空间光通信中光束跟踪控制的fpga实现

空间光通信中光束跟踪控制的fpga实现

1信标光束精确控制系统atp光束振动的抑制已成为应用于自由空间光机、自由空间光机和自由空间照明的主题。在自由空间光通信中,必须保证在时变干扰抖动的情况下,使信标光束能够精确地瞄准目标。时变的干扰包含光学平台的机械振动和大气湍流引入的抖动,其中机械振动是由安装在平台上的回复和往返运动的设备造成的窄带干扰,而大气抖动是一种频谱范围很宽的宽带扰动。为了保证高精度光学设备的正常工作,必须开发出抑制这些干扰的信标光束精确控制系统。ATP系统是空间光通信的关键系统,ATP是捕获、瞄准和跟踪(acquisition,pointingandtracking)的简称,包括粗跟踪和精跟踪两部分,其中精跟踪最为关键,必须具有更高的跟踪精度和控制带宽,以补偿粗跟踪的跟踪误差和宽带大气湍流的影响,是保证激光通信链路建立和保持的关键技术。目前,国内外关于ATP精跟踪子系统已进行了较深入的研究,但大多处在实验验证和理论研究阶段。系统中多采用图像处理和跟踪控制分离实现的方式,以及传统的重心光斑定位和常规的PID控制算法。本系统采用高帧频CMOS相机和大规模FPGA芯片设计了Full全功能cameralink工作模式的精跟踪处理控制平台,并将所有跟踪控制功能全部嵌入实现于FPGA芯片内,实验结果表明,该系统稳定精度高,抗干扰能力强,具有很强的实用价值。2fpga视频监控系统与系统如图1所示,整个系统由高帧频CMOS相机、cameralink接口、FPGA芯片、D/A转换、PZT控制器、振镜、USB接口及PC等构成。其中FPGA是系统的核心,完成整个高精度跟踪系统的图像处理、跟踪控制、与PC的USB高速通信等功能,除部分硬件外,其他功能都集中在FPGA内,使得系统结构紧凑,抗干扰性能好。高帧频CMOS相机采用MV-D1024E-40,具有CMOS主动像元技术,全局分辨率为1024×1024,像元尺寸10.6μm×10.6μm,有效感光面积10.9mm×10.9mm,当曝光时间为10μs,1024×1024窗口对应的帧频为37fps,512×512窗口为149fps,256×256窗口为585fps,128×128窗口为2230fps。这种程序可控开窗口功能,极大地扩展了系统的应用范围,既可以抑制窄带低频抖动,更适合于宽带高频噪声的捕获和消除。CMOS相机通过cameralink传输线及其接口电路与FPGA相连,实现相机与FPGA之间视频数据和控制信号的高速传输。cameralink可以提供高分辨率和各种帧频的数字化数据传输,通道上分别传输4组LVDS(LowVoltageDifferentialSignal,简称LVDS)数据流和1组LVDS时钟信号,即完成28位数据的同步传输只需5对线。cameralink接口电路具有Base、Medium和Full3种工作模式,为了兼容其他相机的工作模式,本系统采用Full全功能工作模式,并向下兼容Base和Medium模式。如图2所示,3种工作模式依次向下兼容,并共用控制信号CC1、CC2、CC3和CC4,以及串口信号Rx和Tx,分别由90CR017、90CR018、90CR048完成收发功能。各个工作模式具有自己的数据端口和时序信号,其中Base模式为A～C端口,Medium模式为A～F端口,Full模式为A～H端口。时序信号包括时钟CLK、帧频FVAL、行频LVAL、数据有效DVAL和SP信号。该部分电路相机端由90CR285实现,FPGA端由90CR286实现。设计USB接口实现FPGA与PC间的数据和指令的交换,采用IEEE1394总路线协议,最高带宽可达到480Mb/s,采用Cypress公司的EZ-US-BFX2系列芯片中的CY7C68013实现电路设计。在FPGA中设计一个USB通信缓冲区,使用两种传输方式:批量传输用于视频数据的高速传输;中断传输用于控制指令的低速传输。在PC中可以实时显示CMOS相机接收的光斑图像,并将视频图像存储起来,以便于分析和跟踪曲线显示等。同时PC机也可以通过USB接口对相机进行曝光时间、开窗大小、灰度级、内部增益等参数进行设置。3fpga光斑图像的自适应识别FPGA是系统的核心,完成与PC之间的USB通信,与相机之间的cameralink通信,控制D/A芯片的数据转换,实现两片大容量PSRAM1/2的乒乓存取,对光斑图像的高精度实时处理和跟踪控制,在脱离PC机的情况下,FPGA还要完成对相机的各种参数设置。下面对决定系统跟踪控制精度的图像处理模块和跟踪控制模块进行详述。3.1自适应分割阈值光斑提取FPGA接收相机的视频数据后,在两片PSRAM中进行同时乒乓存取操作。两片PSRAM的存储深度均为4M字节,当一片PSRAM用于存储光斑图像时,另一片中的图像正被取出进行处理。反之亦然。当FPGA取出一副图像后,经过以下步骤进行处理。1)去噪滤波:在去除噪声的同时保留弱小光斑信息,采用3×3像素模板的最大中值滤波技术。2)阈值分割:以前一帧中的光斑质心为中心,分别在x、y方向上选取4小块9×9的背景区域,计算目标光斑的自适应分割阈值,作为当前获取图像光斑的像素比较灰度值。3)光斑提取:设置9个像素的滑动窗口,将滑动窗口内的每一个像素与自适应阈值进行比较,若窗口内有3个或3个以上的像素灰度值大于阈值,则认为滑动窗口中心像素是光斑像素。经过上述处理后,目前的方法大都是采用重心法计算光斑的中心坐标。但是传统的重心法对大气湍流引起的光斑闪烁和散斑拖尾不能精确提取光斑中心坐标,同时由于像素尺寸大小一定,在光学系统一定的情况下,光斑定位精度提高有限。针对这种情况,本系统采用像元细分技术结合重心算法实现光斑中心的高精度定位。在同时考虑算法的实时性和精度的前提下,我们采用二元线性插值方法,如图3所示,(m,n)处的灰度值为:f(m,n)=f(i,j)(1-α)(1-β)+f(i+1,j)α(1-β)+f(i,j+1)(1-α)β+f(i+1,j+1)αβ(1)α=m-iβ=n-j经过插值后,如果光斑区域大小为N×N,则像元细分后质心坐标(xc,yc)为:xc=∑i=1Ni×f(i,j)+∑m=1Nm×f(m,n)∑j=1Nf(i,j)+∑m=1Nf(m,n)yc=∑i=1Nj×f(i,j)+∑m=1Nn×f(m,n)∑j=1Nf(i,j)+∑m=1Nf(m,n)(2)xc=∑i=1Νi×f(i,j)+∑m=1Νm×f(m,n)∑j=1Νf(i,j)+∑m=1Νf(m,n)yc=∑i=1Νj×f(i,j)+∑m=1Νn×f(m,n)∑j=1Νf(i,j)+∑m=1Νf(m,n)(2)3.2模糊pid控制器设计模糊PID控制克服了常规PID对非线性系统的不适应性和模糊控制精确度低的缺点,大大提高了系统的控制性能。将光斑图像处理环节得到的质心坐标,与设定的视轴中心坐标比较得到误差e和误差变化率ec。将这两个变量作为模糊PID控制器的输入,通过2输入3输出的模糊控制器,产生PID控制器的3个参数调整量KP、KI和KD,为了计算方便,这里采用增量式PID控制,即:Δu(k)=u(k)-u(k-1)=kP(e(k)-e(k-1))+kIe(k)+kD(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))(3)X=kP+kI+kDY=-(kP+2kD)Z=kD(4)u(k)=Δu(k)+u(k-1)=Xe(k)+Ye(k-1)+Ze(k-2)+u(k-1)(5)式中:u(k)是PID控制器输出的最终数字电压值。为了进一步简化计算,对KP、KI和KD进行线性组合,设置了中间变量X、Y和Z,如式(4)所示。在实际的光束跟踪过程中,通过高帧频CMOS相机和图像处理环节不断检测出光斑的质心坐标,实时计算出e和ec,将其作为模糊矩阵查找表的输入,直接得到中间变量X、Y和Z。这样,在FPGA中仅有的计算工作就是利用式(5)计算出最终的控制电压值。设e和ec的模糊语言变量E和EC,以及PID控制器的参数调整量KP、KI和KD的模糊子集输出量均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},它们分别代表负大,负中,负小,零,正小,正中,正大。确定E和EC的模糊论域为E,EC=[-3-2-10123];KP、KI和KD模糊论域分别为KP=[-30-20-100102030];KI=[-0.06-0.04-0.0200.020.040.06];KD=[-0.3-0.2-0.100.10.20.3]。采用三角形隶属函数和高斯形隶属函数相结合的方法,在误差较大处选用平缓的高斯分布,提高其稳定性和速度;在误差较小的地方,选用较尖的三角形分布,提高其灵敏度和控制精度。建立三个调整量的模糊规则表,限于篇幅,这里没有列出具体的模糊规则表。将三个模糊规则表联合起来,可以得到由7×7×3=147条具体的模糊规则构成的矩阵,该矩阵可以很方便地在FPGA内部以查找表的形式存储起来。据此我们建立了图4所示的模糊PID控制框图,其中的模糊矩阵查找表是事先离线建立好的,通过模糊矩阵查找表,在一个时钟周期内就可以得到KP、KI和KD,彻底避免了常规模糊控制系统中的模糊化、模糊推理和清晰化等复杂的运算过程。由式(4)和(5)可以看出,FPGA内部运算主要涉及到加减法和乘法,每输出一次电压值,要做3次乘法和3次加法。为了进一步提高系统的实时性,设计了图5所示的流水线并行运算方式,其中过程1是两个3输入全加器的并行工作,过程2是3个两输入乘法器的并行工作,过程3是1个4输入全加器工作。采用基于状态机的设计方法,如图6所示,按照系统功能设置了4个状态,分别为S0、S1、S2和S3。当系统复位reset时,系统进入S0,接收坐标误差e(k),并经过3个时钟的缓存,得到输出e(k)、e(k-1)和e(k-2);S1接收S0的输出e(k)和e(k-1),通过查找离线建立的模糊矩阵表得到相应的模糊量E和EC;在S2中,将E和EC作为模糊矩阵查找表的地址,很方便地得到中间变量X、Y和Z;在状态S3中,接收状态S2的输出X、Y和Z和S0的输出e(k)、e(k-1)和e(k-2),以及自身的延迟反馈u(k-1),得到当前的控制电压u(k),并重新回到状态S0。整个系统采用统一的时钟同步控制,每个状态按照功能运算分配相应的时钟数,并尽量采用系统提供的宏功能模块。其中加减法统一用基于补码的加法实现,即最高位用“0”表示正数,用“1”表示负数。其中u(k)和u(k-1)用17比特表示,以便于和16位的DA712P对应,其他变量均用11比特表示。4半导体准直激光器建立如图1所示的光束跟踪控制实验系统,实验环境是日光灯照射下的白天室内环境,信标光源采用650nm的5mW半导体准直激光器。MV-D1024E-40相机曝光时间设置为10μs,窗口设置为中心区的256×256区域,对应的帧频为585Hz,像元尺寸为10.6μm,其余设备选型和参数设置均按照第2节中所述。4.1fpga数据处理和跟踪控制的总时间越界算法的时间开销主要由图像处理和跟踪控制两部分组成,总的时间消耗必须小于相机的每帧的时间间隔。在程序中将相机的40MHz时钟倍频到100MHz作为系统的时钟,并设置一个计数器,计数起始时间为采集的第一个像素时钟上升沿,计数终止时间为输出控制电压u(k)对应的时钟上升沿。通过SignalTap2嵌入式逻辑分析仪可以精确地计算出FPGA中图像处理和跟踪控制的总时间开销在0.65ms,远小于CMOS相机采样间隔时间(2ms)。当相机开窗大小为128×128时,图像处理占用的时间大大减少,跟踪控制的时间保持不变,总的时间开销也小于相机每帧的间隔时间0.45ms。因此,当采用2kHz以上的开窗帧频时,算法也能满足实时性的要求,可以实现200Hz以内的跟踪补偿。4.2传统变像方法所测数据处理实验系统经过定标后,每个像素对应的电压变化为0.05V。在X、Y方向的基准电压都为5V时,在FPGA中控制X方向上的输出电压依次递增0.05V,则在理论上CMOS相机水平方向依次变化一个像素,而Y方向始终保持5V不变。分别采用传统的重心算法和线性插值像元细分+重心算法,通过SignalTap2采集的部分实验数据如表1所示。根据表1中的数据,分别计算不同算法对应的Y方向的坐标标准差σ,单位为像素。其中传统重心算法的标准差为0.5097像素,经过像元细分后的标准差为0.0999像素。可见,采用线性插值像元细分+重心算法后,标准差减少了80.4%。4.3信标光摆动分析在校内距离1.2km的两建筑物之间,我们进行了实际的空间光通信实验。CMOS相机和振镜都安装在实验室自己开发的光线背包内,通过已有的参数的定标后,相机每个像素对应大约1μrad。在未启动跟踪补偿前,CMOS相机连续采集5000帧的信标光,通过USB接口传送到PC机内进行分析,图7为两轴信标光抖动的灰度统计直方图。从图中可发现,水平方向(即X轴)的信标光抖动变化集中在15个像素以内,50%的像素变化集中在5个像素以内,与此同时,垂直方向(即Y轴)的信标光抖动变化集中在10个像素以内,但75%的像素变化集中在5个像素以内。启动跟踪补偿后,信标光X轴、Y轴的跟踪补偿之后的抖动统计直方图如图8所示。从图中可知,信标光在两轴方向抖动集中在2个像素以内,即跟踪精度约为2μrad,其水平方向76%的像素变化稳定在一个像素之内,垂直方向有87%的像素变化稳定在一个像素之内,且信标光束稳定在窗口中心点(12