本发明涉及一种移动卫星编码调制方法，具体为基于部分信道信息的移动卫星上行链路自适应编码调制方法。
背景技术：
卫星通信是无线通信中的重要组成部分，在人们的日常生产、生活中起着重要的作用，尤其是地面无线通信无法覆盖的情况下，例如山区、海洋或地震后的灾区，卫星通信可以起到重要的补充作用。然而，卫星通信在运用的过程中，其通信质量受到天气衰落、阴影衰落以及多径效应等诸多因素的影响，使得卫星通信的信号产生严重的衰落，增加了卫星通信研究的复杂性；而移动卫星通信技术的提出，引入了通信链路时变特性的影响，进一步增加了卫星通信链路研究的难度。针对这些问题，目前主要采用自适应编码调制(ACM，adaptive coding and modulation)的方法克服信道衰落和时变的影响。
ACM是一种链路控制技术，其主要的技术原理是：系统发射机根据当前信道的状态信息选择适当的调制和编码方法，以保证系统能有效地传送信息。因此，这种自适应技术实现的性能依赖于发射端是否能够获得准确的信道信息。在早期的卫星自适应编码调制研究中，假设系统接收机能够获得精确的信道信息，并在无延迟的条件下反馈给发射端，从理论上验证了ACM技术在卫星通信环境下的性能限。然而，在实际的卫星移动通信系统中，由于信道的时变性以及信道估计的误差，发射端实际获得的信道信息精度是有限的。因此，需要有效的技术确保获取信道信息的准确性，而目前针对该问题已提出了大量的优化解决方案，确保发射端最终能够获得高精度的信道信息。
另一方面，对于陆地移动卫星(LMS，land mobile satellite)通信系统，由于卫星通信链路的时变特性以及星地之间巨大的信号传输延迟，即使接收机获得了高精度的信道信息，但发射机很难通过接收端的反馈实时的获得准确的信道状态信息。例如低轨卫星的信道往返延迟在10ms左右，中轨卫星的往返延迟在20-80ms之间，而同步轨道卫星的往返延迟大约是540ms。因此，对于移动卫星通信系统，由于“过时”的信道状态信息问题，极大地限制了传统ACM技术的实现。在移动卫星通信中，目前主要采用的是基于统计信道信息的自适应编码调制技术，利用信道信息统计量在时变信道中的抗延迟特性，降低信道信息反馈引入的延迟影响。然而，在实际的工程应用中，由于统计量信息有限的精度以及抗延迟性能的局限性，这种方法适用的范围也是有限的。
技术实现要素：
本专利针对移动卫星通信系统上行链路在低频段(如S波段)的通信，提出了基于部分信道信息的自适应编码调制技术。由于卫星通信链路中包含视线信道(LOS,line-of-sight)和多径信道分量，并且根据两种信道分量的统计特性，可以分别采用开环和闭环方法获得对应的部分信道信息，从而有效地避免了卫星接收端反馈信道信息而引入的延迟干扰问题。
一种基于部分信道信息的移动卫星自适应编码调制方法，其特征在于包含以下步骤：
(5)地面终端从下行的导频信号中获取瞬时的信道状态信息，并传递给地面发射机，由于移动卫星通信上下行链路的视线信道信息存在互易性，发射机能够获得等效的上行链路视线信道信息；
(6)发射机采用闭环的方法获得多径信道统计信息。卫星接收端获得上行链路的多径信道统计信息，并通过下行链路反馈给地面终端；
(7)发射端的自适应模块获得上行链路的部分信道信息(包括视线信道信息和多径信道统计信息)，并计算出基于视线信道信息的最优自适应切换门限；
(8)通过瞬时视线信道信息与最优门限的比较判决，选出最优的编码调制方式。
本专利还提供了适用于移动卫星通信上行链路的最优自适应算法。为了实现最优的自适应编码调制，需要包含以下步骤：
地面发射端获取上行链路的视线信道信息和多径信道的统计量
自适应编码调制模块设置优化函数，其中包括目标函数和约束条件表达式；
经过以上两步，自适应模块可以根据当前的部分信道信息求出一组基于视线信道信息的最优切换门限并且每对门限之间的区间范围对应一种编码调制方式；
自适应模块会比较切换门限与瞬时的视线信道信噪比，从而选择最优的编码调制策略；
自适应模块周期地获取部分信道信息并重复完成步骤三和步骤四，从而保证自适应编码调制方式随着信道状态的变化而自动调整。
附图说明
图1是本专利中发射端获取部分信道信息并实现自适应的方法流程图；
图2是利用部分信道信息实现最优自适应编码调制的算法流程图；
图3是基于等功率优化算法的ACM与固定编码调制方式的频谱效率的解析仿真对比，同时加入系统仿真的验证；
图4是基于等功率优化算法和联合优化算法的ACM系统频谱效率的对比。
具体实施方式
在移动卫星通信系统中，假设系统工作在S频段，且上下行链路采用频分双工(FDD，frequency division duplex)的传输方式；对于这个频段的LMS通信系统，传输信道中的主要影响因素包括多径和阴影衰落。如果系统采用高阶的调制编码方式(MCS，modulation and coding scheme)，系统可以获得较高的频谱效率，但是抗信道衰落能力较差，当链路的阴影衰落较强时，系统误码率无法达到目标误码率的要求；如果采用低阶的MCS，虽然保证了系统的误码率，但系统的频谱效率会大大降低，造成信道资源的浪费。因此，需要采用自适应编码调制技术，根据当前传输信道的状态信息自适应的改变系统的MCS，不仅满足了系统目标误码率的要求，同时，提高系统的吞吐量，保证信道资源充分利用。
本专利提供了一种基于部分信道信息的自适应编码调制技术。参照图1，为了获取上行链路的部分信道信息，需要完成如下步骤：
(1)步骤101和102中，地面终端和卫星接收端分别接收下行链路(即前向链路)和上行链路(即反向链路)中的导频信号，并采用滑动窗函数分别获取信道信息|hf(t)|和|hr(t)|；
(2)如步骤103所示，地面发射端采用“短时”统计平均的方法获取下行链路的瞬时视线信道信息，从而得到等效的上行链路视线信道信息。由于卫星通信链路的统计特性表现为：多径信道hNLOS(t)是零均值的快速变化的高斯随机变量，而视线信道hLOS(t)是一个与多径信道相互独立的慢时变随机变量，因此，采用统计平均的方法得到下行链路的视线信道信息又对于采用FDD传输方式的移动卫星通信系统，上、下行链路的视线信道信息存在互易性，发射机可以采用开环的方法获得等效的上行链路视线信道信息即
式中E[·]表示数值统计平均。
(3)与此同时，卫星接收端采用类似的方法计算上行多径信道的统计量由于卫星上下行链路工作在不同的频段，上行链路的多径信道信息不同于下行链路，因此，地面发射端必须采用闭环系统获得上行链路多径信道的统计信息，表示为
如步骤105所示，接收端通过统计计算得到上行链路的多径信道信息并由前向链路传递给地面终端。由于信息传输延迟对多径信道统计信息的影响很小，同时采用的“短时”统计平均可以进一步减小传输延迟的影响，最终，发射端获取的多径信道参数受到传输延迟的影响可以忽略不计。需要注意的是，以上所述的“短时”是指小于信道的相干时间长度。
(4)在步骤106中，地面发射机获得了上行链路的部分信道信息，其中包括视线信道信息以及多径信道的统计信息相比于传统的完整信道信息，采用部分信道信息实现自适应的方法简化了获取精确信道信息的复杂过程；此外，部分信道信息不仅比统计信道信息更精确而且可以有效地避免引入传输延迟的影响。
(5)最终，步骤107根据发射端获得的上行链路部分信道信息，并通过最优自适应算法计算适合当前信道的最优编码调制方式，具体的算法过程可以参考图2的流程。
与此同时，本专利提供了基于部分信道信息的自适应算法。参照图2，系统按照该流程可以实现一次编码调制方式的自适应调整，具体操作如下:
(1)发射端获取部分信道信息。参照图1的方法，最终发射端可以获得视线信道信息和多径信道的统计信息可以统称为部分信道信息。
(2)发射端制定自适应编调制的优化策略。假设系统采用的最优自适应编码调制策略是：在平均发射功率和平均误比特率约束条件下，发送端基于部分信道信息选择数据速率和发射功率，使得系统的平均数据速率最大化，其数学表述为
式中，γlos表示接收端视线信道的信噪比；p(γlos)是信噪比γlos的概率密度函数，由于服从Nakagami分布，因此平方包络γlos服从Gamma分布；Si(γlos)表示当发射端采用第i种编码调制方式时，发射端的发射功率随信噪比γlos的变化关系；表示系统的平均功率约束；ABERi(γlos)是第i种编码调制方式对应的平均比特错误率，具体表达式取决于选择的调制和编码方式；BER0表示目标误比特错误率。发射端会根据具体服务的要求，在满足不同约束条件下，导出对应的优化函数，具体可以分为两种情况：
A、等功率优化算法
在发射机固定发射功率为的情况下，系统仅需满足目标比特错误率的约束条件，使得最终系统能够达到平均数据速率最大化，从而推导出一组基于视线信道信噪比的最优切换门限。
B、联合优化算法
不同于等功率优化算法的固定发射功率方式，联合优化算法需要考虑数据速率和发射功率联合分配的优化问题；在满足平均BER和平均功率约束条件下，实现最优的平均频谱效率。由于优化问题更加复杂，因此需要构建拉格朗日函数，并最终求出最优的切换门限。
(3)根据当前上行链路的部分信道信息以及不同的优化算法，发射端求出一组最优的自适应切换门限{γLOS,i,i＝1,2,L,N}，且与每种编码调制方式形成对应关系，可以表示为：
根据以上对应关系，自适应模块需要通过循环对比的方式选择最适合当前信道状态的编码调制方式；值得注意的是，当γlos＜γLOS,1时表示通信链路环境极度恶劣，系统中断信号传输。
本发明的效果可以通过仿真对比，进一步说明基于部分信道信息的ACM在移动卫星上行链路中实现的性能。
构建仿真环境：
假设在LMS通信环境下，信道状态会随着时间随机的变化，因此，可以采用三状态的马尔科夫链模型模拟，即能连续通信的轻阴影状态和中等阴影状态以及发生中断的重阴影状态；在具体的仿真过程中，关键在于信道特征参数{Ω,σ2,m}的设置。同时，发射端采用编码速率为1/2的四状态网格编码和MQAM调制的组合方式，选择的自适应MQAM调制星座集合为Mi∈{4,8,16,32}，因此，可以实现传输速率的集合为ki∈{1,2,3,4}bps/Hz。规定系统的目标比特错误率为10-3或10-5；信道采用轻阴影状态模型(参数为Ω＝0.95、σ2＝0.05、m＝9.35)，从而保证仿真过程中不会出现传输中断。
仿真结果：
图3是基于等功率优化算法的ACM与固定编码调制的频谱效率之间的解析仿真对比。显然，固定编码调制方法可以使用的动态范围很小或能量效率较低，而提出的方法实现了更大的动态范围和更好的性能，体现了提出的方法对环境变化的鲁棒性。此外，在相同的环境下，系统仿真与解析仿真的结果几乎完全一致，进一步说明采用部分信道信息实现自适应的可靠性。
图4是对采用两种算法实现最大频谱效率性能的对比。参考目标误码率为10-3情况下，联合优化算法比等功率分配的自适应算法具有更高的平均频谱效率，尤其是在低信噪比时，这种性能优势更加明显。这是由于联合优化算法可以跟踪信道的变化并自适应的调整发射机的发射功率，使系统在满足比特错误率性能的同时，实现尽可能高的传输速率。正是由于联合优化算法具有灵活的功率分配，才能够有效地克服深衰落信道的影响；但是，随着信噪比的增大，这种性能优势逐步消失。而目标误码率为10-5的仿真也进一步证实了以上的结论。因此，对比两种算法可知，联合优化算法具有更好的自适应性能，但是，在算法实现的过程中相比于等功率优化算法复杂的多，增加了自适应编码调制实现的复杂度。
综上所述，在移动卫星的通信环境下，采用基于部分信道信息的ACM方法可以克服现有上行链路自适应的信息反馈延迟问题。发射端利用上行链路的视线信道信息和多径信道的统计量信息，有效地避免了信道信息反馈过程中引入的延迟影响，提高了移动卫星自适应方法的适用范围。与此同时，提出了针对移动卫星自适应系统的两种优化算法，其中联合优化算法比等功率优化算法能实现更高的频谱效率，而等功率优化算法比较简单且更容易实现。