一种星地激光通信的数据传输方法和设备

1.本技术涉及星地激光通信技术领域，更具体地，涉及一种星地激光通信的数据传输方法和设备。


背景技术：

2.在卫星通信中，卫星数量不断增多、载荷能力持续增强，对星地间海量数据的传输和接收能力提出了越来越高的要求，以微波为信息载体的星地通信能力已经捉襟见肘。空间激光通信是指以激光光束作为载体，在空间中进行语言、图像以及信号等信息传递的通信方式。激光通信相对于微波通信而言，具有频带宽、容量大、功耗低、端机体积小和重量轻、安全性好等优点，现在已然成为星地通信的重要实现方式。
3.与星间激光通信相比，星地激光通信受大气湍流影响较大，因为星地大气信道是一个时变信道，大气扰动对通信系统的影响是实时变化的，大气湍流是一个随机过程，其本质是温度和重力引起的大气密度不同，使得大气的折射率在不同位置随机变化，从而产生光强起伏、光束漂移及光束扩展等现象，使接收光信号受到严重干扰，通信误码率上升，严重影响了星地激光通信的稳定性和可靠性。
4.现有技术中，一般通过地面接收系统中的自适应光学系统降低大气湍流对通信的影响。自适应光学系统根据相位共轭原理，首先探测畸变波前的形状，然后通过波前控制器的计算，使波前校正单元产生共轭的补偿波前，补偿波前与畸变波前的形状相同，但是方向相反，相叠加之后波前畸变消失，得到无像差的平面波，达到校正畸变波前的目的。
5.但对于自适应光学系统而言，一方面通信距离远，通常在几百公里甚至上万公里，能够达到接收端的信号光功率极其有限，自适应光学系统必须具备较高的探测灵敏度；另一方面，星地激光通信速率很高，通常在10gbps左右，码元之间的时间间隔要远远小于自适应光学系统的闭环周期。如果在闭环过程中，连续少量几帧闭环效果不佳，那么在这短时间内成千上万的数据都将发生错误。由此可知，自适应光学系统不能完全消除大气湍流对星地激光通信的影响，且系统使用率低，远远达不到工程化应用的标准。
6.因此，如何进一步提高星地激光通信中数据传输的可靠性，是目前有待解决的技术问题。


技术实现要素：

7.本发明提供一种星地激光通信的数据传输方法和设备，用以进一步提高星地激光通信中数据传输的可靠性。
8.一方面，提供一种星地激光通信的数据传输方法，所述方法包括：将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据所述预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型；根据所述当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略；基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，以使所述星上载荷根据
所述目标传输策略向地面站传输下行数据；其中，所述大气模型表征了与气象数据对应的大气湍流特性，所述预设映射关系表是根据多个不同类型的大气模型与多个不同传输策略之间的映射关系建立的，所述传输策略是根据多种预设传输控制参数的组合确定的。
9.在一些实施例中，在将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型之前，所述方法还包括：基于预设神经网络算法建立初始预测模型；将预设历史时长内的历史气象数据作为输入，将所述大气模型的不同类型作为输出，对所述初始预测模型进行训练；根据训练结果得到所述预设湍流预测模型。
10.在一些实施例中，所述预设传输控制参数为包括编码方式、深交织长度、交织深度和调制方式中的至少两种。
11.在一些实施例中，所述编码方式包括1/2ldpc、或3/4ldpc、或7/8ldpc、或1/6turbo、或1/3turbo，所述深交织长度包括1s、或100ms、或10ms，所述交织深度包括2、或3、或4，所述调制方式包括ook、或bpsk、或qpsk、或8psk、或16qam、或oqpsk、或uqpsk。
12.在一些实施例中，在将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型之前，所述方法还包括：从气象站和/或云量监测仪获取所述当前气象数据。
13.在一些实施例中，在从气象站和/或云量监测仪获取所述当前气象数据之后，所述方法还包括：基于预设预处理策略对所述当前气象数据进行数据预处理。
14.另一方面，提供一种星地激光通信的数据传输设备，所述设备包括：预测模块，用于将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据所述预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型；确定模块，用于根据所述当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略；上注模块，用于基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，以使所述星上载荷根据所述目标传输策略向地面站传输下行数据；其中，所述大气模型表征了与气象数据对应的大气湍流特性，所述预设映射关系表是根据多个不同类型的大气模型与多个不同传输策略之间的映射关系建立的，所述传输策略是根据多种预设传输控制参数的组合确定的。
15.在一些实施例中，所述设备还包括训练模块，用于：基于预设神经网络算法建立初始预测模型；将预设历史时长内的历史气象数据作为输入，将所述大气模型的不同类型作为输出，对所述初始预测模型进行训练；根据训练结果得到所述预设湍流预测模型。
16.在一些实施例中，所述设备还包括获取模块，用于：从气象站和/或云量监测仪获取所述当前气象数据。
17.在一些实施例中，所述设备还包括预处理模块，用于：基于预设预处理策略对所述当前气象数据进行数据预处理。
18.通过应用以上技术方案，将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据所述预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型；根据所述当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略；基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，以使所述星上载荷根据所述目标传输策略向地面站传输下行数据；其中，所述大气模型表征了与气象数据对应的大气湍流特性，所述预设映射关系表是根据多个不同类型的大气模型与多个不同传输策略之间的映射关系建立的，所述传输策略是根据多种预设传输控制参数的组合确定的，由于充分考虑了激光星地通信时的大气湍流特性，实现了对不同大气湍流特性的自适应补偿，使传输控制参数达到最优状态，进一步提高了星地激光通信中数据传输的可靠性。
附图说明
19.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1示出了本发明实施例提出的一种星地激光通信的数据传输方法的流程示意图；图2示出了本发明另一实施例提出的一种星地激光通信的数据传输方法的流程示意图；图3示出了本发明实施例提出的一种星地激光通信的数据传输设备的结构示意图。
具体实施方式
21.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
22.本技术实施例提供一种星地激光通信的数据传输方法，实时根据预设湍流预测模型输出的大气模型的当前类型，选择不同的目标传输策略对信道特性进行自适应，由于充分考虑到当前大气湍流特性，更能有效消除大气湍流对通信信道的影响，提高了星地激光通信中数据传输的可靠性。如图1所示，所述方法包括以下步骤：步骤s101，将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据所述预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型。
23.本实施例中，星地链路包括星地下行链路和星地上行链路，卫星上的星上载荷可通过星地下行链路向地面站发送下行数据，地面站可通过星地上行链路向星上载荷发送上行数据。星上载荷为直接执行特定卫星任务的仪器、设备或分系统。
24.不同的气象数据体现了不同的大气湍流特性，并可对应不同的大气模型，大气模型表征了与气象数据对应的大气湍流特性，是描述大气的各物理量（如温度、压力、密度等）随大气深度的分布规律的理论模型。
25.可基于预测算法（如神经网络、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、随机森林等）预先建立预设湍流预测模型，将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据该预设湍流预测模型的输出结果可确定大气模型的当前类型。可以理解的是，将不同的气象数据输入预设湍流预测模型可得到大气模型的不同类型。
26.可选的，当前气象数据可以包括当前时刻的风速、风向、湿度、温度、云量、雨量、气压、光照等。
27.为了可靠的获取当前气象数据，在本技术一些实施例中，在将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型之前，所述方法还包括：从气象站和/或云量监测仪获取所述当前气象数据。
28.本实施例中，气象站可以为小型气象站，可观测多种类型的气象数据。云量监测仪可根据云在可见光波段和红外波段上所表现出来的不同特性，进行全天时、不间断的自动观测，实时采集全天空可见光和红外辐射亮温图像数据，并计算云量数据。气象站和/或云量监测仪可实时进行气象数据的观测，可通过与气象站和/或云量监测仪之间的有线或无线通信连接获取当前气象数据。可以实时获取该当前气象数据，也可按预设时间间隔定期获取该当前气象数据，本领域技术人员可根据实际需要灵活设置。
29.可选的，还可通过互联网获取星地链路所属区域的本地气象数据，将本地气象数据作为当前气象数据。
30.为了确定更加准确的大气模型的当前类型，在本技术一些实施例中，在从气象站和/或云量监测仪获取所述当前气象数据之后，所述方法还包括：基于预设预处理策略对所述当前气象数据进行数据预处理。
31.本实施例中，从气象站和/或云量监测仪获取的气象数据通常是杂乱的，如数据属性值遗漏或不确定；数据定义缺乏统一标准，导致系统间数据内涵不一致；数据中存在异常值；存在数据记录或属性的重复等，因此需要对当前气象数据进行数据预处理，可选的，预设预处理策略可包括数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
32.步骤s102，根据所述当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略。
33.本实施例中，预设映射关系表是根据多个不同类型的大气模型与多个不同传输策略之间的映射关系建立的，可选的，预设映射关系表中每一行代表一种类型的大气模型，每种类型的大气模型对应一种传输策略，每种传输策略可对应一种或多种大气模型。每种传输策略是根据多种预设传输控制参数的组合确定的，该预设传输控制参数用于对星上载荷的下行数据进行传输控制。在本技术具体的应用场景中，预设映射关系表中大气模型的类型为128种，预设传输控制参数为4种，每种传输策略即4种预设传输控制参数的组合。
34.根据当前类型查询预设映射关系表，根据查询结果可确定目标传输策略。
35.为了更加可靠的进行数据传输控制，在本技术一些实施例中，所述预设传输控制参数为包括编码方式、深交织长度、交织深度和调制方式中的至少两种。
36.本实施例中，星上载荷在进行下行数据传输时，为了降低误码率，常用的传输控制方式为对数据进行编码、深交织和调制，地面站接收到下行数据后进行解调、解交织、解码处理后才能读取数据，因此相应的预设传输控制参数为包括编码方式、深交织长度、交织深度和调制方式中的至少两种。
37.举例来说，每种传输策略可以为编码方式、深交织长度、交织深度和调制方式的组
合，也可以为编码方式、深交织长度和调制方式的组合，也可以仅为编码方式和调制方式的组合，本领域技术人员可根据实际情况灵活设置，本领域技术人员也可根据实际情况增加其他类型的预设传输控制参数。
38.为了更加可靠的进行数据传输控制，在本技术一些实施例中，所述编码方式包括1/2ldpc（low density parity check code，低密度奇偶校验码）、或3/4ldpc、或7/8ldpc、或1/6turbo、或1/3turbo，所述深交织长度包括1s、或100ms、或10ms，所述交织深度包括2、或3、或4，所述调制方式包括ook（on-off keying，二进制启闭键控）、或bpsk（(binary phase shift keying，二进制相移键控）、或qpsk（quadrature phase shift keying，正交相移键控）、或8psk（8 phase shift keying，8移相键控）、或16qam（16 quadrature amplitude modulation，16正交幅度调制）、或oqpsk（offset-qpsk，偏移四相相移键控）、或uqpsk（unbalanced-qpsk，非平衡四进制相移键控）。
39.本实施例中，每种预设传输控制参数包括多种不同的设置方式，因此多种预设传输控制参数的组合可形成多种传输策略，举例来说，在预设映射关系表中，一种传输策略可以为编码方式采用3/4ldpc，深交织长度采用1s，交织深度采用3，调制方式采用ook；另一种传输策略可以为编码方式采用1/6turbo，深交织长度采用100ms，交织深度采用3，调制方式采用8psk。
40.为了建立准确的预设映射关系表，在本技术一些实施例中，所述映射关系是基于大气湍流模拟器采集大气真实数据进行训练和测试后得到的。
41.本实施例中，大气湍流模拟器的介质可以为空气，工作方式可以为对流式，采用达角起伏法和光强闪烁法，可以测量湍流的强度、均匀度、频谱、内外尺度等参数。可选的，大气湍流模拟器可以为基于液晶空间光调制器的模拟器。
42.步骤s103，基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，以使所述星上载荷根据所述目标传输策略向地面站传输下行数据。
43.本实施例中，为了使星上载荷根据目标传输策略进行数据传输控制，需要先基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，星上载荷会根据目标传输策略向地面站传输下行数据，例如，若目标传输策略为编码方式采用3/4ldpc，深交织长度采用1s，交织深度采用3，调制方式采用ook，则星上载荷会对产生的载荷数据按照3/4ldpc进行编码，并按照为1s的深交织长度和为3的交织深度进行深交织，然后按照ook进行调制后生成下行数据，并通过星地下行链路传输该下行数据到地面站。
44.通过应用以上技术方案，将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据所述预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型；根据所述当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略；基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，以使所述星上载荷根据所述目标传输策略向地面站传输下行数据；其中，所述大气模型表征了与气象数据对应的大气湍流特性，所述预设映射关系表是根据多个不同类型的大气模型与多个不同传输策略之间的映射关系建立的，所述传输策略是根据多种预设传输控制参数的组合确定的，由于充分考虑了激光星地通信时的大气湍流特性，实现了对不同大气湍流特性的自适应补偿，使传输控制参数达到最优状态，进一步提高了星地激光通信中数据传输的可靠性。
45.在本技术具体的应用场景中，应用本技术中的星地激光通信的数据传输方法进行
星地无线对接试验，试验结果表明，可在中等大气湍流条件下实现无误码数据传输。
46.本技术实施例还提出了一种星地激光通信的数据传输方法，如图2所示，包括以下步骤：步骤s201，基于预设神经网络算法建立初始预测模型。
47.本实施例中，预设神经网络算法可以为卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。初始预测模型的建立包括神经元数量选择，层级数量的选择，学习率，迭代次数的选择等，初始预测模型结构可包括激励层，卷积层，池化层，全连接层，归一化层等。
48.本领域技术人员也可根据实际需要采用其他的预测算法建立初始预测模型，这并不影响本技术的保护范围。
49.步骤s202，将预设历史时长内的历史气象数据作为输入，将所述大气模型的不同类型作为输出，对所述初始预测模型进行训练。
50.本实施例中，历史气象数据可从气象站和/或云量监测仪的历史监测数据获取，也可从互联网获取。为了确定不同的气象数据对应的大气模型的类型，将预设历史时长内的历史气象数据作为输入，将大气模型的不同类型作为输出，对初始预测模型进行训练。具体的训练过程可根据预设神经网络算法确定，其并不是本技术关注的重点，在此不再赘述。
51.在本技术具体的应用场景中，所述大气模型的类型为128种。
52.步骤s203，根据训练结果得到所述预设湍流预测模型。
53.步骤s204，将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据所述预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型。
54.步骤s205，根据所述当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略。
55.步骤s206，基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，以使所述星上载荷根据所述目标传输策略向地面站传输下行数据。
56.本实施例中，步骤s204-s206的具体实现方式可以参照前述步骤s101-s103，在此不做赘述。
57.通过应用以上技术方案，基于预设神经网络算法建立初始预测模型；将预设历史时长内的历史气象数据作为输入，将不同类型的大气模型作为输出，对初始预测模型进行训练；根据训练结果得到预设湍流预测模型，将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型；根据当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略；基于星地上行链路将目标传输策略上注至星上载荷，以使星上载荷根据目标传输策略向地面站传输下行数据；其中，所述大气模型表征了与气象数据对应的大气湍流特性，预设映射关系表是根据多个不同类型的大气模型与多个不同传输策略之间的映射关系建立的，传输策略是根据多种预设传输控制参数的组合确定的，可准确的获得与当前气象数据对应的大气模型的当前类型，实现了对不同大气湍流特性的自适应补偿，使传输控制参数达到最优状态，进一步提高了星地激光通信中数据传输的可靠性。
58.本技术实施例还提出了一种星地激光通信的数据传输设备，如图3所示，所述设备包括：预测模块10，用于将与星地链路对应的当前气象数据输入预设湍流预测模型，根据所述预设湍流预测模型的输出结果确定大气模型的当前类型；
确定模块20，用于根据所述当前类型查询预设映射关系表并确定目标传输策略；上注模块30，用于基于星地上行链路将所述目标传输策略上注至星上载荷，以使所述星上载荷根据所述目标传输策略向地面站传输下行数据；其中，所述大气模型表征了与气象数据对应的大气湍流特性，所述预设映射关系表是根据多个不同类型的大气模型与多个不同传输策略之间的映射关系建立的，所述传输策略是根据多种预设传输控制参数的组合确定的。
59.在具体的应用场景中，所述设备还包括训练模块，用于：基于预设神经网络算法建立初始预测模型；将预设历史时长内的历史气象数据作为输入，将所述大气模型的不同类型作为输出，对所述初始预测模型进行训练；根据训练结果得到所述预设湍流预测模型。
60.在具体的应用场景中，所述设备还包括获取模块，用于：从气象站和/或云量监测仪获取所述当前气象数据。
61.在具体的应用场景中，所述设备还包括预处理模块，用于：基于预设预处理策略对所述当前气象数据进行数据预处理。
62.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。