一种基于有限测点数据的地面目标瞬态温度场快速预测方法
摘要
传统的地面目标红外辐射特性研究方法有理论建模分析法和外场测试法。由于大部分的理论建模计算量庞大，无法满足实时计算；外场测试往往成本较高，无法获得任意时刻地面目标整体的红外辐射特性。典型部位温度可以实时获得，但如何布置传感器使其更好地反映和预测整体的温度分布需要开展研究。文中引入本征正交分解（proper orthogonal decomposition，POD）方法对两种地面目标的温度场进行模态分析，建立两种地面目标的温度场降阶模型，利用降阶模型实现地面目标温度场的快速预测；将温度场的降阶模型与QR (orthogonal right triangular)分解算法结合，确定最佳传感器测量位置，实现对两种地面目标温度场的预测。研究结果表明，无论是POD温度场降阶模型还是通过QR分解算法得到的最佳传感器测量数据进行预测，二者的精度均较高，正方腔体的平均绝对误差均小于1.5 K，模型坦克的平均绝对误差均小于2.5 K。通过分解算法得到的最佳传感器测量数据进行预测效率更高，未来可利用该方法预测目标红外特性，从而支撑目标规避或伪装方案的制定。
引用本文（GB/T 7714）
陈颖 Chen Ying, 任登凤 Ren Dengfeng, 韩玉阁 Han Yuge. 一种基于有限测点数据的地面目标瞬态温度场快速预测方法[J]. Infrared and Laser Engineering, 2023.
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