CN112347658A - 一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及*** - Google Patents

一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及***，其中所述方法通过对降雨和馈电链路的监测，以及结合雨衰预测对实时降雨量和未来降雨量进行评估，将降雨量根据划分标准将其分类到低雨量、中等雨量和强降雨范畴，随后进一步根据所划分的余量范畴，采取不同的馈电链路可靠传输方案。其中低雨量采用功率控制方案，通过信关站和卫星功率的调整来补偿降雨衰减；中等雨量采用功率控制加自适应编码调制方案，根据雨衰和链路监测结果，调整功率和选取合适的编码调制阶数，通过信息速率的降低来增大单位信息单元的功率；强降雨采用波束调度和星间链路数据卸载方案，通过***异地多级资源的调度，实现传输网数据馈电链路的可靠传输。

Description

一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及***
技术领域
本发明涉及一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及***，特别是涉及无线通信网络领域。
背景技术
星座卫星通信***的馈电链路采用高频段支撑大容量星地数据传输，高频段极易受到降雨等环境因素的影响，使链路性能恶化，严重的时候甚至会导致链路中断。现有技术中，卫星通信***中馈电链路可靠性保证主要采用功率控制和自适应编码调制的方法。
但是，在雨衰等因素导致馈电链路衰耗增大，容量减小的时候，增大信关站或卫星发射功率，保证接收端信噪比；或是减小调制编码阶数，可靠性的提高是以牺牲传输速率的方式实现。
发明内容
发明目的：一个目的是提出一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，以解决现有技术存在的上述问题。进一步目的是提出一种实现上述方法的***。
技术方案：一种基于低轨星座卫星通信的无线资源调度方法，包括以下步骤：
步骤一、实时监测降雨和馈电链路情况；
步骤二、对雨衰进行预测；
步骤三、划分降雨范畴；
步骤四、根据降雨范畴，采用相应的馈电链路传输方案。
在进一步的实施例中，所述步骤二进一步为：
根据当前及前几个时刻的雨衰值，建立雨衰预测模型，并应用所述雨衰预测模型，预测出下一时刻的雨衰值，即：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 476760DEST_PATH_IMAGE002
表示差分阶数，
Figure 507033DEST_PATH_IMAGE003
表示时序数据本身的滞后数，
Figure 603165DEST_PATH_IMAGE004
表示预测误差的滞后数，
Figure 111507DEST_PATH_IMAGE005
表 示高斯白噪声序列，
Figure 242274DEST_PATH_IMAGE006
表示滞后的自相关系数，
Figure 381131DEST_PATH_IMAGE007
表示平稳变量，
Figure 26876DEST_PATH_IMAGE008
表示时间下标。
在进一步的实施例中，所述雨衰预测模型通过自相关函数和偏自相关函数来确定 其序列，进一步细化符合预测的模型；细化过程具体为对参数p，r，q进行估计，对于序列
Figure 276592DEST_PATH_IMAGE007
， 当存在任意t，满足：
Figure 261865DEST_PATH_IMAGE009
以及对于序列中任意的t，t+s，满足：
Figure 633941DEST_PATH_IMAGE010
则序列
Figure 704665DEST_PATH_IMAGE007
为宽平稳过程；所述自相关函数为：
Figure 820389DEST_PATH_IMAGE011
式中，
Figure 660169DEST_PATH_IMAGE012
表示协方差，
Figure 140828DEST_PATH_IMAGE013
表示方差；对于实测的序列
Figure 495586DEST_PATH_IMAGE007
计算表达式进一步为：
Figure 352684DEST_PATH_IMAGE014
式中，
Figure 129795DEST_PATH_IMAGE015
表示自协方差函数，对于长度为N的序列，其进一步为：
Figure 781356DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure 888990DEST_PATH_IMAGE017
表示序列
Figure 284199DEST_PATH_IMAGE007
的均值；所述偏自相关函数用于表示在
Figure 832992DEST_PATH_IMAGE018
都 已知的条件下，
Figure 983351DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 250384DEST_PATH_IMAGE019
两者之间的自相关性，即：
Figure 183705DEST_PATH_IMAGE020
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示偏自相关函数的值，
Figure 914900DEST_PATH_IMAGE022
表示自相关函数对应的数值。
在进一步的实施例中，所述步骤三进一步为：根据步骤一实时监测出的降雨量，以及步骤二中预测出的降雨量，对降雨量划分为不同的降雨范畴；所述降雨范畴包括低雨量范畴、中等雨量范畴和强降雨范畴。
在进一步的实施例中，所述步骤四进一步为：根据步骤三划分出的降雨范畴，采取不同的馈电链路可靠传输方案；所述传输方案进一步包括低雨量方案、中等雨量方案、强降雨方案；所述低雨量方案采用功率控制方案，通过信关站和卫星功率的调整来补偿降雨衰减；所述中等雨量方案采用自适应编码调制方案，根据雨衰和链路监测结果，选取合适的功率和编码调制阶数，通过调整功率和信息速率的降低来增大单位信息单元的功率；所述强降雨方案采用波束调度和星间链路数据卸载方案，通过***异地多级资源的调度，实现传输网数据馈电链路的可靠传输。
在进一步的实施例中，所述功率控制进一步为馈电链路功率控制，即在降雨期间增加卫星和地球站的发射功率，并在降雨事件结束后将功率返回到无降雨时的值来恢复正常链路。
在进一步的实施例中，所述编码调制进一步为自适应编码调制，即发送端根据接收端反馈的信噪比，从一组预先设定的编码调制组合里选择最匹配的方式传输；所述自适应编码调制进一步将雨衰、大气闪烁影响因子加入到信道自适应模型中，并采用物理层逐帧功率优化方案，适应环境因素引起的链路质量快速变化的实际情况；所述自适应编码调制的信令信道前向链路功率固定，反向链路采用功率开环+闭环调整策略，首次信号发射基于预测计算。
在进一步的实施例中，所述波束调度和星间链路数据卸载方案进一步为首先以距离为约束，在异地流量卸载的基础，优化关口站站址选择；其次，根据降雨监测预测情况和站址分布情况，在余量很大的情况下，寻找信关站周围的站点是否能够进行数据卸载，满足卸载条件时，对馈电链路波束进行调度，通过波束调度连接其它站点，再通过其它站点进行数据卸载，然后传输到数据中心；最后，当周围没有其它站点可以进行数据卸载时，通过星间链路，将数据传输到其它馈电链路可靠的卫星和站点，并通过接力方式将数据传输到数据中心。
在进一步的实施例中，波束调度和星间链路数据卸载方案实现总流程划分为：
步骤4.1、对信关站站点的降雨情况进行监测和预测，从气象局或相关部门获取降雨实时数据，并采用算法对降雨进行短时预测；
步骤4.2、根据降雨监测和预测结果，对馈电链路雨衰值进行计算、评估和预测；
步骤4.3、根据雨衰计算和评估结果，判断是否需要进行波束调度或星间链路数据卸载，若需要，则跳转至步骤4.4；若不需要，则通过功率控制和自适应编码调制来保证馈电链路可靠传输，并跳转至步骤4.6；
步骤4.4、查看信关站附近能够进行数据卸载的其它站点，判断是否有站点的馈电链路状态可以进行数据卸载，若有，则执行波束管理流程，调度波束指向周围的站点进行数据卸载，转到步骤4.6；若没有，跳转至步骤4.5；
步骤4.5、执行星间链路数据卸载流程，通过星间链路路由将数据转发到馈电链路状态良好的信关站；
步骤4.6、流程执行结束。
在进一步的实施例中，采用波束调度策略和方式进行数据卸载的流程如下：
步骤4.4.1、信关站监测、预测和评估馈电链路传输条件，并评估馈电信道质量；
步骤4.4.2、根据馈电链路信道质量监测和预测情况，判断是否需要临站进行馈电链路数据卸载；
步骤4.4.3、当需要临站数据卸载时，触发波束调度和数据卸载流程，该信关站向网控中心发送数据卸载请求信息；
步骤4.4.4、网控中心收到数据卸载请求后，根据***信关站位置信息，查找相同卫星覆盖下的其它信关站，以作为备用来进行数据卸载；
步骤4.4.5、根据天气情况选择合适的信关站作为数据卸载站；
步骤4.4.6、网控中心进行决策，确定数据卸载站和卫星的链路参数配置和资源配置；
步骤4.4.7、网控中心发送请求反馈信息给原信关站，并发送数据卸载控制信息给数据卸载站，数据卸载站再将控制信息转发给卫星；
步骤4.4.8、原信关站、数据卸载站和卫星发送反馈信息给网控中心；
步骤4.4.9、网控中心核准并进行决策，然后下发数据卸载指示信息给原信关站、数据卸载站和卫星；
步骤4.4.10、原信关站、数据卸载站和卫星接收到指示信息后，发送反馈信息给网控中心；
步骤4.4.11、原信关站释放馈电链路资源；
步骤4.4.12、卫星根据指示信息调整前向馈电链路波束指向，准备资源；数据卸载站调整反向馈电链路波束指向，并准备资源；
步骤4.4.13、卫星向数据卸载站发送数据；
步骤4.4.14、数据卸载站接收数据，并转发给原信关站；
步骤4.4.15、原信关站反馈数据接收情况。
在进一步的实施例中，星间链路数据卸载流程的流程为：
步骤4.5.1、信关站监测、预测和评估馈电链路传输条件，并评估馈电信道质量；
步骤4.5.2、根据馈电链路信道质量监测和预测情况，判断是否需要临站进行星间链路数据卸载；
步骤4.5.3、当需要星间链路数据卸载时，触发星间链路数据卸载流程，该信关站向网控中心发送星间链路数据卸载请求信息；
步骤4.5.4、网控中心收到星间链路数据卸载请求后，根据***中信关站位置信息、路由信息和天气状况等，查找可用于数据卸载的站点集合；
步骤4.5.5、根据站点集中站点的资源占用情况，优选资源充足的站点作为数据卸载站；
步骤4.5.7、网控中心发送请求反馈信息给原信关站，并发送数据卸载控制信息给数据卸载站，数据卸载站再将控制信息路由转发给卫星；
步骤4.5.8、原信关站、数据卸载站和卫星发送反馈信息给网控中心；
步骤4.5.9、网控中心核准并进行决策，然后下发数据卸载指示信息给原信关站、数据卸载站和卫星；
步骤4.5.10、原信关站、数据卸载站和卫星接收到指示信息后，发送反馈信息给网控中心；
步骤4.5.11、原信关站释放馈电链路资源；
步骤4.5.12、卫星根据指示信息调整星间链路波束指向，准备资源；数据卸载站调整反向馈电链路波束指向，并准备资源；
步骤4.5.13、卫星通过星间链路向数据卸载站传输数据；
步骤4.5.14、数据卸载站接收数据，并通过地面网络转发给原信关站；
步骤4.5.15、原信关站反馈数据接收信息。
一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计***，用于实现一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，包括：
用于监测实时数据的第一模块；
用于预测雨衰情况的第二模块；
用于划分降雨范畴的第三模块
用于实现功率控制的第四模块；
用于实现自适应编码调制的第五模块；
用于实现波束调度的第六模块；
用于实现星间链路卸载的第七模块。
在进一步的实施例中，所述第一模块进一步在不同环境下对降雨量和馈电链路进行监测，并反馈实时数据至其余模块，进行数据处理。
在进一步的实施例中，所述第二模块进一步接收第一模块中检测到的实时数据，根据建立雨衰序列模型，从而对未来降雨量进行评估，并预测结果输出至第三模块。
在进一步的实施例中，所述第三模块根据第二模块输出的预测结果对降雨量进行划分，进一步包括低雨量模块、中等雨量模块、强降雨模块。
在进一步的实施例中，所述第四模块进一步包括卫星模块、信关站模块并用于第三模块中低雨量模块和中等雨量模块的使用；两者在馈电链路功率控制过程中彼此协作，在降雨事件结束后，通过将功率返回到无降雨时的值来恢复正常链路。
在进一步的实施例中，所述第五模块进一步根据不同时刻的信道状态来采用对应的调制方式和编码码率，从而减少链路设计中的备余量，该模块用于第三模块中中等雨量模块的使用。
在进一步的实施例中，所述第六模块进一步根据记录每颗卫星不同频段不同波束的ERIP图和G/T 值图，绘制出一张全局的波束覆盖图，作为波束选择的基础数据，然后站点的能力和特点选择一个能同时满足上行和下行链路要求的最佳波束。
在进一步的实施例中，所述第七模块进一步结合第六模块，用于在雨衰严重时支持星间链路卸载数据，并利用星间链路转移本地馈电链路数据，在合适的信关站进行落地，实现异地流量卸载；根据雨量范畴划分用于第三模块中的强降雨模块，该模块通过星间链路将数据转发到***中其它卫星覆盖下的信关站进行数据卸载。
有益效果：本发明提出了一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及***，在功率控制和自适应调制编码的基础上，通过雨衰预测方法来跟踪监测余量，提高***功率控制和编码调制阶数控制的实时性；同时通过波束调度和星间链路进行数据卸载，将严重衰减情况下的馈电链路数据卸载到其它信关站或通过其它卫星、信关站进行传输，避免严重雨衰条件下馈电链路中断所导致的信息丢失。采用多种方法相结合的体系化解决方案，在不增加***成本和复杂度的前提下，通过多种途径来确保低轨卫星通信***馈电链路的可靠传输。
附图说明
图1为本发明的可靠传输***架构图。
图2为本发明雨衰预测效果图。
图3为原始雨衰序列图。
图4为采样周期都为1s中两种预测性能仿真对比图。
图5为闭环功率控制上行工作流程图。
图6为自适应编码调制框架图。
图7为波束管理和星间链路卸载总流程图。
图8为波束调度数据卸载流程时序图。
图9为星间链路数据卸载流程时序图。
具体实施方式
本发明通过一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及***，实现低轨卫星通信***馈电链路可靠传输的目的。下面通过实施例，并结合附图对本方案做进一步具体说明。
申请人认为现有的卫星通信***中，功率控制需要进行多轮闭环功率估计才能得到雨衰值，进而来进行功率的调整，其实时性较差；而且由于卫星的功率受限特性，也不可能无限制增大卫星的发射功率。
自适应编码调制方法需要对雨衰值进行精准估计，才能引导设备采用合适的编码调制方案，在保证链路传输可靠性的同时，尽量确保传输速率。
以上两种方法在雨衰相对较小的情况下比较适用，低轨卫星通信***馈电链路大多采用高频段进行，以达到比较高的信息传输速率，使大量信息能够信息回传。目前采用的大多为Ka频段，高的频段一方面支持大容量数据传输，另一方面已受环境因素的影响。根据计算分析，降雨衰落高达20dB时，极大的影响馈电链路的传输能力。同时，在雨衰值很大的情况下，增大功率和减小编码调制阶数有可能全部失效，从而导致链路中断，严重影响数据传输和***运行。
在本申请中，我们提出了一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法及***，其中包含的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，该方法在功率控制和自适应调制编码的基础上，通过雨衰预测方法来跟踪监测余量，提高***功率控制和编码调制阶数控制的实时性；同时通过波束调度和星间链路进行数据卸载，将严重衰减情况下的馈电链路数据卸载到其它信关站或通过其它卫星、信关站进行传输，避免严重雨衰条件下馈电链路中断所导致的信息丢失。
具体划分为以下步骤：
步骤一、实时监测降雨和馈电链路情况；该步骤首先实时监测降雨情况和馈电链路情况，并将检测到的数据传输至步骤二进行数据处理。
步骤二、对雨衰进行预测；该步骤为了提高自适应控制的精度，缓解降雨监测中存在的反馈时延问题，采用预测算法对下一刻的雨衰值进行预测，并将预测值传输至后续步骤用于对功率控制和MODCOD模式进行选择。
其中对于雨衰值的预测具体为根据步骤一中监测到当前和前几个时刻的雨衰值，建立雨衰预测模型，并应用所述雨衰预测模型，预测出下一时刻的雨衰值，即：
Figure 236160DEST_PATH_IMAGE023
式中，
Figure 724911DEST_PATH_IMAGE002
表示差分阶数，
Figure 727502DEST_PATH_IMAGE003
表示时序数据本身的滞后数，
Figure 313204DEST_PATH_IMAGE004
表示预测误差的滞后数，
Figure 477469DEST_PATH_IMAGE005
表 示高斯白噪声序列，
Figure 781411DEST_PATH_IMAGE006
表示滞后的自相关系数，
Figure 322114DEST_PATH_IMAGE007
表示平稳变量，
Figure 700006DEST_PATH_IMAGE008
表示时间下标。
对于一个序列，通过自相关函数和偏自相关函数来确定其序列，进一步细化符合 预测的模型；细化过程具体为对参数p，r，q进行估计，对于上述序列
Figure 363068DEST_PATH_IMAGE007
，当存在任意t，满足：
Figure 826411DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 170804DEST_PATH_IMAGE024
表示序列
Figure 796345DEST_PATH_IMAGE007
的期望值，当对于序列中任意的t，t+s，满足：
Figure 302413DEST_PATH_IMAGE025
式中，
Figure 580947DEST_PATH_IMAGE026
表示随机过程，则序列
Figure 525770DEST_PATH_IMAGE007
为宽平稳过程；进一步定义自相关函数为：
Figure 878254DEST_PATH_IMAGE027
式中，
Figure 555223DEST_PATH_IMAGE012
表示协方差，
Figure 55474DEST_PATH_IMAGE013
表示方差；对于实测的序列
Figure 741670DEST_PATH_IMAGE007
计算表达式进一步为：
Figure 948661DEST_PATH_IMAGE028
式中，
Figure 124427DEST_PATH_IMAGE015
表示自协方差函数，对于长度为N的序列，其进一步为：
Figure 49658DEST_PATH_IMAGE029
式中，N表示序列的长度，
Figure 273966DEST_PATH_IMAGE017
表示序列
Figure 663359DEST_PATH_IMAGE007
的均值；对于一个序列的平稳性，可以通过其 ACF曲线的变化特性来判断。若一个序列为平稳序列，则其ACF曲线会随着时延s迅速下降到 零。
所述偏自相关函数用于表示在
Figure 947710DEST_PATH_IMAGE018
都已知的条件下，
Figure 156974DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 184973DEST_PATH_IMAGE019
两者之间的自相关性，即：
Figure 366556DEST_PATH_IMAGE030
式中，
Figure 881195DEST_PATH_IMAGE031
表示偏自相关函数，
Figure 781018DEST_PATH_IMAGE012
表示协方差，
Figure 347128DEST_PATH_IMAGE013
表示方差。在实际应用中， 偏自相关函数的值满足如下条件：
Figure 445534DEST_PATH_IMAGE032
式中，根据上述所述表达式，偏自相关函数的递推结果如下：
Figure 71688DEST_PATH_IMAGE033
式中，
Figure 255544DEST_PATH_IMAGE022
表示对应的自相关函数值，
Figure 625346DEST_PATH_IMAGE021
表示偏自相关函数的值，且满足
Figure 781521DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 640892DEST_PATH_IMAGE035
。
对于平稳序列
Figure 249728DEST_PATH_IMAGE007
是否符合相对应的模型，通过自相关函数以及偏自相关函数的变 化特性来识别。当自相关函数以及偏自相关函数值始终非零，且不会在某个值之后就恒等 于零而且呈负指数衰减，则称其具有拖尾性；若其值在某个常数之后就恒等于零，则其具有 截尾性。对于符合模型的判定的方法进一步为：当平稳序列
Figure 219958DEST_PATH_IMAGE007
的自相关函数具有拖尾性，偏 自相关函数具有截尾性时，则序列
Figure 230640DEST_PATH_IMAGE007
满足AR模型；当平稳序列
Figure 260913DEST_PATH_IMAGE007
的自相关函数具有截尾性， 偏自相关函数具有拖尾性时，则序列
Figure 357045DEST_PATH_IMAGE007
满足MA模型；当平稳序列
Figure 68649DEST_PATH_IMAGE007
的自相关函数和偏自相 关函数都具有拖尾性时，则序列
Figure 261733DEST_PATH_IMAGE007
满足ARMA模型。
由于实际中出现更多的是非平稳序列，因而不能按照上述的方法直接处理，需要首先对其进行平稳化处理，并进行差分，将原序列转化成平稳序列，差分的次数即为ARIMA模型中的差分阶数r。在差分获得平稳的序列之后，差分序列符合ARMA模型，并将其作为新的序列进行模式的识别。
在优选实施例中，为对雨衰序列的模型进行定阶，确定p，q的值，下面对雨衰序列进行分析。此处雨衰序列预测中将时延设为500ms，雨衰的采样频率为20Hz，则需要间隔10个点进行预测，因此，k=10；雨衰序列进行一次差分后得到的序列为平稳过程，因此，r=1。对于p和q的取值，这里采用专业的Eviews软件来计算，Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系。将仿真产生的雨衰序列的差分序列输入Eviews软件，经过100次的仿真计算，通过对序列的ACF和PACF进行分析，最终确定p=1，q=7。将确定的模型应用至雨衰预测中，其仿真出的预测效果如图2所示，通过比对可见大多数时刻表示原始雨衰序列的曲线与预测算法获得预测值的曲线重合，因此预测出的效果较好。
如图3所示表示预测误差值的数值仿真图，从仿真图中可以看出，除了极个别时刻预测效果出现偏差，采用基于ARIMA的预测算法预测的雨衰误差几乎都在0.8dB内，极少部分在雨衰值较大时达到0.9dB，表明算法的效果良好。同时，可以看出对于越小的降雨，雨衰值的预测误差越小，预测效果越好。
与雨衰短期预测模型中的two-sample模型相比，two-sample模型通过前两个时刻的雨衰值对当前时刻的雨衰值进行预测，表达式如下：
Figure 400590DEST_PATH_IMAGE036
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表示i时刻的雨衰值，当采样周期为1s时，参数
Figure 780756DEST_PATH_IMAGE038
，当采样周期为10s 时，参数
Figure 296051DEST_PATH_IMAGE039
。如图4所示，将基于ARIMA的雨衰预测算法和two-sample模型的采样周 期都取为1s，在同一场降雨中对各自的预测性能进行仿真对比，仿真图中可以看出，在同样 降雨条件下，采用本发明中基于ARIMA的预测算法比two sample模型预测性能更优。
步骤三、划分降雨范畴；该步骤根据步骤一实时监测出的降雨量，以及步骤二中预测出的降雨量，对降雨量划分为不同的降雨范畴；其中降雨范畴包括低雨量范畴、中等雨量范畴和强降雨范畴。
步骤四、根据降雨范畴，采用相应的馈电链路传输方案，该步骤根据步骤三划分出的降雨范畴，采取不同的馈电链路可靠传输方案；其中传输方案进一步包括低雨量方案、中等雨量方案、强降雨方案；所述低雨量方案采用功率控制方案，通过信关站和卫星功率的调整来补偿降雨衰减；所述中等雨量方案采用自适应编码调制方案，根据雨衰和链路监测结果，选取合适的编码调制阶数，通过信息速率的降低来增大单位信息单元的功率；所述强降雨方案采用波束调度和星间链路数据卸载方案，通过***异地多级资源的调度，实现传输网数据馈电链路的可靠传输。
功率控制方案具体为馈电链路功率控制，即在降雨期间增加卫星和地球站的发射功率，并在降雨事件结束后将功率返回到无降雨时的值来恢复正常链路。在这期间，需要对信号的功率进行实时的感知，感知分为开环和闭环两种形式。在开环中，利用上行/下行链路信号的衰减来预测下行/上行链路信号的衰减；在闭环中，信号功率在卫星上检测，并通过控制信道传送给地球站。由于闭环操作实现起来花费会更高一些，所以本发明采用闭环功率控制上行工作流程，并在对端设备协助下完成，其实现流程如图5所示，首先，卫星接收机接收来自信关站的导频信号；其次，卫星测量来自导频信号，解调、译码后检测导频信号误码率。
自适应编码调制方案是从一组预先设定的编码调制组合里选择最匹配的方式传输，达到传输速率自适应的目的。相对于固定编码调制，自适应编码调制方案减小了预留的链路备余量，可以支持更高阶的调制方式和更高的编码效率，在频谱效率上有了显著的提高。本发明中，针对卫星通信信道受环境影响较大的特点，将雨衰、大气闪烁等影响因子加入到信道自适应模型中，提高了恶劣天气环境下卫星通信的效率。为了适应降雨衰落等环境因素引起的链路质量快速变化的实际情况，本发明采用物理层逐帧功率优化方案。信令信道前向链路功率固定，反向链路采用功率开环+闭环调整策略，首次信号发射基于预测计算。业务波束前向链路采用自适应编码调制，反向链路信号功率以信令波束为基础，直接预测其功率，在后续过程中，依据***指令优化其自适应编码调制与信号参数。其中，自适应编码调制基本框架如图6所示，主要包括信号发射端、卫星、网关和接收端。信息由发射端发出，经过卫星中继，到达接收端。接收端根据接收到的信号进行信噪比估计，信噪比估计值可以表征当前信道的状态，据此选择合理的调制编码方式，再通过回传信道将编码调制信令发回给网关，网关根据信令对下一时刻信息的发送进行控制，从而使得整个***构成一个完整的回路。
优选实施例中，在降雨强度较大的条件下，网关控制发射端使用较低阶的调制方式和较低码率的编码方式，以维持整个卫星链路的可靠通信；在没有降雨或降雨强度很小的条件下，使用较高阶的调制方式和较高码率的编码方式，以充分利用当前的信道资源。由于在不同时刻使用的调制方式和码率可能不同，需要在每一帧的帧头里***相应的信息位表征当前使用的调制方式和码率，以实现***的收发端同步。
自适应编码调制技术的使用，使得卫星通信***可以根据不同时刻的信道状态来采用对应的调制方式和编码码率，从而可以减少链路设计中的备余量，信道和***的资源得到了充分利用，最终有效的提升了卫星通信***的性能。
低轨卫星通信***具有星际链路，在雨衰严重时可以支持星间链路卸载数据，利用星间链路转移本地馈电链路数据，在合适的信关站进行落地，实现异地流量卸载。波束管理和星间链路数据卸载的实现过程为：首先，为了确保***馈电链路的可用性，以距离为约束，在异地流量卸载的基础，优化关口站站址选择；然后，根据降雨监测预测情况和站址分布情况，在余量很大的情况下，寻找信关站周围的站点是否能够进行数据卸载，如果可以，则对馈电链路波束进行调度，通过波束调度连接其它站点，通过其它站点进行数据卸载，然后传输到数据中心；最后，如果周围没有其它站点可以进行数据卸载，则需要通过星间链路，将数据传输到其它馈电链路可靠的卫星和站点，通过接力方式将数据传输到数据中心。具体流程如图7所示，进一步划分为如下步骤：
步骤4.1、对信关站站点的降雨情况进行监测和预测，从气象局或相关部门获取降雨实时数据，并采用算法对降雨进行短时预测；
步骤4.2、根据降雨监测和预测结果，对馈电链路雨衰值进行计算、评估和预测；
步骤4.3、根据雨衰计算和评估结果，判断是否需要进行波束调度或星间链路数据卸载，若需要，则跳转至步骤4.4；若不需要，则通过功率控制和自适应编码调制来保证馈电链路可靠传输，并跳转至步骤4.6；
步骤4.4、查看信关站附近能够进行数据卸载的其它站点，判断是否有站点的馈电链路状态可以进行数据卸载，若有，则执行波束管理流程，调度波束指向周围的站点进行数据卸载，转到步骤4.6；若没有，跳转至步骤4.5；
步骤4.5、执行星间链路数据卸载流程，通过星间链路路由将数据转发到馈电链路状态良好的信关站；
步骤4.6、流程执行结束。
其中波束调度数据卸载的流程为，首先，通过记录每颗卫星不同频段不同波束的ERIP图和G/T值图，并绘制出一张全局的波束覆盖图，作为波束选择的基础数据；然后站点的能力和特点选择一个能同时满足上行和下行链路要求的最佳波束。其中选择的依据包括但不限于站点的工作频段、上行链路余量、下行链路余量、天线仰角、波束边缘距离、安装平台等。如图8所示，采用波束调度策略和方式进行数据卸载的流程具体如下：
步骤4.4.1、信关站监测、预测和评估馈电链路传输条件，并评估馈电信道质量；
步骤4.4.2、根据馈电链路信道质量监测和预测情况，判断是否需要临站进行馈电链路数据卸载；
步骤4.4.3、当需要临站数据卸载时，触发波束调度和数据卸载流程，该信关站向网控中心发送数据卸载请求信息；
步骤4.4.4、网控中心收到数据卸载请求后，根据***信关站位置信息，查找相同卫星覆盖下的其它信关站，以作为备用用来进行数据卸载；
步骤4.4.5、根据天气情况选择合适的信关站作为数据卸载站；
步骤4.4.6、网控中心进行决策，确定数据卸载站和卫星的链路参数配置和资源配置；
步骤4.4.7、网控中心发送请求反馈信息给原信关站，并发送数据卸载控制信息给数据卸载站，数据卸载站再将控制信息转发给卫星；
步骤4.4.8、原信关站、数据卸载站和卫星发送反馈信息给网控中心；
步骤4.4.9、网控中心核准并进行决策，然后下发数据卸载指示信息给原信关站、数据卸载站和卫星；
步骤4.4.10、原信关站、数据卸载站和卫星接收到指示信息后，发送反馈信息给网控中心；
步骤4.4.11、原信关站释放馈电链路资源；
步骤4.4.12、卫星根据指示信息调整前向馈电链路波束指向，准备资源；数据卸载站调整反向馈电链路波束指向，并准备资源；
步骤4.4.13、卫星向数据卸载站发送数据；
步骤4.4.14、数据卸载站接收数据，并转发给原信关站；
步骤4.4.15、原信关站反馈数据接收情况。
由于路由链路数据卸载是在馈电链路衰减较大，既无法通过功率控制和自适应编码调整链路参数来保证传输质量，也无法找到相同卫星覆盖条件下的临近站点来进行数据卸载，因此只能通过星间链路将数据转发到***中其它卫星覆盖下的信关站进行数据卸载的一种保证馈电链路数据可靠传输的方法。星间链路数据卸载步骤需找到不同卫星覆盖条件下的，且星间链路路由能够达到，且有空闲资源的卫星和站点进行数据卸载。控制信息包含了目的站，即卸载站的地址。
星间链路数据卸载流程的流程如图9所示，具体如下：
步骤4.5.1、信关站监测、预测和评估馈电链路传输条件，并评估馈电信道质量；
步骤4.5.2、根据馈电链路信道质量监测和预测情况，判断是否需要临站进行星间链路数据卸载；
步骤4.5.3、当需要星间链路数据卸载时，触发星间链路数据卸载流程，该信关站向网控中心发送星间链路数据卸载请求信息；
步骤4.5.4、网控中心收到星间链路数据卸载请求后，根据***中信关站位置信息、路由信息和天气状况等，查找可用于数据卸载的站点集合；
步骤4.5.5、根据站点集中站点的资源占用情况，优选资源充足的站点作为数据卸载站；
步骤4.5.7、网控中心发送请求反馈信息给原信关站，并发送数据卸载控制信息给数据卸载站，数据卸载站再将控制信息路由转发给卫星；
步骤4.5.8、原信关站、数据卸载站和卫星发送反馈信息给网控中心；
步骤4.5.9、网控中心核准并进行决策，然后下发数据卸载指示信息给原信关站、数据卸载站和卫星；
步骤4.5.10、原信关站、数据卸载站和卫星接收到指示信息后，发送反馈信息给网控中心；
步骤4.5.11、原信关站释放馈电链路资源；
步骤4.5.12、卫星根据指示信息调整星间链路波束指向，准备资源；数据卸载站调整反向馈电链路波束指向，并准备资源；
步骤4.5.13、卫星通过星间链路向数据卸载站传输数据；
步骤4.5.14、数据卸载站接收数据，并通过地面网络转发给原信关站；
步骤4.5.15、原信关站反馈数据接收信息。
基于上述所述方法，进一步提出用于上述所述方法的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计***，包括：
用于监测实时数据的第一模块；进一步在不同环境下对降雨量和馈电链路进行监测，并反馈实时数据至其余模块，进行数据处理。
用于预测雨衰情况的第二模块；该模块接收第一模块中检测到的实时数据，根据建立雨衰序列模型，从而对未来降雨量进行评估，并预测结果输出至第三模块；
用于划分降雨范畴的第三模块，该模块根据第二模块输出的预测结果对降雨量进行划分，进一步包括低雨量模块、中等雨量模块、强降雨模块。
用于实现功率控制的第四模块；该模块进一步包括卫星模块、信关站模块并用于第三模块中低雨量模块和中等雨量模块的使用；两者在馈电链路功率控制过程中彼此协作，在降雨事件结束后，通过将功率返回到无降雨时的值来恢复正常链路。
用于实现自适应编码调制的第五模块；该模块根据不同时刻的信道状态来采用对应的调制方式和编码码率，从而减少链路设计中的备余量，该模块用于第三模块中中等雨量模块的使用。
用于实现波束调度的第六模块；根据记录每颗卫星不同频段不同波束的ERIP图和G/T 值图，绘制出一张全局的波束覆盖图，作为波束选择的基础数据，然后站点的能力和特点选择一个能同时满足上行和下行链路要求的最佳波束。
用于实现星间链路卸载的第七模块，该模块结合第六模块，用于在雨衰严重时支持星间链路卸载数据，并利用星间链路转移本地馈电链路数据，在合适的信关站进行落地，实现异地流量卸载；根据雨量范畴划分用于第三模块中的强降雨模块，该模块通过星间链路将数据转发到***中其它卫星覆盖下的信关站进行数据卸载。
如上所述，尽管参照特定的优选实施例已经表示和表述了本发明，但其不得解释为对本发明自身的限制。在不脱离所附权利要求定义的本发明的精神和范围前提下，可对其在形式上和细节上做出各种变化。

Claims (10)

1.一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，包括：
步骤一、实时监测降雨和馈电链路情况；
步骤二、对雨衰进行预测；
步骤三、划分降雨范畴；
步骤四、根据降雨范畴，采用相应的馈电链路传输方案。
2.根据权利要求1所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，所述步骤二进一步为：
根据当前及前几个时刻的雨衰值，建立雨衰预测模型，并应用所述雨衰预测模型，预测出下一时刻的雨衰值，即：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 919462DEST_PATH_IMAGE002
表示差分阶数，
Figure 229221DEST_PATH_IMAGE003
表示时序数据本身的滞后数，
Figure 828173DEST_PATH_IMAGE004
表示预测误差的滞后数，
Figure 881580DEST_PATH_IMAGE005
表示 高斯白噪声序列，
Figure 721360DEST_PATH_IMAGE006
表示滞后的自相关系数，
Figure 529916DEST_PATH_IMAGE007
表示平稳变量，
Figure 87936DEST_PATH_IMAGE008
表示时间下标。
3.根据权利要求2所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征 在于，所述雨衰预测模型通过自相关函数和偏自相关函数来确定其序列，进一步细化符合 预测的模型；细化过程具体为对参数p，r，q进行估计，对于序列
Figure 679455DEST_PATH_IMAGE007
，当存在任意t，满足：
Figure 701637DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 353199DEST_PATH_IMAGE010
表示序列
Figure 929673DEST_PATH_IMAGE007
的期望值，当对于序列中任意的t，t+s，满足：
Figure 324883DEST_PATH_IMAGE011
式中，
Figure 139255DEST_PATH_IMAGE012
表示随机过程，则序列
Figure 289614DEST_PATH_IMAGE007
为宽平稳过程；所述自相关函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
式中，
Figure 353385DEST_PATH_IMAGE014
表示协方差，
Figure 552285DEST_PATH_IMAGE015
表示方差；对于实测的序列
Figure 549060DEST_PATH_IMAGE007
计算表达式进一步为：
Figure 542423DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure 359070DEST_PATH_IMAGE017
表示自协方差函数，对于长度为N的序列，其进一步为：
Figure 361661DEST_PATH_IMAGE018
式中，
Figure 885046DEST_PATH_IMAGE019
表示序列
Figure 848978DEST_PATH_IMAGE007
的均值；所述偏自相关函数用于表示在
Figure 90604DEST_PATH_IMAGE020
都 已知的条件下，
Figure 631307DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 337094DEST_PATH_IMAGE021
两者之间的自相关性，即：
Figure 937840DEST_PATH_IMAGE022
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示偏自相关函数的值，
Figure 463499DEST_PATH_IMAGE024
表示对应的自相关函数值。
4.根据权利要求1所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，所述步骤三进一步为：根据步骤一实时监测出的降雨量，以及步骤二中预测出的降雨量，对降雨量划分为不同的降雨范畴；所述降雨范畴包括低雨量范畴、中等雨量范畴和强降雨范畴。
5.根据权利要求1所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，所述步骤四进一步为：根据步骤三划分出的降雨范畴，采取不同的馈电链路可靠传输方案；所述传输方案进一步包括低雨量方案、中等雨量方案、强降雨方案；所述低雨量方案采用功率控制方案，通过信关站和卫星功率的调整来补偿降雨衰减；所述中等雨量方案采用功率控制和自适应编码调制方案，根据雨衰和链路监测结果，调整功率和选取合适的编码调制阶数，通过信息速率的降低来增大单位信息单元的功率；所述强降雨方案采用波束调度和星间链路数据卸载方案，通过***异地多级资源的调度，实现传输网数据馈电链路的可靠传输。
6.根据权利要求5所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，所述功率控制进一步为馈电链路功率控制，即在降雨期间增加卫星和地球站的发射功率，并在降雨事件结束后将功率返回到无降雨时的值来恢复正常链路。
7.根据权利要求5所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，所述编码调制进一步为自适应编码调制，即发送端根据接收端反馈的信噪比，从一组预先设定的编码调制组合里选择最匹配的方式传输；所述自适应编码调制进一步将雨衰、大气闪烁影响因子加入到信道自适应模型中，并采用物理层逐帧功率优化方案，适应环境因素引起的链路质量快速变化的实际情况；所述自适应编码调制的信令信道前向链路功率固定，反向链路采用功率开环+闭环调整策略，首次信号发射基于预测计算。
8.根据权利要求5所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计方法，其特征在于，所述波束调度和星间链路数据卸载方案进一步为首先以距离为约束，在异地流量卸载的基础，优化关口站站址选择；其次，根据降雨监测预测情况和站址分布情况，在余量很大的情况下，寻找信关站周围的站点是否能够进行数据卸载，满足卸载条件时，对馈电链路波束进行调度，通过波束调度连接其它站点，再通过其它站点进行数据卸载，然后传输到数据中心；最后，当周围没有其它站点可以进行数据卸载时，通过星间链路，将数据传输到其它馈电链路可靠的卫星和站点，并通过接力方式将数据传输到数据中心。
9.一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计***，其特征在于，包括：
用于监测实时数据的第一模块；
用于预测雨衰情况的第二模块；
用于划分降雨范畴的第三模块
用于实现功率控制的第四模块；
用于实现自适应编码调制的第五模块；
用于实现波束调度的第六模块；
用于实现星间链路卸载的第七模块。
10.根据权利要求9所述的一种低轨卫星通信***馈电链路的可靠性设计***，其特征在于，所述第一模块进一步在不同环境下对降雨量和馈电链路进行监测，并反馈实时数据至其余模块，进行数据处理；
所述第二模块进一步接收第一模块中检测到的实时数据，根据建立雨衰序列模型，从而对未来降雨量进行评估，并预测结果输出至第三模块；
所述第三模块根据第二模块输出的预测结果对降雨量进行划分，进一步包括低雨量模块、中等雨量模块、强降雨模块；
所述第四模块进一步包括卫星模块、信关站模块并用于第三模块中低雨量模块和中等雨量模块的使用；两者在馈电链路功率控制过程中彼此协作，在降雨事件结束后，通过将功率返回到无降雨时的值来恢复正常链路；
所述第五模块进一步根据不同时刻的信道状态来采用对应的调制方式和编码码率，从而减少链路设计中的备余量，该模块用于第三模块中中等雨量模块的使用；
所述第六模块进一步根据记录每颗卫星不同频段不同波束的ERIP图和G/T 值图，绘制出一张全局的波束覆盖图，作为波束选择的基础数据，然后站点的能力和特点选择一个能同时满足上行和下行链路要求的最佳波束；
所述第七模块进一步结合第六模块，用于在雨衰严重时支持星间链路卸载数据，并利用星间链路转移本地馈电链路数据，在合适的信关站进行落地，实现异地流量卸载；根据雨量范畴划分用于第三模块中的强降雨模块，该模块通过星间链路将数据转发到***中其它卫星覆盖下的信关站进行数据卸载。
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