Инфракрасные системы «смотрящего» типа
СТАТИСТИЧЕСКИ УСРЕДНЕННЫЕ МОДЕЛИ ПРОПУСКАНИЯ АТМОСФЕРЫ
Учитывая большую изменчивость погодных условий, в которых приходится работать многим ИКС, что приводит к значительным изменениям пропускания атмосферы, представляют интерес попытки создать вероятностные модели, позволяющие оценить вероятность решения поставленной задачи (обнаружение, распознавание, слежение и т. д.) в зависимости от некоторых усредненных оптических характеристик атмосферы. Одной из них является полу эмпирическая модель WETTA, определяющая вероятность
Различных значений показателей ослабления приземной атмосферы (до высот порядка 100 м) в среднеевропейских регионах при ясном небе, но при наличии дымок и туманов различной интенсивности [204] (рис. 3.6). При этом усредненное значение показателя ослабления подчиняется логнормальному распределению вероятностей [142]
Рис. 3.6. Логнормальное распределение вероятности значений логарифма показателя ослабления атмосферы для среднеевропейских условий в спектральном диапазоне 8... 14 мкм |
-0,5 |
Р(а)=ехр
0,198
Примеры зависимостей вероятностей обнаружения цели при отношении сигнал-шум, равном единице, от эквивалентной шуму обнаруживаемой разности температур АГп для различных аср приведены на рис. 3.7 [142].
Другой эмпирической моделью подобного рода является база данных №\^СОВ, используемая военно-морским флотом США для оценки усредненного пропускания атмосферы в трех регионах Мирового океана [70]. Она позволяет рассчитать усредненное пропускание атмосферы
(3.4) |
Сср |
■ ехр(-а/р),
Б) |
Где аі и Рі — усредненные коэффициенты, полученные по результатам большого числа наблюдений в спектральных диапазонах 3,4...5 и 8. ..12 мкм (см. табл. 3.4).
О)
Рис. 3.7. Зависимости вероятностей обнаружения цели от значений АТп при различных статистически усредненных а (от 0,2 до 1,0) для расстояния до цели 500 м (а) и 5000 м (б)
Таблица 3.4 Значения коэффициентов а, и Р, в формуле (3.4) для различных регионов Мирового океана
|
Приведенные в табл. 3.4 значения <Хі и Рі имеют различную статистическую достоверность (надежность). Например, 10%-ный процентиль означает, что в результате расчетов с помощью соответствующих осі и Рі будут определено тс ср, соответствующее или несколько заниженное по отношению к 10% данных, содержащихся в базе ЫБШСЮО.