基于分布式CSI的多测控站多星MIMO上行抗干扰方法与流程

基于分布式csi的多测控站多星mimo上行抗干扰方法
技术领域
1.本发明是一种适用于多测控站多星mimo上注模型的抗干扰方法，特别涉及一种 基于分布式信道状态信息(csi)的上行协同抗干扰(uplink collaborativeanti
‑
interference)方法。


背景技术：

2.卫星通信目前已经成为全球通信的必要途径，但随着通信技术的发展和无线通信 5g技术以及未来的6g技术要求，目前单站单星测控系统无法满足低轨星座集群的上 注，冗余度不足，上注周期太短，因此多输入多输出((mimo,multiple
‑
inputmultiple
‑
output))技术渐渐成为了卫星高速通信的研究趋势。
3.在地面测控站与卫星组成的地
‑
星通信系统中，预编码抗干扰技术是其不可或缺的 一部分，预编码技术是基于已获知csi后，在测控站发送端预处理发送信号的过程， 使发送信号更好的匹配下行链路信道特性，提高系统的抗干扰能力和传输容量。预编 码技术依据信号处理方式可分为非线性预编码和线性预编码两大类。非线性预编码可 以实现近乎容量的系统性能，并且建立了鲁棒的下行链路传输而与给定的场景无关， 同时带来空间稳定性和较高的系统吞吐量。然而，相比于线性预编码算法，非线性预 编码算法都极其复杂且难以实施的，因此就实现更好的性能和更高的计算效率而言， 线性预编码技术比非线性预编码技术更具优势。
4.目前，在陆地通信系统中，已经提出了很多适用于复杂环境的线性预编码算法， 这些算法将天线域的操作化为波束域操作，使传输信号解耦后在空间上成为正交特性 波束，因此各个接收用户终端及天线间的干扰会变得最小。而且还能基于链路信道信 息，将基站发送端的能量更多的分配到质量优异的链路信道中，以此降低系统的误码 率，并提升信道容量、snr、频谱效率，使得系统特性更加优异。但在地面测控站与 卫星组成的地
‑
星通信系统中许多限制其发展的瓶颈问题也伴随而来，这其中包括移动 信道衰落问题，还有波束间干扰(inter
‑
beam interference，ibi)问题和星上资源有限 的问题，造成了空前的信号传输能量损耗和系统传输效率低下，由于预编码技术可显 著提升系统传输速率，同时能有效消除多用户间的同频干扰，因此，为了应对上述挑 战，可以将预编码技术应用于下一代移动卫星通信系统中，这无疑是地
‑
星通信未来发 展的新方向，近年来受到了学术和工业界的密切关注。


技术实现要素：

5.本发明针对目前由于地球曲率影响，系统存在最低捕获，跟踪，释放仰角，信号 上注时间有限以及电离层或云层反射引起的多径效应问题，联合即将到来的6g天地 协同覆盖一体化网络，将目前单测控站对应单卫星的信号上注模型转化为多测控站对 应多卫星的信号上注系统，使多径干扰问题转换为mimo系统分集增益，通过测控站 间交换有限的信道状态信息和迭代更新后的发送协方差矩阵信息获取csi，利用测控 站发射导频不断训练
更新均衡器抽头以达到误码率，信号上注覆盖率等抗干扰性能指 标。
6.本发明的技术方案为：
7.所述一种基于分布式csi的多测控站多星mimo上行抗干扰方法，包括以下步骤：
8.步骤1：构建多站多星mimo上注模型；
9.步骤2：将地
‑
星上注系统中的通信总速率的优化问题转化为各个卫星上的速率的 优化问题；
10.步骤3：根据步骤2所转化得到的各个卫星上的速率的优化问题，对于测控站i对 与其对应的卫星i
k
的信号上注过程，通过以下方法实现：
11.步骤3.1：初始化先验信息，给出初始预编码矩阵，功率放缩系数ρ和初始导 频信号
12.步骤3.2：循环迭代，可分为上行迭代与下行迭代：
13.在上行链路中，测控站发射导频通过估计算法得到和且 并在所有的测控站都使用相同的比例缩放，定义 利用和分别更新接收滤波器和权重矩阵
14.在下行链路中，卫星端发射导频，测控站通过估计算法得到干扰加噪声的协方差 矩阵和下行等效信道通过卫星端反馈得到权重矩阵信息，更新预编码矩阵 在判定达到最大迭代次数收敛时，循环结束。
15.进一步的，步骤1中，所述多站多星mimo上注模型为：
16.模型具有k
t
个测控站，每个测控站配置m
t
根天线可对k
c
个配置m
r
根天线的低 轨卫星进行信号上注，测控站i对应的第k个卫星记为i
k
，其中i∈{1,
…
,k
t
}，在上行链 路中测控站j与卫星i
k
间的广播信道表示为测控站i对卫星i
k
发射信号线性 预编码矩阵预编码矩阵为高斯白噪声，n
d
为测控站i对卫星i
k
发射信号的数据流数量，表示高斯白噪声的方差为
17.进一步的，步骤2中，建立的地
‑
星上注系统中的通信总速率的优化问题为：
18.卫星i
k
接收到的信号为：
[0019][0020]
卫星i
k
接收到的干扰加噪声协方差矩阵为：
[0021][0022]
卫星端将干扰视为噪声，则卫星i
k
的上行链路速率为
[0023][0024]
设定测控站对卫星数据传输速率权重令p
i
为测控站i的总功率约束，将 预编码矩阵作为优化变量，于是得到多测控站上注信号总速率优化问题描述为：
[0025][0026]
进一步的，步骤2中，通过引入优化变量将地
‑
星上注系统中的通信总速 率的优化问题转化为具有相同全局最优解的wmmse优化问题：
[0027][0028][0029]
是线性接收滤波器，是卫星i
k
的mse矩阵：
[0030][0031]
是卫星i
k
处接收信号和干扰加噪声的协方差矩阵，通过固 定其中的两项，交替最小化从而找到优化问题的一个收敛固定点， 从而地
‑
星上注系统中的通信总速率的优化问题转化为各个卫星上的速率的优化问题。
[0032]
进一步的，在步骤2中，对于具有相同全局最优解的wmmse优化问题，若固定 得到为mmse滤波器即：
[0033][0034]
固定得到的解为：
[0035][0036]
固定得到的解为：
[0037]
[0038]
其中是卫星i
k
向测控站i的下行通信中信号加噪 声的协方差矩阵。
[0039]
进一步的，步骤3中，上行链路中卫星i
k
对应加权接收滤波器上行等效信道和接收滤波器下行信道中卫星i
k
定义其预编码 矩阵下行等效信道和部分预编码矩阵 [0040]
进一步的，步骤3.2中循环迭代的具体过程为：
[0041]
针对优化问题
[0042][0043]
固定针对预编码矩阵进行求解；求解时考虑卫星处的csi不确定性，认 为csi不确定性来自于卫星与测控站的下行链路信道估计阶段，将问题转化为系统中 每个测控站处的局部优化问题，定义测控站i处的估计误差为和 假设误差有界即误差基于已固定的权 重矩阵则在最坏情况下的优化问题为：
[0044][0045]
解出具有鲁棒性的预编码矩阵
[0046][0047]
预编码矩阵被拉格朗日乘数μ
i
，常数和所对角加载；忽略和
取，推导完善了迭代中各模块矩阵特别是预编码矩阵的更新计算公式，实现基于分布 式csi的协同预编码抗干扰算法设计。
[0064]
本发明选用分布式协同预编码方法，在通信环境极端恶劣导致信道状态信息获取 艰难的情况下，仍然可通过与通信范围内测控站的信息交互，保持较好的通信性能， 提升了地
‑
星上注系统的稳定性。
[0065]
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0066]
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得 明显和容易理解，其中：
[0067]
图1是本发明适用的多测控站多卫星通信系统上行链路模型
[0068]
图2是本发明适用的多测控站多卫星通信系统下行链路模型。有k
t
个测控站，每 个测控站配置m
t
根天线可对k
c
个配置m
r
根天线的低轨卫星进行信号上注，测控站i 对应的第k个卫星记为i
k
，其中i∈{1,
…
,k
t
}
[0069]
图3是基于分布式csi预编码的开环地
‑
星上注系统结构框图，测控站发送训练导 频，卫星生成接收滤波器和权重，然后，测控站生成其服务的卫星的预编码器。卫星 和测控站的优化步骤完全分离，节点仅需要本地csi和本地权重，本地csi通过信道 的互易性获取。
具体实施方式
[0070]
本发明的目的在于提供一种基于分布式csi的多测控站多卫星mimo上行抗干扰 方法，这种基于分布式csi的抗干扰方法计算复杂度小、通信开销小、算法稳定性高， 可有效解决多测控站多卫星mimo上注系统中通信质量低下的问题。
[0071]
本发明所提出的基于分布式csi的多测控站多卫星mimo上行抗干扰方法结合多 站多星mimo上注模型具有降低通信开销，提高系统通信速率和可靠性等优点。为了 提升地
‑
星上注通信系统的通信质量，本发明首先构建多站多星mimo上注模型，将 地
‑
星上注系统中的通信总速率的优化问题转化为各个卫星上的速率的优化问题，然后 通过凸优化理论推导得到预编码矩阵和反馈权重矩阵计算表达式，解决了多径 干扰和各卫星间干扰所导致的通信速率低下的问题，提高系统的通信效率和抗干扰能 力。
[0072]
(一)分布式csi获取方法
[0073]
在协同预编码抗干扰方法中，csi获取的准确与否，直接决定了系统的发送信号 是否能有效的传输到用户接收终端。由于多测控站多卫星mimo上注系统在测控站发 送端配置了多根天线，同时服务的卫星接收终端数量也较多，这使得csi的准确获取 比传统的单站单星上注系统更难。
[0074]
多站多星上注系统模型如图1和图2所示，本系统模型具有k
t
个测控站，每个测 控站配置m
t
根天线可对k
c
个配置m
r
根天线的低轨卫星进行信号上注，测控站i对应 的第k个卫星记为i
k
，其中i∈{1,
…
,k
t
}，在上行链路中测控站j与卫星i
k
间的广播信 道表示为
到优化问题的一个收敛固定点。
[0088]
固定问题(6)中的可得到为mmse滤波器即：
[0089][0090]
接着固定问题(6)中的可得到的解为：
[0091][0092]
最后固定问题(6)中的可得到的解为：
[0093][0094]
其中是卫星i
k
向测控站i的下行通信中信号加噪 声的协方差矩阵。
[0095]
(二)rb
‑
wmmse预编码抗干扰方法
[0096]
为使上述csi获取方法与wmmse算法相匹配，考虑此算法下系统所需要的本地 信息，在上行信道中，卫星i
k
对应加权接收滤波器上行等效信道 和接收滤波器下行信道中卫星i
k
定义其预编码矩阵 下行等效信道和部分预编码矩阵
[0097]
wmmse算法分为两个阶段：第一阶段，卫星生成接收滤波器和权重，第二阶段， 测控站生成其服务的卫星的预编码器。卫星和测控站的优化步骤完全分离，节点仅需 要本地csi和本地权重。在之前的方案描述中，利用了信道的互易性以分布式方式获 取本地csi。
[0098]
因此可以总结出卫星i
k
所需的信道信息为上行通信中信号和干扰加噪声的协方差 矩阵上行等效信道矩阵卫星的优先级权重(假设已被合理选取，并为 测控站已知)。测控站i所需的信道信息为下行通信中信号加噪声的协方差矩阵γ
i
，下 行等效信道矩阵和权重矩阵
[0099]
假设卫星i
k
已知导频上行等效信道矩阵的最小方差无偏估计(mvu)估计器 为：
[0100][0101]
n
p,d
表示导频的下行数据流数量。
[0102]
通过样本协方差估计器获取
[0103][0104]
下行链路和上行链路估计相似：
[0105][0106]
其中γ为接收滤波器系数，为下行链路中第i个测控站接收信号，为下行链 路中卫星i
k
发送的导频；为下行链路中第i个测控站对应的高斯白噪声。
[0107]
下行等效信道的mvu估计器：
[0108][0109]
n
p,u
表示导频的上行数据流数量。
[0110]
下行信号，干扰加噪声的协方差矩阵用协方差估计器进行获取：
[0111][0112]
但wmmse算法需要不含噪声的估计值，即根据公式(9)，预编码矩阵的 更新需要得到的值，卫星i
k
将反馈给其对应的测控站i，结 合公式(13)，测控站利用估计器得到然后将其运用到预编码矩阵的更新中。
[0113]
在本发明提出的基于分布式csi的协同预编码抗干扰技术中，测控站i对与其对 应的卫星i
k
的信号上注过程可分为初始化和信息循环迭代两个过程，首先给出初始预 编码矩阵功率放缩系数ρ和初始导频信号，生成接收滤波器矩阵和权重，然后测 控站生成其服务的卫星的预编码器。卫星和测控站的优化步骤完全分离，节点仅需要 本地csi和本地权重，具体操作如下：
[0114]
步骤1：初始化预编码矩阵功率放缩系数ρ和初始导频信号测控站端发 送初始导频信号，且假设卫星端已知
[0115]
步骤2：在求解接收滤波器和mse权重矩阵时，考虑卫星处的csi不确定性。
调整为式(18)，并对用于上行链路导频和数据传输的预编码矩阵进行缩放，保持 正确的发射功率，即在卫星端使用修正后的进行估计，得和 且利用和形成正确的接收滤波器和权重矩 阵。在所有的测控站都使用相同的比例缩放，不会影响链路的信干比，定义 [0124]
为了进一步求解基于问题(15)中csi不确定性的接收滤波器和mse权重矩阵，可 得到与式(16)类似的优化问题(19)。
[0125][0126]
步骤3：可解出具有鲁棒性的接收滤波器和mse权重矩阵
[0127][0128][0129]
与上述预编码矩阵类似，由于协方差矩阵误差的统计性，而这又与未知 的预编码矩阵相关联，无法进行进一步分析，需要对表达式进行对角加载修正。
[0130]
在具有完美csi的卫星端wmmse算法中获得的接收滤波器a
ik
和mse权重w
ik
满足：
[0131][0132]
且随着snr增大，在下行训练阶段预编码器的生成 使决定了卫星的等效发射功率而且反应了卫星 端干扰对齐的程度。
[0133]
根据式(22)，将不完美的csi用于卫星端，优化问题可分解为每个卫星的优化问 题：
[0134][0135]
可解出最优的接收滤波器和mse权重矩阵通过具有鲁棒性的接收滤波 器和mse权重矩阵更新公式对其进行更新：
[0136][0137][0138]
步骤4：在测控站i与其对应的第k个卫星i
k
完成上行迭代和下行迭代后，判断是 否达到最大迭代次数完成收敛，如果达到则循环结束，否则返回步骤2继续执行。
[0139]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例 性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和 宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。