一种上行多波束卫星的信道分配和功率控制方法与流程

本发明涉及卫星通信领域，更具体地说，它涉及一种上行多波束卫星的信道分配和功率控制方法。

背景技术：

由于卫星通信系统具有覆盖范围广的特性，所以基于卫星的船运系统被广泛的用于船只远航通信。随着更高速率的数据服务以及卫星数量的不断增加，更高的频谱都已经被占用，出现了频谱不足的情况。为了提升频谱利用率，能够提升频谱利用率的多波束卫星通信系统也得到业界广泛的关注。

在多波束卫星通信系统中，每个波束都覆盖着特定的范围，但是同一个卫星波束之间又存在一定的竞争。当多波束卫星的采用全频带复用时，临近波束之间的用户往往存在严重的同信道干扰。因此合理有效的无线资源分配是提高系统总容量和减少同道干扰的关键。目前对于多波束卫星通信系统下行的资源分配的研究较为成熟，但是上行没有很好地研究成果。由于功率控制和信道分配相耦合，使得问题更加复杂。传统的多色频率复用，由于不考虑波束间的干扰，所以网络和速率最大化是一个凸问题，可以使用凸优化来解决。但当频率复用因子为1时，用户存在波束间干扰，尤其是波束边缘用户。因此，针对网络和速率最大化是一个非凸的np-hard问题。针对此问题，可以采用传统的启发式算法求解。但启发式算法计算复杂度高，且无法保证找到最优解。因此，亟需一种高效的、以及低复杂度的算法多波束卫星上行用户调度和功率分配算法。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种上行多波束卫星的信道分配和功率控制方法，通过对上行多波束卫星进行最优化的信道分配和功率控制，从而达到减少同信道干扰和增加系统总容量的目的。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种上行多波束卫星的信道分配和功率控制方法，包括以下步骤：

s1、提出一种博弈设计，所述博弈设计包括对上行多波束卫星系统模型进行设计和对每个参与者的效用函数进行设计；

s2、证明所述博弈设计为势能博弈，证明所述势能博弈的势能函数与系统容量等价、证明所述势能函数的最优解或者次优解即为系统容量的最优解或者次优解；

s3、计算出所述势能博弈的纳什均衡解。

作为本发明的一种优选方案，所述上行多波束卫星系统模型设计为：设一个多波束卫星有l个波束，表示为l＝{1,2,l,l}，每个波束内的用户集为n＝{1,2,l,n}，用nl表示在波束l中的所有用户，并且有∑nl＝n；卫星上行总带宽设为btot，可被分为k个子信道，其集合表示为ω＝{1,2,l,k}；每个信道的调度所有波束内的用户表示为s＝[n1,n2,l,nl,l,nl]，用户调度策略空间为发射功率的集合表示为p＝[pn1,pn2,l,pnl,l,pnl]；发射功率的策略空间表示为p^max为地面用户最大发射功率，则该卫星系统总容量表示为其中αl为用户的权重系数，为用户ni到第l个波束之间的信道增益。

作为本发明的一种优选方案，所述每个参与者的效用函数设计为：所述势能函数表示为g＝[l,{al}l∈l,{ul}l∈l]，l＝{1,2,l,l}表示参与者集合；同一个信道在一个波束内只调度一个用户；参与者l的策略空间为al，效用函数为ul；设计参与者l的效用函数为其中al∈al是参与者l的策略空间，并且有al＝sl×pnl，a-l∈a1×lal-1×al+1×al表示除了参与者l以外的其他参与者的ul(al,al)策略，其中×表示笛卡尔积，设计权重因子为

作为本发明的一种优选方案，所述博弈设计为势能博弈的证明过成为：势能函数为同时有f(a′l,a-l)-f(a′l,a-l)＝ul,k(a′l,a-l)-ul,k(al,a-l)根据势能博弈的定义，即证所述博弈设计为势能博弈，根据势能博弈的性质可知，所述博弈至少存在一个纳什均衡解。

作为本发明的一种优选方案，所述势能函数与系统容量具有相同的单调性，因此势能博弈的势能函数与系统容量之间具有相关等价性，即证所述势能函数的最优解或者次优解即为系统容量的最优解或者次优解。

作为本发明的一种优选方案，计算出所述势能博弈的纳什均衡解的方法为：使用迭代算法算出所述势能博弈的纳什均衡解，所述迭代算法的步骤如下：

s11、随机初始化策略选择；

s12、信道分配：固定上一次迭代功率分配值，通过效用函数的最优响应选择进行信道的用户调度；

s13、功率控制：功率值是连续值，根据s2用户调度的结果，通过偏导数计算，每个用户采用梯度下降算法依次更新其功率值；

s14、不断重复s12和s13，直到用户调度和功率控制达到纳什均衡状态。

作为本发明的一种优选方案，随机初始化策略选择的过程为：每个信道在每个波束内随机调度一个用户，被调度的用户在该信道上随机分配一个不超过最大功率限制的功率值。

作为本发明的一种优选方案，信道分配的过程为：每个信道根据上一时刻迭代功率值，通过效用函数，通过的最优响应进行用户调度，可以表示为其中用户nl的功率取值为为nl的剩余未使用的功率值，表示为

作为本发明的一种优选方案，功率控制的过程为：更新的功率策略基于其中p′nl,k表示当前用户剩下功率，δ为迭代步长，表示在当前用户调度以及其他用户功率策略没有改变的前提下，根据效用函数得出的最优功率值，即由于功率值是连续的，所以最优功率的选取可以直接对效用函数的功率求偏导数，有因此，最优的迭代功率值为

综上所述，本发明具有以下有益效果：本发明能够利用上述基于势能博弈的上行多波束卫星的信道分配和功率控制方法，使得在用户调度和功率控制达到纳什均衡时，也就是信道分配和功率控制达到最佳控制程度时，使得同信道干扰最小，同时，使得系统容量实现最大化。

附图说明

图1是多波束卫星上行链路示意图；

图2是模拟4个波束，每个波束覆盖300公里，每个波束中的用户数量为20个的示意图。

图3是三种场景下，迭代算法的收敛示意图；

图4是本发明和传统方法的对比示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，能够方便理解多波束卫星通信系统，其内容为多波束卫星上行链路示意图，包含传输链路和干扰链路；

本发明提供一种上行多波束卫星的信道分配和功率控制方法，包括以下步骤：

s1、提出一种博弈设计，博弈设计包括对上行多波束卫星系统模型进行设计和对每个参与者的效用函数进行设计；

上行多波束卫星系统模型设计为：设一个多波束卫星有l个波束，表示为l＝{1,2,l,l}，每个波束内的用户集为n＝{1,2,l,n}，用nl表示在波束l中的所有用户，并且有∑nl＝n；卫星上行总带宽设为btot，可被分为k个子信道，其集合表示为ω＝{1,2,l,k}；每个信道的调度所有波束内的用户表示为s＝[n1,n2,l,nl,l,nl]，用户调度策略空间为发射功率的集合表示为p＝[pn1,pn2,l,pnl,l,pnl]；发射功率的策略空间表示为p^max为地面用户最大发射功率，则该卫星系统总容量表示为其中αl为用户的权重系数，为用户ni到第l个波束之间的信道增益，所以最大系统容量表示为

每个参与者的效用函数设计为：势能函数表示为g＝[l,{al}l∈l,{ul}l∈l]，l＝{1,2,l,l}表示参与者集合；同一个信道在一个波束内只调度一个用户；参与者l的策略空间为al，效用函数为ul；设计参与者l的效用函数为其中al∈al是参与者l的策略空间，并且有al＝sl×pnl，a-l∈a1×lal-1×al+1×al表示除了参与者l以外的其他参与者的ul(al,al)策略，其中×表示笛卡尔积，设计权重因子为

s2、证明博弈设计为势能博弈，证明势能博弈的势能函数与系统容量等价、证明势能函数的最优解或者次优解即为系统容量的最优解或者次优解；

博弈设计为势能博弈的证明过成为：势能函数为同时有f(a′l,a-l)-f(a′l,a-l)＝ul,k(a′l,a-l)-ul,k(al,a-l)，根据势能博弈的定义，即证博弈设计为势能博弈，势能函数与系统容量具有相同的单调性，因此势能博弈的势能函数与系统容量之间具有相关等价性，即证势能函数的最优解或者次优解即为系统容量的最优解或者次优解，并且根据势能博弈的性质可知，博弈至少存在一个纳什均衡解，所以系统容量最大化必有结果。

s3、计算出势能博弈的纳什均衡解的方法为：使用迭代算法算出势能博弈的纳什均衡解，迭代算法的步骤如下：

s11、随机初始化策略选择，随机初始化策略选择的过程为：每个信道在每个波束内随机调度一个用户，被调度的用户在该信道上随机分配一个不超过最大功率限制的功率值；

s12、信道分配：固定上一次迭代功率分配值，通过效用函数的最优响应选择进行信道的用户调度；具体的，信道分配的过程为：每个信道根据上一时刻迭代功率值，通过效用函数，通过的最优响应进行用户调度，可以表示为其中用户nl的功率取值为为nl的剩余未使用的功率值，表示为

s13、功率控制：功率值是连续值，根据s2用户调度的结果，通过偏导数计算，每个用户采用梯度下降算法依次更新其功率值；具体的，功率控制的过程为：更新的功率策略基于其中p′nl,k表示当前用户剩下功率，δ为迭代步长，表示在当前用户调度以及其他用户功率策略没有改变的前提下，根据效用函数得出的最优功率值，即由于功率值是连续的，所以最优功率的选取可以直接对效用函数的功率求偏导数，有因此，最优的迭代功率值为

s14、不断重复s12和s13，直到用户调度和功率控制达到纳什均衡状态。

综上所述，本发明能够利用上述基于势能博弈的上行多波束卫星的信道分配和功率控制方法，使得在用户调度和功率控制达到纳什均衡时，也就是信道分配和功率控制达到最佳控制程度时，使得同信道干扰最小，同时，使得系统容量实现最大化。

本发明的优势在于多波束频谱波束间全频带复用，增加了频谱的利用率；并且由于用户可以自由的选择加入博弈或者退出博弈，因此本发明具有更加适用于用户的加入和退出的优点；所提的迭代算法复杂度低，可以方便的应用于处理卫星。

下面给出一个实例，对所提出的方法进行进一步分析：

通过使用matlab软件进行仿真，假设地球同步轨道多波束卫星存在4个波束，每个波束覆盖300公里，每个波束内随机分布20个用户，卫星的中心频点为4ghz，地面用户到卫星的信道增益通过所在的位置确定，其中fε为中心频率，d为卫星距离地面用户的距离，λ为波长，gl(θ)表示第l个卫星波束天线增益：

其中jm为m阶第一类贝塞尔函数，θ3db为天线的3db角；gs,max为天线中心点最大增益；表示第ni个用户的天线增益，

其中gt,max为发射天线最大增益，ε为偏离中心角。假设多波束天线每个波束的天线中心点对应波束中心，假设卫星在服务区域的正上方，则其中di,n为用户到波束覆盖中心的距离，d为星地距离。假设每个波束内均匀分布20个用户，分布示意图如图2所示。

假设迭代步长δ设置为0.01，θ3db＝0.5°。通过采用本发明所提出的迭代算法，可以最终收敛到纳什均衡。如图3所示，通过三种随机分布的场景，均可以达到纳什均衡。

图4为所提方法与传统方法(方法1-4)在系统总容量上的对比，可以看出，经过势能博弈的方法进行信道分配和功率控制，可以获得更大的系统总容量，其中方法1-方法3频率复用因子设为1,2,4，功率分配采用注水算法，方法4为使用按需分配的迭代算法实现，从而能够本发明提出的方法优于传统的多色复用方法和注水算法。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。