王 霞，白江輝，金偉其，吳子牧

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紅外成像系統(tǒng)動態(tài)性能模型研究進(jìn)展

王 霞，白江輝，金偉其，吳子牧

（北京理工大學(xué) 光電成像技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081）

紅外成像系統(tǒng)動態(tài)性能模型在軍事領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。介紹了動態(tài)性能模型的3個模塊：目標(biāo)背景數(shù)據(jù)輸入、靜態(tài)性能模型和搜索模型，對各模塊的內(nèi)容和實(shí)現(xiàn)途徑做了簡單說明。按照動態(tài)性能模型的發(fā)展趨勢，分析了國外在搜索模型方面的主要工作，介紹了國內(nèi)動態(tài)性能模型的概況，最后指出了動態(tài)性能模型發(fā)展方向和需要解決的問題。

動態(tài)性能模型；搜索模型；TDSP模型

0 引言

隨著紅外技術(shù)在軍事中的廣泛應(yīng)用，軍用紅外系統(tǒng)的性能直接影響到未來武器設(shè)計以及相關(guān)的軍事行動戰(zhàn)術(shù)的制定[1]。動態(tài)性能評價模型是紅外系統(tǒng)的總體技術(shù)之一，能夠綜合評價紅外系統(tǒng)的性能。動態(tài)性能評價模型主要包含靜態(tài)性能模型和搜索模型兩部分，靜態(tài)性能模型主要用于評估系統(tǒng)的成像質(zhì)量，作用距離等；搜索模型主要用于紅外系統(tǒng)目標(biāo)偵察與搜索，研究目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率與發(fā)現(xiàn)時間的問題。

目前，靜態(tài)性能評價模型研究技術(shù)較為成熟，搜索模型發(fā)展較為緩慢。一方面由于搜索問題的復(fù)雜性，研究搜索模型主要是利用概率論和統(tǒng)計理論，這2個理論都需要大量復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，為建立模型增加了難度。另一方面，搜索模型是以心理學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為依據(jù)的，因此模型都是在一定程度上的經(jīng)驗(yàn)公式，需要大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，客觀上增加了研究的難度[2]。

近年來研究者針對搜索模型展開了一些新的有益探索和研究，提出一些新的觀點(diǎn)和模型修正，紅外系統(tǒng)動態(tài)性能評價模型得到發(fā)展，并用于指導(dǎo)軍事目標(biāo)偵察和搜索。本文將分析討論動態(tài)性能評價模型的發(fā)展?fàn)顩r及其發(fā)展方向。

1 紅外成像系統(tǒng)動態(tài)性能模型

紅外成像系統(tǒng)動態(tài)性能模型是紅外成像系統(tǒng)性能模型的一部分。動態(tài)性能模型研究的是[3]：當(dāng)已知目標(biāo)位于某一搜索場景中時，在隨時間增加中，熱成像系統(tǒng)首先在場景中搜索到目標(biāo)，然后由觀察者在顯示屏上發(fā)現(xiàn)或識別目標(biāo)的概率的變化。從概念上很難說明動態(tài)模型的內(nèi)涵，可以借助下面的例子來說明動態(tài)性能模型的研究內(nèi)容。由光電系統(tǒng)在某一場景內(nèi)發(fā)現(xiàn)了可疑目標(biāo)，現(xiàn)在的任務(wù)是用某一熱成像系統(tǒng)對該場景區(qū)域進(jìn)行搜索，顯然最關(guān)心的是能在多少時間內(nèi)搜索到目標(biāo)。如果某一系統(tǒng)所用的時間比較少，則很自然會認(rèn)為該系統(tǒng)比較好。但實(shí)際中幾乎不可能確定某一系統(tǒng)在多少時間內(nèi)能發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，只能確定在某一時間內(nèi)系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的概率是多少。這就是動態(tài)模型主要研究的內(nèi)容，且很自然地會把這一概率值作為評價熱成像系統(tǒng)性能好壞的一個指標(biāo)。

紅外成像系統(tǒng)動態(tài)性能模型實(shí)際上是對紅外成像過程的數(shù)字化描述：紅外成像系統(tǒng)在場景內(nèi)搜索目標(biāo)，目標(biāo)輻射經(jīng)大氣傳輸?shù)竭_(dá)成像系統(tǒng)通過光電轉(zhuǎn)換和信號處理生成數(shù)字圖像，觀察者觀察顯示窗口搜索目標(biāo)?？梢园焉鲜鲞^程總結(jié)為如圖1的3個模塊：目標(biāo)與環(huán)境模塊、靜態(tài)性能模塊和搜索模塊。

1.1 目標(biāo)與環(huán)境

目標(biāo)與環(huán)境模塊是動態(tài)性能模型的輸入模塊，它包括2個方面的內(nèi)容：目標(biāo)與環(huán)境的參數(shù)輸入和大氣傳輸?shù)挠嬎恪?/p>

紅外成像儀實(shí)際探測到的是一個復(fù)雜景物圖像，要精確地確定這一復(fù)雜圖像是比較困難的，其涉及到目標(biāo)、背景、環(huán)境、大氣傳輸?shù)燃爸T因素間的相互影響。因此在系統(tǒng)性能評價時，常采用一些能反映目標(biāo)宏觀特性的參數(shù)，如目標(biāo)尺寸、相對于背景的等效溫差條帶圖案（或目標(biāo)與背景紅外輻射之差）來表示目標(biāo)特征[4]。

模型化目標(biāo)用一個相對背景溫差為D的矩形目標(biāo)代替真實(shí)目標(biāo)，其面積大小與實(shí)際目標(biāo)相同，目標(biāo)溫度為在整個目標(biāo)信息區(qū)內(nèi)溫度對面積的加權(quán)平均值：

式中：i為目標(biāo)信息面積元；i為i面積元的溫度；m為目標(biāo)加權(quán)平均溫度。

于是，目標(biāo)相對背景溫度b的加權(quán)平均溫差——等效溫差D為：

D＝m－b(2)

大氣傳輸是指紅外輻射在大氣中的衰減。設(shè)黑體目標(biāo)與背景之間的零視距（＝0）溫差為D0，經(jīng)過一段距離的大氣傳輸?shù)竭_(dá)熱成像系統(tǒng)時，目標(biāo)與背景之間的等效溫差D可近似表示為[4]：

D＝D0×e－(R)×R＝D0×() (3)

式中：()和()分別是在熱成像系統(tǒng)工作波段內(nèi)，目標(biāo)方向距離行程上大氣傳輸?shù)钠骄p系數(shù)和平均大氣透射比。

大氣傳輸衰減對實(shí)際成像系統(tǒng)性能的影響是很明顯的，不同大氣條件所產(chǎn)生的衰減有很大的差別，目前大氣傳輸特性的計算采用美國LOWTRAN或MORTRAN軟件，可以計算傾斜路程和眾多大氣條件下的大氣傳輸性能[4]。

1.2 靜態(tài)性能模型

圖1 紅外成像系統(tǒng)動態(tài)性能模型仿真的3個模塊

由于Johnson準(zhǔn)則采用單一極限頻率預(yù)測系統(tǒng)性能，未能充分顯示系統(tǒng)整個通帶中信號傳遞特性，NVESD（Army Night Vision Electro-optic Sensors Directorate）實(shí)驗(yàn)室提出其改進(jìn)模型TTP模型。TTP模型對Johnson準(zhǔn)則的改進(jìn)表現(xiàn)在對大于人眼閾值對比度的圖像頻譜進(jìn)行積分，其更深的寓意在于對噪聲功率譜的影響分析。同時對影響奈奎斯特頻率內(nèi)頻譜混淆的探測器填充率、采樣率以及影響奈奎斯特頻率外頻譜恢復(fù)程度的數(shù)字插值處理也能進(jìn)行有效預(yù)測[5]。

總體看來，靜態(tài)性能模型研究技術(shù)較為成熟，并且研究具有系統(tǒng)性、完整性。美國NVESD實(shí)驗(yàn)室紅外仿真模型歷經(jīng)FLIR75模型[6]，F(xiàn)LIR79模型[7]，F(xiàn)LIR90模型[8]，F(xiàn)LIR92模型[9]，NVTherm模型[10]，NVThermIP模型[11]，NV-IPM模型[12]等幾代發(fā)展、改進(jìn)和更新，能夠?qū)Ω鞣N類型的紅外成像系統(tǒng)性能做較為準(zhǔn)確的預(yù)測和評估。除此之外，靜態(tài)性能模型還有德國研究者Wolfgang提出的基于最小可感知溫差(MTDP)的TRM3模型[13]，荷蘭TNO研究所提出的TOD模型[14]等，這些模型均有較好的現(xiàn)場預(yù)測性能。國內(nèi)關(guān)于靜態(tài)性能的研究開始于20世紀(jì)90年代，較國外落后20年左右，整體水平相對落后。北京理工大學(xué)的金偉其研制了一代通用組件熱成像系統(tǒng)性能評價軟件包SPTIS[15]和二代熱成像系統(tǒng)性能評價軟件包CFLIR[16]，提出了基于人眼視覺匹配的光電成像系統(tǒng)評價方法。艾克聰對微光和光電成像系統(tǒng)性能模型進(jìn)行研究，推導(dǎo)了視距的預(yù)測公式[17]。西安電子科技大學(xué)張建奇，研究和修正了性能預(yù)測模型NVThermIP[11]。雖然國內(nèi)對紅外成像系統(tǒng)靜態(tài)性能有一定的研究和系統(tǒng)仿真，能夠研制出系統(tǒng)仿真軟件，但是國內(nèi)大多數(shù)研究者研究的內(nèi)容是對國外模型的引入和修正，很少有自己獨(dú)立的模型，因此與先進(jìn)國家仍有不小技術(shù)差距。

1.3 搜索模型

搜索模型定義了對目標(biāo)的搜索過程。觀察者用某種成像探測器對某個區(qū)域的搜索通常包括以下步驟[18]：由光電系統(tǒng)在某一場景內(nèi)發(fā)現(xiàn)了可疑目標(biāo)，觀察員先用大視場鏡頭對該場景進(jìn)行掃描，當(dāng)類似于目標(biāo)的特征出現(xiàn)時觀察員選用小視場鏡頭確認(rèn)是否是目標(biāo)，如果是目標(biāo)則目標(biāo)被發(fā)現(xiàn)；如果不是目標(biāo)則返回到大視場鏡頭繼續(xù)觀察場景[19]?？砂焉鲜鏊阉鬟^程總結(jié)為探測器搜索、熱成像系統(tǒng)和人眼搜索3個模塊（如圖2所示）。探測器搜索模塊中探測器在搜索視場進(jìn)行掃描，使得目標(biāo)進(jìn)入探測器視場；熱成像系統(tǒng)模塊將探測器視場的圖像經(jīng)過光電轉(zhuǎn)換生成紅外圖像；人眼搜索模塊是搜索人員觀察顯示器上的紅外圖像目標(biāo)，判斷目標(biāo)是否被發(fā)現(xiàn)。搜索模型主要討論實(shí)際搜索過程所需要的時間，一般利用概率論和統(tǒng)計理論計算出某段時間內(nèi)的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率[3]。

圖2 目標(biāo)搜索系統(tǒng)仿真

2 紅外成像系統(tǒng)搜索模型的發(fā)展現(xiàn)狀

由于靜態(tài)性能模型發(fā)展較為成熟，制約紅外成像系統(tǒng)動態(tài)模型發(fā)展的主要因素為搜索模型。國外對于搜索模型的研究開始于20世紀(jì)60年代，主要是以軍方為主。國外搜索模型均是以心理學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為依據(jù)的，因此模型都是在一定程度上的經(jīng)驗(yàn)公式。其實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來源于2個著名的心理學(xué)實(shí)驗(yàn)：開始于二戰(zhàn)期間的Blackwell-Tiffany視學(xué)感知實(shí)驗(yàn)和有軍事觀察者參加的NVESD的野外測試試驗(yàn)（field test trials）[3]。搜索模型的研究大致可以劃分為4個階段，如圖3所示。

2.1 Bailey-Rand和ACQUIRE搜索模型

Bailey-Rand搜索模型是20世紀(jì)60年代末[3,20]，由美國軍方發(fā)起建立。在建立模型的過程中，Bailey提出了一個極有價值的觀點(diǎn)：模型的應(yīng)用是限制在一定范圍內(nèi)的。1990年美國NVESD實(shí)驗(yàn)室提出ACQUIRE模型，又稱之為目標(biāo)獲取概率模型[20-21]。該模型分成視覺搜索和物理搜索2部分，視覺搜索通過瞥見概率p和人眼積分時間t計算目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率，物理搜索引入?yún)?shù)，整個概率表達(dá)式為：

圖3 搜索模型的研究進(jìn)展

該模型的優(yōu)點(diǎn)在于對系統(tǒng)完整細(xì)致的分析，模型結(jié)構(gòu)簡單，適合于大規(guī)模模擬，因此得到廣泛采用，不斷有人對此模型在適用范圍上作了擴(kuò)展[22]。1991年，S. R. Rotman等提出了存在障礙條件下的目標(biāo)搜索模型[23-24]。1993年，E. S. Gordon等在標(biāo)準(zhǔn)ACQUIRE模型的基礎(chǔ)上，討論了搜索策略和平均搜索時間[25]。1997年，John D’Agostino等對標(biāo)準(zhǔn)ACQUIRE模型中的平均搜索時間提出了新的模型[26]。

ACQUIER模型也有自身的缺點(diǎn)：①模型過于簡單，無法反應(yīng)不同環(huán)境下概率的變化，精度不高；②模型中觀察者可以長時間搜索目標(biāo)，這與實(shí)際的搜索情景不符合；③模型無法解答目標(biāo)或者探測器運(yùn)動的情況?；谏鲜鲈?，研究者隨后提出一系列改進(jìn)模型。

2.2 TLS搜索模型

時間限制（Time-Limited Search時間限制，TLS）搜索模型是在ACQUIRE模型的基礎(chǔ)上針對搜索時間和搜索環(huán)境改進(jìn)的。時間限制是指，觀察者需要在給定的時間內(nèi)完成目標(biāo)搜索任務(wù)。根據(jù)搜索環(huán)境范圍的不同可以劃分為FOV（field of view）模型和FOR（field of regard）模型。

2.2.1 FOV搜索模型

2002年，NVESD實(shí)驗(yàn)室Timothy Edwards等在ACQUIRE搜索模型基礎(chǔ)上，建立了FOV（Field of View）搜索的TLS搜索模型[27-28]，其目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率可表示為：

該模型對于整個搜索探測過程中影響探測時間的因素主要?dú)w納為3部分[29-30]，如圖4所示。①整個場景存在平均探測時間tFOV，且tFOV＝4.0－2.65P￥；②引入時間延遲td，公式中的t用t－td代替，td一般看作常量[31]；③在未探測到目標(biāo)并將目光轉(zhuǎn)移到下一視場之前，檢測當(dāng)前視場所花費(fèi)的時間。

由于FOV模型中￥和FOV的關(guān)系是通過實(shí)驗(yàn)測定的，其正確性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。因此研究者進(jìn)行了一系列相關(guān)的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：2003年Timothy Edwards對TLS搜索模型在FOV區(qū)域進(jìn)行了總結(jié)和整理，修正了FOV與￥的關(guān)系[29]：

FOV＝3.5－2.5￥(7)

2004年，Nicole M. Devitt等研究了城市背景下長波和中波波段的時間受限FOV區(qū)域搜索，總結(jié)了長波、中波條件下在白天和晚上的FOV與￥之間的關(guān)系[32]，如表1所示。

2005年，David Wilson利用微分方程方法討論FOV與￥的關(guān)系，建議添加修正因子，仿真數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有更好的一致性，其修正公式為[33]：

FOV＝(＋×￥)×(8)

表1 tFOV與P￥的經(jīng)驗(yàn)公式

2.2.2 FOR搜索模型

FOR模型更適用于實(shí)際的搜索，因?yàn)榇蠖嗟乃阉骰顒佣际前l(fā)生在類似于FOR場景中。但是進(jìn)行FOR搜索實(shí)驗(yàn)是十分艱難的，需要占用大量的時間、空間和實(shí)驗(yàn)經(jīng)費(fèi)[34]。實(shí)驗(yàn)室通常利用紅外場景仿真的方法進(jìn)行FOR實(shí)驗(yàn)[35]。

2005年，美國Eric Flug等利用NVESD研制的紅外場景仿真軟件，模擬了鄉(xiāng)村夜晚的FOR場景，采用step-stare方法將FOR劃分為相互獨(dú)立的FOV序列，讓觀察者搜索仿真圖像中的目標(biāo)，如圖5所示[34]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明step-stare方法和區(qū)域隨機(jī)搜索方法的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)平均時間十分接近，隨后Melvin Friedman理論推導(dǎo)了step-stare方法和隨機(jī)搜索方法擁有一致的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)平均時間[36]。Eric Flug的實(shí)驗(yàn)表明了用仿真軟件進(jìn)行FOR模擬實(shí)驗(yàn)的可行性。

圖5 FOR模型step-stare方法搜索示意圖

2006年，Dawne M. Deaver研究了都市背景環(huán)境條件下長波和中波波段的FOR區(qū)域搜索[37-38]。Dawne M. Deaver分別模擬了白天和夜晚城市場景中對軍人目標(biāo)的搜索情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：目標(biāo)平均發(fā)現(xiàn)時間與將FOV擴(kuò)展到FOR模型的預(yù)估平均發(fā)現(xiàn)時間一致。

2013年，Melvin Friedman總結(jié)了FOR模型的搜索情況，建議采用平均時間來統(tǒng)一描述FOV和FOR區(qū)域，并采用公式(9)描述FOR與FOV關(guān)系[36]：

總體來看，F(xiàn)OV和FOR模型代表了搜索模型發(fā)展的一個新階段。比起ACQUIRE模型[37]，TLS模型將復(fù)雜的搜索環(huán)境劃分為FOV和FOR兩種類型，在FOV區(qū)域中把搜索環(huán)境劃分為城市，鄉(xiāng)村等不同背景，區(qū)分了不同場景條件下的搜索問題，在概率預(yù)測精度方面有所提高。同時，由于搜索時長的限定，TLS搜索模型比ACQUIRE模型具有更快發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的傾向，這與大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合[37]。因此研究者開始傾向于采用TLS模型來計算實(shí)際環(huán)境中目標(biāo)搜索問題，并對TLS模型在多目標(biāo)、多觀察者等方面上作了擴(kuò)展研究[39-40]。

2.3 TDSP搜索模型

以上的搜索模型不適用于目標(biāo)或者探測器相對運(yùn)動的問題，然而這是實(shí)際搜索中是經(jīng)常遇到的情景，也是實(shí)際搜索無法回避的問題。2009年，NVESD的Melvin Friedman等人嘗試在TLS搜索模型的基礎(chǔ)上采用分段微分的思想研究相對運(yùn)動的情況[41-42]。2011年，Melvin Friedman提出了搜索參數(shù)（￥和）隨時間變化的概念，在FOV模型的基礎(chǔ)上利用微分和迭代的數(shù)學(xué)方法推導(dǎo)了搜索概率函數(shù)[43-44]。2013年Melvin Friedman總結(jié)了目標(biāo)探測器相對運(yùn)動搜索問題，建立了適用于相對運(yùn)動的Time Dependent search parameters（TDSP）搜索模型[36]。TDSP模型的基本思想是微分分段然后迭代求和。首先把整段運(yùn)動過程分割為無數(shù)個很小的D時間間隔，假設(shè)在時間D內(nèi)，目標(biāo)搜索參數(shù)￥或者可以看作是恒定的，在D內(nèi)用使用TLS的概率模型計算發(fā)現(xiàn)概率，然后將整段運(yùn)動過程累積求和，計算總的發(fā)現(xiàn)概率。由于模型的復(fù)雜，Melvin Friedman采用遞歸的方式來計算發(fā)現(xiàn)概率：

總體來看，TDSP搜索模型優(yōu)點(diǎn)是，可以為更多復(fù)雜的搜索問題提供解決思路，特別是當(dāng)探測器或者目標(biāo)存在相對運(yùn)動的情況，擴(kuò)展了搜索模型適用范圍。缺點(diǎn)是，TDSP模型是基于實(shí)驗(yàn)總結(jié)和數(shù)學(xué)推理的結(jié)果，缺乏足夠的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。同時TDSP搜索模型也較為復(fù)雜，為驗(yàn)證工作帶來一定困難[45]。

2.4 國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r

國內(nèi)關(guān)于搜索模型的研究開始于20世紀(jì)90年代，研究水平相對落后，目前大多數(shù)研究者主要是對國外模型的研究和應(yīng)用，很少能提出自己的模型。西安電子科技大學(xué)張建奇研究小組，討論了動態(tài)性能模型的3種模塊：目標(biāo)背景模塊、圖像處理算法模塊和目標(biāo)工作平臺模塊[46]。國防科技大學(xué)蔡懷平等利用ACQUIRE搜索模型對坦克作戰(zhàn)活動的目標(biāo)進(jìn)行了仿真研究[47]。合肥工業(yè)大學(xué)洪興勇等在研究視場外激光干擾圖像對目標(biāo)獲取性能的影響分析時采用TLS模型計算探測概率[48]。

北京理工大學(xué)一直致力于搜索模型的研究。CFLIR軟件包對熱成像系統(tǒng)動態(tài)性能進(jìn)行了整理和研究，提出了相應(yīng)的搜索模型CFLIR[2]。祁蒙將ACQUIRE模型進(jìn)行分析和改進(jìn)，建立了紅外周視搜索系統(tǒng)的概率計算模型[49]。汪昊采用OSG集成渲染引擎開發(fā)了大規(guī)模場景實(shí)時紅外仿真系統(tǒng)，為搜索模型的仿真驗(yàn)證創(chuàng)造了條件。目前筆者主要工作有3方面：

1）采用C＋＋語言建立了FOV搜索模型仿真平臺，計算典型靜止目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)概率并與ACQUIRE模型比較，驗(yàn)證了FOV搜索具有更快發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的傾向，這與大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致[37]，如圖6(a)所示。

2）采用C＋＋語言建立了FOR搜索模型仿真平臺，用于計算大搜索范圍中靜止目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)概率，如圖6(b)所示。可以看出，當(dāng)搜索類似FOR區(qū)域，需要較長的搜索時間。

3）采用C＋＋語言建立了TDSP搜索模型仿真平臺，用于計算典型運(yùn)動目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)概率如圖7所示。圖7(a)為當(dāng)目標(biāo)逐漸接近探測器時發(fā)現(xiàn)概率隨時間的變化曲線；圖7(b)為當(dāng)目標(biāo)逐漸遠(yuǎn)離探測器時發(fā)現(xiàn)概率隨時間的變化曲線。

3 結(jié)語

現(xiàn)代軍事理論認(rèn)為，以偵察監(jiān)視技術(shù)、通信技術(shù)、成像跟蹤技術(shù)、精確制導(dǎo)技術(shù)等為代表的軍用高科技技術(shù)是奪取勝利的重要武器。紅外成像系統(tǒng)動態(tài)性能模型對紅外系統(tǒng)設(shè)計、紅外系統(tǒng)性能評估和紅外軍事目標(biāo)偵察與搜索具有重要指導(dǎo)意義。現(xiàn)階段，國外學(xué)者通過一系列研究已建立了TLS模型和TDSP搜索模型，促進(jìn)了該領(lǐng)域的發(fā)展。國內(nèi)在此方面的研究不足，主要表現(xiàn)為研究比較分散，缺乏深入細(xì)致的研究，沒有自己的模型理論，大多數(shù)研究者借助于國外的模型進(jìn)行修正和改進(jìn)，對模型修正與驗(yàn)證工作也缺乏系統(tǒng)有效的手段，這反映出國內(nèi)重視程度不夠的問題。隨著紅外科技的發(fā)展，如何將模型應(yīng)用于實(shí)際目標(biāo)搜索，如何驗(yàn)證模型和修正模型以提高模型的精度則是未來研究的重點(diǎn)問題之一。

圖6 FOV、FOR模型搜索概率與時間關(guān)系曲線

圖7 TDSP模型概率與時間關(guān)系曲線

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Development and Research of Infrared Imaging System Dynamic Performance Model

WANG Xia，BAI Jianghui，JIN Weiqi，WU Zimu

(Key Laboratory of Photoelectric Technology and System, Ministry of Education of China, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

The infrared imaging system dynamic performance model has promising application in military area. Three kinds of dynamic performance model are introduced in this paper, which include data input, static performance model and search model. Related work and approaches during each kind of model are also briefly described. In addition, according to the development history of dynamic performance model, a systematical conclusion on research done by foreign scholars is made. A succinct introduction to our current work is also presented. Finally, this paper points out the present problems on dynamic performance model. The developing trends are also prospected.

dynamic performance model，search model，TDSP model

TN216

A

1001-8891(2016)12-0997-08

2016-11-05；

2016-12-09.

王霞（1972-），女，副教授，博士生導(dǎo)師，主要從事光電檢測、光譜分析及微光與紅外成像方面的研究。E-mail：angelniuniu@bit.edu.cn。

國家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目（61231014）。