各向异性介质辐射特性参数联合反演

发布时间：2018-05-02 01:39

  本文选题：各向异性介质 + 辐射特性参数　； 参考：《光散射学报》2017年03期

【摘要】：本文基于BP神经网络方法结合蒙特卡洛和BEER定律辐射传输模拟方法建立了联合反演各向异性散射介质的辐射特性参数模型。首先采用半球透射率结合半球反射率反演模型反演了各向同性介质的吸收系数和散射系数,在此基础上增加准直透射率,建立了联合反演各向异性介质的吸收系数、散射系数和散射不对称因子三参数联合反演模型。反演结果表明该模型能准确反演出介质辐射特性参数,具有实用意义。此外,为了检验测量误差对模型的反演准确性的影响,分别在不同程度测量误差情况下进行反演,结果显示测量误差对散射不对称因子反演值影响较大。
[Abstract]:Based on BP neural network method and Monte Carlo and BEER's law radiative transfer simulation method, the radiation characteristic parameter model of anisotropic scattering medium is established. First, the absorption and scattering coefficients of isotropic medium are inversed by using hemispherical transmissivity and hemispherical reflectance inversion model, and the collimating transmittance is increased, and the absorption coefficient of anisotropic medium is established. The three parameter joint inversion model of scattering coefficient and scattering asymmetry factor. The inversion results show that the model can accurately predict the radiation characteristic parameters of the medium, which is of practical significance. In addition, in order to test the effect of measurement error on the inversion accuracy of the model, the inversion is carried out with different degree of measurement error. The results show that the measurement error has a great influence on the inversion value of scattering asymmetry factor.
【作者单位】： 南京理工大学能源与动力工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51476078)
【分类号】：O432

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本文编号：1831866