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目标表面激光双向反射分布函数的测量与优化统计建模

作　者: 刘强
导　师: 吴振森
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 光学
关键词: 双向反射分布函数蚁群算法激光散射自动测量系统
分类号: TN241
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

本文进行目标样片激光双向反射分布函数的测量和优化建模。针对自行研制的激光散射自动测量系统,介绍了系统的硬件构成和操作软件,阐述了测量系统的工作原理和性能。测量了不同类型目标样片的激光散射强度的角分布,并转换为目标样片的双向反射分布函数(BRDF)。讨论了离散域蚁群算法和连续域蚁群算法的异同。引入了模型优化的适应度函数,利用蚁群优化算法,根据测量BRDF数据,建立了五参数激光BRDF优化统计模型,以及大粗糙度表面和指数分布激光BRDF的优化统计模型。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章绪论  9-17
  1.1 研究目的和意义  9-11
  1.2 国内外研究概况  11-14
  1.3 本文主要内容  14-17
第二章粗糙面散射特性  17-31
  2.1 粗糙面的分类标准  17-18
  2.2 基本概念及定义  18-22
    2.2.1 双向反射分布函数  18-20
    2.2.2 激光雷达散射截面  20-21
    2.2.3 半球反射率  21-22
    2.2.4 双向反射系数  22
  2.3 各辐射量之间的关系  22-24
    2.3.1 BRDF与LRCS的关系  22
    2.3.2 BRDF与双向反射系数的关系  22-23
    2.3.3 半球反射功率与BRDF的关系  23-24
  2.4 双向反射分布函数模型  24-30
    2.4.1 二维洛伦兹(Two-dimensional Lorentzian)BRDF模型  24-25
    2.4.2 修正的二维洛伦兹BRDF模型  25
    2.4.3 镜反射和漫反射结合BRDF模型  25-26
    2.4.4 K-correlation(or ABC)model  26-28
    2.4.5 五参数BRDF经验统计模型  28-29
    2.4.6 目标表面与涂层激光双向反射分布函数经验模型  29-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章激光散射自动测量系统简介  31-39
  3.1 激光散射自动测量系统原理  31-32
  3.2 系统硬件结构  32-36
  3.3 系统软件  36-37
  3.4 测量系统的重复性与稳定性  37-38
    3.4.1 系统的重复性  37-38
    3.4.2 系统的稳定性  38
  3.5 本章小结  38-39
第四章双向反射分布函数的测量  39-49
  4.1 激光BRDF测量原理  39-42
  4.2 实验数据处理  42-45
    4.2.1 测量的数据  42-43
    4.2.2 坐标变换  43
    4.2.3 样片的测量电信号  43-44
    4.2.4 样片的BRDF值  44-45
  4.3 数据处理结果  45-47
  4.4 本章小结  47-49
第五章蚁群算法  49-63
  5.1 引言  49
  5.2 基本蚁群算法的原理  49-54
    5.2.1 蚁群行为描述  49-50
    5.2.2 基本蚁群算法的机制原理  50-51
    5.2.3 基本蚁群算法的数学模型  51-53
    5.2.4 基本蚁群算法的实现步骤  53-54
  5.3 连续域蚁群算法  54-62
    5.3.1 连续域蚁群算法与离散域的异同  54-55
    5.3.2 基于网格划分策略的连续域蚁群算法  55-56
    5.3.3 基于信息量分布函数的连续域蚁群算法  56-59
    5.3.4 连续域蚁群遗传算法  59-62
  5.4 本章小结  62-63
第六章目标样片BRDF优化统计建模  63-73
  6.1 引言  63-64
  6.2 BRDF模型的优化  64-71
    6.2.1 适应度函数选取  64
    6.2.2 五参数统计模型的优化  64-68
    6.2.3 大粗糙度表面的BRDF模型优化  68-69
    6.2.4 指数分布的BRDF模型的优化  69-71
  6.3 本章小结  71-73
结束语  73-75
致谢  75-77
参考文献  77-83
硕士期间研究成果  83-85
附录A  85-93

目标表面激光双向反射分布函数的测量与优化统计建模

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