基于监督学习的星载多波束卫星实时自适应波束成形
信号处理
2023-11-03 v1
摘要
卫星通信(SatCom)对于全球互联至关重要,尤其在6G等新兴技术时代以及缩小数字鸿沟方面。传统SatCom系统因静态多波束配置而难以实现高效的资源管理,在动态业务需求下阻碍了服务质量(QoS)。本文提出了一种创新解决方案——基于地球静止轨道(GEO)软件定义载荷的多波束卫星实时自适应波束成形。利用17.7–20.2 GHz频段内具有圆极化的直接辐射阵列(DRA),文中阐述了DRA设计及一种基于监督学习的星载波束成形算法。该自适应方法不仅满足精确的波束投影需求,还能动态调整波束宽度、最小化旁瓣电平(SLL),并优化有效全向辐射功率(EIRP)。
引用
@article{arxiv.2311.01334,
title = {Supervised Learning Based Real-Time Adaptive Beamforming On-board Multibeam Satellites},
author = {Flor Ortiz and Juan A. Vasquez-Peralvo and Jorge Querol and Eva Lagunas and Jorge L. Gonzalez Rios and Marcele O. K. Mendonca and Luis Garces and Victor Monzon Baeza and Symeon Chatzinotas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01334},
year = {2023}
}
备注
conference paper