本发明所要解决的技术问题在于提供
一种弱太阳闪烁下的深空探测信道预测方法,从而 通过信道预测来提高探测器发射机功率利用率,在探测器和地球间建立可靠的传输链路。
为解决上述技术问题,本发明的技术方案:弱太阳闪烁下的深空探测信道预测方法。该 方法采用二阶AR模型描述闪烁
功率谱,太阳闪烁幅度起伏预测方程为,
式中,i≥0表示前向第j步预测,b1和b2是预测系数;b1和b2采 用线性
最小均方误差准则即LLS获得。
上述的弱太阳闪烁下的深空探测信道预测方法中,b1和b2的求解 过程如下,
根据LLS估计的
正交原理, h=1,2.,此式变换得: h=1,2.
用y[n]的协方差函数Cyy[d]=E[y[n]y[n-d]]替代,得:
h=1,2.
因此,求解系数b1和b2就是求解如下方程:
由于不可能精确知道y[n]的特 性,也就不可能精确知道Cyy[d]的值,需要首先估计Cyy[d];估计 的方法是计算观测到的N个数据,即y[n-N+1]到y[n]的相关函数, 且每一时刻都要更新Cyy[d]的估计即时刻n的相关函数估计 为:
N的选取与幅度闪烁的相干时间有关,如果观测数据的
采样率为 2bps,N选取为5。
本发明的有益效果:本发明以火星为例,分析了行星聚合 (conjunction)和太阳闪烁的物理特性,建立了弱太阳闪烁条件下 的深空探测信道和Rician模型,并得出了当Rician因子大于10dB 时近似为高斯信道的结论。本发明通过信道预测,根据深空探测信道 特性,可以提高探测器发射机功率利用率,在探测器和地球间建立可 靠的传输链路,实现深空探测器
自适应功率控制、调制和解调,从而 有利于提高深空探测器的资源利用率和探测效率。本发明提出的深空 探测信道预测方法适用于异构通信环境,如无线传感网络、自组织网 络(ad-hoc)等,在航天、航空、军事及社会经济其他领域具有很好 的转化应用前景。
附图说明
图1是聚合期间太阳、地球、探测器间的几何关系;
图2是弱太阳闪烁下的复基带信道模型;
图3是SEP角是3.1°时的观测值和预测结果。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明。
实施例。1、行星聚合。行星聚合包括上合和内合两种。所谓上 合就是太阳位于地球和行星之间,这个期间地球和行星距离几乎最 大,接收到的无线信号最弱;所谓内合就是地球位于行星和太阳之间, 这个期间地球和行星距离几乎最小,接收到的无线信号最强。
2、太阳闪烁。在火星上合期间,受太阳日冕或
太阳风不规则性 的影响,深空探测无线传输中会产生信号幅度闪烁。闪烁程度取决于 包括太阳活动周期、无线传输
频率在内的很多因素,其中最主要的因 素是无线传输路径与太阳的最小距离。该最小距离常用太阳半径数表 示,如图1所示。如果传输路径足够靠近太阳,那么可用太阳角距 (solar elongation angle,1个太阳半径=0.26度),即图1中的θ 或SEP。当SEP减小时,
电子密度起伏加剧,幅度闪烁也加剧,直到 达到饱和状态,此时,幅度起伏的均方值可和均值比拟。衡量幅度起 伏的程度可用闪烁指数表示。闪烁指数(Scintillation Index)m 定义为幅度起伏的均方根值与起伏的均值之比,它反映了小尺度带电 粒子密度起伏幅度,并可由下式给出:
式中,k=2π/λ,λ是无线
信号传输波长,a1=0.85,cno是反 映幅度起伏大小的结构常数,与带电粒子密度σne有关,并可表示为:
式中,Lo是
湍流外尺度。
从式(2)可看出,结构常数和λ2成正比,因此,低频信号的闪 烁幅度比高频信号大,例如X波段就比Ka波段大。同时,从(1)和 (2)式可推得Ka波段闪烁指数mKa和X波段闪烁指数mx之间关系 为:
式中,λKa和λX分别是Ka波段和X波段信号波长。
根据闪烁指数大小可以区分弱闪烁和强闪烁。一般认为,闪烁指 数m<1属于弱闪烁。其中,闪烁指数m从0.3增加到饱和前属于闪 烁过度。闪烁指数m为1,即达到饱和后,属于强闪烁。Cassini号 探测器还在2001年测得,X波段SEP为2.2°时,传输误
帧率在1% 到 3%之间。Feria也证明对X波段,当闪烁指数为0.37时,传输性 能将下降8dB。由此,太阳闪烁对深空无线传输性能的影响可见一斑。
3、弱太阳闪烁下的深空信道模型。
由于太阳日冕或太阳风抛射的带电粒子的不规则性,
无线电波在 穿过这些带电粒子时经散射会产生多径效应。弱太阳闪烁下,Born 近似成立(Born近似指的是,对于弱起伏的
电磁波传输,其
电场分 量U可展开成线性级数的组合,即:U=U0+U1+U2…),由于线性关系, 地面接收到的无线
电信号为传输路径信号之和,对应的复基带信道模 型如图2所示。图2中,s(t)为编码后的已调信号,αsc(t)是闪烁系 数。αsc(t)可表示为非零均值的复高斯随机程,即:
式中,KS与视距接收信号功率成正比,φ是[-π,π]上均匀分布 的随机
相移,nscint(t)是经带电粒子散射的非视距传输的复高斯随机 信号。散射路径传输的信号
平均功率正比于接收 的总功率为其中Ps≡E|s(t)|2是接收到无信道损 坏的信号功率。可见,要保持功率守恒,必须满足
闪烁系数的包络,即幅度起伏rsc≡|αsc(t)|具有Rician统计特 性,即信道为Rician衰落信道,其概率密度函数为:
式中,是Rician因子,I0(·)是零阶第一类修正的 Bessel函数。
当K较大(>10dB),即较小时,展开|αsc(t)|得:
注意到式(6)中,Real{e-jφnscint}是零均值,方差为σnsc2高斯过 程,这样prsc(r)可近似表示为:
可见此时,prsc(r)可近似为高斯分布。
4、弱太阳闪烁下的信道预测。
4.1闪烁功率谱。为了预测信道,需要知道闪烁功率谱,即幅度 起伏功率谱。一般的,可以采用平均周期图的方法获取。但由于时间 有限的信号,自相关函数中的大滞后量的相关值方差很大。而以AR 模型参数估计为代表的现代谱估计,就可以在一定程度上克服这个缺 点。
采用AR模型估计方法,需要首先确定AR模型阶数。根据相关文 献资料可知,太阳闪烁功率谱膝点频率(3dB拐点频率)约为0.4Hz, 膝点频率后则迅速衰减,衰减速率可达23dB~37dB/十倍频,即衰落 斜率为f-23~f-37,分析AR模型可以发现,二阶模型可以比较好地 描述闪烁功率谱。因此,可用二阶AR模型预测深空信道。
4.2信道预测
算法。
所谓预测,就是在时刻n基于从前的测量数据y[n-1],……, y[n-M],预测未来的数据。正如前述, 太阳闪烁幅度起伏可用二阶AR模型很好地描述,因此,太阳闪烁幅 度起伏预测方程为:
式中,i≥0表示前向第j步预测,b1和b2是预测系数。考虑到 弱太阳闪烁幅度起伏呈高斯分布,为实现最优预测,可采用线性最小 均方(LLS)误差准则获得预测系数。
根据LLS估计的正交原理,
h=1,2.
此式变换得:
用y[n]的协方差函数Cyy[d]=E[y[n]y[n-d]]替代,得:
h=1,2.
因此,求解系数b1和b2,实际上就是求解如下方程:
实际上,由于不可能精确知道y[n]的特性,也就不可能精确知 道Cyy[d]的值。因此,需要首先估计Cyy[d]。一种简单的估计 方法是,计算观测到的N个数据,即y[n-N+1]到y[n]的相关函数, 且每一时刻都要更新Cyy[d]的估计即时刻n的相关函数估 计为:
N的选取与幅度闪烁的相干时间有关,正如前面分析的那样,太 阳幅度闪烁的膝点频率为0.4Hz,那么幅度闪烁的相干时间为2.5秒。 因此,如果观测数据的采样率为2bps,那么N一般应选取为5。
根据Cassini号探测器2000年5月17号传回的X波段观测数据, 采用本发明的AR模型算法对信道进行预测。此时,观测到的SEP角 为3.1°,闪烁指数为0.1792,对应的Rician因子为35.7dB,大于 10dB,满足幅度起伏近似呈正态分布的条件。计算相关函数时,取N 为5。图3是观测数据,以及i=1和i=3时的预测结果,可以看出, 当i=1时,信道预测误差在±0.005dB内;而当i=3,信道预测误 差在±0.01dB内。
本发明的实施方式不限于上述实施例,在不脱离本发明宗旨的前 提下做出的各种变化均属于本发明的保护范围之内。