固定粉尘环境下激光衰减特性分析-论文.pdf

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1、第34卷第6期西安工业大学学报Vo1．34No．62014年6月JournalofXi’anTechnologicalUniversityJun．2014文章编号：1673～9965(2014)06—0431—05固定粉尘环境下激光衰减特性分析雷鸣，张怀迪，刘生锋(西安工业大学电子信息工程学院，西安710021)摘要：为了减少环境对激光传输的干扰，依据Mie散射原理，提出了激光检测法．设计密度可控的密闭试验箱，选择波长为0．65gm的激光光束通过不同浓度粉尘的环境，在分布近似均匀的模拟环境中，设计了传输模型，分析

2、了粉尘环境中激光的传输规律．研究结果表明：当粉尘浓度在100~230g／m。之间时激光信号衰减最快，当浓度大于230g／m。之间时，激光信号衰减基本保持不变．实验结果的拟合曲线与模型曲线相吻合，验证了激光在不同粉尘浓度中的衰减特性和传输模型的正确性．关键词：Mie散射原理；粉尘颗粒；透过率；激光检测中图号：TN24文献标志码：APropertiesofLaserAttenuationBasedonFixedDustParticlesLEIMing。ZHANGHuai—di，LI己，Sheng—feng(Schoo

3、lofElectronicInformationEngineering，XianTechnologicalUniversity，Xi’an710021，China)Abstract：Inordertoreducetheinfluenceofenvironmentonlasertransmission，basedonMiescatterprinciple，amethodoflash‘rdetectionispresented．Aclosedtestbox，inwhichdensityiscontrollable，i

4、sbuilt．0．65fm1aserbeamisselsctedtopasstheenvironmentofdifferentevenlydistributeddustconcentration．Thetransmissionmodelinsimulationdustenvironmentisdesignedandtheprincipleof1asertransmissioniSanalized．TheresultsshowthattheattenuationoflasersignaliSthefastestwh

5、enthedustconcentrationisbetween120～230g／m。。itishardlychangedwhenthedustconcentrationisgreaterthan230g／m。．Theresultspointoutthatthefittingcurveisidenticalwithmodelcurve，whichdemonstratesthattheaccuracyofattenuationcharacteristicsandtransmissionmode1oflaserindi

6、fferentdustconcentration．Keywords：Miescatterprinciple；dustconcentration；transmissivity；laserdetection激光具有单色性好、市Ii干性强、准直性高等特成不可忽视的干扰Ⅲ．文献E23中介绍了沙尘环境点，基于激光的优良特点，激光技术在通信、遥感、中的衰减特性，这种激光衰减主要以单次衰减为测距等多领域得到了广泛应用．在风沙、烟雾等特主，忽略了高密度的多重散射情况．一般的激光衰殊自然环境中，由于光的散射和吸收效应，激光在减模型

7、都以Mie散射原理为基础，将微观与宏观传输的过程中发生能量衰减，并对整个探测系统造相结合建立模型，根据实际的测量数据，拟合关系收稿日期：2014-01—17作者简介：雷鸣(1970一)，，西安工业大学副教授，主要研究方向为通信电子与信号处理．E—mail：maxleiming@163．corn．432西安工业大学学报第34卷式进行计算]，但是伴随着外部环境的变化，实测s()一∑(2+1)[IanI+IbI]数据不断发生变化，建立的模型也会发生相应的改⋯”l变，影响拟合结果的准确性．与传统的单通测量相X()一3()

8、一S(2)(1)比较，文献[4—5]中提出的多通道检测激光衰减的式中：()为衰减系数；S(A)为散射系数；X(20为方法，提高了采集数据的可靠性，但随着信号通道吸收系数；为波长；a和b为Mie散射系数．对于位置的变化，采集的信号也随之变化，并不能很好具有一定尺寸分布的粉尘颗粒，在单位距离上引起的解决随机性问题．文献[6]中提出了四通量法，这的激光信号产生的衰减为rR种算法