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在卫星通信中,全球组网的星间链路和民用领域的星地宽带通信网络,对传统微波卫星通信的通信容量提出了新的挑战,卫星激光通信为解决卫星通信中的速率瓶颈提供了新方向。空间激光通信与测距一体化技术以激光光束为载波,在同一个激光光束和硬件平台上实现通信和测距双重功能,可同时满足高速率数传通信和高精度的距离测量,是星间组网及卫星导航等领域的重要研究方向。目前,激光通信与测距一体化技术已经在美国的LLCD(Lunar Laser Communication Demonstration)系统中成功实施,但是我国目前仍在在轨试验阶段,缺乏成熟应用。本文面向星间链路的测距与激光通信一体化技术进行了关键算法研究,并进行了硬件实现和实验验证。本文概述了激光通信与测距一体化技术的研究现状,提出了一种高速激光通信与高精度测距一体化技术,基于双向单程测距(Dual One Way Ranging,DOWR)原理,采用了BPSK调制/双偏振正交相移键控(DP-QPSK)相干解调的通信方案,实现了 1Gbps的通信速率;通过在通信帧中插入测距信息的方式,进行长距离的测量,采用码元相位辅助的高精度时间测量,实现精密测距与通信的一体化,测距精度达到优于5mm。本文中的一体化方案全部进行了硬件FPGA(Field Programmable Gate Array)实现,对一体化实现技术中的码元同步环路进行高速并行化设计,对整体实现方案进行了地面实验验证。动态神经网络是一种具有延时结构(Tapped Delay Line,TDL)的神经网络,不仅对当前输入输出信号进行处理,也能够对历史输入输出信号进行处理,动态神经网络极强的近似拟合能力能在记忆信道及各种非线性信道的信道均衡中发挥重要作用。结构简单并带有输出时延反馈的 NARX(Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous inputs)网络在复杂信道的均衡上是传统信道均衡算法的重要补充。本文研究了对I/Q分离的实数值RVNARX(Real-value NARX)神经网络在固定多径信道下的信道均衡,并与传统的RLS(Recursive Least Squares)均衡算法进行对比。本文提出了一种RVNARX-DFE(RVNARX-DecisionFeedback Equalizer)神经网络模型,在时变的信道中使用判决反馈进行神经网络参数的更新,使用带误差权重的MSE(MeanSquareError)作为损失函数。在具有频率选择性衰落的瑞利信道中对RVNARX-DFE模型的均衡效果进行了仿真分析。