基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

地球静止轨道卫星系统兼容性多维度分析方法

针对地球静止轨道(Geostationary Satellite Orbit, GSO)卫星系统间的兼容性分析,设计了单波束和多波束GSO卫星系统间的上行及下行干扰场景,并在卫星的轨位、系统链路可用度及干扰系统地球站选址等多维度对GSO卫星系统间的干扰进行了评估,提出了不同轨位间隔条件下满足国际电信联盟干扰协调限值的干扰系统地球站最近选址的建议,细化了各维度研究上的颗粒度,在不同维度间进行横向对比,分析了GSO卫星系统在不同维度下的干扰变化特性曲线和各维度对干扰分析结果的影响程度。在系统链路可用度一定的条件下,两个卫星系统的轨位间隔>2°时,干扰数值变化缓慢;轨位间隔≤2°时,干扰数值变化较快;轨位间隔≤0.1°时,干扰数值急剧上升。以国际电信联盟实际登记的CHNSAT-81.5和INSAT-KA82.5E卫星的网络资料为例,将计算得到的GSO系统波束间的干扰噪声比、载波干扰比与Visualyse软件结果进行验证对比,结果误差保持在0.7 dB范围内,证明该方法具有有效的评估性能。     

高精度分数时延滤波器设计的边界拟合Remez算法

在卫星星间测距模拟信号仿真及实际测试中,为提高测距模拟信号精度和系统可用带宽,提出基于边界拟合Remez算法的高精度分数时延滤波器的设计算法。该算法利用Farrow结构的多项式近似思想,采用多项式拟合Remez算法设计滤波器的冲激响应边界系数,通过多相分解实现分数时延滤波器组。该算法改善了当设计的滤波器阶数较高时冲激响应边界的不连续现象,进而降低了群时延误差,提高了精度。仿真结果表明,该算法设计的滤波器的分数时延精度得到了提高,同时系统可用带宽提高近一倍,实现时需使用的乘法器数目也有明显降低。     

降雨损耗对Q频段地球静止轨道下行链路I/N分布的影响

针对Q频段通信链路受降雨、云雾及大气吸收等天气条件影响较大的传播特性,基于对Q频段地球静止轨道卫星下行链路传播损耗的分析,研究降雨损耗在地球站共址的干扰场景下对I/N分布的影响。提出与降雨分布相结合的Q频段下行链路传播损耗计算方法,建立基于降雨衰减超出门限值的时间百分比p%的I/N函数模型,分析p%对I/N分布的影响,预测年均干扰分布情况。采用该计算方法对ITU实际登记的CHINASAT-G-115.5E卫星网络进行分析,结果表明：p%越低,通信链路受降雨衰减的影响越明显。当p<0.5时,衰减门限值变化较快;在地球站和干扰卫星轨道经度固定的情况下,p%越小,年均1-p%时间内I/N的最小值越小。该方法可应用到研究其他轨道卫星的干扰分布中,为干扰规避提供参考。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。