简易红外成像引信目标识别系统

罗来邦l ，2，常本康l

（l.南京理工大学电光学院，江苏南京2l0094；2.西安机电信息研究所，陕西西安7l0065）

摘要：针对末敏子弹试验样机中的红外目标实时识别处理系统进行介绍，给出整个系统的构成，介

绍红外目标图像实时处理方法。由于选用高速D SP 处理芯片TM S 320F 24作为该系统的图像微处理器，充分利用片内丰富的外设资源，简化系统的硬件设计，增加系统的可靠性，降低成本。该系统已应用在末敏子弹试验样机中，外场测试结果表明该系统性能可靠，抗干扰能力强，满足引信对该系统的要求。

关键词：信息处理技术；引信；目标识别；图像处理；灵巧弹药中图分类号：T J43+4文献标志码：A 文章编号：l000-l093（2006）03-0467-04

Infrared I m a g i n g Fuse tar g et recO g nitiOn S y ste m

LUO L ai-ban g l ，

2，CHANG b en-kan g l

（l.S choo l o f e lectron ic e n g i neeri n g and O p toe lectron ic T echn i C ues ，N an j i n g U n ivers it y o f S cience and T echno lo gy ，N an j i n g

2l0094，

Jian g su ，Ch i na ；2.X i ’an institute o f e lectrom echan ical inf or m ation T echno lo gy ，X i ’an 7l0065，S haanx i ，Ch i na ）Abs tr act ：A n i nfrared tar g et real-ti m e reco g nition s y ste ma pp lied to t he test p rotot yp e o f s m art a mm u-nition is i ntroduced i n t his p a p er .T he construction and com p osition o f t he who le s y ste m are g i ven.A nd t he m et hods o f i nfrared tar g et i m a g e real-ti m e p rocessi n g are descri bed i n detail .S i nce t he hi g h-s p eed D SP-TM S 320F 240is used as a m icro -p rocessor ，t he who le s y ste ma pp ears succi nct .T he ex p er-i m ental result show s t hat t he s y ste mis o f hi g h reliabilit y and ca p abilit y o f anti-j a mm i n g ，and m eets t he f use re C uire m ents.Ke y Wor ds ：i nf or m ation p rocessi n g ；f use ；tar g et reco g nition ；i m a g e p rocessi n g ；s m art a mm unition 收稿日期：2004-ll -05

基金项目：总装预先研究项目（4l305050l0l ）

在现代地面战争中，为了使常规火炮能在远距

离用l !2发弹就能命中并毁伤一辆装甲车，

要求炮弹能自动探测、搜索装甲目标。因此，近年来敏感起爆类型的引信———SADARM 获得了巨大的发展［l -2］。其工作原理是：由母弹携带两枚末敏子弹，在电子时间引信作用下，在目标区的上方，抛撒出末敏子弹，末敏子弹在降落伞的作用下，经过稳旋减速，最终以一定的转速，匀速下降，对目标区进行扫描，在扫描过程中，敏感器一旦探测并识别出装甲目标，爆炸成形弹丸就攻击装甲顶部。由于末敏子弹的红外敏感器在扫描过程中所成的像不具备径向上和横向上的高分辨率，所揭示的目标信息非常有限。因此，基于低分辨率的红外目标特征描述和提取、目标分类和识别等方面的研究是末敏子弹红外目标识别一个重要的研究方向。本文针对某末敏子弹药试验样机中红外目标实时识别处理系统进行讨

论。

系统的总体构成

该试验样机主要包括光学系统、红外敏感器、多

路放大器、图像微处理器等部分组成。光学系统采用了全金属双反R-C 光学系统。该光学系统具有结构简单，体积小，轴外像差小，像面照度均匀的特点［3］。红外敏感器是由响应8!l2"m 波段的多元线列光导型H g C dT e 红外探测器及响应3!5"m 波段的单元光导型H g C dT e 红外探测器

（系统采用3!5"m 波段的单元红外探测器，

主要是提高系统的抗干扰能力），微型J -T 制冷器，微型高压气瓶构成。多路放大器是由两极放大构成，红外探测器的输出信号一般是很微弱的，必须加前置放大以及后续放大电路才行，而前置放大电路对探测器性能的充分发挥非常重要，设计前置放大电路时，主要考虑

第27卷第3期2006年5月

兵工学报

ACTA ARM AM eNTAR ii

V o l .27N o.3M a y !

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噪声、阻抗匹配、增益等指标，噪声指标尤其重要，选择精度高、速度快、噪声低的运放和合适的无源元件；在设计后级放大电路时，主要考虑增益、带宽、输出偏置电位调节以及稳定性等；在进行制版时，要进行合理的布线，选取合适的接地点，同时还要注意屏蔽问题。本系统中，关键的问题就是引信信号处理的实时性问题。由于D SP具有体积小、功能强、功耗小、运算速度快，特别适合于引信信号的实时数字处理。选用高速D SP芯片TM S320F240作为本系统的图像微处理器，

TM S320F240是美国T I公司生产的16位单片数字信号处理芯片，它将高性能的D SP内核和丰富的微控制器外设功能集于单片中，从而成为传统的多微处理器单元和昂贵的多片设计的理想替代。由于采用哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器及特殊的D SP指令，加上集成电路的优化设计，使TM S320F240具有高速的指令运行周期，能实时实现许多数字信号处理。同时由于F240内含544字双口RAM以及16k F lash闪速存储器，且片内集成了A／D转换模块，串行外设接口（SP I）模块以及其它丰富的片内外设［4］，这将大大简化电路的设计。

系统的信号采集由片内A／D转换模块完成，与中控器的通讯由片内SP I模块完成，识别信号的输出以及高度信息的获取则由数字I／0接口的B0口完成。相比传统的模数转换器加数字信号处理器的结构，本系统设计显得简洁，这在很大程度上减小了系统的尺寸，增加了系统可靠性，同时整个系统的抗电磁干扰性有了很大提高。图1为红外目标识别系统电路实物图。

图1红外目标识别系统实物图（包括放大部分）

F i g.1I nfrared tar g et reco g n ition s y ste m

!信号的获取及红外目标图像实时处理方法

!"#信号的获取

末敏子弹试验样机在扫描过程中，多元红外探测器探测到目标的微弱信号，多路低噪声放大器把

不同探测单元上的微弱信号进行放大，然后经滤波，电位偏置调节等预处理后进入高速图像处理器TM S320F240，该处理器在一定时间内，同时对多路信号进行采集及预处理。信号的采集由片内外设A／D转换模块完成（A／D转换模块是由两个10位A／D转换器组成。每个A／D都有8个模拟输入通道和一个8选1多路转换器，并设置了内部采样保持电路S／~，能够进行单独或连续的采样保持和转换操作。由于两套A／D是相互独立的，因此模块可同时采样两个模拟输入信号。另外，模块内有两个2级的F I F0，用来存放A／D转换的结果，为从数据寄存器中读取转换的结果前提供了两次转换的灵活性）。然后高速图像处理器TM S320F240对这段数据所形成的图像进行分析处理即可完成对目标识别与定位。由于数据采集以及其它客观因素的影响，需要对采集到数据进行预处理，预处理包括信号剔点与平滑滤波等，信号剔点就是剔除信号波形中的毛刺点。图2为用样机扫描目标的波形图，方波是目标识别信号。

图2坦克在120m处方位角为15 的扫描波形图

F i g.2W avef or m dra w i n g o f tar g et

（at120m，azi m Lt h o f15 ）

!"!红外目标图像实时处理方法

由于子弹在旋转扫描的同时以一定的速度在下降，目标的相对距离对于目标在红外成像系统中成像形状和面积影响很大，因此本系统采用对不同的高度分段设定图像处理窗口大小的方法，来保证目标识别的实时性和准确性。

每当红外探测器推扫移动一个或几个探测器瞬时视场的距离（根据不同的弹目距离而定），便对图像更换一次，如图3所示。把最前面的一列（第1列）数据删除，所有其它列的景像向右移动一个像素空间，并将最新列（第!列）像素叠加到图像上，由2，3，4，…，!列构成新的一幅图像（">（!-1））.每幅图像处理的时间为红外探测器推扫移动一个或

864兵工学报第

27卷

几个探测器瞬时视场距离时间，小于1m s.

图3系统扫描成像示意图

F i g.3S che m atic d ia g ra m o f s y ste mscann i n g

通过这样处理，就建立一个以推扫速度滑动、平移的探测窗口，对目标类型物体特征的检测、处理，是在整个窗口图像上采用实时图像处理算法完成的。采用的图像特征量，是目标的大小、形状、长宽比以及中心元波形的宽度及梯度等特征量，这些特征是与距离有关的。下降过程中图像处理器更改信号的大小及持续时间期望值，以使之适应于系统的距离截止值。

2.3探测窗口大小的选取

由于弹目距离在不断地变化，单元瞬时视场的线度在不断地变化，如弹目距离在150m时，单元探测器视场线度为0.6m，在100m时单元线度为0.4m.本系统中，弹目距离在150!120m时，取探测器移动一个视场距离时，采集一次构成一列像元，弹目距离在120!80m时，取探测器移动1.5个视场距离时，采集一次构成一列像元，如此等等，根据不同的弹目距离而定。这样可减少弹目在近距离扫过目标时，处理每幅图像负担过重的麻烦。由于目标一般都是由板块结构拼装构成的，在近距离时，每个板块都需多个单元瞬时视场才能覆盖，因此可用单个视场的辐射值代替周围几个视场的平均值而不丢失目标特性。这样既减少了弹目在近距离时，探测器扫过目标时需处理不必要的多幅图像的麻烦，又能使视场进一步增大，有利于实时准确识别目标。

2.4像素虚漏警调节

根据研究结果，对于本系统，为了恰当地使判别目标像素操作中的漏警率和虚警率满足检测图像目标识别图形的要求，最好这样来调节目标像素判决中的虚漏警率：当弹目距离较远时，即图像目标小时必须保证目标不被腐蚀，可进行适当的膨胀，保证无漏判的前提下，虚警率适当增大是可以接受的；当弹目距离较近时，即图像目标大时膨胀是不利的，适当

腐蚀对目标没有大的影响，要使虚警率变小，允许适当增大漏警率。

3低分辨率红外目标的特征描述与提取

低分辨率红外图像不能揭示目标细节信息，要实现高分辨率条件下对目标进行精细识别是不切实际的。然而，由于目标内在的某些属性（如坦克的大小、形状、红外辐射等）对目标图像的特征都产生影响，通过对大量的红外目标图像分析可知，目标识别依赖于目标在空间和时间二维上的动态特征信息积累，是一个动态模式识别问题［5］。图像目标图形可视为二维图形。该图形表现为目标灰度集合，属于这一集合的所有像素在图形中构成了具有一定形状的目标图形，为了实现对目标识别和定位，将图像目标识别模型表征为［s h a P e（o，y，g，s，h，t）］，s h a P e（o，y，g，s，h，t）给出目标在一定的高度h 时，在t时刻的位置、形状、面积、灰度等特征量。模型具有以下特点：1）目标在空域具有一定的凝聚性，作为图像目标上的像素点与其8邻域点紧密相关。根据设定门限，令其灰度级取1（或0）值，则相应像素取值可表示为M arkovt序列。距离一定时，目标在扫描过程中所形成的像的大小、面积、长宽比等是一定的，2）目标识别图形在t域是连续缓变的。这一条件用于图像目标形状特征、面积特征以及红外辐射特征的描述。本系统采用虫随法，检测目标的边界以及目标的轮廓，它是一种常用的边缘检测及轮廓追踪算法。从而提取出目标的大小、形状、长宽比以及中心元波形的梯度及宽度等特征量。

4目标识别

4.1目标模型库的建立

试验数据来源于末敏子弹试验样机对红外目标扫描所得的实测数据，录取方式为样机边扫描边录取，数据采样率为5k，样机对不同高度、方位的目标（由于坦克目标本身所具有结构对称性，可在90 范围内，按15 分档进行划分。150!30m范围内，按5m分档进行划分）进行扫描得到多组波形，把不同高度、方位的目标波形进行组合，分析提取有效的特征量（目标的大小、形状、长宽比以及中心元波形的梯度及宽度等），构造出众多目标模板，从而建立了目标模板库。图4为目标距试验样机140m处，方位角为15 的扫描波形图，方波是识别信号，旁边是面积比目标大的假目标。图5为目标距样机100m 处，方位角为0 的扫描波形图，未识别的是假目标。

由图4和图5可知，目标在140m处，方位角为15 和目标在100m处，方位角为0 的波形图是有区别的，这种显著特征用图像的特征参数也可以较好地描述，是目标识别的依据。

964

第3

期简易红外成像引信目标识别系统

图4坦克在140m处方位角为15 的扫描波形图

F i g.4W avef or m dra w i n g o f tar g et

（at140m，azi m ut h o f15 ）

图5坦克在100m处方位角为0 的扫描波形图

F i g.5W avef or m dra w i n g o f tar g et

（at100m，azi m ut h o f0 ）

4.2目标识别

在提取了不同高度下的不同目标的标准特征量之后，就可以设计分类器对未知目标进行分类判决识别了。在本系统中，既要考虑识别方法的抗噪性、有效性，又要尽量减少计算量，满足实时性要求。本系统采用的是一种直接的分类方法。为去除冗余信息，首先对红外目标波形数据进行预处理，去除过大和过小目标（对一定高度），利用上面提出的特征参量，构造出目标的特征模板，将未知目标特征向量与目标库内已知目标的特征模板进行相关匹配，取所有相关值中最小值对应的类为目标所属类别。

5实验结果及结论

试验数据来源于末敏子弹试验样机在某基地靶场的高塔上对红外目标扫描所得的实测数据。样机对不同高度、方位的真实目标进行测试，均得到了好的识别结果。部分识别结果见表1所示。

表1样机对目标进行分类识别的结果

T ab.1T he results o f clustered and reco g n ized

tar g ets b y a p ro to t yp e

目标条件次数识别结果

a（130m，0 ）4039

b（132m，15 ）4038

c（135m，15 ）4037

d（90m，60 ）4039

e（88m，75 ）4040

f（65m，0 ）4040

g（40m，30 ）4038

h（30m，75 ）4039

试验表明样机的目标实时识别能力满足系统要求。

由于本系统采用了高速D SP芯片TM S320F240作为图像微处理器，充分利用片内丰富的外设资源，极大简化了红外目标识别系统的硬件设计，增加了系统的可靠性，降低了成本。目前该红外目标识别系统已应用在末敏子弹试验样机中，在实际工作中运行良好。

参考文献（R eferences）

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LUO L ai-ban g，CHANG B en-kan g，DONG X i n-C i n g，et al.A n

i nfrared i m a g i n g f use o p tical s y ste m［J］.A cta A r m a m entarii，

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LUO Lai-ban g，CHANG B en-kan g，ZHANG L i，et al.Low-res-

o lution I R tar g et f eature extracti n g and reco g n ition based on D SP

［J］.Journal of D etection and C ontro l，2004，26（3）：15-18.

（i n Ch i nese）

074兵工学报第

27卷

简易红外成像引信目标识别系统

作者：罗来邦，常本康， LUO Lai-bang， CHANG Ben-kang

作者单位：罗来邦,LUO Lai-bang(南京理工大学,电光学院,江苏,南京,210094;西安机电信息研究所,陕西,西安,710065)，常本康,CHANG Ben-kang(南京理工大学,电光学院,江苏,南京,210094)刊名：

兵工学报

英文刊名：ACTA ARMAMENTARII

年，卷(期)：2006,27(3)

被引用次数：2次

参考文献(5条)

1.王儒策;刘荣忠;苏玳灵巧弹药的构造及作用 2001

2.王宏波;庄志宏;郑华利红外成像型空空导弹目标识别与跟踪算法研究[期刊论文]-探测与控制学报 2003(04)

3.罗来邦;常本康;董新庆简易红外成像引信光学系统设计[期刊论文]-兵工学报 2005(03)

4.Texas Instruments TI TMS320C2XX User's Guide 1997

5.罗来邦;常本康;张力基于DSP的低分辨率红外目标特征提取及识别[期刊论文]-探测与控制学报 2004(03)

引证文献(2条)

1.罗来邦.王述琪.张力.董威热电制冷中波红外探测器在末敏弹上的应用[期刊论文]-探测与控制学报 2010(1)

2.王克勇.宋承天.邓甲昊用于成像探测目标识别的块特征提取方法[期刊论文]-红外与激光工程 2010(5)

本文链接：https://www.360docs.net/doc/d212287315.html,/Periodical_bgxb200603018.aspx