星间激光通信终端控制系统设计及其性能分析

发布时间：2017-07-26 20:28

  本文关键词：星间激光通信终端控制系统设计及其性能分析

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【摘要】：卫星激光通信相较于传统微波通信,具有通信速率高、传输数据容量大、抗干扰能力强和安全性高等优点,逐渐成为各国研究重点。为了能够实现更加可靠的星间激光通信,需要完成三个步骤:快速地捕获、准确地瞄准和稳定地跟踪。而其中关键点在于星间激光通信终端控制系统。因此,本文对星间激光通信终端控制系统进行了设计,对所提出的评价指标-跟瞄误差进行了详细分析,并对其主要影响因素提出了抑制或消除算法:首先,对星间激光通信APT系统进行了详细概述,介绍其终端控制结构:粗瞄和精瞄复合轴式控制结构。为了完成了整个星间激光通信终端控制系统的设计,分别对粗瞄子系统和精瞄子系统进行了详细设计,详述其系统组成与控制系统设计,提出了位置环和速度环双闭环的粗瞄控制系统以及压电陶瓷位移内回路和光束外回路的双回路精瞄控制系统。其次,对本文所设计的星间激光通信终端控制系统性能进行了分析,提出了其评价指标:跟瞄误差。从接收端光束分布和通信误码率两个方面进行了分析,得到了跟瞄误差对于系统性能的不利影响。并分析了其来源,得到了其中的主要影响因素:卫星平台振动和探测器噪声。分别分析了其产生的原因、特点和种类,以及其对系统性能的影响。然后,针对所提出的跟瞄误差源-卫星平台振动进行了详细分析,介绍了主要的振动抑制方案。提出了采用SILEX平台设计数据或Landsat卫星实测数据等设计滤波器,对高斯白噪声进行滤波处理以得到卫星平台振动模拟信号,并对模拟信号进行傅里叶变换,得到了模拟振动功率谱,从而验证了算法的有效性。分析了前馈式振动抑制算法。针对前馈式振动抑制算法的局限性提出了基于改进型LMS自适应滤波振动抑制算法,通过仿真分析,取得了很好的振动抑制效果。最后,针对所提出的跟瞄误差源-探测器噪声进行了详细分析。根据对探测器噪声特点与产生原因的分析,将其分为了两类:一是混合小噪声,二是背景光噪声,并分别分析了其对光斑中心定位的影响。针对混合小噪声,提出了基于中值-均值的混合滤波算法,滤除了绝大部分混合小噪声;针对恒星背景光噪声,提出了先采用最大类间方差法进行阈值分割,然后基于Two-pass连通区域标记法分离有效光斑和恒星背景光噪声,取得了很好的滤除效果。
【关键词】：卫星激光通信 终端控制系统 跟瞄误差 卫星平台振动 探测器噪声
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.13
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状与趋势10-15
• 1.3 本文的主要研究内容15-16
• 第2章 星间激光通信终端控制系统设计16-25
• 2.1 引言16
• 2.2 APT系统16-17
• 2.2.1 APT系统概述16-17
• 2.2.2 APT系统终端结构17
• 2.3 粗瞄子系统设计17-20
• 2.3.1 粗瞄子系统组成18-19
• 2.3.2 粗瞄控制系统设计19-20
• 2.4 精瞄子系统设计20-24
• 2.4.1 精瞄子系统组成20-23
• 2.4.2 精瞄控制系统设计23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 星间激光通信系统跟瞄误差分析25-35
• 3.1 引言25
• 3.2 跟瞄误差对星间激光通信系统性能的影响25-29
• 3.2.1 跟瞄误差对接收端光束分布的影响26-28
• 3.2.2 跟瞄误差对通信误码率的影响28-29
• 3.3 星间激光通信系统跟瞄误差源分析29-34
• 3.3.1 卫星平台振动30-31
• 3.3.2 探测器噪声31-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 卫星平台振动抑制算法研究35-58
• 4.1 引言35
• 4.2 卫星平台振动抑制方案35-36
• 4.3 卫星平台振动的实时模拟36-41
• 4.4 前馈式振动抑制算法41-46
• 4.4.1 卫星平台振动对精瞄控制系统的影响41-43
• 4.4.2 前馈式振动抑制算法分析43-46
• 4.5 基于改进型LMS自适应滤波振动抑制算法46-57
• 4.5.1 基本LMS自适应滤波算法46-50
• 4.5.2 变步长LMS自适应滤波算法50-53
• 4.5.3 基于改进型LMS自适应滤波振动抑制算法53-57
• 4.6 本章小结57-58
• 第5章 基于CCD的光斑探测器降噪算法研究58-75
• 5.1 引言58
• 5.2 探测器噪声对光斑中心定位的影响58-61
• 5.3 混合小噪声的滤除61-69
• 5.3.1 传统滤波算法介绍61-62
• 5.3.2 基于中值-均值的混合滤波算法的光斑降噪62-64
• 5.3.3 实验与结果分析64-69
• 5.4 背景光噪声的滤除69-73
• 5.4.1 基于最大类间方差法对光斑图像进行二值化阈值分割70-71
• 5.4.2 基于Two-pass连通域标记法对图像进行分离71-73
• 5.5 本章小结73-75
• 结论75-76
• 参考文献76-80
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果80-82
• 致谢82

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本文编号：578216