[发明专利]应用于高通量卫星的递归优化最小均方波束形成方法

说明书

技术领域

本发明涉及卫星通信领域，具体涉及高通量卫星自适应波束形成方法。

背景技术

高通量卫星(HTS)通信系统采用空间复用频率资源的方式来满足大通信容量和高业务速率的需求，由于高吞吐量带来的多用户干扰问题十分严重，另外高通量卫星主要应用的Ka波段和未来趋势的Q/V波段的强降雨衰减也不容忽视，目前应用在Ka波段卫星的波束形成算法在占用宝贵的频带资源的同时，又难以快速收敛至稳态值以形成所需波束。本发明提出递归优化的最小均方算法，其算法复杂度较低并能最快收敛至最优波束生成权值，对应不同用户的波束形成器不仅可以并行工作，而且互相之间无需任何关联，适用于高延时的高通量卫星通信系统。

高通量卫星通信系统中，高速的数据吞吐量需要的大馈电链路带宽，通过扩展频谱带宽或增加系统频带利用率成为增大卫星通信系统吞吐量的重要手段，但由于卫星通信系统功率严格受限，通过频率复用进而增大频带利用率的方法得到广泛应用，但这也将导致严重的同频干扰，产生严重干扰并影响系统性能。在数字域采用自适应波束形成技术适应大量用户信号及信道环境的变化，随时更新波束形成权值，当前卫星通信系统中，基于最小均方误差准则(MMSE)的波束形成算法得以广泛应用:

MMSE准则由维纳提出，其是最佳滤波器的理论基础，MMSE要求输出信号w^Hx(k)与有用信号d(k)之间的均方误差(MSE)最小化，均方误差代表误差值|e(k)|²的统计期望。其中e(k)＝d(k)-w^Hx(k)。

基于MMSE准则的滤波算法在信道估计、多用户检测、预编码技术和其他电子信息领域都有广泛的应用，而应用在特定领域，由于场景的不同，都存在或多或少的缺点，在高通量卫星波束形成过程中，其存在如下缺点：

1、高通量卫星信道是高时延的，收敛至稳态前的迭代过程占用时间过多，导致无法有效跟踪信号和信道特性的变化。

2、基于MMSE准则时应用的相关矩阵和相关向量考虑所有时刻点的数据，对于过时的无用数据没有加以区分。

3、大型天线阵时矩阵条件差，容易出现求逆错误等问题。

同时，应用于高通量卫星的多点波束形成技术还存在如下难点：

1、星上载荷难以满足大量用户数据的联合处理。

2、波束形成算法既要获得较快的收敛速度，又要保证算法收敛后，具有良好的稳态性能。

高通量卫星具有较低的通信仰角，多点波束在空间角度区分度很小，故要保证波束指向的严格校准。

发明内容

本发明为了解决现有的高通量卫星波束形成过程在获得较快的收敛速度，保证收敛后，不具有良好的稳态性能。

应用于高通量卫星的递归优化最小均方波束形成方法，包括以下步骤：

步骤1、基于国际电信联盟的降雨衰减预测模型构造Ka波段信道模型；

步骤2、基于阵元数目为N的均匀排布相控阵天线，初始化阵元权值向量w(k)；

步骤3、在第k个采样时刻，对应输入信号x(k)、期望信号d(k)和遗忘因子α，相关矩阵R_xx(k)表示为：

R_xx(k)＝αR_xx(k-1)+x(k)x^H(k)

其中，x^H(k)为x(k)的共轭矩阵；d^*(i)是d(i)的共轭；

步骤4、根据如下公式计算增益向量g(k)：

步骤5、根据阵元权值向量w(k)计算天线输出信号y(k)：

y(k)＝w^H(k)x(k)

步骤6、根据期望信号和天线输出信号获得输出误差值：

e(k)＝d(k)-y(k)

同时，根据如下公式更新权值向量w(k)：

w(k)＝w(k-1)+g(k)[d^*(k)-x^H(k)w^H(k-1)]

步骤8、根据误差平方值|e(k)|²判断迭代是否收敛；

如果误差平方值|e(k)|²在阈值范围内波动，则判断阵元权值向量更新的过程收敛，输出阵元权值向量，并根据输出的阵元权值向量应用在波束形成网络形成多波束；否则返回步骤3。

进一步地，步骤4所述的增益向量g(k)的获得过程如下：

根据相关矩阵R_xx(k)有如下关系