大气偏振模式为仿生偏振光导航提供方向基准。在大气偏振模式测量系统中，当偏振片透光轴的起始方向与相机的偏振参考轴之间存在偏差角时，测得的大气偏振模式偏振角分布会出现太阳子午线弯曲的现象。为了解决偏差角对大气偏振模式测量产生的影响，通过建立偏差角误差模型，针对偏差角对大气偏振模式测量精度的影响进行了详细的分析；并提出了利用大气偏振模式特征校正偏差角的方法，利用大气偏振模式的中性点和对称性特征获取偏振角分布的最优对称轴，实现对偏差角的校正。实验结果表明，通过对偏差角的校正，能够提高大气偏振模式的测量精度。

为了满足无人飞行器自主导航对姿态参数的迫切需求,提出一种利用大气偏振信息获取载体三维姿态信息的方法。首先充分解析大气偏振模式;然后采用K-means聚类算法解算太阳在空间中的位置信息;最后利用磁罗盘与载体体轴夹角获取载体的航向信息。在已知航向角的基础上,对导航坐标进行基准变换。首先将天顶点与太阳位置处于同一轴向,使得天顶点与太阳位置矢量处于同一基准并同时旋转;然后根据天顶点与太阳位置固有的高度夹角,将俯仰角与横滚角的计算进行转换;最后通过一系列的转换和计算得到横滚角和俯仰角的信息。实验结果表明,利用大气偏振模式解算的太阳位置可获得有效的载体姿态信息,模拟仿真的解算精度可达0.01°,外场实验的精度可达0.1°。

在利用大气偏振模式进行导航的领域中,太阳空间位置是一个非常重要的导航特征信息,太阳空间位置的获取是导航应用中的一个重要的问题。提出一种基于瑞利大气偏振模式和K-means聚类算法获取太阳空间位置的计算方法。从大气瑞利理论所建立的全天域大气偏振模式出发,根据大气偏振模式中偏振度(DOP)的基本规律对偏振度数据进行K-means聚类分析,将太阳空间位置的求解转换为求解K-means类中心的问题,通过算法仿真实验和实测实验进行验证。实验表明,在晴朗天气条件下同一天不同时刻求解的太阳位置方位角和高度角误差均小于0.01°。算法误差平稳,相对误差可以达到更高的精度,可以有效地利用大气偏振模式解算太阳空间位置。

有效提取大气偏振模式信息是实现偏振光导航应用的前提条件。借鉴昆虫偏振敏感机理，设计了一种基于“3对偏振对比单元+1个光强检测单元”的仿生偏振光检测系统，详细阐述了光学前端接收结构、信号调理及主控硬件电路等功能模块设计。针对偏振正交误差的影响，基于激光器、调节台、偏振分析仪搭建了系统测试标定平台，并分别在室内暗场和室外晴朗天气下对传感器系统的输出偏振角进行了测试。结果表明，该系统偏振角平均误差小于0.5°，能够提供准确的航向信息，实现大气偏振模式的稳定获取。

基于多光谱多角度偏振辐射探测研究了大气偏振模式预测方法。首先, 介绍了航空多角度偏振辐射计的探测原理与支持向量机回归算法;然后, 从矢量传输模型出发, 说明大气状况不变时, 偏振模式主要取决于地表特征与观测几何, 并介绍了观测几何与姿态之间的关系以及地表特征的表达形式;最后, 在考虑平台姿态与地表特征的情况下, 利用支持向量机回归算法预测了航空多角度偏振辐射计的探测偏振度, 并对预测与实际试验探测的偏振度进行了比较。结果显示: 偏振度预测误差小于1%, 影响模型精度的主要因素不是姿态变化本身, 而是姿态改变造成的观测地表特性变化。

大气偏振模式中包含了丰富的空间方位、地表特性以及大气层结构参数等信息，在偏振光导航、遥感探测等领域都具有重要的研究价值，但经典的理想大气偏振模式仿真模型同实际分布模式之间存在明显差异，不能准确表征混浊大气偏振模式的全局分布特性。因此，提出了一种混浊大气偏振模式的建模方法，该方法以三维天球大气模型为基础，用Monte Carlo方法模拟太阳光在大气中的传输过程，实现了对混浊大气偏振模式全局分布的建模。实验表明，建模仿真结果同混浊大气偏振模式的分布规律一致，偏振度分布模式同实际分布高度吻合，偏振角分布模式同实际分布模式具有相同的分布和变化特性，利用该模型可对混浊大气的偏振模式分布与变化特性进行分析和预测。

中性点是大气偏振模式的重要分布特征之一，在偏振光导航、大气环境监测、遥感探测等方面具有重要价值。在分析大气偏振模式的偏振度分布特性和中性线分布特性的基础上，提出了两种中性点检测识别方法，实现了对中性点的自动识别。实验结果表明，两种方法均实现了对实际大气偏振模式中性点的识别。其中，基于中性线相交特性的中性点识别方法具有较高的精度；基于偏振度分布的中性点识别方法具有较好的稳定性，在正午时分，优于基于中性线相交特性的中性点识别方法。综合运用两种方法，可以进一步提高对中性点的检测与识别精度。

研究了大气辐射传输过程中获得的实际天空偏振分布模式。利用简化的双层大气模式模拟实际大气，以基于倍加累加法的矢量辐射传输模式（RT3）为基础求解矢量辐射传输方程，得到全天空离散点处光波的Stokes参量，进而计算天空对应点处光波的偏振信息，建立基于RT3的大气偏振模型，并与传统Rayleigh散射理论模型进行了对比分析。结果表明，晴天、多云、阴霾天空的偏振度依次降低，并且随着波长的增大，偏振度下降明显。基于RT3的大气偏振模型不仅与传统Rayleigh散射理论模型一致，而且能够反映不同天气、不同波长以及不同地表反照率对天空偏振的影响规律，利于实际大气下的偏振光测试与应用。