66.7%概率！智能光电探测系统如何“锁定”低慢小目标？

近年来，小型无人机、航模等“低慢小”（LSS）目标因体积小、速度慢、飞行低的特点，成为城市空中安全的新挑战——它们难以被雷达探测，却可能携带危险物品或干扰重要活动。这时候，智能光电探测系统（EODS）作为“最后一道防线”，其追踪精度直接关系到能否及时“锁定”威胁。但一个关键问题始终存在：当目标以5米/秒的速度移动时，系统如何将追踪误差控制在“头发丝般”的1毫弧度（约0.057度）内？

传统方法的“卡脖子”难题

光电探测系统的核心是通过图像识别和伺服控制，实时调整镜头方向追踪目标。但实际中，图像处理器受帧率、分辨率限制，输出的“脱靶量”（目标与画面中心的偏差）信号会比真实位置滞后——就像用手机连拍时，按下快门到画面显示总有零点几秒延迟，这种“时间差”会导致系统震荡，追踪误差可能超过1毫弧度，影响最终“锁定”效果。

此前提升精度的方法主要分三类：优化控制算法、改进图像识别、调整伺服机构，但都有局限。比如，控制算法可能忽略图像延迟的影响，图像算法难以适配不同运动平台，伺服机构则在快速响应上“力不从心”。如何让控制、图像、机械三部分“协同作战”，成为研究难点。

给延迟装个“预测器”：新方法如何缩小误差？

来自国防科技大学的团队给出了新方案。他们针对“低慢小”目标的特点，设计了一套“复合控制”策略：首先建立机电驱动模型，分析伺服电机的电磁特性和运动规律；接着将速度控制与图像稳定结合，减少机械振动对成像的干扰；最关键的是，为“脱靶量”信号的延迟设计了“改进分段插值滤波器”——简单来说，就像给延迟的“脱靶量”装了个“预测器”，通过历史数据推算目标下一时刻的位置，提前调整镜头方向。

打个比方，假设目标每秒移动5米，系统原本需要等“脱靶量”信号到了再调整，现在通过插值滤波，能根据前几帧的位置“预判”目标下一秒的位置，提前转动镜头，减少“追不上”的误差。

实验验证：追踪精度提升37.6%

团队在双轴伺服平台上进行了模拟测试，设定追踪距离100米、目标面积1平方米（类似小型无人机）、速度5米/秒的场景，以“追踪误差≤1毫弧度”为“锁定成功”标准。结果显示，传统方法只有41.6%的概率满足这一标准，而新方法将这一概率提升至66.7%，射击精度相比传统方法提高了37.6%。通俗理解，相当于原本10次追踪有4次能“精准锁定”，现在变成7次。

从实验室到应用：安防与军事的“新帮手”

这项研究的价值不仅在于数据提升。论文指出，该方法通过机电-图像-控制的协同优化，解决了“低慢小”目标追踪中延迟误差的核心问题，未来可应用于城市安防的无人机反制、军事领域的目标瞄准等场景。例如，在重要活动的空中安保中，系统能更快速、稳定地追踪可疑小型飞行器，为后续处置争取时间。

当然，技术仍有优化空间。论文提到，当前实验基于双轴平台，实际复杂环境中（如颠簸的车载平台），振动和干扰可能进一步影响精度，需要结合更多场景验证。但至少，这项研究为智能光电探测系统的“精准锁定”提供了新的技术路径。