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一種基于感知輔助及RCNN賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法與流程

文檔序號(hào):40464100發(fā)布日期:2024-12-27 09:29閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:具體為:

2.如權(quán)利要求1所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述公共波形信息包括毫米波通信的稀疏性、幾何特性以及信令信息。

3.如權(quán)利要求1所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述下行信號(hào)特征包括訓(xùn)練序列長(zhǎng)度、擴(kuò)頻碼長(zhǎng)度以及消息信號(hào)周期長(zhǎng)度。

4.如權(quán)利要求1所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述步驟s1中,感知輔助模塊生成先驗(yàn)信息的具體步驟為:

5.如權(quán)利要求1所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述第一卷積單元,根據(jù)衛(wèi)星發(fā)出的下行信號(hào)特征中的擴(kuò)頻碼或訓(xùn)練序列的長(zhǎng)度lseq,和消息信號(hào)周期lmsg進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),得到第一卷積單元的感受野參數(shù),即:

6.如權(quán)利要求5所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述第二卷積單元,根據(jù)衛(wèi)星下行信號(hào)特征中的擴(kuò)頻碼或訓(xùn)練序列和消息信號(hào)計(jì)算得到驅(qū)動(dòng)模型,且具體的計(jì)算公式為:

7.如權(quán)利要6任一所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述rnn單元根據(jù)第一卷積單元的輸出lmod×1維中和第二卷積單元的輸出ldata×1維中設(shè)計(jì)融合輸入層的輸入量,即:

8.如權(quán)利要求7所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述內(nèi)部狀態(tài)激活函數(shù)采用雙正切函數(shù)或線性修正單元函數(shù)。

9.如權(quán)利要求7所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述sigmoid函數(shù)表示為:fσ2(x)=1/1+e-x。

10.如權(quán)利要求1所述的基于感知輔助及rcnn賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,其特征是:所述捕獲信息的計(jì)算方法為:


技術(shù)總結(jié)
一種基于感知輔助及RCNN賦能的低軌衛(wèi)星捕獲方法,涉及衛(wèi)星捕獲技術(shù)領(lǐng)域,感知輔助模塊根據(jù)獲取的公共波形信息,得到接收機(jī)的移動(dòng)模式,并結(jié)合低軌衛(wèi)星星座信息生成Doppler頻偏的先驗(yàn)信息;然后根據(jù)衛(wèi)星下行信號(hào)的特征,設(shè)計(jì)RCNN捕獲模塊,且RCNN捕獲模塊包括基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的第一卷積單元,基于模型驅(qū)動(dòng)的第二卷積單元,以及多組RNN單元;最后根據(jù)感知輔助通信模塊生成的先驗(yàn)信息,以及補(bǔ)償衛(wèi)星信號(hào)的載波Doppler干擾,由RCNN捕獲模塊計(jì)算出捕獲信息;通過(guò)感知輔助模塊和RCNN捕獲模塊完成的AI技術(shù)提高捕獲精度,既有效地提高RCNN賦能低軌衛(wèi)星捕獲性能,也降低了多徑干擾對(duì)捕獲的影響。

技術(shù)研發(fā)人員:唐書(shū)海,胡新士,湯輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者:成都中科比智科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/26
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