摘要
本发明公开了一种面向空天地一体化车联网的自适应调制编码方法及系统,为车辆低轨卫星(LEO)通信场景提供了无反馈的高可靠传输方案。该方案针对空天地一体化车联网通信中车辆与LEO卫星之间链路的复杂性和时变性问题,根据不同卫星参数,包括卫星高度、通信频段、卫星对地仰角等,通信包长,以及仿真得到的误比特率曲线,设计了基于深度学习的无反馈自适应调制编码方案,实现了车辆与LEO卫星之间的无反馈的高可靠传输。仿真实验表明,该自适应调制编码方案在链路冗余预算为1.5dB时,能够实现可靠数据传输;同时,深度学习方法在不同轨道高度、载波频率和数据包长度条件下自适应性地选择调制编码方案,显著提升了车辆LEO卫星信道通信的可靠性。
技术关键词
空天地一体化
调制编码方法
调制编码方案
信道编码速率
LEO卫星
车辆
卫星通信信道
自动特征提取
符号
卷积神经网络模型
信噪比信息
冗余
链路
深度学习方法
多普勒
曲线
仿真建模
计算机程序产品
系统为您推荐了相关专利信息
Stackelberg博弈模型
网络资源分配方法
多任务
网络效用
LEO卫星
调制编码方案
信道
发送方法
数据
计算机存储介质
智能交通
频段
调制编码方案
深度确定性策略梯度
避让机制
资源分配方法
无人机
凸优化算法
低地球轨道卫星
物联网络系统
频谱接入方法
LEO卫星
信道
深度强化学习方法
多智能体强化学习