基于混合预测的低轨卫星多普勒频偏预补偿

作者：刘垚圻; 李红光; 石晶林; 周一青; 张杰坦; 吴志强

来源：高技术通讯, 2023, 33(06): 559-567.

DOI：10.3772/j.issn.1002-0470.2023.06.001

• 低轨(LEO)卫星
• 多普勒频偏
• 神经网络
• 预补偿

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。

• 单位
  中国科学院大学; 中国空间技术研究院; 中国科学院计算技术研究所