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作者：赵青松;王勇;王磊;张岩;虞海秀;朱卫杰;林志;
单位：国防科技大学电子对抗学院;安徽省电子制约技术重点实验室;
摘要：正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制因其在高速移动场景下优越的抗多普勒频移特性，被视为未来低地球轨道(Low Earth Orbit, LEO)卫星通信的关键候选技术。然而，OTFS信号固有的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)问题，会严重降低卫星高功率放大器(High-Power Amplifier, HPA)的效率，并引入显著的非线性失真，从而恶化误码率(Bit Error Rate, BER)性能。为解决此问题，提出了一种创新的混合自适应削波(Hybrid Adaptive Clipping, HAC)与神经网络预失真(Neural Network Predistortion)的方法——HAC-NNP。自适应削波(Adaptive Clipping, AC)模块根据实时信道质量或业务需求动态调整削波门限，在PAPR抑制和信号原始失真之间取得初步平衡；轻量级的神经网络(Neural Network, NN)预失真器在发射端对削波后的信号进行处理，训练后用于补偿由“削波处理”和“卫星HPA非线性效应”共同引入的复杂失真。仿真结果表明，在典型的LEO卫星信道和HPA非线性模型下，与传统削波方法相比，该HAC-NNP方法在将PAPR降低约3.5 dB的同时，能够显著改善由削波和HPA非线性共同导致的信号失真，将BER性能恢复至接近无HPA非线性影响的理想水平。
关键词：正交时频空调制;;低地球轨道卫星通信;;峰均功率比;;功率放大器非线性;;神经网络;;预失真
基金资助：国家自然科学基金(62405371);; 安徽省自然科学基金(2208085QF219)~~
