红外辐射亮度的RBF网络建模及其光谱发射率估计

发布时间：2017-10-27 05:17

  本文关键词：红外辐射亮度的RBF网络建模及其光谱发射率估计

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【摘要】：建立一种基于RBF神经网络的目标红外辐射亮度建模方法,进而实现对目标光谱发射率的估计。通过FTIR光谱仪测量目标表面3~14μm波段的红外辐射特性,亮度光谱会受到二氧化碳、水蒸气等的吸收及大气辐射的干扰。文中首先结合红外传输理论选择有效学习样本;然后基于RBF网络对样本进行充分学习,建立目标红外辐射亮度模型;利用所建模型估计大气吸收和杂散干扰波段的亮度,最终计算出较完整的目标光谱发射率。黑体测试结果与理论发射率比较,最大相对误差为1.5%。测温验证的结果也表明文中所建的RBF神经网络可以有效地对目标光谱发射率进行估计。
【作者单位】： 沈阳航空航天大学自动化学院;
【关键词】： 光谱发射率 辐射亮度 RBF网络
【基金】：辽宁省自然科学基金联合封闭基金项目(2015020069) 中航创新基金项目(cxy2012SH18) 沈阳市科技创新团队项目(src201204)
【分类号】：TN219
【正文快照】： 0引言发射率是物体红外辐射特性的基本参数之一,是相同温度下物体辐射出度与标准黑体辐射出度的比值。光谱发射率能够更具体地表征物体表面热辐射随波长变化的光谱特性,是红外侦察和隐身、红外制导、红外测温等的关键参数,在航天航空、军事国防和工农业生产中都具有重要的作用

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本文编号：1102075