0 引言
       在空间光通信中，定位、捕获和跟踪（PAT）技术既是核心和关键技术，也是难点技术[1]。几乎所有的PAT系统都是由粗跟踪系统和精跟踪系统复合构成，粗跟踪负责捕获激光束，精跟踪负责跟踪和瞄准。近年来，空间光通信在船舶通信中应用越来越广泛。由于船舶在行驶中会受到海浪的影响做不规则的运动[2]，这会导致PAT系统跟踪精度下降，因此提高PAT系统的抗干扰能力是提升其跟踪精度、保证光通信质量的关键技术。目前，在PAT系统中应用最广泛的控制算法是比例-积分-微分（PID）算法，该算法具有结构简单、稳定性好和可靠性高等优点，适用于参数变化不大的系统。由于PAT系统是一种非线性系统，其内部参数易受到环境的影响而产生变化，并且外部环境的复杂多变会对PAT系统造成不确定的因素，因此PID算法应用于PAT系统具有一定的局限性。针对PAT系统的特点和存在的问题，郑纳川等人[3]将神经网络运用到PAT系统中，实验结果表明这对低频小幅度的正旋扰动有不错的抑制效果，但是其控制算法本质还是PID算法；顾健等人[4]将扰动观测器运用到精跟踪系统中，仿真结果表明基于扰动观测器的控制算法有更好的扰动隔离度，但是未进行实验验证，只停留在理论阶段；崔宁等人[5]将模糊自抗扰运用到空间光通信精跟踪系统，与PID算法相比，实验结果表明模糊自抗扰误差减小了50%左右，但是其结构比较复杂，实现比较困难。近年来，由于滑模变结构控制具有较强的鲁棒性、对模型要求不高等优点，引起越来越多研究人员的关注[6-8]。
　　本文将滑模控制应用到粗跟踪控制中，在此基础上，用扩张状态观测器（ESO）[9-10]实时观测系统的总扰动，并将观测到的总扰动补偿到滑模控制器中，降低系统的抖动。

4 结束语
       本文提出了SMC-ESO算法，将ESO观测到的总扰动补偿到滑模控制器中，进行了不同幅度、不同频率下的扰动仿真和室内模拟实验。仿真实验结果表明：在由于海浪起伏给转台引入的低频、小幅度扰动情况下，对比PID控制算法，本文提出的SMC-ESO算法具有更好的扰动抑制能力和动态响应性能。