CN103401601A - 一种静止气象卫星信道建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种静止气象卫星信道建模方法。所述方法根据星地链路空间分布情况，依次分析自由空间损耗、电离层闪烁、大气吸收、多径及阴影对信道链路的影响；根据天气状况，建立静止气象卫星Rice信道模型和Suzuki信道模型，并由Markov链将Rice信道模型和Suzuki信道模型联系在一个动态模型中，以反映天气状态变化对静止气象卫星信道传输特性的影响。本发明方法对静止气象卫星通信的信号调制、编码方式以及功率控制技术有重要价值。

Description

一种静止气象卫星信道建模方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体指的是一种静止气象卫星信道建模方法。

背景技术

随着人们对气象信息服务需求量不断增长及对信息服务质量要求不断提高，传统的气象服务已经不能够满足人们生产生活的需求。采用气象卫星帮助完成全方位的气象服务已成为世界各国气象部门最佳的选择。气象卫星通信技术中最为基础的是卫星信道传播特性的研究，它关系到信号调制、功率控制以及其他相关技术的研究。同时信道建模是一种比较有效的信道传播特性研究方法，可以从数学和物理的角度比较准确地反映信道真实特性。在静止气象卫星星地链路中，地面接收站（目前全国共有北京、佳木斯、广州和乌鲁木齐四个接收站）是在周围环境比较理想的开阔地区静止接收气象数据，所以一些普通陆地移动卫星信道建模中需要考虑的影响因素在静止气象卫星信道建模中不必考虑，只需按空间分层考虑自由空间损耗、电离层闪烁、大气吸收、多径和阴影效应对静止气象卫星信道传输特性的影响。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出一种静止气象卫星信道建模方法。所述方法根据星地链路空间分布情况，依次分析自由空间损耗、电离层闪烁、大气吸收、多径及阴影对信道传输特性的影响。根据设定的两种天气状况，建立静止气象卫星Rice信道模型和Suzuki信道模型，并由Markov链将Rice信道模型和Suzuki信道模型联系在一个动态模型中，以反映天气状态变化对静止气象卫星信道传输特性的影响。本发明所述建模方法对静止气象卫星通信的信号调制方式、编码方式以及功率控制策略有重要作用。

本发明为解决上述技术问题，采用如下技术方案：一种静止气象卫星信道建模方法，包括以下步骤：

步骤A，将星地链路通信信道无云层遮挡的天气状态称为第一天气状态，将星地链路通信信道有云层遮挡的天气状态称为第二天气状态；

步骤B：构建由第一天气状态Rice信道模型与第二天气状态信道Suzuki模型构成的Markov信道模型；具体过程如下：

步骤B-1：对于第一天气状态，终端接收信号包括多径信号分量和直射信号分量，接收信号的包络服从莱斯分布，从而获得第一天气状态Rice信道模型；对于第二天气状态，由对数正态分布和瑞利分布相乘获得第二天气状态Suzuki信道模型；

步骤B-2：将第一天气状态记为s_g，第二天气状态记为s_b；由第一天气状态变为第一天气状态的概率记为p_gg，由第一天气状态变为第二天气状态的概率记为p_gb，由第二天气状态变为第一天气状态的概率为p_bg，由第二天气状态变为第二天气状态的概率记为p_bb；则转移概率矩阵P和初始状态矩阵S分别为

$P=\left[\begin{array}{cc}{p}_{\mathrm{gg}}& p_{\mathrm{gb}}\\ p_{\mathrm{bg}}& p_{\mathrm{bb}}\end{array}\right]$

S=[s_g,s_b]

步骤B-3：由步骤B-2得到的转移概率矩阵P和初始状态矩阵S，确定Markov信道模型中状态间转移规律为：

S^k+1=SP^k

式中，P^k表示转移矩阵P的k次相乘，k表示Markov信道模型状态间发生转移的次数；S^k+1表示由初始状态矩阵S经k次状态转移后的状态矩阵。

步骤B-1中，所述Rice信道模型的构建方法是：根据第一天气状态特点，确定第一天气状态星地链路通信信道参数，并用两个独立的实高斯随机过程和两个直射信号，构建复随机过程并进行取模运算得到莱斯分布Rice信道模型；

所述Suzuki信道模型的构建方法是：根据第二天气状态特点，确定第二天气状态星地链路通信信道参数，并用一个实高斯随机过程通过指数变换得到对数正态分布Lognormal；同时用两个独立的实高斯随机过程构成复随机过程，对复随机过程进行取模运算得到瑞利分布Rayleigh；由瑞利分布Rayleigh和对数正态分布Lognormal相乘可得到Suzuki信道模型。

本发明的有益效果：本发明提出了一种静止气象卫星信道建模方法。所述方法根据星地链路空间分布情况，依次分析自由空间损耗、电离层闪烁、大气吸收、多径及阴影对信道链路的影响；根据天气状况，建立静止气象卫星Rice信道模型和Suzuki信道模型，并由Markov链将Rice信道模型和Suzuki信道模型联系在一个动态模型中，以反映天气状态变化对静止气象卫星信道传输特性的影响。本发明方法对静止气象卫星通信的信号调制、编码方式以及功率控制技术研究有重要价值。

附图说明

图1是本发明方法原理框图。

图2是μ_i(t),i=1,2,3,4,5的实现框图。

图3是莱斯分布Rice信道模型实现框图。

图4是莱斯分布Rice信道模型概率分布函数。

图5是瑞利分布Rayleigh模型实现框图。

图6是对数正态分布Lognormal分布实现框图。

图7是Suzuki信道模型实现框图。

图8是Suzuki信道模型概率分布函数。

图9是Markov信道模型中两状态转移的实现框图。

图10是电平交叉率图。

图11是平均衰落时间图。

具体实施方式

下面结合图，进一步具体说明本发明一种静止气象卫星信道建模方法。

其原理如图1所示。

A.静止气象卫星信道的传播特性分析

（a）自由空间损耗

静止气象卫星在36785Km的高空中，由卫星向地面接收站传播的信号首先经历外层空间，外层空间含有密度很低的物质，以等离子态的氢为主，其中还有电磁辐射、磁场等。由于自由空间的经历的路径很长，占总路径的95%以上，因此对静止卫星通信链路而言，自由空间损耗L_f是最主要的损耗，具体计算方法为

L_f=20log(4π)+20logR-20logλ    （1）

式中，log是以10为底的对数函数；R为传输距离，单位为千米；λ为载波波长，单位为千米。考虑到在卫星通信系统设计时，载波波长是确定的，因此自由空间损耗只和路径长度有关。

（b）电离层闪烁效应

卫星信号经过外层空间之后，依次通过散逸层、热层和中间层，这几层组成气体处于部分电离或完全电离的状态，能使无线电波改变传播速度，发生折射、反射和散射，产生极化面的旋转并有不同程度的吸收作用。其中电离层闪烁的影响比较明显，它与季节、电波频率、观测点的几何位置以及太阳的活动有很大的关系，通常用幅度闪烁指数S₄来定量描述这种闪烁效应，S₄表示为每分钟信号包络S的标准差和均值的比值，计算方法为

$S_4^2=\frac{<S^2>-<S{>}^2}{<S{>}^2}---\left(2\right)$

式中，“<S>”表示对信号包络S取时间均值，S₄表示电离层闪烁的强度大小。

（c）大气吸收损耗

电波信号由上而下依次经过平流层和对流层，这两层集中了几乎所有的大气和水蒸气，其中平流层的臭氧，对流层的氧气和水蒸气会对电波传播造成吸收损耗，影响电波的传播。由国际电信联盟推荐标准ITU-R知，大气吸收损耗主要与电波的频率、地面站天线波束的仰角、地面站的海拔高度及水蒸气密度有关，并且随着频率升高，损耗明显增加，所以在通信线路计算时必须考虑大气吸收损耗。具体由H₂O和O₂引起的大气吸收损耗表达式为

式中，下标L可分别代表W（水蒸气）或O（氧气）；γ_L水蒸汽或氧气损耗系数，单位为dB/Km；h为有效高度，单位为Km；θ仰角，单位为度。

（d）多径、阴影传播效应

当终端地区的天气为浓雾、乌云密布时，信号在传播过程中由于云、雾的阻碍，产生反射、散射以及绕射等效应，没有直射信号，会造成信号传播方向的改变以及信号强度的变化，导致多径衰落。接收信号的包络a₁服从瑞利分布Rayleigh，即

$p\left(a_1\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&sigma;}}_1}}\exp (-\frac{a_1^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_1^2}),0\&le;a_1<\&infin;---\left(4\right)$

式中，exp表示以e为底的指数函数，下同；

为a₁的功率；a₁=a₁(t)是时间t的函数，下同。

与此同时，卫星信号在传播的过程中，经历诸如云层、污染程度较大的市区环境时，信号会产生阴影衰落效应，这种衰落是大尺度衰落，存在于非理想传播环境的整个路径。这种阴影衰落信号包络a₂=a₂(t)服从对数正态分布Lognormal，即

$p\left(a_2\right)=\frac{1}{a_2\sqrt{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&sigma;}}_2}}\exp (-\frac{{(\ln a_2-{\mathrm{\&mu;}}_2)}^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_2^2}),0\&le;a_2<\&infin;---\left(5\right)$

式中，σ₂和μ₂分别是a₂的方差和均值，ln是以e为底的对数函数。

B.静止气象卫星Markov信道模型

实际的静止气象卫星通信研究表明，对流层以上各层影响卫星信道的传播损耗存在以下特点：外层空间的自由空间损耗只是传输距离的函数，电离层闪烁和对流层的大气吸收在某一确定时间和地点是一个确定值。因此，将静止气象卫星信道建模成具有多径与阴影效应的概率统计模型是合适的。

由传播传播特性分析知，静止气象卫星信道多径、阴影效应和星地链路天气状况有直接关系，可按天气状况的第一天气状态和第二天气状态分别建模。

（a）第一天气状态Rice信道模型

第一天气状态时，星地链路通信信道无云层遮挡，终端接收的信号主要包含多径和直射信号分量，此时接收信号包络a₃=a₃(t)服从莱斯分布Rice，即

$p\left(a_3\right)=\frac{a_3}{{\mathrm{\&sigma;}}_3^2}\exp (-\frac{a_3^2+{\mathrm{\&rho;}}^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_3^2})I_0\left(\frac{a_3\mathrm{\&rho;}}{{\mathrm{\&sigma;}}_3^2}\right),0\&le;a_3<\&infin;---\left(6\right)$

式中，ρ表示直射信号幅度；

为a₃=a₃(t)的功率；I₀为第一类修正贝塞尔函数。当直射信号幅度减小时，莱斯分布Rice转化为瑞利分布Rayleigh。

（b）第二天气状态Suzuki信道模型

第二天气状态时，星地链路通信信道有云层遮挡，信号经过卫星信道时主要受到阴影效应和不存在直射信号的多径效应影响，由瑞利分布Rayleigh和对数正态分布Lognormal构成的Suzuki信道模型来描述，即

$p\left(a_4\right)\underset{0}{\overset{\&infin;}{\&Integral;}}\frac{a_4}{{\mathrm{\&sigma;}}_4^2}\exp (-\frac{a_4^2}{2{\mathrm{\&sigma;}}_4^2})\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&sigma;}}_2{\mathrm{\&sigma;}}_4}\exp (-\frac{{(\mathrm{in}{\mathrm{\&sigma;}}_4-{\mathrm{\&mu;}}_2)}^2}{{2\mathrm{\&sigma;}}_2^2}){\mathrm{d\&sigma;}}_4,0{\&le;a}_4<\&infin;---\left(7\right)$

式中，σ₄是瑞利分布中各高斯分量的标准差；μ₂和σ₂分别为服从对数正态分布Lognormal信号包络σ₄的均值和标准差。可以看出，Suzuki信道模型是瑞利分布Rayleigh信号包络的标准差σ₄在服从对数正态分布Lognormal的情况下进行积分的，实现了从局部特性到全局特性的转化。

（c）静止气象卫星信Markov信道模型

虽然气象卫星和接收终端是静止的，接收环境也比较理想，但是气象卫星信道随着天气的变化，云朵的移动，也会产生状态之间的转移，这种状态转移特性可以用Markov模型描述，它比较确切地反映卫星信道的动态特性，Markov信道模型的转移概率矩阵P和初始状态矩阵S分别为

$P=\left[\begin{array}{cc}{p}_{\mathrm{gg}}& p_{\mathrm{gb}}\\ p_{\mathrm{bg}}& p_{\mathrm{bb}}\end{array}\right]---\left(8\right)$

S=[s_g,s_b]    （9）

式中，s_g和s_b分别表示第一天气状态和第二天气状态，由第一天气状态变为第一天气状态的概率记为p_gg，由第一天气状态变为第二天气状态的概率记为p_gb，由第二天气状态变为第一天气状态的概率为p_bg，由第二天气状态变为第二天气状态的概率记为p_bb；因为这个Markov链是非周期、不可约的，所以它的稳态分布存在，且等于状态分布。Markov信道模型中二个状态间转移规律为

S^k+1=SP^k    （10）

式中，P^k表示转移矩阵P的k次相乘，k表示Markov信道模型状态间发生转移的次数；S^k+1表示由初始状态矩阵S经k次状态转移后的状态矩阵。由式（10）可以对静止气象卫星信道的状态进行长期预测。

C.静止气象卫星Markov信道模型的实现方法

（a）采用有限加权谐波叠加技术产生实高斯随机过程

这里需产生i=1,2,3,4,5个不同的实高斯随机过程μ_i(t)，它们的产生原理，如图2所示。μ_i(t)是由有限多个加权谐波叠加产生的第i个实高斯随机过程。

图2中c_i,n为产生第i个实高斯随机过程的第n次谐波的权值，取值为

$c_{i,n}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\&sigma;}\sqrt{1/N_1}i=\mathrm{1,3,5};n=\mathrm{1,2},...,N_1\\ \mathrm{\&sigma;}\sqrt{1/N_2^{\&prime;}}i=\mathrm{2,4};n=\mathrm{1,2},...,N_2\end{array}\right.---(11)$

式中，σ为功率；θ_i，n为产生第i个实高斯随机过程的第n次谐波的初始相位，f_i,n为产生第i个实高斯随机过程的第n次谐波的频率，取值为

$f_{i,n}=\left\{\begin{array}{c}{f}_{\max }\sin \left[\frac{\mathrm{\&pi;}}{{2N}_1}(n-\frac{1}{2})\right]i=\mathrm{1,3,5};n=\mathrm{1,2},...,N_1\\ f_{\max }\sin \left[\frac{\mathrm{\&pi;}}{2N_2^{\&prime;}}(n-\frac{1}{2})\right]i=\mathrm{2,4};n=\mathrm{1,2},...,N_2\end{array}\right.---\left(12\right)$

式中，N₁,N₂为正整数，其取值越大，产生的实高斯随机过程越接近理想的实高斯随机过程。

表示取不大于x的最大整数；频率比κ₀=f_min/f_max，f_min和f_max分别表示频率的最小值和最大值。

（b）莱斯分布Rice信道模型与Suzuki信道模型的实现方法

所述第一天气状态Rice信道模型的信号包络a₃=a₃(t)获取方法如下：

将第一天气状态Rice信道模型表示为

ξ(t)=|μ_ρ(t)|=|μ(t)+m(t)|    （13）式中，|x|为取x的绝对值运算，ξ(t)即为Rice信道信号包络a₃=a₃(t)，ξ(t)的统计特性由式(6)决定，信号包络ξ(t)的产生过程如图3所示。图3中μ₁(t)和μ₂(t)分别两个不同的实随机过程，其产生方法如图2所示，产生μ₁(t)和μ₂(t)时，式（11）中σ取σ₂。m_i(t)=cos[2πf+θ+(i+1)π/2]为第i个直射信号，i=1,2，f和θ表直射信号的频率和相位；图3表明，由两个独立的实高斯随机过程μ₁(t)和μ₂(t)及两个直射信号m₁(t)和m₂(t)，构成复随机过程μ(t)进行取模运算得到莱斯分布Rice信道模型信号包络ξ(t)。图4给出了莱斯分布Rice信道模型概率密度函数的理论和仿真实验对比结果。该图表明，理论与仿真实验结果吻合得很好。

所述第二天气状态Suzuki信道模型的信号包络a₄(t)获取方法如下：

由图2产生的两个独立的实高斯随机过程μ₃(t)和μ₄(t)构建复随机过程并进行取模运算得到瑞利分布Rayleigh信号包络ξ₁(t)，如图5所示，产生ξ₁(t)时，式（11）中σ取σ₁，图5中j为虚数单位。

由图2产生的一个实高斯随机过程μ₅(t)通过指数变换得到对数正态分布Lognormal信号包络λ(t)，如图6所示，产生λ(t)时，式（11）中σ取σ₃。

由瑞利分布Rayleigh信号包络和对数正态分布Lognormal信号包络相乘可得到Suzuki信道模型信号包络η(t)，即为第二天气状态Suzuki信道模型的信号包络

η(t)=ξ₁(t)·λ(t)    （14）η(t)的实现原理，如图7所示，η(t)就是信号包络a₄=a₄(t)。η(t)的分布服从式（7），服从式（7）的信道模型就是Suzuki信道模型。图8给出了Suzuki信道模型信号包络概率密度函数的理论和仿真实验对比结果。该图表明，理论与仿真实验结果吻合得很好。

所述Markov信道模型中两状态转移的实现方法如下：

如图9所示，图中U₁(0,1)和U₂(0,1)为区间[0,1]上的均匀分布的随机数，且相互独立，s_g为第一天气状态，s_b为第二天气状态，开关K1和K2的选择门限分别为p_gb和p_bg，第一天气状态和第二天气状态间转换的实现方法为如下：

（1）当前一状态为s_g时，选择开关K1工作，开关K2悬空，若U₁(0,1)产生的随机数大于等于p_gb，则开关K1转向s_b状态，否则继续保持s_g状态；

（2）当前一状态为s_b时，选择开关K2工作，开关K1悬空，若U₂(0,1)产生的随机数大于等于p_bg，则开关K2转向s_g状态，否则继续保持s_g状态；

（3）参照（1）-（2），就可实现第一天气状态与第二天气状态间的相互转换。

实施实例

为了验证本发明的有效性，以FY-2E静止气象卫星，广州站2009年春分时节的相关数据进行仿真验证，具体信道参数如表1所示。

表1部分仿真数据

参数名称	参数值/类型	单位
			卫星经度	105°E	度

卫星高度	36000	Km
			仰角	5	度
数传频率	S波段
			调制方式	QPSK
地球等效半径	6378	Km
			云速	32.5	m/s
大气吸收损耗	-0.3	dB
			自由空间损耗	166.1	dB
电离层闪烁	7～9	dB
			κ0	4.4e-11
σ1	0.3273
			σ2	0.2022
σ3	0.1847

电平交叉率和平均衰落时间的信道中比较重要的二阶统计特性，它们反映卫星信道的通信质量。电平交叉率是关于时间的统计过程，定义为1s内包络低于给定门限的平均次数，电平交叉率的实测数据与仿真数据对比，如图10所示。平均衰落时间定义为接收信号包络每次低于给定门限的持续时间，平均衰落时间的实测数据与仿真数据对比，如图11所示。图10和图11表明，本发明静止气象卫星Markov信道模型可以模拟天气状态不断变化时卫星信道传播特性；也就是说，将气象卫星和静止接收终端之间的传播环境建模为Rice信道模型和Suzuki信道模型，分别用来描述第一天气状态和第二天气状态下信道传播特性，这种静止气象卫星Markov信道模型可能有效克服由于气象卫星单状态信道模型的缺陷，更有适用意义。

Claims (2)

1.一种静止气象卫星信道建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A，将星地链路通信信道无云层遮挡的天气状态称为第一天气状态，将星地链路通信信道有云层遮挡的天气状态称为第二天气状态；

步骤B：构建由第一天气状态Rice信道模型与第二天气状态信道Suzuki模型构成的Markov信道模型；具体过程如下：

步骤B-1：对于第一天气状态，终端接收信号包括多径信号分量和直射信号分量，接收信号的包络服从莱斯分布，从而获得第一天气状态Rice信道模型；对于第二天气状态，由对数正态分布和瑞利分布相乘获得第二天气状态Suzuki信道模型；

步骤B-2：将第一天气状态记为s_g，第二天气状态记为s_b；由第一天气状态变为第一天气状态的概率记为p_gg，由第一天气状态变为第二天气状态的概率记为p_gb，由第二天气状态变为第一天气状态的概率为p_bg，由第二天气状态变为第二天气状态的概率记为p_bb；则转移概率矩阵P和初始状态矩阵S分别为

$P=\left[\begin{array}{cc}{p}_{\mathrm{gg}}& p_{\mathrm{gb}}\\ p_{\mathrm{bg}}& p_{\mathrm{bb}}\end{array}\right]$

S=[s_g,s_b]

步骤B-3：由步骤B-2得到的转移概率矩阵P和初始状态矩阵S，确定Markov信道模型中状态间转移规律为：

S^k+1=SP^k

式中，P^k表示转移矩阵P的k次相乘，k表示Markov信道模型状态间发生转移的次数；S^k+1表示由初始状态矩阵S经k次状态转移后的状态矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种静止气象卫星信道建模方法，其特征在于，步骤B-1中，所述Rice信道模型的构建方法是：根据第一天气状态特点，确定第一天气状态星地链路通信信道参数，并用两个独立的实高斯随机过程和两个直射信号，构建复随机过程并进行取模运算得到莱斯分布Rice信道模型；

所述Suzuki信道模型的构建方法是：根据第二天气状态特点，确定第二天气状态星地链路通信信道参数，并用一个实高斯随机过程通过指数变换得到对数正态分布Lognormal；同时用两个独立的实高斯随机过程构成复随机过程，对复随机过程进行取模运算得到瑞利分布Rayleigh；由瑞利分布Rayleigh和对数正态分布Lognormal相乘可得到Suzuki信道模型。

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