基于Bi-LSTM及贝叶斯似然比检验的GEO与LEO卫星组合频谱感知

目前的频谱感知算法以模型驱动为主，其感知性能过于依赖预定的统计模型，这使得其在信道环境复杂的卫星通信场景中的部署变得困难。对LEO卫星过境期间的信噪比波动情况进行分析，结果显示信噪比的波动达到14 dB。针对该复杂场景提出了一种基于双向长短期记忆网络及贝叶斯似然比检验联合的频谱感知算法。该算法不需要任何主信号的先验知识，可自动从主信号中学习隐藏特征并做出决策。基于Neyman-Pearson准则，在神经网络输出端设计了一种基于阈值的检测方案，可方便地控制恒定的虚警概率。仿真结果表明，所提算法在信噪比为–14 dB的情况下，仍能达到83%的检测性能，且始终优于卷积神经网络、多层感知机和基于模型驱动的能量检测算法。     

光谱01卫星脉冲等离子推力器电源处理单元的开发

针对光谱01卫星应用需求，提出了脉冲等离子推力器电源处理单元的设计方案，给出了验证结果。采用反激变换拓扑和恒功率方式实现了以2.5Hz的频率将5.76μF的储能电容器充电至1600V，将0.68μF的火花塞点火电容充电至800V；采用超快恢复高压整流管、高压绕组串联、高压整流管串联和开关频率设计解决了反激变换器整流二极管反向恢复引起的功率反向传输问题；采用输出钳位二极管和限流电阻解决了储能电容振荡负电压反向一次母线充电的问题。PPT的地面寿命试验和在轨测试结果表明，所设计的电源处理单元方案合理可行。