使用雷利散射生成散射阳光的生物极度成像导航传感器的测量建模和性能分析
Zhenhua Wan1, Kaichun Zhao2, Haoyuan Cheng3
1School of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning 530004, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|January 23, 2024
概括
这项研究引入了一个新的测量误差模型,用于生物极度成像导航传感器 (BPINS). 该模型量化了光学系统错误如何影响定位准确度,指导最佳传感器设计和校准.
科学领域:
- 光学和光子学 在光学和光子学.
- 导航系统 导航系统
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 现有的生物极度成像导航传感器 (BPINS) 缺乏系统的测量错误建模.
- 目前的模型通常依赖于光二极管测量,而不是基于成像的数据,限制了准确性.
研究的目的:
- 为BPINS.提出一个全面的测量性能分析方法.
- 调查光学系统影响BPINS准确性的关键错误因素.
- 为BPINS.开发一个基于Stokes向量的测量误差模型.
主要方法:
- 研究了影响BPINS测量性能的主要错误因素.
- 引入了基于斯托克斯向量的测量误差模型.
- 使用雷利散射和模拟太阳光量化分析错误源效应.
主要成果:
- 确定了主要点坐标偏差作为E向量角 (AoE) 测量的主要错误来源.
- 灰度响应不一致的CMOS传感器显著影响AoE和线性极化度 (DoLP) 测量.
- 整合角度误差和镜头衰减也会影响AoE测量.
结论:
- 开发的模型准确地指导了BPINS校准.
- 定量分析为优化BPINS设计提供了理论基础.
- 这项研究提高了极度成像导航传感器的可靠性和精度.


