CN118624019A - 一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，包括以下步骤：S1：利用微光辐射定标光源系统，逐一对各种单色LED的光谱数据进行测量，并将光谱辐射分布数据建立LED离散光谱数据样本集C；S2：测量各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值；S3：计算目标色温的黑体辐射亮度分布；S4：利用量子行为粒子群算法对LED离散光谱数据样本集、各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值、P(λ,T进行处理，得到所有LED对应的电流系数，再通过插值计算得到实际驱动电流值；S5：在微光辐射定标光源系统中同时点亮所有单色LED，测量实际总输出光谱，通过p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行光谱匹配评价。

Description

一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法

技术领域

本发明属于星载遥感领域，具体涉及一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法。

背景技术

星载遥感器如今已广泛运用于各个领域。但在长期在轨运行期间，由于各种因素的影响，遥感器的数据精度会有所下降，因此需要定期对其进行重新辐射定标校准。对在轨运行的卫星的标定方法有两种，分别为星上定标系统在轨定标和外场辐射定标。利用地面灯光源的外场辐射标定因其操作难度低，受环境影响小等优势，成为了如今最常用的定标方式。LED因发光效率高、稳定性好、峰值波长可调而受到了广泛关注，通过光谱匹配算法对多色LED调光驱动即可得到不同的目标光谱。

目前的光谱匹配算法普遍存在模拟范围窄、模拟精度低、利用的LED数量较多等缺点。

章夫正公开了一种《一种多色LED匹配光谱和照度的方法》，通过差分进化算法进行光谱匹配，但光谱匹配的波段只包含了430nm～640nm，并且使用的LED种类较多，应用于更宽波段范围可能会导致整个系统消耗功率大、空间不足等。

王凌云在《多色温多星等星光光源模拟技术研究》一文中，采用量子行为粒子群算法进行光谱匹配，但是收敛速度过慢，匹配光谱的理论曲线与实际曲线存在明显偏差，此外也存在使用LED过多的问题，且使用了溴钨灯进行辅助。

发明内容

本发明提出了一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，扩大了适用波段和目标光谱范围，在使用较少种类单色LED且无其他光源辅助的前提下提高了光谱匹配精度，同时减小了匹配光谱理论曲线与实际曲线的差异。

实现本发明的技术解决方案为：一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，包括如下步骤：

S1：利用微光辐射定标光源系统，逐一对各种单色LED的光谱数据进行测量，对应得到所有种类单色LED光谱辐射分布数据，并将上述光谱辐射分布数据建立LED离散光谱数据样本集C。

S2：测量各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值。

S3：计算目标色温的黑体辐射亮度分布P(λ，T)。

S4：利用量子行为粒子群算法对LED离散光谱数据样本集、各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值、P(λ，T)进行处理，得到所有LED对应的电流系数，再通过插值计算得到实际驱动电流值。

S5：在微光辐射定标光源系统中同时点亮所有的单色LED，测量实际总输出光谱，通过p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行光谱匹配评价。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：

(1)本发明对目标光谱进行匹配的波段为400nm～1000nm，且目标光谱的色温范围为1900K～30000K，显著拓宽了适用的波段和目标光谱范围

(2)本发明所使用单色LED种类共36种，无需溴钨灯等其他光源辅助，在控制单色LED种类数量的前提下提高了光谱匹配精度。

(3)本发明采用量子行为粒子群算法进行光谱匹配，算法收敛速度快。提出插值计算的方式计算得到实际驱动电流值，有效减小了匹配光谱理论曲线与实际曲线的差异。

附图说明

图1是色温1900K的黑体对应的目标光谱和匹配光谱。

图2是色温5000K的黑体对应的目标光谱和匹配光谱。

图3是色温10000K的黑体对应的目标光谱和匹配光谱。

图4是色温30000K的黑体对应的目标光谱和匹配光谱。

图5是色温5000K的黑体对应的光谱匹配迭代收敛图。

图6是本发明提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面将结合本设计实例对具体实施方式、以及本次发明的技术难点、发明点进行进一步介绍。

结合图6，本发明所述的一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，包括如下步骤：

S1：利用微光辐射定标光源系统，逐一对各种单色LED的光谱数据进行测量，对应得到所有种类单色LED光谱辐射分布数据，并将上述光谱辐射分布数据建立LED离散光谱数据样本集C。

S101：微光辐射定标光源系统包括积分球、水冷系统，将所有种类的单色LED均设置于积分球内，在积分球前半球内间隔30°均匀设置12个LED灯座，上述LED灯座与顶部出光口中心法线的夹角成65°，每个灯座上设置一个或四个种类的单色LED。

S102：开启沿积分球外壁布置的水冷系统，依次驱动点亮积分球内各峰值波长的单色LED，等待微光辐射定标光源系统工作稳定。

S103：在驱动电流调节范围内取500mA作为驱动值，采用光谱仪依次测量每种单色LED在额定电流驱动下的光谱辐射分布数据，单位为W·m^-2·sr^-1·nm^-1，第i种单色LED数据记为S_i＝{S_i(λ₁)，S_i(λ₂)，...，S_i(λ_n)}^T，n为波长采样点数，上标T表示转置，所有单色LED光谱辐射分布数据共同组成一个LED离散光谱数据样本集，记为C＝{S₁，S₂，..，S_N}，N为单色LED种类数。

S2：测量各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值。

S201：对于每种单色LED，从LED离散光谱数据样本集C中依次找出在500mA电流驱动下的光谱辐射的最大值P₅₀₀；

S202：对于每种单色LED，在驱动电流为100mA和800mA情况下，分别测量其对应的光谱辐射分布数据，并从中找出对应的光谱辐射最大值P₁₀₀、P₈₀₀；

S203：所有单色LED在100mA、500mA和800mA电流驱动下对应的光谱辐射最大值P₁₀₀、P₅₀₀、P₈₀₀共同组成光谱辐射最大值数据集。

S3：计算目标色温的黑体辐射亮度分布P(λ，T_b)，具体如下：

S301：设置目标黑体辐射曲线的色温T_b。

S302：根据如下普朗克定律计算设置色温T_b下黑体在400nm～1000nm波长范围内的辐射亮度分布：

其中，λ为波长；T_b为黑体色温；C₁为第一辐射常数，C₁＝3.7417749×10^-16W·m²；C₂为第二辐射常数，C₂＝1.4388×10^-2m·K。

S4：利用量子行为粒子群算法对LED离散光谱数据样本集、各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值、P(λ，T)进行处理，得到所有LED对应的电流系数，再通过分段插值得到实际驱动电流值，具体如下：

S401：引入目标函数F表示目标光谱与拟合光谱之间的差异：

F＝||S₁(λ)-S₂(λ)||₂

式中，S₁(λ)为目标光谱，S₂(λ)表示匹配光谱；将S2中求得的P(λ，T_b)代入S₁(λ)；光谱匹配优化的目标即为求得一组电流系数k使F值达到最小值，k＝{k₁，k₂，...，k_N}^T，S₂(λ)＝Ck；Ｃ表示LED离散光谱数据样本集，将目标函数写作有关k的函数F＝f(k)。

S402：记一个种群中有M个粒子，即种群x＝{x₁，x₂，...，x_M}，t时刻第i个粒子的位置记为x_i(t)＝{x_i,1(t)，x_i,2(t)，...，x_i,N(t)}，t时刻第i个粒子的个体最优位置P_i(t)＝{P_i，1(t)，P_i,2(t)，...，P_i,N(t)}，t时刻全局最优位置G(t)＝{G₁(t)，G₂(t)，…，G_N(t)}。

S403：随机初始化种群中所有粒子的位置，当前所有粒子个体最优位置等于该粒子初始化位置。

S404：计算种群的平均最优位置m(t)：

S405：计算各粒子对应的目标函数值，目标函数最小值对应的粒子位置为全局最优位置G(t)＝arg min(f(P_i(t)))。

S406：计算新的粒子位置x_ij(t+1)：

其中，p_ij(t)为第i个粒子在第j个维度上的最优位置；第一随机参数 α为收缩扩张系数，α₁为α的初始值，α₂为α的最终值；t_max为最大时刻数，即最大迭代次数；x_ij(t)为第i个粒子在第j个维度上的位置；m_j为第j个维度上的平均最优位置；第二随机参数u_ij(t)～U(0,1)；G_j(t)为第j个维度上的全局最优位置；P_ij(t)为第i个粒子在第j个维度上的个体最优位置。

S407：计算新的粒子位置所对应目标函数值，并通过比较前后目标函数值的大小决定粒子位置是否更新，若新的粒子位置对应目标函数值小于原目标函数值，则更新粒子位置，否则不更新：

S408：计算当前全局最优位置g(t+1)＝arg min(f(P_i(t+1)))，并与之前的全局最优位置进行比较，判断是否更新全局最优位置，若当前全局最优位置对应目标函数值小于原目标函数值，则更全局最优位置，否则不更新：

S409：重复步骤S404～S408，直至达到最大迭代次数，最后一次迭代得到的全局最优位置即为得到的最优解向量，即k＝G(t_mnax+1)^T。

S410：将步骤S409得到的k通过分段插值的方式计算各单色LED对应的实际驱动电流值X＝PX₁，X₂，...，X_N}：

式中，P_a,i表示第i种单色LED在驱动电流值为a时的光谱辐射最大值，由S2中光谱辐射最大值数据集所得。

S5：在微光辐射定标光源系统中同时点亮所有的单色LED，测量实际总输出光谱，通过p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行光谱匹配评价。

S501：同时将各单色LED以各自对应的实际驱动电流值点亮，测量其光谱数据，即为实际总输出光谱；

S502：采用p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行评价：

式中，S₂(λ)采用S501测得实际总输出光谱；

S503：先判断p值，p值越小，光谱匹配误差越小；再判断GFC值，GFC值越接近1，则匹配光谱与目标光谱形状越接近。

本发明拓宽了光谱匹配适用波段及目标光谱范围，在使用较少种类单色LED的前提下保证了光谱匹配精度，且光谱匹配所使用量子行为粒子群算法收敛速度快。同时，对单色LED所需驱动电流值进行更精确计算，有效减小了匹配光谱实际效果与理论效果的差异。

图1～图4分别为400nm～1000nm波段内，1900K、5000K、10000K、30000K黑体辐射曲线的光谱匹配效果，说明在宽波段范围内，使用较少种类单色LED对宽色温范围内黑体辐射曲线进行光谱匹配的匹配效果均十分理想。采用p值和GFC指标进行定量光谱匹配评价的结果如表1所示。

表1光谱匹配评价结果

图5为5000K黑体辐射曲线光谱匹配的迭代收敛图，表明算法收敛迅速，在经历20次迭代后已接近最优解。

Claims (6)

1.一种提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：利用微光辐射定标光源系统，逐一对各种单色LED的光谱数据进行测量，对应得到所有种类单色LED光谱辐射分布数据，并将上述光谱辐射分布数据建立LED离散光谱数据样本集C；

S2：测量各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值；

S3：计算目标色温的黑体辐射亮度分布P(λ，T)；

S4：利用量子行为粒子群算法对LED离散光谱数据样本集、各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值、P(λ，T)进行处理，得到所有LED对应的电流系数，再通过插值计算得到实际驱动电流值；

S5：在微光辐射定标光源系统中同时点亮所有的单色LED，测量实际总输出光谱，通过p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行光谱匹配评价。

2.如权利要求1所述的提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，其特征在于，S1中，利用微光辐射定标光源系统，逐一对各种单色LED的光谱数据进行测量，对应得到所有种类单色LED光谱辐射分布数据，并将上述光谱辐射分布数据建立LED离散光谱数据样本集C，具体如下：

S101：微光辐射定标光源系统包括积分球、水冷系统，将所有种类的单色LED均设置于积分球内，在积分球前半球内间隔30°均匀设置12个LED灯座，上述LED灯座与顶部出光口中心法线的夹角成65°，每个灯座上设置一个或四个种类的单色LED；

S102：开启沿积分球外壁布置的水冷系统，依次驱动点亮积分球内各峰值波长的单色LED，等待微光辐射定标光源系统工作稳定；

S103：在驱动电流调节范围内取500mA作为驱动值，采用光谱仪依次测量每种单色LED在额定电流驱动下的光谱辐射分布数据，单位为W·m^-2·sr^-1·nm^-1，第i种单色LED数据记为S_i＝{S_i(λ₁)，S_i(λ₂)，...，S_i(λ_n)}^T，n为波长采样点数，上标T表示转置，所有单色LED光谱辐射分布数据共同组成一个LED离散光谱数据样本集，记为C＝{S₁，S₂，...，S_N}，N为单色LED种类数。

3.如权利要求2所述的提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，其特征在于，S2中，测量各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值，具体如下：

S201：对于每种单色LED，从LED离散光谱数据样本集C中依次找出在500mA电流驱动下的光谱辐射的最大值P₅₀₀；

S202：对于每种单色LED，在驱动电流为100mA和800mA情况下，分别测量其对应的光谱辐射分布数据，并从中找出对应的光谱辐射最大值P₁₀₀、P₈₀₀；

S203：所有单色LED在100mA、500mA和800mA电流驱动下对应的光谱辐射最大值P₁₀₀、P₅₀₀、P₈₀₀共同组成光谱辐射最大值数据集。

4.如权利要求1所述的提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，其特征在于，S3中，计算目标色温的黑体辐射亮度分布P(λ，T_b)，具体如下：

S301：设置目标黑体辐射曲线的色温T_b；

S302：根据如下普朗克定律计算设置色温T_b下黑体在400nm～1000nm波长范围内的辐射亮度分布：

其中，λ为波长；T_b为黑体色温；C₁为第一辐射常数，C₁＝3.7417749×10^-16W·m²；C₂为第二辐射常数，C₂＝1.4388×10^-2m·K。

5.如权利要求1所述的提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，其特征在于，S4中，利用量子行为粒子群算法对LED离散光谱数据样本集、各单色LED在不同驱动电流下的光谱辐射最大值、P(λ，T)进行处理，得到所有LED对应的电流系数，再通过分段插值得到实际驱动电流值，具体如下：

S401：引入目标函数F表示目标光谱与拟合光谱之间的差异：

F＝||S₁(λ)-S₂(λ)||₂

式中，S₁(λ)为目标光谱，S₂(λ)表示匹配光谱；将S2中求得的P(λ，T_b)代入S₁(λ)；光谱匹配优化的目标即为求得一组电流系数k使F值达到最小值，k＝{k₁，k₂，...，k_N}^T，S₂(λ)＝Ck；C表示LED离散光谱数据样本集，将目标函数写作有关k的函数F＝f(k)；

S402：记一个种群中有M个粒子，即种群x＝{x₁，x₂，...，x_M}，t时刻第i个粒子的位置记为x_i(t)＝{x_i,1(t)，x_i,2(t)，...，x_i,N(t)}，t时刻第i个粒子的个体最优位置P_i(t)＝{P_i，1(t)，P_i,2(t)，...，P_i,N(t)}，t时刻全局最优位置G(t)＝{G₁(t)，G₂(t)，…，G_N(t)}；

S403：随机初始化种群中所有粒子的位置，当前所有粒子个体最优位置等于该粒子初始化位置；

S404：计算种群的平均最优位置m(t)：

S405：计算各粒子对应的目标函数值，目标函数最小值对应的粒子位置为全局最优位置G(t)＝arg min(f(P_i(t)))；

S406：计算新的粒子位置x_ij(t+1)：

其中，p_ij(t)为第i个粒子在第j个维度上的最优位置；第一随机参数 α为收缩扩张系数，α₁为α的初始值，α₂为α的最终值；t_max为最大时刻数，即最大迭代次数；x_ij(t)为第i个粒子在第j个维度上的位置；m_j为第j个维度上的平均最优位置；第二随机参数u_ij(t)～U(0，1)；G_j(t)为第j个维度上的全局最优位置；P_ij(t)为第i个粒子在第j个维度上的个体最优位置；

S407：计算新的粒子位置所对应目标函数值，并通过比较前后目标函数值的大小决定粒子位置是否更新，若新的粒子位置对应目标函数值小于原目标函数值，则更新粒子位置，否则不更新：

S408：计算当前全局最优位置g(t+1)＝argmin(f(P_i(t+1)))，并与之前的全局最优位置进行比较，判断是否更新全局最优位置，若当前全局最优位置对应目标函数值小于原目标函数值，则更全局最优位置，否则不更新：

S409：重复步骤S404～S408，直至达到最大迭代次数，最后一次迭代得到的全局最优位置即为得到的最优解向量，即k＝G(t_max+1)^T；

S410：将步骤S409得到的k通过插值计算的方式计算各单色LED对应的实际驱动电流值X＝{X₁，X₂，...，X_N}：

式中，P_a，i表示第i种单色LED在驱动电流值为a时的光谱辐射最大值，由S2中光谱辐射最大值数据集所得。

6.如权利要求1所述的提高微光辐射定标光源光谱匹配精度的方法，其特征在于，S5中，在微光辐射定标光源系统中同时点亮所有的单色LED，测量实际总输出光谱，通过p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行光谱匹配评价，具体如下：

S501：同时将各单色LED以各自对应的实际驱动电流值点亮，测量其光谱数据，即为实际总输出光谱；

S502：采用p值和拟合优度系数GFC两个指标对实际总输出光谱进行评价：

式中，S₂(λ)取S501测得实际总输出光谱；

S503：先判断p值，p值越小，光谱匹配误差越小；再判断GFC值，GFC值越接近1，则匹配光谱与目标光谱形状越接近。