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摘 要：研究了多传感器协同探测性能的客观评价问题。提出一种新的多传感器协同探测效果评估方法——基于目标形状测度的探测性能评估方法。利用目标的扩展分形特征对目标尺寸和对比度都敏感的特性，从目标的分形特征着手寻找刻画目标形状测度的指标，从而进行协同探测性能的评估。该方法可以在缺乏地面实况记录的条件下给出客观、定量化的评估结果，结合实测数据进行了仿真实验，实验结果表明了该方法的有效性。
关键词：多传感器；协同探测；性能评估；目标形状
中图分类号：TP212文献标识码：A 文章编号：1006-4117（2011）05-0391-01
通过多传感器协同，及时获取全天候、高精度、精细化、定量化、丰富的战场信息已是一种趋势，也是一个需要引起高度关注的问题。目前，发展多种手段的协同探测技术，建立有效的天基、空基、陆基、海基的协同探测网，成为世界各主要军事强国竞相投入人力、物力、财力进行研究的内容之一，部分研究成果已应用于实际作战中。如何对多传感器协同探测性能进行客观、系统、全面地评价，成为该研究领域中亟待解决的问题。对空间多传感器协同探测性能进行评估，可以体现协同探测的优越性，为系统设计及系统优化配置服务。
目标图像质量做为协同探测性能评估中的重要准则之一，提供了衡量协同探测系统保持目标信息完整性的标准。考虑到对军事目标识别过程中目标形状特征是一个重要因素，因此评价该类目标检测性能时，所检测的目标是否能最大限度的保持其基本几何形状是关键因素，目标形状测度就是从这个角度出发而提出的。常用的基于目标形状测度的评估方法是以目标几何形状参数包括目标面积、重心点位置、主轴方向角、长宽比等，通过定义检测到的目标与地面实况记录之间的几何参数差异作为目标形状测度指标进行协同探测性能评估。但在真实作战环境下，地面实况记录却难以获得的。因此，在研究基于目标形状测度的协同探测性能评估时，必须考虑在缺乏地面实况记录几何信息的条件下是否适用，是否具有真正的普适性。
一、目标的扩展分形特征
物体的分形几何特征描述了不同尺度测量下物体的测度特征。扩展分形特征是一种用来计算局域多尺度Hurst指数的特征量。它是根据计算图像点位置上多尺度的Hurst指数派生而来。实验表明EF特征对目标尺寸和对比度都敏感。
对给定的图像I[M,N]，其x方向和y方向的扩展分形特征分别为：
其中：f x和f y分别是x方向和y方向测度函数：
扩展分形特征计算中隐含滑动窗口为W*W，其中W=2w+1。滑动窗口大小与延迟尺度的关系为：
△=(W-1)/4(5)
下面通过试验分析当目标尺寸固定时，滑动窗的大小W与扩展分形特征值之间的关系。
设二值图像大小为，噪声为零，信噪比（SNR）为无穷大，目标在图像中心，尺寸分别为5*5,7*7,11*11,15*15的正方形。设滑动窗尺寸W分别为13，17，25，33时，可以得到当滑窗尺寸W小于2*D+3时，随着W的增大，扩展分形特征值逐渐增大；当滑窗尺寸W大于等于2*D+3时，扩展分形特征值达到最大值，且不随W的增大而增加。
借鉴扩展分形特征值与滑动窗尺寸和目标尺寸之间的最优关系，可以通过改变W的大小，获取目标的真实尺寸，根据真实尺寸与检测到目标所测尺寸之间的差异作为衡量目标形状测度的指标，差异越小，目标图像质量越好。
二、基于目标形状测度的协同探测性能评估
借鉴扩展分形特征值获取目标形状测度，要求得到目标图像在每一行和每一列的形状测度差异值，目标形状测度指标是目标所有行和列的形状差异值的综合。但由于上述擴展分形中测度函数、延迟尺度与滑窗W之间的关系等多个因素的限制，W的不能按单位步长增加，并且图像的大小将随着滑动窗W的增大而增大，不利于实际测量。本文在上述扩展分形方法的基础上构造如下测度函数。
给定图像I[M,N]，M代表行，N代表列， 是在延迟尺度△下沿x方向，第x列的目标测度函数：
其中，表达式如下：
同理， 是在延迟尺度△下沿y方向，第x行的目标测度函数：
其中，表达式：
对于理想目标，即目标区域内像素特征一致，目标与背景区域特征对比显著的情况下，由式9式12可知，当I(Xi+△,y)和I(Xi-△,y)分别属于目标和背景两个不同区域，
不为零；当I(Xi+△,y)和I(Xi-△,y)同时落入目标区域或背景区域时， 等于零。
可以得出：在目标尺寸固定的情况下，当延迟尺度△小于目标半尺寸S/2时，随延迟尺度增长而增加；当延迟尺度△大于目标半尺寸S/2时，则 随延迟尺度增长而减小；当延迟尺度等于目标半尺寸时，即△=S/2，
达到最大值。据此可以通过寻找最大值点对应的延迟尺度得到目标在某一方向的尺寸，通过该尺寸与探测到的目标在该方向的尺寸之差，得到目标形状测度指标 。
越小，则保持目标形状越好，图像质量越好。
作者单位：.装备指挥技术学院光电装备系
参考文献
[1]杨华明,吴少鹏.伊拉克战争对信息探测技术发展的启示[J].雷达与对抗,2003,2:1-7.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
关键词：多传感器；协同探测；性能评估；目标形状
中图分类号：TP212文献标识码：A 文章编号：1006-4117（2011）05-0391-01
通过多传感器协同，及时获取全天候、高精度、精细化、定量化、丰富的战场信息已是一种趋势，也是一个需要引起高度关注的问题。目前，发展多种手段的协同探测技术，建立有效的天基、空基、陆基、海基的协同探测网，成为世界各主要军事强国竞相投入人力、物力、财力进行研究的内容之一，部分研究成果已应用于实际作战中。如何对多传感器协同探测性能进行客观、系统、全面地评价，成为该研究领域中亟待解决的问题。对空间多传感器协同探测性能进行评估，可以体现协同探测的优越性，为系统设计及系统优化配置服务。
目标图像质量做为协同探测性能评估中的重要准则之一，提供了衡量协同探测系统保持目标信息完整性的标准。考虑到对军事目标识别过程中目标形状特征是一个重要因素，因此评价该类目标检测性能时，所检测的目标是否能最大限度的保持其基本几何形状是关键因素，目标形状测度就是从这个角度出发而提出的。常用的基于目标形状测度的评估方法是以目标几何形状参数包括目标面积、重心点位置、主轴方向角、长宽比等，通过定义检测到的目标与地面实况记录之间的几何参数差异作为目标形状测度指标进行协同探测性能评估。但在真实作战环境下，地面实况记录却难以获得的。因此，在研究基于目标形状测度的协同探测性能评估时，必须考虑在缺乏地面实况记录几何信息的条件下是否适用，是否具有真正的普适性。
一、目标的扩展分形特征
物体的分形几何特征描述了不同尺度测量下物体的测度特征。扩展分形特征是一种用来计算局域多尺度Hurst指数的特征量。它是根据计算图像点位置上多尺度的Hurst指数派生而来。实验表明EF特征对目标尺寸和对比度都敏感。
对给定的图像I[M,N]，其x方向和y方向的扩展分形特征分别为：
其中：f x和f y分别是x方向和y方向测度函数：
扩展分形特征计算中隐含滑动窗口为W*W，其中W=2w+1。滑动窗口大小与延迟尺度的关系为：
△=(W-1)/4(5)
下面通过试验分析当目标尺寸固定时，滑动窗的大小W与扩展分形特征值之间的关系。
设二值图像大小为，噪声为零，信噪比（SNR）为无穷大，目标在图像中心，尺寸分别为5*5,7*7,11*11,15*15的正方形。设滑动窗尺寸W分别为13，17，25，33时，可以得到当滑窗尺寸W小于2*D+3时，随着W的增大，扩展分形特征值逐渐增大；当滑窗尺寸W大于等于2*D+3时，扩展分形特征值达到最大值，且不随W的增大而增加。
借鉴扩展分形特征值与滑动窗尺寸和目标尺寸之间的最优关系，可以通过改变W的大小，获取目标的真实尺寸，根据真实尺寸与检测到目标所测尺寸之间的差异作为衡量目标形状测度的指标，差异越小，目标图像质量越好。
二、基于目标形状测度的协同探测性能评估
借鉴扩展分形特征值获取目标形状测度，要求得到目标图像在每一行和每一列的形状测度差异值，目标形状测度指标是目标所有行和列的形状差异值的综合。但由于上述擴展分形中测度函数、延迟尺度与滑窗W之间的关系等多个因素的限制，W的不能按单位步长增加，并且图像的大小将随着滑动窗W的增大而增大，不利于实际测量。本文在上述扩展分形方法的基础上构造如下测度函数。
给定图像I[M,N]，M代表行，N代表列， 是在延迟尺度△下沿x方向，第x列的目标测度函数：
其中，表达式如下：
同理， 是在延迟尺度△下沿y方向，第x行的目标测度函数：
其中，表达式：
对于理想目标，即目标区域内像素特征一致，目标与背景区域特征对比显著的情况下，由式9式12可知，当I(Xi+△,y)和I(Xi-△,y)分别属于目标和背景两个不同区域，
不为零；当I(Xi+△,y)和I(Xi-△,y)同时落入目标区域或背景区域时， 等于零。
可以得出：在目标尺寸固定的情况下，当延迟尺度△小于目标半尺寸S/2时，随延迟尺度增长而增加；当延迟尺度△大于目标半尺寸S/2时，则 随延迟尺度增长而减小；当延迟尺度等于目标半尺寸时，即△=S/2，
达到最大值。据此可以通过寻找最大值点对应的延迟尺度得到目标在某一方向的尺寸，通过该尺寸与探测到的目标在该方向的尺寸之差，得到目标形状测度指标 。
越小，则保持目标形状越好，图像质量越好。
作者单位：.装备指挥技术学院光电装备系
参考文献
[1]杨华明,吴少鹏.伊拉克战争对信息探测技术发展的启示[J].雷达与对抗,2003,2:1-7.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文