某型飞机红外辐射特征聚类算法

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战斗机3_5_m波段红外特征空间分布及低发射率材料隐身效果分析

〈制导与对抗〉战斗机3～5μm波段红外特征空间分布及低发射率材料隐身效果分析冯晓星，吉洪湖，斯仁，刘福城（南京航空航天大学能源与动力学院，江苏南京 210016）摘要：对典型战斗机在3～5μm波段范围内的红外辐射强度空间分布进行了数值计算，研究了红外搜索跟踪系统对目标的探测距离计算方法，考虑了大气透过率的影响，并分析了采用低发射率材料后战斗机的隐身效果。

红外辐射特征的计算采用自开发软件NUAA-IR进行，探测距离的计算通过自编程完成，计算结果表明采用低发射率材料后战斗机在3～5μm波段机身正后向小角度范围内的红外辐射特征降低的量值比较大，3～5μm波段的红外搜索跟踪系统对战斗机正后向小角度范围内的探测距离明显减小。

采用低发射率材料后，红外隐身效果提高了。

关键词：飞行器；红外；隐身效果中图分类号：V231.1 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2011)07-0389-06Numerical Study on Spatial Distribution of 3～5μm Infrared Signature and Stealth Effect of Low Emissivity Material for Fighter AircraftFENG Xiao-xing，JI Hong-hu，SI Ren，LIU Fu-cheng(College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)Abstract：Taking a typical fighter aircraft as a model, the spatial distribution of infrared signature in 3～5μm is calculated. The method of detection range is given and the stealth effect of low emissivity material of fighter aircraft is analyzed. The spatial distribution of infrared signature is calculated by the self-developed software NUAA-IR, and the detection range is calculated by the self-developed program. The result shows that in 3～5μm, after the low emissivity material is used, the integral radiant intensity in the small-angle direction of the back fuselage is obviously reduced, and the detection range in the small-angle direction of the back fuselage is also obviously reduced. The radiant intensity in other direction is reduced a little. In a word, the stealth effect of low emissivity material is improved.Key words：fighter aircraft，infrared，stealth effect引言目前，红外探测和制导技术在战斗机空战中的作用越来越大，“先敌发现，先敌开火”[1]已成为未来空战战术的一种趋势，为了提高战斗机的战场生存率和作战效能，必须开展战斗机红外隐身技术研究和隐身效果评估方法研究。

飞行目标红外多光谱高效识别算法

第26卷　第1期计　算　机　仿　真2009年1月文章编号:1006-9348(2009)01-0225-04飞行目标红外多光谱高效识别算法张　珩,彭　颖(中国科学院力学研究所,北京100080)摘要:随着新型诱饵的快速发展,在日益复杂的目标环境中探测识别真假目标是红外探测识别系统最难解决的技术问题之一。

通过分析天空背景下红外小目标,干扰物,噪音及背景的光谱特性,利用人造飞行目标光谱辐射强度高且相邻波段光谱辐射强度连续性特点,提出了一种以多光谱辐射强度和梯度相组合的目标识别高效算法。

就此给出了相应的仿真算例,验证了算法在获取的红外图像信噪比很低,背景高亮度,多个诱饵干扰的条件下也能准确识别目标,具有更强的自适应性,更高的识别率和更为快捷的处理能力。

关键词:目标识别;多光谱;光谱辐射梯度;光谱辐射强度中图分类号:TP317.4 文献标识码:AA H i ghly Eff i c i en t Recogn iti on A lgor ith m for Fli ght TargetsZHANG Heng,PENG Ying(I nstitute of M echanics,The Chinese Acade my of Sciences,Beijing100080,China)ABSTRACT:W ith the fast devel opment of ne w baits,recognizing genuine and fake targets in the comp lex envir on2ment is one of the most difficult p r oblem of the infrared detecti on recogniti on syste m.A flight target recogniti on algo2rith m with intensity and gradient combinati on multis pectral i m agery is p resented by using the continuous characteristicof target radiant intensity of adjacent infrared band.A si m ulati on exa mp le with intensive noise and high lu m inancebackgr ound is constructively calculated t o verify the effectiveness of the p r oposed algorith m.The perf or mance of therecogniti on algorith m is evaluated in nu merical si m ulati on.And the si m ulati on results show that the p r oposed algo2rith m can achieve its intended pur pose and validity.KE YWO RD S:Target recogniti on;Multis pectral;Gradient of s pectru m radiant;I ntensity of s pectru m radiant1　引言当前的红外成像识别技术是基于目标的空间和时间特征信息的判别。

红外光谱分析无监督聚类方法比较与分析

红外光谱分析无监督聚类方法比较与分析红外光谱分析是一种常用的分析技术，通过测量样品在红外波段的吸收、散射或透射光谱，可以获取样品的化学信息。

在实际应用中，为了更好地理解和解释大量的红外光谱数据，需要对数据进行聚类分析，将相似的样本分组。

本文将比较和分析三种常用的红外光谱分析无监督聚类方法：谱图聚类、主成分聚类和自组织映射聚类。

谱图聚类是一种基于相似性度量的无监督聚类方法。

它通过比较样本之间的红外光谱图的相似性来判断它们的相似程度，并将相似的样本归为一类。

在谱图聚类中，我们需要选择适当的相似性度量方法和聚类算法。

常用的相似性度量方法有欧氏距离、相关系数和余弦相似度等。

聚类算法常用的有层次聚类、K均值聚类和模糊聚类等。

谱图聚类方法的优点是简单直观，易于理解和使用。

然而，它的缺点是对噪声敏感，对样本数量和特征的选择要求较高。

主成分聚类是一种通过降维和聚类的方法来进行红外光谱分析的无监督聚类方法。

主成分分析是一种常用的降维方法，它通过线性转换将原始数据转换为一组互相正交的主成分。

在主成分聚类中，我们先使用主成分分析对红外光谱数据进行降维处理，然后再使用聚类算法对降维后的数据进行聚类。

常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。

主成分聚类方法的优点是可以处理高维数据，降低了数据的维度，方便后续的聚类分析。

然而，它的缺点是需要假设数据服从高斯分布，对异常值和噪声比较敏感。

自组织映射聚类是一种基于神经网络的无监督聚类方法。

自组织映射是由Kohonen于1982年提出的，在红外光谱分析中得到了广泛的应用。

自组织映射聚类将红外光谱数据投影到一个二维或三维的引力场中，通过样本之间的距离和相互作用来进行学习和聚类。

自组织映射聚类的优点是可以处理非线性和非高斯分布的数据，对异常值和噪声的处理能力较强。

然而，它的缺点是对参数的选择较为敏感，对数据的预处理要求较高。

综上所述，不同的红外光谱分析无监督聚类方法具有各自的优缺点，适用于不同的应用场景。

基于红外图像和特征融合的飞机目标识别方法

基于红外图像和特征融合的飞机目标识别方法
李萍;张波;尚怡君
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2016(023)008
【摘要】针对由于空中飞机红外图像的形状、姿态和大小的高度复杂性使得现有的红外目标识别方法的识别率和鲁棒性不高的问题,提出一种基于红外图像和特征融合的飞机红外目标识别方法.该方法充分利用尺度不变、特征变换和奇异值分解算法,提取飞机红外图像的识别特征,构造特征向量,由此进行红外目标识别.在5类飞机红外图像数据库上,对本文方法和传统方法进行对比实验,结果表明了该方法的可行性和有效性.
【总页数】5页(P92-96)
【作者】李萍;张波;尚怡君
【作者单位】郑州大学西亚斯国际学院,郑州451150;郑州大学西亚斯国际学院,郑州451150;郑州大学西亚斯国际学院,郑州451150
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于多传感器数据融合的飞机目标自动敌我识别方法 [J], 李勇;王德功;常硕
2.一种飞机图像目标多特征信息融合识别方法 [J], 李新德;杨伟东;DEZERT Jean
3.基于多特征融合和特征排序的飞机识别方法 [J], 赵彦斌
4.基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪 [J], 闫钧华;陈少华;许俊峰;储林臻
5.基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测 [J], 李秋华;李吉成;沈振康
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天空背景红外辐射亮度测量及其对目标探测的影响分析

天空背景红外辐射亮度测量及其对目标探测的影响分析王东;赵威;陈勇;张岩岫;成斌;王冰【摘要】天空背景的红外辐射特征对目标侦察探测具有重要意义。

利用3μm～5μm中波、8μm～12μm长波红外测量设备对天空背景红外辐射亮度进行了测量，长波波段辐射亮度在3.7～13.6 W m－2sr－1，中波波段辐射亮度在0.05～0.48 W m－2sr－1，相同条件长波辐射亮度高于中波辐射亮度1～2个数量级；随着观测角增大，天空背景辐射亮度显著降低，同时太阳辐射、大气温度等因素也对天空背景辐射有较大的影响。

利用测量结果仿真分析了天空背景辐射对目标侦察探测距离的影响，结果表明当观测角由9.6°降低到1.9°时，红外搜索跟踪系统探测距离会减少41.5%～46.2%。

%The infrared radiation characteristics of sky background on the target detection has important significance. The sky background infrared radiation intensity was measured by using 3-5μm medium wave and 8-12 μm long wave infrared radiation measuring equipment, with 3.7-13.6 W m-2sr-1 radiation brightness in long wave band and 0.05-0.48 W m-2sr-1 radiation brightness in medium wave band. Under the same conditions, long wave radiation brightness is 1-2 magnitude higher than that of medium wave. With the observation angle increases, the brightness of the sky background radiation significantly reduced, and at the same time, solar radiation, air temperature and other factors also have a great effect on the sky background radiation. The measurement results of simulation and analysis of the sky background radiation of target reconnaissance detection range, the results show thatwhen the view angle decreased from 9.6 degrees to 1.9 degrees, infrared search and track system’s detection range will reduce 41.5%-46.2%.【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2015(000)009【总页数】4页(P774-777)【关键词】天空背景;红外辐射亮度;目标探测;程辐射;探测距离【作者】王东;赵威;陈勇;张岩岫;成斌;王冰【作者单位】中国洛阳电子装备试验中心光电对抗测试评估技术重点实验室，河南洛阳 471003;中国洛阳电子装备试验中心光电对抗测试评估技术重点实验室，河南洛阳 471003;中国洛阳电子装备试验中心光电对抗测试评估技术重点实验室，河南洛阳 471003;中国洛阳电子装备试验中心光电对抗测试评估技术重点实验室，河南洛阳 471003;中国洛阳电子装备试验中心光电对抗测试评估技术重点实验室，河南洛阳 471003;中国洛阳电子装备试验中心光电对抗测试评估技术重点实验室，河南洛阳 471003【正文语种】中文【中图分类】TN219目标与背景红外辐射特性研究具有重要意义，红外侦察探测、红外制导、红外隐身等技术的发展均离不开对目标与环境辐射特性的研究。

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？()答案:关联规则发现2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案:SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。

( )答案:错误5.决策树中包含一下哪些结点答案:内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：众数7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案:样本较少但典型性好8.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。

假设65%的比赛队0胜出、P(Y=0)=0.65。

剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。

队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。

则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案:0.579.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案:0.71610.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案:KNN11.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，下列哪些不属于这种聚类类型层次聚类_模糊聚类_非互斥聚类12.数据点密度分布不均会影响K-means聚类的效果。

答案:正确13.数据集成需要解决模式集成、实体识别、数据冲突检测等问题答案:正确14.决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。

答案:正确15.数据库中某属性缺失值比较多时，数据清理可以采用忽略元组的方法。

红外探测系统对某型隐身飞机的作用距离分析

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｒａｎｇｅｏｆａｎｉｎｆｒａｒｅｄ（ＩＲ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｔｏａｃｅｒｔａｉｎｓｔｅａｌｔｈ
红外探测系统对某型隐身飞机的作用距离分析枣
冯云松．一，金伟ｚ，路远．一，凌永顺（１．脉冲功率激光技术国家重点实验室，合肥２３００３７；２．安徽省红外与低温等离子体重点实验室，合肥２３００３７）
摘要：为了估算红外探测系统对某型隐身飞机的作用距离，首先构建该型飞机的简化模型，计算了飞机蒙皮、
ｔｈｒｅｅｍａｊｏｒＩＲｒａｄｉａｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅａｉｒｃｒａｆｔｓｋｉｎ，ｅｎ￣ｎｅｓｐｏｕｔｓａｎｄｅｘｈａｕｓｔｐｌｕｍｅｓｒｅａ
ＦＥＮＧＹｕｎ — ｓｏｎｇ１，２ＪＩＮＷｅｉ．ＬＵＹｕａｎ１，２ＬＩＮＧＹｏｎｇ－ｓｈｕｎ＇
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒｔａｏｒｙｏｆＰｕｌｓｅｄＰｏｗｅｒＬｏｓｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３００３７，Ｃｈｉｎａ；２．ｅｙＫＬｂａｏｆｍａｎｄＬｗｏＴｅｍｐｅｒｔａｕｒｅＰｈｌ￣ｌｌｌｚｚｏｆＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｈｅｆｅｉ２３００３７，Ｃｈｉｎａ）

基于红外图像和特征融合的飞机目标识别方法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｈｉｇｈｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｓｈａｐｅ，ａｔｔｉｔｕｄｅａｎｄｓｉｚｅｏｆｔｈｅｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅａｅｒｉａｌａｉｒｃｒａｆｔｓｍａｙｒｅｓｕｌｔｉｎｌｏｗｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｐｅｅｄｔｏｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｉｎｆｒａｒｅｄｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅａｉｒｃｒａｆｔｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓａｎｄｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｍａｄｅｆｕｌｌｕｓｅｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｓｉｎｇｕｌａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄａｔｆｉｒｓｔ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．ＴｈｅａｉｒｃｒａｆｔｓｗｅｒｅｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄｂｙＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｂａｓｅｄｏｎｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｄａｔａｂａｓｅｏｆｆｉｖｅｔｙｐｅｓｏｆａｉｒｃｒａｆｔ，ｗｅｍａｄｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｆｏｒｃｏｍｐａｒｉｓｉｏｎｏｆｏｕｒｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｒｅｄａｉｒｃｒａｆｔｉｍａｇｅｓ；ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｓｉｎｇｕｌａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｎｎ

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某型飞机红外辐射特征聚类算法
朱哲锋，惠晓滨，邢乃若，刘端
（空军工程大学装备管理与安全工程学院，西安７１００５１）
摘要：研究某型飞机的飞行状态对其红外辐射特征的影响，针对飞机的红外辐射特征对飞行状态的改变比较
敏感，需进行准确地分类来判断飞机的飞行状态。传统的Ｋ均值算法易陷入局部最优解，导致了判断飞行状态的正确率低。因此，提出一种改进的Ｋ均值算法通过对飞机的红外辐射特征有影响的因子来进行聚类，分析判断出飞机的飞行状态。该算法将遗传算法的全局搜索能力快与模拟退火算法的局部搜索能力强的优点相结合，从而避免了均值算法陷入局部最优解，仿真表明该算法较原算法有更好的寻优能力，能够准确地对飞机的红外辐射特征聚类，
ａｉｒｃｒａｆｔｌｉｆｇｈｔｓｔａｔｅ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｄａｔａｃｌｅａｒｌｙｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｌｉｆｇｈｔｓｔａｔｕｓ．
是一种有效的算法。关键词：红外辐射特征，Ｋ均值，局部最优
中图分类号：ＴＰ３ — ０５文献标识码：Ａ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｏｒｉｔｈｍｏｆＡｉｒｃｒａｆｔＩｎｆｒａｒｅｄ
Ｖｏ１．３８。Ｎｏ．１００ｃｔ．２０１３
火力与指挥控制
ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ
第３８卷第１０期２０１３年１０月
文章编号：１００２ — ０６４０（２０１３）１０ — ００５１－０５
ｉｍｐｒｏｖｅｄＫ－ｍｅａｎｓａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏａｎａｌｙｓｅａｎｄｄｅｃｉｄｅｔｈｅｍｂｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｔｈｅｉｎｌｆｕｅｎｔｉａｌｆａｃｔｏｒｏｆｉｎｆｒａｒｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｇｌｏｂａｌ
ＲａｄｉａｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ＺＨＵＺｈｅ－ｆｅｎｇ，ＨＵＩＸｉａｏ —ｂｉｎ，ＸＩＮＧＮａｉ —ｒｕｏ，ＬＩＵＤｕａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｅｒｉｅｌＭａｎａｇｅｍｅｎｔ＆ＳａｆｅｔｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｉｇｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ７１００５１，Ｃｈｉｎａ）
ｆａｌｌｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｌｅａｄｔｏｔｈｅｌｏｗｃｏｒｒｅｃｔｒａｔｅｏｆｊｕｄｇｍｅｎｔｏｆｌｆｉｇｈｔｓｔａｔｕｓ．Ｓｏａｎ
ＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＫ－ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｉｎｒｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｗｅａｋｎｅｓｓｉｎｏｖｅｒａｌｌｓｅａｒｃｈ，ｅａｓｉｌｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｉｌｕｆｎｅｎｃｅｏｆａｃｅｒｔａｉｎｔｙｐｅｏｆａｉｒｃｒａｆｔｌｆｉｇｈｔｓｔａｔｕｓｏｎｔｈｅｉｎｆｒａｒｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓ，ａｉｍｉｎｇｔｏｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｔｈｅｃｈａｎｇｉｎｇｏｎｔｈｅｉｎｆｒａｒｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｔｏｔｈｅ