本文選題：四象限探測(cè)器 + 光斑中心��； 參考：《紅外與激光工程》2017年02期

【摘要】：為了提高四象限探測(cè)器在FPGA中實(shí)時(shí)激光光斑位置測(cè)量的精度,提出了一種基于高斯分布的光斑中心定位算法。首先,四象限探測(cè)器光敏面上分布的激光光斑采用高斯分布模型等效。結(jié)合探測(cè)器的工作原理,合理設(shè)置高斯積分區(qū)間,計(jì)算出呈高斯分布的光斑在探測(cè)器各象限內(nèi)的光能量,從而對(duì)應(yīng)各象限輸出的光電流,得到包含光斑位置信息的正態(tài)分布關(guān)系式。再通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表查詢快速求解出光斑中心位置,將算法在硬件上實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)。最后,分別對(duì)基于高斯分布的定位算法和基于圓模型的傳統(tǒng)算法進(jìn)行仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明,基于高斯分布的定位算法的測(cè)量精度相較于傳統(tǒng)算法提高了43.8%。由此證明基于高斯分布的定位算法能有效提高激光光斑中心位置測(cè)量精度。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of real-time laser spot location measurement of four-quadrant detector in FPGA, a new algorithm based on Gao Si distribution is proposed to locate the spot center. First, the laser spot distribution on the Guang Min surface of the four-quadrant detector is equivalent to that of the Gao Si distribution model. Combined with the working principle of the detector, the Gao Si integral interval is reasonably set, and the light energy of the spot distributed in Gao Si in each quadrant of the detector is calculated, which corresponds to the output photocurrent of each quadrant. A normal distribution formula containing spot location information is obtained. Then, the location of the spot center is solved quickly by the standard normal distribution table query, and the algorithm is implemented in real time on hardware. Finally, the localization algorithm based on Gao Si distribution and the traditional algorithm based on circular model are simulated and verified by experiments. The results show that the measurement accuracy of the localization algorithm based on Gao Si distribution is 43.8% higher than that of the traditional algorithm. It is proved that the location algorithm based on Gao Si distribution can effectively improve the accuracy of laser spot center position measurement.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130769)
【分類號(hào)】：TN249

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 秦卓仁;;實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理中三種高斯分布積分表的互換[J];物理實(shí)驗(yàn);1986年04期

2 張智明;;高斯分布的直接推導(dǎo)[J];物理實(shí)驗(yàn);1987年06期

3 王宏洲,馬寶華,施聚生;反高斯分布環(huán)境因子估計(jì)[J];中國空間科學(xué)技術(shù);1992年05期

4 李懷恩，沈晉，，劉玉生;逆高斯分布模型參數(shù)單站綜合初步研究[J];西北水資源與水工程;1994年02期

5 劉玉超;馬于濤;張海粟;陳桂生;;高階高斯分布迭代的云模型及其數(shù)學(xué)性質(zhì)研究[J];電子學(xué)報(bào);2012年10期

6 王淑華;鄧迎春;向緒言;;Integrate-and-Fire模型下逆高斯分布輸入的兩種擴(kuò)散近似[J];湖南文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年04期

7 施將君,李獻(xiàn)文,劉軍;高斯分布及截?cái)嗪统闃覽J];強(qiáng)激光與粒子束;1997年03期

8 張東;薩本豪;張孝澤;金星南;;非常熱的余核系統(tǒng)破碎瞬時(shí)的體積效應(yīng)[J];高能物理與核物理;1989年01期

9 金秀巖;;逆高斯分布參數(shù)的估計(jì)[J];長(zhǎng)春師范學(xué)院學(xué)報(bào);2006年08期

10 江家敏;高斯分布的應(yīng)用[J];開封教育學(xué)院學(xué)報(bào);1996年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前3條

1 孫浩軍;孔令俊;劉志輝;;利用高斯分布生成數(shù)據(jù)對(duì)聚類算法的比較[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（一）[C];2007年

2 王華;程侃;;逆高斯分布在可靠性中的應(yīng)用[A];2001年全國數(shù)學(xué)規(guī)劃及運(yùn)籌研討會(huì)論文集[C];2001年

3 蒲克塞;郭承軍;;基于混合高斯包絡(luò)法的偽碼-載波偏離度監(jiān)測(cè)器門限設(shè)計(jì)[A];第四屆中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會(huì)論文集-S5 衛(wèi)星導(dǎo)航增強(qiáng)與完好性監(jiān)測(cè)[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 林祥濤;上下文認(rèn)知計(jì)算技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前9條

1 李思明;基于復(fù)合高斯模型的雜波統(tǒng)計(jì)分析與建模[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

2 吳安勤;基于EM估計(jì)的正態(tài)逆高斯分布下中國股票收益率分布研究[D];南京大學(xué);2014年

3 馮曉利;單峰高斯分布適應(yīng)面上準(zhǔn)物種演化的研究[D];鄭州大學(xué);2006年

4 王淑華;逆高斯分布輸入下的Integrate-and-Fire模型[D];湖南師范大學(xué);2008年

5 鄧立鳳;逆高斯分布參數(shù)的Bayes 估計(jì)研究[D];廣西師范學(xué)院;2010年

6 周佩;基于高斯分布的率失真優(yōu)化方法[D];西安電子科技大學(xué);2012年

7 王剛;基于多變量亞高斯分布模型的圖像檢索的研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2013年

8 張萌;對(duì)影響視頻精確跟蹤因素的研究及跟蹤模式的優(yōu)化[D];寧波大學(xué);2012年

9 李淑娟;高斯分布聲子腔對(duì)半導(dǎo)體納米線中聲子輸運(yùn)影響的研究[D];湖南大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2112762