[发明专利]线列型红外焦平面的读出方法有效
申请号: | 201310363068.1 | 申请日: | 2013-08-20 |
公开(公告)号: | CN103439004B | 公开(公告)日: | 2016-11-09 |
发明(设计)人: | 尹士畅;喻松林;于艳 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第十一研究所 |
主分类号: | G01J5/02 | 分类号: | G01J5/02 |
代理公司: | 工业和信息化部电子专利中心 11010 | 代理人: | 田卫平 |
地址: | 100015*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 线列型 红外 平面 读出 方法 | ||
技术领域
本发明涉及红外焦平面技术领域,尤其涉及一种线列型红外焦平面的读出方法。
背景技术
红外焦平面探测技术具有光谱响应波段宽、可获得更多地面目标信息、能昼夜工作等显著优点,广泛应用于预警探测、情报侦察、毁伤效果评估以及农牧业、森林资源的调查、气象预报,地热分布、地震、火山活动,太空天文探测等领域。跨入21世纪以来,红外焦平面阵列技术飞速发展。
目前红外焦平面正向超高密度集成、高性能、小型化以及智能化等方向发展,而传统的处理方式是通过固定的读出频率将像元的模拟信号读出,同时,按照同样的读出频率用一个片外的单片ADC对读出来的模拟信号进行模数转换,从而实现像元信息的数字化,以方便接下来的算法处理等。但是该种方式随着红外焦平面规模的不断增大,会对ADC的转换速率提出非常高的要求,同时在电路板级传输过程中,也会对模拟信号带来一定的干扰,从而降低信号的信噪比。
发明内容
鉴于上述的分析,本发明旨在提供一种线列型红外焦平面的读出方法,用以解决现有技术中红外焦平面规模增大会对ADC的转换速率提出非常高的要求,实现红外焦平面器件的数字化输出。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的:
一种线列型红外焦平面的数字化读出方法,该方法包括:
步骤A:在像元级完成像元信号的数字化;
步骤B:数字化的数据构成延迟存储结构;
步骤C:将相邻两个像元间的数字信号进行累加后输出给下一个像元;
步骤D:将步骤C中的连续的多个两两累加结构级联起来,并通过像元内多级时间延迟积分像元构成时间延迟积分结构。
优选地,步骤A是基于电荷包计数的小面积像元级的中速模数变换器。
优选地,步骤C具体包括:每一个像元累加上一个像元的数据,并将累加后的值输出给下一个像元进一步累加。
优选地,步骤D是在数字信号上进行时间延迟积分的计算。
本发明有益效果如下:
本发明提供的一种线列型红外焦平面的读出方法,利用中速模数变换器(ADC,Analog Digital Converter)技术和时间延迟积分(TDI,time delays integral)技术相结合,实现了线列型红外焦平面的片上数字化,同时大幅提高红外焦平面器件的性能。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且部分的从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
图1为本发明的线列型红外焦平面的读出方法的流程图;
图2为本发明的数字化输出的线列型红外焦平面读出电路的整体结构;
图3为本发明的单个像元完成数字化以及延迟存储的结构。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例,其中,附图构成本申请一部分,并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。为了清楚和简化目的,当其可能使本发明的主题模糊不清时,将省略本文所描述的器件中已知功能和结构的详细具体说明。
本发明提供了一种线列型红外焦平面的读出方法,参见图1,将中速模数变换器(ADC,anolog digital convertor)技术和时间延迟积分(TDI,time delays integral)技术相结合,实现了线列型红外焦平面的片上数字化,同时大幅提高红外焦平面器件的性能。
该方法包括:
步骤A:在像元级完成像元信号的数字化;
其中,该步骤是基于电荷包计数的小面积像元级的ADC。
步骤B:数字化的数据构成延迟存储结构;
步骤C:将相邻两个像元间的数字信号进行累加后输出给下一个像元;如图3中所示,积分信号统一控制三个延迟存储单元的数据推移和ADC的数据转换。当积分信号有效时,ADC开始数据转换,当积分信号失效时,ADC转换完成,数据叠加在累加输入数据上加载到第一级延迟存储单元。第二级延迟存储单元加载第一级延迟存储单元的数据,如此继续,第三级延迟存储单元的数据加载到下一个像元的累加输入端。
该步骤具体包括:每一个像元累加上一个像元的数据,并将累加后的值输出给下一个像元进一步累加。
本发明实施例通过将相邻像元间的数字信号进行两两累加后输出,从而构成TDI的流水线结构,所有像元的数据按照TDI算法要求全部累加在一起,同时不占用大量的数据缓冲区。
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