低軌衛星通信系統下行鏈路頻偏補償研究

本文旨在研究低軌衛星通信系統下行鏈路中的頻偏補償技術。隨著低軌衛星通信系統的快速發展，其在全球通信覆蓋、高速數據傳輸等方面展現出巨大潛力。然而，由于低軌衛星的高速運動以及復雜的通信環境，下行鏈路中頻偏問題成為制約系統性能的關鍵因素之一。因此，對頻偏補償技術的研究具有重要的理論和實際意義。本文研究了低軌衛星通信系統下行鏈路中的頻偏補償技術，提出了一種基于自適應濾波器的頻偏補償算法，并通過仿真實驗驗證了其有效性。

一、引言

隨著通信技術的進步，衛星通信系統，特別是低軌衛星通信系統，因為其低延遲、廣覆蓋和高速數據傳輸的能力，已經成為研究的焦點。但是，由于地球自轉、大氣層折射以及衛星的高速運動，低軌衛星通信系統的下行鏈路經常會出現頻率偏差，這會影響到信號的傳輸質量，甚至可能導致通信中斷或誤碼率升高。

為了解決這個問題，頻偏補償技術已經成為衛星通信領域的研究重點。這種技術的核心是準確估計和補償由各種因素引起的頻率偏移，以確保信號的準確接收和解析。雖然針對高軌衛星通信系統的頻偏補償技術已經取得了一些成果，但由于低軌衛星的運動速度快、軌道高度低，其下行鏈路的頻偏特性與高軌衛星存在顯著差異，因此需要針對低軌衛星通信系統的特點進行深入研究。

在眾多的多載波技術中，正交頻分復用（OFDM）技術因其獨特的優勢而備受關注。傳統的頻分復用（FDM）技術雖然可以實現并行傳輸，但各子載波之間需要保持一定的間隔，以防止相互干擾，并且往往還需要加入保護間隔。這種方式導致頻率利用率不高，無法滿足日益增長的數據傳輸需求。然而，OFDM技術通過引入子載波間的正交性，打破了這一限制，實現了高效的頻率利用和數據傳輸。

在OFDM技術中，各子載波之間雖然交疊，但由于它們之間的正交性，彼此間不會因交疊而產生失真。這種特性使得OFDM能夠在不增加帶寬的情況下，顯著提高頻譜利用率。此外，OFDM技術還將輸入的串行數據流分配到并行的子信道中，延長了每個子載波的數據周期，從而有效對抗多徑擴展，提高通信質量。從頻域角度來看，每個子載波的中心處（即子載波頻率的最大值處），其他各子載波的值為零，進一步證明了子載波間的正交性。因此，OFDM技術能夠在不引入頻帶分割的情況下，將各子載波緊密排列，實現高效的頻譜利用。

OFDM技術作為一種先進的多載波技術，具有頻譜利用率高、抗多徑干擾能力強等優勢。隨著無線通信技術的不斷發展，OFDM技術將在未來通信系統中發揮越來越重要的作用。因此，對OFDM技術進行深入研究和應用推廣具有重要意義。

二、頻偏補償基本原理

（一） 基本原理

OFDM，即正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing），是一種多載波傳輸方案。其核心思想是將整個頻帶分割為若干個正交的窄帶子載波，每個子載波上使用一個低速數據流進行調制，然后并行發送。這樣，每個子載波上的符號周期就會相對增加，從而減弱了由信道多徑時延擴展所產生的影響。同時，由于各子載波間的正交性，它們在頻域上可以部分重疊，從而大大提高了頻譜利用率。

OFDM的基本原理早在20世紀60年代就已經被提出，但由于當時受到技術條件的限制，主要是半導體制造技術的限制，沒有得到廣泛的應用?，F在，隨著技術的發展，OFDM系統已經廣泛應用于各種高速數據傳輸的場合。

（二）系統結構

OFDM系統的基本結構包括發送端、信道和接收端。

發送端：在發送端，原始數據首先經過信源編碼和信道編碼，以提高數據傳輸的可靠性和有效性。然后，這些數據流被劃分為多個并行子數據流，每個子數據流調制到一個正交子載波上。這個過程是通過快速傅里葉反變換（IFFT）來實現的，它可以將頻域數據轉換為時域數據，便于發送。之后，為了消除多徑信道帶來的符號間干擾（ISI）影響，需要插入保護間隔，常用的方法有補零和插入循環前綴等。最后，通過數模轉換（D/A）和射頻前端，將數字信號轉換為模擬信號，并發射到信道中。

信道：信道是信號傳輸的媒介，它可能受到各種噪聲和干擾的影響。在OFDM系統中，由于采用了正交子載波和循環前綴等技術，可以有效地對抗頻率選擇性衰落和符號間干擾，提高信號的傳輸質量。

接收端：在接收端，首先通過射頻前端和模數轉換（A/D）將接收到的模擬信號轉換為數字信號。然后，通過同步和信道估計等技術，對信號進行解調和解碼。這個過程是發送端的逆過程，也是通過快速傅里葉變換（FFT）來實現的。最后，經過信道解碼和信源解碼，恢復出原始數據。OFDM系統還包括一些關鍵的輔助技術，如交織和導頻。導頻不攜帶信息，而是雙方已知的數據，用于做信道估計。

三、仿真設計

（一）OFDM基本配置

在本文提供的OFDM實施范例中，本文設定了一個基礎的配置方案，提供一個簡單明了的示例。

本文設定了8KHz的采樣率，這是信號處理中一個關鍵參數，它決定了系統每秒采樣的次數。在OFDM系統中，本文采用了128點的IFFT/FFT轉換，這是系統的核心部分，負責在時域和頻域之間進行轉換。同時，本文設定了循環前綴（CP）的長度為32，這有助于消除符號間干擾（ISI）和載波間干擾（ICI）。

在載波配置上，本文設定了2KHz的載波頻率，并使用36個子載波來承載數據。這些子載波在頻域上正交分配，實現了高效的數據傳輸。在數據調制方式上，本文選擇了QPSK（四相位移相鍵控），這是一種常用的數字調制方式，具有較高的頻譜利用率和較強的抗干擾能力。

在圖像編碼方面，本文設計了一個400bit的前導（發射方知道）+40000比特的圖像框架。該400位前置碼能實現對多路信號的同步、信道的估算和頻偏的估算。這種架構旨在確保數據傳輸的可靠性，并能有效地提升網絡的利用率。

（二）非運行時-多模特征提取與多模特征庫構建

在該示例中，假定0Hz到400Hz的可能的頻移，在10Hz的時間區間中選擇41個頻移點。在仿真時，將不同信道的干擾因素引入到不同的頻移點。對于接收端，無論是否存在頻差，都可以使用原始頻點解調的方式來對接收到的前導信號進行多重仿真。由此獲得了一組具有畸變的編碼恢復結果。然后，根據誤差率，選取10個最大的偏差作為每一次偏移量的多模態特征。最終，我們構建了一個尺寸為20 KB的41*10*400 bits的多模態采樣數據庫。

（三）運行時–特征匹配與猜定頻偏

在此基礎上，接收端使用前導碼進行特征比對。在此基礎上，提出了一種基于多個模態特征庫的新方法，并將其與現有的基準特性進行對比，從而得到其頻譜偏移范圍。最終得到了最優的頻偏估計值。這一過程可以用如下方式來解釋：

特征的抽取。在接收端，無任何頻偏，直接對接收到的前同步碼進行 QPSK解調。用這種方式解調后得到的信號即為其特征值。

多個特征之間的相互關系。然后，將得到的特征點與多個模型特征點數據庫中的參考特征值進行比較。比較時，采用誤報率作為測量標準，誤報率越低，一致性越好。

采用特征匹配法，推測出系統的頻偏。選取一致性較高的基準特征值（m取3～5），用它們對應的頻移區間推斷出該頻段的頻偏。

在推測頻率偏差區間內，尋找最優的數字。在該算法中，按照匹配度的不同，將頻移時間按一定的順序進行排序，并按一定的步長進行校正與恢復。將恢復后的數據與對應的前導進行對比，并以誤碼率作為判斷標準。當誤碼率變化曲線下降到最低點時，對應的頻度變化值即為最優估計值。

為此，本課題擬研究一種融合多模態特性的多模態信息分析算法，以提高無線通信系統的通信性能和可靠性。

四、仿真結果

（一）可行性驗證

盡管采用 BER值來進行匹配，算法簡便，效率高，但是其解調品質對頻率偏差非常敏感。這樣，當頻率偏差增大時，系統的相對錯誤率（也就是沒有頻率偏時）將很快逼近50%。但是，該實現方案中的特性匹配算法不需要對系統的絕對錯誤率有很高的要求。

相反，本文的特征匹配策略是基于特定頻偏值所對應的特征庫樣本進行的。這意味著，對于每一個頻偏點，本文都有一組與之對應的特征庫樣本作為參照。當接收端接收到前導編碼時，它會計算當前的特征值，并與特征庫中的樣本進行比對。這種比對是基于相對誤碼率的，即比較當前特征值與特征庫中樣本的誤碼率差異。

通過這種方式，即使絕對誤碼率很高，本文仍然能夠通過相對誤碼率的比較來找到與接收到的前導編碼最匹配的特征庫樣本。圖1直觀地展示了這種匹配策略的可行性，它清楚地表明了即使在高頻偏情況下，本文仍然能夠通過特征匹配來有效地估計頻偏。

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在圖1中，雖然三種頻率偏差條件下的誤碼率與沒有頻率偏差時的標準量相比是不可區別的，但是可以根據錯誤比特的空間分布特性將其區別開來。即，情形（b）與情形（c）在誤碼位分布特性上更為相近。通過對二者的相關位錯率進行計算，得到情形（a）與情形（C）的位錯率是41.8%，情形（b）與情形（c）的位錯率是4.5%。為此，通過建立各種頻率偏差下的特征量數據庫和解調過程中的對比，可以較好地判斷出該頻段的真實頻率偏差，通過一次錯誤率對比就可以達到這個目的。在此基礎上，我們還可以利用其它更穩健和更好的圖像配準算法。

（二）估計能力驗證

圖2是特定頻偏下，未作頻偏校正之前與頻偏校正之后的星座分布?？梢钥闯?，所施加的頻偏能夠被系統準確識別并予以校正。

根據圖2的展示，可以得出以下結論：

（a） 該方法在各種頻偏情況下都展現出了卓越的識別精準度和恢復能力。特別是在高信噪比條件下，當頻偏處于0～720Hz范圍內時，誤碼率能夠達到零，這充分證明了該方法在頻偏估計和校正方面的有效性。

（b） 與傳統的頻偏校正算法相比，該方法的校正范圍更廣。傳統算法通常局限于0.5～2倍歸一化頻偏的校正范圍，而該方法則能夠處理高達11.5倍歸一化頻偏的情況，這無疑大大擴展了頻偏校正的適用范圍。

（c） 隨著頻偏的持續增大，該方法的估計與校正能力雖然會有所降低，但呈現出線性降級的趨勢，并沒有出現突變劣化的情況。這意味著即使在較大的頻偏下，該方法仍然能夠保持相對穩定的性能，而不會像某些算法那樣在超出其容限后急劇失效。

五、結論

針對高速、超高速和大動態運動的移動目標，研究了一種新的頻率偏差估算算法。在此基礎上，利用已建立的頻率偏差特征庫，進行頻率偏差的有效捕捉和重構。本項目所提出的算法具有良好的頻偏估計與修正效果，可在小頻率偏或大頻率偏條件下仍具有很好的辨識精度與復原能力。

作者單位：武警士官學校二大隊