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基于深度学习的测控数据传输技术 下载：37 浏览：243

丁丹 杨柳 刘步花 《无线电研究》 2020年8期

摘要:
传统测控数据传输根据试验场区环境和预设指标进行各模块的分立设计和局部优化,难以对战时复杂、时变信道函数进行全局最优拟合,严重影响战时系统整体性能的发挥。针对此问题,研究基于深度学习的测控数据传输技术,运用深度学习网络代替传统调制解调、信道编解码和信道均衡等多个分立模块,利用神经元的灵活组合逼近复杂的函数,将系统调节为全局最优。仿真结果表明,在"非线性+多径"信道条件下,该方法能够将传输容量提升至传统体制2倍以上,或将链路余量提高3 dB以上,同时保持与传统测控数据传输体制相当的系统复杂度。

一种提高星地数据传输效率的调制方式 下载：63 浏览：342

丁丹 谢晴 《无线电研究》 2019年10期

摘要:
欲提高卫星与地面接收站之间的数据传输效率,一般是从策略层着手,采用传输速率随卫星仰角升高而增加的传输模式。为进一步挖掘星地传输链路的潜力,从调制方式着手,设计具有较高功率效率和频谱效率的调制方式,从物理层的角度着手提高链路功率利用率,提出一种能够提升星地数传效率的改进SOQPSK调制方式。分析与仿真结果表明,相比传统QPSK和普通SOQPSK,改进SOQPSK信号的带外频谱功率得到进一步降低,能够将有限的链路功率汇聚至信号主瓣,减少在旁瓣上的功率浪费,从而提升星地数据的传输效率。
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