一种基于机器学习的多波束卫星通信系统鲁棒预编码方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的多波束卫星通信系统鲁棒预编码方法，包括，构建包含用户位置定位不确定性的多波束卫星下行信道矢量模型；获取关于信道自相关矩阵的统计信道模型；构建多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒预编码优化设计问题；将多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒预编码优化设计问题等价转化为用户信干噪比保障和单天线功率约束下的功率最小化问题；结合等价优化问题的拉格朗日函数及其KKT条件，获得最优预编码矢量；结合机器学习的方法基于信道自相关矩阵预测优化问题所需的拉格朗日乘子。通过本发明可以降低信道自相关矩阵预测问题算法实现复杂度，显著提高多波束卫星通信系统的传输性能及对定位角度估计误差的鲁棒性。