利用羽流结构通过金属氧化物气体传感器解码气源距离

估计气源距离在化学传感的许多应用中十分重要，例如环境监测或化学引导的机器人导航。如果可获得气源处气体浓度的估计，则可根据传感点时间平均的气体浓度估计源邻近度。然而，在湍流环境中，快速浓度波动占主导，需要相对较长的测量以获得可靠估计。在湍流环境中可用于距离估计的一个鲜为人知的特征在于源邻近度与局部气体浓度时间方差之间的关系——源越远，气体遭遇越间歇。然而，利用该特征需要测量相对快速时间尺度上的气体浓度变化，迄今为止仅使用光电离检测器实现。在此，我们证明通过适当的信号处理，现成金属氧化物传感器能够提取与源距离强相关的气体羽流的快速波动特征。我们展示，通过直接分析方法可解码被测信号中称为“突发段”（bouts）的大幅一致变化事件。这些突发段的频率在风洞实验中以良好精度预测气源距离。此外，我们发现突发段计数的方差指示了相对于气体羽流中心线的交叉风偏移。我们的结果提供了一种替代的、很大程度上独立于气体浓度的气源邻近度估计方法，使用现成金属氧化物传感器。我们采用的分析方法需要极少计算资源，适用于低功耗微控制器。