偏振光传感器的降噪算法研究

发布时间：2020-07-18 05:38

【摘要】：偏振光导航传感器因其隐蔽性好,无累积误差等诸多优良特性,可以被应用于航空航天等高端制导装备的核心部件的制造当中。然而,在实际应用过程中,受环境随机噪声的影响,其检测光强易发生波动,导致制导精度下降,严重影响其实际应用价值。因此,研究偏振光导航传感器的噪声性质与设计降低噪声的角度解算算法对偏振导航传感器性能提升十分重要。首先,为抑制环境随机噪声对偏振光导航传感器精度的影响,本文在前人的基础上,引入高斯分布理论,建立了具有物理性质的随机特性偏振角统计解算模型。该统计解算模型具有较高的精度和稳定性,在一定干扰环境下能够较好地提升偏振光导航传感器的精度。当噪声较大时,受物理模型的限制,传统方法和统计解算法解算出的偏振角误差均有所增大。当噪声适中时,通过光强比对比和参数估计,统计解算法能寻找最优解提升解算精度。当噪声较弱时,受算法本身限制,比对和寻优作用减弱,统计解算法仅能小幅提升解算精度,此时误差主要由系统本身决定。其次,为避免非线性的噪声模型,建立了光强噪声模型。统计模型中使用光强比作为随机变量,然而光强比是由透射光强相除而得,不适合采用线性假设,因此选择光强噪声作为随机变量建模。此外,通过数值计算计算了理论角度精度,根据实验,光强噪声模型估算的平均样本角度精度与实验测得的平均样本角度精度大致符合。再次,为处理噪声以外的随机扰动,提出了最小信息熵算法去除异常样本。在实际环境中,除去噪声外还有随机扰动,这种扰动的特点是时间短幅度大。当像素阵列中出现少量异常像素时,最小信息熵算法能有效地将偏离正常的像素标志并去除。但当异常像素远多于正常像素时,该算法会将异常值当作正常值,并将正常像素去除。但即使有这个缺点,最小信息熵算法依然具有很好的泛用性,因为其在计算信息熵时是无关尺度的,可以用于广泛类型的样本异常点去除。最后,设计搭建了基于STM32与CMOS的偏振光传感器实验平台。对传感器硬件结构进行了设计,完成了下位机与上位机的程序设计与实现。通过实验,完成了对上述模型与算法的验证。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V249.3;V448;TP212

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