战斗机飞行过程中,机身蒙皮由于受到强烈的气动加热效应会产生不均匀的温度升高现象,这使得机身蒙皮的红外辐射能量大幅增加。近年来随着红外成像探测技术的发展,红外制导武器已经从单一的短波3～5μm波段制导向长波8～12μm波段发展,使得其对战机的威胁更加严重,战机的红外隐身能力也变得愈发重要,开展对飞机蒙皮的红外辐射特性的研究具有十分重要的应用价值和研究意义。由于目前测试的隐身飞机均为涉密,所以本文为了研究飞机蒙皮的红外辐射特性,采用喷有隐身涂层的局部飞机蒙皮作为研究目标。首先,针对蒙皮地面测试,搭建了地面温控测试系统,设计了基于STM32F407处理器为核心的温度控制器进行飞机蒙皮的温度控制。该控制器通过Pt100热电阻和测量电桥测量蒙皮目标的温度;通过分段式PID控制算法设计产生PWM控制信号;控制信号自控制器的I/O口输出至固态继电器,驱动硅胶加热片在不同等效功率下工,实现了在100℃至200℃范围内的无超调温度控制。本文设计的温度控制器温控稳定时间相比于传统PID控制器缩短了60%以上。为获取较高的目标测试精度,目标测试前,采用ABB公司的MR170型傅里叶光谱辐射计对被测黑体进行标定,与理论黑体比对,完成测试仪器校准。其次,为消除大气等外界因素对测试结果的干扰,分别建立了基于支持向量机和小波神经网络的红外辐射亮度模型。由于目标飞机蒙皮的发射率未知,采用标准黑体的实验测试数据进行网络训练,根据网络输出结果对被测黑体进行发射率计算并与理论黑体相比对,误差在理想范围之内,从而验证了本文设计的两种算法的准确性。最后,对飞机蒙皮目标的红外辐射特性进行测试,基于建立的两种红外辐射亮度模型对蒙皮的测试数据进行训练。训练结果表明,两种方法都能够有效的消除大气等外界因素对测试结果的干扰,并使计算出的飞机蒙皮的发射率更为准确。最后将两种算法进行比较,证明小波神经网络的建模方法计算精度略好于支持向量机神经网络。