基于光线追迹法的低温辐射计光吸收腔设计

当前,工作在液氦温度的低温辐射计可以有效规避电路系统中非自发加热带来的误差,是国际上精度最高的光功率计量设备。理想低温辐射计在工作过程中,其核心器件-吸收腔对相同的热功率与电功率应当表现出相同的温升。然而对于实际情况,由于吸收腔涂层中复杂的光-物质相互作用,系统的光-电加热路径难以重合,黑体腔热传导分布的梯度差异导致误差的产生。当前国际上对光电不等效性产生的影响仍缺乏直观清晰的认知。在此,利用蒙特卡洛光线追迹方法,文中对低温辐射计吸收腔辐照度的空间分布进行了仿真。计算表明:当吸收腔斜底角控制在60°,涂层吸收率达到0.95时,系统在激光进入的第一次与第二次反射中分别吸收了98%与1.9%的能量,比例约为51.2∶1。通过在吸收腔斜底板和下侧面同时布置加热器,可实现光加热、电加热路径的耦合。进一步地,通过分别计算单加热器与双加热器布置下系统温度随时间的变化,文中证明了加热路径的不同将引入约为0.005%的光电不等效性。     

4 K低温辐射计的吸收腔吸收率测试技术研究

为了实现低温辐射计工作温度4 K条件下吸收腔吸收率的测量,研究了变温条件下吸收腔吸收率的测量方法。通过在低温辐射计布儒斯特窗口前设计反射监测组件,并控制低温辐射计工作在10?6 Pa的真空环境下,调节低温辐射计制冷温度,分别测量室温条件和不同温度条件下低温辐射计吸收腔在632.8 nm处的反射信号,结合利用传统积分球法在室温条件下低温辐射计吸收腔632.8 nm处反射率的测量结果,通过计算可精确得到不同温度条件下低温辐射计吸收腔的吸收率。实验测量吸收腔在室温条件和4 K温度条件下的吸收率,分别为0.99976和0.99971,对4 K条件下低温辐射计吸收腔吸收率的测量不确定度进行评定,得到的结果显示其相对扩展不确定度为0.005%（k=2）。     

高湿度环境下爆炸物太赫兹光谱的特征提取与精准识别

材料太赫兹吸收谱的指纹特性已被广泛应用于物质识别，但实际大气环境下，水蒸气对太赫兹波的强烈吸收会导致光谱严重振荡，假峰、弱峰、混叠峰相继增多，严重影响寻峰比对的精度及物质识别的能力。针对上述问题，提取相对湿度为2%,15%,35%,45%和60%环境下爆炸物的太赫兹吸收光谱信息数据，利用连续小波变换将光谱在频域上展开得到具有特征唯一性的频域尺度图；再基于深度学习方法，以ResNet-50网络模型为基本网络结构，对上述5种不同湿度环境下得到的爆炸物频域尺度图进行网络分类训练，其测试集分类准确率达96.6%。为验证该技术在未经训练湿度样本下的有效性，将相对湿度为50%,55%和67%时爆炸物的时域信号送入该识别系统，分类准确率可达96.2%。实验结果表明，基于小波变换与ResNet-50网络分类训练的太赫兹物质识别方法相比于传统寻峰方法大幅提升了爆炸物在高湿度环境下的识别准确率，规避了降噪、平滑等一系列复杂预处理操作，极大拓展了太赫兹光谱探测技术的工程适应性，为山地、森林、洼地等高湿度、极复杂的作战环境下精确探测、识别地雷等爆炸物提供了技术支持。