光斑区域内存在单个盲元条件下点源目标质心探测误差分析

在哈特曼波前传感器点源目标探测质心算法中,除信号光子噪声、读出噪声和背景光噪声等误差源之外,图像传感器上存在的盲元也会对质心的探测精度造成一定的影响。系统地推导了哈特曼传感器子孔径光斑区域内存在单个盲元条件下各种误差源对点源目标质心探测误差影响的数学表达式,进一步分析了盲元和光斑质心间相对距离、光斑等效高斯宽度等因素对盲元存在所引入的质心偏移误差的影响,指出当相对距离约等于光斑高斯宽度时质心偏移误差达到最大值。实验结果与仿真和理论推导结果相符。     

二维四边形位置敏感探测器实验研究

位置敏感探测器（PSD）是一种可以探测光斑重心位置的光学传感器,具有响应速度快、位置分辨率高和处理电路简单等优点,在角度测量、位置检测等精密测量系统中具有广泛的应用。介绍了在实验室内光学平台上搭建光路,选用A823数据采集卡,并在DOS操作系统Borland C++ builder环境下编写C程序连续实时采集模拟电压信号,实现AD转换,计算光斑位置坐标并进行误差分析。实验选用瑞典SiTek公司型号为2L10_SU65_SPC02的四边形位置敏感探测器,通过误差分析得出主要结论,包括PSD存在边缘效应,室内实验影响传感器位置坐标的主要因素是自然光和日光灯,去除影响因素后精度明显提高。     

激光位置检测中PSD的误差分析与实验研究

通过实验研究了激光光束质量对PSD输出位置精度的影响。基于PSD工作原理分析并得出了背景光强与输出结果的关系,实验中采用与测量光源匹配的滤光片来消除背景光干扰,极大提高了PSD的测量精度。并通过双一次插值算法修正PSD的非线性误差,修正后结果表明B区测量误差显著减小,线性度和测量精度明显提高。     

激光位置检测中PSD的误差分析与实验研究

通过实验研究了激光光束质量对PSD输出位置精度的影响。基于PSD工作原理分析并得出了背景光强与输出结果的关系，实验中采用与测量光源匹配的滤光片来消除背景光干扰，极大提高了PSD的测量精度。并通过双一次插值算法修正PSD的非线性误差，修正后结果表明B区测量误差显著减小，线性度和测量精度明显提高。     

阵元位置误差对阵列天线等效辐射功率的影响

分析了阵列天线中阵元位置误差对等效辐射功率的影响,给出了归一化EIRP与阵元位置误差关系表达式,以均匀线阵和均匀半圆阵为例进行了仿真实验。仿真结果也说明了阵元位置误差对EIRP有着重要的影响,验证了理论分析的正确性。     

差分InSAR处理中的误差传播特性分析

D-InSAR受多种误差的影响,其中基线误差与相位误差是其中两个主要的误差来源,严重影响形变检测精度。首先将基线误差归结到雷达平台位置误差上来,在准确的差分干涉模型基础上,考虑完整的差分干涉处理流程,对仅有垂直向形变情况下的差分InSAR检测中雷达平台位置误差与相位误差的传播特性进行分析,并利用实验对所得结论进行了验证。     

二维综合孔径辐射计阵元位置误差分析与校正

在二维Y型天线阵组成的综合孔径辐射计系统,阵元存在位置误差引起接收信号相位误差,从而导致反演图像的图像质量下降。为了校正位置误差带来的图像误差,本文在天线阵元存在位置误差的情况下,对反演图像质量的影响进行定量分析。6个辅助源中3个位于方位角为0°,估计阵元的x坐标;3个位于方位角为90°,估计阵元的y坐标。在得到较精确的阵元位置估计基础上,对存在误差的反演图像进行图像校正。     

光电位置敏感器件背景光补偿的研究

光电位置敏感器件(PSD)是一种可直接对其光敏面上光斑位置进行检测的光电器件，基于光电位置敏感器件可以构成多种非接触的高精度动态位移监测仪器。根据光电位置敏感器件的原理及特征方程，分析了存在背景光时它的输出信号是非线性的。提出～种基于神经网络的光电位置敏感器件背景光非线性补偿方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点．通过训练使神经网络建立在不同背景光下光电位置敏感器件输出与其标准值之间的非线性映射关系，对其实现全程跟踪补偿。计算机仿真表明，该方法能有效地消除背景光的影响，在神经网络的输出端得到期望的线性输出。     

坐标变换在空间望远镜误差标定中的应用

为满足空间望远镜地面测试与标定,提出了利用坐标变换原理实现室内动靶标检测架模拟空间望远镜跟踪卫星场景的计算模型,仿真结果与球面三角学计算一致。采用坐标变换方法推导了望远镜探测系统与望远镜回转中心不重合情况下,探测系统的跟踪误差与两者位置偏差的关系。设定靶标转速4(°)/s时仿真结果表明,竖直轴方向位置误差0.2m时,只引起望远镜俯仰角跟踪恒定偏差5.65874°,其余角度、角速度和角加速度的偏差均近似为0(数量级小于10-12);水平轴方向存在0.002 m的位置误差时,方位角跟踪角误差0.05678°~0.13925°,方位角速度和角加速度误差分别为0.00701(°)/s、0.00256(°)/s2,耦合引起俯仰跟踪角度误差数量级10-4,角速度和角加速度误差数量级10-6;视轴方向的位置偏差对跟踪结果无影响。该结论可为空间望远镜检测与装调提供参考。     

位置线误差的时/频差联合定位性能研究

就双星时差/频差联合定位问题,引入了位置线误差的概念,通过梯度理论计算时差位置线误差和频差位置线误差的分布,对时差位置线误差和频差位置线误差以及联合定位性能进行了定性和定量分析,推导了双星系统下时差频差联合定位精度与参数位置线误差和位置线交角之间的计算关系式。并结合仿真分析了参数测量误差和位置线交角对时差频差联合定位精度的影响。     

位置敏感探测器光斑脱靶误差补偿方法研究

为了提高位置敏感探测器(PSD)的位置检测范围,解决光斑在探测器光敏面脱靶时无法准确定位光斑的问题,提出一种光斑脱靶误差补偿方法,分析了脱靶前后PSD检测光斑能量重心变化规律,建立了PSD光强信号与位置检测误差间的函数关系。实验结果表明:当PSD光敏面尺寸为12mm×12mm时,对于半径为5mm的高斯光斑,通过所提出的光斑补偿方案补偿后PSD的X轴检测范围提高了66.7%,位置检测平均相对误差不超过5%,该方法对提高PSD位置检测性能具有重要的意义。     

激光导引头四象限探测器偏差信号特性研究

为了分析四象限探测器偏差信号对激光导引头探测定位精度的影响,在激光导引头四象限探测器探测定位原理的基础上,采用计算机建模仿真的方法,研究了入射光斑大小、分划线宽度和背景光强度对四象限探测器偏差信号的影响。结果表明,入射光斑变大,四象限探测器的灵敏度会变低,动态跟踪范围变大;分划线宽度在探测器串扰允许的范围内越窄越好;背景光降低了四象限探测器的灵敏度。该研究结果有助于提高激光导引头四象限探测器探测定位精度。     

空间光通信中低信噪比条件下的光束位置检测

空间光通信中,需要通信双方检测入射光轴偏差以保证通信链路畅通。但光学天线控制系统使用的信标光经长距离传输后损耗过大,受背景光和暗电流噪声强烈干扰,系统中的四象限探测器(QD)对光斑位置检测精度下降。为解决这一问题,根据QD工作特性和噪声特性,提出了一种基于幅度调制和循环互相关运算的检测方法。该方法在QD输出信噪比(SNR)过低的情况下,可精确测量QD各象限输出的电流幅度,并以此计算出准确的光斑位置。实验结果表明:当QD的输出SNR为﹣14.58 dB时,该方法的绝对误差小于0.012 mm,证明了该方法的有效性。     

位置敏感探测器的动态响应误差分析

针对光源连续扫捕位置敏感器（PSD）时产生的动态响应误差随扫描条件不同发生的变化，基于一维PSD动态响应模型，建立光源扫描照射下的PSD动态响应误差模型，仿真分析得到了不同扫描起点位置和速度下的PSD动态响应误差分布5个特点，建立了一维PSD动态响应误差的估算模型。通过对4种常用的一维PSD器件进行仿真，验证了估算模型的正确性。     

基于相敏检波和位置探测器的位移检测系统

为了实现对微小位移的测量,研制了一套基于单模光纤输出半导体激光器和2维位置敏感探测器的位移检测系统,可以有效地抑制环境光噪声。对半导体激光器的注入电流进行1kHz的调制,实现输出光功率的调制。在信号处理电路中,采用相敏检波技术,解调探测器的输出交流信号,得出光斑能量中心位置,消除外界干扰。结果表明,测量精度优于1μm。这一结果对于多自由度误差检测是有帮助的。     

PSD及其在非接触测量中的应用

介绍了一种光电位敏探测器PSD及其在非接触测量中的应用,同时给出测量原理和PSD的前置适配电路.     

高精度近红外光斑位置检测模型研究

为了提高1550 nm近红外波段光斑位置的检测精度,提出了一种改进的积分无穷解算模型。以高斯光斑为入射光模型,深入分析了InGaAs四象限探测器（Quadrant Detector, QD）输出信号与光斑实际位置之间的关系,考虑探测器直径及沟道的影响,通过引入误差补偿因子,利用最小二乘拟合的方法得到有效光斑半径,从而获得新解算模型的解析表达式,最后在搭建的InGaAs QD光斑位置检测系统上对提出模型进行实验验证。仿真和实验结果表明:新模型可有效降低不同半径光斑下的位置检测误差;入射光总能量约为10 W,光斑半径0.75 mm时,在[-0.75～0.75 mm]检测范围内,新模型均方根误差为0.003 mm,最大误差为0.009 mm,较原有模型分别降低了78.6%和52.6%。新模型在激光通信和激光雷达等工程实际中具有较好的应用前景。     

基于子块集成神经网络法的PSD背景光补偿

提出一种基于神经网络高精度线性化子块网络集成插值实现光电位置敏感器件（PSD）背景光非线性补偿方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练,使神经网络建立在不同背景光下PSD输出与其标准值之间的非线性映射关系,实现PSD全程跟踪补偿。实验结果表明,该方法能有效地消除背景光的影响,在神经网络的输出端得到期望的线性输出。