红外辐射亮度的RBF网络建模及其光谱发射率估计

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。

关键词：光谱发射率、辐射亮度、RBF网络

所属期刊栏目：45

分类号：TN219(光电子技术、激光技术)

资助基金：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

在线出版日期：2016-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：17-22