本文關鍵詞：自適應光學系統(tǒng)在自由空間光通信中的波前像差校正研究

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【摘要】：自由空間光通信(FSOC,free space optics communication)技術直接利用激光在大氣或外太空中進行信息傳遞,由于該技術具有帶寬潛力大,無頻譜資源限制,功率要求低,架設收發(fā)裝置簡單,成本低等優(yōu)點,已成為國內(nèi)外研究的熱點,在星地通信,星星通信,邊海防和民用通信等多領域有廣泛應用。隨著無線通信中的“最后一公里”課題對高帶寬、低成本接入技術需求的提升,FSOC系統(tǒng)在近地通信應用中逐漸得到重視。但是,由于大氣湍流導致在光束傳播路徑上發(fā)生相位畸變,導致接收端的波束質量下降,發(fā)生光強起伏、光束漂移、到達角起伏等現(xiàn)象,進而造成接受端的光束耦合下降、能量耗散,使整個FSOC系統(tǒng)的誤碼率(BER,bit error rate)大大上升,嚴重影響通信質量。自適應光學(AO,adaptive optics)系統(tǒng)是一種實時探測和校正光束動態(tài)波前像差的新技術,作為一門集科學性和工程性為一體的綜合學科,該技術已經(jīng)在人眼視覺改善,高速激光傳輸以及天文觀測等領域起到關鍵作用。目前,AO技術在FSOC的波前像差校正研究中也占有著越來越重要的位置。本文首先簡要分析大氣湍流對激光傳輸以及FSOC系統(tǒng)的影響,并且從波前探測、波前重構和波前控制三個方面對AO系統(tǒng)進行詳細介紹。隨后在此基礎上建立AO系統(tǒng)的數(shù)值模型,用于AO系統(tǒng)校正波前像差校正的理論研究。進而搭建簡易的AO波前像差校正系統(tǒng),對部分無波前傳感的AO系統(tǒng)波前像差校正算法進行了實驗驗證。本文的主要研究工作集中于以下幾個方面:1.闡述本課題研究的意義和背景,重點從FSOC系統(tǒng)國內(nèi)外研究情況和AO技術國內(nèi)外發(fā)展情況兩個方面進行介紹,并且結合發(fā)展情況分析了傳統(tǒng)AO系統(tǒng)以及無波前傳感的AO系統(tǒng)在FSOC系統(tǒng)中應用所存在的技術問題。2.簡要地從系統(tǒng)BER和耦合效率、Strehl比這幾個方面分析了大氣湍流效應導致的相位傾斜和高階像差對于FSOC鏈路通信性能的影響,并且詳細介紹了傳統(tǒng)的AO系統(tǒng)和無波前傳感的AO系統(tǒng)的工作原理。3.研究了基于傳統(tǒng)AO系統(tǒng)的波前像差校正。首先,考慮包含時延的AO系統(tǒng)模型,將Kalman濾波器理論引入AO系統(tǒng)之中,隨后提出一種新型的記憶衰退Kalman濾波控制算法,對基于Kalman濾波的控制系統(tǒng)進行改造和優(yōu)化,使之在某一幀預測準確性較差的情況下(可能由于靜電脈沖或其它不可預料的原因導致),能夠快速恢復正常在線工作狀態(tài),以減少在“自愈”過程中有效信息的丟失。隨后,還提出另外兩種Kalman濾波器的等效變形(貫序Kalman濾波和U-D Kalman濾波),使之更加適應于在工程實踐中移植到嵌入式系統(tǒng)中。作為補充,針對比例-積分(PI,proportion-integration)控制這一工程上使用最為廣泛的傳統(tǒng)控制方法,提出幾種新型的群智能優(yōu)化算法的PI參數(shù)整定方案。4.在傳統(tǒng)的AO系統(tǒng)中,由于過多的波前傳感器子孔徑會使光強發(fā)生分散,使每個子孔徑內(nèi)的光強低于探測門限,導致AO系統(tǒng)失靈,嚴重的話甚至會造成FSOC鏈路無法通信,因此需要對無波前傳感的AO系統(tǒng)(包括model-free方法和model-based方法)進行研究。一方面的研究主要基于model-based方法,本文首先介紹幾種已存在的方法,包括:Martin J.Booth方法、Huang Linhai方法和Jacopo Antonello方法,隨后提出一種基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的波前相位畸變探測方案,該方法與已有的model-based方法相比,具有在線探測次數(shù)少,系統(tǒng)實時性好等優(yōu)勢。該方案需要一定的前期離線操作,但是合理的數(shù)據(jù)結構管理方案和快速發(fā)展的硬件設備可以解決這一問題,并且該離線操作不會對AO系統(tǒng)波前像差連續(xù)校正的實時性產(chǎn)生不良影響。另一方面,我們還研究了model-free隨機尋優(yōu)算法。這一部分最為經(jīng)典的是隨機并行梯度下降(SPGD,stochastic parallel gradient descent)算法。為彌補其迭代次數(shù)過多,局部尋優(yōu)以及難以滿足實時性要求等缺陷,本文提出幾種隨機搜索優(yōu)化算法。主要包括:模擬退火(SA,simulated annealing)算法,這是一種全局尋優(yōu)算法,理論上只要搜索時間足夠長,就可以找到全局最優(yōu)解;改進的混合蛙跳(MSFL,modified shuffled frog leaping)算法,該算法屬于群智能優(yōu)化算法的一種,具有搜索魯棒性強,全局尋優(yōu)的特點,但是,如果想要充分體現(xiàn)該算法并行搜索的優(yōu)點,需要多個AO系統(tǒng)并行同時搜索,設備代價有所提升,本文以串行迭代搜索代替多個個體并行搜索補償靜態(tài)波前像差,從而在理論上驗證該方案的可行性;基于Zernike模式系數(shù)空間禁忌搜索(TS,tabu search)算法,該算法通過將搜索空間從電壓向量空間映射至Zernike模式系數(shù)向量空間,降低搜索維度,加快搜索速度,保證了校正效果,但是設備代價比起MSFL算法卻明顯降低。5.對以后的工作做出規(guī)劃,進一步完善FSOC鏈路實驗平臺,為以后的深入研究FSOC系統(tǒng)性能做好實驗論證基礎。本文將按照以上所述進行詳細闡述,給出相關的理論推導和計算機仿真以及實驗結果。本文的研究結果可保證在AO系統(tǒng)的作用下,FSOC系統(tǒng)的終端耦合效率大大提升,系統(tǒng)的通信質量將會明顯提升。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.1

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