基于混合预测的低轨卫星多普勒频偏预补偿

摘要：

低轨(LEO)卫星高动态特性导致多普勒频偏,加大了接收端的信号恢复难度.针对低轨卫星通信系统的多普勒频偏问题,本文提出基于混合预测的低轨卫星多普勒频偏预补偿(MF-DPC)算法,通过神经网络和线性拟合实现对轨道参数的混合预测,使用预测的轨道参数和传统轨道外推算法计算相对位置和速度,最后得到多普勒频偏,实现多普勒频偏预补偿.仿真结果表明,基于混合预测的低轨卫星多普勒频偏预补偿算法比基于TwoBody、J2 和J4 轨道外推预补偿算法的有效频偏占比提高60%以上;比基于简化常规摄动模型(SGP4)预补偿算法运算时间降低近10 倍.基于混合预测的低轨卫星多普勒频偏预补偿算法为终端同步接入提供了快速可靠的预补偿机制.

关键词：低轨(LEO)卫星、多普勒频偏、神经网络、预补偿

所属期刊栏目：33

分类号：TN927.2;TP27;V412.41

资助基金：国家重点研发计划;民用航天技术预先研究;江苏省重点研发计划资助项目

在线出版日期：2023-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：559-567