Die Vorteile der photoelektrischen und radargestützten Zusammenarbeit bei der Zielerkennung umfassen vor allem folgende Aspekte:
Verbessern der Erkennungsgenauigkeit
Informationskomplementarität: Das Radar kann Entfernung, Geschwindigkeit, Azimut und andere Informationen zum Ziel liefern, während das fotoelektrische System das Bild, die Farbe, die Textur und andere Erscheinungsmerkmale des Ziels erfassen kann. Die Datenfusion der beiden kann umfassendere und reichhaltigere Zielinformationen liefern, um das Ziel genauer zu identifizieren und Fehleinschätzungen und fehlende Urteile zu reduzieren.
Mehrdimensionale Überprüfung: Mehrdimensionale Beobachtung und Messung des Ziels durch Radar und fotoelektrisches System können die Eigenschaften des Ziels gegenseitig überprüfen und ergänzen. Beispielsweise können die vom Radar erfassten Standort- und Bewegungszustandsinformationen des Ziels mit den Informationen zu Aussehen und Lage des Ziels im fotoelektrischen Bild kombiniert werden, um die Identität des Ziels und des Linienmusters weiter zu bestätigen und die Zuverlässigkeit der Erkennung zu verbessern.
Verbesserte Anpassungsfähigkeit an die Umwelt
Allwetterbetrieb: Das Radar ist bei jedem Wetter und den ganzen Tag einsatzfähig, wird nicht durch Licht, Wetter und andere Bedingungen eingeschränkt und kann Ziele in rauen Umgebungen erkennen und verfolgen. Das fotoelektrische System kann bei guten Lichtverhältnissen hochauflösende Bildinformationen liefern. Die Kombination der beiden kann eine effektive Zielidentifizierung bei verschiedenen Wetter- und Lichtbedingungen erreichen und so die Stabilität und Zuverlässigkeit des Systems gewährleisten.
Umgang mit komplexen Umgebungen: In komplexen Schlachtfeldumgebungen oder städtischen Umgebungen gibt es verschiedene Störfaktoren und Tarnmittel. Die Zusammenarbeit von Photoelektrik und Radar kann diese komplexen Situationen durch unterschiedliche Erkennungsprinzipien und Datenverarbeitungsmethoden besser bewältigen. Beispielsweise kann Radar einige Hindernisse oder Tarnungen durchdringen, um Ziele zu finden, während elektrooptische Systeme getarnte Ziele durch Bildanalyse identifizieren können.
Erweitern Sie den Erfassungsbereich und verbessern Sie die Tracking-Genauigkeit
Langstreckenerkennung und genaue Positionierung: Das Radar hat eine große Erkennungsreichweite und kann das Ziel finden und verfolgen, wenn es weit entfernt ist. Wenn das Ziel in den Wirkungsbereich des fotoelektrischen Systems eintritt, kann das fotoelektrische System das Ziel genauer lokalisieren und identifizieren, um die organische Kombination aus Langstreckenerkennung und genauer Positionierung im Nahbereich zu erreichen und die Überwachungsfähigkeit des gesamten Systems auf das Ziel zu verbessern.
Relaisverfolgung: Während der Bewegung des Ziels können das Radar und das fotoelektrische System eine Relaisverfolgung durchführen. Wenn das Ziel weit entfernt ist, verfolgt das Radar das Ziel weiter, und wenn sich das Ziel allmählich nähert, leitet das fotoelektrische System eine genauere Verfolgung und Identifizierung weiter, wodurch die Vorteile der beiden in unterschiedlichen Entfernungssegmenten voll ausgenutzt werden, um die volle Reichweite einer stabilen Verfolgung des Ziels zu erreichen.
Verbessern Sie die Entstörungsfähigkeit des Systems
Identifizierung und Unterdrückung von Störquellen: Photoelektrische Systeme und Radarsysteme sind häufig unterschiedlichen Störquellen ausgesetzt. Durch die Zusammenarbeit der beiden können Sie Art und Ort der Störquellen genauer identifizieren und entsprechende Maßnahmen zur Störunterdrückung ergreifen. Wenn das Radar beispielsweise elektromagnetischen Störungen ausgesetzt ist, kann das photoelektrische System weiterhin Bildinformationen des Ziels bereitstellen, um das Radar bei der Verfolgung des Ziels zu unterstützen. Wenn das photoelektrische System hingegen optischen Störungen ausgesetzt ist, können die Radarerkennungsdaten die Zielerkennung unterstützen.
Entstörung durch Datenfusion: Die von Radar- und Fotoelektriksystemen erhaltenen Daten können fusioniert werden, um die Entstörungsfähigkeit des Systems durch Nutzung der Redundanz und Komplementarität der Daten zu verbessern. Durch Analysieren und Verarbeiten der fusionierten Daten kann das Interferenzsignal effektiv herausgefiltert und die tatsächlichen Zielinformationen extrahiert werden, sodass das System in der komplexen Interferenzumgebung eine gute Zielerkennungsleistung aufrechterhalten kann.
Der kooperative Ansatz von Optoelektronik und Radar bei der Zielerkennung bringt jedoch einige Nachteile und Herausforderungen mit sich:
Zunehmende Systemkomplexität
Die Geräteintegration ist schwierig: Bei der Integration des photoelektrischen Systems und des Radarsystems müssen Probleme der Hardwareschnittstelle, der Datenübertragung, der Stromversorgung und anderer Aspekte gelöst werden, was die Komplexität und den Designschwierigkeitsgrad des Systems erhöht. Es kann zu Kompatibilitätsproblemen zwischen verschiedenen Arten von optoelektronischen Geräten und Radargeräten kommen, und es sind umfangreiche Debugging- und Optimierungsarbeiten erforderlich, um den normalen Betrieb des Systems sicherzustellen.
Der Datenfusionsalgorithmus ist komplex: Um die effektive Fusion von Radar- und photoelektrischen Daten zu realisieren, ist es notwendig, einen komplexen Datenfusionsalgorithmus zu entwickeln. Diese Algorithmen müssen die unterschiedlichen Datentypen, Genauigkeit, Zeitsynchronisation und andere Faktoren berücksichtigen und in der Lage sein, bei hohen Echtzeitanforderungen eine große Datenmenge schnell und genau zu verarbeiten. Die Entwicklung und Optimierung dieser Datenfusionsalgorithmen erfordert viel Zeit und Energie und erfordert auch hohe Rechenressourcen.
Kostensteigerung
Hardwarekosten: Das fotoelektrische System und das Radarsystem selbst haben bestimmte Kosten, und die Kombination der beiden muss gleichzeitig mit diesen beiden Geräten ausgestattet werden, was die Kosten für die Hardwarebeschaffung erhöht. Darüber hinaus kann es erforderlich sein, zusätzliche Geräte und Zubehör wie Datenfusionsprozessoren, Synchronisierungscontroller usw. zu erwerben, um die Zusammenarbeit der beiden zu erreichen, was die Hardwarekosten des Systems weiter erhöht.
Wartungskosten: Mit zunehmender Komplexität des Systems steigen auch die Wartungskosten. Sowohl optoelektronische als auch Radargeräte müssen regelmäßig gewartet, kalibriert und überholt werden, um eine stabile und zuverlässige Leistung zu gewährleisten. Wenn das System ausfällt, ist aufgrund der Vielzahl von Geräten und der komplexen Technologie auch die Fehlerbehebung und Reparatur schwieriger. Dies erfordert professionelle Techniker und mehr Wartungszeit, was die Wartungskosten und Ausfallzeiten des Systems erhöht.
Der Druck bei der Datenverarbeitung und -übertragung ist hoch
Große Datenmenge: Die vom fotoelektrischen System erzeugten Bilddaten und die vom Radarsystem erzeugten Erkennungsdaten enthalten eine große Datenmenge, und die Zusammenführung und Verarbeitung der Daten beider erfordert viel Speicherplatz und Übertragungsbandbreite. Insbesondere im Szenario der Identifizierung mehrerer Ziele und der Echtzeitüberwachung wird die Datenmenge exponentiell zunehmen, was höhere Anforderungen an das Datenverarbeitungs- und -übertragungssystem stellt.
Hohe Echtzeitanforderungen: Die Zielidentifizierung muss normalerweise in kurzer Zeit abgeschlossen sein, um rechtzeitig Entscheidungen und Reaktionen treffen zu können. Die Fusion und Verarbeitung von fotoelektrischen und Radardaten muss den Echtzeitanforderungen entsprechen, da es sonst zu Verzögerungen und Verlusten von Zielinformationen kommen kann, was die Leistung und Anwendungswirkung des Systems beeinträchtigt. Bei großen Datenmengen ist die Gewährleistung der Echtzeitverarbeitung und -übertragung ein dringend zu lösendes Problem.
Es ist schwierig, Zielfunktionen zuzuordnen
Großer Merkmalsunterschied: Es gibt einen großen Unterschied zwischen Radardaten und photoelektrischen Daten in der Merkmalsdarstellung. Radardaten basieren hauptsächlich auf den numerischen Informationen elektromagnetischer Streueigenschaften, während photoelektrische Daten auf den Bildinformationen optischer Bildgebung basieren. Wie diese beiden unterschiedlichen Merkmale effektiv verknüpft und aufeinander abgestimmt werden können, ist eines der Hauptprobleme bei der Zielerkennung. Unterschiedliche Zieltypen können in Radar- und photoelektrischen Bildern unterschiedliche Formen aufweisen, daher müssen genaue Merkmalsmodelle und Zuordnungsregeln festgelegt werden, um eine genaue Zielerkennung zu erreichen.
Dynamische Veränderung: Die Eigenschaften des Ziels können sich mit der Zeit, der Umgebung und seinem eigenen Zustand dynamisch verändern, was die Merkmalskorrelation erschwert. Beispielsweise wirken sich die Änderung der Lage des Ziels, die Veränderung des Oberflächenmaterials und die Anpassung des Bewegungszustands auf die Messung und Erkennung seiner Eigenschaften durch Radar- und fotoelektrische Systeme aus. Die Aktualisierung und Anpassung des Merkmalsassoziationsmodells in Echtzeit ist eine wichtige Herausforderung zur Verbesserung der Genauigkeit der Zielerkennung.
Der kooperative Modus von Lichtschranke und Radar bei der Zielerkennung hat folgende Nachteile:
Zunahme der Systemkomplexität
Schwierigkeiten bei der Geräteintegration: Die Hardwareschnittstellen, Datenübertragung und Stromversorgung von fotoelektrischen Systemen und Radarsystemen unterscheiden sich usw. Bei der Integration der beiden müssen viele Kompatibilitätsprobleme gelöst werden. Zudem sind umfangreiche Debugging- und Optimierungsarbeiten erforderlich, was die Systementwicklung und -implementierung noch schwieriger macht.
Der Datenfusionsalgorithmus ist komplex: Radardaten und fotoelektrische Daten unterscheiden sich in Typ, Genauigkeit, Zeitsynchronisation und anderen Faktoren. Daher ist es schwierig und zeitaufwändig, einen Datenintegrationsalgorithmus zu entwickeln, der eine große Menge an Daten schnell und genau verarbeiten kann. Außerdem sind hohe Rechenressourcen erforderlich.
Kostensteigerung
Hardwarekosten: Die gleichzeitige Ausstattung mit einem fotoelektrischen System und einem Radarsystem sowie entsprechendem Zubehör wie einem Datenfusionsprozessor, einem Synchronisierungscontroller usw. erhöht die Kosten für die Hardwarebeschaffung erheblich.
Wartungskosten: Die Komplexität des Systems führt zu erhöhten Wartungskosten. Fotoelektrische Geräte und Radargeräte müssen regelmäßig gewartet, kalibriert und überholt werden. Bei Störungen ist eine Fehlersuche und Reparatur erforderlich. Dies erfordert Fachpersonal und technischen Support und mehr Wartungszeit, was zu längeren Ausfallzeiten führt.
Der Druck bei der Datenverarbeitung und -übertragung ist hoch
Große Datenmenge: Die Bilddaten des fotoelektrischen Systems und die Erkennungsdaten des Radarsystems sind groß, und die Fusion und Verarbeitung dieser Daten erfordert viel Speicherplatz und Übertragungsbandbreite. Im Szenario der Identifizierung mehrerer Ziele und der Echtzeitüberwachung steigt die Datenmenge exponentiell an, was höhere Anforderungen an Datenverarbeitungs- und Übertragungssysteme stellt.
Hohe Echtzeitanforderungen: Die Zielidentifizierung muss in kurzer Zeit abgeschlossen sein, um eine zeitnahe Entscheidung und Reaktion zu gewährleisten. Allerdings ist es schwierig, die Echtzeitanforderungen einer großen Datenfusion und -verarbeitung zu erfüllen, was zu Verzögerungen und Verlusten von Zielinformationen führen und so die Systemleistung und Anwendungseffekte beeinträchtigen kann.
Es ist schwierig, Zielfunktionen zuzuordnen
Große Merkmalsunterschiede: Radardaten basieren auf den numerischen Informationen elektromagnetischer Streueigenschaften, während fotoelektrische Daten auf den Bildinformationen optischer Bilder basieren. Die Merkmalsdarstellung der beiden ist sehr unterschiedlich, und ihre effektive Verknüpfung und Zuordnung ist das Hauptproblem der Zielerkennung. Verschiedene Zieltypen weisen in Radar- und fotoelektrischen Bildern unterschiedliche Leistungen auf, und es müssen genaue Merkmalsmodelle und Verknüpfungsregeln festgelegt werden.
Dynamische Änderung: Haltung, Oberflächenmaterial, Bewegungszustand und andere Merkmale des Ziels ändern sich dynamisch mit der Zeit, der Umgebung und anderen Faktoren, was die Schwierigkeit der Merkmalszuordnung erhöht. Das Aktualisieren und Anpassen des Merkmalszuordnungsmodells in Echtzeit, um die Genauigkeit der Zielerkennung zu verbessern, ist eine große Herausforderung.