CN110650481B - 多波束mf-tdma认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法 - Google Patents

多波束mf-tdma认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多波束MF‑TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法。本发明采用了星上资源管理架构和基于分布式计算和资源分配参数辅助的迭代资源计算方法，能有效减少网络管理中心的计算开销，加快资源计算收敛速度，在认知卫星用户接入地面微波基站作为主用户的同一频段的条件下，保证微波基站受到的干扰在其最大干扰门限之下，同时保障认知卫星用户的通信质量需求，提高网络的整体容量。本发明具有收敛速度优于传统中心式资源分配方法、多用户和多波束计算单元提升资源分配效率和灵活性、联合二维资源优化提升网络容量等优势。特别适用于资源受限且组网方式灵活的多波束MF‑TDMA认知卫星网络上行链路优化。

Description

多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配 方法
技术领域
本发明属于认知无线电领域中功率控制技术和带宽分配技术，具体涉及一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法。
背景技术
卫星通信网络因其高数据传输速率，广域覆盖能力等特点，可以作为地面通信网络的补充在应急通信、海事通信、偏远地区覆盖等场景下发挥着越来越重要的作用。然而，随着多媒体业务和互联网服务需求的不断上升，卫星网络和地面网络的性能提升都越来越受到频谱资源的有限性的制约。虽然多波束分集和多频时分多址等技术能提升资源共享能力，但仍只能有限提升卫星网络整体容量。认知无线电技术在这一背景下，其频率感知和利用、多用户协同等特点成为了解决频谱危机的有效方案。
通过卫星网络与地面微波网络共享同一频段，国内外学者展开了认知卫星网络的广泛研究。但研究主要集中在频谱认知方法和干扰控制技术方面，只有较少的研究关注到了认知卫星网络中的频谱资源分配问题，且大部分现有频谱资源分配方案大多在主用户受到的各个用户最大干扰水平已知的情况下，也即各认知用户发射功率已知的条件下，对频谱资源进行优化。仅有部分研究关注了上行发射功率和带宽资源的联合优化问题，且均采用中心式的资源分配方式，大大增加的网络管理中心的计算开销，降低了资源分配的效率。在本发明中，主要考虑卫星用户作为认知用户接入分配给地面微波网络作为主用户的同一频段的认知卫星网络场景，采用多波束MF-TDMA提高频率利用率和资源配置灵活性。针对这一网络的上行功率和带宽的联合分配，需要解决以下四个问题：第一，认知卫星用户对主用户产生的聚合干扰需低于主用户可容纳的最大干扰门限；第二，认知卫星用户的通信质量，也即最低通信速率的保障；第三，提高资源计算和分配效率，减少资源分配的系统时延；第四，最大化利用带宽和功率资源，提升网络整体容量。
发明内容
本发明针对多波束MF-TDMA认知卫星网络的资源分配问题，提出了一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法。
本发明的技术方案为：一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法，包括以下步骤：
步骤1，星载中心计算单元将各个波束对应的资源分配参数发送给各个波束资源计算单元，并将资源分配参数通过专用信令信道广播给认知卫星用户，资源分配参数为矩阵λ＝[λl,f]L×F，α＝[αl,m,f,t]L×M×F×T，β＝[βl,m,f,t]L×M×F×T，其中，l＝1,2,...,L为卫星L个波束的编号，m＝1,2,...,M为每个波束下M个用户的编号，f＝1,2,...,F为每个波束下按照MF-TDMA体制划分成的F个信道的编号，t＝1,2,...,T为每个频段按照MF-TDMA体制被划分成的T个时隙的编号，上述编号可以根据实际的波束数、用户数、频段数和时隙数赋予相应的值进行编号；
步骤2，各个波束资源计算单元根据初始功率计算方法计算该波束覆盖区域下的认知卫星用户在各个MF-TDMA时隙上的初始化功率分配值；各个波束资源计算单元根据Pl,m,f,t，通过初始时隙分配方法初始化时隙分配指数δl,m,f,t，并将δl,m,f,t通过专用信令信道广播给认知卫星用户；
步骤3，各个认知卫星用户根据接收到的时隙分配指数和资源分配参数，通过公式功率更新算法更新功率分配值，并根据更新后的功率分配值，通过β更新算子更新资源分配参数βl,m,f,t，并将更新后的功率分配值和资源分配参数βl,m,f,t通过专用信令信道回传给卫星上的各个波束资源计算单元；
步骤4，各个波束资源计算单元根据接收到的更新后的功率分配值和资源分配参数，通过时隙分配更新算法更新时隙分配指数。并根据更新后的时隙分配指数，通过λ更新算子和α更新算子更新资源分配参数λl,f和αl,m,f,t，并将更新后的时隙分配指数和资源分配参数λl,f和αl,m,f,t通过专用信令信道广播给认知卫星用户；
步骤5，中心计算单元获取各个波束资源计算单元的资源分配参数更新值，更新资源分配参数矩阵，并通过更新终止判定算法判断是否符合终止条件。满足终止条件则停止算法，输出最佳分配值，通过专用信令信道将功率分配值和时隙分配指数广播给各个认知卫星用户；否则，返回步骤2。
进一步地，步骤1中所述星载中心计算单元初始化资源分配参数为矩阵λ＝[λl,f]L×F，α＝[αl,m,f,t]L×M×F×T，β＝[βl,m,f,t]L×M×F×T，资源分配参数满足λl,f＞0,
Figure GDA0003857654150000031
αl,m,f,t＞0,
Figure GDA0003857654150000032
βl,m,f,t＞0,
Figure GDA0003857654150000033
进一步地，步骤2中所述初始功率计算方法可以表示为公式(1)，本步骤的初始时隙分配方法可以表示为公式(2)：
Figure GDA0003857654150000034
其中，Pl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的功率分配值；
Figure GDA0003857654150000035
为第l个波束下的微波基站在第f个信道上的干扰门限。gl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户到微波基站在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的信道增益；
Figure GDA0003857654150000036
其中，δl,m,f,t＝1和δl,m,f,t＝0分别表示将第l个波束的第f个信道上的第t个时隙分配和不分配给该波束下的第m个卫星认知用户，γl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户到卫星在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的信道增益与噪声功率比，(l,m)为用户编号，即表示第l个波束下的第m个卫星认知用户，对于任意f和t的取值，argmaxlog2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)函数的解为使得容量log2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)最大的用户编号，所以，公式(2)表示将第f个信道上的第t个时隙在初始化时分配给用户编号等于使得容量log2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)最大的用户编号，其余初始化为0。
进一步地，步骤3中所述功率更新算法可以表示为公式(3)，β更新算子可以表示为公式(4)：
Figure GDA0003857654150000041
其中，
Figure GDA0003857654150000042
为更新后的功率分配值，(x)+＝max(0,x)，
Figure GDA0003857654150000043
为Lamber-W函数；
Figure GDA0003857654150000044
为第l个波束下的第m个卫星认知用户的最低传输速率；
Figure GDA0003857654150000045
其中，
Figure GDA0003857654150000046
为更新后的资源分配参数，θβ为β更新算子的更新步长，
Figure GDA0003857654150000047
第l个波束下的第m个卫星认知用户的最大发射功率。
进一步地，步骤4中所述时隙分配更新算法可以表示为公式(5)，λ更新算子和α更新算子可以分别表示为公式(6)和(7)：
Figure GDA0003857654150000048
其中，
Figure GDA0003857654150000049
为更新后的时隙分配指数；
Figure GDA00038576541500000410
Figure GDA0003857654150000051
其中，
Figure GDA0003857654150000052
和
Figure GDA0003857654150000053
为更新后的资源分配参数，θλ和θα分别为资源分配参数λl,f和αl,m,f,t的更新步长，SNRth为卫星接收天线的接收信噪比门限。
进一步地，步骤5中所述更新终止判定算法可以表示为公式(8)-(10)：
Figure GDA0003857654150000054
αl,m,f,t(Pl,m,f,tγl,m,f,t-δl,m,f,tSNRth)≤εα (9)
Figure GDA0003857654150000055
其中，ελ，εα，εβ为三种资源分配参数的预设更新误差门限。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1、保护主用户通信质量的同时，通过少量迭代快速实现认知卫星用户的高效资源共享，适应认知卫星网络中资源快速发现，机会接入的特点。
2、保证认知卫星用户的最低速率需求的同时，通过带宽和功率的联合优化最大限度的提升系统的整体性能。
3、相比与中心式资源分配策略，分布式计算方式大大减少了星载网管中心的计算开销，并行的工作模式提升了资源配置的效率，同时，协同工作的方式非常适合不断交互信息实现认知接入的认知卫星网络。
附图说明
图1为本发明的上行功率与时隙的联合分配方法流程图；
图2为本发明的认知卫星网络结构图；
图3为本发明的分布式资源计算与分配架构。
具体实施方式
一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法，包括以下步骤：
步骤1，星载中心计算单元将各个波束对应的资源分配参数发送给各个波束资源计算单元，并将资源分配参数通过专用信令信道广播给认知卫星用户；所述星载中心计算单元初始化资源分配参数为矩阵λ＝[λl,f]L×F，α＝[αl,m,f,t]L×M×F×T，β＝[βl,m,f,t]L×M×F×T，资源分配参数满足λl,f＞0,
Figure GDA0003857654150000061
αl,m,f,t＞0,
Figure GDA0003857654150000062
βl,m,f,t＞0,
Figure GDA0003857654150000063
上行功率与时隙的联合分配方法流程图如图1所示。
步骤2，各个波束资源计算单元根据初始功率计算方法计算该波束覆盖区域下的认知卫星用户在各个MF-TDMA时隙上的初始化功率分配值；各个波束资源计算单元根据Pl,m,f,t，通过初始时隙分配方法初始化时隙分配指数δl,m,f,t，并将δl,m,f,t通过专用信令信道广播给认知卫星用户；认知卫星网络结构图如图2所示，所述初始功率计算方法可以表示为公式(1)，本步骤的初始时隙分配方法可以表示为公式(2)：
Figure GDA0003857654150000064
其中，Pl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的功率分配值；
Figure GDA0003857654150000065
为第l个波束下的微波基站在第f个信道上的干扰门限。gl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户到微波基站在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的信道增益；
Figure GDA0003857654150000066
其中，δl,m,f,t＝1和δl,m,f,t＝0分别表示将第l个波束的第f个信道上的第t个时隙分配和不分配给该波束下的第m个卫星认知用户，γl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户到卫星在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的信道增益与噪声功率比，(l,m)为用户编号，即表示第l个波束下的第m个卫星认知用户，对于任意f和t的取值，argmaxlog2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)函数的解为使得容量log2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)最大的用户编号，所以，公式(2)表示将第f个信道上的第t个时隙在初始化时分配给用户编号等于使得容量log2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)最大的用户编号，其余初始化为0。
步骤3，各个认知卫星用户根据接收到的时隙分配指数和资源分配参数，通过公式功率更新算法更新功率分配值，并根据更新后的功率分配值，通过β更新算子更新资源分配参数βl,m,f,t，并将更新后的功率分配值和资源分配参数βl,m,f,t通过专用信令信道回传给卫星上的各个波束资源计算单元；所述功率更新算法可以表示为公式(3)，β更新算子可以表示为公式(4)：
Figure GDA0003857654150000071
其中，
Figure GDA0003857654150000072
为更新后的功率分配值，(x)+＝max(0,x)，
Figure GDA0003857654150000073
为Lamber-W函数；
Figure GDA0003857654150000074
为第l个波束下的第m个卫星认知用户的最低传输速率；
Figure GDA0003857654150000075
其中，
Figure GDA0003857654150000076
为更新后的资源分配参数，θβ为β更新算子的更新步长，
Figure GDA0003857654150000077
第l个波束下的第m个卫星认知用户的最大发射功率。
步骤4，各个波束资源计算单元根据接收到的更新后的功率分配值和资源分配参数，通过时隙分配更新算法更新时隙分配指数。并根据更新后的时隙分配指数，通过λ更新算子和α更新算子更新资源分配参数λl,f和αl,m,f,t，并将更新后的时隙分配指数和资源分配参数λl,f和αl,m,f,t通过专用信令信道广播给认知卫星用户；所述时隙分配更新算法可以表示为公式(5)，λ更新算子和α更新算子可以分别表示为公式(6)和(7)：
Figure GDA0003857654150000081
其中，
Figure GDA0003857654150000082
为更新后的时隙分配指数；
Figure GDA0003857654150000083
Figure GDA0003857654150000084
其中，
Figure GDA0003857654150000085
和
Figure GDA0003857654150000086
为更新后的资源分配参数，θλ和θα分别为资源分配参数λl,f和αl,m,f,t的更新步长，SNRth为卫星接收天线的接收信噪比门限。
步骤5，中心计算单元获取各个波束资源计算单元的资源分配参数更新值，更新资源分配参数矩阵，并通过更新终止判定算法判断是否符合终止条件。满足终止条件则停止算法，输出最佳分配值，通过专用信令信道将功率分配值和时隙分配指数广播给各个认知卫星用户；否则，返回步骤2。所述更新终止判定算法可以表示为公式(8)-(10)：
Figure GDA0003857654150000087
αl,m,f,t(Pl,m,f,tγl,m,f,t-δl,m,f,tSNRth)≤εα (9)
Figure GDA0003857654150000091
其中，ελ，εα，εβ为三种资源分配参数的预设更新误差门限。
本发明的工作原理为：本发明针对多波束MF-TDMA认知卫星网络的资源分配问题，提出了一种上行功率与时隙的联合分配方法。多波束MF-TDMA认知卫星网络可以表示为图2所示，认知卫星用户作为次用户接入地面微波用户作为主用户的同一频段，GEO卫星提供稳定的覆盖，多波束采用多色复用方式提升频率复用率，共L个波束，每个波束下覆盖M个认知卫星用户和一个微波基站。星上网管中心的采用相对于地面网管结构来说减少一跳的资源控制时延，主站则只负责对资源分配算法的更新和网络的控制和维护上传控制信息。由于共用同一频段，认知卫星用户对微波基站产生干扰，其干扰必须低于微波基站的可容纳干扰门限。采用MF-TDMA提升资源分配和共享的灵活性，每个波束的带宽资源被划分为F个信道，每个信道上包含T和MF-TDMA时隙。同时，保障每个认知卫星用户的通信质量的前提下需要尽可能的以高效的计算和分配方式提升网络整体容量。为了避免中心化资源管理方案中对网管中心的计算资源的过度依赖，更好的适应认知卫星网络多用户协同的特点，采用如图3基于分布式计算的资源计算与分配架构，实现上行功率和时隙的联合分配。
综上所述，本发明是一个通过动态调整MF-TDMA单波束通信系统资源分配的优化方法，充分利用载波的时隙资源，尽可能的提高链接申请的编码模式以达到占用更少的时隙，便于容纳更多的链接申请。

Claims (5)

1.一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，星载中心计算单元将各个波束对应的资源分配参数发送给各个波束资源计算单元，并将资源分配参数通过专用信令信道广播给认知卫星用户，资源分配参数为矩阵λ＝[λl,f]L×F，α＝[αl,m,f,t]L×M×F×T，β＝[βl,m,f,t]L×M×F×T，其中，l＝1,2,...,L为卫星L个波束的编号，m＝1,2,...,M为每个波束下M个用户的编号，f＝1,2,...,F为每个波束下按照MF-TDMA体制划分成的F个信道的编号，t＝1,2,...,T为每个频段按照MF-TDMA体制被划分成的T个时隙的编号，上述编号可以根据实际的波束数、用户数、频段数和时隙数赋予相应的值进行编号；
步骤2，各个波束资源计算单元根据初始功率计算方法计算该波束覆盖区域下的认知卫星用户在各个MF-TDMA时隙上的初始化功率分配值；各个波束资源计算单元根据Pl,m,f,t，通过初始时隙分配方法初始化时隙分配指数δl,m,f,t，并将δl,m,f,t通过专用信令信道广播给认知卫星用户；
步骤3，各个认知卫星用户根据接收到的时隙分配指数和资源分配参数，通过公式功率更新算法更新功率分配值，并根据更新后的功率分配值，通过β更新算子更新资源分配参数βl,m,f,t，并将更新后的功率分配值和资源分配参数βl,m,f,t通过专用信令信道回传给卫星上的各个波束资源计算单元；
步骤4，各个波束资源计算单元根据接收到的更新后的功率分配值和资源分配参数，通过时隙分配更新算法更新时隙分配指数，并根据更新后的时隙分配指数，通过λ更新算子和α更新算子更新资源分配参数λl,f和αl,m,f,t，并将更新后的时隙分配指数和资源分配参数λl,f和αl,m,f,t通过专用信令信道广播给认知卫星用户；
步骤5，中心计算单元获取各个波束资源计算单元的资源分配参数更新值，更新资源分配参数矩阵，并通过更新终止判定算法判断是否符合终止条件，满足终止条件则停止算法，输出最佳分配值，通过专用信令信道将功率分配值和时隙分配指数广播给各个认知卫星用户；否则，返回步骤2；
步骤2中所述初始功率计算方法可以表示为公式(1)，本步骤的初始时隙分配方法可以表示为公式(2)：
Figure FDA0003830342290000021
其中，Pl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的功率分配值；
Figure FDA0003830342290000022
为第l个波束下的微波基站在第f个信道上的干扰门限，gl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户到微波基站在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的信道增益；
Figure FDA0003830342290000023
其中，δl,m,f,t＝1和δl,m,f,t＝0分别表示将第l个波束的第f个信道上的第t个时隙分配和不分配给该波束下的第m个卫星认知用户，γl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户到卫星在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的信道增益与噪声功率比，(l,m)为用户编号，即表示第l个波束下的第m个卫星认知用户，对于任意f和t的取值，argmaxlog2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)函数的解为使得容量log2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)最大的用户编号，所以，公式(2)表示将第f个信道上的第t个时隙在初始化时分配给用户编号等于使得容量log2(1+Pl,m,f,tγl,m,f,t)最大的用户编号，其余初始化为0。
2.根据权利要求1所述的一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法，其特征在于，步骤1中所述星载中心计算单元初始化资源分配参数为矩阵λ＝[λl,f]L×F，α＝[αl,m,f,t]L×M×F×T，β＝[βl,m,f,t]L×M×F×T，资源分配参数满足
Figure FDA0003830342290000031
3.根据权利要求1所述的一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法，其特征在于，步骤3中所述功率更新算法可以表示为公式(3)，β更新算子可以表示为公式(4)：
Figure FDA0003830342290000032
其中，
Figure FDA0003830342290000033
为更新后的功率分配值，(x)+＝max(0,x)，
Figure FDA0003830342290000034
为Lamber-W函数；
Figure FDA0003830342290000035
为第l个波束下的第m个卫星认知用户的最低传输速率；
Figure FDA0003830342290000036
其中，
Figure FDA0003830342290000037
为更新后的资源分配参数，θβ为β更新算子的更新步长，
Figure FDA0003830342290000038
第l个波束下的第m个卫星认知用户的最大发射功率。
4.根据权利要求1所述的一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法，其特征在于，步骤4中所述时隙分配更新算法可以表示为公式(5)，λ更新算子和α更新算子可以分别表示为公式(6)和(7)：
Figure FDA0003830342290000039
其中，
Figure FDA00038303422900000310
为更新后的时隙分配指数，
Figure FDA00038303422900000311
为更新后的功率分配值，
Figure FDA00038303422900000312
为第l个波束下的第m个卫星认知用户的最低传输速率；
Figure FDA0003830342290000041
Figure FDA0003830342290000042
其中，
Figure FDA0003830342290000043
和
Figure FDA0003830342290000044
为更新后的资源分配参数，θλ和θα分别为资源分配参数λl,f和αl,m,f,t的更新步长，SNRth为卫星接收天线的接收信噪比门限，Pl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的功率分配值。
5.根据权利要求1所述的一种多波束MF-TDMA认知卫星网络上行功率与时隙的联合分配方法，其特征在于，步骤5中所述更新终止判定算法可以表示为公式(8)-(10)：
Figure FDA0003830342290000045
αl,m,f,t(Pl,m,f,tγl,m,f,t-δl,m,f,tSNRth)≤εα (9)
Figure FDA0003830342290000046
其中，ελ，εα，εβ为三种资源分配参数的预设更新误差门限，Pl,m,f,t为第l个波束下的第m个卫星认知用户在该波束的第f个信道上的第t个时隙上的功率分配值，SNRth为卫星接收天线的接收信噪比门限，
Figure FDA0003830342290000047
第l个波束下的第m个卫星认知用户的最大发射功率。
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