基于DVB_S2X標準的自適應傳輸控制技術

李 欣，陳少峰

（中國電子科技集團公司第二十研究所，西安 710068）

0 引言

我國將建設天地一體化信息網絡，整個系統將由多顆在軌衛星組成的天基網絡系統和地面網絡系統一起組成。天地一體化信息網絡的高效運行必然要求星地鏈路在不同信道條件下都保持最大的傳輸效能，而我國傳統的衛星應用系統大多采用固定傳輸體制。當雨衰、衛星顫抖、低仰角等因素引起的信道狀況惡化程度超過系統設計余量時，將會導致系統傳輸誤碼率性能下降，甚至使系統癱瘓。而當信道狀況良好時，信道質量相對于設定參數又會產生較大設計冗余，造成傳輸能力的浪費。發展自適應編碼調制技術可以有效地解決這一問題。

DVB_S2 標準是目前世界上大多數衛星數字廣播系統所采用的標準，在傳輸性能、調制編碼方式、有限碼率等方面顯示出一些亟待改進的問題。DVB_S2X 標準是在DVB_S2 標準基礎上發展而來的[1]，采用DVB_S2X 后，衛星直播到用戶業務的頻譜效率可提高20%～30%，某些專業應用的頻譜效率甚至可提高50%。DVB_S2 的調制與編碼分辨力粒度為28，而DVB_S2X 的調制與編碼分辨力粒度為112，從而，DVB_S2X 可實現所有應用場景下的最佳調制，衛星電視廣播運營商就可以更好地根據應用/服務的類型來優化衛星鏈路，而調制與編碼的選擇切換由系統的自適應傳輸控制技術完成。DVB_S2X 擴展已經啟用，它具有更高的傳輸速率以支持 UHD / 4K 超高清分辨率，這使得 DVB_S2X 成為通過商業和政府衛星系統進行電視信號和數據傳輸的最佳方案。

針對星地間高速和高效數據自適應傳輸需求，本文在寬帶衛星通信DVB_S2X 協議標準的基礎之上，主要從高精度信道估計、信道狀態預測和自適應編碼調制（Adaptive Coding Modulation，ACM）選擇切換策略三個方面，著重研究了衛星寬帶移動通信系統自適應傳輸控制技術，它是整個自適應傳輸系統編碼調制、解調譯碼體制正確變換，系統正常工作的前提。

1 自適應傳輸控制技術原理設計

1.1 衛星通信自適應傳輸系統

衛星通信自適應傳輸系統如圖1 所示，控制中心在地面，地面控制中心根據各種情況做出決策后控制星載終端按照規劃的調制編碼方式進行數據發送。地面解調器根據下行數據檢測出信噪比、信號電平和頻率偏差等信息，形成信道狀態信息通過專門信道傳送給地面控制中心，作為地面控制中心進行調制規劃的一部分參考信息[2]。

當ACM 系統開始啟動時，以一種固定的模式開始工作，建立穩定的鏈路。在工作過程中，地面解調器不斷地進行適時的信道估計，并將結果回傳給地面控制中心，如果信道狀況變化超過了變更門限，地面控制中心指示星載調制器變更傳輸體制，并將相應的控制信息攜帶于下行鏈路中。地面解調器接收到數據后，解析輔助控制信息，采用相應的解調譯碼體制，建立新的傳輸模式，完成自適應功能。

如圖2 所示，在自適應傳輸過程中，星載終端在發送數據時周期性地插入導播時隙，導播時隙中攜帶有發送數據調制方式、數據速率和編碼速率等導播信息。地面自適應解調器先接收導播時隙，解析出其中的調制方式、數據速率和編碼速率等信息，然后按照要求配置解調參數，完成信號的解調接收譯碼。導播時隙需要采用統一的收發已知調制編碼方式，如BPSK 體制下LDPC1/2 編碼，能保證解調器在低信噪比情況下正確接收到導播信息。

1.2 自適應傳輸控制技術

星地鏈路自適應傳輸體制工作體制如圖3 所示，主要由星載調制器、地面解調器、衛星信道和本文研究的自適應傳輸控制技術組成。星地鏈路的信道估計、誤碼率估算、控制調整等工作全部由自適應傳輸控制技術完成，星載調制器只根據監控系統的控制信號進行體制調整。調整后的載波經微波信道后，進入自適應傳輸控制系統，進行信道估計，檢測Eb/N0 并進行體制調整。體制調整信息分別送至星載調制器和地面解調器，兩個設備可在體制上實現同步。

其中，基于DVB_S2X 標準的寬帶衛星通信系統自適應傳輸控制技術原理框圖如圖3 中本文研究內容所示，主要由三個部分組成，分別是高精度信道估計、信道狀態預測和ACM 選擇切換策略。對應的主要研究內容包括：

（1）高精度信道估計：建立衛星通信系統信道估計的基帶等效模型，分析可能產生噪聲的因素；在此模型的基礎上，推導信噪比估計方法性能的理論下界，分析影響信噪比估計精度的因素；最后根據DVB_S2X 的傳輸信號波形體制，研究基于導頻的高精度信道估計方法，實現高精度的信道估計，為ACM 選擇切換策略的使用提供支撐。

（2）低時延信道狀態預測：結合自適應編碼調制衛星通信系統的應用方式，分析反饋延時對系統頻譜利用率的影響；根據Ka 頻段信道特性，研究基于最小均方算法的信道狀態預測技術，實現對當前時刻信道狀態的有效預測，為自適應編碼調制選擇切換策略的使用提供支撐。

（3）ACM 選擇切換策略：根據系統自適應傳輸的需求選擇相應的編譯碼碼率顆粒度，與不同的調制方式結合實現自適應體制頻譜效率和功率效率的最佳結合；并考慮反饋延遲、信道估計誤差和突發強干擾的綜合影響，避免自適應系統的不穩定甚至傳輸中斷，設計合理的ACM 選擇切換策略。

2 自適應傳輸控制技術系統設計

2.1 高精度信道估計

在衛星通信系統的自適應編碼調制技術中，為了實現高效自適應傳輸，發射端需要知道當前的信道狀況。而信道狀況的好壞一般通過信噪比（Signal Noise Ratio，SNR）來衡量[3]。因此，地面站通常采用信噪比估計技術實現對衛星信道狀態的監測。

2.1.1 衛星通信系統信道估計模型

衛星通信系統的等效數字通信系統基帶模型如圖4所示，在這個模型中我們假設已達到理想的定時恢復和載波恢復。圖中an為真實星座信號；bk為過采樣信號，Nss為過采樣率；mk為成形濾波后的信號；hk為成形濾波器系數；rk為接收端接收信號；zk為0均值、單位方差的復高斯白噪聲；yk為經過匹配濾波后的信號；S和N分別為信號和噪聲功率因子。最后對匹配濾波器輸出信號下采樣得到如式（1）所示：

式（1）中：

信噪比如式（4）所示：

衛星通信系統接收端的噪聲主要由信號傳輸過程中疊加的外部噪聲和接收機內部噪聲兩部分組成。其中外部噪聲包括大氣噪聲、云霧雨雪引起的噪聲和太陽噪聲等；接收機內部噪聲則為研制樣機固有的噪聲系數。

2.1.2 影響信噪比估計精度因素分析

克拉美羅界（Cramer-Rao Bound，CRB）是衡量信噪比估計性能的重要指標[4]，其標志著特定條件下估計均方誤差所能達到的最佳水平。信噪比ρ在復信道中的無偏估計的CRB表達如式（5）所示：

式中，ρ為實際的信噪比值；N為估計次數；Nsym為碼元個數。

由式（5）可知，信噪比估計的精度與待估信噪比值、符號長度和每符號采樣率有關。估計誤差隨著待估信噪比值的增大而減小，隨著符號長度和每符號采樣率的增加而減小。因此，為獲得高精度的信噪比估計結果，需要在高信噪比條件下采用盡可能長的符號長度和盡可能高的每符號采樣率來實現。

此外，用于信噪比估計的信號序列的特性也會影響信噪比估計的精度，比如信號序列的樣式、調制方式等。由于在高信噪比條件下ML 估計器和MMSE 估計器可以達到接近CRB 的性能，但這是在假設發送信號序列的先驗概率相等條件下才能獲得，即信號序列中的“1”和“0”等概率出現，而實際上發送信號序列的先驗概率并不一定相等。此外，采用多進制相移鍵控（Multiple Phase Shift Keying，MPSK）（M=2）和MPSK（M>2）的CRB不同，并且采用恒包絡調制方式MPSK 和非恒包絡調制方式多進制幅度移相鍵控（Multiple Amplitude and Phase Shift Keying，MAPSK）對信噪比估計的精度也有影響。所以，對于采用數據輔助信噪比估計方法的通信系統，其中用于信噪比估計的導頻需要進行特殊設計，以滿足對估計精度的高要求；對于采用非數據輔助信噪比估計方法的通信系統，由于發送數據是隨機且不可預知的，其信噪比估計精度通常會高于CRB。

2.1.3 基于導頻的高精度信道估計

現有的信噪比估計方法，按照是否依賴發送符號的先驗值將其分成兩大類：基于數據輔助（Digital Aided，DA）的估計方法和非數據輔助（Non Digital Aided，NDA）的估計方法。

數據輔助的估計方法包括：最大似然（Maximum Likelihood，ML）估計方法、最小均方誤差（Minimum Mean Square Error，MMSE）估計方法等。

非數據輔助的估計方法包括：誤差向量大小（Error Vector Magnitude，EVM）估計方法、分裂符號矩（Split Symbol Moments Estimator，SSME）估計方法、二階矩四階矩（M2M4）估計方法、信號方差比（Signal to Variation Ratio Estimator，SVR）估計方法等。

相對于NDA 估計方法，DA 估計方法的性能更優。然而DA 方法需要在傳輸的序列中插入導頻符號，會降低有用信息的傳輸效率，影響系統的吞吐量，并導致一定的功率損耗。

在實際的衛星通信系統傳輸信號體制中，既包括了業務數據符號，同時也使用了導頻符號，而兩者都可用來進行信噪比估計。為實現高精度的信噪比估計，利用其中的導頻信號采用數據輔助估計方法實現是更合適的[5]。

本文采用MMSE 估計方法[6]，接收到的信號總功率包括了信號功率和噪聲功率，并且信號功率和噪聲功率獨立不相關。通過判決后的信號與接收信號做相關運算之后取得信號的功率，而接收信號的總功率減去信號的總功率得到噪聲的總功率，從而進行信噪比估計。

對于調制信號在高斯加性白噪聲（Additive White Gaussian Noise，AWGN）信道下的估計器為：

式中，x表示發送的訓練序列；y表示接收到的訓練序列；f表示衰減系數。令C=yxH，H表示共軛轉置，表示接收信號的能量，得到：

2.2 低時延信道狀態預測

2.2.1 反饋時延對自適應編碼調制系統影響分析

目前寬帶衛星通信系統的編碼調制方式切換的常用方法是門限法，即將信噪比分為若干個區間，每個區間對應一種最優的編碼調制方式。發送端根據接收數據的接收信噪比與確定的信噪比門限值進行比較，以此確定采用何種編碼調制方式。而實現編碼調制方式的自適應切換的前提是系統方式端可以從接收端準確、可靠、及時地獲得當前信道狀態反饋信息。

但在實際使用中，即使認為接收端估計出的信道狀態信息是理想的，即完全確知的，但為了將接收端獲得的狀態信息反饋回發射端，由于受頻譜效率的限制，反饋信道的帶寬不可能為無窮大，因此，接收端必須將信道狀態信息進行量化，由此而引入信道的量化誤差；此外，發送端獲得接收端反饋的信道狀態信息是存在一定的延時的。自適應編碼調制衛星通信系統的反饋時延主要包括衛星終端信道估計產生的時延、反向鏈路中的傳輸時延、信關等處理反饋信息引入的時延以及衛星的前向鏈路時延，一般約為幾百毫秒量級。

發射端按照接收端反饋的信道狀態信息選擇了適合的編碼調制方式，由于反饋的信道狀態信息從接收端傳輸到發射端經過了一段時間，因此該時刻的信道狀態已經與接收端發出時不同，這會造成選擇的編碼調制方式與該時刻的信道狀態不匹配，引起傳輸差錯，吞吐量降低。

2.2.2 基于最小均方算法的低時延信道狀態預測方法

根據無線通信信道存在的自相關性，利用之前的信噪比預測將來發送時刻的信噪比值。

信噪比預測方法主要是利用無線通信信道以前的信噪比預測將來發送時刻的信噪比值。自適應信號預測方法中比較典型的包括最小均方（The Least Mean Square，LMS）算法、基于自回歸（Autoregressive Model，AR）模型的MMSE算法、Kalman 算法、遞歸最小二乘（Recursive Least Squares，RLS）算法。綜合考慮上述各算法在預測精度、計算復雜度、算法收斂速度、對量化效應的適應性等因素，本文擬采用基于LMS算法的信道狀態預測方法。最小均方算法算法原理圖如圖5所示。

式中，x(n)表示輸入信號；d(n)表示期望信號；y(n)表示LMS濾波器的輸出；h（n）表示未知的抽頭權向量h(n)的估計；μ表示收斂因子。

為了保證系數在平均意義上能夠收斂，LMS算法的收斂因子必須在如式（11）所示的范圍內選取：

式中，λmax是矩陣R（n） =x（n）xT（n）的最大特征值。

LMS算法是一種最優下降算法，屬于自適應算法中計算復雜度較低的方法，它不需要計算相應的相關函數，也不需要進行矩陣運算。如果LMS算法具有充分階數可以對產生d(n)的隨機過程進行模擬，則達到的最小MSE等于加性噪聲的方差。同時LMS算法對量化效應具有很好的魯棒性。

在LMS預測算法穩定的情況下，采用信噪比預測值作為編碼調制方式選擇的判據會獲得更好的系統吞吐量或更低的誤碼率性能。在鏈路信噪比快速增大時，采用預測算法會獲得更好的系統吞吐量性能；在鏈路信噪比快速減小時，采用預測算法會獲得更低的誤碼率性能，從而獲得更好的服務質量。

2.3 自適應編碼調制選擇切換策略

2.3.1 自適應穩定機制

自適應鏈路調整過程中，由于系統延遲、信道估計誤差和突發強干擾的綜合影響，會導致自適應系統的不穩定甚至傳輸中斷。因此，自適應體制切換控制環節應該進行如下幾個方面的處理：

（1）換擋冗余設計

在傳輸過程中，如果突發了降雨或濃霧等情況，信道條件發生惡化，由于系統的延遲，不能及時的對編碼調制方式和電平進行自適應調整，將會造成傳輸的中斷。為了避免信道突變引起傳輸中斷，系統的工作門限與理想值之間需保留余量，該余量用于緩沖突發衰減。由低檔向高檔切換應相對緩慢，可以經過多個中間檔位，而從高檔向低檔切換必須及時；

（2）換擋防抖動設計

當信噪比估計值在換擋門限附近時，由于受大氣閃爍、天線顫抖和相位噪聲等因素影響，會造成編碼調制傳輸模式頻繁切換。為消除體制頻繁切換造成的系統不穩定因素，必須進行防抖動設計。防抖動設計主要通過滯后技術解決，即當連續幾次估計結果越過換擋門限時才進行換擋，來應對編碼調制方案的頻繁轉換和由此引起的系統性能的振蕩問題。

根據以上分析，設計的低速檔到高速檔的信噪比切換門限應等于信噪比估計值+信噪比預留值+信噪比滯后值+高階調制信噪比補償值；從高速檔到低速檔的信噪比切換門限應等于信噪比估計值+信噪比預留值+高階調制信噪比補償值。

2.3.2 基于最優化子集的編碼調制方式調整算法

根據ITU-R給出的Ka頻段衛星信道雨衰統計模型，基于2.2中信道狀態信息預測結果，結合衛星信道雨衰時信噪比的分布統計概率，設計最優化子集編碼調制方式調整算法如圖6所示，算法過程為：

（1）首先利用信噪比估計結合LMS算法完成對信道狀態的預測；

（2）當連續若干次的信道狀態信息的預測值都落入了衛星信道雨衰模型中的信噪比統計區域，進行最優化子集編碼調制方式調整（進入雨衰模式）；

（3）進入雨衰模式后，編碼調制方式切換的信噪比動態調整范圍將不再使用顆粒度0.5 dB的子集方案，而是調整為顆粒度為3～5 dB的子集方案。這樣可以降低反饋的信息比特量并減小反饋時間，可以迅速地將調制編碼方式與雨衰信道壞境進行適配；

（4）當連續若干次的信道狀態信息的預測值都落出了衛星信道雨衰模型中的信噪比統計區域，退出最優化子集，回到常規模式。

3 實驗驗證

研制開發高效自適應傳輸控制功能軟件，由高精度信噪比估計功能軟件模塊、信道狀態預測功能軟件模塊和自適應編碼調制選擇切換策略功能軟件三部分組成，構建等效驗證環境。在等效驗證環境下，完成基于DVB_S2X 標準的寬帶衛星通信系統自適應傳輸控制系統的測試驗證。

測試驗證在中頻A/D 條件下進行，測試框圖如圖7 所示，配套測試儀器設備主要有信號源、信號分析儀和任意波形發生器等。信號源主要用于模擬產生加性高斯白噪聲信號；信號分析儀主要用于信噪比的測試比較；任意波形發生器模擬產生的導頻信號與信號源輸出的高斯白噪聲信號經過合路后接到高效自適應傳輸控制終端設備的輸入端，另一路接到信號分析儀的輸入端。在不同信噪比下，將信噪比估計功能軟件估計結果與信號分析儀測試結果比較，并分析自適應編碼調制選擇切換策略功能軟件的決策是否符合預先制定的ACM 調整規劃。

利用上一時刻瞬時信噪比和利用LMS 算法預測得到的信噪比為判據得到的ACM 吞吐量性能比較如圖8 所示。其中，取560～710 s 時段的信道情況作為研究對象。由結果可以看出，由于預測信噪比更接近下一時刻的真實信噪比，在信噪比快速增大的情況下，利用預測得到的信噪比作為判據能有效地削弱時延的影響，使ACM 系統獲得更好吞吐量性能，提高信道資源的利用率。

利用上一時刻瞬時信噪比和LMS 算法預測得到的信噪比為判據得到的ACM 誤碼率性能比較如圖9 所示。其中分別取260～430 s 和880～1000 s 時段的信道情況作為研究對象。由結果可以看出，由于預測信噪比更接近下一時刻的真實信噪比，在信噪比快速減小的情況下，利用預測得到的信噪比作為判據能有效地削弱時延的影響，使ACM 系統獲得更好誤碼率性能，降低ACM 系統的吞吐量損傷。

4 結論

本文先介紹了DVB_S2X 標準，并在此基礎上提出了一種自適應傳輸控制技術，開展高精度信道估計、信道狀態預測及自適應編碼調制選擇切換策略的研究和驗證。從實驗結果可以看出，高效自適應傳輸控制技術可應用于寬帶衛星通信系統，使星地鏈路在不同信道條件下都保持最大的傳輸效能，大幅度提高系統的頻譜效率和數據吞吐量，為后續寬帶通信衛星系統、星地高速數據傳輸系統以及天地一體化網絡系統的構建奠定技術基礎。