本研究は、雨雪や霧などの気象条件下で酸素吸収による受動測距が大気やエアロゾルなどの複雑な背景スペクトルの影響を強く受ける問題に対し、混合画素分解技術を用いて複雑な背景条件下での測距精度向上を検討した。高スペクトル画像の画素混合機構を解析し、雨滴エンドメンを例に複雑な気象条件下での対象と背景の混合画素モデルを構築した。複雑な気象条件下における対象スペクトルの抽出方法を議論し、複雑気象における酸素吸収受動測距の基本的なフローを提案した。最後に、異なる距離における小雨、濃霧、中雪の3つの代表的な複雑気象条件下でのハロゲンランプ目標の受動測距実験を実施した。実験結果は、混合画素分解法が目標スペクトルを迅速に抽出でき、多重循環収集平均法や背景除去法に比べて測距精度が大幅に向上し、距離や気象条件によりそれぞれ3.39％、5.81％、4.36％に測距精度が向上し、実際の飛行目標の放射スペクトルの迅速な取得と測距精度の要求を満たすことを示した。

受動測距;酸素吸収;混合画素分解;目標抽出;極端気象