光散射模型参量反演中的遗传模拟退火算法

为了研究遗传模拟退火算法在光散射模型参量反演中的迭代搜索性能问题,分别采用遗传模拟退火算法和单一遗传算法迭代搜索了几种介质的双向反射分布函数模型的相关参量。将两种算法的反演结果与在特定激光波长下的双向反射分布函数实验数据进行了对比,通过理论分析和实验验证,取得了两种算法所得到的拟合值,两种拟合值都与实验数据吻合得较好;同时比较了遗传模拟退火算法和单一遗传算法在迭代次数、计算时间和均方误差等之间的差异。结果表明,两种算法在不同介质表面双向反射分布函数模型参量反演时都可以得到满意的结果,且前者优化效果更优。这一结果对研究不同算法的迭代搜索性能是有帮助的。     

涂漆金属1550 nm波长双向反射分布函数优化建模

利用双向反射分布函数描述目标表面的散射特性是最成熟和常用的方法,其关键在于如何快速准确地获取双向反射分布函数中的各特征参量。基于Cook-Torrance模型对目标表面散射进行建模,使用1550 nm激光对黑漆涂层金属进行探测,将测量数据用遗传-禁忌搜索混合算法进行反演,来获得模型中的未知参量。对比遗传算法和遗传-模拟退火混合算法可知,该算法优化了迭代次数,减小了计算误差,得到与实验值吻合的理论计算值。该研究提供了一种快速准确得到双向反射分布函数中未知参量的计算方法。     

遗传模拟退火算法在玻璃和晶体色散方程参量反演中的应用

根据已测K9玻璃和晶体(ZnS,MgF2,Calcite)的实验数据,将遗传模拟退火算法应用于修正的Sellimeier方程的参数反演中,建立了上述材料的色散方程。同时比较了遗传模拟退火算法和遗传算法(包括标准遗传算法和多种群遗传算法)在迭代搜索性能方面的差异。结果表明:遗传模拟退火算法的优化效果最优并且性能最稳定。同时,将通过遗传模拟退火算法所得K9玻璃和晶体在某一光谱区域的色散方程应用于其他光谱区域中,发现色散方程的拟合值与实验值符合较好,这表明通过该方法所得色散方程具有较好的外推性。因此,通过遗传模拟退火算法进行色散方程的参量反演方法可以用于其他材料色散方程的拟合。     

利用BRDF实验测量获取目标表面单位面积激光雷达截面

介绍了一种利用双向反射分布函数实验测量获取目标表面单位面积激光雷达截面的方法,运用双向反射分布函数测量系统在特定激光波长下(1.06μm)对导弹蒙皮和坦克前甲板样片进行实验测量,根据样片的BRDF实验数据,将遗传模拟退火算法应用于目标表面BRDF统计模型的参数反演中,获取样片的BRDF模型参数,然后根据目标表面的双向反射分布函数与单位面积激光雷达截面之间的函数关系,进而可以求出样片的单位面积激光雷达截面的函数表达式.实验数据曲线表明,拟合后的实验数据与参与优化的实验数据吻合得比较好,结果说明用这种方法获取目标表面单位面积激光雷达截面是可行的和有效的.     

基于混合遗传算法的偏振双向反射分布函数优化建模

为了表征复杂涂层表面的光学散射特性,在微面元理论的基础上,建立了典型涂层样片的偏振双向反射分布函数模型.由于实验数据与模型参数之间存在复杂的非线性关系,采用了遗传算法对模型参数进行反演.针对遗传算法收敛速度慢及易限于局部极小的特点,在传统遗传算法参数反演的基础上,在适应度计算中引入了模拟退火算法对偏振双向反射分布函数模型进行优化建模.实验结果表明:模型的计算结果与实验结果吻合较好.从误差收敛曲线来看,这种混合遗传算法优化方法不仅可以有效避免目标函数陷入局部极小,而且可以有效缩短目标函数的收敛时间.这可以为后续的目标特征提取与识别工作提供参考.     

典型卫星表面材料近红外偏振特性分析

为了表征典型卫星表面材料的近红外偏振特性,基于微面元模型并综合考虑镜面散射及漫散射来描述目标表面的反射特性,引入镜面系数及漫反射率来明确两种反射对偏振度的影响,并考虑实际粗糙材料表面存在的遮蔽效应,建立一种更完善的多参量偏振双向反射分布函数模型,进而推导出适用于粗糙材料表面的光学反射偏振度表达式.对典型卫星表面材料进行近红外偏振实验,采用遗传算法从实验数据中反演卫星表面材料的多参量数值,进而得到偏振信息仿真曲线.结果 表明,该多参量偏振双向反射分布函数的仿真值与实验测试值能够较好的吻合,不同卫星表面材料的近红外偏振特性有较大分布差异.     

遗传算法在双向反射分布函数模型参数优化中的应用

对以大理石为代表的材料进行了双向反射分布函数测量实验,得出了样品的半球反射率,并研究了其随入射、反射天顶角等参数变化的规律.采用遗传算法建立了金刚砂和大理石材料的双向反射分布函数的参数模型,对模型进行参数反演时,通过遗传算法进行优化.拟合后的实验数据曲线表明,利用遗传算法得到的结果具有较好的一致性.     

涂层表面激光散射特性的实验测量及优化建模

运用双向反射分布函数测量系统在特定激光波长下(1.06μm)对涂层目标样片进行实验测量,根据样片的BRDF实验数据,将遗传模拟退火算法应用于目标表面BRDF统计模型的参数反演中,获取样片的BRDF模型参数,并在此基础上获得上述样片BRDF的三维分布.同时比较了模型中考虑遮蔽因素与不考虑遮蔽情况下进行参数反演所得到的均方误差,反映了遮蔽效应对涂层目标表面光散射特性的影响.     

目标表面BRDF统计建模中的遗传模拟退火算法

结合基本遗传算法与模拟退火算法,构造出了新的具有全局搜索优化特性的遗传模拟退火算法.根据卫星表面BRDF实验数据和统计模型,引用遗传模拟退火算法,获得样片BRDF模型参数的优化估计,从而获得了三维空间的BRDF分布,其优化参数后的模型在另一部分数据上也得到了很好的吻合验证.     

目标表面BRDF统计建模中的遗传模拟退火算法

结合基本遗传算法与模拟退火算法,构造出了新的具有全局搜索优化特性的遗传模拟退火算法.根据卫星表面BRDF实验数据和统计模型,引用遗传模拟退火算法,获得样片BRDF模型参数的优化估计,从而获得了三维空间的BRDF分布,其优化参数后的模型在另一部分数据上也得到了很好的吻合验证.