W下S部分：
[0081] 截断误差，是在进行迭代计算之前引入的，实际应用中可根据相应的运动模型加 入高阶项的计算，一旦确定了高阶项之后，该误差便可确定；附加误差，可通过选用合适的 时间间隔来减小，W满足实际系统的误差精度要求;迭代误差，是与滤波算法的迭代过程息 息相关的重要误差来源；
[0082] 因此，本发明对邸F算法进行误差修正，即减小迭代误差的影响，提出了误差修正 的扩展卡尔曼滤波算法EC-ffiF，具体修正过程描述如下：
[0083] (4c2.1)本端通信机利用非线性系统中的扩展卡尔曼滤波算法求得对端通信机k 时刻的预测值if ;
[0084] (4c2.2)根据对端天线反馈的上一时刻的运动状态信息，本端通信机计算出k-1时 刻的预测误差值A Xk-I;
[0085] (4c2.3)用前一时刻的误差值修正当前时刻预测值，得到通信机下一时刻的运动 状态信息：
[0086] 由于本发明的运动模型是基于一般非线性系统模型，在时间间隔很小的范围内， 可W采用恒定加速度的模型来分析目标运动中的状态，在运种条件下即认为在时间间隔内 加速度a的值是不变的，即速度在同样的时间间隔内变化是相等的。亦即可表示为：Avxk = A vxk-i。因此在k-2时刻到k-1时刻速度的变化值与k-1时刻到k时刻速度的变化值相等，贝U 可W近似认为在k-2到k-1时刻的预测误差A Xk-I近似等于由k-1时刻到k时刻的预测误差A Xk;
[0087] 对于本天线波束控制过程而言，对端天线反馈给本端的是上一时刻的状态信息， 因此本端只能计算出上一时刻的预测误差值。为了避免前一步的误差累计到下一步的迭代 计算再次进入迭代运算之后，误差的扩大，因此可W用上一时刻的误差值来修正本时刻的 预测值，从而减小残留误差，即用k-1时刻的预测误差A Xk-I替代本时刻的预测误差值A Xk, 得到修正后的预测结果，即对端通信机下一时刻的运动状态信息：
[00则义b,。,'=名;
[0089] (4c2.4)修正之后的预测误差表示为： 関]心K喊W =而-馬…'' =仪化L-、，
[0091] 旨P，经过误差修正的扩展卡尔曼算法的预测误差减小了 AXk-I;
[0092] (4c3)根据(4c2)得到的预测值，确定在下一时刻对端通信机位于本端通信机的哪 个发射单元覆盖范围内，进而确定对端通信机对应本端天线的发射单元编号，打开该发射 单元；
[0093] (4c4)本端通信机再次判断是否收到对端通信机天线发射的光信号：
[0094] 如果收到光信号，则建立与对端通信机的链接，继续进行双方通信进程；
[00M]如果在设定的超时时间间隔内仍没有收到反馈信息，则链路建立失败，返回(4a)。
【主权项】
1. 一种基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，包括： (1) 设计光学智能天线： 天线采用正二十面体结构，每个面上按照自上而下、自左向右的规则均匀排列有数个 发射单元，接收单元均匀地镶嵌在发射单元之间的空隙内；该正二十面体按照逆时针、自上 而下对每个面设有编号，每个面上的发射单元按照自左向右、自上而下设有编号； (2) 天线波束控制： (2a)将上述光学智能天线分别装配在通信双方的通信机上，通信双方初始化链路并建 立链路链接； (2b)在双方通信进程中，本端通信机判断是否收到对端通信机天线发射的光信号： 如果收到光信号，则更新对端通信机当前的运动状态信息； 若未收到光信号，则关闭本端天线当前的发射单元，执行步骤(2c); (2c)利用误差修正的扩展卡尔曼滤波算法EC-EKF预测对端通信机在Ξ维空间内的下 一时刻运动状态信息，即利用前一时刻的误差值修正当前时刻预测值，得到对端通信机在 Ξ维空间内的下一时刻运动状态信息预测值； (2d)根据(2c)得到的预测值确定对端通信机对应本端天线的发射单元编号，重新建立 与对端通信机的链接，继续进行双方通信进程。2. 根据权利要求1所述的基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，其特征在于： 正二十面体结构是由二十个完全相同的等边Ξ角形拼接而成，每个等边Ξ角形作为一个发 射面。3. 根据权利要求1所述的基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，其特征在于： 步骤(1)中每个发射面排列的发射单元的数量和位置，按如下步骤确定： (la) 根据通信双方的距离L，在保证发射端天线每个面所形成的发射覆盖面之间为无 缝隙连接的基础上，得到最大发射覆盖面，其边长为(lb) 将最大发射覆盖面的边长进行η等分，连接各个等分点，即将最大发射覆盖面分为 η2个小Ξ角形； (lc) 对每个小Ξ角形用天线发射单元所发射出的圆形光斑进行外接圆方式填充，填充 所需圆形光斑个数为n(n+l)/2,即天线每个面上的发射单元数量为： N=n(n+l)/2； 该圆形光斑填充的位置即为对应天线发射单元的排布位置。4. 根据权利要求3所述的基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，其特征在于： 每个发射单元半径r，按如下公式确定：其中，R为正二十面体结构天线的通信半径，N为每个发射面上分布的发射单元个数。5. 根据权利要求1所述的基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，其特征在于： 步骤(2a)中通信双方初始化链路并建立链路链接，按如下步骤进行： (2al)本端通信机打开所有发射单元和全球定位系统GI^模块； (2a2)判断本端通信机的接收单元是否收到对端通信机发射的反馈光信号，如果收到， 则执行(2a3);如果未收到，则返回（2al)，重新进行GPS目标位置的确定； (2a3)本端通信机记录对端通信机的反馈信息，该反馈信息包括本端通信机对应打开 的发射单元编号和对端通信机的状态信息； (2a4)根据对端通信机的反馈信息，保持本端通信机对应的发射单元打开，关闭其他发 射单元和GI^模块，即完成通信双方的链路建立。6. 根据权利要求1所述的基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，其特征在于： 步骤(2b)中更新对端通信机在Ξ维空间内当前的运动状态信息，是本端通信机接收系统接 收对端光信号，从光信号中提取对端通信机的反馈信息，用该反馈信息中的对端通信机当 前运动状态信息覆盖之前的存储记录，完成对运动状态信息的更新。7. 根据权利要求1所述的基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，其特征在于： 步骤(2c)利用误差修正的扩展卡尔曼滤波算法EC-EKF预测对端通信机在Ξ维空间内下一 时刻运动状态信息，按照如下步骤进行： (2cl)根据对端天线反馈的上一时刻的运动状态信息，本端通信机计算出k-1时刻的预 测误差值AXk-i; (2c2)本端通信机利用非线性系统中的扩展卡尔曼滤波算法求得在Ξ维空间内对端通 信机k时刻的预测值_4; (2c3)用前一时刻的误差值修正当前时刻预测值，即用k-1时刻的预测误差AXk-i替代 本时刻的预测误差值A Xk，得到修正后的预测结果，即对端通信机在Ξ维空间内的下一时 刻的运动状态信息：
【专利摘要】本发明公开了一种基于EC-EKF算法的光学智能天线波束控制方法，主要解决现有高速移动无线激光通信中链路可靠性低的问题。其技术方案是：采用正二十面体结构的光学智能天线，且每个面上分布接收和发射单位，并对这些单元编号，实现360度覆盖；采用误差修正的扩展卡尔曼滤波算法EC-EKF预测对端通信机的运动信息，确定其位于哪个发射单元的覆盖范围，打开相应的激光发射单元，实现对目标的捕获和跟踪，继续通信进程；对卡尔曼滤波算法EC-EKF进行扩展，用前一时刻的误差值修正当前时刻预测值，得到目标下一时刻的运动信息。本发明提高了通信系统链路的可靠性，兼顾了通信的实时性和移动性，可以用于高速移动无线激光通信领域。
【IPC分类】H04B10/11
【公开号】CN105577276
【申请号】CN201610044634
【发明人】王叶茵, 尚韬, 杨银堂, 王青
【申请人】西安电子科技大学
【公开日】2016年5月11日
【申请日】2016年1月22日