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卫星通信网系统最优业务分布算法研究 　　摘要： 本文给出了一种低轨星座卫星通信系统业务模型，基于这种模型，考虑到卫星功率受限，提出了基于仰角、基于线性规划以及两者相结合等三种业务分布算法，通过数值分析比较，得出混合的分布算法具有最优性能。 　　Abstract： The paper introduces a traffic model of LEO constellation communication system, traffic distribution algorithms based elevation angle and based linear programming and based both together are proposed by the traffic model. Numerical results prove that the mixed traffic distribution algorithm has optimal performance. 　　关键词： 低轨星座通信系统；业务分布算法；功率受限 　　Key words： LEO Constellation Communication System；Traffic Distribution Algorithm；power constraints 　　中图分类号：TP315文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）32-0177-02 　　 　　0引言 　　卫星功率是非常重要的无线资源，由于星载太阳能电源可提供的功率有限，因而卫星功率往往是增加系统容量的瓶颈。而星座卫星通信系统用户业务量突发性很强的特点，往往会导致某颗卫星下业务量剧增而突破卫星本身功率限制，而相邻卫星下业务量很少的情况出现。星座卫星通信系统为了提供指定区域的无缝覆盖，相邻卫星总是存在交叠的覆盖区域，位于交叠覆盖区域的通信终端可以选择接入所有可视的卫星进行通信，因而，任何可视的卫星都可以接收交叠覆盖区域的通信业务需求。因此，通过业务的合理分布来规划系统的功率资源就显得很有必要。 　　1系统业务模型 　　1.1 位置业务模型低轨星座主要对全球中低纬度地区提供基本通信服务，最低通信仰角10°，可以为热点地区提供近实时的通信服务，考虑到星座系统的基本服务区范围为纬度-43°~42°、经度-180°~180°，将这块地区按经度每隔5°，纬度每隔2.5°分为34×72个网格。每个网格内的业务密度按地区的经济发展加权因子计算：北美洲为0.8，南美洲0.6，非洲为0.4，亚洲为0.7，欧洲0.8，大洋洲0.5，近海地带业务为0.2，远海地带业务和某些沙漠地带业务为0.1。境内业务需求比境外大很多，假设境内与境外业务密度之比大致为3：1，从而得到位置业务模型如图1所示。 　　1.2 一日业务变化模型24小时内的业务量变化不均，一天之内有巨大的变化。为了描述业务量在一天内的变化，一个数值在0与1之间时间加权因子被提出来。这个模型对于全球各地区相同，如图2所示。地球表面各点的当地时间都是相对GMT参考时钟获得的。在各卫星获得与它可见的网格的当地时间后，每个网格内的业务都乘以相应的时间加权因子。 　　2业务分布算法 　　2.1 基于仰角的业务分布算法这种算法依据地面网格与卫星的可见概率给卫星相应点波束分配业务，可见概率被定义为地面网格与卫星仰角的单调递增函数，随着仰角的越大，地面网格与卫星的可见概率就越大，通信链路质量就越好，地面网格中的业务分配给该卫星的就越多。如果一个卫星的多个点波束同时与地面网格可见，业务等同地分配给相关点波束。 　　算法中并没有考虑卫星功率受限。在不超过卫星限制功率的情况下，这种算法得到的卫星业务分布应该与实际的大致类似，因为在一般情况下是按照仰角的大小来选择接入卫星的。依据算法 t时刻卫星j的功率P（t，j）为： 　　P（t，j）=PE（t，i，j）（1） 　　其中， 　　E（t，i，j）=，M（t）10，M（t）=0（2） 　　式中：P为1 Erlang业务量所需的卫星功率，E（t，i，j）为t时刻地面网格k分配给第j个卫星波束i的业务，S（t，j）指t时刻卫星j的覆盖区域，M（t）为t时刻网格k可见的卫星数，M（t）为t时刻网格k可见卫星j的波束数，V（t，j）为t时刻网格k与卫星j的可见概率，以下所指相同。 　　因此，系统能够接纳的总的业务量为： 　　E（t）=E（t，i，j）（3） 　　2.2 基于线性规划的业务分布算法对于基于仰角的业务分布算法，当卫星覆盖区域业务比较繁忙时，所需的卫星功率就会突破卫星本身的功率界限。为了避免此类情况发生，与该卫星有交叠覆盖区域相邻卫星应该承担一部分过载的业务量，基于这种考