本发明属于卫星网络技术领域，特别是一种geo与leo认知卫星网络及其动态频率分配方法。
背景技术
随着人类空间探索范围的大幅提升，越来越多的人造卫星和航空器被布置到太空，由此带来的频率资源紧缺的问题日益突出，传统的、静态的、单一的频率分配方式难以满足日益增长的服务需求。动态的频谱共享技术为卫星系统寻找可用的频谱资源提供了思路，也是维持其高效、可靠、稳定运行的保障。
1999年，“软件无线电之父”josephmitola首次提出了认知无线电的概念，认知无线电技术最典型的应用就是频谱共享，为缓解频谱资源紧张与实际利用率低下之间的矛盾提供了有效的解决途径。尽管现有的研究主要集中在地面系统，随着卫星网络与地面网络融合程度和资源共享水平的不断提高，对于卫星系统间的频谱共享也在深入探索中。
认知卫星网络一般可分为星地混合认知网络和双卫星认知网络。其中星地混合认知网络是指在卫星和地面系统之间实现频谱共享。双卫星认知网络是指两个卫星系统共用一个频率对同一覆盖区进行服务。目前针对双静止轨道(geostationaryearthorbit，geo)卫星系统的研究较多。对于低轨道(lowearthorbit，leo)卫星，由于其相对地面高速移动，使得卫星系统间的干扰随着节点的空时行为而变化，尤其当geo卫星、leo卫星和地面站三者共线，会产生严重的共视干扰，使得系统的传输性能急剧下降甚至瘫痪。
为应对geo和leo卫星系统之间存在的共视干扰，oneweb卫星系统引入了一种新的“渐进倾斜”技术，在卫星接近赤道时通过逐渐地倾斜卫星来避免与geo系统之间的干扰。然而，调整卫星姿态需要消耗燃料，会引起卫星在轨寿命的缩短。sharmask提出了一种自适应功率控制(adaptivepowercontrol，apc)技术，通过对次用户(secondaryuser，su)发射功率的自适应控制来保证主用户(primaryuser，pu)的正常工作，从而实现geo和leo卫星之间的频谱共享。但是，作为卫星系统频谱共享时常用的技术，在采用apc时，为确保pu的正常工作，需要牺牲su的性能，会造成su频谱效率的下降。
因此，现有技术存在的问题是：在geo和leo卫星网络中频谱共享时，在保证主用户正常工作时，次用户的性能难以有效保证。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种geo与leo认知卫星网络，能够在geo和leo卫星网络中实现高效的频谱共享，在保护主用户的同时有效提高次用户的性能。
本发明的目的在于提供一种geo与leo认知卫星网络的动态频率分配方法，以实现卫星网络高的频谱共享，在保护主用户的同时有效提高次用户的性能。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种geo与leo认知卫星网络，其特征在于：
包括至少1颗作为主用户的geo卫星和至少1颗作为次用户的leo卫星；
所述geo卫星采用多波束天线，采用七色频率复用；
所述leo卫星采用多波束天线，采用频率复用，频率复用因子小于七；
所述geo卫星和leo卫星的下行链路共用同一频段，为用户提供宽带固定业务；
所述geo卫星的波束覆盖面积为leo卫星的波束覆盖面积的10倍以上，位于geo波束内的leo波束使用除本geo波束的其它任何频率，进行leo多波束的空分频率复用，其频率复用因子小于geo的频率复用因子。
实现本发明另一目的的技术解决方案为：
一种认知卫星网络的动态频率分配方法，包括如下步骤：
(10)构建干扰分析模型：根据信号质量与天线方向图函数以及信号链路和干扰链路中多个收发端之间的夹角之间的联系，构建干扰分析模型；
(20)构建同频波束隔离区域：在卫星运动过程中，通过对卫星和用户几何关系的分析，得到不同波束距离条件下的geo和leo用户的最差信号质量，根据信号质量要求，确定隔离距离，构建隔离区域；
(30)波束距离获取：由卫星星历计算卫星在地心地固坐标系中的坐标，再根据波束指向获得波束中心点的坐标，最终得到两个波束之间的距离；
(40)频率动态分配：在leo卫星运行过程中，当leo卫星的任一波束即将进入同频geo波束的隔离区域时，运用动态频率分配算法来实现两个系统的频谱高效共享。
本发明与现有技术相比，其显著优点：
1、频率的利用效率得到提高：频率原本只是分配给主用户使用，通过采用基于频率动态分配的频谱共享技术，次用户同样可以使用该频率，在频率带宽相同的条件下，增加了整个网络的容量。
2、次用户的性能得到保证：与卫星系统频谱共享时常用的自适应功率控制技术相比，在保护主用户的同时可有效提高次用户的性能。
3、卫星运动期间波束频率的切换频次得到有效降低：leo卫星的波束按照七色复用的图案进行分簇，在leo卫星运行过程中，只对引起频率冲突的leo波束所在的波束簇进行频率重新分配，而非对所有的leo波束进行频率重新分配。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1是本发明基于频率动态分配的geo和leo认知卫星网络结构示意图。
图2是本发明认知卫星网络的动态频率分配方法的主流程图。
图3是leo卫星运行过程中geo用户信号质量最差的用户位置。
图4是leo卫星运行过程中leo用户信号质量最差的用户位置。
图5是geo和leo用户的信号质量与geo和leo波束距离之间的关系。
图6是本发明隔离区域示意图。
图7是leo波束按七色复用的图案进行分簇的示意图。
图8是本发明方法与自适应功率控制方法的geo用户信号质量对比仿真结果图。
图9是本发明方法与自适应功率控制方法的leo用户信号质量对比仿真结果图。
表1是geo和leo卫星系统参数。
表2是geo和leo卫星仿真起始时刻的星历表。
表3是卫星认知网络仿真参数。
具体实施方式
如图1所示，本发明geo与leo认知卫星网络，包括至少1颗作为主用户的geo卫星和至少1颗作为次用户的leo卫星；
所述geo卫星采用多波束天线，采用七色频率复用；
所述leo卫星采用多波束天线，采用频率复用，频率复用因子小于七；
所述geo卫星和leo卫星的下行链路共用同一频段，为用户提供宽带固定业务；
所述geo卫星的波束覆盖面积为leo卫星的波束覆盖面积的10倍以上，位于geo波束内的leo波束使用除本geo波束的其它任何频率，进行leo多波束的空分频率复用，其频率复用因子小于geo的频率复用因子。
所述geo卫星和leo卫星的信关站通过地面网络互联，实时交换卫星星历、频率配置方案、天线方向图信息。
所述leo波束按照七色复用的图案进行分簇，在leo卫星运行过程中，根据信关站的共享信息，预测leo波束接近geo同频波束的时刻，提前对引起频率冲突的leo波束所在的整个簇进行频率重新分配。
所述频率属于ku频段或ka频段。
两个卫星系统都采用多波束有效载荷，以频率的空间复用来提高频谱资源的利用率。geo卫星的频率复用因子为7，图1中每个geo波束的频率各不相同。两个卫星系统的信关站由高速无损光纤连接，实时共享卫星星历、频率配置方案以及天线方向图。
geo卫星的波束覆盖面积为leo卫星的波束覆盖面积的10倍以上，位于geo波束内的leo波束使用除本geo波束的其它任何频率，进行leo多波束的空分频率复用，其频率复用因子小于geo的频率复用因子。在leo卫星运动过程中，当geo和leo卫星的同频波束相距较近或重叠时，通过互联的信关站交换信息来预测何时何地会发生干扰，在干扰即将超过门限时，调整波束的频率来避免干扰。
如图2所示，本发明认知卫星网络的动态频率分配方法，包括如下步骤：
(10)构建干扰分析模型：根据信号质量与天线方向图函数以及信号链路和干扰链路中多个收发端之间的夹角之间的联系，构建干扰分析模型；
所述(10)构建干扰分析模型步骤包括：
(11)信号质量：以信号功率与干扰加噪声功率之比(signaltointerferenceplusnoiseratio，sinr)作为信号质量的指标，按下式计算信号质量，
其中，p表示发射功率，gt表示发射天线的增益，gr表示接收天线的增益，l表示自由空间传播损耗，tn表示接收机的等效噪声温度，b表示转发器带宽，k为波尔兹曼常数。下标中的d表示信号链路中的变量，i表示干扰链路中的变量。
(12)自由空间传播损耗：按下式计算自由空间传播损耗，
其中，f为频率，d表示收发双端之间的距离，c是光速。
(13)天线增益：按下式计算天线增益，
其中，j1是一阶贝塞尔函数，θ表示链路方向与天线主瓣轴之间的夹角，g0表示θ＝0时的最大天线增益，
其中，d为天线口径，η为天线效率。
(20)构建同频波束隔离区域：在卫星运动过程中，通过对卫星和用户几何关系的分析，得到不同波束距离条件下的geo和leo用户的最差信号质量，根据信号质量要求，确定隔离距离，构建隔离区域；
所述(20)构建同频波束隔离区域步骤包括：
(21)按下述各式计算geo用户信号质量最差情况下的夹角和距离：
当l＞r·(0.5θl，3db-arcsin((r+hl)sin(0.5θl，3db)/(r+hg)))时，
θt，d＝0.5θl，3db
dd＝rsin(arcsin((r+hl)sinθt，d/r)+θt，d)/sinθt，d
θt，i＝arcsin(rsin(l/r-π+θt，d+arcsin((r+hg)sinθt，d/r))/di)
θr，i＝l/r+θt，i-θt，d
θr，d＝0
当l≤r·(0.5θl，3db-arcsin((r+hl)sin(0.5θl，3db)/(r+hg)))时，
θt，d＝arcsin((r+hg)sinθt，i/(r+hl))
dd＝rsin(arcsin((r+hl)sinθt，d/r)+θt，d)/sinθt，d
θr，d＝θr，i＝0
(22)按下述各式计算leo用户信号质量最差情况下的夹角和距离：
当l＞r·(0.5θl，3db-arcsin((r+hl)sin(0.5θl，3db)/(r+hg)))时，
θt，d＝0.5θl，3db
dd＝rsin(arcsin((r+hl)sinθt，d/r)+θt，d)/sinθt，d
θt，i＝arcsin(rsin(l/r-π+θt，d+arcsin((r+hg)sinθt，d/r))/di)
θr，i＝l/r+θt，i-θt，d
θr，d＝0
当l≤r·(0.5θl，3db-arcsin((r+hl)sin(0.5θl，3db)/(r+hg)))时，
θt，d＝arcsin((r+hg)sinθt，i/(r+hl))
dd＝rsin(arcsin((r+hl)sinθt，d/r)+θt，d)/sinθt，d
θr，d＝θr，i＝0
式中，hg和hl分别表示geo和leo卫星的轨道高度，r表示地球半径，θg，3db表示geo卫星的3db波束宽度，θl，3db表示leo卫星的3db波束宽度，l表示geo和leo的波束中心点之间的距离。θ为链路方向与天线主瓣轴之间的夹角，d为收发端之间的距离，下标中的t和r分别表示与发射端和接收端相关的变量，d和i分别表示信号链路和干扰链路中的变量。
(23)根据geo用户信号质量最差情况下的夹角和距离、leo用户信号质量最差情况下的夹角和距离，代入干扰分析模型，计算得到geo和leo用户的sinr与geo和leo波束距离之间的关系，根据要求的最小用户sinr门限，将满足门限的最小geo和leo波束间距离定为隔离距离，以geo波束中心点为圆心，隔离距离为半径的圆作为隔离区域。
图3和图4分别为geo和leo用户信号质量最差的用户位置。其中，实线代表信号链路，虚线代表干扰链路。图3中，当leo卫星离geo卫星较远时，如果geo用户位于geo波束的边缘，此时信号链路最弱，干扰链路最强，则用户接收信号的质量最差；当leo卫星进入geo波束后，考虑到在波束范围内信号链路的强度几乎不变，如果geo用户位于geo和leo卫星连线的延长线上，此时干扰链路最强，因此用户接收信号的质量最差。
geo和leo卫星系统参数和轨道参数分别如表1和表2所示，经过计算得到geo和leo收发端的多个夹角和距离，再经过计算仿真，得到geo和leo用户的sinr与geo和leo波束距离之间的关系如图5所示。
表1
表2
本发明提出波束隔离区域的方法，将可实现双系统共存的最小波束间距离定义为隔离距离，图6为隔离区域示意图。由图5可知，当geo和leo波束间距离小于400km时，此时leo波束与geo波束发生重叠，同频干扰非常严重，两个系统的用户都无法正常工作。随着距离的增加，sinr会迅速增加直至饱和。因此，在leo卫星的运行过程中，只要波束没有进入同频geo波束的隔离区域内，即可实现两个系统间的频谱共享。
(30)波束距离获取：由卫星星历计算卫星在地心地固坐标系中的坐标，再根据波束指向获得波束中心点的坐标，最终得到两个波束之间的距离；
为方便阅读，将卫星星历和参数定义集中如下：
所述(30)波束距离获取步骤包括：
(31)由卫星星历计算卫星在地心地固坐标系中的坐标，
其中，
xk＝rkcosuk，为轨道平面中的x坐标，
yk＝rksinuk，为轨道平面中的y坐标，
rk＝a(1-ecosek)，为卫星的矢径，
uk＝fk+ω，为升交距角，
e为偏心率，
ek＝mk+esinek，为偏近点角，
mk＝m0+n0tk，为平近点角，
ω为近地点幅角，
ωk＝ω0-ωe(tk-tp)，为修正的升交点赤经，
tk＝t-tp为轨道的历元时刻与过近地点时刻的间隔，
t为轨道的历元时刻，
tp为过近地点时刻，
(32)按下式计算卫星的ecef速度矢量，
其中，
(33)按下式计算波束的指向矢量，
其中，
(34)按下式计算波束中心点的位置坐标，
(35)按下式计算波束中心点之间的曲面距离，
式中，ri，g和ri，l分别表示geo和leo波束中心点的位置坐标。
(40)频率动态分配：在leo卫星运行过程中，当leo卫星的任一波束即将进入同频geo波束的隔离区域时，运用动态频率分配算法来实现两个系统的频谱高效共享。
令xij∈{0，1}表示波束i的频率是否为j，dij表示波束i与最近的频率为j的geo波束中心点之间的距离。为了最小化干扰，以所有leo波束与同频geo波束的之间的总距离最大化为优化目标，则频率分配方案可转化为以下优化问题。
所述(40)频率动态分配步骤具体为：
将所有leo波束按照七色复用的图案划分为多个簇，分别对每个簇内的波束进行频率分配，频率分配的公式为
其中，n为leo波束的数量，k为geo卫星的频率复用因子，dth为隔离距离，xij＝1表示波束i分配的频率为j，xij＝0表示波束i分配的频率不为j，dij表示波束i与最近的频率为j的geo波束中心点之间的距离，采用枚举法对频率分配公式进行解算。
在leo卫星运行的每一时刻，根据leo波束和geo波束之间的距离来判断，如果leo卫星的波束都不会进入同频geo波束的隔离区域，即满足
如图7所示，将所有leo波束按照七色复用的图案划分为多个簇，并在每个簇内进行频率的优化分配，从而大大减少计算量。此外，在leo卫星运行过程中，当某一leo波束即将进入同频geo波束的隔离区域时，只有该波束所在的簇进行频率的重新分配，有效地降低了波束频率的切换频次。
表3
根据上述条件，当选择表3所示的仿真参数时性能分析如下：
在仿真周期中，簇层次的频率分配有9次，波束层次的频率分配有50次，远小于每秒钟都进行分配的频次。图8和图9分别是动态频率分配算法与常用的自适应功率控制方法的对比。其中，浅灰色曲线表示无干扰的原始信号，geo用户由于卫星位置始终不变，因而信号质量保持不变；而leo用户的信号质量随着多个波束依次通过而呈现周期性变化。当两个系统共享频谱时，会发生共视干扰，如果采用自适应功率控制方法，由于对geo用户的保护机制，leo用户的sinr会下降很多，如深灰色曲线所示。黑色曲线中geo用户的信号质量几乎完全与原信号一样，而leo用户的sinr也一直高于门限，表明本发明提出的基于动态频率分配的频谱共享方法性能优于常用的自适应功率控制方法。
本发明的基于频率动态分配的新型geo和leo认知卫星网络，能够在geo和leo卫星网络中实现高效的频谱共享，在保护主用户的同时有效提高次用户的性能。