CN111294110B - 基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法，基于北斗全球短报文服务星可见数比例以及覆盖业务量密度指数制定选星比例，然后通过生成随机数，并将生成的随机数与各颗可见星的选星比例进行比对，最终完成选星。

Description

基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法

技术领域

本发明涉及航空航天技术领域，特别涉及北斗全球短报文的选星技术。

背景技术

我国的北斗三代卫星导航卫星导航系统计划在2020年建成。服务北斗卫星导航系统集导航定位、授时、用户检测、短报文通信于一体，其采用短报文通信。图1示出北斗全球短报文接入系统组成，如图1所示，北斗全球短报文通信由用户段、空间段、地面段组成。境内外用户选择可见北斗MEO服务星后，通过L频段发送短报文入站信号，MEO服务星成功接收到用户的入站信号后，通过Ka星间链路转发到中国境内地面站的可见MEO卫星并发送至地面站。而大多数情况下，用户被多星覆盖，因此，如何选定接入卫星，从而保证更高的接入概率，是需要解决的问题之一。

相对于低轨卫星通信系统而言，北斗短报文单次发送的信息量有所限制、报文速率低，对于星上通道的占用情况反馈不及时。如图2所示，用户1在t₀时刻成功接入某卫星某通道，并在t₀'时刻处理完成。在t₁时刻，卫星播发星上忙碌状态，t₂时刻用户2发送短报文，t₃时刻用户2发送的短报文接入该星。若要求该星播发的忙碌状态信息仍有效，则需要t₃＜t₀'。假设t₁-t₀＝0，星地传输时延取最短，即仰角＝90度，且用户1和用户2的数据量遵从泊松分布，通过仿真，得到t₃＜t₀'的概率约为3.8e-6。因此，北斗卫星用户无法采用星上通道的占用情况作为选星依据或改善选星方法。

目前对于北斗全球短报文选星接入策略，最常采用的为仰角优先策略以及低覆盖业务量密度指数优先策略。其中，仰角优先策略未能有效利用卫星运行规律的先验知识，未考虑到不同地域的用户量不同，导致高业务量密度地区的用户会大量接入同一颗卫星，而未能有效利用其它空闲星上资源，造成高密度地区用户的接入阻塞，降低了接入概率，也影响了系统整体的效率；低覆盖业务量密度指数优先策略虽然能有效减缓高业务量密度指数卫星的压力，但某一地区被多星覆盖，且各星覆盖业务量密度指数差距不大的情况下，会导致该覆盖区的全部用户选择同一颗卫星，从而造成该星的接入量大大增加。

因此，需要一种新的选星策略，以降低用户接入的阻塞率，提高星上的资源的整体利用率，进而提升系统效率。

发明内容

针对现有技术的部分或全部问题，本发明提供一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法，包括：

获取用户可见星颗数；

获取各颗可见星的覆盖业务量密度指数以及选星比例；

生成随机数；以及

基于所述随机数与所述各颗可见星的选星比例确定选星。

进一步地，所述随机数为每个北斗时周期开始时，由用户终端生成的一组均匀分布的随机数。

进一步地，所述选星比例依据北斗全球短报文服务星可见数比例以及仰角优先策略下选星的覆盖业务量密度指数高低比例制定。

进一步地，所述覆盖业务量密度指数由地面主站按照指定的时间步进计算得到。

本发明提供的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法，针对现有选星策略无法有效利用星上资源和对非均匀分布用户不平衡的问题，进行了改进，有效降低了用户接入的阻塞率，且提高了星上的资源的整体利用率，提升了系统效率。同时，本发明提供的选星方法实现简单，占用资源相对少，可为下一代北斗系统全球短报文用户终端选星策略设计提供参考，具有广阔的应用场景。

附图说明

为进一步阐明本发明的各实施例的以上和其它优点和特征，将参考附图来呈现本发明的各实施例的更具体的描述。可以理解，这些附图只描绘本发明的典型实施例，因此将不被认为是对其范围的限制。在附图中，为了清楚明了，相同或相应的部件将用相同或类似的标记表示。

图1示出北斗全球短报文接入系统组成示意图；

图2示出北斗全球短报文信息传输星-地-星延时示意图；

图3示出本发明一个实施例的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法的流程示意图；

图4示出本发明一个实施例的卫星的覆盖区范围示意图；

图5示出本发明一个实施例的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法与现有技术的阻塞率对比示意图；以及

图6示出本发明一个实施例的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法与现有技术的卫星的平均信道利用率对比示意图。

具体实施方式

以下的描述中，参考各实施例对本发明进行描述。然而，本领域的技术人员将认识到可在没有一个或多个特定细节的情况下或者与其它替换和/或附加方法、材料或组件一起实施各实施例。在其它情形中，未示出或未详细描述公知的结构、材料或操作以免模糊本发明的发明点。类似地，为了解释的目的，阐述了特定数量、材料和配置，以便提供对本发明的实施例的全面理解。然而，本发明并不限于这些特定细节。此外，应理解附图中示出的各实施例是说明性表示且不一定按正确比例绘制。

在本说明书中，对“一个实施例”或“该实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。在本说明书各处中出现的短语“在一个实施例中”并不一定全部指代同一实施例。

需要说明的是，本发明的实施例以特定顺序对工艺步骤进行描述，然而这只是为了阐述该具体实施例，而不是限定各步骤的先后顺序。相反，在本发明的不同实施例中，可根据工艺的调节来调整各步骤的先后顺序。

为降低北斗卫星用户接入的阻塞率，提高星上资源的利用率，本发明公开一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法，在全球非均匀短报文业务密度下，基于卫星覆盖业务量密度指数的选星准则及其与用户随机分流的综合策略进行选星。

图3示出本发明一个实施例的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法的流程示意图。如图3所示，一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法，包括：

步骤301，获取用户可见星颗数，用户终端确认可见星的数量N；

接下来，在步骤302，获取各颗可见星的覆盖业务量密度指数以及选星比例，获取各颗可见星的覆盖业务量密度指数，并将各可见星根据其覆盖业务量密度指数由低到高排序，记为可见星1，可见星2，...,可见星N，各颗可见星的选星比例分别为k₁,k₂，...，k_N；其中：

所述覆盖业务量密度指数定义为

其中

为用户业务密度指数，

表示第i纬度区，第j经度区的用户业务密度指数，根据查找全球非均匀业务密度模型表得到，S_ij为区域(i,j)在卫星覆盖范围内的面积，以及A_ij为区域(i,j)的地表面积，如图4所示，卫星在轨运行到某一位置时会有其对应的覆盖区域，当区域(i,j)完全在卫星覆盖内时，

区域(i,j)完全在卫星范围外时，

区域(i,j)被部分覆盖时，

考虑到卫星覆盖的边缘曲线表达式复杂，对处在部分覆盖的区域需要使用复杂的积分计算A_ij的值，使得即时计算每颗卫星的覆盖业务量密度指数会消耗大量资源，不利于工程实现，同时，由于北斗MEO有一周的回归周期，覆盖业务量密度指数的精度不需要非常高。因此，在本发明的一个实施例中，采用以时间为单位的查找表方式计算

的值。基于保证数据精度，同时具有一定可靠性的的前提下节省存储空间的考虑，取时间步进精度为1分钟，由地面主站以1分钟为步进计算出下一周北斗时内所有短报文服务星的覆盖业务量密度指数，通过查询北斗时并与查找表对照，可以确定所有可见星的覆盖业务量密度指数。查找表更新周期为一周；以及

所述选星比例以北斗全球短报文服务星可见数比例以及仰角优先策略下不同可见星数选星后统计的覆盖业务量密度指数高低比例为依据，对不同可见星数目的用户，依据覆盖业务量密度指数进行的分流调整得到，对于北斗全球短报文服务星可见数比例高的用户，提高低覆盖业务量密度指数比例，对于北斗全球短报文服务星可见数比例低的用户，降低其选择低覆盖业务量密度指数服务星的比例，在较高业务量密度指数中按照比较平均确定选星比例。如表1所示，对于最低仰角为9度的北斗短报文服务星用户，存在大量多星覆盖的情况，其中，约91.28％的用户由3-6星覆盖，约7.76％可见星为2或7，剩下极少数用户的可见星数仅为1或8或9。

用户可见卫星数	占比(％)
		1	0.5275
2	4.0514
		3	16.5227
4	30.3688
		5	30.0561
6	14.333
		7	3.7065
8	0.433
		9	0.001

表1

同时，表2示出了密度因数为20时，仰角优先策略下不同可见星数选星后统计的覆盖业务量密度指数高低比例。从统计结果中可以看出，在仰角优先的选星策略下，不同可见星数目下各用户选择覆盖业务密度指数排名居中的可见星较多。最低业务覆盖密度服务星的占比在不同可见服务星下均处于相对较低或者最低的水平。

表2

结合表1及表2的数据，在制定选星比例时，重点提高3-6可见星的用户选择低覆盖业务量密度指数比例，并相应地，对可见星2及7-9可见星用户，降低其选择低覆盖业务量密度指数服务星的比例，在较高业务量密度指数中按照比较平均的选星方式，最终得到如表3所示的选星比例。

表3

其中：

所述密度因数是指根据经济合作与发展组织的全球物联网行业统计信息估计的区域物联网设备密度，并基于虚拟节点法对全球地理区块进行分配，计算所得的各区域的静态设备密度指数。在用户仰角9度处，用户与卫星构成的地心角约为67.9度，本发明提供的一个实施例中，对全球按照22.5°×22.5°进行区块划分，在纬度方向上划分8个区域，经度方向上划分16个区域，共计128个区域，最终得到区块密度指数划分如表4所示，在本发明的一个实施例中，采用的全球非均匀业务模型为在此模型基础上乘上一个业务密度系数F_D所得；以及

表4

所述仰角优先策略即距离优先策略。用户终端与服务星间的距离决定了其仰角大小，也决定了自由空间传播的损耗。一般情况下，仰角越高，用户终端信息到达星上时的信噪比越高，星上捕获的成功率也越高。虽然卫星的覆盖范围决定了用户可用的最小仰角，但在卫星覆盖边缘的用户向卫星发送信号时会因为距离长导致传播损耗大，使到达星上的信号信噪比不理想，加长了信号捕获时间甚至可能捕获不到，因此实际用户的最小仰角取值往往会比天线张角所决定的最小仰角要高。

接下来，在步骤303，生成随机数，在每个北斗时周期开始时，由用户终端生成一组均匀分布的随机数，所述随机数取值范围为(0,1)；以及

最后，在步骤304，进行选星，通过比对所述随机数与所述各颗可见星的选星比例，确定选星：若随机数范围在

内时，则选择可见星l，其中，k₀＝0，l∈[0,N]。

例如，用户有4颗可见星时，随机数范围在[0,35)内时，则选择覆盖业务量密度指数最低的服务星，范围在[35,65)内时，则选择覆盖业务密度指数次低的服务星，以此类推。

在不同业务密度系数F_D下，采用仰角优先策略、低覆盖密度指数优化策略以及本发明的一个实施例的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法，对全球非均匀密度用户分别进行选星接入仿真。仿真参数参照北斗三号全球短报文服务星设置：卫星轨道高度21528km，运行轨道为圆轨道，轨道倾角55度，共14颗全球短报文服务星，每颗服务星星上可用通道数为12；同时，假设用户在各区域的短报文发送时间服从

的泊松分布，用户在所在区域内的位置服从均匀分布，用户发送的短报文长度服从正态分布。仿真结果如图5及图6所示，记录了一个回归周期内所有用户呼叫的接入情况。其中，图5示出本发明一个实施例的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法与现有技术的阻塞率对比示意图，用户平均接入阻塞率定义如下：

其中，U为总用户数；以及

图6示出本发明一个实施例的一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法与现有技术的卫星的平均信道利用率对比示意图，所述平均信道利用率定义如下，卫星s的平均信道利用率

其中，k_is为用户i接入卫星s时忙碌状态的通道个数，M为单星总通道数，U为总用户数。

如图5所示，低密度覆盖指数优先策略有着很高的阻塞率，主要原因在于多星覆盖场景多，覆盖范围大，大量用户集中接入某一特定卫星而造成了该卫星的接入概率大大下降，使原本的低业务密度服务星反而成了高业务密度服务星。而在此基础上与用户随机分流的综合策略阻塞率最低，且随着用户密度的增加，对阻塞率的改善越加明显。例如，密度因数为10时，低覆盖业务量密度指数和用户随机分流综合策略相比仰角优先策略，阻塞率从0.27％降低到了0.07％；密度因数为20时，从6.54％降低到了3.33％；密度因数为30时，从17.63％降低到了12.47％。高用户密度指数下，低覆盖业务量密度指数和用户随机分流综合的选星策略相比仰角优先策略，能达到3％以上的阻塞率降低。

如图6所示，密度因数为30时，低覆盖业务量密度指数和用户随机分流综合策略只有3个卫星的信道利用率低于仰角优先策略，系统整体的资源利用率明显高于仰角优先策略。

尽管上文描述了本发明的各实施例，但是，应该理解，它们只是作为示例来呈现的，而不作为限制。对于相关领域的技术人员显而易见的是，可以对其做出各种组合、变型和改变而不背离本发明的精神和范围。因此，此处所公开的本发明的宽度和范围不应被上述所公开的示例性实施例所限制，而应当仅根据所附权利要求书及其等同替换来定义。

Claims (6)

1.一种基于卫星覆盖业务量密度的北斗全球短报文选星方法，其特征在于，包括步骤：

获取用户可见星颗数N；

获取各颗可见星的覆盖业务量密度指数，并根据所述覆盖业务量密度指数从低到高，将各颗可见星定义为可见星1，可见星2，直至可见星N；

获取各颗可见星的选星比例，将可见星1的选星比例记为k₁,可见星2的选星比例记为k₂,直至可见星N的选星比例记为k_N；

生成随机数，所述随机数的取值范围为(0,1)；以及

基于所述随机数与所述各颗可见星的选星比例确定选星:若随机数范围在

内时，则选择可见星l，其中，k₀＝0，l∈[0,N]。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述随机数为每个北斗时周期开始时，由用户终端生成的一组均匀分布的随机数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述覆盖业务量密度指数定义如下:

其中，

表示第i纬度区，第j经度区的用户业务密度指数，S_ij为区域(i,j)在卫星覆盖范围内的面积，以及A_ij为区域(i,j)的地表面积，所述覆盖业务量密度指数通过查询北斗时并与查找表对照得到。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户业务密度指数依据经济合作与发展组织的全球物联网行业统计信息估计的区域物联网设备密度，通过虚拟节点法，对全球地理区块进行分配计算所得。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述查找表数据为地面主站以1分钟为步进计算所得到的下一周北斗时内所有短报文服务星的覆盖业务量密度指数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选星比例依据北斗全球短报文服务星可见数比例以及仰角优先策略下选星的覆盖业务量密度指数高低比例制定：

对于北斗全球短报文服务星可见数比例高的用户，提高低覆盖业务量密度指数比例；以及

对于北斗全球短报文服务星可见数比例低的用户，降低其选择低覆盖业务量密度指数服务星的比例，在高业务量密度指数中按照比较平均的方式确定选星比例。

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