基于多光谱辐射测量的物体光谱发射率算法研究

发布时间：2017-07-15 17:18

  本文关键词：基于多光谱辐射测量的物体光谱发射率算法研究

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【摘要】：光谱发射率是研究物体红外辐射特性的一个重要参数,能够比较全面的反映物体的红外辐射规律,因此在工业生产、军事国防、航空航天等领域都具有重要的作用。本文主要利用先进的傅里叶变换红外光谱辐射计测量系统,对目标辐射源的光谱辐射亮度进行测量;结合红外传输理论,通过背景、参考黑体、目标源测量数据的比较和分析,研究目标源光谱辐射亮度的建模方法,得到测量波段内完整的亮度谱特性;进而计算光谱发射率。本文研究的主要内容包括:发射率测量方案设计。结合红外理论,采用能量法通过比较目标与同温度同背景参考黑体的辐射亮度计算目标光谱发射率。同时考虑光谱辐射计对环境辐射的响应及设备内部辐射的影响,采用双温校准法对辐射计的响应函数和环境等杂散辐射进行标定,完成对目标亮度实验数据的预处理。基于最小二乘的红外光谱辐射亮度估计及光谱发射率计算。结合红外传输大气窗口等知识,剔除无效的光谱辐射亮度数据,选取大气窗口下影响较小的光谱辐射亮度数据作样本;假定光谱辐射亮度与波长存在高阶多项式关系,利用最小二乘算法对3μm~14μm波段的光谱辐射亮度数据进行建模,根据能量比较法,进而计算光谱发射率。基于RBF网络的红外光谱辐射亮度估计及光谱发射率计算。选用波长作为RBF神经网络的输入,对应辐射亮度作为输出,对光谱辐射亮度进行建模。同上计算3μm~14μm波段目标的光谱发射率。实验结果表明,两种建模方法都能够反映光谱辐射亮度与波长的关系,与理论发射率比较,RBF建模方法的计算精度要优于最小二乘法,提高了光谱发射率的测量精度。
【关键词】：辐射亮度 光谱发射率 最小二乘 RBF网络
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O434.3;TP183
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 主要符号表11-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 发射率的基本概念及定义12-16
• 1.2 红外辐射特性中物体发射率的研究意义16-17
• 1.3 物体发射率的研究历史、现状和趋势17-20
• 1.3.1 物体发射率国内外研究历史和现状17-19
• 1.3.2 物体发射率今后的研究发展趋势19-20
• 1.4 本文内容及章节安排20-22
• 第2章 红外辐射特性理论22-29
• 2.1 红外辐射测量影响因素22-24
• 2.2 红外辐射特性的基本规律24-27
• 2.2.1 基尔霍夫定律24-25
• 2.2.2 普朗克公式定律25-26
• 2.2.3 维恩位移定律26-27
• 2.2.4 斯忒藩-玻尔兹曼定律27
• 2.3 本章小结27-29
• 第3章 发射率测量系统及实验方案设计与实现29-37
• 3.1 光谱发射率测量系统29-33
• 3.1.1 光谱发射率测量原理29-31
• 3.1.2 光谱发射率测量设备31-33
• 3.2 光谱发射率测试实验方案设计33-34
• 3.3 实验数据处理与分析34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 基于最小二乘的光谱发射率建模37-46
• 4.1 最小二乘算法原理37-39
• 4.2 基于最小二乘算法的光谱发射率建模39-40
• 4.3 仿真实例40-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第5章 基于RBF神经网络的光谱发射率建模46-62
• 5.1 RBF神经网络46-52
• 5.1.1 RBF神经网络结构的确定46-49
• 5.1.2 RBF神经网络算法49-52
• 5.2 基于RBF神经网络的光谱发射率建模52-55
• 5.2.1 RBF神经网络的泛化能力52-53
• 5.2.2 光谱发射率的RBF网络模型及其训练53-55
• 5.3 仿真实例及比较55-61
• 5.3.1 仿真实例55-59
• 5.3.2 最小二乘算法和RBF神经网络结果比较59-61
• 5.4 本章小结61-62
• 结论62-64
• 参考文献64-67
• 致谢67-68
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文68

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本文编号：544916