CN114301510A

CN114301510A - 一种6g低轨卫星网络基于星间距离约束的卫星部署方法

Info

Publication number: CN114301510A
Application number: CN202111080961.4A
Authority: CN
Inventors: 何元; 李卓阳; 陈昳琪; 彭进霖
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2021-09-15
Filing date: 2021-09-15
Publication date: 2022-04-08
Anticipated expiration: 2041-09-15
Also published as: CN114301510B

Abstract

低轨卫星作为热点场景获得了人们的广泛关注，故对于低轨卫星的部署方案也是目前亟待解决的关键问题。本发明主要针对低轨卫星系统设计了一种基于星间距离约束的卫星部署方法，具体表现为：在此模型中，每个卫星均有一可调大小的保护区域，在该保护区域内不会有其他卫星，以此来体现卫星之间的排斥关系。卫星以一定的约束距离分布在距离地球表面一定高度的轨道上，为地面用户提供服务。用户位于地球上的任意位置，距离用户最近的卫星提供链路服务。进一步地，本发明通过度量用户处的覆盖率来表征卫星的覆盖情况，根据覆盖率随部署参数的变化关系，得到使覆盖性能最优时的卫星部署高度和排斥距离等相关参数。

Description

一种6G低轨卫星网络基于星间距离约束的卫星部署方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及低轨卫星(Low Earth orbit，简称为LEO)网络中基于星间距离约束的低轨卫星部署设计。

背景技术

在目前的技术研究中，低轨卫星(Low Earth orbit，LEO)网络作为当前较新的一个场景，相比于传统地球同步卫星，能提供相对较低的传播延迟和全面无缝的连接。该系统由多个卫星轨道组成，这些卫星轨道上分别布置有多颗卫星，卫星的高度大约分布在300千米至2000千米。低轨卫星系统由多个轨道组成，借助一定的通信链路将不同轨道平面上的卫星联结起来，卫星的服务区域很广，在服务范围内至少有一个用户可以接入，并且该系统可以保证任意用户实现随时随地的接入。并且，低轨卫星低时延的特性可以用来实时回传遥感数据，可以用于军事通信、应急救援等领域。故低轨卫星系统被认为是当前的热点卫星移动通信技术之一。

在6G时代，移动通信将集成空天地各种类型，低轨道卫星系统将与地面移动通信系统集成，因此，低轨卫星技术被认为是当前最有前景的技术之一。该项技术可以实现很大规模范围内的通信。并且在覆盖范围内的用户都可以进行即时通信，特别适合满足我们一些边远地区的通信需求。地面无线网络的基站是静态部署的，为有限的地理区域服务，而与地面无线网络不同的是，卫星网络的目标是提供更加广泛的覆盖范围。卫星通信系统的性能分析是有效实现和设计部署卫星通信系统的关键。

在现有方案中，对给定数量的卫星网络分析给出了一种方法，在该方法中卫星按照球体表面的服从二项分布的点过程进行部署，而没有考虑卫星的实际位置和服务区域的几何形状。现有的方法首次为研究卫星网络的一般性能铺平了道路，而不依赖于明确的轨道仿真和任何特定星座的实际几何形状。

但在上述方案中对卫星的部署的考虑过于理想化，并没有考虑星间约束的问题，将该方案用于对实际的低轨卫星系统进行部署是存在一定的问题的。首先，该模型没有考虑若卫星之间距离过近将导致卫星在移动时存在碰撞风险。其次，卫星之间不考虑距离约束会使服务区域发生重叠。导致用户在接收服务卫星所给的服务时受其他干扰卫星的影响严重，因此用户端接收到的服务质量下降。故实际卫星进行部署之前应对卫星间距离存在一定的限制，以确保卫星间存在最小距离，故现有方案存在改进的必要。因此基于上述方法来指导卫星基站的部署无法实现卫星基站的最优部署，需要考虑星间距离的约束对卫星基站部署的影响。

因此，我们应该在低轨卫星系统的部署中引入对约束距离的考虑，同时结合覆盖率对低轨卫星基站的部署进行指导，这在目前现有的工作中尚未考虑与明确提出的。

发明内容

本发明主要针对低轨卫星系统设计了一种基于星间距离约束的卫星部署方法，具体表现为：在此模型中，每个卫星均有一可调大小的保护区域(即约束距离)，在该保护区域内不会有其他卫星，以此来体现卫星之间的排斥关系。卫星以一定的约束距离分布在距离地球表面一定高度的轨道上，为地面用户提供服务。用户位于地球表面上的任意位置，其服务机制是距离用户最近的卫星作为服务卫星提供服务，而用户地平线以上的一些其他卫星由于频率重用可能导致同信道干扰，这些卫星被当作干扰卫星进行处理。系统中剩余的其他卫星不对服务链路产生影响。故低轨卫星基站服务的用户受到的累计干扰，来自于两部分：信道噪声和其他卫星的干扰。进一步地，通过度量用户处的覆盖率来表征卫星的覆盖情况，根据覆盖率随部署参数的变化关系，得到使覆盖性能最优时的卫星部署高度和约束距离等相关参数。

本发明的基于星间距离约束的卫星部署方法包括以下步骤：

步骤200，为便于分析，本发明首先将实际系统中的卫星基站抽象为空间点过程。所有卫星基站分布在高度相同的一个环绕地球表面的球壳网络上，组成卫星系统。

其次，我们将该卫星基站点过程部署为在球壳上按照强度λ_p分布的平稳泊松点过程。之后按照先前设定的约束距离对该点过程进行稀释，即将距离太近的点去除掉。其选取原则是即以该点过程为圆心，约束距离为半径去圈，留下具有最低标记的点。留下来的点组成新的点过程。最终得到的任意点能保留在新的点过程中的概率为

其中A_cap表示卫星与用户平面形成的阴影球形帽的面积，利用球帽表面积的公式可以通过计算得到：

A_cap＝2π(r_θ+h)²(1-cosθ) (2)

其中，r_θ为地球半径；h为卫星分布高度；θ为服务卫星和用户所在平面的夹角。

最终，得到在球壳上服从距离约束的点过程，可得其分布密度

λ_m＝λ_p×p (3)

在此，我们得到了附图2中所示的低轨卫星网络部署模型。

步骤210，基于考虑星间距离约束的卫星部署模型，我们对卫星部署的分布情况进行设计。

首先，求得卫星网络中任意一颗卫星到用户的分布函数：

对相应分布函数进行求导后可以得到其概率密度函数：

上述式中，λ_m为卫星系统中的卫星分布密度。

在卫星系统中，由于服务卫星的通信服务机制是选取距离卫星最近的用户进行服务，因此结合上式，相应地可以计算出服务卫星的概率密度函数：

其中，N为低轨卫星服务系统中的卫星总数。

服务卫星的位置确定下后，会存在其他卫星对服务卫星的链路造成干扰。故卫星基站服务的用户受到的累计干扰来自于两部分：信道噪声和其他卫星的干扰。其计算式如式(7)所示：

I＝I₀+I_s (7)

其中，上述式中I₀来自于信道噪声，I_s来自于用户地平线以上的一些其他卫星由于频率重用可能导致的同信道干扰。它们的计算式分别如下：

I₀＝σ² (8)

其中，上述式中p_i代表干扰卫星的发射功率；G_n表示信道遵循归一化瑞利衰落，在瑞利衰落下的信道增益是服从单位均值变化的指数随机变量，在本发明中，由于信道衰落并不是我们研究的重点，因此我们对信道模型进行简化处理，表示为G_n～exp(1)；R_n为干扰卫星服务半径；σ为信道噪声功率。

步骤220，基于对星间距离约束的考虑，获取卫星服务区域内的覆盖性能，并根据覆盖性能随部署高度和约束距离的变化情况，确定合适的的部署高度和，得到最优的卫星部署方案。

用覆盖率p_c来准确表征系统的网络性能，覆盖率定义为系统的信干噪比 (SINR)大于某一阈值T的概率。它主要表示若距离某个卫星最近的用户，其信干噪比被认为高于阈值水平T，则该用户被认为在卫星通信网络的覆盖范围之内。在这里，我们引入这一参数是为了衡量低轨卫星的服务性能和卫星对用户站的覆盖情况。我们按照覆盖率的定义，其计算如式(10)为：

在卫星系统的通信链路中，由于干扰卫星和服务卫星的选取原则是随机的，因此共享同一频率信道的服务卫星与在用户的地平线之上的其他干扰卫星之间会引起同信道干扰，这也同样会对服务卫星的服务链路产生影响，此时模型简称为SNR模型。但也存在一种场景是所有的干扰卫星恰好都处在用户地平面之下，此时对用户来说，不存在干扰卫星对传输的影响。因此，在该场景下，SINR模型退化成SNR模型。我们可以将不存在同信道干扰这一场景出现的概率记为P₀, 此时干扰就只有信道噪声。

因此考虑到以上两种情况，我们把系统覆盖率公式改写为如下:

其中T代表接收信噪比的阈值，由用户的对信噪比的需求确定；G₀表示信号的瑞利衰落G₀～exp(1)；α表示路径损耗指数；r_max表示卫星对用户网络服务产生影响的最大距离。该距离可以通过研究卫星间的几何关系求得，其表达式如式(12)。P₀为用户平面上恰好无干扰卫星该场景出现的概率，表达式在式 (13)中给出。

因此，本方法通过已知的环境参数确定部署位置，约束距离、部署高度的范围后，根据覆盖率随着卫星数量、卫星高度和卫星约束距离的关系，进而确定覆盖性能最优时的参数设置，得到最优的低轨卫星网络系统部署。

有益效果

本发明针对低轨卫星网络系统，提出了一种基于星间距离约束的卫星部署方法。本发明针对卫星间距离约束的考虑，有效地解决了卫星因距离较近可能存在的碰撞风险、过近卫星之间的同信道强干扰问题；并根据实际环境情况得到部署卫星的参数设置范围：根据目标区域的位置确定了部署的位置，根据实际卫星间的基站间距确定了合适的星间间距范围，根据实际低轨卫星系统高度给出了卫星的部署高度的范围，对实际场景中低轨卫星基站的部署有指导意义。

通过引入考虑覆盖率对低轨卫星系统部署的影响，本发明通过考虑覆盖率随卫星部署高度和卫星间约束距离的变化关系，确定网络覆盖性能最优部署参数的设置，确定部署参数设置之后，根据覆盖率变化关系调整卫星的部署参数，实现最优的卫星网络的部署。

同时，本发明相比于不考虑星间约束距离的卫星网络部署方法，带来了明显的覆盖性能的提升。因此，本发明提出的基于星间距离约束的卫星部署方法更能节省资源并获得明显的性能提升，实现最优的低轨卫星基站网络的部署。在实际场景中，将卫星发射更高轨道需要很高的费用支出和很强的技术难度。因此，在合理范围内设置卫星的约束距离，可以使卫星部署在高度更低的轨道上，获得更优的性能。

附图说明

为了更加清晰明确地解释本发明的技术步骤，下面将对本发明说明中使用到的所有附图做简单描述。

图1是本发明的算法流程图；

图2是本发明的基于星间距离约束的卫星部署网络模型图；

图3是本发明的卫星覆盖率在不同数量的卫星网络下随星间约束距离的变化图；

图4是本发明的卫星覆盖率在不同约束距离的卫星网络下随卫星高度的变化图。

具体实施方式

下面结合本申请中的附图，对本发明的步骤、过程进行完整清晰地描述。

本发明针对卫星间约束距离的考虑，提出了低轨卫星群组的部署方法，卫星网络模型如附图2所示。黑色小点表示卫星，这些卫星以相同的高度在地球上空分布，形成低轨卫星网络系统；用户随机分布在地球表面。附图2中的子图给出了具体的基于星间距离约束的卫星网络拓扑，邻近的卫星之间存在约束距离，卫星分布在以约束距离为半径的保护区域中，在保护区域内不会有其他卫星。距离用户最近的卫星给用户提供服务，记为服务卫星；其余在用户水平面以上的同信道卫星对用户提供同频干扰，记为干扰卫星，；而其他卫星对该链路不造成影响，为图中白色卫星。卫星基站服务的用户受到的累计干扰来自于两部分：信道噪声和其他卫星的干扰。

在卫星基站服务时，为了更准确地表征实际的网络性能，利用覆盖率对低轨卫星的网络性能进行度量，根据覆盖率随部署参数的变化关系，确定最优的参数设置。

本案例的算法流程如附图1所示，其具体的实施步骤为：

步骤300，获取卫星的实际分布网络，将卫星抽象为空间点过程。设定所有的点分布在高度相同的一个球壳上，并且其分布服从一定的约束距离。需要部署低轨卫星的区域称为目标区域，通过获取目标区域的环境参数，包括目标区域的位置、大小；每个区域内，部署低轨卫星基站，确定卫星间距、适宜部署的卫星高度范围。

步骤310，基于考虑星间距离约束的卫星模型，我们对卫星部署的情况进行设计。为求解低轨卫星网络系统中服务卫星的分布情况，我们首先求解低轨卫星网络中任意卫星的分布函数和概率密度函数，之后按照卫星系统中的通信服务机制：选择距离地面用户站最近的卫星作为服务卫星提供服务链路，而用户地平线以上的一些其他卫星由于频率重用可能导致同信道干扰，这些卫星被当作干扰卫星进行处理。系统中剩余的其他卫星不对服务链路产生影响。在该机制下，用户处的累积干扰来自于服务群内的除服务卫星外其他卫星和信道噪声的干扰总和。

步骤320，通过已知的环境参数确定部署位置，约束距离、部署高度的范围后，针对两种场景下低轨卫星网络系统的覆盖率性能进行分析；之后根据覆盖率随着卫星数量、卫星高度和卫星约束距离的变化关系，进而确定覆盖性能最优时的参数设置，得到最优的低轨卫星网络系统部署方案。

仿真结果如附图3和4所示。附图3中给出了覆盖率在不同数量的卫星网络下随星间约束距离的变化关系。附图3中以星间约束距离为横坐标，可以看出随着约束距离的增加，卫星覆盖率性能逐渐增加，但增加到一定值后趋于下降。这是由于约束距离越大，卫星分布趋于稀疏，此时用户受到干扰卫星的影响更弱，故覆盖率逐渐增大。但增大到一定程度后达到阈值，该阈值可为卫星部署提供最合适的约束距离。由于超过该约束距离之后对于用户来说基本无干扰卫星，只由服务卫星为地面用户站提供服务。再对卫星进行稀释会使服务卫星变少，覆盖能力降低，故覆盖率趋于下降，对卫星性能产生影响。同时，附图3中4条实线对比了不同数量下的卫星网络的覆盖率变化，可以看出，在卫星数量密集的情况下，星间距离的引入可以使卫星覆盖率得到明显提升。对于本发明研究的实际场景，在初始卫星数量为N＝800时，此时卫星的密度较高，引入约束距离这一变量对覆盖率的影响较大。可以有效地改善低轨卫星系统的性能。这是因为在高密度情况下，用户端除接收服务卫星的信号服务外，受其他卫星的干扰较为严重，因此，随着星间约束距离的增大，卫星分布趋于稀疏。此时，用户受到干扰卫星的影响较小，覆盖率逐渐增加。因此，本文提出的模型引入约束距离，可以对卫星进行一定程度的稀释，得到更优的性能。而在低密度情况下，即卫星数量为N＝100时，这一性能体现的并不明显，覆盖率有少量的增益，因此，基于星间约束的卫星部署方法在高密度的卫星场景中增益体现更加明显。

附图4给出了卫星覆盖率在不同约束距离的卫星网络下随卫星高度的变化图。由图4可以看出，系统覆盖率与卫星高度的关系是先增后减，会达到一个最优的高度约100千米。这与我们的生活经验实际也是相符的，随着卫星高度的增加，卫星覆盖率先增后减，会达到一个最优的高度，之后随着距离增大，卫星覆盖范围逐渐降低，因此覆盖率也随之降低。同时，我们设路损指数α＝3 和α＝4，会得到两种不同的趋势。这是由于路径损耗指数也会影响低轨卫星的星间约束情况，使得干扰卫星的影响变差。在α＝4时，约束距离为d＝1000km 可以得到最优的性能，而在α＝3时，约束距离为d＝1000km可确最差。同时，可以看出对于不同的星间约束距离，覆盖率达到峰值的点所对应的卫星高度略有不同。因为，在低轨卫星的实际场景中，卫星部署在500千米到2000千米的高空。将卫星发射更高轨道需要很高的费用支出和很强的技术难度。因此，在合理范围内设置卫星的约束距离，可以使卫星部署在高度更低的轨道上，获得更优的性能。例如，在α＝3时，若卫星设定发射高度为h＝1000km，此时，设定星间约束距离为3000千米可以获得最优的性能；若卫星设定发射高度为h＝2000km，此时，设定星间约束距离为5000千米可以获得最优的性能。

Claims

1.一种6G低轨卫星网络基于星间距离约束的卫星部署方法，其特征在于，包括：在距离地球表面一定高度的网络系统上对低轨卫星基站进行部署，每个卫星均有一个可调大小的保护区域(即约束距离)，在保护区域内不会有其他卫星，该机制可以体现卫星之间的排斥关系；卫星以一定的约束距离分布在地球表面的轨道上，为地面用户提供服务，用户位于地球上的任意位置，选择距离地面用户站最近的卫星作为服务卫星提供服务链路，用户地平线以上的导致同信道干扰的其他卫星被当作干扰卫星进行处理，系统中剩余的其他卫星不对服务链路产生影响；进一步地，通过度量用户处的覆盖率来表征卫星的覆盖情况，根据覆盖率随部署参数的变化关系，得到使覆盖性能最优时的卫星部署高度和排斥距离等相关参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，需要部署低轨卫星的区域称为目标区域，通过获取目标区域的环境参数，包括目标区域的位置、大小，在目标区域内部署低轨卫星基站，确定卫星间距、适宜部署的卫星高度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将每个低轨卫星抽象为空间点过程，所有的卫星基站分布在高度相同的一个环绕地球表面的球壳网络上，组成卫星系统；先将该卫星点过程部署为在球壳上按照强度λ_p分布的平稳泊松点过程，之后按照设定的约束距离对该点过程进行稀释，留下来的点组成新的满足一定约束距离的点过程；并且距离用户最近的卫星作为服务卫星提供服务，而用户地平线以上的其他卫星由于频率重用可能导致同信道干扰，这些卫星被当作干扰卫星进行处理，剩余卫星不对服务链路产生影响，故低轨卫星基站服务的用户受到的累计干扰，来自于两部分：信道噪声和同频卫星的干扰。

4.根据权利要求3所述的方法，基于考虑星间距离约束的卫星，我们对卫星部署的情况进行设计，为求解低轨卫星网络系统中服务卫星的分布情况，我们首先求解低轨卫星网络中任意卫星的分布函数和概率密度函数，得到卫星网络中任意一颗卫星到用户距离r的概率密度函数：

根据概率密度函数，进而得到卫星的部署情况。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，获取卫星服务区域内的覆盖性能，由于卫星分布结构的特殊性，我们考虑是否存在同信道干扰这两种不同场景，得到覆盖率如下：

通过已知环境参数确定卫星基站群组的部署位置、星间距离、部署高度的范围后，覆盖率的大小能会随着卫星基站部署高度、卫星基站的约束距离的变化而变化；根据覆盖率随参数的变化关系，在取得最优的覆盖性能时，根据覆盖性能随参数的变化情况，确定合适的部署高度和约束距离，得到最优的卫星部署方案，从而完成低轨卫星网络系统的部署。