红外诱饵弹是一种常见的红外干扰**, 能够对红外制导**产生很强的干扰效果。在众多类型的红外诱饵弹中, 通过投放药剂形成喷射火焰来得到干扰辐射源的方法仍在实战中广泛应用。在这类诱饵弹的研发制造过程中, 投放药剂的半径对诱饵弹辐射特性具有很大的影响。针对药剂颗粒半径对诱饵弹辐射特性的影响, 分析了典型的投放药剂类红外诱饵弹的结构及工作原理, 借助了离散相模型(DPM模型)对红外诱饵弹红外特性建模, 总结了典型诱饵弹模型下的红外诱饵药剂颗粒直径与辐射特性间的关系, 最后通过最小二乘法对仿真数据进行拟合后确定该典型红外诱饵弹辐射强度最大时的药剂颗粒半径为3.72 mm。该方法对诱饵弹投射颗粒半径的研究工作提出了依据, 在诱饵弹研发与仿真中具有重要的指导价值。

尺度不变特征变换（SIFT）算法是图像配准中一种用来描述局部特征最稳健，使用最广泛的方法。针对存在关键点特征描述向量维数较高，算法计算复杂的问题，提出了一种基于稀疏随机投影(SRP)与SIFT相结合的图像配准算法，该算法把压缩感知理论的稀疏特征表示概念引入SIFT算法中，即SRP-SIFT，用稀疏特征表示方法对SIFT关键点特征向量进行提取，再使用相应的L1距离度量进行特征向量的匹配。对新算法和相关SIFT算法进行了图像配准实验，实验结果表明，SRP-SIFT算法对包含复杂结构内容的图像配准性能优于传统SIFT算法，配准效率与几种改进的SIFT算法相当，但运算速度比传统SIFT算法和几种改进的SIFT算法有明显提高。

为研究航天领域特种材料高温区域的光谱辐射特性, 建立了基于傅里叶光谱仪的超高温光谱发射率测量系统。 系统线性度是发射率测量精度的保证, 通过测量多温度点黑体辐射的光谱信号, 采用多温度点线性拟合方法求得每个光谱点的光谱信号值与黑体光谱辐射亮度的函数关系式, 并结合仪器线性度测量理论, 建立了光谱发射率测量系统的线性度测量方法。 实验测量了黑体温度范围1 000~2 000 ℃和光谱范围3~20 μm的光谱辐射信号, 求得波长λ=4 μm的理论直线与测量光谱值的线性关系。 实验表明, 仪器在4~18 μm光谱范围响应较好, 除CO2强吸收光谱区域, 仪器的光谱线性度均优于1%。 当测量系统线性度一定时, 温度越高, 光谱误差对发射率的影响越小。 评定光谱发射率测量系统的线性度有利于剔除个别温度点光谱扰动带来的误差。

Exo-atmospheric targets are especially difficult to distinguish using currently available techniques, because all target parts follow the same spatial trajectory. The feasibility of distinguishing multiple type components of exo-atmospheric targets is demonstrated by applying the probabilistic neural network. Differences in thermal behavior and time-varying signals of space-objects are analyzed during the selection of features used as inputs of the neural network. A novel multi-colorimetric technology is introduced to measure precisely the temporal evolutional characteristics of temperature and emissivity-area products. To test the effectiveness of the recognition algorithm, the results obtained from a set of synthetic multispectral data set are presented and discussed. These results indicate that the discrimination algorithm can obtain a remarkable success rate.

针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题, 建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题, 采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子, 同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率, 并通过计算机仿真验证了上述分析结果.为了评估该算法的有效性, 采用人工合成的多光谱红外图像序列对其进行测试, 结果说明该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.

主要针对高光谱红外图像中弱小目标的检测方法进行研究，根据目标检测的RX 算法模型，给出了算法在高光谱目标检测中的性能评价，分析了检测器像元数、光谱波段数对算法性能的影响，在RX 算法及相关改进算法的基础上，通过对AVIRIS 数据的仿真实验，分析了相关矩阵在高光谱目标检测中算法的应用优势，提出了一种目标自动检测方法，验证了UTD 算法对有特定波段依赖性的小目标有良好检测效果。理论分析和仿真实验证明了RX 算法在红外高光谱目标自动检测中的有效性。

针对材料发射率数据日益增长的需求, 建立了超高温傅里叶变换(FT)光谱发射率测量系统.为校准材料光谱发射率的测量结果, 建立了包含辐射传交换、固体热传导、辐射测温在内的发射率校准模型. 通过校准模型定量分析了试样辐射热损、厚度、热导率等因素引起的发射率测量误差.结果表明, 这些因素均导致试样测量温度偏高, 而发射率测量结果偏低.测量了真空环境下2000℃时纯度为99.99%石墨的光谱发射率曲线.采用模型校准后的发射率曲线与文献比较, 取得了比较一致的结果.该方法在超高温发射率测量技术中可以有效地提高测量精度.

利用小波变换技术对辐射信号进行预处理和去噪,实现了辐射信号的高精度检测;进而,设计了一种组合神经网络发射率模型,依据测温仪测得的亮温可以高精度地辨识出被测目标的发射率模型,这种建模方法不需给定发射率固定的样本数据,给出具体理论推导过程.仿真结果表明,此方法是获知连续光谱发射率及真温的一种有效的方法.