CN113422643B - 基于气象大数据预测的混合fso/rf自适应切换通信方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，包括如下步骤：首先对气象数据进行采集和预测，并估算FSO通信链路的链路功率余量以及大气环境对光信号的衰减；对FSO通信链路功率余量和大气对光信号总衰减进行比较，依据结果进行切换开关的控制判决；选择FSO通信链路为数据传输链路时则进一步利用信噪比和误码率来进行二次判决；最终能让通信系统时刻选择最佳的通信链路进行数据传输。本发明基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信系统，同时综合了FSO通信系统带宽高、无需申请频段、便于部署、安全性高的等优点，以及RF受大气环境影响小。

Description

基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法
技术领域
本发明涉及信号传输领域，具体的说，是涉及一种基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法。
背景技术
近年来，各国发射卫星数量不断增加，卫星通信技术呈现高速发展态势。与此同时，人们开始关注以高空平台(High Altitude Platform， HAP)为载体进行无线通信的新领域，其规模和技术逐步完善。空间信息网是将卫星网络、HAP网络及地面接入网络组成一个互联互通的空天地一体化通信网络，从而实现空间信息资源利用率的最大化。图1为空间信息网架构，由部署在不同轨道、执行不同任务的航天器及地面接入网组成，网内各通信系统既能独立运行，又能相互联通，从而具有获取大时空尺度信息的优势，并具备宽带大容量数据的传输能力。空间信息网覆盖面广、能实时获取、传输和处理空间信息，为灾害监测、资源勘察、地形测绘、气象预测和科学探测等各种应用提供通信基础设施。
为加快空间信息网建设，中国国家自然科学基金委员会于2013年发布了“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究计划，而美国拟到 2025年建成功能完善、攻防兼备的“空间网”。目前各航天大国的空间信息网计划主要包括TSAT计划、IPN计划、OMNI计划、NGSI计划、SCaN 计划及ROSTELESAT计划。
空间信息网中，除地面接入网，其他通信系统大多采用无线信道。最初的空间信息网中的无线通信链路也是在RF技术支持下实现的。然而，大量RF频段已被占用，没有足够的剩余信道带宽进行大容量数据的传输，且传输速率较低。为此，研究学者们开始考虑将电磁频谱的高频部分(光)运用到空间信息网的无线通信中。FSO作为一种工作在光频段的，且支持高速大容量数据传输的无线通信技术，逐渐受到关注。FSO通信的基本原理是以激光作为信息载体在大气、真空等传输介质中传输。相比于 RF技术，FSO带宽高、无需申请频段、便于部署、安全性高，且在传输容量、传输速率和传输成本等方面具有明显优势。FSO也存在局限性，FSO 通信链路极易受到天气影响，尤其在雾和雪的天气下，信号衰减十分严重，可能导致频繁的链路中断。由于空间信息网是一个立体化网络，对于暴露在大气中的链路，如空-空链路、地-地链路、空-地链路以及星-地链路，若大气环境恶劣，FSO的通信性能将差强人意，往往不能满足通信要求。RF链路很少被雾影响，却易被雨影响。由于雾和雨几乎不会同时发生，综合考虑FSO和RF链路的优缺点，FSO/RF混合通信技术开始受到关注。
又由于在美军网络中心战概念的推动下，现代战场上流动的信息量激增，迫切需要能够支持Gb/s甚至Tb/s级速率的通信链路提供骨干连接，而这已远远超出了目前使用的通信链路的能力，需要一种创新性的解决方案。一直以来，军用和民用领域都将自由空间无线光(FSO)通信视为突破射频通信限制、提供高速无线通信能力的最佳候选方案之一，但受制于光电转换效率、光检波器效率、指向误差以及路径损耗等实际应用问题的影响，到目前为止FSO通信仍只少量应用于一些特殊环境。在此背景下，美国防先期研究计划局(DARPA)提出了将射频和自由空间光通信混合应用的方案，用以满足构建高速宽带空间网与天基网等骨干网的需求。
实际上美空军早在20世纪60年代就开展了空地FSO通信外场测试， 1983年启动了HAVE LACE研究计划验证空空激光通信的可行性，1995年底又开展了Recc－Intel CrossLink(RICL)计划研究空空交叉链路通信。为了将FSO引入战场通信应用，美国DARPA在2002～2003年开展了太赫兹作战回传(THOR)项目，检验将多个FSO通信终端连接到一个网络内以满足军事应用可靠性需求的可行性。THOR验证的结果表明：开发能够装备到飞机上且提供必需性能的终端是可行的，但是要达到必需的可靠性，需装备这类终端的飞机数量过多。为了解决可靠性问题，DARPA提出了将FSO通信的高数据率和射频通信的高可靠性混合起来应用的思路。目前在军用领域推动这种混合通信技术发展的主要是美国DARPA和美空军研究实验室(AFRL)，它们已开展了多次验证和测试活动，包括光射频通信链路试验(ORCLE)、射频/光综合组网战术瞄准网络技术(IRON- T2)、光射频辅助通信(ORCA)和自由空间光实验性网络试验(FOENEX)。
因此，无论是从国家信息网建设的角度还是军事应用，混合FSO/RF 通信技术都被认为是下一代主干网的关键技术。目前关于混合FSO/RF系统的实验数据的相关报道较少，因此本项目提出建立混合FSO/RF实验系统，综合应用孔径平均、部分相干光、空间分集、信道编码等技术提升系统的性能，并利用大数据融合技术对云、雾、雨、雪等气象信息进行处理，并最终实现基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信技术。
目前，提出来的大部分FSO/RF通信系统的自动切换算法均是基于信噪比、误码率、或者丢包率等信息损失为前提，这些方法均是以牺牲时效性为前提，会对通信系统造成极大的时延。另外，大部分的FSO/RF通信系统的自动切换算法均依靠本地对大气环境数据的测量，然后做出预测，这种方法仅适用于通信距离较短的情况，而对于远距离通信的情况则不适用。
本发明提出的基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信技术。首先对气象大数据融合并预测FSO通信链路的信道可用度，然后根据 FSO通信链路可用度进行切换开关的控制判决，再次选择FSO通信链路为数据传输链路时则进一步利用信噪比和误码率来进行二次判决，最终能让通信系统时刻选择最佳的通信链路进行数据传输。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种的基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法。
本发明所采取的技术方案是：
一种基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，包括如下步骤：
步骤1，首先对气象数据进行采集和预测，并估算FSO通信链路的链路功率余量以及大气环境对光信号的衰减；
步骤2，对FSO通信链路功率余量和大气对光信号总衰减进行比较，依据结果进行切换开关的控制判决；
步骤3，选择FSO通信链路为数据传输链路时则进一步利用信噪比和误码率来进行二次判决；
步骤4，最终能让通信系统时刻选择最佳的通信链路进行数据传输。
基于气象大数据的FSO通信链路功率余量和大气对光的总衰减分析步骤如下：
激光链路的链路余量(估计值)表示：
M(L)＝Ptx-Psens-Aprop-Atx-Arx (1)
(1)式中，M(L)为链路余量，Ptx为发射机的发射功率，Psens为接收机的最小灵敏度，Atx和Arx分别是发射机和接收机的耦合等损耗，
Figure GDA0003233967150000051
为传输过程中的几何衰减(光束发散)，其中λ为激光波长 (nm)，L为传输距离(m)；
大气环境对光信号的总衰减(估计值)：
Alink＝Aturb+Aatm (2)
(3)式中Alink为链路总衰减，Aturb湍流对光的等效衰减， Aatm＝Afog+Arain天气因素导致的衰减(如雾、雨等因素)，雾和雨是激光通信系统中较为常见的两种天气。
大气湍流导致的光信号衰减均值可以由Rytov近似法求得：
Figure GDA0003233967150000052
式中λ为光波长(nm)，L为传输距离(m)，
Figure GDA0003233967150000053
为折射率结构常数(m-2/3)。
用大气折射率结构常数
Figure GDA0003233967150000054
来表征大气湍流强度，它反映了激光在大气中传输时所受到湍流影响的强弱。折射率结构常数
Figure GDA0003233967150000057
随高度的变化可用 Hufnagel-valley折射率结构常数模型来表征：
Figure GDA0003233967150000055
式中h是距离地面的高度，C0是地面附近的折射率结构常数，v是垂直于传输路径的风速。
在雾霾中引起的光衰减可由Mie散射理论计算。当对比感阈ε＝0.05 时，修正后的半经验Kruse公式可以得到的单位长度的大气衰减率为：
Figure GDA0003233967150000056
式中V为能见度(单位为km)，λ为激光波长(单位为nm)，其中q为波长修正因子是由经验数据所决定的。Kim对Kruse模型有效性进行研究后提出了当能见度小于6km时，对kruse模型中系数q进行了修正：
Figure GDA0003233967150000061
雨对FSO的衰减影响跟距离有关，并且它被认为是非波长选择性散射，因为雨滴的半径(200-2000μm)远大于FSO光源波长，这使得波长对于雨衰减的影响很小。根据文献，当将陆地FSO路径的雨衰减测量值与降雨率测量值对比时，发现雨衰减系数(dB/Km)能够由以下公式很好的近似：
Arain＝κRrain α[dB/km] (12)
这里的Rrain是降雨率(单位为mm/h)，κ和α是由频率和温度决定的，表1 列出了不同降雨强度下的系数。
表1 雨衰减模型中参数取值
Figure GDA0003233967150000062
远程气象站的数据采集系统通过C++调用webservice接口的方法获取天气预报信息。天气预报信息，可以便于分析现场实地测量数据的状态，也可以对系统性能进行预测。
天气对激光传输衰减模型的估计与预测：
雾对FSO通信链路衰减模型的估计与预测：
对雾事件的分析流程主要分为以下阶段：
①根据本地测量仪器或者远程数据采集平台得到能见度等参数，通过已有的理论公式/经验公式/半经验公式(公式5和公式6)估算出衰减值；
②再利用温度、风速、湿度等参数与多元线性回归的方法，对能见度进行短时预测；
③通过使用短时预测的能见度和理论公式，预测短时衰减值。
雨对FSO通信链路衰减模型：
对雨事件的分析流程主要分为以下阶段：
①根据本地测量仪器或者远程数据采集平台得到降雨率等参数，通过已有的理论公式/经验公式/半经验公式(公式5和公式6)估算出衰减值；
②再利用温度、风速、湿度等参数与多元线性回归的方法，对降雨率进行短时预测；
③通过使用短时预测的降雨率和理论公式，预测短时衰减值。
利用FPGA实现混合FSO/RF切换控制系统：
采用LDPC混合编码与CBPSK/16QAM调制的物理层传输方案，收、发两端仅需一对编、译码器，具体如图2所示，降低了系统的复杂度；
输入信息序列经由LDPC编码器后，其输出码字序列分别送到FSO链路的CBPSK调制器与RF链路的16QAM调制器；
发送端可依据接收端反馈的链路状态信息(根据误码率、信噪比、能见度、降雨率等信息得出的判决信息)，进行两路传输链路的自适应切换；
接收端将FSO链路和RF链路传输的调制符号分别解调并输出软信息，送给LDPC译码器迭代译码输出。
一种基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，包括如下步骤：
步骤1，获取本地环境数据和区域环境数据；
步骤2，本地环境数据短期预测；
步骤3，进行本地FSO链路余量进行估计；
步骤4，依靠本地环境数据对信息光衰减进行估计与短期预测
步骤5，判别FSO链路是否可用，FSO链路不可用，执行步骤6；FSO 链路可用，执行步骤7；
步骤6，切换至RF链路，进行信号传输，传输信号传输完毕，执行步骤12；
步骤7，根据区域环境数据进行区域环境数据短期预测；
步骤8，依据区域环境数据进行光信号的衰减区间估算与预测；
步骤9，判别链路余量是否大于区域衰减最大值，当链路余量小于区域衰减最大值，执行步骤6；当链路余量大于区域衰减最大值，执行步骤 10；
步骤10，切换至FSO链路；
步骤11，判别误码率是否大于阈值，误码率小于阈值，执行步骤 12，误码率大于阈值，执行步骤6；
步骤12，切换至FSO链路,通过FSO链路传输信号；传输信号传输完毕，执行步骤13；
步骤13，结束。
本发明相对现有技术的有益效果：
本发明基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信系统，混合 FSO/RF通信技术是同时综合了FSO通信系统带宽高、无需申请频段、便于部署、安全性高的等优点，以及RF受大气环境影响较小(仅受雨的影响较为明显)的优点。混合FSO/RF通信技术可以用于空间通信网中空间网和天基网等骨干网，以及地面“最后一公里”的楼宇间局域网。总之，未来混合FSO/RF通信技术在国家骨干网、军用网、以及民用网等方面都有着巨大的潜力。
附图说明
图1是本发明基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信系统的结构示意图；
图2是本发明基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信系统的混合FSO/RF系统的混合编码与切换控制系统图；
图3是本发明基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信系统的混合FSO/RF系统的自适应切换算法流程图。
具体实施方式
以下参照附图及实施例对本发明进行详细的说明：
附图1-3可知，一种基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，包括如下步骤：
步骤1，首先对气象数据进行采集和预测，并估算FSO通信链路的链路功率余量以及大气环境对光信号的衰减；
步骤2，对FSO通信链路功率余量和大气对光信号总衰减进行比较，依据结果进行切换开关的控制判决；
步骤3，选择FSO通信链路为数据传输链路时则进一步利用信噪比和误码率来进行二次判决；
步骤4，最终能让通信系统时刻选择最佳的通信链路进行数据传输。
基于气象大数据的FSO通信链路功率余量和大气对光的总衰减分析步骤如下：
激光链路的链路余量(估计值)表示：
M(L)＝Ptx-Psens-Aprop-Atx-Arx (1)
(1)式中，M(L)为链路余量，Ptx为发射机的发射功率，Psens为接收机的最小灵敏度，Atx和Arx分别是发射机和接收机的耦合等损耗，
Figure GDA0003233967150000101
为传输过程中的几何衰减(光束发散)，其中λ为激光波长 (nm)，L为传输距离(m)；
大气环境对光信号的总衰减(估计值)：
Alink＝Aturb+Aatm (2)
(4)式中Alink为链路总衰减，Aturb湍流对光的等效衰减， Aatm＝Afog+Arain天气因素导致的衰减(如雾、雨等因素)，雾和雨是激光通信系统中较为常见的两种天气。
大气湍流导致的光信号衰减均值可以由Rytov近似法求得：
Figure GDA0003233967150000102
式中λ为光波长(nm)，L为传输距离(m)，
Figure GDA0003233967150000103
为折射率结构常数(m-2/3)。
用大气折射率结构常数
Figure GDA0003233967150000104
来表征大气湍流强度，它反映了激光在大气中传输时所受到湍流影响的强弱。折射率结构常数
Figure GDA0003233967150000105
随高度的变化可用Hufnagel-valley折射率结构常数模型来表征：
Figure GDA0003233967150000111
式中h是距离地面的高度，C0是地面附近的折射率结构常数，v是垂直于传输路径的风速。
在雾霾中引起的光衰减可由Mie散射理论计算。当对比感阈ε＝0.05 时，修正后的半经验Kruse公式可以得到的单位长度的大气衰减率为：
Figure GDA0003233967150000112
式中V为能见度(单位为km)，λ为激光波长(单位为nm)，其中q为波长修正因子是由经验数据所决定的。Kim对Kruse模型有效性进行研究后提出了当能见度小于6km时，对kruse模型中系数q进行了修正：
Figure GDA0003233967150000113
雨对FSO的衰减影响跟距离有关，并且它被认为是非波长选择性散射，因为雨滴的半径(200-2000μm)远大于FSO光源波长，这使得波长对于雨衰减的影响很小。根据文献，当将陆地FSO路径的雨衰减测量值与降雨率测量值对比时，发现雨衰减系数(dB/Km)能够由以下公式很好的近似：
Arain＝κRrain α[dB/km] (12)
这里的Rrain是降雨率(单位为mm/h)，κ和α是由频率和温度决定的，表1 列出了不同降雨强度下的系数。
表1 雨衰减模型中参数取值
Figure GDA0003233967150000121
远程气象站的数据采集系统通过C++调用webservice接口的方法获取天气预报信息。天气预报信息，可以便于分析现场实地测量数据的状态，也可以对系统性能进行预测。
天气对激光传输衰减模型的估计与预测：
雾对FSO通信链路衰减模型的估计与预测：
对雾事件的分析流程主要分为以下阶段：
①根据本地测量仪器或者远程数据采集平台得到能见度等参数，通过已有的理论公式/经验公式/半经验公式(公式5和公式6)估算出衰减值；
②再利用温度、风速、湿度等参数与多元线性回归的方法，对能见度进行短时预测；
③通过使用短时预测的能见度和理论公式，预测短时衰减值。
雨对FSO通信链路衰减模型：
对雨事件的分析流程主要分为以下阶段：
①根据本地测量仪器或者远程数据采集平台得到降雨率等参数，通过已有的理论公式/经验公式/半经验公式(公式5和公式6)估算出衰减值；
②再利用温度、风速、湿度等参数与多元线性回归的方法，对降雨率进行短时预测；
③通过使用短时预测的降雨率和理论公式，预测短时衰减值。
利用FPGA实现混合FSO/RF切换控制系统：
采用LDPC混合编码与CBPSK/16QAM调制的物理层传输方案，收、发两端仅需一对编、译码器，具体如图2所示，降低了系统的复杂度；
输入信息序列经由LDPC编码器后，其输出码字序列分别送到FSO链路的CBPSK调制器与RF链路的16QAM调制器；
发送端可依据接收端反馈的链路状态信息(根据误码率、信噪比、能见度、降雨率等信息得出的判决信息)，进行两路传输链路的自适应切换；
接收端将FSO链路和RF链路传输的调制符号分别解调并输出软信息，送给LDPC译码器迭代译码输出。
一种基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，包括如下步骤：
步骤1，获取本地环境数据和区域环境数据；
步骤2，本地环境数据短期预测；
步骤3，进行本地FSO链路余量进行估计；
步骤4，依靠本地环境数据对信息光衰减进行估计与短期预测
步骤5，判别FSO链路是否可用，FSO链路不可用，执行步骤6；FSO 链路可用，执行步骤7；
步骤6，切换至RF链路，进行信号传输，传输信号传输完毕，执行步骤12；
步骤7，根据区域环境数据进行区域环境数据短期预测；
步骤8，依据区域环境数据进行光信号的衰减区间估算与预测；
步骤9，判别链路余量是否大于区域衰减最大值，当链路余量小于区域衰减最大值，执行步骤6；当链路余量大于区域衰减最大值，执行步骤 10；
步骤10，切换至FSO链路；
步骤11，判别误码率是否大于阈值，误码率小于阈值，执行步骤 12，误码率大于阈值，执行步骤6；
步骤12，切换至FSO链路,通过FSO链路传输信号；传输信号传输完毕，执行步骤13；
步骤13，结束。
本发明基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信系统，混合 FSO/RF通信技术是同时综合了FSO通信系统带宽高、无需申请频段、便于部署、安全性高的等优点，以及RF受大气环境影响较小(仅受雨的影响较为明显)的优点。混合FSO/RF通信技术可以用于空间通信网中空间网和天基网等骨干网，以及地面“最后一公里”的楼宇间局域网。总之，未来混合FSO/RF通信技术在国家骨干网、军用网、以及民用网等方面都有着巨大的潜力。
整体FSO/RF链路平台：
1、FSO通信链路和RF链路；
FSO通信链路主要由FSO发送和接收机组成。这里，可以选择采用 LightPointe公司生产的FlightStrata 155E的FSO通信系统。链路的每一端都有一个收发器，收发器包括了一个发射机和接收器用来进行双向传输。
实验开始运行，首先由链路一端发送载有来自网络数据的红外光束。链路的另一端通过接收光束、滤波光信号并且通过一根光纤连接到网络。
RF链路选择5G信号发射器
2、由多测量仪器与数据采集器构成的实时数据采集系统；实时数据采集系统为接收端采集，远程数据采集系统获取的是气象区域数据，在接收端进行处理和判决，再反馈给发送端进行链路选择控制。
通讯系统：数据采集系统主要由STM32控制器组成的数据采集器与各个测量仪器所组成。主要测量值包括了可见度、降雨率、降雪率、大气水含量、大气压强、温度、相对湿度、风速、光照、太阳辐射、PM2.5、 PM10以及大气中气体成分等参数。由于涉及到的影响参数众多，所以尽可能的选择多参数集成测试设备，
具体测量仪器有：
Vantage Pro2自动气象站：可采集风、温、湿、光照、雨量、太阳辐射、紫外辐射、气压、露点、土壤湿度、土壤温度、叶面湿度、ET等气象因子，并可自动生成NOAA气象报告和趋势分析。
SNC4000-AIR：可以采集分析PM10、PM2.5、以及大气成分(二氧化硫、二氧化氮等)等参数含量。
Vaisala PWD11能见度测量仪：可以识别7种降水类型(雨，冻雨，毛毛雨，冻毛毛雨，雨加雪，雪，冰粒)。量程在10-20000m。
RM Young翻斗式雨量计：通过利用每次一翻倒可以测量0.2mm的雨水来测量雨的强度。水桶的每一次翻倒，都会产生一个电信号，从而记录降雨量的时间。这个雨量计被连接到一个NexSensiSIC数据记录器的数字终端，然后再将数据发送到画图软件iChart上。由于采集数据的时间间隔为1分钟，因此雨时间将被记录并转换为mm/h。
PVM-100含水量测量：GERBER SCIENTIFIC,INC.公司推出的PWM- 100可以用来测量气溶胶体积、表面积和有效半径。可以利用它来测量含水量和整体粒子表面积。
雪量计：主要用来测量降雪率。主要用来在湿雪天气下的降雪率。
Thorlab PM100光功率计：主要用来检测接收信号光强。
3、本地服务器数据存储系统：
本地服务器主要由计算机构成，建立本地数据库，将Internet接口传递过来的本地实时数据和远程预测数据按照时间关系对应储存，以便下一步的分析处理。
4、远程气象站的预测数据采集系统：
远程获取天气预报的方法有很多，比如：PHP、python、java、C++等技术。这里为了更好的整合资源，本发明通过C++调用webservice接口的方法获取天气预报信息。天气预报信息，可以便于分析现场实地测量数据的状态，也可以对系统性能进行预测。
利用FPGA实现混合FSO/RF切换控制系统。
LDPC码因其低线性译码复杂度和逼近想农限的特性得到广泛应用。针对软切换FSO/RF混合链路；
采用LDPC混合编码与CBPSK/16QAM调制的物理层传输方案，收、发两端仅需一对编、译码器，降低了系统的复杂度。
输入信息序列经由LDPC编码器后，其输出码字序列按一定比例分割为两部分，分别送到FSO链路的CBPSK调制器与RF链路的16QAM调制器。
这里的数据分割比例，发端可依据接收端反馈的链路状态信息，进行自适应调节。
接收端将FSO链路和RF链路传输的调制符号分别解调并输出软信息，进行比特似然比(LLR)信息合并之后，送给LDPC译码器迭代译码输出。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明的结构作任何形式上的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明的技术方案范围内。

Claims (6)

1.一种基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，首先对气象数据进行采集和预测，并估算FSO通信链路的链路功率余量以及大气环境对光信号的衰减；
步骤2，对FSO通信链路功率余量和大气对光信号总衰减进行比较，依据结果进行切换开关的控制判决；
步骤3，选择FSO通信链路为数据传输链路时则进一步利用信噪比和误码率来进行二次判决；
步骤4，最终能让通信系统时刻选择最佳的通信链路进行数据传输。
2.根据权利要求1所述基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，其特征在于：基于气象大数据的FSO通信链路功率余量和大气对光的总衰减分析步骤如下：
激光链路的链路余量表示：
M(L)＝Ptx-Psens-Aprop-Atx-Arx (1)
(1)式中，M(L)为链路余量，Ptx为发射机的发射功率，Psens为接收机的最小灵敏度，Atx和Arx分别是发射机和接收机的耦合损耗，
Figure FDA0003536529780000011
为传输过程中的几何衰减，其中λ为激光波长nm，L为传输距离m；
大气环境对光信号的总衰减：
Alink＝Aturb+Aatm (2)
(2)式中Alink为链路总衰减，Aturb湍流对光的效衰减，Aatm＝Afog+Arain天气因素导致的衰减，雾和雨是激光通信系统中较为常见的两种天气；
大气湍流导致的光信号衰减均值可以由Rytov近似法求得：
Figure FDA0003536529780000021
式中λ为光波长nm，L为传输距离m，
Figure FDA0003536529780000022
为折射率结构常数m-2/3；
用大气折射率结构常数
Figure FDA0003536529780000023
来表征大气湍流强度，它反映了激光在大气中传输时所受到湍流影响的强弱；折射率结构常数
Figure FDA0003536529780000024
随高度的变化可用Hufnagel-valley折射率结构常数模型来表征：
Figure FDA0003536529780000025
式中h是距离地面的高度，C0是地面附近的折射率结构常数，v是垂直于传输路径的风速；
在雾霾中引起的光衰减可由Mie散射理论计算；当对比感阈ε＝0.05时，修正后的半经验Kruse公式可以得到的单位长度的大气衰减率为：
Figure FDA0003536529780000026
式中V为能见度单位为km，λ为激光波长单位为nm，其中q为波长修正因子是由经验数据所决定的；Kim对Kruse模型有效性进行研究后提出了当能见度小于6km时，对kruse模型中系数q进行了修正：
Figure FDA0003536529780000027
雨对FSO的衰减影响跟距离有关，并且它被认为是非波长选择性散射，因为雨滴的半径200-2000μm远大于FSO光源波长，这使得波长对于雨衰减的影响很小；根据文献，当将陆地FSO路径的雨衰减测量值与降雨率测量值对比时，发现雨衰减系数dB/Km能够由以下公式很好的近似：
Arain＝κRrain α[dB/km] (12)
这里的Rrain是降雨率单位为mm/h，κ和α是由频率和温度决定的。
3.根据权利要求2所述基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，其特征在于：
远程气象站的数据采集系统通过C++调用webservice接口的方法获取天气预报信息；
天气预报信息，可以便于分析现场实地测量数据的状态，也可以对系统性能进行预测。
4.根据权利要求2所述基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，其特征在于：
天气对激光传输衰减模型的估计与预测：
雾对FSO通信链路衰减模型的估计与预测：
对雾事件的分析流程主要分为以下阶段：
①根据本地测量仪器或者远程数据采集平台得到能见度参数，通过已有的理论公式/经验公式/半经验公式估算出衰减值；
②再利用温度、风速、湿度参数与多元线性回归的方法，对能见度进行短时预测；
③通过使用短时预测的能见度和理论公式，预测短时衰减值。
5.根据权利要求2所述基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，其特征在于：雨对FSO通信链路衰减模型：
对雨事件的分析流程主要分为以下阶段：
①根据本地测量仪器或者远程数据采集平台得到降雨率参数，通过已有的理论公式估算出衰减值；
②再利用温度、风速、湿度参数与多元线性回归的方法，对降雨率进行短时预测；
③通过使用短时预测的降雨率和理论公式，预测短时衰减值。
6.根据权利要求1所述基于气象大数据预测的混合FSO/RF自适应切换通信方法，其特征在于：
利用FPGA实现混合FSO/RF切换控制系统：
采用LDPC混合编码与CBPSK/16QAM调制的物理层传输方案，收、发两端仅需一对编、译码器，降低了系统的复杂度；
输入信息序列经由LDPC编码器后，其输出码字序列分别送到FSO链路的CBPSK调制器与RF链路的16QAM调制器；
发送端可依据接收端反馈的链路状态信息，进行两路传输链路的自适应切换；
接收端将FSO链路和RF链路传输的调制符号分别解调并输出软信息，送给LDPC译码器迭代译码输出。
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