临近空间伪卫星几何布局方案设计

临近空间伪卫星的定位精度与其几何布局有密切关系。为了提高伪卫星的定位精度,在研究现有伪卫星几何布局方案的基础上,提出了一组新的伪卫星布局方案。首先,在研究卫星数目与几何精度因子（geometric dilution of precision, GDOP）关系的基础上,确定了6颗伪卫星独立组网定位的设计方案;然后,分析了伪卫星的高度角和方位角对GDOP的影响,设计了基于临近空间飞艇的6颗伪卫星布局新方案。最后,将提出的伪卫星布局新方案与现有的布局方案进行仿真验证和比较。结果表明,提出的新方案不但增加了用户的定位区域范围,而且在定位区域内减小了GDOP,提高了定位精度。     

提高卫星导航定位精度和实时性的选星算法

通过分析卫星数目及一颗卫星对GDOP的影响,可知GDOP随卫星数目增加单调递减,但递减幅度变小.综合考虑GPS定位精度和实时性,确定采用6星组合进行定位;基于卫星时GDOP贡献的定义,提出了两种选星算法,并与最佳几何精度因子算法进行了性能比较分析.仿真结果表明,6星组合与全部可见星的GDOP差别不大;提出的两种基于卫星对GDOP贡献的选星算法与最佳几何精度因子算法的选星结果基本相同,而计算量远小于后者,因此具有较好的性能.     

局域增强系统中的模糊控制载波平滑码算法

针对局域增强系统(LAAS)中导航定位精度问题,提出了一种新的基于模糊控制的载波平滑码(CSC)算法。该算法将载体的运动速度或者导航卫星的几何精度因子(GDOP)划分成不同的值域,当GPS信号出现周跳时,根据速度所在值域,利用模糊控制理论调节GPS信号的载波和码的加权值。可以使导航定位精度平滑,并使定位参差降低一半。给出了应用该方法的具体步骤,并通过静态试验证明了该算法的有效性。     

基于稀疏重构的TOA定位估计算法

目标在定位空间中具有稀疏特性,基于该特点提出了一种稀疏重构的时延定位算法;已有的来波到达时间(time-of-arrival, TOA)算法大部分只利用了单次TOA进行估计,其定位结果受噪声影响较大,因此进一步提出对多样本的到达时间进行联合估计,从而提高算法对噪声的稳健性,并提高算法的定位精度。与已有算法相比,所提算法的优点是定位精度更高,对噪声有更强的稳健性。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于ALPSO算法的低轨卫星小推力离轨最优控制方法

低轨卫星在到寿后,需要在一定时间内离轨,而轨道高度高于800 km的卫星难以在自然条件下离轨。为了使卫星在规定时间内离轨,提出一种基于增广拉格朗日粒子群优化(augmented Lagrangian particle swarm optimization, ALPSO)算法的低轨卫星小推力离轨最优控制算法。首先依据小推力的特点列出摄动方程,并利用哈密尔顿方程求出带协状态参数的最优控制率。而后分别阐述了粒子群算法和增广拉格朗日方法,并据此得出了算法流程。最后与遗传算法的优化结果进行对比。结果表明, ALPSO算法迭代次数较少,收敛精度较高,降低轨道高度的第一种处置轨道适用于轨道高度821 km的卫星离轨,离轨时间为857天。该算法可用于低轨卫星小推力离轨问题的求解。     

低轨卫星辅助的干扰源位置确定

为提高针对影响同步通信卫星正常工作的地面干扰源定位精度,回避无邻近卫星无法定位问题,提出低轨卫星辅助的新方法。该方法充分利用低轨飞行所带来的长基线、近距离的好处,并以多普勒差为观测变量,卫星轨道参数为待估参数,可进一步改善定位精度。针对建立的定位数学模型进行计算,其结果显示,当低轨卫星的高度在5000km时,全区域定位精度优于1km。     

TOA模式下TLS辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法

提出了一种到达时间(time of arrival, TOA)模式下总体最小二乘(total least square, TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初始参考点,然后在估计值处对观测方程组实施泰勒级数展开,并使用加权最小二乘进行多次迭代运算,实现对移动终端的高精度定位。仿真结果表明,该算法在平均迭代次数和定位精度方面具有接近基于真实位置的泰勒级数展开算法的性能,并且在不同的几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)下,均具备良好的抗观测量误差和观测站位置误差的特性。     

双基地声纳定位精度和算法研究

根据双基地声纳定位的特点，提出了一种单纯基于声波到达时间(TOL)的双基地声纳定位算法，给出了算法的原理和误差分布。通过数值仿真，研究了基线长度、时间测量误差对算法定位性能的影响。仿真结果表明，TOL算法的定位精度与基线长度有关，随着基线长度的增加，定位精度提高。时间测量误差对算法的定位精度影响较小。与同等条件下单基地声纳定位相比，双基地TOL算法具有更高的定位精度。该研究为多基地声纳新体制的建立，提供了理论依据。     

基于因子图协同定位辅助的单星定位方法

在诸如行星探测,战争损毁等导航星座拒止环境下,单星定位系统可以快速部署为目标提供定位支持,但单星定位系统较大的定轨误差导致定位误差较大。针对上述问题,提出了一种基于因子图协同定位辅助的单星定位方法。首先,通过多组卫星不同时刻的伪距差值构建定位双曲面为定位目标提供连续定位并减小卫星和接收机钟差的影响;其次,利用多个定位目标之间的高精度测距信息建立协作因子图,并利用该协作因子图辅助单星定位系统的定位结果,从而提高定位精度。将所提出的单星定位方法与现有的多普勒单星定位方法和径向加速度单星定位方法从卫星定轨误差、测距误差和定位误差3方面进行对比。仿真结果表明,所提出方法的定位误差仅为其他两种方法的1%～10%。     

卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法

针对舰载机安全着舰对高精度、高可靠性着舰导引系统的迫切需求,研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引技术,基于几何精度因子(geometric dilution of precision, GDOP)计算提出了伪卫星在舰船上的布设方案,并设计了其导航电文结构。研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法,利用卫星及伪卫星的双差分载波相位信息,采用改进的模糊度最小二乘去相关平差(least squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)迭代算法解算其双差分整周模糊度,并基于舰载机运动模型建立滤波方程解算出舰机相对运动信息,再与惯导数据进行信息融合得到高精度的导引信息。仿真结果表明,提出的卫星/伪卫星/惯性着舰导引技术横向定位误差在0.3m以内,纵向定位误差在0.1m以内,高度定位误差在0.3m以内,可以满足舰载机着舰的要求,与卫星/惯性组合导引相比,该组合方式大大提高了垂直方向的定位精度,这对于确保安全着舰极为重要。并且,提出的着舰导引技术不仅精度高,而且工作连续可靠、抗干扰能力强,对保障舰载机着舰安全有重要的意义。     

基于几何精度稀释的矢量潜标最优布站

矢量潜标阵列是重要的反潜警戒声纳系统, 其目标精确定位能力能够为反潜警戒提供重要的信息支撑。对此, 以几何精度稀释(geometrical dilution of precision, GDOP)为定位系统性能评价指标, 推导了多阵元情况下基于到达方向定位(direction of arrival, DOA)及基于到达时差(time difference of arrival, TDOA)定位的GDOP表达式, 并仿真比较了不同阵元数量对定位性能的影响, 不同布站几何的阵列半径敏感度、测量误差敏感度、站址误差敏感度和有效作用范围等。结合潜标阵列实际应用环境, 通过仿真结果对比可以发现, 四元Y型阵是基于GDOP衡量标准的矢量潜标阵列的最优布站。     

基于位置感知的大规模LEO星座分布式路由算法

针对传统星座路由算法应用在大规模低地球轨道(low earth orbit, LEO)星座中, 存在鲁棒性差、资源开销大、路由效率低等缺点。根据卫星运行时的位置可预测特性, 提出了基于位置感知的分布式路由算法。考虑卫星资源受限, 大规模LEO星座具有卫星节点多、动态性大等特点, 基于位置感知提出一种路径预选机制, 初步确定数据包的传输路径。在此基础上, 考虑业务服务质量(quality of service, QoS)需求, 基于状态和传播矢量函数提出一种路径收敛机制, 无重合确定数据包传输主路径和备用路径。理论和仿真结果证明, 相比于传统路由算法, 所提算法降低了路由存储和开销, 随着中断概率的增大, 提高了星座的吞吐量, 降低了端到端时延。     

低轨卫星物联网场景下基于吸引子选择算法的多星负载均衡算法

低地球轨道(low earth orbit, LEO)卫星物联网系统中由于低轨卫星的高速运动,导致卫星波束覆盖范围内节点业务模型在空间和时间两个维度呈现不均匀性和时变性。针对这一特征,提出一种空时二维卫星物联网业务模型,在空间维度采用网格划分的方法确定不同地理环境下节点密度和坐标位置,在时间维度采用贝塔分布进行建模,从而实现LEO卫星物联网业务模型空时两个维度的建模。在此基础上,针对未来LEO卫星星座多星覆盖的场景,提出一种基于吸引子模型的多星负载均衡算法,卫星侧通过负载估计算法估计各个卫星的活性度,节点侧结合接入不同卫星的俯仰角等参数采用多属性决策算法估计不同卫星对于节点的设备满意度,在LEO卫星高动态环境下使得卫星的网络活性度保持一种动态的平衡。仿真结果表明,相比于传统的基于最高优先级的接入策略,所提算法在单星业务峰均比、系统资源利用率、随机接入性能等方面有了显著的提高。     

基于注意力机制的混合CNN-BiLSTM低轨卫星信道预测算法

针对低轨道卫星信道质量变化迅速、信道参数“过时”的问题, 提出了一种基于注意力机制的卷积神经和双向长短时记忆神经网络(attention-convolutional neural network and bi-directional long-short term memory neural network, AT-CNN-BiLSTM)融合的信道预测方法。该方法由信号预处理、网络训练和信号预测3部分组成。首先在高斯白噪声条件下模拟室外卫星信号, 得到卫星信号的训练集和测试集; 然后将训练集输入构建的训练网络进行特征提取; 最后将测试数据输入网络进行预测分析。仿真结果表明, 在与其他4种人工智能方法的对比中, 所提出的混合神经网络能够在较快的收敛速度下达到较高的准确率(91.8%), 有效地缓解了低轨道卫星信道参数“过时”的现状, 对提升卫星通信质量和节省卫星信道资源有良好的改善作用。     

Geometric dilution of precision for GPS single-point positioning based on four satellites

To improve the positioning accuracy in GPS point positioning, the geometric dilution of precision （GDOP） including HDOP, VDOP, TDOP, PDOP is commonly considered. The properties of the DOP for the GPS satellite navigation system are studied and the coordinate system is improved in order to decrease the amount of variables. In the end, by simulation and discussing the results, the corresponding conclusions are presented.     

Research on handover algorithm to reduce the blocking probability in LEO satellite network

1.INTRODUCTIONDue totheli mitation of economy andtechnology,theterrestrial networks can only cover some li mited ar-eas.With the increasing demands for real-ti me andinteractive multi media services and mobility,satellitecommunication networkis surely going to be the i m-portant component of the universal mobile telecom-munications system(UMTS)which has been charac-terized by global seamless coverage,mobility and highQoS.For its merits of low propagation delays andglobal seamless covera…     

基于LSTM的LEO卫星链路自适应算法

低地球轨道(low earth orbit, LEO)卫星由于其传输损耗低、地面干扰小等优点成为空天地一体化网络的重要组成部分。由于星地传输链路的时延大,现有卫星通信过程无法实时地进行信息交互,导致系统无法适应信道的变化。针对这个问题,提出了基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的信噪比(signal to noise ratio, SNR)预测方法,并利用预测的SNR调整系统的调制与编码方案(modulation and coding scheme, MCS),使其与快速变化的信道相匹配。仿真结果表明,提出的基于LSTM网络的SNR预测方法可以达到较高的准确度,并且根据预测的SNR实时调整MCS的方案大幅度地提高了系统的总吞吐量。