摘要：随着全球通信需求的增长,星载核心网不仅可以减少星地间频繁的信令交互,更能突破地理区域的束缚,为天地融合网络架构以及全球通信运营提供有力支撑。然而,由于卫星的资源限制以及大尺度动态时变的卫星互联网动态拓扑结构,传统的核心网网元在星载环境下的部署遭遇了极大挑战。致力于研究低轨大规模星座下星载核心网的轻量化、灵活部署和低时延的挑战,旨在探索星载轻量化核心网的新型设计策略,为全球化的通信运营提供坚实的理论基础。首先研究包括最小网元集部署、单网元功能裁剪、接口协议轻量化、网元的融合与重构、平台架构轻量化以及传输协议重构等多个轻量化策略。然后,对选定的策略进行仿真实验,实验结果证实轻量化处理后的星载核心网在资源配置和信令流程方面均具有优越的性能表现。

摘要：针对巨型星座单星任务的时变性以及由此产生的负载过重、单节点脆弱性以及网络控制平面的高可靠性需求,研究面向多层多域巨型星座的卫星网络拓扑控制,提出了一种基于北斗网格位置码的多层多域拓扑描述模型。首先给出了域、层、片、元相关概念及其定义,以实现对卫星节点和星间链路的拓扑特征的统一表征,刻画卫星节点的连通状态以及整个星座的网络拓扑结构;然后设计了一套以在轨控制器为核心、以地面网络控制为辅助的拓扑控制架构,用于提供常态化运行服务保障;最后通过仿真平台对巨型星座子域划分和统一表征进行了验证分析。仿真结果表明,所提拓扑描述模型能够提高巨型星座卫星网络拓扑控制过程的实时性与准确率。

摘要：手机直连卫星通信传输距离远、链路损耗大的特点,对星载相控阵的能力提出了新要求。通过分析手机直连卫星场景的实际需求,概述了不同波束成形架构的优劣,提出了合适的波束成形架构选择策略,探讨了频分双工体制下双频共口径圆极化天线阵设计,阐述了星载相控阵堆叠集成架构和芯片关键工艺技术。给出了在手机直连卫星场景下,星载相控阵未来的发展方向和关键技术路径。

摘要：面向未来使用平动点航天器编队进行深空探测的需求,研究了特殊的定向辐轮构型航天器编队在日地L2平动点Halo轨道上的动力学和相关控制问题。首先,建立了圆型限制性三体问题(CRTBP)的相对动力学和辐轮构型编队模型的数学表达;其次,基于Floquet理论和傅里叶级数展开推导了Halo轨道的相对运动解析解,该解的推导同样可应用于其他小偏离的周期时变系统;接着,以深空探测任务为导向,基于Floquet模态法和LQR控制法分别给出编队主星和从星的分层控制策略;最后,对控制策略进行仿真,详细分析了辐轮构型维持控制力的规律等,得到了构型参数(半径和频率)与维持代价的关系。

摘要：卫星物联网通过引入边缘计算技术将计算能力下沉至靠近用户的边缘服务器上,使用户的服务质量得到了提升.然而计算资源有限的边缘服务器在面对大量的突发卸载任务时可能会出现过载的情况,导致任务的处理时延增加.本文将上述问题转化为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,提出了一种基于D 3PG(Dueling Double Deterministic Policy Gradients)的联合资源分配的边缘计算卸载算法.该算法利用Double Q-learning思想和Dueling架构重新设计了DDPG(Deep Deterministic Policy Gradients)算法中的价值网络,以提高计算卸载决策的准确性.仿真结果表明,与传统的算法相比,该算法能有效降低系统的平均时延和能量消耗,提高任务的完成率.

摘要：在深空探测中,以微波为载体的通信、测距载荷面临链路损耗大、频谱资源紧张等问题。相比微波,激光光束发散角小,能量更为集中,可达更远的传输距离,以激光为载体的通信、测距载荷具有体积小、质量轻等优势。搭建了一套激光相干外差扩频通信测距一体化深空探测系统,提出了一种基于曲线模型的插值重采样方法,并对该曲线模型进行了理论仿真和实验验证。该模型由系统先验信息构建,是伪随机码相位差的线性函数。实验结果表明,对于静态目标,测距偏差不超过0.55 mm,测距精度不超过0.42 mm。对于动态目标,测距偏差不超过0.59 mm。静态和动态目标测距中实现了零误码通信。此外,扩频通信测距一体化设计应用于深空导航和深空时频同步,可以提高实时性。

摘要：为实现全球通信网络无缝覆盖,卫星通信将在未来发挥重要作用,国际上大量新兴商业公司相继开展卫星互联网系统规划和设计,发展态势不容小觑。在已有的地面移动通信协议体制基础上,通过适当改进,可利用移动手机终端与卫星建立直连通信。介绍了当前国内外手机直连卫星通信技术的发展现状及部分典型应用场景,详细分析了3GPP NTN标准演进情况,并初步阐述了未来存在的问题和挑战。

摘要：随着5G技术的发展和6G技术的研究,低轨卫星网络在卫星物联网中的地位越发重要,而作为网络核心技术的路由策略仍面临一些挑战。本文针对低轨卫星网络拓扑结构动态变化、链路的不连续性、卫星能量供应受限等问题,为了及时感知星间链路状态和卫星的能量并选择正确的路由,将卫星物联网中的路由选择问题转化为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,提出一种基于Dueling DQN(Dueling Deep Q Network)的自适应节能路由算法。该算法通过改进DQN中神经网络的架构,大幅度地提升了学习的效果。仿真结果表明,与传统的DQN算法相比,该算法能有效降低系统能耗,均衡网络负载,提高网络吞吐量。