传感器技术在军事领域的应用

描述

根据Freedonia集团最近的一份研究报告,¹预计美国的传感器销售量将在2016年达到6.1%,达到149亿美元。该研究预测,化学特性传感器和接近和定位传感器将实现最快增长。这些都是在军事领域大量使用的传感器。

用于炸弹和生物制剂检测和监视的传感器继续保护军队以及民众,并且所采用的技术正迅速进入汽车,医疗和消费者市场等非军事应用。然而,虽然这意味着所涉及的研究和开发正在使各种各样的用户受益,但结果显然是混合的。与此同时,检测和分析功能正在大幅提升,实时系统现在采用数据流,海量存储和先进的模式识别,军队及其垂直市场分支实际上淹没在数据中。分析 - 了解所有数据 - 有时会滞后于收集功能。

为了抵消这种趋势,军方建立了一个传感信息分析中心(SENSIAC),隶属于国防部(DOD)信息分析中心(IAC)。除核,生物和化学传感外,它还专注于红外,电光,激光,雷达,声学测量和对策以及电子战和数据融合。 SENSIAC每年在研究上花费约30亿美元,其研究成果可供军队的所有分支机构以及工业部门使用。

生物制剂和炸弹检测等领域的进步令人惊叹。例如,美国陆军研究实验室和私营企业开始研究基于传感器技术的这种具有成本效益的解决方案,如Edgewood化学和生物中心的战术生物探测器。 TAC-BIO是一种基于LED的紫外线生物制剂设备,与其他探测器解决方案相比,据说成本降低近10%,体积减小50%,重量减轻80%,能耗仅为4% 。它继续在私营部门产生额外的传感器/LED组合项目。在JKL Components CCFL灯(图1)中可以看到一种这样的功能,它提供用于追踪制造炸弹材料的低功率照明UV CCFL。

温度传感器

图1: JKL紫外灯的光谱输出(由JKL Components提供)。

基于传感器融合的夜视传感器和信号处理的进步也加入了军方的军火库。放大可用光的传感器将数字,模拟和网络电路组合在一起,以产生实时结果。目前用于夜视应用的数字传感器包括长波红外(LWIR)传感器,它们与模拟同类产品一起工作以节省电池电量并利用多种技术的属性。

用于夜视光学,激光测距仪和天线定位等应用,带有算法模块的霍尼韦尔HMC6343三轴罗盘(图2)包括用于航向计算和磁失真校准的固件。三轴磁阻传感器和三轴MEMS加速度计结合模拟和数字支持电路,MPU和适当的算法,形成一个完整的,即用型倾斜补偿罗盘。

图2:霍尼韦尔HMC6343三轴罗盘很小,但高度集成。

夜视解决方案可以使用模数转换(ADC)功能对收集的信息进行数字化,并立即与数字地图,无人机和其他资源共享。另一种选择是基于固态硅IC的全数字解决方案,其传感器即使在低光照条件下也很敏感。此外,如图3所示,传感器可以在热过载监视情况下与激光武器一起使用。

温度传感器

图3:传感器在激光武器类别中用于热过载监视能力。对无人驾驶侦察机 - 无人机 - 的兴趣也在迅速增长。无人驾驶车辆(UVM)必须同时执行多项功能:它们必须监控系统,与传感器连接,以便进行地面移动或飞行控制,并从IR,视频和测距传感器收集数据(图4)。

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图4:典型无人驾驶车辆的方框图(由德州仪器公司提供)。

可用于图4所示UMV的ADC是Texas Instruments ADC121S021,这是一款低功耗,单通道CMOS 12位ADC,具有高速串行接口。应用包括远程数据采集和仪表和控制系统。此外,UMV的一部分是德州仪器LM27,这是一款精密,单数字输出,低功耗恒温器,内置基准电压源,DAC,温度传感器和比较器。

电光和红外(IR)传感器可以收集有用的高分辨率静止和视频图像。数字低光CMOS图像正在取代模拟I2管技术,与其IR竞争对手相比具有先进性 - 尽管差距正在缩小。 CMOS和图像处理的结合使得能够在所有环境条件下进行军事用途。通常情况下,技术领域的突破是推动进步的,但实际情况并非如此,因为尺寸,重量,材料,加工要求和功率因素都在发挥作用,每个都发挥着关键作用。

霍尼韦尔的红外传感器,如HOA0961-N51透射光学传感器(图5),由面向Optoschmitt探测器的红外发光二极管组成。只要不透明物体通过发射器和探测器之间的槽,就会发生探测器切换。 HOA096X-7X系列采用带孔径开口的不透明聚砜外壳,适用于对环境光的最大抑制很重要的应用,以及需要最大位置分辨率的应用,如大多数军事用途。

图5:HOA096x/7x系列由红外二极管和Optoschmitt探测器组成。

军事应用中使用的传感器处理大量数据,因此,军方正在寻求单一数据流,可以结合无人机,手机拦截和目标雷达的视频输入。 2011年,国防高级研究计划局(DARPA)开始寻找能够清除并传达传感器正在收集的所有数据的数学语言,并以此方式帮助该机构应对威胁。该计划被称为“感知,开发和执行数学”,旨在寻求制定和发展新数学原理的建议,这些原则支持传统数据收集,分析和后续行动的统一方法。目前,美国的几家公司和大学正在开展DARPA的补助,涉及语言学和分析,试图寻找能够将军事应用中现有的大量传感器数据转化为有用,实用和可操作的信息的解决方案。

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