LEO卫星通信网络的移动性管理

近年来,低轨道LowEarthOrbit,LEO）卫星通信网络以全球覆盖、低传输时延、低功耗链路、较强的抗毁性等特点而受到广泛关注,是未来全球移动通信系统的重要组成部分。移动性管理是构建LEO卫星通信网络的关键技术,为推动移动性管理问题的研究,文章从LEO卫星通信网络的结构和特点入手,阐述了LEO卫星通信网络中移动性管理的分类,并分析了其相比地面移动无线网络的特殊性。从链路层、网络层、传输层三个协议层次综述了近年来LEO卫星通信网络移动性管理研究的国内外现状,重点介绍了移动IPv6（MobileIPv6,MIPv6）和无缝IP分集通用移动性结构（SeamlessIP-diversitybasedGeneralizedMobilityArchitecture,SIGMA）在LEO卫星通信网络中的应用。最后,指出了移动性管理的发展趋势。     

基于求解校验序列的(n,k,m)卷积码盲识别

针对卫星通信和深空探测等采用的(n,k,m)卷积码盲识别问题,提出了一种新的识别方法。首先,根据卷积码本身的线性约束关系改进分析矩阵模型的构造方法,有效地减小了识别所需数据量。在通过矩阵化简识别出码长、码字起始位置和校验序列基础上,提出了由校验序列推导出生成多项式矩阵的方法,进而完成卷积码的识别。仿真实例表明,该识别方法不需要任何先验条件,能够有效识别所有(n,k,m)卷积码。     

确定时间序列均值和方差函数的移动多点平均方法

为了提高有限样本或小样本情况下时间序列均值和方差函数的确定精度,以保证时序建模、分析和预测精度,提出一种确定序列趋势项的移动多点平均方法.该方法能够得到时间序列均值中非周期部分,结合样本周期图法得到的周期项,可综合得到其均值函数,并可进一步得到时序的标准差函数.Monte Carlo模拟对比结果表明:该方法不仅能够保证时间序列段内分析精度,而且能够有效提高时间序列的预报精度.      

移动质心再入飞行器建模及自抗扰滚动控制

基于移动质心滚动控制方案,研究了其动力学系统建模和非线性耦合系统控制的问题。不同于移动质心控制系统建模中常用的牛顿力学建模和常规拉格朗日建模法,采用准坐标形式的拉格朗日法建立了完整的系统动力学方程,避免了牛顿力学中复杂的相互作用力分析和常规拉格朗日建模法物理意义不明确的缺点。鉴于移动质心滚动控制系统的非线性、耦合性和时变性,提出把系统的非线性耦合项和外部干扰统归为未知扰动,并采用自抗扰控制(ADRC)技术进行估计和补偿,相对于常用的比例微分(PD)控制,自抗扰控制器能更好地适应系统参数的变化,具有很强的鲁棒性。最后,通过数学仿真验证了整个控制方案的可行性。     

星表移动探测机器人研究现状综述

星表移动探测机器人是多学科、高新技术的结晶,用于非结构化环境中的星球表面探测,能有效减轻人类工作强度、保护人身安全以及代替人类完成恶劣环境下的科研探测工作,有着巨大的经济和社会效益。本文对已发射的探测器进行了统计,系统梳理了成功着陆月球、火星的探测机器人的技术参数、结构与机构组成等,综合对比了各国在星表移动探测机器人研制方面的技术状态。结合国内外的研究现状和成果,重点针对星表移动探测机器人移动系统的研究进行了梳理,将星表移动探测机器人从运动形式上划分为轮式、腿式、履带式及其他类型4种形式,对每类机器人的研究进展、技术参数、结构与机构形式、运动形态等进行了系统回顾和详细分析。结合星表移动探测机器人面临的探测任务及发展方向,对星表移动探测机器人未来发展趋势进行了展望。     

卫星通信与无线接入技术的结合应用

越来越多的应用需要将卫星通信与无线接入手段相结合,发挥各自的优势,互为补充,共同为用户提供更灵活的解决方案。本文将介绍几种能对卫星通信服务进行扩展和延伸的无线接入技术,以及各自的应用场景。     

宽带卫星通信信号的多维星座图解调方法

高速卫星数据传输需要利用较高调制维度和较多星座点数来实现,一方面导致接收端具有较大实现复杂度,另一方面系统可靠性极易受信道非线性影响。针对以上问题,通过对多维星座图信号的解调性能进行理论分析,得到极大后验概率（MAP）解调误符号率（SER）的理论公式,在保证系统SER性能的基础上,提出了基于星座图相关的检测方法。该方法利用脉冲正交性得到接收星座点,对其进行向量相关运算得到解调数据,有效降低了解调判决过程的复杂度。针对信号经过高功率放大器（HPA）后的非线性失真问题,建立了HPA信道估计模型,利用最小二乘（LS）信道估计方法对原解调星座图进行修正,提出了基于修正星座图的解调方法。仿真结果表明,该方法在降低实现复杂度的同时,有效提高了系统抗HPA信道非线性失真的能力,可实现对宽带高速卫星通信信号的高效准确解调。     

基于人工神经网络的反射器型面精度预测

基于人工神经网络的预测方法,利用数量适当的有限元计算结果,建立人工神经网络模型,对反射器型面进行精度预测分析,得到在最小型面精度结果下的结构设计参数。计算结果显示训练好的神经网络模型能够较精确地预测格栅反射器的型面精度,节省计算时间,并且以型面精度最小为准则进行参数分析,能够指导反射器的结构设计。     

无源器件无源互调干扰行为建模

无源互调干扰会影响多载波通信卫星的正常工作,是目前卫星通信系统必须考虑的问题之一。由于无源互调干扰问题具有一定的复杂性,无法直接分析无源互调分量,因此需要建立相应的模型进行研究。针对无源互调干扰的频率分布特点,采用双指数函数模型和Volterrra级数模型拟合无源互调干扰,推导并建立了QPSK调制信号的无源互调干扰时序模型。基于MATLAB的仿真结果表明,无源互调干扰分量的理论值频点处都出现了相应峰值,且其幅度值与输入信号中心频率处的幅度值的比例符合理论分析。