红外遥感器

关键词： 预估 分级 国防 图像

红外遥感器（精选八篇）

红外遥感器 篇1

1 通用图像质量方程GIQE

对应于NIIRS的GIQE是目前衡量图像质量的主要算法。GIQE是一个经验模型,是通过对图像分析人员判断的统计分析开发出来的。最早发布的3.0版GIQE使用地面采样距离(GSD)、锐度(边缘锐度)和信噪比预测可见光系统的NIIRS等级。接着对3.0版GIGE进行了一次广泛的更新和重新验证,使用了359幅可见光图像和372幅红外图像,分别开发了可见光系统和红外系统的GIQE。适用于红外图像的4.0版GIQE模型[3,5,6,7]为

NIIRS=10.751-a log10GSDGM+b log10RERGM-0.656HGM-0.334(G/SNR) (1)

式中,RERGM是归一化相对边缘响应(RER)的几何平均值,GSDGM为GSD的几何平均,HGM为调制传递函数补偿(MTFC)引起的几何平均高度过冲,G是由于MTFC导致的噪声增益,SNR为信噪比。a和b是常数。当RER≥0.9时,a=3.32,b=1.559;当RER<0.9时,a=3.16,b=2.817。GSD为地面采样距离,等于相邻像素中心间距在地面上的投影,即

$\text{G}\text{S}\text{D}=\frac{\left[\frac{\text{探}\text{测}\text{器}\text{像}\text{素}\text{中}\text{心}\text{间}\text{距}}{\text{光}\text{学}\text{系}\text{统}\text{焦}\text{距}}\right]\times \text{斜}\text{距}}{\cos (\text{视}\text{角})}$,这里长度的量纲是英寸,角度的量纲是“°”,视角是由地面到探测器的张角。

GSD要分别在x和y方向计算,然后取几何平均。GSD的几何平均表达式为$\text{G}\text{S}\text{D}{}_{\text{G}\text{Μ}}=\sqrt{\text{G}\text{S}\text{D}{}_x\times \text{G}\text{S}\text{D}{}_y}$对于沿扫描方向与穿越扫描方向不垂直的系统或情形,需要考虑沿扫描和穿越扫描间的夹角α,此时GSD的几何平均为$\text{G}\text{S}\text{D}{}_{\text{G}\text{Μ}}=\sqrt{\text{G}\text{S}\text{D}{}_x\times \text{G}\text{S}\text{D}{}_y\times \sin \alpha }$。

归一化边缘响应由式(2)和式(3)计算

$\text{E}\text{R}{}_x(d)=0.5+\frac{1}{\text{π}}{\displaystyle {\int }_0^{\text{n}\text{o}\text{p}\text{t}\text{c}\text{u}\text{t}{}_x}\left[\frac{\text{S}\text{y}\text{s}\text{t}\text{e}\text{m}x(\xi )}{\xi }\sin (2\text{π}\xi d)d\xi \right]}\text{d}\xi x$轴 (2)

$\text{E}\text{R}{}_y(d)=0.5+\frac{1}{\text{π}}{\displaystyle {\int }_0^{\text{n}\text{o}\text{p}\text{t}\text{c}\text{u}\text{t}{}_y}\left[\frac{\text{S}\text{y}\text{s}\text{t}\text{e}\text{m}y(\xi )}{\xi }\sin (2\text{π}\xi d)d\xi \right]}\text{d}\xi y$轴 (3)

这里nOptcutx,nOptcuty是x和y方向上光学系统的归一化截止频率(相对于等效采样间距)。Systemx,Systemy是系统在x和y方向上的MTF,d是距一个水平像素中心响应的位置,ξ为空间频率,单位是周/采样间隔。确定了ER后,RER是距离边沿+0.5和-0.5像素处ER的差值

RERx=ERx(0.5)-ERx(-0.5) (4)

RERy=ERy(0.5)-ERy(-0.5) (5)

$\text{R}\text{E}\text{R}{}_{\text{G}\text{Μ}}=\sqrt{\text{R}\text{E}\text{R}{}_x\times \text{R}\text{E}\text{R}{}_y}(6)$

过冲项H代表由MTFC引起的边缘响应过冲。如图1所示[3]。如果边缘响应单调上升,即图1的情形1,H定义为距边缘1.25像素处的边缘响应值;如果边缘不单调上升,即图1的情形2,它定义为距边缘1.0~3.0像素范围内边缘响应的最大值。同GSD和RER一样,H要分别在x和y方向上计算。

噪声增益G是由MTFC引起的噪声的放大系数,噪声增益等于MTFC滤波器核内各元素平方和的平方根,即$G=[{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm M}}{\displaystyle \sum _{j=1}^{{\rm N}}(}}\ker \text{n}\text{e}\text{l}{}_{il}){}^2]{}^{\frac{1}{2}}$,若没有使用MTFC,噪声增益G=1。

信噪比SNR,应用热成像系统的SNR公式计算

$\text{S}\text{Ν}\text{R}=\text{Δ}{\rm T}\frac{\alpha \beta D{}_0^2\tau {}_{0}n{}_s^{1/2}}{4\sqrt{ab\text{Δ}f{}_n}}D{}^{*}(\lambda {}_p)\frac{c{}_p}{\lambda {}_p{\rm T}{}_B^2}{\displaystyle {\int }_{\lambda {}_1}^{\lambda {}_2}{\rm M}}{}_{\lambda }({\rm T}{}_B)\text{d}\lambda (7)$

式中,Δt为黑体景物温差;α,β为瞬时视场;Do是光学系统的有效孔径;τ0为光学系统透射比;ns为串扫元数;D*(λp)为探测器峰值响应的归一化探测率;c2=1.438 8×104 μm,k为第二辐射常数;a和b为探测器尺寸;Δfn为噪声等效带宽;λp为峰值响应波长;TB为背景温度;W(T)=∫${}_{\lambda {}_1}^{\lambda {}_2}$Mλ(TB)dλ可用黑体表求出[8,9]。

2 基于系统设计参数的NIIRS等级确定及结果分析

给定一组遥感器系统设计参数,可以通过GIQE模型确定用此遥感器在给定高度处得到图像的NIIRS等级,从而用户可以判断此遥感器是否胜任特定任务。反过来,给定一个NIIRS等级,设计者可以确定满足这些要求的系统设计参数。通过查询相关文献,采用FLIR92红外成像系统参数确定了用该红外遥感器得到图像的NIIRS等级,并对所得到的结果进行了分析,系统详细的参数如下:

(1)光学系统:光学系统有效孔径125 mm,波长下限8 μm,波长上限10 μm,光学焦距250 mm;

(2)探测器:探测器水平尺寸40 μm,垂直尺寸40 μm,串联数目为4,并联数目为480,扫描效率0.75,过扫比0.7,水平视场0.113 rad,垂直视场0.075 rad,帧频30 Hz,探测器载流子寿命2 μs,峰值响应度1e+10 cmHz1/2W-1;c2=1.438 8e+4 μm·K,峰值响应波长9 μm,背景温度300 K;

(3)电子线路:低通电阻2 kΩ,低通电容0.1 nF[10,11]。

针对以上参数,假定遥感器飞行高度R=6 km,视角θ=20°,线阵方向和飞行方向之间夹角α=30°,根据GSD的定义计算得GSDGM=75.828 4 cm。光学系统的传递函数为衍射、像差传递函数的乘积,探测器的传递函数为空间滤波和时间滤波所对应的传递函数之积,把电路看作低通滤波器考虑其传递函数,再考虑显示器和人眼传递特性,于是系统总MTF可由级联的各子系统的MTF相乘得到,即Hx=HoHdHeHcHeye。本成像系统的归一化截止频率为4.44 mrad,将相关参数带入式(2)和式(3)求出在x和y方向上的对边缘响应,然后根据式(4)~式(6)得到归一化相对边缘响应RERGM=0.53;将相关参数带入式(7)得到SNR=25.761 7;根据过冲项H的定义,由计算可知本成像系统的边缘不单调上升,因此H为距边缘1.0~3.0像素范围内边缘响应的最大值,即H=1.2。本成像系统没有使用图像增强算法,故噪声增益G=1。

将上述计算数据带入式(1)得NIIRS=4.512 7,采用同样的方法可以得出该遥感器在不同飞行高度处的NIIRS,如表1所示。根据表1所得的数据以距离R为横坐标,NIIRS为纵坐标可绘出长波红外系统S&R性能曲线,如图2所示。从图2可以看出,NIIRS为目标量的性能曲线,与目标的大小无关,随着遥感器飞行高度的增加,NIIRS等级降低,地面采样距离增大,图像的可解译性降低。

3 NIIRS与各参量关系的仿真与分析

按照上述系统参数计算结果,确定出NIIRS与各参量的关系,分别做出NIIRS与GSD,RER,H和G/SNR的关系曲线,如图3所示。由图3可知,NIIRS的值随RER的增加而增加,GSD,H和G/SNR的增加将减小NIIRS的等级。比较图3可知,GSD和RER在GIQE方程中是显著的影响因素[3,6],H和 G/SNR对方程影响较小,其中GSD对方程的影响占

NIIRS变化的72%,RER对方程的影响占NIIRS变化的20%;NIIRS等级与地面采样距离GSD之间具有较理想的关系,若图像在其他方面的属性相同,GSD降低一半则NIIRS水平提高大约一级。

4 结束语

NIIRS值为目标量的性能曲线,与目标的大小没有关系,随着遥感器飞行高度的增加地面采样距离增大,NIIRS等级降低,图像的可解译性降低。给出一套红外遥感器系统设计参数,就可以评定该红外遥感器NIIRS等级,反过来,只要知道实拍图像的NIIRS等级,根据任务性能,通过选择探测器的像元参数,确定其飞行高度、视场、分辨率等参数,就可以得到遥感器中其他的相关参数,从而指导遥感器的设计和研发,这成为今后要开展的工作。

摘要：阐述了美国国家图像质量分级标准(NIIRS)及通用图像质量方程(GIQE)。建立了红外遥感器系统设计参数和NIIRS等级之间的定量关系,并给出了NIIRS等级与距离R的仿真曲线。分析了NIIRS等级与GSD,RER,H和G/SNR各参量之间的关系,指出GSD和RER是影响NIIRS等级的最主要因素。

空间遥感器动态特性研究 篇2

为了提高空间遥感器的.结构设计性能,采用有限元法对空间遥感器进行模态分析、频率响应分析等动力学特性研究,并对空间遥感器的结构进行了改进.分析计算表明空间遥感器的自然频率在改进后明显提高,改进后一阶模态达到100 Hz以上,保证了空间遥感器在外界动态载荷低频振动作用下的动力学响应.

作 者：耿麒先 杨洪波 GENG Qi-xian YANG Hong-bo 作者单位：耿麒先,GENG Qi-xian(中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033;中国科学院,研究生院,北京,100049)

杨洪波,YANG Hong-bo(中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033)

新型遥感器技术专题申请指南 篇3

在“十一五”期间, 新型遥感器技术专题以发展先进遥感器和原创性遥感数据处理、应用的前沿与核心技术为重点, 为我国遥感技术及其产业发展提供技术储备, 培养造就一批优秀的创新人才。2008年度重点支持新型遥感探测技术、高性能星上数据处理技术、遥感数据处理与分析前沿技术、多源时空遥感综合应用技术、紫外临边成像光谱仪技术、机载成像激光雷达技术、高分辨率遥感数据一体化处理技术、静止气象卫星数据处理分析技术、多频多谱段遥感协同反演技术、高精度极化干涉SAR关键处理技术、海岸带时空演变遥感信息精细提取技术等方向。

本专题2008年度经费总预算为7600万元。支持课题分两类:探索导向类课题和目标导向类课题。探索导向类课题共安排4个研究方向, 经费预算为2700万元;目标导向类课题共安排10个研究方向, 经费预算为4900万元。课题支持强度参见相关研究方向的说明, 课题研究期限不超过2010年12月31日。

探索导向类课题中, 每个研究方向下的研究内容均可独立申请, 申请者可在规定研究内容范围内, 选择其一并自定课题名称进行申请;目标导向类课题中, 申请课题内容应涵盖指南规定的全部研究内容, 技术指标不得低于指南规定的要求。

二、指南内容

(一) 探索导向类课题

1.新型遥感探测技术

主要研究内容:静止轨道高空间分辨率成像探测技术, 中低轨道新概念高分辨率宽幅成像技术, 临近空间慢速SAR等新型遥感探测技术, 航空平台新原理成像探测技术, 三维遥感层析成像技术等。

说明与要求:完成相应的原理性实验装置或样机, 并申请发明专利。

2.高性能星上数据处理技术

主要研究内容:星上智能处理与预识别技术, 基于内容的低损高倍数据压缩技术, 高速海量星上数据智能存储技术等。

说明与要求:完成相应的原理性实验装置、样机或软件原型, 并申请发明专利。

3.遥感数据处理与分析前沿技术

主要研究内容:新型遥感成像模型、模拟验证与评价技术, 高光谱遥感数据的光谱定标、分解、典型地物最佳波段选择与分析技术, 基于物理含义的极化干涉SAR地物三维信息分析技术, 遥感信息自动提取技术等。

说明与要求:完成相应的关键技术和软件原型, 并申请发明专利。

4.多源时空遥感综合应用技术

主要研究内容:多源遥感数据的空间及光谱匹配技术, 大气、陆地、海洋等应用参数的多源遥感信息提取与分析新技术, 冰雪、地震、洪涝等突发性灾害综合遥感监测新技术, 与节能减排、气候变化、粮食安全、生态环境等相关的综合遥感应用前沿技术。

说明与要求:完成相应的关键技术和软件原型, 并申请专利。

(二) 目标导向类课题

1.紫外临边成像光谱仪大气成份探测与反演技术

研究目标:研制紫外前向临边成像光谱仪/紫外全向临边成像仪组合系统样机, 发展中低层大气臭氧等区域三维分布的反演算法, 为工程研制提供技术原型, 实现 (高原) 地面观测验证。

主要研究内容:紫外前向临边辐射成像光谱仪/紫外全向临边成像辐射仪组合研制, 原理样机集成、地面功能演示和验证, 紫外大气临边探测反演大气成份的辐射传输快速算法, 紫外临边辐射反演大气O3、NO2、SO2等痕量气体三维垂直分布的算法开发和验证。

主要技术指标:

1) 紫外前向临边成像光谱仪 (280 nm-780nm) , 分辨率优于0.6nm, 垂直总视场>3°, 垂直瞬时视场<0.015°, 水平瞬时视场0.05°, CCD面阵不小于300×200, 动态范围1E+06;

2) 紫外全向临边成像辐射仪由紫外-可见光谱4个波长 (2对) 组成, 垂直分辨率<3km, 水平环状方位角分辨率<3°, 面阵CCD, 动态范围1E+06;

3) 对流层柱总量和平流层臭氧浓度垂直分布反演与现有国际传感器相当, 覆盖超过现有国外卫星, 实现NO2的对流层和平流层含量分布反演;

4) 探索SO2等微量气体分布的反演方法。

说明与要求:完成原理性样机研制和相应软件系统研发, 提供验证或测试实例, 申请相关专利。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励研究单位与应用单位联合申请。

2.机载小型面阵三维成像激光雷达技术

研究目标:突破传统时间选通型原理的高分辨三维成像关键技术, 研制超小型非扫描三维成像激光雷达机载原理样机, 解决激光雷达三维成像数据快视技术, 以及典型场景匹配技术, 为快速获取地物三维信息及应用提供新型的技术手段。

主要研究内容:高频、高精度激光输出光强调制 (单频、复频, 脉冲) 技术, 基于面阵传感器的高速增益距离映射技术, 精确到帧的实时距离标定技术, 凝视成像方式下大气散射、扰动影响去除技术, 连动高分辨 (照明视场与成像视场始终匹配) 光学成像技术, 地物三维信息快速获取技术, 典型场景匹配技术等。

主要技术指标:适装平台:轻小型飞机等

飞行高度:1km–3km;

飞行速度:50m/s-90m/s

视场:10°;

高程分辨率:0.4m-0.8m;

空间分辨率:0.3m-1m;

图像像素:大于1000×1000;

帧率:15fps;

特定目标匹配精度:0.6m-2m;

重量:10-20kg;

可三维测量的运动目标速度:≤30km/h;

运动目标大小:>2m×4m。

说明与要求:完成机载原理样机及相应的处理软件, 获得航拍地面图像, 申请发明专利。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励研究单位、企业、应用单位联合申请。

3.高分辨率遥感卫星高码速率数据一体化处理关键技术

研究目标:针对高分辨率对地观测数据应用的需求, 突破高码速率数据接收、记录与快视等关键技术, 开发高码速率遥感数据接收处理设备, 满足高分辨率对地观测地面接收的需要, 并为实现地面系统设备的业务化、集成化、多星多体制兼容创造条件。

主要研究内容:基于通用计算机平台及前端处理板卡的一体化遥感数据处理设备设计技术、高速计算机总线应用技术、基于并行流水线技术的高速帧同步技术、多种遥感载荷处理优化技术、实时高速记录技术、实时成像技术、基于DirectX技术的实时快视技术等。

主要技术指标:

解调数据进机速率:0～1.2Gbps;

帧同步处理速率优于1.2Gbps, 参数可配置;

信道组合译码速率优于800Mbps;

PCI-X总线传输速率优于3Gbps;

载荷数据处理:能够实时完成CCSDS解格式处理, 实时完成自定义数据帧解格式处理;

原始数据记录速率:>600Mbps, 0级数据记录速率:>3Gbps;

数据回放:使用内部时钟发生器回放速率优于400Mbps;使用外钟回放速率可达1.2Gbps;

实时成像处理:可处理可见光、红外、SAR、多光谱等多种遥感数据, 光学数据按照用户指定抽样比抽样, SAR数据可降分辨率实时成像;

通用快视:可任意比例缩放显示, 具有刷新、滚动、变景、凝视等多种显示方式。

说明与要求:完成工程样机及相应的软件系统, 申请专利。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励研究单位、企业、应用单位联合申请。

4.巨灾链型灾害遥感监测与预警一体化关键技术

研究目标:研究使用多源高分辨率卫星遥感数据进行巨灾链型多灾信息的参数定量反演、处理、风险快速评估与预警等关键技术, 开发一体化快速处理与分析软件系统, 进行典型应用示范, 为台风-暴雨导致的巨灾链灾害进行监测、预警与评估等工作提供技术支持。

主要研究内容:“台风-暴雨-洪水-滑坡、泥石流”巨灾链中各种灾害的参数定量反演模型、预警与快速评估模型, 涉灾遥感数据的信息同化和快速协同处理, 巨灾链灾情损失快速评估技术, 基于灾情驱动的链型灾害主动跟踪监测技术, 巨灾链灾害的遥感监测系统构建及一体化快速处理与分析软件系统研发, 典型区域及相关业务部门的示范应用。

主要技术指标:

1) 反演参数的识别精度优于80%, 风险预警准确率优于75%, 巨灾灾情损失评估精度优于70%;

2) 在获取卫星数据后6小时内输出灾情分析产品和预警产品;

3) 可提供优于1:250, 000比例尺的灾害专题信息产品, 对于滑坡泥石流可以提供1:50, 000比例尺的灾害专题信息产品;

4) 软件系统应具备巨灾链数据融合、定量反演、精确识别、快速提取、风险评估与预警、灾情评估等功能;

5) 示范系统可以处理TB级遥感数据。

说明与要求:完成相应的软件系统与应用示范系统, 申请专利。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励研究单位与应用单位联合申请。

5.新一代国产静止气象卫星信息提取与分析系统

研究目标:针对新一代国产三轴稳定静止气象卫星预期搭载的多个先进对地观测仪器, 突破高时间分辨率的大气动力、热力垂直结构、云表特征、大气气溶胶、地表参数、闪电等信息提取技术, 研制高分辨率高轨卫星信息综合提取原型软件系统, 为实现静止卫星资料从图像定性分析应用到产品定量应用的重大转变提供技术支撑。

主要研究内容:我国新一代国产三轴稳定静止气象卫星预期搭载相关仪器在轨观测数据的模拟仿真技术研究, 高时间分辨率多光谱和高光谱数据的云特性综合提取技术, 亮背景条件下高时间分辨率气溶胶物理特性反演技术, 高时间分辨率大气风场信息提取技术, 高光谱分辨率大气温度和湿度廓线反演技术, 中国区域闪电时空分布信息提取技术, 高光谱、高时间分辨率地表参数定量反演技术, 卫星产品在ß尺度天气监测与分析中的应用技术。

主要技术指标:

1) 多光谱成像仪、高光谱红外大气探测仪和闪电成像仪的高轨道观测模拟仿真数据;

2) 与风云2号图像应用相比, 实现静止卫星对多类大气、地表、云表参数的高频次信息定量提取

说明与要求:完成相应的软件系统与应用示范, 申请专利。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励研究单位与应用单位联合申请。

6.多频多谱段遥感数据生态环境参数综合反演技术

研究目标:综合应用国内外主要遥感数据源, 开展陆表重要生态环境参数的综合反演技术研究, 形成多源遥感数据与相关技术方法共享交流平台, 整体促进我国资源、生态环境方面遥感定量化应用水平的提高。

主要研究内容:植被结构参数、植被覆盖条件下的土壤水分、干旱等陆表参数多源遥感数据综合反演技术, 融合、同化多平台、主被动遥感数据及地面观测台站数据的水资源、地表特征等信息提取技术。

主要技术指标:

1) 森林平均高反演精度优于90%;

2) 生物量估测精度80-85%;

3) 水体提取面积精度优于3个像元;

4) 土壤水分反演精度7 5%以上, 旱情分级精度85-90%。

说明与要求:课题数据与成果在国内实现共享, 申请相关专利。鼓励有重大国际合作研究背景的团队联合申请。

7.星陆双基遥感农田信息协同反演技术

研究目标:通过星载遥感与路基无线传感器网络的整合应用, 突破基于传感器网络地面测量数据与遥感数据的时空耦合与数据同化核心关键技术, 改进定量遥感数据产品的精度与验证方法, 提高区域农田快速时变参数时空连续信息的获取能力, 为现代农业提供技术支持。

主要研究内容:连续时间序列无线传感器网络精确农田生态环境信息的获取技术, 无线传感器网络温度、湿度、植被光合有效辐射、叶面积指数、土壤水分等农田生态环境参数的地面连续测量数据与多源遥感瞬间定量信息的时空耦合、同化与协同技术, 农田生态环境参数时空连续信息集的生成技术, 定量遥感数据产品区域验证技术, 时空耦合与数据同化的农田生态环境监测系统。

主要技术指标:

1) 试验区面积:≥100 km2;

2) 农业生态环境参数不少于5个 (包括温度、湿度、植被光合有效辐射、叶面积指数、土壤水分等) ;

3) 相关参数定量反演精度比单独遥感反演精度提高5-10%;

4) 土壤墒情和作物长势等关键农情参数精度比单独遥感反演精度提高5-10%;

5) 无线传感器网络信息采集系统达到数据可靠采集传输, 在整个作物生长季 (连续6个月以上) 免维护连续工作。

说明与要求:完成相应的原型系统与示范应用, 提供验证或测试实例。申请专利和软件著作权。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励研究单位与应用单位联合申请。

8.多源遥感数据矿区环境与灾害信息精准监测技术

研究目标:针对国家关注的矿产资源违法采矿和破坏性开采, 以及由此造成的滑坡、崩塌、地面沉降、地裂缝等地质灾害和植被退化等生态环境破坏重大问题, 研究矿业活动引发的地质灾害和生态环境的多源遥感精准监测技术与提取模型, 建立预报预警系统, 为非法采矿监测和国家重点矿山管理提供技术支撑。

主要研究内容:PSInSAR、GPS和GIS集成的矿区地面沉降和滑坡等变形区块监测技术, 高光谱和高空间分辨率数据矿区植被退化、尾沙、废矿堆积等多参数遥感精准提取技术, GPS、PDA、RS和远程数据传输集成的矿区野外巡查系统, 矿业扰动区地质灾害和生态环境变化临界值监测模型、预警系统及典型示范应用。

主要技术指标:

1) 滑坡、崩塌、地裂缝和植被退化等监测目标识别精度优于90%, 面积提取精度优于95%, 水平位置精度优于5m;

2) 滑坡位移精度:10mm, 最小面积:100m2;

3) 地面形变探测精度优于3mm;

4) 软件系统具有高精度环境与灾害目标要素边界与类型提取、专题数据更新、图像数据库管理与决策信息服务等功能。可监测的高动态矿业扰动区类型不少于6类, 数据获取后12小时内输出监测结果;系统运行稳定。

说明与要求:完成相应软件系统与应用示范, 申请专利。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励高校、研究单位与应用单位联合申请。

9.高精度极化干涉SAR数据处理与制图关键技术

研究目标:突破极化干涉SAR典型物理参数反演、地物目标分类等核心技术, 开发我国自主知识产权的全极化干涉SAR高精度地物三维提取与专题制图系统, 开展典型行业应用示范, 为极化干涉SAR系统产业化应用奠定基础。

主要研究内容:机、星载极化干涉SAR数据处理技术, 极化干涉SAR典型物理参数定量反演技术、土地利用和土地覆盖分类技术, 单、双基线机载干涉SAR地表三维信息提取技术, 极化干涉SAR专题信息提取与地形制图软件系统, 极化干涉SAR典型行业应用示范。

主要技术指标:

1) 软件系统应具备极化分解、极化合成、极化干涉DEM及DOM生成、参数反演、极化SAR土地利用和土地覆盖分类功能, 性能达到国际同类软件水平;

2) 软件系统能处理机载及星载极化干涉SAR数据, 具备TB级海量数据处理能力;

3) 极化干涉SAR数据分辨率优于1m时, 满足1:10, 000比例尺的地形测图精度, 数据分辨率优于2m时, 满足1:50, 000比例尺的地形测图精度;

4) 地物目标分类精度优于80%。

说明与要求:完成软件系统并得到推广应用, 申请专利2-3项。申请单位应具备相关的研究工作经验和基础, 鼓励研究单位与应用单位联合申请。

10.海岸带时空演变遥感信息精确提取与分析关键技术

研究目标:面向我国海岸带开发利用的重大需求, 针对海岸带复杂动态环境和海陆对比特征, 研究和发展高空间分辨率遥感技术支持下的海岸带遥感数据规模化快速处理、高精度信息提取、智能化空间格局判别等一体化的高性能多源数据集群处理分析技术平台、遥感数据库系统;并以沿海省为应用示范区, 建设一套具有业务化运行能力的以高分辨率遥感为核心的海岸带资源环境动态监测与开发管理应用系统。

主要研究内容:研究适合海岸带特殊环境、面向高空间分辨率遥感的多源遥感信息融合与信息增强技术, 发展海岸带时空演化特征的定量化遥感信息提取、变化自动检测与反演技术, 开发海岸带高性能、高空间分辨率遥感影像计算与分析软件系统;发展海量遥感数据的自动分片与智能化叠加存储、地学编码支持下的高效检索与查询技术, 建立适合我国海岸带区域应用的高空间分辨率遥感影像数据库系统;结合省区重大应用, 建立以高空间分辨率遥感为主、多源信息辅助下的海岸带海洋资源环境及灾害监测与评价应用示范系统。

主要技术指标:

1) 中心数据库节点的在线服务数据量不少于1TB;具有丰富的多专题、多尺度海岸带空间数据;提供面向海岸带遥感信息服务。

2) 高性能高空间分辨率等多源数据处理节点具有十万亿次浮点运行能力, 支持多用户并发控制;多源遥感数据分析和处理中间件不少于100个。

3) 应用示范节点不少于两个, 应用示范服务试运行时间不少于半年。

4) 国内外发表学术论文不少于20篇, 申请专利数不少于5项。

空间遥感器的运动学支撑研究 篇4

本文首先介绍了运动学支撑的基本设计原理, 然后对“3 - 2 - 1”运动学支撑的基本原理、自由度和应用情况进行了研究, 接着对“2 - 2 - 2”运动学支撑的基本原理、自由度和应用情况进行了研究, 最后对“Hexapod”运动学支撑的基本原理、自由度和应用情况进行了研究。

1 运动学支撑设计原理

运动学支撑是基于完全约束理论设计的。完全约束理论是指物体空间运动自由度和作用在物体上的约束之间是一一对应的关系, 物体没有过约束和欠约束。传统Grübler Kutzbach自由度计算公式为

式中: d为机构自由度, n为构件的数目, j为铰链的数目, fi为第i个铰链约束的自由度。

在空间中的刚体有六个自由度:沿三个正交轴的平移和绕三个轴的旋转。如果施加相同数量的约束使其空间自由度数为零, 那么这个刚体的空间位置也就完全确定了, 这是运动学支撑设计的基础。如果物体的某一个自由度被一个以上的约束方式限制住, 那么物体内就会产生应力, 发生变形。运动学支撑系统不限制超过六个刚体自由度。运动学支撑结构可以通过变形来适应热载荷和重力方向变化的影响, 而不影响光学成像质量:采用运动学支撑的光学部件可以发生刚体运动而不是变形。运动学支撑方式不仅用于光学组件。它可用于所有敏感设备, 如科学仪器。

运动学支撑的最简单的形式是通过一个点支撑刚体的所有6 个方向运动。然而在实际工程应用中, 很少采用一点来支撑光学元件, 因为它会产生局部的应力集中。运动学支撑一般采用至少三个不同的点来约束物体。常见的运动学支撑形式有“3 - 2 - 1”式, “2 - 2 - 2”式, 还有“Hexapod”式等。

“3 - 2 - 1”形式运动学支撑研究

基本原理

“3 - 2 - 1”式运动学支撑基本原理如图1 所示。“3 - 2 - 1”支撑方式即“点- V形槽-平面”支撑方式。这里有一个假设, 就是物体必须压在支撑结构上。图中由于物体本身的重力, 可以使其正好压在支撑结构上。当没有重力时, 可以通过设置弹簧来保证物体和支撑结构完全接触。

在A点的球铰约束物体的x, y, z三个方向的平动。在B点的V形槽约束物体y, z两个方向的平动。A和B共同约束了物体绕y轴和z轴的转动, 而允许物体绕x轴转动。在C点的平面约束了物体垂直于xy平面的运动, 即约束了物体绕x轴的转动。A、B、C三点分别约束了物体3 个自由度, 2 个自由度, 1 个自由度, 因此这种形式被称为“3 - 2 - 1”式。遥感器入轨后的重力卸载、应力释放、热变形产生的影响可以通过支撑结构的转动来消除。

自由度分析

通过对“3 - 2 - 1” 支撑形式的自由度分析, 确定这种支撑形式完全约束了物体的六个自由度, 既没有过约束, 也没有欠约束。A点的球铰约束三个平动自由度, 释放三个转动自由度。B点的V形槽, 约束两个平动, 两个转动自由度, 释放沿着槽轴向的平动和绕着槽转动的自由度。C点的平面只约束垂直平面的平动, 释放其他五个自由度。构件包括平台、支撑结构和被支撑物体, 数目n为5个, 铰链的数目j=3, A点约束的自由度为3, B点约束的自由度为2, C点约束的自由度为1。根据公式 (1) , , 即结构的自由度数为零, 物体被完全约束。

应用

Hubble天文望远镜的科学仪器支撑采用了“3 - 2 -1”支撑方式, 如图2、图3 所示。A点是定位装置, B点是V形槽, 同时在B点施加了预载荷, C点是限制转动装置。为了便于航天员在轨对科学仪器进行插入和锁紧, 这个系统还设计了简单的引导机构。

Hubble望远镜的WFC3 模块即采用了“3 - 2 - 1”支撑方式, 如图4 所示。建立了WFC3 模块包含运动学支撑的有限元模型, A点约束x, y, z三个方向自由度, B点约束x方向自由度, C点约束x, y方向自由度。对WFC3 模块进行发射状态的力学分析, 动力学分析, 温度变化的位移分析, 在轨重力释放的位移分析, 结果表明运动学支撑设计可满足设计指标要求。

“2 - 2 - 2”形式运动学支撑研究

基本原理

运动学支撑的另一种常见布置形式是3 组切线布置的双脚架, 即是“2-2-2”形式, 如图5所示。在制冷系统中, 支撑结构与组件收缩量差别很大时, 3组双脚架仍能减小偏心误差。切向双脚架通常在支杆端部采用柔性结构, 允许结构绕支撑点的转动, 可以避免使用机械铰链。遥感器入轨后的重力卸载、应力释放、热变形产生的影响可以通过柔性结构的变形来消除。

物体平面内的移动自由度由三组双脚架的任意两组来限制, 垂直平面的移动自由度由三组双脚架共同限制。平面内的转动自由度由三组双脚架的任意两组来限制, 绕平面的转动自由度由三组双脚架共同限制。三组双脚架等效约束了刚体六个自由度, 相当于每个双脚架各约束两个自由度, 故称为“2 - 2 - 2”形式。

自由度分析

通过对“2-2-2”支撑形式的自由度分析, 确定这种支撑形式完全约束了物体的六个自由度, 既没有过约束, 也没有欠约束。“2-2-2”支撑形式共3个支撑点, 每个点都采用柔性铰链, 约束垂直于平面的移动自由度, 以及在平面内, 与平面相切的移动自由度, 释放其他四个自由度。构件包括平台、支撑结构和被支撑物体, 数目n为5个, 铰链的数目j=3, 每个铰链约束的自由度数为2。根据公式 (1) , , 即结构的自由度数为零, 物体被完全约束。

应用

JWST的模块支撑结构 (ISIM) 就是采用“2 - 2 -2”支撑方式与望远镜主结构连接的, 如图6 所示。运动学支撑能够减小机械变形和热变形在ISIM与主结构之间的传递。由2 组两足和2 个单杆组成的运动学支撑结构, 能够约束ISIM的6 个基本刚体位移。每个支杆的顶端采用缩小轴径设计, 实现减小柔性部位剪切和扭转刚度的目的, 使其等效于使用铰链。

运动学支撑的设计, 需满足以下几个要求:满足发射强度、基本刚度要求, 对低温不敏感。ISIM结构的总质量1400kg, 基频要求大于25Hz, 在轨的温度变化0.5K, 结构稳定性要求为200nm和120 " 。需要通过对运动学支撑结构的设计, 满足以上的所有需求。初步采用三个支撑点设计, 再进行优化设计。运动学支撑的设计结果为两组双脚架和一组分开的双脚架, 如图7所示。当温度发生变化时, 由于杆长的不一致, 每根杆的变形不一样, 由于运动学支撑的作用, 不会产生过约束变形, 取而代之的是使得ISIM发生转动;同理, ISIM和OTE的变形不相同, 也会使得ISIM发生转动。通过分析可知转角的变化满足设计要求。

“Hexapod”形式运动学支撑研究

基本原理

“Hexapod”形式的运动学支撑一般为3 点支撑, 由六个首尾相连的支杆组成, 如图8所示。12个连接点 (每个支杆有两个) 应该采用球铰或者柔性铰链, 避免在调整杆长过程中对支撑结构产生过约束。“Hexapod”支撑形式的6 个自由度之间不是正交的, 当调整一个方向的自由度时, 会影响到其它方向的自由度。遥感器入轨后的重力卸载、应力释放、热变形产生的影响可以通过支杆两端的球铰转动来消除。

光学组件三个方向的平动由三个连接点共同限制。平面内的转动自由度由三个连接点的任意两点来限制, 绕平面的转动自由度由三个连接点共同限制。三个连接点等效约束了刚体六个自由度。

自由度分析

通过对“Hexapod” 支撑形式的自由度分析, 确定这种支撑形式完全约束了物体的六个自由度, 既没有过约束, 也没有欠约束。“Hexapod”支撑形式共有6 根杆, 12 个连接点。其中, 6 个点采用球铰支撑, 释放3个转动自由度;6 个点采用虎克铰, 释放2 个转动自由度。构件包括平台、支撑结构和被支撑物体, 数目n为20个, 铰链的数目j=12, 6个球铰点约束的自由度为3, 6个虎克铰点约束的自由度为4。根据公式 (1) , , 即结构的自由度数为零, 物体被完全约束。

应用

“Hexapod”形式的运动学支撑随着计算机控制的发展应用越来越广泛。这种支撑形式可以用来做镜子支撑, 可以调节各个方向的位置, 常见用于次镜的支撑。

这种支撑首先在飞行模拟器上应用, 也被称作Stewart平台。每个支杆的长度可以通过线性促动器来调节。在自动化系统中可以通过促动器控制获得想要的运动结果。

德国DGT望远镜的主支撑结构采用了“Hexapod”支撑形式。MMT望远镜的次镜支撑与采用了“Hexapod”支撑形式, 如图9 所示。

结语

本文首先介绍了运动学支撑的基本设计原理, 运动学支撑系统约束刚体六个自由度, 并且通过自身变形来适应热载荷和重力方向变化的影响。然后对“3 - 2 -1”形式运动学支撑、“2 - 2 - 2”形式运动学支撑和“Hexapod”运动学支撑的基本原理、自由度和应用情况进行了研究。应力释放和热变形对空间遥感器的影响, 三种支撑结构分别通过支撑结构的整体转动, 柔性结构的变形以及球铰的转动来消除。从自由度分析可以得知, 三种支撑结构下物体的自由度数均为零, 都可实现完全约束;三种结构均可在空间遥感器上应用。

观点建议

红外遥感器 篇5

航天光学遥感技术的研究已经开展了50多年, 随着遥感数据应用的不断深入, 人们对天体和地球观测的要求越来越高, 对空间光学遥感器的要求也越来越高。空间光学遥感器在地面运输和发射飞行过程中, 将经受各种类型的恶劣力学环境, 包括振动、噪声、冲击、加速度等。为了确保空间光学遥感器在空间环境状态下的光学元件结构位置精度及成像质量, 以及在发射运载过程中不破坏、不产生残余变形, 必须保证空间遥感器结构既具有较轻的重量, 又满足足够的强度、刚度和良好的热环境适应性要求。为此, 可采用计算机辅助工程 (CAE) 数值计算方法, 应用有限元分析技术对所设计的空间遥感器结构从刚度、强度、热稳定性方面进行结构性能模拟仿真分析和优化设计。文中对空间遥感器结构进行模态分析和频率响应分析, 以便预示空间遥感器的结构固有动态特性及其对动力学环境的响应。应用仿真分析结果所提供的信息可以确定空间遥感器结构设计的合理性, 以决定是选用该设计方案还是对设计方案进行修改, 有利于减少原型试验, 实现设计的创新, 并可以最后实现对于设计方案的选定。

空间光学遥感器结构方案特点:空间遥感器光学系统主体为对称型透射式结构, 包括八片材料分别为TF3、ZK8和K9的三组光学元件。由于其焦距较长, 在第二组光学元件与第三组光学元件间加入平面反射镜, 将光线转折90°后射入CCD像面, 所以空间光学遥感器外形呈L形。为便于光学元件的安装与调试, 将空间光学遥感器镜头分为三段, 中间采用法兰联接, 前遮光罩与镜头间通过过渡环螺纹联接。

1 有限元模型的建立

1.1 光机结构方案

空间光学遥感器光机结构方案三维模型如图1所示。该空间光学遥感器通过位于中部直镜筒上的法兰安装到基础上。

1.2 材料属性

表1所示为空间光学遥感器有关零件的材料参数。所缺数据 (分析计算需要) 根据航空材料手册补全。

1.3 有限元模型

根据空间光学遥感器的光机结构特点, 选用三维体单元 (8节点六面体单元和10节点四面体单元) 和壳单元对其进行离散化处理。前遮光罩上的消杂光环及2mm厚的罩体采用壳单元, 直镜筒上的纵向筋也采用壳单元, 其余部分全部采用三维体单元。镜组与镜筒间的胶层直接用钛合金材料代替。

有限元模型如图2所示, 模型的X轴为空间光学遥感器的光轴方向, XOY平面为光路折转面, 其中单元5331个, 节点8479个。空间光学遥感器内部的法兰联接处每个面上16个节点直接刚性联接;安装用法兰盘划分为一层单元, 其中两表面上、8个紧固螺钉所在位置的16个节点全约束。

2 工程分析

采用MSC.Nastran对空间光学遥感器的结构有限元模型进行求解。

2.1 模态分析

衡量结构动态刚度的主要指标是结构的固有频率及相关的振型。模态分析用于计算空间光学遥感器的振动特性, 获取结构的固有频率Fn和振型, 考查其动态刚度, 并试图发现空间光学遥感器的薄弱环节。一般最主要关心的是前几阶固有频率Fn及相应振型, 要确保空间光学遥感器有足够高的基频和不产生与相关结构一致或近似一致的振型。

空间光学遥感器的模态分析结果如表2及图3～图6所示, 其第一阶模态为200.8Hz, 且各阶模态的频率间隔较大, 说明空间光学遥感器具有足够高的动态刚度, 且其模态叠加的可能性较小。

2.2 频率响应

在4Hz～2000Hz范围内, 按单位加速度基础输入, 分析计算空间光学遥感器的频率响应, 考查空间光学遥感器的抗共振能力。激振方向:X、Y、Z三个方向。

采用大质量法对空间光学遥感器进行频率响应分析计算, 取结构阻尼为3%。安装螺钉所在位置的16个节点与大质量节点间建立一个RBE2单元, 在大质量节点上分别施加X、Y、Z向的单位加速度载荷。在4Hz～2000Hz范围内均匀插入100个数据点, 同时在共振点附近再插入3个计算点。

图7～图9所示为空间光学遥感器在加速度载荷作用下的频率响应曲线, 其中黄色水平线表示基础输入节点8480的响应 (等于输入值) , 红色线是空间光学遥感器第一镜片外顶点 (节点966, 以下简称首端) 的响应, 蓝色线是空间光学遥感器的CCD焦面组件外表面中心点 (节点8141, 以下简称末端) 的响应。从图7～图9可以看出, 空间光学遥感器在4Hz～2000Hz范围内仅有1～2个大于10倍放大倍率的共振点, 且其频率间隔较大;首末端的最大响应点如表3所示。

以上结果表明, 空间光学遥感器光机结构设计方案具有较强的抗振能力。

3 结束语

本文通过CAE方法, 针对空间光学遥感器进行有限元分析, 考核空间遥感器光机结构设计方案的可行性, 为选取合理设计参数提供科学的依据。首先, 应用CAE技术从刚度方面对空间遥感器进行三维有限元分析;同时, 应用有限元动力学分析技术对空间遥感器的抗振能力进行预测, 从数值分析结果看, 空间遥感器动态刚度高, 保证了空间遥感器在空间力学环境条件下的抗干扰能力。实践表明, 应用CAE技术和有限元分析方法对空间遥感器作动态特性系统评价, 不仅能指导设计, 缩短研制周期, 降低成本, 而且可以对空间遥感器的高安全可靠性和成像质量提供可靠保障, 对空间遥感器以及其它空间光机结构的未来设计具有一定指导意义。

摘要：空间光学遥感器所经受的主要力学环境是在运载、发射过程中的动力学环境, 尤其是遥感器所经受的各种振动载荷, 它直接关系到遥感器结构的稳定性, 是影响遥感器在空间能否正常工作的关键因素。采用CAE技术对空间光学遥感器进行动态刚度及动力学载荷响应分析, 旨在考查空间光学遥感器抗外界干扰能力和运载、发射、试验过程抗破坏能力。研究结果表明, 空间光学遥感器具有较高的刚度, 能够抑制动力学环境干扰, 保持良好的动态特性, 空间光学遥感器方案可行。

关键词：CAE技术,有限元法,空间光学遥感器,动力学响应,动力学特性

参考文献

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[5]耿麒先, 杨洪波.空间遥感器动态特性研究[J].电子器件, 2007 (5) .

红外遥感器 篇6

本文研究的反射镜是某空间遥感器的调焦反射镜,有效通光孔径为498 mm×165 mm,镜面为平面,光学设计要求的面形精度优于1/10λPV、1/50λRMS(λ=0.632 8μm),组件重量小于7 kg,在轨工作温度水平变化范围为(20±5)℃,并且需要满足地面力学环境试验的要求。

1 调焦反射镜组件支撑方案确定

反射镜的支撑方式可分为中心支撑、周边支撑、背部支撑、侧面支撑、复合定位支撑等。本文研究的调焦反射镜由于受安装空间限制,只能选择中心支撑方式,通过在反射镜中心连接一中心定位环,并连接至整体镜框来支撑反射镜,在与反射镜连接处设置应力释放的柔性环节,避免系统装调和外部环境温度变化产生的应力对镜面面形的影响。由于反射镜长宽比较大,适合采用周边支撑或符合定位支撑,采用中心支撑无疑给设计加大了很大难度,这就需要在反射镜轻量化及中心环的设计上进行优化,才能使设计结果满足要求,初步确定调焦反射镜组件由调焦反射镜、中心支撑环、三角板三部分组成。

1.1 调焦反射镜材料选择

空间光学反射镜材料的选用在原则上应满足:

1)可以抛光,并能镀高反射率膜层;

2)各向同性,尺寸稳定;

3)抗辐照,符合空间环境下的使用要求;

4)比刚度大、热畸变小;

5)可以制成轻质镜坯结构;

6)能与反射镜支撑结构材料线膨胀系数具有很好的匹配性能[1]。

表1中列出了目前国际上常用的空间光学材料。

从表1中可以看出,SiC和Be在强度、刚度、热稳定性等多项指标上来看,具备非常大的优势,但金属Be含有剧毒,两者对比,Si C材料则更具有明显的综合优势,其具有密度低、比刚度高、热畸变小,导热性能良好、可得到较好的抛光表面等优点。可以看出,Si C是一种非常理想的空间遥感相机反射镜基体材料。近几年来,SiC在反射镜研制中的工艺日益成熟,成型素坯的尺寸完全可以满足各种口径光学反射镜的要求,Si C的镜面改性及抛光技术已经在很多型号任务中得到验证,所以选择SiC材料作为调焦反射镜的材料。

1.2 调焦反射镜材料选择

调焦反射镜轻量化孔结构形式则可以选择三角形、正六边形、四边形或圆形、扇形。其中,六边形轻量化孔的筋的连续分布角度将导致镜体刚度有所下降;四边形轻量化孔的稳定性不好,三角形轻量化孔的综合条件较为合理,具有较好的各向同性和稳定性,而圆形轻量化孔只不过是六边形轻量化孔的简化,同时与六边形孔相比,具有一定的质量分布不均匀性,且具有一定的计算误差,扇形轻量化孔一般应用于带有中心孔的圆形反射镜轻量化,轻量化率也较高,调焦反射镜镜带有中心孔,综合比较以上几种轻量化形式的优劣及镜体实际情况,可以选扇形轻量化孔作为镜体的轻量化形式。

“网格效应”是指在光学加工时机械压力作用下,轻量化孔的位置会产生弹性变形,从而导致材料的去除量下降,最终影响光学表面的精度。研究表明,“网格效应”与轻量化孔的形式、材料的强度、抛光压力等因素密切相关,Vukobratovich曾给出了如下经验公式:

式中:δmax为最大网格变形量;ν为材料的泊松比;P为抛光压力;B为轻量化孔的内接圆直径;tf为反射镜的前表面厚度,即镜面厚度;为网格效应常数,与轻量化孔的形式有关,其中三角形孔为0.001 51,正方形孔为0.001 26,六边形孔为0.001 11[2]。

于是,根据经验式(1)可以得出,当其他条件相同时,三角形孔的“网格效应”要低于正方形和六边形形式,综合考虑轻量化率、网格稳定性、加工网格效应及采用的中心支撑形式,此调焦反射镜选择三角形轻量化孔与扇形轻量化孔相结合的形式。

反射镜前表面厚度,即镜面厚度,通常取值为3～8 mm,这跟反射镜基体材料的制备工艺和机械加工工艺有关。镜面厚度的选择既要满足质量约束,同时还必须保证足够的刚度,保证反射镜光学表面的成像质量。镜面太厚会增加反射镜的质量,降低轻量化率;镜面太薄则容易在机械加工过程中出现“网格效应”,最终影响光学系统的成像质量。

调焦反射镜前表面厚度与最大自重变形量的关系如图1所示,调焦反射镜镜面厚度与自重变形和镜面面形精度(RMS)的关系曲线如图2所示。分析结果表明,调焦反射镜镜面厚度取5 mm时,可以同时满足质量和刚度要求。

根据结构工艺要求和以往设计经验,综合考虑镜体整体的刚度,初步选定筋厚4 mm,并由分析结果验证方案的可行性,调焦反射镜轻量化形式如图3所示。

1.3 中心支撑环设计中心

支撑环选用柔性支撑方式,柔性支撑单元以牺牲结构的刚度为代价,通过柔性支撑产生较大的变形达到卸载和吸收应变能的目的。在反射镜支撑结构中,合理的布置柔性单元可以避免应力通过支撑结构传递到反射镜上,从而保证反射镜光学表面具有良好的成像特性[3]。

经过反复优化,最终设计出一种符合设计原理及实际应用的中心支撑环结构,此种中心支撑环中的柔性支撑片位于上下两个圆环之间,对两者起到支撑作用;与反射镜粘接的锯齿圆环结构要保证是与反射镜中心孔粘接后的反射镜的刚度,尽量减小反射镜因刚度削弱产生的镜面变形,又要尽量避免粘接应力等传递到反射镜产生镜面变形[4];与三角板连接的圆环结构是利用圆形的结构特点减小外部零件因温度变化对镜面精度产生影响,同时保证与外部零件的连接刚度;柔性支撑片在保证动、静态刚度的同时能缓冲、减小冲击、振动及温度变化对镜面精度的影响。中心支撑环包括的锯齿圆环、柔性支撑片和圆环,所采用的材料均为与Si C相匹配的殷钢材料,线膨胀系数为2.4×10-6 K-1;加工制作时,可采用按加工工艺流程做成一体件,这样实施的结构减少了连接环节,增加了结构的可靠性,提高了结构的整体性能。其中锯齿圆环的尺寸要与反射镜配作,即在反射镜粘接孔加工完成确定尺寸后再确定圆环的加工尺寸,使它们之间留有适当间隙。柔性支撑的厚度一致;中心支撑环模型如下图4所示。

1.4 支撑背板设计

支撑背板是联接在反射镜柔性支撑单元和相机整体框架之间的结构。支撑背板的设计也是围绕调焦反射镜支撑点的位置展开,它的作用即是给调焦反射镜的支撑点提供稳定的支撑平台。支撑背板是调焦反射镜组件中一个非常重要的结构件。

与调焦反射镜一样,支撑背板同样需要进行轻量化结构设计。轻量化孔形状以及加强筋阵列的排布对支撑背板结构适应环境温度变化的变形能力、抵抗装配应力的能力以及吸收振动能量方面都有重要的影响。支撑背板的三维几何模型如图5所示。

2 CAD工程分析

本文的工程分析采用的是PATRAN程序进行,模型构造依据了以下几个原则:有限元模型直接由屏幕样机生成,保证几何数据与真实结构一致。在关键结构部件或应力集中部位,网格划分要密一些;非关键部件要本着能量等效原则。

2.1 材料属性

调焦反射镜组件分析模型所用材料属性[5]如表2所示。

2.2 工况载荷

平面镜组件镜面变形计算的载荷工况主要有自重释放与均匀温升。

工况1:在X、Y、Z方向上分别施加1 g惯性载荷。

工况2:在X、Y、Z方向上分别施加1 g惯性载荷,并施加(20±5)℃温度载荷。

2.3 计算分析结果

有限元分析模型如图6所示,经计算调焦反射镜组件的总质量为6.25 kg,静力学及热力耦合计算分析结果如表3所示。

随着柔性支撑的弱化,调焦反射镜的位置误差将加大,动态刚度也随之降低,为了预示调焦反射镜组件的动态特性,对其进行了动力学约束模态分析,如图7所示,分析结果如表4所示。

3 结论

通过有限元分析计算可知,调焦反射镜的组件质量满足设计指标要求,且在自重变形和(20±5)℃均匀温度变化的复合工况下,各反射镜面形全口径均达到RMS值优于/50(=632.8 nm),转角及刚性位移均满足光学设计提出的要求。

而且经过模态分析,确定了相机各组件以及整机的前三阶谐振频率。数据表明相机具有足够的动态刚度,可以通过地面力学试验条件的检验[6]。

综上所述,调焦反射镜具有足够的强度和动、静态结构刚度以及热适应性能,各项设计均能满足相机总体的指标要求和光学系统的设计要求。

参考文献

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基于红外感应的超声波驱鸟器 篇7

随着生态意识和环保意识的增强, 鸟类的生息繁衍条件得以不断改善, 选择在架空输电线路筑巢和栖息的现象也不断增多, 其季节性频繁筑巢以及排粪等活动, 增大了输电线路鸟害故障发生的概率, 对电力系统的安全运行造成严重的威胁。分析统计资料[1]可知, 鸟害故障占据输电线路故障总数的第三位, 其对输电线路的破坏力仅次于雷害和外力破坏。因此, 为确保电力系统网络的安全高效运行, 并且实现向用户不间断供电, 有效防范和减少因鸟类活动引起的线路故障具有至关重要的意义, 其相关工作已引起输电线路工作人员的高度关注及重视[2]。

鸟害故障主要包括:鸟啄食破坏绝缘子, 鸟排泄粪便引起闪络, 鸟类筑巢材料和鸟类身体以及捕食食物引起的短路等[3,4,5]。尤其鸟类泄粪引起的闪络故障是线路防鸟害工作的着力点。鸟害故障的发生主要有3个特征[6], 即季节性, 以每年3~6月份的鸟类繁殖期为频发期;时间性, 主要为清晨六点前后为多发期;气候性, 筑巢期天气变化的不确定性为突发期, 以雷雨天气及潮湿天气较为严重。目前防鸟害故障的主要技术措施可以分为驱赶型、分隔型[2]和引导型3类[7], 但后两类措施往往不能从根本上解决鸟害问题[8,9], 本文提出一种红外感应驱鸟装置, 通过红外线收发装置感应鸟的存在, 并用超声波发生装置驱赶鸟类。该法在环保、经济的基础上实现了在一定距离范围内有效驱鸟的效果。

1 设计方案与实现

红外感应驱鸟器的工作结构框图如图1所示, 5V~12V电压均可正常工作。该系统主要包括两大部分:感应部分和发声部分。感应部分主要由锁相环音频译码器LM567、定时器NE555、红外线传感器 (包括发射头、接收头) 以及信号放大电路组成。发声装置由定时器NE555和超声波发射头T40-16组成。

此装置安装在架空线路的绝缘横担上, 红外线发射头不断以与红外线接收头所在水平方向成45°的圆锥角向外发射, 垂直方向直射时红外线光强度最大。当鸟飞过绝缘横担或者降落在绝缘横担上时, 发出的红外线经过鸟身体反射, 红外线接收头在接收到反射来的红外线时, 锁相环音频译码器输出管脚会发生电位跳变, 证明有鸟飞过或者在绝缘横担上移动, 然后超声波驱鸟器会发出高频超声波, 达到有效驱鸟的效果。

1.1 红外感应电路的设计

红外感应原理如图2所示, 红外线传感器根据驱动方式可分为电平型和脉冲型[10]。由于太阳光中含有对红外线接收管产生干扰的红外线, 该光线能够将红外线接收二极管导通, 导致系统产生误判。本文红外传感器采用脉冲型IRM38B。此脉冲型传感器能够抵抗外界的强光干扰, 适合用于室外工作。根据红外传感器IRM38B的中文资料, 此接收头对38k Hz左右的非连续方波载波信号敏感, 如图1标示的信号, 连续的方波信号是不识别的。因此本文采用锁相环音频译码器LM567产生低频方波振荡信号, 并经三极管Q1调制到定时器NE555产生的约38k Hz的载波上, 经Q2放大后, 由红外线发射管DS1发射红外线脉冲信号, 此信号即为接收头所能识别的非连续的高频方波信号, 该信号一直处于发射状态, 有鸟经过或逗留时, 红外接收头接收到经鸟身体反射来的红外线并解调, 将解调信号送入LM567内部比较其频率和相位, 当某一连续输入的信号落在锁相环音频译码器内部设定的通频带内时, 锁相环电路对此信号进行锁定, 即锁相[11], 锁相测试波形如图3所示, 上波形为LM567发出的低频方波信号, 下波形为红外线接收头解调出的信号, 送至LM567的输入端, 此时输出端发生电位的跳变, 从而控制超声波发生装置产生40k Hz的高频超声波。

图2为红外感应原理, 锁相环音频译码器LM567的5脚、6脚外接电阻R和电容C, 组成低频的振荡电路, 产生方波振荡信号。R3、C3决定振荡频率, 改变电阻R3的值可以改变振荡频率, 其公式为:

式中, R3=220k, C3=0.01μF, 则f0=413Hz。方波振荡信号f0由LM567的5脚输出, 并经三极管Q1放大整形处理后送入定时器NE555的4脚复位端, 以此控制定时器的输出波形。NE555的2、6、7三个引脚及外接的R6、R7和C4组成振荡器, 产生方波振荡信号作为载波信号并由3脚输出, 其频率为:

式中, 将R6=15k, R7=10k, C4=0.001μF带入f1, 得f1=40k Hz。NE555 5脚输出的信号经三极管Q2放大整形后由红外线发射管DS1发出, 红外线脉冲信号的强弱可由电位器W1来调节。红外线接收头接收到反射来的红外线脉冲信号后将光信号转换为电信号并进行解调, 经二极管D1、D2限幅后送入LM567的3脚, LM567内部锁相, 实测锁相波形如图3所示。8脚由高电平跳变为低电平, 超声波驱赶电路导通工作。这时, 与LM567的8脚相接的发光二极管导通, 证明红外线被反射, 有物体经过。

1.2 超声波驱鸟系统的设计

图4为超声波收发电路, 发射电路由NE555和超声波发射头T40-16组成, 接收电路为R40-16, 并连接示波器。本文只用超声波发射电路, 但由于超声波是频率大于20k Hz, 是人耳无法识别的声波范围, 为了验证超声波发生装置是否正常工作发出高频超声波, 用与发射头对应的接收头来验证, 并用示波器显示收发波形。此超声波发生装置对所发声波范围内的居民不会产生任何噪声危害, 但能达到对超声波敏感生物的驱赶效果。实验结果显示, 超声波频率的大小与鸟类鼓膜振幅[12]大小有直接影响。20k Hz~80k Hz的超声波频率可使鸟类的鼓膜产生40nm~80nm的振动幅度。当继续增大超声波的频率, 鼓膜的振荡幅度随之减小。故本文超声波发生装置产生40k Hz的超声波。发射电路正常工作的验证波形显示如图5所示。

2 实验结果分析

2.1 感应距离实验

由于鸟的大小、红外线发射头的数目以及发射头、接收头距离的不同都会引起感应距离的变化, 用长21.5cm, 宽14.2cm, 厚1cm的普通软面笔记本进行实验, 实测数据如表1所示。

本次实验发现红外传感器对截面积越大、速度越快的物体感应效果越好。另外用大约长8cm, 宽7cm, 厚6cm的拳头来模拟鸟的大小, 红外感应装置最大感应距离可达53cm (发射接收距离为16.5cm) , 安装在绝缘横担上进行驱鸟, 能达到十分理想的效果。

2.2 超声波驱鸟距离及能量衰减

由图4的超声波收发电路实测得, 接收头可以有效地接收到以发射头为中心, 8m的距离内, 呈30°圆锥角范围的40k Hz的高频超声波。在驱鸟效果方面, 很多人都注重分析频率的大小对鸟的影响, 文献[12]指出, 在一定频率基础上, 如果有足够的声强, 鸟会产生不适感, 可以达到有效的驱鸟效果。

超声波声强反映了单位时间通过单位面积声能的大小, 超声波在空气中传播能量衰减比较快。由于本文所有超声波收发头是成品元器件, 没有查到器件中压电材料的具体参数, 因此, 对声强的分析只是为超声波收发器件中压电材料的选购提供一种分析思路。由声强衰减公式:

式中, p0为某一点处声强, 单位为W/cm2或d B, px为与某点相距x处的声强, a为衰减系数。要分析声强的衰减, 需求得衰减系数, 要确定声强的大小, 需求压电材料的振幅Ap。下文为获取这两个参数的分析。

测试实验显示, 随超声波收发装置的距离d的增大, 示波器显示的最大电压值Umax减小较快, 本文参考文献[13], 只考虑在一定距离内改变超声波收发装置之间的距离, 记录示波器显示的Umax。实测值如表2所示, Matlab进行曲线拟合如图6所示, 求的衰减系数a=0.029d B/mm (假设反射系数r=0.6) 。

为求得压电材料的振幅Ap, 假定压电材料的厚度t=0.1mm, 长度l=16mm, 根据文献[14], 设动态压电应变系数d'31=22nm/V, 则可求得振幅Ap=6620nm, 将Ap带入声强公式可得发射头发出声强p0=59300×10-6W/cm2, 由超声波衰减公式计算可得, 经过0.382m声强衰减为90d B, 0.538m声强衰减为小于1d B。

超声波传播过程中自身频率是不变的, 但是会带动介质分子的高频振动, 有些分子振动频率可达声波频率范围, 如果声强较大, 那么对人体而言是噪声, 甚至影响人体健康, 因此本文所提超声波装置高频低声强, 使超声波敏感生物的耳膜高频振动, 不断产生听觉冲动, 起到驱赶作用, 但不会对人体产生影响, 不会对驱鸟器周围的居民产生任何影响。

3 结束语

本文所提出的红外感应驱鸟器, 在充分考虑经济, 环保的基础上, 实现在一定范围内有效驱鸟。感应部分由反射式红外线传感器以及两个集成电路构成, 集成程度高, 规模小, 电路相对简单, 抗外界光干扰性强, 耗能低, 红外线接收装置和LM567的配合使用, 能较为迅速地感应鸟类的存在。发声部分对装置安装的周围环境没有任何噪声危害, 并且可以有效地驱鸟, 为电力线路防鸟害提高了一种可靠的方法。

摘要：为减少和避免鸟害事故的发生, 利用反射式红外传感器和超声波发生器, 设计了一种红外感应驱鸟器。分析了脉冲型红外传感器的感应原理, 探讨了红外线收发头距离、数量以及鸟的大小、飞行速度对感应距离的影响。引入高频低声强超声波驱鸟系统, 并就超声波传输距离及声强衰减进行分析。实验结果表明, 硬件电路简单, 系统抗光干扰性强, 超声波发射距离远, 环保性强, 可以达到有效驱鸟效果。

红外遥感器 篇8

K-均值分类器、迭代自组织数据分类器和自组织特征映射神经网络分类器在遥感图像分类方面应用广泛。王晓军等人将非监督K-均值分类用在合成孔径雷达SAR图像各极化通道上进行参数估计[1]。包健等人将K-均值算法用于高光谱遥感影像的非监督分类中，具有较强的实用性[2]。贾明明等人选取对气候变化敏感的澳大利亚作为研究区。利用了ISODATA分类结果、NDVI阈值及其时间序列主成分分析特征量对研究区土地利用/覆被进行分类[3]。李正金等人进行了基于TM卫星遥感技术和小麦估产模型的冬小麦产量监测研究，采用优化的ISODATA分类方法，结合人机交互式判读解译作物信息[4]。夏浩铭等提取地物在空间上的联系，利用神经网络分类，获得较好的地物分类精度[5]。文章阐述了三种分类器的工作原理，分析了三种分类器的计算复杂度和分类效果。

1 K-均值分类器

基本K-均值思想很简单。首先，选择k个初始聚类中心，其中k是目标分类数目。每个样本按照距离函数计算与所有聚类中心的距离，样本加入到与之距离最短的聚类中心所在分组。新样本加入后，更新该分组的聚类中心。重复训练和更新，直到每类的聚类中心不发生变化为止。当分类数目已知时，利用K-均值分类方法能够方便地计算出样本聚类中心。但是在实际应用中，分类数目可能无法估算，这在一定程度上限制了这种方法的应用。

K-均值算法特点是每次调整样本后，修改一次聚合中心和准则值，当考察完n个样本后，一次迭代运算完成，新的聚合中心和准则值也计算出来。在迭代过程中，准则值逐渐减小，直到它的最小值为止。如果在一次迭代前后，准则值没有变化，说明算法已经收敛。

2 ISODATA分类器

ISODATA算法通过对样本迭代来确定聚类的中心。每一次迭代时，首先是在不改变类别数目的情况下改变分类。然后将样本平均矢量之差小于某一阈值的类别合并起来，根据样本协方差矩阵来决定其分裂与否。主要环节是聚类、集群分裂和集群合并等处理。

ISODATA分类算法最优迭代次数很难设定，一般遥感图像的数据量大，若迭代误差取值较小，分类也很难实现。沈照庆等人[6]以某次迭代中“合并”和“分裂”都为零为求最优分类数的迭代条件，而不是预先设定迭代次数；取最大和最小隶属度取代每一个隶属度为比对特征值，提高了分类速度和精度；利用等效转换研究隶属度矩阵的迭代误差变化规律，得出变化速度趋于稳定时为求解最优隶属度矩阵的智能迭代控制，减少人为事先干预。

3 SOFM神经网络分类器

神经网络由被称作神经元的相互连接处理单元组成。自组织特征映射（Self-Organizing Feature Map，简称SOFM）网络模拟大脑的神经系统自组织特征映射的功能，在学习过程中不需要指导，进行自组织学习。SOFM网络可用于图像压缩、语言识别、机器学习和优化问题等。

训练SOFM网络时首先初始化连接权重为小的随机数，训练开始后，输入向量送入网络。每输入一个样本矢量，各神经元的加权和中必然有一个最大值，经过侧反馈作用，在最大值点周围连接权重自适应调节。SOFM网络已经证明，网络通过反复学习输入模式，可使连接加权矢量空间分布密度与输入模式的概率分布趋于一致，也就是连接权矢量空间分布能反应输入模式的统计特征。训练好的网络在竞争层产生了一个或几个最大输出，它们在竞争层中的位置反映了输入向量在自身空间的特征。

4 实验结果分析

实验选取2003年青岛市一景SPOT5图像作为数据源，截取城乡结合部某地作为实验区域，实验区域在红波波段显示为图1 (a）。对于实验区的遥感图像分别采用上述分类器进行地物分类实验。

用ENVI 4.3的分类功能根据K-均值算法分类。参数设置为：分类数量15（一般为最终输出分类数的2-3倍），最大迭代次数为40（默认是15），其它参数取默认值。K-均值关注的是不同波段的灰度信息，系统自动分类时，得到的分类数目为八类，结果如图1 (b）所示。从分类结果上可以看出，K-均值分类算法对水体的分类效果较好，水体用红色表示，不但能分出主河道而且显示出在耕地中有一条灌溉沟渠。绿地在分类图中用绿色表示，图上中部的绿地分类正确，但在河道附近，部分耕地错分为绿地了。耕地被分为蓝色、黄色和暗绿色三类。反射系数高的南北方向道路和屋顶较亮的厂房被归为一类，东西走向的道路两边毛刺现象严重。建筑物错分率也较高。

在ENVI 4.3环境下，利用ISODATA算法分类。参数设置为：类别数范围[5,6]（一般最小数量不能小于最终分类数，最大数量为最终分类数量的2-3倍），最大迭代次数为40（默认是15），其它参数取默认值，结果见图1 (c）。从分类结果上看，ISODATA分类算法对灰度值一致性好的水体分类效果较好，水体用红色表示。能区分出主河道而且显示出在耕地中有一条灌溉沟渠，但将图像下方，靠近南北走向的道路的一间面积较大的厂房错分为水体。绿地在分类图中用绿色表示，图上中部的绿地分类正确较好，但在河道附近，相当一部分耕地错分为绿地了。耕地分类效果表较好，但有部分错分为绿地。东西走向的道路线条比较连贯，两边有点毛刺现象，但不严重。裸露的空地用粉红色表示，居民区是暗绿色，部分工厂厂房的屋顶错分为水体。

SOFM网络利用MATLAB中的神经网络工具箱实现。设定SOFM网络的输入矢量各维的数据范围是像素灰度在[1]之间，邻域像素卷积[25, 800]之间，学习率为0.9，距离函数是欧氏距离函数，训练步长是5000。输入训练样本，每类500个，5类共2500个样本，距离为5类，每类表征一种地物类型。网络对类型的定义储存在训练网络中。利用训练好的网络对实验图像所有像元进行分类。分类结果用灰度图像表示，像素的颜色代表分类的类型，像素的位置对于测试图像同位置的地物，如图1 (d）所示。白色表示道路，浅灰表示建筑物，灰色表示绿地，深灰表示耕地，黑色表示水体。从分类结果图上看，纵横贯穿郊区的主干道和楼区内的道路基本能够正确分类。由于反射系数与道路相近，工厂厂房的屋顶也被错分为道路。建筑物、耕地和绿地总体上分类正确。水体的分类结果令人满意，主水道和灌溉的沟渠都能清楚地分出。分类器处理样本图像的时间接近，都是20分钟左右。

5 总结

K-均值分类中耕地被分三类，道路两边毛刺现象严重，建筑物错分率也较高，分类效果最差。SOFM网络对道路、水体、耕地和绿地总体上分类正确，分类正确率最高。ISODATA分类对水体、耕地、道路分类基本正确，建筑物错分较多。

参考文献

[1]王晓军, 王鹤磊, 李连华, 孟藏珍, 马宁.基于C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法[J].系统工程与电子技术, 2008, 30 (12) :2389-2392.

[2]包健, 厉小润.K均值算法实现遥感图像的非监督分类.机电工程, 2008, 25 (3) :77-80.

[3]贾明明, 刘殿伟, 宋开山, 王宗明, 姜广甲, 杜嘉, 曾丽红.基于MODIS时序数据的澳大利亚土地利用/覆被分类与验证.遥感技术与应用, 2010, 25 (3) :379-386.

[4]李正金, 李卫国, 申双.基于ISODATA法的冬小麦产量分级监测预报.遥感应用, 2009, 8:30-32.

[5]夏浩铭, 罗金辉, 雷利元, 毕远溥.辅以纹理和BP神经网络的TM遥感影像分类.地理空间信息, 2012, 10 (1) :33-36.