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为实现大气偏振分布模式的探测,本文中所用设备包括三脚架、手机华为荣耀9(具体参量见表 1)手机以及可旋转的线性偏振片,最后用MATLAB软件对图像进行数据处理。如图 2所示,图 2a是设备整体结构。其中偏振片位于手机镜头前端固定。手机相机作为探测器,感应和记录光强的信息。前置的偏振片具有不同角度的偏振光对应不同透过率的特点,可以实现对偏振态的测量。
parameter index model STF-AL00 sensor cmos imx286 aperture f/2.2 focal length 27mm field coverage 60° Table 1. Mobile phone specific parameters
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本次测量中选取了桂林市桂林电子科技大学实验楼为观测地点来进行试验观测,具体观测数据见表 2。相较于常用的天空光偏振测量仪器,为了便于携带和操作,所用的测量方法并不包含固定装置,如图 2a所示。利用该装置测量大气偏振分布情况得到4幅偏振图像, 如图 3所示。其中图 3a~图 3d分别表示线偏振度方向为0°, 45°, 90°, 135°的图像。
time 2018-11-08T17:30 latitude and longitude 110°19′59″E,25°17′10″N elevation 175m solar elevation angle 1°20′04″ solar azimuth angle 75°34′14″ Table 2. Observation information
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在图 3所示的不同线偏振度图像,同一物体的同一位置上各选取一点,得到一组匹配点。将这样选取的10组匹配点通过MATLAB软件进行图像配准。再将配准后的不同线偏振度图像转换为灰度图像,通过(4)式~(6)式进行斯托克斯矢量求解并计算,获得偏振度图像和偏振角图像。将所得的灰度图像进行伪彩色处理,可以更直观的观察。如图 4所示,可看出大气偏振具体分布情况。黑色点为中性点。其中根据(1)式~(3)式可知, 偏振角与偏振度的取值范围,但是ψ∈(-90°,-45°)∪(45°, 90°)时变化幅度较小,则在图像中偏振角取值范围为[-45°, 45°],如图 4d所示[23-24]。
Figure 4. a—theoretical image of sky light polarization b—actual image of sky light polarization c—theoretical image of sky light polarization angle d—actual image of sky light polarization angle
以表 2中的观测信息为基础,通过MATLAB软件依据(1)式~(3)式进行仿真处理,得到如图 4a所示天空光偏振度理论图像和图 4c所示天空光偏振角理论图像。调整了染色区域及大小,以匹配实际偏振图像。如图 4所示,偏振度在中性点时为零,且以中性点为中心呈环状分布,沿着太阳子午线方向,随着相对位置角距离增加而逐渐增大。偏振角以中性点为中心大致呈现中心对称分布。理论分布规律与实际偏振图像一致,符合大气偏振分布理论。此外由于装置中不包含固定部分,可以看出,偏振图像中存在镜片反光等问题,但是这些对中性点区域的测量影响不大。
如图 4所示,处理后的偏振图像都是围绕着中性点展开的。其中性点是位于太阳上方的Babinet点。仿真得到的理论中性点位置为(88.6°, 255.6°)。通过表 2所示的观测点信息得到镜头方向观测点位置为(63°, 302°)。根据实际偏振图像中的中性点位置,通过(7)式~(8)式得到天空中中性点位置修正值,从而得到实际探测中中性点区域位置范围。如表 3所示, 其测量值与仿真值间的偏差在不确定度范围内,本方案的测量方法符合理论仿真值,证明了本文中提出的方法可行,可以实现导航定位。
altitude angle azimuth angle camera orientation 63.0° 302.0° correction value 23.3°±2.6° 47.8°±0.8° measured data 86.2°±2.6° 254.2°±0.8° simulation value 88.6° 255.6° deviation 2.4°±2.6° 1.4°±0.8° Table 3. Neutral point position information
相较偏振度图像,处理后的伪彩色偏振角图像中偏振角颜色变化明显。中性点在偏振角图像中是各角度方向的交点,可根据各个角度的交线找到并跟踪其变化。并且由于大气分子和气溶胶微粒等对太阳光具有吸收作用,天空中的云层使太阳光发生多次散射,削弱了偏振度,但是偏振角的分布相对稳定。所以偏振角图像更易于确定导航参考线位置,实现导航。
2.1. 实验装置搭建
2.2. 实验数据获取
2.3. 数据处理及分析
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考虑到大气偏振是由大气层中的空气分子和气溶胶微粒对太阳光的散射形成的。所以针对云层的分布情况设置了不同的天气对偏振图像影响的3组实验。选取了如表 4所示的观测信息和以桂林电子科技大学为观测地点来说明实际测试结果。为得到准确的图像, 选择如图 2b所示设备,获得了如图 5所示的不同天气条件下的偏振数据。重复上面的数据处理过程,实际探测的偏振分布情况如图 6所示,其中黑色点为中性点,黑色线是导航参考线的大致位置。
number time weather 1 2018-11-08T17:05 sunny 2 2019-05-10T16:22 partly cloudy 3 2019-05-03T11:08 cloudy Table 4. Test time and weather conditions
如图 6所示,晴朗和少云天气下于下午17:00左右探测到中性点:Babinet点和Arago点。多云天气下在中午11:08探测到中性点:Babinet点和Brewster点。此外偏振度在中性点处为零,以中性点为中心呈环状扩散。偏振角以中性点为中心呈现大致中心对称现象。符合大气偏振分布理论。相较于偏振度,云层对大气偏振分布模式中偏振角的影响并不大。在有限的视场范围内,晴朗时偏振度最大值为0.46,少云时,偏振度最大值为0.32,多云时,偏振度最大值为0.28。多云时中性点区域面积大约是晴朗时该区域的9倍,少云时该区域的5倍。因此随着天空中云的数量增大,偏振度图像的测量幅度逐渐变小,偏振角图像中中性点区域面积逐渐增加,各个角度的交线越来越模糊。但是仍可见中性点区域(黑色点)和导航参考线(黑色线)大致位置,依旧可以实现定位。
因为云层对太阳光的散射作用,所以设置了不同天气(晴朗、少云、多云)对偏振图像影响的实验。得出结论:采用本文中所提供的方法进行大气偏振分布情况探测时,最好选取晴朗天空的中性点区域为探测对象。天空中云层的增加,会降低探测及导航的准确性。