CN109194397A - 一种基于ldpc编码的无人机紫外光通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，提出了利用无线紫外光通信代替原有的无线电通信，由于紫外光通信的优势还能够实现无需捕获对准跟踪、宽视场接收、低功耗非直视通信，此外加入LDPC信道编码提高通信的可靠性。首先建立无人机间无线紫外光通信组网链路，无人机间以及与地面指挥站之间均可以采用紫外光通信方式。在消息传递之前进行LDPC编码，本发明采用的是结构化构造的代数法构造方法产生校验矩阵，再经过RU变换为近似下三角矩阵，使编码复杂度降低为线性相关，最后利用BP译码算法进行解码，以此来降低误码率。

Description

一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法

技术领域

本发明属于光电信息通信方法技术领域，具体涉及一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法。

背景技术

无人机行业发展迅速，在多个领域都发挥了重要作用，军事上可用于边境巡逻、昼夜空中侦查、目标定位、战场监视、军事打击等；民用领域可用于摄影航拍、地球物理勘探、农业植保、作为应急通信中的空中基站等，无人机正朝着标准化、多样化、系列化发展，其应用和发展前景非常好。

通信系统是无人机至关重要的一部分，维系着无人机与地面、海上控制站以及编队组网无人机间信息的交互，提供有效、可靠的通信为无人机成功执行任务增加了保障。无人机的坠毁事件中，最主要原因是与地面链路的通信中断，其次是电磁波对链路的干扰严重导致无人机无法接收正确的指令而坠毁。同时严重威胁无人机应用的因素是频谱和带宽资源稀缺，如果从获得更多频谱资源角度出发是非常困难的，因为全球频谱分配由世界无线电通信会议管理，遵循多项条例和国际协议，很难申请到；如果从商用角度购买或租赁不仅价格昂贵且存在安全隐患，因此需要一种抗电磁干扰强、频谱资源丰富且通信稳定、中断率低的技术来解决这些问题。

针对无人机通信链路不稳定、中断率和误码率高等问题，本发明提出在消息传递之前进行信道编码。在消息传送的过程中即使有误码产生，也能根据码元之间的相关性译出正确消息，减少误码率，提高无人机通信的可靠性。本发明采用的是复杂性低、结构简单、逼近香农极限的LDPC码。针对频谱资源受限问题，本发明采用无线紫外光通信方式实现信息的传递，该通信方式无需申请频谱、不受电磁波干扰且具有低功耗、信息容量大、环境适应性强、机动灵活、可靠性高等优点，能满足无人机在民用和军事领域的需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，解决了无线紫外光通信技术中频谱资源受限、易受到电磁波干扰以及通信质量不佳的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，在无人机上挂载紫外光通信收发装置，并实现与地面控制系统的信息交互，信号在紫外光通信收发装置的发射端经过LDPC编码后利用BPSK副载波调制方式调制，在接收端经过BPSK副载波调制解调和LDPC译码，恢复原始消息，实现通信，具体操作步骤如下：

步骤1：建立无人机间的无线紫外光通信链路；

步骤2：信号在紫外光通信收发装置的发射端经过LDPC编码后进行信息发送；

步骤3：对步骤2经过LDPC编码发送后的信号在紫外光通信收发装置的接收端进行接收及LDPC解码，即实现了无人机紫外光通信。

本发明的特点还在于，

步骤1具体如下：

在无人机上挂载紫外光通信收发装置，并实现与地面控制系统实现信息交互，利用单次散射近似法和长椭球坐标系对紫外光链路进行分析，得到紫外光信道t时刻的脉冲响应为：

式中，m是常数，取值为1；

β_T为发射仰角、β_R为接收仰角；

θ_T为发散角半角、θ_R为视场角半角；

k_s和k_e分别为大气散射系数和大气消光系数；

c为光速、r为收发机之间的距离、t表示当前时刻。

步骤2具体如下：

利用结构化构造的代数法构造行重和列重固定的去四环规则校验矩阵，首先产生m行n列的零矩阵，然后基于数论中的完全剩余系计算矩阵中1的位置，替换零矩阵中相应位置的元素，从而生成H_m×n矩阵，

LDPC编码的具体步骤为：

步骤2.1：对H_m×n矩阵进行预处理，将H_m×n矩阵变换成近似下三角矩阵，即：

其中，T为对角线上全为1的下三角矩阵，除D外，其余都为稀疏矩阵，g为近似下三角矩阵与下三角矩阵的差距，并且为使编码有效、g应尽量小；

步骤2.2：计算校验信息，信号源s经过LDPC编码成x(n)＝[s p1 p2]，p1是长为g的校验信息、p2是长为m-g的校验信息

式中，I为单位矩阵，左乘矩阵是为了判断-ET^-1B+D是否可逆，若不可逆则重新生成H_m×n矩阵，若可逆令-ET^-1B+D＝φ，根据H·x(n)^T＝0^T有：

解出p1^T＝-φ^-1(-ET^-1A+C)s^T，p2^T＝-T^-1(AS^T+Bp1^T)转置合并后得到编码后码字x(n)，并将码字x(n)信息由发射端发送，经由紫外光信道传输。

步骤3具体如下：

编码后码字x(n)经过紫外光信道是一个与单位脉冲响应卷积的过程，对脉冲信号h(t)按码元间隔进行采样得到h(k)，h(k)再与码字x(n)卷积，忽略光噪声的影响，将过程中的其它噪声用高斯白噪声ω(n)表示，接收端收到的信号表示为

其中，L表示码间干扰的程度，L越大码间干扰越严重；

采用置信传播BP算法对信号y(n)进行解码，BP译码每次迭代都以概率形式对校验节点和变量节点处理，计算得到的概率沿着校验矩阵位置为1的连线传递，具体步骤为：

步骤3.1：信道传递给变量节点i的初始概率为p_i(1)，p_i(0)＝1-p_i(1)，i＝1,2,…,n，变量节点i传向校验节点j初始概率为

式中p_i(0)是节点为0时，信道传递给变量节点的初始概率，

p_i(1)是节点为1时，信道传递给变量节点的初始概率，

是节点为0时，变量节点传向校验节点的初始消息，

是节点为1时，变量节点传向校验节点的初始消息，

y_i是y(n)的第i个元素，i＝1,2,…,n；y_i是均值为1方差为σ²的高斯变量；

步骤3.2：校验节点消息处理，即横向处理

式中，l表示迭代次数，

r_ji(0)为节点为0时校验节点j传递给变量节点i的外部概率信息；

r_ji(1)为节点为1时校验节点j传递给变量节点i的外部概率信息；

R_j表示与校验节点j相连的变量节点的集合；

R_j\i为除i外与校验节点j相连的变量节点的集合；

q_i'j(0)为节点为0时除i外与校验节点j相连的变量节点传给校验节点j的外部概率信息；

q_i'j(1)为节点为1时除i外与校验节点j相连的变量节点传给校验节点j的外部概率信息；

步骤3.3：变量节点消息处理，即纵向处理

式中，q_ij(0)为节点为0时变量节点i传递给校验节点j的外部概率信息；

q_ij(1)为节点为1时变量节点i传递给校验节点j的外部概率信息；

C_i表示与变量节点i相连的校验节点的集合；

C_i\j为除j外与变量节点i相连的校验节点的集合；

K_ij是变量节点的校正因子，为常数，以保证q_ij ^(l)(0)+q_ij ^(l)(1)＝1；

r_j'i(0)为节点为0时除j外与变量节点i相连的校验节点传递给变量节点i的外部概率信息；

r_j'i(1)为节点为1时除j外与变量节点i相连的校验节点传递给变量节点i的外部概率信息；

步骤3.4：译码判决

对所有变量节点计算判决消息，当Q^(l) _i(1)＞0.5时判决为1，否则为0，得该次译码矢量为：

其中，K_i是校正译码矢量的校正因子，以保证Q_i(0)+Q_i(1)＝1；

步骤3.5：迭代停止判决

若满足或达到最大迭代次数，则译码结束，否则继续上述步骤3.2至步骤3.4直到达到最大迭代次数，即完成对所有经过LDPC编码的信号的接收和解码。

本发明的有益效果是，本发明的一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，

1)利用无线紫外光通信作为无人机的通信方式，不仅解决了当下频谱和带宽资源受限的问题，而且由于紫外光通信自身的优异性，还能够抗电磁干扰、无需捕获对准跟踪、宽视场接收、实现低功耗非直视通信。

2)采用的LDPC信道编码方式编译码方式简单高效、复杂度低，能有效降低无人机通信过程中消息出错的概率，提高通信的可靠性，减少无人机因接收错误消息造成的指令执行错误，导致任务失败或坠机事件的发生。

附图说明

图1为本发明一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法中无人机间通信链路；

图2为本发明一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法中紫外光通信系统示意图；

图3为本发明一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法中非直视紫外光通信单次散射模型；

图4为本发明一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法校验矩阵预处理示意图；

图5为本发明不同收发仰角时有无采用LDPC编码的误码率比较图；

图6为本发明不同发散半角和接收视场半角时有无采用LDPC编码的误码率比较图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，是在无人机上挂载紫外光通信收发装置，并实现与地面控制系统实现信息交互，信号在紫外光通信收发装置的发射端经过LDPC编码后利用BPSK副载波调制方式调制，在接收端经过BPSK副载波调制解调和LDPC译码，恢复原始消息，实现通信，具体操作步骤如下：

步骤1：建立无人机间的无线紫外光通信链路。

在无人机上挂载紫外光通信收发装置，如图1所示，并实现与地面控制系统实现信息交互。考虑到无人机是动态飞行过程，其飞行姿态、相对位置、速度等对通信都有一定影响，为降低这些影响可对紫外光通信的角度进行修正，即根据实际情况动态调整紫外光通信装置参数，紫外光通信整个过程的实现如图2所示，消息在发射端经过LDPC编码后利用BPSK副载波调制方式调制，在接收端经过BPSK副载波调制解调和LDPC译码，恢复原始消息，利用消息间的相关性减少误码率。如图3所示，利用单次散射近似法和长椭球坐标系对紫外光链路进行分析，得到紫外光信道的脉冲响应为：

式中，m是常数，取值为1；

β_T为发射仰角、β_R为接收仰角；

θ_T为发散角半角、θ_R为视场角半角；

k_s和k_e分别为大气散射系数和大气消光系数；

c为光速、r为收发机之间的距离、t表示当前时刻。

步骤2：信号在紫外光通信收发装置的发射端经过LDPC编码后进行信息发送；

利用结构化构造的代数法构造行重和列重固定的去四环规则校验矩阵，首先产生m行n列的零矩阵，然后基于数论中的完全剩余系计算矩阵中1的位置，替换零矩阵中相应位置的元素，从而生成H_m×n矩阵，

LDPC编码的具体步骤为：

步骤2.1：对H_m×n矩阵进行预处理(如图4所示)，将所述H_m×n矩阵变换成近似下三角矩阵，即：

其中，T为对角线上全为1的下三角矩阵，除D外，其余都为稀疏矩阵，g为近似下三角矩阵与下三角矩阵的差距，并且为使编码有效、g应尽量小；

步骤2.2：计算校验信息，信号源s经过LDPC编码成x(n)＝[s p1 p2]，p1是长为g的校验信息、p2是长为m-g的校验信息

式中，I为单位矩阵，左乘矩阵是为了判断-ET^-1B+D是否可逆，若不可逆则重新生成H_m×n矩阵，若可逆令-ET^-1B+D＝φ，根据H·x(n)^T＝0^T有：

解出p1^T＝-φ^-1(-ET^-1A+C)s^T，p2^T＝-T^-1(AS^T+Bp1^T)转置合并后得到编码后码字x(n)，并将码字x(n)信息由发射端发送，经由紫外光信道传输。

步骤3：对步骤2经过LDPC编码发送后的信号在紫外光通信收发装置的接收端进行接收及LDPC解码，即实现了无人机紫外光通信

编码后码字x(n)经过紫外光信道是一个与单位脉冲响应卷积的过程，对脉冲信号h(t)按码元间隔进行采样得到h(k)，h(k)再与码字x(n)卷积，忽略光噪声的影响，将过程中的其它噪声用高斯白噪声ω(n)表示，接收端收到的信号表示为

其中，L表示码间干扰的程度，L越大码间干扰越严重；

采用置信传播BP算法对信号y(n)进行解码，BP译码每次迭代都以概率形式对校验节点和变量节点处理，计算得到的概率沿着校验矩阵位置为1的连线传递，具体步骤为：

步骤3.1：信道传递给变量节点i的初始概率为p_i(1)，p_i(0)＝1-p_i(1)，i＝1,2,…,n，变量节点i传向校验节点j初始概率为

式中p_i(0)是节点为0时，信道传递给变量节点的初始概率，

p_i(1)是节点为1时，信道传递给变量节点的初始概率，

是节点为0时，变量节点传向校验节点的初始消息，

是节点为1时，变量节点传向校验节点的初始消息，

y_i是y(n)的第i个元素，i＝1,2,…,n；y_i是均值为1、方差为σ²的高斯变量；

步骤3.2：校验节点消息处理，即横向处理

式中，l表示迭代次数，

r_ji(0)为节点为0时校验节点j传递给变量节点i的外部概率信息；

r_ji(1)为节点为1时校验节点j传递给变量节点i的外部概率信息；

R_j表示与校验节点j相连的变量节点的集合；

R_j\i为除i外与校验节点j相连的变量节点的集合；

q_i'j(0)为节点为0时除i外与校验节点j相连的变量节点传给校验节点j的外部概率信息；

q_i'j(1)为节点为1时除i外与校验节点j相连的变量节点传给校验节点j的外部概率信息；

步骤3.3：变量节点消息处理，即纵向处理

式中，q_ij(0)为节点为0时变量节点i传递给校验节点j的外部概率信息；

q_ij(1)为节点为1时变量节点i传递给校验节点j的外部概率信息；

C_i表示与变量节点i相连的校验节点的集合；

C_i\j为除j外与变量节点i相连的校验节点的集合；

K_ij是变量节点的校正因子，为常数，以保证q_ij ^(l)(0)+q_ij ^(l)(1)＝1；

r_j'i(0)为节点为0时除j外与变量节点i相连的校验节点传递给变量节点i的外部概率信息；

r_j'i(1)为节点为1时除j外与变量节点i相连的校验节点传递给变量节点i的外部概率信息；

步骤3.4：译码判决

对所有变量节点计算判决消息，当Q^(l) _i(1)＞0.5时判决为1，否则为0，得该次译码矢量为：

其中，K_i是校正译码矢量的校正因子，以保证Q_i(0)+Q_i(1)＝1；

步骤3.5：迭代停止判决

若满足或达到最大迭代次数，则译码结束，否则继续上述步骤3.2至步骤3.4直到达到最大迭代次数，即完成对所有经过LDPC编码的信号的接收和解码。

所述BPSK副载波调制方式为：使用辅助副载波来传输数据，该过程对二进制信息进行两次调制；首先经过采用BPSK方式的电调制，使用初始相位为π和0的正弦信号作为载波，对应二进制信息“1”和“0”，得到电信号，然后用所述电信号对紫外光信号进行强度调制，再将光信号发送出去，接收机收到紫外光信号后经过光电倍增管将光信号变换成电信号，再经过电解调和LDPC译码后恢复出二进制信息。

如图5所示，通过仿真实验，得到了在不同收发仰角，紫外光通信方式LDPC编码的误码率比较；如图6所示，不同发散半角和接收视场半角时有无LDPC编码的误码率比较，在紫外光通信设备参数设置相同时经过LDPC编码的误码率明显小于未编码的，除此以外图5和图6还说明设备参数设置不同对紫外光通信影响很大，小角度时通信效果更好。

Claims (4)

1.一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，其特征在于，在无人机上挂载紫外光通信收发装置，并实现与地面控制系统实现信息交互，信号在紫外光通信收发装置的发射端经过LDPC编码后利用BPSK副载波调制方式调制，在接收端经过BPSK副载波调制解调和LDPC译码，恢复原始消息，实现通信，具体操作步骤如下：

步骤1：建立无人机间的无线紫外光通信链路；

步骤2：信号在紫外光通信收发装置的发射端经过LDPC编码后进行信息发送；

步骤3：对步骤2经过LDPC编码发送后的信号在紫外光通信收发装置的接收端进行接收及LDPC解码，即实现了无人机紫外光通信。

2.根据权利要求1所述的一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，其特征在于，所述步骤1具体如下：

在无人机上挂载紫外光通信收发装置，并实现与地面控制系统实现信息交互，利用单次散射近似法和长椭球坐标系对紫外光链路进行分析，得到紫外光信道t时刻的脉冲响应为：

式中，m是常数，取值为1；

β_T为发射仰角、β_R为接收仰角；

θ_T为发散角半角、θ_R为视场角半角；

k_s和k_e分别为大气散射系数和大气消光系数；

c为光速、r为收发机之间的距离、t表示当前时刻。

3.根据权利要求2所述的一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：

利用结构化构造的代数法构造行重和列重固定的去四环规则校验矩阵，首先产生m行n列的零矩阵，然后基于数论中的完全剩余系计算矩阵中1的位置，替换零矩阵中相应位置的元素，从而生成H_m×n矩阵，

LDPC编码的具体步骤为：

步骤2.1：对H_m×n矩阵进行预处理，将所述H_m×n矩阵变换成近似下三角矩阵，即：

其中，T为对角线上全为1的下三角矩阵，除D外，其余都为稀疏矩阵，g为近似下三角矩阵与下三角矩阵的差距，并且为使编码有效、g应尽量小；

步骤2.2：计算校验信息，信号源s经过LDPC编码成x(n)＝[s p1 p2]，p1是长为g的校验信息、p2是长为m-g的校验信息

式中，I为单位矩阵，左乘矩阵是为了判断-ET^-1B+D是否可逆，若不可逆则重新生成H_m×n矩阵，若可逆令-ET^-1B+D＝φ，根据H·x(n)^T＝0^T有：

解出p1^T＝-φ^-1(-ET^-1A+C)s^T，p2^T＝-T^-1(AS^T+Bp1^T)转置合并后得到编码后码字x(n)，并将码字x(n)信息由发射端发送，经由紫外光信道传输。

4.根据权利要求3所述的一种基于LDPC编码的无人机紫外光通信方法，其特征在于，所述步骤3具体如下：

编码后码字x(n)经过紫外光信道是一个与单位脉冲响应卷积的过程，对脉冲信号h(t)按码元间隔进行采样得到h(k)，h(k)再与码字x(n)卷积，忽略光噪声的影响，将过程中的其它噪声用高斯白噪声ω(n)表示，接收端收到的信号表示为

其中，L表示码间干扰的程度，L越大码间干扰越严重；

采用置信传播BP算法对信号y(n)进行解码，BP译码每次迭代都以概率形式对校验节点和变量节点处理，计算得到的概率沿着校验矩阵位置为1的连线传递，具体步骤为：

步骤3.1：信道传递给变量节点i的初始概率为p_i(1)，p_i(0)＝1-p_i(1)，i＝1,2,…,n，变量节点i传向校验节点j初始概率为

式中p_i(0)是节点为0时，信道传递给变量节点的初始概率，

p_i(1)是节点为1时，信道传递给变量节点的初始概率，

是节点为0时，变量节点传向校验节点的初始消息，

是节点为1时，变量节点传向校验节点的初始消息，

y_i是y(n)的第i个元素，i＝1,2,…,n；y_i是均值为1、方差为σ²的高斯变量；

步骤3.2：校验节点消息处理，即横向处理

式中，l表示迭代次数，

r_ji(0)为节点为0时校验节点j传递给变量节点i的外部概率信息；

r_ji(1)为节点为1时校验节点j传递给变量节点i的外部概率信息；

R_j表示与校验节点j相连的变量节点的集合；

R_j\i为除i外与校验节点j相连的变量节点的集合；

q_i'j(0)为节点为0时除i外与校验节点j相连的变量节点传给校验节点j的外部概率信息；

q_i'j(1)为节点为1时除i外与校验节点j相连的变量节点传给校验节点j的外部概率信息；

步骤3.3：变量节点消息处理，即纵向处理

式中，q_ij(0)为节点为0时变量节点i传递给校验节点j的外部概率信息；

q_ij(1)为节点为1时变量节点i传递给校验节点j的外部概率信息；

C_i表示与变量节点i相连的校验节点的集合；

C_i\j为除j外与变量节点i相连的校验节点的集合；

K_ij是变量节点的校正因子，为常数，以保证q_ij ^(l)(0)+q_ij ^(l)(1)＝1；

r_j'i(0)为节点为0时除j外与变量节点i相连的校验节点传递给变量节点i的外部概率信息；

r_j'i(1)为节点为1时除j外与变量节点i相连的校验节点传递给变量节点i的外部概率信息；

步骤3.4：译码判决

对所有变量节点计算判决消息，当时判决为1，否则为0，得该次译码矢量为：

其中，K_i是校正译码矢量的校正因子，以保证Q_i(0)+Q_i(1)＝1；

步骤3.5：迭代停止判决

若满足或达到最大迭代次数，则译码结束，否则继续上述步骤3.2至步骤3.4直到达到最大迭代次数，即完成对所有经过LDPC编码的信号的接收和解码。