【摘 要】
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针对目前流行的目标表面双向反射分布函数(BRDF)模型建立多基于大量实验数据且存在优化算法精度不高的问题,提出基于混合粒子群算法的目标表面BRDF建模与优化方法.该方法将模拟退火引入粒子群算法,构建了模拟退火-粒子群算法(SA-PSO)用于求解四参数单站(FOI) BRDF模型,四参数即镜面反射幅度系数、镜面反射系数、漫反射幅度系数和漫反射系数,获得目标板BRDF模型.验证计算结果表明:SA-PSO计算能力优于拟牛顿算法和改进信赖域算法且适用于多种BRDF模型求解,建立的BRDF模型与真实值最小均方差为0
【机 构】
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南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室,江苏南京210094
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针对目前流行的目标表面双向反射分布函数(BRDF)模型建立多基于大量实验数据且存在优化算法精度不高的问题,提出基于混合粒子群算法的目标表面BRDF建模与优化方法.该方法将模拟退火引入粒子群算法,构建了模拟退火-粒子群算法(SA-PSO)用于求解四参数单站(FOI) BRDF模型,四参数即镜面反射幅度系数、镜面反射系数、漫反射幅度系数和漫反射系数,获得目标板BRDF模型.验证计算结果表明:SA-PSO计算能力优于拟牛顿算法和改进信赖域算法且适用于多种BRDF模型求解,建立的BRDF模型与真实值最小均方差为0.72％,可为目标表面的反射特性研究提供参考.
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