1、1822023 adio Engineering Vol.53 No.1doi:103969/jissn10033106202301024引用格式:王东杰，梁晓东，张磊，等环境自适应相位噪声抑制的光载时频传递技术J 无线电工程，2023，53(1):182187 WANG Dongjie，LIANG Xiaodong，ZHANG Lei，et alTime-frequency Transfer over Fiber Technology Based on Ambient AdaptivePhase Noise Suppression J adio Engineering，2023，53(1):
2、182187环境自适应相位噪声抑制的光载时频传递技术王东杰1，2，梁晓东2，张磊1，2，刘彦丹1，2，于文琦1，2，邢贯苏1，2，李少波1，2，罗青松2(1 中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081;2 河北省光子信息技术与应用重点实验室，河北 石家庄 050081)摘要:高精度、高稳定、高可靠的时间频率基准在导航定位、测量测控和协同组网等军民应用领域有着重要应用。基于光纤链路的时频传输能够有效突破传统微波链路精度低的技术瓶颈，而静态或动态的温度、振动等环境变化将引起传输光信号的相位抖动。高精度相位稳定纠正通常借助于比例积分微分(PID)反馈控制来实现，但常规 PID 存
3、在参量不可在线调整、稳定性差等缺陷，尤其是瞬态强变化将导致系统难以工作。创新性地提出了一种基于单神经元的自适应 PID控制器，实现了高精度光载时频传递的主动控制，通过自主在线学习可实现对环境变化的自适应纠正，恢复时间小于40 个控制周期。关键词:光载时频传递;微波光子;环境自适应 PID 控制;相位噪声抑制中图分类号:TN252文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文 章 编 号:10033106(2023)01018206Time-frequency Transfer over Fiber Technology Based onAmbient Adaptive Phase N
4、oise SuppressionWANG Dongjie1，2，LIANG Xiaodong2，ZHANG Lei1，2，LIU Yandan1，2，YU Wenqi1，2，XING Guansu1，2，LI Shaobo1，2，LUO Qingsong2(1 The 54th esearch Institute of CETC，Shijiazhuang 050081，China;2 Hebei Key Laboratory of Photonic Information Technology and Application，Shijiazhuang 050081，China)Abstract
5、:High precision，high stability and high reliability time-frequency reference has important applications in military andcivilian application fields such as navigation and positioning，measurement and control，collaborative networking and so on Time-frequency transmission based on optical fiber link can
6、 effectively break through the technical bottleneck of low precision of traditionalmicrowave link，while the static or dynamic environmental changes such as temperature and vibration will cause phase jitter oftransmitted optical signal High precision phase stabilization is usually realized by PID con
7、trol，but conventional PID has some defects，such as parameters cannot be adjusted online，poor stability and so on，especially the strong transient change will cause the systemdifficult to work An adaptive PID controller based on single neuron is innovatively proposed，which realizes the active control
8、of highprecision optical time-frequency transmission Through autonomous online learning，it can realize the adaptive correction of environmentchanges，and the recovery time is less than 40 control cyclesKeywords:time-frequency transfer over fiber link;microwave photonics;ambient adaptive PID control;p
9、hase noise suppression收稿日期:20220511基金项目:国家重点研发计划(2021YFB2800800)Foundation Item:National Key D Program of China(2021YFB2800800)0引言高稳定度和高精度的时间频率基准在航天测控1、导航2、通信、分布式雷达和天文观测等领域均有着重要的应用3。高精度科学计量4 推动着时间和频率基准的稳定性不断提升5，如光钟的稳定性已达到了 1019量级6，为了实现对高性能时频基准的远距离分发，对传输链路中信号传输稳定性提出了更高的要求。传统微波链路由于精度较低，易受大气抖动、卫星轨道漂移等随
10、机因素的干扰，难以满足新型高精度时频基准的传递分发需求。鉴于光纤具有大带宽、低损耗、抗电磁干扰能力强等本征工程与应用2023 年 无线电工程 第 53 卷 第 1 期183特性，高精度光载时频传递技术作为一项新兴技术受到广泛关注。由于光载时频基准传输的介质为光纤，外界环境如缓变或突变的温度和振动都将不可避免地对传输光信号引入相位噪声7，为保证远端接收信号的稳定度，需要对环境导致的相位噪声进行实时精密的补偿消除8。当前光载时频稳相传输的主要技术方案分为 2 类:基于相位共轭的被动稳相传输，通过借助于光学或电学分频、倍频和混频技术生成相位共轭的补偿信号9，抵消传输链路中的相位抖动10，系统常采用无
11、源器件，不会引入额外的噪声，具有结构简单、易于实现等优势，但是稳相精度不够高、噪声补偿范围受限;基于反馈鉴相的主动控制稳相传输，通过光(电)锁相环、光(电)延迟线和压控振荡器等实现发射端与接收端反馈鉴相11，并提取出链路的抖动误差信息，利用锁相环修正补偿传输链路引入的相位噪声12，主动控制具有较高的补偿精度和大动态的补偿范围13，受到研究学者的广泛青睐14。但是，在实际的工程应用中，光纤传输链路时常受到大温差变化和瞬态剧烈振动的环境影响，传统 PID 反馈控制器算法简单，缺乏自适应能力，超出量程后难以再次锁定。本文提出了一种基于移相器主动控制的高精度激光时频传递方案，通过单神经元的自适应 PI
12、D 进行反馈控制，对外界瞬态环境扰动引起的传输光信号大范围相位扰动实现了高精度实时补偿。设计了往返相位比对的相位稳定方法，并用移相器进行相位噪声的补偿，对比常规 PID 与单神经元自适应PID 在高精度光载时频传递系统中应用结果的区别，并进行了 2 种方法对传输稳定度影响的比较。1PID 控制算法11常规 PID 控制算法PID 控制是应用最为广泛的控制策略，具有简单可靠、易于实现等优点15。PID 控制器通过调节比例、积分和微分系数来实现对受控对象的调节，其控制模型如图 1 所示。图 1常规 PID 控制模型Fig1Conventional PID control model常规 PID 控
13、制器在对受控对象作用后，将输出结果与期望值作差得到误差量，该误差将作为反馈量改变下一时刻对受控对象的作用，循环往复，实现实时控制。误差的定义式为:e(t)=rin(t)y(t)，(1)式中，rin(t)为期望值;y(t)为受控对象输出结果。PID 控制器在得到误差值 e(t)后，通过计算，得到控制量 u(t)，作用于受控对象。PID 控制公式为:u(t)=Kpe(t)+Kit0e(t)dt+Kdde(t)dt，(2)式中，Kp为比例系数;Ki为积分系数;Kd为微分系数。随着 PID 算法在控制器中的应用日益广泛，以及计算机技术的迅速发展，模拟 PID 渐渐无法满足需求，数字 PID 控制器逐渐
14、成为当今应用最为广泛的一种控制器。通过对模拟 PID 计算公式进行改进，更改成为数字式的计算公式，其表达式为:u(k)=Kpe(k)+Kikj=0e(j)T+Kde(k)e(k 1)T。(3)但是，常规 PID 控制方法具有其局限性，需要对比例、积分和微分参量进行整定才能够实现闭环控制。并且，当系统发生突然改变时，常规 PID 控制器无法在线学习，自适应调整 PID 控制参量。基于此，本文提出通过借助于单神经元的自适应 PID控制算法，来弥补常规 PID 控制器的这种缺陷。12单神经元自适应 PID 控制算法单神经元 PID 控制器具有自主学习的能力，能够适应外界环境的变化，有较强的鲁棒性16
15、，其控制模型如图 2 所示。图 2单神经元 PID 控制模型Fig2Single neuron PID control model单神经元 PID 控制器是通过权系数的调整来实现自适应、自组织能力的，按有监督的 Hebb 学习规则调整权系数的算法如下:u(k)=u(k 1)+K3i=1i(k)xi(k)，(4)i(k)=i(k)3i=1|i(k)|，(5)1(k+1)=1(k)+Iz(k)x1(k)2(k+1)=2(k)+Pz(k)x1(k)3(k+1)=3(k)+Dz(k)x1(k)，(6)式中，K 为神经元比例系数;I，P，D分别为积分、比例和微分的学习速率，对积分、比例和微分分别采工程与
16、应用1842023 adio Engineering Vol.53 No.1用了不同的学习速率，以便对不同的权系数进行调整，且有:e(k)=rin(k)y(k)x1(k)=e(k)x2(k)=e(k)e(k1)x3(k)=3(k)2e(k1)+e(k2)。(7)大量实践表明17，在 PID 控制过程中，参数的在线学习主要与 e(k)和 e(k)相关18，基于此，对单神经元 PID 控制算法参数自适应修正部分进行改进，将其中的 xi更改为 e(k)+e(k)，即将式(6)更改为:1(k+1)=1(k)+Iz(k)u(k)(e(k)+e(k)2(k+1)=2(k)+Pz(k)u(k)(e(k)+e(k)3(k+1)=3(k)+Dz(k)u(k)(e(k)+e(k)，(8)式中，e(k)=e(k)e(k1);z(k)=e(k)。通过改进，该单神经元 PID 控制算法权系数的在线修正就更加贴近实际情况。2系统设计与仿真分析21系统设计基于 PID 主动控制的高精度光载时频传递系统原理如图 3 所示。方案中使用了移相器对传输频率的相位进行相移，PID 控制模块对移相器的相移量进行控制。图 3基于
