CN116405109A - 基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法 - Google Patents

基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法 Download PDF

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CN116405109A CN202310647956.XA CN202310647956A CN116405109A CN 116405109 A CN116405109 A CN 116405109A CN 202310647956 A CN202310647956 A CN 202310647956A CN 116405109 A CN116405109 A CN 116405109A
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Abstract

本发明公开了基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，涉及光通信技术领域，所述方法包括：步骤1：设置两台线性直驱电机，其中一台为主电机，另外一台为副电机；步骤2：实时获取光模块通信过程中的所有数据，并从中提取出光信号的质量参数；步骤3：基于采集到的质量参数，进行光通信质量计算，得到光通信质量等级；步骤4：基于计算得到的光通信质量等级，调用参数调制器；步骤5：基于计算出的参数调整值，实时调整主电机的运动状态。本发明提高了光模块通信的质量、可靠性和性能，并具备较低的能源消耗和系统维护成本。

Description

基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法
技术领域
本发明涉及光通信技术领域，特别涉及基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法。
背景技术
随着信息通信技术的迅猛发展，光通信作为一种高速、大容量、低损耗的通信方式，逐渐成为现代通信领域的主流技术。在光通信系统中，光模块是连接光纤和电子设备之间的重要组成部分，其质量和性能直接影响着通信系统的可靠性和传输效率。
目前，已经存在多种光模块通信技术用于实现高速、稳定的数据传输。其中，一种常见的技术是基于线性直驱的光模块通信方法。这种方法利用线性直驱电机控制光模块的运动状态，通过调整电机的速度、位置和力矩来实现光信号的调制和传输。这种方法具有响应快、控制精度高的特点，适用于高速和高质量的光通信需求。
然而，尽管基于线性直驱的光模块通信方法在一定程度上解决了传统方法中存在的问题，但仍然存在一些局限性和挑战。
首先，传统的光模块通信方法缺乏对光通信质量的实时监测和调整能力。在光通信过程中，信号强度、误码率和信噪比等质量参数对通信质量起着关键作用。然而，传统方法往往无法实时获取和监测这些质量参数，并根据其变化进行相应的调整。这导致了通信系统无法及时应对信道变化、噪声干扰等问题，影响了通信的稳定性和可靠性。
其次，传统的光模块通信方法在光信号的调制和传输过程中存在精确性和稳定性的挑战。由于光模块通信系统的特性，其稳定态会随着时间的变化而逐步失去，导致通信信号的精确性和稳定性下降。这种失去稳态的过程往往非常缓慢，且每次偏离稳态的幅度很小，难以被准确检测和调整。传统方法缺乏针对这种失去稳态的处理机制，无法提前进行参数调整，从而影响了通信系统的精确性和稳定性。
此外，传统的光模块通信方法对于能源的利用和系统的资源消耗也存在一定的局限性。由于缺乏实时的能源监测和调整机制，传统光模块通信方法往往无法有效控制电机的能量消耗。这可能导致不必要的能源浪费和资源的低效利用，对环境和经济造成负面影响。
发明内容
本发明的目的是提供基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，通过自适应调制、参数调整和状态控制等方法，能够提高光模块通信的质量、稳定性和适应性。它具有节省能源、提高精确性和稳定性、自动化调制、降低维护成本。
为解决上述技术问题，本发明提供基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，所述方法包括：
步骤1：设置两台线性直驱电机，其中一台为主电机，另外一台为副电机；
步骤2：实时获取光模块通信过程中的所有数据，并从中提取出光信号的质量参数；
步骤3：基于采集到的质量参数，进行光通信质量计算，得到光通信质量等级；在光通信质量等级低于设定的等级阈值时，执行步骤4，否则返回步骤2执行；
步骤4：基于计算得到的光通信质量等级，调用参数调制器；所述参数调制器基于采集到的质量参数，计算出参数调整值；所述参数调整值包括：线性直驱电机的速度、位置和力矩；
步骤5：基于计算出的参数调整值，实时调整主电机的运动状态，直至主电机在设定的第一时间周期内的速度、位置和力矩与参数调整至中对应的速度、位置和力矩的差值均在设定的偏差阈值范围内；此时，停止对主电机运行状态的调整，主电机进入稳定运行状态；
步骤6：在主电机进入稳定运行状态并持续设定的第二时间周期后，启动副电机，并调整副电机的运行状态使得其与主电机的运行状态保持一致；调用参数扰动器，对主电机的运行状态进行扰动，并将主电机切换为副电机，将副电机切换为主电机，并返回步骤2。进一步的，所述质量参数包括：信号强度
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步骤5.3：重复以下步骤直到满足停止条件：a.根据计算得到的参数调整值，实时调整主电机的速度、位置和力矩；b.检测主电机的速度、位置和力矩与参数调整值的差值是否在设定的偏差阈值范围内；c.如果差值超出设定的阈值，则继续参数调整和状态调整；否则，进入下一步；步骤5.4：将时间计数器
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增加/>
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步骤5.5：如果达到设定的第一时间周期长度，则停止对主电机运行状态的调整，主电机进入稳定运行状态；否则，返回步骤5.3。
进一步的，所述步骤2具体包括：实时获取光模块通信过程中的所有数据；对所有数据进行数据分解，得到不同方向的数据分量；对数据分解得到的数据分量进行数据抽离处理，体步骤如下：计算每个数据分量的阈值；对每个数据分量的分解系数进行软阈值处理或硬阈值处理，得到数据抽离结果；基于数据抽离结果，对数据分量进行分解逆变换，得到光信号的质量参数。
进一步的，所述软阈值处理包括：将绝对值小于阈值的分解系数置为0，并对大于阈值的分解系数进行减小；所述硬阈值处理包括：将绝对值小于阈值的分解系数置为0，对大于阈值的分解系数保持不变。
进一步的，所述软阈值处理使用如下公式进行表示：
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进一步的，所述分解逆变换为数据分解的逆过程；所述数据分解使用小波数据分析方法。
本发明所提供的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，具备如下有益效果：
提高通信质量和稳定性：本发明通过光通信质量等级的计算和参数调整，能够实时优化光模块通信的质量。通过自适应调制和实时调整主电机的运动状态，可以根据通信质量的变化进行自动优化，从而提高通信的可靠性和稳定性。这有助于减少通信中的误码率，提高信号的传输质量，保证通信系统的稳定运行。
提高通信质量和稳定性：本发明通过光通信质量等级的计算和参数调整，能够实时优化光模块通信的质量。通过自适应调制和实时调整主电机的运动状态，可以根据通信质量的变化进行自动优化，从而提高通信的可靠性和稳定性。这有助于减少通信中的误码率，提高信号的传输质量，保证通信系统的稳定运行。
提高通信质量和稳定性：本发明通过光通信质量等级的计算和参数调整，能够实时优化光模块通信的质量。通过自适应调制和实时调整主电机的运动状态，可以根据通信质量的变化进行自动优化，从而提高通信的可靠性和稳定性。这有助于减少通信中的误码率，提高信号的传输质量，保证通信系统的稳定运行。
。提高通信质量和稳定性：本发明通过光通信质量等级的计算和参数调整，能够实时优化光模块通信的质量。通过自适应调制和实时调整主电机的运动状态，可以根据通信质量的变化进行自动优化，从而提高通信的可靠性和稳定性。这有助于减少通信中的误码率，提高信号的传输质量，保证通信系统的稳定运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例所提供的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法的方法流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，所述方法包括：
步骤1：设置两台线性直驱电机，其中一台为主电机，另外一台为副电机；
在方法中使用两台线性直驱电机的设置，这两台电机分别被指定为主电机和副电机。线性直驱电机是一种通过直接驱动负载进行线性运动的电机。它们通常由电磁力或压电力来实现，而不需要传统的旋转转换装置。在本发明中，主电机和副电机的设置是为了实现光模块通信的自适应调制。
步骤2：实时获取光模块通信过程中的所有数据，并从中提取出光信号的质量参数；
收集并获取光模块通信过程中产生的所有数据，这些数据可能包括光信号的强度、噪声、失真等。然后，从这些数据中提取出用于衡量光信号质量的参数。这些质量参数可以包括信噪比（SNR）、误码率（BER）或其他与通信质量相关的指标。
步骤3：基于采集到的质量参数，进行光通信质量计算，得到光通信质量等级；在光通信质量等级低于设定的等级阈值时，执行步骤4，否则返回步骤2执行；
根据采集到的质量参数，对光通信的质量进行计算，并得到一个光通信质量等级。该等级可以用于评估当前的通信质量。如果光通信质量等级低于事先设定的等级阈值，那么执行步骤4；否则，返回步骤2以继续收集数据并进行质量评估。
步骤4：基于计算得到的光通信质量等级，调用参数调制器；所述参数调制器基于采集到的质量参数，计算出参数调整值；所述参数调整值包括：线性直驱电机的速度、位置和力矩；
根据计算得到的光通信质量等级，调用参数调制器来进行参数调整。参数调制器根据采集到的质量参数计算出相应的参数调整值。这些参数调整值涉及线性直驱电机的速度、位置和力矩等参数。通过步骤4的参数调制器根据光通信质量等级和质量参数的分析结果，计算出线性直驱电机的速度、位置和力矩等调整值。这些调整值将用于实时调整主电机的运动状态，以优化光通信系统的性能。
步骤5：基于计算出的参数调整值，实时调整主电机的运动状态，直至主电机在设定的第一时间周期内的速度、位置和力矩与参数调整至中对应的速度、位置和力矩的差值均在设定的偏差阈值范围内；此时，停止对主电机运行状态的调整，主电机进入稳定运行状态；
根据步骤4计算出的参数调整值，实时调整主电机的运动状态。通过不断调整主电机的速度、位置和力矩，直到主电机在设定的第一时间周期内，其运动状态与参数调整值对应的速度、位置和力矩之间的差值都在设定的偏差阈值范围内。一旦达到这个条件，停止对主电机运行状态的调整，使主电机进入稳定运行状态。
步骤6：在主电机进入稳定运行状态并持续设定的第二时间周期后，启动副电机，并调整副电机的运行状态使得其与主电机的运行状态保持一致；调用参数扰动器，对主电机的运行状态进行扰动，并将主电机切换为副电机，将副电机切换为主电机，并返回步骤2。
当主电机进入稳定运行状态并持续设定的第二时间周期后，启动副电机，并调整副电机的运行状态，使其与主电机的运行状态保持一致。这样做是为了实现主副电机之间的交替运行，以保持系统的可靠性和稳定性。
在实践中，由于基于线性直驱的光模块通信会随着时间的变化而逐步失去稳态，但这种失去稳态的过程是极其缓慢的，且每次偏离稳态的幅度很小。在本发明中主动将主电机进行参数扰动，然后将其转换为副电机，可以提前将主电机进行参数调整，以实现更加精确，更加稳定的光模块通信。在这里设定的第二时间周期可长可短，但随着第二时间周期的变长，将是的光模块通信的稳定性和精确度降低。但如果设定的第二时间周期变短，会消耗更多的资源，整个系统也将进行更为频繁的参数调整。
优选地，所述质量参数包括：信号强度
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、误码率/>
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。
信号强度（I）：信号强度是指在光通信过程中光信号的强度或功率水平。它表示了光信号的强弱程度。较高的信号强度通常表示光信号较强，有助于提高通信质量和可靠性。
误码率（BER）：误码率是指在光通信中传输的比特流中出现错误的比特数与总传输比特数之比。它是衡量通信系统性能的重要指标之一。较低的误码率表示通信系统传输的比特数中错误发生的概率较小，表示更好的通信质量。
信噪比（SNR）：信噪比是指信号与噪声的比值。在光通信中，信号是有效的光信号，而噪声是由于环境或设备因素引入的额外光信号干扰。较高的信噪比表示信号相对于噪声更强，有助于提高通信质量和抗干扰能力。
优选地，所述步骤3中光通信质量等级的计算方法具体包括：将信号强度
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。具体计算过程如下：首先，计算概率密度函数p(x=q)，其中q表示光通信质量等级的取值。然后，计算所有光通信质量等级的概率之和，即∑p(x=j)，其中j表示光通信质量等级的总数。最后，计算每个光通信质量等级的概率P(q)，通过将p(x=q)除以∑p(x=j)来得到。选择具有最大概率的光通信质量等级作为计算得到的光通信质量等级。即选择满足以下条件的q值：q = argmax P(q)；通过以上计算过程，可以基于输入的信号强度（I）、误码率（BER）和信噪比（SNR）来计算光通信质量等级，并选择具有最大概率的等级作为计算得到的光通信质量等级。该方法基于光信号的质量参数（信号强度、误码率和信噪比）构建了一个光通信质量计算模型，该模型采用多个高斯分布来描述光通信质量的概率分布情况。通过将输入参数代入计算模型，可以得到每个光通信质量等级的概率，进而选择具有最大概率的等级作为计算得到的光通信质量等级。
基于概率密度函数的建模和最大概率选择。它通过将光通信质量参数（信号强度、误码率和信噪比）视为随机变量，建立一个混合模型来描述它们的概率分布。首先，将光通信质量计算模型表示为由k个高斯分布组成的混合模型。每个高斯分布具有自己的均值（μi）、方差（σi）和权重（wi），用于描述光通信质量参数的概率分布情况。这些参数可以根据具体情况进行建模和调整。
然后，对于给定的输入向量x（包含信号强度、误码率和信噪比），计算概率密度函数p(x)。这个函数通过对混合模型中的k个高斯分布进行加权求和得到。每个高斯分布的权重wi决定了它对总体概率密度函数的贡献程度。
接下来，计算所有光通信质量等级的概率之和，即∑p(x=j)，其中j表示光通信质量等级的总数。这个概率之和用于归一化，确保所有概率的总和为1。归一化后的概率可以被解释为每个光通信质量等级的相对可能性。最后，通过计算每个光通信质量等级的概率P(q) = p(x=q) / ∑p(x=j)，可以得到每个光通信质量等级的概率。选择具有最大概率的光通信质量等级作为计算得到的光通信质量等级。因此，该方法利用概率密度函数建模光通信质量参数的概率分布，并利用最大概率选择确定计算得到的光通信质量等级。这样可以基于输入参数的概率分布情况，对光通信质量进行评估和自适应调制，从而提高通信系统的性能和可靠性。优选地，所述步骤4具体包括：初始化参数调制器的状态估计向量；状态估计向量表示参数调整期的状态，包括线性直驱电机的速度
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。通过以上步骤，参数调制器的状态估计向量和状态估计协方差矩阵在每个时刻进行预测和更新。预测过程基于状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵，而更新过程基于测量向量、测量矩阵和测量噪声协方差矩阵。最终，从更新后的状态估计中提取参数调整值，用于对主电机的运动状态进行调整，以优化光通信系统的性能。
该方法基于状态估计的框架，结合参数调制器的状态估计向量和状态估计协方差矩阵来计算光通信质量等级。它利用状态估计向量的预测和更新过程来动态调整参数，以适应光通信系统的实时性能需求。
在预测过程中，使用状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵，将上一时刻的状态估计向量预测到当前时刻。预测状态估计协方差矩阵则通过状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵计算得出。这一步骤利用了系统的动态特性和参数的变化趋势。
然后，在更新过程中，采集到的光通信质量等级作为测量向量，结合测量矩阵和测量噪声协方差矩阵，用于更新状态估计。通过计算增益矩阵，可以将预测的状态估计与实际的测量结果进行比较，从而更新状态估计向量和状态估计协方差矩阵。这一步骤使系统能够根据实际的光通信质量等级进行实时调整和优化。
步骤4的方法基于状态估计的框架，利用参数调制器的状态估计向量和状态估计协方差矩阵来实现光通信质量等级的计算和参数调整。通过预测和更新步骤，使用测量向量和测量矩阵进行状态估计的更新，从而得到调整后的参数值。
步骤4的方法允许根据实时采集到的光通信质量等级和状态估计的不确定性，对参数进行动态调整。通过预测和更新的过程，参数调制器可以根据实际情况对线性直驱电机的速度、位置和力矩等参数进行调整，以优化光通信系统的性能。通过动态调整参数，该方法可以根据实际的光通信质量等级，自适应地优化系统的运行状态。通过及时调整参数，可以提高通信质量，减少误码率，增强信号强度，以及改善信噪比等指标，从而提供更可靠和稳定的光通信服务。该方法的实时性较高，能够及时响应光通信质量的变化。通过基于状态估计的预测和更新过程，可以动态地调整参数，并根据实时采集的光通信质量等级对系统进行实时优化。此外，该方法具有一定的灵活性，可以根据具体情况和需求进行参数调整和优化。
优选地，所述步骤5具体包括：
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，并检查是否达到设定的第一时间周期长度；
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通过步骤5，可以实现根据参数调整值实时调整主电机的状态，直到达到设定的第一时间周期长度并使主电机进入稳定运行状态。该步骤中的循环调整过程使得系统能够根据参数调整值进行逐步优化，并在设定的时间周期内逐渐趋向稳定状态。这样可以保证系统在适当的时间范围内完成调整和优化，提高系统的稳定性和可靠性。
优选地，所述步骤2具体包括：实时获取光模块通信过程中的所有数据；在这一步中，实时获取光模块通信过程中产生的所有数据。这些数据可以包括光信号的采样值、传输参数、噪声等相关信息。
对所有数据进行数据分解，得到不同方向的数据分量；在这一步中，对获取的数据进行数据分解。常见的数据分解方法包括小波变换、傅里叶变换等。通过数据分解，可以将原始数据分解为不同方向上的数据分量。
对数据分解得到的数据分量进行数据抽离处理，体步骤如下：计算每个数据分量的阈值；针对每个数据分量，计算适当的阈值。阈值的选择可以基于统计特性、信噪比要求或先验知识等。
对每个数据分量的分解系数进行软阈值处理或硬阈值处理，得到数据抽离结果；基于数据抽离结果，对数据分量进行分解逆变换，得到光信号的质量参数。使用软阈值处理或硬阈值处理方法对每个数据分量的分解系数进行处理。软阈值处理通过将小于阈值的分解系数设置为零，保留大于阈值的分解系数。硬阈值处理则直接将小于阈值的分解系数设置为零，将大于阈值的分解系数保留。根据处理后的数据抽离结果，对数据分量进行逆变换，将数据分量重新组合，得到光信号的质量参数。具体逆变换的方法与数据分解时所选用的变换方法相对应。
该方法基于数据分解和数据抽离的原理，利用光模块通信过程中的数据进行分解和处理，得到光信号的质量参数。它通过计算阈值、进行软阈值处理或硬阈值处理，再进行逆变换，从而抽离出光信号的质量参数。通过对光模块通信过程中的数据进行分解和抽离处理，可以提取出光信号的质量参数，如信号强度、误码率、信噪比等。这些参数是评估光通信质量的重要指标，能够反映通信系统的性能和可靠性。
通过实时获取和分析光模块通信过程中的数据，可以对通信质量进行监测和评估。通过提取质量参数，可以了解当前通信系统的性能状态，及时发现潜在的问题和异常情况，并采取相应的措施进行调整和优化。
抽离出的光信号质量参数可以作为参数调整的依据。通过分析质量参数的变化趋势和范围，可以对光模块的参数进行动态调整，以优化通信系统的性能和可靠性。这为后续的参数调制和优化提供了重要的参考和指导。
该方法具有实时获取和处理光模块通信数据的特点，能够及时响应通信质量的变化。通过分解和抽离处理，可以灵活地提取出光信号的质量参数，并进行实时监测和分析。这有助于快速调整系统的运行状态，以适应不同的通信环境和条件。
在步骤2中，通过数据分解和数据抽离处理的方法来提取光信号的质量参数。其原理基于信号分析和信号处理的思想，旨在从光模块通信数据中抽取有关光信号质量的信息。
数据分解的目的是将获取的光模块通信数据分解为不同方向上的数据分量。这样做的原理是基于信号在不同频率或尺度上的特性变化。常用的数据分解方法包括小波变换、傅里叶变换等。
通过数据分解，可以将原始数据分解成一系列频域或尺度域的分量，每个分量对应着不同频率或尺度上的信号成分。这种分解使得我们能够从整体信号中分离出具有特定频率或尺度特征的部分。
数据抽离处理的目的是从分解后的数据分量中提取出光信号的质量参数。这一步骤通过计算阈值和应用阈值处理来实现。
首先，计算每个数据分量的阈值。阈值的选择可以基于统计特性、信噪比要求或先验知识等。阈值的确定关系到信号特征的提取效果和质量参数的准确性。
然后，对每个数据分量的分解系数进行软阈值处理或硬阈值处理。软阈值处理通过将小于阈值的分解系数设置为零，保留大于阈值的分解系数。硬阈值处理则直接将小于阈值的分解系数设置为零，将大于阈值的分解系数保留。
这样的处理方式实际上是一种信号压缩和去噪的方法。通过对数据分量进行阈值处理，减小了噪声的影响，并突出了与光信号质量相关的成分。
最后，通过分解逆变换将处理后的数据分量重新组合，得到光信号的质量参数。逆变换的方法与之前所选用的数据分解方法相对应，可以恢复原始的光信号。
通过这种数据分解和数据抽离处理的方法，可以从光模块通信数据中提取出光信号的质量参数，如信号强度、误码率、信噪比等。这些参数对于评估和监测光通信质量非常重要，能够帮助系统进行参数调整。
数据分解的基本原理是利用信号的频域或尺度域特性，将原始数据分解为不同方向上的数据分量。常用的数据分解方法如小波变换或傅里叶变换能够将信号分解成一系列频率或尺度不同的分量。这种分解能够帮助我们从复杂的信号中分离出具有不同频率或尺度特征的成分，为后续的数据处理提供了基础。
数据抽离处理的目的是从分解后的数据分量中提取出光信号的质量参数。该过程通过计算阈值和应用阈值处理来实现。
数据分解和数据抽离处理的方法通过利用信号分析和信号处理的原理，从光模块通信数据中提取出光信号的质量参数。这种方法的原理基于信号的特性和处理技术，旨在通过分离和处理数据来获得有关光信号质量的有效信息。这些质量参数对于评估和优化光通信系统的性能具有重要意义，可以为系统的参数调整和优化提供依据。
优选地，所述软阈值处理包括：将绝对值小于阈值的分解系数置为0，并对大于阈值的分解系数进行减小；所述硬阈值处理包括：将绝对值小于阈值的分解系数置为0，对大于阈值的分解系数保持不变。
优选地，所述软阈值处理使用如下公式进行表示：
Figure SMS_101
；其中，/>
Figure SMS_102
为软阈值处理后的分解系数，/>
Figure SMS_103
为软阈值处理前每个数据分量的分解系数，/>
Figure SMS_104
为阈值。软阈值处理的目标是保留重要的信号成分，同时减小噪声或不重要的成分。通过设置适当的阈值，可以调节处理的程度，以平衡信号的清晰度和噪声的去除效果。
总而言之，软阈值处理是一种常用的信号处理技术，用于对数据分量进行去噪和信号提取。它利用分解系数的绝对值与阈值之间的差异来判断是否保留或减小信号成分，从而实现对光信号质量参数的抽离和提取。
许多自然信号在某些表示域中是稀疏的，即信号在该域中的大多数分量接近于零。例如，在小波域中，许多信号的小波系数在高频细节部分是接近于零的。这种稀疏性表示了信号中存在少量重要的成分和大量不重要的噪声或细微变化。
软阈值处理利用了稀疏性原理，并通过阈值的选择来抑制噪声或不重要的信号成分。通过将绝对值小于阈值的分解系数置为零，并对大于阈值的分解系数进行减小，软阈值处理可以保留重要的信号成分，并抑制不重要的成分。进一步的，所述硬阈值处理使用如下公式进行表示：
Figure SMS_105
；
其中，
Figure SMS_106
代表硬阈值处理后的分解系数，/>
Figure SMS_107
为硬阈值处理前每个数据分量的分解系数，/>
Figure SMS_108
为阈值。基于对信号分解系数的阈值判定。通过将绝对值小于等于阈值的分解系数设置为零，可以通过阈值来选择保留或丢弃分解系数。相较于软阈值处理，硬阈值处理不对大于阈值的分解系数进行减小操作，而是直接将小于等于阈值的分解系数置为零。
通过硬阈值处理，可以实现信号的去噪和稀疏表示。较大的阈值会导致更多的分解系数被设置为零，从而产生更稀疏的表示。但是，硬阈值处理也可能会损失一些信号的细节信息，特别是对于那些绝对值较小但仍然包含一些重要信息的分解系数。总结起来，硬阈值处理通过阈值的选择对数据分量的分解系数进行处理。将绝对值小于等于阈值的分解系数置为零，保留大于阈值的分解系数。这种处理方法可用于信号的去噪和稀疏表示，具体效果取决于阈值的选择和信号的特性。
优选地，所述分解逆变换为数据分解的逆过程；所述数据分解使用小波数据分析方法。
分解逆变换是指将经过数据分解得到的分量进行逆操作，恢复到原始信号的过程。对于小波数据分析方法，它是一种常用的数据分解方法，可以将信号分解为不同尺度或频率的成分。具体原理如下：数据分解原理：小波数据分析方法利用小波函数来描述信号的局部特征，将信号分解为一系列不同尺度或频率的成分。小波基函数具有局部化的性质，能够更好地适应信号的时域和频域特征。
通过小波数据分解，可以将原始信号分解为多个分量，每个分量对应着不同尺度或频率的信号成分。这种分解能够提取信号的细节信息和整体特征，为后续的处理和分析提供更丰富的信息。分解逆变换原理：分解逆变换是数据分解的逆过程，将经过数据分解得到的分量进行逆操作，恢复到原始信号的过程。对于小波数据分析方法，分解逆变换就是将分解后的小波系数重新合成原始信号。
分解逆变换的具体过程是利用小波基函数的正交性和重构滤波器来实现。通过将每个分量的小波系数与相应的小波基函数进行加权和叠加，可以恢复原始信号的近似值。在分解逆变换过程中，通常需要逆向进行分解的步骤，从最低尺度或频率的分量开始，依次重建上一级分解的信号。这样可以逐渐恢复出原始信号的细节和整体特征。
小波数据分析方法和分解逆变换的优点是可以提取信号的多尺度或多频率的信息，适用于不同类型的信号分析和处理。通过数据分解和分解逆变换，可以实现信号的特征提取、去噪、压缩等应用，对于光信号的质量参数抽离和提取具有较好的效果和适用性。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。以上对本发明所提供的详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1：设置两台线性直驱电机，其中一台为主电机，另外一台为副电机；
步骤2：实时获取光模块通信过程中的所有数据，并从中提取出光信号的质量参数；
步骤3：基于采集到的质量参数，进行光通信质量计算，得到光通信质量等级；在光通信质量等级低于设定的等级阈值时，执行步骤4，否则返回步骤2执行；
步骤4：基于计算得到的光通信质量等级，调用参数调制器；所述参数调制器基于采集到的质量参数，计算出参数调整值；所述参数调整值包括：线性直驱电机的速度、位置和力矩；
步骤5：基于计算出的参数调整值，实时调整主电机的运动状态，直至主电机在设定的第一时间周期内的速度、位置和力矩与参数调整至中对应的速度、位置和力矩的差值均在设定的偏差阈值范围内；此时，停止对主电机运行状态的调整，主电机进入稳定运行状态；
步骤6：在主电机进入稳定运行状态并持续设定的第二时间周期后，启动副电机，并调整副电机的运行状态使得其与主电机的运行状态保持一致；调用参数扰动器，对主电机的运行状态进行扰动，并将主电机切换为副电机，将副电机切换为主电机，并返回步骤2。
2.如权利要求1所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述质量参数包括：信号强度
Figure QLYQS_1
、误码率/>
Figure QLYQS_2
和信噪比/>
Figure QLYQS_3
。
3.如权利要求2所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述步骤3中光通信质量等级的计算方法具体包括：将信号强度
Figure QLYQS_4
、误码率/>
Figure QLYQS_5
和信噪比/>
Figure QLYQS_6
作为输入参数，输入到光通信质量计算模型中；所述光通信质量计算模型包括/>
Figure QLYQS_7
个高斯分布，每个分布具有均值/>
Figure QLYQS_8
、方差/>
Figure QLYQS_9
和权重/>
Figure QLYQS_10
；所述光通信质量计算模型的概率密度函数为：
Figure QLYQS_11
；
其中，
Figure QLYQS_13
表示信号强度/>
Figure QLYQS_15
、误码率/>
Figure QLYQS_18
和信噪比/>
Figure QLYQS_14
组成的向量集合，
Figure QLYQS_16
，/>
Figure QLYQS_17
表示均值为/>
Figure QLYQS_19
，方差为/>
Figure QLYQS_12
的高斯分布；使用如下公式计算每个光通信质量等级的概率：
Figure QLYQS_20
；
其中，
Figure QLYQS_21
表示光通信质量等级的取值，/>
Figure QLYQS_22
表示混合模型中参数为/>
Figure QLYQS_23
的概率，/>
Figure QLYQS_24
表示光通信质量等级的总数；/>
Figure QLYQS_25
光通信质量等级的概率；选择光通信质量等级的概率最大的等级作为计算出的光通信质量等级：
Figure QLYQS_26
。
4.如权利要求3所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：初始化参数调制器的状态估计向量；状态估计向量表示参数调整期的状态，包括线性直驱电机的速度
Figure QLYQS_27
、位置/>
Figure QLYQS_28
和力矩/>
Figure QLYQS_29
；得到初始状态估计向量为：
Figure QLYQS_30
；
以及，得到初始状态估计协方差矩阵为：
Figure QLYQS_31
；使用状态估计进行预测，假设参数调制器的状态转移方程为：
Figure QLYQS_32
；
其中，
Figure QLYQS_33
是状态转移矩阵；使用如下公式，得到预测状态估计协方差矩阵：
Figure QLYQS_34
；
其中，
Figure QLYQS_35
是过程噪声协方差矩阵；根据采集到光通信质量等级，更新状态估计：得到测量向量为：
Figure QLYQS_36
；
同时，得到测量矩阵为：
Figure QLYQS_37
；测量噪声协方差矩阵为：/>
Figure QLYQS_38
；使用如下公式计算增益：
Figure QLYQS_39
；
使用如下公式更新状态估计：
Figure QLYQS_40
；
使用如下公式更新状态估计协方差矩阵：
Figure QLYQS_41
；
从更新后的状态估计中提取参数调整值，得到参数调整值为：
Figure QLYQS_42
。
5.如权利要求4所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
步骤5.1：设定偏差阈值；
步骤5.2：初始化时间计数器
Figure QLYQS_43
，设置初始时间周期长度/>
Figure QLYQS_44
；
步骤5.3：重复以下步骤直到满足停止条件：a.根据计算得到的参数调整值，实时调整主电机的速度、位置和力矩；b.检测主电机的速度、位置和力矩与参数调整值的差值是否在设定的偏差阈值范围内；c.如果差值超出设定的阈值，则继续参数调整和状态调整；否则，进入下一步；
步骤5.4：将时间计数器
Figure QLYQS_45
增加/>
Figure QLYQS_46
，并检查是否达到设定的第一时间周期长度；
步骤5.5：如果达到设定的第一时间周期长度，则停止对主电机运行状态的调整，主电机进入稳定运行状态；否则，返回步骤5.3。
6.如权利要求5所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：实时获取光模块通信过程中的所有数据；对所有数据进行数据分解，得到不同方向的数据分量；对数据分解得到的数据分量进行数据抽离处理，体步骤如下：计算每个数据分量的阈值；对每个数据分量的分解系数进行软阈值处理或硬阈值处理，得到数据抽离结果；基于数据抽离结果，对数据分量进行分解逆变换，得到光信号的质量参数。
7.如权利要求6所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述软阈值处理包括：将绝对值小于阈值的分解系数置为0，并对大于阈值的分解系数进行减小；所述硬阈值处理包括：将绝对值小于阈值的分解系数置为0，对大于阈值的分解系数保持不变。
8.如权利要求7所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述软阈值处理使用如下公式进行表示：
Figure QLYQS_47
；
其中，
Figure QLYQS_48
为软阈值处理后的分解系数，/>
Figure QLYQS_49
为软阈值处理前每个数据分量的分解系数，/>
Figure QLYQS_50
为阈值。
9.如权利要求8所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述硬阈值处理使用如下公式进行表示：
Figure QLYQS_51
；
其中，
Figure QLYQS_52
代表硬阈值处理后的分解系数，/>
Figure QLYQS_53
为硬阈值处理前每个数据分量的分解系数，/>
Figure QLYQS_54
为阈值。
10.如权利要求9所述的基于线性直驱的光模块通信自适应调制方法，其特征在于，所述分解逆变换为数据分解的逆过程；所述数据分解使用小波数据分析方法。
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