CN114785381A - 一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，对多波束卫星系统的前向链路进行了系统化分析饼建模，对各固定用户终端的接收信号进行分析，对各固定用户终端链路的信道增益矩阵进行描述，同时描述多波束卫星系统链路的衰落，确定dB形式的降雨衰减为对数正态分布，利用地面网关侧应用信道状态信息获得预编码矩阵，对发送信号进行处理以减少干扰，依次通过迫零算法、正则化迫零算法、正则化迫零脏纸算法作为预编码算法进行多波束卫星系统干扰消除。

Description

一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法

技术领域

本发明涉及一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，属于多波束卫星系统前向链路预编码研究领域。

背景技术

卫星通信具有覆盖区域广、通信容量大、传输质量好、组网迅速且不受地理气候环境影响等特点。尽管陆地移动通信系统及网络规模发展迅速，但在面积广阔而人口稀少的地区和自然环境恶劣的地域，仍然要凭借卫星通信特有的技术特点提供通信服务，同陆地移动通信网相互协作，构成天地互联网络实现全球无缝覆盖。随着全球移动互联网的发展和个人消费者对无所不在的网络需求，有着运行在高频段、吞吐量很高和提供宽带互联网接入服务特点的高吞吐量卫星通信系统是当今的发展趋势，正如美国航天咨询公司北方天空研究所定义的高通量卫星的概念，应用多点波束和频率复用技术在获得同样频谱资源的条件下，获得数倍于固定移动卫星的通信容量，称之为高通量卫星，其最基本的特征就是多点波束复用频率方案。

近年来，随着多波束卫星通信系统的迅猛发展，具有更多波束、更大容量的卫星系统设计也带来如严重同频干扰、馈电链路带宽需求难以满足和容量提升导致星上载荷成本过高等问题。其中最主要的是同频干扰问题，因为系统设计都以实现兆比特的高通量卫星系统(即每秒提供兆位容量的卫星系统)为目标，这需要卫星系统采用激进的全频率复用方案，但它存在的干扰受限问题亟需解决。

卫星通信系统干扰消除技术主要是预编码技术、多用户检测技术和波束形成技术。预编码技术是一种已知完善信道状态信息的一种发送信号预处理技术，其技术所需的核心前提是已知链路的信道状态信息。

现有的预编码技术中，仍然需要发送端已知信道状态信息，同时传统预编码算法吞吐量较低且受波束数目增加影响较大。

发明内容

本发明解决的技术问题是：针对目前现有技术中，传统预编码算法吞吐量较低且受波束数目增加影响较大，会带来较高同频干扰的问题，提出了一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除预编码方法。

本发明解决上述技术问题是通过如下技术方案予以实现的：

一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于包括：

构建全频率复用的前向链路模型；

于前向链路模型基础上，对各用户的接收信号进行分析；

对多波束卫星系统的链路衰落进行分析；

不考虑信道噪声影响时，通过迫零算法对信道状态矩阵求逆获得预编码矩阵，对预编码矩阵每列向量归一化处理获取预编码向量以消除多波束卫星系统干扰；

考虑信道噪声影响时，引入正则化参数，利用正则化迫零算法通过最小均方误差准则计算预编码矩阵，通过抑制噪声放大处理进行多波束卫星系统干扰消除；

对正则化迫零算法进行编码优化，确定编码顺序，以信道条件进行排序，对信道条件最好的固定用户终端优先进行编码优化，对速率要求最高的固定用户终端进行最后编码优化，根据应用场景定义度量的递减顺序进行其他固定用户终端排序，进一步消除多波束卫星系统干扰。

前向链路模型中，多波束卫星系统采用Ka频段多波束卫星，通过波束发送信息至指定数量的固定用户终端，各固定用户终端于任一时隙波束内仅与一个用户进行通信，Ka频段多波束卫星的信道状态信息通过地面网关进行控制，所述地面网关对Ka频段多波束卫星的K个天线馈源形成的K个同频复用波束进行控制，各波束内固定用户终端接收所有K个固定用户终端的信号。

前向链路模型中，同一时刻各波束内，任一固定用户终端接收的所有K个固定用户终端信号，第i个固定用户终端接收信号为：

式中，s_i是地面网关发送的第i个用户信号，t_i是预编码向量，h_i代表信道矩阵，n_i是独立同分布的零均值高斯随机噪声；

前向链路模型中，第i个固定用户终端所在链路的1XK维信道增益矩阵为h_i＝b_id_i；其中b_i为对应于第i个用户的1XK维多波束天线增益矩阵，d_i为对数衰减矩阵中的幅度衰减，b_i中包括：元素b_i,j为多波束天线增益矩阵乘积，l_i ^dB为第i个波束内固定用户终端由于降雨衰减导致的功率损耗。

所述多波束天线增益矩阵乘积根据卫星天线的辐射方向图、路径损耗、接收天线增益、噪声功率、天线波束辐射方向图、波束内各固定用户终端天线的位置确定，具体为：

式中，r_i是卫星与第i个固定用户终端的距离，f是载波频率，c是光速，κ_B是玻尔兹曼常数，T是接收机噪声温度，B_W是用户链路带宽，G_i,j是第j个星上馈源到第i个固定用户终端的波束增益，给定波束内固定终端用户位置后确定。

所述第j个波束到第i个用户终端的波束增益G_i,j计算方法为：

式中，

是第j个波束的发射天线增益，θ_i,j为第i个固定用户终端到第j个波束中心的路径相对星地距离的角，θ_i,j＝arctan(d_i,j/D)，

为第j个波束的3dB波束宽度，

I₁()和I₃()是一阶和三阶一类Bessel函数。

对多波束卫星系统的链路衰落进行分析，进行dB形式的降雨衰减建模，获取对数正态分布模型为

其中，l_i ^dB为第i个波束内用户由于降雨衰减导致的功率损耗，N(μ_i,σ_i)为正态分布表示，μ_i与σ_i以dB形式表示且取决于固定用户终端的位置，分别代表l_i ^dB的期望和方差。

l_i ^dB与对数衰减矩阵中的幅度衰减d_i的关系式具体为：

d_i＝|d_i|exp(jφ_i)

式中，相位分量φ_i是0到2π均匀分布的随机变量，幅度衰减d_i由l_i ^dB获得。

通过迫零算法对前向链路模型的信道状态矩阵求逆，获取预编码矩阵，应用的信道状态信息为整合所有固定用户终端后的信道状态矩阵

消除用户间的相互干扰，令HT＝I，将迫零算法预编码矩阵中每列向量归一化获取对应用户的预编码向量w；

式中：

为预编码矩阵，由矩阵伪逆运算可得T＝H^H(HH^H)^-1。

利用正则化迫零算法，引入正则化参数，应用最小均方误差准则计算预编码矩阵，预编码矩阵为T＝(H^HH+αI)^-1，α为正则化因子，

预编码矩阵通过最小均方误差准则及抑制噪声放大完成噪声消除及干扰消除。

通过正则化迫零脏纸算法进行正则化迫零预编码算法优化，确定编码顺序，以信道条件进行排序，对信道条件最好的固定用户终端优先进行编码优化，对速率要求最高的固定用户终端进行最后编码优化，根据应用场景定义度量的递减顺序进行其他固定用户终端排序，其中：

根据应用场景定义度量log₂(1+||h_i||²)、定义度量递减顺序对固定用户终端进行排序。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)本发明提供的一种多波束卫星通信系统前向链路模型与预编码算法，通过从单用户模型入手分析通信系统模型的步骤，结合分别构建多波束卫星通信系统信号模型与信道模型的方法，达到了构建多波束卫星通信系统前向链路模型的技术效果，解决了预编码技术需要发送端已知信道状态信息的问题。

(2)本发明采用的预编码算法，通过将对迫零、正则化迫零预编码算法的分析与脏纸编码的思想相结合的步骤，结合脏纸编码顺序的确定和信道最大范数选择的方法，达到了使用正则化迫零脏纸算法作为预编码算法对多波束卫星通信系统进行干扰消除的技术效果，解决了传统预编码算法吞吐量较低且受波束数目增加影响较大的问题。

附图说明

图1为发明提供的Ka频段信道模型示意图；

图2为发明提供的正则化迫零脏纸算法计算流程示意图；

图3为发明提供的前向链路模型与预编码计算仿真示意图一；

图4为发明提供的前向链路模型与预编码计算仿真示意图二；

具体实施方式

一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，能够解决全频率复用方案存在的干扰受限问题，使用预编码技术进行多波束卫星通信系统的干扰消除，具体方法步骤如下：

(1)构建全频率复用的前向链路模型；

(2)于前向链路模型基础上，对各用户的接收信号进行分析；

(3)对多波束卫星系统的链路衰落进行分析；

(4)通过迫零算法作为预编码算法进行多波束卫星系统干扰消除；

不考虑信道噪声影响时，通过迫零算法对信道状态矩阵求逆获得预编码矩阵，对预编码矩阵每列向量归一化处理获取预编码向量以消除多波束卫星系统干扰；此方法通过消除用户间的相互干扰令HT＝I，达到消除多波束卫星系统干扰的目的；

(5)利用正则化迫零算法作为预编码算法进行多波束卫星系统干扰消除；

考虑信道噪声影响时，引入正则化参数，利用正则化迫零算法通过最小均方误差准则计算预编码矩阵，通过抑制噪声放大处理进行多波束卫星系统干扰消除；此方法通过抑制噪声放大处理取得消除噪声和用户干扰的良好效果，考虑了接收端噪声的影响并引用了噪声因子，在低信噪比情况下具有较为优秀的算法性能；

(6)利用正则化迫零脏纸算法作为预编码算法进行多波束卫星系统干扰消除；

对正则化迫零算法进行编码优化，确定编码顺序，以信道条件进行排序，对信道条件最好的固定用户终端优先进行编码优化，对速率要求最高的固定用户终端进行最后编码优化，根据应用场景定义度量的递减顺序进行其他固定用户终端排序，由承受被干扰的能力强的固定用户终端到需要避免干扰的高速率要求用户顺序编码，逐渐进行并行优化，进一步消除多波束卫星系统干扰。

具体的，步骤(1)中，前向链路模型中，多波束卫星系统采用Ka频段多波束卫星，通过波束发送信息至指定数量的固定用户终端，各固定用户终端于任一时隙波束内仅一个用户进行通信，Ka频段多波束卫星的信道状态信息通过地面网关进行控制，所述地面网关对Ka频段多波束卫星的K个天线馈源形成的K个同频复用波束进行控制，各波束内固定用户终端接收所有K个固定用户终端的信号；

步骤(2)中，前向链路模型中，同一时刻各波束内，任一固定用户终端接收的所有K个固定用户终端信号，第i个固定用户终端接收信号为：

式中，s_i是地面网关发送的第i个用户信号，t_i是预编码向量，h_i代表信道矩阵，n_i是独立同分布的零均值高斯随机噪声；

前向链路模型中，第i个固定用户终端所在链路的信道增益矩阵为随机衰落矩阵及多波束天线增益矩阵乘积h_i＝b_id_i；

其中，元素b_i,j为多波束天线增益矩阵乘积，多波束天线增益矩阵乘积根据卫星天线的辐射方向图、路径损耗、接收天线增益、噪声功率、天线波束辐射方向图、波束内各固定用户终端天线的位置确定，具体为：

式中，r_i是卫星与第i个用户的距离f是载波频率，c是光速，κ_B是玻尔兹曼常数，T是接收机噪声温度，B_W是用户链路带宽。G_i,j是第j个星上馈源到第i个用户终端的波束增益，给定波束内固定终端用户位置后确定；

第j个波束到第i个用户终端的波束增益G_i,j计算方法为：

式中，G_T是发射天线增益，θ_i,j为第i个用户终端到第j个波束中心的路径相对星地距离的角，θ_i,j＝arctan(d_i,j/D)，θ_j,3dB为第j个波束的3dB波束宽度，θ_3dB＝arctan(R/D)，I₁()和I₃()是一阶和三阶一类Bessel函数；

步骤(3)中，对多波束卫星系统的链路衰落进行分析，进行dB形式的降雨衰减建模，获取对数正态分布模型为

其中，l_i ^dB为第i个波束内用户由于降雨衰减导致的功率损耗，μ_i与σ_i以dB表示且取决于固定用户终端的位置；

步骤(3)中，l_i ^dB与对数衰减矩阵中的幅度衰减d_i的关系式具体为：

d_i＝|d_i|exp(jφ_i)

式中，相位分量φ_i是0到2π均匀分布的随机变量；

步骤(4)中，通过迫零算法对前向链路模型的信道状态矩阵求逆，获取预编码矩阵，应用的信道状态信息为整合所有固定用户终端后的信道状态矩阵

消除用户间的相互干扰令HT＝I，将迫零算法预编码矩阵中每列向量归一化获取对应用户的预编码向量w；

式中：

为预编码矩阵，由矩阵伪逆运算可得T＝H^H(HH^H)^-1；

步骤(5)中，利用正则化迫零算法，引入正则化参数，应用最小均方误差准则计算预编码矩阵，预编码矩阵为T＝(H^HH+αI)^-1，α是正则化因子，

预编码矩阵通过最小均方误差准则及抑制噪声放大完成噪声消除及干扰消除；

步骤(6)中，通过正则化迫零脏纸算法进行正则化迫零预编码算法优化，根据前向链路模型最大范数信道选择，根据应用场景定义度量log₂(1+||h_i||²)、定义度量递减顺序对固定用户终端进行排序。

下面根据具体实施例进行进一步说明：

在当前实施例中，首先对多波束卫星系统的前向链路进行了系统化分析。构建了如图1所示的全频率复用的前向链路模型，作为对Ka频段多波束卫星通信系统的分析基础，并在此基础之上对每个用户的接收信号进行了分析。在描述多波束卫星系统信道方面，将用户链路的信道增益矩阵描述为随机衰落矩阵和多波束天线增益矩阵的乘积，其中多波束天线增益矩阵考虑卫星天线的辐射方向图、路径损耗、接收天线增益和噪声功率，其大小取决于天线波束辐射方向图和波束内各用户终端天线的位置。在描述多波束卫星系统链路的衰落方面，将dB形式的降雨衰减建模成对数正态分布，其参数取决于固定用户终端的位置。

在构建的多波束卫星前向链路模型基础上，地面网关侧应用信道状态信息获得预编码矩阵，对发送信号进行处理以减少干扰。在不考虑信道噪声对系统影响的条件下，对信道状态矩阵求逆获得预编码矩阵进而使波束间相互干扰为零，这种方法在高信噪比情况下是渐近最优的。在此基础之上，正则化迫零算法引入了一个考虑噪声影响的正则化参数，其应用最小均方误差准则计算预编码矩阵，并通过抑制噪声放大取得消除噪声和用户干扰的良好效果。进一步利用脏纸预编码的思想可以对正则化迫零预编码算法进行优化并降低复杂度，从技术角度与需求角度确定编码顺序，即具有良好信道条件的用户应该首先被编码，具有高速率要求的用户应该最后被编码。

基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法的具体计算流程为：

1、构建全频率复用的前向链路模型，作为对多波束卫星通信系统的分析基础

研究场景为可提供高速互联网接入的Ka频段多波束卫星，通信方式为通过多点波束发送信息到多个固定用户终端。下行链路波束内用户通信方式为时分多路复用，在任一时隙波束内只有一个用户在进行通信。地面网关已知信道状态信息，并管理由卫星的K个天线馈源形成的K个同频复用波束，采用全频率复用的多点波束间存在严重的同频干扰。在同一时刻，每个波束内用户将接收到所有K个用户的信号，且由于提供固定卫星业务可将其视为频率平坦衰落信道。基于以上场景的Ka频段信道模型如图1所示；

2、在构建全频率复用的前向链路模型基础上，对每个用户的接收信号进行分析

由于同频干扰，在同一时刻每个波束内用户将接收到所有K个用户的信号，用户i的接收信号可以表示为：

其中s_i是地面网关发送的第i个用户信号，t_i是预编码向量，h_i代表信道矩阵，n_i是独立同分布的零均值高斯随机噪声。

用户链路的信道增益矩阵描述为随机衰落矩阵和多波束天线增益矩阵的乘积，即h_i＝b_id_i。多波束天线增益矩阵考虑卫星天线的辐射方向图、路径损耗、接收天线增益和噪声功率，其大小取决于天线波束辐射方向图和波束内各用户终端天线的位置，即b_i,j可以表示为：

其中r_i是卫星与第i个用户的距离(倾斜距离)，对于静止轨道卫星，其为35786Km，f是载波频率，c是光速，κ_B是玻尔兹曼常数，T是接收机噪声温度，B_W是用户链路带宽。G_i,j是第j个星上馈源到第i个用户终端的波束增益，给定波束内用户位置后，第j个波束到第i个用户终端的波束增益G_i,j可以表示为：

其中G_T是发射天线增益，

θ_i,j代表第i个用户终端到第j个波束中心的路径相对星地距离的角，其可以表示为θ_i,j＝arctan(d_i,j/D)；

代表第j个波束的3dB波束宽度，其可以表示为

I₁()和I₃()是一阶和三阶一类Bessel函数；

3、对多波束卫星系统的链路衰落进行分析

多波束卫星着眼于在具有更丰富频率资源的高频段且要在视距条件下进行通信，如Ka频段和Q/V频段。在这种频段，链路通常受到严重的降雨衰减影响，同时也受云衰减和气体吸收的影响，但对比降雨衰减可忽略不计。dB形式的降雨衰减可建模成对数正态分布，即

其中l_i ^dB为第i个波束内用户由于降雨衰减导致的功率损耗，N(μ_i,σ_i)为正态分布表示，μ_i与σ_i以dB形式表示且取决于固定用户终端的位置，分别代表l_i ^dB的期望和方差；

l_i ^dB和对数衰减矩阵中的幅度衰减d_i关系可以表示为

其中d_i＝|d_i|exp(jφ_i)，由于在LOS传输环境下，所有天线馈源馈电距离相对比通信距离很小，导致相位很难区分，所以相位分量φ_i是0到2π均匀分布的随机变量；

4、根据1,2,3步的模型基础上，使用迫零算法作为预编码算法进行干扰消除

迫零(ZF)算法在不考虑信道噪声对系统影响的条件下，对信道状态矩阵求逆获得预编码矩阵进而使波束间相互干扰为零，其应用的信道状态信息为整合所有用户的信道状态矩阵

为消除用户间的相互干扰令HT＝I，其中

代表预编码矩阵，由矩阵伪逆运算可得T＝H^H(HH^H)^-1；

在实际应用中，将迫零算法预编码矩阵中每列向量归一化即可获得对应用户的预编码向量w。如果不考虑噪声的影响，这种方法能够完全消除同频用户的干扰，在高信噪比情况下是渐近最优的；

5、根据1,2,3步的模型基础上，使用正则化迫零算法作为预编码算法进行干扰消除

正则化迫零(R-ZF)算法引入了一个考虑噪声影响的正则化参数，其应用最小均方误差准则计算预编码矩阵，并通过抑制噪声放大取得消除噪声和用户干扰的良好效果。预编码矩阵可表示为T＝(H^HH+αI)^-1，其中α是正则化因子，可表示为

在实际应用中，正则化迫零算法考虑了接收端噪声的影响并引用了噪声因子，在低信噪比情况下具有较为优秀的算法性能；

6、根据1,2,3步的模型基础上，使用正则化迫零脏纸算法作为预编码算法进行干扰消除

利用脏纸预编码(DPC)的思想可以对正则化迫零预编码算法进行优化并降低复杂度，从技术角度与需求角度确定编码顺序。从技术角度分析有良好信道条件的用户应该首先被编码，因为他们有承受被干扰的能力，从需求角度分析，高速率要求的用户应该最后被编码，因为他们必须避免干扰才能达到所要求的速率；

因此参考信道最大范数选择的原理，结合实际应用场景定义度量为log₂(1+||h_i||²)，并根据定义度量的递减顺序对用户进行排序，其算法应用流程图如图2所示；

实施例的具体流程及参考数据如下：

按照具体实施方式进行仿真，仿真过程中仿真参数设定如下：轨道为地球静止轨道，极化方式为单极化，载波频率为20GHz，用户链路带宽为500MHz，波束数目为7，覆盖区域直径500km，3dB角度为0.4，降雨衰落的均值和方差分别为0.6dB和1dB，最大天线发射增益为50dBi，用户终端接收增益为45dBi，空间损耗为210dB，接收机噪声温度为207K。

仿真环境为：matlab R2016a。

仿真结果如图3、图4所示。

由图3可以看出，传统频率复用方式虽然不存在严重的同频干扰问题，但由于其可用带宽仅为全频率复用模式卫星系统的几分之一，故可实现吞吐量明显低于应用全频率复用模式的卫星系统。三种预编码算法都能较好的消除干扰，获得数倍于可用带宽的吞吐量。其中正则化迫零预编码算法考虑了链路噪声的影响，引入了功率控制因子，对比迫零预编码算法降低了对噪声的放大作用，吞吐量增加了5％左右。另外对正则化迫零预编码算法引入脏纸编码的思想，根据信道状态信息确定编码顺序并依次编码消除干扰，可实现的吞吐量进一步提高了5％左右，相较于现有技术具有更优的信干噪比与更高的吞吐量，更适合于多波束卫星通信系统的通信需求。

由图4可以看出，预编码方案的可实现平均吞吐量随着波束数目的增加而减小，尤其是在波束数由7到19到37这一变化过程中减小趋势十分明显，随后趋于平稳，这是因为增加的波束数会带来更多的共信道干扰。由于迫零预编码算法没有考虑对系统内噪声的抑制，吞吐量受波束数目增加的影响最大，相比而言，本专利提出的算法相较于现有技术对波束数目的增加具有更为优秀的适应能力，即使是复杂度较低的随机顺序的正则化迫零脏纸预编码算法也明显优于传统正则化迫零算法。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域技术人员的公知技术。

Claims (10)

1.一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于包括：

构建全频率复用的前向链路模型；

于前向链路模型基础上，对各用户的接收信号进行分析；

对多波束卫星系统的链路衰落进行分析；

不考虑信道噪声影响时，通过迫零算法对信道状态矩阵求逆获得预编码矩阵，对预编码矩阵每列向量归一化处理获取预编码向量以消除多波束卫星系统干扰；

考虑信道噪声影响时，引入正则化参数，利用正则化迫零算法通过最小均方误差准则计算预编码矩阵，通过抑制噪声放大处理进行多波束卫星系统干扰消除；

对正则化迫零算法进行编码优化，确定编码顺序，以信道条件进行排序，对信道条件最好的固定用户终端优先进行编码优化，对速率要求最高的固定用户终端进行最后编码优化，根据应用场景定义度量的递减顺序进行其他固定用户终端排序，进一步消除多波束卫星系统干扰。

2.根据权利要求1所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

前向链路模型中，多波束卫星系统采用Ka频段多波束卫星，通过波束发送信息至指定数量的固定用户终端，各固定用户终端于任一时隙波束内仅与一个用户进行通信，Ka频段多波束卫星的信道状态信息通过地面网关进行控制，所述地面网关对Ka频段多波束卫星的K个天线馈源形成的K个同频复用波束进行控制，各波束内固定用户终端接收所有K个固定用户终端的信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

前向链路模型中，同一时刻各波束内，任一固定用户终端接收的所有K个固定用户终端信号，第i个固定用户终端接收信号为：

式中，s_i是地面网关发送的第i个用户信号，t_i是预编码向量，h_i代表信道矩阵，n_i是独立同分布的零均值高斯随机噪声；

前向链路模型中，第i个固定用户终端所在链路的1XK维信道增益矩阵为h_i＝b_id_i；其中b_i为对应于第i个用户的1XK维多波束天线增益矩阵，d_i为对数衰减矩阵中的幅度衰减，b_i中包括：元素b_i,j为多波束天线增益矩阵乘积，

为第i个波束内固定用户终端由于降雨衰减导致的功率损耗。

4.根据权利要求3所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

所述多波束天线增益矩阵乘积根据卫星天线的辐射方向图、路径损耗、接收天线增益、噪声功率、天线波束辐射方向图、波束内各固定用户终端天线的位置确定，具体为：

式中，r_i是卫星与第i个固定用户终端的距离，f是载波频率，c是光速，κ_B是玻尔兹曼常数，T是接收机噪声温度，B_W是用户链路带宽，G_i,j是第j个星上馈源到第i个固定用户终端的波束增益，给定波束内固定终端用户位置后确定。

5.根据权利要求4所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

所述第j个波束到第i个用户终端的波束增益G_i,j计算方法为：

式中，

是第j个波束的发射天线增益，θ_i,j为第i个固定用户终端到第j个波束中心的路径相对星地距离的角，θ_i,j＝arctan(d_i,j/D)，

为第j个波束的3dB波束宽度，

I₁()和I₃()是一阶和三阶一类Bessel函数。

6.根据权利要求5所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

对多波束卫星系统的链路衰落进行分析，进行dB形式的降雨衰减建模，获取对数正态分布模型为

其中，

为第i个波束内用户由于降雨衰减导致的功率损耗，N(μ_i,σ_i)为正态分布表示，μ_i与σ_i以dB形式表示且取决于固定用户终端的位置，分别代表

的期望和方差。

7.根据权利要求6所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

与对数衰减矩阵中的幅度衰减d_i的关系式具体为：

d_i＝|d_i|exp(jφ_i)

式中，相位分量φ_i是0到2π均匀分布的随机变量，幅度衰减d_i由

获得。

8.根据权利要求7所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

通过迫零算法对前向链路模型的信道状态矩阵求逆，获取预编码矩阵，应用的信道状态信息为整合所有固定用户终端后的信道状态矩阵

消除用户间的相互干扰，令HT＝I，将迫零算法预编码矩阵中每列向量归一化获取对应用户的预编码向量w；

式中：

为预编码矩阵，由矩阵伪逆运算可得T＝H^H(HH^H)^-1。

9.根据权利要求8所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

利用正则化迫零算法，引入正则化参数，应用最小均方误差准则计算预编码矩阵，预编码矩阵为T＝(H^HH+αI)^-1，α为正则化因子，

预编码矩阵通过最小均方误差准则及抑制噪声放大完成噪声消除及干扰消除。

10.根据权利要求9所述的一种基于多波束卫星系统前向链路模型的干扰消除方法，其特征在于：

通过正则化迫零脏纸算法进行正则化迫零预编码算法优化，确定编码顺序，以信道条件进行排序，对信道条件最好的固定用户终端优先进行编码优化，对速率要求最高的固定用户终端进行最后编码优化，根据应用场景定义度量的递减顺序进行其他固定用户终端排序，其中：

根据应用场景定义度量log₂(1+||h_i||²)、定义度量递减顺序对固定用户终端进行排序。

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