一种红外目标模拟器的大气传输校准方法研究

红外辐射在大气中传输会在大气分子、气溶胶粒子的吸收和散射以及大气自身辐射的影响下发生变化,导致红外辐射测量精度的降低。为消除大气在红外目标模拟器校准中的影响,在基于恒定标准源的宽动态红外辐射测量方法的基础上,提出了一种红外目标模拟器的大气传输校准方法。在水平均匀大气近距离的红外目标模拟器校准中,利用卷积神经网络的数据分析能力建立了不同波段、不同温度、不同距离下的大气透过率和大气程辐射的动态模型,将探测器输出电压作为基于编码器-解码器结构的卷积神经网络的输入,按照训练流程对网络进行训练,在实验环境下预测了大气传输对红外辐射的影响。所建模型能够反映大气透过率和大气程辐射的动态变化规律,并通过红外辐射反演对提出的方法进行了验证。实验结果表明：基于编码器-解码器结构的卷积神经网络算法能够较好地预测大气透过率和大气程辐射,在三个波段下的平均误差为3.078 3%、3.818 6%、5.345 2%,低于传统方法,降低了大气透过率和大气程辐射的影响,从而减小了红外辐射的测量误差,提高了校准精度。     

简述民航空中交通管制区域重组

随着时代的不断进步,我国民航事业的发展对于普通群众的生活来说承担着一个越来越重要的角色.我国始终坚持为人民服务的宗旨,保护人民群众的生命安全是最重要的.因此,建立一个完整的空中交通管理系统是当前刻不容缓的事情.空中交通管理系统有序地进行有利于民航事业的发展和国土防空的安全.本文主要是对民航空中交通管制区域重组的情况进行详细地分析和探讨.     

红外目标模拟器校准装置构建和校准技术研究

在对传统红外目标模拟器校准装置分析的基础上,结合辐射照度校准理论、方法和误差来源三方面,构建了红外目标模拟器校准装置,开展了辐照度测量系统内部杂散辐射建模仿真和抑制的研究、红外大气传输修正方法的研究和测试结果数据拟合算法的研究,分别提出了基于复合蒙特卡洛法的内部杂散辐射数学模型、基于编码器-解码器结构的卷积神经网络红外辐射大气传输校准算法和基于粒子群优化的极限学习机算法,并在实验室条件下进行了辐照度计量校准实验。分别验证了在追迹光线数相等的情况下复合蒙特卡洛法的精度更高,复合蒙特卡洛法标准偏差为6.1940×10-8,平均误差为0.19293,且仿真结果体现了红外辐射计各部分杂散辐射对探测器入瞳面接收到的杂散辐射造成的影响;基于编码器-解码器结构的卷积神经网络算法能够较好的预测大气透过率和大气程辐射,在三个波段下的平均误差为3.0783%,3.8186%,5.3452%,低于传统方法,降低了大气透过率和大气程辐射的影响;通过与GA-ELM模型、ELM模型进行对,验证了与传统数据拟合方法相比,基于PSO-ELM的方法在1μm~3μm、3μm~5μm、8μm~14μm三个波段下的拟合精度都有所提高,决定系数分别为0.9925、0.9913、0.9814,平均相对误差分别为0.1242%、0.7157%、0.7471%有效提高了红外辐射测量准确度。     

个体化医学营养治疗改善糖尿病肾病患者营养状况的研究

目的:探讨个体化医学营养治疗对改善糖尿病肾病患者营养状况、肾功能损害及炎症反应的影响.方法:选取2019年1月-2021年2月期间来东南大学附属中大医院就诊的糖尿病肾病患者共101例作为研究对象,根据研究方案采用随机数字表法分成对照组(50例)和观察组(51例).对照组采用传统医学营养治疗的方法,观察组采用个体化医学营...     

基于PSO-ELM算法的红外目标模拟器校准数据拟合方法研究

提高红外目标模拟器校准数据的拟合精度,对于红外目标的辐射照度等辐射特性的测量有着重要意义;针对校准数据具有很强的非线性,传统的拟合算法精度不高的问题,引入一种基于粒子群算法优化的极限学习机算法（PSO-ELM）,以标准黑体辐射温度作为输入因子,以MCT探测器实际测量出的辐射照度作为输出因子,建立PSO-ELM模型,利用粒子群算法（PSO）对连接隐藏神经元和输入层的权值和隐藏神经元阈值进行优化,拟合出输入参数和输出参数之间的非线性关系;这两个参数的优化提高了极限学习机算法（ELM）的性能,该方法的主要优点是具有较强的容错性、较好的对复杂非线性数据处理性能和ELM算法参数设置上的优化机制;通过与GA-ELM模型、ELM模型进行对,验证了与传统数据拟合方法相比,基于PSO-ELM的方法拟合精度有了很大提高,为红外目标模拟器校准数据拟合提供了新的方法。