CN114710195A - 一种基于跳波束技术的低轨卫星高能效资源分配方法 - Google Patents

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CN114710195A CN202210300476.1A CN202210300476A CN114710195A CN 114710195 A CN114710195 A CN 114710195A CN 202210300476 A CN202210300476 A CN 202210300476A CN 114710195 A CN114710195 A CN 114710195A
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Abstract

本发明涉及一种基于跳波束技术的低轨卫星高能效资源分配方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：建立基于用户时间平均时延及卫星瞬时功率受限的，联合考虑波束调度和功率分配的多时隙能量优化问题P1；利用虚拟队列方法将时间平均时延约束转化为队列稳定性约束，即将P1转化为仅带瞬时约束和队列稳定性约束的问题P2；S3：利用李雅普诺夫随机优化理论以及漂移加惩罚概念，将P2转化为单时隙联合优化问题P3；S4：针对P3的非凸性，首先将整数变量松弛为连续变量，再将P3分解为波束调度子问题和功率分配子问题；S5：利用交替优化获得P3的局部最优解。本发明在满足用户时间平均时延要求的前提下，显著降低卫星的时间平均能耗。

Description

一种基于跳波束技术的低轨卫星高能效资源分配方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及空天地一体化信息网络技术领域，具体涉及一种基于跳波束技术的低轨卫星高能效资源分配方法。
背景技术
随着移动通信技术的发展，用户速率、时延以及可靠性体验已经得到显著提高。但是由与地形地貌或地域偏远等原因，地球上仍有大部分地区没有被蜂窝网络覆盖。空天地一体化信息网络作为6G的重要特征为用户提供无处不在的连接服务。卫星通信系统是天地一体化网络架构的重要组成部分，其中相对于地球同步轨道(GEO)卫星而言，低轨(LEO)卫星由于其轨道高度低，因此可以为用户提供低时延、高容量的个性化业务。另外，多波束天线由于其更高的频谱复用效率，常被考虑部署到LEO卫星上以进一步提高系统容量。然而，为了降低卫星制造、发射和维护的成本，大规模低轨星座多采用小型卫星，这使得卫星的载荷质量和功率受到更严格的限制。因此，受限的载荷资源与用户的高服务质量需求(Quality of Service,QoS)形成矛盾。跳波束技术(Beam Hopping,BH)以时间切片技术为基础，通过较少的波束实现传统的多波束覆盖，从而减少了卫星所需天线数，有利于卫星小型化。另外，LEO卫星网络服务区域较大，用户和流量需求分布通常呈现空间不均匀性。相比于传统的资源分配方式，具有BH天线载荷的LEO卫星可以从空间、时间、带宽以及功率等四个维度上灵活地分配资源，从而能够更好地适应非均匀的流量需求分布以及拓扑的高动态性，进而提高资源的利用率和能量效率。
然而，尽管BH架构下的资源分配研究已取得较好成果，但通信载荷功率作为低轨卫星的重要资源，其在BH架构下的优化在以往基于BH的资源分配研究中却很少被考虑。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于跳波束技术的低轨卫星高能效资源分配方法，联合波束调度和功率分配算法，能够在物理天线数量受限的前提下，降低LEO卫星的时间平均功耗，从而减小LEO卫星体积，以及降低对能量搜集设备和能量存储设备的要求。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于跳波束技术的低轨卫星高能效资源分配方法，具体包括以下步骤：
S1：建立基于用户时间平均时延及卫星瞬时功率受限的，联合考虑波束调度和功率分配的多时隙能量优化问题P1；
S2：利用虚拟队列方法将时间平均时延约束转化为队列稳定性约束，即将带瞬时约束、时间平均时延约束以及队列稳定性约束的多时隙能量优化问题P1转化为仅带瞬时约束和队列稳定性约束的问题P2；
S3：利用李雅普诺夫随机优化理论以及漂移加惩罚概念，将多时隙联合优化问题P2转化为传统的单时隙联合优化问题P3；
S4：针对问题P3的非凸性，首先将整数变量松弛为连续变量，再将单时隙联合优化问题P3分解为波束调度子问题P4和功率分配子问题P5；
S5：利用交替优化，在波束调度子问题P4和功率分配子问题P5的解之间进行相互迭代，获得单时隙联合优化问题P3的局部最优解。
进一步，步骤S1中，构建的多时隙能量优化问题P1为：
Figure BDA0003562678030000021
其中，C1表示每个用户的时间平均时延不能超过业务时延QoS限制，C2表示卫星的瞬时发射功率之和不能超过卫星通信载荷能够提供的功率限制，C3表示任意时隙能被服务的波位数不能超过卫星配备的物理天线数，C4表示单个用户的发射功率限制，C5表示波束调度指示变量的二进制限制，C6表示任意用户数据队列稳定性限制；X为多时隙的波束调度指示矩阵，P为多时隙的功率分配矩阵，
Figure BDA0003562678030000022
为时间平均功耗；
Figure BDA0003562678030000023
为用户的时间平均时延，Du,max为用户u能接受的时间平均时延的最大值；
Figure BDA0003562678030000026
表示系统中的用户集合，
Figure BDA0003562678030000024
表示卫星所覆盖的波位集合；xn(t)为波束调度变量，pu,n(t)为功率分配变量，Pmax为卫星能够提供的最大瞬时功率，B为卫星配备的物理天线数量，t为时隙；pu,max为单用户能够分配的最大瞬时功率；
Figure BDA0003562678030000025
为用户的数据队列长度。
进一步，步骤S2中，虚拟队列为：Yu(t+1)＝max[Yu(t)-Du,maxRu(t),0]+Qu(t)，将多时隙能量优化模型转化为多时隙联合优化问题P2为：
Figure BDA0003562678030000031
其中，Yu(t)为用户u在时隙t的虚拟队列，Ru(t)为用户u在第t个时隙上获得的传输速率，Qu(t)为用户u在t时隙的数据队列长度，
Figure BDA0003562678030000032
表示求期望。
进一步，步骤S3中，将多时隙联合优化问题P2转化为单时隙联合优化问题P3为：
Figure BDA0003562678030000033
其中，V为李雅普诺夫算法的控制参数，Γu(t)＝-(Du,maxYu(t)+Qu(t))。
进一步，步骤S4中，波束调度子问题P4为：
Figure BDA0003562678030000034
其中，
Figure BDA0003562678030000035
其中xu(t)表示波束调度变量，βu,n表示用户关联指示，W表示每个波束的子信道个数，
Figure BDA0003562678030000036
表示用户接收信号的信干噪比；
功率分配子问题P5为：
Figure BDA0003562678030000037
其中，
Figure BDA0003562678030000038
V表示李雅普诺夫随机优化算法控制参数。
进一步，步骤S4中，利用连续凸近似，再进行对数变换：
Figure BDA0003562678030000039
将功率分配子问题P5转化为：
Figure BDA00035626780300000310
其中，
Figure BDA0003562678030000041
其中，vu,n和cu,n表示逐次凸近似算法的近似系数，Δf为每个子信道带宽，N0噪声功率谱密度，hu,n(t)表示信道增益，ρi表示波位i的负载指数。
进一步，步骤S5中，利用交替优化求解联合优化问题P3，具体步骤为：
S501：初始化交替优化参数，SCA参数以及原对偶内点算法参数；
S502：初始化波束调度变量以及功率分配变量；
S503：利用原对偶内点算法解决波束调度子问题；
S504：如果S503的结果收敛，则进入S505，反之重新进行S503；
S505：将得到的波束调度子问题的解作为已知量，计算功率分配子问题的SCA初始迭代点；
S506：利用SCA算法近似功率分配子问题，并再对功率分配变量进行对数变换，从而将问题转凸；
S507：利用原对偶内点算法解决近似的功率分配子问题；
S508：如果S507收敛则进入S509，反之重复S507；
S509：如果SCA算法收敛，则进入S510，反之重新计算SCA迭代点并返回S506；
S510：若交替优化算法收敛，则进入S511，反之返回S503；
S511：返回瞬时联合优化的解。
本发明的有益效果在于：本发明在物理天线数受限的前提下，基于跳波束技术，联合考虑波束调度和功率分配，能够显著降低卫星时间平均能耗，从而在减小小型LEO卫星天线载荷质量的同时降低卫星对能量搜集载荷和能力储存载荷的需求。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明基于跳波束的低轨卫星高能效资源分配策略算法流程图；
图2为基于交替优化方法的联合波束调度和功率分配算法流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1～图2，图1为多波束低轨卫星在高纬度场景下的能量优化方法流程图，该方法中，具有跳波束载荷的多波束LEO卫星通信系统的物理节点包括：多波束低轨卫星、支持跳波束技术的天线阵和用户。其中用户负责下行信道测量，信道状态信息和队列状态信息上报以及下行数据接收。卫星负责根据信道状态信息和队列状态信息进行实时波束调度和用户级功率分配，并进行下行数传。
该方法具体包括以下步骤：
S1：在用户空间分布不均匀，且卫星所配备的物理天线数少于其所需服务的波位数的场景下，以降低卫星时间平均功耗为目标，建立用户时间平均时延受限的，联合考虑波束调度和功率分配的资源分配模型。
假设波束间全频率复用，每个波束有W个子信道，每个子信道带宽为Δf。波束内的用户使用不同的子信道，相互之间不存在干扰。LEO卫星共服务N个波位，被表示为
Figure BDA0003562678030000051
具有B个支持跳波束的物理天线。用户集合被定义为：。
Figure BDA0003562678030000052
并假设用户的缓冲区无限长。用户的瞬时信道增益表示为：
Figure BDA0003562678030000053
其中Gt,u,n表示用户u获得的指向波位n的发射天线增益，Lu,n为真空中的传播损耗，αu,n(t)代表天线和用户之间归一化瑞利衰落系数。发射天线增益由以下表达式给出：
Figure BDA0003562678030000054
其中，G0表示天线最大辐射增益，θ表示辐射角到最大辐射角的夹角，J1(·)、J3(·)分别表示一阶贝塞尔函数和三阶贝塞尔函数，u(θ)＝2.01723sin(θ)/θ3dB，θ3dB为半波束角。另假设噪声为均值为0加性高斯白噪声。则用户u在波位n上的接收信号信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)可以表示为：
Figure BDA0003562678030000061
其中，N0为白噪声功率谱密度；
Figure BDA0003562678030000066
则
Figure BDA0003562678030000067
表示波位n上全部子信道的平均发射功率。从而，链路(u,n)上可达到的数据传输速率可以表示为：
ru,n(t)＝xu(t)βu,nρnWΔflog2(1+γu,n(t))
其中，ρnW表示波位n上的每个用户能够获得的子信道数。波位中的用户越少，则每个用户能够分得更多的子信道。用户u的瞬时数据传输速率为：
Figure BDA0003562678030000062
另外用户的数据队列模型为：
Qu(t+1)＝max[Q(t)-τRu(t),0]+Au(t).
根据Little准则用户的平均时延可以通过系统的平均队列长度进行表示：
Figure BDA0003562678030000063
时间平均功耗表示为：
Figure BDA0003562678030000064
从而，本文的多时隙能量优化模型被表示为：
Figure BDA0003562678030000065
其中，C1表示每个用户的时间平均时延不能超过业务时延QoS限制，C2表示卫星的瞬时发射功率之和不能超过卫星通信载荷能够提供的功率限制，C3表示任意时隙能被服务的波位数不能超过卫星配备的物理天线数，C4为单个用户的发射功率限制，C5为波束调度指示变量的二进制限制，C6表示任意用户数据队列稳定性限制。
Figure BDA0003562678030000071
表示卫星所覆盖的波位集合，
Figure BDA0003562678030000072
表示系统中的用户集合。X为多时隙的波束调度指示矩阵，X(t)为单时隙波束调度指示向量，xn(t)为波束调度变量。P为多时隙的功率分配矩阵，P(t)为单时隙功率分配向量，pu,n(t)为功率分配变量。
Figure BDA0003562678030000073
为用户的数据队列长度，
Figure BDA0003562678030000074
为用户的时间平均时延，
Figure BDA0003562678030000075
为用户的时间平均速率。B为卫星配备的物理天线数量，Pmax为卫星能够提供的最大瞬时功率，pu,max为单用户能够分配的最大瞬时功率。
S2：由于步骤S1给出模型为多时隙随机优化模型，其优化目标为时间平均值，其约束为时间平均时延约束，传统凸优化理论难以直接运用，因此本发明先将该问题转化为单时隙优化问题，首先通过虚拟队列概念将时间平均延时约束转化为队列稳定性约束，其中虚拟队列记为：Yu(t+1)＝max[Yu(t)-Du,maxRu(t),0]+Qu(t)，则问题P1转化为：
Figure BDA0003562678030000076
S3：利用李雅普诺夫随机优化理论将P2转化为单时隙联合优化问题，具体步骤如下：
令Z(t)＝[Q(t),Y(t)]为数据队列和虚拟队列的组合向量，李雅普诺夫函数可以被定义为：
Figure BDA0003562678030000077
李雅普诺夫漂移定义为给定当前队列状态信息时李雅普诺夫函数在两个连续的时隙中的预期变化，表示为：
Figure BDA0003562678030000078
根据随机优化理论，解决长期优化问题P2可以被转化为解决最小化漂移加惩罚的上界问题，其中漂移加惩罚(drift-plus-penalty,DPP)被表示为：
Figure BDA0003562678030000079
其中，V为一个非负的控制参数，表示惩罚相对于虚拟队列稳定性的重要程度，当V足够大时，时间平均功耗可以任意接近最优值。其上界为：
Figure BDA0003562678030000081
因此原多时隙联合优化问题转换为单时隙联合优化问题：
Figure BDA0003562678030000082
在QSI已知的情况下为一个非正的常数。该问题为一个混合整数非凸优化问题，获得其最优解的算法通常拥有指数级的复杂度，实际的LEO卫星无法提供所需计算能力和存储能力。
S4：为了解决该非凸混合整数规划问题，首先将二进制变量xn(t)松弛到[0,1]，再令
Figure BDA0003562678030000083
则有：
Figure BDA0003562678030000084
然而由于xu(t)和
Figure BDA0003562678030000085
的乘积关系，该表达式对于这两个变量不是联合凹的。因此本发明利用交替优化方法，首先将问题分解为波束调度子问题和功率分配子问题。然后，通过将两个子问题的最优解进行相互迭代，进而获得联合优化问题的局部最优解。
其中波束调度子问题为：
Figure BDA0003562678030000086
当
Figure BDA0003562678030000087
给定时，
Figure BDA0003562678030000088
可以写作
Figure BDA0003562678030000089
该函数为函数
Figure BDA00035626780300000810
的透视函数，又由于Γu(t)＜0，因此该问题为凸优化问题。另外对任意n，令xn(t)＝B/N时，问题显然可行，因此该问题可以利用原对偶内点算法直接解决。
功率分配子问题为：
Figure BDA0003562678030000091
利用连续凸近似：log2(1+ωu)≥culog2(ωu)+vu，再进行对数变换：
Figure BDA0003562678030000092
P5被转换为：
Figure BDA0003562678030000093
其中
Figure BDA0003562678030000094
表示如下：
Figure BDA0003562678030000095
该函数为
Figure BDA0003562678030000096
的凹函数。又由于V非负，因此该近似功率分配子问题为凸优化问题。特别地，
Figure BDA0003562678030000097
显然为P6的初始可行解，因此该问题也可以直接利用原对偶内点算法解决。
S5：利用交替优化，在波束调度子问题和功率分配子问题的解之间进行相互迭代，可以得到单时隙联合优化问题的局部最优解。卫星根据在每个时刻根据用户上报的QSI和信息和用户测量得到的CSI信息，进行上述单时隙优化，就能得到多时隙能量优化问题的次优解，从而在LEO卫星天线载荷受限且满足用户时延QoS需求的情况下，大幅度降低系统功率需求。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种基于跳波束技术的低轨卫星高能效资源分配方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
S1：建立基于用户时间平均时延及卫星瞬时功率受限的，联合考虑波束调度和功率分配的多时隙能量优化问题P1；
S2：利用虚拟队列方法将时间平均时延约束转化为队列稳定性约束，即将带瞬时约束、时间平均时延约束以及队列稳定性约束的多时隙能量优化问题P1转化为仅带瞬时约束和队列稳定性约束的问题P2；
S3：利用李雅普诺夫随机优化理论以及漂移加惩罚概念，将多时隙联合优化问题P2转化为单时隙联合优化问题P3；
S4：针对问题P3的非凸性，首先将整数变量松弛为连续变量，再将单时隙联合优化问题P3分解为波束调度子问题P4和功率分配子问题P5；
S5：利用交替优化，在波束调度子问题P4和功率分配子问题P5的解之间进行相互迭代，获得单时隙联合优化问题P3的局部最优解。
2.根据权利要求1所述的低轨卫星高能效资源分配方法，其特征在于，步骤S1中，构建的多时隙能量优化问题P1为：
P1:
Figure FDA0003562678020000011
Figure FDA0003562678020000012
Figure FDA0003562678020000013
Figure FDA0003562678020000014
Figure FDA0003562678020000015
Figure FDA0003562678020000016
Figure FDA0003562678020000017
其中，C1表示每个用户的时间平均时延不能超过业务时延QoS限制，C2表示卫星的瞬时发射功率之和不能超过卫星通信载荷能够提供的功率限制，C3表示任意时隙能被服务的波位数不能超过卫星配备的物理天线数，C4表示单个用户的发射功率限制，C5表示波束调度指示变量的二进制限制，C6表示任意用户数据队列稳定性限制；X为多时隙的波束调度指示矩阵，P为多时隙的功率分配矩阵，
Figure FDA0003562678020000018
为时间平均功耗；
Figure FDA0003562678020000019
为用户的时间平均时延，Du,max为用户u能接受的时间平均时延的最大值；
Figure FDA00035626780200000110
表示系统中的用户集合，
Figure FDA00035626780200000111
表示卫星所覆盖的波位集合；xn(t)为波束调度变量，pu,n(t)为功率分配变量，Pmax为卫星能够提供的最大瞬时功率，B为卫星配备的物理天线数量，t为时隙；pu,max为单用户能够分配的最大瞬时功率；
Figure FDA0003562678020000021
为用户的数据队列长度。
3.根据权利要求2所述的低轨卫星高能效资源分配方法，其特征在于，步骤S2中，虚拟队列为：Yu(t+1)＝max[Yu(t)-Du,maxRu(t),0]+Qu(t)，将多时隙能量优化模型转化为多时隙联合优化问题P2为：
P2:
Figure FDA0003562678020000022
st.C2～C6
Figure FDA0003562678020000023
其中，Yu(t)为用户u在时隙t的虚拟队列，Ru(t)为用户u在第t个时隙上获得的传输速率，Qu(t)为用户u在t时隙的数据队列长度，
Figure FDA0003562678020000024
表示求期望。
4.根据权利要求3所述的低轨卫星高能效资源分配方法，其特征在于，步骤S3中，将多时隙联合优化问题P2转化为单时隙联合优化问题P3为：
P3:
Figure FDA0003562678020000025
st.C2～C5.
其中，V为李雅普诺夫随机优化算法的控制参数，Γu(t)＝-(Du,maxYu(t)+Qu(t))。
5.根据权利要求4所述的低轨卫星高能效资源分配方法，其特征在于，步骤S4中，波束调度子问题P4为：
P4:
Figure FDA0003562678020000026
Figure FDA0003562678020000027
Figure FDA0003562678020000028
其中，
Figure FDA0003562678020000029
其中xu(t)表示波束调度变量，βu,n表示用户关联指示，W表示每个波束的子信道个数，
Figure FDA00035626780200000210
表示用户接收信号的信干噪比；
功率分配子问题P5为：
P5:
Figure FDA00035626780200000211
Figure FDA00035626780200000212
Figure FDA00035626780200000213
其中，
Figure FDA0003562678020000031
V表示李雅普诺夫随机优化算法控制参数。
6.根据权利要求5所述的低轨卫星高能效资源分配方法，其特征在于，步骤S4中，利用连续凸近似，再进行对数变换：
Figure FDA0003562678020000032
将功率分配子问题P5转化为：
P6:
Figure FDA0003562678020000033
Figure FDA0003562678020000034
Figure FDA0003562678020000035
其中，
Figure FDA0003562678020000036
其中，vu,n和cu,n表示逐次凸近似算法的近似系数，Δf为每个子信道带宽，N0噪声功率谱密度，hu,n(t)表示信道增益，ρi表示波位i的负载指数。
7.根据权利要求5所述的低轨卫星高能效资源分配方法，其特征在于，步骤S5中，利用交替优化求解联合优化问题P3，具体步骤为：
S501：初始化交替优化参数，SCA参数以及原对偶内点算法参数；
S502：初始化波束调度变量以及功率分配变量；
S503：利用原对偶内点算法解决波束调度子问题；
S504：如果S503的结果收敛，则进入S505，反之重新进行S503；
S505：将得到的波束调度子问题的解作为已知量，计算功率分配子问题的SCA初始迭代点；
S506：利用SCA算法近似功率分配子问题，并再对功率分配变量进行对数变换，从而将问题转凸；
S507：利用原对偶内点算法解决近似的功率分配子问题；
S508：如果S507收敛则进入S509，反之重复S507；
S509：如果SCA算法收敛，则进入S510，反之重新计算SCA迭代点并返回S506；
S510：若交替优化算法收敛，则进入S511，反之返回S503；
S511：返回瞬时联合优化的解。
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