一种基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法，包括步骤：在其对应窗口范围内将部分时隙分配给其用户波束，使时隙分配在满足资源限制的基础上达到最优或者次优解；系统和信关站共同完成初始化分配前向与后向频率资源和波束簇带宽；计算各波束最优化时隙数和波束簇优先级，实时动态分配模式下参与业务信道的资源规划与分配；计算时隙余量，再次分配给各个波束，使分配的容量满足各个波束的容量需求。本发明专利技术使用了频率复用；根据每个簇的业务量需求进行簇间功率干扰抑制；在时隙分配中对簇内时隙进行优化改进，使用联合算法完成时隙资源再分配。合算法完成时隙资源再分配。合算法完成时隙资源再分配。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法


[0001]本专利技术属于卫星通信
，尤其涉及一种基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法。

技术介绍

[0002]卫星通信以其覆盖范围广、传输距离远等特点得到越来越广泛的应用。由于业务类型的多样性，多波束卫星传统的固定资源分配方式容易造成卫星的功能受限和资源浪费，同时网络中用户业务差异性大、类型和需求多样、时间和空间分布严重不均等因素，这对卫星网络的传输能力和资源的高效利用提出了很高的要求。
[0003]为了满足不断增长的业务量需求，高通量卫星(HTS)应运而生，其波束覆盖和地面5G/6G相融合，可以补充和增强天地一体化信息网络能力，多波束技术的出现大幅度提高了卫星资源利用率，成为高通量卫星和未来甚高通量卫星系统发展的必然趋势，其资源分配算法和跳跃的波束图案设计也成为研究的热点。但现有的研究中存在频谱利用率低，同频干扰严重，计算量复杂，资源浪费，高业务量请求的波束不能被满足，波束的时隙分配离散，技术概念比较抽象等问题。

技术实现思路

[0004]针对以上情况，本专利技术为实现资源高效利用、热点区域随需服务的目标，提出新一代高通量卫星波束资源优化方案的设计方法，基于数据驱动的簇内时隙资源分配策略和簇间波束干扰抑制方法。
[0005]本专利技术第一方面公开的基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法，包括以下步骤：
[0006]在其对应窗口范围内将部分时隙分配给其用户波束，使时隙分配在满足资源限制的基础上达到最优或者次优解；
[0007]系统和信关站共同完成初始化分配前向与后向频率资源和波束簇带宽B
k
；
[0008]计算各波束最优化时隙数N
k
，并获取波束簇优先级w
k
，在实时动态分配模式下进行业务信道的资源规划与分配；
[0009]计算时隙余量再次分配给各个波束，使分配的容量满足各个波束的容量需求。
[0010]进一步的，下行链路工作带宽资源在波束簇内复用，簇内最大化资源目标函数为：
[0011][0012]其中，N
k
为各个波束分配到的最优化时隙数，B
k
为每一波束簇带宽，N
max
为一个波束
数内最多可同时工作的时隙数，W为总的工作带宽，M为系统波束簇总数。
[0013]进一步的，使各波束分配的容量小于等于业务需求，对于差分优化函数引入拉格朗日因子，有
[0014][0015]令求得：
[0016][0017]本专利技术第二方面公开的基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法，包括以下步骤：
[0018]采集阵列接收数据；
[0019]对数据中的协方差矩阵进行去相关处理；
[0020]将协方差矩阵特征值分解，特征值从大到小排列λ
i
，i＝1,...,M，比较第P+1和P+2两个特征值，当则信号空间矩阵为：
[0021][0022]否则为
[0023][0024]对信号空间矩阵作奇异值分解；
[0025]将波束形成权矢量w0向信号空间矩阵的大特征值对应的左奇异矢量列空间U
s
U
sH
投影。
[0026]进一步的，作奇异值分解的结果为：
[0027][0028]其中U,V为矩阵的左右奇异矢量。
[0029]进一步的，投影结果为：
[0030][0031]本专利技术的有益效果如下：
[0032]本专利技术在卫星通信业务模型方面使用了频率复用，在资源分配方面，根据每个簇的业务量需求进行簇间功率干扰抑制，不管干扰信号的来向是怎样发生变化，基于数据驱动的干扰抑制算法的输出SINR仍有稳定输出，在时隙分配中对簇内时隙进行优化改进，使用联合算法完成时隙资源再分配。
[0033]仿真结果表明，改进后的算法提高了业务满意度，降低了计算复杂度，减少了资源的浪费，使得分配的时隙更能满足业务量的动态需求。
附图说明
[0034]图1高通量卫星波束簇模型图；
[0035]图2波束之间干扰模型图；
[0036]图3基于数据特征的干扰抑制流图；
[0037]图4基于特征结构自适应方向图；
[0038]图5基于特征结构的输出与输入SNR的关系；
[0039]图6基于特征结构随着干扰信号来向变化的曲线；
[0040]图7系统业务量仿真结果图；
[0041]图8不同业务权重的波束系统容量分配图。
具体实施方式
[0042]下面结合附图对本专利技术作进一步的说明，但不以任何方式对本专利技术加以限制，基于本专利技术教导所作的任何变换或替换，均属于本专利技术的保护范围。
[0043]天地一体化高通量信息网络具有多业务需求时间和空间不均匀性日益显著、业务变化动态性明显等特性，大都采用多波束和频率复用技术，相邻波束覆盖采用不同频率隔离和极化隔离进行复用，不相邻的覆盖区域可以实现相同频覆盖实现频率复用。本专利技术采用的高通量卫星波束簇模型如图1所示，假设第一个波束簇周围分布有M(m＝1,2,...,M)个波束簇，波束内采用频率复用，波束簇采用簇复用技术，实现天地一体化多业务融合传输。
[0044]由于每个波束与其他相邻波束会存在重叠区域，如图1所示，虽然星载多波束天线在进行波束形成时采用了低旁瓣处理技术，但相邻波束依旧存在相互影响，两个波束之间的距离越近影响越大。为了降低波束之间的相互影响，一方面，天线要采用先进技术，尽量降低主波束外的功率辐射；另一方面，相邻的波束进行频分和极化处理，相邻的两个波束在频率上、极化特性上不同，减小相互之间的干扰。
[0045]从高通量卫星HTS的角度来讲，同信道干扰产生的原因是天线辐射方向图的旁瓣效应，如图2所示，假设受干扰波束即信号波束位于l处，干扰波束位于m处，信号干扰值主要与两波位l、m之间中心点之间的夹角有关，有
[0046][0047]其中R
E
为地球半径和h卫星高度，φ＝2
·
arcsin(R
D
/2R)。当地球半径R
E
和卫星高度h固定时，夹角θ
l,m
与两波束中心点距离R
D
有关。同频干扰的增益因子
[0048][0049]其中，u＝2
.
07123sin(θ/θ
3dB
)，J1(
·
)、J3(
·
)分别是1阶和3阶第一类贝塞尔函数，波束3dB夹角θ
3dB
＝70
·
λ/D，其中λ信号波长，D为天线直径。则下行链路干扰信号进入期望信号的功率大小为
[0050][0051]其中，P
t
表示卫星天线发射功率，G
T
表示卫星天线的发射增益，G
R
为天线的接收增益，L为自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：在其对应窗口范围内将部分时隙分配给其用户波束，使时隙分配在满足资源限制的基础上达到最优或者次优解；系统和信关站共同完成初始化分配前向与后向频率资源和波束簇带宽B
k
；计算各波束最优化时隙数N
k
，并获取波束簇优先级w
k
，在实时动态分配模式下进行业务信道的资源规划与分配；计算时隙余量再次分配给各个波束，使分配的容量满足各个波束的容量需求。2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的高通量卫星波束资源智能优化方法，其特征在于，下行链路工作带宽资源在波束簇内复用，簇内最大化资源目标函数为：其中，N
k
为各个波束分配到的最优化时隙数，B
k
为每一波束簇带宽，N
max
为一个波束数内最多可同时工作的时隙数，W为...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛志杰，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：