[发明专利]一种用于卫星通信信号的多普勒频偏的预补偿方法及系统

权利要求书

1.一种用于卫星通信信号的多普勒频偏的预补偿方法，其特征在于，包括：

利用经训练的神经网络模型预测当前时刻卫星轨道数据中的多个轨道参数，多个轨道参数包括半长轴、偏心率、轨道倾角、近地点辐角和平近点角；

利用经训练的线性函数模块预测当前时刻卫星轨道数据中的升交点赤经参数；

基于所述预测得到的半长轴、偏心率、轨道倾角、近地点辐角、平近点角和升交点赤经参数，确定卫星相对移动终端的相对位置和相对速度；

根据卫星相对移动终端的相对位置和相对速度，对移动终端从所述卫星获得的接收信号对应的下变频信号进行多普勒频偏预补偿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据卫星相对移动终端的相对位置和相对速度，对移动终端从所述卫星获得的接收信号对应的下变频信号进行多普勒频偏预补偿的步骤包括：

获取移动终端从所述卫星获得接收信号时移动终端的位置信息和速度信息以及卫星相对移动终端的相对位置和相对速度，以确定多普勒频偏的预补偿值；

基于所述多普勒频偏的预补偿值对移动终端获得的所述接收信号对应的下变频信号进行多普勒频偏预补偿。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经训练的神经网络模型包括多个LSTM神经网络单元，其中，所述多个轨道参数中的每个轨道参数对应一个LSTM神经网络单元。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个轨道参数中的每个轨道参数对应的LSTM神经网络单元按照以下方式训练：

获取卫星轨道数据中的相应轨道参数对应的时序信息构成该轨道参数的第一训练集，其中，轨道参数对应的时序信息包括若干时间点及其中每个时间点该轨道参数的值；

利用所述第一训练集训练该轨道参数对应的LSTM神经网络单元根据相应时间点该轨道参数的值确定相应时间点的下一时间点的轨道参数的估计值；

根据该相应时间点的下一时间点的轨道参数的估计值以及轨道参数对应的时序信息中记录的该时间点的下一时间点该轨道参数的真实值，计算损失值，并基于所述损失值更新该轨道参数对应的LSTM神经网络单元的参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个轨道参数中的每个轨道参数的第一训练集的构建方式包括：

以预定时间间隔获取历史星历数据，得到不同时间点的卫星轨道数据；

针对所述多个轨道参数的相应轨道参数，选取不同时间点的卫星轨道数据中的该轨道参数的值，得到该轨道参数的初始数据集；

基于对该轨道参数设定的阈值范围，将该轨道参数的初始数据集中不在阈值范围内的数据进行剔除，得到该轨道参数的第一训练集，其中，多个轨道参数的每个轨道参数对应一个设定的阈值范围。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于总损失更新相应LSTM神经网络单元的参数包括：根据总损失计算梯度值，并通过反向传播的方式更新相应LSTM神经网络单元的参数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经训练的线性函数模块按照以下方式训练得到：

获取卫星轨道数据中的升交点赤经参数对应的时序信息构成升交点赤经参数的第二训练集，其中，升交点赤经参数对应的时序信息包括若干相应时间点及该时间点对应的升交点赤经参数的值；

利用第二训练集训练线性函数模块根据相应时间点的升交点赤经参数的值，确定相应时间点的下一时间点的升交点赤经参数的估计值；

基于相应时间点的下一时间点的升交点赤经参数的估计值以及升交点赤经参数对应的时序信息中记录的该时间点的下一时间点的升交点赤经参数的真实值，计算误差，基于误差更新线性函数模块的参数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二训练集的构建方法包括：

以预定时间间隔获取历史星历数据，得到不同时间点的卫星轨道数据；

选取不同时间点的卫星轨道数据中的升交点赤经参数，得到升交点赤经数据集；

基于对升交点赤经参数设定的阈值范围，将升交点赤经数据集中不在阈值范围内的升交点赤经参数进行剔除，得到第二训练集。