基于非理想信道状态信息的高通量卫星预编码算法

为了抑制频率复用造成的同频干扰,高通量卫星通信系统开始研究地面干扰抑制技术,包括应用于反向链路的多用户检测技术和应用于前向链路的预编码技术,建立考虑自由空间损耗、降雨衰减和波束增益等影响的前向链路模型。在非理想信道状态信息模型的基础上针对最小均方误差预编码算法进行改进,提出一种适用于非理想信道状态信息的改进最小均方误差预编码算法。考虑的卫星预编码算法采用更加精确的具有非理想信道信息的信道模型,将非理想信道状态信息纳入预编码算法并进行消除设计。仿真结果表明,基于高通量卫星预编码算法在非理想信道状态信息条件下能够显著提升系统的吞吐量,并且提高了系统的鲁棒性。

基于邻居卫星负载状态的低轨卫星分布式路由算法

卫星灵活性和机动性强、不易受地面因素的影响,使空间卫星技术不断飞速发展。卫星网络随着负载的增加始终存在负载拥塞现象,使路由算法成为卫星网络研究领域的核心问题。基于卫星网络的拥塞缓解、网络的信令开销以及算法运算复杂度问题,深入研究低轨卫星网络局部负载均衡的分布式路由算法。构建基于铱星系统的网络模型,提出一种基于邻居卫星负载状态的分布式路由算法(DRNL)。DRNL包含邻居卫星负载状态更新、负载均衡和路由判决等机制,具有一定的可移植性,能够适应其他极轨或近极轨星座。OPNET仿真结果表明,DRNL在较重的网络负载情况下能较好地适应负载的变化,缓解卫星拥塞的状况并获得较低的时延和数据分组丢失率。

基于流量预测的卫星网络路由算法

卫星机动能力强且能够实现全球覆盖,物联网的发展加快了低轨卫星网络的部署。基于卫星网络的拓扑结构变化较为迅速,星下点覆盖范围更新较快,不同地区的业务流量接入情况差异大的问题,提出了基于流量预测的星上路由算法。通过神经网络的训练预测地面流量的接入情况,预先进行负载均衡判决缓解星上的拥塞情况。用于缓解卫星拥塞状态下的重路由计算时延的问题,采用的备选路由算法为离线计算的最小跳路由算法。仿真结果表明基于流量预测的路由算法能够降低数据的端到端时延,且对丢包率有一定程度的改善,能够满足当前建设低轨卫星网络路由算法的需要。