《红外系统》课件第4章 信息检测与信号处理

4.1噪声和信号分析4.2信号检测4.3信号处理4.1噪声和信号分析4.1.1噪声分析1.噪声的主要类型对于红外系统来说,噪声通常可分为外部和内部噪声。来自外部的干扰噪声就其产生原因又可分为人为造成和自然造成两类。人为造成的干扰噪声通常来自电器电子设备,如高频炉、无线电发射、电火花和气体放电等,它们都会产生不同频率的电磁干扰。自然形成的噪声主要来自大气和环境的干扰,如雷电、太阳、天空的辐射等。可以通过采用适当的屏蔽、滤波等方法来减少或消除这些干扰所引起的噪声。系统内部的噪声也可分为人为产生的噪声和固有噪声两类。人为产生的噪声主要是指寄生反馈造成的自激等干扰,这些干扰可通过合理地设计和调整将其消除或降到允许范围内。而内部固有噪声是由于系统各单元、器件中带电微粒不规则运动的起伏所造成的,主要有热噪声、散粒噪声、产生复合噪声、1/f噪声和温度噪声等。这些噪声对实际元器件来说是固有的,不能消除,只能通过电路来控制它们对检测结果的影响。2.噪声的主要特性光电噪声的主要统计特征包括频域统计特征、时域统计特征和幅域统计特征。1)噪声的概率分布密度光电噪声是一种连续型随机变量,即它在某一时刻可能出现各种可能数值。每一时刻t,其取值(噪声电压un)是随机的,可采用概率分布方法描述其取值的大小。噪声电压在t时刻的值用概率分布密度p(un)表示,则t时刻噪声电压un(t)取值在un1与un2之间的概率为2)不同概率分布的噪声高斯分布噪声:线性电路中噪声电压的概率分布密度一般符合高斯分布(又称正态分布),即瑞利分布噪声:两个正交的噪声信号之和的包络服从瑞利分布。其概率分布密度函数为均匀分布噪声:均匀分布噪声的概率分布密度函数为3)噪声的功率谱密度在频域中采用谐波分量和频谱密度来描述一个随机信号,其结果仍然是一个随机量,不具有确定性。因此,工程上需要寻找一个确定量来描述平稳随机过程的频域特性,即功率谱密度。设噪声电压un(t)的功率为Pn,在频率为f与f+Δf之间的功率为ΔPn,则噪声的功率谱密度定义为3.窄带滤波器对噪声的作用任何噪声都可表示为即无穷多个频率分量之和,且认为直流分量为零。由于噪声是随机的,所以xmc和xms也应是随机的。红外系统中的噪声通常为高斯型的,可以证明,在式(414)中,当x(t)为高斯型时,各谐波分量xmc、xms也是高斯型的。红外系统中常利用窄带滤波器尽可能滤去噪声以突出信号。窄带滤波器的传递函数为线性的,它的幅值只在其中心频率ω0附近的一小段区域Δω内为有限值,其余区域内都为零,如图41所示。噪声通过该窄带滤波器后,其输出为式(415)可以改写成如下形式:因为是窄带滤波器,所以Kω只有在ω0附近一小段区域Δω内为有限值,其余区域内都为零,因此式(417)中的值yc(t)和ys(t)只取ωm-ω0≤Δω/2频率范围内的值。在窄带范围内,yc(t)和ys(t)只是缓慢变化的随机量,因此yn(t)相当于以ω0为载波的调制波。式(416)还可以写成如下形式:现在来看输出噪声yn(t)及其分量yc(t)、ys(t)以及Yn(t)、φn(t)的分布规律是怎样的。输入噪声x(t)是高斯分布的,窄带滤波器的传递函数是线性的,所以输出噪声yn(t)也是高斯分布的;同样可以证明,式(416)中的分量yc(t)和ys(t)也都是高斯分布的,且yc(t)和ys(t)是相互统计独立的,因此yc(t)和ys(t)的联合概率密度为由此可进一步求得Yn(t)和φn(t)的概率密度函数。根据概率论中的变量代换原则,有下面分别求出Yn、φn的概率密度函数。Yn是噪声的包络(或其幅度),因此它的概率密度函数p(Yn)应是p(Yn,φn)在0~2π范围内对φn的积分,即这种分布称为瑞利分布。若令Yn/σ=v,即以均方根噪声实行归一化,则式(425)变为该式为噪声通过窄带滤波器后的噪声幅度概率密度表达式。4.1.2信号分析1.信号调制的一般概念在电子学领域及光电系统中,广泛地应用了调制和解调技术。调制实质上是对所需处理的信号或被传输的信息做某种形式上的变换,使之便于处理或传输。解调是从已调制信号中恢复原始信号的过程,故解调即通常所说的信息检测。当目标温度一定时,目标所发射的红外辐射能是恒定的,系统所接收到的辐射能也是恒定的。为了探测目标,需要对目标辐射能进行调制,即把红外系统接收到的恒定辐射能转换成随时间变化的断续的辐射能,并使断续的辐射能的某些特征随着目标信息的变化而变化。对辐射能进行调制的目的,主要是使断续的辐射能中包含目标信息,便于信号的放大、处理和检测。2.调制波的形式及主要特征按照调制参量的不同,调制可分为两种主要形式:调幅(幅度调制)和调角(角度调制)。调角又分为两类:调频和调相。这两类调制之间有着紧密的联系,它们的差别只是在同一调制函数作用下,相角Φ随时间变化的性质不同。系统的检测性能是与调制波的形式及调制器、解调器的性能密切相关的,因此从信号检测的要求出发研究调制波的形式、调制器的类型将是十分必要的。1)调幅信号设调制信号如图42(a)所示,其中g(t)为调制信号,载波为余弦波,载频为fc。这样,图42(a)所示的调幅波可以表示为比值M=k/ac称为调制指数或调制度系数,它是表征调制深度的量,通常用百分比表示。这时,调幅波的一般表示式为一般假定g(t)的极大值gmax(t)和M满足下列条件:由式(429)可知,在调幅的情况下,载波信号的幅值随着调制信号的变化而变化,即A(t)=ac+kg(t),也就是载波信号的包络线按着被传送信号的规律而变化。因此,在提取有用信号时,可以采用包络检波的解调方法。对式(430)进行傅里叶变换,并利用δ函数的性质及傅里叶变换的频谱搬移定理,可以得到调幅波的频谱为由式(432)可见,在调制过程中并不产生新的频谱,而只是把调制信号(低频信号)的频谱从原点附近移到载频谱线附近,如图42(b)所示。当g(t)=cos2πF时,式(430)和式(431)分别成为由式(433)可以求出调幅波中各谐波分量的平均功率,其中载波平均功率为同样可得,上、下边频谐波分量平均功率为因而两个边频分量的总平均功率为在100%调制(最大可能情况)的条件下,式(437)成为因而总功率Pa为2)调频信号如果载波信号的相角Φ按照调制信号的规律而变化,则这种调制称为调角。调角波的一般表示式为相角Φ(t)随时间t而变化有两种不同的情况:一种称为调相,另一种称为调频。在调相的情况下,载波相位在变化,即式中:kp为比例常数;g(t)为调制信号。因而调相波为这个调相波的相角的瞬时值由下式决定:由于角频率ω是相角Φ(t)的变化速度,即ω=dΦ(t)/dt,所以瞬时频率为由此可见,调相时不仅载波信号的相位发生变化,而且它的频率也在变化。在调频的情况下,载波瞬时频率在改变,令其按下式变化:由于因此将其代入式(440),得调频波为此时载波的相位为由此可见,调频时不仅载波的频率发生变化,而且它的相位也发生变化。由以上分析可知:调角时,频率和相位的变化都会使相角发生变化。频率与相位的变化是有密切联系的,调频与调相虽然调制方式不同,但实质上是有共同之处的。因此,下面仅对调频波信号进行分析。调频波的基本特征是载波信号幅度保持不变,信号频率随调制信号的大小而变化,即所需传送的信息反映在高频载波的频率变化上。无论什么形式的调制信号,都可以看作是由各种不同频率的正弦波叠加而成的。3)脉冲调制信号用脉冲串作载波的调制称为脉冲调制。也就是说,用低频调制信号(即信息)去调制脉冲串,使它的某些参量随低频调制信号的变化而变化。脉冲调制主要有脉冲调幅、脉冲调宽、脉冲调位等形式,如图45所示。(1)脉冲调幅。周期性重复脉冲的幅度,按调制信号规律而变化的过程称为脉冲调幅,这样所得到的调制脉冲串称为脉冲调幅波。(2)脉冲调宽。脉冲调宽是指脉冲串载波的幅度与频率均无变化,而只有脉冲宽度Tp按调制信号规律变化,其表达式为(3)脉冲调位。脉冲调位是用脉冲串载波的脉冲位置参量来传输信息,所以也称其为脉位调制。脉冲调位的波形如图48所示。3.窄带滤波器对信号加噪声的作用信号加噪声的总输出为对于噪声的任一取样值而言,式(459)可用图49表示。由此可得yc'(t)和ys(t)的概率密度为由此可得yc'(t)和ys(t)的概率密度为因为yc(t)和ys(t)是相互统计独立的,所以yc'(t)和ys(t)也是相互统计独立的。因此,yc'(t)和ys(t)的联合概率密度为利用式(460),将yc'(t)和ys(t)的联合概率密度进行参量变换,可得ρ(t)和θ(t)的联合概率密度为其中所以由式(465)可以求出信号加噪声的幅值ρ的概率密度函数和相位θ的概率密度函数。4.2信号检测4.2.1单次脉冲检测红外系统所检测的信号常是若干个脉冲串,如图412所示。其中T1为任意一个脉冲的宽度,T2为脉冲串的周期。在检测时首先对单个脉冲进行检测,即单次检测,然后再根据需要对单次检测值进行积累检测以提高检测性能。单次检测是最简检测,其框图如图413所示若输入为纯噪声n(t),则超过门限的概率即为虚警概率Pfa。单脉冲匹配滤波器如同窄带滤波器一样,因此噪声n(t)通过单脉冲匹配滤波器后,其包络概率密度如式(426)所示,将该值与门限值U0进行比较,便可得到输出概率,即虚警概率Pfa:若输入为信号加噪声[S(t)+n(t)],通过单脉冲匹配滤波器后,其包络的概率密度如式(469)所示,将R(t)和门限值U0进行比较,则可得到输出为有目标的概率,即发现概率Pd:图414为信号检测示意图。4.2.2积累检测积累检测系统用于准最佳检测系统,它在保证虚警概率不大于某一给定值的情况下,使发现概率值为最大或者使所需要的信噪比值为最小,这正是奈曼皮尔逊准则的检测原则。设红外系统信号波形如图416所示,信号由若干个脉冲串组成,每个脉冲串又由m个脉冲组成。在理想相参积累情况下,m个脉冲信号所含的全部频率分量同相相加,则其积累后功率便增加m2倍。设单个脉冲功率为Ps,则积累后功率为m2Ps。噪声的积累效果是功率增加仅为mPn。单个脉冲检测时的功率信噪比为Ps/Pn,则积累后的功率信噪比应为可见积累检测较单次检测功率信噪比可提高m倍,效果十分明显。当然,理想的相参积累在实际应用中是很难实现的,因而积累的效果会受到影响,但积累对检测性能肯定会起到改善作用。积累检测系统属于准最佳检测系统,它和最佳检测系统相比,对同样的发现概率和虚警概率,所需信噪比值只比最佳系统大0.8~1.4倍。二次门限积累器检测系统的结构如图417所示。红外系统可能产生的信号脉冲个数m为积累器Ⅰ的最大可能积累数。积累器Ⅰ的工作时间Δt可按输入一串脉冲的总延续时间Ts=Tm/2取固定值,也可以实际输入脉冲的个数和脉宽为变化的量,连续脉冲的个数越多,脉宽越宽,积累器工作时间Δt就越长。可认为各单个“信号加噪声”脉冲间是互不相关的,用单个脉冲独立地进行概率密度计算。因此,积累后的虚警概率PFA和探测概率PD都服从二项式分布规律,表达式为计算PD时,最大可能积累数m就是在探测时间内可能出现的信号脉冲个数。在计算PFA时,最大可能积累数m应是系统中积累器Ⅰ的工作时间Δt内的噪声脉冲个数n'。n'由Δt和系统频带宽度Δf而定,即4.2.3相关检测相关检测是一种时域信息的检测方法,主要是对信号和噪声进行相关性分析。相关性分析能从噪音和其他无关信号中找出信号两部分之间或两个信号之间的函数关系,并根据相关性进行检测和提取。下面首先介绍自相关函数和互相关函数。利用数学期望和方差来描述随机函数的基本特性还不够。随机过程的分布函数能全面描述其统计特性,但使用时比较困难,因而引入随机过程的基本数字特征,它们既能反映随机过程的重要特征,又便于进行运算和实际测量。数学期望、方差、自相关函数和互相关函数都是随机过程的重要数学特征。随机过程的自相关函数定义为如果随机过程在t1和t2之间间隔较大,x(t1)和x(t2)是统计独立的随机变数量,则若x(t)在任意时刻的数学期望为0,则在t2-t1→∞时,Rx(t1,t2)趋近于零。互相关函数用于描述两个随机过程之间关联性的数字特征。两个随机过程x(t)和y(t)的互相关函数定义为令τ=t2-t1,则有若两个随机过程在统计上相互独立,则当随机过程中一个或两者的数学期望为零时,Rxy(t1,t2)=0,但当互相关函数为零时,两者并不一定是统计独立的。相关检测就是利用信号与噪声相关特性上的差异,来检测淹没在随机噪声中的微弱周期信号的一种重要方法。1.自相关检测设信号S(t)和噪声n(t)的混合波形为f(t)=S(t)+n(t),把f(t)送到如图418所示的自相关器中做自相关函数运算。相关器有两条通路,一路将f(t)直接送乘法器,另一路经延时τ后送f(t-τ)到乘法器,两路信号相乘后送给积分器积分(这里积分的作用就是对时间求平均),即可得到相关函数上的一个点的数据,改变τ,重复进行计算就得到自相关函数曲线。混合波形f(t)的自相关函数Rf(τ)为公式右边四项中前两项分别为信号和噪声的自相关函数,后两项为信号与噪声的互相关函数。现分别讨论这四项的计算结果。设信号为余弦函数S(t)=AScos(ωt+φS),其自相关函数为式中,φτ是不同延时τ所对应的相位角。自相关函数仍是余弦函数,只是变量为φτ,且失去了初相位。若信号是由多个周期性分量(基波和各次谐波)组成的,则信号的自相关函数也应包含同样的周期性分量。可见,周期性信号的自相关函数仍有周期性。通过计算可知噪声的自相关函数有如图419所示的规律,当τ较小时,自相关函数值较大,随τ的增加自相关性迅速下降,并趋于零。由于信号与噪声互相独立,互相关项为对于平稳随机过程,自相关器输出函数Rf(τ)的关系如图420所示,随着延时τ的增加,可以看出输出信噪比愈来愈高。2.互相关检测如果把信号和噪声的混合波形f(t)送进互相关器中,与参考信号S(t-τ)进行互相关运算,就得到由于噪声与参考信号不相关,因此RnS(τ)=0。可见,互相关检测比自相关检测更为有效,因为它不存在噪声的互相关项。但困难的是,必须事先知道信号的形式S(t)才能构成参与运算的参考信号S(t-τ)。互相关器原理如图421所示。如果信号为S(t-τ0),如图422所示。图422(a)中A为振幅,τd为宽度,T0为重复周期,τ0为初始时间。若有m个输入脉冲,相关器输出的相关函数RS(τ)为当τ=τ0时,RS(τ)有最大值。图422(b)中为相关器各点的输出值。可见,互相关检测能有效提高信噪比,但要符合理论运算,则需花费无限长的时间;在有限时间内会有误差,时间越短,误差越大。4.2.4多元检测1.串联扫描检测所谓串联扫描检测,就是将数个至数十个单元探测器排成一行,行排列方向与扫描方向一致,从而完成检测的一种方式,如图423所示。2.并联扫描检测所谓并联扫描检测,就是将数个至数百个单元探测器排成一列,排列方向与行扫描方向垂直一致,从而完成检测的一种方式,如图424所示。4.3信号处理4.3.1低噪声前置放大器1.噪声等效参量在分析电路网络时,为使复杂的噪声问题得到简化,需引入噪声等效参量。噪声等效参量主要有等效噪声带宽、等效噪声电阻等。1)等效噪声带宽等效噪声带宽Δf定义为对于白噪声的情况,D(f)=1,则有当网络的频率响应为如图425所示的带通型时,Apmax为中心频率上所对应的功率增益;当网络为低通或高通型时,Apmax就是低频或高频处的增益。将式(4104)改写为2)等效噪声电阻各种噪声可能不属于同一起因和类型,为便于计算和分析,可以用一个电阻的热噪声来等效,这个电阻就称为等效噪声电阻。对于图426所示的典型放大器,噪声通常由三部分组成:输入电阻Ri的热噪声、放大器的噪声和负载电阻RL的热噪声。通常用电阻R'eq的热噪声来等效放大器的噪声。负载电阻RL的热噪声为当放大器的电压放大倍数为Au时,等效到输入端的负载电阻噪声为对应等效电阻为RL/Au2,所以总等效电阻Req为等效输入总噪声为对应总输出噪声为2.前置放大器的噪声在光电系统中,首先对电信号进行处理的是前置放大器,它是信号处理中最为关键的部分。1)噪声系数F为了正确评价网络(包括前放)的噪声特性,常采用噪声系数来估计。如图427所示的线性四端网络,其噪声系数F定义为噪声系数F常用分贝表示,即引入网络功率增益Ap,则有Ap=Po/Pi,Pni通过网络后输出为Pnio=ApPni,所以有2)晶体器件的噪声系数充当前置放大工作的主要器件是晶体三极管和场效应管,目前大量使用的集成放大器也是依上述两类器件的原理组合而成的,因此对它们的噪声系数进行分析将有益于选用前放。4.3.2系统的工作带宽系统的工作带宽应根据信号带宽来确定。而信号最佳带宽的选取取决于信号的频谱特性。假定信号是一宽度为τd的脉冲信号,它的数学表达式为将上述脉冲周期函数用傅里叶级数表示为以x=nπf0τd为横坐标,可得到式(4116)的谱线分布图,如图428所示。图中每条谱线对应信号的一个谐波分量,谱线幅值的包络按sinc函数变化。在x=π,即n'=1/(f0τd)处,谱线幅值为零。这是谱线的第一个零点,此后随着x增加还有无穷多条谱线和无穷多个零点,也就是说谐波分量还有无穷多个,其中幅值为零的谐波分量也有无穷多个。但在第一个零点之后的所有谐波分量的平均功率是很小的,可以忽略。如果取第一个零点以前的信号所占的频带宽度为信号的带宽,它是基频的n'倍,则信号带宽BS可表示为如果从允许波形失真的情况考虑,则需分析带宽与波形的关系。如果要保持脉冲信号的波形,则要求电路系统的带宽无限,但实际应用很少这样要求,图429说明了所需保持波形和电路3dB带宽Δf之间的关系。4.3.3滤波在光电系统中,下述三种情况常采用电子滤波的方法:(1)要求放大器只让信号通过而与之混在一起的噪声不能通过,这需要对信号和噪声性质进行分析,并设计具有一定传输性质的放大器,这种放大器称为匹配滤波器。(2)调制波经过检波后要滤去高频分量,而让代表信号的包络通过,这将由低通滤波器来完成。(3)根据要求只让代表信号波形的基波或某次谐波通过,这将由带通滤波器来完成。1.匹配滤波器所谓匹配滤波器,是指针对信号为确知信号的情况下,在线性范围内以最大信噪比为准则的滤波器。2.低通滤波器任何线性系统的频率响应都能直接由系统函数求得。假设一已知信号源为那么系统输出函数或响应y(t)为可见,线性系统正弦响应有三个主要特性:(1)响应频率与信号频率相同。(2)响应的幅值等于信号幅值乘以系统函数H(jω)的模。(3)响应的相角等于信号相角加上系统函数的相角。如图431所示的四端网络所具有的系统函数为于是H(jω)的模与相角由下式分别给出,即假定在特定频率ω0时的输入为则输出稳态响应U2(t)为由上述关系可知,在低频,即ω0RC≪1时,有U2≈U1。随着频率增加,U2的模降低,相位相对于U1移动。这个形式的网络使低频通过,而使高频衰减,因此被称为低通滤波器。低通滤波器模的频率响应曲线如图432所示。3.带通滤波器滤波器是有选择地通过一定范围频率的网络。前面讨论的低通滤波器允许单边随信号频率的增加而衰减,可用简单的RC器件来完成,它们都是无源器件,又称为无源滤波器。带通滤波器则允许两个限定频率之内的频率不衰减地通过,而衰减两个限定频率以外的频率。如图433所示的带通滤波器由于把运算放大器这个有源器件也包括在内,所以称为有源带通滤波器。4.数字滤波器图435所示为一单边数字滤波器。4.3.4直流的隔除与恢复在红外系统中,信号中的直流成分不是所关注的信号,因此通常需要在对信号处理之前采用隔直流或交流耦合的方法将其去除。这样做不仅可以使信号处理变得简单,还可以达到抑制背景和1/f噪声的目的。但是,这样做的结果也会带来两个问题:一是减弱了电路对低频信号的通过能力,使信号受到干扰和变形;二是去掉了信号的直流成分,信号不再具有温度绝对值的意义,对于测温用途显然是不行的。为了使概念简明,将电路的交流耦合效应看作一RC高通滤波器来等效,如图437所示。这种电路将抑制信号的低频成分,可造成下述信号缺陷。(1)对于一个中等温度差异的大目标而言,产生的信号是平顶方波,方波信号在耦合后信号失真,产生直流下跃和负尖峰,图像也发生畸变,如图438所示。(2)对高温小目标,由于电路输出的平均值为零,因此输出信号在正信号响应之后将伴随一振幅较低但持续时间较长的负信号响应,图像会发生严重的黑色拖尾现象,如图439所示。(3)当采用多元并联扫描方式时,各个元件的前置放大器是交流耦合的。4.3.5测温信号处理1.温度信号的线性化在测温用途中,为了温度信号的数字化存储与显示,要求温度信号与景物温度呈线性关系。由于景物辐射功率与温度是非线性关系,因此需要对输出信号作线性化处理。根据系统的工作波段及目标的辐射特性,可以获得输出SΔλ(T)与温度T的关系曲线,进而由探测器的响应度、放大器增益及补偿电平,确定出未经线性化时的温度信号U'与温度T的关系以及期望的UT线性曲线,如图443(a)所示。线性化网络的作用是完成由U'向U的映射,如图443(b)所示。2.中心温度调节及测温范围选择在测温应用中,要求热成像系统能够可变地选择一定温度范围内的中心温度,这样才能适应对不同温度景物的观测。由于放大器的静态工作点是已确定的,因此中心温度的选择可通过改变输出信号的直流电平来实现。对输出信号中的任一电平,当其被调节到等于放大器输入端静态电位时,原信号电平所对应的温度即是中心温度。4.3.6自动增益控制自动增益控制电路是光电系统中常用的电路。其主要作用是当输入信号在很宽的动态范围变化时,使输出维持在一定的范围以内,保证放大器不饱和,以便对系统信号进行探测或解调等处理。图444所示为闭环自动增益控制电路的方框图。AGC系统的重要特性之一的振幅特性如图445所示,它描述了Uo和Ui的函数关系。图446所示是带有延迟电路的延迟式AGC框图。延迟式AGC的振幅特性如图447中曲线1所示。AGC电路的另一个重要特性是控制特性,它表征放大器的增益Au与控制电压UAGC之间的关系,如图448所示。4.3.7多路传输和延时当使用多元探测器时,通常要把多个信号转换为单个信号通道,这种传输方法称为多路传输。可以采用多种方法来实现这一过程。一种方法是将多路信号经各个前置放大器放大后,将信号送给一个电子开关,电子开关按一定顺序对每个单元采样,并周期地重复这个过程,这样将多路通道输入的信号按时间顺序输出给单通道,形成串联信号。这种电子开关要实现高速和低噪声是比较困难的。目前仍较为常用的方法是利用电荷耦合器件(CCD)实现多路传输。CCD在这里起移位寄存器或延迟线的作用,其工作原理如图449所示。随着计算机技术及集成芯片的发展,采用数字存储的方式实现多路传输到单路输出的转换方式已为人们所采用,特别是在从非标准到标准电视制扫描体制转换的场合更为方便。由于存在帧存储,因而也便于增加数字图像处理的环节。当利用串联型探测器对空间进行扫描时,由于每个探测器单元在不同瞬间都要扫过同一视场空间,因此探测器输出的信号具有相同的函数形式,只是在时间上依次相差一个时间间隔Δt。N个探测器各自输出的信号分别为S1(t),S2(t-Δt),…,SN[t-(N-1)Δt],经由N个输出端输出。为把它们相应空间同一点上的信号累积起来,以取得多元串联带来提高信噪比的好处,需将它们进行不同的延时,使同一目标点的信号能在多路同一时刻输出,从而完成累积处理。可见,第N路延时tn为实现延时也有多种途径,如图450为利用CCD完成延时积分的原理示意图,要求CCD转移一位信号的时间和串联探测器扫描移过一个探测元的时间相等,这样就可在CCD的输出端得到对空间各描述点经延时积分后的信号,即与空间一一对应序列的扫描信号。如设串联探测器行扫描频率为fH,水平视场为A,探测器及其间隔的角宽度分别为α和θ,则探测单元间的延时Δt为完成延时功能也可采用多路延时电路或通过微机进行数字延时。用CCD作多路传输或延时的转换器件,可直接应用到焦平面阵列型的探测器中,使这些转换在探测单元中完成,从而减少