日盲紫外探测系统自动目标识别的研究以紫外探测为基础,采用智能控制理论对探测系统进行了深入分析和设计,针对电晕和火焰的日盲紫外辐射特征,研究了基于显著特征量化和多元信息融合两种紫外探测自动目标识别应用系统。研究工作涉及紫外探测技术、智能控制理论,传感器信息融合,智能推理决策以及系统协同控制与优化等内容。本文探索了紫外探测系统自动目标识别理论基础及系统实现关键技术,以推动紫外探测系统的基础研究与实用化进程。完成的主要工作如下:(1)根据紫外探测系统构成,总结了探测系统工作原理的数学模型,研究了紫外辐射大气传播规律,分析了紫外探测系统中常用传感器的工作机理,并对两类民用日盲紫外探测系统进行了理论分析与样机设计。提出采用光学系统和微弱信号处理方法来抑制系统噪声,提高增益,大幅提升了紫外探测系统作用距离。(2)利用智能控制与目标识别理论,深入分析了紫外探测系统的结构与目标识别机理。研究了紫外光子计数的探测实现,设计了基于紫外传感器的单传感器紫外电晕探测系统,提出了自动目标识别自适应模糊神经网络推理方法规则,并对电晕目标识别进行了仿真和实验。(3)设计了多元信息融合火灾探测系统,研究了基于紫外传感器和图像探测相结合的多元信息融合火灾探测、识别的理论基础与实现方法。分析了多元信息融合探测信号特征提取,知识表达,智能推理和自动识别的工作流程,采用支持向量机对不同火焰状态进行了分类识别。(4)应用以上理论及关键技术研究成果,成功研制出了单传感器紫外电晕探测系统和多传感器火灾探测系统样机。制作了两种紫外探测系统平台,探讨了探测系统信号处理与决策方法的实时实现技术,并在该平台上实现了探测处理算法,采用Matlab进行了算法的仿真分析。对电晕和火灾不同辐射源进行了目标识别探测试验,验证了系统算法的正确性和样机工作的稳定性。