據(jù)英國BAE公司統(tǒng)計(jì)，1973年至2006年間，世界各國共在戰(zhàn)斗中損失戰(zhàn)機(jī)648架，其中近半數(shù)（49%）的戰(zhàn)機(jī)是被紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈擊落的。作為紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈最核心的零部件，紅外導(dǎo)引頭的好壞直接決定了紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈的性能。甚至于紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈的四代劃代背后，也是紅外導(dǎo)引頭的跨代發(fā)展。那么，紅外導(dǎo)引頭具體是怎么工作的呢？

紅外導(dǎo)引頭，顧名思義是以目標(biāo)發(fā)射出的紅外線作為信息來源，向?qū)椞峁┠繕?biāo)方位的制導(dǎo)機(jī)構(gòu)。用最通俗易懂的方式說，就像人眼可以通過物體反射的可見光進(jìn)行成像一樣。但我們知道，人眼需要通過晶狀體聚焦，在視網(wǎng)膜上成像，再由視網(wǎng)膜上的視錐細(xì)胞把光信號(hào)轉(zhuǎn)化為神經(jīng)沖動(dòng)傳遞給我們的大腦。導(dǎo)彈的紅外導(dǎo)引頭同理，也需要通過一系列復(fù)雜的手段把目標(biāo)的紅外信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)。

具體來說，紅外導(dǎo)引頭首先要通過光學(xué)手段對(duì)視場(chǎng)內(nèi)的紅外射線進(jìn)行聚焦。這一般是通過兩次光反射實(shí)現(xiàn)的。紅外信號(hào)首先通過導(dǎo)引頭前方的整流罩打在導(dǎo)引頭后方的主反射鏡上發(fā)生反射，射入導(dǎo)引頭前方的次反射鏡上發(fā)生第二次反射。次反射鏡通常為凹面設(shè)計(jì)，可以將入射的光學(xué)信號(hào)匯聚在一個(gè)相對(duì)較小的區(qū)域內(nèi)，便于導(dǎo)引頭中的紅外信號(hào)探測(cè)器對(duì)紅外信號(hào)進(jìn)行捕捉。

可探測(cè)器通常不具備感知信號(hào)方位的能力，僅能通過改變自身的某些特性（如電阻等）來讓其他儀器檢測(cè)到自己是否接收到了紅外信號(hào)和接收到紅外信號(hào)的強(qiáng)度。而作為一個(gè)用于引導(dǎo)導(dǎo)彈的導(dǎo)引頭，輸出目標(biāo)的方位信息又是必須的。要解決這個(gè)問題，只有兩種方法，一是用大量信號(hào)探測(cè)器組成陣列。這不僅可以通過陣列不同位置上的探測(cè)器檢測(cè)到的信號(hào)強(qiáng)弱檢測(cè)紅外信號(hào)的方位，甚至還能用來進(jìn)行紅外成像。但這就要求探測(cè)器的尺寸和重量非常小，能夠在相對(duì)有限的空間內(nèi)大量集成。而對(duì)于早期的紅外探測(cè)技術(shù)來說，這幾乎是不可能的。

因此，早期的紅外導(dǎo)引頭均采用了另一種方法——使用調(diào)制盤進(jìn)行機(jī)械模擬（當(dāng)然，調(diào)制盤還有空間濾波的作用）。最簡(jiǎn)單的調(diào)制盤為旭日型調(diào)制盤，由美國人率先發(fā)明。這一設(shè)備簡(jiǎn)單來說就是一個(gè)由透光、不透光、半透光三種不同類型的模塊組成的圓形平面透鏡。這個(gè)圓形透鏡分為兩個(gè)半圓，一個(gè)半圓為半透光，另一個(gè)半圓由很多大小相同的透光和不透光鏡片交叉排列而成。

在使用時(shí)，調(diào)制盤以一定的速度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，此時(shí)，調(diào)制盤上所有點(diǎn)的角速度均相同，但越靠近圓盤外側(cè)的點(diǎn)線速度越大。因此，打在調(diào)制盤某一點(diǎn)上的點(diǎn)光源強(qiáng)度就會(huì)因調(diào)制盤的旋轉(zhuǎn)而產(chǎn)生周期性的變化。而探測(cè)器只需要感應(yīng)到紅外信號(hào)的變化頻率，就可以通過調(diào)制盤的旋轉(zhuǎn)速度推算出其入射方向與調(diào)制盤軸線的夾角，也就是目標(biāo)信號(hào)的入射角度。

如果調(diào)制盤僅有透光和不透光兩種模塊的話，那么我們只能通過上述方法得到目標(biāo)信號(hào)入射方向與導(dǎo)引頭軸線的夾角，由這個(gè)信息逆推出來的目標(biāo)方向?qū)嶋H上是一個(gè)錐形。因此，才需要一個(gè)半圓形的半透明區(qū)域?qū)φ{(diào)制盤的“上”和“下”進(jìn)行區(qū)分，這樣一來，只要探測(cè)器能夠準(zhǔn)確探測(cè)到強(qiáng)度僅為信號(hào)最強(qiáng)時(shí)一半的信號(hào)出現(xiàn)的時(shí)間，就可以通過當(dāng)時(shí)調(diào)制盤的旋轉(zhuǎn)狀態(tài)推算出目標(biāo)的確切方向。

但這種被稱為調(diào)幅式調(diào)制盤還有一個(gè)很嚴(yán)重的問題——日芒型半圓只有計(jì)算入射信號(hào)圓錐角的能力而沒有在圓錐上分辨入射點(diǎn)的能力，半透明半圓只有在圓錐上分辨入射點(diǎn)的能力而沒有計(jì)算圓錐角的能力。因此這種導(dǎo)引頭的兩種計(jì)算之間存在時(shí)間上的偏差，追蹤靈敏度很差。為了解決這一問題，美軍又在AIM-9L空空導(dǎo)彈上引入了調(diào)頻式調(diào)制盤。

這種調(diào)制盤的結(jié)構(gòu)很簡(jiǎn)單，只有透明和不透明的扇形組成。在安裝時(shí)，調(diào)制盤的圓心會(huì)與次反射鏡的圓心偏離（繞軸做平移旋轉(zhuǎn)或不轉(zhuǎn)讓次鏡圓錐旋轉(zhuǎn)），這樣一來，即使目標(biāo)入射點(diǎn)不移動(dòng)，探測(cè)器接收到的紅外信號(hào)的變化頻率也會(huì)發(fā)生周期性的變化。只要解算出這個(gè)變化函數(shù)，就可以直接確定紅外信號(hào)的入射方向與導(dǎo)引頭軸線的確切位置關(guān)系。

從上世紀(jì)50年代末誕生至今，空空導(dǎo)彈的紅外導(dǎo)引頭總共發(fā)展了四代，其中的前三代都遵循了上面的設(shè)計(jì)原理。區(qū)別只在于第一代導(dǎo)引頭通常使用笨重且靈敏度較差的非制冷硫化鉛探測(cè)器；第二代導(dǎo)引頭開始使用液氮或珀耳帖效應(yīng)對(duì)硫化鉛探測(cè)器進(jìn)行冷卻，提升其探測(cè)靈敏度；第三代導(dǎo)引頭通常使用壓縮氬氣冷卻的銻化銦探測(cè)器，這一代導(dǎo)引頭的體積、重量（決定了導(dǎo)引頭的跟蹤速度）和探測(cè)靈敏度相較于之前的兩代都有了較大幅度的進(jìn)步。

第四代紅外導(dǎo)引頭則使用了上面我們提到的使用探測(cè)器組成陣列的方法對(duì)入射的紅外信號(hào)進(jìn)行直接探測(cè)和紅外成像。以這種導(dǎo)引頭制導(dǎo)的如AIM-9X、霹靂-10、阿斯拉姆、IRIS-T、怪蛇-5等格斗導(dǎo)彈一般被稱為第四代格斗導(dǎo)彈。不過不同于一般人理解的“成像”，受限于重量和尺寸，即使是第四代紅外導(dǎo)引頭也無法進(jìn)行過于精細(xì)的成像。

美國休斯公司與1975年推出的AGM-65D小牛反坦克導(dǎo)彈是已知最早的紅外成像制導(dǎo)導(dǎo)彈（雖說不是空空彈），當(dāng)時(shí)休斯公司為其配備了一個(gè)4x4像素的紅外導(dǎo)引頭。這種導(dǎo)引頭雖說是紅外“成像”，但其實(shí)更加偏向于之前的點(diǎn)光源跟蹤。

同時(shí)，這種早期的紅外成像導(dǎo)引頭實(shí)在過于巨大，像素也太少，不適合體積小巧又需要較高靈敏度的空空導(dǎo)彈。所以直到90年代，這一技術(shù)才開始向空空導(dǎo)彈普及。單以美軍AIM-9X空空導(dǎo)彈和英國阿斯拉姆空空導(dǎo)彈為例，兩者的焦平面陣列均為128x128（圓陣）的銻化銦探測(cè)器組成。這一成像精度在遠(yuǎn)距離上只能分辨出模糊的光點(diǎn)，只有在極近距離（基本就是測(cè)試的時(shí)候）才能呈現(xiàn)出較為清晰的目標(biāo)圖像。至于德國佬就更加“偷工減料”了，IRIS-T的焦平面陣列僅為一個(gè)4x128的線陣，工作時(shí)需要“大陣轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)”來成像。

除了導(dǎo)引頭本身的分辨率以外。紅外成像制導(dǎo)的另一個(gè)用意是通過獲取更多的信息分辨出目標(biāo)，防止被干擾彈誤導(dǎo)。但以現(xiàn)役空空導(dǎo)彈的導(dǎo)引頭精度，在遠(yuǎn)距離上根本無法分辨兩者之間的差別，加上導(dǎo)引頭的瞬時(shí)視場(chǎng)又很小，大部分時(shí)候?qū)椩陲w到足夠近的距離之前就被干擾彈帶偏了。另外現(xiàn)役空空導(dǎo)彈也都還在使用傳統(tǒng)算法而非普遍看好的人工智能算法對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行分辨，分辨目標(biāo)的能力還是很差。

正因如此，才會(huì)出現(xiàn)2017年美國一架F/A-18戰(zhàn)斗機(jī)使用AIM-9X攻擊敘利亞蘇-22，卻被后者用干擾彈甩脫，最后無奈使用AIM-120超視距導(dǎo)彈的“瘋狗模式”進(jìn)行補(bǔ)刀的情況存在。但相信這一問題最終也會(huì)隨著導(dǎo)彈紅外導(dǎo)引頭成像能力的提升和人工智能算法的發(fā)展而得到解決。