【摘 要】
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针对静止轨道(Geostationary Earth Orbit,GEO)卫星系统和低轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星系统频率共享时存在的干扰问题,本文基于低轨分布式卫星编队提出了一种鲁棒自适应波束成形算法,从空间域功率隔离角度解决了高低轨卫星通信系统上行链路共用频谱时GEO用户对于LEO卫星共线干扰问题。算法中综合考虑卫星通信系统长传播时延导致的阵列导向矢量存在一定误差,在基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应波束成形器中设计了考虑系统最恶劣误差情况的鲁棒性约束,并采用泰勒级数逼
【基金项目】
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国家自然科学基金(91738201,61801445,61971440),江苏省前沿引领技术基础研究专项(BK20192002)。
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针对静止轨道(Geostationary Earth Orbit,GEO)卫星系统和低轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星系统频率共享时存在的干扰问题,本文基于低轨分布式卫星编队提出了一种鲁棒自适应波束成形算法,从空间域功率隔离角度解决了高低轨卫星通信系统上行链路共用频谱时GEO用户对于LEO卫星共线干扰问题。算法中综合考虑卫星通信系统长传播时延导致的阵列导向矢量存在一定误差,在基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应波束成形器中设计了考虑系统最恶劣误差情况的鲁棒性约束,并采用泰勒级数逼
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现有基于深度神经网络的辐射源识别算法受训练场景限制,当待测信号与训练数据集的信道环境噪声不一致时,网络的识别性能严重退化。为了克服该问题,本文提出一种基于迁移学习的辐射源个体识别算法。该算法结合领域自适应的思想,建立优化模型将不同信噪比下信号的特征对齐,使在特定信噪比下训练的神经网络学习到与信道噪声无关的射频指纹特征,实现对其他信噪比下信号的高准确率识别。仿真实验结果表明,提出的算法显著提升了基于深度神经网络的辐射源个体识别算法在动态噪声条件下的准确率,在待识别信号信噪比下降4 dB的情况下,准确率提升了
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