5G系统对大规模NGSO卫星系统干扰分析等效建模方法

李灵慧, 李 伟, 靳 瑾, 匡麟玲

(1. 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心, 北京 100084; 2. 清华大学电子工程系,北京 100084; 3. 国家无线电监测中心, 北京 100041)

0 引 言

卫星网络的发展初期旨在为偏远地区提供通信,地面网络则主要在人口分布密集的地区提供通信。随着技术不断发展,越来越多的大规模非静止轨道(non-geostationary orbit,NGSO)卫星互联网星座计划被提出,如卫星总数约为42 000颗的Starlink星座、卫星总数为47 844颗的OneWeb星座、包含3 236颗卫星的Kuiper星座等。到目前为止,卫星互联网已能够实现全球大尺度的无缝覆盖。与此同时,地面网络的网络覆盖广度和深度也在逐渐提高。

根据国际电信联盟(International Telecommunication Union, ITU)无线电规则中的业务频段划分,在全球范围内,地面移动业务和卫星固定业务均使用Ka、Q/V频段,系统频段在24.75～25.25 GHz、27～29.5 GHz、37.5～43.5 GHz等多个频段存在重叠,因此需要考虑系统间相互干扰的问题。

3G、4G网络主要使用中低频,可能与卫星系统存在干扰的地面移动业务主要为使用毫米波的IMT-2020(5G)系统。考虑到宏蜂窝多采用中低频,室内热点位于建筑物内,建筑物损耗较大,对卫星系统干扰较小。因此,与卫星系统产生干扰的IMT-2020系统主要部署场景为室外的城市微蜂窝场景。

根据当前多个典型NGSO卫星系统频率申报情况,如Starlink、OneWeb、Telesat等,与各国IMT-2020系统的频率分配情况,NGSO卫星系统在上行链路、下行链路方向与IMT-2020系统之间都存在频率重叠。

NGSO卫星系统上行链路与IMT-2020系统同频主要在Ka频段。目前,SpaceX公司的星链互联网服务正在加速向全球覆盖迈进,SpaceX已获得在美国、加拿大和英国等多个国家提供服务的许可证,在许多其他国家的申请进程也正顺利推进。美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission,FCC)批准了SpaceX在美6个州从2020年7月开始测试运行Starlink地面基站。测试基站向Starlink卫星上传数据时,使用频段包含28.6～29.1 GHz。与此同时,Ka频段的27.5～29.5 GHz(28 GHz)范围被部分国家和地区视为5G系统的候选频段。例如:2018年6月,韩国SK电信通过拍卖获得28.1～28.9 GHz频段的5G频谱使用权,并于2018年12月宣布在部分地区商用5G;2020年12月,澳大利亚通信和媒体管理局宣布将27.5～29.5 GHz频段作为5G毫米波频谱,并将该频谱同时分配给了地面网络公司和包含Starlink在内的卫星公司。若Starlink系统服务这些国家,则有可能与这些国家的5G设备相互干扰。

NGSO卫星系统下行链路和IMT-2020系统同频主要是在Q/V频段。Starlink、OneWeb、Telesat等星座的卫星数据库中均申报了37.5～42.5 GHz频段,并向FCC提出使用上述频段的申请。对于5G系统,2019年世界无线电通信大会决定全球范围内将37～43.5 GHz(40 GHz)频段标识用于5G及国际移动通信系统未来发展。但由于不同国家的5G系统与卫星系统的频率划分不同,卫星系统和5G系统之间可能存在潜在干扰。

现有研究中针对卫星系统间、5G系统和地球静止轨道(geostationary orbit,GSO)系统间干扰研究较多,但5G系统和NGSO系统之间研究较少。文献[16]中仿真了5G系统对于GSO卫星以及GSO卫星系统地球站对于5G系统的干扰,依据全球城市人口数量等方法计算等效干扰。文献[17]针对5G系统对于GSO卫星干扰建模,先计算局部区域的集总干扰,再根据面积占比以及城区因子和热点因子,计算出卫星点波束覆盖范围内所有5G系统对卫星的集总干扰。现有研究中针对于5G系统和GSO卫星系统之间干扰的主要缓解技术有:增大保护距离的距离保护法;选择不同基站天线或设置基站角度保护阈值的基站天线设置保护法;增大地球站天线仰角设置保护法。

上述传统干扰计算方法应用于5G系统对大规模NGSO卫星系统的干扰计算时,由于大规模卫星系统涉及到的时变参数众多,链路特征不断变化,导致分析大规模NGSO卫星系统与5G系统之间干扰的复杂性陡增,此外,存在难以获得卫星覆盖范围内5G系统实际分布的问题。文献[23]中提出了基于卫星空间分布概率的大规模NGSO系统间下行链路干扰分析方法,可减少干扰计算量,但没有研究卫星系统上行链路的干扰场景。文献[24]中针对于5G系统对于NGSO系统的干扰,利用空间地理大数据,基于聚类方法使卫星波束范围内5G系统位置符合实际分布,但考虑到NGSO卫星波束以外的可视范围也可能受到5G系统的干扰,存在所需空间地理位置数据量过大的问题。

基于此,本文分析了5G系统对大规模NGSO卫星系统干扰场景的特点与建模方法。针对场景特点,在对卫星星座上行链路建模时,依据星座卫星空间分布概率分层划分子空域,减少卫星星座的干扰计算量。针对建模方法,在对5G系统建模时,分区域采用聚类方法或依据全球城市人口数量计算干扰的方法,减少干扰计算所需数据量。仿真结果表明,与传统外推方法对比,本文所提方法准确度相近,但计算效率显著提高。

1 干扰共存场景

1.1 场景介绍

5G系统对大规模NGSO卫星互联网系统卫星的干扰场景如图1所示。如图1(a)所示,大规模NGSO卫星系统包含层轨道卫星与地球站,卫星采用动态点波束,5G系统包含基站和用户,考虑NGSO卫星可视范围内5G系统对于卫星的干扰。如图1(b)所示,不同仰角卫星的波束足迹不同,随着卫星相对于地面的仰角减小,波束足迹变化,与卫星相对于地面高仰角相比,卫星相对于地面低仰角时的点波束覆盖范围明显增加。

图1 5G系统对大规模NGSO卫星系统卫星干扰场景Fig.1 Interference scenarios of the 5G system interfering with satellites in large-scale NGSO satellite system

1.2 计算量分析

当计算5G系统对NGSO卫星系统干扰时,干扰计算总次数的表达式如下:

=··

(1)

式中:为卫星系统受扰链路的数量;为5G系统施扰链路的数量;为时刻数。

由于地面5G系统用户的位置和被激活的基站位置时刻都在变化,对于5G系统的建模,一般采用静态蒙特卡罗仿真法生成足够数量的快照,即用户所处的位置和激活的基站位置是静态随机确定的,且在每个快照中的位置状态是独立的,与上一个快照中的位置状态无关。由于NGSO卫星互联网星座的卫星位置具有动态变化性,传统外推方法按照一定的时间和步长将卫星通信系统的运行时间划分为多个时间片段,在每个时刻,外推计算卫星位置和链路指配关系,并匹配采用静态蒙特卡罗法随机生成的5G系统快照。为遍历星座全部卫星可能出现的位置,传统外推法需要以足够小的步长和足够长的时间划分时间片。例如以5 s为步长,1 d为仿真时间,式(1)中时刻数=17 280。

在每个时刻,计算5G系统对于NGSO系统卫星的干扰时,受扰链路的数量由地球站接入的卫星数决定,一般接入的卫星数有限。而卫星覆盖范围包含的5G系统基站和用户数量往往较多,导致施扰链路的数量较大。

卫星覆盖区域面积计算公式如下:

(2)

式中:是地球半径;是卫星轨道高度。

卫星覆盖范围内基站数量表达式如下:

=·····

(3)

式中:是5G系统基站的部署密度;是热点地区与建成区的比例;是建成区占总区域的比例;是网络负载因数;为时分双工因子。

设为基站调度用户数目,考虑5G系统上行、下行链路对于卫星的干扰,则施扰链路的数量=·2。令=30个km,=005,=1,=02,=1,=6 378 km,=1 000 km,=3,则施扰链路的数量=624×10。

由上述分析可见,如采用传统方法仿真5G系统与大规模NGSO卫星系统之间的干扰,由于和数量巨大,干扰计算量骤增,需研究合理的等效方法减少计算量。

1.3 干扰计算模型

在每个时刻,对于每个卫星系统受扰链路,通过将NGSO卫星系统接收到的卫星可视范围内条5G系统施扰链路的集总干扰与干扰限值相比,从而确定是否会产生干扰。

第条施扰链路的干扰表达式如下:

=++()-()

(4)

式中：为5G系统发射端折算到NGSO卫星系统通信带宽的发射功率；为5G系统发射端在卫星方向的天线发射增益；()为卫星系统接收端在偏离天线主轴方向的接收天线增益；()为5G系统发射端和卫星系统接收端之间距离为时对应的链路损耗。

式(4)中前两项可表示为5G系统等效全向辐射功率(effective isotropic radiated power, EIRP)+=EIRP。除了与5G系统发射功率、天线参数等相关外,EIRP还与卫星相对于5G系统的方向有关。由于难以获得卫星覆盖范围内5G系统的实际位置分布,需要采取等效的方法确定5G系统位置。由于施扰链路数量较大,考虑系统内部调度时计算量巨大,需采取等效的方法减少辐射能量EIRP的计算量。

式(4)中第3项()与卫星位置和卫星指向有关,考虑到大规模星座一般采用动态点波束,假设卫星指向随机,则()主要与卫星位置有关。式(4)中第4项可参照ITU建议书中的模型。

综上所述,干扰可表示为上述主要影响因素的函数,表达式如下:

=(,,,EIRP,)

(5)

2 方法

在上述影响干扰的主要影响因素分析基础上,本文的等效建模方法主要分为3个部分:

(1) 对卫星星座建模时,利用依据星座卫星出现概率划分子空域的方法,等效卫星位置、简化时刻数计算;

(2) 在对5G系统建模时,对于在卫星3 dB波束范围内的5G系统采用聚类方法和基于EIRP相等的辐射能量确定方法,等效5G系统位置、简化辐射能量EIRP、施扰链路数计算;

(3) 在对5G系统建模时,对于在卫星可视区域范围内、卫星3 dB波束范围外的5G系统采用依据全球城市人口数量计算干扰的方法,等效5G系统位置、简化施扰链路数计算。

2.1 星座子空域划分

由于利用传统外推的方法,在计算大规模星座干扰时,需要外推成千上万颗卫星的位置,导致计算量较大。针对于大规模星座,文献[23]中,划分地球站可视空域为多个子空域,在每个子空域内放置一颗卫星,将动态变化卫星位置转化为静态卫星位置,从而减少计算量,所提方法与外推法对比,两个NGSO星座的下行链路间干扰概率分布存在约15%的误差。

根据文献[23],对于单层星座,地球站可视空域内卫星的出现概率计算公式为:当星座卫星总数为,对某一确定地球站,其方形或圆形子空域内,星座内任意一颗卫星的出现概率为

(6)

式中:为子空域的球面积;为卫星轨迹与子空域中心纬度线的夹角;为计算子空域中心的纬度,其计算公式分别为

=Δ·Δ(rectangle)

(7)

(8)

(9)

=arcsin(cos·sin+sin·cos·cos)

(10)

式中:Δ、Δ分别为子空域的俯仰角差、方位角差对应的地心角差;为卫星轨道的倾角;为地球站的纬度;为子空域中心相对地球站的方位角;为子空域中心与地球站的地心角。

根据如下3个准则划分子空域:

(2)∩=∅,≠;

(3),≈1,且一个子空域有超过一个卫星的概率约等于0。

如图2所示,为地心角维度下,以方形划分为例,地球站可视空域划分子空域示意图。

图2 地球站可视空域划分子空域示意图[23]Fig.2 Schematic diagram of the sub-airspace of the visible airspace of the Earth station[23]

考虑到卫星天线的非线性,若卫星数量较大,则划分的子空域面积足够小,即卫星在子空域中心或边缘出现时相对于地球站的地心角足够小,卫星在子空域中的位置对地球站干扰接收值计算的影响很小,可在子空域中放置一颗虚拟卫星,利用虚拟卫星等效为子空域中任意位置卫星。为方便计算,可将卫星放置在子空域中心。本文干扰共存场景中,对于卫星系统上行链路,基于大规模NGSO卫星星座卫星数量庞大的特点,利用划分子空域的方法确定地球站接入卫星的位置。如图3所示,卫星被5G系统基站/用户干扰。卫星作为受扰方,根据轨道高度,将星座分为多层子星座。

图3 地球站可视空域划分为多层子星座Fig.3 Schematic diagram of the visible airspace of the Earth station divided into multiple sub-constellations

对于各层子星座,分别在以地球站为球心的可视空域内,根据卫星星座的卫星出现概率划分子空域,子空域中心放置一颗虚拟卫星,从而得到各层的虚拟卫星位置分布。基于虚拟卫星位置分布,利用地球站接入策略得到地球站接入的卫星位置。

通过上述方法将动态变化的卫星静态化,只需计算一种卫星位置分布与足够数量5G系统快照之间的干扰,使干扰计算中时刻数与卫星位置变化无关,只需考虑5G系统的变化,从而减少干扰计算量。

2.2 采用聚类方法和基于EIRP相等的辐射能量确定方法计算5G系统干扰

传统方法对卫星波束范围内的5G系统建模时,通常将全部5G系统等效为多个局部区域5G系统,局部区域位置在波束覆盖范围内均布或随机分布。由于受限于地形、地貌等因素,不同城市区域的建设情况不同,传统方法会导致5G系统热点区域分布不符合城市发展现状。针对上述问题,文献[24]中,依据城市建筑大数据,采用聚类方法,使5G系统位置符合实际分布,基于EIRP相等,通过累积分布函数(cumulative distribution function,CDF)曲线拟合确定5G系统辐射能量EIRP,减少了5G系统干扰计算量,并通过仿真验证了所提方法的可行性。考虑到卫星覆盖范围内建筑数据量较大,因此仅对卫星3 dB波束范围内5G系统干扰采用聚类方法和基于EIRP相等的辐射能量确定方法,如图4所示。

图4 卫星3 dB波束范围内5G系统干扰Fig.4 5G system interference inside the 3 dB beam range of the satellite

2.2.1 聚类方法

设卫星3 dB波束范围内共有个城市,每个城市5G系统的干扰等效为多个等效大基站的干扰。令一个等效大基站对应的城市面积为,根据第个城市的城市面积确定城市的等效大基站个数,表达式如下:

(11)

依据城市兴趣点(point of interest, POI)大数据给出的建筑的经纬度地理坐标={,,…,|=(Lon,Lat),=1,2,…,},采用聚类的方法,得到城市商业建筑的个聚类簇=,1∪,2∪…∪,,聚类簇中心作为等效大基站的位置,即5G系统位置。

根据式(3)可由城市面积计算城市基站总数BS,和用户总数UE,。依据各聚类簇中建筑物的数量|,|占城市总建筑数||的比例,第个等效大基站包含的5G系统基站数量BS,,和用户数量UE,,的表达式如下:

(12)

(13)

222 基于EIRP相等的辐射能量确定方法

一般情况下,用户和基站之间的相对方位随机,5G系统在各方位角的辐射能量较均匀。由于用户一般低于基站的高度,基站和用户在各个仰角上的辐射能量不同。因此,可利用局部区域的基站和用户调度,拟合基站和用户在不同仰角EIRP的CDF曲线。利用卫星相对于等效大基站的仰角,选择对应的CDF曲线,在区间[0,1]选取均匀分布随机数作为CDF曲线的纵坐标概率值,通过CDF曲线得到基站和用户的随机EIRP值。通过EIRP相等的方式,将第个聚类簇中的全部基站和用户等效为第个大基站,表达式如下:

(14)

等效大基站对卫星的干扰为IMT,,,卫星3 dB波束范围内的等效大基站对于卫星的集总干扰可通过如下公式得到:

(15)

通过等效大基站代替聚类簇中包含的基站和用户,可减少计算量。例如,一个面积为6 000 km的城市,令基站的部署密度=30个km,=005,=1,=02,=1,根据式(3),城市中基站总数为1 800个,若每200 km设置一个等效大基站,则共有30个等效大基站,计算的干扰基站数减少了60倍。

2.3 依据全球城市人口数量计算5G系统干扰

由于卫星可视范围很广,常包含多个国家,采用第2.2节方法时需要获取与处理的数据量过大,因此方法2不适用于如图5所示的卫星波束外大范围5G系统建模。针对大范围的5G系统建模,文献[16]中基于城市人口数据,在城市中心设置局部5G系统,等效计算城市中所有5G系统干扰,可减少计算量并使5G系统分布模型符合城市分布。考虑到波束范围外的5G系统干扰一般较小,同一个城市中不同位置5G系统的干扰相近,因此可采用文献[16]中的方法,以城市为单位计算5G系统的干扰。

图5 卫星3 dB波束范围外5G系统干扰Fig.5 5G system interference outside the 3 dB beam range of the satellite

通过从全球选出部分典型城市的方法,确定每个基站对应的平均人口数量。设共有个典型城市,个典型城市的基站总数可通过式(3)得到。根据第个城市的人口数,每个基站的平均人口数可通过下式得到:

(16)

通过在城市中心设置干扰单元的方式,等效城市范围内的5G系统的干扰,以城市中心的部分5G系统为一个干扰单元,第个城市包含的干扰单元数1,可通过下式得到:

(17)

(18)

经过前文计算,一个面积为6 000 km的城市,包含1 800个基站,若城市中心干扰单元包含的基站数为6个,则通过等效的方法,计算的干扰基站数减少了300倍。

在实际仿真时,设全球人口数为,若用于计算的城市人口总数小于,可将每个基站的平均人口数乘以一个比例因子,从而等效全球人口,比例因子表达式如下:

(19)

3 仿真分析

考虑到第22节方法与第23节方法均已在文献中验证过可行性,空间段采用Starlink的首期LEO星座,对比第2.1节方法与实际外推的效果。如表 1所示,为Starlink子星座的星座构型。本文方法适用于大规模星座,且子星座卫星数越多,结果越准确。由于Walker星座的主要特性为轨道平面和轨道平面内卫星分布均匀,星座构型与升交点赤经、相位等因素相关性较小,主要与轨道的倾角和高度有关。根据轨道倾角和轨道高度,分别取前2个子星座和后3个子星座的轨道高度、倾角平均值,划分为两个子星座“LEO1”“LEO2”。划分后星座的轨道构型如表2所示。

表1 Starlink卫星系统LEO星座构型

表2 Starlink系统子星座轨道构型

根据式(4),干扰值主要和仰角以及链路传播距离有关,根据自由空间传播模型,简化后的轨道高度偏差对于干扰的影响不大(最多为0.87 dB)。此外,星座构型简化只是为了对比概率法和外推法,也可以不简化,用原星座计算。在赤道上空设置均匀分布的360颗地球同步轨道卫星,相邻同步卫星的轨位间隔均为1°。仿真中Starlink系统采用空域隔离的方法规避对GSO卫星的干扰,设置15°的隔离角。

考虑Stailink系统和地面5G系统在实际应用中的潜在重叠频段,根据引言中的同频分析,选取28.35 GHz作为系统间干扰仿真的中心频率。为了使参数设置符合实际,卫星系统参数参考ITU登记的卫星数据库STEAM-2,选取仿真频率对应的卫星天线和地球站参数。5G系统参数选取ITU第五研究组建议书中,仿真频率所对应的5G系统参数；地面段分布有5G系统和地球站。设置地球站位于太原市中心,地球站根据采用最高仰角法接入策略,选择5颗卫星接入,卫星波束中心指向地球站,仿真卫星受到5G系统的干扰。5G系统内部的传播模型参考第3代合作伙伴计划(3rd generation partnership project,3GPP)组织TR 38.900《6 GHz以上信道模型研究》文档中的视距传播模型。卫星和5G系统之间的传播模型参考ITU-R P.619建议书、ITU-R P.2108建议书。考虑5G系统工作在时分双工(time division dual,TDD)模式,基站/终端在相同的频段进行信号的收发操作。仿真采用Matlab软件,仿真PC机的处理器性能为:Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.4 GHz,3401 Mhz,4个内核,8个逻辑处理器。干扰共存场景的仿真参数设置如表3所示。

表3 5G系统对Starlink系统上行链路干扰仿真参数

续表3

以传统实际外推卫星位置的方法(外推法)得到卫星位置,仿真时间为1 d,仿真步长为5 s,采用蒙特卡罗仿真法,每个时刻基站位置、用户位置不同,用以模拟5G系统分布的随机性。仿真卫星波束3 dB内、外的5G系统对Starlink星座上行链路干扰,如图6所示。由仿真结果可以看出,考虑卫星波束3 dB外的5G系统干扰后,卫星可视范围内的5G系统干扰增加。因此,有必要依据全球城市人口数量计算卫星波束3 dB外5G系统干扰。

图6 卫星波束3 dB内、外5G系统干扰对比Fig.6 Comparison of interference from 5G systems inside and outside 3 dB of satellite beam

利用第2.1节方法,依据星座卫星出现概率在两个子星座中分别划分子空域,通过在子空域中心位置放置虚拟卫星的方式分别得到两个子星座的卫星位置分布。

利用第2.2节方法,采用聚类的方法计算卫星3 dB波束范围以内5G系统干扰。通过获取以太原市为中心的9个城市的POI数据,依据城市所有商业建筑的经纬度地理坐标,将城市商业建筑划分为224个聚类簇。利用9个城市的城市面积,计算城市的基站总数,由每个聚类簇中包含的建筑数所占总建筑数比例,得到每个聚类簇对应的基站数和用户数。

按照表 3中所给5G系统参数,仿真2 km局部区域的基站和用户调度,以1°为间隔,得到基站和用户在0°到90°仰角上的EIRP值,并拟合CDF曲线。如图7、图8所示,为基站和用户在部分仰角方向EIRP的CDF拟合曲线。

图7 基站在不同仰角方向EIRP的CDF拟合曲线Fig.7 CDF fitting curves of the EIRP of the base station at different elevation angles

图8 用户在不同仰角方向EIRP的CDF拟合曲线Fig.8 User’s CDF fitting curves of EIRP at different elevation angles

在拟合的CDF曲线上随机读取基站和用户的EIRP值,得到聚类簇对应的等效大基站的EIRP值。所有等效大基站对卫星的集总干扰为卫星波束范围内5G系统干扰。

利用第2.3节方法,依据全球城市人口数量计算卫星3 dB波束范围以外5G系统干扰。根据ITU研究中的统计数据,室外场景下每个基站的平均人口数为1 924。采用来源于“www.geonames.org”的“cities15 000”数据库。利用人口数超过50万人的807个城市,人口总计13亿。每个城市中心的5G系统干扰单元面积为1 km,包含30个基站,在计算总体干扰时,每个城市的干扰根据干扰单元的干扰以及城市人口、比例因子缩放。

5G系统对卫星的集总干扰为卫星3 dB波束范围内、外5G系统干扰之和。仿真2 000个5G系统快照,用以模拟5G系统分布的随机性。采用本文所述方法与外推法仿真5G系统对Starlink系统卫星的干扰情况,干噪比累积分布曲线如图9所示。

图9 5G系统对Starlink系统卫星I/N累积分布曲线Fig.9 I/N cumulative distribution curve from 5G system to Starlink system satellite

干扰结果统计如表4所示。

表4 5G系统对于Starlink卫星的干扰结果统计

仿真时间如表 5所示。

表5 外推法与本文方法仿真时长对比

根据仿真结果,本文方法与外推法相比,减少了仿真的时长,累积分布曲线趋势相同,干扰概率分布曲线存在较小的误差,最大值相差1.54 dB,平均值相差0.09 dB。仿真的误差是对动态变化的卫星静态化造成的,随着NGSO星座规模的扩大,本文方法划分的子空域面积减小,用静态卫星替代动态卫星的误差可减少。例如NGSO星座采用如表6所示的A星座构型,其余仿真参数相同,对比本文方法与外推法的仿真结果。

表6 A星座构型

累积分布曲线如图10所示。

图10 5G系统对A星座卫星I/N累积分布曲线Fig.10 I/N cumulative distribution curve from 5G system to A constellation satellite

干扰结果统计如表7所示。

表7 5G系统对于A星座卫星的干扰结果统计

根据仿真结果,本文方法与外推法相比,最大值相差0.98 dB,平均值相差0.06 dB,误差减少。

将本文仿真结果与现有文献[32]的仿真结果对比,文献[32]中通过SHARC软件仿真,仿真参数的主要区别如表8所示。

表8 文献[32]仿真参数

文献[32]仿真结果如图11所示。

图11 文献[32]I/N累积分布曲线Fig.11 I/N cumulative distribution curve in literature [32]

根据自由空间传播模型:

=925+20lg+20lg

(20)

式中:为干扰信号的载波频率(GHz);为干扰信号的传播距离(km)。

本文星地链路损耗与文献[32]中星地链路损耗′相差为Δ=-′=-1607 dB。因此,根据式(4),干扰值相差为Δ=Δ+Δ+Δ+Δ=1487 dB。经计算,系统噪声相差为-3 dB,则干噪比理论相差为11.87 dB。因此,如仿真结果所示,本文5G系统对卫星的最大干噪比(约为-20 dB)比文献[32]中最大干噪比(约为-31 dB)严重约11 dB。

本文方法可用于仿真干扰缓解技术的效果。采用改变基站天线阵元的干扰缓解技术,仿真5G系统对Starlink系统卫星的干扰情况,累积分布曲线如图12所示。

图12 采用干扰缓解技术后的I/N累积分布曲线Fig.12 I/N cumulative distribution curve after adopting interference mitigation technology

根据仿真结果,当基站天线阵元为16×16时,最大值大于基站天线阵元为8×8的情况,但干噪比平均值小于基站天线阵元为8×8的情况。由此可见,改变基站天线阵元的干扰缓解方法可减小平均干扰。干扰结果统计如表9所示。

表9 采用干扰缓解技术后的干扰结果统计

4 结 论

在地面5G系统和大规模NGSO卫星互联网系统的同频共存场景中,针对5G系统分布不符合实际以及干扰计算量较大的问题,本文分析了大规模NGSO卫星系统与5G系统干扰共存场景的特点与建模方法。在对卫星星座建模时,利用依据星座卫星出现概率划分子空域的方法,减少由卫星星座动态性引起的干扰计算量,在对5G系统建模时,依据聚类方法以及全球城市人口数量,使5G系统热点区域分布在城市商业中心附近,符合城市发展现状,并基于EIRP相等的辐射能量确定方法减少5G系统干扰计算量。在此基础上,仿真了5G系统对于卫星星座的干扰,与传统外推方法对比,本文所提方法能够减少仿真的时长,由于使用了划分子空域近似巨型星座的方法,引入了一定的误差,但误差范围很小。将本文所提方法与现有文献仿真结果对比,结果相符。因此,本方法可用于计算地面5G系统和大规模NGSO卫星互联网系统之间的干扰以及验证干扰规避策略的效果。