多普勒激光雷达回波信号的蒙特卡罗模拟

为了研究光在复杂几何形状和非均匀介质,尤其是激光在大气中的多次散射传输问题,采用半解析蒙特卡罗方法,对不同气象条件和系统参量下的激光雷达回波信号进行了数值模拟,得到了相对回波信号随时间变化的分布曲线,并分析了接收机视场角对回波信号的影响。结果表明,当接收视场角较小时,回波信号曲线与单次散射曲线近似重合,随着接收视场角的增大,单次散射作用减弱,多次散射作用增强。     

多次散射激光雷达接收信号的模拟

MonteCarlo方法模拟多次散射激光雷达接收信号是一种经典方法，但这种方法的最大缺点是计算时间很长．为提高计算效率，本文在传统的半解析MonteCarlo方法的基础上，使用Henyey－Greenstein函数的修正公式来表示散射相位函数，计算出每个散射点处光子不发生进一步散射而直接到达接收机的概率．模拟结果显示，一、二、三次散射起主要作用，但随着海水衰减系数和接收机视场角的增大，高次散射对激光雷达的接收信号的作用也越来越强．     

基于ZEMAX的拉曼激光雷达几何因子的模拟分析

激光雷达在接收大气回波信号时,近场信号由于望远镜视场角的限制不能完全接收,这对于侧重于接收大气对流层信号的拉曼激光雷达是不利的。激光雷达方程引入几何因子的概念描述回波信号的接收效率。从几何光学的角度,对拉曼激光雷达的几何因子进行了分析,对比光线追迹法求解的几何因子,两者重合度很高.为提高光纤耦合拉曼激光雷达在近场的接收效率,研究了光纤在轴向和侧向上的位移对接收效率的影响,并提出了侧向偏移光纤与以往传统的倾斜望远镜在提高近场回波信号上的一致性,有效地提高了窄视场角拉曼激光雷达系统的光学接收效率。     

水下散射信道信号到达角度分布研究

基于多次散射模型,设计了基于蒙特卡罗仿真模型的LED传输系统,研究了不同水体环境下接收信号到达角度和接收机视场角对接收信号功率和接收信噪比的影响。在纯水和纯净大洋水环境下,接收信号功率集中分布在0°~3°,较小的接收机视场角(1°)可以获得最大信噪比。在港口水和沿海水环境下,信号功率的分布显著扩展,特别是港口水环境下扩展到0°~90°。在沿海水环境下,当接收机视场角为8°,可以获得最大信噪比;在港口水环境下,接收视场角增大到30°,可以获得最大信噪比。     

船载激光雷达测量水体光学参数的仿真模拟研究

激光雷达能够高效获取海洋光学特性的垂直剖面信息,是海洋光学探测的重要手段之一。利用蒙特卡罗仿真方法,基于Gordon(1982)的机载激光雷达测量水体光学参数模型,研究了船载激光雷达在水中的传输过程和水中光场分布。特别研究考虑了接收视场角和望远镜半径等参数的影响,建立了适用于船载海洋激光雷达的模拟系统。在激光雷达的传输等效为太阳光传输后,该模拟系统与常用的HydroLight的模拟进行了比对印证并获得了一致的结果。在此基础上,通过模拟得到的激光雷达回波信号分析了不同激光雷达测量模式及典型水体条件下激光雷达消光系数α和海水光学参数之间的关系。船载激光雷达结果表明,在窄接收视场角情况下,激光雷达消光系数α趋向于水体光束衰减系数c;在宽接收视场角情况下,α趋近于水体的向下辐照度漫射衰减系数K_d。相比机载观测,船载观测的α趋近K_d的速度变缓。在垂直分层水体中,激光雷达在下层水体中测量的α值会向上层水体的α值偏移。该结果为研究海洋激光雷达测量参数与海洋光学参数之间的关系提供了进一步的认知。     

差分吸收激光雷达几何因子实验确定方法

差分吸收激光雷达发射光束与接收视场的重叠区域用几何因子函数来描述,几何因子是差分吸收激光雷达的重要参数。提出了一种实验方法,实验使用米散射激光雷达和差分吸收激光雷达同时测量信号,通过对比分析两台激光雷达采集信号计算得到的气溶胶散射比廓线,获得差分吸收激光雷达的几何因子。该方法的优点在于不需要预先得到精确度高的激光雷达参数,比如望远镜直径,光束发散角,望远镜接收视场角等。该方法的应用有利于减少近地面差分吸收激光雷达测量臭氧廓线的误差,提高差分吸收激光雷达的探测性能,有助于研究近地面层的臭氧时空分布特征。     

蒙特卡罗方法模拟水云对偏振激光雷达的多次散射去极化

利用激光雷达探测水云的光学和微物理特性时,水云的多次散射会在雷达回波中产生去极化信号,给出了半解析蒙特卡罗方法模拟偏振激光雷达后向散射去极化率的详细过程,给出了0.532μm激光作为光源入射时,典型水云的后向散射Muller矩阵二维分布图,以及水平线偏振、垂直线偏振、+45°线偏振和右旋圆偏振光入射时,后向散射的Stokes矢量的二维分布图,最后给出了去极化率和极化率随激光雷达接收视场角以及穿透深度的变化。从数据结果可以看出,接收视场角越大,多次散射的影响越大。给出的蒙特卡罗模拟方法对利用激光雷达遥感反演水云和球形气溶胶的特性具有重要的应用价值。     

多次散射的激光雷达消光系数反演方法研究

给出了在考虑多次散射时大气消光系数、后向散射系数的激光雷达反演方法.用半解析Monte-Carlo方法对大气多次散射激光雷达回波信号进行了模拟计算.讨论了激光雷达接收视场角(FOV)以及光学厚度对多次散射回波信号的影响.米散射激光雷达测量数据反演的结果表明,在反演含有云、雾等大气消光系数廓线分布时,需要考虑大气粒子的多次散射效应的影响.     

海洋激光雷达测量水体剖面偏振信号的仿真模拟

基于蒙特卡洛模拟方法,建立了一个水中激光偏振辐射传输模型,用于模拟分析船载偏振激光雷达水体垂直剖面的偏振探测回波,分析了不同光学参数的水体和激光雷达测量模式下的偏振测量误差。使用高斯分布设置了三种深度分布在10~30 m的低、中、高浓度散射层,其叶绿素a峰值浓度分别为0.1 mg/m3、1 mg/m3和10 mg/m3。模拟了激光发射波长为532 nm,接收视场角为10~1000 mrad的船载海洋激光雷达的偏振回波信号,并分析了影响偏振测量误差的主要因素。研究结果表明,由于激光在水中的多次散射过程,随着探测深度、叶绿素a浓度和接收视场角的增大,激光雷达接收光信号的单次散射率不断降低,导致激光雷达直接测量的退偏振比的误差随之增大。以100 mrad接收视场角为例,中浓度散射层情况下,在散射层上（0~10 m）、散射层中（10~30 m）和散射层下（30~40 m）的退偏振比相对误差分别为16%、125%、281%;在散射层中,低、中、高三种浓度散射层的退偏振比相对误差分别为54%、125%、731%。视场角从10 mrad增大到1000 mrad时,退偏振比相对误差逐渐增大,在中浓度散射层情况下,其在散射层上、散射层中和散射层下的变化范围分别为6%~28%、17%~452%和10%~734%。文中结果表明,偏振海洋激光雷达探测水体退偏振比时,由于多次散射过程的影响,传统的退偏振比算法会引入较大误差,有必要在反演算法中对其进行校正,以提高激光雷达的探测精度。     

长波长红外光大气信道传输

采用光子追踪法,模拟光子在大气信道中的随机迁移路径及散射后随机迁移方向。引入光束发散角和接收视场角等参数,建立了包含散射作用的长波长红外大气信道传输模型。运用蒙特卡洛方法进行仿真,分析了雾环境下长波长红外光的大气传输特性。与朗伯-比尔定律进行对比,发现在能见度较低、通信距离较近时接收机接收的散射能量不能被忽略。分析了通信距离、能见度、光束发散角、接收视场角对链路损耗的影响,分析了不同阶次散射对接收机接收能量的影响。发现在给定参数条件下,四阶及以上高阶次散射对接收机接收能量几乎可以忽略。     

Micro pulse lidar

An eye safe, compact, solid-state lidar for profiling atmospheric cloud and aerosol scattering is described. The transmitter of the micro pulse lidar is a diode pumped microjoule pulse energy, high-repetition-rate Nd:YLF laser. Eye safety is obtained through beam expansion. The receiver uses a photon counting solid-state Geiger mode avalanche photodiode detector. Data acquisition is by a single card multichannel scaler. Daytime background induced quantum noise is controlled by a narrow receiver field-of-view (FOV) and a narrow bandwidth temperature controlled interference filter. Dynamic range of the signal is limited by optical geometric signal compression. Signal simulations and initial atmospheric measurements indicate that systems built on the micro pulse lidar concept are capable of detecting and profiling all significant cloud and aerosol scattering through the troposphere and into the stratosphere. The intended applications are scientific studies and environmental monitoring. which require full-time unattended measurements of the cloud and aerosol height structure     

激光雷达探测水云退偏振比的敏感性研究

利用激光雷达探测水云微物理特性时，雷达回波信号中会出现退偏振信息，这是由激光与云层的多次散射造成的，利用这些退偏振信息可以反演云层特性。利用半解析蒙特卡罗方法研究了波长为0.532m激光雷达后向散射退偏振比对云底高度、云滴大小以及消光系数的敏感性。计算结果表明，对于相同的接收视场角，激光雷达与云层的距离越远，退偏振比越高；消光系数越大，退偏振比越大；雷达接收视场角越大，被接收器捕获的多次散射信息越多，因此退偏振比越大。当穿透深度较小时，云滴尺寸较小的云层退偏比更高，随着穿透深度的增加，云滴尺寸更大的云层退偏振比更大。     

浑浊水体激光后向散射特性仿真与实验研究

由于水体的吸收和散射作用,光束能量在传播的过程中会产生衰减,激光脉冲会被展宽,制约着水下激光雷达的探测范围和探测精度。文中以浑浊水体环境下水下弱小目标探测为应用背景,建立了水下光子传播的蒙特卡洛仿真模型,模拟了不同衰减系数和散射率的水体后向散射回波信号,并对相应的水体后向散射回波信号变化趋势进行了分析。仿真结果表明：随水体衰减系数的增加,近场水体激光回波信号接收光子数逐渐增多;随水体散射率的增加,回波信号光子消亡速度逐渐降低。开展了不同浊度下的激光雷达回波信号的测试实验,实验结果表明：随水体衰减系数的增加,水体激光后向散射回波幅度逐渐增高,脉冲宽度逐渐展宽。在进行浑浊水体水下弱小目标探测时,随水体衰减系数的增加,应通过逐渐减小激光器能量或接收系统增益来增强水体回波与目标回波之间的差异,以此提高浑浊水体水下弱小目标探测的信噪比。实验验证了理论与仿真结果,为浑浊水体环境下水下弱小目标激光探测系统在不同水质下的激光能量选取、接收系统增益设计等提供理论支撑。     

空间目标激光雷达散射波实验室模拟技术

散射特性是目标光学重要特征之一,是激光雷达对目标探测与识别的基础,为获取散射波特性数值,提出空间目标激光雷达散射波实验室模拟技术。首先利用积分方程将散射场分成切面近似场与补偿场,分别计算散射场与散射功率;其次根据双频互相关函数推导空间目标激光雷达方程,获取单位面积的激光雷达截面与双向分布函数之间关系,确定光滑、中等粗糙、粗糙三种表面物理统计量;最后对斯托克斯参量定义,得出自然光状态下的归一化形式,并利用旋转偏振片法测量散射波参数,表面粗糙度与入射波长不断变化,当目标表面粗糙度越大,散射系数越小;入射波越长,散射系数越高时,实现空间目标激光雷达散射波实验室模拟,为高性能雷达目标识别提供理论依据。     

用蒙特卡罗法研究波动水表面对机载海洋激光雷达水下光束质量的影响

利用蒙特卡罗(Monte Carlo)方法对机载海洋激光雷达探测过程中,透过波动水表面向下传输的激光束质量受波动水表面影响的程度进行了模拟计算,并给出了定量结果和定性结论。为了获得水下传输的激光束质量相关数据,在传统的蒙特卡罗模型中引入了波动水表面影响模型和接收平面能量分布计算的功能。通过模拟计算,得到了不同海面风速条件下机载海洋激光雷达发出的高斯光束透过波动水表面后在接收平面上的能量分布,得出了随着海面风速的增加,高斯光束的光束质量不断下降,机载海洋激光雷达探测效果不断变差的结论。     

基于非视线红外激光大气散射通信技术研究

为了实现非视线激光大气散射通信,根据米氏散射理论,建立了非视线通信链路模型,研究了1.06m激光的大气散射通信技术,分析了激光接收功率、激光发射功率、激光发散角、接收视场、探测器灵敏度、发射机倾角、接收机倾角、大气衰减和通信距离的关系,并搭建了试验原理系统,进行了1km距离的散射通信试验,获得了激光散射信号。结果表明,在一定的天气条件下,采用波长为1.06m的红外激光进行信号传输,有望实现远距离的大气散射通信。     

非视线光散射通信的大气传输模型

利用大气对光的散射作用可以实现非视线通信.在单次散射假定下,研究了非视线光散射通信系统的大气传输模型.利用该模型分析了光源发散角、接收视场和收发仰角等系统几何参数与接收散射光能量之间的关系;重点讨论了大气分子散射和气溶胶散射各自对接收散射光能量的贡献.结果表明当系统的收发仰角较大时,接收光能量主要来自大气分子散射;反之,气溶胶散射则成为接收光能量的主要部分.对于工作在日盲紫外光谱区的非视线通信系统,增加接收视场可以有效地增大系统的信噪比.发现在两种典型的收发仰角情况下,接收散射光能量随光源发散角的变化趋势是相反的,这说明光源发散角要根据实际的应用场合设计确定.