Infrared Characteristics of Ground Targets and Background Observed from Near Space
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摘要: 红外辐射特性是红外探测系统进行目标识别的主要依据。基于辐射传输原理，面向临近空间对地探测目标与背景的红外特性进行研究。利用全球大气廓线反映全球大气状况先验知识，设计了一套临近空间对地探测红外特性研究的辐射传输仿真方案。利用MODTRAN模型进行仿真，量化临近空间对地探测目标与背景的红外特性差异，分析传感器最优透过率波段以及红外辐射特性的影响因素。结果表明，大气透过率以及目标与背景的红外辐射差异随着临近空间传感器高度的增加而减小，且与大气状况密切相关；得出了传感器在3~14 μm范围内的最优透过率波段；季节、大气能见度与传感器观测角度对目标与背景的亮温差异造成的影响不可忽略。Abstract: Infrared radiation characteristics are the basis for target recognition in infrared detection systems. Based on the principle of radiation transmission, the infrared characteristics of the target and background in near space were studied. Using the global atmospheric profile to reflect the prior knowledge of the global atmospheric conditions, a set of radiation transmission simulation schemes were designed to study the infrared characteristics of ground targets detected from near space. The MODTRAN model was used for the simulations. The difference between the ground target and background detected in near space was quantified, and we analyzed the optimal transmission band of the sensor as well as the influencing factors of infrared radiation characteristics. The results show that the atmospheric transmittance and infrared radiation difference between the target and background decrease with an increase in the height of sensor and are closely related to the atmospheric conditions. The optimal transmission of the sensor in the range of 3-14μm was obtained; however, the influence of the season, atmospheric visibility, and sensor view zenith angle on the brightness temperature difference between the target and the background cannot be ignored.
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0. 引言
对于航天产品，无论是卫星平台还是有效载荷，都需要进行充分而适度的环境模拟试验，以达到发现隐患、优化设计，提高在轨可靠性的目的。在热控分系统中，包含一项极为重要、且贯穿整个研制阶段的环境模拟试验，热平衡试验。通过该试验，达到验证热设计的正确性和合理性、修正热分析数学模型的目的。在热平衡试验中，能否准确地模拟外热流直接决定试验的成败，是影响试验结果的关键热边界条件。对于近地轨道航天器，空间外热流主要由太阳直射、地球反照和地球红外3部分辐射能量组成[1]。
在热平衡试验中，模拟外热流的方式主要包括太阳模拟器、表面粘贴电阻加热片、红外加热笼、红外灯阵等。其中，太阳模拟器主要模拟与太阳光相接近的光谱分布、辐照度等，但是这种模拟方式成本高、技术复杂，需配套复杂的运动模拟器模拟航天器在轨的姿态变化。红外灯阵模拟的外热流辐照强度可以根据电压来调节，对瞬态的外热流模拟较容易实现，但是红外灯的辐照强度具有明显的方向性，不容易控制模拟表面的热流均匀程度，并且红外灯阵模拟外热流，需要考察模拟表面对红外灯的辐射光谱吸收特性。表面粘贴电阻加热片模拟外热流，模拟的是航天器表面的吸收外热流，要求加热器粘贴后不能对模拟表面造成损伤，并且要在加热器表面喷涂与模拟表面相同的涂层。针对红外加热笼模拟外热流，其以结构灵活、模拟简单等特点而被广泛应用在热试验中。红外加热笼模拟的目标外热流即为空间相机在热分析过程中所得到的轨道周期平均外热流。通常配合热流计，计算该热流密度下热流计敏感片的温度，并以热流计的温度作为反馈来控制红外加热笼的功率[2-5]。
杨晓宁[6-7]等通过优化红外灯阵不同的参数来降低模拟的热流密度的不均匀性。同时，还研究了红外加热笼带条的覆盖系数对到达卫星表面外热流均匀性的影响，仿真结果显示加热笼距离卫星表面越远，覆盖系数越大模拟出的外热流均匀性增长的越快。季琨等[8]针对热试验中红外加热笼之间的干扰进行了优化设计，通过防辐射屏和补偿边设计，可以达到减小热干扰的目的。韩继广等[9]研制出一种运动装置，可以改变红外加热笼与航天器表面之间的相对距离，来实现瞬态外热流的模拟。孙玉玮等[10]对红外加热笼的边缘效应进行了研究，通过增添边缘加热笼以及将边缘加热笼翻转一定角度的方式来改善航天器表面到达热流密度的均匀程度。此外，对圆台型航天器表面和与之相匹配的红外加热笼进行了研究，得出了圆台型加热笼的优化设计参数[11]。谢吉慧等[12]针对红外加热笼与航天器表面结构匹配问题，建立一套数字化结构匹配方法，可以使红外加热笼与航天器表面的匹配成功率达到100%。房红军等[13]对加热笼的布点进行了优化设计，通过对热流计布置位置的优化使外热流的误差均方根由9.2%降低至3.2%。但是调整布点位置改变的仅为实际到达卫星表面的平均外热流的大小，并不能改善到达卫星表面上外热流的均匀程度。
而对于特征尺寸较小的表面，采用红外加热笼模拟外热流时，可能存在总到达能量偏低、热流密度均匀性差等问题。因此，本文将基于某微型空间相机，以对外热流最为敏感的散热面为研究对象，开展红外加热笼仿真分析与优化设计的研究。采用有限元法建立红外加热笼-热流计的系统仿真模型，分析加热笼尺寸和热流计粘贴位置对模拟表面总到达能量和热流密度均匀性的影响。
1. 计算模型
在某微型空间相机的热平衡试验中，通过红外加热笼模拟散热面的到达外热流，在一种工况下，模拟出的外热流是恒定的。使用热流计粘贴在散热面的中心来测量模拟的到达外热流。实际试验外热流模拟装置示意图如图 1所示，相机整机包络尺寸为980 mm×200 mm×253 mm，散热面宽和高的尺寸为160 mm×167 mm；加热笼由框架、弹簧、钢带、底座组成，其中钢带通过弹簧与框架相连，形成闭合回路。加热笼的宽和高的尺寸为233 mm×255 mm，分别为加热笼左右边框的最大宽度和上边框至底板之间的距离，加热笼钢带的带条宽度为6 mm，厚度0.1 mm，带条间隔为9 mm；黑片热流计的外径为40 mm；红外加热笼与散热面之间的距离为50 mm。
为了分析该装置模拟出的外热流情况，采用UG/SST模块建立红外加热笼-黑片热流计系统的有限元模型，如图 2所示。其中，壳单元为15055个、节点18408个，共计33463个。对模型进行不同程度的简化，由于加热笼电阻丝与加热笼框架之间采用弹簧相连接，实际热阻很大，所以在建立有限元模型过程中忽略其耦合关系，朝向被加热表面的一侧喷涂黑漆，红外半球发射率为0.9，背向被加热表面的一侧为材料表面自然状态。结合散热面、红外加热笼的轮廓尺寸和黑片热流计的外径，将散热面划分为9个区域，分别建立9个黑片热流计模型，均匀分布在散热面的相应区域，经测量黑片热流计的敏感片及补偿片的红外半球发射率为0.9，并对对应区域的热流计进行编号；热沉温度设置为100 K；散热面喷涂白漆，红外半球发射率和太阳吸收率分别为0.92和0.12。
根据热分析结果得出的散热面高温工况的轨道周期平均外热流，以及散热面参数可以计算出热流计的目标温度：
$$T_{\mathrm{s}}=\sqrt[4]{\frac{\alpha_{\mathrm{s}}}{\varepsilon \sigma}\left(Q_1+Q_2\right)+\frac{Q_3}{\sigma}}$$ (1) 式中：αs为散热面的太阳吸收率；ε为散热面的红外半球发射率；Q1、Q2、Q3分别为太阳直射、地球反照、地球红外的辐射能量；σ为斯特藩-玻尔兹曼常数。
在热试验中，红外加热笼和被加热表面均为平面，并且加热笼的尺寸与被加热表面尺寸基本一致，加热笼与被加热表面之间存在一定距离，这就会出现被加热表面呈现中间受到的热流多，周围受到的热流少的现象[3]。仅采用单一点处的热流计温度值反映出的整个面的热流密度值与实际到达外热流存在误差，因此需要对试验中的误差进行分析。
目前对于均匀程度的定义还不完善，本文采用9个热流计测得的热流密度的均方偏差S来表征到达散热面的均匀程度。
$$S=\sqrt{\frac{\left(t_1-t\right)^2+\left(t_2-t\right)^2+\cdots+\left(t_9-t\right)^2}{9}}$$ (2) 式中：t1~t9为9个敏感片达到平衡时的温度；t为目标热流计温度。
2. 仿真分析
由于红外加热笼主要模拟高温工况下的外热流，这里仅对高温工况的模拟情况进行分析。经热分析得到的轨道周期平均外热流为423.9 W/m2，并以此作为红外加热笼模拟的目标外热流，代入公式(1)计算出高温工况下的目标热流计温度为20.9℃，以此作为控制条件，改变加热笼的加热功率，反复进行稳态计算，当目标热流计达到目标温度且加热笼的占空比为75%时，以此时的功率作为热试验中加热笼需要调节的功率。
9个热流计敏感片达到平衡时的温度如表 1所示，温度云图如图 3所示。
表 1 传统加热笼控制方法下敏感片平衡温度Table 1. Equilibrium temperature of sensitive sheet under conventional heating cage control methodSensitive sheet code Steady state average temperature /℃ RLJ-1 -14.1 RLJ-2 4.5 RLJ-3 -13.1 RLJ-4 2.2 RLJ-5 20.9 RLJ-6 2.7 RLJ-7 18.8 RLJ-8 0.2 RLJ-9 18.9 ![]()
图 3 敏感片平衡时的温度云图Figure 3. Temperature cloud when the sensitive sheet reaches steady state由表 1、图 3可以看到，在热试验中利用红外加热笼模拟外热流，并使用中心位置的RLJ-5热流计温度作为反馈，来控制红外加热笼的开关，达到平衡时的平均到达热流密度为341.2 W/m2，较目标到达外热流偏低19.6%，不满足总到达能量的保守设计原则。所引起的各点温度偏差最大值可达－34.0℃，9个区域的热流均方偏差为102.0。由图 3的仿真结果可知，该种传统加热笼设计带来的外热流模拟与热分析所得的外热流存在较大误差，由于中心的RLJ-5敏感片温度与周围的温度相比较高，所以利用中心RLJ-5热流计的温度来控制加热笼，会导致模拟的平均外热流明显低于在轨期间的外热流，这会使试验工况无法覆盖在轨期间的极端高温工况。并且加热笼模拟出的外热流的不均匀程度很高，因此若要改善这一现象，需对加热笼进行优化设计。
3. 优化设计
本文针对上述缺点提出改进方法：
① 针对模拟的平均到达热流密度较在轨期间偏低的问题，可以采用周围温度较低的热流计对加热笼进行控制，使得模拟的平均热流密度略大于在轨期间平均热流密度；由于9个热流计具有对称性，分别采用RLJ-1、RLJ-2和RLJ-4热流计的温度作为反馈控制加热笼，进行仿真分析，仿真结果如下，9个热流计敏感片达到平衡时的温度如表 2所示。
表 2 不同热流计控制加热笼时敏感片的平衡温度Table 2. Equilibrium temperature of the sensitive sheet when controlling the heating cage with different heat flow metersSensitive sheet code Steady state average temperature/℃ RLJ-1 to control RLJ-2 to control RLJ-4 to control RLJ-1 19.6 0.4 2.2 RLJ-2 40.7 20.0 21.9 RLJ-3 20.6 1.3 3.1 RLJ-4 37.9 17.5 19.4 RLJ-5 59.2 37.3 39.2 RLJ-6 38.5 18.0 19.9 RLJ-7 14.4 -4.5 -2.7 RLJ-8 35.8 15.5 17.3 RLJ-9 14.5 -4.5 -2.7 经计算，采用RLJ-2和RLJ-4热流计的温度来控制加热笼得到的模拟平均热流密度分别为375.7 W/m2和385.5 W/m2，依然小于在轨期间的平均热流密度，而采用RLJ-1热流计作为控制加热笼的温度数据时，平均热流密度为493.1 W/m2，高于在轨期间的平均热流密度。因此，在试验中可以使用RLJ-1热流计来测量到达外热流并采用其温度数据控制加热笼。
② 针对模拟的平均外热流均匀性差的问题，可以在空间条件允许的条件下，尽可能扩大加热笼尺寸，并使散热面处在加热笼的中心位置，以提高均匀性。另外，扩大加热笼的尺寸势必会导致除被模拟表面的其他表面受到影响，可以采用防辐射屏来遮挡热流。改进后结构示意图如图 4所示。
在原有的加热笼尺寸的基础上，分别将宽和高依次增加30 cm和20 cm，并利用RLJ-1热流计的温度反馈对加热笼进行控制，进行仿真分析，得到的结果如下，9个热流计敏感片达到平衡时的温度如表 3所示。各个尺寸下，平均热流密度曲线如图 5所示，热流密度均方偏差曲线如图 6所示。
表 3 改进结构的敏感片的平衡温度Table 3. Equilibrium temperature of sensitive sheet with improved structure/℃ Sensitive sheet code Heat cage size/mm 233×255 263×275 293×295 323×315 353×335 383×355 413×375 443×395 RLJ-1 19.6 19.4 20.1 20.1 19.7 20 20.2 20.7 RLJ-2 40.7 33 29.5 27.1 24.8 24.3 23.9 24.1 RLJ-3 20.6 20.2 20.9 20.9 20.3 20.8 20.9 21.1 RLJ-4 37.9 32.5 29.7 27.6 25.6 24.8 24.4 23.9 RLJ-5 59.2 45.6 39.1 35.2 31.1 29.2 28 27.3 RLJ-6 38.5 32.8 30 27.9 25.9 25.1 24.6 24 RLJ-7 14.4 16.9 18 18.7 18.6 19.6 20.2 20.4 RLJ-8 35.8 29.4 26.4 24.8 23.1 23.4 23.4 23.6 RLJ-9 14.5 16.8 17.7 18.5 18.4 19.4 20 20.4 由表 3和图 5、图 6可以看出利用RLJ-1热流计温度作为反馈，可以提升模拟的平均外热流至高温工况下的轨道周期平均外热流以上；并且扩大加热笼可以有效改善模拟外热流的均匀程度。但是当尺寸扩大到353 mm×335 mm时，模拟的平均外热流与在轨期间平均外热流的差值为69.2 W/m2，热流密度均方偏差下降至27.0，继续扩大尺寸不能明显减小模拟的平均外热流与在轨期间平均外热流的差值，且无法有效地降低热流密度的均方偏差，也就是说继续扩大尺寸已经无法有效地改善到达散热面的热流均匀程度，由于扩大加热笼的尺寸势必会提升加热笼所需的功率，因此在实际的热试验中可以选用尺寸为353 mm×335 mm的加热笼模拟外热流，既可以满足模拟的平均外热流的均匀性要求，又可以做到空间和功率方面的平衡。
4. 结论
本文根据某微型空间相机在热试验中的外热流模拟装置，采用有限元法建立了系统仿真模型，分析了在传统加热笼控制方法下，到达模拟表面的总能量及热流密度均匀性，并对其结构进行了改进，通过分析改进装置的仿真结果，得出以下结论：
1）对于采用传统加热笼控制方法出现的到达模拟表面的总能量偏低的问题，通过调整热流计粘贴位置，可以使到达模拟表面的热流密度高于在轨期间到达散热面的热流密度，进而满足总到达能量的保守设计原则。
2）对于红外加热笼在该热试验中模拟外热流时出现的热流密度不均匀的问题，通过扩大加热笼能够实现提升均匀度的效果，热流密度的均方偏差从最初的102.0降低至27.0，并且平均热流密度与目标热流密度的差值从69.2 W/m2下降至13 W/m2，从而使试验工况更接近空间相机在轨期间的工作状态。
致谢: 感谢中国科学院空间应用工程与技术中心为本研究提供天宫一号高光谱成像仪数据产品；感谢美国威斯康星大学提供的SeeBor V5.0数据集。 -
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图 2 全球大气透过率随波长的变化（注：中间的实线代表549条廓线仿真的大气透过率均值，阴影范围代表透过率最大-最小值范围）
Figure 2. Variation of the global atmospheric transmittance with wavelength (Note: The solid line in the middle represents the atmospheric transmittanceaverage of 549 profile simulations, and the shaded range represents the maximum and minimum transmittance ranges)
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图 4 大气透过率随高度的变化
Figure 4. Variation of atmospheric transmittance with different altitudes
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图 6 不同目标与背景组合下亮温随高度的变化
Figure 6. Brightness temperature changes fordifferent combinations of target and background with altitude
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图 7 传感器位于不同高度时的图像仿真结果
Figure 7. The simulated brightness temperatureimage observed by the sensor at different altitudes
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图 8 不同目标与背景的亮温差在不同地区不同季节下的变化情况
Figure 8. Variations of the brightness temperature difference fordifferentcombinations of target and background in different regions and seasons
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图 9 目标与背景亮温差随大气能见度的变化
Figure 9. Variations of the brightness temperature difference for four combinations of target and background with differentatmospheric visibilities
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图 10 目标与背景亮温差随传感器观测角度的变化
Figure 10. Variation of the brightness temperature difference between target and background with different view zenith angles
表 1 不同大气水汽含量下最优透过率波段
Table 1 The optimal atmospheric transmission band under different atmospheric water vapor content
CWVC
(g·cm－2)3~5 μm 8~14 μm Sample size τmax λcentre τmax λcentre < 1 0.94 3.72 0.97 11.1 129 1-2 0.90 3.72 0.91 8.86 121 2-3 0.88 3.98 0.86 8.86 88 3-4 0.88 3.98 0.79 8.86 60 4-5 0.87 3.98 0.72 8.86 47 5-6 0.86 3.98 0.64 8.86 92 6-7.94 0.86 3.98 0.59 8.86 12 
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[1] 韩玉阁, 宣益民. 目标与背景的红外辐射特性研究及应用[J]. 红外技术, 2002, 24(4): 18-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HWJS200204004.htm HAN Yuge, XUAN Yimin. The Study and Application of the IR Feature of Target and Background[J]. Infrared Technology, 2002, 24(4): 18-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HWJS200204004.htm
[2] 李俊山, 陈霞, 李建华. 不同地面背景下目标与背景红外辐射对比特性[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(2): 424-428. DOI: 10.3969/j.issn.1007-2276.2014.02.015 LI Junshan, CHEN Xia, LI Jianhua. Infrared radiation characteristics contrast between target and background on different grounds[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(2): 424-428. DOI: 10.3969/j.issn.1007-2276.2014.02.015
[3] 张海林, 周林, 马骁, 等. 临近空间飞行器发展现状及军事应用研究[J]. 飞航导弹, 2014(7): 3-7. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FHDD201407003.htm ZHANG Hailin, ZHOU Lin, MA Xiao, et al. Development Status and Military Application Research of Spacecraft Near Spacecraft[J]. Flying Missile, 2014(7): 3-7. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FHDD201407003.htm
[4] 张国华. 临近空间目标探测分析[J]. 现代雷达, 2011, 33(6): 13-15. DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2011.06.003 ZHANG Guohua. Analysis of Near Space Target Detection[J]. Modern Radar, 2011, 33(6): 13-15. DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2011.06.003
[5] 郭岗, 申卯兴. 临近空间军事应用现状及发展趋势[J]. 飞航导弹, 2012(2): 20-25. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FHDD201202006.htm GUO Gang, SHEN Maoxing. Current Status and Development Trend of Military Applications in Near Space[J]. Flying Missile, 2012(2): 20-25. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FHDD201202006.htm
[6] 张海林, 周林, 左文博, 等. 临近空间高超声速导弹红外特性研究[J]. 激光与红外, 2015, 45(1): 41-44. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5078.2015.01.009 ZHANG Hailin, ZHOU Lin, ZUO Wenbo. Study on infrared radiation feature of near space hypersonic missile[J]. Laser and Infrard, 2015, 45(1): 41-44. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5078.2015.01.009
[7] 齐琳琳, 吉微, 白洁, 等. 大气对红外制导波段透过特性的影响分析[J]. 指挥控制与仿真, 2014, 36(1): 61-65. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2014.01.014 QI Linlin, JI Wei, BAI Jie, et al. Analysis of Influence of Atmosphere on the Infrared Transmittance[J]. Command Control and Simulation, 2014, 36(1): 61-65. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2014.01.014
[8] NIU Qinglin, YUAN Zhichao, CHEN Biao, et al. Infrared radiation characteristics of a hypersonic vehicle under time-varying angles of attack[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2019, 32(4): 861-874. DOI: 10.1016/j.cja.2019.01.003
[9] 张芳, 齐琳琳, 吉薇, 等. 不同地域大气对中远红外辐射传输的影响[J]. 光学学报, 2017, 37(4): 33-41. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXXB201704003.htm ZHANG Fang, QI Linlin, JI Wei, et al. Influence of Atmosphere in Different Areas on Middle-Far Infrared Radiation Transmission[J]. Journal of Optics, 2017, 37(4): 33-41. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXXB201704003.htm
[10] Ottle C, Stoll M. Effect of atmospheric absorption and surface emissivity on the determination of land surface temperature from infrared satellite data[J]. International Journal of Remote Sensing, 1993, 14(10): 2025-2037. DOI: 10.1080/01431169308954018
[11] Chedin A, Scott N A, Wahiche C, et al. The Improved Initialization Inversion Method: A High Resolution Physical Method for Temperature Retrievals from Satellites of the TIROS-N Series[J]. Journal of Applied Meteorology, 1985, 24(2): 128-143. DOI: 10.1175/1520-0450(1985)024<0128:TIIIMA>2.0.CO;2
[12] Olsen E T, Fishbein E, Granger S, et al. AIRS/AMSU/HSB version 5 data release user guide[M]. Pasadena: Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, 2007.
[13] YANG J, ZHOU J, Göttsche F M, et al. Investigation and validation of algorithms for estimating land surface temperature from Sentinel-3 SLSTR data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geo Information, 2020, 91: 102136. DOI: 10.1016/j.jag.2020.102136
[14] Berk A, Anderson G P, Acharya P K, et al. MODTRAN 5: a reformulated atmospheric band model with auxiliary species and practical multiple scattering options: update[C]//Proc of SPIE, 2005, 5806: 662-667.
[15] 贾光亮, 宋雨宸. 基于MODTRAN的红外大气透过率计算方法研究[J]. 电子世界, 2018(1): 71-72. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ELEW201801043.htm JIA Guangliang, SONG Yuchen. Study on the calculation method of infrared atmospheric transmittance based on MODTRAN[J]. Electronic World, 2018(1): 71-72. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ELEW201801043.htm
[16] 王文慧, 王高, 张猛. 红外辐射大气透过率影响因素的研究[J]. 激光与红外, 2017, 47(3): 309-312. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JGHW201703011.htm WANG Wenhui, WANG Gao, ZHANG Meng. Study on influence factors of atmospheric transmittance of infrared radiation[J]. Laser and Infrared, 2017, 47(3): 309-312. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JGHW201703011.htm
[17] 董仁杰, 李铜基, 陈清莲, 等. 热红外波段大气透过率和程辐射的估算方法[J]. 海洋技术学报, 2006, 25(2): 78-83. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HYJS200602019.htm DONG Renjie, LI Tongji, CHEN Qinglian, et al. Methods for Calculation of Atmospheric Transmittance and Radiance in Thermal Infrared Band[J]. Journal of Marine Technology, 2006, 25(2): 78-83. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HYJS200602019.htm
[18] 王春雷, 李晓俊, 杨日杰. 大气辐射传输对红外探潜的影响分析[J]. 海军航空工程学院学报, 2008, 23(3): 257-260. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJHK200803008.htm WANG Chunlei, LI Xiaojun, YANG Rijie. Analysis of the influence of atmospheric radiation transmission on infrared submarine exploration[J]. Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University, 2008, 23(3): 257-260. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJHK200803008.htm
-
期刊类型引用(3)
1. 杜威，宁武，孟丽囡，陈雨潼. 基于改进YOLO的矿卡驾驶员疲劳检测算法. 现代电子技术. 2025(07): 126-131 . 
百度学术
2. 李其骎，杨明，任昊天，常皓亮，张小强，朱新宇. 基于深度学习的无人机识别方法现状与挑战. 航空工程进展. 2025(02): 1-11 . 百度学术
3. 水卯瑞. 基于改进的YOLOv7与暗通道算法的图像检测. 信息与电脑(理论版). 2023(10): 76-78 . 百度学术
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