PSO-ASVR在三波长路面状态传感器定量标定中的应用

路面状态传感器是路面状态定性识别和定量测量的重要工具,其定量测量性能依赖于定量标定模型的准确性。为了解决路面状态传感器定量标定数据非线性和非均匀分布问题对定量测量的不利影响,提出基于PSO-ASVR(particle swarm optimization-adaptive support vector regression)的路面状态传感器定量标定模型。构建AP(adaptive preprocessing)流程进行标定数据最优化预处理,降低路面状态传感器非均匀分布问题影响下的标定数据处理误差。采用基于结构风险最小化的SVR(support vector regression)算法进行标定数据拟合,并利用PSO(particle swarm optimization)算法实现SVR中参数最优化,降低路面状态传感器标定数据非线性引入的数据拟合误差。不同路面状态条件下标定数据处理实验表明:新方法相比于传统方法在均方根误差RMSE上至少可减小63%,验证了其在提高定量标定模型精度上的有效性,实现了路面状态传感器定量标定误差的降低。     

基于成像/光强变化响应的中/短波红外辐射校准系统设计

受到测量方法的限制,现有的辐射校准系统只能在小-中型红外成像模拟器光学系统的透过率发生变化时实现辐射测量,无法在大型红外成像模拟器的视场光阑发生变化时实现辐射测量。针对大型红外成像模拟器部分仿真状态无法评估的问题,提出基于成像/光强变化响应的测量方法,并设计新型红外辐射校准系统。系统研制完成后,针对红外成像模拟器多辐射参数测量的需求,提出多参数标定方法进行系统标定。系统的辐射照度为6×10^-10～7×10^-4 W/cm²,工作波段为2.05～2.55μm和3.70～4.80μm,测量不确定度为1.88%。最后,利用新系统校准大型红外成像模拟器在不同仿真状态下的输出辐射。校准结果表明,新方法和新系统可以使大型红外成像模拟器在全仿真状态下实现多参数测量。