CN112039564A - 一种卫星大规模mimo广覆盖预编码传输方法 - Google Patents

一种卫星大规模mimo广覆盖预编码传输方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，利用预编码产生广覆盖的功率图样，能够解决低地球轨道卫星大规模MIMO公共信号传输的功率覆盖问题。本发明首先利用卫星在海平面以上高度和地球平均半径等信息，基于三角几何关系计算功率图样应当覆盖的角度范围；然后以最小最大改进型克拉美罗界为目标，以各天线相等的发射功率为约束条件构建优化问题；再基于流形上的非单调共轭梯度法求得预编码矩阵。本发明有利于充分利用卫星功放容量，并且在覆盖范围内的平均接收功率及最小接收功率都高。

Description

一种卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，涉及卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法。
背景技术
随着信息社会的进一步发展，能够显著提升频谱和能量效率的大规模多输入多输出(MIMO，multiple-input multiple-output)技术已成为第五代移动通信(5G，5thgeneration mobile communication)的关键使能技术。在大规模MIMO系统中，基站(BS，base station)侧部署大规模天线阵列，可产生空间域定向信号，进而可同时服务在同一时频资源下的数十个用户。该特点可应对无线数据业务需求的快速增长以及新业务需求带来的挑战。单个卫星即可观测地球上大片区域的特点使其能够同时链接多个被地理分隔的用户，因此适合为那些不便采用其他通信方式的偏远社区提供通信链路。为保持与地面通信系统的竞争力，卫星通信正跟随地面MIMO技术的步伐并从多天线技术领域的丰硕研究成果中获得益处。
一方面，针对用于交换用户特有数据的专用信道传输方法已有较为广泛的研究。另一方面，许多必要的同步与控制信息需要通过公共信道传递给所有用户而不仅仅是特定的活跃用户。公共信道的传输特点催生了在大规模MIMO系统中设计具有广覆盖特性预编码方法的需求。许多必要的同步与控制信息需通过公共信道传递给覆盖范围内的全体用户终端，因此针对公共信道设计的全向或广覆盖预编码也应关注同步性能。例如，现有技术“Omnidirectional precoding and combining based synchronization for millimeterwave massive MIMO systems,IEEE Trans.Commun.,vol.3,no.66,pp.1013–1026,2018.”基于Golay互补序列提出了全向预编码方法，并将加性高斯白噪声(AWGN，additive whiteGaussian noise)下的大规模MIMO通信同步检测问题视为二元统计假设检验构成的序列，并在此基础上采用漏检(MD，missed detection)概率来刻画同步性能。现有技术“Broadcoverage precoder design for 3D massive MIMO system synchronization,IEEETrans.Commun.,vol.68,no.7,pp.4233–4246,2020.”通过考虑小区覆盖范围内漏检概率的公平性，建立了预编码设计准则，同时考虑在各个天线上相等的发射功率来高效利用基站侧功放(PA，power amplifier)容量。尽管已有包括以上例子在内的一些面向地面大规模MIMO系统全向和广覆盖传输方法，但是这些技术尚未被应用于大规模MIMO卫星通信场景。现有卫星通信技术大多针对特定用户的数据传输，相较而言需要通过公共信道传递给用户的信息更合适采用基于全向或广覆盖功率图样的传输方法。
除了从上述检测问题的视角看待同步性能，还可以从参数估计的角度出发对同步性能进行评价。例如，卫星通信中的传播延迟和多普勒效应使得时间和频率同步性能成为重要设计指标。克拉美罗界(CRB，Cramér-Rao bound)作为任意无偏估计量方差的下界，可用作被视为参数估计问题的同步过程的性能基准。在某些场景中，除了需要估计的参数外，观测数据亦可能受其他多余参数的参数影响，此时对真CRB的评估在数学上十分困难。不过也可以采用数学上较容易处理的改进型克拉美罗界(MCRB，modified Cramér-Rao bound)作为任意无偏估计量方差的界。另外，还可以将标量MCRB推广至克拉美罗矢量界(MCRVB，modified Cramér-Rao vector bounds)以用于矢量参数估计。因此可采用MCRVB作为符号定时偏移和频率偏移估计的基准，并将该基准用于预编码设计过程的时间与频率同步性能指标。
从预编码设计方法的角度看，现有技术“Broad coverage precoder design for3D massive MIMO system synchronization,IEEE Trans.Commun.,vol.68,no.7,pp.4233–4246,2020.”通过追求以漏检概率表征的同步性能公平性，提出了一种适合设计地面MIMO系统的广覆盖预编码设计准则。然而，该准则仍然存在改进的余地。例如，当追求覆盖范围内同步性能一致时，某些原可获取更高性能的用户终端因受限于那些同步性能较弱的终端而失去了部分潜在的增益。另外，现有技术“Broad coverage precoder designfor 3D massive MIMO system synchronization,IEEE Trans.Commun.,vol.68,no.7,pp.4233–4246,2020.”以及现有技术“Broad coverage precoding design for massiveMIMO with manifold optimization,IEEE Trans.Commun.,vol.67,no.4,pp.2792–2806,April 2019.”中的预编码设计算法需要计算大维矩阵之间的相关距离，若能采用其他方法代替该计算过程，则算法的计算复杂度有望显著减小。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，能够实现对用户终端的广覆盖，在确保时间和频率同步性能的同时，相比现有类似技术手段取得更高的功率效率，并可进一步降低计算复杂度。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，根据希望覆盖的地球表面区域，计算功率图样应当覆盖的角度范围。采用MT×ST维度的广覆盖预编码矩阵W对发射信号进行处理，使得信号在设定的角度范围内功率大小可以调整，其中ST是发射信号维度，MT是发射天线数量。并且各天线单元上的发射信号功率相同，最大化各射频通道和天线阵列的功率效率。具体地，本发明所述的卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，具体包括以下步骤：
步骤1，根据卫星在海平面以上高度和地球平均半径信息，基于三角几何关系计算发射信号到地球表面用户终端的传输距离，设置所需广覆盖功率图样，追求在覆盖范围内最小接收功率点处的接收功率最大化；
发射信号到地球表面用户终端的传输距离：卫星天线阵列与用户终端的距离表示为信号传输方向的函数，具体地，卫星天线阵列与某个用户终端的距离d(θT)表示为
Figure BDA0002673652480000031
其中，θT是信号传输方向的天顶角，h是卫星在海平面以上的高度，r是地球的平均半径；
广覆盖功率图样：用
Figure BDA0002673652480000039
表示位于发射功率图样球面上的发射角样点(θp,φp)，其中，
Figure BDA00026736524800000311
表示样点序数构成的集合，θp表示离散天顶角，φp表示离散方位角，则由MT×ST维度的广覆盖预编码矩阵W产生的离散功率图样a(θp,φp)表示为：
Figure BDA0002673652480000032
或者
Figure BDA0002673652480000033
其中，
Figure BDA00026736524800000310
e(θp,φp)表示各发射天线的阵元图样，MT表示发射天线数量，ST表示发射流数量，vT(θp,φp)表示阵列导向矢量，ws表示预编码矩阵中第s列构成的矢量；
步骤2，以最小最大改进型克拉美罗界为目标，以各天线相等的发射功率为约束条件构建优化问题，再基于流形上的非单调共轭梯度法进行优化，求得最优预编码矩阵；
最小最大改进型克拉美罗界为目标，表示为：
Figure BDA0002673652480000034
其中，d2(θp)表示卫星天线阵列与某个用户终端的距离平方；
各天线相等的发射功率，预编码矩阵W满足约束条件
Figure BDA0002673652480000035
即预编码矩阵W在oblique流形
Figure BDA0002673652480000036
上，
Figure BDA0002673652480000037
表示MT维单位矩阵；
非单调共轭梯度法：第k次迭代的搜索步长μ(k)满足如下非单调条件：
Figure BDA0002673652480000038
其中
Figure BDA0002673652480000041
其中，
Figure BDA0002673652480000042
表示目标函数，c1为常数，
Figure BDA0002673652480000043
表示取实部，D(k)表示搜索方向，
Figure BDA0002673652480000044
为流形
Figure BDA0002673652480000045
上的黎曼梯度，
Figure BDA0002673652480000046
表示黎曼梯度与搜索方向的内积，m表示正整数；
步骤3，基于求得的最优预编码矩阵对信号进行广覆盖预编码处理并发送，对地球表面的用户终端实现广覆盖。
优选的：步骤1中根据卫星在海平面以上高度和地球平均半径信息，基于三角几何关系计算发射信号到地球表面用户终端的传输距离的方法：
步骤111，为发射信号构建以URA几何中心C为原点的球面坐标系，于是信号传输方向在球面坐标系中表示为(θT,φT)；将发射机侧导向矢量v(θ,φ)记作vT(θT,φT)；令d(θT,φT)表示卫星URA几何中心与某一用户终端的距离，令
Figure BDA0002673652480000047
表示各发射天线的阵元图样，其中mx＝1,2,...,Mx与my＝1,2,...,My为发射天线阵元的索引，Mx和My分别表示沿x轴和y轴的天线数量，URA上全体发射天线阵元具有相同的阵元图样：
Figure BDA0002673652480000048
步骤112，令点O表示地球的几何中心，并将地球的平均半径记作r；令点A表示星下点，即卫星与地心连线在地球表面的交点；令h表示卫星在海平面以上的高度，该数值近似等于表示卫星位置的点C与星下点A之间的距离；令点P表示任意用户终端的位置，于是传播距离d(θT,φT)就是CP的长度；对于天底指向的情形，传播距离与方位角φT无关，因此符号d(θT,φT)简化为d(θT)；当天底指向时∠PCA＝θT；
步骤113，以dBW度量的接收功率PR表示为：
PR＝P0+20log10|e(θT,φT)|-20log10d(θT)
其中，P0为常数；
步骤114，忽略多径效应并将信道矢量
Figure BDA0002673652480000049
根据占据主导作用的直达径项建模为
Figure BDA00026736524800000410
其中，hT表示信道矢量的转置，ρ表示复数值的信道增益因子，
Figure BDA00026736524800000411
并假设
Figure BDA00026736524800000412
服从对数正态分布来表示阴影效应；
步骤115，根据三角关系得到：
Figure BDA00026736524800000413
其中，
Figure BDA0002673652480000051
并且当
Figure BDA0002673652480000052
时，d(θT)取得最大值。
优选的：步骤1中设置所需广覆盖功率图样的方法：
步骤121，在发射端采用广覆盖预编码
Figure BDA0002673652480000053
表示，MT表示，ST为发射流数；对L个同步符号
Figure BDA0002673652480000054
而言，位于时刻t的发射信号
Figure BDA0002673652480000055
表示为：
Figure BDA0002673652480000056
其中，g(·)为脉冲成形滤波器，TM为符号间隔长度；
步骤122，若复信道因子ρ在同步过程中暂为常数，则用户终端在时刻t的连续接收信号y(t)表示为：
Figure BDA0002673652480000057
其中，j表示虚数符号，ε∈[0,1)是符号定时偏移，ν是包含卫星高速移动导致的多普勒效应在内的频率偏移，并且
Figure BDA0002673652480000058
为具有双边带功率谱密度N0的加性高斯白噪声，
Figure BDA0002673652480000059
表示均值为0、方差为σ2的循环对称复高斯分布；
步骤123，以速率TS对接收信号进行采样，令N表示y(t)非零采样个数，则离散接收信号建模为：
Figure BDA00026736524800000510
其中：
Figure BDA00026736524800000511
Figure BDA00026736524800000512
Figure BDA00026736524800000513
Figure BDA00026736524800000518
Figure BDA00026736524800000514
Figure BDA00026736524800000515
Figure BDA00026736524800000516
Figure BDA00026736524800000517
步骤124，若在不同流上发送不同的同步符号，则有：
Figure BDA0002673652480000061
反之，若在不同流上发送相同的同步符号，则有：
Figure BDA0002673652480000062
其中
Figure BDA0002673652480000063
进而得到在不同流上发送不同的同步符号产生的功率图样以及在不同流上发送相同的同步符号产生的功率图样。
优选的：步骤2中以最小最大改进型克拉美罗界为目标，以各天线相等的发射功率为约束条件构建优化问题的方法：
步骤211，根据离散接收信号
Figure BDA0002673652480000064
得到改进型费雪信息矩阵：
Figure BDA0002673652480000065
其中，
Figure BDA0002673652480000066
c为正常数；
MCRVB表示为：
Figure BDA0002673652480000067
以及：
Figure BDA0002673652480000068
其中，MCRVB(ε)表示关于定时偏移的改进型克拉美罗界，MCRVB(v)表示关于频率偏移的改进型克拉美罗界；
步骤212，考虑在全部可能发射角(θT,φT)上的MCRVB，令θp和φp表示离散的天顶角与方位角，其中p＝1,2,...,P为样点序数；用
Figure BDA00026736524800000610
表示发射功率图样球面上相应的发射角样点(θp,φp)；最小最大MCRVB问题的准则表示为：
Figure BDA0002673652480000069
步骤213，当假设总功率满足约束
Figure BDA0002673652480000071
时，预编码W应满足如下约束条件：
Figure BDA0002673652480000072
其中，
Figure BDA0002673652480000073
表示Hadamard乘积。
优选的：步骤211中当
Figure BDA0002673652480000074
最大化时，MCRVB(ε)和MCRVB(ν)取得最小值。
本发明相比现有技术，具有以下有益效果：
本发明基于卫星海平面以上高度和地球平均半径等信息，考虑了覆盖范围以及不同用户终端的路径损耗，能够解决低地球轨道卫星大规模MIMO公共信号传输的功率覆盖问题。本发明考虑了不同用户终端与卫星间的路径损耗，产生的辐射功率图样追求使接收功率最小点的接收功率最大化，进而确保了用户终端的同步性能。另外，本发明所提出的预编码在每个天线上具有相等的发射功率，有利于充分利用基站端功放容量，取得高功率效率。
本发明提出的卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法在覆盖范围内的平均及最小接收功率相比于现有技术都有所提高。另外，相比于现有基于相关矩阵距离构建目标函数的广覆盖预编码方案，本发明采用的最小最大准则以及非单调共轭梯度法使得预编码设计过程的计算复杂度显著降低。。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图；
图2为卫星通信系统示意图；
图3为图2的侧视图，用于展示几何关系；
图4为单个天线阵元的辐射功率图样示例图；
图5为本发明所提出方案与对照方案的功率图样结果比较图；
图6为本发明所提出方案与对照方案的接收功率结果比较图；
图7为用户终端接收功率分布图；
图8为时间同步性能对比图；
图9为频率同步性能对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明方法主要适用于发射端配备大规模天线阵列以同时服务多个用户的卫星大规模MIMO系统。如图1所示，本发明实施例公开的卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，首选根据卫星在海平面以上高度和地球平均半径等信息，基于三角几何关系计算功率图样应当覆盖的角度范围；然后以最小最大改进型克拉美罗界为目标，以各天线相等的发射功率为约束条件构建优化问题；最后基于流形上的非单调共轭梯度法求得预编码矩阵并发送信号。
下面结合具体的通信系统实例对本发明涉及广覆盖预编码传输方法的具体实现过程作详细说明，需要说明的是本发明方法不仅适用于下面示例所举的具体系统模型，也同样适用于其它配置的系统模型。
一、系统模型
考虑配备有大规模MIMO系统的卫星，并将均匀矩形阵列(URA，uniformrectangular array)放置于xy平面。卫星发射机配备有MT＝MxMy个天线，其中Mx和My分别表示沿x轴和y轴的天线数量。沿x轴和y轴的天线间距分别用dx和dy表示，并令λ表示波长。各天线单元可采用全向天线或定向天线。大规模天线阵列也可以采用圆阵列或其它方便安装的阵列结构。大规模天线阵列中各天线单元通过各自的收发射频单元、模数/数模转换单元、数字光模块及光纤传输通道与数字基带处理单元相连。对具有天顶角θ和方位角φ的球面坐标系而言，沿着x轴和y轴的归一化导向矢量可表示为：
Figure BDA0002673652480000081
以及
Figure BDA0002673652480000082
其中ux＝sinθcosφ和uy＝sinθsinφ是方向余弦。符号j表示单位虚数，上标T表示矩阵转置。于是，URA的导向矢量可构建为
Figure BDA0002673652480000083
符号vec(·)表示将矩阵排列为列向量。
考虑运行于低地球轨道(LEO，low-Earth-orbit)的卫星并且用户终端分布于地球表面。为发射信号构建以URA几何中心C为原点的球面坐标系，于是信号传输方向可在球面坐标系中表示为(θT,φT)。将发射机侧导向矢量v(θ,φ)记作vT(θT,φTT)。令d(θTT,φTT)表示卫星URA几何中心与某一用户终端的距离。令
Figure BDA0002673652480000084
表示各发射天线的阵元图样，其中mx＝1,2,...,Mx与my＝1,2,...,My为发射天线阵元的索引。假设URA上全体发射天线阵元具有相同的阵元图样，即
Figure BDA0002673652480000085
卫星通信系统的示意图如图2所示。
令点O表示地球的几何中心，并将地球的平均半径记作r。令点A表示星下点，即卫星与地心连线在地球表面的交点。令h表示卫星在海平面以上的高度，该数值近似等于表示卫星位置的点C与星下点A之间的距离。令点P表示任意用户终端的位置，于是传播距离d(θT,φT)就是CP的长度。对于天底指向的情形，传播距离与方位角φT无关，因此符号d(θT,φT)可简化为d(θT)。为清楚展示几何关系，将图2的侧视图绘制于图3中，并且当天底指向时∠PCA＝θT。
以dBW度量的接收功率PR可表示为
PR＝P0+20log10|e(θT,φT)|-20log10d(θT)， (3)
其中P0为常数。卫星信道可视作直达径项与多径效应项的组合，并且当系统工作在较高频率，例如Ku与Ka波段时，直达径项将占据主导作用。因此忽略多径效应并将信道矢量
Figure BDA0002673652480000091
根据占据主导作用的直达径项建模为
Figure BDA0002673652480000092
其中
Figure BDA0002673652480000093
并假设
Figure BDA0002673652480000094
服从对数正态分布来表示阴影效应。
根据图3中的三角关系不难得到
Figure BDA0002673652480000095
其中
Figure BDA0002673652480000096
并且当
Figure BDA0002673652480000097
时，d(θT)取得最大值。
二、时频同步信号模型
考虑在发射端采用广覆盖预编码
Figure BDA0002673652480000098
其中ST为发射流数。对L个同步符号
Figure BDA0002673652480000099
而言，位于时刻t的发射信号可表示为
Figure BDA00026736524800000910
其中g(·)为脉冲成形滤波器，TM为符号间隔长度。若复信道因子ρ在同步过程中暂为常数，则用户终端的连续接收信号可表示为
Figure BDA00026736524800000911
其中ε∈[0,1)是符号定时偏移，v是包含卫星高速移动导致的多普勒效应在内的频率偏移，并且
Figure BDA00026736524800000912
为具有双边带功率谱密度N0的加性高斯白噪声。
以速率TS对接收信号进行采样。令N表示y(t)非零采样个数，则离散接收信号可建模为
Figure BDA0002673652480000101
其中
Figure BDA0002673652480000102
Figure BDA0002673652480000103
Figure BDA0002673652480000104
Figure BDA00026736524800001016
Figure BDA0002673652480000105
Figure BDA0002673652480000106
Figure BDA0002673652480000107
Figure BDA0002673652480000108
若在不同流上发送不同的同步符号，则有
Figure BDA0002673652480000109
反之，若在不同流上发送相同的同步符号，则有
Figure BDA00026736524800001010
其中
Figure BDA00026736524800001011
若在不同流上发送不同的同步符号，则产生的功率图样可表示为
Figure BDA00026736524800001012
反之，若在不同流上发送相同的同步符号，则产生的功率图样为
Figure BDA00026736524800001013
三、预编码的设计准则与约束条件
对于信号模型(8)而言，改进型费雪信息矩阵(MFIM，modified Fisherinformation matrix)可表示为
Figure BDA00026736524800001014
其中
Figure BDA00026736524800001015
并且c为正常数。进而，MCRVB可表示为
Figure BDA0002673652480000111
以及
Figure BDA0002673652480000112
当
Figure BDA0002673652480000113
最大化时，MCRVB(ε)和MCRVB(v)取得最小值。
为评估广覆盖范围内所有用户的同步性能，考虑在全部可能发射角(θT,φT)上的MCRVB。令θp和φp表示离散的天顶角与方位角，其中p＝1,2,...,P为样点序数。用
Figure BDA0002673652480000119
表示发射功率图样球面上相应的发射角样点(θp,φp)。本发明基于最小最大原理针对初始同步过程提出一种新的广覆盖预编码设计准则，并在离散功率图样a(θp,φp)上考虑最小最大MCRVB问题。最小最大MCRVB问题的准则可表示为
Figure BDA0002673652480000114
另外，每个天线的发射功率通常受到各自功放容量的限制。因此，当确保每个天线阵元具有相等的平均功率消耗时，可高效利用发射机的功放容量。为满足该约束条件，W的每行应当具有相等的2范数。因此，当假设总功率满足约束
Figure BDA0002673652480000115
时，预编码W应满足如下约束条件
Figure BDA0002673652480000116
将式(16)中最小最大准则与式(17)中各天线相等发射功率约束条件相结合，所考虑的优化问题可构建为
Figure BDA0002673652480000117
四、预编码实现算法
令J(W)表示式(18)中原优化问题的目标函数，即
Figure BDA0002673652480000118
采用一种基于指数函数之和的光滑技术，原目标函数J(W)可由
Figure BDA0002673652480000121
近似，其中D为正常数。于是，目标函数可进一步简化为
Figure BDA0002673652480000122
其中E为常数。根据(17)式，预编码矩阵W应该满足全部天线上的发送信号都有相等的平均功率。注意到相等功率约束条件相当于复oblique流形
Figure BDA00026736524800001217
即
Figure BDA0002673652480000123
因此，可通过求解如下优化问题得到预编码矩阵W
Figure BDA0002673652480000124
令W(k)表示第k次循环求得的预编码。用于求解代价函数J(W)最小值的更新方程可表示为
Figure BDA0002673652480000125
其中D(k)是搜索方向，μ(k)是搜索步长。运算符
Figure BDA0002673652480000126
将预编码投影回流形
Figure BDA0002673652480000127
因此，在预编码沿搜索方向移动后使用该投影，可使预编码满足流形约束
Figure BDA0002673652480000128
其中
Figure BDA0002673652480000129
为
Figure BDA00026736524800001210
为黎曼流形优化问题选择共轭梯度法，此时搜索方向可表示为
Figure BDA00026736524800001211
其中β(k)可由对应不同种类共轭梯度法的多种公式定义。符号
Figure BDA00026736524800001212
表示将D(k-1)搬运至W(k)，并可由向量搬运的概念表示为
Figure BDA00026736524800001213
流形
Figure BDA00026736524800001214
上的黎曼梯度
Figure BDA00026736524800001215
为
Figure BDA00026736524800001216
其中
Figure BDA0002673652480000131
的欧几里德梯度为
Figure BDA0002673652480000132
选取步长μ(k)以满足如下非单调条件
Figure BDA0002673652480000133
其中
Figure BDA0002673652480000134
并且m为正整数。典型值c1＝10-4。非单调线搜索用来计算最小的非负整数n，使步长
Figure BDA0002673652480000135
满足式(30)中条件，其中
Figure BDA0002673652480000136
是第k次迭代的初始猜测，δ为区间(0,1)中常数。对于黎曼流形上的非单调共轭梯度法而言，式(26)中β(k)可构建为
Figure BDA0002673652480000137
其中
Figure BDA0002673652480000138
基于非单调共轭梯度法的预编码设计过程的细节由以下步骤展示：
S1：设置搜索方向，若k＝0,则
Figure BDA0002673652480000139
若k＞0,则
Figure BDA00026736524800001310
S2：根据反向线搜索设置步长μ(k),直到其满足非单调条件；
S3：利用搜索方向和步长构建更新方程，更新预编码矩阵
Figure BDA00026736524800001311
S4：将当前预编码矩阵W(k+1)与上一轮预编码矩阵W(k)进行比较：如果差别小于阈值，则判定预编码矩阵收敛于Wopt；否则，则判定预编码矩阵未收敛，返回步骤S1。
五、实施效果
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面给出本实施例中卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法和类似技术方法的结果比较。
首先，介绍卫星大规模MIMO广覆盖预编码的一个设计实例。考虑卫星运行在海拔为h＝2000km以地球为中心的轨道上。卫星发射机的URA配备有Mx＝My＝16个天线。发射流数量设置为ST＝2。沿x轴与y轴的天线阵元间距都设为半个波长，即dx＝0.5λ，dy＝0.5λ。将辐射功率图样分布沿天顶角θ范围从0°至90°，方位角φ范围从-180°至180°绘制。辐射功率图样应当正比于|e(θ,φ)|2，其中e(θ,φ)是天线阵元图样。阵元图样由图4所示。所需功率图样旨在产生90°广覆盖角度范围，即所需角度满足0°≤θ≤45°以及-180°≤φ＜180°。
为实现以上覆盖范围，将四种广覆盖预编码方法展示于图5中。径向坐标和角度坐标分别代表天顶角和方位角。图5(a)中的功率图样由文献“Omnidirectional precodingfor 3D massive MIMO with uniform planar arrays,IEEE Trans.Wireless Commun.,vol.19,no.4,pp.2628–2642,2020.”中的全向预编码方法产生(下文称之为全向方案)。图5(b)中的功率图样由文献“Broad coverage precoding design for massive MIMO withmanifold optimization,IEEE Trans.Commun.,vol.67,no.4,pp.2792–2806,April2019.”中广覆盖预编码方法的推广版本产生(下文称之为广覆盖方案1)。图5(c)中的功率图样由文献“Broad coverage precoder design for 3D massive MIMO systemsynchronization,IEEE Trans.Commun.,vol.68,no.7,pp.4233–4246,2020.”中的3D大规模MIMO广覆盖预编码方法产生(下文称之为广覆盖方案2)。图5(d)中的功率图样由本发明所提出方法产生。如图5(a)所示，虽然全向方案未定义所需覆盖角度范围，但此图中展示的功率图样与图4中相似。该现象是由全向性准则和图样相乘原理导致的。相较而言，图5(b)中所示广覆盖方案1，在所需覆盖角度范围内有近似相等的发射功率。图5(c)中的覆盖角度范围设置与图5(b)中相同，但图5(c)中发射功率设置为反比于传播距离的平方。图5(d)中的预编码方法推导自最小最大准则。虽然各个子图中的准则都不相同，图5(d)中的角度覆盖范围与图5(b)和图5(c)中基本一致。
接下来展示在地球表面所考虑覆盖范围之内及其周边的接收功率情况。如式(4)中所述，信道矢量
Figure BDA0002673652480000141
可由复衰落增益ρ构建。假设在对应URA准星方向的星下点A处有
Figure BDA0002673652480000142
并以海拔h＝2000km绘制在地球表面的接收功率。为与本发明所提出方法产生的接收功率相比较，将四种广覆盖预编码方法展示于图6中，且接收功率数值以分贝度量。采用制图学中的正投影方法，即径向坐标表示弦长的一半，角度坐标表示方位角。图6(a)中的接收功率由全向方案产生。图6(b)中的接收功率由广覆盖方案1产生。图6(c)中的接收功率由广覆盖方案2产生。图6(d)中的接收功率由本发明所提出方法产生。如图6(a)中所示，最大接收功率在星下点处取得。随着与星下点处的距离增加，地球表面任意点的接收功率下降。图6(b)中的功率分布情况与图6(a)中类似。不过图6(b)中功率分布仅由传输距离决定，因而变化程度较图6(a)更小。在图6(c)中，所考虑覆盖范围内的接收功率几乎相同，该现象是由设置发射功率反比于传输距离平方导致的。在图6(d)中，接收功率亦主要集中于所需覆盖范围内。
为更清楚地表示图6中的接收功率数值，将接收功率关于用户终端的分布绘制于图7中。此图中采用二十面体细分法创建了1367个用户终端，并确保这些终端在覆盖范围内近似等距分布。为与本发明所提出的方法进行比较，在图7中分别绘制了上述四种方案产生的分布图。在图7中，前述四种方法的平均接收功率分别为1.96dB、1.91dB、4.67dB以及5.42dB。相比于现有的全向与广覆盖方法，本发明所提出方法的接收功率平均值与最小值都有所提升。
最后，评估以MCRVB表征的同步性能。选择MCRVB作为符号定时偏移和频率偏移估计的基准，并且视该基准为同步性能的指标。采用二十面体细分法建立1367个用户终端，并确保这些终端在覆盖范围内近似等距分布。对每个用户终端而言，符号定时偏移随机选自ε∈[0,1)，而频率偏移中的多普勒效应由径向速度决定。而后可根据式(13)仿真MCRVB(ε)以及MCRVB(ν)以分别展现时间和频率同步性能。信噪比定义为SNR＝1/σ2，其中σ2是复数值高斯白噪声的方差。将信噪比范围从-5dB至25dB的MCRVB(ε)与MCRVB(ν)分别绘制于图8与图9中。在这两张图中，给出了上述4种方案中全体用户的平均以及最差同步性能。如图8和图9中所示，广覆盖方案1与广覆盖方案2相比全向方案具有更低的MCRVB。特别地，广覆盖方案2相比广覆盖方案1具备更好的同步性能。此现象亦可从广覆盖方案2文献中公开的漏检概率仿真部分验证。最后，相比于公平性准则，本发明所提出的最小最大准则使用户终端获得了更高的信噪比。该结果亦可与图7互相验证。综上所述，本发明所提出方法在对照组中具有最好的同步性能。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法，在没有超过本申请的精神和范围内，可以通过其他的方式实现。当前的实施例只是一种示范性的例子，不应该作为限制，所给出的具体内容不应该限制本申请的目的。例如，一些特征可以忽略，或不执行。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据卫星在海平面以上高度和地球平均半径信息，基于三角几何关系计算发射信号到地球表面用户终端的传输距离，设置所需广覆盖功率图样，追求在覆盖范围内最小接收功率点处的接收功率最大化；
发射信号到地球表面用户终端的传输距离：卫星天线阵列与用户终端的距离表示为信号传输方向的函数，具体地，卫星天线阵列与某个用户终端的距离d(θT)表示为
Figure FDA0002673652470000011
其中，θT是信号传输方向的天顶角，h是卫星在海平面以上的高度，r是地球的平均半径；
广覆盖功率图样：用
Figure FDA0002673652470000012
表示位于发射功率图样球面上的发射角样点(θp,φp)，其中，
Figure FDA0002673652470000013
表示样点序数构成的集合，θp表示离散天顶角，φp表示离散方位角，则由MT×ST维度的广覆盖预编码矩阵W产生的离散功率图样a(θp,φp)表示为：
Figure FDA0002673652470000014
或者
Figure FDA0002673652470000015
其中，
Figure FDA0002673652470000016
e(θp,φp)表示各发射天线的阵元图样，MT表示发射天线数量，ST表示发射流数量，vT(θp,φp)表示阵列导向矢量，ws表示预编码矩阵中第s列构成的矢量；
步骤2，以最小最大改进型克拉美罗界为目标，以各天线相等的发射功率为约束条件构建优化问题，再基于流形上的非单调共轭梯度法进行优化，求得最优预编码矩阵；
最小最大改进型克拉美罗界为目标，表示为：
Figure FDA0002673652470000017
其中，d2(θp)表示卫星天线阵列与某个用户终端的距离平方；
各天线相等的发射功率，预编码矩阵W满足约束条件
Figure FDA0002673652470000018
即预编码矩阵W在oblique流形
Figure FDA0002673652470000019
上，
Figure FDA00026736524700000110
表示MT维单位矩阵；
非单调共轭梯度法：第k次迭代的搜索步长μ(k)满足如下非单调条件：
Figure FDA0002673652470000021
其中
Figure FDA0002673652470000022
其中，
Figure FDA0002673652470000023
表示目标函数，c1为常数，
Figure FDA0002673652470000024
表示取实部，D(k)表示搜索方向，
Figure FDA0002673652470000025
为流形
Figure FDA0002673652470000026
上的黎曼梯度，
Figure FDA0002673652470000027
表示黎曼梯度与搜索方向的内积，m表示正整数；
步骤3，基于求得的最优预编码矩阵对信号进行广覆盖预编码处理并发送，对地球表面的用户终端实现广覆盖。
2.根据权利要求1所述卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，其特征在于：步骤1中根据卫星在海平面以上高度和地球平均半径信息，基于三角几何关系计算发射信号到地球表面用户终端的传输距离的方法：
步骤111，为发射信号构建以URA几何中心C为原点的球面坐标系，于是信号传输方向在球面坐标系中表示为(θT,φT)；将发射机侧导向矢量v(θ,φ)记作vT(θT,φT)；令d(θT,φT)表示卫星URA几何中心与某一用户终端的距离，令
Figure FDA0002673652470000028
表示各发射天线的阵元图样，其中mx＝1,2,...,Mx与my＝1,2,...,My为发射天线阵元的索引，Mx和My分别表示沿x轴和y轴的天线数量，URA上全体发射天线阵元具有相同的阵元图样：
Figure FDA0002673652470000029
步骤112，令点O表示地球的几何中心，并将地球的平均半径记作r；令点A表示星下点，即卫星与地心连线在地球表面的交点；令h表示卫星在海平面以上的高度，该数值近似等于表示卫星位置的点C与星下点A之间的距离；令点P表示任意用户终端的位置，于是传播距离d(θT,φT)就是CP的长度；对于天底指向的情形，传播距离与方位角φT无关，因此符号d(θT,φT)简化为d(θT)；当天底指向时∠PCA＝θT；
步骤113，以dBW度量的接收功率PR表示为：
PR＝P0+20log10|e(θT,φT)|-20log10d(θT)
其中，P0为常数；
步骤114，忽略多径效应并将信道矢量
Figure FDA00026736524700000210
根据占据主导作用的直达径项建模为
Figure FDA00026736524700000211
其中，hT表示信道矢量的转置，ρ表示复数值的信道增益因子，
Figure FDA0002673652470000031
Figure FDA0002673652470000032
并假设
Figure FDA0002673652470000033
服从对数正态分布来表示阴影效应；
步骤115，根据三角关系得到：
Figure FDA0002673652470000034
其中，
Figure FDA0002673652470000035
并且当
Figure FDA0002673652470000036
时，d(θT)取得最大值。
3.根据权利要求2所述卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，其特征在于：步骤1中设置所需广覆盖功率图样的方法：
步骤121，在发射端采用广覆盖预编码
Figure FDA0002673652470000037
Figure FDA0002673652470000038
表示复数集合；对L个同步符号
Figure FDA0002673652470000039
而言，位于时刻t的发射信号
Figure FDA00026736524700000310
表示为：
Figure FDA00026736524700000311
其中，g(·)为脉冲成形滤波器，TM为符号间隔长度；
步骤122，若复信道因子ρ在同步过程中暂为常数，则用户终端在时刻t的连续接收信号y(t)表示为：
Figure FDA00026736524700000312
其中，
Figure FDA00026736524700000313
表示虚数符号，ε∈[0,1)是符号定时偏移，ν是包含卫星高速移动导致的多普勒效应在内的频率偏移，并且
Figure FDA00026736524700000314
为具有双边带功率谱密度N0的加性高斯白噪声，
Figure FDA00026736524700000315
表示均值为0、方差为σ2的循环对称复高斯分布；
步骤123，以速率TS对接收信号进行采样，令N表示y(t)非零采样个数，则离散接收信号建模为：
Figure FDA00026736524700000316
其中：
Figure FDA00026736524700000317
Figure FDA00026736524700000318
Figure FDA0002673652470000041
Figure FDA0002673652470000042
Figure FDA0002673652470000043
Figure FDA0002673652470000044
步骤124，若在不同流上发送不同的同步符号，则有：
Figure FDA0002673652470000045
反之，若在不同流上发送相同的同步符号，则有：
Figure FDA0002673652470000046
其中
Figure FDA0002673652470000047
进而得到在不同流上发送不同的同步符号产生的功率图样以及在不同流上发送相同的同步符号产生的功率图样。
4.根据权利要求3所述卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，其特征在于，步骤2中以最小最大改进型克拉美罗界为目标，以各天线相等的发射功率为约束条件构建优化问题的方法：
步骤211，根据离散接收信号
Figure FDA0002673652470000048
得到改进型费雪信息矩阵：
Figure FDA0002673652470000049
其中，
Figure FDA00026736524700000410
c为正常数；
MCRVB表示为：
Figure FDA00026736524700000411
以及：
Figure FDA0002673652470000051
其中，MCRVB(ε)表示关于定时偏移的改进型克拉美罗界，MCRVB(ν)表示关于频率偏移的改进型克拉美罗界；
步骤212，考虑在全部可能发射角(θT,φT)上的MCRVB，令θp和φp表示离散的天顶角与方位角，其中p＝1,2,...,P为样点序数；用
Figure FDA0002673652470000052
表示发射功率图样球面上相应的发射角样点(θp,φp)；最小最大MCRVB问题的准则表示为：
Figure FDA0002673652470000053
步骤213，当假设总功率满足约束
Figure FDA0002673652470000054
时，预编码W应满足如下约束条件：
Figure FDA0002673652470000055
其中，
Figure FDA0002673652470000057
表示Hadamard乘积。
5.根据权利要求4所述卫星大规模MIMO广覆盖预编码传输方法，其特征在于：步骤211中当
Figure FDA0002673652470000056
最大化时，MCRVB(ε)和MCRVB(ν)取得最小值。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113037340A (zh) * 2021-03-26 2021-06-25 东方红卫星移动通信有限公司 多波束低轨卫星通信系统的安全预编码方法
CN113271125A (zh) * 2021-05-14 2021-08-17 东南大学 3d超大规模mimo系统宽覆盖预编码生成方法及装置
CN113644942A (zh) * 2021-08-16 2021-11-12 重庆邮电大学 一种基于几何的3d mimo leo卫星空天地信道建模方法
CN114124912A (zh) * 2021-12-06 2022-03-01 东南大学 一种基于联合同步和定位的卫星通信预编码方法
CN115514436A (zh) * 2022-08-05 2022-12-23 郑州大学 一种面向Massive MIMO LEO通信的星间链路信道预测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108123761A (zh) * 2017-12-21 2018-06-05 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种卫星通信地球站功率基准值的测试与计算方法
WO2018169635A2 (en) * 2017-03-13 2018-09-20 Qualcomm Incorporated Techniques and apparatuses for uplink precoder determination using downlink reference signals or downlink precoder determination using uplink reference signals
CN110838859A (zh) * 2019-11-15 2020-02-25 东南大学 适用于多波束卫星通信系统的高能效鲁棒预编码方法
CN111162824A (zh) * 2019-12-27 2020-05-15 中国人民解放军国防科技大学 一种基于mimo的多波束高通量卫星通信系统和实现方法
CN111245503A (zh) * 2020-01-17 2020-06-05 东南大学 一种卫星通信与地面通信的频谱共享方法
CN111245481A (zh) * 2020-01-20 2020-06-05 东南大学 大规模mimo卫星移动通信下行传输方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018169635A2 (en) * 2017-03-13 2018-09-20 Qualcomm Incorporated Techniques and apparatuses for uplink precoder determination using downlink reference signals or downlink precoder determination using uplink reference signals
CN108123761A (zh) * 2017-12-21 2018-06-05 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种卫星通信地球站功率基准值的测试与计算方法
CN110838859A (zh) * 2019-11-15 2020-02-25 东南大学 适用于多波束卫星通信系统的高能效鲁棒预编码方法
CN111162824A (zh) * 2019-12-27 2020-05-15 中国人民解放军国防科技大学 一种基于mimo的多波束高通量卫星通信系统和实现方法
CN111245503A (zh) * 2020-01-17 2020-06-05 东南大学 一种卫星通信与地面通信的频谱共享方法
CN111245481A (zh) * 2020-01-20 2020-06-05 东南大学 大规模mimo卫星移动通信下行传输方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WEIRAN GUO: "Broad Coverage Precoder Design for 3D Massive MIMO System Synchronization", 《IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS》 *
卢安安: "大规模MIMO传输技术研究与展望", 《中国科学基金》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113037340A (zh) * 2021-03-26 2021-06-25 东方红卫星移动通信有限公司 多波束低轨卫星通信系统的安全预编码方法
CN113037340B (zh) * 2021-03-26 2022-04-05 东方红卫星移动通信有限公司 多波束低轨卫星通信系统的安全预编码方法
CN113271125A (zh) * 2021-05-14 2021-08-17 东南大学 3d超大规模mimo系统宽覆盖预编码生成方法及装置
CN113644942A (zh) * 2021-08-16 2021-11-12 重庆邮电大学 一种基于几何的3d mimo leo卫星空天地信道建模方法
CN113644942B (zh) * 2021-08-16 2023-06-27 重庆邮电大学 一种基于几何的3d mimo leo卫星空天地信道建模方法
CN114124912A (zh) * 2021-12-06 2022-03-01 东南大学 一种基于联合同步和定位的卫星通信预编码方法
CN114124912B (zh) * 2021-12-06 2023-12-22 东南大学 一种基于联合同步和定位的卫星通信预编码方法
CN115514436A (zh) * 2022-08-05 2022-12-23 郑州大学 一种面向Massive MIMO LEO通信的星间链路信道预测方法

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