基于多通道自由空间光通信的能见度分析系统和方法

本发明属于能见度分析技术领域，具体涉及基于多通道自由空间光通信的能见度分析系统和方法。

背景技术：

在智能交通安全中，能见度是一个非常重要的影响因素，由于能见度低导致的恶行交通事故也频频发生在高速交通系统中，不仅造成了人员伤亡，也造成了极大的经济损失。尤其是在近些年科技迅速发展的情况下，交通的速度越来越高，准确监测分析能见度并对交通中的单位进行预警，是避免事故发生的重要手段。同时，能见度也是气象监测的重要成分，通过对大气能见度变化趋势分析可以有效的对农业生产等活动进行帮助。因此准确地对能见度进行监测与分析是一项十分重要的技术。在世界范围内，日本、美国等都已研制了应用了能见度监测相关的各项设备，而我国对这方面的研究起步较晚，因此研究高效、准确的能见度监测系统十分必要。

在现阶段的能见度监测，主要分为目测法、器测法以及视频监测法。目测法对能见度只能进行估算，并且因人而异，具有较大的主观性；视频监测法研究目前较为浅显，并且应用范围较小；其中的器测法由于技术较为成熟、应用场景较多，受到了广泛的关注。目前通过器件对能见度进行监测主要分为透射法和散射法。透射法是通过监测光在大气中传播时由于微粒的消光导致的光强衰减，其主要由一个激光发射器和一个激光探测器组成，通过接收光功率的衰减来对能见度进行分析。透射法中，系统对光污染非常敏感，需要激光器有稳定的功率。散射法的原理与激光雷达类似，接收器检测大气分子、气溶胶等微粒影响下的散射。通过对散射光强的分析，来获得能见度情况。散射法受天气干扰较大，尤其是雨雪等天气，系统检测误差较大。因此本专利的研究聚焦于器测法中的透射法。

与此同时，自由空间光通信(fso)近年来由于其大带宽、高速率等优点受到了广泛关注。但是其对天气较为敏感，如雨雪、雾霾等天气因素都会都其通信效果造成影响。为了降低大气湍流等因素对fso造成的负面影响，目前在fso系统中通过引入多输入多输出技术(mimo)能够有效克服部分影响。此外，正交频分复用技术(ofdm)在抗湍流方面有着良好的表现，采用ofdm的空间光通信在稳定性方面有进一步的提升，因此利用自由空间光通信对能见度的敏感度，将结合mimo技术的fso用于对大气湍流、雾霾等环境的检测，是一种有效的能见度监测手段。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供基于多通道自由空间光通信的能见度分析系统和方法，利用多通道的自由空间光通信技术对大气能见度进行监测，结合多输入多输出(mimo)探测技术以及通信中相关算法，通过多通道传输过程中大气环境产生的噪声对系统传输性能的影响，对大气环境中的能见度进行精细分析，利用通信系统误码率的变化，全天候对能见度提供精确、及时地监测。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

基于多通道自由空间光通信的能见度分析系统，所述系统的信道模型为:

y(t)＝ηh(t)w(t)x(t)+n(t)(5)

其中，η是光电转换的效率，h(t)为mimo发送天线到接收天线之间的信道矩阵，w(t)是对不同信道加入的权重因子，x(t)为发射矩阵，n(t)为噪声矩阵。

基于多通道自由空间光通信的能见度分析方法，所述方法包括：

步骤1：发送端利用光学天线将信号光进行发送，通过对二进制比特流编码调制后，在自由空间信道中进行传输；

步骤2：在空间信道传输过程中，信号受到信道矩阵以及噪声矩阵的影响，每个通道中信号受到不同程度的衰减；

步骤3：接收端通过多个接收口进行接收后解调解码，对不同通道赋予不同的权重，对数据进行合并分析，最后获得空间的能见度。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

上述的步骤1中，发送端对信息的调制采用psk-ofdm调制，经过psk-ofdm调制后每一个信道的信号为x(t)：

其中xi为第i个子载波上的符号信息，fi是第k个子载波的频率，n为子载波的总数，i表示第i个子载波。

上述的步骤3中，接收端解调解码后进行误码率计算，再进行信道分析，具体为：

假设噪声与误码率之间的关系表示为：

n(t)＝f(pber)(6)

其中为pber误码率，f(·)表示计算函数，通过循环训练计算，可以模拟出f(·)的表达式，则噪声模型，表示为：

n(t)＝a·nflow(t)+b·nfog(t)+c·nhaze(t)+…(7)

其中nflow(t),nfog(t),nhaze(t)等表示湍流、团雾、霾等不同因素对噪声的影响，通过多次模拟后计算出各部分所占的比重a、b、c等，根据噪声获得大气中对能见度造成影响的不同因子的比重；

最终的能见度解析部分，假设能见度为k，则建立能见度-大气环境影响因子模型为：

k＝fflow(nflow(t))+ffog(nfog(t))+fhaze(nhaze(t))+…(8)

其中f(·)对应着不同影响因子与能见度之间的关系，即通过多次计算后，获得的能见度-大气环境影响因子模型；

通过能见度-大气环境影响因子模型，获得传输信道所在的大气环境能见度。

本发明具有以下有益效果：

本发明针对大气环境中复杂的能见度干扰因素，提出利用多通道自由空间光通信对能见度进行高精度的监测，基于mimo探测技术对影响能见度的复杂因素如湍流、雾霾、尘埃等因素进行详细分析。利用多通道以及自由空间光通信的调制技术，可以有效降低激光功率、大气中光污染等因素对能见度探测造成的负面影响。

区别于传统的能见度监测方案，本专利基于自由空间光通信技术，本质是利用信息传输过程中由于信道噪声造成的衰减，来分析信道中的噪声，此处噪声即为影响能见度的因素。此外，通过引入mimo技术，一方面有效克服激光在大气湍流中可能出现的光强闪烁，一方面提供准确细致的能见度分析信道。

本发明采用多通道技术，提供多个信道样本，使得结果更加准确精细；

本发明采用mimo探测技术，降低监测过程中出现的光强闪烁以及光污染等因素造成的监测不准确情况；

本发明分析过程采用信号处理技术，与光强分析不同，可以进一步降低光污染和激光器功率不稳定带来的影响。

附图说明

图1为基于多通道自由空间光通信的高精度能见度分析系统结构图；

图2为基于误码率的能见度分析流程图；

图3为基于多通道自由空间光通信的能见度系统示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细描述。

参见图1，本发明的基于多通道自由空间光通信的能见度分析系统，实施例以三个通道为例进行分析，其核心点在于多通道的自由空间光通信技术以及mimo探测技术。所述系统的信道模型为:

y(t)＝ηh(t)w(t)x(t)+n(t)(5)

其中，η是光电转换的效率，h(t)为mimo发送天线到接收天线之间的信道矩阵，w(t)是对不同信道加入的权重因子，x(t)为发射矩阵，n(t)为噪声矩阵。

则影响到最终接收信号的因素有w(t),h(t),n(t)。其中η,w(t)可以认为是已知元素，因此需要对信道模型中的h(t),n(t)进行分析。

参见图2，本发明的基于多通道自由空间光通信的能见度分析方法，包括：

步骤1：发送端利用光学天线将信号光进行发送，通过对二进制比特流编码调制后，在自由空间信道中进行传输；

在发送端，由于系统的主要目的是对大气中能见度进行分析，因此不需要刻意强调通信系统的传输速率与容量。因此对信息的调制可以采用相移键控(psk)和正交频分复用(ofdm)技术，这是因为相移键控解调过程只需要对相位进行检测，而正交频分复用技术在抗湍流方面有着良好的表现。ofdm是基于密集子载波复用的高速数据传输调制方式，其在频域对信号进行调制，再将信号转换到时域进行传输。正交的信号可以在接收端进行分离，从而降低不同信道之间的干扰。

设经过psk-ofdm调制后每一个信道的信号为x(t)，则可以表示为：

其中xi为第i个子载波上的符号信息，fi是第k个子载波的频率，n为子载波的总数，i表示第i个子载波。

则发射矩阵可以表示：

x(t)＝(x1(t),x2(t),x3(t))^t(2)

在大气传输过程中，信号光会受到大气湍流、雾霾以及尘埃等因素影响，发生散射、闪烁等情况从而造成衰减，可以引入噪声n(t)表示这些因素造成的信号影响。不同信道由于大气环境的不同，噪声影响情况也不同，噪声矩阵可以表示为：

n(t)＝(n1(t),n2(t),n3(t))^t(3)

此外，由于不同光学发送天线和接收天线之间的相互影响，不同信道之间会有信道增益，设hi,j是发送天线i到接收天线j之间的信道增益，则t时刻本专利提出的mimo系统信道矩阵可以表示为：

则整个系统的信道模型可以表示为:

y(t)＝ηh(t)w(t)x(t)+n(t)(5)

其中，η是光电转换的效率，h(t)为mimo发送天线到接收天线之间的信道矩阵，w(t)是对不同信道加入的权重因子，x(t)为发射矩阵，n(t)为噪声矩阵。则影响到最终接收信号的因素有w(t),h(t),n(t)。其中η,w(t)可以认为是已知元素，因此需要对信道模型中的h(t),n(t)进行分析。

步骤2：在空间信道传输过程中，信号光会受到湍流、雾霾以及尘埃等因素影响，即受到信道矩阵以及噪声矩阵的影响，每个通道中信号都会受到不同程度的衰减；

步骤3：接收端通过多个接收口进行接收后解调解码，对不同通道赋予不同的权重，对数据进行合并分析，最后获得空间的能见度。

为了获得信道模型中的噪声模型，需要进行循环训练分析。

如图2所示，是本专利提出的基于多通道自由空间光通信的能见度分析流程。如上文所述，通过对二进制比特流编码调制后，在自由空间信道中进行传输，过程受到信道矩阵以及噪声矩阵的影响。

步骤3中，接收端解调解码后进行误码率计算，再进行信道分析；

假设噪声与误码率之间的关系表示为：

n(t)＝f(pber)(6)

其中为pber误码率，f(·)表示计算函数，通过循环训练计算，可以模拟出f(·)的表达式，则噪声模型，表示为：

n(t)＝a·nflow(t)+b·nfog(t)+c·nhaze(t)+…(7)

其中nflow(t),nfog(t),nhaze(t)等表示湍流、团雾、霾等不同因素对噪声的影响，通过多次模拟后计算出各部分所占的比重a、b、c等，根据噪声获得大气中对能见度造成影响的不同因子的比重。

最终的能见度解析部分，假设能见度为k，则建立能见度-大气环境影响因子模型为：

k＝fflow(nflow(t))+ffog(nfog(t))+fhaze(nhaze(t))+…(8)

其中f(·)对应着不同影响因子与能见度之间的关系，即通过多次计算后，获得的“能见度-大气环境影响因子”模型。

通过该模型，则可以获得传输信道所在的大气环境能见度。此外由于能见度是由多个因素共同决定，因此也可以详细的解析出大气中湍流、云雾、霾等因子的比例。参见图3，由于不同的因素对能见度造成的影响不同，并且对不同交通工具、农业生产等造成的影响也不同，因此可以灵活的进行预警处理。本专利所提出的能见度检测方案是基于光通信中的误码率，并且引入了mimo探测技术，因此可以有效降低由于激光器功率浮动以及大气环境中的光污染带来的测量误差。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。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前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。