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基于星间协作的低轨卫星物联网鲁棒预编码设计_褚建杭.pdf

1、SCIENTIA SINICA Informationis中国科学:信息科学2023年第53卷第2期:387401c 2023中国科学 杂志社论文基于星间协作的低轨卫星物联网鲁棒预编码设计褚建杭,陈晓明*浙江大学信息与电子工程学院,杭州 310027*通信作者.E-mail:chen 收稿日期:20220221;修回日期:20220316;接受日期:20220405;网络出版日期:20230201国家自然科学基金(批准号:U21A20443)资助项目摘要随着物联网的广泛应用,地面物联网已经难以满足海量广域分布设备的接入需求,亟需研究低地球轨道(low-earth orbit,LEO)卫星物联网

2、(satellite Internet of Things,SIoT).LEO-SIoT网络为了实现全球无缝覆盖,会使用几十颗甚至上千颗低轨卫星组成一个卫星星座,但这也造成了严重的星间干扰.本文提出一种结合非正交多址接入(non-orthogonal multiple acces,NOMA)和多波束预编码技术的LEO-SIoT网络,可以支持海量设备接入并抑制波束间和卫星间干扰.然而,卫星获取的信道状态信息(channel state information,CSI)具有信道误差,导致传统的预编码方法无法起到抑制干扰的作用.因此,本文首先以低轨卫星物联网的总功耗为目标函数,并以物联网设备所需速率

3、阈值的中断概率为约束建立星间联合鲁棒预编码优化问题;其次,利用二阶泰勒展开、伯恩斯坦不等式(Bernstein-typeinequality,BTI)和惩罚函数等数学方法将原问题转化为近似等效的二阶锥规划(second-order coneprogram,SOCP)问题;最后,本文提出了一种鲁棒预编码算法来解决SOCP问题.大量仿真结果证明了该算法的有效性和鲁棒性.关键词低轨卫星物联网,鲁棒预编码,非正交多址接入,星间协作1引言随着物联网(Internet of Things,IoT)在工业、农业、交通和医疗等各个领域的广泛应用,IoT设备数量呈现爆炸式增长1,2.据预测3,到2030年,Io

4、T设备数量将以千亿计.其中,有大量的IoT设备将部署在偏远地区和极端地形,例如山川悬崖、江河湖海,以及森林沙漠等,而这些地区尚无有效的无线覆盖,亟需建设覆盖全球的物联网.对于全球无缝覆盖的愿景,单纯依靠地面蜂窝IoT网络难以实现,由此卫星物联网(satellite Inter-net of Things,SIoT)网络受到了学术界和工业界的高度重视4,5.LEO(low-earth orbit)卫星由于其引用格式:褚建杭,陈晓明.基于星间协作的低轨卫星物联网鲁棒预编码设计.中国科学:信息科学,2023,53:387401,doi:10.1360/SSI-2022-0069Chu J H,Che

5、n X M.Robust precoding design for inter-satellite cooperation-based low-earth orbit satellite Internet ofThings(in Chinese).Sci Sin Inform,2023,53:387401,doi:10.1360/SSI-2022-0069褚建杭等:基于星间协作的低轨卫星物联网鲁棒预编码设计接入时延低、传播损耗小等优点,通常被作为SIoT的接入节点.众所周知,LEO卫星通信经历了两次快速发展期:第1次是20世纪90年代,代表系统如低轨铱星系统,当时LEO卫星通信主要还是以语音等

6、信号传输为主;第2次则是过去的十多年,涌现了大量的LEO星座系统,例如Starling1),O3b和Oneweb等.正是这些成功的LEO星座系统,使得工业界相信LEO卫星能够组建全球SIoT系统.迄今为止,Starlink已经发射了数千颗LEO卫星组建全球网络并提供服务.此外,学术界也涌现了大量针对LEO卫星物联网的研究68.文献6提出了一种低延迟的LEO-SIoT网络,通过设计时隙分配策略来降低网络延迟,优化卫星资源.文献7研究了大规模随机接入在LEO-SIoT网络中的应用,并提出了一种增强的随机接入前导序列和新型的定时估计方案.文献8总结了低轨卫星在偏远地区部署物联网服务的当前解决方案和L

7、EO-SIoT网络所涉及的关键技术,并讨论了工业界对于LEO-SIoT网络的关注问题和挑战.对于SIoT网络而言,星间合作是实现全球无缝覆盖的技术基础.目前有两种被广泛研究的多卫星结构,即同轨道多卫星组网9和多轨道多卫星10组网.在后一种结构中,整个系统将由不同轨道的卫星网络组成,例如,地球同步轨道卫星(geosynchronous earth orbit,GEO)网络、中轨道卫星(medium earth orbit,MEO)网络,以及LEO卫星网络.该结构进一步扩大了卫星通信系统的覆盖范围,但却导致网络时延的骤增,这是IoT网络无法容忍的缺陷.因此,本文考虑纯LEO卫星网络来构建SIoT网

8、络.实际上,对于一个高效的LEO-SIoT网络,星间链路(inter-satellite link,ISL)的设计是极为关键的一环,且直接影响了LEO-SIoT网络的性能.文献11,12研究了光学ISL在LEO卫星星座中的应用,验证了光学ISL具有高速传输能力以及强鲁棒性.而在文献13中,作者提出了一种基于ISL的交互数据的卫星协作方案,并且证明利用ISL后的系统吞吐量远高于不使用ISL的系统.因此,ISL的设计是LEO-SIoT网络中必不可少的一部分且具有挑战性.本文考虑LEO-SIoT网络采用基于激光通信的ISL,并且假设ISL不存在干扰.此外,为了进一步提高LEO-SIoT网络的接入能力

9、,本文将采用NOMA(non-orthogonal multi-ple access)14来替代卫星系统中的传统接入方式,例如时分多址接入(time division multiple access,TDMA)和频分多址接入(frequency division multiple access,FDMA).文献15中,作者介绍了基于NOMA场景下卫星通信的各种应用场景且展示了NOMA在卫星通信中的优势.特别是采用多波束技术的LEO卫星,在每个波束中应用NOMA可以有效提高系统接入能力.但是NOMA的引入不可避免地会导致干扰的产生,这些干扰将会极大地影响LEO-SIoT网络的吞吐量.通常,预编码

10、技术用来对抗NOMA带来的波束间干扰和网间干扰.然而,预编码技术的应用前提是发射端已知完美的CSI(channel state information),这在反馈链路容量受限以及存在一定时延的LEO-SIoT网络系统中并不实际.因此需要考虑鲁棒预编码技术来对抗不完美CSI的影响.在文献16中,作者以用户信干噪比(signal-to-interference plus noise ratio,SINR)期望为约束研究了单卫星鲁棒多组多播问题,但期望约束不足以严格保证系统性能.因而有学者提出,以SINR中断概率为约束进行鲁棒预编码设计17,18.文献17中,作者利用中心极限定理(central l

11、imit theorem,CIT)近似中断概率约束.CIT是一种极端保守的方法,通过消耗更多的功率来保证较低的中断概率且对于随机变量具有较高的要求.因此,另一种基于大偏差不等式(large deviation inequality,LDI)的保守近似方法被用来解决中断概率问题18,且被证明消耗的功率少于CIT.上述文献的研究均是基于单卫星系统设计,这些方法都无法直接应用于基于星间合作的LEO-SIoT网络中.因此,本文致力于具有星间合作的LEO-SIoT网络的鲁棒预编码设计.具体而言,本文的创新性主要包括以下3个方面:1)https:/.388中国科学:信息科学第 53 卷第 2 期(1)建立

12、一个基于星间合作的LEO-SIoT网络框架.通过结合NOMA和多波束技术,该网络能支持海量广域分布IoT设备接入.(2)信道模型考虑LEO卫星实际通信环境,本文将所获得的信道状态信息构建为具有相位误差的形式,并且建立了一个结合IoT设备速率的中断概率约束和单天线功率约束的基于星间合作的预编码设计优化问题.(3)采用二阶泰勒(Taylor)展开和BTI(Bernstein-type inequality)不等式将非凸优化问题转换为一个松弛的可解SOCP(second-order cone program)问题.此外,用罚函数替代秩一约束,避免了高斯(Gauss)随机化带来的不确定性.最后,提出了

13、一种鲁棒预编码算法来解决近似转化后的凸问题.本文其余部分组织如下:第2节介绍了基于星间协作的LEO-SIoT网络模型.第3节分析了LEO-SIoT网络的鲁棒预编码算法设计过程.第4节提供了仿真结果证明所提算法的有效性和鲁棒性.最后第5节总结全文的工作.符号说明.粗体小写字母和粗体大写字母表示列向量和矩阵,Rmn,Cmn,Hmn,Cm和Rm分别表示mn维实矩阵,mn维复矩阵,m维厄米特矩阵(Hermitian matrix),m维复向量和m维实向量.SN和KN表示对称和反对称矩阵.()H和()T表示共轭转置和普通转置,和|表示欧几里得范数和绝对值,tr()和Rank()表示一个矩阵的迹和秩,表示

14、哈达玛乘积(Hadamard product).+(X)=supsupk=1,.,Nxk,0,式中xk,k=1,.,N是矩阵X的特征值.此外用diag(x)表示向量x的对角化,Xm,n表示矩阵的第m,n个元素,real(X)和imag(X)表示矩阵X的实数部分和虚数部分.最后,=tr(XHY)且i,jX表示矩阵X所有元素的和.2系统模型不失一般性,本文考虑具有星间链路的两个LEO卫星组成一个SIoT网络,该网络能扩展为覆盖全球的大型SIoT系统.如图1所示,两颗卫星的多个波束覆盖网络内所有IoT设备.由于卫星波束覆盖范围较广,两颗卫星的波束存在重叠区域,重叠区域中的设备会收到来自另一颗卫星的干

15、扰信号.卫星通过信关站(gateway,GW)来管理网络中的各种信息,比如IoT设备的CSI和服务质量(qualityof service,QoS)等.此外,两颗低轨卫星可以通过ISL交换各自设备的信息.由于频谱资源的稀缺性,LEO-SIoT网络采用NOMA技术来提升接入能力.具体而言,卫星利用叠加编码使一个波束可服务多个设备.假设配备Nsat根天线的两颗LEO卫星分别与K1和K2个单天线物联网用户设备(userequipment,UE)通信.为了便于区分,后文以LEO1和LEO2表示第1颗和第2颗卫星,UE1,m,n表示LEO1的第m个波束中的第n个UE,UE2,l,s表示LEO2的第l个波

16、束中的第s个UE.LEO1卫星的覆盖区域被划分为M个区域,第m个区域包含Nm个UE;LEO2卫星的覆盖区域被划分为L个区域,第l个区域包含Sl个UE.假设存在A=A1+A2个重叠波束,其中A1个重叠波束中的UE属于LEO1,A2个重叠波束中的UEs属于LEO2.本节剩余部分将介绍基于NOMA的LEO-SIoT网络系统模型.2.1卫星信道根据Ka/Ku频段低轨卫星信号在空间中的传播特性,从LEO卫星到UE的卫星信道可以建模为19g=Cr b1/2,(1)其中,C是大尺度衰落系数,b是Nsat维的波束增益向量,r是Nsat维的雨衰系数向量.大尺度衰落389褚建杭等:基于星间协作的低轨卫星物联网鲁棒预编码设计ForestDesertOceanForestDesertCityHigh-throughput inter-satellite linkInterference channel from LEO1 todevices of LEO2Interference channel from LEO2 todevices of LEO1LEO1LEO2图1(网络版彩图)基于双星协作的 LEO-S

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