Gm-APD（ガイガーモードアバランシェフォトダイオード）レーザーレーダーを用いて濃密な煙の背後にあるターゲットを撮像する際、煙によるレーザーの強い後方散乱と吸収能力が、従来のアルゴリズムによる煙信号に埋もれたターゲット信号の抽出能力を著しく制限している。双パラメータ推定に基づくGm-APDレーザーレーダーの煙透過撮像アルゴリズムを提案し、Gm-APDレーザーレーダーに基づくトリガーモデルと検出確率により実際に受信されるエコー信号を求める原理を紹介した。また、光子と煙粒子の衝突理論およびミー散乱理論に基づき、ガンマモデルの2つのパラメータの物理的関係を詳細に導出した。導出された関係式に基づき、μおよびkの2つのパラメータを正確に推定する方法を考慮した双パラメータ推定アルゴリズムを提案した。最後に、シミュレーションおよび室内煙透過実験を実施し、シミュレーションによりμ、kの関係式の正確性を検証し、室内実験により提案アルゴリズムの煙透過撮像能力を検証した。実験結果は、従来のアルゴリズムと比較して、本論文の提案アルゴリズムが再構成画像のターゲット再現度を73％向上させ、構造類似度を0.2289向上させたことを示している。本研究は、煙環境下におけるGm-APDレーザーレーダーのターゲット認識能力を有効に向上させた。

レーザーレーダー;煙透過撮像;ガンマモデル;双パラメータ推定