摘要
是地球与深空探测器之间遥测和通信的唯一途径。但上合期间，太阳风湍流引起的航天器与地球遥测和通信链路上的信号强度波动，即闪烁会降低遥测和通信性能。为了保持航天器与地面的正常通信，满足遥测要求，建立可靠的深空通信链路至关重要。基于此背景，通过建立太阳风湍流闪烁信道，开展了BPSK(BinaryPhaseShiftKeying)调制误码性能的研究；采用软件无线电技术，构建太阳风湍流闪烁信道，开展了MPSK(MultiplePhaseShiftKeying)软解调神经学习研究，以期为太阳闪烁下深空遥测和通信系统的设计和分析提供理论支撑和技术支持，论文主要研究内容如下： 首先，通过分析太阳风引起的遥测信号幅度闪烁特性，建立了遥测链路太阳风湍流强闪烁信道K分布模型；利用Laguerre正交多项式，完成信道K分布近似，并给出了太阳风湍流强闪烁信道下BPSK调制误码率闭式近似。数值结果表明湍流对误码率影响非常明显，Laguerre多项式拟合参数β影响太阳风湍流闪烁信道K分布近似和误码率，选择较小的值有利于降低K分布近似的KL散度和误码率；同时，选择更小的参数b，即β也更小，有利于降低遥测系统误码率。 其次，利用LabVIEW(LaboratoryVirtualInstrumentEngineeringWork-bench)软件，结合USRP(UniversalSoftwareRadioPeripheral)硬件平台，构建了K分布闪烁信道下MPSK调制无线通信系统。实验结果表明，太阳风闪烁信道比无噪信道、AWGN信道误码性能差，验证了构建实验系统的有效性和合理性。 最后，提出了基于似然对数比LLR(Log-LikelihoodRatio)的LLRnet神经学习结构，实现了太阳风湍流闪烁信道下MPSK调制的软解调。实验结果表明，即使对于较低的SNR值，基于LLRnet的软解调也可匹配精确的LLR值，且算法明显简单；而与传统的log-MAP软解调和max-log-MAP解调相比，太阳风湍流闪烁信道下基于LLRnet的软解调获得了很好的误码性能。
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