红外高光谱成像仪(ATHIS)对矿物和气体的实验室光谱测量

首先介绍了热红外高光谱成像应用的独特优势,然后论述了机载热红外高光谱成像仪（Airborne Thermal-Infrared Hyperspectral Imaging System, ATHIS）灵敏度优化的设计方法,结合仪器特点介绍了实验室矿物发射光谱和气体吸收光谱测量的辐射模型,分析了样本红外光谱与温度分离的数据处理流程。在此基础上,利用ATHIS开展了矿物发射光谱和气体红外吸收光谱的实验室测量,结果表明,利用ATHIS仪器和本文建立的数据方法已具备准确反演矿物发射率光谱和气体吸收光谱的能力,后续将利用该仪器开展多平台的遥感应用试验,为未来开展星载热红外高光谱相机研制和数据处理方法奠定基础。     

轻小型长波红外光学系统的设计及实现

无人机载光电吊舱对其载荷体积重量的要求苛刻,为了满足8～12.5 μm红外探测需求,设计并实现了一种轻巧紧凑的长波红外光学系统。系统F数为2,口径为150 mm,总视场为2.34°。光学系统采用二次成像折反射式结构,将常用的卡式主系统简化为折叠牛顿式主系统,将球面次镜简化为平面镜折叠光路,轴外像差通过非球面校正镜组校正。主系统采用全铝光机结构,结合后光路的光机材料匹配,在工作环境温度范围内,光学设计传函高于0.41@17 lp/mm,具有100%冷屏效率,而体积仅为Φ152 mm×125 mm。整机装调后,全视场传函高于0.24@17 lp/mm,像质清晰,满足预期。光学系统设计巧妙、结构轻小紧凑、加工装调成本低。设计思路和研制方法可为类似应用的无人机载光电吊舱长波红外仪器的光学系统提供参考。     

均匀分布狭缝阵列编码光谱成像系统的仿真与验证

为解决传统色散型高光谱成像仪扫描速度慢和编码孔径光谱成像系统存在部分信息失真或丢失、光谱重构复杂度高等问题,设计了一种基于均匀分布狭缝阵列的光谱成像系统,在编码孔径光谱成像系统的基础上,采用微位移电机控制阵列编码狭缝对成像视场进行微扫描,以实现光谱不混叠成像,在满足一定成像帧频的条件下实现动态场景的无损探测.仿真结果表明:在光谱图像重构质量与单狭缝系统结果一致的前提下,该系统的采集效率提升了 17倍;空间结构相似度和光谱保真度分别是50％压缩采样率编码孔径光谱成像系统的1.8倍和1.17倍,在完成仿真的基础上,搭建实验装置进行了可行性验证.     

紧凑型红外成像光谱仪光学设计

为降低成像光谱仪对工作平台体积质量的需求,优化光路布局,提高系统的热适应性,阐述了一种紧凑型红外成像光谱仪的光学系统设计。考虑结构尺寸和像差平衡,光学设计中引入了扩展多项式面型。系统光谱范围为1~3.4 m,F/数为2.86,光谱采样间隔为7.5 nm。光学系统由一个自由曲面三反射镜望远镜和一个基于平面光栅的自由曲面光谱仪组成。望远镜准远心设计,与后方远心光谱仪光瞳匹配,无畸变且像方空间便于其他结构模块布局。光谱仪像质优良,光谱畸变校正良好,像面倾斜得到改善便于探测器布局。从光栅衍射效率设计、杂散光抑制和光机一体化集成镜件设计三方面对该系统作了分析,结果表明系统具有工程可行性。     

一种基于神经网络的微波器件快速建模方法北大核心CSCD

随着微波器件结构复杂度的增长和产品性能要求的提高,微波器件建模不仅要能够描述其理想电磁特性,还要能快速准确反映多物理参数对器件性能的影响。虽然神经网络已经被引入到微波器件领域,但是将其应用于器件的多物理特性建模的研究还比较少。文章提出了一种基于人工神经网络的多物理参数建模方法来表示输入输出变量之间的非线性关系。提出了一种高效的神经网络多物理参数模型,并针对该模型引入了一种新的训练算法。所提出的模型可以快速准确地预测微波器件的多物理响应,如滤波器的S参数特性曲线、离子敏感场效应晶体管的输出特性曲线等。与有限元方法相比,此方法可以节省约98%的计算成本与99%的计算时间,为实现快速高效的微波器件行为级建模提供一种可行方法。