WO2020248399A1 - 一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法 - Google Patents

一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2020248399A1
WO2020248399A1 PCT/CN2019/104261 CN2019104261W WO2020248399A1 WO 2020248399 A1 WO2020248399 A1 WO 2020248399A1 CN 2019104261 W CN2019104261 W CN 2019104261W WO 2020248399 A1 WO2020248399 A1 WO 2020248399A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
tracking
satellite
time
error
adaptive
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/CN2019/104261
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
宋春毅
陈钦
徐钰颖
徐志伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University
Original Assignee
Zhejiang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University filed Critical Zhejiang University
Priority to US16/965,008 priority Critical patent/US11764864B2/en
Publication of WO2020248399A1 publication Critical patent/WO2020248399A1/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/195—Non-synchronous stations
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842—Weighted combining
    • H04B7/086—Weighted combining using weights depending on external parameters, e.g. direction of arrival [DOA], predetermined weights or beamforming
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/1851—Systems using a satellite or space-based relay
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/14—Relay systems
    • H04B7/15—Active relay systems
    • H04B7/185—Space-based or airborne stations; Stations for satellite systems
    • H04B7/1851—Systems using a satellite or space-based relay
    • H04B7/18519—Operations control, administration or maintenance

Definitions

  • the present invention relates to the field of satellite communication, in particular to an adaptive satellite alignment method for a low-orbit mobile satellite communication network.
  • Satellite communication is an important means of information transmission in contemporary society.
  • the low-orbit broadband satellite network provides communication capabilities with large bandwidth, flexible configuration, anti-interference, low latency, and high reliability, which can promote the development of communication.
  • countries are actively participating in the wave of low-orbit satellite development.
  • Low-orbit satellite networks have been extensively studied in 5G communications, Internet of Things and other fields.
  • the satellite communication system based on the low-orbit satellite keeps moving at the same time. Therefore, it is defined as a "mobile communication system".
  • the multi-dimensional coupling movement of the mobile terminal and the low-orbit satellite makes the offset angle of the mobile terminal’s array antenna and the satellite beam present complex dynamic characteristics.
  • the beams of the two frequently deviate from the alignment direction, which means The speed and accuracy of beam alignment have a significant impact on network capacity.
  • the traditional satellite alignment algorithm is implemented by mechanically scanning the antenna.
  • the mechanical servo mechanism controls the antenna direction and compares the received signal strength in different directions to estimate the satellite direction.
  • the existing mobile terminal alignment system generally uses open-loop tracking and closed-loop tracking. Combination is used to align the stars, but it cannot be completely idealized.
  • the purpose of the present invention is to provide an adaptive satellite alignment method for a low-orbit mobile satellite communication network in view of the deficiencies of the prior art.
  • the specific technical solutions are as follows:
  • S2 Receive the signal through the array antenna, and use the MUSIC-based angle estimation method to estimate the offset angle between the array antenna and the satellite beam;
  • the adaptive coupling model is used to track the satellite direction, and the antenna direction tracking alignment is achieved according to the characteristic parameters extracted during the tracking process;
  • S4 Adjust the parameters in the angle estimation method based on MUSIC according to the characteristic parameters obtained in S3, and return to S2 to realize the real-time estimation of the offset angle and real-time tracking and alignment of the antenna direction.
  • S1 is specifically:
  • the search range of the array antenna The initial value of is set to the entire airspace, and the initial value n of the number of sampling points is set; all the tracking characteristic parameters of the local layer and the global layer of the adaptive coupling model are initialized, and the azimuth angle A(t) and the elevation angle E of the satellite direction are initialized.
  • S2.1 Divide the airspace and determine the beam direction of the array antenna to To search the range, perform spiral spatial scanning for each spatial region through beamforming around the beam direction;
  • ⁇ S and ⁇ N are the eigenvalues of the two subspaces, and T is the transpose;
  • ⁇ MUSIC is the value of ⁇ when the function on the right is maximized.
  • F is the process matrix obtained according to the movement situation
  • T is transpose
  • K t (HP t
  • the adaptive satellite alignment method of the low-orbit mobile satellite communication network focusing on the beam alignment technology of array antennas and low-orbit satellites, focusing on reducing the offset angle estimation error caused by multi-dimensional coupling motion, and effectively improving the dynamic offset angle estimation Speed and accuracy, thereby improving the speed and accuracy of antenna alignment, enabling real-time antenna and satellite alignment.
  • Figure 1 is a design flow chart of the adaptive satellite alignment algorithm for the low-orbit mobile satellite communication network.
  • FIG. 2 is a diagram showing the relationship between absolute mean value and signal-to-noise ratio of the star-aligning method of the present invention, the star-aligning method based on MUSIC angle estimation, and the star-aligning method based on the adaptive coupling model;
  • Fig. 3 is a diagram of the relationship between the mean square error and the signal-to-noise ratio of the star-aligning method of the present invention, the star-aligning method based on MUSIC angle estimation, and the star-aligning method based on the adaptive coupling model.
  • An adaptive satellite alignment method for a low-orbit mobile satellite communication network includes the following steps:
  • the search range of the array antenna The initial value of is set to the entire airspace, and the initial value n of the number of sampling points is set; all the tracking characteristic parameters of the local layer and the global layer of the adaptive coupling model are initialized, and the azimuth angle A(t) and the elevation angle E of the satellite direction are initialized.
  • S2 Receive signals through the array antenna, and use the MUSIC-based angle estimation method to estimate the offset angle between the array antenna beam and the satellite beam;
  • S2.1 Divide the airspace and determine the beam direction of the array antenna to To search the range, perform spiral spatial scanning for each spatial region through beamforming around the beam direction;
  • ⁇ S and ⁇ N are the eigenvalues of the two subspaces, and T is the transpose;
  • ⁇ MUSIC is the value of ⁇ when the function on the right is maximized.
  • the adaptive coupling model is used to track the satellite direction, and the antenna direction tracking alignment is achieved according to the characteristic parameters extracted during the tracking process;
  • the adaptive coupling model characterizes the feature parameters in the motion tracking problem through the local layer and the global layer respectively.
  • the local layer is used to track the short-period rapid change characteristics caused by the ship motion
  • the global layer is used to continuously track the satellite motion characteristics to achieve multi-dimensional Decoupling of movement.
  • F is the process matrix obtained according to the movement situation
  • T is transpose
  • K t (HP t
  • S4 Adjust the parameters in the angle estimation method based on MUSIC according to the characteristic parameters obtained in S3, and return to S2 to realize the real-time estimation of the offset angle and real-time tracking and alignment of the antenna direction.
  • Figures 2 and 3 respectively show the relationship between absolute mean, mean square error and signal-to-noise ratio of the three methods of the present invention, the method of aligning the satellite, the method of aligning the satellite based on MUSIC angle estimation, and the method of aligning the satellite based on the adaptive coupling model
  • the alignment method of the present invention has higher accuracy and better stability than the other two methods.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本发明公开了一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，该方法首先通过阵列天线接收信号，采用基于MUSIC的角度估计方法来估计阵列天线与卫星波束的偏移角；然后基于估计的偏移角，使用自适应耦合模型进行对卫星方向的跟踪，并根据跟踪过程中提取的特征参数，实现天线方向跟踪对准；最后根据得到的特征参数，调整基于MUSIC的角度估计方法中的参数，重复以上步骤，实现偏移角的实时估计和天线方向的实时跟踪对准。该对星方法有效提升了动态偏移角估计的速度和精度，从而提升了天线对准的速度和精度。

Description

一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法 技术领域
本发明涉及卫星通信领域，尤其涉及一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法。
背景技术
卫星通信是当代社会信息传输的重要手段，然而随着时代的发展，当代社会对通信的需求日益增长，通信的两端场景也越发复杂。近年来，我国开始布局建设基于低轨移动卫星的全球通信网络，低轨宽带卫星网络提供大带宽、灵活可配、抗干扰、低时延、高可靠性的通信能力,可以促进通信发展，目前各国都积极地投身到低轨卫星发展浪潮中，低轨卫星网络在5G通信、物联网等领域都得到了广泛研究。
与现有的基于地球同步卫星的动中通通信系统相比，基于低轨卫星的卫星通信系统的收发两端同时保持运动，因此将之定义为“动动通”通信系统。在动动通网络中，运动终端与低轨卫星的多维耦合运动使得运动终端的阵列天线与卫星波束的偏移角呈现复杂的动态特性，两者的波束频繁偏离对准方向，这就意味着波束对准的速度和精度对网络容量有显著影响。传统对星算法通过机械扫描天线来实现，通过机械伺服机构控制天线方向，比较不同方向下的接收信号强度，从而估计卫星方向；现有的运动终端对星系统一般采用开环跟踪与闭环跟踪相结合的方式来进行对星，但也不能够进行完全理想化的补偿。
发明内容
本发明的目的在与针对现有技术的不足，提供一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，具体技术方案如下：
一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：初始化自适应耦合模型的局部层和全局层的所有跟踪特征参数；
S2：通过阵列天线接收信号，采用基于MUSIC的角度估计方法来估计阵列天线与卫星波束的偏移角；
S3：基于估计的偏移角，使用自适应耦合模型进行对卫星方向的跟踪，并根据跟踪过程中提取的特征参数，实现天线方向跟踪对准；
S4：根据S3得到的特征参数，调整基于MUSIC的角度估计方法中的参数，返回到S2，实现偏移角的实时估计和天线方向的实时跟踪对准。
进一步地，所述S1具体为：
将阵列天线的搜索范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000001
的初值设定为整个空域，并且设定采样点数的初值n；初始化自 适应耦合模型的局部层和全局层的所有跟踪特征参数，将卫星方向的方位角A(t)和俯仰角E(t)及它们对应的角速度的跟踪值作为t时刻状态矩阵X t的参数，设定跟踪间隔ΔT,以t＝0时刻作为跟踪开始时间，将t＝0时刻的观测值Y t作为状态矩阵初值；设定局部层分层长度N，将观测值[Y t，Y t-1，...，Y t-N+1]作为t时刻的局部层分层特征，设定特征参数跟踪误差P、过程误差Q和观测误差R的初值，且跟踪误差P的初值和观测误差R的初值相等。
进一步地，所述S2通过以下子步骤来实现：
S2.1：对空域进行划分，确定阵列天线波束方向后，以
Figure PCTCN2019104261-appb-000002
为搜索范围，在波束方向周围通过波束成形对每个空间区域进行螺旋空间扫描；
S2.2:在完成一次空间扫描后，在搜索到最大接收信号功率的扫描方向上得到接收信号X(t)；
S2.3:计算接收信号X(t)的协方差矩阵值R XX，而后采用下式对其进行特征值分解，从中获得信号子空间U S与噪声子空间U N
Figure PCTCN2019104261-appb-000003
其中，∑ S和∑ N分别为两者子空间的特征值,T为转置；
S2.4:在噪声子空间U N中，通过下式得到偏移角
Figure PCTCN2019104261-appb-000004
其中，α(θ)＝[a 1，a 2，...，a K] T为相位信息；θ MUSIC即为使得右侧函数取最大值时的θ值。
S2.5:通过步骤S2.1到S2.4得到方位角上的偏移角θ A和俯仰角上的偏移角θ E，并通过阵列天线参数得到天线方向的方位角A(t)和俯仰角E(t)的值，然后根据下式得到t时刻的观测值Y t
Figure PCTCN2019104261-appb-000005
进一步地，所述S3通过以下子步骤来实现：
S3.1：根据t-1时刻的状态X t-1以及运动情况预测t时刻的状态矩阵X t|t-1，有
X t|t-1＝FX t-1       (2)
其中，F为根据运动情况得到的过程矩阵；
S3.2:根据t-1时刻的跟踪误差P t-1以及运动情况预测t时刻的跟踪误差P t|t-1
P t|t-1＝FP t-1F T+Q             (3)
其中，T为转置；
S3.3:根据所述的X t|t-1和所述的Y t得到当前时刻的状态矩阵的估计值X t，并改变天线波 束方向，进行天线对准；
X t＝X t|t-1+K t(Y t-HX t|t-1)      (4)
其中，K t＝(HP t|t-1H T+R)，
Figure PCTCN2019104261-appb-000006
S3.4:根据下式得到当前时刻的跟踪误差的估计值P t
P t＝(I-K tH)P t|t-1      (5)
S3.5：在满足以下三个条件的基础上求解最小化损失函数
Figure PCTCN2019104261-appb-000007
得到采样点数n、扫描范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000008
和观测误差R t；
①
Figure PCTCN2019104261-appb-000009
②
Figure PCTCN2019104261-appb-000010
③
Figure PCTCN2019104261-appb-000011
其中,
Figure PCTCN2019104261-appb-000012
为观测误差R的方差，
Figure PCTCN2019104261-appb-000013
是偏移角估计算法检测精度与采样点数n的拟合变化曲线，T(n)是采样时长，T all是单次扫描总时长，c是可设定常数；
S3.6：当t<N时，再次初始化特征参数跟踪误差P、过程误差Q和观测误差R；当t≥N时，通过加权线性拟合的方法来估计Q，即首先通过最小化线性损失函数
Figure PCTCN2019104261-appb-000014
估计线性参数
Figure PCTCN2019104261-appb-000015
然后进行线性拟合近似，最后估计Q的方差
Figure PCTCN2019104261-appb-000016
进一步地，所述S4通过以下子步骤来实现：
S4.1：将所述的S3.5得到的采样点数n、扫描范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000017
赋值给t+1时刻的MUSIC算法的采样点数n、扫描范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000018
S4.2：令t＝t+1，返回S2。
本发明的有益效果如下：
低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，聚焦研究阵列天线与低轨卫星的波束对准技术，着眼于降低多维耦合运动导致的偏移角估计误差，有效提升了动态偏移角估计的速度和精度，从而提升了天线对准的速度和精度，能够实现实时地天线和卫星的对准。
附图说明
图1是低轨移动卫星通信网络的自适应对星算法设计流程图。
图2是本发明的对星方法、基于MUSIC的角度估计的对星方法、基于自适应耦合模型的对星方法的绝对均值和信噪比的关系图；
图3是本发明的对星方法、基于MUSIC的角度估计的对星方法、基于自适应耦合模型的对星方法的均方误差和信噪比的关系图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1：初始化自适应耦合模型的局部层和全局层的所有跟踪特征参数；
将阵列天线的搜索范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000019
的初值设定为整个空域，并且设定采样点数的初值n；初始化自适应耦合模型的局部层和全局层的所有跟踪特征参数，将卫星方向的方位角A(t)和俯仰角E(t)及它们对应的角速度的跟踪值作为t时刻状态矩阵X t的参数，设定跟踪间隔ΔT,以t＝0时刻作为跟踪开始时间，将t＝0时刻的观测值Y t作为状态矩阵初值；设定局部层分层长度N，将观测值[Y t，Y t-1，...，Y t-N+1]作为t时刻的局部层分层特征，设定特征参数跟踪误差P、过程误差Q和观测误差R的初值，且跟踪误差P的初值和观测误差R的初值相等；
S2：通过阵列天线接收信号，采用基于MUSIC的角度估计方法来估计阵列天线波束与卫星波束的偏移角；
S2.1：对空域进行划分，确定阵列天线波束方向后，以
Figure PCTCN2019104261-appb-000020
为搜索范围，在波束方向周围通过波束成形对每个空间区域进行螺旋空间扫描；
S2.2:在完成一次空间扫描后，在搜索到最大接收信号功率的扫描方向上得到接收信号X(t)；
S2.3:计算接收信号X(t)的协方差矩阵值R XX，而后采用下式对其进行特征值分解，从中获得信号子空间U S与噪声子空间U N
Figure PCTCN2019104261-appb-000021
其中，∑ S和∑ N分别为两者子空间的特征值,T为转置；
S2.4:在噪声子空间U N中，通过下式得到偏移角
Figure PCTCN2019104261-appb-000022
其中，α(θ)＝[a 1，a 2，...，a K] T为相位信息；θ MUSIC即为使得右侧函数取最大值时的θ值。
S2.5:通过步骤S2.1到S2.4得到方位角上的偏移角θ A和俯仰角上的偏移角θ E，并通过阵列天线参数得到天线方向的方位角A(t)和俯仰角E(t)的值，然后根据下式得到t时刻的观测值Y t
Figure PCTCN2019104261-appb-000023
S3：基于估计的偏移角，使用自适应耦合模型进行对卫星方向的跟踪，并根据跟踪过程中提取的特征参数，实现天线方向跟踪对准；
自适应耦合模型将运动跟踪问题中的特征参数通过局部层和全局层分别表征，使用局部层来跟踪船舶运动导致的短周期快速变化特征，使用全局层对卫星运动特征进行持续跟踪，从而实现多维运动的解耦。
S3.1：根据t-1时刻的状态X t-1以及运动情况预测t时刻的状态矩阵X t|t-1，有
X t|t-1＝FX t-1       (4)
其中，F为根据运动情况得到的过程矩阵；
S3.2:根据t-1时刻的跟踪误差P t-1以及运动情况预测t时刻的跟踪误差P t|t-1
P t|t-1＝FP t-1F T+Q       (5)
其中，T为转置；
S3.3:根据所述的X t|t-1和所述的Y t得到当前时刻的状态矩阵的估计值X t，并改变天线波束方向，进行天线对准；
X t＝X t|t-1+K t(Y t-HX t|t-1)       (6)
其中，K t＝(HP t|t-1H T+R)，
Figure PCTCN2019104261-appb-000024
S3.4:根据下式得到当前时刻的跟踪误差的估计值P t
P t＝(I-K tH)P t|t-1      (7)
S3.5：在满足以下三个条件的基础上求解最小化损失函数
Figure PCTCN2019104261-appb-000025
得到采样点数n、扫描范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000026
和观测误差R t；
①
Figure PCTCN2019104261-appb-000027
②
Figure PCTCN2019104261-appb-000028
③
Figure PCTCN2019104261-appb-000029
其中,
Figure PCTCN2019104261-appb-000030
为观测误差R的方差，
Figure PCTCN2019104261-appb-000031
是偏移角估计算法检测精度与采样点数n的拟合变化曲线，T(n)是采样时长，T all是单次扫描总时长，c是可设定常数；
S3.6：当t<N时，再次初始化特征参数跟踪误差P、过程误差Q和观测误差R；当t≥N时，通过加权线性拟合的方法来估计Q，即首先通过最小化线性损失函数
Figure PCTCN2019104261-appb-000032
估计线性参数
Figure PCTCN2019104261-appb-000033
然后进行线性拟合近似，最后估计Q的方差
Figure PCTCN2019104261-appb-000034
S4：根据S3得到的特征参数，调整基于MUSIC的角度估计方法中的参数，返回到S2，实现偏移角的实时估计和天线方向的实时跟踪对准。
S4.1：将所述的S3.5得到的采样点数n、扫描范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000035
赋值给t+1时刻的MUSIC算法的采样点数n、扫描范围
Figure PCTCN2019104261-appb-000036
S4.2：令t＝t+1，返回S2。
图2和3分别为是本发明的对星方法、基于MUSIC的角度估计的对星方法、基于自适应耦合模型的对星方法等三种方法的绝对均值、均方误差和信噪比的关系图，从图2和图3可以看出，本发明的对星方法与另外两种方法相比，精度更高，稳定性更好。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (5)

  1. 一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
    S1：初始化自适应耦合模型的局部层和全局层的所有跟踪特征参数；
    S2：通过阵列天线接收信号，采用基于MUSIC的角度估计方法来估计阵列天线与卫星波束的偏移角；
    S3：基于估计的偏移角，使用自适应耦合模型进行对卫星方向的跟踪，并根据跟踪过程中提取的特征参数，实现天线方向跟踪对准；
    S4：根据S3得到的特征参数，调整基于MUSIC的角度估计方法中的参数，返回到S2，实现偏移角的实时估计和天线方向的实时跟踪对准。
  2. 根据权利要求1所述的自适应对星方法，其特征在于，所述S1具体为：
    将阵列天线的搜索范围
    Figure PCTCN2019104261-appb-100001
    的初值设定为整个空域，并且设定采样点数的初值n；初始化自适应耦合模型的局部层和全局层的所有跟踪特征参数，将卫星方向的方位角A(t)和俯仰角E(t)及它们对应的角速度的跟踪值作为t时刻状态矩阵X t的参数，设定跟踪间隔ΔT,以t＝0时刻作为跟踪开始时间，将t＝0时刻的观测值Y t作为状态矩阵初值；设定局部层分层长度N，将观测值[Y t，Y t-1，...，Y t-N+1]作为t时刻的局部层分层特征，设定特征参数跟踪误差P、过程误差Q和观测误差R的初值，且跟踪误差P的初值和观测误差R的初值相等。
  3. 根据权利要求2所述的自适应对星方法，其特征在于，所述S2通过以下子步骤来实现：
    S2.1：对空域进行划分，确定阵列天线的波束方向后，以
    Figure PCTCN2019104261-appb-100002
    为搜索范围，在波束方向周围通过波束成形对每个空间区域进行螺旋空间扫描；
    S2.2:在完成一次空间扫描后，在搜索到最大接收信号功率的扫描方向上得到接收信号X(t)；
    S2.3:计算接收信号X(t)的协方差矩阵值R XX，而后采用下式对其进行特征值分解，从中获得信号子空间U S与噪声子空间U N
    Figure PCTCN2019104261-appb-100003
    其中，∑ S和∑ N分别为两者子空间的特征值,T为转置；
    S2.4:在噪声子空间U N中，通过下式得到偏移角
    Figure PCTCN2019104261-appb-100004
    其中，α(θ)＝[a 1，a 2，...，a K] T为相位信息；θ MUSIC即为使得右侧函数取最大值时的θ值；
    S2.5:通过步骤S2.1到S2.4得到方位角上的偏移角θ A和俯仰角上的偏移角θ E，并通过阵 列天线参数得到天线方向的方位角A(t)和俯仰角E(t)的值，然后根据下式得到t时刻的观测值Y t
    Figure PCTCN2019104261-appb-100005
  4. 根据权利要求3所述的自适应对星方法，其特征在于，所述S3通过以下子步骤来实现：
    S3.1：根据t-1时刻的状态X t-1以及运动情况预测t时刻的状态矩阵X t|t-1，有
    X t|t-1＝FX t-1            (4)
    其中，F为根据运动情况得到的过程矩阵；
    S3.2:根据t-1时刻的跟踪误差P t-1以及运动情况预测t时刻的跟踪误差P t|t-1
    P t|t-1＝FP t-1F T+Q           (5)
    其中，T为转置；
    S3.3:根据所述的X t|t-1和所述的Y t得到当前时刻的状态矩阵的估计值X t，并改变天线波束方向，进行天线对准；
    X t＝X t|t-1+K t(Y t-HX t|t-1)        (6)
    其中，K t＝(HP t|t-1H T+R)，
    Figure PCTCN2019104261-appb-100006
    S3.4:根据下式得到当前时刻的跟踪误差的估计值P t
    P t＝(I-K tH)P t|t-1        (7)
    S3.5：在满足以下三个条件的基础上求解最小化损失函数
    Figure PCTCN2019104261-appb-100007
    得到采样点数n、扫描范围
    Figure PCTCN2019104261-appb-100008
    和观测误差R t；
    ①
    Figure PCTCN2019104261-appb-100009
    ②
    Figure PCTCN2019104261-appb-100010
    ③
    Figure PCTCN2019104261-appb-100011
    其中,
    Figure PCTCN2019104261-appb-100012
    为观测误差R的方差，
    Figure PCTCN2019104261-appb-100013
    是偏移角估计算法检测精度与采样点数n的拟合变化曲线，T(n)是采样时长，T all是单次扫描总时长，c是可设定常数；
    S3.6：当t<N时，再次初始化特征参数跟踪误差P、过程误差Q和观测误差R；当t≥N时，通过加权线性拟合的方法来估计Q，即首先通过最小化线性损失函数
    Figure PCTCN2019104261-appb-100014
    估计线性参 数
    Figure PCTCN2019104261-appb-100015
    然后进行线性拟合近似，最后估计Q的方差
    Figure PCTCN2019104261-appb-100016
  5. 根据权利要求4所述的自适应对星方法，其特征在于，所述S4通过以下子步骤来实现：
    S4.1：将所述的S3.5得到的采样点数n、扫描范围
    Figure PCTCN2019104261-appb-100017
    赋值给t+1时刻的MUSIC算法的采样点数n、扫描范围
    Figure PCTCN2019104261-appb-100018
    S4.2：令t＝t+1，返回S2。
PCT/CN2019/104261 2019-06-10 2019-09-04 一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法 Ceased WO2020248399A1 (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/965,008 US11764864B2 (en) 2019-06-10 2019-09-04 Adaptive satellite-aiming method for low-orbit mobile satellite communication network

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910497201.XA CN110380770B (zh) 2019-06-10 2019-06-10 一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法
CN201910497201.X 2019-06-10

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020248399A1 true WO2020248399A1 (zh) 2020-12-17

Family

ID=68249937

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2019/104261 Ceased WO2020248399A1 (zh) 2019-06-10 2019-09-04 一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11764864B2 (zh)
CN (1) CN110380770B (zh)
WO (1) WO2020248399A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN120357961A (zh) * 2025-06-16 2025-07-22 星辰光电科技(苏州)有限公司 卫星激光通信瞄准时延容忍特性的地面测试方法及系统

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12476696B2 (en) 2020-07-13 2025-11-18 Beijing Xiaomi Mobile Software Co., Ltd. Communication method, communication apparatus, and storage medium
US11445382B2 (en) * 2020-08-09 2022-09-13 Shenzhen Jaguar Wave Technology Ltd. Communication zone allocation method of terminal, device therefor, and communication equipment
CN113328777B (zh) * 2021-04-25 2022-08-30 西安电子科技大学 面向巨型卫星星座的分层网络运维和资源管控系统及方法
CN116973840A (zh) * 2023-06-27 2023-10-31 西安空间无线电技术研究所 一种空间激光终端及捕获、跟踪及瞄准方法
CN118523833B (zh) * 2024-07-23 2024-10-22 深圳市云天智能通讯有限公司 卫星通信终端的智能天线控制方法及相关设备
CN119247398B (zh) * 2024-09-29 2025-12-09 重庆大学 一种微波无线传能波束高精度指向和跟踪方法和系统
CN119011001B (zh) * 2024-10-24 2025-02-07 东海实验室 一种基于相控阵的低轨卫星doa估计方法和装置
CN119652434B (zh) * 2024-12-16 2025-10-10 中国科学院上海天文台 一种利用展源测量毫米波天线指向误差的方法
CN121261756B (zh) * 2025-11-27 2026-03-31 江苏大学 一种面向车联网地面-非地面融合通信系统的高精度波束对齐方法及车载通信终端

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6191734B1 (en) * 1999-03-18 2001-02-20 Electronics And Telecommunications Research Institute Satellite tracking apparatus and control method for vehicle-mounted receive antenna system
US20160170019A1 (en) * 2014-07-09 2016-06-16 Bae Systems Information & Electronic Systems Integration Inc. Radar detection of endo-clutter high-value targets using tracker feedback
CN106329122A (zh) * 2016-08-29 2017-01-11 中国人民解放军火箭军工程大学 一种动中通卫星通信平板阵列天线跟踪装置及方法
CN106772466A (zh) * 2016-11-17 2017-05-31 中国西安卫星测控中心 一种基于形状特征搜索的近地卫星目标自动捕获算法
CN108493611A (zh) * 2018-03-21 2018-09-04 北京华力创通科技股份有限公司 动中通天线与通信卫星快速对准装置、方法和系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6075484A (en) * 1999-05-03 2000-06-13 Motorola, Inc. Method and apparatus for robust estimation of directions of arrival for antenna arrays
US20040001720A1 (en) * 2002-06-27 2004-01-01 Krill Jerry A. Satellite-based mobile communication system
CN102147962A (zh) * 2010-02-10 2011-08-10 上海卫星工程研究所 卫星遥测信号动态在轨编程方法
ES2596367T3 (es) * 2012-06-01 2017-01-09 Airbus Ds Gmbh Método de detección de una dirección de llegada de al menos una señal de interferencia y sistema para realizar dicho método
AU2015301845B2 (en) * 2014-08-11 2020-02-27 The Medical College Of Wisconsin, Inc. Swallow exerciser
WO2016032742A1 (en) * 2014-08-26 2016-03-03 Thomson Licensing Use of geolocation information to optimize receiving antenna alignment
CN104239731A (zh) * 2014-09-24 2014-12-24 哈尔滨工业大学 Mimo-ukf-music目标方向估计方法
CN105549005B (zh) * 2015-11-04 2018-03-06 上海大学 一种基于网格划分的动态目标波达方向跟踪方法
CN106908811B (zh) * 2017-02-24 2019-08-09 北京空间飞行器总体设计部 一种星载gps接收机的系统级单粒子监测与防护方法
CN107783156B (zh) * 2017-10-12 2018-10-12 深圳市华讯方舟空间信息产业科技有限公司 卫星跟踪方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6191734B1 (en) * 1999-03-18 2001-02-20 Electronics And Telecommunications Research Institute Satellite tracking apparatus and control method for vehicle-mounted receive antenna system
US20160170019A1 (en) * 2014-07-09 2016-06-16 Bae Systems Information & Electronic Systems Integration Inc. Radar detection of endo-clutter high-value targets using tracker feedback
CN106329122A (zh) * 2016-08-29 2017-01-11 中国人民解放军火箭军工程大学 一种动中通卫星通信平板阵列天线跟踪装置及方法
CN106772466A (zh) * 2016-11-17 2017-05-31 中国西安卫星测控中心 一种基于形状特征搜索的近地卫星目标自动捕获算法
CN108493611A (zh) * 2018-03-21 2018-09-04 北京华力创通科技股份有限公司 动中通天线与通信卫星快速对准装置、方法和系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN120357961A (zh) * 2025-06-16 2025-07-22 星辰光电科技(苏州)有限公司 卫星激光通信瞄准时延容忍特性的地面测试方法及系统
CN120357961B (zh) * 2025-06-16 2025-10-14 星辰光电科技(苏州)有限公司 卫星激光通信瞄准时延容忍特性的地面测试方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110380770B (zh) 2021-07-06
US20230155670A1 (en) 2023-05-18
US11764864B2 (en) 2023-09-19
CN110380770A (zh) 2019-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110380770B (zh) 一种低轨移动卫星通信网络的自适应对星方法
CN110687531B (zh) 提高数字多波束相控阵天线自跟踪动态目标实时性的方法
CN104777478B (zh) 一种相控阵雷达搜索捕获目标的方法
CN107783156B (zh) 卫星跟踪方法
CN105445709B (zh) 一种稀布阵列近场无源定位幅相误差校正方法
CN109799495A (zh) 一种用于高保真阵列处理的宽带时延估计方法
WO2020248443A1 (zh) 一种基于二维相控天线阵列的快速精确波束跟踪方法
CN109407055A (zh) 基于多径利用的波束形成方法
CN103605117B (zh) 基于干扰抑制的相控阵信号失真实时校正方法
CN111766560A (zh) 一种基于无人机移动监测的多信源高精度直接定位方法
CN111580042B (zh) 一种基于相位优化的深度学习测向方法
CN107255797A (zh) 基于发射空时权优化及ka‑stap的机载雷达杂波抑制方法
CN106324625A (zh) 一种基于二范数多目标优化的卫星导航系统自适应抗干扰方法
CN114371445A (zh) 一种基于单无人机的多辐射源直接定位方法
CN110824414A (zh) 一种到达角估计的装置及方法
CN102664666A (zh) 一种高效的宽带稳健自适应波束形成方法
CN107167804A (zh) 一种稳健低副瓣自适应波束形成方法
CN111722225B (zh) 基于先验相位结构信息的双基sar两维自聚焦方法
CN107966676B (zh) 复杂噪声环境下阵列天线角度和信源个数联合估计方法
CN120601922A (zh) 一种基于fim-crb优化的联合通信与感知方法
CN113376568B (zh) 一种基于子空间正交补偿的圆阵doa估计方法
CN116931018B (zh) 一种高精度动中通卫星跟踪方法
CN115566396A (zh) 一种用于卫星通信天线的自动步距扫描跟踪方法
CN111864388A (zh) 一种victs天线的复合跟踪方法
CN113687395A (zh) 基于最大熵功率谱的卫星导航信号导向矢量估计方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19933093

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19933093

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1