冬季极端天气下被动测距实验：误差分析与优化

"该文研究了冬季极端天气条件如降雪和雾霾对被动测距技术的影响，特别是对氧气吸收率计算及其对测距精度的效应。实验采用了1000 W卤钨灯作为目标光源，高光谱成像仪(分辨率1 nm)作为测量设备，对550 m外的光源进行测距。通过相关K分布法建立氧气吸收率与路径的关系模型，发现极端天气降低了测量精度，解算出的距离与实际有较大误差。经过背景消除处理，测距精度有所提高，雾霾天气下的误差降低到8.36%，降雪天气则为5.45%。这表明背景消除能提升冬季极端天气下的测距精确性。" 本文是一篇关于大气光学和被动测距技术的研究，重点关注在冬季极端天气下，如降雪和雾霾，如何影响氧气吸收率的计算以及由此带来的测距精度问题。氧气吸收率是被动测距技术中的关键参数，它涉及到大气中氧气对特定波长光的吸收，直接影响到测距的准确性。实验设计巧妙，选用强光源和高分辨率光谱成像设备，模拟真实环境下的测距场景。 在极端天气条件下，如雾霾和降雪，大气中粒子浓度增加，导致光的散射和吸收增强，从而影响到氧气吸收率的测量。文章通过实验证明，这种影响会导致计算出的距离与实际值有显著偏差。利用相关K分布法建立的模型在这些情况下表现不佳，解算的误差可达8.36%(雾霾天气)和5.45%(降雪天气)。然而，通过对背景信号的消除，可以改善这一情况，减小测距误差。 背景消除技术的应用是解决这个问题的一种有效方法，它可以减少大气噪声对测量数据的干扰，提高目标氧气吸收率的测量精度，从而提高在恶劣天气条件下的测距性能。这一发现对于改进和优化被动测距系统，特别是在军事、气象监测等领域具有重要意义，能够帮助开发更适应复杂环境的远程探测技术。 关键词：大气光学，被动测距，氧气吸收率，相关K分布，极端天气 这篇研究展示了在实际应用中考虑环境因素的重要性，并提供了改善极端环境下光学测量精度的策略。对于进一步研究大气环境对光学系统性能的影响，以及发展更可靠的远程感知技术，提供了理论依据和技术参考。