降雨影響下的非均勻時隙跳波束資源動態(tài)分配方法

王亞昕，邊東明，胡 婧，李永強

（陸軍工程大學通信工程學院，南京 210007）

1 研究背景

近年來，經濟社會的發(fā)展對通信技術的巨大現(xiàn)實需求，刺激了衛(wèi)星通信技術的蓬勃發(fā)展。其中，高通量衛(wèi)星（High Throughput Satellite，HTS）正逐漸投入使用[1]。HTS，也稱為高吞吐量衛(wèi)星，顧名思義，能夠提供比傳統(tǒng)通信衛(wèi)星更高的容量，有時甚至能達到傳統(tǒng)衛(wèi)星容量的數十倍。HTS衛(wèi)星分為地球同步靜止軌道（Geostationary Earth Orbit，GEO）衛(wèi)星和非靜止軌道（Non-Geostationary Orbit，NGSO）衛(wèi)星兩類，當前在軌應用的以GEO衛(wèi)星為多。據資料顯示，一顆HTS的總容量超過100Gb/s，但衛(wèi)星建造及火箭發(fā)射等費用與傳統(tǒng)衛(wèi)星相當，則每Gbit/s的投資下降到400萬～500萬美元，僅是一顆傳統(tǒng)衛(wèi)星的1/50。由此可見，HTS網絡的帶寬成本大致與地面網絡相當，在經濟性方面具備一定的競爭力。

HTS最基本的特征是衛(wèi)星的波束為點波束[2]。采用多點波束能夠提高衛(wèi)星的發(fā)射增益和接收增益，但也存在點波束覆蓋范圍較小的問題，如果需要覆蓋較大區(qū)域，則需要大量的點波束，這顯然又與衛(wèi)星平臺資源有限相悖。跳波束（Beam Hopping，BH）技術就是在這樣的基礎上發(fā)展起來的一種新型波束覆蓋技術[3]。它以若干星上波束的跳變完成傳統(tǒng)多波束的覆蓋，大大減少了點波束使用數目。BH技術的基本思想是利用時間分片技術，在同一時刻，衛(wèi)星上只有一部分點波束同時工作，這種方式相比于傳統(tǒng)的多波束技術而言更能適應業(yè)務量分布不均衡的場景，是HTS的一個很好的技術選擇。由于衛(wèi)星平臺能力有限，資源分配問題一直是相關人員重點研究的方面，于是BH技術下的資源分配問題也就成為了一大研究熱點。

對HTS通信系統(tǒng)而言，頻率是影響其吞吐量的重要因素。目前，大多數HTS采用Ka頻段。該頻段能夠實現(xiàn)更高的數據速率和頻譜利用率，更加適應寬帶業(yè)務需求。然而，在衛(wèi)星通信中，氣體吸收、降雨和云霧損耗等方面因素都會造成信號的衰減，尤其在高頻段如Ka頻段，降雨對信號的衰減更加嚴重[4]，雨衰造成的衛(wèi)星鏈路衰減在資源分配問題中不容忽視。

本文針對高通量衛(wèi)星通信系統(tǒng)中的跳波束前向鏈路資源分配問題，提出了一種基于分簇的非均勻時隙動態(tài)分配方法。考慮雨衰對鏈路性能造成的影響，動態(tài)調整時隙的最小分配單位，在全頻復用的場景下，以規(guī)避同頻干擾為原則優(yōu)化跳波束圖案。考慮實際情況中雨衰區(qū)域的業(yè)務請求級別高于晴天區(qū)域，所以分配時優(yōu)先滿足鏈路衰減大的波束覆蓋區(qū)域。仿真結果顯示，本文提出的資源分配算法系統(tǒng)容量損失值小，實際通信容量大，業(yè)務需求滿足度高，具備一定的現(xiàn)實意義。

2 跳波束衛(wèi)星通信系統(tǒng)

2.1 跳波束系統(tǒng)下行鏈路模型

跳波束系統(tǒng)采用單載波工作模式，使用一個載波支持多種業(yè)務，從而使轉發(fā)器吞吐量得到顯著提升[5]。再加上BH采用時間分片的思想，有針對性地對有業(yè)務需求的波束提供服務，更加能夠適應變化的業(yè)務請求以及不均勻的業(yè)務分布場景。此外，BH利用空間隔離的方式，使同時工作的波束相隔一定距離，來減少波束間的干擾。時間分片與空間隔離原理示意如圖1，用戶波束相互之間空間隔離，能夠同時工作而不互相干擾。

圖1 跳波束技術中的時間分片與空間隔離

現(xiàn)有跳波束衛(wèi)星通信系統(tǒng)主要采用規(guī)則的分簇方法，將所有點波束均勻地劃分為若干波束簇，每簇波束數目相等，如圖2所示。由于用戶大部分通信需求都在前向鏈路，本文僅關注系統(tǒng)前向鏈路模型。如果沒有特殊說明，本文討論的資源分配即為時隙分配。設系統(tǒng)總帶寬為B，時隙的最小分配單元為Ts，分配周期為W。

圖2 跳波束系統(tǒng)下行鏈路模型

設系統(tǒng)采用高斯編碼，則波束i分得的容量Ri可寫為：

式中，Ni表示分配給波束i的總時隙個數；γi表示波束i的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）：

式中，波束i的發(fā)射功率為Pi；信道增益為Gi；噪聲功率為N0；Ψcc表示與波束i同時工作的其余波束集合。

2.2 干擾分析模型

由式（2）可知，波束i受到的干擾總功率為

其中，信道增益Gr的計算公式為

式中，GrT表示波束r的發(fā)射天線增益；GrR表示波束r的接收天線增益；L表示自由空間傳播損耗。

自由空間傳播損耗L為

式中，d表示收發(fā)兩端的距離；c為光速；f為頻率。

式中，J1為一階貝塞爾函數；μ=πfDsin（θ/c），θ為鏈路方向與天線主瓣軸之間的夾角；G0表示θ=0時的最大天線增益，計算公式為：

式中，η為天線效率；D是天線口徑。

由于采用GEO衛(wèi)星，假設所有波束收發(fā)兩端距離d相等，則全部波束的自由空間傳播損耗L都相等。規(guī)定衛(wèi)星總功率平均分配給各波束，則由公式（3）、（4）、（6）可知，干擾功率主要取決于夾角θ，而θ又與受干擾波束和干擾波束之間的距離直接相關，通過幾何關系定性分析可知，距離越大，夾角θ則越大。將該關系代回公式（6）能夠得出結論：波束之間距離越短，則干擾越大。

2.3 非均勻時隙模型

跳波束技術采用了時間分片的思想，將容量資源轉化為時隙分配給各個波束，兩者之間的轉化關系由公式（1）給出。時隙資源的分配結果會生成一個跳波束突發(fā)時間計劃（Timeslot Burst Time Plan，TBTP），也稱為跳波束圖案（Beam Hopping Pattern），用于指導波束何時跳變至何處。衛(wèi)星根據不同波束的不同業(yè)務量，動態(tài)地優(yōu)化跳波束圖案，以適應業(yè)務分布不均、動態(tài)變化的場景。

第2代數字衛(wèi)星廣播標準（DVB-S2）中規(guī)定的幀格式如圖3，所有的幀統(tǒng)一為標準長度Kbch[7]。由于GEO衛(wèi)星波束覆蓋范圍廣，不同波束覆蓋區(qū)域內的氣象情況會存在較大差別，同一時刻可能有一些波束雨衰較大，影響它們的鏈路容量。然而，系統(tǒng)規(guī)定的幀長是固定的，這就導致信道條件較差的波束傳輸數據的能力下降。為改善這一問題，本文考慮根據鏈路情況動態(tài)地調整時隙分配的最小單元Ts，為鏈路條件較差的波束設置更大的Ts，使它在固定幀長內能夠攜帶更多數據量，從而補償其數據傳輸能力的下降。

圖3 DVB-S2中基帶幀格式

3 考慮干擾規(guī)避的跳波束圖案動態(tài)優(yōu)化

3.1 系統(tǒng)模型

本文選取了文獻[8]中的GEO衛(wèi)星點波束覆蓋歐洲地區(qū)系統(tǒng)模型，如圖4。本文規(guī)定將70個點波束劃分為5個波束簇，即每14個波束為一簇。同一時刻一簇內僅允許一個波束處于工作狀態(tài)，即系統(tǒng)的跳變波束為5個。業(yè)務量模型來自歐洲航天局的一項DDSO（Digital Divide： the Satellite Offer）研究[9]，為該地區(qū)2020年的預測網絡流量需求分布，如圖5所示。

該地區(qū)業(yè)務量分布明顯不均衡，如果采用傳統(tǒng)多波束系統(tǒng)資源平均分配方式，勢必會造成浪費。針對這樣的場景，本文設計了一種跳波束前向鏈路非均勻時隙分配算法，以更大限度地按需分配星上有限資源，減少浪費，提高用戶滿意度。

圖4 歐洲地區(qū)點波束覆蓋模型

圖5 業(yè)務量分布模型

3.2 算法原理

3.2.1 最小保證帶寬

由于70個點波束覆蓋了大部分歐洲區(qū)域，覆蓋面積比較大，不同波束的雨衰情況可能不同。在實際中，天氣情況愈惡劣的區(qū)域，其業(yè)務請求的優(yōu)先級相應提高，考慮到這一因素，本文設計的時隙分配算法，以優(yōu)先滿足大雨衰波束的請求為原則。但在這一原則下，如果雨衰波束的請求量遠大于晴天波束的請求量，或是雨衰波束數目遠超過晴天波束，則可能會出現(xiàn)晴天波束得不到服務的情況，這樣一來將大大影響波束間公平性。

各地區(qū)在入網時，會隨著請求量上報的同時得到一個最小保證帶寬—— 無論是否有業(yè)務請求、鏈路情況如何，該帶寬都是能夠得到保證的。為解決波束間公平性問題，本文引入最小保證帶寬Rmi，由公式（1）計算出對應的最小滿足時長Tmi，給所有波束預分配相應的Tmi，從而保證每個波束都能夠得到服務。

3.2.2 時隙長度設置

為簡化算法，根據不同波束的天氣情況，將所有波束劃分為三類：晴天波束、小雨波束、大雨波束。雨衰值小于等于10dB的波束為小雨波束，大于10dB的為大雨波束。雨衰越大的區(qū)域，由于幀長固定，則需要越長的時隙分配單元。所以設置晴天波束下的TsN=1ms，小雨波束下的TsL=2ms，Ts大雨波束下的TsL=5ms。在分配算法中，滿足了所有波束的最小保證帶寬之后，優(yōu)先為大的波束分配資源。

3.2.3 干擾規(guī)避方法

由2.2節(jié)中的干擾分析得出，波束間距離越短，相互干擾則越大。而兩波束相隔一定的距離時，干擾功率相對于噪聲功率會很小，對于SINR的影響也就可以忽略，把該距離稱為距離門限dth。由于各簇存在相鄰關系，當工作波束在不同簇中跳變時，可能會出現(xiàn)兩個或多個波束相距較近的情況，于是引入dth，規(guī)定同時工作的波束之間距離須得大于dth。所以，在時隙分配過程中，確定了起始波束后，根據簇間幾何位置關系，依次在各簇內搜索能夠與已確定的波束同時工作的其余波束。為了保證分配的可持續(xù)性，避免越到后面可選擇的波束越少的情況，搜索時優(yōu)先選擇滿足大于dth要求的所有波束中最近的波束。

3.3 算法設計

為了使分配的業(yè)務量更貼合請求，提升系統(tǒng)吞吐量，本文以最小化二階差分系統(tǒng)容量（Differential System Capacity，DSC）為優(yōu)化目標[10]來描述時隙分配問題：

式中，K為系統(tǒng)總波束數目，分為Nc個波束簇；Ni表示分配給波束i的時隙長度；表示波束i請求的時隙長度，分配周期為W；Tij=1表示時隙j分配給了波束i，限制條件（10）規(guī)定了同一時刻僅有Nc個跳變波束在工作，限制條件（11）表示分配給波束i的時隙數目必須保證最小滿足時隙的要求。

本文設計了一種啟發(fā)式算法來實現(xiàn)時隙的動態(tài)分配，算法流程如圖6所示。在分配之前，在系統(tǒng)中隨機指定若干波束，分別作為小雨波束和大雨波束。而后，根據圖5中的業(yè)務量模型，由公式（1）轉化為各波束請求的時隙長度。對于有雨衰的波束，將它們的請求量按照一定比例降低。分配時，首先給所有波束分配最小滿足時長Tmi。而后，對于余下的時隙資源，按照波束不同的雨衰情況，優(yōu)先給Ts較大的波束分配。

圖6 時隙分配算法流程圖

4 仿真結果分析

4.1 系統(tǒng)參數

GEO衛(wèi)星系統(tǒng)參數如表1所示。仿真顯示該系統(tǒng)波束的信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）約為6.6dB，當波束間距離大于4倍波束半徑r時，SINR值幾乎與SNR相等，可以認為波束間干擾忽略不計，所以距離門限dth取值為4r。

表1 GEO衛(wèi)星系統(tǒng)參數

4.2 仿真結果及分析

分配算法在matlab中的仿真結果如圖7所示。系統(tǒng)生成的大雨波束集合為{30，35，57，69}，小雨波束集合為{2，3，13，28，33，36，42，45，48，49，51，56，62}。考慮到實際鏈路容量，將大雨波束下的業(yè)務調整為原業(yè)務的40%，小雨波束下的業(yè)務調整為原業(yè)務的50%。由分配結果可以直觀看出，所有波束的分配都與其業(yè)務量相關，實現(xiàn)了按需分配的基本目標。

下面對仿真結果進行定量分析。以業(yè)務需求滿足度來評價算法性能，滿足度即為系統(tǒng)實際可用容量/系統(tǒng)總請求容量。經計算，本文提出的分配算法的業(yè)務需求滿足度為68.34%。其中，大雨波束的滿足度為100%，小雨波束的滿足度為100%，晴天波束的滿足度為65.43%，符合算法設計中優(yōu)先滿足鏈路條件差的波束的基本思想。為了更直觀地體現(xiàn)出本算法的優(yōu)勢，在該系統(tǒng)中對傳統(tǒng)的多波束平均分配方法做仿真，得出系統(tǒng)滿足度為54.72%。由此可見，本算法顯著提升了系統(tǒng)的業(yè)務需求滿足度，同時保證了雨衰鏈路的優(yōu)先服務，顯示出良好的性能。此外，本算法的系統(tǒng)實際容量為31.69Gb/s，而采用傳統(tǒng)資源平均分配方法的系統(tǒng)實際容量為25.375Gb/s，可見采用本資源分配算法使得系統(tǒng)容量提升了24.89%。

圖7 算法仿真結果圖

4 結束語

本文提出的資源動態(tài)分配方法，以波束分簇的跳波束前向鏈路為場景開展。由于系統(tǒng)采用全頻復用方式，基于對同頻波束距離與干擾關系的分析，提出設置距離門限的方法來規(guī)避干擾。此外，針對Ka波段受雨衰影響較大的問題，考慮到雨衰波束的鏈路能力下降，而幀長固定不變，提出動態(tài)改變時隙的最小分配單元，以改善信道條件差的波束的傳輸能力。考慮實際情況，優(yōu)先保障雨衰鏈路的通信需求，且為了避免雨衰波束數目過多或雨衰波束請求過大，導致晴天波束得不到服務的情況，引入最小保證帶寬，以確保所有波束都能夠得到服務，保障了波束間的公平性。仿真結果表明，相較于傳統(tǒng)的資源平均分配方法，本文提出的跳波束資源動態(tài)分配方法能夠有效避免同頻干擾，保證重點波束的完全滿足，大大提升系統(tǒng)容量，顯著提高業(yè)務需求滿足度。