卫星与物联网终端设备间的多址连接方法、装置及设备

本技术涉及通信，尤其涉及卫星物联网的多址接入，具体涉及一种卫星与物联网终端设备间的多址连接方法、装置及设备。

背景技术：

1、随着物联网技术的发展，5g网络提出了大规模机器类型通信的应用场景，以解决城市密集区域的通信需求，但对于用户终端稀疏的区域如地理位置偏僻的扇区、沙漠或海洋等区域，部署基站实现物联网技术的成本和难度过高，此时会采用覆盖范围广且受地域地形影响小的卫星通信作为地面通信网络的延伸与补充。

2、目前，在物联网应用中，设备传输的数据量有时候不大，但总的终端设备数可达数千甚至过万，若采用传统的接入方法实现多址接入，会产生大量的信令交互，导致接入效率低等问题。另外，由于卫星和地球之间的链路距离长，传输时延大，会进一步增加时延的开销，使卫星与数量较多的物联网终端设备之间的多址连接时，仍存在设备接入成功率低，且信息传输的可靠性差的问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种卫星与物联网终端设备间的多址连接方法、装置及设备，能改善卫星与数量较多的物联网终端设备之间的多址连接时，存在的设备接入成功率低，且信息传输的可靠性差的问题。

2、第一方面，本技术提供一种卫星与物联网终端设备间的多址连接方法，包括：

3、获取低轨卫星覆盖范围内的设备信息和星地链路信息，并根据所述设备信息和所述星地链路信息，构建卫星信道模型；

4、对所述卫星信道模型进行初步运算求解处理，得到噪声方差、稀疏信号的行相关性矩阵和支持向量集合；

5、分别对所述噪声方差、稀疏信号的行相关性矩阵和支持向量集合进行初始化，初始化相关性矩阵为单位阵和支持向量集为空集；

6、根据所述初始噪声方差、所述稀疏信号的行相关性矩阵和所述支持向量集合，确定接收信号满足的边缘似然概率分布的协方差矩阵，并根据所述协方差矩阵和所述稀疏信号的行相关性矩阵，确定稀疏信号的行相关性矩阵中每个对角线元素估计值；

7、根据所述对角线元素估计值和贡献判断规则，确定所述对角线元素对目标函数的贡献数据；

8、根据所有的贡献数据，从所有更新后的对角线元素中选择满足候选条件的候选元素，并根据所述候选元素更新所述支持向量集合；

9、对所述更新后的支持向量集合和所述稀疏信号的行相关性矩阵进行更新迭代处理，直至满足更新停止条件，得到重构的目标稀疏信号；

10、根据所述目标稀疏信号，进行多址连接操作，以完成所述低轨卫星与物联网终端设备间的多址连接。

11、在一种可能的实现方式中，所述根据所述协方差矩阵和所述稀疏信号的行相关性矩阵，确定稀疏信号的行相关性矩阵中每个对角线元素估计值，包括：根据所述协方差矩阵和所述稀疏信号的行相关性矩阵，确定所述稀疏信号的行相关性矩阵中的每个参数对应的中间参量和中间向量；根据所述稀疏信号的行相关性矩阵中的每个参数对应的中间参量和中间向量，确定所述稀疏信号的行相关性矩阵中每个对角线元素估计值。

12、在一种可能的实现方式中，所述设备信息中包含所有设备所分配的前导序列，所述稀疏信号的行相关矩阵包括前导矩阵，所述前导矩阵为所述设备信息中所有设备所分配的前导序列构成的矩阵；相应地，所述根据所述协方差矩阵和所述稀疏信号的行相关性矩阵，确定所述稀疏信号的行相关性矩阵中的每个参数对应的中间参量和中间向量的计算公式为：和其中，为中间参量的计算公式，式中，si为中间参量，si前导矩阵的第i行构成的行向量，为前导矩阵的第i行构成行向量的共轭转置，前导矩阵为所述设备信息中的前导序列构成的矩阵；为中间向量的计算公式，式中，qi为中间向量，为中间向量的共轭转置，y为接收信号。

13、在一种可能的实现方式中，所述目标函数为损失函数；相应地，所述根据所述对角线元素估计值和贡献判断规则，确定所述对角线元素对目标函数的贡献数据中，所述目标函数关于所述对角线元素的部分为：式中，m为卫星天线数，si为所述中间参量，qi为所述中间向量，γi为所述对角线元素，tr用于求矩阵的迹。

14、在一种可能的实现方式中，所述对所述更新后的支持向量集合和所述稀疏信号的行相关性矩阵进行更新迭代处理，直至满足更新停止条件，得到重构的目标稀疏信号，包括：根据更新后的支持向量集合中的参数，确定更新后的稀疏信号的行相关性矩阵；对所述更新后的稀疏信号的行相关性矩阵使用贝叶斯推理原则进行处理，得到稀疏信号的后验均值和后验协方差矩阵，并返回所述根据所述初始噪声方差、所述稀疏信号的行相关性矩阵和所述空集，对所述稀疏信号的行相关性矩阵进行更新计算处理，得到更新后的每个对角线元素的对角线元素估计值的步骤，直至满足更新停止条件，得到重构的目标稀疏信号。

15、在一种可能的实现方式中，所述对所述更新后的稀疏信号的行相关性矩阵使用贝叶斯推理原则进行处理，得到稀疏信号的后验均值和后验协方差矩阵的计算公式为：

16、

17、

18、式中，μx为稀疏信号的最小均方误差估计，σx为后验协方差矩阵，y为接收信号，σ2为噪声方差，s为前导矩阵。

19、第二方面，本技术提供一种卫星与物联网终端设备间的多址连接装置，包括：

20、获取模块，用于获取低轨卫星覆盖范围内的设备信息和星地链路信息，并根据所述设备信息和所述星地链路信息，构建卫星信道模型；

21、更新计算模块，用于对所述卫星信道模型进行初步运算求解处理，得到噪声方差、稀疏信号的行相关性矩阵和支持向量集合；

22、初始化模块，用于分别对所述噪声方差、稀疏信号的行相关性矩阵和支持向量集合进行初始化，初始化相关性矩阵为单位阵和支持向量集为空集；

23、所述更新计算模块，用于根据所述初始噪声方差、所述稀疏信号的行相关性矩阵和所述支持向量集合，确定接收信号满足的边缘似然概率分布的协方差矩阵，并根据所述协方差矩阵和所述稀疏信号的行相关性矩阵，确定稀疏信号的行相关性矩阵中每个对角线元素估计值；

24、所述更新计算模块，还用于根据所述对角线元素估计值和贡献判断规则，确定所述对角线元素对目标函数的贡献数据；

25、所述更新计算模块，还用于根据所有的贡献数据，从所有更新后的对角线元素中选择满足候选条件的候选元素，并根据所述候选元素更新所述支持向量集合；

26、所述更新计算模块，还用于对所述更新后的支持向量集合和所述稀疏信号的行相关性矩阵进行更新迭代处理，直至满足更新停止条件，得到重构的目标稀疏信号；

27、多址连接模块，用于根据所述目标稀疏信号，进行多址连接操作，以完成所述低轨卫星与物联网终端设备间的多址连接。

28、在一种可能的实现方式中，所述更新计算模块，具体用于：根据所述协方差矩阵和所述稀疏信号的行相关性矩阵，确定所述稀疏信号的行相关性矩阵中的每个参数对应的中间参量和中间向量；根据所述稀疏信号的行相关性矩阵中的每个参数对应的中间参量和中间向量，确定所述稀疏信号的行相关性矩阵中每个对角线元素估计值。

29、第三方面，本技术提供了一种卫星与物联网终端设备间的多址连接设备，包括：至少一个处理器和存储器；

30、所述存储器存储计算机执行指令；

31、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上述第一方面描述卫星与物联网终端设备间的多址连接方法。

32、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机一项所执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上述第一方面描述的卫星与物联网终端设备间的多址连接方法。

33、本技术提供的一种卫星与物联网终端设备间的多址连接方法、装置及设备，通过根据获取的低轨卫星覆盖范围内的设备信息和星地链路信息，构建卫星信道模型，对噪声方差、稀疏信号的行相关性矩阵和支持向量集合进行初始化，将用户设备状态矩阵构建为具有行稀疏性的稀疏信号，并在迭代更新中输出重构的目标稀疏信号，最后根据目标稀疏信号，进行多址连接操作，以完成低轨卫星与物联网终端设备间的多址连接，通过更准确的检测活跃设备能提高多址连接的场景下能提高物联网设备接入的成功率，并通过更高精度的信道估计，增强信息传输的可靠性。