【摘 要】
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卫星互联网发展已经逐渐被纳入到第六代移动通信技术(6G)概念方案中,基于透明转发可降低系统建设成本,同时系统容量不受星上处理能力限制.但透明转发模式的低轨(Low Earth Or
【机 构】
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中国西南电子技术研究所,中国西安卫星测控中心
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卫星互联网发展已经逐渐被纳入到第六代移动通信技术(6G)概念方案中,基于透明转发可降低系统建设成本,同时系统容量不受星上处理能力限制.但透明转发模式的低轨(Low Earth Or-bit,LEO)卫星系统会出现卫星馈电链路切换情况下用户发生大规模群切换的问题,影响局部地理区域用户通信体验.将透明转发系统低轨卫星跨信关站馈电链路切换场景中用户切换模型化,并针对场景中面临的用户群切换问题,提出了一种缓解群切换拥塞的算法.算法采用用户提前分流切出和限制切入策略,对分流切出过程进行统一规划,减小用户群切换规模,与常规群切换方法配合使用,可进一步降低用户平均切换时延,提高切换成功率.
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为提高辐射源个体识别准确度,解决工程化应用问题,同时避免在信号样本有限的情况下单一识别算法的局限性,提出了一种结合卷积神经网络和随机森林的辐射源个体识别方法。该方法分别利用卷积神经网络和随机森林训练生成两组个体识别模型,然后采用识别概率统计法生成不同辐射源个体的综合权值向量,最后根据权重向量形成针对不同辐射源个体的综合识别模型。仿真结果表明,相较于单一算法,所提方法能够提升整体识别准确率,同时,对不同辐射源个体均有较好的适用性。
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