Алгоритм визначення ймовірності виявлення і розпізнання цілі авіаційною тепловізійною системою, обмеженою шумом
| 1Колобродов, ВГ, 2Лихоліт, МІ, 2Тягур, ВМ, Васильковська, ІО 1Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ 2Казенне підприємство спеціального приладобудування «Арсенал», Київ |
| Косм. наука технол. 2024, 30 ;(3):22-30 |
| https://doi.org/10.15407/knit2024.03.022 |
| Язык публикации: Українська |
Аннотация: У сучасних військових операціях широко використовується тепловізійна техніка завдяки її здатності безперервно спостерігати за цілями, навіть за несприятливих погодних умов. Тепловізійні системи спостереження (ТПСС) в основному призначені для виявлення, розпізнавання та ідентифікації цілей. Незважаючи на прогрес, існуючі методи не дозволяють швидко обчислити ймовірність виявлення, розпізнавання або ідентифікації цілі на визначених користувачем відстанях від ТПСС до цілі.
Метою статті є розробка більш досконалих методу й алгоритму розрахунку ймовірності виявлення, розпізнавання та ідентифікації цілі тепловізійною системою спостереження, що обмежена шумом.
Розроблено більш досконалий (зручний) алгоритм і метод розрахунку ймовірності виявлення, розпізнавання та ідентифікації об’єкта (цілі) тепловізійною системою спостереження на заданій дальності, в основі якого лежать мінімальна роздільна різниця температур, критерій Джонсона, а також функції TTPF і TRTPF. Запропонований алгоритм дозволяє відносно просто розрахувати ймовірність виявлення, розпізнавання та ідентифікації цілі тепловізійною системою, яка обмежена шумами системи.
|
| Ключевые слова: авіаційна тепловізійна система, ймовірність виявлення, мінімальна виявлювальна різниця температур; функція передачі ймовірності по дальності до цілі, розпізнавання та ідентифікації цілі; дальність до цілі |
References:
1. Definition of nominal static ranger performance for thermal imaging systems (1995). STANAG 4347.
2. Driggers R. G., Friedman M. H., Devitt J. W., Furxhi O., Singh A. (2022). Introduction to infrared and electro-optical systems (3th ed.). Artech House, 712 p.
3. Kaplan H. (2010). Practical applications of infrared thermal sensing and imaging equipment (3th ed.). Washington, USA: SPIE Press, 192 p.
4. Keßler S., Galb R., Wittenstein W. (2017). TRM4: Range performance model for electro-optical imaging Systems. Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image. Proc. of SPIE, 10178, 101780P.
https://doi.org/10.1117/12.2262543
5. Kolobrodov V. H., Lykholit M. I. (2007). Design of thermal imaging and television surveillance systems. Kyiv: NTUU KPI, 364 p.
6. Kolobrodov V. H., Lykholit M. I., Tiahur V. M., Vasylkovska I.O., Kolobrodov M. S. (2023). Probability of target discrimination by the contrast-limited thermal vision system of a UAV. Space Science and Technology, 29(5), 20-32.
https://doi.org/10.15407/knit2023.05.020
7. Lloyd J. M. (1975). Thermal Imaging Systems Optical physics and engineering. Plenum Press, 456 p.
8. Melamed R., Yitzhaky Y., Kopeika N. S., Rotman S. R. (1998). Experimental comparison of three target acquisition models. Opt. Engineering, 37(7), 1902-1913.
https://doi.org/10.1117/1.602029