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公开(公告)号：CN119945557A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411948163.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: H04B10/118 , H04B10/50 , H04L27/34
Abstract: 本发明提出的基于光学频率梳的天基自适应节点终端及通信方法，旨在解决现有技术中不同星座间频率、调制格式、传输速率和编码方式不匹配的问题，通过天基自适应节点在不同体制间进行自适应切换，实现不同星座系统之间的互联互通。从而实现整个天基通信系统能够在多种星座体制下高效协同运行，为星座网络节点互联互通架构提供创新性解决方案，具备广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN112182892B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202011065497.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/23 , G06F111/04
Abstract: 本申请公开了一种基于分段仿射的功率放大器行为建模方法及装置，该方法包括：根据预设的分段仿射方法、预设的输入数据以及输出数据建立功率放大器行为所对应的分段仿射逼近模型，其中，所述分段仿射逼近模型包括多个子模型；根据预设的有序聚类分析算法对所述分段仿射逼近模型中的多个子模型进行聚类得到聚类后的分段仿射逼近模型，其中，所述聚类后的分段仿射逼近模型中任一类用同一子模型表示。本申请解决了现有技术中功率放大器行为模型的线性化效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN111245375B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010059771.3
申请日：2020-01-19
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 一种复值全连接递归神经网络模型的功放数字预失真方法，利用复值全连接递归神经网络模型来模拟复杂的功率放大器模型，进而得到功率放大器逆模型，并实现自适应数字预失真。其中功率放大器模型是基于复值神经网络理论，在实时递归学习算法基础上采用改进的复值实时递归学习算法，针对数字通信系统发射端功放模型实现更精准的模型逼近。本发明结合了递归神经网络中的实时递归学习算法，在原有的实值递归神经网络模型上提出效果更优的复值全连接递归神经网络模型，进一步推广出复值实时递归学习算法。经仿真验证，本发明模型结构和算法在训练时间、建模准确度方面性能较好，可以保障功放非线性的较高拟合度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115396031A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210910147.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: H04B10/118 , H04B10/61
Abstract: 一种基于光频梳的超高速空间光通信联合载波恢复方法，本发明在空间光通信系统中的发射端使用光学频率梳产生多路发射载波梳齿，在接收端通过光学频率梳产生多路本地载波梳齿。所采用的联合载波恢复方法包括消除载波频率偏移的多载波频偏恢复过程以及消除剩余载波相位误差的联合载波相位恢复过程。本发明所提出的算法可以有效消除空间光通信过程中由于收发终端相对运动造成的大动态范围多普勒频率偏移，还可以通过测量波分复用通信系统中部分载波梳齿的相位变化量推算出所有载波梳齿的相位变化量，大大节省了计算资源，适用于空间光通信系统中星载计算资源有限的环境。
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公开(公告)号：CN113507324A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110674033.4
申请日：2021-06-17
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: H04B10/118 , H04L27/26
Abstract: 一种适用于高速星载光通信的前馈定时恢复方法，包括以下步骤：(1)以高于2倍符号速率的频率对接收信号进行采样后，对定时误差进行估计；定时误差指实际采样点相对于理想采样点的相对时间偏移；(2)根据步骤(1)估计得到的定时误差确定数字插值器插值系数μk；(3)根据步骤(2)得到的插值系数μk，对采样信号块进行数字插值处理；(4)去除插值处理后的数据中的多余采样点，完成前馈定时恢复。本发明在2倍符号速率采样接收系统下可实现高精度和高稳定度的前馈定时恢复，更适用于资源紧张、受限的高速星载光通信系统。
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公开(公告)号：CN112182892A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011065497.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于分段仿射的功率放大器行为建模方法及装置，该方法包括：根据预设的分段仿射方法、预设的输入数据以及输出数据建立功率放大器行为所对应的分段仿射逼近模型，其中，所述分段仿射逼近模型包括多个子模型；根据预设的有序聚类分析算法对所述分段仿射逼近模型中的多个子模型进行聚类得到聚类后的分段仿射逼近模型，其中，所述聚类后的分段仿射逼近模型中任一类用同一子模型表示。本申请解决了现有技术中功率放大器行为模型的线性化效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN111245375A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010059771.3
申请日：2020-01-19
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 一种复值全连接递归神经网络模型的功放数字预失真方法，利用复值全连接递归神经网络模型来模拟复杂的功率放大器模型，进而得到功率放大器逆模型，并实现自适应数字预失真。其中功率放大器模型是基于复值神经网络理论，在实时递归学习算法基础上采用改进的复值实时递归学习算法，针对数字通信系统发射端功放模型实现更精准的模型逼近。本发明结合了递归神经网络中的实时递归学习算法，在原有的实值递归神经网络模型上提出效果更优的复值全连接递归神经网络模型，进一步推广出复值实时递归学习算法。经仿真验证，本发明模型结构和算法在训练时间、建模准确度方面性能较好，可以保障功放非线性的较高拟合度。
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公开(公告)号：CN104320201A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410490978.0
申请日：2014-09-23
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明涉及一种空间相干光通信高动态载波捕获跟踪环路，该载波捕获跟踪环路包括双锁频环路和锁相环路，采用双锁频环路将CPAFC跟踪算法与ODAFC跟踪算法有效相结合，进行频率捕获跟踪处理，其中CPAFC跟踪算法可以对渐变频偏进行捕获跟踪，ODAFC跟踪算法可以进行较大频偏的粗捕获，并根据锁定状态控制两个锁频环路的工作状态，在稳定锁定状态下，只采用CPAFC跟踪算法对渐变频率进行捕获跟踪，在失锁状态和进入失锁状态时，采用两个锁频环路共同进行频率捕获跟踪，可以实现较大频偏范围的捕获跟踪，本发明结合了两种算法的优点可以实现满足不同工作阶段载波捕获跟踪处理的需求，实现高动态条件下的载波稳定捕获跟踪。
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