卫星信道模拟器(精选八篇)
卫星信道模拟器 篇1
现有的信道模拟器主要采用基带模拟、中频模拟和射频模拟。射频模拟虽然真实性很好, 但其工作频段太高, 不容易实现, 且工作频段固定, 不易于扩展。基带模拟复杂度较低, 易于实现, 但其与实际信道仍存在差距, 不能反映真实的信道特性。较之于射频模拟和基带模拟, 中频模拟有着独特的优势。中频频率远低于射频频率, 且频率范围较大, 易于实现和扩展。而且中频信号属于载波信号, 可以克服基带模拟的失真问题[3]。所以本卫星信道模拟器采用中频模拟, 测试输入信号采用中频模拟信号。
采用DSP进行卫星信道模拟器的设计时, 首先要将输入中频模拟信号转换成中频数字信号, 若将采样得到的高速数据流直接送给DSP进行处理, 将给DSP带来巨大的运算压力, 以至于降低卫星信道模拟器的实时性。故在将中频数字信号送给DSP处理前, 需将其转换为数字基带信号, 以适应DSP处理数据的能力。所以数字下变频模块是卫星信道模拟器中一个重要的组成部分, 直接关系到卫星信道模拟器性能的好坏。
1总体结构
卫星信道模拟器的总体结构, 如图1所示。
模拟信号输入模块与A/D转换模块连接, 提供系统测试中频模拟信号, 中频模拟信号经过A/D转换模块采样得到中频数字信号, 再由数字下变频模块对其进行抽取、滤波, 降低数据速率, 使其变为低速基带数字信号[4], 最后送入DSP处理模块进行处理, DSP处理模块通过JTAG接口与PC机通信, 写入处理程序和观测处理结果。采样时钟模块与A/D转换模块连接, 提供系统采样时钟。初始化模块与数字下变频模块连接, 对其进行初始化设置。DSP处理模块前面的模块构成了卫星信道模拟器的数字下变频系统, 它是卫星信道模拟器的关键部分, 其性能好坏决定了整个系统的性能与稳定性。
2硬件设计
2.1数字下变频系统结构设计
卫星信道模拟器数字下变频系统的结构框图, 如图2所示。中频模拟信号源由信号发生器提供, 高速ADC芯片AD6644对中频模拟信号进行采样量化得到中频数字信号。数字下变频芯片AD6620并行接收AD6644并行输出的高速数据流, 对其进行下变频、多级抽取和滤波, 得到基带数字信号。高速浮点DSP TMS320C6713通过多通道缓冲串口 (McBSP1) 与AD6620串行通信, 同步接收低速基带数字信号, 并对其进行相应的处理, 这就相当于通过了真实的卫星信道。
AD6644是ADI公司的一款高性能的高速A/ D转换器, 精度为14位;采样率可达65 Msps;无杂散动态范围为100dB;3.3V CMOS兼容输出;输入带宽为250 MHz;输出为二进制补码格式;采用差分模拟信号输入[5]。
AD6620是ADI公司的一款高性能的可编程数字下变频器, 特别适用于高速信号的数字下变频处理。AD6620能够将中频数字信号搬移到基带, 实现数字下变频、抽取和低通滤波。采用单通道实数输入时, 其信号最高频率可达67 Msps;采用单通道复数输入或双通道实数输入时, 其信号最高频率可达33.5 Msps。内部由频率变换单元数控振荡器 (NCO) 、二级固定系数积分梳状滤波抽取滤波器 (CIC2) 、五级固定系数积分梳状滤波抽取滤波器 (CIC5) 和一个系数可编程的RAM系数FIR滤波器 (RCF) 共四个串取处理单元构成。其中, NCO将中频信号搬移到基带, 实现数字下变频;抽取滤波器用于降低数据速率, 获得较低速率数据流供DSP处理;FIR滤波器尽可能使低通目标信号通过, 并能抑制带外干扰信号[6]。
2.2数字下变频系统电路设计
卫星信道模拟器数字下变频系统的电路连接, 如图3所示。
AD6644采样时钟源有两种:有源晶振或经ENC接口由外部信号发生器提供。采样时钟由变压器变为差分信号, 再经一个背对背的肖特基二极管HSMS2812输入到AD6644引脚ENCODE和B。中频模拟信号 (IF) 由外部信号发生器输入, 再经变压器变为差分信号输入AD6644的引脚AIN和ENCODE。中频模拟信号 (IF) 由外部信号发生器输入, 再经变压器变为差分信号输入AD6644的AIN和AIN。AD6644的引脚D0~D5经锁存器74LCX574连接AD6620的引脚IN2 ~ IN7, AD6644的引脚D6~D13经锁存器74LCX574连接AD6620的引脚IN8~IN15。AD6620的时钟CLK有两种, 一种为AD6644的采样时钟, 另一种为AD6644的数据准备好信号DRY, 由于DRY信号驱动能力较弱, 所以采用一个反相器NC7SZ32对其进行整形和驱动。引脚IN0、IN1、EXP0、EXP1和EXP2接地。单片机AT89LV51通过AD6620的微处理器端口MicroPort对其进行初始化。AD6620与TMS320C6713串行通信 (引脚PAR/SER接地) , 串行输入引脚SDI接地, AD6620工作于主模式 (引脚SBM接高电平) 。AD6620引脚SDFS、 SDO和SCLK分别连接TMS320C6713的引脚FSR0、DR0和CLKR0[6,7]。
3系统参数设置
现以一个实例来说明各参数的具体设置过程。 假设输入中频模拟信号的中心频率为30 MHz, 带宽为1 MHz, 过渡带宽设计为12 500~30 000 Hz, 滤波器的抗混叠衰减为-90dB。
3.1 AD6644的参数设置
AD6644对中频模拟信号进行采样, 使其变为中频数字信号。对A/D转换器的选择主要取决于采样位数与采样速率。因为卫星信道模拟器对系统的实时性要求非常高, 所以数字下变频系统采用精度为14位的高速ADC AD6644。
采样速率主要由信号带宽决定。根据奈奎斯特采样定理, 采样速率至少为信号带宽的2倍, 而在实际应用中一般至少大于2.5倍信号带宽[8]。提高采样速率可以使信噪比得到增加, 采样系统最大量化信噪比为
式中, N为A/D转换位数, fs为采样频率, B为输入模拟信号的带宽。式 (1) 表明, B一定时, fs每增加一倍, 系统信噪比SNR将增加3dB, 相对于量化比特数增加了0.5比特。可见, 提高采样频率能够提高A/D转换的精度, 所以在器件速率允许的情况下应该采用过采样技术。采样率公式[9]为
由式 (2) 知, m越小, 采样频率越高, 量化信号的频谱重叠机会越小, 输出信噪比也就随之增加。 mmax为fs满足奈奎斯特采样定理时m的最大值。将f0=30MHz, B =1MHz代入式 (2) , 得
由式 (3) 知, 取m =1, 则30.5MHz≤fs≤59 MHz。由于AD6644的采样率可达65MHz, 故可选取fs=50MHz。为了降低系统的复杂度, AD6644与AD6620共用50MHz的同步时钟。
3.2 AD6620的参数设置
AD6644采用过采样技术能带来更高信噪比, 但同时会导致采样后得到的数据率非常高。这将给后端DSP的处理带来了沉重的运算负担, 且极大地耗费了系统的资源, 使DSP不能实时地处理数据。 这一问题在对实时性要求非常高的卫星信道模拟器中显得尤为突出。 因此, 要用数字下变频器AD6620对AD6644输出的中频数字信号进行下变频、抽取以及滤波处理, 以降低其数据率, 减轻DSP的运算压力和资源消耗。
应用AD6620的关键是根据所需实现的功能对其进行初始化设置。AD6620经过一个硬件复位信号后, 地址为300H的模式控制寄存器bit0位被置1, AD6620就处于软件复位状态。 单片机AT89LV51通过并行设置口MicroPort对AD6620的各寄存器进行设置, 包括对NCO频率、CIC2、 CIC5、RCF滤波器系数和模式控制寄存器的设置。
3.2.1数控振荡器NCO频率设置
数控振荡器单元主要用于对数字中频信号的下变频处理, 写入AD6620的频率值是一个32位的无符号数, 由式 (4) 决定[10,11]
将f0=30MHz, fs=50MHz代入式 (4) 并将其结果转换为二进制数据, 即
该二进制数据将被存储于AD6620地址为303H的32位寄存器中。
3.2.2抽取率的选择
数控振荡器 (NCO) 实现信号由中频到基带的搬移, 频率转换单元后是二级固定系数积分梳状滤波器 (CIC2) , 抽取率为2~16, CIC2的数据输入速率等于输入数据率fsamp, CIC2的输出数据率fsamp2由CIC2的抽取率MCIC2决定, 即fsamp2= fsamp/MCIC2。CIC2后是五级固定系数积分梳状滤波器 (CIC5) , 抽取率为1~32。CIC5的输出数据率fsamp5由CIC2的抽取率MCIC2和CIC5的抽取率MCIC5共同决定, 即fsamp5=fsamp/ (MCIC2×MCIC5) 。滤波器CIC2和CIC5的响应由抽取率决定, 用于获得较低的数据率, 使后续的RAM系数FIR滤波器 (RCF) 每次输出时能运算更多的阶数。RCF滤波器是20位系数抽取率可编程的积和滤波器, 抽取率为1~32, 最大可处理256阶。AD6620中每个滤波器都能使宽带信号变窄, 且在CIC2中更多的抽取将减少整个抽取阶段所耗费的资源[6]。
AD公司为用户提供了滤波器设计软件Fltds- gn.exe, 用户可以利用它设计出CIC2、CIC5和RCF三个滤波器的最优抽取率。假设要求AD6620输出数据率为50Ks/s, 则总的抽取率为1 000。通带为0~12 500Hz, 阻带为30 000Hz~25MHz, 抽取滤波器衰减为-90dB。设定这些参数后, 在滤波器设计软件面板上就能得到若干种抽取率组合方式, 根据实际要求选取一组状态 (STATUS) 为通过 (PASSED) 的最佳滤波器抽取组合。选取MCIC2= 5, MCIC5=10, MRCF=20, RCF的阶数为256, 其滤波器综合频率响应曲线如图4所示, 冲击响应曲线如图5所示。
由图4可知, 在保证系统带宽的前提下, 滤波器的抗混叠衰减已经达到了-90dB, 能够满足系统需要。图5表示当前滤波器的冲击响应曲线, 用鼠标单击该窗口, 在滤波器设计软件的左下角显示RCF滤波器的阶数为256。综上所述, 仿真结果验证了系统参数设计的有效性, 从而保证了卫星信道模拟器数字下变频系统的稳定性。
4结语
提出了基于AD6644和AD6620的卫星信道模拟器数字下变频系统的总体设计方案, 重点对数字下变频芯片AD6620的参数进行了设置, 仿真结果验证了参数设置的有效性。数字下变频系统能够大大降低进入DSP的数据速率, 从而显著提高卫星信道模拟器的实时性。该设计方法结构简单、易于实现, 提高了设备的精度和稳定性。
参考文献
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[9] 陈晓峰, 孟景涛.卫星信道模拟器的设计.无线电工程, 2011;41 (8) :51—54
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卫星信道模拟器 篇2
陆地移动通信由于受地形、环境等因素的影响,其衰落机理是非常复杂的。但在移动通信信道模拟器模拟的众多信道参数中,呈频率选择性的瑞利衰落占主要地位。即实现信号包络的瑞利分布和相位的均匀分布是信道模拟的核心。
2.1.1 实现瑞利衰落的数学原理
设一个随机过程ξ(t)可以表示为:
式(1)中ξc(t)与ξs(t)分别为ξ(t)的同相分量和正交分量。
可以证明:一个均值为零的窄带平稳高斯过程,其同相分量ξc(t) 和正交分量ξs(t)同样是平稳高斯过程,且均值都为零,方差也相同。另外,在同一时刻得到的ξc(t)与ξs(t)是不相关或统计独立。还可以证明:一个均值为零,方差为σ2ξ的平稳高斯窄带过程,其包络的一维分布服从瑞利分布,其相位的一维分布服从均匀分布,并且就一维分布而言,两者是统计独立的。
综上所述,一个均值为零的平稳高斯窄带过程,其包络的一维分布服从瑞利分布,其相位服从均匀分布,且两者是统计独立的。同时,一个均值为零的窄带平稳高斯过程也可由两个同为平稳高斯过程的同相分量和正交分量合成。
2.1.2 单径瑞利衰落
设单径衰落信道输入为:
式(2)中A(t)和θ(t)分别为频率ωc的载波信号的实际幅度调制和相位调制。用X(t)和Y(t)两个相互独立而分布相同的高斯随机变量调制,输出信号So(t)可以表示为:
于是随机包络R(t)是瑞利分布,随机相位φ(t)在0~2л范围内均匀分布。
由上面的推导可以看出:对输入信号进行正交调制,即为单径无频率选择性瑞利衰落模拟,可实现输入信号的振幅和相位按要求随机干扰,从而实现(3)式所示的数学模型。
2.1.3 多径瑞利衰落
为了简化分析,设输入为一单频正弦信号
经多径传输,输出为:
式(7)中:αi为幅主加权系数,τi是时延,φi是随机相位,N是径数。
在仅有二径的情况下,输出幅度为:
即二径存在时延差,△τ≠0,合成信号场强随频率ω变化。在实际移动通信信道中,由于多径传输,各径时延不同,相对时延差也就不同,从而造成频率选择性衰落。
2.2 多径传播
2.2.1 多径传播径数选择
在移动通信中,存在两个以上的散射体时,接收信号必存在频率选择性衰落。本模拟器使用三径,即能产生三路互相独立的衰落,以便较真实地模拟实际通信环境。
2.2.2 多径传播时延值的确定
典型的实测多径时延最大值为20μs[1],国内测试结果为15μs,而均方根时延在10μs左右[1,2,3]。本方案采用多种延时灵活选择以便接受实际信道的均方根时延。总延时最小为0.2μs,最大为10.2μs,且包含一直达通路(延时为0)。
2.3 电波传播路径损耗的确定
目前人们对陆地移动通信传播路径损耗预测一般都使用奥村经验模型。但是奥村模型适用范围为:频率100MHz~1500MHz,基站天线高度30m~200m,移动台天线高度1m~10m,传输距离1km~20km。而研制的模拟器所针对信号频率为70MHz,基站天线高度为18m。这与奥村模型适用范围不符,故该模型不能直接应用于本方案。
美籍华裔通信专家李建业先生提出了电波传播预测的Lee模型。该模型不对基站天线高度作具体限制,其思路是先求得区域与区域之间的.信号传输损耗,再求得具体地点点到点之间的传输损耗。
由于本模拟器模拟的是一般环境下的典型路径损耗,不需精确模拟特定到某地区的点到点传输。所以Lee模型的区-区电波损耗计算适用于模拟方案,不需再作误差修正。
用Lee模型计算传播损耗需预先知道各环境下传播距离1英里(或1km)处的确定损耗值。而模拟器模拟的是一般环境,不必一一实地测量,故先用奥村模型计算一般环境下传达室播距离1km处的典型值,再转换运用于Lee模型中。也就是说,所研制的模拟器综合运用奥村模型和Lee模型计算电波传播损耗。
具体传播损耗量如表1所示。
表1 电波传播的路径损耗
传播距离1km8km15km25km传播损耗直线路径69dB87dB91dB93dB城市环境98dB134dB145dB154dB准郊区环境91dB127dB138dB147dB开阔地环境75dB111dB122dB131dB2.4 多普勒频移
在移动通信中,多普勒频移是普遍存在的现象,
fd=v/λ (9)
式(9)中v是移动台速度,λ为信号的波长。对于一个信道路径在方位上均匀分布的实际信道而言,射频率谱的形状为:
式(10)中ωd是移动台运动产生的最大多普勒频移对应的角频率,即:
为了产生这个频谱,用来调制的高斯噪声必须有低通频谱,如式(12)所示:
3 信道模拟器的实现方法
由前面的论述可知,本移动通信信道模拟器的主要功能是瑞利衰落、多径传播、电波传播路径损耗、多普勒频移等。
3.1 瑞利衰落的实现方法
根据式(1)可知,瑞利衰落的实现方法是将输入信号用两种不相关的低频高斯噪声正交调制模拟包络呈瑞利分布、相位呈均匀分布的瑞利衰落,输出信号的功能谱由低频高斯噪声的频谱决定。多径瑞利衰落可以由单径瑞利衰落经延时后合成。
3.1.1 低频高斯噪声的产生
由式(10)确定的带通高斯过程频谱如图1所示。
对应的低通高斯过程频谱如图2所示。
考虑到式(12)表示的滤波器频响不是有理分式,无法直接构造,只能采用数字逼近的方法。由参考文献[2]可知,所需滤波器的频响应为:
H(s)=1/[(0.897s 2+0.31s+1)(0.897s 2+0.31s+1)(0.31s+1)]
图3显示了H(s)的频响与理想滤波器的频响区别。
将上述模拟滤波器进行交换,得到对应的FIR滤波器抽头系数。
使用MATLAB软件生成高斯白噪声,将这个白噪声输入上面FIR滤波器,滤波器输出即为所需要的窄带高斯过程。
将该窄带高斯过程输出置DA,经平没滤波、放大、阻抗匹配,输入下一级处理。
3.1.2 正交调制的实现
实现正交调制的方法有多种,本移动信道模拟器实现正交调制方法采Mini公司的I/Q调制器。其结构如图4所示。
3.2 多径传播的实现
为了实现对多径传播的模拟,采用了Mini公司的功率分配器(简称功分器),将输入信号进行分路。首先对输入信号进行二路功率分配:一路模拟直达通道;另一路再进行三路功率分配,经这不同延时及窄带高斯正交调制,再进行功率合成,输出信号模拟多径传播。
在本信道模拟器中,传播路径的选择、延时选择通过控制模拟开关进行。
3.3 模拟路径损耗的实现
为了模拟传播的路径损耗,本信道模拟器选用固定衰减器与数控衰减器进行组合控制实现。实现衰减量控制的依据是表1。
3.5 多普勒频移的实现方法
由3.1的结论可知,多普勒频移可以通过控制窄带高斯过程的频谱实现。在本模拟器中,通过改变窄带高斯过程的DA转换速率可以实现对窄带高斯过程的频谱控制,从而实现多普勒频移的模拟。
3.6 系统控制及人机界面的实现
系统控制采用基于单片机AT89C52的嵌入式操作系统,可实现对数据控衰减器、模拟开关等的控制,通过对键盘、液晶习实现良好的人机界面。
4 结论
4.1 总体介绍
本信道模拟器的总体结构如图5所示。
信号输入后,分成两路:一路作为直达支路;另一路经延时后,又被分成两路,其中一路用I/Q调制器调制上两路相经独立的低频高斯噪声,其输出的信号包络呈瑞利分布,相位呈均匀分布,由此实现了单径无频率选择性的瑞利衰落;另一路送到下一个延时单元,重要上述过程。各种I/Q调制器输出在合路器相加,其输出信号幅度包络呈瑞利分布,相位呈均匀分布。加上最初的直达信号,还可模拟莱斯信道。模拟实际路径损耗通过控制数控衰减器实现。在直达和延时路径中,分别叠加上可调白噪声,以实现输出信噪比可调。
4.2 功能指标
4.3 主要指标测试方法说明
4.3.1 瑞利衰落测试方法
用TEKTRONIX示波器TDS3052观察模拟器输出波形,如图6所示,可见其包络呈瑞利分布。
4.3.2 衰落波形相位分布测试方法
用Lecroy公司的LC584A示波器测试李沙育图形,图7为该存储示波器积累10s光点扫描的图像。该图用两路相互正交的低频高斯噪声分别控制示波器水平和垂直偏转得到。因为噪声的偏转控制呈90°相对取向,所形成的显示图与此模拟器输出的瑞利衰落信号的随机可变向量的极坐标是等效的。图7中关于原点的任意固定半径圆弧上,光点强度的均匀性表明相位是均匀分布的。
4.3.3 其它指标测试方法
对卫星通信及卫星信道的论述 篇3
1 卫星通信简介
卫星通信及发展过程:卫星通信是指利用人造地球卫星作为中继站, 转发或反射空间电磁波来实现信息传输的通信技术。卫星移动通信系统是指利用卫星转接实现移动用户间、或移动用户与固定用户间的相互通信。移动卫星通信系统特征是能向用户提供移动业务, 并且利用卫星作中继站。可以称为卫星通信与移动通信结合的产物, 既是一种提供移动业务的卫星通信系统, 又是一种采用卫星作中继站的移动通信系统。
卫星通信的优点:卫星通信具有覆盖范围广、建设速度快、建设费用低、抗灾能力强、机动性能好、业务种类多等其它种类的通信系统所不能比拟的优点。
2 卫星信道的传输特性
移动卫星通信信道, 是一个复杂的信道, 它同时具有卫星信道和移动信道的特征。作为卫星信道, 电波的传输受到大幅度衰减和多机理的噪声及干扰的影响;而作为移动信道, 又具有衰落、相移、多普勒频移等特征。
2.1. 主要影响通信质量的传播特性:
无线电波的传播特性多种多样, 但总的来说可归纳为反射、绕射和散射。大多数蜂窝无线系统运作在城区, 发射机和接收机之间无直接视距路径, 而且高层建筑产生了强烈的绕射损耗。此外, 由于不同物体的多路反射, 经过不同长度路径的电磁波相互作用引起多经损耗, 同时随着发射机和接收机之间距离的不断增加而引起电磁波强度的衰减。对于卫星信道, 不仅要考虑上述传播机理 (如图2所示) 还要顾及大气吸收、地理环境快速变化及由于高速运动而造成的Doppler频移、由远距离引起的时延、由多种因素引起的噪声等。
2.2 几种重要的传播特性及其解决办法:
多普勒效应:无线移动通信, 特别是卫星移动通信过程中, 由于发射机和接收机之间的相对运动, 接收端接收到的信号载频所发生的频率的偏移称为多普勒频移。
解决措施:工作频率可适当选低一些;普遍采用差分调制, 并且不用相干检测;解调器具有校正多普勒效应的功能;应尽可能在高仰角状态下接收信号。
多径衰落:电波在移动环境中的传播模式是一种多径传播模式, 接收天线接收到的是通过直射径和各种反射径、散射径到达的合成波, 由于各路径分量的幅度和相位各不相同, 造成合成信号起伏很大, 这称为多径衰落。
解决措施:采用交织编码与卷积编码相结合;极化成形 (在卫星移动通信系统中, 一般都是采用圆极化的) ;还可以采用多单元天线与空间分集、移动站在小范围内选择场地、重复发送与多数判决等措施来减小多径衰落的影响。
电离层闪烁:当电波通过电离层时, 受电离层结构的不均匀性和随机时变性的影响, 造成信号的振幅、相位、到达角、极化状态等短周期的不规则变化, 形成“电离层闪烁”现象。
解决措施:时间分集或编码分集, 包括重复发送与多数判决措施。
3 卫星信道的参考模型
为了更好的研究卫星信道传播特性, 提高通信质量, 我们必须很好的研究卫星信道的模型。尽管研究信道传播特性对卫星移动通信系统可靠性和有效性影响的最好办法是在实际的通信环境下对信道进行测试和分析, 但由于各种现实条件的限制, 要随时随地的对实际的卫星移动通信信道进行测试常常是很难实现的, 所以采用能够很好反映卫星移动通信信道传播特性的信道模型是通常使用的解决方法。
目前国内外常用的卫星移动通信信道传播特性的概率分布模型有:C.Loo模型[1]、Corazza模型[2]和Lutz模型[3]。这三个典型的概率分布模型都是根据信号在传播路径上受到的遮蔽情况来对卫星移动通信信道的传播特性进行建模的。其中, C.Loo模型假设接收信号中只有直射信号分量受到阴影遮蔽的作用而多径信号分量不受阴影遮蔽的作用, 因此该模型又称为部分阴影信道模型。Corazza模型假设接收信号中的直射信号分量和多径信号分量同时都受到阴影遮蔽的作用, 因此该模型又称为全阴影信道模型。Lutz模型假设接收信号中只有多经信号受阴影遮蔽而直射信号不受阴影遮蔽的作用。图3形象的表示三种模型的各自的建模思想:
C.Loo提出的部分阴影模型认为:接收信号由直视LOS (Line of Sight) 分量与多径分量之和组成, 阴影只作用于LOS分量, 它服从对数正态分布, 多径分量是瑞利分布的。G.E.Corazza和F.Varalaro建立的全阴影模型认为:阴影不但作用于LOS分量, 也作用于多径分量。接收信号包络可以看成是两个独立随机过程之积r=RS, R是莱斯过程, S为对数正态过程。这两种模型都认为接收信号中LOS信号占主要分量, 且LOS信号都受到阴影的影响。其不同之处在于是否认为阴影作用于多径信号。
当然除了上述模型外, 还提出了很多模型, Rician-K模型、分数布朗运动 (FBM, Fractal Brownian Motion) 、LMS模型等等。
4 卫星通信的发展动向
将来卫星通信的发展方向如下:a.就卫星而言, 未来的卫星将采取更容易定制的、面向市场的结构, 强调高功率、频率复用和点波束, 而对大容量、all-in-one卫星定单将减少。Ka频段以及更高频段技术的发展一直是卫星通信发展的重要方向之一。b.从卫星应用技术上讲, 面向最终消费者、发挥广播优势、提供综合性服务基本是当今卫星通信技术发展的潮流。c.就地面终端而言, 卫星通信地面终端向消费电子产品的方向发展, 低成本、多样化、即插即用型的用户设备成为努力方向。
总结
今天, 人们谈论得最多的话题之一是信息化和信息社会。作为信息系统组成部分之一的通信系统是信息系统的主要通信平台, 而卫星通信又是通信平台的重要部分。当然卫星通信离不开卫星通信系统和卫星信道, 所以上面的内容主要对卫星通信、卫星信道传播特性、卫星信道模型等进行了阐述。
参考文献
[1]殷贯西, 王新梅.卫星移动信道的统计模型及其性能分析.西安电子科技大学学报, 1998, 4 (25) .
卫星数传信道设计研究 篇4
数据传输, 简称数传。数据传输分系统实现的功能是将载荷数据按照一定的规则进行处理后, 通过星上发送天线传输到地面。卫星数传信道, 是指由星上数据发送天线至地面接收天线的传输链路。
数传信道设计目的是在两个通信点之间建立最可靠和高效的传输链路。信号达到地面站时, 需具有足够的电平, 且载噪比足够大。需考虑两方面的问题:在已知星地参数的基础上, 计算信道的传输能力;已知卫星参数, 根据传输的既定性能要求, 来确定地面参数。
二、影响数传信道的各项因素分析
等效全向辐射功率EIRP表征了卫星的信号发送能力, 它为发射机发射功率与发射天线增益的乘积EIRP=P×G。一般喇叭天线和抛物面天线的增益可按如下计算:。其中A为天线口面积m2, λ为波长, η为天线效率。品质因数表征了地面天线的接收能力 (接收系统的灵敏度) , 是接收天线增益与接收系统噪声性能的比值。信道中存在的影响因素如下:
2.1空间因素
2.1.1自由空间传播损耗
这是空间因素中造成信号衰减的最主要原因。从星上天线辐射出的能量可看做球面分布, 其损耗可表达为:
式中单位, 星地距离d, 发射频点f。星地距离为40000千米时的自由空间传播损耗Ls约为200d B。
2.1.2大气损耗
包括大气吸收损耗和雨衰, 是由大气中水分子和氧分子对电波的吸收造成的, 与频率成正比。当地面接收天线仰角大于5°时, 水蒸气损耗可忽略。低仰角时需考虑大气折射和水蒸气的影响。低频时电离层的吸收会造成通信闪烁。
降雨的雨粒吸收和散射造成电波衰减, 称为雨衰。影响体现为:使天线噪声温度增加, 值减小;增加卫星传输路径损耗。如信道在L或S波段, 则雨衰不会造成严重影响。对于Ka波段, 会造成很大信道衰减, 从而削弱链路能力。必须进行雨衰补偿。
2.1.3大气折射
会对信号起到凹透镜的作用, 使信号电波发生极小散焦衰减。在地面仰角大于5°时, 衰减小于0.2d B。大气散射会造成散射衰落, 但损耗小可忽略。
2.1.4大气闪烁
大气折射造成的电波强度变化称为大气闪烁。例如:天线口径为12m, 仰角为5°时, 信号强度的起伏0.6d B。系统低仰角工作时应考虑大气折射和大气闪烁造成的影响。
2.1.5大气吸收
是由信号穿过大气层时要受到电离层中自由电子和离子、对流层中氧分子水分子的吸收造成的。与信号频率、天线波束的仰角以及天气密切相关。
2.1.6多普勒效应
当发射频率为f的卫星相对于静止地面站以相对速度Vr高速运动时, 信号多普勒频移量为:。频移量需要进行修正, 此过程在地面站完成。
2.1.7信道噪声
信道设计中, 将内外噪声源功率等效为存在于接收机输入端的假想噪声源, 噪声源功率pn为:pn=k TnB, k为波尔兹曼常数, B为接收机带宽, Tn为等效噪声温度 (K) 。在设计中, 为克服噪声干扰, 系统余量会留4~6d B。
2.2星上因素
天线指向损耗、极化误差、EIRP值等, 在信道设计时, 需根据具体指标进行计算。
三、数传信道链路计算
根据以下参数和公式来进行链路计算。
发射频率、传输码速率[R]d B=60+10lg传输码速率 (Mbit/s) 、行放功率、发射天线增益、馈线损失、轨道高度、地面接收仰角 (移动站7°固定站5°) 、大气损耗和雨衰 (经验值2.3~3.3d B) 、天线指向损耗 (经验值0.5d B) 、极化损耗 (经验值0.5d B) 、地面天线品质因数G/T 31~35、波尔兹曼常数228.6、理论Eb/N0 (根据误码率计算) 、设备损耗 (调制解调滤波非线性) (5.5d B) 。
最远空间传输距离:, RE为地球半径 (6371km) , h为轨道高度, β为接收天线仰角。空间传输损耗 (路径损耗) =92.45+
接收到的Eb/N0:EIRP+G/T- (空间传输损耗+星上指向损耗+大气损耗+雨衰+指向损耗+极化损耗) +228.6-[R]d B。
需要的Eb/N0=理论要求的Eb/N0+设备损失。
星上的EIRP=TWTA输出功率 (d B) - (隔离器损耗+波导开关损耗+波导组件损耗) +天线净增益+编码增益。
系统余量=实际接收到的Eb/N0-实际需要的Eb/N0。
接收到的载波信号噪声功率谱密度比 (d BHz) =星上EIRP-路径损耗-大气损耗-极化损耗-指向损耗+地面站品质因素+波尔兹曼常数。
摘要:在星地数传信道设计中, 面临很多影响数据完整性的因素。本文主要对卫星星地数传信道中的各项影响因素进行分析, 在分析基础上对数传信道设计中的参数给出了计算方法。
关键词:数传,信道设计,研究
参考文献
[1]余超.对地观测小卫星数据传输和通信分系统技术研究[J].红外, 2001
卫星信道模型分析与仿真 篇5
同时考虑多径和阴影遮蔽影响,国内外研究中常用的描述卫星信道模型有C.Loo模型、Corazza模型和Lutz模型。其中,C.Loo模型[1]适用于乡村环境,模型参数由直升机发射的信号进行测试得到,对卫星信道特性的反映不够真实且不能描述不同环境下的信道状态。Corazza[2]模型可以描述乡村、郊区和城市多种环境下的信道特性,但其单状态建模方式不能满足环境变化的情形。Lutz模型[3,4]将信道分为“好”、“坏”两种状态,可根据终端所处环境实时切换到不同状态。然而,上述3种信道模型适用于传输速率不高的情形,是窄带平坦性信道,针对高速率传输情况,提出了一种改进的Lutz信道模型,是一种频率选择性信道模型[5,6]。Lutz及改进的Lutz信道由Rayleigh、Rice和Lognormal的3种分布组成[7,8],因此,采用莱斯正弦和法[9,10]可实现3种分布及Lutz信道模型的仿真,并通过计算机仿真结果与理论公式所得曲线进行对比,曲线的拟合度较好,验证了此方法的正确性和有效性。同样,也可使用此方法对改进的Lutz信道模型进行仿真,对实际系统的建立有着参考价值。
1 卫星信道模型原理
Lutz信道模型属于窄带平坦性信道,其码元传输速率较低、信号带宽远小于信道相干带宽,信号经过信道传输后各频率分量的变化具有一致性。随着通信技术的快速发展,当基带码元传输速率较高,信号带宽不再远小于信道相干带宽,窄带平坦信道模型可能不适用于当前的传输环境,而变为频率选择性信道模型,可对Lutz信道进行改进,使之适合于传输速率较高的传输环境。
1.1 Lutz信道模型
Lutz信道模型根据传播环境的不同,分为“好”和“坏”两种状态,其中“好状态”假设接收端只受到多径而没有受到阴影效应影响,且多径分量中包含直射分量,因此,接收信号的包络r服从Rice分布[11],其概率密度函数为
令接收信号功率s=r2,则接收信号功率的概率密度函数表示为
其中,c=1/2σ12,这里将莱斯因子进行归一化(即令z=1)。
“坏”状态表示接收信号同时受到多径和阴影遮蔽效应影响,且此时的多径分量不包含直射分量,则多径效应服从Rayleigh分布,又知阴影遮蔽下信号服从Lognormal分布,因此接收信号的包络服从Rayleigh分布与Lognormal分布相乘[12],得到其功率的概率密度函数为
其中,fs(s|s0)表示的是阴影遮蔽确定,接收信号受到多径效应影响下功率的概率密度函数;ss0(s0)表示的是阴影遮蔽影响下的功率密度函数;μ和σ分别为信号受到阴影作用而服从Lognormal分布的均值和偏差。
将卫星与终端之间的信道环境分为“好”、“坏”两种状态,接收端根据自身所处地理环境和阴影遮蔽程度在两状态之间转换,实时模拟信道,模型如图1所示。反映用户在整个通信过程中信道状态的变化,令A为阴影遮蔽时间百分比,则由式(2)和式(3)得到Lutz模型的总的接收信号功率s的概率密度函数
1.2 改进的Lutz信道模型
改进的Lutz信道模型与Lutz信道模型类似,信道都受到多径和阴影效应影响,且阴影效应都服从Lognormal分布,而在多径传播下,接收信号会产生时延扩展,时延扩展值的大小决定信号经历平坦衰落或是频率选择性衰落。Lutz信道模型看作是时延扩展小于码元时间,属于平坦衰落,各路径之间的时延可近似相等或忽略。而改进的Lutz信道模型,其时延拓展大于码元时间,属于频率选择性衰落,此时不同路径之间的时延差值必须加以考虑,因此,由L个多径信道组合而成的信道时变冲激响应为
式(5)中,h(t,τ)表示的是关于时间和时延的频率选择性信道在多径传播时的信道冲击响应函数;ai(t)表示的是第i个多径的时变幅度;μi(t)表示第i条路径的衰落率,τi表示第i条路径的时延。对式(5)的框图描述如图2所示,对于每一个,可理解为是在某一时间间隔内从不同入射角到达的不可分辨的多径组合,视为一个平坦衰落,当这些多径分量组合包含直射分量时,信号的包络服从Rice分布,否则服从Rayleigh分布。
2 信道模型实现方法
Lutz信道模型和改进的Lutz信道模型由Rayleigh、Rice和Lognornal分布组合而成,而这3种分布都可通过色高斯分布转换得到,因此采用莱斯正弦和法来生成色高斯分布。
2.1 莱斯正弦和法
莱斯正弦和法是利用无穷多个具有相同增益,不同频率和相位的正弦波叠加,实现色高斯过程[13],其原理如图3所示。
色高斯随机过程ul(t)可表示为
其中,N表示正弦波信号的个数,正弦波系数ci,n、fi,n和θi,n分别称为多普勒系数、多普勒频率和多普勒相位。在仿真实现时,将正弦波的个数N截断为有限多个,根据研究,通常N>7时,ul(t)就可很好的接近高斯分布。正弦波系数的取值采用实现效果较好的精确多普勒扩展法(MEDS)来确定,其中θi,n服从[0,2π]上的均匀分布,其他系数取值如下[14]
其中,fmax表示多普勒最大频移;σ0指的是平均多径功率。
2.2 瑞利/莱斯分布
瑞利过程可由两个色高斯过程形成一个复随机过程,即u(t)=u1(t)+ju2(t),其中,ui(t)是不相关的色高斯过程,u(t)的模(包络)服从Rayleigh分布。在瑞利过程中引入一个实值常量的直射波Ac,即ε(t)=u(t)+Ac,ε(t)的包络服从莱斯分布。实现Rayleigh和Rice过程的仿真过程如图4所示。
2.3 对数正态分布
Lognormal过程是通过对色高斯过程的非线性变换得到,表达式为
其中,μ和σ分别是Lognormal分布的均值和标准偏差,需要注意的是,此时的色高斯过程u3(t)的均值为1,方差为0,即σ0取值为1,其他参数取值与上述方法一样,色高斯过程得到后,带入具体的参数μ值和σ得到相应均值和标准偏差的Lognormal过程[15],具体实现过程如图5所示。
3 仿真结果
Rayleigh、Rice及Lognormal分布的仿真结果如图6所示,横坐标表示的是信号的幅度包络,纵坐标表示对应的概率密度函数。根据上述仿真方法设置仿真参数值,最大多普勒频移fmax取值24 Hz,生成3种分布的正弦波个数N分别取值为7、8和8。Rayleigh分布的参数σ0取值0.5,Rice分布中直射分量Ac=1,Lognormal分布参数μ和σ取值为-12.9 d B和5 d B。
由图6可知,3个分布图中软件仿真所得曲线和理论值曲线的吻合度高,验证了仿真方法的正确性和可行性。并在此基础上,对总体Lutz信道模型进行仿真,仿真参数如表1所示,仿真结果,图7(a)和图7(b)分别表示城市(v=10 km/h)和公路环境下(v=60km/h)的曲线图,横坐标表示归一化功率,纵坐标是概率密度函数。
从图7可知,软件仿真得到Lutz模型功率曲线和理论式所得曲线拟合程度较好,因此,可使用本文的仿真方法来建立Lutz模型,同理也可用此方法来建立改进的Lutz信道模型。
4 结束语
卫星信道模拟器 篇6
美军最新的AEHF系统的工程模型和系统定义已经结束,将完成前2颗卫星的装配和测试,同时开发和部署了地面测控单元。AEHF系统由4颗具有星际链路的卫星组成,覆盖全球南纬65°和北纬65°之间的地区。EHF频段带来的好处是显而易见的,首先是其高频段带来的高带宽和高容量,可以大大减轻现有频谱拥挤现象;其次是EHF的波束窄,可减少受核爆炸影响出现的信号闪烁和衰落,抗干扰和抗截获能力强;而且EHF频段系统使用的部件尺寸和重量都可大大缩小和减轻。
Ka/EHF频段卫星通信面临的一个巨大挑战在于它受气象因素的影响大,降雨、闪烁、大气吸收等因素都会导致Ka/EHF频段地空链路信道质量的恶化,必须采用动态的抗衰减对策。本文详尽讨论了Ka/EHF频段卫星通信信道的电波传播特性,重点分析了降雨对卫星通信性能的影响。
针对Ka/EHF频段卫星通信信道的特性,在此基础上建立了Ka/EHF频段卫星通信信道及系统的仿真模型,并进行了性能评估。本文在进行性能评估时主要采用了2种方法,即分析法与仿真法。
本文首先对Ka/EHF频段的频率漂移问题进行了分析,指出多普勒频移中是终端移动而不是卫星漂移起主要作用。其次对Ka/EHF频段中大气损耗和降雨衰减特性进行了分析,估计了Ka/EHF传输链路上可能达到的衰减量值。最后给出了有关结论。
1 Ka/EHF频段的频率源漂移问题
由于Ka/EHF频段的工作频率较高,相同频率稳定度情况下其载波频差要远大于UHF和C频段。系统频率源频漂主要有卫星频漂和地面终端频漂。表1给出了不同稳定度情况下,卫星通信系统中典型链路的频率漂移值,其单位为Hz。
从表1可以看出,由于频率源的漂移而造成的链路频率偏移,对低速数据传输信道是相当不利的,为了克服这一不利因素,必须提高地面频率源的稳定度,而这必然增加设备的体积和功耗。
2 Ka/EHF频段的多普勒频移问题
由于EHF频段系统的工作频率较高,由移动终端所造成的多普勒问题更为严重,多普勒现象主要是由卫星和地面终端间的相对移动造成的,同相对移动速度和地面终端的工作仰角有关,所造成的影响主要有载波频偏和时钟偏差,将会影响到系统频率配置、校频和解调。表2给出了最坏情况下的多普勒频移,其单位为kHz。
2.1 卫星移动所造成的多普勒频移
由于太阳幅射压力、太阳和月球的引力等作用,卫星在其定点精度范围内作不规则移动,其移动特性可近似地认为以24 h为周期在各个方向按正弦波规律运动,考虑到在南北和东西方向位置保持精度为±0.1°,各方向上运动距离最大约为150 km,等效最大运动速度为1.414×150×π/12≈55 km/h。在上行(44 GHz)和下行(20 GHz)造成的频偏最大约为2.2 kHz和1 kHz。
2.2 终端移动所造成的多普勒频移
在卫星通信系统中,终端的移动速度可从几十公里每小时到数千公里每小时,因此其多勒频移相差非常大。图1给出了终端相对卫星移动的示意图。
以1 224 km/h(1马赫)的机载终端为例,在零度仰角情况下,上行和下行链路上所造成的最大频偏约为49.9 kHz和22.7 kHz。如此大的频偏如不采取措施将严重影响系统的性能,特别是对于低速信道而言,不采取校频措施将使系统很难工作。由于中等速率的车载终端移动速率与卫星漂移速率相当,因此也是导致多普勒频移的主要因素。从上面分析可以看出,机载移动所造成的多普勒频移要远大于卫星移动所造成的多普勒频移,在实际分析中我们可仅考虑由地面终端移动对系统的影响并研究其解决方案。
另外,多频勒效应还会造成数据收发时钟发生偏离,影响到数据解调、位定时同步和跳频图案的同步。对于128 kbit/s的下行数据,以1 224 km/h飞行的机载终端上接收到的时钟最大偏差为0.113 bit/s,对应于相对稳定度为1×10-6时钟源所造成的偏差。较长时间的积累就会使得时隙发生偏差、数据时钟滑动、数据缓冲区发生溢出,系统设计中要予以充分考虑。
3 Ka/EHF频段空间传播特性
当卫星通信系统的工作频率小于10 GHz时,通过设置合适的链路备余量,电波传播对系统可用度所造成的影响可以略不计。但当工作频率大于10 GHz时,电波传播对系统造成的影响就要严重的多,这种影响在目前Ku频段和Ka频段系统中已非常明显,对于工作在EHF频段的卫星通信系统将更为严重。
影响电磁波传播的主要自然现象有大气中水分子和氧分子的吸收、雨、云、雾、雪、雨夹雪等。
3.1 大气损耗
晴朗天气下的大气损耗在大于20 GHz范围内主要是由于氧分子和水分子的吸收引起的,二者加在一起的效果如下:在大约22.5 GHz处有一个水分子谐振峰,但其最大损耗不超过0.5 dB,且随着空气中水分含量变化而稍作变化,在此谐振峰处的损耗同降雨损耗相比,可忽略不计。图2给出了空气中水分含量与大气衰减量的关系。
在大约60 GHz处有一个氧分子谐振峰,其最大值在100~140 dB之间,因此该区域为星地之间通信链路绝对禁止区域,其宽度大约为55~64 GHz(假设允许的大气损耗为1 dB)。图3给出了水分子和氧分子吸收效应造成的信号衰减示意图。
云和雾其厚度一般为几千米,星地之间的云和雾所造成的损耗在约在0.1~0.5 dB之间。固态的水分子对电磁波影响较小且其存在的厚度较薄,由雪和雨夹雪造成的影响几乎可以忽略不计。
根据ITU-R给出的世界雨区分布和预测模型计算得到的信号衰减图谱,与实测结果比较,可以看出云、水汽的影响是被低估的,尤其是在20 GHz以上频段和低仰角地区。
根据相关文献统计,对世界大部分地区而言,20 GHz时云汽衰减量为0~3 dB,在高纬度地区由于路径倾斜使衰减量达到5~8 dB;44 GHz时同样情况下衰减量就变成了0~8 dB和12~20 dB;
3.2 降雨损耗
当电波穿过降雨的区域时,雨滴会对电波产生吸收和散射,故而造成衰减。雨衰减的大小和雨滴半径与波长的比值有着密切的关系,而雨滴的半径则与降雨率有关。
降雨衰减对电波产生的影响主要是吸收衰减,大部分表现为热损耗。雨衰减的大小与雨滴的物理模型、电波的极化方向、工作波长,接收地点的位置及海拨高度等诸多因素有关,而雨滴的模型在世界是不大相同的,故雨衰数值的估算是一项十分复杂的工作。
目前,对降雨损耗的研究一般有以下几种方法:
① 通过长期的实地测量,例如利用卫星导频对降雨损耗进行研究,但这种方法不可能被广泛采用;
② 利用CCIIR对降雨区的划分(ITU将全球分为15个雨区,我国范围内共有C、E、F、K、N等5个雨区),通过预测模型来获得,但误差较大;
③ 利用实际的降雨数据,通过选择合适的预测模型获得(常用模型为ITU-R雨衰模型和DAH雨衰模型);
④ 根据已有的实验数据,通过近似得到。
ITU-R的雨衰预测模型给出的衰减率回归系数如图4所示。
根据上述降雨预测模型及诸多城市的经纬度和降雨率得出了表3的计算结果。从中可以看出在44 GHz时,在降雨率高的地区,其0.01%降雨衰减达到了正常情况下无法补偿的量值;而在20 GHz时,其0.01%降雨衰减也可达到40 dB的量值。
由于降雨的非均匀性,雨媒质的非均匀性并具有随机性,从而使雨衰减的计算复杂化。雨衰减值除了与频率有关以外还与其他许多因素有关,而且
有的因素只能用统计概率来考虑,例如:雨滴尺寸分布、雨滴速度、雨滴温度、云层高度、地面站的纬度与海拔高度及其地形地势等等。由于这些因素的影响,要想找到一个预测精度高、使用简便、应用范围广、物理意义明确、适应于不同频段、不同仰角的理想雨衰减预测模型,显然是十分困难的。总而言之,想要获取我国精确的降雨衰减预测模型是很困难的,更遑论全球适用的模型了。
降雨不仅会衰减电磁波,还会引起噪声温度的增加,影响到接收信号的质量。对于上行链路,因为卫星天线指向地球,由地球导致的卫星接收机噪声温度的增加量远远超过降雨产生的噪声,所以在上行链路设计中,通常只考虑雨衰引起的信号衰减,不考虑由降雨产生的噪声温度增加。对于下行链路,在晴空条件下,大气热噪声是比较小的,可不考虑天空大气热噪声。当降雨发生时,除了会引起信号的衰减外,降雨会增加下行链路的系统噪声温度。
4 结束语
通过对影响Ka/EHF频段卫星通信传输信道的各种因素进行分析,主要分析了频率漂移和链路衰减。链路衰减主要研究了雨衰和云汽损耗,研究了其产生衰减的机理与特性。根据实测气象数据,对Ka/EHF频段采用ITU-R降雨衰减预测模型时的衰减量值进行了计算,为下一步抗衰减措施的提出提供理论依据,同时为工程设计提供具体的参考数据。在未来EHF频段卫星通信系统建设时,必须对该卫星通信系统覆盖范围内的EHF频段传输特性作细致深入的调查,采取针对性的补偿措施,最大限度地提高系统可用度指标。
参考文献
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卫星信道模拟器 篇7
在卫星通信系统中,除去自由空间信道外,无论是地面设备还是卫星设备,均包括了大量的放大、滤波和频率变换等设备。这些设备的幅频响应( 增益波动) 、群时延响应和信号变换过程中的载波相位噪声、功率放大器的非线性失真等均会影响卫星通信系统的传输性能,如果信道特性恶化较大,会提高解调器的解调门限,从而需要提高发射机的输出功率来保证解调器接收较高的信噪比,以满足业务质量需要。因此在卫星通信系统设计过程中,必须掌握上述信道特性的影响,以确定合理的传输指标。
本文构造了卫星通信系统等效基带仿真模型,进行了幅频及群时延特性、相位噪声和非线性失真3种信道特性对卫星通信系统影响的专项仿真及综合仿真。
1 仿真模型
在实际卫星通信系统中,所有涉及带限滤波的部分都可能对信道群时延特性及幅频特性有影响;所有涉及到变频的部分都会产生相位噪声; 当地面功率放大器或卫星功率放大器工作在饱和点附近时,传输的信号将出现非线性失真,对于大型地面上行站,可以考虑选配较大额定输出功率的功率放大器,以尽量使功率放大器工作在线性区,而对于卫星转发器的功率放大器只能工作于饱和点附近,以获得较高的输出功率和输出效率,但是此时非线性失真也最严重。
为了仿真上述各因素对卫星通信传输系统的影响,对群时延、幅频响应、相位噪声及非线性失真进行了数字化模拟,并且搭建了仿真模型。为了简化仿真过程,仿真按照上行或下行信道中的一个方向进行设计。考虑卫星转发器工作点更接近饱和点,信号失真相对较大,选择下行链路开展传输性能仿真工作,卫星通信系统传输等效基带仿真模型如图1所示[1,2,3]。
2 信道特性专项仿真
2. 1 幅频及群时延特性
卫星通信系统信道传输特性的系统函数可以表示为:
对应的数字滤波器可以表示为:
式( 1) 中,| H ( ejw) |表示信道幅频响应特性; 式( 2)中,∑h( k) 为数字域表示,k值选取范围应尽量大,以提供小的仿真误差。在仿真中,通过调整∑h( k)的参数获得相应的幅频响应畸变特性,k必须选取大于0的正整数,以保证线性相位特征[4,5]。
信道群时延响应是相位频率响应的导数,用于表示相位频率响应的畸变程度,在信道频带的边缘由滤波器过渡带抑制变化引起的相位畸变尤其严重。式( 1) 中,θ( w) 为相位频率响应,群时延响应τ( w) 可以表示为:
实际信道中的群时延响应是非线性的,当非单一信号传输时必然引起信号畸变。在传输数据速率高、码元周期短及频带宽的情况下,群时延畸变的影响就比较明显。一般来说,带内群时延分为抛物线群时延、线性群时延以及波动群时延。
假定其他信道 参数为理 想的情况 下,带宽36 MHz卫星转发器典型幅频特性仿真条件如表1所示,仿真结果如表2所示。
假定其他信道参数为理想情况下,分别仿真了10 MHz和36 MHz两个转发器的抛物线群时延特性对卫星通信系统的影响,卫星转发器典型抛物线群时延特性仿真条件如表3所示,仿真结果如表4所示。
2. 2 相位噪声
理想情况下,卫星通信系统中的本振输出信号的频谱应该是一根无限窄的谱线。但是在实际的通信系统中,由于射频硬件( 比如振荡器) 不是理想的,因此振荡器产生的载波也不是理想的,表现为相位不稳定( 即相位噪声) 。数学上表示为:
式中,θ( t) 为一个随机过程,这种本地振荡器的频谱不再是期望的在频率ω0处的一根线。由于相位噪声的存在,由这样的本振生成的载波信号的频谱将被展宽,带有相位噪声的载波的功率谱形状如图2所示[6,7,8]。
为了便于分析和对数字通信系统进行仿真,可用一个维纳随机过程作为相位噪声的模型,表示为:
式中,Δn为维纳随机过程的步进值。它是一个零均值的高斯随机变量。Δn的方差决定了随着频率的增加,载波相位噪声下降的速度。
相位噪声采用在频域模拟的方法,为了使仿真相位噪声情况更为接近实际的相位噪声,按分辨率1 Hz产生数字相位噪声。
假定其他信道参数为理想情况下,仿真了3种相位噪声对卫星通信系统性能的影响,仿真条件如表5所示。仿真发现在相位噪声值1的情况下会出现误码平台,在相位噪声值2和相位噪声值3的情况下,传输性能损失小于0. 2 d B
2. 3 非线性失真
功率放大器的非线性失真会引起调制信号幅相特性的变化,在接近饱和点工作时影响最大。星上功率放大器( 行波管放大器,TWTA) 是一个非线性器件,该器件将引起包括幅度 ( AM/AM) 和相位( AM/PM) 在内的非线性失真。如果输入信号表示为:
式中,ω为载波频率; r( t) 和j( t) 分别为调制包络和相位。该信号通过TWTA后,其输出信号将为:
式中,A[r( t) ]表示AM/AM转换; ψ[r ( t) ]表示AM / PM转换。如果运用Saleh非线性模型模拟卫星信道非线性失真,则有
式中,αA、βA、αφ、βφ为AM/AM和AM/PM的转换参数,转发器不同,对应的转换参数值也不同[9,10,11,12]。
假定其他信道参数为理想情况,仿真过程中参数取值为αA= 1. 963 8,βA= 0. 994 5; αφ= 2. 529 3,βφ= 2. 816 8,分别仿真饱和点以及回退2 d B、5 d B和10 d B时,信道非线性失真对传输性能的影响,仿真结果如表6所示。
3 综合仿真及系统指标建议
假设功率放大器在不同非线性工作点的群时延特性、幅频特性和相位噪声特性是一致的,选择带宽36 MHz卫星转发器,依据上述仿真参数对信道群时延特性、幅频特性、相位噪声特性和非线性失真进行综合仿真。
将卫星转发器的放大器的输入功率相对饱和点回退10 d B,保证功率放大器工作在近似线性状态。对卫星信道的群时延特性、相位噪声特性及幅频特性进行综合仿真,仿真结果表明,当误码率1×10- 6时传输性能损失约1. 1 d B。
将转发器的放大器的输入功率相对饱和点回退0 d B( 即饱和) 、2 d B、5 d B和10 d B时,综合仿真卫星通信系统的群时延特性、相位噪声特性、幅频特性对系统传输性能的影响,仿真结果如表7所示。
参考综合仿真结果,对系统指标分配提出如下建议:
当转发器的功率放大器工作于饱和点时,接收机射频指标在中频指标的基础上增加大于2. 3 d B;在功率放大器的输入功率回退2 d B的情况下,接收机射频指标在中频指标的基础上增加大于1. 6 d B;在功率放大器的输入功率回退5 d B的情况下,接收机射频指标在中频指标的基础上增加大于1. 3 d B;在功率放大器的输入功率回退10 d B的情况下,即在功率放大器工作于线性状态下,接收机射频指标应在中频指标的基础上增加大于1. 1 d B。
4 结束语
卫星信道模拟器 篇8
在地面LTE标准中采用了AMC技术[1,2]。AMC技术会根据UE测量并反馈的CQI[3]变化及系统资源使用情况,动态地选择调制编码方式,来提高系统容量和信息传输速率。如果要在卫星系统中使用AMC技术,卫星信道的长时延特性会使得eNodeB接收到的CQI是过期的,降低AMC的性能。因此在LTE-based卫星移动通信系统中,通过预测给出合理的CQI数值供AMC使用是非常必要的。
一般的线性预测模型,如ARIMA等,都是依靠时间序列的相关性进行预测。而卫星信道的时延过长,往往远大于信道相关时间,因此对CQI数值进行预测存在较大困难。现阶段在卫星信道质量长时预测方面的相关文章也较少。文献[4,5]给出了含有大尺度衰落和小尺度衰落的卫星信道模型。其中大尺度衰落主要由阴影衰落造成[6,7],阴影衰落的相关模型也已给出。从文献结果看,大尺度衰落的相关时间要远大于小尺度衰落的相关时间。因此本文主要对信号的大尺度部分进行了分析,并用来对实际的CQI数据进行近似。
1 GEO卫星移动通信系统和AMC
1.1 卫星通信系统模型
卫星通信系统中终端之间的卫星通信的典型应用就是双跳模式,如图1所示。双跳模式引起端到端的时延为540 ms[8]。
1.2 AMC和CQI
自适应编码调制AMC技术根据信道状况调整调制方式及编码速率,能够使得处于有利位置的用户得到更高的数据速率,提高小区平均吞吐量;通过使用不同调制方案来代替原来改变发射功率的方案,可以减少干扰。地面LTE标准使用了AMC技术[2]。同样,在LTE-based卫星移动通信系统中,也需要AMC技术来提高系统容量和信息传输速率,提高用户信号质量。
对于地面LTE通信系统,终端根据从下行链路接收到的信号计算出信道质量指数CQI,然后通过上行链路上报给eNodeB。eNodeB接收到CQI之后,根据小区资源情况和当前用户的CQI,分配合适的下行调制编码方案(Modulation and Coding Scheme,MCS)。用户接收到基站的调整指示,按照指示进行上行传输。因此AMC是个严格的闭环过程。
1.3 卫星环境下AMC存在的问题
在GEO卫星通信系统中,AMC过程的与地面系统的差异主要是CQI信号经历的链路变成了卫星双跳链路。信道的传输时延、多普勒频移等特性都与地面不同。在这种通信环境下,地面站用来决定AMC策略的CQI数据是过期的,UE接收到地面站的调整指令也是过期的。因此需要利用过期的CQI进行预测,使得到达UE的AMC指示是比较符合接收时刻的信道质量要求。
由于一般的预测模型都存在预测能力的限制,其主要参考指标是数据的相关时间,而信道的相关时间与UE的运动速度有关,往往远小于需要预测的时间范围,所以要对CQI数据进行有效地预测存在很大困难。如果不进行预测,又会导致系统有效性的大幅下降,因此需要找到一个折中的AMC策略,实现有价值的预测。
2 卫星移动通信系统信道特性分析
2.1 卫星信道模型
本文使用Loo[4,9]提出的信道模型,如下:
此模型中,S(t)是符合lognormal分布的随机过程,可以看做代表大尺度衰落对信号的影响,主要由阴影效应引起。Z0(t)是直射径,Z1(t)是未被阴影影响的散射信号。在此模型中,大尺度衰落和小尺度衰落对信号的影响是分开表示的,方便下面的分析。
大尺度衰落主要是由阴影效应造成的,其变化主要是由于终端移动造成的所在环境阴影程度的变化引起的。小尺度衰落主要是由于终端所在环境的障碍物散射导致的,其变化也是由于终端移动造成的环境障碍物相对位置的变化导致散射回来的信号变化引起的。事实上终端运动引起的遮挡情况变化在一段时间内都可能保持不变或较小变化,而丰富的多径信号则可能随终端移动发生剧烈变化,因此一般来说大尺度衰减的变化速度要远远低于小尺度衰减的变化速度。文献[10]指出大尺度衰落会在1~3 m的范围内基本保持不变。实际信号的波动速度主要由小尺度衰落决定,有理由相信,如果去掉小尺度衰落的影响,信号波动速度将大大降低。文献[11]对重度阴影环境下含有小尺度衰落的信号和去掉小尺度衰落的信号进行了对比,也证实了文献[10]中的结论。
2.2 相关时间分析
从公式的角度来看,对于GEO卫星,由于终端的移动引起了信号的多普勒扩展,最大多普勒频移有:
式中,θ是终端和卫星链路与地面的夹角,v是终端移动的速度,fc是载波频率,c是光速。可以得到信号的相关时间是:
如果使用S-band,取 fc=2.4 GHZ,那么对于不同的角度以及移动速度,可以获得的信号相关时间如表1所示。
由表1可以看到,对于受到小尺度衰落影响的信号,信道的相干时间很小。只有在角度很大、速度很小的情况下,才有可能使得相关时间达到百毫秒量级。这样的数据相关性根本无法满足基本的预测需求。由于对含有小尺度衰落的信号进行有意义的预测很困难,但是又不能不进行预测,因此退一步,可尝试对仅含有大尺度衰落的信号进行分析。
文献[6]中对大尺度衰落信号的相关特性进行了总结,根据不同情况可以选择不同的相关模型进行建模,从实际情况和方便分析的角度,选择文献[7]中给出的相关模型。文献[9]中给出了实际测量的大尺度衰落信号相关数据及拟合的相关模型,对于L-band,80°情况下的相关距离是20 m,60°情况下的相关距离是16 m,并且S-band情况下与此有类似结果。与上表对比相关距离大大增加。按照60°情况计算,给文献中的大尺度衰落的相关特性如表2所示。
表2中的相关时间已经可以满足预测的需要。因此如果用仅含有大尺度衰落的信号来近似实际信号,那么进行预测是比较有实现意义的。
2.3 近似的信道质量合理性分析
虽然经过上述近似之后可以进行预测,但是如果这种近似信号与实际信号相差过大,那么即使做了预测,由于输入数据本身存在的较大偏差,其预测结果也是没有意义的,因此重点讨论的是这种近似信号与实际信号的差距。由于无法获得实际测量信号,只分析现有文献中给出的实际信号的统计特性。
选择的是ITU-RM 1225[12]中的卫星信道模型。此模型中的多径数目较少,而且多径的功率相对于直射径来说也很低。如果去掉小尺度衰落的影响,也就是将多径的效应进一步减弱,结果与含有多径的信号质量之间的差距,直观上也不会很大。
3 仿真分析
通过仿真对利用大尺度衰落对信号质量CQI进行分析的方法进行了分析。产生大尺度衰落的模型采用了文献[9]中的模型,如图2所示。
其中低通滤波器的参数选择反映的是信道的特性,与输入信号的具体带宽和其他特性没有关系,因此在产生大尺度衰减窄带信号和大尺度衰减宽带信号时,可以使用相同的大尺度衰减模型及参数。由于无法获得具体的参数,本文仿真参照了文献[9]中关于衰落相关距离的数据进行了LPF的参数选择。下面本文利用上述模型对仅含有大尺度衰落信号和加入小尺度衰落信号的情况进行了仿真。
图3是对含有小尺度衰落的CQI数据和只含有大尺度衰落的CQI数据的对比仿真,从图中可以看出,仅含有大尺度衰落的CQI数据变化趋势要明显慢于含有小尺度衰落的CQI数据。
图4是对两组数据的分布的对比,从图中可以看出,虽然含有小尺度衰落的CQI数据变化快速,但两者的分布没有明显差异,含有小尺度衰落的CQI分布会比仅含有大尺度衰落的CQI数据分布略宽的范围,但中心点不变。
图5是对不同信噪比下2类数据的差异仿真。仿真结果表明,仅含有大尺度衰落的CQI数据较含有小尺度衰落的CQI数据变化缓慢,但两者之间在数值上的差异并不太大,如果用仅含有大尺度衰落的CQI数据来代替原始的含有小尺度衰落的数据,不会引起太大的AMC调整误差。
4 结束语
本文分析了在GEO卫星通信系统中进行AMC调整存在的问题,为保证高效的AMC,CQI预测是非常必要的。同时对实际CQI进行预测的困难也进行了分析。为了能够获得有实现意义的预测,提出利用仅含有大尺度衰落的CQI数据进行预测的方法。使用近似后的CQI数据,能够满足一般预测模型关于相关时间的要求,可用于实现有意义的预测。仿真结果表明仅含有大尺度衰落的CQI数据与原始的带有小尺度衰落的CQI数据差别不大,不会显著影响AMC效率。
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