基于無線激光通信系統的信標光中心檢測誤差評價方法

徐勤健,賈 蘊

(山東航天電子技術研究所，山東 煙臺 264003)

0 引言

星間激光通信作為新型的通信方式，具有大帶寬、高速率等優越性能。激光束具有傳輸距離遠且寬度窄的特性，因此對于激光通信系統來說，捕獲、跟蹤和瞄準就顯得格外重要。其中，信標光中心檢測模塊是3個階段中不可或缺的部分，也就是說，光斑中心的精度可以直接影響或者反映系統的精度[1]。空間激光通信設備采用信標光來標識各自的位置，在空間通信的鏈路中，速度快且準確性高的信標光捕獲的重要性不言而喻。其中，光學傳感器的作用是能夠實時、精確的確定光斑的中心。空間激光通信終端通常采用CCD、CMOS、SWIR等成像探測器作為光電探測元器件，但是由于元器件本身的非線性、背景暗電平、讀出噪聲以及隨機光子起伏等，可能會造成光斑圖像的分布不均勻、邊緣模糊等問題。上述現象會造成不同的光斑檢測算法輸出的光斑坐標有較大的偏差，不同的光斑坐標值會導致激光通信終端接收到的信號光強度偏差很大。

激光通信系統中的捕獲、跟蹤、瞄準是由短波紅外相機的位置來確定的，因此光斑位置的準確性會直接影響激光通信系統的精度。對于光斑中心的計算，質心法、Hough變換法和圓擬合法在工程應用層面來說適用較廣。文獻[2]提出以Hough變換理論為基礎的光斑中心檢測方法，實驗表明該方法對提高大型三維曲面測量精度有效；以最小二乘原理[3]作為依據，文獻[4]提出了圓擬合算法，該算法實時性好，但前提是圖像較為理想，否則可能會影響準確性。文獻[5]提出了一種經過改良后的圓擬合算法，對中值法和閾值法進行了結合，該算法在尋找光斑中心方面非常準確，但迭代次數較多；傳統質心算法也有不同方式的改進，這些研究人員使用適當的比較和方法來確定光斑位置，這提高了激光檢測的準確性。

在評價光斑位置檢測方法方面，文獻[6]提出了利用以互補金屬氧化物半導體為材料的探測器進行光斑處理方法的對比評價，這種方法的提出使不同的濾波算法對光斑中心的影響進行了數字化說明。基于Xilinx Spartan3 FPGA 的2片式硬件平臺設計方案，不僅保證了目標位置信息檢索的實時性能，而且兼顧簡化系統，提高其經濟性。文獻[7]分析了紅外成像系統的3種結構形式，分別為折射一次成像型、折反射型和折射二次成像型，并設計了由透鏡、外加頭罩和分光棱鏡組成的紅外光學系統。文獻[8]提出了一種由信標光發射單元、信標光接收單元、轉臺和激光告警器組成的全光捕獲試驗裝置，并在對全光捕獲技術的理論分析中指出，在不確定區域掃描的模式有光柵掃描、螺旋掃描、螺旋光柵掃描、李薩如形掃描和玫瑰形掃描等。

傳統的光斑中心計算誤差判定方法僅依賴圖像本身，并且與實際應用環境的耦合度較低，缺少客觀的評價標準。常用的光斑中心計算誤差判定方法是：首先采用同一位置的同一光斑多次拍攝采樣圖片計算求取均值的方法來近似測量真實光斑中心位置，然后以此位置坐標與不同光斑中心算法的結果之間的差值來評判不同算法的誤差情況及性能的優劣。因此，本文提出一種光斑中心準確度的評價方法，用以彌補傳統方法的不足。本文首先構建一個信標光中心光斑計算準確度評價系統，通過系統標定尋求信噪比最大點作為基準，對質心法、Hough變換法以及圓擬合法3種方法計算得到的光斑中心坐標進行比較，通過均方根差的大小和系統中計算坐標結果對應耦合功率來判定計算結果的準確度。

1 信標光中心光斑計算準確度評價系統

信標光中心光斑計算準確度的評價依賴于激光通信光學天線系統，其組成如圖1所示。該系統主要由3部分組成：主望遠鏡、信號光接收支路、信標光接收支路(含成像探測器)，其中，光路由壓電陶瓷偏轉鏡反射。

圖1 激光通信天線子系統

信號接收支路：信號接收支路接收的信號光聚焦接收，其接收光束可認為時平行光，接收系統需要計算耦合效率和系統的信噪比(SNR)。

信標接收支路：信標接收支路接收的信號光聚焦在光電轉換成像探測器靶面上，其接收光束也可認為時平行光，最終光斑的形狀需要覆蓋大于4×4個像元尺寸，來保證算法細分精度。

如圖1所示，信號發射支路將激光進行準直，并通過光學天線發射出去，這一過程需要重點考慮其遠場發散角。激光通過壓電陶瓷偏轉鏡和濾光片之后，通過分束片，將激光光束的x%分給信號接收支路，接收光束可認為是平行光，剩余1-x%分給信標接收支路，其接收的信標光聚焦在探測器靶面上，以此系統為基礎來評價光斑中心檢測算法的準確性。

首先，構建不同算法的誤差評價基準依據。在暗場條件下，調整激光器光源強度，使其盡可能呈現較為清晰、標準的圓形光斑，且服從高斯分布，記錄基準值。

接下來，構建信標光系統真實運行環境，分別采用質心法、Hough變換法和圓擬合法依次計算出圓心坐標值，記為P1(x1,y1)、P2(x2,y2)和P3(x3,y3)。

記誤差為σ，采用均方根誤差[9]的方法，多次測量光斑質心的誤差為：

(1)

(2)

(3)

2 光斑中心算法

中心檢測的算法主要有3種：質心法[10]、Hough變換法[11]、圓擬合法[12]。下面對3種方法進行介紹。

質心法常常用于形狀規則、對稱性好的圖片或形狀的中心檢測[13]。質心法的本質是通過計算一階矩陣進而確定光斑中心。由于信標光是激光，其能量符合高斯分布，對于一個圖形來說，其能量最大點被看作是圖像的中心。設光斑成像的大小為M×N個像元，利用質心法計算得到的光斑中心(X,Y)表示為：

(4)

(5)

Hough圓變換是由直線變換拓展而來[14]。Hough變換的原理是將圖像中所有的點帶入進行計算，將結果進行投票。當投票結果大于閾值時，則認為這個曲線上的存在足夠多的有效點。

利用圓擬合[15]的方法來檢測光斑的中心位置，是基于最小二乘法，利用一個標準圓來盡量接近所測得的光斑，以得到一個標準光斑，利用所得到的圓來計算其半徑和圓心坐標，將其看做原光斑的中心位置。

對于原始圖像，本文將分別采用質心法、Hough變換法和圓擬合法3種方法對光斑中心進行計算。因原始圖像存在盲原、光斑圖像不呈現標準高斯分布以及圖像邊緣不平整等問題，因此都需要先進行濾波處理，對于霍夫變換和圓擬合方法，還需要進行自適應閾值處理和Sobel邊緣檢測。利用上述3種方法進行Matlab仿真。

質心法對于較為經典簡潔，且硬件要求低[16]，Hough變換法魯棒性高[17]，圓擬合通過構建標準圓形光斑不斷縮小與原圖像的差別，可以計算出圖像的光斑中心和半徑[18]。

3 光斑中心評價方法的具體實現

3.1 激光通信子系統光斑位置標定

在進行不同的光斑檢測算法仿真之前，首先要制定評價的基準依據。

在暗場環境下，調整激光器光源強度，使成像探測器能清晰成像，輸出的光斑圖像為近似理想的圓形光斑、服從高斯分布。在該條件下，不同光斑中心計算方法獲得的中心坐標之間的差值小于0.01個像元，該誤差對激光通信系統的誤差可以忽略不計。

驅動壓電陶瓷偏轉鏡，使光斑在成像探測器靶面上以螺旋曲線方式運動，每次運動角度為:

θ=180×rad/π

(6)

則在成像探測器靶面上，光斑坐標應該平移距離為:

Δl1=f×tanθ

(7)

其中:f為光學系統焦距。光斑螺旋曲線行程圖如圖2所示。

圖2 光斑螺旋曲線行程圖

表1 光纖耦合功率最大點坐標

3.2 圖像預處理

采用1 550 nm激光器作為光源，InGaAs焦平面探測器(SWIR)作為成像探測器。在信標光系統真實運行環境中，保持標定過程的光路不變。

在農作物的生長過程中，最常遇到的問題就是病蟲害的入侵，因此人們時常為了有效地預防病蟲害或者治療病蟲害而使用各式各樣的農藥，但是這樣一來往往會造成過度使用農藥或用藥不合理，不僅會對農作物的生長造成極其不利的影響，還會使得土壤也受到相應的污染，同時農作物產品的整體質量也會受到一定的影響。

本次使用探測器為山西國惠InGaAs短波紅外探測器，試驗所得原圖像分辨率為640×512，像元尺寸為15 μm×15 μm，像素可操作率大于99.5%，由觀測實際輸出原圖像可知，盲元數量小于100。

由原圖像分析，除了存在光斑形狀不規則的問題外，還有噪聲干擾以及像素值不單一等問題，因此在進行不同光斑定位算法之前，要首先進行圖像的預處理。為了便于展示，將原圖像進行截取，截取矩形大小為124×120，左上角坐標值為(266，194)，如圖3所示。

圖3 真實運行環境中光斑截取圖像

3.2.1 圖像濾波

紅外成像系統利用一個圖像內包含的不同物體的輻射不同構成圖像[19]。它的優點是分辨率和靈敏度較高，但同時存在著系統噪聲和非目標物體的背景干擾。若想得到較好的圖像結果，需要對圖像進行一定的處理。

利用激光天線子系統得到的紅外圖像具有一定的噪聲，這些噪聲的存在會造成計算光斑中心時的誤差，使得計算結果有明顯偏差。此時利用濾波器進行濾波，能夠有效改善這種情況。

中值濾波[20]的原理是在窗口范圍內，將圖像內的像素點的灰度值按照一定順序將數據進行排序，并選擇中間值作為該窗口的輸出值。這種方法本質上是排序統計。由于其特性是取中間值，因此對隨機的孤點噪聲的效果較好。經驗證，在選擇窗口大小時，當M=N=3時，對噪聲的過濾效果較好。濾波前后灰度值對比圖如圖4所示。

圖4 濾波前后灰度值對比圖

3.2.2 自適應閾值分割

二值化閾值變換的函數表達式如下：

(8)

將濾波后的圖像讀入Matlab，進行自適應閾值分割處理[21]，程序仿真結果可得，該圖像的閾值為109，因此有：

(9)

4 光斑檢測定位算法仿真結果分析

用于評價光斑中心檢測準確度的激光天線子系統實物搭建如圖5所示。箭頭所示為平行光入射方向，D為分光鏡，平行光的x%進入信號接收支路A，剩余1-x%進入信標接收支路B，聚焦在探測器靶面C上。

圖5 激光天線子系統實物搭建

采用1 550 nm激光器作為光源，InGaAs焦平面探測器(SWIR)作為成像探測器。實驗室環境溫度為27 ℃，測試方法如下：

1)開啟1 550 nm發射激光器，將發射激光器光束經過準直透鏡，衰減片，入射精瞄鏡后反射，并經過聚焦透鏡在SWIR探測器上獲得光斑，調整SWIR前后距離，使得SWIR上光斑曝光尺寸約為6像素；

2)精確測量壓電陶瓷偏轉鏡中心到SWIR光敏面距離，該距離為d，誤差小于1 mm。

3)控制壓電陶瓷偏轉鏡在此位置上分別向2個方向上進行角位置運動，經過換算每次運動角度為θ，則SWIR位置應該平移距離為d×θ；

4)同時讀取SWIR輸出的光斑位置變化，記錄并觀察坐標與耦合功率。

5)改變程序中的光斑中心計算方法，并記錄計算所得坐標以及對應耦合功率。

首先采用質心法進行計算。記錄測量當前環境的溫度和濕度，根據成像探測器感光波段選用對應的激光光源，選用濾光片，減少雜光，并保證光路與標定過程中描述情況一致。微調鏡頭焦距，使光斑能夠清晰成像于探測器靶面。通過程序計算得出坐標值P1(x1，y1)。

將光斑中心計算方法改為Hough變換法和圓擬合法，在相同的溫度和濕度條件下，重復上述過程并記錄P2(x2，y2)、P3(x3，y3)。

為排除誤差變化規律出現的偶然性，需多次測量取平均并進行比較；此外，改變激光光源的入射角度，使光斑在成像探測器靶面上的位置偏移，再次重復標校和光斑計算過程。

經過上述過程，記錄下的程序仿真的結果坐標數據如表2所示，并計算其均方根誤差。

表2 光斑檢測算法坐標及均方根差

將上述坐標值代入該評價系統，記錄不同光斑檢測算法坐標計算值對應的光纖耦合功率如表3所示。

表3 坐標對應耦合功率

對表2與表3結果進行歸納，本文所選取的標校坐標Qmax為(317.95，258.17)，該點的光纖耦合功率為-54.10 dbm。利用質心法計算得到的圓心坐標P1為(320.52，256.38)，均方根差為0.304 1，該點的光纖耦合功率為-54.43 dbm；利用Hough變換法得到的圓心坐標P2為(321，257)，均方根差為0.869 8，該點的光纖耦合功率為-54.86 dbm；利用圓擬合法計算得到的圓心坐標P3為(320.5，256.5)，均方根差為0.408 0，該點的光纖耦合功率為-54.58 dbm。綜上所述，在本文所述的實驗環境和條件下，質心法準確性較高。

5 結束語

本文提出了一種依靠激光通信天線子系統的光斑中心計算準確度的評價方法，該方法首先構建了一個信標光中心準確度評價系統，再通過標校制定評價標準的依據，根據不同光斑中心算法的仿真結果可知，質心法、Hough變換法和圓擬合法得到的光斑中心坐標的均方根差分別為0.304 1、0.869 8、0.408 0，因此在本文所述的實驗環境和條件下，質心法準確度較高。選擇一種合適的光斑檢測算法有助于提高光斑檢測的精度，進一步影響APT系統的準確性，對于提高星間通信的可靠性有一定的幫助。本文所述方法適用于激光通信系統中光斑中心算法的評價與選擇，也可以用于評價不同濾波算法、非均勻校正及增強、亞像素定位等圖像預處理算法對光斑中心計算結果的影響，為信標光檢測單元的設計提供具有工程應用價值的參考。