随着无人机技术的广泛应用,其带来的安全隐患也日益凸显。激光反无人机设备作为一种有效的应对手段,受到了越来越多的关注。其中,光电跟踪系统在激光反无设备中起着至关重要的作用,它直接关系到激光打击的准确性和有效性。本文详细探讨了激光反无设备中光电跟踪的体系结构,包括其组成部分、工作原理以及关键技术,旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
一、引言
近年来,无人机技术取得了飞速发展,在民用和军事领域都得到了广泛应用。然而,无人机的滥用也带来了一系列安全问题,如侵犯隐私、干扰重要设施运行、甚至可能被用于恐怖袭击等。为了应对这些威胁,激光反无人机技术应运而生。激光反无设备利用高能激光束对无人机进行打击,具有响应速度快、精度高、成本低等优点。而光电跟踪系统作为激光反无设备的核心组成部分,能够实时准确地跟踪无人机目标,为激光打击提供精确的指向信息,其性能的优劣直接影响到整个激光反无设备的作战效能。
二、光电跟踪系统的组成
(一)探测器部分
- 红外探测器:红外探测器是光电跟踪系统中常用的探测器之一。它能够探测无人机发出的红外辐射,具有抗电磁干扰能力强、低空探测性能好等优点。在实际应用中,常采用制冷型中波红外探测器或非制冷型长波红外探测器。制冷型中波红外探测器探测距离较远,但成本较高;非制冷型长波红外探测器造价低、寿命长,但探测距离相对较短。例如,在一些对成本较为敏感的应用场景中,非制冷型长波红外探测器被广泛采用,通过优化算法和系统设计,也能满足一定的探测需求。
- 可见光探测器:可见光探测器具有响应速度快、分辨率高的特点。但其工作受光照条件限制,通常需要在激光照明的辅助下才能实现全天时工作。在实际的光电跟踪系统中,可见光探测器一般在红外跟踪的辅助下,对目标进行精跟踪,以获取更高精度的目标位置信息。
(二)跟踪转台
跟踪转台是实现对目标方位和俯仰跟踪的关键部件。一般由二轴伺服转台组成,能够根据探测器获取的目标信息,快速调整自身姿态,使探测器始终对准目标。转台的精度和响应速度对光电跟踪系统的性能有重要影响。例如,采用高精度的编码器和高性能的伺服电机,可以提高转台的定位精度和跟踪速度,从而更好地跟踪快速移动的无人机目标。
(三)图像处理与控制系统
- 图像处理单元:图像处理单元负责对探测器获取的图像进行处理,提取目标的特征信息。常用的算法包括基于背景的自适应分割算法、小目标检测算法等,这些算法能够在复杂的背景环境中准确地识别出无人机目标,并计算出目标的位置、速度等参数。例如,通过自适应分割算法,可以根据不同的背景环境,自动调整分割阈值,提高目标识别的准确性。
- 控制系统:控制系统根据图像处理单元输出的目标信息,计算出跟踪转台需要调整的角度和速度,并向转台发送控制指令。同时,控制系统还负责协调探测器、跟踪转台以及其他相关设备的工作,确保整个光电跟踪系统的稳定运行。
三、光电跟踪系统的工作原理
(一)目标探测与识别
- 红外搜索探测:红外搜索系统利用红外探测器对空域进行扫描,当无人机进入探测范围时,其发出的红外辐射被探测器接收。探测器将红外光信号转换成电信号,经过信号处理后得到红外热图像。通过对红外热图像的分析,识别出无人机目标,并提取其位置信息。例如,在实际应用中,红外搜索系统可以利用基于背景抑制的单帧目标检测算法,在复杂的背景噪声中检测出无人机目标,保证弱目标的检测概率。
- 可见光辅助探测:在白天或光照条件较好的情况下,可见光探测器可以辅助红外探测器进行目标探测。可见光探测器获取的高分辨率图像能够提供更清晰的目标细节信息,有助于进一步确认目标的身份和特征。例如,通过对可见光图像中无人机的外形、颜色等特征的分析,可以更准确地判断目标是否为非法入侵的无人机。
(二)目标跟踪过程
- 粗跟踪阶段:当目标被探测识别后,光电跟踪系统进入粗跟踪阶段。此时,二轴伺服转台在伺服控制单元的控制下,根据图像处理单元计算出的目标脱靶量信息,快速调整自身姿态,使目标大致位于探测器的视场中心。粗跟踪系统通常采用红外热像仪或电视获取目标图像,通过多算法融合处理,如目标配准跟踪算法等,实现对目标的初步跟踪。
- 精跟踪阶段:为了满足激光打击对高精度瞄准的要求,在粗跟踪的基础上,系统进入精跟踪阶段。精跟踪系统通过高分辨率、小视场的可见光相机,提取高精度、高帧频的脱靶量信息。利用快速反射镜作为执行机构,对精跟踪与激光发射光轴实现高速、高精度闭环控制调节,使激光束能够精确瞄准无人机目标上的某一特征点。例如,在复合轴跟踪技术中,通过主轴和从轴的协同工作,实现大范围、高精度的快速跟踪,确保在强激光持续照射过程中,始终保持对目标的高精度瞄准。
四、光电跟踪系统的关键技术
(一)复合轴跟踪技术
复合轴跟踪技术是实现高精度跟踪的关键技术之一。其原理是在大动围、低带宽的主跟踪轴上附加一个小范围、高带宽的从跟踪轴。主轴负责实现大范围的目标搜索和粗跟踪,从轴则在主轴的基础上,对目标进行精跟踪。通过主轴和从轴的分别控制、协同工作,最终实现大范围、高精度的快速跟踪。例如,在实际的光电跟踪系统中,主跟踪轴可以采用二轴伺服转台,实现对目标的大范围搜索和初步跟踪;从跟踪轴则采用快速反射镜,根据精跟踪相机获取的目标信息,对激光发射光轴进行精确调整,提高跟踪精度。
(二)图像处理与识别算法
- 背景抑制与小目标检测算法:在光电跟踪过程中,背景噪声和干扰会影响目标的检测和识别。背景抑制算法能够有效地抑制背景噪声,突出目标信号。小目标检测算法则针对无人机目标成像面积小、特征不明显的特点,在低信噪比的情况下准确检测出目标。例如,采用基于形态学滤波的背景抑制算法,可以去除图像中的背景杂波,提高目标的对比度;采用基于深度学习的小目标检测算法,能够学习无人机目标的特征,提高检测的准确性和鲁棒性。
- 目标配准与跟踪算法:目标配准算法用于将不同探测器获取的目标信息进行融合,提高目标定位的精度。跟踪算法则根据目标的历史位置信息和当前的观测信息,预测目标的未来位置,实现对目标的稳定跟踪。例如,采用基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,可以有效地处理目标运动过程中的噪声和不确定性,实现对无人机目标的稳定跟踪。
(三)快速反射镜技术
快速反射镜是精跟踪系统中的重要执行机构,其性能直接影响到跟踪精度。为了实现高带宽、高精度的跟踪,快速反射镜需要具备轻、小的特点,以降低转动惯量,同时采用高性能的驱动器,提高被控对象的谐振频率。此外,还可以采用陷波器等补偿技术,平抑被控对象的谐振峰,扩展被控对象的谐振频率。例如,采用框架式或柔性轴支撑式的快速反射镜结构,结合先进的控制算法,能够实现快速、准确的光束指向调整,满足激光反无设备对高精度跟踪的要求。
光电跟踪系统作为激光反无设备的核心组成部分,其体系结构的合理性和性能的优劣直接关系到激光反无人机的效果。通过对光电跟踪系统的组成、工作原理以及关键技术的研究,可以看出,该系统集成了多种先进技术,能够在复杂的环境下对无人机目标进行快速、准确的探测和跟踪。然而,随着无人机技术的不断发展,光电跟踪系统也面临着新的挑战,如对更高速、更小目标的跟踪,以及在复杂电磁环境下的抗干扰能力等。未来,需要进一步加强相关技术的研究和创新,不断完善光电跟踪系统的体系结构,提高其性能,以更好地应对无人机带来的安全威胁。
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