CN115801109A - 一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法和系统 - Google Patents

一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法和系统，用来解决在不同的降雨衰减下卫星波束间资源分配的问题。其实现步骤为：（1）根据当前时刻降雨衰减的大小，通过卫星通信系统链路计算方法和DVB‑S2X标准确定功率和波束容量间的关系；（2）在各波束通信时延要求下，建立业务需求和波束容量之间的优化问题；（3）利用群体智能算法中的果蝇算法求解优化问题；（4）重复步骤(1)(2)(3)，直到降雨过程结束。相较于传统的卫星波束间资源分配方法，本发明的方法提高了系统容量和用户满意度。

Description

一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法和系统
技术领域
本发明属于卫星通信技术领域，尤其涉及一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法和系统。
背景技术
目前，卫星通信业务已经从低速率数据服务转向高速率数据服务，传统的C频段和Ku频段卫星通信系统已经不能满足当今人们对通信质量和容量的要求，且目前广泛使用的Ka频段也正在变的越来越拥挤。因此卫星通信系统的频谱向更高的频段偏移，从而获得更大的通信容量。Q/V 频段位于无线电频谱33GHz～75GHz之间，该频段频谱资源丰富，可以获得更大的信道容量。然而该频段的缺点是通信链路容易受到恶劣天气的影响，其中最严重的为降雨衰减。降雨具有区域性和时变性，这使得卫星不同波束间的链路质量具有较大的差异性；与此同时，卫星终端在地理空间上的非均匀分布导致其业务量的非均匀分布，使得卫星波束间的业务量分布差异较大，因此在这种环境下如何合理的利用卫星星上资源，提高系统资源利用率和系统的容量具有非常重要的意义。
传统功率资源分配方法例如均匀分配、按业务需求比例分配和按雨衰比例分配等。其中均匀分配让各个波束之间平均分配功率，这种方法没有考虑到不同波束间的链路质量和业务需求具有一定的差异，资源利用率低。按业务需求比例分配只考虑个波束间业务不均性，未考虑各波束间链路质量的差异。按雨衰比例分配只考虑到各波束间链路质量的差异，未考虑到业务需求的不同。除此之外，还有研究将功率优化问题建模成凸优化问题，但是未考虑到降雨是一个持续的过程，并且在链路计算上利用香农公式计算的是理想的信道容量，在实际情况中并不能达到。
发明内容
本发明的主要目的是，通过研究现有的卫星波束间资源分配方法，提出一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法。使得系统资源利用率和系统容量提高，各波束的用户满意度增加。
为实现以上目的，本发明提供了一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法，包括以下步骤：
步骤1：根据系统带宽
Figure SMS_2
，系统总功率
Figure SMS_4
，卫星天线发射增益
Figure SMS_8
，卫星地球站天线接收增益
Figure SMS_3
，系统的载波频率
Figure SMS_5
参数，以及当前时刻降雨衰减的大小，通过卫星通信系统链路计算方法，可以得到某一时刻下第
Figure SMS_7
个波束的信噪比
Figure SMS_9
，根据DVB-S2X标准所提供的调制编码方式，计算出此时第
Figure SMS_1
个波束信道的频谱效率
Figure SMS_6
；
步骤2：在考虑通信时延的基础上，使得各波束业务需求
Figure SMS_10
与实际信道容量
Figure SMS_11
之间的匹配，同时实现系统容量的最大化，对该功率优化问题进行建模；
步骤3：利用群体智能算法中的果蝇算法求解优化问题，得到在各个波束所处信道条件下获得的功率
Figure SMS_12
；
步骤4：获得当前时刻的最优功率分配结果，并且考虑下一时刻雨衰值，重复步骤1、2、3，直到降雨过程结束。
作为本发明的进一步改进，所述步骤1中的第
Figure SMS_13
个波束的信噪比
Figure SMS_14
为：
Figure SMS_15
。
其中，
Figure SMS_18
为第
Figure SMS_19
个波束所获得的功率，
Figure SMS_21
为噪声功率，
Figure SMS_17
、
Figure SMS_20
分别为天线的发射增益和接收增益，
Figure SMS_22
为路径损耗，
Figure SMS_23
为第
Figure SMS_16
个波束的降雨衰减。
作为本发明的进一步改进，根据DVB-S2X标准所提供的调制编码方式，在该标准中频谱效率是信噪比的阶梯函数，此时第
Figure SMS_24
个波束的频谱效率
Figure SMS_25
：
Figure SMS_26
。
得到
Figure SMS_27
个波束的信道容量
Figure SMS_28
：
Figure SMS_29
。
其中，
Figure SMS_30
为第
Figure SMS_31
个波束的带宽，
Figure SMS_32
，
Figure SMS_33
为点波束数量。
作为本发明的进一步改进，所述步骤2中的优化问题如下所示：
Figure SMS_34
。
假设下行点波束数量为
Figure SMS_35
，为了使得系统资源利用率最大化，式(4)以二阶差分容量最小为优化目标；式(5)表示每个波束所获得的功率和不能超过系统的总功率；式(6)表示每个波束所获得的容量不能超过业务需求量；式(7)表示由于通信时延的限制，每个点波束的时延限制可以转换为对每个点波束的容量限制，其中
Figure SMS_36
为第
Figure SMS_37
个点波束的误包率，
Figure SMS_38
表示成功传输的概率，
Figure SMS_39
是给定的平均最大时延限制，用来表示该波束的业务对系统时延的容忍上限。
作为本发明的进一步改进，所述步骤3利用果蝇算法求解上述优化问题又可以分为以下步骤：
a)首先初始化种群，包括设置种群规模
Figure SMS_40
即该优化问题可行解的数量，最大的迭代次数
Figure SMS_41
，果蝇群体位置范围
Figure SMS_42
即初始化可行解的最大范围，果蝇单次飞行范围
Figure SMS_43
即下一次迭代过程中可行解的变化范围，初始化功率
Figure SMS_44
如下式所示：
Figure SMS_45
。
其中
Figure SMS_46
为第
Figure SMS_47
个点波束最小通信容量需求所需的功率，可以根据式(7)中的最小容量限制来获得最小功率；
Figure SMS_48
表示生成不超过
Figure SMS_49
的随机数；
b)嗅觉搜索过程即赋予群体中每一只果蝇一个随机飞行方向和距离，即当前可行解的下一次迭代的值
Figure SMS_50
Figure SMS_51
。
并且计算当前群体中每个果蝇个体的味道浓度值
Figure SMS_52
即式(4)中的二阶差分容量，
Figure SMS_53
定义如下：
Figure SMS_54
。
选择当前群体中具有最佳味道浓度值即二阶差分容量最小的果蝇，其中
Figure SMS_55
利用式(9)中所得到的功率值，并通过式(1)(2)(3)计算可得，记录其值的大小
Figure SMS_56
和相应的位置
Figure SMS_57
：
Figure SMS_58
。
c)视觉搜索过程即保持最佳味道浓度值和对应果蝇位置信息，群体中其他果蝇均利用视觉飞向此位置：
Figure SMS_59
。
d)重复b)和c)的迭代过程，直到算法达到最大迭代次数
Figure SMS_60
或者不再满足式(5)(6)中的约束条件。
为了实现以上发明目的，本发明还提供了一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配系统，执行前述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、考虑的是一个降雨过程而非传统的只考虑雨衰最大值的情况，更加贴合实际；
2、根据DVB-S2X标准所提供的调制编码方式，选择合适的调制编码方案，提高了系统的频谱效率；
3、利用最小化二阶差分容量为优化目标，提高资源利用率和用户满意度。
附图说明
图1是本发明的卫星多波束系统模型图。
图2 是本发明方法实施流程框图。
图3是根据各波束最大降雨衰减
Figure SMS_61
，并利用面向“事件-需求”模型获得波束1的雨衰时间序列。
图4是本发明卫星通信系统波束间功率分配方法与其它不同的三种功率分配方法各波束的平均二阶差分容量的大小。
图5是本发明卫星通信系统波束间功率分配方法与其它不同的三种功率分配方法的累积二阶差分容量的大小。
图6是本发明卫星通信系统波束间功率分配方法与其它不同的三种功率分配方法各波束的平均容量的大小。
图7是本发明卫星通信系统波束间功率分配方法与其它不同的三种功率分配方法系统总容量的大小。
图8是本发明卫星通信系统波束间功率分配方法与其它不同的三种功率分配方法各波束用户满意度的大小。
实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
需要强调的是，在描述本发明过程中，各种公式和约束条件分别使用前后一致的标号进行区分，但也不排除使用不同的标号标志相同的公式和/或约束条件，这样设置的目的是为了更清楚的说明本发明特征所在。
本发明的目的是为了弥补现有研究不足之处。与传统方法中根据雨衰最大值预留系统的链路余量来对抗雨衰不同，本发明考虑的是一次降雨的过程，由于不同降雨时刻雨衰值不同，根据DVB-S2X标准所提供的调制编码方式来提高系统的频谱效率，以最小化所有波束的分配容量和业务申请量之差的平方和为准则，进行功率优化，并且考虑业务的时延要求，更加符合实际的卫星通信系统。在求解优化问题中，采用一种新型的群体智能优化算法即果蝇算法，它具备计算量小、时间复杂度低和全局寻优能力强的特点，更加适合卫星通信系统。
本发明提出一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法，该方法首先根据当前时刻降雨衰减的大小，通过卫星通信系统链路计算方法和DVB-S2X标准确定功率和波束容量间的关系，然后建立业务需求和波束容量之间的优化问题，最后利用果蝇算法解得最优的功率分配结果。该方法主要包括以下步骤：
步骤1：根据系统带宽
Figure SMS_64
，系统总功率
Figure SMS_67
，卫星天线发射增益
Figure SMS_68
，卫星地球站天线接收增益
Figure SMS_63
，系统的载波频率
Figure SMS_66
等参数，以及当前时刻降雨衰减的大小，通过卫星通信系统链路计算方法，可以得到某一时刻下第
Figure SMS_69
个波束的信噪比
Figure SMS_70
，根据DVB-S2X标准所提供的调制编码方式，计算出此时第
Figure SMS_62
个波束信道的频谱效率
Figure SMS_65
；
步骤2：在考虑通信时延的基础上，使得各波束业务需求
Figure SMS_71
与实际信道容量
Figure SMS_72
之间的匹配，同时实现系统容量的最大化，对该功率优化问题进行建模；
步骤3：利用群体智能算法中的果蝇算法求解优化问题，得到在各个波束所处信道条件下获得的功率
Figure SMS_73
；
步骤4：获得当前时刻的最优功率分配结果，并且考虑下一时刻雨衰值，重复步骤1、2、3，直到降雨过程结束。
以下结合附图和优选实施方式对本发明进行详细描述。
所述降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法的具体步骤包括：
步骤1：根据系统带宽
Figure SMS_74
，系统总功率
Figure SMS_75
，卫星天线发射增益
Figure SMS_76
，卫星地球站天线接收增益
Figure SMS_77
，系统的载波频率
Figure SMS_78
等参数，以及当前时刻降雨衰减的大小，通过卫星通信系统链路计算方法，可以得到某一时刻下第
Figure SMS_79
个波束的信噪比
Figure SMS_80
：
Figure SMS_81
。
其中，
Figure SMS_83
为第
Figure SMS_86
个波束所获得的功率，
Figure SMS_89
为噪声功率，
Figure SMS_84
、
Figure SMS_87
分别为天线的发射增益和接收增益，
Figure SMS_88
为路径损耗，
Figure SMS_91
为第
Figure SMS_82
个波束的降雨衰减。根据DVB-S2X标准所提供的调制编码方式，选择一种合适的调制编码方式用来提高此时第
Figure SMS_85
个波束信道的频谱效率
Figure SMS_90
：
Figure SMS_92
。
在该标准中频谱效率是信噪比的阶梯函数，此时第
Figure SMS_93
个波束的信道容量
Figure SMS_94
：
Figure SMS_95
。
其中，
Figure SMS_96
为第
Figure SMS_97
个波束的带宽，
Figure SMS_98
，
Figure SMS_99
为点波束数量。
步骤2：在考虑通信时延的基础上，使得各波束业务需求
Figure SMS_100
与实际信道容量
Figure SMS_101
之间的匹配，同时实现系统容量的最大化，对该功率优化问题进行建模:
Figure SMS_102
。
假设下行点波束数量为
Figure SMS_103
，为了使得系统资源利用率最大化，式(4)以二阶差分容量最小为优化目标；式(5)表示每个波束所获得的功率和不能超过系统的总功率；式(6)表示每个波束所获得的容量不能超过业务需求量；式(7)表示由于通信时延的限制，每个点波束的时延限制可以转换为对每个点波束的容量限制，其中
Figure SMS_104
为第
Figure SMS_105
个点波束的误包率，
Figure SMS_106
表示成功传输的概率，
Figure SMS_107
是给定的平均最大时延限制，用来表示该波束的业务对系统时延的容忍上限。
步骤3：利用群体智能算法中的果蝇算法求解优化问题，得到在各个波束所处信道条件下获得的功率
Figure SMS_108
，具体步骤如下：
a)首先初始化种群，包括设置种群规模
Figure SMS_109
即该优化问题可行解的数量，最大的迭代次数
Figure SMS_110
，果蝇群体位置范围
Figure SMS_111
即初始化可行解的最大范围，果蝇单次飞行范围
Figure SMS_112
即下一次迭代过程中可行解的变化范围，初始化功率
Figure SMS_113
如下式所示：
Figure SMS_114
。
其中
Figure SMS_115
为第
Figure SMS_116
个点波束最小通信容量需求所需的功率，可以根据式(7)中的最小容量限制来获得最小功率；
Figure SMS_117
表示生成不超过
Figure SMS_118
的随机数；
b)嗅觉搜索过程即赋予群体中每一只果蝇一个随机飞行方向和距离，即当前可行解的下一次迭代的值
Figure SMS_119
：
Figure SMS_120
。
并且计算当前群体中每个果蝇个体的味道浓度值
Figure SMS_121
即式(4)中的二阶差分容量，
Figure SMS_122
定义如下：
Figure SMS_123
。
选择当前群体中具有最佳味道浓度值即二阶差分容量最小的果蝇，其中
Figure SMS_124
利用式(9)中所得到的功率值，并通过式(1)(2)(3)计算可得，记录其值的大小
Figure SMS_125
和相应的位置
Figure SMS_126
：
Figure SMS_127
。
c)视觉搜索过程即保持最佳味道浓度值和对应果蝇位置信息，群体中其他果蝇均利用视觉飞向此位置：
Figure SMS_128
。
d)重复b)和c)的迭代过程，直到算法达到最大迭代次数
Figure SMS_129
或者不再满足式(5)(6)中的约束条件。
步骤4：获得当前时刻的最优功率分配结果，并且考虑下一时刻雨衰值，重复步骤1、2、3，直到降雨过程结束。
本发明的效果可通过仿真进一步验证。
1、实验场景：
在该资源分配方法中，GEO卫星高度35786KM，总共有5个点波束即
Figure SMS_130
，系统中每个参数的具体值如下表所示：
Figure SMS_131
。
表1系统参数。
2、实验内容与结果：
为验证本发明方法的性能，采用如图1所示的系统模型图。本发明方法实施流程框图如图2所示。利用面向“事件-需求”模型得到的一个波束的降雨过程如图3所示。系统的仿真结果如图4、5、6、7、8所示。
相比于其它算法，本发明所提出的卫星通信系统资源动态优化方法提高了系统的容量和用户满意度。从图4、5可以看出，本发明所提出的方法在一段持续时间的降雨场景下可以有效的降低业务需求和波束容量之间的差距。从图6、7可以看出，利用DVB-S2X标准所提供的调制编码方式，选取合适的调制编码方式对抗雨衰可以提高系统的容量。从图8各波束的用户满意度也可以看出，本发明所提出的方法比其他三种方法好。
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，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据系统带宽
Figure QLYQS_2
，系统总功率
Figure QLYQS_6
，卫星天线发射增益
Figure QLYQS_9
，卫星地球站天线接收增益
Figure QLYQS_3
，系统的载波频率
Figure QLYQS_4
参数，以及当前时刻降雨衰减的大小，通过卫星通信系统链路计算方法，可以得到某一时刻下第
Figure QLYQS_7
个波束的信噪比
Figure QLYQS_10
，根据
Figure QLYQS_1
标准所提供的调制编码方式，计算出此时第
Figure QLYQS_5
个波束信道的频谱效率
Figure QLYQS_8
；
步骤2：在考虑通信时延的基础上，使得各波束业务需求
Figure QLYQS_11
与实际信道容量
Figure QLYQS_12
之间的匹配，同时实现系统容量的最大化，对该功率优化问题进行建模；
步骤3：利用群体智能算法中的果蝇算法求解优化问题，得到在各个波束所处信道条件下获得的功率
Figure QLYQS_13
；
步骤4：获得当前时刻的最优功率分配结果，并且考虑下一时刻雨衰值，重复步骤1、2、3，直到降雨过程结束。
2.根据权利要求1所述的降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法，其特征在于：所述步骤1中的第
Figure QLYQS_14
个波束的信噪比
Figure QLYQS_15
为：
Figure QLYQS_16
其中，
Figure QLYQS_19
为第
Figure QLYQS_20
个波束所获得的功率，
Figure QLYQS_22
为噪声功率，
Figure QLYQS_18
、
Figure QLYQS_21
分别为天线的发射增益和接收增益，
Figure QLYQS_23
为路径损耗，
Figure QLYQS_24
为第
Figure QLYQS_17
个波束的降雨衰减。
3.根据权利要求2所述的降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法，其特征在于：根据DVB-S2X标准所提供的调制编码方式，在该标准中频谱效率是信噪比的阶梯函数，此时第
Figure QLYQS_25
个波束的频谱效率
Figure QLYQS_26
：
Figure QLYQS_27
得到
Figure QLYQS_28
个波束的信道容量
Figure QLYQS_29
：
Figure QLYQS_30
其中，
Figure QLYQS_31
为第
Figure QLYQS_32
个波束的带宽，
Figure QLYQS_33
，
Figure QLYQS_34
为点波束数量。
4.根据权利要求3所述的降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法，其特征在于：所述步骤2中的优化问题如下所示：
Figure QLYQS_35
假设下行点波束数量为
Figure QLYQS_36
，为了使得系统资源利用率最大化，式(4)以二阶差分容量最小为优化目标；式(5)表示每个波束所获得的功率和不能超过系统的总功率；式(6)表示每个波束所获得的容量不能超过业务需求量；式(7)表示由于通信时延的限制，每个点波束的时延限制可以转换为对每个点波束的容量限制，其中
Figure QLYQS_37
为第
Figure QLYQS_38
个点波束的误包率，
Figure QLYQS_39
表示成功传输的概率，
Figure QLYQS_40
是给定的平均最大时延限制，用来表示该波束的业务对系统时延的容忍上限。
5.根据权利要求4所述的降雨环境下卫星通信系统资源动态分配方法，其特征在于：所述步骤3利用果蝇算法求解上述优化问题又可以分为以下步骤：
a)首先初始化种群，包括设置种群规模
Figure QLYQS_41
即该优化问题可行解的数量，最大的迭代次数
Figure QLYQS_42
，果蝇群体位置范围
Figure QLYQS_43
即初始化可行解的最大范围，果蝇单次飞行范围
Figure QLYQS_44
即下一次迭代过程中可行解的变化范围，初始化功率
Figure QLYQS_45
如下式所示：
Figure QLYQS_46
其中
Figure QLYQS_47
为第
Figure QLYQS_48
个点波束最小通信容量需求所需的功率，可以根据式(7)中的最小容量限制来获得最小功率；
Figure QLYQS_49
表示生成不超过
Figure QLYQS_50
的随机数；
b)嗅觉搜索过程即赋予群体中每一只果蝇一个随机飞行方向和距离，即当前可行解的下一次迭代的值
Figure QLYQS_51
：
Figure QLYQS_52
并且计算当前群体中每个果蝇个体的味道浓度值
Figure QLYQS_53
即式(4)中的二阶差分容量，
Figure QLYQS_54
定义如下：
Figure QLYQS_55
选择当前群体中具有最佳味道浓度值即二阶差分容量最小的果蝇，其中
Figure QLYQS_56
利用式(9)中所得到的功率值，并通过式(1)(2)(3)计算可得，记录其值的大小
Figure QLYQS_57
和相应的位置
Figure QLYQS_58
：
Figure QLYQS_59
c)视觉搜索过程即保持最佳味道浓度值和对应果蝇位置信息，群体中其他果蝇均利用视觉飞向此位置：
Figure QLYQS_60
d)重复b)和c)的迭代过程，直到算法达到最大迭代次数
Figure QLYQS_61
或者不再满足式(5)(6)中的约束条件。
6.一种降雨环境下卫星通信系统资源动态分配系统，其特征在于：执行权利要求1-5任一项所述的方法。
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