紅外目標模擬器校準裝置構(gòu)建和校準技術(shù)研究

陳振林，張馨怡，艾 華

(1.海軍航空大學(xué)，山東 煙臺 264001; 2.海軍研究院，北京 100071)

0 引言

紅外目標模擬器是紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈的重要檢測設(shè)備，通過產(chǎn)生準直光束模擬不同的紅外目標，在實驗室環(huán)境下對導(dǎo)彈紅外導(dǎo)引頭的跟蹤特性、捕獲概率等性能指標進行測試。輻射照度是紅外目標模擬器的主要參數(shù)，紅外目標模擬器輻照度的準確度和穩(wěn)定性直接影響著導(dǎo)彈紅外導(dǎo)引頭性能測試效果，因此需要定期對其進行計量校準。

輻照度的測量一般難以達到很高的準確度，為了使紅外目標模擬器性能達到要求，很多國家投入力量開展了紅外目標模擬器的校準研究工作。如John L.Grangaard[1]采用12-550紅外輻射計進行測量校準，但在3～5 μm光譜區(qū)間誤差很大；美國軍方[2-5]研制了基于導(dǎo)軌和移動平臺的紅外目標模擬器校準設(shè)備；Robert P.Madding[6-7]等人用SR-5000紅外光譜輻射計和傅里葉光譜輻射計進行校準；蘇州大學(xué)現(xiàn)代光學(xué)技術(shù)研究所和西安應(yīng)用光學(xué)研究所[8-13]研制了基于精密轉(zhuǎn)臺的校準設(shè)備，但無法對大型紅外目標模擬器進行校準；李旭東[14]針對小型紅外目標模擬器采用紅外傅里葉變換式光譜輻射計進行校準。

本文先構(gòu)建了基于實驗室環(huán)境下的紅外目標模擬器校準裝置，可采用直接測量法或比較測量法對紅外目標模擬器輻照度進行計量校準，然后從紅外系統(tǒng)內(nèi)部雜散輻射、紅外輻射在大氣中傳輸和測量數(shù)據(jù)處理方法三方面開展研究，最后利用紅外目標模擬器校準裝置進行了紅外輻射的測量校準，驗證了提出方法的有效性。

1 校準裝置構(gòu)建

1.1 系統(tǒng)工作原理

目前常用的校準方法為比較測量法和直接測量法。比較測量法是在同溫度、同波段條件下與標準黑體相比較進行測試，具有準確度高的特點；直接測量法是事先存儲了標準數(shù)據(jù)庫，將紅外輻照度測量系統(tǒng)直接對準紅外目標源進行測試，具有測試簡單快捷等特點。根據(jù)紅外目標模擬器的特點，以盡量減小入射輻照度的光能損失和雜散輻射的影響，并使其在性能和尺寸上能夠滿足電路部分設(shè)計需要為原則，既可以通過轉(zhuǎn)臺將準直輻射和被測目標輻射送入輻照度測量系統(tǒng)實現(xiàn)對比測量，也可以單獨利用輻照度測量系統(tǒng)進行量值傳遞。

1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

紅外目標模擬器校準裝置主要由紅外標準準直輻射源、輻照度測量系統(tǒng)、精密轉(zhuǎn)臺、電路系統(tǒng)、測控計算機等部分組成，如圖1所示，用于紅外目標的輻照度等輻射特性的準確測量。

圖1 紅外目標模擬器校準系統(tǒng)組成框圖

其中，紅外輻照度測量系統(tǒng)通過轉(zhuǎn)臺平面反射鏡分別接收紅外標準準直輻射源和被測目標的輻射，實現(xiàn)對輻照度的測量。轉(zhuǎn)臺平面反射鏡由計算機控制的步進電機驅(qū)動，可以交替將紅外標準準直輻射源和被測目標的輻射折向紅外輻照度測量系統(tǒng)。反射式紅外準直光學(xué)系統(tǒng)結(jié)合腔式黑體，提供已知的紅外標準準直輻射，作為校準參考。測控計算機的作用一是對整個系統(tǒng)進行控制，包括腔式黑體的溫度設(shè)置、轉(zhuǎn)臺平面反射鏡的角度設(shè)置、輻照度測量系統(tǒng)內(nèi)部濾光片波段設(shè)置等；二是數(shù)據(jù)采集存儲系統(tǒng)傳入的數(shù)據(jù)的處理工作。

1.2.1 紅外標準準直輻射源

紅外標準準直輻射源主要是由黑體輻射源、能量衰減器、光闌、測控計算機、紅外準直光學(xué)系統(tǒng)等組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 紅外準直輻射源系統(tǒng)組成

紅外標準準直輻射源的作用是產(chǎn)生一個能量可變的平行均勻輻射。黑體輻射源采用的是腔式黑體，為調(diào)節(jié)輻射能量大小，所以在黑體輻射源出射口處放置一個偏振片組合式能量衰減器。紅外準直光學(xué)系統(tǒng)采用反射式結(jié)構(gòu)，不產(chǎn)生色差，適于多光譜測量，并采用離軸拋物鏡對光路進行優(yōu)化，解決反射式系統(tǒng)中可能面臨的中心擋光的問題。

1.2.2 輻照度測量系統(tǒng)

輻照度測量系統(tǒng)主要是由三部分組成，分別是紅外光學(xué)系統(tǒng)、紅外探測器和測量電路，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。輻照度測量系統(tǒng)的作用主要是接收標準準直輻射源和被測目標的輻射從而實現(xiàn)輻照度的測量工作。

圖3 輻照度測量系統(tǒng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

紅外光學(xué)系統(tǒng)進一步改善輻射分布，提高系統(tǒng)信噪比，紅外探測器將接收到的輻照度轉(zhuǎn)化為電壓并輸出，從而完成對紅外輻射的測量。輻照度測量系統(tǒng)的光學(xué)系統(tǒng)采用的工作方式是被動式測量，利用被測目標自身的紅外輻射特性和周圍環(huán)境之間的差異，測量目標的輻射能量并確定其特性[15-17]。紅外探測器采用了J15D14型號的液氮制冷型MCT探測器，是輻照度測量系統(tǒng)的核心元件，探測器可以接收紅外輻射，并通過光電轉(zhuǎn)換、電信號處理等方式將接收到的輻射能轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?，從而實現(xiàn)對輻照度的檢測，其性能參數(shù)很大程度上決定了測量準確度。

2 校準技術(shù)研究

2.1 內(nèi)部雜散輻射影響研究

雜散輻射是指到達光學(xué)系統(tǒng)接收面的非目標輻射能量。對紅外光學(xué)系統(tǒng)性能具有較大影響，雜散輻射分析研究是針對所有到達探測器的干擾源。雜散輻射會增加探測器的輸出噪聲，降低系統(tǒng)調(diào)制函數(shù)和信噪比，直接影響紅外輻射測量準確度，嚴重時可能比被被測目標發(fā)出的輻射大幾個數(shù)量級。因此，必須抑制雜散輻射。紅外光學(xué)系統(tǒng)的雜散輻射有兩個來源：(1)外部雜散輻射，即來自系統(tǒng)外的輻射源所發(fā)出的輻射；(2)內(nèi)部雜散輻射，即探測系統(tǒng)內(nèi)部自身結(jié)構(gòu)直接或通過散射到達探測器接收面的熱輻射。

紅外光學(xué)系統(tǒng)內(nèi)部不可能時刻處于絕對零度以下，系統(tǒng)自身結(jié)構(gòu)會向外發(fā)出熱輻射，這些熱輻射即為內(nèi)部雜散輻射，系統(tǒng)所有元件皆可看作是內(nèi)部雜散輻射的輻射源。

2.1.1 系統(tǒng)建模

輻照度測量系統(tǒng)本身由不透光材料制成的遮光罩覆蓋，阻擋了大部分環(huán)境光所造成的外部雜散輻射，認為探測器接收到的雜散輻射僅來自遮光罩入瞳處及輻射計內(nèi)部光學(xué)元件和機械結(jié)構(gòu)的熱輻射。入射輻射通過傳輸?shù)奖惶綔y器接收這個過程中要通過多個光學(xué)元件，來自光學(xué)元件的雜散輻射亦可通過光路直接到達探測器靶面。輻照度測量系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，每個光學(xué)元件和機械構(gòu)件不僅會發(fā)出雜散輻射，當其他雜散輻射到達表面時，也會進行傳遞，形成二次雜散輻射源。簡化的輻照度測量系統(tǒng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示，探測器及其他元器件在遮光罩內(nèi)部。

2.1.2 復(fù)合蒙特卡洛法

對于內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的光學(xué)系統(tǒng)，雜散輻射分析需要追蹤大量的傳輸路徑，由于輻照度測量系統(tǒng)內(nèi)部雜散輻射主要來源為：遮光罩入瞳處、輻射計內(nèi)部光學(xué)元件和機械結(jié)構(gòu)的熱輻射，且光機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，涉及到多個雜散源。雜散源之間的性質(zhì)差異較大，只采用一種蒙特卡洛法的處理結(jié)果并不理想。針對不同類型雜散源采取不同的蒙特卡洛法，對于遮光罩入瞳處，位置固定，面積較大，且來自此處的雜散輻射較為嚴重，采用正向蒙特卡洛法；對于內(nèi)部光學(xué)元件和機械結(jié)構(gòu)，相對位置關(guān)系復(fù)雜，形狀差異大，但探測器入瞳處作為統(tǒng)計面位置固定，使用反向蒙特卡洛法。

模擬輻射能量傳遞時，分離概率模擬和迭代的過程，認為輻射能束不攜帶能量[18-19]。首先通過概率模擬輻射傳輸路徑，得到單元之間的輻射傳遞因子，然后將輻射傳遞因子代入能量方程中，最終得到單元之間的輻射通量。

設(shè)發(fā)出雜散輻射的微元為i，探測器接收面的面元為j，則微元i到入瞳處面元j的輻射能流密度為:

qij=4κi·σT4·Vi·RDij·Fb(λ2-λ1)/Sj

(1)

qij=εi·σT4·Si·RDij·Fb(λ2-λ1)/Sj=

εj·σT4·RDji·Fb(λ2-λ1)

(2)

其中:σ為黑體輻射常數(shù)，εi、εj分別為微元i和面源j的發(fā)射率，F(xiàn)b(λ2-λ1)為波段λ1-λ2的黑體相對波段輻射力，RDij、RDji為單元間輻射傳遞因子，分別通過正向蒙特卡洛法和反向蒙特卡洛法得到。

2.1.3 仿真實驗與結(jié)果分析

為了驗證本文方法的有效性，分別使用兩種方法對紅外輻射計內(nèi)部雜散輻射進行分析。一種方法是采用正向蒙特卡洛法進行直接模擬，即通過直接追蹤來對每個微元發(fā)出紅外輻射通過折射、反射最后在探測器入瞳處平面上被吸收這個過程；另一種是基于本文中提出的復(fù)合蒙特卡洛法模擬，首先，根據(jù)輻射來源不同分別建模，并采用不同蒙特卡洛法進行追蹤輻射的傳輸路徑。本文采用LightTools軟件對目標發(fā)出輻射波段為1～3 μm時的紅外輻射計內(nèi)部雜散輻射進行仿真，采用的散射模型為朗伯輻射體。

如圖4(a)和(b)分別為直接模擬和采用本文方法的仿真結(jié)果。表1給出了兩種方法的標準偏差和平均偏差。由仿真結(jié)果可知，復(fù)合蒙特卡洛法與直接仿真的追跡光線數(shù)和運行時間基本相同，但精度有所提高。

圖4 不同方法仿真結(jié)果

采用本文方法分別對輻射計內(nèi)部光機元件的熱輻射和遮光罩入瞳處發(fā)出的雜散輻射進行光線追跡后，仿真結(jié)果如圖5(a)和(b)所示，探測器接收面接收的光線數(shù)和平均輻照度如表2所示。

表1 兩種方法的精度對比

圖5 不同位置仿真結(jié)果

表2 復(fù)合蒙特卡羅法內(nèi)部雜散輻射仿真結(jié)果

根據(jù)對遮光罩入瞳處和輻射計內(nèi)部光機元件的分析，可以得到系統(tǒng)內(nèi)雜散源對入瞳面的雜散輻射分布規(guī)律，如圖5(a)和(b)所示，遮光罩入瞳處的雜散輻射對探測器接收面入瞳處貢獻較大。造成這種現(xiàn)象的原因可能是，由于遮光罩入瞳處的位置較為特殊成為嚴重的一次雜散輻射源，且遮光罩整體面積較大，易傳遞雜散輻射成為二次雜散源。

2.2 大氣傳輸影響研究

紅外輻射計直接測量目標輻射過程如圖6所示[20]。這個過程主要依靠探測器，但進行直接測量時，受環(huán)境等因素的影響，紅外系統(tǒng)接收到的能量與目標發(fā)出的輻射能量并不完全一致，實際包括3個部分，分別是經(jīng)過大氣衰減后的目標輻射、目標對周圍環(huán)境的反射輻射、以及探測器和被測目標之間的大氣自身輻射[21-22]。對輻射大氣傳輸影響較大的參數(shù)包括水蒸氣含量、二氧化碳含量、臭氧含量、氣溶膠濃度、相對高度、方位夾角、能見度。由于目標模擬器校準工作通常在實驗室環(huán)境下進行，且紅外輻射計入瞳處與被測目標方位夾角近似為0°，所以認為紅外輻射在測量過程中是水平均勻傳輸?shù)?。采用基于恒定標準源的寬動態(tài)紅外輻射測量方法，既不需要預(yù)先設(shè)置大氣模式也不需要提前建立大氣輻射傳輸模型，很大程度上簡化了大氣修正的過程。除此之外，當紅外輻射計和被測目標距離很近時，可以認為大氣透過率為1，但隨著二者距離變遠，大氣參數(shù)的影響也就越大，大氣透過率越小。

圖6 輻照度測量系統(tǒng)直接測量法測量目標輻射

采用紅外輻射計進行直接校準時，探測器將接收到的輻照度轉(zhuǎn)化為電壓信號，在一定的輻射范圍內(nèi)，探測器的輸入輸出特性可以近似為線性的。進而可以得到目標發(fā)出的輻照度:

(3)

2.2.1 編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN算法

編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN算法的網(wǎng)絡(luò)模型如圖7所示，CNN的架構(gòu)分為3個主要模塊，包括卷積編碼器、embedding層和卷積解碼器。網(wǎng)絡(luò)由3層編碼器和4層解碼器組成。輸入的特征向量為探測器輸出電壓V，(c,T,λ)為描述V的特征參數(shù)，其中，c是限定維度的常量，這里取1，T和λ分別代表紅外輻射的溫度和波段。測試距離d是直接輸入隱藏層中的全連接層中。

圖7 編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

為了提高模型的訓(xùn)練效率，減少輸入的空間維度，同時降低對樣本訓(xùn)練集大小和計算資源的需求，對編碼器進行改進，不采用傳統(tǒng)卷積法中的最大值池化，而是采用步進卷積，將輸入壓縮成一個潛在空間的向量。

在保證模型準確度的前提下，降低模型復(fù)雜度，利用編碼器將輸入的電壓值降維成一個一維向量。然而，為了納入輻照度測量系統(tǒng)和被測目標的位置關(guān)系，增加了一個獨立的embedding層，在其中處理測試距離。編碼器和獨立的embedding層輸出一個向量，將這個向量作為潛在空間處理的輸入。潛在空間包含兩個embedding層，每層包含64個神經(jīng)元，在每一個embedding層之后都要進行LeakyReLU運算。

圖9 不同距離下的大氣透過率和大氣程輻射

理論上，潛在空間需要將混合代表向量計算為需要的大氣透過率和大氣程輻射，所以需要解碼器將大氣透過率和大氣程輻射擴展為可讀維度作為輸入，所以采用轉(zhuǎn)置卷積層進行上采樣，對向量升高維度，4個轉(zhuǎn)置卷積層的參數(shù)如表1所列，在轉(zhuǎn)置卷積層后放置一個批量歸一化層和LeakyReLU的組合，防止梯度爆炸。將編碼器最后一層的LeakyReLU修改為ReLU，用于消除輸出結(jié)果中的負參數(shù)。

建立編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN算法模型，實驗過程中3個波段下的測試數(shù)據(jù)經(jīng)歸一化后分批輸入編碼器進行學(xué)習訓(xùn)練，批尺寸大小設(shè)為8，測試距離在embedding層直接輸入，當前距離下的大氣透過率和對應(yīng)的大氣程輻射作為解碼器輸出，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習訓(xùn)練，得到測試距離和大氣透過率、大氣程輻射的模型，給出兩者的對應(yīng)關(guān)系。

測試數(shù)據(jù)包含3個波段的測試數(shù)據(jù)，且涉及到的溫度點較多，我們觀察到，隨著溫度升高，探測器輸出電壓也隨之增大，數(shù)據(jù)分布跨度大，量綱不統(tǒng)一，直接放入網(wǎng)絡(luò)中進行擬合的話，模型精度會有所降低。對于這種情況有兩種處理方式，一是增加卷積層數(shù)量，數(shù)量越多準確率越高，但這種方法無疑會增加計算負擔，使其更難訓(xùn)練；另一種方法是對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，降低輸入特征之間的差異，消除量綱對模型的影響，減少運算量提高性能。為此，對實驗數(shù)據(jù)進行min-max歸一化處理，對原始數(shù)據(jù)線性變換，將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]范圍內(nèi)。

本文提出的基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN算法的大氣修正訓(xùn)練過程如圖8所示。在訓(xùn)練階段利用Adam優(yōu)化器進行網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化，學(xué)習率設(shè)為0.001。

圖8 編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN模型訓(xùn)練流程圖

2.2.2 仿真實驗與結(jié)果分析

為了驗證分析結(jié)果和提出的校準算法，用實驗室構(gòu)建的輻照度測量系統(tǒng)和標準黑體輻射源進行了輻射測量校準實驗，在測試距離范圍0.5～3 m，間隔0.5 m，得到多組探測器輸出電壓值，使用圖7中所構(gòu)建的結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。訓(xùn)練后各距離的大氣透過率和大氣程輻射的網(wǎng)絡(luò)輸出值如圖9所示。

圖10 不同方法輻射反演結(jié)果對比

為了驗證編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN的大氣修正算法提高紅外輻射測量準確度，進行輻射反演，設(shè)置黑體溫度為500 ℃，此時的輻照度理論值和利用MODTRAN4.0、線性修正方法、非線性修正方法及編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN算法得到的大氣透過率和大氣程輻射進行輻射反演的結(jié)果如圖10所示，對應(yīng)的紅外輻射測量誤差如圖11所示，具體數(shù)值如表3所示。

圖11 不同方法的輻射反演結(jié)果誤差

表3 測量誤差

從誤差曲線可以看出，編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN算法的誤差明顯小于其他方法，且誤差相對穩(wěn)定，考慮到誤差大小可能主要是由算法引起的。當測試距離較小時，MODTRAN4.0的誤差較大，且MODTRAN4.0的對于距離的分辨率為1 m，不適合實驗室環(huán)境下的近距離測量。線性修正方法計算結(jié)果趨勢相同，這種方法認為實驗環(huán)境為大氣分布均勻，僅進行了線性校正；而非線性修正方法需要利用MODTRAN4.0模擬數(shù)據(jù)和實測值進行擬合，在近距離測量時無法獲得大量MODTRAN4.0數(shù)據(jù)，樣本量小，導(dǎo)致擬合精度較差。

2.3 測量數(shù)據(jù)擬合算法研究

紅外目標模擬器輻照度的量值傳遞是通過對紅外目標模擬器輻照度測量值和標準準直輻射源的標定值擬合實現(xiàn)的[23]。測量數(shù)據(jù)的非線性是影響量值傳遞可靠性的主要因素。極限學(xué)習機(extreme learning machine, ELM)具有較高準確度和較好的泛化能力，但由于該算法參數(shù)設(shè)置往往是通過個人經(jīng)驗和簡單調(diào)整，難以得到最優(yōu)擬合精度，所以文中采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)對ELM參數(shù)進行優(yōu)化。

2.3.1 基于粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習機算法

基于PSO-ELM的紅外目標模擬器校準數(shù)據(jù)擬合流程圖，如圖12所示。

圖12 PSO-ELM數(shù)據(jù)處理流程

測試數(shù)據(jù)擬合過程可詳細描述如下。

1)將實驗所得數(shù)據(jù)隨機劃分訓(xùn)練集和測試集，并對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化預(yù)處理；

2)設(shè)置PSO相關(guān)參數(shù)，并對粒子速度和位置進行初始化，多個粒子同時移動，共享并調(diào)整位置；

3)通過式(4)計算訓(xùn)練集的適應(yīng)度函數(shù)值，尋找局部最優(yōu)解pibest和全局最優(yōu)解gbest；

(4)

4)將PSO算法的終止條件設(shè)為全局最優(yōu)解滿足要求或達到設(shè)置迭代次數(shù)。若達到終止條件，則可得到最優(yōu)ELM初始參數(shù)；若未達到終止條件，則重復(fù)步驟(3)，更新pibest、gbest；

5)將最優(yōu)ELM初始參數(shù)帶入模型進行訓(xùn)練，計算隱含層輸出矩陣H；

6)利用廣義逆矩陣H+計算隱含神經(jīng)元到輸出層的權(quán)值向量β；

7)更新權(quán)值和閾值；

8)將ELM算法的終止條件設(shè)置為判斷當前隱藏節(jié)點數(shù)與搜索限制的隱藏節(jié)點數(shù)的大小關(guān)系，若當前隱藏節(jié)點數(shù)較小，則繼續(xù)訓(xùn)練，重復(fù)步驟(5)、步驟(6)、步驟(7)；若當前隱藏節(jié)點數(shù)較大，則得到最優(yōu)模型，并輸出當前擬合結(jié)果。

2.3.2 仿真實驗與結(jié)果分析

為了驗證PSO-ELM算法在紅外目標模擬器校準數(shù)據(jù)擬合方面具有較高應(yīng)用價值，以決定系數(shù)R2、平均相對誤差MRE作為評價指標。評價公式如式(5)、式(6)所示。

(5)

(6)

將實驗所得96組數(shù)據(jù)隨機劃分51組訓(xùn)練集和45組測試集，并對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化預(yù)處理，分別使用ELM、GA-ELM和PSO-ELM進行擬合。

PSO算法設(shè)置粒子群規(guī)模20，最大迭代次數(shù)100，速度范圍為[-1,1]，學(xué)習因子設(shè)置1～3 μm、3 μm～5 μm時c1=c2=2，8～14 μm時c1=2.5、c2=2，為通過多次測試確定。

GA算法參數(shù)設(shè)置個體數(shù)目為20，最大遺產(chǎn)代數(shù)為100，變量的二進制位數(shù)為10，代溝為0.95，交叉概率為0.7，變異概率為0.01。

采用使用ELM、GA-ELM和PSO-ELM進行對比實驗，并比較擬合結(jié)果，如圖13、圖14、圖15所示。

圖13 1～3 μm數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

圖14 3～5 μm數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

圖15 8～14 μm 數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

擬合誤差分布如圖16、圖17、圖18所示，相關(guān)的評價指標計算結(jié)果如表3所示。

圖16 1～3 μm數(shù)據(jù)擬合誤差

圖17 3～5 μm數(shù)據(jù)擬合誤差

圖18 8～14 μm數(shù)據(jù)擬合誤差

表3 評價指標計算結(jié)果

經(jīng)過GA算法和PSO算法優(yōu)化后的ELM的擬合效果明顯優(yōu)于單一的ELM算法，證明了優(yōu)化ELM算法的初始參數(shù)可以有效提高擬合精度。但PSO算法優(yōu)化的性能明顯優(yōu)于GA算法，GA-ELM進行擬合時數(shù)據(jù)出現(xiàn)振蕩，可能導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因是算法原理的差異。

如表3所示，ELM在3個波段的擬合精度都較低，由于隨機產(chǎn)生初始參數(shù)，容易出現(xiàn)欠擬合現(xiàn)象；GA-ELM在中短波紅外表現(xiàn)較好，但在長波紅外范圍內(nèi)性能下降較為明顯，且模型較為復(fù)雜，在樣本數(shù)較少時會發(fā)生過擬合現(xiàn)象；PSO-ELM算法魯棒性好，在3個波段都可以較為準確地擬合紅外目標模擬器校準數(shù)據(jù)，在1～3 μm、3～5 μm、8～14 μm三個波段，決定系數(shù)分別為0.992 5、0.991 3、0.981 4，平均相對誤差分別為0.124 2%、0.715 7%、0.747 4%。

通過以上對比，證明了PSO-ELM算法數(shù)據(jù)擬合準確率高于另外兩種算法，對紅外目標模擬器測量數(shù)據(jù)非線性處理具有很好的效果。

3 結(jié)束語

本文構(gòu)建了紅外目標模擬器校準裝置的硬件平臺，可采用直接測量法或比較測量法對紅外目標模擬器輻照度進行計量校準；針對校準誤差的主要來源，本文完成的主要工作和結(jié)論如下：

1)針對校準裝置內(nèi)部雜散輻射影響測量準確度的問題，提出了一種基于復(fù)合蒙特卡洛法的建模仿真方法。結(jié)合發(fā)射點位置，建立內(nèi)部雜散輻射等效數(shù)學(xué)模型。該等效模型將紅外雜散輻射分析分為兩個步驟：首先對雜散輻射來源進行分類，分別建立模型表征紅外發(fā)射特性，然后跟蹤紅外雜散輻射在等效模型和光學(xué)系統(tǒng)之間的傳播。實驗結(jié)果表明，在追跡光線數(shù)相同的情況下，采用復(fù)合蒙特卡洛法提高了整個雜散輻射分析的準確度。此外，在接收面入瞳處上記錄紅外雜散輻射輻照度，有助于紅外雜散輻射的分析研究和設(shè)計有效的紅外雜散輻射抑制方案。

2)針對采用直接測量法大氣傳輸影響的問題，提出了一種基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN大氣傳輸修正算法。在恒定標準源的寬動態(tài)紅外輻射測量方法的基礎(chǔ)上，利用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的CNN算法得到大氣透過率、大氣程輻射與波段、測試距離之間的關(guān)系，針對不同波段、不同測試距離進行大氣修正。與傳統(tǒng)方法相比，不需要使用MODTRAN軟件計算大氣透過率、大氣程輻射和測量實驗環(huán)境的大氣參數(shù)，改進了近距離測量條件下MODTRAN軟件距離分辨率低、準確度不高的問題，提高了紅外輻射測量準確度。

3)針對紅外目標模擬器計量校準測量數(shù)據(jù)的非線性特點，提出了一種PSO優(yōu)化ELM模型隨機參數(shù)的算法，解決了ELM模型隨機參數(shù)影響擬合精度的問題。利用PSO-ELM模型擬合出標準黑體輻射源溫度與探測器測量的輻射照度之間的非線性關(guān)系，并通過仿真實驗進行了驗證。實驗結(jié)果表明PSO-ELM算法對紅外目標模擬器測量數(shù)據(jù)非線性處理具有很好的效果。