欧洲GEO卫星星簇宽带通信系统——SkyLAN

星簇概念克服了大容量通信卫星需要大平台的缺点,并通过模块化设计使空间段的开发使用能跟上需求的发展变化,具有很大的灵活性和鲁棒性,同时它也减少了系统的初始投资,具有很高的实际应用价值。SkyLAN是由欧空局(ESA)主导开发的一个GEO卫星星簇网络系统,它由一组较小的GEO卫星组成,卫星之间通过星间链路实现互联互操作,从而完成一颗大卫星功能。文章对SkyLAN的基本概念进行了描述,介绍和分析了三种典型应用系统的发展概况,对我国星簇卫星系统发展具有一定的借鉴意义。     

卫星空时协同策略研究

近年来,协同通信技术因其能显著地提高无线通信系统的性能而吸引了大量的研究关注。编码协同可以在慢衰落环境下取得较好的性能,但在快衰落环境下性能较差．本文将研究卫星协同通信中引入Alamouti空时分组码．进行空时协同卫星移动通信系统的性能分析。仿真结果表明．较未协同系统,卫星空时协同系统有较大的性能优势,虽然与MIMO系统性能有一定差距,但是其终端实现简单,在未来卫星移动通信中具有一定的应用前景。     

残差膨胀卷积结构下的多模态特征调制方式识别

自动调制方式识别技术在通信领域有着不可或缺的作用,针对传统的卷积神经网络在信号分类问题中特征提取能力不足的问题,本文研究了一种利用多维度特征的端到端双流膨胀卷积神经网络来对调制信号进行分类的方法。该方法不仅利用原始采样信号,还利用输入信号的瞬时幅度和相位信息;原始IQ(In-phase and Quadrature, IQ)数据输入进神经网络后,网络首先通过内置的数据预处理模块对输入的IQ信号进行预处理,提取原始信号的幅度和相位信息,再将原始IQ信号和幅度相位两种特征信息分别通过两个并行的卷积神经网络结构分别进行特征提取;本文所设计的双流卷积神经网络模型中的膨胀残差网络分支利用卷积核的膨胀卷积特性,将膨胀卷积与残差网络结构相结合,在网络参数不变的情况下使得卷积核具有更大的感受野,同时也能够更好地结合上下文信息,另一个网络分支是将卷积神经网络与长短期记忆神经网络相串联,然后将两个并行卷积神经网络的输出特征向量进行矩阵相乘达到两种特征信息融合的目的。整个识别过程是基于端到端的,数据预处理模块内嵌到神经网络内部,由神经网络完成对数据的预处理,只需将原始的IQ数据直接送入神经网络即可;仿真实验...     

低轨星座的跳波束资源调度策略

跳波束技术作为一种高通量卫星资源分配方法,能够根据地面业务需求灵活配置星上资源,提高星上资源利用率。本文将跳波束技术应用到低轨星座场景中,针对用户业务先验未知和先验已知两种情况,考虑波束间的共信道干扰,基于迭代算法和凸优化制定了适用于低轨星座的两种跳波束资源调度策略。与传统策略对比,能达到更高的系统吞吐量,同时具有较好的时延性能,且适应用户业务的不均分布。     

卫星物联网混合随机接入技术

在卫星物联网(IoT)场景中,随着终端数量不断增加,频谱资源日益紧张。传统的随机接入技术频谱利用率较低,使得传统随机接入协议不适用于未来卫星IoT的高并发业务需求。同时,卫星通信链路长,开放性强,难以保证特种终端信号的安全性。对此,本文提出一种适用于卫星IoT的混合随机接入方案。该方案引入重叠传输的容量提升与安全性优势,利用扩频码对瞬时功率谱密度的控制能力,构造功率域非正交接入条件,并通过接收端的迭代分离实现稳健接收。对本文所提方案的吞吐量性能进行闭式解推导分析与计算机仿真,结果表明,与传统的随机接入协议相比,所提方案可提高系统吞吐量。同时,相较于常用信号隐藏方法,所提方法利用常规接入数据包的功率优势,强化了波形隐藏效果,提升了特种信息接入的安全性。