星地激光通信中的数据突发处理技术研究

研 究 报 告
２００９ ＮＯ．３２ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
科技创新导报
星地激光通信中的数据突发处理技术研究
韦建成 （ 广 西 电 网 公 司 钦 州 供 电 局 广 西 钦 州 ５ ３ ５ ０ ０ ０ ） 摘 要：本文分析了星地激光通信的瞄准、 捕获和跟踪（ＡＰＴ）伺服系统噪声源， 然后给出了星地光通信中的野值修正准则及补正方法， 通过实验比较了经过和未经过野值修正处理的数据曲线。 实验证明：采用本文的突发错误数据预处理技术，能有效的消除因突发错误造 成的系统震荡现象，该算法具有较好的鲁棒性。 关键词： 星地激光通信 数据突发 噪声 野值修正 中 图 分 类 号 ：ＴＮ９１ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１６７４－０９８Ｘ（２００９）１１（ｂ）－００１７－０２
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θ k （１０）
参考文献
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星地光通信是指利用激光束作为信息 载体进行星地通信，具有通信容量大、 抗电 磁干扰能力强、 保密性好等优点，是空间大 容量通信的最佳解决方案之一。 由于激光 光束窄、 发散角小，在传输过程中受到大气 散射、 折射、 湍流等很多因素的影响， 加上 星载通信平台的振动等因素，会造成激光 光 束 偏 离 目 标 ， 使 瞄 准 、捕 获 和 跟 踪 （Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，Ｐｏｉｎｔｉｎｇ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ，简称 ＡＰＴ）问题变得十分突出。 在实际星地光通 信现场中， Ａ Ｐ Ｔ系统往往受仪器测量噪声、 振动噪声、 外界异常噪声干扰等影响；因 此，测量数据中通常包含一些不合理的突 发错误数据，这些突发错误数据通常被称 为 “野值” 。 如果不将野值从实验数据中剔 除，则采用带有野值的实验数据辨识出来
图２ 野值修正后的目标状态和残差曲线
Kv 、 KΛ 分 别 为 系 统 速 度 、 加速度的误差系 数， 它 们 的 值 取 决 于 系 统 的 传 递 函 数 。 系统 开 环 增 益 越 高 ， K v 、K Λ 越 大 ， 动 态 滞 后 误 差就越小。 由于提高系统开环增益或提高 系统误差度都要求系统带宽增加，因此增 加系统带宽也是减小动态滞后误差的基本 条件。 １ ． ３ 平台振动 卫星平台、 地面平台的振动和跟踪系 统对其的抑制能力很大程度上决定了星－ 地ＡＰＴ系统的跟踪精度。 相对地面站而言， 由于星体在轨动态运动， 因此平台振动对 最终系统的跟踪精度影响较大。 随着电子 学和精密机械的发展， 现在可以把探测器 噪声和机械噪声带来的误差控制在较小范
由于大气湍流的影响将造成像点位置和像 上的密度发生随机起伏， 同时还会造成像 的弥散扩大或不规则的随机弥散，从而产 生随机测量误差。 一般天气状况下，大气湍 流 造 成 的 脱 靶 量 随 机 误 差 均 方 值 为 １０～ ２０µｒａｄ。 以ＣＣＤ为例，在ＣＣＤ像敏面上由图像数 值 方 法 引 入 的 探 测 器 分 辨 率 误 差 为（Δｍ， Δ ｎ ），单 位 ｐｉｘｅｌ，其 对 应 的 位 置 误 差 为 ： ∆x = ∆m ⋅ l （１） ∆y = ∆n ⋅ l （２） 式 中 ， ｌ 表 示 ＣＣＤ 单 个 像 元 的 尺 寸 ； 若 ｆ 为系统的光学焦距，则本系统单个像素对 应角分辨率ｌ／ ｆ µ ｒａｄ。 因此通过图像处理，计 算出偏移中心位置像元个数，即可求出探 测器分辨率误差： α = ∆x / f = ∆m ⋅ l / f （３） β = ∆x / f = ∆n ⋅ l / f （４） 式中， α,β 分别对应俯仰和水平误差。 因此，系统的分辨率误差与像元尺寸、 焦距 长短有关。 １ ． ２ 动态滞后误差 目标运动时，由于跟踪系统响应速度 有限，仪器将滞后于目标，便会造成动态滞 后误差 ∆θ D (t ) ，把 ∆θ D (t ) 按照麦克劳林级数 展开可得： ∆θ D (t ) =
& & & & & & θ (t ) θ (t ) θ (t ) + + ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ （５） Kv KΛ Kϒ
图１ 野值修正前的目标状态和残差曲线
& & & & & & 其中， θ θ (t ) 、 θ (t ) ⋅⋅⋅⋅⋅⋅ 分 别 表 示 (t ) 、 目标的速度、 加速度、 加速度的一阶导数 & & & 等。 实际工程中，一般只考虑 θ (t ) 。 (t ) 和 θ
本 文 采 用 正 弦 曲 线 θ ( k ) = 6sin(1.5 ⋅ kt ) 进行模拟，ｔ为ＣＣＤ采样周期，ｋ为采样时 刻。 随机产生３个不同间隔的随机干扰，采 用（１０）式 进 行 预 测 跟 踪 。 如 图１ 、 图２ 分别表 示野值处理前后的实际系统噪声抑制性 能。 虚线为实际接收到的目标状态变化曲 线，实线为直接采用预测算法后的残差曲 线（见图１、 图２）。 图１由于没有采用数据预处理，所以将 野值代入实际的预测曲线方程中，造成数 据在短时间内出现震荡的现象， 虽然采用 预测算法，系统最终可以收敛，但这对精度 和稳定度要求很高的星地ＡＰＴ伺服系统来 说是不能接受的。 相比而言，图２则表现出 较强的鲁棒性，能较好的满足实际工程的 需要。 因此，本文提出的数据预处理技术能 有效的提高系统对噪声的抑制能力。
３ 预测结果分析
神经网络运行结果如下所示（见图１、 ２， 表１）。 由图１可知，经过２次训练后，网络误差 达到要求。 说 明 ＢＰ神 经 网 络 训 练 函 数 ｔｒａｉｎｌｍ收 敛 速 度 快，网 络 的 训 练 误 差 也 比 较小。 由 表 ２ 中 Ｂ Ｐ 网 络 和Ｒ Ｂ Ｆ 网 络 的 输 出 结 果可以看出，预测值和实际值之间的差距 比较小， 说明两种网络都能取得与实际较 一致的预测结果，取得较好的预测效果。 但 从表２的最后两行和图２可以清楚的得知 ＲＢＦ网络的预测精度要明显高于ＢＰ网络。 相对于实际值，部分预测值的误差比 较大，比如与实际值０相对应的预测值。 这 主要是由一下几方面因素造成的：首先，神
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突发错误数据预处理技术，能有效的消除 因突发错误造成的系统震荡现象，通过实 验证明， 该算法具有较好的鲁棒性。
经网络只是一种智能化的近似计算； 其次， 神经网络寻求的是整体误差的最小化，并 不能保证每一个测试样本的输出绝对精 确；再次，影响神经网络的算法和参数比较 多， 比 如 隐 含 层 神 经 元 数 目 、 镜像及函数的 分布密度等，这些因素目前仍没有特定的 方法去计算，通常是采用试探法，经过多次 实验才能得到较为满意的网络参数； 最后， 由于收集的样本数据有限，使得供网络学 习训练的样本偏少，从而影响了预测精度。 以上四点也是今后需要进一步研究和改进 的地方。
围内，所以如何抑制平台振动成为跟踪系 统设计首要考虑的问题。 卫星平台振动给系统带来的均方根误 差可以表示： RMS (θ ) =
（３）进入第 ｋ ＋３时刻时，采用 “拉格朗日 插值公式” 对第 ｋ 时刻的数据进一步补偿修 正 ， 将 θn ( x) 替 换 以 提 高 第 ｋ ＋ ３ 时 刻 以 后 预 测的精度。
２ 野值修正准则及补正方法
对目标运动进行估计，得到 k 时刻的估 ˆ(k ) ，将第 k 时刻的观测值 θ (k ) 与第 k 计量 θ 时刻的估计量进行相减得到残差，将残差 压入栈中，得到残差系列： {∆θi | i = k − N + 1, k − N + 2, ⋅⋅⋅, k} （７）
式 中 ， lk ( x ) 为 修 正 系 数 ， 考 虑 设 计 系 统 的精度，本文只考虑随机的野点。 对于野值 长时间连续出现的情况， 则系统自动进入 ｒｅｓｅｔ状 态 ，对 参 数 进 行 重 新 估 计 ， 因 为 保 证 任何一种滤波算法精度的前提在于原始观 测数据的可信度。
３ 实验与分析
４ 结语
针对星地光通信接收数据中可能存在 突发错误的问题，提出相应的修正准则和 补正方法。 最 后 通 过 实 验 证 明： 采 用 本 文 的
（上 接 １６页 ） 训练函数为ｔｒａｉｎｌｍ，训练次数为５００，训练目 标误差为０．０１，学习速率０．１；ＲＢＦ网络的径 向基函数的分布密度取０．０５５．
的结果必定不正确；所以在数据预处理过 程中，必须将野值剔除，并采用相应的插值 算法进行数据的修正处理。 本文首先分析了ＡＰＴ伺服系统噪声 源，然后给出了星地光通信中的野值修正 准则及补正方法， 最后通过实验比较了经 过和未经过野值修正处理的数据曲线。