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公开(公告)号：CN118802075A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410994134.3
申请日：2024-07-24
Applicant: 南京大学
IPC: H04L1/00 , H04B17/336 , H04B17/391 , H04B7/06 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超大规模低轨卫星通信自适应编码调制方法与系统，为超大规模低轨卫星对地通信系统提出了更高可靠性和稳定性的解决方案。本发明首先构建低轨卫星对地通信仿真系统和星地通信信道模型；其次构建单颗低轨卫星的移动模型，根据仿真的运行结果，得到卫星绕地过程中的距离和仰角变化数据；最后利用深度学习算法在卫星移动过程中对信道状态进行预测，将自适应编码调制方法应用到低轨卫星通信场景中。相比于传统的自适应编码调制方法，本发明考虑了动态卫星网络拓扑的快速变化，更加贴合真实场景，在使用了深度学习算法的基础上，能够最大程度地提高低轨卫星对地通信系统的吞吐量，改善通信效率。
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