目标红外特性被广泛应用于夜视探测、侦察跟踪、监测诊断、信息传输等多个领域,相关技术在工业、医疗、通信等行业发挥着非常关键的作用[1]。随着计算机硬件与软件工具的快速发展,红外特性仿真技术依托于计算机建模与仿真,能够精确地模拟物体在红外波段下的热辐射特性、传输过程及探测系统的响应,逐渐成为航空航天、安防监控等领域的核心技术,在设备研发、模拟训练以及性能评估等多个方面展现出了其独特的应用价值。在设备研发领域,红外特性仿真技术提供了贴近实际的仿真环境,针对需求进行高效分析,有利于推动设备的优化设计与功能提升。在模拟训练中,该技术通过模拟真实的背景环境红外特征,为操作者提供了一个安全且真实的平台,极大增强了设备操作熟练度和情况处置应变能力。此外,在性能评估方面,通过模拟复现复杂多样的环境效应,一方面可以检验红外探测设备有效工作的极限条件,另一方面数字化的方式能够降低试验成本,易于控制变量,提高检测效率。
目标红外特性仿真从20世纪开始,源于军事需求,研究者们根据实验室测量数据提出简单理论公式,积累得到原始数据库,为传统模型的红外仿真发展提供了便利条件。后来,随着红外辐射计算相关理论的完善,对于目标红外辐射特性的描述更加遵循热辐射物理规律,基于物理模型的红外仿真的可靠性大幅度提升。同时,基于实测红外图像的仿真得到了同步发展。21世纪以来,随着仿真对象复杂性和对仿真实时性的需求的提高,基于深度学习的红外仿真技术在高性能计算机硬件的支持下,开始得到广泛应用[2]。
目前,红外特性仿真技术主要分为5类,分别是基于实验数据的仿真、基于传统经验模型的仿真、基于物理模型的仿真、基于实测红外图像的仿真以及基于深度学习的仿真。本文全面剖析了各类红外特性仿真技术的基本原理、仿真步骤、发展历程以及技术优劣。同时,对红外特征仿真技术的未来发展趋势进行了深入探讨,为相关领域的研究与发展提供了重要参考。
1 红外辐射基本原理
1.1 红外辐射基本概念
1.2 红外辐射物理定律
1.2.1 普朗克定律
任何温度超过绝对零度的物体都会向外发出红外辐射。
Bλ(λ,T)= $\frac{2\mathit{h}{\mathit{c}}^{2}}{{\mathit{\lambda }}^{5}}$ · $\frac{1}{{\mathit{e}}^{\frac{\mathit{h}\mathit{c}}{\mathit{\lambda }\mathit{k}\mathit{T}}}-1}$
式中,Bλ为光谱辐射出射度(单位W·m-2·sr-1·m-1);h为普朗克常数,h=6.626×10-34 J·s;c为光速,c=2.998×108 m/s;k为玻尔兹曼常数,k=1.38×10-23J/K;λ为波长(单位 m);T为黑体绝对温度(单位 K)。
1.2.2 斯特藩-玻尔兹曼定律
黑体的辐射出射度与其绝对温度的四次方成正比:
$M=\sigma T^{4}$
式中,M为黑体的辐射出射度(单位W/m2);σ为斯特藩-玻尔兹曼常数,σ≈5.67×10-8W·m-2·K-4;T为黑体的绝对温度(单位 K)。
1.2.3 维恩位移定律
黑体辐射的峰值波长与其绝对温度之间的关系为
$\lambda_{\max } \cdot T=b$
式中,λmax为黑体红外辐射最大值所对应的波长;b为常数,b=0.002 898 m·K。
1.3 红外辐射大气传播特性
1.3.1 大气吸收
空气中含有H2、N2、O2、H2O、CO2、O3、CH4等气体,通过振动或转动能级跃迁吸收红外光子,不同大气分子对红外辐射的吸收具有特定的选择性。吸收红外波段的主要气体成分情况如表1所示。
表1 不同大气成分吸收辐射波长情况Tab.1 The absorption of radiation wavelengths by different atmospheric components |
| 气体成分 | 主要吸收波长(μm) |
|---|---|
| H2O | 1.4,1.9, 2.7,6.3, >15 |
| CO2 | 4.3,15 |
| O3 | 9.6 |
| CH4 | 3.3,7.6 |
| N2O | 4.5,7.9 |
H2、N2、O2等为双原子分子,在红外波段的吸收相对较弱。大气分子对红外辐射的吸收,会使目标发出的红外辐射强度衰减,降低探测器收到的信号强度,缩短可探测的距离。吸收作用会使红外图像出现模糊、失真等情况,影响对目标的识别和判断。大气分子的吸收特性限制了红外通信的可用波段,人们需要选择吸收较弱的“大气窗口”(3-5 μm,8-14 μm)波段进行通信,以减少信号的衰弱[5]。在长距离的红外通信中,大气分子吸收会导致信号能量损失,增加误码率,降低通信质量和可靠性。
1.3.2 大气散射
表2 大气散射类型Tab.2 Atmospheric scattering type |
| 散射类型 | 主要散射体 | 效果 |
|---|---|---|
| 瑞利散射 | N2、O2等气体分子 | 影响微弱 |
| 米氏散射 | 尘埃、水滴等气溶胶 | 当有雾霾时影响显著 |
| 无选择性散射 | 雨滴、冰晶 | 所有波长的红外 辐射被均匀散射 |
大气散射的衰减程度表示为
I=I0 ${\mathit{e}}^{-{\mathit{\beta }}_{\mathit{e}\mathit{x}\mathit{t}}\mathit{L}}$
式中,βext为消光系数(散射系数+吸收系数);L为传输路径长。
大气散射会将环境辐射引入探测器视场,增加信号中的噪声,也可以改变红外辐射的偏振状态。大气散射与大气吸收发生耦合作用,会造成红外辐射的协同衰减。
1.4 红外辐射探测方法
红外探测器通过感应红外辐射的光子能量或热效应,将其转化为电信号,经过处理分析获得目标的信息,探测器分类如表3所示。
表3 红外探测器分类Tab.3 Classification of infrared detectors |
| 分类 | 原理 | 特点 |
|---|---|---|
| 热探测器 | 因物体吸收红外辐射后温度升高,引起材料物理性质变化来探测 | 可覆盖整个红外波段,但响应速度较慢,探测灵敏度较低 |
| 光子探测器 | 利用光子与探测器材料相互作用产生电子-空穴对或其他光电效应来探测 | 响应速度快,探测灵敏度高,工作波段较窄 |
| 成像探测 | 通过红外探测器阵列对目标场景的红外辐射进行探测和成像,将红外辐射分布转化为可见图像 | 可直观获取目标的红外图像信息 |
| 光谱探测 | 利用不同物质对红外光的吸收、反射或透射特性 | 获取目标的光谱特征,分辨率高、灵敏度高 |
2 不同红外特性仿真技术研究进展
由于时代需求、配套设备、相关技术、支撑理论的发展变化,红外仿真技术演变至今,按照出现时间顺序,分为早期实验阶段、传统经验模型阶段、基于物理模型的数值仿真阶段、基于实测红外图像的仿真阶段、深度学习智能仿真阶段。
2.1 早期实验阶段(1940s—1960s)
早期实验阶段是红外仿真技术的萌芽期,主要是以通过实际测量获得目标红外辐射特性的相关数据,建立数据库或构建简单公式关系。二战期间,因夜间侦察和武器制导等军事需求,推动了红外仿真技术的早期发展,同时,硫化铅红外探测器和非制冷型红外热像仪的研制开发提供了技术设备保障。部分学者也开始进行研究并实验,例如,Hardy, J. D.首次将黑体辐射理论应用于生物体红外特征测量;Jones, R. C.提出早期红外探测器灵敏度极限理论模型。美军通过实测不同气象条件下的红外信号衰减,建立经验关系式,获得经验性的大气衰减曲线。
早期实验阶段的红外仿真可通过设备直接测量,基于真实数据,结果可靠性高,技术门槛较低,但缺点也十分明显,其需要飞机、车辆等大量实物原型和专用设备进行实验,成本高、耗时长。因场景为人工构建,实验结果受环境和操作人员影响大,相同场景难以复现,而且仅能获取静态目标或简单背景的红外数据,无法模拟运动目标的热传导、复杂地形反射动态交互。Hudson在1965年著作《红外系统工程》中就指出,早期实验“数据丰富但理论贫乏”。
由于实验阶段显著的缺点,满足不了当时越来越高的军事需求。现实的军事需求、早期实验数据的积累、计算机的发展等,共同推动了实验阶段向传统经验模型阶段的发展。
2.2 传统经验模型阶段(1970s—)
在早期实验阶段的数据积累和计算机硬件升级的基础上,传统经验模型得到发展。传统经验模型基于历史实验数据与经验公式,通过简化的物理规律和统计规律,快速模拟目标、环境等的红外辐射特性、热交互过程和信号响应行为。
2.2.1 仿真流程
(1)数据采集:通过红外热像仪、红外相机等设备获取目标及环境的红外辐射数据。
(2)数据处理:校正噪声、配准多源数据、提取关键特征和规律(如温度分布、发射率)。
(3)建模与泛化:简化物理过程,忽略复杂耦合效应,构建可复用的辐射模型或数据库,支持动态场景生成。
(4)仿真渲染:结合大气传输、传感器效应等生成最终红外图像或视频。
2.2.2 发展历程
随着计算机的普及和军事需求的推进,国外研究学者针对简单目标和背景进行了大量的测量和系统分析,提出了一些经验或半经验模型。1970年,美军开发LOWTRAN(Low Resolution Atmospheric Transmittance),首次将大气分层与经验投射曲线编码为可执行的程序,用户输入经纬度和季节,程序自动匹配大气参数。1980年,Jacobs等人基于一维热模型理论,对路面、砖墙等几何形态简洁的物体表面温度进行了建模与仿真[7]。1981年,Smith 等针对地表植被进行分析,建立了植被的热计算模型, 计算出的晴天环境下的结果与实际测量误差在 2℃内[8]。1982年,Hinderer等人以经验值或测量值作为数据来源,利用红外技术相关原理和方法,生成了小型车辆合成三维图像模型[9]。1983年,Ben.Yosef 等人围绕自然背景红外图像的模拟展开研究,通过建立的统计模型,记录自然地表一天24小时内的红外辐射变化,更好地了解在自然背景下红外目标的特征表现以及背景干扰等情况[10]。后来,研究者们开始注重仿真真实性,在建模过程中考虑背景因素的影响。比如,Kornfeld等利用经验公式,计算出多种场景表面的温度场分布,并据此生成了具有高度真实感的红外仿真图像[11]。1987年,Biesel将目标表面的红外辐射数据使用抽象化的方法来表示,建立了物体表面热平衡方程,结合环境温度建立了目标的温度分布模型,提高了在实际应用中的操作能力和判断能力[12]。1990年,Curtis等人研究不同时段和季节对建筑结构原件表面热辐射特性的影响,通过建模探讨环境因素对目标热红外信号的改变,为红外场景模拟、目标识别及热成像提供了基础数据[13]。1997年,以色列的L.S.Balfour等人通过分析大气传输、物体热特性及环境交互作用,结合理论模型与实验数据,模拟物体在不同环境下的红外辐射特性[14]。由此,建立了不同材质的系数数据库,在仿真过程中,根据材质类型调用相应的材质系数,综合考虑外部环境影响后确定物体表面温度。
国内的一些科研院所对特定背景的红外辐射特性及特定目标的红外特性展开了相应研究。在环境背景方面,1999年,南京理工大学韩玉阁等人对丛林场景进行了模拟生成和研究,分析了丛林红外波段的辐射特性,构建了丛林随机生成模型[15]。2000年,该团队建立了地面一维温度计算模型和天然地形的红外辐射理论模型,根据理论模型计算结果生成了天然地形的红外模拟[16]。在特定船舰及飞行目标方面,2006年,上海交通大学任海刚等人通过采用平静海面方向发射率与方向变化关系的经验公式,忽略海面波浪变化的影响,展开海面船舰及波浪海面的红外特性研究。研究结果表明,采用经验模型可有效用于船舰红外辐射特性的计算,但模拟海面红外特性时,精度不足[17]。2007年,浙江大学江照意等融合传热学、辐射度学与气象学理论,建立地面目标红外仿真框架[18]。2008年,空军航空大学李彦志等人基于红外辐射有关理论,采用温度及辐射经验公式,对飞机三个主要辐射源红外辐射强度进行了仿真研究,但其计算结果精度不高,仅适用于工程估算[19]。2015年,电子科技大学刘灿等人利用OpenGL(Open Graphics Library)构建了可见光飞行场景,基于红外辐射相关理论,利用温度分布变化的经验公式,对场景中的飞行目标和背景模型进行了红外辐射特性分析,但研究中存在诸多变化因子和不可准确测量参数,该结果仅适用于工程分析[20]。2018年,张繁等人在研究基于 Unity3D 提高红外仿真系统过程中,对影响太阳辐射值的太阳赤纬角经验公式进行修正,提高了自然场景红外场景的仿真准确性[21]。
经验或半经验模型通常建立在大量的实验观测数据之上,花费的时间和人力成本较高,且该方式依赖特定条件,模型对物理过程的刻画较为简略,复杂场景下精度不高,适用范围受限。但是在难于获取完整的输入参数,或者在采用物理模型难以满足实时性要求的时候,经验或半经验模型仍不失为一种有效的方法。
2.3 基于物理模型的数值仿真阶段(1980s—)
在高真实感红外仿真需求的牵引下,随着红外辐射计算理论的完善,对于目标红外特性的理论分析开始关注基于目标本身物理模型的仿真研究,通过模拟热辐射和传输过程来预测物体的红外特性。它严格遵循热辐射物理规律,结合材料特性、大气传输效应等因素,实现高逼真度的红外场景生成。
2.3.1 仿真流程
(1)几何建模:利用专业建模软件构建目标的几何形状。
(2)网格划分:根据算法及目标结构不同,将连续的几何体划分为不间断不重叠的单元,构成一个离散的网格系统。
(3)材料特性:确定目标的热导率、比热容、反射率、发射率等热学和光学特性。
(4)边界条件:确定目标的环境温度、辐射条件、对流条件等。
(5)数值求解:根据预设的物理模型和初始条件等,采用有限元法、有限差分法或有限体积法迭代计算直到收敛。
(6)结果输出:将红外仿真结果文件导入后处理软件,可进行红外结果可视化设置、红外结果查看、红外数据提取、结果分析及优化设计等。
2.3.2 发展历程
1987年,Gonda报道了第一个基于第一原理模型的温度预测模型PRISM,综合考虑目标材料光学和热物理学参数、周围环境及大气等因素,采用热节点网络法计算出车辆表面的温度分布[22]。1988年,美国佐治亚理工学院Cathcart和Sheffer等人提出了一种基于物理规律的红外场景建模方法,在有限的算力下实现动态环境模拟,计算出目标的表面温度分布,但受条件限制,模型进行了部分热传递过程的简化,场景复杂度较低[23]。同年,德克萨斯大学Nandhakumar教授基于第一原理模型,对一些材料各向异性的物体建立热平衡方程组,求解目标表面温度[24]。1990 年,Wollenweber 等人研究了不同天气条件对红外成像背景温度的影响,分析了地表和车辆等物体之间的热传递的过程[25]。1994年,法国Gambotto建立了土壤表面温度的传热模型,采用热传导方程和热平衡方程对土壤表面全天温度特性进行了仿真。1996 年,Akiyama 等人研究在复杂环境下目标红外辐射的影响因素,分析了温度和材质发射率与红外辐射之间的关系,并在不同波段下仿真出红外图像[26]。2006 年,基于物理驱动的合成图像生成模型DIRSIG(Digital Imaging and Remote Sensing Image Generation)开发,该模型通过整合第一性原理的辐射传播模块,能够生成从可见光到热红外区域的被动单波段、多光谱或高光谱图像,可以用于测试图像系统设计。2019 年,Kottler B 等 人采用有限体积法求解方法,构建了一种高精度可扩展的物理热辐射模型,解决了传统方法在计算效率与物理真实性之间的平衡问题[27]。
国内研究方面,1998年,南京理工大学韩玉阁和宣益民团队对坦克炮身管建立了温度及红外辐射模型,分析了在太阳照射一段时间后,坦克不同发射状态的温度值和辐射值[28]。2000年,该团队分析辐射、对流换热、车辆行驶对桥梁红外辐射的影响,使用有限差分法对桥梁温度场进行求解,建立桥梁整体辐射通量计算模型,通过计算证明模型的可行性[29]。2004年,该团队利用海浪谱模型,生成了海洋表面几何构形,考虑海洋表面自身的红外辐射以及海洋表面的反射辐射,建立了海洋表面的红外光照模型并生成了海洋表面的红外模拟图像[30]。2005年,该团队通过计算辐射外热流,建立卫星温度控制方程,利用辐射传递系数和蒙特卡洛方法进行辐射换热计算,求解了卫星的温度场分布,并分析计算了卫星的红外辐射特征[31]。2013年,该团队考虑了装甲车辆与地面之间的传热,基于红外辐射理论,综合考虑自身辐射、反射辐射以及大气传输特性,全面揭示装甲车辆与地面背景之间热交互作用对地面背景温度以及红外辐射特性的影响[32]。2018年,万自明等人建立了空间飞行器的表面温度计算模型,模型考虑运行轨道、热流、内载荷、卫星姿态、典型卫星热控措施以及起伏表面等因素,建立空间飞行器的红外辐射计算模型[33]。除此之外,航天部二院、国防科技大学、哈尔滨工业大学等单位对于目标和环境红外特性的仿真研究均取得较大进展。航天部二院综合考虑坦克外部环境对其表面温度的影响,使用有限元分析法求解坦克温度分布和红外辐射特性[34]。2023年,国防科技大学童忠诚等人建立飞机尾焰红外辐射的椭圆体模型,利用飞机蒙皮红外辐射模型和尾喷口红外辐射模型,仿真计算了飞机在不同方向上3~5 μm红外辐射的空间分布特性[35]。同年,杨利红等根据推导的热平衡方程,建立了舰船的红外仿真模型,获取了在复杂背景下舰船不同位置的温度分布及红外图像[36]。2024年,哈尔滨工业大学以三组元固体发动机为研究对象,建立连续流域和过渡流域的尾喷焰反应流场计算模型,基于窄谱带法和视在光线法计算尾喷焰的红外辐射特性[37]。
基于物理模型的目标红外特性仿真技术能够考虑多种物理现象和环境因素的影响,获得结果更为全面和准确,能够提供高精度的红外特性预测,但存在热辐射模型的构建和数值求解过程复杂、计算量大、耗时长等问题,仿真成本较高。
2.4 基于实测红外图像的仿真阶段(1980s—)
基于物理模型的红外仿真可能会因物理建模的不完善导致失真,基于实测红外图像的仿真技术通过融合真实的红外数据和物理模型,实现红外场景的生成。
2.4.1 仿真流程
(1)实测数据:通过红外设备进行红外图像采集,获得相关数据。
(2)数据处理:进行辐射校正、几何配准和热特性标注等。
(3)数据-物理混合建模:将处理完成的数据嵌入物理模型。
(4)场景生成:进行场景渲染,生成特定条件下的红外仿真图像。
2.4.2 发展历程
2005年,国内张健等人提出了一种新的三维红外场景生成方法,使用实际测量温度数据描述温度分布,基于几何模型建立映射关系,最后通过图像渲染获得红外图像,提高了生成图像的自然和精确性[41]。2006年,解卫博等人提出了一种基于实拍红外图像的仿真算法,首先根据实测数据,生成某一材质的仿真红外图像,建立红外图像数据库;再使用软件将仿真图像映射到三维目标表面,建立目标区域的三维红外场景[42]。同年,西安导航技术研究所李斌利用基于实测数据的反演模型仿真了目标的红外图像,并设计了基于该理论的软件开发包Ultimate IR SDK[43]。2007年,黎建军等人使用标定的热像仪获得实测红外图像,根据大气传输模型,去除大气影响,获得目标表面红外辐射,再映射到目标几何模型上,最后获得目标本征红外辐射特性分布[44]。2009年,许春圣等人提出了一种尾焰红外图像仿真方法,通过对实测数据进行定标并建立反演模型,去除成像系统效应和大气效应,将粒子颜色属性与实测数据的反演结果相关联,获得尾焰表面的真实红外辐射数据[45]。2013年,黄曦提出了一种目标红外图像生成方法,将测量图像与数学反演模型结合来生成目标红外纹理,并映射到三维几何模型,利用三维渲染技术实现了高真实感红外图像的生成[46]。2016年,宋福印团队为更加准确衡量红外辐射传输过程中大气的衰减作用,通过大量实测大气参数,拟合得到各月温度随高度变化的分布解析式,经验证计算结果误差在 5% 以内[47]。
2.5 基于深度学习的红外仿真阶段(2010s—)
随着目标复杂性的提高,基于深度学习的目标红外特性仿真技术得以发展。依赖大规模红外与多模态配对数据集,学者利用深度神经网络模型,通过数据驱动的方式进行端到端训练,从多模态输入中学习并生成符合物理热辐射特性的红外图像。
2.5.1 仿真流程
(1)数据收集与预处理:通过实测或者公开数据库收集目标红外辐射特性相关数据并进行处理。
(2)模型选择与构建:选择合适的深度学习模型架构,搭建具体的网络结构。
(3)模型训练:将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集,设置训练参数,输入模型,获取特征和规律。
(4)模型评估优化:使用测试集对训练模型进行评估,针对性调整模型结构。
(5)红外仿真:输入参数设置,获得红外仿真结果。
2.5.2 发展历程
2014年,Ian Goodfellow 等提出了一种新的生成式模型GAN,为后续红外图像生成奠定了基础。2018年,FLIR、KAIST等红外数据集的开发,为基于深度学习的红外仿真提供了丰富的数据支持,有助于模型学习红外图像的特征和规律,推动了深度学习模型和算法的优化。2020年,上海电机工程研究所洪泽华等人提出一种目标红外辐射特性的大数据知识表示及建模方法,基于实际应用、靶场试验、内场试验、理论计算等过程中产生的大数据,采用数据驱动的方法,建立目标辐射特性仿真模型,研究了空中某目标的红外特性[48]。2021年,南京理工大学李蔚清教授团队针对复杂产品热物理特性仿真中参数设计复杂且依赖经验的问题,提出了一种基于数据驱动的热物理特性优化方法。在现有热物理特性基础上,基于BP神经网络和带精英策略的非支配排序遗传算法建立热物理特性预测模型,进行物理特性的优化,并以直升机发动机舱为研究目标,验证了该方法的有效性[49]。2022年,该团队开展了面向数字孪生战场的红外场景实时仿真方法研究,研究中采用数据驱动模型进行典型目标的热物理特性仿真,解决了智能算法训练中图像样本不足的问题[50]。2023年,在第三十五届中国仿真大会上,哈尔滨工业大学张建隆研究员团队介绍了基于深度学习的红外图像仿真方法,采用小样本红外生成网络和Cycle-GAN主体架构学习红外图像“风格”,进而快速仿真红外场景图像。2023年,Gong C等人提出了一种利用 EOIR (Electro-Optical Infrared Simulation)与外部计算相结合的空间红外点目标群快速仿真方法,实现对复杂仿真场景的快速部署和可视化成像[51]。
基于深度学习的红外仿真技术具有适应性强、效率高和可充分利用历史数据等特点,其与传统红外仿真技术相比,无需了解目标对象的内在机理,适用于研究红外特性难以精确化和定量化描述的复杂目标。
3 技术特点分析对比
经归纳总结,现从典型技术、数据需求、计算精度速度、优缺点及应用领域等方面对5类红外仿真技术进行定性对比分析,如表4所示。通过全方位、多视角的对比分析,为实际应用中合理选择与优化红外仿真技术提供参考。
表4 红外仿真技术特点分析对比Tab.4 Analysis and comparison of infrared simulation technology characteristics |
| 方法 | 早期实验阶段 | 传统经验模型 | 物理模型 | 实测红外图像 | 深度学习 |
|---|---|---|---|---|---|
| 建模 基础 | 实际物理实验数据 | 简化物理定律或历史实验数据的近似公式 | 第一性原理的物理方程 | 真实场景红外图像数据库 | 机器学习挖掘统计规律 |
| 技术 原理 | 实验室光谱测量、热成像采集 | 普朗克辐射定律、斯蒂芬-玻尔兹曼公式 | 热传导方程、辐射传输方程 | 图像差值、配准、合成 | 神经网络(CNNLSTM)、支持向量(SVM)、随机森林 |
| 数据 需求 | 高 | 低 | 中 | 高 | 极高 |
| 关键 参数 | 温度、发射率、环境辐射等 | 材料发射率、温度分布、环境参数等 | 导热系数、比热容、吸收系数、边界条件等 | 图像分辨率、噪声水平等 | 网络层数、训练数据集规模等 |
| 硬件 需求 | 基础实验设备 | 普通CPU | 高性能计算集群HPU加速 | 图形工作站 | 训练:GPU集群 推理:边缘设备 |
| 计算 速度 | 慢 需要实际测量各项参数 | 快 公式直接计算,不需要迭代 | 慢 需要数值求解偏微分方程 | 慢 图像预处理复杂,高分辨率多帧仿真数据吞吐量大 | 训练慢 推理快 |
| 计算 精度 | 中低 | 中 | 高 | 高 | 不确定(依赖数据质量和模型泛化能力) |
| 适用 场景 | 基础理论验证、小型场景测试 | 快速评估,数据稀缺场景 | 高精度需求场景 | 逼真场景的模拟 | 复杂非线性建模 |
| 优点 | 数据直观可靠;贴近真实物理现象 | 迅速完成仿真,尤其适用于需要实时反馈的场景;可操作性强,适合大规模应用中推广 | 机理清晰,精确模拟和预测;考虑多种物理现象和环境因素,结果更为全面准确 | 直接利用数据,仿真结果逼真度高 | 自适应性强大;通过训练好的模型进行预测,计算速度快,适用于实时仿真 |
| 缺点 | 成本高,耗时长,难以复现复杂场景,扩展性差 | 忽略细节,依赖简化假设;在复杂场景下的精确性无法保证,预测能力受到一定限制;适用范围有限,对于未涵盖的情况,预测能力大打折扣 | 计算成本高、需要详细物理特性参数;需要高性能配套计算设备和具有专业知识的技术人员,仿真成本较高 | 需要大量场景拍摄,数据采集成本高;受样本覆盖范围限制 | 模型的准确性依赖于训练数据的质量和覆盖范围;复杂的机器学习模型内部机制复杂,解释性较差;训练高质量的机器学习模型需要大量计算资源和时间 |
| 应用 场景 | 红外材料基础特性研究 | 工程初步设计、工业设备故障初筛 | 航天器热设计、隐身涂层优化 | 红外探测与识别算法训练、安防监控场景模拟 | 虚拟教学、气象扰动预测 |
4 发展趋势
近年来,深度学习技术的突破推动了红外仿真从“物理驱动”向“数据-物理联合驱动”的范式转变。红外仿真技术正经历从“工具型”向“智能型”的方向发展,未来将在军事、工业、医疗等领域催生颠覆性应用。国内需重点关注自主可控仿真软件、高端红外传感器及AI-物理混合建模等核心技术的突破,同时推进标准化体系建设以抢占行业制高点。
4.1 物理模型与数据驱动融合
红外仿真中物理模型是基于对红外辐射、热传导、大气传输等物理过程的数学描述,可以反映红外现象的物理本质,但是由于计算复杂,耗时长,难以适应动态变化的场景和目标,深度学习通过数据驱动生成仿真图像,具有较强的自适应性和泛化能力,但是缺乏物理可解释性,生成的结果可能缺少真实性。学者将物理模型和数据进行融合,使用物理模型约束深度学习,既保留了数值方法的物理真实性,又发挥了深度学习的推理能力,这能够适应复杂多变的仿真场景。例如,在生成对抗网络中嵌入热辐射方程,确保生成的图像符合热力学规律,可提升仿真图像的物理合理性。
4.2 多物理场耦合
单一的红外模态难以满足复杂任务需求,多模态联合仿真逐渐成为主流。真实的场景中,物理场通常随时间、空间变化,多物理场耦合可捕捉瞬态效应。学者将热辐射、流体力学、结构形变等物理过程集成建模和求解,通过设置耦合条件和边界条件,来描述不同物理场之间的相互关系和能量传递,对复杂物理场进行精准还原,提升复杂场景的仿真精度。
4.3 高精度建模
传统均匀温度场、理想表面等简化模型难以刻画复杂几何和材料的非均匀性。学者通过纳米级的几何建模,获取高可信度的模型参数,有效解决“细节失真”等问题,是对物理世界的精准数字映射,能够提高对真实场景的预测能力。
4.4 硬件保障
未来红外场景仿真面向复杂场景实时呈现,对计算机的硬件设备提出了较高要求。CPU/GPU、红外传感器、高速存储和低延迟传输设备是影响实时性的核心硬件。高性能的处理器和FPGA具有强大的运算能力,可快速处理红外信号建模、场景渲染等复杂计算,高精度的红外传感器、高速度数据接口能够保障数据的实时传输获取、避免延迟。大容量缓存和高宽带支持海量数据实时读写,维持仿真流畅性。