非静止轨道星座系统级干扰评估研究

2023-11-18彭菲刘慧梁孙茜楚尧鲍晓月江帆张馨予

中国空间科学技术 2023年5期

彭菲,刘慧梁,*,孙茜,楚尧,鲍晓月,江帆,张馨予

1.中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部,北京 100094 2.国家航天局卫星通信系统创新中心,北京 100094 3.启元实验室,北京 100095

1 引言

近年来,随着卫星互联网热潮兴起, ITU相继收到大批NGSO卫星网络资料申请,呈现出大规模NGSO星座系统快速发展的趋势。同时,以美国Starlink和OneWeb为代表的NGSO卫星互联网星座已进入快速部署阶段[1-2]。此时,大规模星座系统不仅仅像以往只是落实到纸面上,而是覆盖全球规模的系统部署状态已基本成为现实。轨道和频率是通信卫星能够正常运行的先决条件,不断增加的NGSO大规模星座系统,会对使用相同频率的其他NGSO星座系统造成潜在干扰,最终导致更严峻的频率轨道资源分配问题[3]。因此,在NGSO星座系统规划设计前开展干扰分析已经成为卫星网络建设的重要环节。

由于对地静止卫星轨道(geostationary orbit, GSO)系统的链路空间位置相对固定,与GSO系统的干扰分析研究时间长,目前频率协调规则相对成熟,技术标准清晰,干扰模式、分析方法、保护机制相对统一[4-6]。例如OneWeb提出的渐进倾斜技术,通过隔离角的方式消除对高轨卫星的干扰。但是,NGSO星座系统之间的干扰场景十分复杂,干扰行为实时变化,传统的干扰建模场景和评价体系难以刻画NGSO星座间的干扰。目前国际电联正在开展议题研究,探讨仿真场景和干扰评估方法处于初级阶段,大多为针对特定干扰场景的系统参数开展干扰仿真分析,一旦改变低轨星座场景特性,则需要重新分析。因此迫切需要建立低轨星座系统之间统一的频率兼容评价体系。

在之前的相关研究中,已经建立低轨卫星系统之间同频干扰分析的数学模型[7]。也有研究提出了低轨卫星系统之间相互干扰的链路夹角概率分析方法,在此基础上建立了全星座干扰分析软件仿真模型,该模型适用于不同低轨卫星系统之间的同频干扰分析[8]。为验证该方法的有效性,该研究以在国际电联中登记的两个低轨卫星系统,即OneWeb卫星网络和O3b卫星网络参数为例,计算卫星系统间干扰保护的链路夹角限值范围,并给出了全球范围内卫星链路夹角、干扰状态及可用性比例的概率分布结果,为低轨卫星系统之间干扰分析提供了一种可参考的手段。但该方法仅统计出干扰量级,没有提出系统级的干扰指标,没有形成定量化的NGSO系统间频率干扰评价体系。在此基础上,也有研究分析了不同轨道构型的NGSO系统之间在Ku频段下行链路的干扰情况,包含了GSO、中地球轨道(medium Earth orbit,MEO)、低地球轨道(low Earth orbit,LEO)、高椭圆轨道(highly elliptical orbit,HEO)四种轨道类型系统之间互相干扰的情况,给出了不同构型星座之间的不同的干扰规避策略[9]。针对星座构型与地面站可视空域内卫星出现概率分布特性的关系,有研究建立了概率评估参数指标,并以OneWeb系统、O3b系统以及SpaceX系统为例,分析了全球范围地面站不同NGSO系统间发生有害干扰的概率分布特性[10],并进一步考虑了新型星载天线性能,给出了系统间卫星出现概率分布与有害干扰概率量级之间的关系[11]。此外,有些研究在大量NGSO系统间干扰分析的基础上,初步提出了容量损失的概念,给出了区别于单一链路级指标参数的系统级干扰评估方法[9,12]。在目前实践中,NGSO系统间频率干扰分析通常参考NGSO星座与静止轨道卫星的分析方法,采用链路级干扰评价指标作为判断有害干扰的标准,但对于存在多链路的星座系统,单链路级的指标不能够全面反映整个系统受干扰程度。本文在容量损失评估指标这一系统级干扰评估方法相关研究的基础上,通过引入自适应编码和调制后的频率利用效率参考值,构建多链路系统容量评估方法,在不同规避措施,例如空域隔离角、地面站地理隔离条件下,给出了混合构型星座间干扰仿真结果,并针对性地提出了适用于不同规模星座的干扰规避策略建议。

2 系统模型

2.1 干扰类型和场景

本文重点关注Ka频段下行两个NGSO星座系统之间的同频同极化干扰。图1展示了两个NGSO星座系统地面站同址时的下行干扰场景。NGSO星座系统1与自身地面站通信时会对NGSO星座系统2地面站产生干扰,反之亦然。

图1 NGSO系统间地面站同址时的干扰场景示意Fig.1 Interference scene when two NGO constellation system ground stations are in the same location

假设每个NGSO星座系统地面站在同一时刻仅与自身系统的一颗NGSO卫星通信。

系统的初始选星策略为,每个星座地面站选择仰角最大的卫星进行通信,卫星天线主瓣始终指向接入链路的地面站,地面站天线主瓣始终指向接入链路的卫星。本文考虑了4种不同的场景:1)基线场景,每个星座系统独立运营,不考虑其他星座系统的干扰;2)干扰场景,两个星座系统独立运营,互相对另一个星座均产生同频干扰;3)NGSO星座系统1主动进行波束避让,NGSO星座系统1为规避对NGSO星座系统2的干扰,地面站采取空域隔离角主动规避NGSO星座系统2,NGSO星座系统2仍按照初始选星策略通信;4)NGSO星座系统2主动进行波束避让,NGSO星座系统2为规避对NGSO星座系统1的干扰,地面站采取空域隔离角主动规避NGSO星座系统1,NGSO星座系统1仍按照初始选星策略通信。

2.2 干扰减缓措施

2.2.1 空域隔离角

使用空域隔离角进行干扰减缓是一种基于天线波束指向的干扰规避技术,在受扰卫星系统的链路与施扰系统的所有干扰链路之间施加最小隔离角以降低干扰强度。隔离角顶点为受扰系统地面站,两个端点分别是受扰系统卫星和施扰系统卫星。图2为空域隔离角示意图。当没有干扰减缓措施时,卫星系统和地面站的选星策略是两个系统地面站都选取仰角最高的卫星接入链路,这样NGSO星座系统1卫星和NGSO星座系统2卫星的链路夹角是φ1。当NGSO星座系统1应用空域隔离角作为干扰减缓措施时,设定空域隔离角φth来判定两系统链路夹角和空域隔离角的大小关系。当链路夹角φ1≤φth,NGSO星座系统1的卫星不和地面站建立通信链路,应选取链路夹角φ2>φth的卫星建立通信链路。

图2 空域隔离角示意Fig.2 Illustration of the avoidance angle

2.2.2 地面站地理隔离

地面站地理隔离是基于地面站空间位置分集技术,通过拉开两个系统的地面站间距,避免受扰系统卫星、施扰系统卫星和地面站出现“三点一线”的共线场景,从而减缓受扰系统接收到的干扰功率量级。图3展示了地面站地理隔离的场景,两系统地面站通过设置隔离间距,避免链路间共线场景。

图3 NGSO系统间地面站间距600km时的干扰场景示意Fig.3 Interference scene when two NGSO constellation system earth stations are 600km apart

2.3 干扰评价准则

低轨互联网星座系统由一种或多种轨道构型组成,通常具有多重覆盖特性,即地面站可视空域内卫星数量大于1,所以地面站接入星座系统时存在多条链路可选,与此同时,每个卫星通常也设计有多个波束,具备同时建立多条链路服务多个地面终端的能力,仅仅评估单个链路的性能恶化或失效并不能真实反映整个系统性能的恶化程度,而往往会高估了有害干扰量级。这种情况下,I/N、C/I、C/(N+I)等针对单个链路的干扰保护标准并不能完整地代表系统性能的好坏,因此,参考文献[9]提出了容量损失ΔR和相应的参考值,初步构建低轨星座系统级干扰评价准则。首先,受扰系统接收机处的载波信号与干扰噪声比C/(N+I)如公式(1)所示:

(1)

其中N/C和Ii/C是受扰卫星系统自身载波信号噪声比和第i个施扰卫星系统载波干扰比的倒数(真值)。

其次,如公式(2)所示,容量R与带宽BW和频谱利用效率SE相关,带宽与系统设计有关,频谱利用效率和链路Es/N0呈正相关关系。

R=BW×SE

(2)

文献[13]给出了香农极限,根据不同公式拟合的DVB-S2X ACM在非线性卫星信道的频谱利用效率如图4所示。使用图4曲线拟合方法,通过使用两个最小二乘最小误差二阶多项式来拟合非线性卫星信道上的DVB-S2X ACM的频谱效率,即曲线拟合方法给出了Es/N0和频谱利用效率的映射关系。

图4 拟合非线性卫星信道上的DVB-S2X ACM的频谱效率与香农限的比较[13]Fig.4 Fit DVB-S2X ACM on a nonlinear satellite channel spectral efficiency compared with Shannon-Hartley bound[13]

(3)

容量损失ΔR可以表示为公式(3)。其中BWAct是实际工作带宽,BWFull是全部可用带宽,SERef是参考频谱利用效率,根据图4这里等于DVB-S2X标准中的最大频谱利用效率5.9bit/(s·Hz)。同时,本文仅考虑BWAct=BWFull的情况,也就是说假设两个低轨星座系统间频段完全重叠,通过获取链路C/(N+I),得到单链路频谱利用效率,通过与DVB-S2X标准中最高频谱利用效率5.9bit/(s·Hz)相比较,得到容量损失ΔR。通过统计多链路容量损失均值,刻画在不同场景下系统性能的损失。

3 仿真设置

本章使用基于时间序列的干扰仿真方法,仿真时间步长为1min,对于每个场景仿真总时长为60d。以下详细描述仿真星座构型和仿真链路参数。

3.1 星座构型

本文分析了大规模和中小规模星座系统之间下行链路兼容共用的场景。小规模星座是指达到全球单重覆盖的星座系统,中规模星座是指达到全球2～3重覆盖的星座系统,大规模星座是指超过3重覆盖的星座系统。选取SpaceX申报的USASAT-NGSO-3B-R网络资料[14]的参数作为大规模系统仿真参数。设计典型的混合构型星座系统参数作为中规模及小规模系统仿真参数。星座构型见表1。

表1 星座构型Table 1 Constellation configuration

3.2 通信链路参数

选取SpaceX申报的USASAT-NGSO-3B-R网络资料[14]的载波参数作为大规模系统下行通信链路参数。设计典型的混合构型星座系统链路参数作为中小规模系统下行通信链路仿真参数,如表2所示。

表2 下行通信链路参数Table 2 Downlink parameter

4 仿真结果

仿真场景设置为两系统地面站同址和地面站间距为600km,其结果及分析分别于4.1节和4.2节展示。每种场景都针对单链路和多链路进行了不同场景的仿真分析。

根据表1和表2中星座构型参数和通信链路参数建立干扰仿真分析模型,通过获取每一时刻链路C/(N+I),得到链路频谱利用效率,通过公式(3)计算得到该时刻容量损失ΔR,统计仿真时长中所有时刻的ΔR,利用公式(4)计算互补累积分布函数(complementary cumulative distribution function,CCDF)。CCDF曲线表示所有大于横坐标ΔR的值,其出现概率的和。

CCDF(ΔR)=P(x>ΔR)

(4)

4.1 两系统地面站同址

4.1.1 单链路

两系统地面站同址时的单链路干扰场景如图1所示。小规模大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果如图5所示,红色线条为大规模星座系统容量恶化情况,蓝色线条为小规模星座系统容量恶化情况。线条越靠左,证明容量恶化越少,系统性能越好。

图5 小规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站同址单链路)Fig.5 ΔR in the sharing between small NGSO system and large NGSO system(earth station in the same site,single link)

粗实线代表2.1节中描述的1)基线场景,即只有一个系统单独工作时的容量损失。细实线代表2.1节中描述的2)干扰场景,即两个系统互相干扰时,各个系统的容量损失。虚线和点线代表2.1节中描述的3)4)场景,即有一个系统采取主动规避措施来减缓干扰。具体的,虚线代表小规模星座系统采用隔离角主动规避时的容量损失。点线代表大规模星座系统采用隔离角主动规避时的容量损失。隔离角顶点为地面站,两个端点分别为接入地面站系统的卫星和另一系统的所有卫星,即,以主动采取规避措施的系统地面站为顶点,两个端点分别为主动采取规避措施的系统中接入地面站的卫星、另一系统的所有卫星。本文仿真所使用的隔离角为5°。

仿真结果显示,大规模星座系统单独工作时容量损失为0。小规模星座系统单独工作时有一定的容量损失,这是由于卫星数量较少,地面站可能会选取较低的仰角建链,与DVB-S2X最大频谱利用效率5.9bit/(s·Hz)相比,在1%的时间概率以下有约3%的容量损失。

细实线代表了两系统互相干扰,不采取任何规避措施时的容量损失。仿真结果显示,两系统都有一定的容量损失。

虚线为小规模星座系统主动规避大规模星座系统,仿真结果显示,小规模星座系统容量损失较大,在0.04%的时间概率以下直接就达到了100%,容量损失100%也就是发生了断链的情况;而大规模星座系统则没有容量损失。仿真结果显示,小规模星座系统主动规避大规模星座系统,会给小规模星座系统带来较大的容量损失。

点线为大规模星座系统主动规避小规模星座系统,采用这种规避措施,大规模星座系统没有容量损失,小规模星座系统容量损失也小于不采取任何规避措施时的情况。

从图5可以看出,在0.001%时间概率以下,若大规模星座主动采取干扰规避措施,最大系统容量损失将从35%降低为0;若小规模星座主动采取干扰规避措施,最大系统容量损失将从78%恶化为100%。结果表明,随着星座规模增大,主动规避措施可有效缓解频率干扰带来的容量损失,反之当星座规模减小,主动规避措施会增加链路中断风险,造成系统容量恶化。

也就是说,当小规模星座系统主动规避大规模星座系统时,会对小规模星座系统的容量造成较大损失,甚至会导致无法连续覆盖,产生断链场景。但反过来,若大规模星座系统采取规避措施,不但不会对自身的容量造成损失,小规模星座系统的性能也会比不采取任何规避措施时有所提升。

图6为两系统地面站同址,中规模和大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果。红色线条为大规模星座系统容量恶化情况,蓝色线条为中规模星座系统容量恶化情况。仿真结果显示,在这种场景下,大规模和中规模星座系统单独工作时的容量损失均为0。不采取任何规避措施时,都有一定的容量损失。当中规模星座系统主动规避时,自身没有容量损失,大规模星座系统有一定的容量损失;当大规模星座系统主动规避时,自身没有容量损失,中规模星座系统有了一定的容量损失。

图6 中规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站同址单链路)Fig.6 ΔR in the sharing between medium NGSO system and large NGSO system(earth station in the same site,single link)

这和图5小规模星座系统和大规模星座系统的仿真结果有较大区别。这展示了一个现象,当两个星座系统都是能够满足多重覆盖、数量较多的星座系统,如果都不采取规避措施,双方容量损失较大;如果一方主动采取规避措施,主动规避方容量损失改善大于被规避方容量损失改善。

这是由于主动采取规避措施的系统知晓被规避星座系统的星历等数据,通过采取主动规避措施,能够降低自身系统容量损失。由于主动采取规避措施的星座知晓被规避星座的星历等数据,就能够避开存在较大概率产生强干扰的链路,而被规避的星座系统并不知道有一个系统在主动进行波束避让,继续使用原来的选星策略接入系统,地面站相比基线无干扰状态多接收到下行干扰功率,从而造成部分容量损失。

因此,建议当两个星座系统都是数量较多、能够满足多重覆盖的星座系统,互相进行协调时需知晓对方星座系统星历、链路等参数,主动采取规避措施,就能够保证自身星座系统容量没有损失。

4.1.2 两条链路

两系统同址的两条链路干扰场景如图7所示。

图7 NGSO系统间地面站同址,每系统有两个间距600km地面站(即两条链路)场景干扰示意Fig.7 Interference scene when two NGO system ground stations are in the same location and each NGSO system has two earth stations separated by 600km(i.e.two links)

图8为两系统地面站同址,每个系统有两条链路时,小规模和大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果。

图8 小规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站同址,两条链路)Fig.8 ΔR in the sharing between small NGSO system and large NGSO system(earth station in the same site,two links)

仿真结果显示,大规模星座系统在单独工作、主动规避、被小规模星座系统规避时均没有容量损失。仅在不采取任何规避措施时在0.01%的时间概率以下有容量损失,容量损失小于图5单链路场景,可以看出,提升站点部署数量对于减缓容量损失有积极作用。

小规模星座系统在单独工作时有一定的容量损失。当有干扰且无规避措施时,0.01%时间概率以下约有40%的损失,容量损失小于图5单链路场景,可以看出,提升站点部署数量对于减缓容量损失有积极作用。当小规模星座系统主动规避大规模星座系统时,自身容量损失更大;当大规模星座系统主动规避小规模星座系统时,小规模星座系统容量损失较小。这和图5单链路场景现象一致。

图9为两系统地面站同址,每个系统有两条链路时,中规模和大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果。

图9 中规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站同址,两条链路)Fig.9 ΔR in the sharing between medium NGSO system and large NGSO system(earth station in the same site,two links)

仿真结果显示,大规模星座系统在单独工作、主动规避时均没有容量损失。在不采取任何规避措施时在0.01%的时间概率以下有近10%的容量损失,容量损失小于图6单链路场景,可以看出,提升站点部署数量对于减缓容量损失有积极作用。被中规模星座系统规避时在0.001%的时间概率以下有5%的容量损失。

中规模星座系统在单独工作、主动规避时均没有容量损失。在不采取任何规避措施时,有较大的容量损失,容量损失小于图6单链路场景,同样的,提升站点部署数量对于减缓容量损失有积极作用。被大规模星座系统规避时有一定的容量损失,但容量损失小于无规避场景。这和单链路场景图6现象一致,即当两个星座系统都是能够满足多重覆盖、数量较多的星座系统,如果都不采取规避措施,双方容量损失较大;如果一方主动采取规避措施,主动规避方容量损失改善大于被规避方容量损失改善。

4.2 两系统地面站间距600km

4.2.1 单链路

两系统地面站间距600km的单链路干扰场景如图3所示。图10为两系统地面站间距600km,单链路情况下,小规模和大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果。

图10 小规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站间距600km,单链路)Fig.10 ΔR in the sharing between small NGSO system and large NGSO system(earth station separated by 600km,single link)

仿真结果显示,两系统独立工作时,大规模星座系统没有容量损失,小规模星座系统有一定的容量损失,这和地面站同址时小规模星座系统独立工作,即图5的仿真结果是一致的。在有干扰无规避措施的情况下,两站间距600km的场景下,大规模和小规模星座系统容量损失比图5两站同址场景要少很多,这表明,地面站地理隔离对于干扰减缓有积极作用。由于已经隔离了600km,即使采取空域隔离角的规避措施,也不会减小单链路的容量损失,即不会对系统性能的提升有好处。

当小规模星座系统主动规避大规模星座系统时,自身容量损失更大;当大规模星座系统主动规避小规模星座系统时,小规模星座系统容量损失较小。这和图5单链路场景现象一致。印证了以下观点,小规模星座系统主动规避大规模星座系统得不偿失,大规模星座系统有一定的抗干扰能力,在主动规避其他星座系统时,也能保证自身系统容量性能没有损失。

图11为两系统地面站间距600km、单链路情况下,中规模和大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果。

图11 中规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站间距600km,单链路)Fig.11 ΔR in the sharing between medium NGSO system and large NGSO system(earth station separated by 600km,single link)

仿真结果显示,两系统独立工作时,都没有容量损失。不采取规避措施时,都有一定的容量损失,与图6地面站同址情况相比,容量损失小于同址情况。这表明地面站地理隔离对于干扰减缓有积极作用。

当中规模星座系统主动规避时,自身没有容量损失,大规模星座系统有一定的容量损失;当大规模星座系统主动规避时,自身没有容量损失,中规模星座系统有一定的容量损失。这和图6单链路地面站同址现象一致,即当两个星座系统都是能够满足多重覆盖、数量较多的星座系统时,如果都不采取规避措施,双方容量损失较大;如果一方主动采取规避措施,主动规避方容量损失改善大于被规避方容量损失改善。

4.2.2 多链路

两系统地面站间距600km的多链路干扰场景如图12所示。

图12 NGSO系统间地面站间距600km,每个系统4条链路场景干扰示意Fig.12 Interference scene when two NGO system ground stations are 600km apart and each NGSO system has 4 links

图13为两系统地面站间距600km、多链路情况下,小规模和大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果。

图13 小规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站间距600km,多链路)Fig.13 ΔR in the sharing between small NGSO system and large NGSO system(earth station separated by 600km,multiple links)

仿真结果显示,大规模星座系统在单独工作、主动规避时无容量损失。不采取任何规避措施和被小规模星座系统主动规避时有相同的容量损失。

小规模星座系统在单独工作的情况下有一定的容量损失。不采取规避措施时,有一定的容量损失,与图10单链路情况相比,容量损失小于单链路情况。这表明,提升地面站部署数量对于减缓容量损失有积极作用。大规模星座系统主动规避小规模星座系统和不采取规避的容量损失相同,这是由于两系统地面站已经隔离开来,空域隔离角规避的意义和效果不大。

小规模星座系统主动规避大规模星座会给自身带来较大容量损失,这和图10单链路场景一致。这印证了以下结论:小规模星座系统主动规避大规模星座系统得不偿失,大规模星座系统有一定的抗干扰能力,在主动规避其他星座系统时,也能保证自身系统容量性能没有损失。

图14为两系统地面站间距600km、多链路情况下,中规模和大规模星座系统地面站容量损失的仿真结果。

图14 中规模星座系统与大规模星座系统共存容量损失情况(地面站间距600km,多链路)Fig.14 ΔR in the sharing between medium NGSO system and large NGSO system(earth station separated by 600km,multiple links)

仿真结果显示,大规模和中规模星座系统在单独工作、主动规避时无容量损失,和图11单链路场景一致。这印证了以下观点:当两个星座系统都是能够满足多重覆盖、数量较多的星座系统时,如果都不采取规避措施,双方容量损失较大;如果一方主动采取规避措施,主动规避方容量损失改善大于被规避方容量损失改善。

大规模和中规模星座在有干扰不规避和对方星座主动规避时容量损失相同,这是由于当两系统地面站已经隔离开来,空域隔离角规避的意义和效果不大。同时,大规模和中规模星座在有干扰不规避时容量损失小于单链路情况(图11)。这表明,提升地面站部署数量对于减缓容量损失有积极作用。