近日，我校自动化与信息工程学院李伊陶副教授智能信息处理与通信技术团队在车载卫星通信的动中通终端天线跟踪领域取得重要进展。相关成果以“DRL-Based Adaptive Beam Tracking for Vehicular Phased Array Terminals in LEO Satellite NTN Links”为题，发表于通信领域中科院一区TOP期刊《IEEE Internet of Things Journal》。我校为论文独立署名单位，研究生黄从路为第一作者，李伊陶副教授为通信作者。
针对车载终端接入低轨卫星非地面网络时，车辆姿态变化、天线安装偏差、测量噪声及控制时延易造成波束偏移和链路失锁的问题，团队提出了一种基于深度强化学习的自适应波束跟踪方法。该方法构建星历辅助粗指向与信号强度反馈精跟踪相结合的两级控制架构，并采用近端策略优化算法（PPO）实现波束方向的实时自适应调整。
仿真结果表明，与SAC、TD3、EKF及传统步进跟踪算法相比，该方法在跟踪精度、服务连续性和复杂动态环境抗扰动能力等方面具有较好的综合性能，为车载低轨卫星终端智能波束跟踪及嵌入式部署提供了新的技术路径。
该成果推动了人工智能与低轨卫星相控阵控制技术的交叉融合，可为偏远地区通信、干线物流和应急救援等场景提供技术支撑，并为面向6G空天地一体化网络的智能移动卫星终端设计提供参考。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11631699
【复审：张 艳 终审：许筠柱】
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