介绍了一种新型大视场、高灵敏度的复眼位标器，用于探测低空飞行目标并快速获取目标物体的运动参数。叙述了复眼模型的结构和制作方法，并利用Zemax对子眼成像通道光线追迹考察其成像特性。介绍了复眼标定与探测方法。采用基于LM算法的神经网络训练，建立各个通道精确的物像对应关系。为了检验神经网络标定算法的效果，采用传统的基于二次多项式拟合的算法进行校正对比。仿真结果表明，神经网络算法可以提供更好的精度，从像点可以准确地预测主光线的方向角（10^-3～10^-4rad），而且具有易于集成，方便快捷的特点。此外，进行了目标定位检测的仿真实验，计算了若干目标点的坐标，结果表明各个坐标相对误差均在3％以内，对于牺牲空间横向分辨率来提升视场角的复眼光学系统，该结果符合目标探测的要求。

提出了一种球面复眼成像系统的结构设计方案。基于电场操控液滴透镜面形可实现变焦的技术，在球壳基底上制作非球面液滴透镜并用电场改变其焦距以满足不同视场角的成像要求．通过折转透镜将不同视场角的入射光聚焦在平面CCD的不同位置。从而在获得大视场的同时改善了边缘光线的成像质量。讨论了非球面液滴透镜的制备过程．设计了球面复眼透镜系统的结构，并利用ZEMAX软件进行光学建模，分析了单个通道的成像性质以及各个通道在成像平面上的位置关系。结果表明：该结构在±45°视场角内对边缘光线的成像质量有明显的改善作用。在大视场成像的同时保持了低像差．可以满足运动目标检测的应用要求。