高通量卫星多波束排布技术研究现状与趋势

戚凯强 谢孙梦 冯瑄 秦鹏飞 衣龙腾 董赞扬 张程

(1 中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部，北京 100094)(2 中国卫通集团股份有限公司，北京 100190)

高吞吐量卫星(HTS)这个名词最早是由美国航天咨询公司北方天空研究所提出的，该研究所将“采用多点波束和频率复用技术的卫星，在获得同样频谱资源的条件下，整星吞吐量是传统固定通信卫星数倍的卫星”定义为“高吞吐量卫星”，在国内也被译作“高通量卫星”[1]。相比传统固定通信卫星，HTS通过更有效地利用资源可以显著降低每单位比特数据量的成本。近年来，国内外HTS不断发射成功，如国内的中星-16、亚太-6D，国外的Ka频段卫星(Ka-Sat)、卫讯卫星-2(ViaSat-2)、欧洲卫星公司-17(SES-17)卫星等，为后续民商用卫星的发展创造了巨大的契机。

当前，HTS系统设计的各项关键技术研究也正在紧张有序地开展中，如多点波束排布技术、突破传统固体反射面天线的大口径固体和网状反射面结合或网状天线设计技术、星地一体资源管控技术、跳波束技术、高精度在轨波束校准技术等。其中，HTS的多波束排布作为宽带卫星通信系统优化的一项重要技术和首要环节，与用户需求密切相关，对于提高系统匹配容量和降低卫星制造和设计成本至关重要。面对如今指数级增长的通信容量需求，传统的规则波束排布技术由于没有高效地利用卫星资源，导致卫星提供的能力难以满足用户需求。因此，应充分考虑需求的地理空间分布特性和时间动态变化特性，不仅要提升系统的总容量，而且要把容量分配到一定时间内用户最需要的地方，从而有效提升系统的匹配容量。需求的时间动态变化可以通过波束间容量转移的方法(在轨资源管控技术)来减轻各波束提供的容量与需求不匹配的问题，即把需求较小的波束的资源(如功率、带宽和时间资源)在轨重新分配给需求较大的波束。而需求的地理空间不均则可以通过负载转移来实现，即通过优化不规则的波束排布，增加覆盖区规划的灵活性，以达到波束间负载均衡并简化资源管理的目的。

本文系统性地总结了国内外特别是国外HTS多波束排布技术的研究进展。首先，根据波束排布的特点对该技术进行分类；然后，从规则波束排布和非规则波束排布的角度详细介绍了该技术的最新研究进展；最后，总结了HTS多波束排布技术的发展趋势，为后续国内开展全灵活(包含覆盖、容量、路由和频率灵活)、高性价比的HTS论证和研制提供技术参考。

1 多波束排布技术分类

根据波束排布的特点，多波束排布技术可以划分为规则波束排布和不规则波束排布。对于规则波束排布，一般在一个区域内排布的多个波束大小都相同，且根据无缝覆盖的需求，设计为正六边形蜂窝结构的覆盖方案。同时，受到圆形喇叭馈源的形状约束，因此生成的波束为圆形波束，即具有圆形的横截面。当一个区域内的业务需求密度均匀分布时，规则波束排布可以为所有的波束提供几乎相同的容量，从而实现最优的覆盖方案。图1给出了规则波束排布的例子，其中，图1(a)在整个区域内采用同一种波束宽度进行规则的波束排布，图1(b)把整个区域划分为2个子区域，每个子区域单独采用一种波束宽度进行规则的波束排布。

图1 规则波束排布实例

对于不规则波束排布，一般在一个区域内，多个波束的形状或大小会有所不同，且不一定保证无缝覆盖，即业务需求密度较低的区域内可以不被覆盖，从而既可以实现更加灵活的覆盖区域规划，又能为系统设计提供更大的优化空间。波束形状可以是波束宽度不同的圆形波束，如图2(a)所示，受限于馈源布局，圆形波束宽度的种类是有限的；也可以采用具有椭圆横截面的波束，以便在地理区域覆盖上提供更高的灵活性，椭圆横截面的波束由2个形状参数和1个角度参数描述，分别对应椭圆的长轴、短轴及倾斜角度，如图2(b)中所示。传统的多口径单馈源每波束(SFPB)天线难以形成椭圆波束，需要借助波束形成网络合成。

图2 不规则波束排布实例

2 HTS多波束排布技术研究现状

2.1 规则波束排布

根据业务匹配程度的差异，规则波束排布可以大致分为：①传统的波束排布方法，在整个区域内只采用同一种宽度的波束进行覆盖，潜在地假设整个区域内的业务分布是均匀的，该方法对业务匹配程度的需求较低；②按区域分组的波束排布方法，业务需求在整个区域内是不均匀的，从而需要首先对整个区域进行分组划分，各个子区域采用不同宽度的波束进行覆盖，以更好地匹配用户需求。

2.1.1 传统的波束排布方法

与地面移动通信类似，传统的波束排布方法是基于正六边形的蜂窝结构的排布方法，这也是现有卫星最常采用的波束排布方法。文献[2]中系统性地总结了基于单一宽度的波束规则排布的方法。首先，根据卫星终端的接收性能、卫星天线反射面大小、转发器功率及星地链路传输损耗等参数，通过链路预算确定波束宽度。然后，基于该波束宽度采用正六边形对服务区域进行覆盖。考虑到正六边形的旋转角度及排布参考位置的不同，这种规则排布会得到无数个解。确定最优排布方式的原则是在保证高覆盖率的条件下使覆盖整个服务区域的波束数最小。由于在服务区域的边界处存在很多相交面积很小的波束，全部保留这些波束会带来较大的转发器代价，因此需要衡量覆盖性能与星上载荷代价，从而确定一个合理的门限值。如果波束与服务区域的交集大于该门限值，则保留该波束，否则舍弃该波束。文献[3]中采用了先进的多波束天线，同样在一个服务区域内进行了规则的波束排布，但是该工作未进行波束排布角度的优化。

在工程应用方面，传统的波束排布这种简单而直接的方法受到了国内外卫星运营商和制造商的广泛关注。例如，国内的首颗HTS——中星-16卫星采用了这种传统的规则波束排布方法进行覆盖区内多波束的排布，从而实现了较好的覆盖特性，国外的Ka-Sat卫星和快讯-AMU1(Express-AMU1)卫星也都采用这种规则排布的方法。

2.1.2 按区域分组的波束排布方法

当整个服务区内业务需求密度分布不均匀时，采用同一种波束宽度进行规则排布可能导致覆盖需求量较大区域的波束容量耗尽，而覆盖需求量较小区域的波束容量闲置，造成波束间忙闲不均，从而严重浪费星上资源，无法很好地满足用户需求。根据已有研究[4-5]，在业务需求较高的区域，通常部署窄波束以便更好地复用有限的频带资源，而在业务需求较低的区域，则部署宽波束。因此，通过对服务区内的业务需求密度进行统计分析，可以把整个服务区划分为多个子区域，每个子区域根据该区域内的业务需求优化设计一个波束宽度值，并进行规则的波束排布。

文献[4]把上述区域分组问题看作一个模式识别问题，每个区域对应一种模式，并采用自组织特征映射神经网络[6]进行子区域划分。在区域分组问题中，首先，使用网格化的业务点作为网络的输入，训练神经网络，确定多个子区域。其中，网络的输入由经度、纬度和流量表示，调整每个神经元的权重可以逐渐匹配输入的模式，网络的输出则显示出每个输入点的获胜神经元。然后，优化每个子区域的波束数量，以实现子区域之间的负载均衡。接下来，通过K均值算法(K表示K个类别)得到每个子区域内各个波束的宽度及波束中心以实现更好的聚类。最终，在各个子区域内进行波束排布，每个子区域的波束宽度为通过K均值算法得到的各波束宽度的均值。需要注意的是，经过K均值算法优化后的波束位置可能无法保证一个子区域内相邻波束之间的交叠区域是固定的，即波束排布不再规则。但是，根据业务需求密度对地理区域进行分组划分后，每个子区域内的业务需求分布可以近似看作是均匀的，从而一个子区域内的波束排布也近似是规则的。

文献[5]基于对服务区域的业务分析把整个区域划分为K个子区域，其业务需求主要基于人口密度，即针对卫星固定业务，如图3所示。

图3 服务区域内区域分组示意

各个子区域根据用户业务需求的不同分配不同的波束宽度，其中可选的波束宽度集合有限。业务需求较高的区域波束宽度较窄，而业务需求较低的区域波束宽度较宽。在每个子区域内，为了最小化波束覆盖区域与服务区域之间的误差并最小化子区域内所排布的波束数，以降低卫星单位容量成本，需要优化波束排布角度和排布的初始位置。其中，波束排布角度为波束排布方向与赤道正东方向的夹角，该角度的范围为[0°,60°)，排布初始位置为一个子区域内第1个排布波束的中心位置。按照正六边形排布方法进行波束排布时，排布角度和初始位置都会直接影响该区域所排布的波束数量，因此需要对这2个参数进行联合优化。同时，多波束排布优化也作为其系统优化的关键组成部分，为高性价比HTS的论证提供技术支持。

在工程应用方面，我国亚太-6D卫星和欧洲SES-17卫星均采用了这种按区域分组的多波束排布方法。

2.2 不规则波束排布

虽然规则波束排布可以采用宽波束实现整个服务区域的无缝覆盖，但很难保证需求较高区域内用户的数据传输速率，这将极大地削弱卫星系统的竞争力。不规则波束排布则可以在卫星资源受限的条件下，通过合理地设计波束的形状、大小和位置，把星上资源分配到用户需求较大的区域，而一些用户需求较小的区域不再部署波束。另外，当业务需求地理分布不均匀时，规则的波束排布会导致一些波束容量过载，而一些波束容量欠载和波束间忙闲不均，会造成系统资源浪费，同时也会影响过载波束内的用户服务质量。不规则排布则可以面向负载均衡进行设计，不仅能提高系统资源利用率，也能提升用户体验。

2.2.1 不同大小的圆形波束排布

在服务区域内采用大小不同的圆形波束进行不规则的排布，可以实现较高的覆盖灵活性。根据优化设计目标，可以把现有工作划分为：①面向波束间负载均衡进行设计；②在考虑系统约束并保证用户需求的前提下面向较大的覆盖率进行设计。相比规则波束排布，具有不同波束大小的圆形波束不规则排布不但可以更好地适应用户需求，而且可以最大程度地提高卫星的匹配容量。

文献[7]面向波束间负载均衡进行多波束通信卫星天线的优化设计。首先，对服务区域进行不规则的凸多边形分割，其中每个凸多边形表示一个地理区域，并由一个波束服务。然后，从一个初始的分割开始，按照所提出的负载均衡算法，各个地理区域不断进行迭代和重新赋形，直到各个地理区域的业务量相等。各个地理区域之间的业务均衡反映在天线的工程实现上，会导致天线的复杂度增加，但同时可以极大地简化转发器的设计。值得注意的是，一个地理区域及其服务波束的形状可能是不同的，地理区域主要表示一个覆盖区域的业务需求，而波束只是满足该需求的一种实现形式。

图4 区域划分示意

与文献[8]相似，文献[9]同样采用不同大小的圆形波束覆盖服务区内的用户，但是优化波束排布时认为波束中心位置是地理位置连续的，采用混合整数线性规划方法优化波束位置、宽度、与反射面的映射关系等变量，以最大化所覆盖的业务量。它不但考虑了天线约束，而且从不同的角度考虑了转发器约束。不同于文献[8]通过统计离散法预处理划分子区域，各子区域间达到负载均衡来保证转发器约束，文献[9]直接定义了每个波束的最大业务量，从而确保转发器架构的可行性。与文献[8]所提出的结合图染色的随机多起点贪婪算法相比，文献[9]所提出的方法在小样本情况下优势较大且可证明解的最优性，但是当样本量较大时效率较低。尽管文献[8]和[9]在提升覆盖业务量上展现出较大的优势，但是都没有针对系统容量或负载均衡程度进行评估。

文献[10]提出了一种面向相控阵天线的用户分组和波束宽度联合优化的启发式算法来实现多波束排布，在保障用户服务质量的同时最大化系统容量。该算法针对卫星前向下行链路，假设卫星搭载了相控阵天线，可以形成一定数目的圆形波束，且波束指向和宽度能够灵活调整。首先，根据给定波束数(从1开始递增到最大允许的波束数)，随机选取波束中心。然后，采用贪婪算法确定每个用户对应的波束及波束的宽度。接下来，优化波束指向及其宽度，保证波束宽度必须不小于一个给定的最小波束宽度，且不能过大(如果波束宽度过大，可能难以保证边缘用户服务质量需求)。如果多次随机选取波束中心后依然难以寻找到合适的波束宽度值，则说明波束数选取不合理或数量过少，此时波束数量递增1个，并进入下次迭代过程；否则，存储相应的分配方案。

在工程应用方面，欧洲空中客车防务与航天公司于2015年研发了一套多波束宽带卫星通信系统有效载荷设计优化工具，其中的JIVE软件专门负责优化多波束排布，并按照预定标准最大化所覆盖的容量。在由该公司研制的欧洲量子号卫星(在2021年发射)上，该工具也发挥了巨大的作用，通过优化不规则的波束排布实现了全灵活、按照用户需求的覆盖。

2.2.2 不同参数的椭圆波束排布

采用长轴、短轴和倾斜角度这3个参数不同的椭圆波束进行不规则的多波束排布，可以为波束形状的设计提供额外的自由度，进而增加了波束排布的灵活性。文献[11]提出了一种自适应的覆盖区域规划和多波束排布方法，可以基于用户空间聚类灵活地调整波束的形状和位置，进而实现波束间的负载均衡，达到简化无线资源管理、有效载荷配置和频率规划的目的。该方法假设波束数是给定的，进而只需要优化固定数目波束的形状和位置。对于每个波束而言，波束形状是椭圆的，由长轴、短轴、倾斜角度及中心位置来描述。该方法首先基于角度域的用户位置、采用改进的K均值算法进行用户聚类，并由一个波束服务同一类用户，从而可以从卫星视角很好地匹配不均匀的需求分布，实现负载均衡。然后，为了尽可能地保证对服务区域的无缝覆盖，采用泰森凸多边形分割的方式定义波束的边界。接下来，为了确保天线的工程可实现性，采用椭圆对分割后的凸多边形进行形状近似，得到长轴、短轴、倾斜角度及椭圆中心位置坐标4个参数。随着有源波束形成网络的发展，合成椭圆波束已成为可能，该方法不但可以保证无缝覆盖，而且能够很灵活地实现波束间的负载均衡。但是，与圆形波束相比，椭圆波束排布必然会增加一些天线设计和工程实现的复杂度。目前，椭圆波束排布的方法还没有工程应用的范例，但随着有效载荷技术、特别是波束形成网络技术的发展，这种更加灵活、与用户需求更加匹配的方法必然成为后续卫星系统设计与优化的关键解决途径。

2.3 多波束排布技术分析

表1从区域分组原则、需求颗粒度、优化变量及多波束形成方式对规则波束排布进行了总结与比较。可以看出：规则波束排布既可以只根据整个区域的平均业务需求密度进行排布，也可以根据业务需求密度分布进行区域分组以进行更精细化的排布。一旦进行区域分组，就必须输入颗粒度更细的需求，即已知用户级(每个用户)的需求。可选择优化的变量包括波束宽度和排布角度。多波束形成方式通常是多口径SFPB天线。

表1 规则波束排布总结与比较

表2从是否无缝覆盖、是否区域分组、优化变量及多波束形成方式对不规则波束排布进行了总结和比较，这些都是基于用户级的需求颗粒度进行波束排布的。可以看出：采用不同大小圆形波束排布没有考虑无缝覆盖，而采用不同参数椭圆波束排布则考虑了无缝覆盖。不规则波束排布一般不考虑区域分组，但是可以通过预分组来降低算法优化的复杂度。可选择的优化变量包括波束的大小、形状、数量、中心位置及其与反射面的映射关系。相比规则波束排布，不规则波束排布需要在一定程度上提升天线的工程可实现性，采用相控阵或波束形成网络来提高波束合成的灵活性。

表2 不规则波束排布总结与比较

表3从与需求的匹配度、灵活性、载荷代价及算法复杂度对规则与不规则波束排布的性能进行了比较。可以看出：与规则波束排布相比，不规则波束排布可以与用户需求实现更好的匹配度，同时具备较高的灵活性，但是为了实现工程应用，必须解决高载荷代价和高算法复杂度的问题。

表3 规则与不规则波束排布的性能比较

总之，在HTS多波束优化设计中，如何设计出技术和工程上合理可行且最优的波束排布方案是系统优化设计的核心。本文针对在不同卫星平台和转发器约束下，如何根据用户需求进行多波束覆盖区设计方面提供了解决思路，通过多波束排布设计，可以把用户需求信息转化为波束宽度、形状、位置、数量等信息，从而更贴近于卫星有效载荷设计参数。为了进一步在工程上实现上述规则或不规则多波束排布，最关键的技术是多波束天线本身的设计，包括不同波束宽度对应的天线选型、频率计划、有源天线的设计等。

(1)天线选型与频率计划。当多种波束宽度联合覆盖时，需要根据工程设计水平和用户需求确定所设计的不同宽度波束的天线选型。一般而言，在Ka频段，1°以上宽度的波束选择单口径赋形天线，0.6°至1°之间宽度的波束选择多口径SFPB天线，而0.6°以下更窄的波束选择多馈源合成MFPB天线。面向带宽需求复杂的多波束卫星系统进行频率计划也成为了关键步骤，需全面考虑大小波束之间的频率计划约束(如同频同极化波束不相邻、上行频率和下行频率尽量整段变频、同频小波束的间隔需要尽量大于1个大波束宽度)，以及不同的优化目标(如波束间信号干扰比最大化、下变频器数最小化、放大器数最小化)，形成具有工程实用价值的频率计划。

(2)有源天线设计。在HTS多波束天线优化设计中，有源天线配置优化技术也是至关重要的一环，包括馈源和波束形成网络的设计，以及反射面的设计。目前，通过多口径SFPB实现规则波束排布或不同大小圆形波束排布的技术(即天线馈源布局与反射面的联合设计)相对比较成熟。馈源和有源波束形成网络(或相控阵)的设计与椭圆波束等形状、大小更灵活的波束排布紧密相关，是决定不规则排布是否可工程实现的基础。涉及的关键技术包括：波束合成方式的确定(定义每个馈源形成的子波束与合成波束尺寸之间的关系)；高增益低旁瓣多波束设计与幅相参数优化；一体化馈源阵设计、制造、装备。这些技术直接决定了有源通道数量，天线的质量、热耗，系统的复杂度、集成度和成本，波束间功率共享的能力及辐射性能(如扫描损耗和旁瓣性能)等。根据ESA的观点，未来HTS、甚至1 Tbit/s量级的甚高通星卫星(VHTS)将支持超过1000个完全可重构的波束，给波束形成网络的实现带来了巨大的挑战。其中，模拟波束形成网络通常质量大、功耗高，限制了它们的应用，生成的波束数量较少且可重构能力受限；数字波束形成网络是理想的解决方案，但面临处理所有天线馈源的大宽带信号所带来的质量、功耗和成本问题；数字和模拟混合波束形成网络可在复杂度和可重构性之间取得最优折中，具有高度的模块性和可拓展性，是未来实现多波束全灵活排布的最佳解决方案[12]。

反射面的设计直接影响多波束天线的增益和旁瓣，是决定HTS是否能达到预期容量水平的关键，尤其是反射面的型面精度，成为制约反射面能力的主要因素。通常要求型面误差应小于波长的1/50，此时由型面误差引起的天线增益损失小于0.3 dB，对应的最大旁瓣电平比主瓣低11.8 dB。随着HTS的容量逐渐提升，天线形式也逐渐由传统的固体反射面天线发展为伞状天线、环形天线等网状天线，对型面精度的要求也大大增加。因此，除了采用优化天线结构设计、改善加工工艺、增加结构刚度和地面预补偿等被动措施外，可能还需要对型面精度进行在轨主动控制，以确保天线的在轨性能。

3 HTS多波束排布技术发展趋势分析

3.1 全灵活HTS灵活覆盖的需求

在民商用HTS领域，高灵活一般指容量、频率、连接灵活，而全灵活则增加了覆盖灵活的特点，使这类卫星能够根据业务需求更加灵活地调整时域、频域、功率域及空域资源。灵活覆盖对于卫星在轨任务规划和新型市场服务能力具有重要的意义。随着用户需求越来越多样化，如一些特定应用领域(军事保障、应急救灾、海洋渔业等)在人口聚集度和通信需求上有着随机性或规律性的地理区域改变，需要运营商根据用户位置变化调整波束覆盖中心或形状轮廓。

实现灵活覆盖的技术途径为采用MFPB、相控阵等有源天线形式，如2021年成功发射的欧洲量子号卫星采用波束形成网络，从而具备快速调整波束数量、大小、形状和位置的能力。灵活覆盖要求卫星必须具备在轨管控的能力，而MFPB和相控阵等有源天线的发展使得在轨灵活覆盖成为可能。从表3的比较结果可知：不规则波束排布的灵活性较高，且与用户需求的匹配度更好，使其成为未来HTS进行覆盖区灵活规划的主要方法。为了实现HTS的全灵活，除了使卫星具备灵活调整覆盖区的能力外，还需要其同时具备灵活路由，以及灵活功率、频率和容量调整的能力。随着数字透明处理器、多端口放大器等灵活载荷的发展，通过星地一体资源管控技术，可以实现对功率、频谱、时间及波束资源的灵活调配，从而更好地在轨实时匹配用户需求。

3.2 高性价比HTS系统设计的需求

相比军用卫星，民商用卫星通常更加注重高性价比的市场需求。为了实现高性价比，就要求星上资源能够被高效利用，即提高资源配置与用户需求的匹配度，如通过采用多端口放大器灵活分配波束的功率资源，通过配置数字透明处理器的子带铰链关系灵活分配波束的频率资源，通过跳波束技术优化波束驻留时间从而灵活分配波束的时域资源，而多波束排布是实现空域资源与需求相匹配的重要技术手段。然而，由于星上资源受限，传统的规则排布不但难以满足越来越多样化的用户需求，而且也会削弱HTS的国际市场竞争力。因此，面向高性价比HTS系统设计的需求进行不规则的波束排布，通过优化波束中心、形状、数量等方式，在有效地利用资源和提升用户满意度的同时，降低卫星设计和制造成本。但是，正如第2.3节所言，不规则波束排布必须基于用户级的需求，一旦难以获取这样细颗粒度的需求，而只能获取区域级的需求，则只能进行规则的波束排布，通过优化波束宽度、排布角度和参考位置的方式实现系统级的优化设计。

3.3 高轨HTS发展的需求

随着低轨卫星星座的快速建设和发展，其独特的信号覆盖范围广、不受地域限制、数据容量大、传输时延低、应用场景灵活等特点正在受到越来越多的关注，通过向全球提供随时随地接入宽带互联网的便捷服务，可有效解决航空、航海及边缘地区的互联网服务问题。而高轨HTS的一些业务也逐渐被低轨卫星星座所取代。但鉴于高轨卫星相比于低轨卫星在单星容量大、区域容量集中、中低维度常态覆盖、热点地区稳定覆盖、高速中继回传、适应高速移动用户、组网体制简单且易于防护等方面的优势，后续高轨HTS仍将在提供管控服务、重点区域常态覆盖等场景下发挥重要作用。此外，从定量指标对比来看，低轨卫星星座的最高通量密度明显优于高轨HTS，而平均通量密度与当前高轨HTS相当，但远低于后续的VHTS；低轨卫星星座在整个寿命期内的有效总容量也远低于后续的高轨HTS。因此，高轨HTS与低轨卫星星座的功能互相补充，高低轨协同组网才是未来发展的主流趋势。

随着高轨HTS的快速发展，要求多波束排布技术必须具备快速形成的能力，通过星地一体管控以较低的代价调整波束覆盖[13]。此外，为了保证稳定覆盖，在形成多波束后还必须满足高精度波束指向的要求，通过平台、天线指向机构、波束形成网络星地一体多维度的波束标校算法设计，在满足通信链路可靠性的同时，几乎不会对系统容量造成影响。

4 结束语

本文通过对国内外、特别是国外HTS多波束排布技术研究现状的综述，从规则波束排布和不规则波束排布对该技术进行分类和总结，可为后续国内开展HTS多波束排布的研究提供技术支撑。为了满足未来国内外对全灵活卫星灵活覆盖及高性价比卫星系统设计的需求，基于细颗粒度的用户级需求，以不同大小圆形波束排布和不同参数的椭圆波束排布为代表的不规则波束排布将成为HTS覆盖区域规划和系统设计的主要趋势。由于目前我国还没有在轨应用宽带模拟或数字波束形成网络的HTS系统，因此，多波束排布技术应结合我国当前有效载荷的研制水平，重点考虑从区域分组的角度优化规则的波束排布，并进一步考虑基于多口径SFPB的方法优化不同大小圆形波束的排布。本文主要聚焦于多波束排布这一项技术进行调研分析，后续将针对多波束排布技术工程实现层面的天线工程设计技术(尤其是有源天线技术)及应用技术(如多波束间干扰抑制和切换技术)陆续开展调研工作并深入挖掘。