基于量子滤光及跟踪算法的火箭发动机尾焰粒子测速

郭宸; 常胜利; 张文杰; 肖广益; 王飞; 鲍桐

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基于量子滤光及跟踪算法的火箭发动机尾焰粒子测速

更新时间：2023-07-10

- 基于量子滤光及跟踪算法的火箭发动机尾焰粒子测速
- Velocity measurement method of rocket engine tail flame particle based on quantum filter and tracking algorithm
- 光学精密工程 2023年页码：1-10
- 作者机构：
  
  1.湖南工业大学轨道交通学院，湖南株洲 412007
  2.湖南大学物理与微电子科学学院，湖南长沙 410082
- 作者简介：
  
  [ "郭宸（1997-），男，湖南株洲人，硕士研究生，主要从事非成像光学探测系统的标定与数据处理方法方面的研究。E-mail： hut_guochen@163.com" ]
  [ "常胜利（1969-），男，河南许昌人，教授，博士生导师，1991年于国防科技大学获得学士学位，1999年于国防科技大学获得硕士学位，2004年于国防科技大学获得博士学位，现为湖南航天管理局首席科学家、湖南大学教授、湖南工业大学教授，主要从事光谱技术和微纳光电子等领域的研究。E-mail： slchang@hnu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  基于XXXXX的XXXXX缺陷检测识别技术（XXX-XXX-XXX-XXX）
- DOI：
  中图分类号：
- 网络出版日期：2023-07-10，
- 稿件说明：
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郭宸,常胜利,张文杰等.基于量子滤光及跟踪算法的火箭发动机尾焰粒子测速[J].光学精密工程,

Guo Chen,CHANG Shengli,ZHANG Wenjie,et al.Velocity measurement method of rocket engine tail flame particle based on quantum filter and tracking algorithm[J].Optics and Precision Engineering,
郭宸,常胜利,张文杰等.基于量子滤光及跟踪算法的火箭发动机尾焰粒子测速[J].光学精密工程, DOI：10.37188/OPE.XXXXXXXX.0001

Guo Chen,CHANG Shengli,ZHANG Wenjie,et al.Velocity measurement method of rocket engine tail flame particle based on quantum filter and tracking algorithm[J].Optics and Precision Engineering, DOI：10.37188/OPE.XXXXXXXX.0001

摘要

粒子喷射速度的测速是火箭发动机结构改进设计极其重要的依据。但是由于火箭发动机尾焰喷射速度快、背景辐射强，传统的滤光器件（滤光片）与运动目标检测算法无法适用。针对上述问题，本文采取新型量子滤光技术，利用量子高信噪比，低背景噪声的特点，以原子滤光器为核心，将超窄带量子滤光技术应用到粒子图像测速法（Particle Image Velocimetry， PIV）中，组成量子滤光PIV系统，滤光带宽可窄至GHz量级。同时基于量子滤光PIV系统提出了一种新的基于图像灰度互相关的虚拟粒子图像示踪算法，该算法通过对虚拟粒子的标记跟踪而表征实际粒子的运动轨迹，达到测量粒子速度的目的。经外场试验表明：量子滤光技术抑制复杂背景干扰强，相较于传统滤光器件信噪比提高了30dB，滤光效果明显；该算法准确性高，粒子测速误差低于0.5m/s，计算测量精度优于0.06%。同时，相关系统已经在国家相关研究单位获得应用。

Abstract

To measure the ejected particle’s velocity is very important for rocket motor development design. Because of rocket motor flame’s intense light background radiation， the traditional filter device and moving object detection algorithm will be invalid. To solve these problems， this paper presents a novel quantum filter technology. According to the characteristics of quantum high signal-to-noise ratio and low background noise， taking the atomic filter as the core， the ultra-narrow band quantum filter technology is applied to the Particle Image Velocimetry （PIV）， which makes up the quantum filter PIV system. Filter bandwidth from MHz to GHz. At the same time， based on the quantum filter PIV system， a new virtual particle image tracer algorithm based on image gray cross-correlation is proposed. This algorithm obtains trajectory of particle motion by tracking and marking， so as to characterize the particle motion in the flow field. The results show that the quantum filter technology had strong suppression of complex background interference， and the signal-to-noise ratio was improved by 30db compared with the traditional filter device， and the filtering effect was obvious. The algorithm had high accuracy， the particle velocity measurement error was less than 0.5m/s， and the calculation measurement accuracy was better than 0.06%. The relevant system had been already used in national research institutes.

关键词

Keywords

references

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