偏振导航传感器测角误差分析与补偿

借鉴沙漠蚂蚁等昆虫利用天空偏振模式进行导航的方法,设计了偏振传感器来获取导航系统的航向角。为提高偏振传感器的测角精度,研究了影响偏振传感器测角精度的误差因素与补偿方法。讨论了如何利用偏振传感器从天空偏振模式中提取偏振方位角信息的方法,分析了影响偏振测角精度的主要误差因素,建立了偏振传感器的测角误差模型。根据测角误差模型,推导了偏振方位角的解算方法,并利用最小二乘算法,通过估算模型的误差参数值间接补偿测角误差。最后,采用提出的误差补偿算法在晴朗天气下进行了实验测试。测试结果表明：误差补偿后测角精度得到明显提高,约为0.17°（3σ）。实验结果验证了提出的误差补偿算法可以实现对角度误差的有效补偿。     

阵列式偏振导航传感器及其鲁棒性算法实现

当昆虫视野内存在部分遮挡时,能够依靠其复眼背部边缘区域中偏振敏感多小眼结构,感知天空偏振光信息进行导航。模仿该偏振敏感多小眼结构设计了阵列式偏振导航传感器。实际应用中,传感器视野内的随机遮挡、金属纳米光栅偏振器局部缺陷和尖锐噪声等造成各偏振方向内存在干扰像素影响偏振光强提取,基于线性灰度拉伸的Otsu阈值分割及3σ法则,提出了一种具有鲁棒性的偏振光强提取算法。首先,详述了传感器的偏振导航算法和传感器组成;然后,基于MFC对话框项目,开发了传感器的实时监控界面,实时显示偏振信息变化,数据更新率达10 Hz;最后,对传感器进行了测试实验。标定实验结果表明:该传感器性能稳定,定向精度±0.25°;在室外有无遮挡条件下的对比实验结果表明:该传感器能适应视野内的部分遮挡环境,具有较好的鲁棒性。     

仿生偏振视觉定位定向机理与实验

为了有效利用全天域的偏振光信息,探究仿生偏振光导航机理,设计了偏振视觉传感器。介绍了基于四相机的偏振视觉传感器及其标定方法,推导了冗余配置下偏振态的最小二乘估计算法。分析了基于一阶瑞利散射模型的天空光偏振模式,将太阳方向矢量的最优估计问题转化为求解矩阵的特征向量问题,推导出了基于天空光偏振模式的定位定向算法。最后,设计了静态实验与转动实验,对理论分析结果进行了验证。实验结果显示:测量的天空光偏振模式与瑞利散射模型相一致,并可从中成功提取太阳方向矢量。静态实验测量的太阳天顶角的最大误差约为0.4°,误差标准差为0.14°;基于1h对天空偏振光的观测数据实现的定位误差为68.6km。转动实验(转动两周)得到的最大定向误差约为0.5°,误差标准差为0.28°。研究结果揭示了生物利用偏振光导航的机理,为仿生偏振光导航的应用提供了理论依据。     

基于线性神经网络的高速光偏振仪

提出了一种新型的高速光偏振仪。使用一个既能产生反射光衍射又能产生透射光衍射的特殊金属光栅作为分光器,将入射光分为多束。利用光电探测器将其中的四束1级衍射光的光强线性地转换为电信号,将它们作为神经网络的输入,入射光Stokes参数作为神经网络的输出,建立多层线性神经网络模型。通过网络训练,得到电信号与入射光Stokes参数之间的映射关系。测出电信号后,通过训练后的网络可以计算出入射光待测的Stokes参数。测试结果表明:工作波长为632.8 nm时,Stokes参数测量值与理论值的平均偏差小于2%。该仪器结构紧凑、易于安装,具有测量速度快、精度高和非破坏性等优点。     

用于强激光系统的光栅偏振器

针对强激光系统中常用的1 053nm激光器进行了偏振光栅结构的优化设计。利用严格耦合波理论分析了光栅偏振器的衍射特性及消光比,分析显示偏振光栅周期为600nm,占宽比为0.535~0.55,槽形深度为1 395nm~1 420nm时,可保证其在1 053nm波长下,透射率高于95%,消光比大于1 500。基于分析结果,利用全息光刻技术制作了高质量光刻胶光栅掩模,并采用倾斜转动的离子束刻蚀结合反应离子束刻蚀的方法对该光刻胶光栅掩模进行图形转移,制作了底部占宽比为0.54,槽形深度为1 400nm的光栅偏振器。实验测量显示其透射率为92.9%,消光比达到160。与其他制作光栅偏振器方法相比,采用单光刻胶光栅掩模结合倾斜转动的离子束刻蚀工艺,不但简化了制作工艺,而且具有激光损伤阈值高、成本低的优点。由于该技术可制作大面积光栅,特别利于在强激光系统中应用。     

偏振对于光纤光栅传感器工作性能影响的研究

基于布拉格衍射理论的光纤光栅传感器应用于温度、浓度、应力等参量高精度测量,通常要求高精度的波长分辨率。当入射光波前有偏振态存在时,将会对光栅系统的波前测量结果产生误差。在保偏光纤中,偏振对于光栅的影响尤为严重。当光栅周期与光栅矢量排布方向发生改变时,它与带有偏振信息波前作用后的衍射波前也会发生变化,而且在不同的衍射级上影响会有所差异,在精密波前检测方法中往往忽略了这种差异,从而对于光学波前的高精度检测存在误差。本文基于有限时域差分算法,计算在不同偏振态光束入射以及不同光栅周期与光栅矢量排布时偏振对于检测精度的影响。最终得到在不同偏振态光束入射时,光栅采用不同期与矢量排布,对于衍射波前的误差反应。     

天空偏振模式对仿生偏振光定向的影响及实验

针对工程应用中仿生偏振光罗盘易受天气和太阳位置等因素的影响,存在定向精度低、稳定性差等问题,研究了天空偏振模式对偏振光定向的影响机理。建立了含有偏振模型误差的偏振光定向模型,推导了仿生偏振光罗盘的航向角解算方法;然后系统分析了模型误差对偏振光定向精度的影响机理,指出了载体水平角和太阳高度角是决定模型误差影响程度的主要因素;最后设计了静态实验与跑车测试,评估了不同水平角和太阳高度角时,模型误差对偏振光定向精度的影响。结果表明:当太阳高度角hs40°时,偏振光定向误差为0.729°;当40°hs75°时,误差为3.764°;精度明显降低。另外,载体水平角越大,模型误差角对定向精度的影响程度也越显著;载体水平时,定向误差为0.323°,而倾斜后误差增大为1.352°。文中对仿生偏振光定向的影响机理分析为补偿偏振模型误差,实现高精度偏振光定向提供了理论依据。     

转台工作面角位置测量装置误差分析与补偿

针对特定转台轴端角位置检测误差不能反映实际产品工作面空间角位置的问题,介绍了一种以圆光栅和水平电容传感器作为测角元件的转台工作面空间角位置定位测量装置。以提高空间测角精度为目的,重点对装置各项误差因素进行归类分析。除光栅和传感器分别存在的分系统测角误差外,测量装置还存在转轴与测量基面不平行、传感器敏感轴与测量基面不平行等误差项。为修正测角系统误差,根据圆光栅旋转面、传感器敏感轴、转轴轴系、测量基面的空间几何关系建立数学模型,分析系统误差影响因素。最后利用分度误差在0.3″高精度转台对校准装置进行标定,并利用径向基函数(RBF)神经网络建立误差补偿模型,对系统测角精度进行修正,使系统最大误差值由13.75″下降至2.9″,满足了3″以内的测角精度需求。     

Wollaston棱镜偏振非正交对空间测角系统的影响

为了在一定平移范围内实现快速空间测角系统的测量功能,对一定入射及方位角的光束经过Wollaston棱镜后引起的两出射光束的偏振非正交及进而引起的系统测角误差进行了研究。首先,建立系统坐标系模型,采用光线追迹法,并利用坐标变化的方式,对任意入射角和方位角下Wollaston棱镜的偏振非正交进行了理论推导。接着,对偏振非正交与入射角的关系及它对系统测角精度的影响进行了Matlab仿真。仿真结果表明,随着偏振非正交及空间方位角的变大,系统测量误差变大,且Wollaston棱镜偏振非正交对系统测角精度的影响较大;当方位角为3°,偏振非正交为10′时,测角误差为30″。最后,通过分析偏振非正交的产生原因,改进了原有光源扩束系统,改善了偏振非正交对系统测角精度的影响,减小了测角误差。本文的研究成果对优化系统结构并进一步提高系统性能具有一定的指导意义。     

基于大气偏振模式的三维姿态信息获取

现有的偏振光导航方法提供的二维方向信息不能满足导航的实际需求,因此,本文提出了一种利用大气偏振模式获取三维姿态信息的方法,选取太阳作为空间显著特征点,利用大气偏振模式信息计算出载体在两次不同状态下的太阳空间位置信息,通过建立姿态变换矩阵获得了载体的三维姿态信息。最后,对不同天气条件、不同太阳空间位置、不同波段以及天空被部分遮挡情况下太阳空间位置计算的误差分布情况进行了仿真分析和实际测量。实验结果显示,当天空有气溶胶粒子分布时,蓝色波段下的计算误差最小,方位角和高度角的误差分别为1.50°和2.10°;当观测视场中有树木遮挡时,方位角和高度角的平均误差分别为0.91°和1.97°,由此表明本文方法能够有效提取太阳的空间位置,获得载体的三维姿态信息,并满足实际导航的需求。     

考虑偏振片非理想性的可见光偏振成像修正模型

常用的偏振成像理论模型大多基于理想偏振片假设,即偏振片的消光比为无穷大且主方向已知,而实际偏振片的非理想性会对偏振成像系统的测量精度产生明显的影响,为降低这种影响,对考虑偏振片非理想性的偏振成像模型进行研究。以基于斯托克斯矢量的偏振成像模型为基础,通过分析实际偏振片对入射光偏振态的改变,提出了一种考虑偏振片非理想性的可见光偏振成像修正模型,给出了考虑实际偏振片性能及主方向误差的偏振度、偏振角修正公式。利用分时偏振成像系统对线偏振光的偏振度进行测量,实验结果表明:当偏振片消光比为100:1时,理想模型的线偏振光偏振度测量的平均相对误差为5.53%,修正模型的偏振度测量的平均相对误差降低到3.62%。应用该修正模型可在使用低消光比偏振片时达到与高消光比偏振片相当的偏振度测量精度,使偏振成像系统能够拥有更大视场,成本降低。     

Note: Fast, small, accurate 90° rotator for a polarizer

A permanent magnet stepper motor is modified to hold a dichroic polarizer inside the motor. Rotation of the polarizer by 90° ± 0.04° is accomplished within 80 ms. This device is used for measurements of the intensity ratio for two orthogonal linear polarized components of a light beam. The two selected polarizations can be rapidly alternated to allow for signal drift compensation, and the two selected polarizations are accurately orthogonal.     

兼具高次谐波抑制的三镜偏振器

为了抑制同步辐射光通过光栅单色器后出射的单色光在长波段的高次谐波以及提高光源在该波段的偏振特性,计算分析了三镜偏振器Au_Si_Au的偏振特性及其对长波段高次谐波的抑制效果.比较了Au-Si_Au,Au_SiC_Au和Au_Be_Au 3种不同材料的偏振镜抑制高次谐波的能力和对偏振度的提高.计算分析表明,Au_Si_A...     

基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法

针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法,解耦出传感器的输入输出映射关系,得到解耦后的传感器输出数据。对传感器解耦后的数据分析表明:采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%。结果显示:采用RBF神经网络的解耦算法,能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差,满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求。该算法有效地提高了传感器的测量精度,基本解决了传感器解耦困难的难题,     

BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK MODEL FOR TEMPERATURE AND HUMIDITY COMPENSATION OF A NON DISPERSIVE INFRARED METHANE SENSOR

The infrared absorption gas sensor detects CH₄, CO, CO₂, and other gases accurately and rapidly. However, temperature and humidity have a great impact on the gas sensor's performance. This article studied the response of an infrared methane gas sensor under different temperatures and humidity conditions. After analyzing the compensation methods, a back propagation neural network was chosen to compensate the nonlinear error caused by temperature and humidity. The optimal parameters of the neural network are reported in this article. After the compensation, the mean error of the gas sensor's output was between 0.02–0.08 vol %, and the maximum relative error dropped to 8.33% of the relative error before compensation. The results demonstrated that the back propagation neural network is an effective method to eliminate the influence of temperature and humidity on infrared methane gas sensors.     

基于d-q变换的时栅位移传感器补偿算法研究

时栅位移传感器是一种新型的栅式位移传感器,它不依赖于空间等分性,通过对时间脉冲进行计数而间接实现位移测量,从而达到高精度测量。介绍了传感器信号变形的原因,将非理想信号分为幅度不均、相位偏移、谐波叠加、波形变形四大类;针对幅度不均的情况,将电机学中的d-q变换引入误差分析,推导出其对寄生式时栅位移传感的误差影响;同时在d-q变换原理的视角下重新审视了时栅传感器的测量过程。提出了一种基于变换空间下的误差补偿算法,d轴的差分项与q轴误差项变化趋势一致,利用变化规律对测量误差进行实时修正。在安装有寄生式时栅位移传感器的实验台上进行了实验并获取到不同情况下的误差曲线,实验结果表明,该补偿算法可以消除幅度不均带来的二次误差,误差压制量达到90%。这种算法完全利用信号本身的特性,无需复杂的运算,将误差部分进行了补偿达到了比较理想的效果,对于寄生式时栅位移传感器的实际应用具有重要意义。     

光纤传感器的神经网络光强补偿及非线性校正

为实现光纤位移传感器的光强补偿及非线性校正,确立并构造了两输入单输出的BP神经网络。讨论了基于L-M优化算法的BP网络的优点,说明了神经网络的权值修正方法及网络的具体训练步骤,阐明了用神经网络实现光纤位移传感器光强波动补偿及传感器非线性校正的原理。最后使用Matlab实现了神经网络,并将该网络应用于实际测量,结果表明该网络很好地实现了传感器的光强补偿及非线性校正。