基于業務優先級的認知衛星網絡頻譜分配方法

賈敏，敬曉曄，劉曉鋒，劉楓，郭慶，顧學邁

（1. 哈爾濱工業大學電子與信息工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001；2. 中國空間技術研究院通信衛星事業部，北京 100094）

1 引言

隨著通信網絡和人們生活方式的變化，衛星通信正在更廣泛地應用于寬帶通信中。為了提高頻譜效率，衛星通信由 C/Ku頻段的單波束業務向 Ka頻段的多波束業務轉移[1-4]。同時，針對下一代通信網絡中頻譜資源緊張的問題，引入認知無線電（CR,cognitive radio）技術，在2個衛星網絡之間或者衛星網絡和地面網絡之間進行相同頻譜的共享，可以有效地提高衛星通信的頻譜利用率[2]。認知衛星通信網絡即采用CR技術的衛星通信網絡，在不影響授權用戶正常通信的前提下，允許認知衛星通信網絡中的認知衛星使用衛星網絡或地面網絡的授權頻譜進行上下行鏈路的通信。認知衛星通信網絡具有衛星通信的信息交互、多網融合和頻譜資源利用率高等特點。因此，可發展更多認知衛星用戶，進而促進衛星通信事業的發展。豐富這一領域的相關研究工作對改善頻譜資源利用率、提高衛星通信服務質量和系統容量、促進衛星通信的發展有著十分重要的推進作用。

文獻[5-7]將認知無線電與衛星通信相結合，進行認知衛星通信的研究。其中，文獻[6-7]提出了一種在衛星和地面一體化的網絡中加入認知無線電技術的系統架構，是認知衛星通信網絡較早的研究。在5G通信系統中，用戶終端接入數量、通信業務覆蓋范圍以及帶寬需求將大幅度增加，因此，基于認知的衛星與地面頻譜共享的研究頻段由S頻段向更高頻段（如Ka頻段）轉移。在Ka頻段內，固定衛星業務（FSS, fixed satellite service）的衛星系統與地面固定業務（FS, fixed service）或廣播衛星業務（BSS, broadcast satellite service）的通信系統共享頻譜資源。對于認知FSS衛星網絡，目前有許多研究[8-17]。文獻[8-9]研究在毫米波頻段（mmwave）中衛星業務和蜂窩網共享頻譜的場景。其中，文獻[8]針對FSS和5G網絡之間的頻譜共享進行研究。文獻[9]的研究場景是Ka頻段的認知寬帶衛星系統和蜂窩網的頻譜共享。文獻[10]分析了在滿足干擾約束條件的情況下，地面網絡作為次級用戶，對FSS衛星網絡下行鏈路進行頻譜認知的情況，仿真結果表明，隨著衛星QoS（quality of service）要求的提高，地面用戶有效容量下降。文獻[11]對星地混合網絡中的中斷概率進行了研究，并給出了一種考慮時延的地面終端選擇方法。文獻[12]研究了星地混合網絡中的誤碼率。文獻[13]提出了聯合波束成形（beamforming）和資源分配技術，以提高認知FSS衛星下行鏈路總吞吐量。文獻[14]提出了一種優化頻率復用和極化的方法，以最大限度地減少FS地面基站受到的干擾。文獻[15]介紹了一種功率分配方法，在地面網絡認知衛星網絡的場景中，在滿足地面鏈路QoS要求的條件下，對地面網絡性能進行優化。在認知場景中，如何消除認知用戶和主用戶之間的相互干擾是關鍵問題。波束成形技術通過天線調整相位陣列的參數，在最大化認知用戶信干噪比（SINR, signal to interference plus noise ratio）的同時，消除了認知鏈路對主用戶的干擾。目前，已有學者研究通過波束成形技術消除干擾。文獻[16]對認知地面網絡基站發射端進行波束成形，減少認知地面網絡信號對衛星系統的干擾，同時最大化認知鏈路信干噪比。

文獻[17]中，FSS衛星網絡通過認知FS地面網絡的頻譜，用于自身的信息傳輸，在認知衛星下行鏈路的場景中，通過匈牙利算法對認知衛星地面終端進行頻譜分配。但匈牙利算法只能解決平衡矩陣的一對一分配問題，因此，文獻[17]設置認知用戶數與信道數相同。但在實際場景中，認知用戶數與信道數存在動態變化，文獻[17]所提方法不具有普遍性。針對這一問題，本文提出一種矩陣轉換的方法，能夠處理用于匈牙利算法進行頻譜分配的矩陣，當認知頻譜的可用信道數和認知用戶數不相等時，也可以通過匈牙利算法進行頻譜分配。此外，文獻[17]中提到，當可用信道不足時，采用時分復用方法進行衛星信號傳輸。此時，會造成部分信號傳輸時延，影響實時性要求高的用戶的性能。針對這一問題，本文根據實時性引入業務優先級這一因素，分析認知衛星地面終端不同的優先級模型，提出一種基于業務優先級的認知衛星下行鏈路頻譜分配方案。

本文的創新點包括以下兩點。1) 針對文獻[17]中認知用戶頻譜分配方法只能用于認知用戶數和認知頻譜的可用信道數相同的場景這一問題，本文提出一種矩陣轉換方法，在認知用戶和認知頻譜動態變化時，仍能進行頻譜分配。2) 本文考慮了認知用戶不同的業務優先級，提出一種基于優先級的認知用戶頻譜分配方法，保證高優先級的地面終端分配到頻譜的概率遠大于低優先級的地面終端，所用頻譜質量高于低優先級的地面終端，同時使總吞吐量最大。

2 系統模型

本文研究的認知衛星背景是在 Ka頻段內，FSS的衛星系統與FS的通信系統共享頻譜資源的場景。2016年2月，歐洲電信標準化協會（ETSI,European telecommunications standards institute）給出了該場景的相關標準ETSI TR 103 263[18]。該標準中指出，該場景中的FSS衛星是提供寬帶或多點波束的通信衛星，FSS用戶終端類型分為以下2種：1) 安裝在居民住所或偏遠地區的固定地面終端；2)安裝在移動平臺（例如火車和輪船）的移動地面終端。該標準的第7章中指出，在該場景中，通過認知無線電途徑，在未對FS系統產生干擾的前提下，FSS系統使用FS系統的頻譜資源以提高FSS系統業務的覆蓋范圍，并提高Ka頻段內的頻譜利用效率。在下行鏈路中，FSS系統單獨使用19.7～20.2 GHz的頻譜，同時與FS系統共享17.7～19.7 GHz的頻譜；在上行鏈路中，FSS單獨使用29.5～30 GHz的頻譜資源，同時與FS系統共享27.5～29.5 GHz的頻譜。FSS系統與FS系統共享頻譜資源場景中的認知無線電技術主要包括以下3種：頻譜認知、頻譜開發和干擾消除。其目的分別為：1) 頻譜認知的目的是在頻譜共享的原則上發現可以用于認知FSS地面終端接入的頻譜，并且提供干擾水平的相關信息用于確定系統服務質量，使用的主要技術包括數據庫和頻譜感知；2) 頻譜開發的目的是在進行頻譜認知后，將FS系統中的可用頻譜合理分配給認知FSS地面終端；3) 干擾消除的目的是通過使用波束成形等技術減少FS系統和FSS系統之間的鏈路干擾。

本文研究的資源分配方法屬于認知無線電技術中頻譜開發的部分，用于分配的頻譜是FSS系統下行鏈路和FS系統共享的頻譜，即17.7～19.7 GHz的頻譜。研究的具體場景如圖1所示，主用戶網絡是地面微波網絡，主用戶是FS基站，FS鏈路享有上述頻段的使用權。承載FSS的衛星通信網絡通過認知的方式使用上述頻段。

圖1 衛星和地面網絡頻譜共享模型

在上述場景中，由于Ka頻段衛星的有效全向輻射功率（EIRP, effective isotropic radiated power）受到限制，認知FSS衛星到地面終端的下行鏈路信號對FS地面基站接收端的干擾可以忽略，但需要考慮FS基站發射信號對FSS地面終端造成的干擾[19-20]。

本文FSS下行鏈路頻譜分配與認知無線電相結合的研究內容主要分為頻譜認知和頻譜開發這2個部分。下面根據標準ETSI TR 103 263[18]進行頻譜共享過程的詳細說明。

1) 本文通過使用數據庫完成認知無線電中頻譜認知的過程。建立FFS系統的數據庫，用來存儲各FSS地面終端的天線方位角、地理位置以及海拔高度等信息，相關信息可通過傳輸路徑特點和設備模型等方式獲得。FS系統的數據庫由各國相關部門管理。使用 FS數據庫可以避免在較大地理范圍內使用寬帶頻譜感知方法時，產生較高復雜度的問題。FS數據庫用來存儲FS地面系統中各基站的相關參數信息。這些數據用來確定未受到 FS鏈路干擾的FSS地面終端情況，例如，在某一認知區域內，確定某FSS地面終端受到來自FS基站的干擾與固定門限值的關系。該部分信息由現有數據庫提供。

2) 本文的頻譜開發過程主要研究 FSS下行鏈路頻譜分配的過程。頻譜分配過程通過為各FSS地面終端分配載波來最大化FSS系統總吞吐量。本文的主要研究內容是基于FSS地面終端優先級和共享頻段內各頻譜質量，進行頻譜分配以最大化下行鏈路總吞吐量。

2.1 信號和干擾模型

首先考慮認知GEO衛星部分的信號模型，設認知衛星的一個波束下，存在M個FSS地面終端和N個FS地面基站，衛星認知頻譜共有K個可用信道。根據文獻[13]中的模型，在衛星下行鏈路中，第m個FSS地面終端的接收信號功率PR(m)可以表示為

工作在頻率fk的第m個FSS地面終端受到工作在同一頻率fk的第n個 FS地面基站的干擾Im(n,k)可表示為

工作在頻率fk的第m個FSS地面終端受到整個FS地面網絡的干擾可以表示為

根據式(1)和式(3)，得到在認知衛星下行鏈路中，工作在第k個信道的第m個FSS地面終端在接收信號時的信干噪比（SINR）為

為方便計算，將每個FSS地面終端接收到衛星信號的 SINR值整合到一個矩陣中，如式(5)所示。

其中，每一行代表一個FSS地面終端，每一列代表一個信道。

FSS地面終端和FS基站都裝置了發射天線和接收天線，天線角度不同會導致發送增益和接收增益不同。

根據國際電信聯盟的標準 ITU-R S.465，得到FSS地面終端的接收增益為

其中，λ為工作波長，D為傳輸距離，G單位為dBi。當或時，

根據國際電信聯盟的標準ITU-R F.1245-2，得到FS地面基站的發送增益為

其中，L為天線長度，0λ為中心工作波長。

2.2 優先級模型

在引言中提到，當認知頻譜可用信道數少于認知用戶數時，某一時刻不能使每個用戶都分配到信道，文獻[17]指出可使用時分復用解決這一問題。由于優先分配到信號的認知用戶具有隨機性，未分配到信道的用戶傳輸信號會產生時延，產生時延的用戶具有隨機性，因此這種分配方法不利于實時性要求高的用戶的信號傳輸。

本文通過建立用戶業務優先級模型，根據實時性要求對用戶進行優先級劃分，并提出一種基于優先級的頻譜分配方法，保證優先級高的用戶能夠優先分配到頻譜，并且其頻譜質量優于其他用戶頻譜。

在本文的模型中，進行頻譜分配的控制中心位于地面，各用戶在進行信號發送的同時，發送含有優先級等級的信號，控制中心通過接收這些信號確定下行鏈路各用戶的優先級。

本文參考部分地面網絡中的業務優先級分類，建立業務優先級模型。文獻[21]根據車聯網所要實現的功能，將信息指令按照誤碼率和時延要求的不同，分為3種業務優先級。文獻[22]根據假設多終端不同的實時性和誤碼率要求，將終端優先級分為3類，通過比例設置在算法中進行區別。文獻[23]將地面手機業務分為4類，各業務所要求的時延、吞吐量和誤碼率不同。根據上述關于業務優先級模型的分類，建立本文研究系統中的業務模型。承載軍事衛星通信業務的地面終端需要最好的通信質量[24]，其優先級設為最高，稱為優先級1，用1P表示。根據文獻[25-26]，可以將民用FSS地面終端分為以下2類：1) 承載傳輸指令和控制信息的業務，這類業務對實時性和誤碼率要求較高；2) 其他業務，這類業務對實時性和誤碼率要求較低。將承載這2類業務的地面終端優先級分別設置為次高優先級和最低優先級，稱為優先級2和優先級3，分別用P2和P3表示。

通過設置不同的1P、2P和3P的權重，可約束不同優先級的FSS地面終端分配頻譜的先后順序。對于不同的FSS地面終端，優先級所占權重越大，其分配到最優信道資源的概率也就越大。

3 聯合用戶優先級的頻譜分配方案

3.1 結合優先級的頻譜分配方案

根據在數據庫中獲得的 FS地面網絡的相關參數，計算 S INRdown矩陣，聯合優先級矩陣進行頻譜分配，使認知衛星下行鏈路的總吞吐量最大。

設矩陣Q= [Q1…QM]T為FSS地面終端優先級矩陣，其中，Qm∈R1×K是含有K個元素的行向量，并且Qm(1) =Qm(2) = … =Qm(K) =Pi(i=1,2,3)為第m個FSS地面終端的優先級。第2節中提到，本文模型中共有 3個優先級，本文設定P1+P2+P3=1，Pi值越大，代表該優先級的FSS地面終端優先分配信道的權利越大。優先級矩陣表示為

衡量系統性能的一個重要指標是系統吞吐量。其中，第k個信道工作的第m個FSS地面終端的下行鏈路吞吐量可以表示為

利用式(11)，求得吞吐量矩陣為

因此，本文提出的優化目標如式(13)所示。

解決式(13)所示的優化問題可以采用匈牙利算法，該算法能夠解決一對一的分配問題。然而，在引言中已經提到，使用匈牙利算法時，需要分配矩陣是平衡矩陣，即要求滿足M=K。而在實際場景中，M與K會動態變化，因此，應先將Th轉化為平衡矩陣，再采用匈牙利算法進行處理。

3.2 非平衡矩陣轉化

本文采用加邊補值法，將非平衡矩陣轉化為平衡矩陣，轉化操作不影響計算結果。非平衡有以下2種情況：1) FSS地面終端數大于認知頻譜的可用信道數，2) FSS地面終端數小于認知頻譜的可用信道數。下面根據這2種情況分別進行非平衡矩陣轉化。

情況1 FSS地面終端數大于認知頻譜的可用信道數

FSS地面終端共M個，信道數為K個，M＞K，得到Th為M×K矩陣。采用加邊補值法，在Th的最右邊虛擬M-K列，構成M×M的矩陣。由于匈牙利算法通過迭代找到每行和每列相對較大的數值，并認為該數值所在的行和列符合分配要求。在本文的分配場景中，用于分配的矩陣中的元素值均遠大于 0。因此，當某一元素較小時，不會影響分配結果。本文將新加入的元素置0，修改后的矩陣為

然后，修改優先級矩陣Q為M×M的矩陣。增加列中的元素優先級權重與所在行其他權重值相同，如式(15)所示。

情況2 FSS地面終端數小于認知頻譜的可用信道數

FSS地面終端共M個，信道數為K個，M＜K。此時，FSS地面終端不需要使用所有頻譜，而是選擇性地使用M個信道，矩陣為M×K矩陣。采用加邊補值法，此時，在吞吐量矩陣Th的最下邊虛擬K-M行，構成一個K×K的矩陣，修改后的矩陣為

同理，新構造的矩陣不會對分配結果產生影響。

然后，修改優先級矩陣Q為K×K的矩陣，增加行中元素的優先級權重為最低優先級的權重，如式(17)所示。

4 仿真結果

為方便仿真又不失合理性，本文選擇單個認知GEO衛星的一個波束覆蓋范圍進行仿真。關于仿真中數據的選擇，本文采用國際電信聯盟中給出的相關標準[26]，采用位于歐洲的某一實際衛星系統的相關數據進行仿真，具體的衛星FSS網絡下行鏈路相關參數如表1所示。由BR IFIC數據庫[24]獲得FS地面系統鏈路的相關數據，具體參數如表2所示。

4.1 優先級權重的確定

在第2.2節中提到，由于3種優先級的FSS地面終端的權重不同，導致認知頻譜的可用信道不足時，不同優先級的 FSS地面終端能夠分配到信道的概率不同，所分配信道的質量也不同。設置 3組不同數值的優先級權重組合，獲得各優先級的FSS地面終端分配到信道的概率，從而選擇合適的權重組合進行仿真分析。

表1 衛星網絡相關參數

表2 FS地面系統相關參數

設置認知頻譜的信道總數為30，可用信道數量K=20，3種優先級的FSS地面終端數量都為10。由于一個信道在同一波束中只分配給一個用戶，此時，可用信道數少于 FSS地面終端數，只有部分FSS地面終端能夠分配到信道。按照高優先級的用戶優先分配信道的原則，理想實驗結果應為：優先級為1P、2P的FSS地面終端全部分配到信道的概率為1，而優先級為3P的FSS地面終端分配到信道的概率為0。在仿真中，進行100次實驗，統計以下3組數據：1P優先級的FSS地面終端全部分配到信道的次數、2P優先級的FSS地面終端全部分配到信道的次數、3P優先級的FSS地面終端分配到信道的次數。觀察3組仿真結果，選出合理的權重數值設置組合。具體實驗結果如表3所示。

由表 3結果可以看出，當優先級權重參數為P1=0.6、P2=0.3和P3=0.1時，能夠保證高優先級的用戶優先分配到信道，分配結果符合本文要求。因此，采用此權重組合形式。

4.2 性能分析

當頻譜資源不足時，本文所提出的頻譜分配方法旨在基于用戶優先級的前提下，提高更高優先級用戶分配到頻譜的概率，同時保證系統的總吞吐量。

表3 權重數值組合與頻譜分配實驗結果

文獻[17]通過匈牙利算法進行頻譜分配來最大化系統總吞吐量，當認知頻譜的可用信道不足時，采用時分復用進行信號傳輸。與文獻[17]不同，當認知頻譜的可用信道不足時，本文考慮業務優先級的因素，對不同優先級用戶同時進行頻譜分配，使對實時性要求高的用戶優先分配到信道，并針對平衡矩陣問題，進行匈牙利算法的改進。具體仿真結果如圖2和圖3所示。

圖2 1P、 2P優先級的FSS地面終端總吞吐量

由圖2可以看出，當信道不足時，只考慮系統總吞吐量的算法[17]不能保證1P、2P優先級的 FSS地面終端優先分配到信道，1P、2P優先級的 FSS地面終端總吞吐量較低。例如，當可用信道數為21時，1P優先級總吞吐量約為可用信道數為 30時的2P優先級總吞吐量比可用信道數為30時約少1 Gbit/s，嚴重影響高優先級的 FSS地面終端的性能。采用本文方法時，1P、2P優先級的FSS地面終端的總吞吐量保持在4 Gbit/s以上，未受頻譜不足的影響。

由圖3可以看出，與傳統的未考慮吞吐量的隨機方法相比，文獻[17]方法和本文方法的系統吞吐量顯著提高。采用本文方法時的系統總吞吐量和只考慮吞吐量的文獻[17]算法差別不大，說明使用本文方法在未降低系統總吞吐量的前提下，解決了平衡矩陣分配問題，并提升了高優先級的FSS地面終端的總吞吐量，從而保證高優先級FSS地面終端的性能。

圖3 FSS地面終端總吞吐量

本文所提改進方法可以根據實際應用場景中的不同優先級業務特點，合理設置優先級權重，在為認知衛星系統分配信道的同時，滿足不同場景對于不同優先級用戶的不同分配要求，該方法具有一定的靈活性和廣泛適用性。

5 結束語

本文針對星地一體化網絡中的頻譜共享問題，分析了衛星 FSS網絡下行鏈路認知和使用 FS地面網絡頻譜的場景，推導了認知衛星下行鏈路在數據傳輸時的信號和干擾模型。然后，針對傳統匈牙利算法解決分配問題的不足，提出了非平衡矩陣轉化方法。最后，在認知頻譜資源不足時，通過考慮FSS衛星地面終端的優先級類型，建立了優先級模型，提出了一種基于優先級的認知衛星下行鏈路頻譜分配方案，為不同優先級的地面終端分配頻譜。仿真結果表明，本文所提改進方法，能夠使用匈牙利算法解決認知頻譜數與認知用戶數不同時的分配問題，保證高優先級的 FSS地面終端優先分配信道，提高優先級相對較高的FSS地面終端的總吞吐量。