一种基于业务量预测的低轨卫星波束动态开关算法.pdf
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1、Hans Journal of Wireless Communications 无线通信无线通信,2023,13(4),37-48 Published Online August 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/hjwc https:/doi.org/10.12677/hjwc.2023.134004 文章引用文章引用:马千里,潘宇航,曹文菁,伍诗语,王闻今.一种基于业务量预测的低轨卫星波束动态开关算法J.无线通信,2023,13(4):37-48.DOI:10.12677/hjwc.2023.134004 一种基于业务量预测的低轨卫星波
2、束一种基于业务量预测的低轨卫星波束 动态开关算法动态开关算法 马千里马千里1,潘宇航潘宇航1,曹文菁,曹文菁1,伍诗语,伍诗语2,王闻今,王闻今3 1东南大学吴健雄学院,江苏 南京 2东南大学信息科学与工程学院,江苏 南京 3东南大学移动通信国家重点实验室,江苏 南京 收稿日期:2023年7月4日;录用日期:2023年8月8日;发布日期:2023年8月14日 摘摘 要要 本文针对低轨卫星星座的星上资源浪费、波束开关算法复杂度过高的问题本文针对低轨卫星星座的星上资源浪费、波束开关算法复杂度过高的问题,提出了基于业务量预测的波,提出了基于业务量预测的波束动态开关算法。首先,通过建模得到单颗卫星覆盖
3、区域的发射信号强度分布;接着,考虑到束动态开关算法。首先,通过建模得到单颗卫星覆盖区域的发射信号强度分布;接着,考虑到通信业务通信业务量量具有明显的时空具有明显的时空周期性周期性,利用长短期记忆神经网络利用长短期记忆神经网络(Conv-LSTM)对地区的通信业务量进行准确预测对地区的通信业务量进行准确预测;最后,根据这两者定义波束业务重要程度,以此选择需要调整的波束。当最后,根据这两者定义波束业务重要程度,以此选择需要调整的波束。当卫星的服务区域卫星的服务区域切换切换时时,该算,该算法可法可依据预测结果对下一时刻的波束状态进行预设依据预测结果对下一时刻的波束状态进行预设,从而减少波束调整次数,
4、从而减少波束调整次数。仿真。仿真结果表明,该算法考结果表明,该算法考虑了波束覆盖区域的信号盲区与地面通信业务量,有效降低虑了波束覆盖区域的信号盲区与地面通信业务量,有效降低波束资源浪费与计算复杂度。波束资源浪费与计算复杂度。关键词关键词 低轨卫星星座,波束开关,业务量预测低轨卫星星座,波束开关,业务量预测 A Dynamic Beam Switching Algorithm for LEO Satellite Based on Communication Traffic Volume Prediction Qianli Ma1,Yuhang Pan1,Wenjing Cao1,Shiyu Wu
5、2,Wenjin Wang3 1Chien-Shiung Wu College,Southeast University,Nanjing Jiangsu 2School of Information Science and Engineering,Southeast University,Nanjing Jiangsu 3National Mobile Communications Research Laboratory,Southeast University,Nanjing Jiangsu Received:Jul.4th,2023;accepted:Aug.8th,2023;publis
6、hed:Aug.14th,2023 马千里 等 DOI:10.12677/hjwc.2023.134004 38 无线通信 Abstract This paper proposes a dynamic beam-switching algorithm that utilizes traffic volume prediction to address the high complexity of the current beam-switching algorithm and the wastage of onboard resources in low-orbit satellite con
7、stellations.Firstly,we model the signal intensity distribution of a single satellite coverage area.Then,considering the obvious spatiotemporal periodicity of the communication traffic volume,Convolutional Long Short Term Memory neural network(Conv-LSTM)is used to accurately analyze the regional comm
8、unication traffic volume prediction.Finally,we define the importance of the beam service according to the signal intensity distribution and com-munication traffic volume,so as to select the beam that needs to be switched off.Based on the proposed algorithm,when the service area of the satellite is s
9、witched,the algorithm can preset the beam state at the next moment according to the prediction result,thereby reducing the num-ber of beam adjustments.The simulation results show that the algorithm takes into account the signal blind area of the beam coverage area and the ground communication traffi
10、c,effectively re-ducing the waste of beam resources and computational complexity.Keywords LEO Satellite Constellation,Beam Switching,Communication Traffic Volume Prediction Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International L
11、icense(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星星座因其低传输时延、低功耗链路等优点,在现代移动通信领域发挥着重要的作用。为了提高卫星网络的灵活性与适应性,低轨卫星通常采用多波束技术,并逐渐采用全频率复用方案来充分利用稀缺的频谱资源、提高通信系统的容量。然而,全频率复用不可避免地导致了波束间干扰的增强1。同时,低轨卫星经常部署在倾斜轨道和极地轨道,当多个卫星同时运行经过高纬地区,它们的波束会产生过高的重叠;当低轨卫星经过沙漠、海洋等通信需求较少的地区时,如果保
12、持波束开启,会导致功率的浪费。这些均是星上资源的无效利用。故目前实际运行的低轨卫星星座大多采用波束关闭算法来减少波束资源的开销,进而降低星上功率,减少波束间相互干扰,提升通信质量。近年来,卫星波束开关算法被广泛研究。例如,文献2提出了一种基于用户位置的低轨卫星动态波束关闭算法,其核心是计算每个服务用户是否被卫星波束覆盖,基于此对波束进行关闭,以此节约波束资源。文献3提出了预规划服务单元波束分配算法(PSBA)和动态服务单元波束分配算法(DSBA),该算法在波束资源的规划中考虑了卫星视距内蜂窝服务的情况。但是,由于文献2的方法考虑的是单个用户,其复杂度会随用户规模的增大而快速增加,同时每次服务区
13、域切换时都需要执行算法来调整部分波束的开关情况,无法满足低轨卫星通信的实时性要求。同时,文献2和文献3只考虑地面业务的需求,没有考虑卫星星座视场下波束信号强度对通信性能的影响。文献4提出的动态波束关闭算法基于波束重叠覆盖情况来调整冗余的波束。但是,该算法仅考虑了波束重叠层数,没有精细到波束信号强度,导致波束真实覆盖范围内实际存在的信号盲区被忽略;并且业务需求只考虑了人口分布,没Open AccessOpen Access马千里 等 DOI:10.12677/hjwc.2023.134004 39 无线通信 有具体考虑业务需求。基于上述的分析,本文采用通信业务量代替原来的用户个人需求来降低算法复
14、杂度,同时考虑用波束信号强度代替波束重叠层数,还原实际波束覆盖下存在的信号盲区,这样在保证用户服务质量的同时,降低了大规模用户情况下的算法复杂度。此外,通信业务量的分布与人类生产活动紧密相关,呈现出明显的周期性5,对它的精确预测对于合理分配通信资源具有重要的意义。现有研究利用了乘积季节自回归求和移动平均(S-ARIMA)模型6、模糊时间序列模型7等时间序列模型对通信业务量进行预测。但因为通信业务量分布不仅具有时间相关性,还具有空间相关性,所以仅使用时间序列预测模型很难提取数据的空间特征,而空间相关性的缺失会造成预测结果的不准确8。因此,在本文中利用了卷积长短期记忆神经网络(Conv-LSTM)
15、来对通信业务量进行预测,它能同时提取数据的时间和空间特性,适用于这类短时的业务预测问题。并且,根据通信业务量预测的结果,可以在低轨卫星切换服务区域时,提前获知下一个区域的业务量分布情况,从而对波束的开关状态进行预设,有效减少了服务区域切换时波束调整的次数。因此,本文基于神经网络预测的地面通信业务量分布和波束信号强度的仿真,提出了低轨卫星波束动态开关算法,综合考虑了波束覆盖区域的信号盲区与地面通信业务量,有效节约重叠的波束资源,减少波束调整次数,降低大规模情况的算法复杂度。2.系统模型系统模型 2.1.低轨卫星星座场景描述低轨卫星星座场景描述 将低轨卫星星座系统的卫星个数记作SN,星座内卫星依次
16、可表示为1,2,iSSN=?。每颗卫星的波束个数记作BN,,i jb表示卫星iS的第 j 个波束,则系统总波束个数为,B totSBNN N=。终端终端波束相关的覆盖因子波束相关的覆盖因子:卫星各波束采用圆波束模型,对应的波束角(BW,Beam Width)记为,BWi j。对于波束,i jb、终端kg而言,当卫星终端指向与波束指向之间的空间夹角小于该波束半波宽时,认为终端被该波束覆盖,否则认为该终端不在波束覆盖范围内。由此,定义终端波束覆盖因子,i j kc,表征终端kt是否被波束,i jb覆盖,其表达式为:,1,20,elseBWi ji j ki j kc=(1)波束激活与否因子波束激活
17、与否因子:定义波束激活与否因子,i ja,以表征波束处于激活或关闭状态,其表达式为:,1,0,i ji ji jbab=波束处于激活状态波束处于关闭状态 (2)2.2.波束资源调度的最优化模型波束资源调度的最优化模型 优化目标优化目标 最小化星座网络工作的波束数。约束条件约束条件 当星座网络内要部分波束关闭时,应保证服务区域的覆盖,即在若干波束关闭的情况下,对于服务区域内任意终端而言,至少存在一个激活的波束可覆盖该终端。故动态波束开关最优化问题可以写为:马千里 等 DOI:10.12677/hjwc.2023.134004 40 无线通信 ,11,11min .1,0,1,0,1,SBi jS
18、BNNi jaijNNi ji j ki ji j kijasta cack=(3)其中系统的卫星个数记作SN,每颗卫星的波束个数记作BN,,i ja表示第 i 颗卫星的第 j 个波束激活因子,,1i ja=表明该波束处于激活状态。1,2,K=?为星座网络覆盖区域内所有用户集合(用户总数为 K),,i j kc表示终端 k 与第 i 颗卫星的第 j 个波束的覆盖因子,,1i j kc=表明该波束覆盖了终端 k。上述建立的最优化问题属于二重求和问题,目标是最小化激活波束个数,而约束需保证连续覆盖与有业务传输波束不关闭。由此,可将二重求和转化为以波束为基的一重求和问题。设所用卫星的波束数量总和为,
19、B totSBNN N=,构造波束与终端相关的覆盖矩阵,TTTT12,B totB totKNN=?Dddd,其中 1 Kn?d记为矩阵D的第 n 行向量,代表第 n 个波束的覆盖信息。该覆盖矩阵满足:(),1,1,1 mod,1,2,BBB totnn knNkNcnNk+=?D (4)其中,n kD表示矩阵D的第 n 行、第 k 列元素。设所有行向量组成集合,则优化问题可简化为:,1.min.1,B totNn knoptBcardstk=D (5)注:card 表示集合中元素的个数。该优化问题为 NP 完全问题,很难直接求解9,因此采用启发式算法。具体而言,为度量波束开关标准,首先对天线
20、波束方向强度分布进行仿真计算,然后进行动态网络划分,利用 Conv-LSTM 对各地块通信业务量进行预测,结合两者定义衡量波束业务的重要程度的变量,以此为依据选择需调整的波束,在保证覆盖前提下,优先选择业务更重要的波束,从而得到波束开关的次优解。3.波束信号强度分析波束信号强度分析 本小节主要通过阵列天线波束赋形原理,将其信号强度映射到经纬度平面坐标中,求得地面波束信号强度分布。3.1.卫星本体坐标卫星本体坐标 如图 1 所示,卫星本体坐标以卫星平台质心为坐标原点 O,以原点指向地心为正 z 轴,以原点 O 指向卫星切线运行方向为正 x 轴,根据右手法则得到 y 轴。对于波束,i jb,在卫星
21、iS本体坐标系下,定义其空间指向,beami ji ji j=v。其中,方位角,i j定义为以正 x 轴顺时针方向到波束指向在 xOy 平面投影的角度,仰角,i j定义为波束指向与 xOz 平面的夹角。卫星指向终端kt的方向为,beami ki ki k=v。由空间对应关系可知,空间向量,beami ji ji j=v对应的 Oxyz 表示,beami ji ji ji jxyz=v为:,sincossinsincosi ji ji ji ji ji ji ji jxyz=(6)马千里 等 DOI:10.12677/hjwc.2023.134004 41 无线通信 且2,s ui ji ji
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