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星地激光通信光斑图像压缩感知应用研究

王振  
【摘要】:空间激光通信是指使用激光束作为载波直接在空间中传递信息的技术,又被称为“自由空间光通信”。由于具有光波波长短、传输速率高、保密性好和抗干扰能力强等优点成为了近年来的研究热点。星地激光通信是延续星间激光通信之后的又一个研究热点。对于星地激光通信链路,大气湍流是限制其通信性能的主要因素,因此,大气湍流对激光通信的影响急需分析和抑制。湍流退化光斑图像是分析湍流效应的重要依据,而星载激光通信终端信标或信号光光斑图像是本论文研究星地链路湍流的首选素材。然而高分辨率的信标光探测器或高帧频的信号光探测器产生的图像数据量往往达到Gb/s量级,这给数据缓存和传输带来了极大的压力,因此有必要开展数据压缩工作。在数据的采集过程中,由于受精度要求以及奈奎斯特采样定理的限制,需要以极高的分辨率采集图像。同时,在数据存储和传输的过程中,为了减轻数据传输与存储的压力,又不得不对花费巨大代价获取的高精度图像进行压缩以减少数据量。压缩感知技术能够在采样过程中直接采集满足信息熵要求的压缩信息,从而突破了奈奎斯特采样定理的限制。与传统的图像压缩相比,压缩感知对像素要求少,对计算能力的要求低,功耗小且图像采集成本低,更适用于星上光斑图像的采集工作。本课题从压缩感知应用于激光通信系统的性能和用于光斑图像大气湍流研究的性能两个方面探究了星地无线激光通信光斑图像压缩感知的性能,主要研究内容如下:1.研究了压缩感知应用于激光通信光斑图像采集的物理性能。调研了压缩感知的不同物理实现形式,对激光通信系统光斑图像压缩采集系统进行了设计,分析了不同实现形式的优缺点和用于星地激光通信系统光斑图像采集中的性能;2.研究了压缩感知图像重建算法。调研了目前提出的图像重建算法,为了提升重建算法的边缘清晰度和纹理细节,提出了一种基于小波变换的卷积神经网络重建算法,以融合了原图和其小波次级图像的损失函数训练网络模型,进一步提高了图像的重建效果,使得压缩感知的重建图像能够恢复出更多的纹理及边缘细节;3.研究了压缩感知图像压缩过程的信息损失对大气湍流分析的影响,分析了光束在大气中传播的过程并对该过程进行了模拟,通过控制大气参数仿真了光束经由大气湍流退化后压缩采集的过程,由此量化了不同重建算法重建图像后对于湍流分析关键参数的影响;4.研究了压缩信息直接用于光斑位置偏移量解算的方法。为了绕过观测信息与空间域图像间复杂的数学关系直接求解光斑的质心偏移量,本论文提出了一种通过构建测量矩阵求解光斑图像位置信息的方法,使得激光通信系统能够在较小的噪声的情境下直接计算光斑的质心。对于噪声较大的情况,本论文在上述矩阵的基础上设计了一种基于深度学习的压缩感知噪声抑制质心求解(CSD-Center Net)模型。该模型在较大噪声下能也能抑制噪声对测量矩阵法计算光斑质心精度的影响。本课题是应用压缩感知采集无线激光通信光斑图像的初步应用研究,经分析,目前所提出的压缩感知物理实现形式可以不同程度上的满足激光通信的要求;压缩感知造成的信息损失会对大气湍流的各项研究造成不同程度的影响,但是通过对采样率和激光通信系统参数的合理选择可以将影响控制在允许的范围内;通过本论文提出的采样矩阵与CSD-Center Net结合的方法,可以基本满足激光通信信标光粗跟踪的准确性和实时性要求;此外,本文所提出的基于小波分解的多重稀疏性深度学习重建算法在具有领先的图像恢复性能的同时,对于边缘及纹理细节也具有更好的重建效果,大大减少了压缩感知对图片的影响。


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