光电探测及光电信号处理

1、光电探测

光电探测是通过光电探测器把光信号转换为电信号。根据器件对辐射响应的方式不同或者说器件工作的机理不同，光电探测器可分为两大类：一类是光子探测器；另一类是热探测器。

光电探测技术是现代战争中广泛使用的核心技术，它包括光电侦察、夜视、导航、制导、寻的、搜索、跟踪和识别多种功能，先进的光电探测技术已成为一个国家的军事实力的重要标志。其可以根据被探测对象辐射或反射的光波的特征来探测和识别对象的特征，这种技术本身就赋予光电技术在军事应用中的四大优点，即看得更清、打得更准、反应更快和生存能力更强。

为了适应未来应用场景目标多样化、环境复杂化、任务多元化的发展需求光电探测正向多功能、数字化、智能化、分布化、网络化方向发展为了满足未来超远距离探测、超广域监视、超强抗干扰等应用需求，需要发展宽光谱、大格式、小像元、亚毫开尔文或单光子灵敏度、激光主/被动成像、多维度、多功能集成的智能化光电探测技术;为了同时实现大视场、髙分辨率、高灵敏度、高速成像探测需要探索颠覆传统光电探测体制的新途径。

光电系统的工作过程如下：

主要采用直接检测和外差检测两种方式：

2、光电信号处理

光电信息处理是基于对函数的数学描述与建模，运用光学元器件完成光学信息的模拟分析和处理，或在计算机中完成对信息的各种数字处理和分析。通过光电信息处理，可以大大提高数据处理和存储的能力。

课题组主要研究方向包括微弱信号检测、信号预处理、信号智能识别、特征提取技术等相关内容，简要介绍如下：

微弱信号检测：根据噪声的特性和不同信号的特点，微弱信号检测的途径一般有三条：

一是降低传感器与放大器的固有噪声，尽量提高其信噪比。

二是研制适合弱检原理并能满足特殊需要的器件。

三是研究并采用各种弱信号检测技术，通过各种手段提取信号。

在近红外等光谱数据分析建模过程中，最关键的一步除了特征选择之外就是光谱数据预处理，预处理的原因是光谱数据除了纯光谱（pure spectra）之外还包含基线漂移、噪声等信号，与此同时存在着因样本大小以及环境等因素带来的谱线偏移，在进行特征分析前能够最大限度的滤除无用及干扰信号是数据分析及信号处理领域最基本、最热门的方向之一，而常用近红外光谱预处理方法包含SNV，MSC，SG，FT以及求导等操作，但是综合分析方法，最有效、最基本的两种是MSC和SNV。

信号识别主要是信号模式识别，偏重于对信号、图像、语音、文字等非直观数据方面的处理，通过提取出相关的特征，利用这些特征来进行搜寻相关目标。数据挖掘是数据库知识发现（KDD）过程中应用数据分析和发现算法的一个步骤，在可接受的计算效率的局限性之内，在数据上产生一种特殊的列举模式（或模型）。主要方法则是从特征空间到类别空间的变换。研究内容包括特征提取（PCA，LDA，LFA，Kernel，MeanShift，SIFT，ISOMAP，LLE）；特征选择；分类器设计（SVM，AdaBoost）等。