基于非理想瑞利散射大气偏振分布特性的偏振罗盘太阳跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于非理想瑞利散射大气偏振分布特性的太阳跟踪方法。首先利用天空偏振传感器接受天空偏振图像信息；然后将偏振信息转化为偏振光E矢量方向，并将中性点可能的范围设定在[0，2π]之间，以此建立霍夫空间网格，接着利用椭圆霍夫变换将E矢量方向转化为霍夫空间的权重。将所有数据完成霍夫变换后，霍夫空间中权重最高的点即为中性点位置。此时，判断中性点精度是否符合设定精度，如果符合则利用该中性点信息实现偏振罗盘的定向。本发明专利技术提出的基于椭圆霍夫变换的太阳罗盘定向方法，对环境的适应性好，鲁棒性高，可实现全自主、长航时罗盘定向。长航时罗盘定向。长航时罗盘定向。

【技术实现步骤摘要】
基于非理想瑞利散射大气偏振分布特性的偏振罗盘太阳跟踪方法


[0001]本专利技术涉及对偏振罗盘的导航算法的改进，更特别地说，是指一种基于非理想瑞利散射大气偏振分布特性的偏振罗盘太阳跟踪方法，能够提升天空偏振罗盘定向的环境适应性，也可以作为偏振罗盘定向的基础。

技术介绍

[0002]航向信息在自主导航技术中至关重要。惯性导航在短时间内，可得到精度较高、抗干扰强的航向信息，但长时间后将产生逐渐增大的累计误差。陀螺载体上搭载的偏振罗盘是一种既能独立测量飞行器航向，又具有良好稳定性和较高灵敏度的航向仪表。然而偏振罗盘易受到环境中的磁场干扰，造成罗差，降低了航向测量精度。基于太阳位置的定向罗盘技术古已有之，其原理是利用地球自转公转轨道计算太阳与地球的位置关系，并根据天空中太阳位置计算出航向信息。地球自转公转轨道仅受到太阳、地球和月球影响，其计算误差小于1角秒。
[0003]在导航卫星的定位计算中产生误差的仅由太阳在天空中的位置的测量精度来决定。然而，基于磁传感器(偏振罗盘)虽可得到高精度的航向信息，但其观测光范围小，易受到云等遮挡物的遮挡影响。
[0004]现有的偏振导航技术，比如2021年applied optics上发表的“Adaptive method for estimating information from a polarized skylight”，采用瑞利单次散射模型实现偏振罗盘。而实际大气与理想瑞利散射模型之间存在一定的差异，因此这样的近似会降低偏振罗盘定向的精确度。
[0005]仿生偏振罗盘定向技术利用大气散射光偏振模式，得到太阳位置并以此计算得到航向信息，即使太阳被遮挡，亦可通过测量天空散射光偏振分布得到太阳位置，具有更高的环境适应性和鲁棒性。因此，不仅许多包括沙蚁、圣甲虫在内的生物都会利用天空偏振信息导航，近年来学者们也开始广泛关注该技术。目前主流的偏振罗盘定向方法是基于瑞利单次散射模型的E矢量垂直关系求解太阳矢量。然而，实际应用中大气与理想瑞利散射模型之间存在一定的差异，该差异会降低惯性导航定向的精确度。

技术实现思路

[0006]为了提高在天空中空气质量差且有云遮挡下的偏振罗盘定向精度，本专利技术提出了一种基于非理想瑞利散射大气偏振分布特性的偏振罗盘太阳跟踪方法。本专利技术使用Hannay模型代替瑞利单次散射模型，称为非理想瑞利散射模型。先将偏振信息转化为偏振光E矢量方向，并将中性点可能的范围设定在[0，2π]之间；然后建立霍夫空间网格，接着利用椭圆霍夫变换将E矢量方向转化为霍夫空间的权重。将所有数据完成霍夫变换后，霍夫空间中权重最高的点即为中性点位置。此时，判断中性点计算精度是否足够，如果足够则利用该中性点信息实现偏振罗盘定向；反之则利用该中性点范围内，提高精度，再次用霍夫变换计算中性
点范围，直至结果足够精确。在本专利技术中采用Hannay多次散射椭圆模型，相比于理想瑞利散射模型，更接近于真实大气。而椭圆霍夫变换可以提取图像中的椭圆信息。因此可以通过椭圆霍夫变换基于Hannay多次散射椭圆模型处理天空偏振传感器的数据，进一步提升偏振太阳罗盘定向的环境适应性，减小单次散射模型所带来的误差。另一方面采用椭圆霍夫变换的太阳罗盘定向方法，对环境的适应性好，鲁棒性高，可实现全自主、长航时罗盘定向。
[0007]本专利技术的一种基于非理想瑞利散射大气偏振分布特性的偏振罗盘太阳跟踪方法，其包括下列步骤：
[0008]步骤一，基于偏振传感器的信息获取；
[0009]天空偏振传感器对应数据为4个像素为一组的微阵列偏振传感信息，其中这4个像素的检偏器方向分别为90度、45度、135度以及O度，所述90度、45度、135度以及O度对应的光强分别为I
90
、I
45
、I
135
、I0；根据天空偏振数据计算斯托克斯矢量记为S(I，Q，U，V)：
[0010]I＝I0+I
90
(1)
[0011]Q＝I0‑
I
90
[0012]U＝I
45
+I
135
[0013]V＝0
[0014]根据斯托克斯矢量计算偏振角，公式为：
[0015][0016]用偏振角反推三维空间的E矢量方向，公式为：
[0017]P
2d
＝[sin(AOP)，cos(AOP)，0](3)
[0018]P
3dE
＝P
2d
·
L(θ1)
·
L(θ2)(4)
[0019]步骤二，构建霍夫空间；
[0020]中性点霍夫空间记为H(n
11
，n
12
，n
21
，n
22
)，对霍夫空间H(n
11
，n
12
，n
21
，n
22
)进行的霍夫变换记为H
ζ
(n
11
，n
12
，n
21
，n
22
)，下角标ζ表示霍夫变换次数；将霍夫空间H
ζ
(n
11
，n
12
，n
21
，n
22
)划分为20
×
20
×
20
×
20的离散格点；
[0021]步骤三，计算霍夫空间格点所代表的天顶角和方位角；
[0022]计算得到的霍夫空间格点所代表的天顶角和方位角：
[0023][0024][0025][0026][0027][0028]步骤四，中性点的立体角坐标；
[0029]中性点立体角坐标记为[Zen1，Azi1，Zen2，Azi2]，所述[Zen1，Azi1，Zen2，Azi2]对应在霍夫空间点[n
11
，n
12
，n
21
，n
22
]下的坐标表示为：
[0030]P
N1
＝[sin(Zen1)
·
cos(Azi1)，sin(Zen1)
·
sin(Azi1)，cos(Zen1)]ꢀꢀꢀ
(1O)
[0031]P
N2
＝[sin(Zen2).cos(Azi2)，sin(Zen2)
·
sin(Azi2)，cos(Zen2)]ꢀꢀꢀ
(11)
[0032]步骤五，计算中性点的权重；
[0033]导航图像中任意一个像素点对应在三维空间的坐标记为数据像素点P
pixel
(x
p
，y
p
，z
p
)；
[0034]使用E矢量方向P
3dE
，中性点N1、N2对应三维空间的坐标P
N1...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非理想瑞利散射大气偏振分布特性的偏振罗盘太阳跟踪方法，其特征在于包括下列步骤：步骤一，基于偏振传感器的信息获取；天空偏振传感器对应数据为4个像素为一组的微阵列偏振传感信息，其中这4个像素的检偏器方向分别为90度、45度、135度以及0度，所述90度、45度、135度以及0度对应的光强分别为I
90
、I
45
、I
135
、I0；根据天空偏振数据计算斯托克斯矢量记为S(I，Q，U，V)：I＝I0+I
90
Q＝I0‑
I
90
ꢀꢀꢀꢀ
(1)U＝I
45
+I
135
V＝0I表示光强；Q表示斯托克斯矢量的第二项；U表示斯托克斯矢量的第三项；V表示斯托克斯矢量的第四项；根据斯托克斯矢量计算偏振角，公式为：用偏振角反推三维空间的E矢量方向，公式为：P
2d
＝[sin(AOP)，cos(AOP)，0]
ꢀꢀꢀꢀ
(3)P
3dE
＝P
2d
·
L(θ1)
·
L(θ2)
ꢀꢀꢀꢀ
(4)P
2d
是偏振方向在偏振图片上的投影；P
3dE
是三维空间的偏振方向，即E矢量方向；θ1是数据像素对应方向与y
c
轴的夹角角度；θ2是图像数据像素代表的高度角；L(θ)是旋转矩阵；L(θ1)是夹角的旋转矩阵；L(θ2)是高度角的旋转矩阵；步骤二，构建霍夫空间；中性点霍夫空间记为H(n
11
，n
12
，n
21
，n
22
)，其中，n
11
代表了Babinet中性点N1的天顶角，n
12
代表了Babinet中性点N1的方位角，n
21
代表了Brewster中性点N2的天顶角，n
22
代表了Brewster中性点N2的方位角；对霍夫空间进行的霍夫变换记为H
ζ
(n
11
，n
12
，n
21
，n
22
)，下角标ζ表示霍夫变换次数；将霍夫空间H
ζ
(n
11
，n
12
，n
21
，n
22
)划分为20
×
20
×
20
×
20的离散格点；步骤三，计算霍夫空间格点所代表的天顶角和方位角；计算得到的霍夫空间格点所代表的天顶角和方位角：
step
zen1
为霍夫空间对应的Babinet中性点N1的天顶角轴的步长；Zen
max1
为Babinet中性点N1的天顶角的最大值；Zen
min1
为Babinet中性点N1的天顶角的最小值；Zen1为霍夫空间中Babinet中性点N1的天顶角；n
11
为Babinet中性点N1的天顶角；step
azi1
为霍夫空间对应的Babinet中性点N1的方位角轴的步长；Azi
max1
为Babinet中性点N1的方位角的最大值；Azi
min1
为Babinet中性点N1的方位角的最小值；Azi1为霍夫空间中Babinet中性点N1的方位角；n
12
为Babinet中性点N1的方位角；step
zen2
为霍夫空间对应的Brewster中性点N2的天顶角轴的步长；Zen
max2
为Brewster中性点N2的天顶角的最大值；Zen
min2
为Brewster中性点N2的天顶角的最小值；Zen2为霍夫空间中Babinet中性点N2的天顶角；n
21
为Brewster中性点N2的天顶角；step
zen2
为霍夫空间对应的Brewster中性点N2的天顶角轴的步长；Azi
max2
为Brewster中性点N2的方位角的最大值；Azi
min2
为Brewster中性点N2的方位角的最小值；Azi2为霍夫空间中Babinet中性点N2的方位角；n
22
为Brewster中性点N2的方位角；步骤四，中性点的立体角坐标；中性点立体角坐标记为[Zen1，Azi1，Zen2,Azi2]，所述[Zen1，Azi1，Zen2，Azi2]对应在霍夫空间点[n
11
，n
12
，n
21
，n
22
]下的坐标表示为：P
N1
＝[sin(zen1)
·
cos(Azi1)，sin(Zen1)
·
sin(Azi1)，cos(Zen1)]
ꢀꢀꢀꢀ
(10)P
N2
＝[sin(Zen2)
·
cos(Azi2)，sin(Zen2)
·
sin(Azi2)，cos(Zen2)]
ꢀꢀꢀꢀ
(11)P
N1
为中性点N1的三维空间的坐标；P
N2
为中性点N2的三维空间的坐标；Zen1为霍夫空间中Babinet中性点N1的天顶角；Azi1为霍夫空间中Babinet中性点N1的方位角；
Zen2为霍夫空间中Brewster中性点N2的天顶角；Azi2为霍夫空间中Brewster中性点N2的方位角；步骤五，计算中性点的权重；导航图像中任意一个像素点对应在三维空间的坐标记为数据像素点P
pixel
(x
p
，y
p
，z
p
)；使用E矢量方向P
3dE
，中性点N1、N2对应三维空间的坐标P
N1
与P
N2
，以及图像像素点坐标P
pixel
(x
p
，y
p
，z
p
)计算霍夫空间点对应的权重：)计算霍夫空间点对应的权重：A
p1
为Babinet中性点N1到像素点的连线...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱建强，王珏，胡鹏伟，顾敬桥，张霄，郭雷，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：