摘要：随着6G架构的逐渐清晰与天空地海一体化需求的明确,非静止轨道卫星星座的发展进入了空前繁荣的阶段,美国STARLINK、Kuiper、英国OneWeb、中国卫星互联网星座等系统处于建设与部署的关键阶段。其中,多层星座网络的设计是解决全球无缝覆盖与随需接入的重要研究对象。然而,受限于卫星通信系统建设成本高、系统复杂、正式系统运行受国家管控等,真实系统难以直接应用于高等院校的实验教学工作。目前卫星通信相关课内实验及综合实验主要以机房参观、实验箱分组实验等方式进行,既缺乏直观的系统认识,且参与度较低。针对上述需求,该文设计了一套基于“轨道建模+系统分析+动态显示”的仿真系统,并利用快照仿真的思想实现了非静止轨道卫星星座的高动态性分析过程。实验结果表明,该系统能够较好地完成大规模多层星座网络的覆盖分析、同频干扰分析等功能,可支撑卫星通信、无线通信、通信综合实验等课程的实践需求。

摘要：跳波束技术利用时间分片的方式提高了通信系统的资源利用率,但现有的跳波束波位相对固定,不能随业务需求的变化而变化;且跳变波束服务的波束越多,系统排队时延越大;当多个波束同时工作时,同频干扰也不容忽视。对此,本文在波位优化的基础上,进一步提出一种将时隙分配与跳波束图案设计联合优化的资源分配算法。以最大化系统吞吐量为目标,首先利用相控阵天线可波束赋形的特点,根据业务需求,配置合适大小的波位;其次利用遗传算法对跳波束图案进行设计,从而避免共信道干扰。对比联合优化前后系统性能参数,结果表明,该方法能够提高系统吞吐量和业务满意度,降低系统排队时延。

摘要：针对智能反射面辅助的无线携能认知网络,提出了一种基于用户非完美信道状态信息的波束成形方案,提高网络的频谱和能量收集效率。在假设用户信道误差范数有界的条件下,建立了以信息接收用户最小可达速率最大化为目标函数,以满足信息接收用户和能量接收用户需求、主用户干扰阈值和基站最大发射功率为约束条件的优化问题。针对此非凸问题,提出利用三角不等式、交替方向乘子法和交替优化的迭代算法,以较低的计算复杂度求解得到基站的有源波束成形权矢量和智能反射面的无源波束成形矩阵。最后,仿真验证了所提方案相较于随机相位方案能够有效提高系统的性能,证明了在携能认知网络中引入智能反射面的可行性和有效性。

摘要：系统资源的优化分配是提升卫星通信系统容量和用户业务满足度的重要技术手段之一,也是卫星通信课程教授的重点内容。影响卫星通信系统资源分配的因素复杂且动态变化,但现有的课程教学大多以静态条件下的资源分配为主,也很难建设以实物为主的卫星通信教学环境,而且传统的理论教学直观性不强,不利于学生掌握相关知识点。为直观演示多种条件变化下的卫星资源分配,提升学生的学习兴趣,基于MATLAB软件利用图形用户界面工具设计开发了卫星资源动态分配教学演示软件,涵盖用户业务需求、链路雨衰、频谱资源等条件变化下的资源分配,并进一步设置了不同的资源分配算法进行对比分析。该教学软件可交互性强、直观性强、架构灵活,并在设计过程中贯彻组件化、模块化、接口化思想。实际教学效果表明,该软件对卫星资源分配的仿真效果良好,可以更好地辅助教师授课、帮助学生掌握知识点。

摘要：卫星通信场景中,随着卫星通信的发展,频谱资源日益紧缺,利用率过低。卫星信道的开放性且过长的卫星链路使得卫星传输隐蔽性差,难以保证信号的安全传输。为了应对频谱资源紧张与安全传输的需求,借鉴非正交多址(Non Orthogonal Multiple Access,NOMA)的思想,叠加传输扩频信号与非扩频信号,在接收端设计分离方案,并设计循环迭代消除流程。仿真表明,所提方案可以保证信息的安全传输,且分离后的误码率损失可以通过循环迭代改善,符合实际应用。

摘要：阐述人工智能算法在通信技术课程中的应用案例,包括自适应学习系统的设计与实施、智能辅助教学平台的开发和应用、个性化学习推荐系统的构建。分析人工智能算法提升教学效果的优势。

摘要：针对多用户毫米波大规模多输入多输出-非正交多址接入(MIMO-NOMA)系统功率分配计算复杂的问题,提出新用户分簇和功率分配方案,提高系统的频谱效率。首先改进基于簇头选择的用户分簇方案,根据真实信道动态选择阈值并确定分簇数目,使分簇结果更适合实际情况,用户从波束中获得更大增益。然后以最大化系统频谱效率和能量效率的加权和为目标设计功率分配,使用改进的元启发算法求解。通过对粒子群(PSO)算法引入新的矢量成分和添加余弦扰动使算法更快收敛到全局最优值,并融合沙猫优化(SCSO)算法使算法结果更加精确。仿真结果表明,与现有算法相比,本文提出方案的频谱效率和能量效率优于传统方案,且更适合多用户情况。

摘要：在物联网(Internet of Things,IoT)系统中,信道具有高度时变性,直接链路有概率被阻塞。为了确保状态更新信息的及时传递,设计了一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)服务地面多用户的无线下行链路系统。UAV在下行链路中作为一个移动基站,沿着优化的轨迹飞行并在靠近地面用户的合适位置悬停,再与地面上的用户进行数据传输。通过时间离散化、数学建模等手段构建联合优化的模型,建立一个多约束优化问题。目标是通过对无人机轨迹和流调度、IRS相移设计等变量的联合优化以最小化系统的信息年龄。研究了IRS反射传输信号辅助改善无线环境的过程,即通过改变信道增益来改变最大数据传输速率。采用IRS相移调整的方式来提高时变的信道增益,以改善通信质量。由于目标函数和约束公式中含有的非凸公式以及多个优化变量之间的耦合关系,采用连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)和块坐标下降(Block Coordinate Descent,BCD)等技术设计优化算法,将非凸优化问题简化后求得总优化问题的解。仿真结果表明,算法能得到平滑曲线,系统信息年龄随发射功率和数据传输速率阈值升高显著降低,体现了所提算法的可行性。

摘要：在卫星物联网中,一颗卫星的覆盖范围通常在数千公里量级,需服务的终端数量巨大。因此,卫星物联网终端需要采用低功耗的设计理念,这样不仅能够延长整体待机时间,而且可以减小整体设备的尺寸与质量。语义通信技术能够极大地减少传输的数据量,从而降低终端的功耗,但由于卫星物联网终端算力较弱,难以独自完成语义的提取。基于此,考虑引入边缘计算技术,提出了基于语义通信的卫星物联网边缘计算架构,并分析了该架构的特点和典型应用场景,最后介绍了基于语义通信的卫星物联网未来面临的挑战。

摘要：为提高无人机执行巡飞探查任务的效率,规划出一条最优的飞行路径,针对传统蚁群算法应用于路径规划时存在搜索效率低、迭代次数多、路径拐点多的问题,提出一种A^(*)蚁群融合的复合启发式路径规划算法。利用A^(*)算法预搜索差异化初始信息素,减少蚁群算法前期搜索盲目性,提高搜索效率。构造一种复合启发函数,引入A^(*)算法启发思想改进蚁群原本的启发式信息,设计路径平滑启发函数减少路径拐点。改进信息素更新规则,引入路径综合评分指标,使得每次迭代保留综合性能评分最优的路径。仿真实验表明,改进算法提高了搜索效率,一定程度上解决了拐点过多的问题,综合性能指标优于基本算法与对比文献算法,具有一定工程实践与理论研究意义。