作为未来高超声速飞行器的动力源，超燃冲压发动机成为世界各国研究的热点。在超燃实验研究中，光谱测量技术对流场无干扰并且可以通过获得气体分子状态信息准确获得流场中组分的温度和密度，因此非常适合超声速燃烧诊断。吸收光谱技术作为光谱测量技术中发展最成熟的技术可以较准确地测量吸收线上的温度和组分浓度，因此平均被广泛研究和应用。在二维平面的空间分布测量研究中，基于吸收光谱技术的多光谱层析方法成为近年来国际上平面超声速燃烧诊断的重要研究方向。　　 本文尝试使用同伦扰动遗传方法对多光谱层析进行了简单的浓度-温度重建，并与普遍状态下在多光谱层析技术上使用的模拟退火算法进行了对比，目的是提高对多光谱层析计算重建的速度。主要内容如下:　　 1)介绍了吸收光谱技术以及多光谱层析技术的基本原理，并给出多光谱层析技术的数学理论。　　 2)在5×5网格状态下对相对平缓的预设温度-浓度场使用同伦扰动遗传方法进行反演计算，并将计算结果与模拟退火算法进行比较。　　 3)在5×5网格状态下对一组拥有双峰值的崎岖温度-浓度场使用同伦扰动遗传方法进行反演计算，并总结其得到的规律。同时得到了10×10网格下温度-浓度场类似分布的计算结果并进行对比。　　 4)改变同伦扰动遗传算法的各种初值，得到其对计算结果的影响并总结其使用规律。　　 本文的主要研究意义在于总结了同伦扰动遗传方法用于多光谱层析技术的规律和可行性，对使用同伦扰动遗传方法加快多光谱层析计算反演提供了参考，为后续多光谱层析技术的实现提供了一定技术支持。