【技术实现步骤摘要】
本公开涉及激光通信，进一步涉及激光跟瞄，尤其涉及一种超前瞄准精度优化方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在车载激光通信过程中，由于车载端的运动和复杂环境因素的影响，光束的传输路径和时间往往具有不确定性，这可能导致信号延迟和丢失。
2、目前的车载激光通信设备常采用固定的激光束直接对准目标车辆的接收器来完成通信，然而，这种通信方式无法在车辆移动环境下保持稳定的通信连接，无法适应信号传输路径和时间的不确定性。
3、在激光通信领域，超前瞄准技术能够提前调整激光束的方向和发射时间，减少通信信号的延迟和丢失，但目前超前瞄准技术在车载激光通信中的应用还处于探索阶段，这是因为车载终端具备动态特性，通信过程中干扰因素较多，导致超前瞄准技术在应用至车载终端时，预测精度较差。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开提供了一种超前瞄准精度优化方法、装置、设备以及存储介质。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种超前瞄准精度优化方法。该方法包括：
3、获取有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，并将二者进行关联，生成关联数据集；
4、基于关联数据集中的有效车载导航历史数据，构建车辆轨迹预测模型；
5、基于关联数据集中的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，构建光束漂移量预测模型；
6、采集车载导航的实时数据，利用车辆轨迹预测模型，获得车辆下一时刻的轨迹数据；
7、采集车载激光通信设备的实时数据
8、根据光束漂移量，驱动车载激光通信设备进行相应的调整，以纠正光束的指向误差，提高超前瞄准精度。
9、在第一方面的一些可实现方式中，获取有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，并将二者进行关联，生成关联数据集，包括：
10、获取车载导航的历史数据、历史车载激光通信数据，并进行预处理，获得有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据；
11、选取可能存在关联关系的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，采用数据分析法，将有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据进行关联，并生成关联数据集。
12、在第一方面的一些可实现方式中，选取可能存在关联关系的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，采用数据分析法，将有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据进行关联，并生成关联数据集，包括：
13、获取车载运行环境对车载激光通信质量的主要影响因素；
14、根据影响因素，初步筛选出可能存在关联关系的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据；其中，有效历史车载激光通信数据包括有效的：当前车辆激光通信设备数据和目标车辆激光通信设备数据；
15、确定特征变量及目标变量，采用数据分析法，分别计算同一时刻每一有效车载导航历史数据与有效历史车载激光通信数据中当前车辆激光通信设备数据之间的关联性，获得相应的相关性系数；
16、根据预设的相关性阈值及相关性系数，筛选出具有强关联性的数据组，并生成关联数据集。
17、在第一方面的一些可实现方式中，基于关联数据集中的有效车载导航历史数据，构建车辆轨迹预测模型，包括：
18、提取关联数据集中的有效车载导航历史数据，并对有效车载导航历史数据进行特征提取，获得典型轨迹数据；
19、采用滑窗法对典型轨迹数据进行划分，获得典型轨迹数据集；
20、以典型轨迹数据集中每一时刻的轨迹数据作为样本，以样本对应的下一时刻的轨迹数据作为样本标签，根据每一样本及其对应的标签生成训练集；
21、确定模型的评价指标，利用训练集对模型进行训练和更新，直至生成车辆轨迹预测模型。
22、在第一方面的一些可实现方式中，基于关联数据集中的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，构建光束漂移量预测模型，包括：
23、对关联数据集中的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据进行特征提取；
24、采用滑窗法对特征提取后的数据进行划分，获得典型关联数据组；
25、以典型关联数据组中每一时刻的典型关联数据作为样本，以样本对应的下一时刻的典型关联数据作为样本标签，根据每一样本及其对应的标签生成训练集；
26、确定模型的评价指标，利用训练集对模型进行训练和更新，直至生成光束漂移量预测模型。
27、在第一方面的一些可实现方式中，采集车载激光通信设备的实时数据，根据车辆下一时刻的轨迹数据，利用光束漂移量预测模型，获得车辆下一时刻的光束漂移量，包括：
28、采集车载激光通信设备的实时数据；并对车载激光通信设备的实时数据进行预处理；
29、将预处理后的数据及车辆下一时刻的轨迹数据，输入光束漂移预测模型，获得车辆下一时刻的光束漂移量。
30、在第一方面的一些可实现方式中，根据光束漂移量，驱动车载激光通信设备进行相应的调整，以纠正光束的指向误差，提高超前瞄准精度，包括：
31、基于apt系统，根据光束漂移量计算调整参数，根据调整参数驱动车载激光通信设备进行相应的调整，以纠正光束的指向误差，提高超前瞄准精度。
32、根据本公开的第二方面，提供了一种超前瞄准精度优化装置。该装置包括：
33、第一处理模块，用于获取有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，并将二者进行关联，生成关联数据集；
34、第二处理模块，用于基于关联数据集中的有效车载导航历史数据，构建车辆轨迹预测模型；
35、第三处理模块，用于基于关联数据集中的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，构建光束漂移量预测模型；
36、第四处理模块，用于采集车载导航的实时数据，利用车辆轨迹预测模型，获得车辆下一时刻的轨迹数据；
37、第五处理模块，用于采集车载激光通信设备的实时数据，根据车辆下一时刻的轨迹数据，利用光束漂移量预测模型，获得车辆下一时刻的光束漂移量；
38、第六处理模块，用于根据光束漂移量，驱动车载激光通信设备进行相应的调整，以纠正光束的指向误差，提高超前瞄准精度。
39、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如以上所述的方法。
40、根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如以上所述的方法。
41、在本公开中，通过关联有效参数，选取有效参数中的指定特征参数训练车辆轨迹预测模型，选取有效参数中的全部关联参数训练光束漂移量预测模型，实现在预测车辆本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种超前瞄准精度优化方法，应用于车载激光通信系统，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，并将二者进行关联，生成关联数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选取可能存在关联关系的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，采用数据分析法，将所述有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据进行关联，并生成关联数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联数据集中的有效车载导航历史数据，构建车辆轨迹预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联数据集中的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，构建光束漂移量预测模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集车载激光通信设备的实时数据，根据所述车辆下一时刻的轨迹数据，利用所述光束漂移量预测模型，获得所述车辆下一时刻的光束漂移量，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其
8.一种超前瞄准精度优化装置，应用于车载激光通信系统，其特征在于，所述装置包括：
9. 一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一权利要求所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种超前瞄准精度优化方法，应用于车载激光通信系统，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，并将二者进行关联，生成关联数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选取可能存在关联关系的有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据，采用数据分析法，将所述有效车载导航历史数据及有效历史车载激光通信数据进行关联，并生成关联数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联数据集中的有效车载导航历史数据，构建车辆轨迹预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联数据集中的有效车载导航历史数据及有效历史车载激...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗映，高洪旭，姚琳，亓新春，李丙洋，
申请(专利权)人：山东派蒙机电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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