光电探测

光电探测（精选九篇）

光电探测篇1

光电器件是一种基于材料的光电效应原理工作的一类电力电子器件。在脉冲功率技术、电力电子装置、精同步控制和高灵敏检测器等方面有着广泛的应用[1,2,3,4]。作为探测器件的光电器件具有高灵敏度、高实用性等优点一直倍受人们关注。例如:光电倍增管(PMT)是一种具有高灵敏特性的光电探测器件,能够在单个光电子脉冲下工作,也可以用于对光子撞击光电阴极速率的测量。光电探测器输出信号的真实性和稳定性是衡量其工作性能的重要指标[5]。分析光电探测器输出信号噪声对提高器件工作性能具有重要意义。

1 光电探测器的噪声

光电探测器的噪声源大致可以分为两类。第一类是光电探测器接收信号光的基本过程中发生的噪声,包括信号光和背景光激发光电子的散粒噪声;对于多电极器件(例如PMT),还包括多极电子倍增过程引起的噪声;第二类是光电探测器自身构造特点和使用条件所引起的噪声,例如:光电子发射器件光阴极的热离子发射(暗电流),管子里残留气体电离,内部的光反馈,外界磁场作用影响,以及由管子内部材料的自发发射所引起的随机离子发射。因而,需要针对光电探测器不同的噪声来源分析其噪声特征。

1.1 散粒噪声

光电探测器工作物质与辐射场发生相互作用时,载流子产生和发射的随机性造成了穿越势垒的载流子统计数目有一定的随机涨落。单位时间内达到光敏表面的光子数和由它激励形成的光电子数是随机离散的,穿越势垒区的载流子数、从阴极到阳极的电子数在一个平均值上下波动。载流子数量的变化引起器件输出信号的散布,形成电路的散粒噪声。散粒噪声是由照射在光电探测器上的光子起伏及光生载流子流动的不连续性和随机性而形成载流子起伏变化引起的,统计过程服从泊松分布。散粒噪声一般包括以下三类:

①信号光的光子噪声

光信号在照射光电探测器时,光子本身服从统计规律。每一时刻到达探测器的光子数是随机的,由光激发的载流子也是随机的,因而光激发的载流子也是随机的,将产生起伏噪声,即光子散粒噪声。信号光伴随的光子噪声与平均光子达到速率、光阴极响应时间以及光功率大小有关。

②背景光的光子噪声

受工作环境的限制,信号光常伴随有一定的背景光信号。背景光信号会导致探测结果发生偏差,同时对输出带来光子噪声扰动。光电探测器具有高增益和高灵敏性,因而背景光的光子噪声也不应忽视。

③暗电流散粒噪声

材料的热激发作用将引起光电探测器光阴极随机产生的电子(热离子)发射起伏,起伏的单元是电子电荷量。在没有任何光照的情况下,热激发载流子将形成光电探测器的暗电流,它包括体暗电流和表面暗电流。体暗电流来自探测器工作物质内部热产生的载流子。表面暗电流是由表面缺陷、清洁程度、偏置电压大小和表面积大小等因素决定的。引起暗电流的因素大致有[6]:光电阴极的热电子发射,这是光电探测器的主要暗电流;极间漏电流;离子和光的反馈作用;场致发射;放射性同位素和宇宙射线的影响。这种由光电探测器暗电流引起的输出信号起伏称为暗电流散粒噪声,它是基于外光电效应器件的主要噪声。

总之,散粒噪声是光电探测器噪声的主要来源,主要由信号光、背景光和暗电流的散粒噪声组成。信号光和背景光在光电阴极的光电流大小与光功率、光频率和电极对光的吸收效率有关;光阴极热电子激发产生的暗电流的大小由理查森(Richardson)公式决定[7]:

$i_{d} = a A Τ \exp (- \frac{Φ}{k Τ}) (1)$

其中,a光阴极材料决定的比例系数,A为光阴极的面积,T为温度,Φ为材料的逸出功,k为波耳兹曼常数。

考虑到信号光、背景光和暗电流的共同作用,光电探测器输出端的总散粒噪声可表示为:

$\bar{i_{n 1}^{2}} = 2 G^{2} e [\frac{e η}{h ν} (Ρ_{s} + Ρ_{b}) + a A Τ \exp (- \frac{Φ}{k Τ})]$ Δν (2)

式中,Δν为测量带宽。

1.2 多电极倍增噪声

为了提高探测能力,获得高输出增益,一些器件设计成多电极结构。例如光电倍增管,其包括多个电子倍增极。光电倍增管中倍增极噪声与电子的二次发射有关。一个电子撞击到光电倍增管的一个正电极(如阳极、倍增极)上,可能释放出一个或多个低能量的二次电子。每个一次电子所释放出的二次电子数并非相同,某些电子可能不释放二次电子。因此,对于某一给定的一次电子电流,二次电子电流将随时间在平均值上下起伏。撞击电极的一次电子可分为三类:反射的一次电子、不产生二次发射的一次电子和释放真正二次电子的一次电子。受激活的电极(倍增极)的电子以一定的速率进入真空管作为二次电子。

对于具有多倍增极的光电探测器,可以引进噪声系数的概念,其定义为多倍增电极输入端信噪比与输出端信噪比的比值。若第一级的增益很高且服从泊松分布,则其噪声主要贡献同第一倍增极增益系数δ1有关。设δ为其余倍增极的增益系数,倍增过程对噪声的贡献系数F为[8]:

$F = 1 + \frac{1}{δ_{1} - \frac{δ_{1}}{δ}} (3)$

1.3 产生—复合噪声

光电探测器工作时,材料中光激发和热激发的载流子的产生和复合具有一定的随机性,载流子的寿命在不同时刻存在一定差异,载流子产生率与复合率在某个时间间隔内会在平均值上下起伏,导致载流子浓度的起伏,从而引起探测器输出信号的起伏,即器件的产生—复合噪声(或称为g-r噪声)。光电导探测器响应信号主要取决于感光材料内部载流子浓度的变化引起的电阻率变化。产生—复合噪声是光电导探测器主要噪声之一。使用搀杂半导体的探测器件,产生—复合噪声由偏置电流和杂质中心的热电离产生,其中偏置电流产生的占主要地位。在本征器件中,热激发载流子中的电子占优势。光电子发射的探测器的光电流主要取决于光电阴极的光电子发射数目,电极内部载流子的产生复合对探测器的响应信号影响不大,一般不考虑光电子发射探测器的产生—复合噪声。

产生—复合噪声与载流子的产生随机性、复合时间和载流子寿命有关。噪声电流方均值为[9]:

$\bar{i_{n}^{2}} = \frac{4 e Ι (τ / t) Δ ν}{1 + 4 π^{2} ν^{2} τ^{2}} (4)$

在频率不太高的情况下,2πντ<<1时:

$\bar{i_{n}^{2}} = 4 e Ι Δ ν \frac{τ}{t} (5)$

式中,e为电子电量,I为平均光电流,τ为载流子寿命,t为两极间载流子的平均飘移时间,ν为频率,Δν为测量带宽。

1.4 等效负载阻抗的热噪声

热噪声(又称约翰逊噪声),它代表热对电荷载流子的激励而产生的噪声。

热噪声对探测能力影响最大。热噪声存在于任何导体和半导体中,它来自于电阻的内部自由电子或电荷载流子的不规则热运动。没有外场时,导体中的电子做无规则热运动,无定向地迁移,因而没有电流,但由于涨落,向两个相反方向运动的电子数并不完全相等,导致在导体和半导体中产生涨落电势(噪声电压),并引起涨落电流。噪声电压均方值取决于材料的温度。热噪声的频谱可看作是平直的,为白噪声。在纯电阻的简单情况下,R与频率无关,热噪声的输出取决于材料的绝对温度和探测器检测电路的实际通频带。

内阻热噪声是由导体内载流子无规则热运动而产生的噪声。热噪声是带电粒子在导电媒介中的布朗运动引起的,包括发生于有沾器件内部载流子或电子发射的随机性而形成散粒效应起伏的散粒噪声和引起电路中电流或电路两点间电位差起伏的电阻热噪声。这种噪声可以看成是无数独立的微小电流脉冲的叠加,根据概率论极限中心定理,它们是服从于高斯正态分布的高斯过程,其功率谱密度在整个频率范围内都是均匀分布的。类比白光是各种频率光的合成,所以常把热噪声称为高斯噪声(Gaussian noise)或白噪声(white noise)。白噪声的功率谱密度为常数。光电探测器等效负载阻抗的热噪声具有以下特点:①热噪声与温度T成正比;②热噪声与测量仪器的电子带宽成正比,而与频率无关,噪声功率谱密度是常数;③一个电阻所能输出的热噪声最大噪声功率(亦称额定噪声功率)与电阻无关;④热噪声与电阻中是否有电流流过无关。

分析光电探测器的探测能力大小时应根据热噪声的特性进行。例如光电子发射型探测器的热噪声来自于输出电阻(或等效输出电阻)RL的热噪声,噪声电流方均值为[10]:

$\bar{i_{n 2}^{2}} = \frac{4 h ν Δ ν}{R_{L} (e^{h ν / k Τ} - 1)} (6)$

kT>>hν时:

$\bar{i_{n 2}^{2}} = \frac{4 k Τ Δ ν}{R_{L}} (7)$

1.5 其他噪声

光电探测器工作过程中还存在其他的噪声源,例如:1/f噪声,光电探测器里放射性引起的噪声源,根源不清的暗脉冲。

①1/f噪声

1/f噪声又称为闪烁噪声。这种噪声是由于元件内部的光敏层微粒的不均匀性或不必要的杂质存在,电流流过时,在微粒间发生微火花放电而引起的微电爆脉冲;也可能是由光子发射成二次发射过程所引起的可能起伏成分。几乎所有的光电元件中都存在1/f噪声。1/f噪声大致出现在103Hz的低频领域,对于工作在中高频段的光电探测器可以不考虑;而且由光子发射成二次发射过程所引起的可能的1/f噪声成分与探测器的散粒噪声相比是非常小的,可忽略不计。

②其他影响噪声

其他影响噪声还包括:漏电流噪声源;光电探测器里放射性噪声源;气体离化和光反馈噪声源;其他不明根源噪声等。

2 结束语

从噪声源着手,对光电探测器的常见输出噪声进行了细致的分析。光电探测器的主要噪声可以分为散粒噪声、产生—复合噪声、等效负载阻抗的热噪声和包括闪烁噪声在内的其他噪声;产生—复合噪声在光电导探测器工作中较为显著,而闪烁噪声大致出现在103Hz的低频领域,具有多倍增极的光电探测器,必须考虑倍增过程对噪声的贡献。对光电探测器噪声的具体分析为建立光电子发射的探测器的噪声模型和进一步研究光电探测器的噪声特征打下了一定的基础,对提高器件工作性能具有指导意义。

参考文献

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[3]Lake D.Photon detecting with PMTs:a new solution for a very oldproblem[J].Advanced Imaging,1999,14(7):52-58.

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[7]陈成杰,徐正卜.光电倍增管[M].北京:原子能出版社,1998:112-160.

[8]安毓英,曾晓东.光电探测原理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004:62-70.

[9]杨小丽.光电子技术基础[M].北京:北京邮电大学出版社,2005:207-215.

光电探测器简介、现状及分析篇2

摘要

概述了光电探测器的分类和基本原理，并从材料体系的选择和器件的主要应用等方面阐述了光电探测器国内外研究现状，预测了硅基雪崩光电探测器在军事和激光雷达等方向的应用前景

关键词光电探测器 分类原理发展现状

一光电探测器原理

光子型探测器（photon detector）利用外光电效应或内光电效应制成的辐射探测器，也称光电型探测器。探测器中的电子直接吸收光子的能量，使运动状态发生变化而产生电信号，常用于探测红外辐射和可见光。

用外光电效应制成的光子型探测器是真空电子器件，如光电管、光电倍增管和红外变像管等。这些器件都包含一个对光子敏感的光电阴极，当光子投射到光电阴极上时，光子可能被光电阴极中的电子吸收，获得足够大能量的电子能逸出光电阴极而成为自由的光电子。在光电管中，光电子在带正电的阳极的作用下运动，构成光电流。光电倍增管与光电管的差别在于，在光电倍增管的光电阴极与阳极之间设置了多个电位逐级上升并能产生二次电子的电极（称为打拿极）。从光电阴极逸出的光电子在打拿极电压的加速下与打拿极碰撞，发生倍增效应，最后形成较大的光电流信号。因此，光电倍增管具有比光电管高得多的灵敏度。红外变像管是一种红外-可见图像转换器,它由光电阴极、阳极和一个简单的电子光学系统组成。光电子在受到阳极加速的同时又受到电子光学系统的聚焦，当它们撞击在与阳极相连的磷光屏上时，便发出绿色的光像信号

特点：入射光子和材料中的电子发生各种直接相互作用即光电子效应所用的材料：大多数为半导体。根据效应发生的部位和性质分为

1.外光电效应：发生在物质表面上的光电转化现象，主要包括光阴极直接向外部发射电子的现象。典型的例子是物质表面的光电发射。这种效应多发生于金属和金属物。

2.内光电效应：指发生在物质内部的光电转化现象，特别是半导体内部载流子发生效应，这种效应多发生于半导体内。

二光电探测器分类

2.1 外光电效应探测器

外光电效应：当光照射某种物质时，若入射的光子能量足够大，它和物质中的电子相互作用，致使电子逸出物质表面，这就是外光电效应，逸出物质表面的电子叫做光电子

2.11 光电管

光电管（phototube）基于外光电效应的基本光电转换器件。光电管可使光信号转换成电信号。光电管分为真空光电管和充气光电管两种。光电管的典型结构是将球形玻璃壳抽成真空，在内半球面上涂一层光电材料作为阴极，球心放置小球形或小环形金属作为阳极。若球内充低压惰性气体就成为充气光电管。光电子在飞向阳极的过程中与气体分子碰撞而使气体电离，可增加光电管的灵敏度。用作光电阴极的金属有碱金属、汞、金、银等，可适合不同波段的需要。光电管灵敏度低、体积大、易破损，已被固体光电器件所代替。光电管原理是光电效应。一种是半导体材料类型的光电管，它的工作原理光电二极管又叫光敏二极管，是利用半导体的光敏特性制造的光接受器件。当光照强度增加时，PN结两侧的P区和N区因本征激发产生的少数载流子浓度增多，如果二极管反偏，则反向电流增大，因此，光电二极管的反向电流随光照的增加而上升。光电二极管是一种特殊的二极管，它工作在反向偏置状态下。常见的半导体材料有硅、锗等。如我们楼道用的光控开关。还有一种是电子管类型的光电管，它的工作原理用碱金属（如钾、钠、铯等）做成一个曲面作为阴极，另一个极为阳极，两极间加上正向电压，这样当有光照射时，碱金属产生电子，就会形成一束光电子电流，从而使两极间导通，光照消失，光电子流也消失，使两极间断开光照射到某些物质上，引起物质的电性质发生变化。这类光致电变的现象被人们统称为光电效应。金属表面在光辐照作用下发射电子的效应，发射出来的电子叫做光电子。光波长小于某一临界值时方能发射电子，即极限波长，对应的光的频率叫做极限频率。临界值取决于金属材料，而发射电子的能量取决于光的波长而与光强度无关，这一点无法用光的波动性解释。还有一点与光的波动性相矛盾，即光电效应的瞬时性，按波动性理论，如果入射光较弱，照射的时间要长一些，金属中的电子才能积累住足够的能量，飞出金属表面。可事实是，只要光的频率高于金属的极限频率，光的亮度无论强弱，光子的产生都几乎是瞬时的，不超过十的负九次方秒。正确的解释是光必定是由与波长有关的严格规定的能量单位(即光子或光量子)所组成。这种解释为爱因斯坦所提出。光电效应由德国物理学家赫兹于1887年发现，对发展量子理论起了根本性作用，在光的照射下，使物体中的电子脱出的现象叫做光电效应(Photoelectric effect)。光电效应分为光电子发射、光电导效应和光生伏打效应。前一种现象发生在物体表面，又称外光电效应。后两种现象发生在物体内部，称为内光电效应。

光电效应里，电子的射出方向不是完全定向的，只是大部分都垂直于金属表面射出，与光照方向无关，光是电磁波，但是光是高频震荡的正交电磁场，振幅很小，不会对电子射出方向产生影响

2.12 光电倍增管

将微弱光信号转换成电信号的真空电子器件。光电倍增管用在光学测量仪器和光谱分析仪器中。它能在低能级光度学和光谱学方面测量波长200~1200纳米的极微弱辐射功率。闪烁计数器的出现，扩大了光电倍增管的应用范围。激光检测仪器的发展与采用光电倍增管作为有效接收器密切有关。电视电影的发射和图象传送也离不开光电倍增管。光电倍增管广泛地应用在冶金、电子、机械、化工、地质、医疗、核工业、天文和宇宙空间研究等领域。（《中国大百科全书·电子学与计算机》）电倍增管是进一步提高光电管灵敏度的光电转换器件。管内除光电阴极和阳极外，两极间还放置多个瓦形倍增电极。使用时相邻两倍增电极间均加有电压用来加速电子。光电阴极受光照后释放出光电子，在电场作用下射向第一倍增电极，引起电子的二次发射，激发出更多的电子，然后在电场作用下飞向下一个倍增电极，又激发出更多的电子。如此电子数不断倍增，阳极最后收集到的电子可增加 104～108倍，这使光电倍增管的灵敏度比普通光电管要高得多，可用来检测微弱光信号。光电倍增管高灵敏度和低噪声的特点使它在光测量方面获得广泛应用由于光电倍增管增益高和响应时间短，又由于它的输出电流和入射光子数成正比，所以它被广泛使用在天体光度测量和天体分光光度测量中。其优点是：测量精度高，可以量比较暗弱的天体，还可以测量天体光度的快速变化。天文测光中，应用较多的是锑铯光阴极的倍增管,如RCA1P21。这种光电倍增管的极大量子效率在4200埃附近，为20％左右。还有一种双硷光阴极的光电倍增管,如GDB-53。它的信噪比的数值较RCA1P21大一个数量级，暗流很低。为了观测近红外区，常用多硷光阴极和砷化镓阴极的光电倍增管，后者量子效率最大可达50％。普通光电倍增管一次只能测量一个信息，即通道数为1。近来研制成多阳极光电倍增管,它相当于许多很细的倍增管组成的矩阵。由于通道数受阳极末端细金属丝的限制，目前只做到上百个通道。

光电倍增管可分成4个主要部分，分别是：光电阴极、电子光学输入系统、电子倍增系统、阳极。

2.2 内光电效应探测器

是光电效应的一种，主要由于光量子作用，引发物质电化学性质变化。内光电效应又可分为光电导效应和光生伏特效应。

光电导效应：当入射光子射入到半导体表面时，半导体吸收入射光子产生电子空穴对，使其自生电导增大。光生伏特效应：当一定波长的光照射非均匀半导体（如PN结），在自建场的作用下，半导体内部产生光电压

光生伏特效应：基于半导体PN结基础上的一种将光能转化成电能的效应。当入射辐射作用在半导体PN结上产生本征吸收时，价带中的光生空穴与导带中的光生电子在PN结内建电场的作用下分开，形成光生伏特电压或光生电流的现象。现代很多光电探测器都是基于内光电效应，其中光激载流子保留在材料内部，最重要的内光

电效应时光电导，本征光电导吸收一个光子，就会从价带激发到导带，产生一个自由电子，同时在价带产生一个空穴。对材料施加的电场导致了电子和空穴都通过材料传输，并随之在探测器电路中产生电流。基于内光电效应的探测器有光电导探测器，光伏探测器等等。

2.21 光电导探测器

利用半导体材料的光电导效应制成的一种光探测器件。所谓光电导效应，是指由辐射引起被照射材料电导率改变的一种物理现象。光电导探测器在军事和国民经济的各个领域有广泛用途。在可见光或近红外波段主要用于射线测量和探测、工业自动控制、光度计量等；在红外波段主要用于导弹制导、红外热成像、红外遥感等方面。光电导体的另一应用是用它做摄像管靶面。为了避免光生载流子扩散引起图像模糊，连续薄膜靶面都用高阻多晶材料,如PbS-PRO、Sb2S3等。其他材料可采取镶嵌靶面的方法，整个靶面由约10万个单独探测器组成

工作原理和特性：光电导效应是内光电效应的一种。当照射的光子能量hv等于或大于半导体的禁带宽度Eg时，光子能够将价带中的电子激发到导带，从而产生导电的电子、空穴对,这就是本征光电导效应。这里h是普朗克常数，v是光子频率,Eg是材料的禁带宽度（单位为电子伏）。因此，本征光电导体的响应长波限λc为

λc=hoc/Eg=1.24/Eg(μm)

式中 c为光速。本征光电导材料的长波限受禁带宽度的限制.凡禁带宽度或杂质离化能合适的半导体材料都具有光电效应。但是制造实用性器件还要考虑性能、工艺、价格等因素。常用的光电导探测器材料在射线和可见光波段有：CBS、Cd Se、Cd Te、Si、Ge等;在近红外波段有：PbS、Pb Se、In-Sb、Hg0.75Cd0.25Te等;在长于8微米波段有:Hg1-excited、PbxSn1-x、Te、Si掺杂、Ge掺杂等；Cdr、Cd Se、PbS等材料可以由多晶薄膜形式制成光电导探测器。

2.22 光伏探测器

用半导体PN结光伏效应制成的器件称为光伏器件，也称结型光电器件。这类器件品种很多，其中包括：

光电池、光电二极管、光电晶体管、光电场效应管、PIN管、雪崩光电二极管、光可控硅、阵列式光电器件、象限式光电器件、位置敏感探测器（PSD）、光电耦合器件等

光伏探测器是在紫外、可见光、近红外、中波红和远红外这些光学波段上展开的。首先把被测量的变化转换成光信号的变化，然后通过光电探测器变成电信号输出，虽然点测量方法灵活多样，看测参数众多，但广电探测器的工作原理均是其余物质的光电效应。

三国内外发展现状

3.1 英特尔高性能硅基雪崩光电探测器

2008年12月7日，英特尔公司宣布其研究团队在硅光电子学领域取得了又一项重大的技术突破，成功使用基于硅的雪崩光电探测器（Silicon-based Avalanche Photodector）实现了创世界纪录的高性能，这款雪崩光电探测器使用硅和CMOS工艺实现了有史以来最高的340GHz“增益-带宽积”，这为降低40Gbps或更高数据传输速度的光学链路的成本开启了大门，同时也第一次证明了硅光电子元器件的性能可以超过现有的使用磷化铟（lnP）等更昂贵传统材料制造的光电子元器件的性能。作为一项新兴技术，硅光电子学（Silicon Photonics）利用标准硅实现计算机和其它电子设备之间的光信息发送和接收。此项技术也可以应用于对带宽需求高度远程医疗和3D虚拟世界等未来数据密集型计算领域。3.2日本研制成高性能256×256长波量子点红外光电探测器

量子点红外光电探测器（QDIP）由于可以用成熟的常规GaAs工艺制备，近年来已受到人们的广泛关注。它不仅能够探测正入射光，而且还能在较高的温度下工作。这些都是量子阱红外光电探测器（QWIP）所难以比拟的。

日本国防部技术研究与发展研究所电子系统研究中心通过与富氏实验室有限公司等单位合作，用以分子束外延方法生长的自组装量子点多层膜研制出了一种256×256像素长波红外QDIP焦平面阵列该红外焦平面阵列的像元间隔为40μm，读出电路采用直接注入式输入结构，积分时间为8ms，帧速为120Hz，F数为2.5，工作温度为80K，为了评价该红外焦平面阵列的性能，研究人员将其装在一个集成探测器制冷机组件内，在80K温度下对其输出进行了测量。结果显示，该阵列的峰值响应波长为10.3μm，噪声等效温差为87mK。

3.3一种新型谐振腔增强型光电探测器的性能分析

随着光波分复用通信技术的发展，具有波长选择特性和高响应速度的光探测器已经在光通信中显示出了它的巨大优势。一种新型的光电探测器——谐振腔增强型光电探测器（Resonant Cavity Enhanced Photodetector,RCEP）

【4】，该RCEP的基本结构是将吸收层插入到谐振腔当中。由于谐振腔的增强效应使其在较薄的吸收层情况下即可获得较高的量子效率，同时减少了光生载流子在吸收层的渡越时间，提高了器件的响应速度，因而能够解决传统探测器量子效率和响应速度之

间的相互制约矛盾。此外，由于谐振腔的作用使该器件本身具有波长选择特性，无需外加滤波器，因而有可能成为波分复用光钎通信系统中的新一代光探测器。

这种谐振腔增强型光探测器将光学滤波器和光电探测器通过F-P微腔巧妙地集成在一起，其独特结构解决了普通光探测器量子效率与载流子渡越时间相互制约的问题，使其在量子效率和响应速度方面获得很大改进。其具有的波长选择特性，使这种新型器件可广泛应用于光探测器、光调制器、发光二极管等多种光电器件。

四总结

在节能环保被日益关注的今天，如果有更为灵敏光电探测器件，就可以显著降低激光的功率，从而达到大幅降低能耗的目的。

除此之外，我们还可以将这种器件与一些高精尖的前沿领域联系在一起：例如量子密码领域，需要探测单个光子的存在，这种硅基雪崩光电探测器的性能如果进一步提高，检测到单个光子的可能性是存在的。

我们还会联想到CCD——一种用于相机等成像设备的核心部件。凭借硅基雪崩光电探测器超高的灵敏度，我们可以造出高性能的二维光探测矩阵，可以在红外成像、遥感等领域发挥很大的作用，在卫星、军事和激光雷达等领域都将会有广阔的应用空间

主要参考文献

【1】赵维.一种新型谐振腔增强型光电探测器的性能分析.电子设计工程.2010.5

【2】易可佳等.一种下一代激光雷达的设计与实现.2011.10

光电探测篇3

等离子体激元，即在光激发下的金属纳米结构中自由电子气集体振荡，是目前可以突破光的衍射极限来实现纳米尺度上对光操纵的新型量子态，为光学元器件和芯片的小型化以及未来信息领域超越摩尔定律带来了曙光。

新研究首次将等离子体激元这一概念用于光电子探测隐形设备。研究人员称，在其上的反光金属涂层可使一些东西看不见，使这种设备不可直观，由此创建出一种隐形的光检测器装置。该设备的核心是由薄薄的金帽覆盖硅纳米线。研究人员通过调整硅中的金属比例，即一种调谐其几何尺寸的技术，精心设计了一个“电浆斗篷”，其中金属和半导体中的散射光相互抵消，从而使该设备不被看见。该技术的关键在于，在薄金涂层中建立一个偶极子，与硅的偶极子在力量上可对等。当同样强烈的正负偶极子相遇时，它们之间相互抵消，系统就会变得不可见。

研究人员说：“我们发现，一个精心设计的金壳极大地改变了硅纳米线的光学响应。在金属丝中光吸收略有下降，而由于隐形效果，散射光会下降100倍。实验同样证明，在计算机芯片中常用的其他金属如铝和铜也会具有同样效果。之所以能够产生隐蔽性，首先是金属和半导体的调整。而如果偶极子没有正确对齐，隐形效果则会减弱甚至失去。所以只有在适量材料中的纳米尺度下，才能做到最大程度的隐形。”

研究人员预测，这种可调的金属半导体设备在未来将用于许多相关领域，包括太阳能电池、传感器、固态照明、芯片级的激光器等。例如，在数码相机和先进的成像系统中，等离子体激元的隐形像素可能会减少由于相邻像素之间破坏性串扰产生图像模糊的状况，从而生成更清晰、更准确的照片和医学影像。

提高光电系统白天探测能力方法篇4

随着航天技术的发展,在环绕地球的空间中出现了越来越多的各种用途的人造空间目标,运动在各种各样的轨道上,对其中某些空间目标的观测、跟踪、识别是一项必不可少的、非常有意义的工作.一般来讲,空间目标本身并不发光,而是依靠反射太阳光而发光的,最主要的观测方法是采用光学观测方法.由于空间目标在光学波段光谱特性与太阳光谱相同,但能量较天空背景弱的多,因此白天探测空间目标的最大困难是强背景辐射,目标微弱信号完全淹没在天空背景信号中,如何有效提高目标信号与背景信号的信噪比(SNR),从而提高系统的探测能力,是强背景下探测弱目标的关键技术.

多数文献在光电系统对空间目标白天探测能力进行研究时,从SNR出发,分析了其影响因素,得出了口径、焦距、大气透过率等影响因素与探测能力的关系,但是对于光谱滤波、相机BIN、相机增益3种技术的影响没有具体分析[1,2,3,4].在工程应用中,由于其他需求,光电系统的口径、焦距、大气透过率等参数往往已经基本确定,不能更改.为此,针对在受限情况下的光电系统白天探测能力提高技术进行了研究,提出采取光谱滤波、相机BIN、相机增益3种方法可以提高系统的探测能力,并建立了3种模式下的极限探测能力模型,结合工程设计应用进行了相关的仿真分析.

1 理论分析

1.1 探测能力提高方法

光电系统的探测能力一般用输出信号的信噪比来评定,信噪比定义为输出信号大小比上系统探测噪声的均方根值.考虑目标成像在CCD像面npix个像素上,则系统的信噪比可以表达为[5]

$S / Ν = \frac{S t}{\sqrt{(S + B n_{p i x} + Ι_{d} n_{p i x}) t + Ι_{r}^{2} n_{p i x}}} (1)$

其中,S为目标单位时间内产生的光电数;B为背景单位时间内产生的光电数;t为积分时间;Id为暗电流噪声单位时间内产生的光电数;Ir为读出噪声单位时间内产生的光电数;npix为目标成像光斑覆盖像元数.

考虑系统白天探测,则为背景噪声受限探测,其SNR表达式可近似表达如下

$S / Ν = \frac{S \sqrt{t}}{\sqrt{B n_{p i x}}} (2)$

目标单位时间内光电数S表达式为

S=ϕsaqsτfsGτs=S0fsGτs (3)

其中,ϕs为信号光子通量(光子数/m2·s);a为系统通光口径面积(m2);fs为对目标信号光谱透过率系数;qs为对目标光谱平均量子效率;τ为光学系统对目标信号的透过率,G为相机增益;τs为衰减片透过率;S0为无光谱滤波下的目标信号光电数.

背景单位时间内光电数B表达式为

B=ϕbaqbnpixτα2fbGτs=B0fbGτs (4)

其中,ϕb为背景光子通量(光子数/m2·s·弧秒2);a为系统通光口径面积(m2);fb为对背景光谱透过率系数;qs为对目标光谱平均量子效率;τ为光学系统对目标信号的透过率; α为CCD一个像元对应的空间立体角元(弧秒),G为相机增益;B0为无光谱滤波下的背景信号光电数.

将式(3)、式(4)代入式(2)可得

$\begin{array}{l} S / Ν = \frac{S \sqrt{t}}{\sqrt{B n_{p i x}}} = \frac{ϕ_{s} a q_{s} τ f_{s} G τ_{s} \sqrt{t}}{\sqrt{ϕ_{b} a q_{b} τ α^{2} f_{b} G τ_{s} n_{p i x}^{2}}} = \\ \frac{ϕ_{s} a q_{s} τ}{\sqrt{ϕ_{b} a q_{b} τ n_{p i x} α^{2}}} \cdot \frac{f_{s}}{\sqrt{f_{b}}} \cdot \sqrt{t} \cdot \sqrt{τ_{s}} \cdot \sqrt{G} \cdot \frac{1}{\sqrt{n_{p i x}}} = \\ \frac{S_{0}}{\sqrt{B_{0}}} \cdot \frac{f_{s}}{\sqrt{f_{b}}} \sqrt{t} \cdot \sqrt{τ_{s}} \cdot \sqrt{G} \cdot \frac{1}{\sqrt{n_{p i x}}} (5) \end{array}$

在不考虑系统口径、焦距、量子效率、系统透过率等影响因素,系统的探测能力主要由探测信噪比决定,信噪比越大,系统的探测能力越强.从式(5)可以看出:

(1)信噪比与目标信号光谱滤波透过率系数成正比,与背景光谱滤波透过率系数均方根值成反比;

(2)信噪比与积分时间的均方根值成正比;

(3)信噪比与衰减片透过率的均方根值成正比;

(4)信噪比与相机增益的均方根值成正比;

(5)信噪比与相机BIN模式成正比,如采取2×2,SNR提高2倍.

因此,在积分时间和透过率不变的情况下,通过光谱滤波、BIN模式和相机增益可以提高系统的探测信噪比,从而提高系统的探测能力.

1.2 极限探测能力

在光电系统的工程设计研制过程中,通常需要先根据系统的相关参数对该系统的极限探测能力进行分析.为此,针对光谱滤波、BIN模式和相机增益3种模式下的极限探测能力进行了分析.

设最小可探测信噪比阈值为Tsn,根据式(5)可得

$S_{0} = \sqrt{B_{0}} \cdot c s \cdot Τ_{s n} (6)$

其中, $c s = \frac{\sqrt{f_{b} \cdot n_{p i x}}}{f_{s} \cdot \sqrt{t \cdot G \cdot τ_{s}}} .$

在工程应用上,针对已知口径(D)、目标星等(m)、背景亮度(Bb)等参数可以简便计算S0和B0[6]

$S_{0} = a \cdot q_{s} \cdot (\bar{λ} / h c) \cdot τ \cdot 3.9 \times 10^{- 9} \cdot 2.512^{- m} (7)$

其中, $\bar{λ}$ 为平均波长;h为普郎克常数6.63×10-34;c为光速.

$B_{0} = \frac{π^{2}}{16} d^{2} q_{b} (\bar{λ} / h c) n_{p i x} B_{b} \cdot (1 - ε^{2}) (D / f)^{2} \cdot τ (8)$

其中,D为系统通光口径;f为光学系统焦距;ε为光学系统的遮拦比.

由于大气湍流的影响,通常目标成像都不在单个像素之内,对目标成像光斑覆盖像元数进行计算,长期曝光点光源图像的角半径为

$\begin{array}{l} θ_{1 / 2} = \sqrt{(1.22 λ / D)^{2} + (1.22 λ / r_{0})^{2} + σ_{t i l t}^{2}} (9) \\ σ_{t i l t}^{2} = 0.184 (D / r_{0})^{5 / 3} (λ / D)^{2} (10) \end{array}$

式中,σ2tilt为湍流引起的倾斜方差;D为系统的口径;r0为大气相干长度.则可求得目标成像光斑覆盖像元数npix为

$n_{p i x} \approx (\frac{2 θ_{1 / 2}}{α})^{2} (11)$

最终得到基于光谱滤波、BIN模式和相机增益3种模式下的系统极限探测星等为

$m \approx - 21.03 - 2.5 \lg [\frac{h c}{S_{0} η \bar{λ} t_{0} τ_{0}} \sqrt{B_{0}} \cdot c s \cdot Τ_{s n}] (12)$

2 仿真分析

根据式(5)和式(12),利用MATLAB软件进行了3种模式下的极限探测能力模型的编程实现,以光电望远镜为例,选取了适当的典型参数,对系统在光谱滤波、相机BIN和相机增益3种模式下的极限探测能力进行了仿真分析.

2.1 参数设置

(1)光电系统参数

设光电望远镜系统通光口径为0.5 m,光学透过率大于0.8,CCD平均量子效率大于80%,通光光谱为380～900 nm,具有600～900 nm(0.6 um截止)、700～900 nm(0.7 um截止)、800～900 nm(0.8 um截止)滤波波段.

(2)光谱滤波参数

太阳的色温近似为5 900 K,非自发光空间目标光来自太阳,其光谱特性与太阳辐射的光谱特性近似,目标和背景光谱的光照特性见图1,不同滤光片的光谱透过率见表1[7].

(3)相机增益

相机增益G的取值与相机的满井电荷数有关,采取增益使增益后的光子数不能大于满井电荷数,设满井电荷数为N0,则最大G的表达式可近似为

$G = \frac{Ν_{0}}{Ν_{s} + Ν_{b}} = \frac{Ν_{0} n_{p i x}}{S t + B t} (13)$

从表达式可以看出,当背景和信号光子数达到相机的满井电荷数时,相机的增益将无效,也就是说存在一个临界背景阈值.

(4)BIN

电视相机采用2×2 BIN模式,改变了目标像所占像元数(BIN模式表示像元合并,该模式下单个像元为原始状态下的4个,即npix减小4倍.)根据式(2)可以知道SNR变为原来的2倍.

2.2 仿真分析

系统的探测概率Pd可用下式表示[8]

$Ρ_{d} = \frac{1}{\sqrt{2 π}}$ $\int_{(Τ Ν R - S Ν R)}^{\infty}$ exp(-u2/2)du (14)

其中,TNR为阈值信噪比;SNR为探测信噪比.虚警概率和阈值信噪比TNR之间的关系式为

$\frac{1}{p_{f}} = \sqrt{3} \exp (Τ Ν R^{2} / 2) (15)$

系统的探测概率、信噪比和虚警率之间的关系曲线如图2所示.

从图2可以看出,当SNR取6时,系统的探测概率高,且虚警率低,为此工程应用上通常考虑SNR取6.结合相关参数,根据式(12)对系统探测能力进行了仿真,不同积分时间、不同天空背景下分析结果见图3;针对工程设计中特定天空背景的比对分析结果见表2.

从图3分析结果可以看出,系统的探测能力随着积分时间的增加而增强,随着天空背景亮度的增强而减弱.从表2的结果可以看出,在天空背景为10 W·m-2Sr-1条件下,采用光谱滤波技术(0.6 um以下截止),光电系统的探测能力得到约0.5等星提高;采用相机BIN模式,探测能力得到1.1等星的提高;采用相机增益模式,探测能力再次得到0.9等星的提高;即综合采用光谱滤波、相机BIN和相机增益3种技术,光电系统的探测能力得到2.5等星的提高.

3 结论

文中针对光电系统白天探测技术进行了研究,从探测基本原理出发,给出了光电系统探测模型;从探测模型分析得出;白天对空间目标进行观测时,采用光谱滤波、相机BIN、相机增益3种技术可以提高光电系统的探测能力,提出了基于该3种模式下的极限探测能力模型.同时,利用该模型进行了仿真分析.仿真结果表明,综合采用3种技术,相比与原始状态,光电系统的白天探测能力得到了很大的提高.在实际工程应用中,为提高系统的探测能力,建议光电系统采用600～900 nm、700～900 nm、800～900 nm滤波波段,在图像处理软件中增加相机增益功能和BIN模式功能.该模型可应用于光电系统的设计以及应用分析.

参考文献

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[7]王伟国.空间目标白天光电探测技术研究[D].长春光学精密机械与物理研究所,2005.22-23

光电探测篇5

光电探测器件及前级放大电路的参数设计对电路性能有较大影响, 电路设计过程中由于光电二极管结电容、电路分布参数及放大器特性等因素的影响, 使光电探测电路的特性分析较为复杂。

PSpice电子辅助仿真设计软件是一款功能强大、应用广泛的电子电路仿真软件, 具备了强大的电路仿真、分析功能。具有丰富元器件模型、支持数模混合仿真、使用方便等优点, 能实现电路参量的模拟测试、分析功能及电气规则检查等功能。将PSpice仿真分析应用于光电探测电路设计中, 通过对电路的时域特性、频域特性及噪声特性进行仿真研究, 有利于电路的设计、分析及优化。

1 光电探测器件PSpice模型

光电探测器普遍采用PIN光电二极管, 其等效电路模型可采用一个电流源与一个二极管并联来表示[2,3], 如图1所示。电流源仿真由于入射光产生的光电流, 二极管代表光电二极管的PN结, 分流电阻RD及结电容CD与电流源及二极管为并联关系, 串联电阻Rs与其他器件为串联关系。

理想的光电二极管的并联电阻为无穷大, 但实际器件的并联电阻阻值为10Ω~1 000 MΩ。当光电二极管工作在无偏压条件时, 并联电阻决定了光电二极管的噪声电流。通常光电二极管的串联电阻很小, 在应用中可忽略其对电路的影响。

对脉冲光信号, 通过光电探测器的光电转换形成光电流信号, 在PSpice中可采用脉冲电流源来模拟, 在仿真中采用的光电二极管的电路模型如图2所示。

2 放大电路模型

光电流信号的转换可采用两种方式, 电压模式与采用I-V转换的跨阻放大模式, 采用跨阻方式可降低二极管结电容对放大电路性能的影响, 进一步提高放大电路的响应带宽。

在探测脉冲激光信号时, 为提高探测电路响应速度, 通常采用光电二极管加反向偏压的跨阻放大方式。

光电探测电路设计中, 需根据所探测光信号带宽及所需要的阻抗增益等因素综合考虑选用的光电探测器件及放大器。设计中采用了低噪声、宽带运算放大器OPA847。其增益带宽积为3.9 GHz, 电压噪声为0.85 n V/sqrt (Hz) , 具有较低的电压噪声与电流噪声, 适合作为宽带跨阻放大器。光电探测器选用低噪声、快速响应光电二极管GT3552T, 其结电容CD为20 p F, 并联电阻RD为50 MΩ, 响应时间小于3.5ns。实际设计的前级光电探测电路如图3所示。

现需要探测脉冲宽度为10 ns的光信号, 经过光电二极管后, 光电流信号的上升时间与下降时间为5ns, 在图3中, TR与TF设定为5 ns, 为仿真光电二极管的暗电流, I1设定为2 n A。

通过式 (1) 可计算脉宽为10 ns的电流信号的带宽为

式中, TR为信号上升时间, 可计算出信号的带宽为70MHz。

3 放大电路的仿真

3.1 时域、频域的仿真

根据信号带宽、放大器增益带宽及光电二极管参数, 可通过理论计算出电路中反馈电阻阻值为5.3kΩ, 补偿电容为0.43 p F。

PSpice软件是功能强大的专用电路仿真软件。它可以对给定参数的众多元器件构成的电路进行直流分析、交流小信号分析、瞬态分析、参数扫描分析等仿真分析。在电路设计的初级阶段进行功能和性能的验证, 可以取代大量手工计算。为验证设计结果, 可通过PSpice软件对电路性能进行详细的仿真分析。

图4、图5分别为探测电路的时域瞬态分析图与频域响应图。

由图4可看出, 放大电路对输入电路信号进行了较好的放大, 完整放大了输入信号, 但输出信号存在较大的下冲。通过图5的频域分析图可看出, 在60MHz频率附近, 放大器产生了响应尖峰, 导致响应曲线不平坦, 高频处放大器响应较高是造成放大器输出信号产生较大下冲的原因。

放大器的频率响应特性可通过修正补偿电容的数值实现。为校正放大器的响应不平坦性, 可通过PSpice软件的参数扫描功能进行参数优化。

在图3的PSpice原理图中设置补偿电容C2的电容值为参数类型, 通过PSpice软件的参数扫描功能, 分析补偿电容对电路时域及频域响应的影响。图6、图7为时域分析与频域分析图。

补偿电容的扫描参数范围为0.3~1 p F, 扫描步长为0.1 p F。由图6、图7可观察出, 当补偿电容的扫描参数由0.3~1 p F变化过程中, 输出信号时域分析图中, 脉冲下冲幅度随着容值的增加而降低, 在频域分析图中可观察到放大器的高频响应在0.3 p F处产生较高响应尖峰, 随着补偿电容的增加, 响应尖峰下降, 从而可得出结论, 放大器的高频响应不平坦导致输出信号的下冲过大。综合考虑信号跨阻增益与频率响应曲线, 补偿电容的取值可选为0.6 p F。

3.2 噪声仿真

光电探测电路的输出噪声由以下几部分组成[6]:电阻的热噪声、放大器的电流噪声、电压噪声及由光电二极管暗电流产生的电流噪声。上述几个噪声源为非相干噪声源, 总的噪声可表示为

式中, Eno R为电阻热噪声;Enoi为放大器电流噪声;Enoe为放大器电压噪声;Eno D为光电二极管噪声。上述噪声可采用理论计算得出, 但计算过程较复杂。通过PSpice软件的噪声分析功能可较快地计算出电路的输出噪声, 图3电路的输出噪声谱密度图如图8所示。图9为总电压输出噪声随频率变化曲线, 由图8噪声谱密度曲线积分后得到。

在图8中可观察出, 电路在60 MHz处产生输出噪声尖峰, 频率超过60 Hz后噪声频谱以20 d B/十倍频程的速度衰减。通过图9总输出噪声曲线可看出, 频率超过放大器带宽后输出噪声增长较慢, 近似为平坦直线。由此可得出结论, 在满足信号带宽条件下, 应尽量降低放大器带宽以降低输出噪声。图9中所示电压值均为有效值。

通过对输出电压噪声的分析, 可为后续处理电路提供必要的设计参数。如经过第一级放大后, 后级电路需要采用电压比较的方式判断入射光信号的强度, 可通过输出电压噪声的数值确定比较电压的大小。放大器输出噪声的分布具有高斯分布特性, 在电压比较方式中对输出信号的峰值更为关注, 可通过概率预估噪声的峰值。

波峰因数是噪声的峰值与噪声RMS值的比值可表示为

波峰因数C可根据实际需要选取, 通常波峰因数C取值为6.6, 其含义为噪声的峰值超过6.6倍的RMS值的概率为0.1%。所以电压比较器的阈值电平可取值为33 m V。

放大器的等效输入噪声可用于计算光电探测电路最小可探测功率。采用PSpice软件可得到图10所示的输入电流噪声分析图。

在图10中可看出, 在等效噪声带宽为100 MHz时, 输入电流噪声的有效值约为0.1μA, 当光电探测器响应度Re=0.9 W/A, 波峰因数C取值为6.6时, 可计算出探测电路可测量的最低可探测功率为6.6×0.1/Re=0.73μW。

4 结论

在光电探测电路设计过程中, 通过采用PSpice软件进行仿真, 可直观地观察到电路参数调整对信号输出波形的影响[7]。可以更好地观察到电路各元件的参量设置如何影响到电路输出效果, 从而避免所设计电路产生频率增益不平坦、相位失真等导致电路发生振荡、下冲问题。通过对电路中电参量波形的测量, 可为电路优化设计提供可靠的数据基础及理论依据。

摘要：光电探测电路的设计对光电探测系统的性能有重要的影响。采用PSpice电子电路设计软件, 对光电探测电路性能进行了仿真。分析了光电二极管的PSpice模型, 光电探测电路的时域特性、频域特性及噪声特性。通过PSpice软件的参数扫描功能, 对电路参数进行了优化设计。利用PSpice软件的噪声分析功能, 计算了系统等效噪声功率, 并对后级电路设计参数进行了计算。

关键词：光电探测,PSpice仿真

参考文献

[1]唐益文, 史琳.基于OrCAD/PSpice的波形发生电路设计仿真[J].山西电子技术, 2011 (1) :27-29.

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机载光电探测航姿信息融合算法研究篇6

为了消除飞机姿态变化对光电探测设备成像的影响,就必须实时引入飞机姿态变化的信息(航姿信息)对设备所获得的光电图像进行实时修正,使设备获得的目标方位在时间上的相关性不受飞机姿态变化的影响[2].

1 航姿信息融合算法的基本原理

目标在传感器图像上的位置表达为直角坐标方式,目标位置以图像像素的横纵坐标值来表示,飞机姿态变化导致传感器坐标系的变化进而使目标位置在图像上失真,所以如果使目标方位不受飞机姿态变化的影响,必须建立一个新的坐标系.在新的坐标系里,无论飞机做怎样的姿态变化,该坐标系都是稳定的,目标在该坐标系里的坐标值能真实地反映出目标的位置变化.由于得到的目标原始位置信息是基于传感器坐标系的,所以新坐标系必须能与传感器坐标系自由转换.

建立的新坐标系如图1所示,以飞机为原点,X轴指向真北,Z轴与地平面垂直,Y轴垂直于平面(X,Z),新建立的坐标系定义为基准坐标系,以OgXgYgZg来表示.可以看出,在新坐标系里无论飞机做怎样的姿态变化,目标的坐标(Xg,Yg,Zg)都是固定不变的.

目标在基准坐标系里的位置方程可表达如下

(Xg,Yg,Zg)=F(Ψ,θ,φ,ω1,ω2,α,β) (1)

式(1)中,Ψ为飞机偏航角;θ为飞机俯仰角;φ为飞机滚转角;ω1和ω2表示传感器与飞机的安装角度(偏转和俯仰);α为目标在传感器坐标系上的方位角(此值由传感器的视场和目标的横纵像素坐标值得出);β为目标在传感器坐标系上的俯仰角(此值由传感器的视场和目标的横纵像素坐标值得出).这7个参数都可以直接或间接地获得,只要求得函数F的确切表达式就可以得到目标在基准坐标系里的位置坐标.

2 航姿信息融合算法的推导与实现

2.1 坐标系定义

为求得式(1)的确切表达式,还需要另外定义3个坐标系

(1) 机体坐标系:OrXrYrZr

定义机体坐标系,它以指向机头方向的机身轴线为X轴,Z轴与机身平面垂直,Y轴垂直于平面(X,Z), 机体坐标系以OrXrYrZr来表示.

(2) 传感器坐标系:OcXcYcZc

定义传感器坐标系,它以指向传感器镜头方向的传感器轴线为X轴,Z轴与传感器水平面垂直,Y轴垂直于平面(X,Z), 传感器坐标系以OcXcYcZc来表示.

(3) 目标坐标系:OtXtYtZt

建立目标坐标系主要是为了计算的快速和便捷.目标坐标系可以这样定义:原点与传感器坐标系重合,目标在目标坐标系中的三维坐标固定为(Xt,0,0).它的物理意义为传感器坐标系OcXcYcZc先沿Zc轴转动α角到达OeXeYeZe位置,再沿Ye轴转动β角到达坐标系OtXtYtZt.

目标将首先从目标坐标系转换到传感器坐标系,再从传感器坐标系转换到机体坐标系,最后从机体坐标系转换到基准坐标系.鉴于机体坐标系与基准坐标系之间的转换涉及到了3个坐标轴的转动,因此具有最完整的数学表达形式,而另外2次坐标系的转换与它类似,只是简化了一些,因此首先从机体坐标系与基准坐标系之间的转换开始.目标在4个坐标系的三维直角坐标均使用方向余弦描述,即方向向量的值为1.

2.2 机体坐标系与基准坐标系的转换[3]

由获得的航姿信息可知偏航角为Ψ、俯仰角为θ、滚转角为φ,由机体坐标系OrXrYrZr和基准坐标系OgXgYgZg的定义,可以做到让基准坐标系OgXgYgZg通过3次独立转动使之处于OrXrYrZr位置.第1次转动是绕Zg轴的转动Ψ角到达OaXaYaZa位置;第2次转动是绕Ya轴转动θ角到达ObXbYbZb位置;第3次转动是绕Xb轴转动φ角到达OrXrYrZr位置.3次转动的数学表达如下

(1) 绕Zg轴转动角度Ψ(偏航角)

OgXgYgZg→OaXaYaZa

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(2) 绕Ya轴转动角度θ(俯仰角)

OaXaYaZa→ObXbYbZb

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(3)绕Xb轴转动角度φ(滚转角)

ObXbYbZb→OrXrYrZr

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根据以上3步,推出OgXgYgZg→OrXrYrZr的坐标转换关系

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根据Cundefined,Cundefined,Cundefined的特殊形式,由矩阵原理有

(Cundefined)T=(Cundefined)-1→(Cundefined)TCundefined=I

反推得到OrXrYrZr→OgXgYgZg的坐标转换关系

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由此实现机体坐标系与基准坐标系间的相互转换.

2.3 传感器坐标系与机体坐标系的转换

传感器与机体的安装角度是2个已知的量,即方位角为ω1,俯仰角ω2.那么机体坐标系到传感器坐标系的转换同样可以让机体坐标系OrXrYrZr通过2次独立转动使之处于OcXcYcZc位置.第1次转动是绕Zr轴转动ω1角到达OdXdYdZd位置;第2次转动是绕Yd轴转动ω2角到达OcXcYcZc位置.

(1) 绕Zr轴转动角度ω1(安装方位角)

OrXrYrZr→OdXdYdZd

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(2)绕Yd轴转动角度ω2(安装俯仰角)

OdXdYdZd→OcXcYcZc

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根据以上2步转换,推出OrXrYrZr→OcXcYcZc的坐标转换关系

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与2.2节的运算相同,可以得到OcXcYcZc→OrXrYrZr的坐标转换关系

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2.4 目标坐标系与传感器坐标系的转换

传感器坐标系OcXcYcZc先沿Zc轴转动α角到达OeXeYeZe位置,再沿Ye轴转动β角到达目标坐标系OtXtYtZt.目标在目标坐标系中的三维坐标固定为(1,0,0).

(1) 绕Zc轴转动角度α(目标在传感器坐标系里的方位角)

OcXcYcZc→OeXeYeZe

undefined

(2)绕Ye轴转动角度β(目标在传感器坐标系里的俯仰角)

OeXeYeZe→OtXtYtZt

undefined

根据以上2步转换,推出OcXcYcZc→OtXtYtZt的坐标转换关系

undefined

与2.3节的运算相同,可以得到OtXtYtZt→OcXcYcZc的坐标转换关系

undefined

2.5 坐标转换后的最终表达式

由式(1)～式(3)最终得到

undefined

其中,Cundefined=CundefinedCundefinedCundefined=(Cag)T(Cundefined)T(Cundefined)T(Cundefined)T·(Cundefined)T(Cundefined)T(Cundefined)T.显然式(4)中不再含有未知变量,结果可以求得.

将最终得到三维直角坐标(Xg,Yg,Zg)仍以方位角和俯仰角的方式来表达.这2个角度是不随飞机姿态变化而变化的[4].

目标方位角:αg=tan-1(yg/xg)

目标俯仰角:βg=sin-1(zg)

3 航姿信息融合算法的效果验证

为验证算法的有效性,现用一套三维航姿模拟系统进行测试,将光电探测设备按一定角度安装在一飞机模型上,再将飞机模型固定在3维转台上,通过控制转台可以使飞机模型同时发生俯仰、横滚和偏航3个姿态,飞机模型上安装有高精度的姿态参考系统可以实时给出飞机模型的三维姿态变化信息.

图2给出的8帧图像(256×256像素)是光电

探测设备在160 0 ms内连续摄取的,在图像摄取期间,控制转台做三轴运动.由于平台的运动,目标在图像中的位置也发生了变化.

表1给出了应用航姿信息融合算法前后的结果数据.表1中的前5个参数前面已经提及,分别代表姿态参考系统给出的航姿数据和光电探测设备在飞机模型上的安装角度,参数X和Y表示图像上目标的横纵坐标值,α和β则是未应用航姿信息融合算法时所得到的目标方位角和目标俯仰角,可以看到α和β有很大的变化.αg和βg是应用航姿信息融合算法后得到的目标方位角和目标俯仰角,从表1可以清楚看到αg和βg基本保持不变(误差在2°左右,主要是转台转动使光电探测设备在空间位置上有平移而产生的),这验证了航姿信息融合算法的有效性.

4 结束语

通过将航姿信息和光电图像实时进行数据融合,消除了飞机机动对光电探测的影响,获得了稳定的目标位置信息,从而为对目标作出更准确的判断与识别打下了良好的基础.

参考文献

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[3]张天光,王秀萍,王丽霞.捷联惯性导航技术[M].北京:国防工业出版社,2007.

光电探测篇7

关键词：空间目标,恒星目标,运动特性,光电探测

0 引言

地基大视场天文光电观测系统获取的序列图像中, 由于望远镜单元视场大、空间目标尺寸相对较小且距离十分遥远, 空间目标的星像大小、灰度分布等成像特征与恒星目标十分相似, 都只占少量像素的灰度奇异点, 仅通过灰度特性难以正确地检测出空间目标[1,2,3]。运动特性是空间目标和恒星目标之间非常重要的特性差异, 是区别空间目标和恒星目标的关键所在[1]。并且, 一些目标检测算法, 比如针对低信噪比序列图像弱小目标检测的动态规划、三维匹配滤波等方法, 需要预先知道目标的运动速度范围[4]。

由于需要对极暗弱的空间目标进行观测, CCD相机积分时间较长, 帧频一般在0.110 frame/s。从定性的角度上看, 恒星目标在图像序列中表现为相对静止, 而空间目标表现为明显的运动特性。本文将从定量的角度推导空间目标和恒星目标在视场中的运动特性, 并对两者的运动特性进行比较分析, 为弱小空间目标检测算法提供参考。

1 空间目标运动特性分析

空间目标围绕地球运动, 其位置和运动速度是重要的特征参数, 也是后续目标检测算法中对空间目标检测的重要依据。对近地轨道空间目标而言, 大部分的空间目标都是圆轨道或近圆轨道运动, 并且地球自转角速度对近地轨道空间目标的运动估算来说影响很小。因此, 不失一般性, 下文以圆轨道空间目标为例, 并忽略地球自转的影响, 对空间目标在视场中的角速度和角加速度进行估算。

如图1所示, 点O为地心, O'为望远镜单元, Z为天顶, T为空间目标, Re为地球赤道半径 (6 378.137km) , H为空间目标的轨道高度/地面高度, ρ为望远镜单元与空间目标之间的距离, h为空间目标仰角, z为空间目标天顶角, θ为望远镜单元与空间目标在地心处的夹角, φ为地心与望远镜单元在空间目标处的夹角。根据三角关系, 有

空间目标的运动速度 (km·s-1) 和地心运动角速度 (rad·s-1) 分别为

其中:μ为地心引力常数3.986 004 36×105 km3·s-2, r=Re+H为空间目标到地心的距离。

根据正弦定理有 (5)

结合式 (1) 和式 (2) 得到 (6)

因此望远镜单元与空间目标之间的距离为[5]

对于距离地心为r的空间目标, 其运动速度的大小为v但方向未定。如图2所示, 其所有可能的运动方向组成的平面定义为空间目标的“运动平面”, 可知该运动平面垂直于空间目标与地心的连线。空间目标在CCD中成像, 在空间目标处模拟一个与光学系统光轴垂直的“像平面”, 该像平面平行于CCD平面。易知空间目标运动平面与像平面之间的夹角为φ, 两平面的交线为水平线。

已知空间目标的运动速度v与两平面的交线的夹角为γ, 则空间目标像平面上的角速度在水平方向和垂直方向上的投影H (rad·s-1) 和V (rad·s-1) 分别为

空间目标像平面上的角速度ω' (rad·s-1) 为

当γ=90°时, 即空间目标的运动速度垂直于空间目标运动平面与像平面的交线, 空间目标向天顶Z运动, 在图像序列中竖直向上运动, ω'取得最小值min, ω'变化引入的角加速度a' (rad·s-2) 达到最大值amax, 即

此时空间目标的运动在空间目标、地心、望远镜单元组成的平面内, 且空间目标相对地心以角速度ω匀速运动。将 (28) 0-t代入式 (7) , 对t求导, 得到

所以amax (28) (r2-Re24) rR2eμsin (14)

当γ=0°时, 即空间目标的运动速度和空间目标运动平面与像平面的交线一致, 空间目标在像平面内水平向左运动且运动至最高点, ω'取得最大值max, a'为最小值amin, 即

此时空间目标的运动垂直于空间目标、地心、望远镜单元组成的平面, θ与t无关, 故

所以 (18)

当γ=180°、270°时, 与上面分析一致, 只是目标的角速度和角加速度的方向相反。γ≠0°、90°、180°、270°时, 即空间目标的运动速度和空间目标运动平面与像平面的交线既不垂直也不平行时, 空间目标的角速度大小将介于min和max之间, 角加速度大小将介于0和amax之间。

2 恒星目标运动特性分析

由于地球自转的影响, 恒星目标在图像序列中并非完全静止, 而是绕北极星缓慢运动。本节就恒星目标缓动特性进行定量分析。如表1所示, 建立地平坐标系和时角坐标系两种天球坐标系[6]。

望远镜单元在时角坐标系中的纬度为φ, 则两种坐标系之间的转换关系为

已知恒星目标在时角坐标系中的坐标为r (, ) , 则由式 (19) 得到其在地平坐标系中的坐标为

恒星目标在视场内做“周日视运动”, 其运动角速度的大小与地球自转角速度Ω相等, 为7.292 115×10-5rad·s-1。令 (28) 0 (10) Ωt, 代入式 (19) , 并对t求导, 得到恒星目标在地平坐标系中的速度为

因为 (23)

式 (23) 中“”表示向量积 (外积或叉积) , “”表示标量积 (内积或点积) 。所以恒星目标在地平坐标系中的角速度为

将式 (21) 和式 (22) 代入式 (24) , 得

通过式 (25) 可以发现 |ω (A, h) | (28) Ω|cosd| (26)

即恒星目标在地平坐标系中角速度的大小只与恒星目标的赤纬δ有关, 当δ=0°时望远镜指向北天极, 该处的恒星目标 (即北极星) 角速度为0, 在视场中静止;当δ=90°时望远镜指向天赤道, 该处的恒星目标角速度达到最大值Ω;当望远镜指向其它区域时, 恒星目标的角速度将介于0和Ω之间。

根据式 (21) , 有

故式 (22) 可以转换为

将式 (21) 和式 (29) 代入式 (24) , 得到的ω (A, h) 以方位角A和仰角h表示

3 空间目标和恒星目标运动特性对比

对于某一光电探测系统而言, 空间目标在视场内的角速度和角加速度与空间目标到地心的距离r、望远镜单元与空间目标在地心处的夹角θ及空间目标对望远镜单元的相对运动方向有关。由于空间目标的轨道高度H与r之间、空间目标的仰角h和θ存在对应关系, 因此空间目标在视场内的角速度和角加速度取决于空间目标的地面高度H、仰角h及其与望远镜单元的相对运动速度方向。如图3为圆轨道空间目标忽略地球自转的影响, 在不同轨道高度H不同仰角h下的角速度和角加速度分布。

根据前面的分析, 并结合图3, 得到了在忽略地球自转的影响下圆轨道空间目标的运动特性:

1) 同一轨道高度相同仰角下的空间目标, 在视场中竖直运动时角速度达到最小速度, 角加速度达到最大加速度;在视场中水平运动时角速度达到最大速度, 角加速度为最小值0;

2) 相同仰角下不同轨道高度的空间目标, 其角速度和最大角加速度都差异很大, 随着轨道高度的升高目标的角速度和最大角加速度逐渐减小;

3) 同一空间目标在不同仰角处, 其角速度具有较大的差异, 随着仰角的增大角速度也逐渐增大;

4) 空间目标的角加速度远小于该空间目标的角速度, 在短时间内可以认为是匀速直线运动。

已知望远镜单元在时角坐标系中的纬度, 如假设为北纬43°, 则恒星目标在整个天区内的运动速度分布如图4所示。可见, 若已知望远镜单元在时角坐标系的纬度和指向, 则根据前面的坐标变换可以计算出恒星目标在视场中的运动速度。通过空间目标和恒星目标运动特性的分析对比, 可以得到两者运动特性的差异:

1) 恒星目标在图像中的运动体现为慢速运动, 北天极处的恒星目标的速度为0, 天赤道处的恒星目标速度达到最大值;

2) 近地轨道空间目标的运动速度远大于恒星目标的运动速度, 即使在20 000 km的中高轨道, 空间目标的运动速度也还略大于恒星目标的运动速度。

结束语

本文分析了地基大视场天文光电观测系统中空间目标和恒星目标的运动特性。首先, 以圆轨道空间目标为例, 并忽略地球自转的影响, 分析了低轨道空间目标在不同仰角处的运动特性。其次, 在建立地平坐标系和时角坐标系这两种天球坐标系的基础上, 分析了恒星目标在不同方位不同仰角处的运动特性。最后比较了空间目标和恒星目标在视场中运动特性的差异, 结果表明恒星目标的运动体现为慢速运动, 而空间目标表现为明显的运动特性, 且在短时间内可以认为是匀速直线运动。

本文结果对于大视场空间目标光电探测系统中空间目标和恒星目标的检测提供了有力的理论支撑, 对其它空间目标检测和跟踪系统的算法实现也具有一定的参考价值。对于高轨空间目标而言, 由于地球自转角速度无法忽略, 因此本文结果并不适用。

参考文献

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光电探测多传感器数据融合方法研究篇8

1 数据对准

对于分布的同类或异类传感器,在对其观测数据进行数据融合前,由于其所在位置各不相同,所选的观测坐标系不一样,加上传感器的采样频率也有很大差别,因此即使是对同一个目标进行观测,各传感器所得到的目标观测数据也会有很大的差别,所以,在进行多传感器数据融合时,首先要做的工作就是统一来自不同位置的多传感器的时间和空间参考点,以形成融合所需的统一时空参考系,并统一量测单位,也就是进行数据预处理或数据对准.数据对准包括空间对准和时间对准.

进行数据对准,也就是要建立共同的时空参考系,有以下3种主要方法[8]:

(1) 时间外延:采用内插或外推法,将旧航迹的位置及运动参数变换到当前时刻;

(2) 坐标变换:将接收到的不同参考系的数据变换到同一空间坐标系;

(3) 非对准误差补偿:将已知的非对准误差或传感器间的视差进行修正.

由于从各光电传感器得到的信息不是同时的,所以必须进行时间上的同步.时间同步通常采用内插或外推的方法.假设Z1为激光传感器在t1时刻得到的测量值;Z2为红外传感器在t2时刻得到的测量值;Z3为红外传感器在t3时刻得到的测量值,并且有t2

undefined

关于坐标变换和非对准误差补偿可参考文献[8].

2 数据融合准则

2.1 准则1

当同类或异类传感器进行数据关联后,各传感器自身的固定测量误差不同,甚至不在一个量级,此时融合数据求精的效果会很不理想,应选择最高精度的传感器的测量值作为融合测量值[9],这样可大大提高融合精度.

2.2 准则2

在多传感器信息融合中,各传感器的固定测量误差不同但在一个量级,进行数据关联(只有同类分量才可相互关联)后,它们在融合中对同类测量分量的测量值被重视的程度便不同,先考虑一种特殊情况,对于只有2个传感器参与融合的情况下,可以采用对各个观测量加权[5]的点迹融合方法来处理观测数据.尽管测量误差是由固定测量误差和其他误差两部分组成,但其他误差的影响对不同传感器认为是近似的,因此加权只考虑了固定测量误差的权重.这种方法的基本思想是:根据融合以后的测量信息均方根误差最小原则,得到融合后的目标测量值.数据融合中心以各个传感器自身的固定测量误差的方差为基础,确定各个传感器的加权系数.设2个传感器获得某一时刻某一测量分量的观测值分别为Z1和Z2,其自身固定测量误差的方差分别为R1和R2,加权系数分别为α和β,融合后的观测值为Z,则有如下加权法数学表达式

α+β=1 (α>0,β>0) (2)

undefined

2.3 准则3

在多传感器探测系统中,对于多传感器误差在一个量级的情况,对不同传感器测量的重视程度也应是不同的,对于分布式的局部航迹估计融合,可按加权方法得到目标的状态融合[3,5,9,10].

在多传感器探测系统中,设undefined是对随机变量X(k)的N个无偏估计,且估计误差和误差的方差矩阵分别为

undefined

对undefinedi(k|k)作无偏估计组合

undefined

式中,Ai为各局部状态估计值(或点迹值)的加权系数,Ai=diag(a(i)1,aundefined,…,aundefined),由信息守恒原理,

当undefined时

组合undefined是X(k)的无偏估计.建立极小化准则:min{trP(k|k)}(tr表示矩阵的迹,取方阵主对角线上各元素之和),在undefinedi(k|k)与undefined不相关的情况下,可得到最优加权矩阵[3,5,9,10]

undefined

最优融合估计:

undefined

由式(9)可以看出2个传感器加权公式(2)～式(4)只是多传感器加权公式(9)的一个特例.

不同传感器的状态估计误差undefinedi(k|k)与undefined之间不一定相互独立,此时最优加权矩阵及最优融合估计的求解非常复杂[11],已有一些相关文献[11,12,13,14,15]进行了研究,这里不做过多介绍.

对于异类传感器情形,由于测量状态向量维数不同,上述模型中状态向量可能只能反映目标的部分运动参数,则从映射理论的角度考虑,可以认为在真实目标状态和模型状态估计之间存在映射关系,即各个模型的状态是真实目标运动的某些分量的投影.为此,在真实目标状态X(k)和估计状态Xi(k)之间建立映射关系[12]

UiX(k)=Xi(k) (11)

其中,Ui(i=1,2,…)是映射算子.

当一般只考虑到目标的位置、速度和加速度时,可以认为目标的真实状态维数与估计状态维数相等,这时Ui退化为单位矩阵.

因此,对异类传感器进行目标状态估计融合过程,实质上是对异类传感器的同类信息进行融合的过程,等同于同类传感器目标状态估计融合;对于异类信息的融合,则是对所获得的各类别的底层结果进行处理,从而得出有关整体环境或观测目标的结论性信息[9].

3 融合算法

对于作非机动运动的目标,卡尔曼滤波算法是最理想的估计算法.

当固定测量误差差别很大的异类传感器进行数据融合时,采用准则1进行融合,即选择固定测量误差最小的传感器测量值作为融合测量值,然后再进行Kalman滤波以对目标状态进行估计.

当符合准则2的情形,进行点迹融合时,取测量值加权和作为目标状态融合值,然后再进行Kalman滤波以对目标状态进行估计.

在准则3的情况下,对分布式多传感器进行融合,则各传感器首先基于自身测量数据利用Kalman滤波算法获得目标状态估计,再根据准则3,进行更为精确的融合航迹估计值undefined

目标的运动特性和传感器测量由以下方程描述[2,4,5]:

目标运动的状态方程

X(k)=Φ(k,k-1) X(k-1)+W(k-1) (12)

传感器的测量方程

Zi(k)=Hi(k)X(k)+Vi(k) (13)

式中,X(k)为目标状态向量;Φ(k,k-1)为状态转移矩阵;W(k-1)为过程噪声,是高斯白噪声,且W(k-1)～N(0,Q(k-1));Vi(k)为测量噪声,它们是均值为零,方差为Ri(k)的高斯白噪声.

滤波算法如下

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其中,undefined

Pi(k|k)为估值误差协方差矩阵,Ki(k)为加权矩阵.

最优融合估计[5]

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4 仿真结果

(1)对自身固定测量误差差别很大的传感器1和传感器2,依据准则1进行了融合仿真,结果如图1所示.从图1中可以看出,融合在提高了结果可信度的同时,其融合航迹更加接近真实航迹.

(2)对只有传感器3与传感器4 2个传感器的跟踪信息,依据准则2进行点迹融合仿真,结果如图2所示.从图2中可以看出,加权点迹融合后航迹滤波估计优于任一单个传感器的滤波结果.

(3)对于分布式多传感器测量系统,选择了传感器5与传感器6 2个传感器的跟踪系统,依据准则3进行了航迹融合仿真,结果如图3所示.从图3中可以看出,加权航迹融合优于任一单个传感器的滤波结果.

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5 结论

光电探测篇9

强光辐照效应是激光束与光电探测系统相互作用,导致光电材料或器件的功能性退化或暂时失效,如致盲、致眩、饱和等各种光学性能的退化以及自动控制增益AGC电路失效,PN结、结电容以及去耦电容软击穿、信噪比大幅降低等电学性能的退化。强光辐照效应的特点是具有可恢复性、物理过程可逆。当强光去除后,隔一段时间开机系统仍能正常工作。

20世纪70年代,F.Bartoli等人建立了强激光与光电探测器相互作用的理论模型[1,2],激光损伤模型为高斯光束辐照半无限固体的二维模型。激光损伤能量密度E0表示为[1]

其中,

式中,k为热传导系数;τ为激光脉宽;α为材料吸收系数;a为高斯光束的光斑半径;ΔT为材料温升;R为材料反射率;ρ为密度;c为比热容。

式(1)中的第一项表示短脉冲激光辐照的情况,其数值取决于材料的吸收(α-1),热传导因素可忽略;第二项表示宽脉冲激光辐照的情况,热传导作用(kτ)1 2是主导因素,材料的吸收因素不是主要的。

CCD电荷耦合器件的饱和串扰是强光辐照效应的主要研究方向之一。CCD器件发明后不久,国外就对强光致眩可见光CCD器件的机理进行了研究。1978年,R.H.Dyck和W.Steffe研究了面阵和线阵CCD器件的光学串扰效应[3]。1985年,J.P.Lavine对CCD成像器件基于扩散的串扰效应进行了仿真[4]。这些早期研究成果揭示了满阱溢流导致的串音饱和机理。即CCD的每个像元等效于一个电容,势阱中所能容纳和处理的最大电荷数是一定的,当强光辐照CCD的局部时,CCD的光积分时间约为几微秒到几百微秒,而光生载流子产生时间却只需几个皮秒,这就使得光生载流子有足够的时间向邻近势阱发生“溢流”。从而引起CCD电荷耦合器件的“串音饱和现象”。

国内学者在CCD强光辐照效应方面也进行了大量的研究。1999年,曾雄文等人根据MOS器件的基本工作原理推导出了电荷耦合器(CCD)的输入输出函数关系的解析解,并在此基础上求得了CCD的串音阈值[5]。2002年,王世勇等人研究了脉冲与连续激光辐照WAT—505EX型可见光CCD探测器系统时的“光饱和串音”现象,测量了CCD探测器系统的饱和阈值范围,并分析了造成饱和的原因。在激光重频为50 Hz和100 Hz时,观察到CCD图像中有雨滴状光斑在循环移动[6]。2009年,王思雯和郭立红采用尾纤输出的808 nm连续激光对JAI CV-A50相机进行了辐照实验,观测到了饱和串扰和黑屏的强光辐照现象,给出了3.55×10-5m W/cm2的辐照饱和阈值[7]。

在单元探测器的强光辐照效应方面,1991年,陆启生、蒋志平、刘泽金等人先针对In Sb(PV)进行了激光辐照光伏型探测器瞬变行为的研究,给出了Insb探测器(PV型)在激光辐射下开路电压随时间变化的实验曲线[8]。当光照功率密度达到器件饱和阈值以后,随着光功率密度的增加探测器电压输出信号反而下降甚至零压输出。1997年,该科研团队进一步研究了强激光与光电探测器相互作用瞬间可能产生的光学记忆、光学饱和、混沌、受激散射等一系列非线性光学效应[9]。给出了某些光伏、光导型探测器以及CCD的光学饱和阈值,In Sb(PV)饱和阈值约为30W/cm2;Hg Cd Te(PC)器件的饱和阈值约为8 W/cm2;1.06μm激光均匀照射东芝TD102C-1型CCD的光饱和功率为0.5 m W/cm2;而串音饱和功率约为100m W/cm2。

文中基于点源辐射理论建立了激光远场作用下的功率密度模型,仿真了不同作用距离下的远场激光功率分布,分析和讨论了单元探测型和CCD型2种光电探测系统的强光辐照损伤情况。

1 远场仿真建模

激光在自由空间传播,激光的能量(功率)按传播距离的平方衰减,大气的吸收散射也会对激光造成很大的损耗。而激光对光电探测系统的辐照损伤是一定强度的激光与光电探测器及探测器后续电路综合作用的结果。所以,在远距离条件下,激光束对光电探测系统远场作用的定量分析显得至关重要。

假定激光器的激光束功率为Pe、激光束散角为θ。根据立体角的定义,激光器发射光束的立体角Ωe为[10,11]

式(3)中,A为激光光斑面积;R为光斑与激光器距离;r为激光光斑半径;θ为激光束散角。

发射激光束的强度Ie为[10]

式(4)中,Pe为发射激光功率。

落在远场距离R处激光的照度H为[12]

则光电探测系统截获的激光功率Po为[13]

式(6)中,Ao为激光束照射到光电探测系统输入窗上的面积;kϕ为倾斜因子。

对于平面目标,kϕ表示为

式(7)中,ϕ为入射光线与光电探测系统输入窗法线的夹角。

考虑到光电探测系统的功率传递效率ηs和大气衰减,则落在光电探测系统传感器上的激光功率密度为

式(8)中,τ为激光大气传输单程透过率;Ad为光电传感器面积。第一括号项表示激光发射功率通量密度,第二括号项表示光电探测系统中光学系统的放大倍数;第三括号项表示激光远场作用过程中的激光能量传输效率。

式(8)即为仿真的理论模型,当远场光电探测系统传感器上的激光功率密度大于辐照损伤阈值时,光电探测系统就会出现暂时性失效的致眩、致盲效应。

2 仿真与分析

不同探测器的辐照损伤阈值不同;同一种探测器在激光参数(波长、连续激光、脉冲激光、脉宽、重频、辐照时间等参数)不同时,其辐照损伤阈值也不同;另外,同一种探测器构成的各种光电探测系统,由于放大电路的差异其辐照损伤阈值也不尽相同。为使结论具有普遍性,以仿真理论模型为基础,仿真了不同辐照损伤阈值的探测器在不同作用距离下产生强光辐照效应所需的激光器功率,参见图1。

仿真条件如下:假定激光束正入射光电探测系统,即kϕ=1;光电探测系统的功率传递效率ηs=1;大气透过率τ约为0.83。

图1所示曲线是一个斜率很大的上翘鞍形结构,反映出辐照损伤所需的远场激光器功率将随着光电探测系统辐照损伤阈值的增加、斜程作用距离的增大而快速增加。

由于对激光辐照损伤程度的界定不同,所得的阈值也存在差异。而且辐照损伤阈值不仅取决于探测器种类,还与探测器的前放和AGC的增益直接相关。参照有关文献,单元Hg Cd Te(PC)器件的光饱和阈值[9]约为8 W/cm2,单元In Sb(PV)器件的光饱和阈值[9]约为30 W/cm2。为使分析具有代表性,折中选择15 W/cm2的辐照损伤阈值来进行分析和讨论。

单元探测器产生辐照损伤所需的远场激光器功率如图2所示。

CCD器件的激光辐照损伤阈值要远低于单元探测器。像素饱和及局部饱和的阈值在10-5m W/cm2数量级[7],全屏饱和的阈值最高也就在100 m W左右[9]。计算了100 m W辐照损伤阈值时的远场激光器功率情况,如图3所示。

3 结束语

激光远场辐照软损伤效果受探测器种类、探测器前放及读出电路、光学接收口径、作用距离、跟瞄精度、大气条件以及激光参数如束散角、脉宽、重频和波长等多种因素的影响。其中,跟瞄精度和激光参数是重要因素。压缩激光束散角、提高跟瞄精度可以提高远场的激光功率密度。平均功率相同时,不同脉宽、不同频率的激光束对光电探测系统的辐照损伤阈值不同。探测器积分时间、前放带宽、读出电路时钟、行/场频率等对强光辐照软损伤阈值有明显影响。

摘要：建立了激光辐照软损伤的远场仿真模型,仿真了不同作用距离下激光辐照的远场功率分布,三维关系曲线是一个斜率很大的上翘鞍形结构。分析和讨论了单元探测型和CCD型两种光电探测系统的远场激光辐照软损伤情况。

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