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高通量多波束通信卫星系统资源分配方法

来源：微智科技网

ChineseSaceScienceandTechnolopgy

中国空间科学技术

Oct.25 2021 Vol.41 No.5 85-94

/ISSN1000-758X CN11-1859V:/DOI10.16708.cnki.1000-758X.2021.0070j

:htt∥zk.cast.cnpgj

高通量多波束通信卫星系统资源分配方法

,王磊1,郑军1,贺川2,闫雪飞1

北京11.32039,02300

北京12.北京跟踪与通信技术研究所,00094

摘要:资源分配是影响新一代高通量多波束通信卫星(系统效能发挥的关键问题。以往HTMCS)基于非柔性载荷以及用户容量需求均匀分布的静态、单维度资源分配方法已不能满足现实需求。围绕基于有效载荷资源提升系统效能这一核心目标,针对波束间干扰、柔性载荷以及用户需求非均匀分布特点,为高通量多波束通信卫星系统构建了功率和频带两维度联合优化资源分配模型,并实现了一种带有寻优控制策略的遗传算法求解模型。面向多类场景实例的仿真结果表明,本方法可以适应不同用户容量需求分布特点,为系统提供功率和频带资源联合优化解决方案。当用户需求总量分别为/、//相比平均、固定分配波束功率及频带资源,提出的方法可使系90Gbits110Gbits及130Gbits时,

统未满足容量需求(分别减少7有效提升了系统效能。UCD)1.09%、40.47%和16.31%,关键词:高通量多波束卫星;柔性载荷;下行波束;资源分配;波束干扰中图分类号:V19 文献标识码:A

Resourceallocationinhihthrouhutmultibeamcommunicationggpsatellitesstemsy

WANGLei

1,*

121

,ZHENGJun,HEChuan,YANXuefei

,1.PLA32039TroosBeiin02300,Chinapjg1

,2.BeiinnstituteofTrackinndTelecommunicationsTechnoloBeiin00094,ChinajgIgagyjg1

()communicationsatelliteHTMCSsstems.Thestaticandsinledimensionmethodsforresourceallocationwerenormallygy

:AbstractResourceallocationplasanimortantroleintheperformanceofnewgenerationofhihthrouhutmultibeamypggp

,,allocationmodelfortheHTMCSsstemswasbuiltwiththeconsiderationforbeaminterferenceflexiblepaloadsandnon-yy

’roosedforpreviouscommunicationsatellitesstemswithnon-flexiblepaloadsanduniformdistributionofuserscaacitppyypy,demandswhichhasseriouslonstrainedtheperformanceoftheHTMCSsstems.Ajointpowerandbandwidthresourceycy,uniformdistributionofcaacitemands.Meanwhileageneticalorithmwithhihefficientsearchcontrolstrateieswaspydggg

,imlementedtosolvethismodel.Finallseveraltesofdatasetwereemloedwithdifferentcaacitemandsandpyyppypyd

distributionprofilebetweenbeamstoveriftheproosedmethod.Exerimentalresultsshowthatthemethodcanreducetheypp/,//demandof90Gbits110Gbitsand130Gbitsresectivel.py

(unmetcaacitemandUCD)b71.09%,40.47%and16.31%comaredtothecurrentstaticmethodforthetotalcaacitpydyppy:();;KewordshihthrouhutmultibeamcommunicationsatelliteHTMCSflexiblepaloaddownlinkbeam;resourceggpyy

;allocationbeaminterference

收稿日期:修回日期:录用日期:网络出版时间:2020-10-23;2020-11-11;2021-01-10;2021-01-22 09:45)基金项目:国家自然科学基金重点项目(91738302,91438206

,[]ZHENGJHEC,etal.ResourceallocationinhihthrouhutmultibeamcommunicationsatellitesstemsJ.ChineseSaceScienceggpyp

,():)andTechnolo2021,41585-94(inChinese.gy

:*通信作者.E-mailwanleibsir@163.comg

]:引用格式:王磊,郑军,贺川,等.高通量多波束通信卫星系统资源分配方法[中国空间科学技术,J.2021,41(5)85-94.WANGL,

中国空间科学技术

Oct.25 2021 Vol.41 No.5

1 引言

近年来,卫星通信在应急救灾、海事、航空、国防军事等诸多领域得到广泛应用,业务涵盖广播电视、移动通信、高速宽带接入等多种类型,市场潜力和应用价值愈加凸显。总体来看,全球卫星通信面临如下发展需求:容量需求快速增1))长;有效载荷柔性设计,支持在轨动态配置(如2卫讯公司卫星ViaSat-2、ViaSat-3多波束卫星均;已配置柔性载荷)对系统资源管理高效灵活3)性要求更高。这些需求极大地推动了高通量通信卫星系统的发展与技术进步,通过数字载荷、高阶编码调制、多波束天线等新技术的应用,单/(星通信容量从1第1代高通量卫星)增0Gbits/(,长到数百G第2代高通量卫星)波束数量bits从几个增加到几十个,预计下一代高通量通信卫/,星容量将突破1单星波束规模达上000Gbits

1-3]

。百个[

]1,4

,升通信卫星系统容量和资源使用效能[但同

。源,而且对于较大规模问题的求解效果欠佳[

与经典数学优化方法相比,启发式或人工智能方法虽在有限时间内难以求得最优解,但通过优化设计可以较快获得高质量可行解,逐渐成为该领

]16

。域的研究热点[

本论文面向带有柔性载荷的高通量多波束

通信卫星系统,构建了针对下行波束的功率及频带联合优化资源分配模型,模型考虑了多色复用、信道链路预算、调制编码、波束间干扰,以及卫星功率和频带等实际工作约束。为高效求解该模型,还设计实现了带有寻优控制策略的遗传算法。仿真计算结果表明:本文提出的资源分配方法能够适应不同用户容量需求分布情况,可为高通量多波束通信卫星系统提供功率和频带资源联合优化解决方案。

2 系统模型

2.1 高通量多波束通信卫星系统场景

高通量多波束通信卫星系统由空间段、地面段和用户段组成,如图1所示。空间段由卫星组成,部署于地球同步轨道,卫星采用多波束方式覆盖地表一定区域;地面段主要由信关站组成,主要为系统提供馈电链路,并承载用户入网和接入功能;用户段包括各类型用户终端,使用频段为K极化方式为圆极化,分布在系统波束覆盖a,任一波束包含的载波集合为C,任一波束|Q|,

范围内。系统下行波束集合为Q,波束数量为

多波束及载荷柔性化设计虽然可以有效提

时会引入大量待定参数,传统通信卫星资源分配所采用的静态、人工调配方式已不能满足新一代高通量多波束通信卫星资源管理需求。具体来说,在进行资源分配时,系统需要基于业务时空分布和信道状态,动态优化决策波束功率、波束带宽,波束中心指向、波束赋形等诸多参量,资源自由维度的拓展以及可调参数规模增大使得该

。因类系统资源分配问题的复杂度显著提高[

此,对于新一代高通量多波束通信卫星系统,需()和用户体验(的高效资源分配方法,QoSQoE)

达到基于有限载荷资源提升系统效能的目标。

随着全球纷纷建设和部署高通量多波束通信卫星系统,资源分配问题逐渐成为学术界和产

]6-15

。以往多从功率或带宽单业界的研究热点[

6-12],一维度开展研究[将这2维度资源联合开展13-15]

。鉴于多波束通优化分析的研究还比较少[

[7]

该类系统功率和频带资源联合NP-hard问题,

。对此,优化问题也是N经典的数学优化P-hard6]

,信卫星功率分配问题已被证明非凸[且属于

要研究在柔性载荷约束下,优化用户服务质量

方法往往通过松弛求解,不仅消耗大量计算资

图1 高通量多波束通信卫星系统场景

Fi.1 Alicationofhihthrouhutmultibeamgppggp

communicationsatellitesstemy

载波数量为|C|。假设各波束中心存在一用户终端,其容量需求为该波束覆盖范围内所有用户终端容量需求总和。考虑到本文主要研究系统下行波束资源分配,故假设馈电链路无噪声,下行信道为加性高斯白噪声信道。

为支持波束功率和频带联合优化分配,卫星配置柔性行波管放大器等柔性载荷。系统采用由2个频带和2种极化方式4色频率复用,

(左旋极化LHC组成,具P和右旋极化RHCP)体复用方式如图2所示(本文方法也适用于其他。系统采用第二代数字卫星电视频率复用)

[]17广播拓展标准(该标准包括自适DVB-S2X),

[和[为本文计算模型可设置参数变RFL]AML]

。量(用于模型输入)

用户终端u接收的噪声功率[PN]为

[PN]k]TS]BN]=[+[+[

()3

[计算方法参见TS]为等效系统噪声温度,dBK,

]。在确定接收机输入端有用信号功率、文献[1噪声功率基础上,可以计算单波束覆盖接收机的

[/(,式中:·K-1)k]28.6012dBWHzk为=-2

[;玻尔兹曼常数;BN]为等效噪声带宽,dBHz

C输入端载噪比􀭠􀭤,这里将接收机输入端接收

N􀭥􀭡的干扰功率看作噪声功率的一部分:

C􀭤􀭠()PR]PN]IR]4=[-[-[N􀭥􀭡[式中:IR]为当前波束覆盖下用户终端接收到

􀪁􀪁􀪁􀪁的干扰功率,当前波束附近dBW。IR主要包括:具有相同颜色(同极化且同频段)波束在用户终端方向可能存在的少量能量辐射(如天线旁瓣辐射)干扰ICO,具体计算方法见第2空间.3小节;

CP3

;由于非线性效应导致的三阶互调干扰ICI;

:同轨卫星间干扰IAS。干扰功率IR组成如下[CPC3AS

为简化计算,I、I及I为模型可设置参数

CO,变量(用于模型输入)I则需要结合多波束功

􀪁􀪁􀪁􀪁应调制编码策略,即根据链路信噪比,系统选择。最佳的调制编码(MODCOD)

图2 系统四色复用示意

Fi.2 Sstemcolorsandbandwidthgy

去极化效应导致的不同极化同频段波束干扰

2.2 链路计算子模型

本文链路建模包含全R从数字信号F信道,

的调制端到解调端,包括调制器、功率放大器、发

]18

。射天线、接收天线、低噪放和解调器[

IR=ICO

+I+I+ICPC3AS

()5

[端)PR]为

用户终端u接收的有用功率(接收机输入[PR]PT]GT]OBO]=[+[-[+

[]GR]LOSSES-[

率及带宽动态计算,具体方法参见第2.3小节。

1-/()/与符号信噪比ES单位d·Hbitsz)N0(B)]17

表[中,链路所能达到的频谱效率η(单位

在DVB-S2X频谱效率与编码调制方式列

()1

[式中:[PT]为卫星天线辐射功率,dBW;GT]

[为卫星天线发射增益,dB;EIRP]=[PT]+

[为卫星天线波束等效全向辐射功率,GT]dBW;[OBO]为卫星功率放大器输出回退值,dB;[[]为用户终端天线接收增益,GR]dB;LOSSES]为链路损耗总和,为dB。链路损耗[LOSSES

[]LOSSESFSL]RFL]=[+[+

[AML]AA]PL]+[+[

()2[;式中:为下行波束自由空间损耗,FSL]dB[];[为接收机馈线损耗,为天线指RFLdBAML]

;[;[向损耗,为大气损耗,为极化失dBAA]dBPL][,和[计算参见IAA]PL]TU标准文件[19-21]。其中[],配损耗,计算方法参见文献[dBFSL]1

。假设链路信号带宽为BW,N0

,则符号速率RS需满足BW=RS(单位1+α)

/,Baudsα为采样时低通滤波器滚降系数。进一有关,即η=f

ESC步可推导与的关系:

N0NESES×BW

==N0N0×BWES×RS×(1+α)C() 1+α)6=(

NN查表得到该链路理想根据DVB-S2X标准,

)对应的频谱效率η,情况下(实际频谱效α=0

Cη。于是,率为η在链路载噪比条件下,r=

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/。信息速率R=单位bitsηr×BW,2.3 波束间干扰计算子模型

] [IPi]Gi(=[+[-i,u]i,u)φ波束间干扰ICO计算原理如图3所示。

() [OBOGu]LOSSES9+[-[i]i,u]

[[]式中:为波束i发射功率,Pi]dBW;Gi(i,u)φ为波束i在偏离主轴(最大增益方向)i,u角度方φ[向的增益,dB;OBOi]为波束i的输出功率饱

[和回退值,dB;Gu]为终端u的接收增益,dB;

[为从卫星到终端u的链路损耗总LOSSESi,u]

)。和,计算方法参考式(2

3 问题建模

高通量多波束卫星系统具有|Q|个下行波束,每个波束含有|波束形状及指向C|个载波,固定,波束功率和带宽根据波束内用户终端需求

图3 波束间干扰计算原理(同极化且同频)

Fi.3 Schematicdiaramofbeaminterferencegg

以及相关约束进行动态分配。系统未满足容量,U需求(总和是评unmetcaacitemandCD)pyd

估高通量多波束通信卫星系统效能发挥和收益

范围内,终端天线主轴方向对准卫星。由于波束波束i少量功率可b与波束i的极化和频率相同,

能通过旁瓣被终端u天线接收,即为I波束i,u,间干扰功率计算方法如下。

波束i地面覆盖范围中心记为A,WGS-84

,坐标系下经度、纬度和高程分别为(αA,γA)βA,用户终端u偏离波束i主轴方向夹角记为φi,u,

]22

:该夹角可根据余弦定理计算得到[

在图3中,假设用户终端u位于波束b覆盖

的关键指标,定义为UCD=∑max ∑RQ||C||

b=1c=1

demand

b,coffered

,0-∑Rb,c

C||

c=1

波束b地面覆盖范围中心为B,坐标为(αB,βB,

,。用户终端u位于U,坐标为(γB)αγU)U,U,βdemand

式中:∑Rb为用户终端对波束b所有载波,cC||

()10

c=1

offered

;Rb的容量需求(记为波束b容量需求)为c∑,

C||

()7

式中:U|为卫星和终端u之间的距离;|OA|为卫星和波束i中心点A之间的距离;|OUA|为终端u和波束i中心点A之间的距|

[23]

:束i在偏离主轴φi,u方向的增益为

J1(λ)J3(λ)􀭠􀭤max

()Gi(6×8=Gi×+3i,u)φ3

2λ×λ􀭥􀭡max

式中:Gi为波束i主轴方向增益;J1和J3分别

U|+A|-UA||O|O|

arccosi,u=φ2×U|A||O×|O2

波束b所有载波所能提供的容量(记为波束b所

。从式()可以看出,能提供的容量)若波束b10容量需求

C||

c=1

offered

,则波束b未满足容量需求为量∑Rb,cc∑Rb,

C||

demand

大于该波束所能提供的容

c=1

离。进而,根据天线波束方向图可以得到干扰波

∑RC||

demand

b,c需求为0,表示该波束能完全满足覆盖范围内所有用户终端容量需求。本文研究的高通量多波束通信卫星系统资源分配的优化目标是未满足容量需求总和UCD最小化。

otal

,令卫星下行可用总带宽BWt卫星功放总

offered

;反之,波束b未满足容量-∑Rb,cC||

c=1

􀪁􀪁􀪁􀪁为一阶和三阶贝塞尔函数;λ=2.07123×

sin(i,u)φ。在式()基础上,计算终端u接收8

)sin(,i3dBφotal

,功率为Pt任一波束b所属载波c的最大功率maxminmax

。模型为Pb带宽取值范围是[BWb,BWb,,c,c,c]

到来自波束i的干扰功率[为Ii,u]

的决策变量为分配给任一波束b所属载波c的功

率Pb,Wb,c和带宽Bc。定义极化方式均为p的

。相邻空间波束集合为APp源分配问题建模如下:min ∑max ∑R基于以上定义,对高通量多波束卫星系统资

Q||

C||

offered

,)011-∑Rb,c (

b=1c=1

demand

b,ctotal

C||

c=1

s.t. ∑∑Pb,c≤P 0≤Pb,c≤Pmin

QC||||

b=1c=1

BWb,Wb,Wb,∀b∈Q,∀c∈Cc≤Bc≤Bc,

()14

max

b,c,∀b∈Q,∀c∈C()12()13

∑BW

c=1C||

C||

min

b,c≤

c=1

∑BW

C||

b,c≤BW

total

,∀b∈Q ∑BWa,Wb,Wc+∑Bc≤B

c=1

C||

total

() ∀(a,b)∈AP16p)式(为优化目标,即最小化系统未满足容11

()15

)量需求总和;约束式(确保所有载波分配功率12)总和最大不超过卫星功放总功率;约束式(为13)任一载波分配功率约束;约束式(为任一载波14)分配带宽约束;约束式(为任一波束分配带宽15)约束;约束式(确保极化方式相同的空间相邻16波束带宽之和小于卫星下行可用总带宽,避免同极化相邻波束共用频带。

操作算子执行前波束b所属载波c的容量需求该波束载波分配资源所能提供的Pb,Wb,c和Bc,

offered

,容量为Rb若该波束载波执行交叉或变异操,cnew

作算子可得新的功率和带宽分别为Pb,c和带宽

new

demand

,为Rb该波束载波分配功率和带宽分别为,c图4 高通量多波束通信卫星系统

下行波束资源分配算法流程

Fi.4 Flowchartoftheproosedresourcegp

allocationalorithmg

4 算法设计

对于多波束通信卫星系统资源分配这样的精确的数学规划方法通常仅适用NP-hard问题,

于决策参量及业务规模较少情况,以可接受的计算代价获得高质量解的启发式或智能优化方法

24-25]

。针对本文在实际工程环境下更具吸引力[

BWb,c。如果波束载波容量需求已小于当前分

配资源所能提供的容量,则通过交叉或变异算子操作不能增加该载波功率和带宽资源;反之,通过交叉或变异算子操作不能减少该载波功率和带宽资源。具体控制策略描述:

研究问题,设计实现了一种遗传算法求解资源分配模型,该方法将每种资源分配方案看成染色体,染色体所含基因包括系统所有波束相关资源要素,通过对染色体执行选择、交叉、变异和精英保留操作,获取高质量资源分配方案。算法流程框架如图4所示。

为引导算法向高质量可行解区域寻优,加快

P,Pb,ax(Pb,Pb,Rb,c=mc,c)cnew

newb,c,in(Pb,Pb,Rb,=mc,c)cnewdemanddemand

new

≤Rb,coffered

将第g次迭代产生的资源算法收敛标准是,

分配方案集合中的最佳方案(即系统未满足用户容量需求最小的资源分配方案)记为第g代最佳方案。该方案未满足用户容量需求量记为

>Rb,coffered

()17

算法收敛,减少迭代次数,在算法设计中嵌入可行解寻优策略,通过控制交叉和变异操作算子提高求解效率。可行解寻优控制策略描述如下:令

,C相对变化UCDDL次平均值相比,g将Ug与前小于门限t则认为资源分配算法收hreshold时,敛,退出迭代循环,具体如下:

1g-

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1UCDUCDzg-Lz∑L=g-)hreshold(18≤t

UCDg)实现, 本文算法由Matlab(version2015a

量多波束通信卫星系统地面运管中心提交资源使用申请,具体提报内容包括用户终端编号、终端位置经度、终端位置纬度、终端位置高程、终端天线最大发射增益、终端天线最大接收增益、终端最小发射功率、终端最大发射功率、终端系统噪声温度及终端容量需求。

)对高通量多波束通信卫星系统下行波束3

实施资源动态优化分配。根据本文第4节所提方法实施系统资源优化分配。

)资源分配优化所需计算模块。链路的计4

算方法见第2波束间干扰的计算方法见.2小节,)。第2大气损耗计算方法见式(.3小节,2

(CoreTM)i5-7200U处理器和8GB内存。

(计算机硬件配置包括主频为2.5GHzIntelR)

5 系统实现方案

高通量多波束通信卫星系统资源分配实现方案如图5所示。

6 仿真校验

6.1 业务实例和场景设置

高通量多波束卫星系统资源分配仿真场景如图1所示。1颗高通量多波束通信卫星位于地球静止轨道,共有6频段5个固定指向点波束,为K波束形状相同且均不可调,波束功a频段,率和带宽可根据波束覆盖范围内用户终端容量需求变化而动态调整,系统采用四色复用。假设每个波束提供1个载波,波束内用户终端容量需求集中在波束中心。链路和波束干扰模型计算所需参数如表1所示。

为了完整分析系统在不同规模用户容量

需求时的下行波束资源分配问题,本文考虑/鉴于在系统实际运130Gbits三种情况。另外,行场景中,各波束对应的用户容量需求分布不均,而且可能随时间动态变化,为检验本文方法

图5 高通量多波束通信卫星下行波束

资源分配实现方案

Fi.5 Imlementationschemeofresourceallocationgpforhihthrouhutmultibeamcommunicationggp

satellitesstemsy

/、/了用户需求总容量为90Gbits110Gbits和

对不同容量需求分布情况的适应能力,在每种用户需求总容量情况下还考虑了2类需求分布场第2类场景为波束间用户容量需求差异较36%;

大,标准差约为系统单波束平均容量需求60%。在各类需求分布场景下,分析如下4种资源分配)方法的效果:星上波束载波功率、带宽资源平1)均固定分配;星上波束载波功率动态可调、带2)宽平均固定分配;星上波束载波功率平均固定3(,一般)其标准差约为系统单波束平均容量需求景:第1类场景为波束间用户容量需求差异适中

)高通量多波束通信卫星任务规划周期开1

始。高通量多波束通信卫星系统下行波束任务规划按照时间周期性开展,任务规划周期时长可以根据用户需求动态变化情况灵活调整。)用户向系统地面运管方发送容量需求、终2

端及地理位置信息。用户根据终端需求向高通

)分配、带宽动态可调;星上波束载波功率、带宽4联合动态分配。

资源分配算法相关参数设置如表2所示。

表2 算法参数设置

Table2 Parametersoftheproosedalorithmpg

表1 系统链路预算和波束干扰参数设置

Table1 Sstemlinkbudetandbeaminterferenceyg

arametersinnumericalsimulationsp

Maximumpowerofeachcarrier

Totalavailablepower

Orbitaltitude

ParameterIdentificationValue

_Sataltitude35786km

Maximumnumbergenerations

Poulationsizep

ParameterIdentificationValue

_csize_gmax

500

Ptotalmax

b,cTotalavailablebandwidth

Centerfreuencqy

Freuenc2GHzqy2BW

totalmax

P8125W500W

Maximumbandwidthof

eachcarrier

900MHz900MHz0MHz2.5m3dB52dBi0.65m41.7dBi207.0K30dB27dB28dB0

Indexofsimulatedbinary

crossoveroeratorp

Crossoverprobability

Thresholdthreshold

Pcrossδ0.010.951.00.050.05

300

BWb,cEliteselectionprobability

Mutationprobability

Pmutation

PesMinimumbandwidthof

eachcarrier

BWb,cmin

6.2 仿真结果与分析

Satellitetransmittingantennadiameter

DtransOBO

Terminalreceivinntennaga

diameter

MaximumgainofsatelliteTransmittinntennaga

Oututback-offp

求规模对应的资源分配结果分别如表3~表5所示,可以看出:

)在不同规模容量需求以及波束容量需求1

差异场景中,4种资源分配方法的结果存在明显差异,平均固定分配波束载波功率及带宽资源时,系统未满足容量需求最大,系统效能发挥最差。对功率或频带任一维度动态分配资源时,均可有效压缩系统未满足容量需求,并且功率、频带两维度联合动态分配的改进效果/、//,且均考虑两90Gbits110Gbits和130Gbits种波束间容量需求差异情况(一般、大)时,相比平均固定分配波束载波功率及频带资源,功率和频带联合动态分配可分别将系统未满足容量需求平均压缩71.09%、40.47%和16.31%。

采用本文提出的方法,仿真计算3种不同需

Gimax

DreceiGmax

recei

Maximumgainofterminal

receivinntennagaSstemtemeratureyp

Roll-offfactor

Carrierto3rdorderintermodulationinterference

Carriertocrosspolarizationinterference

TssyC_XPIC_3IMC_ASI

α最明显。当系统用户需求总容量分别为

Carriertoadacentsatellitejinterference

Allocatepowerandbandwidthuniformly

/表3 系统用户需求总容量90Gbits时4种资源分配方法的效果

/Table3 Theeffectoffourresourceallocationmethodswhenthetotalcaacitemandis90Gbitspyd

CD/TResourceallocationDifferencedereeofcaacitotalallocatedTotalallocatedΔUCD/gpyU

-1

/W/·s)pmethoddemandbetweenbeams(owerbandwidthMHz%Mbit

NormalNormalNormalNormalLaregLaregLaregLareg

Allocatepowerdnamicallndyya

bandwidthuniformly

10769.2681612.4547362.0951692.3495697.6914014.912795.429

3872.1408125.0008125.0007957.4458114.4308125.0008125.0007941.1088103.920

29250.00029250.00029250.00029250.00022833.37119317.61824653.15121270.845

——

58.3631.56.2947.0979.4662.72

Allocatepowerandbandwidth

dnamicallyy

Allocatebandwidthdnamicallyyandpoweruniformly

中国空间科学技术

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)/(当系统需求总容量为9用户容 20Gbits

,量需求规模较小)功率和频带联合动态分配可

在压缩系统未满足容量需求基础上,进一步减少功率和带宽资源开销。

Allocatepowerandbandwidth

uniformly

/表4 系统用户需求总容量110Gbits时4种资源分配方法的效果

/Table4 Theeffectoffourresourceallocationmethodswhenthetotalcaacitemandis110Gbitspyd

CD/TResourceallocationDifferencedereeofcaacitotalallocatedTotalallocatedΔUCD/gpyU

-1

/W/·s)pmethoddemandbetweenbeams(owerbandwidthMHz%Mbit

NormalNormalNormalNormalLareg

Allocatepowerdnamicallndyya

bandwidthuniformly

LaregLaregLareg

25815.12022121.78721272.94017995.720

8544.8566631.95403.1714217.741

8125.0008125.0008125.0008121.9808125.0008125.0007987.6878125.000

29250.00029250.00029250.00029250.00023637.29823390.07226071.74426224.528

——

22.3914.3025.0617.5950.30.29

Allocatebandwidthdnamicallyyandpoweruniformly

Allocatepowerandbandwidth

dnamicallyy

Allocatepowerandbandwidthuniformly

/表5 系统用户需求总容量130Gbits时4种资源分配方法的效果

/Table5 Theeffectoffourresourceallocationmethodswhenthetotalcaacitemandis130Gbitspyd

CD/TResourceallocationDifferencedereeofcaacitotalallocatedTotalallocatedΔUCD/gpyU

-1

/W/·s)pmethoddemandbetweenbeams(owerbandwidthMHz%Mbit

NormalNormalNormalNormalLaregLaregLaregLareg

25073.17337318.53820286.31332599.63621734.91832056.12220133.86628768.484

8125.0008125.0008125.0008113.7908125.0008125.0008125.0008125.000

29250.00029250.00029250.00029250.00027228.03223929.59428653.56926585.492

——

Allocatepowerdnamicallndyya

bandwidthuniformly

19.0912.13.3114.1019.7022.91

Allocatebandwidthdnamicallyyandpoweruniformly

Allocatepowerandbandwidth

dnamicallyy

/比较系统用户需求总容量为110Gbits时,

本文方法在有、无寻优控制策略条件下,系统未满足需求容量和消耗总功率分别如图6、图7所示。可以看出,相比无寻优控制策略,在本文方法中对交叉和变异算子实施寻优控制可以使系/,统未满足容量需求总和减少4功率555Mbits资源消耗总和下降1提升了算法性能。60W,

进一步,在与上述相同场景下,将本文方法与一种基于粒子群优化的多波束通信卫星动态

]12

资源分配方法[比较。当系统用户需求总容量

图7 系统分配总功率迭代收敛曲线

Fi.7 Iterativeconverencecurveoftotalgg

allocatedpower

/为1采用这两种方法分别计算系统10Gbits时,

图6 系统未满足用户容量需求迭代收敛曲线

Fi.6 Iterativeconverencecurveofunmetgg

caacitemandpyd

未满足用户容量需求,优化结果如图8所示。可]以看出,相比文献[提出的粒子群资源分配方12法,本文提出的功率和频带资源联合优化方法可

:,[sstemssstemstechniuesandtechnoloM].Westyyqgy

/,使系统未满足容量需求减少2且收095Mbits敛速度更快,本文方法性能更优。

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图8 两种方法得到的系统未满足用户容量需求

迭代收敛曲线

Fi.8 Unmetcaacitemandofourproosedgpydp

methodandthePSOmethod

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7 结论

针对新一代高通量多波束通信卫星系统资源高效利用需求,提出了下行波束载波功率和频带资源分配联合优化方法,该方法考虑了系统多色复用、波束间干扰以及需求非均匀分布等实际情况。为加快资源分配求解效率,本文方法还嵌入了一种高效的寻优控制策略以加快收敛。不同需求场景下的数值仿真结果验证了本文方法能有效减少高通量多波束通信卫星系统的未满足容量需求,提升系统服务效能,可供该类卫星运控系统参考。

后续拟从两个方向继续开展研究工作。第

]26

一,由于强化学习[等人工智能技术在航天系

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统资源调度领域有广泛的应用潜力,后续考虑本文方法与强化学习等新技术相结合,进一步提高系统资源分配效率。第二,本文优化目标为单目标,即最小化未满足用户容量需求,在一些实际运行场景下,可能还需要最小化卫星消耗功率等多个优化目标,多个优化目标之间可能存在冲突。因此,后续将根据系统运控不同场景需求,)将本文单目标优化方法拓展到帕累托(Pareto

]27

,多目标优化[为系统资源管理提供更多选项。

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作者简介:

,王磊(男,博士,主要研究方向为卫星通信网络、任务规1983-)划、空天信息技术,wanleibsir@163.com。g

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(编辑:高珍)

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