基于遗传算法的SOFDM信道资源动态分配策略

对卫星正交频分复用(Satellite Orthogonal Frequency Division Multiplexing,SOFDM)传输体制进行信道资源分配时,采用传统定界分类法存在效率较低,功率资源浪费较大等问题。文中提出一种改进的信道资源动态分配新策略,引入生物遗传算法,对信道传输特性进行适应性评估,按照"优胜劣汰,适者生存"的进化原则对信道子载波频率和功率资源进行有效分配。仿真分析结果表明,新策略获得了优于传统定界分类法的效果,在算法运行时间与传统方法基本相当的情况下,采用生物遗传算法的SOFDM系统能够更加合理地分配系统频率资源,使系统功率资源产生约1dB的增益,并有效降低系统误包率。     

卫星多径信道下SOFDM插值估计算法的对比分析

在卫星多径衰落信道环境中传输正交频分复用信号时,工程上可以考虑采用以插值运算为核心的信道估计方法对接收信号进行信道估计。文章首先给出并研究了线性插值、三次样条插值和拉格朗日函数插值这三种插值估计算法的基本原理,然后对各种算法的计算复杂度、插值估计的均方误差以及系统的误比特率这三项性能指标进行了对比分析,最后通过综合评估总结出了＂在慢多径衰落信道环境下宜采用线性插值估计算法＂和＂在快多径衰落信道环境下宜采用三次样条插值估计算法或拉格朗日函数插值估计算法＂的结论。     

高频地波雷达海杂波背景下目标检测研究综述

高频地波雷达探测距离远、全天候、实时准确探测等优点在目标检测领域广泛应用。针对海杂波会干扰目标检测的问题，分别从非线性预测类、分形类、子空间分解类、对消类等方面对海杂波背景下目标检测方法进行了综合评估。归纳总结国内外相关文献，并对目前方法存在的不足进行总结。为以后深入研究海杂波干扰问题提供参考。     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

一种基于分组截短PN码的SOFDM信道估计方法

基于PN序列的信道估计方法的特点是计算过程简明,已被广泛应用在地面无线局域网系统中。在卫星正交频分多路复用传输体制(SOFDM)系统中引入传统PN序列信道估计方法的主要问题在于卫星信道的多径延时远大于SOFDM数据符号的持续时间,信道特性比较复杂,使得传统方法的估计精度严重下降。提出了一种改进的方法,根据信道的近似周期特性对数据帧进行合理的等长度分组,并把长PN序列改为短PN码来跟踪信道局部特性的变化,再对分组后的数据子帧分别进行信道估计。对该方法的设计思想进行了理论分析,并通过仿真验证了该方法的估计精度比传统方法至少提高了10倍。     

一种基于时域导频相位补偿的SOFDM大多普勒频偏抑制方法

针对在卫星高速移动信道中传输SOFDM数据符号时受到较大的多普勒频偏干扰这一问题,研究并提出了一种通过直接校正数据符号的相位误差来抑制多普勒频偏的方法。对时域导频符号的相位按照一定的规则进行补偿,然后对补偿后的导频相位进行线性插值来估计并校正数据符号的相位误差;理论分析表明,这种方法的计算复杂度较低,易于实现,并且占用的SOFDM系统资源仅为0049%,便于工程应用;仿真结果表明,这种方法能够在速度为500km/h并且CIR接近0dB的高速移动环境下准确校正U分布峰值为1000Hz的大多普勒频偏引起的相位误差,进而使系统的误比特率（BER）降低到10 -4 量级,比普通系统的误码性能提高了两个数量级。
     

一种卫星移动多媒体广播COFDM系统的可用性研究

旨在研究COFDM系统应用在卫星移动多媒体广播中的可用性,文章给出一种基于“级联编码 相干检测 PN序列信道估计”方案的COFDM系统的基带模型,并对其进行了建模与仿真,具体内容包括收发端主要模块的系统构架设计以及信道干扰模型的设计与分析,然后给出基于本仿真所得到的系统误码率在卫星移动多径衰落传输环境中的变化情况,并且分析了仿真结果,最后验证了这种COFDM系统在卫星移动多媒体广播领域中的可用性。     

基于改进ALO-RBF的高频地波雷达海杂波预测模型

高频地波雷达是海上动目标检测的重要手段,其中海杂波是影响海面目标检测性能的主要因素。为了提高海杂波的预测精度进而有效抑制海杂波,本文提出了一种基于改进蚁狮算法（Ant Lion Optimizer,ALO）优化RBF神经网络的海杂波预测模型（MGPALO-RBF,Multiple elites dynamic guidance Ant Lion Optimizer based on Gaussian difference variation-based learning with Perturbation factor-radial basis function）。由于标准蚁狮算法具有易陷入局部最优且收敛速度慢的缺点,本文在蚂蚁进行随机行走的过程中加入扰动因子以增加种群的活跃性和多样性,并提出多个精英动态引导机制,强化算法前期的探索能力和后期的开发能力,同时对种群中较差蚁狮进行高斯差分变异以提高算法的收敛速度。仿真结果表明：改进的蚁狮算法在对比算法中具有更高的收敛精度和收敛速度,MGPALO-RBF模型具有更好的海杂波预测性能。     

全球卫星移动通信星座天基星间链路测控方案

针对全球卫星通信星座的测控问题,提出了利用静止轨道卫星作为天基测控网对低轨全球通信星座卫星进行测控的方案,在GEO轨道布置3颗地球静止轨道卫星,建立GEO轨道卫星与LEO星座卫星之间的星间链路来传输测控信息,再将这些信息转发至相应的地面测控站,分析了测控链路的传输指标,评估了星间测控链路的双向传输性能,最后通过仿真分析验证了采用3颗静止轨道卫星组成的天基测控网能够大幅拓展单纯依靠传统陆基测控网的测控可见弧段,其24h测控弧段覆盖率是后者的8倍,总测控时间比后者提升大约10倍.     

一种基于频域分布引导插值的SOFDM信道估计方法

针对卫星移动多径衰落环境中的SOFDM数据符号的信道估计问题,研究并提出了一种基