CN117784333A - 光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117784333A CN117784333A CN202410202560.9A CN202410202560A CN117784333A CN 117784333 A CN117784333 A CN 117784333A CN 202410202560 A CN202410202560 A CN 202410202560A CN 117784333 A CN117784333 A CN 117784333A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- nutation
- power
- membership
- radius
- change rate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 title claims abstract description 39
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 105
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 96
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims abstract description 39
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims abstract description 16
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 80
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 31
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
本发明公开了一种光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：S1：获取初始的章动参数，章动参数包括章动半径、章动步长和采样点数；S2：根据章动参数控制快反镜进行一次章动，记录各个采样点的采样功率，并从所有的采样功率中确认最大功率以及最大功率对应的功率变化率；S3：基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数；S4：根据新的章动参数控制快反镜再次进行章动，并得到新的最大功率和新的功率变化率；循环执行步骤S3~S4，直至最大功率满足预设要求时为止。本发明通过根据耦合进单模光纤的能量实时调整章动参数，从而优化光纤耦合时的收敛速度和稳定性。
Description
技术领域
本申请涉及空间光通信技术领域，特别是涉及一种光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
近年来，空间光通信领域得到快速发展，技术也越发成熟，相继有多种星间、星地激光通信设备发射成功，尤其国网的成立，更是掀起一波热潮。空间激光通信是一种利用激光为载波进行通信的技术，相较于传统的微波通信，具有数据传输速率快、体积小、功耗低、保密性好和抗干扰能力强等优势。因此，激光通信技术拥有广泛的应用潜力，适用于机载、星载、舰载以及地面等终端。而单模光纤耦合决定了激光信号的传输质量和效率，是激光通信系统中关键技术之一。目前，光纤耦合系统主要使用位置反馈型和能量反馈型传感器。位置反馈型传感器如四象限探测器(Quadrant Detector，QD)、位置敏感探测器(PositionSensitive Detector，PSD)以及电荷耦合元件(Charge-Coupled Device，CCD)实际应用中仍会受到应力释放、温度变化和平台振动等因素的影响，导致传感器对光斑定位发生偏移。能量反馈型传感器只以耦合进入光纤的能量为反馈量，受环境影响因素小，算法复杂度低，可靠性强。目前以能量为反馈量的光纤耦合系统大多以快速反射镜FSM为执行机构，通过激光章动算法控制激光在单模光纤端面上作圆形扫描，在每个扫描周期中，通过功率采样来寻找具有最大功率的位置，并将其记录下来，随后通过快反镜移动扫描中心将位置调整到记录的功率最大位置，并进行下一次扫描，经过多次扫描后，最终收敛到一个全局最优的位置，从而找到最大的耦合效率的位置。
但是，现有的基于激光章动算法搭建的光纤耦合系统中，激光章动参数固定设置，其导致系统在寻找最优结果的过程中，收敛速度和稳定性不可兼得。此外，部分耦合算法可通过人工介入方式切换控制参数，但切换过程时间长，且依赖人工调试经验。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质，以解决现有光纤耦合系统无法兼顾收敛速度和稳定性的问题。
为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种光纤章动耦合方法，其包括：S1：获取初始的章动参数，章动参数包括章动半径、章动步长和采样点数；S2：根据章动参数控制快反镜进行一次章动，记录各个采样点的采样功率，并从所有的采样功率中确认最大功率以及最大功率对应的功率变化率；S3：基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数，模糊规则包括最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数分别对应的模糊论域，以及功率和功率变化率与章动半径、章动步长、采样点数之间的隶属度对应规则；S4：根据新的章动参数控制快反镜再次进行章动，并得到新的最大功率和新的功率变化率；循环执行步骤S3~S4，直至最大功率满足预设要求时为止。
作为本申请的进一步改进，基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数，包括：根据最大功率对应的模糊论域对最大功率进行映射，得到功率映射值，且根据功率变化率对应的模糊论域对功率变化率进行映射，得到变化率映射值；结合功率映射值、变化率映射值和预先构建的功率以及功率变化率对应的三角隶属函数，确认功率映射值对应的功率隶属度和变化率映射值对应的变化率隶属度；获取根据最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊论域划分的最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊集合；基于功率隶属度、变化率隶属度和模糊集合查询隶属度对应规则，确认章动半径对应的半径隶属度、章动步长对应的步长隶属度、采样点数对应的点数隶属度；结合章动半径、章动步长、采样点数对应的模糊论域和半径隶属度、步长隶属度、点数隶属度计算得到半径映射值、步长映射值和点数映射值；基于最大隶属度中心法，利用半径映射值和半径隶属度计算得到新的章动半径，利用步长映射值和步长隶属度计算得到新的章动步长，利用点数映射值和点数隶属度计算得到新的采样点数。
作为本申请的进一步改进，最大功率的模糊论域为（0,0.7），功率变化率的模糊论域为（-0.35,0.4），章动半径的模糊论域为（0,1.0），章动步长的模糊论域为（0,2.5），采样点数的模糊论域为（4,8）。
作为本申请的进一步改进，最大功率的模糊集合为={S,M,L}，功率变化率的模糊集合为/>={S,L}，章动半径和章动步长的模糊集合为/>={VS,S,M,L,XL}，采样点数的模糊集合为/>={F,H}，其中，VS表示非常小，S表示小，M表示中等，L表示大，XL表示非常大，F表示少，H表示多。
作为本申请的进一步改进，新的章动半径的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示新的章动半径，/>表示半径映射值，/>表示与模糊集合中VS对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中S对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中M对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中L对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中XL对应的半径隶属度，/>表示半径隶属度。
作为本申请的进一步改进，新的章动步长的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示新的章动步长，/>表示步长映射值，/>表示与模糊集合中VS对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中S对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中M对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中L对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中XL对应的步长隶属度，/>表示步长隶属度。
作为本申请的进一步改进，新的采样点数的计算过程表示为：
；
；
；
；
其中，表示新的采样点数，/>表示点数映射值，/>表示与模糊集合中H对应的采样点数隶属度，/>表示与模糊集合中F对应的采样点数隶属度，/>表示点数隶属度。
为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种光纤章动耦合系统，其包括：获取模块，用于获取初始的章动参数，章动参数包括章动半径、章动步长和采样点数；第一控制模块，用于根据章动参数控制快反镜进行一次章动，记录各个采样点的采样功率，并从所有的采样功率中确认最大功率以及最大功率对应的功率变化率；计算模块，用于基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数，模糊规则包括最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数分别对应的模糊论域，以及功率和功率变化率与章动半径、章动步长、采样点数之间的隶属度对应规则；第二控制模块，用于根据新的章动参数控制快反镜再次进行章动，并得到新的最大功率和新的功率变化率；计算模块和第二控制模块循环运行，直至最大功率满足预设要求时为止。
为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一项的光纤章动耦合方法的步骤。
为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储介质，存储有能够实现上述任一项的光纤章动耦合方法的程序指令。
本申请的有益效果是：本申请的光纤章动耦合方法通过将模糊控制算法和激光章动算法进行结合，在调节耦合光束角度的同时，根据耦合进单模光纤的能量对章动参数中的章动半径、章动步长、采样点数进行自适应调节，从而实现在耦合光束偏差角度较大时采用调整范围大、速率快但精度较低的章动参数，来实现耦合光束从边缘到中心区域的快速调整，当耦合功率有一定提升后，可自动调整参数降低调整速率、提高精度和稳定性，最终，实现兼顾收敛速度和稳定性的双重优化。
附图说明
图1是本发明实施例的光纤章动耦合方法的一流程示意图；
图2是本发明实施例的光纤章动耦合方法的最大功率三角形隶属度函数的示意图；
图3是本发明实施例的光纤章动耦合方法的功率变化率三角形隶属度函数的示意图；
图4是本发明实施例的光纤章动耦合方法的章动半径三角形隶属度函数的示意图；
图5是本发明实施例的光纤章动耦合方法的章动步长三角形隶属度函数的示意图；
图6是本发明实施例的光纤章动耦合方法的采样点数三角形隶属度函数的示意图；
图7是本发明实施例的光纤章动耦合方法的阶跃耦合仿真结果的示意图；
图8是本发明实施例的光纤章动耦合系统的功能模块示意图；
图9是本发明实施例的计算机设备的结构示意图；
图10是本发明实施例的存储介质的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
图1是本发明实施例的光纤章动耦合方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该光纤章动耦合方法包括步骤：
步骤S1：获取初始的章动参数，章动参数包括章动半径、章动步长和采样点数。
步骤S2：根据章动参数控制快反镜进行一次章动，记录各个采样点的采样功率，并从所有的采样功率中确认最大功率以及最大功率对应的功率变化率。
步骤S3：基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数，模糊规则包括最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数分别对应的模糊论域，以及功率和功率变化率与章动半径、章动步长、采样点数之间的隶属度对应规则。
步骤S4：根据新的章动参数控制快反镜再次进行章动，并得到新的最大功率和新的功率变化率。
循环执行步骤S3~S4，直至最大功率满足预设要求时为止。
具体地，激光章动算法是一种被广泛应用的基础光纤耦合方法。该算法原理为：利用快反镜使焦平面上的光斑按一定半径进行圆周运动，在每个周期中，通过功率采样来寻找具有最大功率的位置，并将其记录下来；随后，通过快反镜移动扫描中心将位置调整到记录的功率最大位置，并进行下一次扫描。经过多次扫描后，可以最终收敛到一个全局最优的位置，从而找到最大的耦合效率的位置。具体流程如下：
(1)进行初始化，设定扫描中心，章动半径/>、章动步长/>以及扫描一周的采样点数/>。
(2) 输出控制量：计算控制量，其中：
；
其中，，控制量和章动半径/>具有相同的量纲，输出扫描一周的控制量，并对每个位置进行采样，记录达到最大耦合效率的位置/>以及光功率最大时的采样次数/>。
(3) 移动扫描中心：将扫描中心按照设定章动步长朝着最大耦合效率的方向进行移动，即
；
重置执行步骤（2）~（3），从而最终收敛到一个全局最优的位置，
由上可知，在收敛过程中，若章动半径与章动步长/>较小，会导致收敛速度降低；若章动半径/>与章动步长/>较大，会导致收敛稳定性变差。因此，本实施例在激光章动过程中，应用模糊控制算法对章动参数进行自适应调节。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够应对非线性、不确定性和模糊性较强的系统。由于激光章动算法的实时反馈量仅有耦合能量，因此本实施例采用能量状态观测器，对章动过程观测后可以得到每个采样点的实时采样功率，从中选取最大功率，并获取该最大功率对应的功率变化率。然后，结合预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率进行模糊化、模糊推理和解模糊化三个过程，得到新的章动参数，再利用新的章动参数控制快反镜进行章动，并再次进行观测以获取新的最大功率和功率变化率，重复执行上述过程，直至最大功率满足预设要求时，停止执行。
进一步的，步骤S3中，基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数的步骤，具体包括：
1、根据最大功率对应的模糊论域对最大功率进行映射，得到功率映射值，且根据功率变化率对应的模糊论域对功率变化率进行映射，得到变化率映射值。
需要说明的是，最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数分别对应的模糊论域预先设置。优选地，本实施例中，最大功率的模糊论域设置为（0,0.7），功率变化率的模糊论域设置为（-0.35,0.4），章动半径的模糊论域设置为（0,1.0），章动步长的模糊论域设置为（0,2.5），采样点数的模糊论域设置为（4,8）。并且，分别对最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊论域进行划分，得到最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊集合，依次表示为：最大功率的模糊集合为={S,M,L}，功率变化率的模糊集合为/>={S,L}，章动半径和章动步长的模糊集合为/>={VS,S,M,L,XL}，采样点数的模糊集合为/>={F,H}，其中，VS表示非常小，S表示小，M表示中等，L表示大，XL表示非常大，F表示少，H表示多。然后，根据模糊论域和模糊集合分别构建最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的三角形隶属度函数，请依次参阅图2至图6。
具体地，在得到最大功率和功率变化率后，根据模糊论域对最大功率和功率变化率进行映射，得到功率映射值和变化率映射值。例如，假设最大功率的范围是[0，700]，若当前的最大功率为500，则根据模糊论域进行映射后，其功率映射值为0.5。
2、结合功率映射值、变化率映射值和预先构建的功率以及功率变化率对应的三角隶属函数，确认功率映射值对应的功率隶属度和变化率映射值对应的变化率隶属度。
具体地，在得到功率映射值和变化率映射值后，将功率映射值和变化率映射至分别代入最大功率和功率变化率的三角隶属度函数，即可得到功率隶属度和变化率隶属度。本实施例以功率隶属度为例进行说明，请参阅图2，假设当前的功率映射值为0.5，其功率隶属度分别为1/3、2/3，表示该功率映射值属于L的概率为1/3，属于M的概率为2/3。
3、获取根据最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊论域划分的最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊集合。
4、基于功率隶属度、变化率隶属度和模糊集合查询隶属度对应规则，确认章动半径对应的半径隶属度、章动步长对应的步长隶属度、采样点数对应的点数隶属度。
需要说明的是，本实施例的隶属度对应规则设置如下表1所示：
表1
5、结合章动半径、章动步长、采样点数对应的模糊论域和半径隶属度、步长隶属度、点数隶属度计算得到半径映射值、步长映射值和点数映射值。
本实施例中，假设以功率隶属度分别为1/3（L）、2/3（M）和变化率隶属度分别为1/3（S）、2/3（L）为例进行说明。将功率隶属度和变化率隶属度两两组合并查询上表1可得功率隶属度、变化率隶属度与章动半径、章动步长和采样点数的关系，具体如下表2所示：
表2
从图4中获取章动半径中的VS、S、M分别对应的值为0、0.3、0.5，根据上表2计算半径映射值：
半径映射值。
从图5中获取章动步长中的VS、S、M分别对应的值为0、0.6、1.25，根据上表2计算步长映射值：
步长映射值。
从图6中获取采样点数中的F、H分别对应的值为4、8，根据上表2计算点数映射值：
点数映射值。
6、基于最大隶属度中心法，利用半径映射值和半径隶属度计算得到新的章动半径，利用步长映射值和步长隶属度计算得到新的章动步长，利用点数映射值和点数隶属度计算得到新的采样点数。
需要说明的是，新的章动半径的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示新的章动半径，/>表示半径映射值，/>表示与模糊集合中VS对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中S对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中M对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中L对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中XL对应的半径隶属度，/>表示半径隶属度。
新的章动步长的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示新的章动步长，/>表示步长映射值，/>表示与模糊集合中VS对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中S对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中M对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中L对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中XL对应的步长隶属度，/>表示步长隶属度。
新的采样点数的计算过程表示为：
；
；
；
；/>
其中，表示新的采样点数，/>表示点数映射值，/>表示与模糊集合中H对应的采样点数隶属度，/>表示与模糊集合中F对应的采样点数隶属度，/>表示点数隶属度。
具体地，在得到半径映射值、步长映射值和点数映射值后，分别代入上述计算过程，则可分别得到新的章动半径、新的章动步长和新的采样点数。
进一步的，请参阅图7，图7为本实施例的光纤章动耦合方法与三种固定章动参数的光纤耦合系统的阶跃耦合仿真结果。从图7中可以看出，本实施例的自调节章动参数的光纤章动耦合方法在控制初段可快速提高功率（快速将耦合光束从光纤视场边缘调整到中心附近），并在功率接近饱和后快速调整参数，使稳态功率起伏更小。而其他三组固定参数控制器均不能实现上述效果。
本实施例的光纤章动耦合方法通过将模糊控制算法和激光章动算法进行结合，在调节耦合光束角度的同时，根据耦合进单模光纤的能量对章动参数中的章动半径、章动步长、采样点数进行自适应调节，从而实现在耦合光束偏差角度较大时采用调整范围大、速率快但精度较低的章动参数，来实现耦合光束从边缘到中心区域的快速调整，当耦合功率有一定提升后，可自动调整参数降低调整速率、提高精度和稳定性，最终，实现兼顾收敛速度和稳定性的双重优化。
图8是本发明实施例的光纤章动耦合系统的功能模块示意图。如图8所示，该光纤章动耦合系统20包括获取模块21、第一控制模块22、计算模块23和第二控制模块24。
获取模块21，用于获取初始的章动参数，章动参数包括章动半径、章动步长和采样点数；
第一控制模块22，用于根据章动参数控制快反镜进行一次章动，记录各个采样点的采样功率，并从所有的采样功率中确认最大功率以及最大功率对应的功率变化率；
计算模块23，用于基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数，模糊规则包括最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数分别对应的模糊论域，以及功率和功率变化率与章动半径、章动步长、采样点数之间的隶属度对应规则；
第二控制模块24，用于根据新的章动参数控制快反镜再次进行章动，并得到新的最大功率和新的功率变化率；
计算模块23和第二控制模块24循环运行，直至最大功率满足预设要求时为止。
可选地，计算模块23执行基于预先构建的模糊规则，利用最大功率和功率变化率计算得到新的章动参数的操作，具体包括：根据最大功率对应的模糊论域对最大功率进行映射，得到功率映射值，且根据功率变化率对应的模糊论域对功率变化率进行映射，得到变化率映射值；结合功率映射值、变化率映射值和预先构建的功率以及功率变化率对应的三角隶属函数，确认功率映射值对应的功率隶属度和变化率映射值对应的变化率隶属度；获取根据最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊论域划分的最大功率、功率变化率、章动半径、章动步长、采样点数的模糊集合；基于功率隶属度、变化率隶属度和模糊集合查询隶属度对应规则，确认章动半径对应的半径隶属度、章动步长对应的步长隶属度、采样点数对应的点数隶属度；结合章动半径、章动步长、采样点数对应的模糊论域和半径隶属度、步长隶属度、点数隶属度计算得到半径映射值、步长映射值和点数映射值；基于最大隶属度中心法，利用半径映射值和半径隶属度计算得到新的章动半径，利用步长映射值和步长隶属度计算得到新的章动步长，利用点数映射值和点数隶属度计算得到新的采样点数。
可选地，最大功率的模糊论域为（0,0.7），功率变化率的模糊论域为（-0.35,0.4），章动半径的模糊论域为（0,1.0），章动步长的模糊论域为（0,2.5），采样点数的模糊论域为（4,8）。
可选地，最大功率的模糊集合为={S,M,L}，功率变化率的模糊集合为/>={S,L}，章动半径和章动步长的模糊集合为/>={VS,S,M,L,XL}，采样点数的模糊集合为/>={F,H}，其中，VS表示非常小，S表示小，M表示中等，L表示大，XL表示非常大，F表示少，H表示多。
可选地，新的章动半径的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示新的章动半径，/>表示半径映射值，/>表示与模糊集合中VS对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中S对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中M对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中L对应的半径隶属度，/>表示与模糊集合中XL对应的半径隶属度，/>表示半径隶属度。
可选地，新的章动步长的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示新的章动步长，/>表示步长映射值，/>表示与模糊集合中VS对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中S对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中M对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中L对应的步长隶属度，/>表示与模糊集合中XL对应的步长隶属度，/>表示步长隶属度。
可选地，新的采样点数的计算过程表示为：
；
；/>
；
；
其中，表示新的采样点数，/>表示点数映射值，/>表示与模糊集合中H对应的采样点数隶属度，/>表示与模糊集合中F对应的采样点数隶属度，/>表示点数隶属度。
关于上述实施例光纤章动耦合系统中各模块实现技术方案的其他细节，可参见上述实施例中的光纤章动耦合方法中的描述，此处不再赘述。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均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的部分互相参见即可。对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
请参阅图9，图9为本发明实施例的计算机设备的结构示意图。如图9所示，该计算机设备30包括处理器31及和处理器31耦接的存储器32，存储器32中存储有程序指令，程序指令被处理器31执行时，使得处理器31执行上述任一实施例所述的光纤章动耦合方法步骤。
其中，处理器31还可以称为资源（Central Processing Unit，中央处理单元）。处理器31可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器31还可以是通用处理器、数字信号处理器（DSP）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
参阅图10，图10为本发明实施例的存储介质的结构示意图。本发明实施例的存储介质存储有能够实现上述光纤章动耦合方法的程序指令41，其中，该程序指令41可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等计算机设备设备。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的计算机设备，系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种光纤章动耦合方法，其特征在于，其包括：
S1：获取初始的章动参数，所述章动参数包括章动半径、章动步长和采样点数；
S2：根据所述章动参数控制快反镜进行一次章动，记录各个采样点的采样功率，并从所有的采样功率中确认最大功率以及所述最大功率对应的功率变化率；
S3：基于预先构建的模糊规则，利用所述最大功率和所述功率变化率计算得到新的章动参数，所述模糊规则包括所述最大功率、所述功率变化率、所述章动半径、所述章动步长、所述采样点数分别对应的模糊论域，以及所述功率和所述功率变化率与所述章动半径、所述章动步长、所述采样点数之间的隶属度对应规则；
S4：根据所述新的章动参数控制快反镜再次进行章动，并得到新的最大功率和新的功率变化率；
循环执行步骤S3~S4，直至所述最大功率满足预设要求时为止。
2.根据权利要求1所述光纤章动耦合方法，其特征在于，所述基于预先构建的模糊规则，利用所述最大功率和所述功率变化率计算得到新的章动参数，包括：
根据所述最大功率对应的模糊论域对所述最大功率进行映射，得到功率映射值，且根据所述功率变化率对应的模糊论域对所述功率变化率进行映射，得到变化率映射值；
结合所述功率映射值、所述变化率映射值和预先构建的功率以及功率变化率对应的三角隶属函数，确认所述功率映射值对应的功率隶属度和所述变化率映射值对应的变化率隶属度；
获取根据所述最大功率、所述功率变化率、所述章动半径、所述章动步长、所述采样点数的模糊论域划分的所述最大功率、所述功率变化率、所述章动半径、所述章动步长、所述采样点数的模糊集合；
基于所述功率隶属度、所述变化率隶属度和所述模糊集合查询所述隶属度对应规则，确认所述章动半径对应的半径隶属度、所述章动步长对应的步长隶属度、所述采样点数对应的点数隶属度；
结合所述章动半径、所述章动步长、所述采样点数对应的模糊论域和所述半径隶属度、所述步长隶属度、所述点数隶属度计算得到半径映射值、步长映射值和点数映射值；
基于最大隶属度中心法，利用所述半径映射值和所述半径隶属度计算得到新的章动半径，利用所述步长映射值和所述步长隶属度计算得到新的章动步长，利用所述点数映射值和所述点数隶属度计算得到新的采样点数。
3.根据权利要求2所述光纤章动耦合方法，其特征在于，所述最大功率的模糊论域为（0,0.7），所述功率变化率的模糊论域为（-0.35,0.4），所述章动半径的模糊论域为（0,1.0），所述章动步长的模糊论域为（0,2.5），所述采样点数的模糊论域为（4,8）。
4.根据权利要求3所述光纤章动耦合方法，其特征在于，所述最大功率的模糊集合为={S,M,L}，所述功率变化率的模糊集合为/>={S,L}，所述章动半径和所述章动步长的模糊集合为/>={VS,S,M,L,XL}，所述采样点数的模糊集合为/>={F,H}，其中，VS表示非常小，S表示小，M表示中等，L表示大，XL表示非常大，F表示少，H表示多。
5.根据权利要求4所述光纤章动耦合方法，其特征在于，所述新的章动半径的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示所述新的章动半径，/>表示所述半径映射值，/>表示与所述模糊集合中所述VS对应的半径隶属度，/>表示与所述模糊集合中所述S对应的半径隶属度，表示与所述模糊集合中所述M对应的半径隶属度，/>表示与所述模糊集合中所述L对应的半径隶属度，/>表示与所述模糊集合中所述XL对应的半径隶属度，/>表示所述半径隶属度。
6.根据权利要求4所述光纤章动耦合方法，其特征在于，所述新的章动步长的计算过程表示为：
；
；
；
；
；
；
；
其中，表示所述新的章动步长，/>表示所述步长映射值，/>表示与所述模糊集合中所述VS对应的步长隶属度，/>表示与所述模糊集合中所述S对应的步长隶属度，表示与所述模糊集合中所述M对应的步长隶属度，/>表示与所述模糊集合中所述L对应的步长隶属度，/>表示与所述模糊集合中所述XL对应的步长隶属度，/>表示所述步长隶属度。
7.根据权利要求3所述光纤章动耦合方法，其特征在于，所述新的采样点数的计算过程表示为：
；
；
；
；
其中，表示所述新的采样点数，/>表示所述点数映射值，/>表示与所述模糊集合中所述H对应的采样点数隶属度，/>表示与所述模糊集合中所述F对应的采样点数隶属度，/>表示所述点数隶属度。
8.一种光纤章动耦合系统，其特征在于，其包括：
获取模块，用于获取初始的章动参数，所述章动参数包括章动半径、章动步长和采样点数；
第一控制模块，用于根据所述章动参数控制快反镜进行一次章动，记录各个采样点的采样功率，并从所有的采样功率中确认最大功率以及所述最大功率对应的功率变化率；
计算模块，用于基于预先构建的模糊规则，利用所述最大功率和所述功率变化率计算得到新的章动参数，所述模糊规则包括所述最大功率、所述功率变化率、所述章动半径、所述章动步长、所述采样点数分别对应的模糊论域，以及所述功率和所述功率变化率与所述章动半径、所述章动步长、所述采样点数之间的隶属度对应规则；
第二控制模块，用于根据所述新的章动参数控制快反镜再次进行章动，并得到新的最大功率和新的功率变化率；
所述计算模块和所述第二控制模块循环运行，直至所述最大功率满足预设要求时为止。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7中任一项权利要求所述的光纤章动耦合方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有能够实现如权利要求1-7中任一项所述的光纤章动耦合方法的程序指令。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410202560.9A CN117784333B (zh) | 2024-02-23 | 2024-02-23 | 光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410202560.9A CN117784333B (zh) | 2024-02-23 | 2024-02-23 | 光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117784333A true CN117784333A (zh) | 2024-03-29 |
| CN117784333B CN117784333B (zh) | 2024-06-18 |
Family
ID=90392973
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410202560.9A Active CN117784333B (zh) | 2024-02-23 | 2024-02-23 | 光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117784333B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4599565A (en) * | 1981-12-15 | 1986-07-08 | The Regents Of The University Of Calif. | Method and apparatus for rapid NMR imaging using multi-dimensional reconstruction techniques |
| CN87104556A (zh) * | 1986-07-02 | 1988-02-03 | 休斯航空公司 | 光学章动检测方法与装置 |
| US5295061A (en) * | 1990-04-20 | 1994-03-15 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Control parameter tuning unit and a method of tuning parameters for a control unit |
| CN110401483A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-01 | 长春理工大学 | 一种激光通信装置及方法 |
| CN110632714A (zh) * | 2019-09-20 | 2019-12-31 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种光纤耦合系统及耦合方法 |
| CN117117992A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 广州疆海科技有限公司 | 输出功率调节方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2024
- 2024-02-23 CN CN202410202560.9A patent/CN117784333B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4599565A (en) * | 1981-12-15 | 1986-07-08 | The Regents Of The University Of Calif. | Method and apparatus for rapid NMR imaging using multi-dimensional reconstruction techniques |
| CN87104556A (zh) * | 1986-07-02 | 1988-02-03 | 休斯航空公司 | 光学章动检测方法与装置 |
| US5295061A (en) * | 1990-04-20 | 1994-03-15 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Control parameter tuning unit and a method of tuning parameters for a control unit |
| CN110401483A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-01 | 长春理工大学 | 一种激光通信装置及方法 |
| CN110632714A (zh) * | 2019-09-20 | 2019-12-31 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种光纤耦合系统及耦合方法 |
| CN117117992A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 广州疆海科技有限公司 | 输出功率调节方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 胡钦涛: "基于深度神经网络的光电系统检测与跟踪算法研究", 博士电子期刊, 15 August 2021 (2021-08-15) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117784333B (zh) | 2024-06-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gao et al. | MetaLoc: Learning to learn wireless localization | |
| Westcott et al. | GO synthesis of offset dual reflectors | |
| Kumari et al. | Maiden application of cascade tilt‐integral–tilt‐derivative controller for performance analysis of load frequency control of interconnected multi‐source power system | |
| CN108873554B (zh) | 一种基于液晶光学相控阵的多用户捕获跟踪方法 | |
| CN116566496B (zh) | 一种基于超表面的太赫兹多维度通信系统及通信方法 | |
| Liu et al. | Simultaneous mobile information and power transfer by resonant beam | |
| Mahmood et al. | FDA transmit beampattern synthesis using piecewise trigonometric frequency offset | |
| CN117784333B (zh) | 光纤章动耦合方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN117580054B (zh) | 基于使用需求数据的ntn小区构建方法、装置、设备及介质 | |
| CN113746518A (zh) | 连续调相智能超表面、波束赋形方法和快速波束追踪方法 | |
| Ke et al. | Experimental Research on Automatic Alignment and Control Algorithm of Spatial Light‐Fiber Coupling | |
| Uchida et al. | A particle swarm optimisation algorithm to generate inhomogeneous triangular cells for allocating base stations in urban and suburban areas | |
| CN113446984B (zh) | 轨道角动量探测概率优化选择方法、系统、介质、终端 | |
| Peng et al. | A RRT path planning algorithm based on A* for UAV | |
| Bi et al. | Indoor fingerprint positioning method with standard particle swarm optimization | |
| Fang et al. | Distance and Efficiency Enhancement with Aspherical Retroreflectors for Resonant Beam SWIPT | |
| Wang et al. | Joint detection and tracking algorithm for cognitive radar based on parallel structure of EKF and particle filter | |
| Ke et al. | Automatic focusing control in beaconless APT system | |
| Hu et al. | Applications of differential barometric altimeter in ground cellular communication positioning network | |
| Cao et al. | Topology construction technology of LEO satellite based on multi-objective optimization algorithm | |
| Zeng et al. | Generation of nondiffraction beams by using graphene‐based metasurface in terahertz regime | |
| Liu et al. | Correlation scan matching algorithm based on multi‐resolution auxiliary historical point cloud and lidar simultaneous localisation and mapping positioning application | |
| Yang et al. | Fast acquisition system for laser communication based on beam splitting and expanding | |
| Zhang et al. | Hybrid algorithm for initial phase calibration of optical phased array | |
| Zhang et al. | Improved droop control strategy of energy storage converter under grid‐side power fluctuation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |