面向低轨星座分布式馈电链路的闭环大气相位扰动估计技术研究

《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》：Closed-Loop Atmospheric Phase Perturbation Estimation for Distributed Feeder Links

本文针对低轨(LEO)卫星MIMO馈电链路中大气相位扰动导致预编码性能下降的问题，提出了一种基于训练序列的闭环信道估计方法。该方法通过在数据帧中插入CAZAC序列，在卫星端通过相关运算实现信道估计，并以极短的训练序列(仅占帧长的0.09%-0.16%)实现了接近理想性能的CINR和容量提升，为下一代分布式MIMO馈电链路提供了高效实用的解决方案。

　　

随着全球对高速、抗恶劣天气卫星通信需求的日益增长，低地球轨道(LEO)星座系统因其能够为偏远地区提供高速宽带连接而备受关注。然而，LEO卫星有限的覆盖范围需要密集的地面站（网关）网络来维持高数据速率和无缝通信，这导致地面段的部署和管理变得复杂且成本高昂。在此背景下，视距(LoS)多输入多输出(MIMO)系统成为解决高容量卫星通信挑战的关键技术。通过在地面站和LEO卫星上使用多个天线，MIMO能够提高频谱效率并增强链路可靠性。其核心原理——空间复用技术，允许在同一频带上同时传输多个独立数据流，从而显著提升数据吞吐量并减少特定网关区域内的网络拥堵。

尽管MIMO馈电链路具有诸多优势，但它们易受相位和时间不确定性的影响。在各类相位扰动源中，大气相位闪烁是MIMO馈电链路中相位不确定性的主要来源，其影响往往超过其他噪声源。大气扰动会在不同传输路径上引入变化的相位扰动，与可通过其他技术缓解的相位噪声源不同，大气扰动需要通过信道估计来补偿其影响。先前的研究曾探讨过利用下行链路窄带信号估计MxN MIMO馈电链路中相位扰动的方法，但该方法需要卫星向地面站发射与上行链路同频段的测试信号，存在潜在干扰且增加了系统复杂性。因此，迫切需要一种无需同频段下行链路信号即可有效估计信道的新方法。

为了解决这一挑战，发表在《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》上的这项研究，提出了一种用于分布式MIMO馈电链路的闭环信道估计技术。该方法的核心思想是在地面站向卫星发送的数据流中，将已知的训练序列（导频符号）与数据块交织在一起（时分复用），从而在卫星端通过相关处理进行信道估计。这种闭环结构允许卫星将估计出的信道信息反馈回地面，用于更新预编码矩阵，最终有效抑制大气相位扰动带来的性能恶化。

研究人员为开展此项研究，主要应用了以下几个关键技术方法：首先，构建了包含大气相位闪烁、卫星位置不确定性及地面站相位同步残余误差的MxN MIMO馈电链路信道模型。其次，采用恒包络零自相关(CAZAC)序列作为训练序列，利用其理想的噪声状自相关特性，通过相关运算进行信道估计。第三，基于迫零(ZF)预编码原理，利用卫星反馈的估计信道矩阵更新地面预编码器。最后，通过蒙特卡洛仿真，以载波干扰噪声比(CINR)和信道容量为主要指标，系统评估了所提方法在2x2和4x4 MIMO配置下的性能，并与单输入单输出(SISO)场景进行了对比分析。

Feeder link model and atmospheric perturbation

研究人员首先建立了MxN MIMO馈电链路的信道模型。时变信道系数h_mn(t)构成视距信道矩阵H(t)，该矩阵是根据卫星和地面天线的假定位置几何推导得出的确定性信道，不包括任何相位不稳定性。相位不稳定性由变量ω_n(t)建模，它表示影响从第n个地面天线发射信号的总相位不稳定性，包括大气相位闪烁φ_n(t)、卫星位置不确定性引起的相位不稳定性θ_n(t)以及不完美相位同步导致的残余相位噪声ψ_n(t)。研究指出，影响MIMO预编码性能的是地面站之间的差分相位噪声，而非绝对相位不稳定性。因此，信道估计的关键在于有效减轻差分相位不稳定性?ω_n(t) = ω_n(t) - ω₁(t)的影响，其中大气扰动引起的?φ_n(t)是相位波动的主要来源。分析还表明，大气相位扰动具有时间和空间相关性，其相干时间量级为数百毫秒到秒，空间相干尺度在Ka波段可达数十至数百米，这为基于帧的信道估计提供了理论基础。

Transmission chain architecture and closed-loop channel estimation

研究提出了闭环信道估计方法的详细架构。在地面段，数据流经过预编码矩阵B[k]处理后，与CAZAC训练序列交织成帧。CAZAC序列因其恒模和理想的自相关特性被选为训练信号，并通过循环移位确保序列间的正交性。假设大气相位扰动在每帧持续时间内恒定，其帧间变化被建模为零均值高斯随机变量，对应维纳过程的增量。在卫星接收端，利用CAZAC序列的自相关特性，通过相关运算估计信道系数?h_mn= (1/L) c_n^Hy_m，构成估计信道矩阵?H。由于闭环实现，用于更新第k帧预编码矩阵的是前δ_k帧估计的信道矩阵。预编码矩阵基于迫零(ZF)准则计算：B[k] = √μ[k] · (H[k])^-1，其中H[k] = H[k] · ?Ω[k - δ_k]，μ[k]是根据每天线最大发射功率P_u推导的功率归一化因子。

Numerical results

通过数值结果对所提技术性能进行了评估。仿真参数参考了DVB-S2X超帧格式，并确保在SISO、2x2和4x4 MIMO配置下总上行链路功率恒定。性能评估以CINR和信道容量为主要指标。对于2x2 MIMO馈电链路，当CAZAC序列长度仅为帧长的0.09%时，即可实现CINR失败率为0%，并能将CINR维持在较理想情况下降不超过1dB的阈值之上。对于4x4 MIMO配置，需要稍长的训练序列（帧长的0.16%）才能达到类似的鲁棒性。尽管4x4配置下每流CINR因卫星天线增益降低而低于2x2配置，但其通过空间复用传输四路并行数据流，在中等至高仰角区域（56°-134°）展现出显著的容量优势，峰值容量比2x2配置高出约8 bit/s/Hz。与SISO场景的对比表明，2x2 MIMO在35°-145°的仰角范围内容量优于SISO，峰值增益约5 bit/s/Hz。在低仰角区域，由于MIMO信道几何条件恶化，容量会下降，研究建议可根据卫星仰角自适应切换传输配置（SISO/2x2/4x4）或增加地面站密度以维持较高有效仰角。

研究结论部分强调，本文提出的闭环信道估计技术能有效抑制LEO卫星MxN MIMO馈电链路中的大气相位扰动。该方法采用与数据块交织的短训练序列，实现了接近理想的性能，且导频开销可忽略不计（2x2和4x4 MIMO分别仅为帧长的0.09%和0.16%）。与SISO馈电链路的比较凸显了空间复用在合适几何条件下的容量收益。可扩展性分析表明，该方法可扩展至更大规模的MxN系统，其计算和训练开销仅适度增加，相关和反馈操作与天线数量呈线性关系，完全在现代抗辐射硬件处理能力范围内。该研究为未来LEO卫星网络中实现高容量分布式网关架构的相位相干MIMO馈电链路提供了一种高效且可扩展的解决方案。