星间链路信道编码技术研究

北斗导航系统中的信道编码研究蔡建平;树玉泉;何巍巍【摘要】针对卫星导航系统现代化的需求,采用高效的编译码技术有利于提高导航系统的工作性能与可靠性.研究了BCH码、卷积码和低密度奇偶校验码(LDPC)这3种常见的信道编码,对其编译码方案进行了简要介绍,仿真比较了其编码增益,对不同参数配置下编码性能进行了分析与比对.依据仿真结果,综合编译码复杂度、电文设计等需求,提出了适用于北斗RDSS系统现代化发展的信道编码的方案,为北斗系统信号体制设计提供了分析思路和设计参考.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2017(047)005【总页数】7页(P47-53)【关键词】卫星导航;信道编码;LDPC码;卷积码;BCH码【作者】蔡建平;树玉泉;何巍巍【作者单位】北京卫星导航中心,北京 100094;卫星导航系统与装备技术国家重点实验室,河北石家庄 050081;卫星导航系统与装备技术国家重点实验室,河北石家庄 050081【正文语种】中文【中图分类】TN911北斗导航系统RNSS和RDSS体制的集成应用是我国卫星导航系统的独特优势和核心竞争力，广泛应用于军事和经济社会发展的各个领域。

为提高北斗RDSS系统服务性能和用户容量，需要研究新的信号体制，提升用户的易用性，降低用户发射功率。

目前用户设备发射信号的功率较大，需采用的功放是10 W左右[1]。

为了降低用户设备的发射功率，使用户设备发射信号功率降低到1～2 W，中心站的接收信号的信噪比将大幅度降低，对于RDSS系统中心站接收将是一个巨大的挑战，因此系统采用高增益的编码方案是必要的手段。

在卫星导航系统中BCH码、卷积码和LDPC码是常用的3种编码。

BCH码由Hocquenghem于1959年、Bose和Ray-Chaudhuri于1960年分别提出的、纠正多个随机错误的循环码；卷积码由Elias等人于1955年提出的[2]，在编码过程中，使前后的码元之间产生相关性，通过相关性对各码元进行检验。

宽带卫星通信系统关键技术研究宽带卫星通信系统关键技术研究引言宽带通信技术作为信息社会的基础设施，为人们提供了高速、稳定的数据传输服务。

然而，在地面传输网无法覆盖的地区或远洋深海等特殊场景中，广域范围的宽带通信需求难以满足。

因此，卫星通信作为一种能够实现全球范围覆盖的通信手段，日益受到重视。

为了解决宽带卫星通信的诸多挑战，人们对其关键技术进行了深入研究。

一、宽带卫星通信系统架构宽带卫星通信系统由地面端、空中端和卫星三个部分组成。

地面端负责信号的发送和接收，空中端是地面和卫星之间的信号传输中介，卫星则起到信号中转和承载的作用。

在宽带卫星通信系统中，关键技术主要集中在信号传输、调制解调和信道编码等方面。

二、卫星多波束技术卫星多波束技术是实现宽带卫星通信的重要手段。

传统的通信卫星通过单个波束进行数据传输，无法满足宽带通信的高速、高容量需求。

而采用多波束技术可以将卫星的覆盖范围划分为多个小区域，每个小区域通过独立的波束进行数据传输，大大增加了信号的传输能力。

另外，多波束技术还可以实现对不同地区用户的差异化服务，提高了系统的灵活性和可扩展性。

三、高效调制解调技术宽带卫星通信系统需要在有限的频谱资源下，实现更高的信息传输速率。

在高速、大容量的宽带通信中，调制解调技术起到关键作用。

传统的调制解调技术包括QPSK和16QAM等，而现代宽带通信系统中，采用更高阶的调制解调技术如256QAM和1024QAM，能够更高效地利用频谱资源，提高信息传输速率。

四、高可靠信道编码技术卫星通信中，由于信号传输距离远、环境条件多变等因素的影响，往往会导致信号的丢失和错误。

因此，采用高可靠信道编码技术可以有效地提高传输性能。

目前，常用的信道编码技术包括纠错码和调制码等。

纠错码通过添加冗余信息，在接收端通过纠错算法恢复原始数据；调制码则通过改变信号的结构，提高抗干扰能力。

这些编码技术的应用使得宽带卫星通信系统在不良信道环境下仍然可以稳定传输数据。

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.05.011引用格式:苏昭阳,刘留,郭志斌,等.面向低轨卫星的星地信道特性研究与仿真[J].无线电通信技术,2023,49(5):866-874.[SU Zhaoyang,LIU Liu,GUO Zhibin,et al.Research and Simulation of Satellite-Ground Channel Characteristics for LEO Satellites[J].Radio Communications Technology,2023,49(5):866-874.]面向低轨卫星的星地信道特性研究与仿真苏昭阳1,刘㊀留1,郭志斌2,张嘉驰1,周㊀涛1(1.北京交通大学电子信息工程学院,北京100044;2.中国联合网络通信有限公司智网创新中心,北京100048)摘㊀要:随着5G 的应用与6G 的研究,构建空天地一体化网络已经成为未来通信系统的发展方向㊂低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络可以提供大容量㊁低时延㊁广覆盖的通信能力,是未来天基网络的重要组成部分㊂然而星地信道传播距离长,电磁环境复杂,其传播特性与地面蜂窝网络有着很大不同㊂介绍了目前低轨卫星关于星地链路信道的标准化进展,分析了影响星地链路信道特性的因素及计算方法㊂在仿真平台上利用Starlink 卫星数据对星地链路传播中的各种损耗进行了仿真,为低轨卫星星地链路设计提供了参考㊂关键词:低轨卫星;信道;标准化;大尺度衰落;小尺度衰落中图分类号:TN927.2㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3114(2023)05-0866-09Research and Simulation of Satellite-Ground ChannelCharacteristics for LEO SatellitesSU Zhaoyang 1,LIU Liu 1,GUO Zhibin 2,ZHANG Jiachi 1,ZHOU Tao 1(1.School of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;2.Intelligent Network Innovation Center,China United Network Communications Co.,Ltd.,Beijing 100048,China)Abstract :With the application of 5G and the research of 6G,building an integrated network between space and ground has becomethe development direction of future communication systems.The Low Earth Orbit (LEO)satellite network can provide the communica-tion capability of large capacity,low delay and wide coverage,which is an important part of the future space-based network.However,the satellite-ground propagation distance is long,and the electromagnetic environment is complex.The propagation characteristics are greatly different from those of terrestrial cellular networks.Firstly,the standardization progress of satellite-ground channel for LEO satellites isintroduced.Secondly,the factors and calculation methods which affect the satellite-ground channel characteristics are analyzed.Finally,various fading of the satellite-ground propagation is simulated based on Starlink satellite data on a simulation platform,providing refer-ence for the design of LEO satellite-ground communication system.Keywords :LEO satellite;channel;standardization;large-scale fading;small-scale fading收稿日期:2023-05-12基金项目:中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(N2023G060);国家自然科学基金(62341102)Foundation Item :Technology Research and Development Program ofChina Railway (N2023G060);National Natural Science Foundation ofChina(62341102)0　引言5G 商用以来,学术界与产业界对6G 的研究也逐渐深入,6G 将不再受限于地面通信网络,而是着力于打造空天地一体化的信息网络,将通信区域从平面扩展至空间,为人们提供更广范围㊁更大容量㊁更加智能的异构网络融合服务[1]㊂3GPP 与ITU 等国际化标准组织均已开始推动空天地一体化的标准制定,其中ITU 还将其列为7大关键网络需求之一[2]㊂低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星相比于中高轨卫星,具备低成本㊁低时延㊁广覆盖㊁大容量的特点,受到了广泛青睐,已经被认为是6G 空天地一体化网络的重要组成部分[3]㊂美国的铱星㊁Globalstar㊁Starlink以及英国的OneWeb均已在太空部署了大量低轨卫星,以实现全球覆盖与战略目标[4-7],其中Starlink卫星在最近的俄乌冲突中让乌克兰前线部队在地面蜂窝网络失效的区域仍然能够保持联系㊂在国内,从2015年开始建设低轨卫星通信项目 鸿雁星座 系统和 虹云工程 [8];2020年卫星互联网被纳入 新基建 信息基础设施之一;2021年中国卫星网络集团有限公司作为新央企正式成立,卫星互联网已经成为了5G及6G时代实现全球网络覆盖的重要解决方案㊂无线信道是无线移动通信系统的重要组成部分,其应用贯穿于无线通信系统的评估㊁标准化以及最终应用的各个环节,对其特性进行研究是部署任何无线通信系统的前提与基础㊂与地面移动通信系统不同,低轨卫星部署在距离地面500~2000km的外大气层中,因此信号传输距离长,且会穿过大气层,导致了严重的传输损耗㊂另一方面,由于低频段的频率资源紧张,低轨卫星通信系统逐渐向着Ka㊁Q/V等高频段部署,随着频率的增加,大气层中的水汽㊁氧气分子,以及降雨和云雾天气的水滴均会对高频信号造成不可忽视的衰减[9]㊂此外,虽然星地链路大多可认为是LOS路径,但是由于低轨卫星的高移动性,会产生严重的多普勒频移[10]㊂综上所述,本文对低轨卫星星地链路信道特性进行了研究与分析㊂首先,对目前低轨卫星的标准化进展进行了介绍;其次,分析了影响低轨卫星星地信道的具体因素,对其计算方法进行了阐述;然后,基于Starlink系统利用开发的星地链路仿真平台,对信道特性进行了仿真;最后,对全文进行了总结㊂1㊀标准化进展1.1㊀3GPP标准3GPP着眼于对现有5G网络进行进一步扩展,使其能够支持天基网络,并命名为非对地网络(Non-Terrestrial Network,NTN)[11]㊂从Rel-15开始, 3GPP就对NTN开始研究,TR38.811技术报告中定义了NTN的部署场景与一些关键的系统参数如轨道高度㊁载频㊁信道带宽㊁网络架构等[12]㊂此外,该技术报告还对NTN信道模型进行了详细的介绍,其中的信道模型是由3GPP在地面网络中规定的模型改进而来,包含了空旷㊁农村㊁郊区㊁城区㊁密集城区5个场景,考虑了LOS概率㊁路径损耗㊁阴影衰落㊁地物损耗㊁多普勒频偏等多个参数,并给出了S和Ka频段下的CDL与TDL模型㊂但是,TR38.811中提出的信道模型没有考虑卫星的移动性,无法给出信道参数的时间相关性,这也是3GPP未来工作的方向之一㊂完成Rel-15阶段对NTN的场景与信道模型标准制定后,3GPP在Rel-16阶段开始研究使5G NR支持NTN的解决方案,并形成了技术报告TR38.821[13]㊂在TR38.821中,系统介绍了基于NTN的RAN架构㊁链路级与系统级仿真参数㊁各协议层需要做出的调整以适应NTN场景等㊂在该技术报告中,详细定义了S与Ka频段下星地链路系统级与链路级仿真所需要考虑的参数,包括卫星高度㊁天线方向图㊁有效全向辐射功率密度㊁天线增益㊁信道模型等,此外还给出了计算星地链路预算的方法,主要目标是计算载噪比(Carrier to Noise Ratio,CNR)㊂基于Rel-16的工作,3GPP在Rel-17中将NTN纳入了规范,并设立了专门的工作组,重点研究卫星的透明传播工作模式㊂1.2㊀ITU标准ITU从1986年开始,在其ITU-R P系列建议书中进行了地对空与空对地通信系统中无线电波传输损耗的计算方法研究,并经过多年研究迭代,到现在应用最为广泛的为2017年的ITU-R P.618建议书与2021年的ITU-R P.2108建议书㊂在ITU-R P.618建议书中,对星地链路信号传播过程中经历的最重要的几种损耗的预测方法进行了规定,包括大气气体引起的衰减;降雨㊁其他降水和云引起的衰减;闪烁效应;沙尘暴引起的衰减等[14]㊂并指出,在10ʎ以上的仰角时,一般只有气体衰减㊁雨和云衰减以及可能存在的闪烁影响较为显著,其中降水和云引起的衰减以及闪烁效应在该建议书中给出了详细的计算方法,气体衰减的计算方法在ITU-R P.676[15]中给出㊂该建议书也在3GPP TR38.811标准中得到了应用㊂ITU-R P.2108建议书给出了地物损耗的预测方法,其中地物指的不是实际的地形,而是地球表面的各种物体,如建筑物和植被等,无线接收机附近的地物会对整体传播效果产生影响[16]㊂该建议书定义了多种模型,可以根据收发端位置与频率范围选择合适的模型,对于低轨卫星场景,定义的模型适用于城区与郊区场景,对于周围没有明显障碍物的环境,可认为地物损耗为0dB㊂综上所述,目前3GPP与ITU均对低轨卫星场景的星地链路传播过程进行了标准化工作,表1给出了各标准的对比㊂其中3GPP给出了星地信道的标准化模型,并在继续推动着相关标准化工作,但是该模型由地面网络的信道模型改进而来,且没有考虑卫星的移动性,还并不完善㊂ITU给出了星地传播过程中损耗的预测方法,被3GPP纳入标准,得到了广泛使用㊂表1㊀各标准组织关于低轨卫星的标准对比Tab.1㊀Comparison of LEO standards by standardorganizations标准组织标准名称标准主要内容信道参数3GPP3GPPTR38.811网络部署场景㊁星地信道模型㊁星地网络与地面网络的差异自由空间损耗㊁大气吸收损耗㊁云雨损耗㊁阴影及地物损耗㊁多普勒频偏㊁TDL模型等3GPPTR38.821基于NTN的RAN架构㊁链路级与系统级仿真参数㊁各协议层为支持NTN的参数调整星地链路参数配置㊁星地链路预算等ITU ITU-RP.618星地链路空间段损耗大气吸收损耗㊁云雨损耗㊁闪烁效应等ITU-RP.2108星地链路地面段损耗地物损耗2㊀星地信道特性分析星地链路传播距离长,会穿过大气层,且终端移动速度高,这导致了星地链路信道与地面蜂窝系统信道的很大不同,具体体现在严重的自由空间损耗,大气吸收损耗㊁降雨和云雾损耗㊁地物损耗以及较高的多普勒频偏等方面,本节将会对低轨卫星星地信道特性进行分析㊂2.1㊀自由空间损耗低轨卫星的卫星信号在星地链路中的传播方式可以认为是自由空间传播,且一般为视距路径㊂由于传播距离长,自由空间损耗是星地链路路径损耗中最重要的一种损耗,其计算公式如式(1)所示:FSL(d,f)=32.45+20lg(d)+20lg(f),(1)式中:FSL为自由空间损耗,单位为dB;d为传播距离,单位为km;f为载频,单位为MHz㊂对于特定的轨道高度与卫星仰角,传播距离d可由式(2)计算[12]:d=R2E sin2α+h20+2h0R E-R E sinα,(2)式中:R E表示地球半径,α为卫星仰角,h0为轨道高度,其相对位置关系如图1所示㊂图1㊀卫星与地面终端相对位置关系Fig.1㊀Relative position relationship between satellite and terrestrial terminal可见,自由空间损耗与星地距离和卫星的工作频段直接相关㊂以Starlink为例,目前其第一阶段的卫星轨道高度在550km左右,第二以及第三阶段计划部署的轨道高度300~600km不等,其对自由空间损耗的影响在50dB之内㊂但是随着低频段频率资源的日渐紧张,其工作频段计划从第一阶段的Ku频段向Ka以及Q/V频段发展,频段的变化会对自由空间损耗的影响达到90dB㊂因此,在部署星地链路的同时,需要更加注重对高频段链路的优化,以降低传输损耗㊂2.2㊀大气吸收损耗卫星信号在穿过大气层的过程中,会受到大气中氧气㊁水汽分子的吸收作用,从而产生额外的衰减㊂大气吸收衰减与多种因素相关,如仰角㊁频率㊁压强㊁温度等,一般使用ITU-R P.676建议书中提供的方法进行计算㊂ITU-R P.676中提供了两种计算大气吸收损耗的方法;第一种方法可以精确计算1~1000GHz任意给定压强㊁温度和水蒸气高度下的损耗;第二种方法提供了一种1~350GHz的近似计算方法㊂在3GPP TR38.811标准中,采用第二种方法进行计算,且认为10GHz以下的大气吸收损耗可以忽略不计,但是在10ʎ以下的仰角范围内,只要频率高于1GHz,都应考虑其大气吸收损耗㊂近似计算方法如式(3)所示:PL A=PL zenithsin(θ),(3)式中:PL A为总的大气吸收损耗,θ为卫星仰角, PL zenith为氧气分子与水汽分子在垂直路径上引起的总衰减,可由式(4)表示:PL zenith=γo h o+γw h w,(4)式中:γo与γw分别为氧气分子与水汽分子的损耗率,单位为dB/km,均与压强㊁温度和频率有关;h o 与h w分别为氧气和水汽分子的倾斜路径在垂直方向上的投影路径㊂可以看到,大气吸收损耗为频率与仰角的函数,低仰角和高频段会很大程度上增大吸收损耗,因此星地链路应当考虑低仰角和高频段的优化,如通过仰角限制策略来保障传输信号质量㊂2.3㊀降雨和云雾损耗降雨和云雾损耗也是卫星信号在穿过大气层过程中所经历的一种重要损耗,主要是由降水和云中的水滴与冰滴引起的吸收和散射导致的㊂目前对于该损耗,广泛使用ITU-R P.618建议书中给出的方法进行预测,3GPP TR38.811标准也采用了该方法计算,并认为在6GHz以下时可以忽略该损耗,但是在10GHz以上和1GHz左右的低仰角时非常重要㊂ITU-R P.618建议书给出了从某一地点年平均降雨量预测长期雨衰的方法,并默认使用0.01%概率的年平均单点降雨量R0.01,单位为mm/h㊂R0.01的含义是该地一年中有0.01%的时间降雨量超过R0.01,即该年99.99%的时间雨衰均低于R0.01产生的雨衰,该衰减值由式(5)计算:A0.01=γR L E,(5)式中:γR为降雨衰减率,单位为dB/km,由式(6)计算γR=k(R0.01)α,(6)式中:k与α为ITU-R P.838建议书给出的频率相关系数㊂L E为卫星信号穿过降雨区的有效路径长度,计算L E前,首先要计算水平换算系数r0.01和垂直换算系数v0.01,如式(7)和式(8)所示r0.01=11+0.78L G r R f-0.38(1-e-2L G),(7)v0.01=11+sinθ31(1-e-(θ/(1+χ)))L R r R f2-0.45(),(8)式中:f为载频,θ为仰角,L R与χ由式(9)和式(10)计算L R=L G r0.01cosθ,arctanh R-h SL G r0.01()>θ(h R-h s)sinθ,arctanh R-h SL G r0.01()ɤθìîíïïïï,(9)χ=36-|φ|㊀0,|φ|ȡ36ʎ|φ|<36ʎ,{(10)式中:L G为星地链路倾斜路径的水平投影,h R为雨量,可由ITU-R P.839建议书得到,h S为地面站在平均海平面以上的高度,φ为地面站的纬度㊂因此, L E可由式(11)计算得到:L E=L R v0.01㊂(11)由此可见,降雨及云雾损耗与地面站位置㊁仰角㊁载频㊁年均降雨量均有关系,且在高频段下,该损耗在总路径损耗中占比仅次于自由空间路径损耗,因此在部署星地链路时需要着重考虑该损耗,对于年降雨较多的地区,应当进行针对性优化㊂2.4㊀地物损耗地物损耗是指当卫星信号穿过大气层,到达地面站附近时,可能会受到的地面站周围建筑物以及自然环境遮挡物的影响而产生的损耗,是星地链路大尺度损耗的重要组成部分㊂地物损耗的典型计算方法在ITU-R P.2108建议书中给出,其适用频率范围为10~100GHz,适用场景为城市和郊区场景,采用蒙特卡洛法给出了一种统计性质的模型,具体计算方法如式(12)所示:CL=-93f0.175ln1-p100()[]㊃cot0.051-θ90()+πθ180[]ìîíïïïïüþýïïïï0.5(90-θ)90[]-1-0.6Q-1(p/100),(12)式中:CL为得到的地物损耗,单位为dB;f为载波频率,单位为GHz;θ为地面站观测卫星的仰角,单位为度;Q-1(p/100)为逆补正态分布函数;p为位置百分比㊂式(12)中假设在一个仿真场景中随机分布着足够多的地面站,且这些地面站观测卫星的仰角均为θ,那么有p%的地面站的地物损耗小于CL㊂在3GPPTR38.811协议中,也给出了S以及Ka频段下,城区和郊区场景的地物损耗参考值,如表2所示㊂表2㊀S和Ka频段下城区与郊区地物损耗参考值Tab.2㊀Reference values of clutter loss in urban andsuburban scenario for S and Ka bands仰角/ (ʎ)S频段城区CL郊区CLKa频段城区CL郊区CL1034.319.5244.329.5 2030.918.1739.924.6 3029.018.4237.521.9 4027.718.2835.820.0 5026.818.6334.618.7 6026.217.6833.817.8 7025.816.5033.317.2 8025.516.3033.016.9 9025.516.3032.916.8 2.5㊀多普勒频偏低轨卫星始终在高速运动,一般与地面站从建立连接到断开连接仅为10min左右,因此会产生严重的多普勒频偏,这将会对接收端对信号的解调判决造成影响,导致误码率的增大,降低星地通信质量㊂对于静止的地面站,只考虑卫星运动造成的多普勒频偏,若地面站为车辆等同样在移动的物体,则需要同时考虑收发端运动的影响,如图2所示㊂图2㊀移动卫星相对地面终端位置关系Fig.2㊀Position relationship between mobile satellitesand terrestrial terminal当地面站静止时,多普勒频偏可由式(13)表示[17]:f doppler=f0ω0R E c cosθ,(13)式中:f0为载频,ω0为卫星运动角速度,满足ω0= GM/(+h)3,其中GM为地球引力常数,R E为地球半径,c为光速,θ为仰角㊂若地面站也在运动,由于地面站移动速度一般远低于卫星速度,因此起主导作用的仍然为卫星引起的多普勒频偏㊂以Starlink 为例,当轨道高度为550km㊁工作在Ku频段㊁仰角为40ʎ时,多普勒频偏为190~227kHz,可见多普勒频偏较大,不可忽略㊂然而由于卫星运动轨迹规律性较强,因此可以提前预测频偏进行补偿,以保障星地通信系统性能㊂3㊀基于Starlink的星地信道仿真分析本节将基于SapceX的Starlink星座系统,对低轨卫星星地链路传播特性进行仿真,包括星地连接情况㊁自由空间路径损耗㊁大气吸收损耗㊁降雨和云雾损耗以及多普勒频偏㊂仿真所用的低轨卫星轨道参数依据公开的Starlink卫星数据设定,仿真参数如表3所示㊂表3㊀仿真参数Tab.3㊀Simulation parameters仿真参数取值轨道高度550km轨道倾角53ʎ离心率0升交点赤经15.42ʎ近地点幅角88.25ʎ平近点角271.86ʎ仿真时段8:00 16:00地面站位置39.9ʎN,116.3ʎE3.1㊀星地连接情况仿真不同于地球静止轨道卫星,低轨卫星相对地面运动速度较快,在设定的运行时间内会发生多次与地面站的连接与断开,表4为在8:00 16:00的仿真时间段内,卫星与地面站的通断情况㊂表4㊀星地通断时刻表Tab.4㊀Time table for satellite-ground connection连接次数连接开始时刻连接断开时刻连接持续时间108:07:5008:20:2800:12:38209:48:1409:59:5000:11:36311:29:2711:40:0100:10:34413:09:3713:21:1400:11:37514:49:0015:01:3800:12:38㊀㊀从表中可以看出,在该时间段内共发生了5次连接,每次连接持续大约10min,过顶时间较短,且从一次连接断开到下一次连接成功间隔大约90min㊂因此若想使地面站在任意时刻都有卫星连接,就需要部署大量卫星㊂值得注意的是,表3所展示的通断时刻仅考虑了可见性因素,即当卫星仰角为正值时就认为连接,然而低仰角时会产生较大的雨衰,通信质量较差㊂因此若在实际部署中考虑仰角限制策略,则卫星的每次连接时间会进一步缩短,这对卫星部署数量的要求会进一步提高㊂3.2㊀大尺度衰落仿真低轨卫星星地链路可分为空间段与地面段[18],信号在空间段传播经过大气层,主要包括自由空间路径损耗㊁大气吸收损耗㊁降雨和云雾损耗;对于地面段,卫星信号会受到周围建筑物或自然地形的影响,主要为地物损耗,对这几种损耗进行了仿真,并分析了其与频率㊁仰角等因素的关系㊂3.2.1空间段仿真图3为自由空间路径损耗随频率和仰角的变化情况,可以看到,随着频率的增加,自由空间路径损耗也随之增加,且在0~10GHz 迅速增加,在高频段范围内增长缓慢㊂此外,考虑到极低仰角时通信链路可用性较差,本文选取了10ʎ㊁30ʎ㊁50ʎ㊁70ʎ四个仰角进行仿真,结果表明低仰角的路径损耗高于高仰角的路径损耗,且在固定仰角增量的情况下,仰角越大路径损耗减小越缓慢,这表明在高仰角区内,仰角的变化对路损影响不大,但较低的仰角会显著影响路损㊂图3㊀自由空间路径损耗与频率和仰角的关系Fig.3㊀Relationship between free space path lossand frequency and elevation图4为卫星信号在穿过大气层的过程中,经历的大气吸收损耗与频率和仰角的变化情况,图中的垂直线为从L 到W 频段各个频率范围的分界线㊂从图中可以看到,大气吸收损耗首先随着频率的增大而增大,在Q /V 频段内增长速度显著上升,并在60GHz 左右达到一个峰值,随后迅速下降,在W 频段内缓慢上升㊂此外,在K 频段内的23GHz 左右,大气吸收损耗会达到一个小峰值㊂因此,在部署卫星频段时,低频段可以保证较小的大气吸收损耗,但应当避开23GHz 左右的峰值,若选择高频段,则应当避免在60GHz 左右部署㊂随着仰角的增大,大气吸收损耗逐渐减小,且仰角越高,减小越慢㊂在仰角为10ʎ㊁高频段的情况下,大气吸收损耗最高可达到近1000dB,这对通信系统而言是无法接受的,因此,在部署卫星通信系统时,应对低仰角㊁高频段的场景进行重点优化㊂图4㊀大气吸收损耗与频率和仰角的关系Fig.4㊀Relationship between atmospheric absorptionattenuation ,frequency and elevation图5为降雨㊁云雾损耗随频率和仰角的变化情况㊂随着频率的增加,云雨损耗呈现先快后慢的增长趋势,在0~8GHz 的低频段范围内具有1dB 以下的较低损耗值,在Ku 和Ka 频段内损耗值为数十dB,到Q /V 及以上的频段后将会达到100dB以上,可见频率对云雨损耗有着不可忽视的影响㊂图5㊀降雨㊁云雾损耗与频率和仰角的关系Fig.5㊀Relationship between rain and cloud attenuation ,frequency and elevation图6仿真了Ku㊁Ka㊁Q /V 频段下,降雨量为小雨㊁中雨㊁大雨情况下的云雨损耗随仰角的变化情况㊂可以看到,随着仰角的增加,损耗值逐渐减小,且下降逐渐缓慢,这与图3和图4展示出来的特点是相似的㊂此外可以发现,降雨量的增大也会导致云雨损耗的增大,且较大的降雨量会使得低频段的损耗超过高频段,如图6中Ka 频段的中雨损耗超过了比其更高频段的Q /V 频段小雨损耗,因此如何保证恶劣降雨天气下的通信质量也应当成为一个值得关注的问题㊂图6㊀不同雨量的损耗变化Fig.6㊀Changes of losses due to rainfall levels图7选择了中等仰角情况下,空间段各大尺度损耗影响因素的整体变化情况㊂可以看到在所有影响因素中,自由空间路径损耗始终是最严重的影响因素,在低频段内尤为明显㊂随着频率的增加,云雨损耗在总大尺度损耗中的占比逐渐增大,在高频段时接近自由空间损耗,成为仅次于自由空间损耗的影响因素,而大气吸收损耗除了在Q /V 频段内的峰值外,基本保持较小的占比㊂综上所述,在组成星地链路大尺度损耗的因素中,自由空间与云雨损耗是影响较大的两个因素,大气吸收损耗影响较小,但要注意避免部署在Q /V 频段内大气吸收损耗的峰值附近㊂图7㊀空间段各大尺度损耗与频率的关系Fig.7㊀Relationship between large-scale lossesand frequency in spatial segment3.2.2地面段仿真对于星地链路的地面段,影响大尺度衰落的因素主要为地物损耗,其与频率㊁仰角以及接收机周围环境有关㊂图8为基于ITU-R P.2108建议书中方法仿真的城区场景地物损耗累积分布曲线,仿真频率为20GHz㊂图8(a)对10ʎ~90ʎ每隔10ʎ的仰角进行了仿真,从图中可以看到,在频率一定时,随着仰角减小,地物损耗呈现增大趋势,且仰角越低地物损耗增大越迅速,遮挡较为严重时,低仰角场景的地物损耗将超过70dB㊂图8(b)仿真了10ʎ㊁20ʎ㊁30ʎ三种仰角下,Ku㊁Ka 和Q /V 三种频段的地物损耗累积分布曲线,可以看到随着频率的增大,地物损耗也随之增大,但是相比于仰角变化造成的影响,频率增加造成的地物损耗增大较少㊂综上所述,对于地面段的地物损耗,频率的增大与仰角的降低均会使其增大,但是仰角造成的影响远大于频率,因此在地面站的部署上应当重点考虑卫星仰角,尽可能部署在以高仰角接收到卫星信号的位置㊂(a )地物损耗CDF随仰角的变化关系(b )地物损耗CDF 随频率的变化关系图8㊀不同仰角与频率下地物损耗的累积分布曲线Fig.8㊀Cumulative distribution curve of clutter loss underdifferent elevation angles andfrequencies3.3㊀小尺度衰落仿真由于星地链路LOS 概率较高,因此多径效应不明显,而卫星的快速移动导致了严重的多普勒频移,将会对信号的正确接收解调造成影响,是星地链路中不可忽视的因素㊂图9展示了多普勒频偏随频率和时间的变化关系,可以看出,在同一时刻,由于仰角不变,由式(12)可得,多普勒频偏随频率的增加而增加㊂随着时间的增加,卫星先与地面站建立连接,随后运动至地面站顶端,之后仰角逐渐变小直至与地面站断开连接,卫星多普勒频偏整体呈现 之 字形变化,较大时可达到1000kHz 以上㊂这是因为在卫星运动至地面站顶端的过程中,卫星逐渐接近地面站,因此多普勒频偏为正值,然而随着仰角的增大,卫星运动速度在星地链路上的投影越来越小,导致多普勒频偏逐渐减小至0㊂在卫星经过地面站顶端后,二者逐渐远离,且仰角逐渐变小,使得多普勒频偏为负值,且频偏越来越严重㊂此外可以发现,图9中的多普勒频偏在两侧变化较慢,在中间快速变化,这是由于高仰角范围内速度投影变化较快导致的㊂图9㊀多普勒频偏与频率和仰角的关系Fig.9㊀Relationship between Doppler frequencyshift ,frequency and elevation4㊀结论随着5G 的商业化与6G 研究的深入,低轨卫星以其大容量㊁广覆盖㊁低时延㊁低成本等特点得到越来越多的关注㊂本文详细介绍了低轨卫星系统中星地链路的传播特性,首先回顾了低轨卫星有关星地链路传播的标准化进展;随后对星地链路信道的特性进行了分析,包括自由空间路径损耗㊁大气吸收损耗㊁降雨和云雾损耗㊁地物损耗㊁多普勒频偏,并对各种损耗的计算方法进行了介绍;最后利用仿真平台,基于Starlink 卫星数据对星地连接情况㊁大小尺度衰落进行了仿真,展示了星地信道的传播特性,为星地无线通信系统的部署与优化奠定了基础㊂参考文献[1]㊀CHEN S Z,SUN S H,KANG S L.System Integration ofTerrestrial Mobile Communication and Satellite Communi-cation —The Trends,Challenges and Key Technologies in B5G and 6G[J].China Communications,2020,17(12):156-171.[2]㊀ITU.Representative Use Cases and Key Network Require-ments for Network 2030:ITU-T NET2030-I -118[S].Geneva:ITU,2020.[3]㊀KOTA S,GIAMBENE G.6G Integrated Non-terrestrialNetworks:Emerging Technologies and Challenges [C]ʊ2021IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops).Montreal:IEEE,2021:1-6.[4]㊀NOSCHESE P,PORFILI S,DI GIROLAMO S.ADS-B viaIridium NEXT Satellites [C]ʊ2011Tyrrhenian Interna-tional Workshop on Digital Communications-enhanced Surveillance of Aircraft and Vehicles.Capri:IEEE,2011:213-218.[5]㊀DIETRICH F J,METZEN P,MONTE P.The GlobalstarCellular Satellite System [J].IEEE Transactions on An-tennas and Propagation,1998,46(6):935-942.[6]㊀HENRI Y.The OneWeb Satellite System [M ].Cham:Springer,2020.[7]㊀MCDOWELL J C.The Low Earth Orbit Satellite Popula-tion and Impacts of the SpaceX Starlink Constellation[J].The Astrophysical Journal Letters,2020,892(2):L36.[8]㊀SU M D,SU X,ZHAO Q L,et al.BeiDou AugmentedNavigation from Low Earth Orbit Satellites[J].Sensors,2019,19(1):198.[9]㊀LIN X,ROMMER S,EULER S,et al.5G from Space:AnOverview of 3GPP Non-terrestrial Networks [J ].IEEECommunications Standards Magazine,2021,5(4):147-153.[10]BAEZA V M,LAGUNAS E,AL-HRAISHAWI H,et al.AnOverview of Channel Models for NGSO Satellites [C]ʊ2022IEEE 96th Vehicular Technology Conference(VTC2022-Fall).London:IEEE,2022:1-6.[11]HOSSEINIAN M,CHOI J P,CHANG S H,et al.Review of5G NTN Standards Development and Technical Challen-ges for Satellite Integration with the 5G Network [J ].IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine,2021,36(8):22-31.。

空间数据系统咨询委员会的专业领域及其发展综述黄薇;张乐【期刊名称】《国际太空》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】8页(P72-79)【作者】黄薇;张乐【作者单位】北京空间科技信息研究所;北京空间科技信息研究所【正文语种】中文空间数据系统咨询委员会（CCSDS）致力于空间数据系统的标准化，以促进空间机构之间地面与空间资源的共享，降低任务开发与集成成本。

经过30多年的发展，CCSDS已经发展成为该领域事实上的标准化组织，所开发的标准得到广泛认可与应用。

在此，对CCSDS的专业领域以及近期技术发展动态进行介绍与分析。

CCSDS成立于1982年，致力于解决空间数据系统开发与操作过程中的共性问题，通过采用通用功能取代任务专用设计来降低开发费用；促进空间机构之间的互操作和互支持，通过共享设施来降低操作费用。

经过30余年的发展，CCSDS已经有11个正式成员、29个观察员，涵盖了国际上所有重要空间机构。

CCSDS与其他相关国际组织保持着紧密的合作关系。

CCSDS行使国际标准化组织（ISO）下属航空航天标准化技术委员会的第13分技术委员会—空间数据与信息传输系统标准化分技术委员会（ISO/ TC20/SC13）的职能，目前已经有28份CCSDS建议书被直接转换为国际标准化组织标准。

机构间操作指导组（IOAG）在交互支持领域的顶层规划是CCSDS标准化工作的重要指导性输入。

欧洲空间标准化合作组织（ECSS）、美国航空航天学会（AIAA）等国家或区域标准化组织也与CCSDS相互协调，保持相互之间的标准兼容性；AIAA还为CCSDS提供了秘书处支持。

此外，CCSDS还积极关注对象管理组织（OMG）、国际互联网工程任务组（IETF），国际互联网研究任务组（IRTF）的工作成果，积极采纳其开发的商业标准。

目前，CCSDS已经建立了比较完整的标准体系，发布了近90本规范性建议书，涉及空间段及地面段的信息传输、信息接口、信息安全、信息交换和信息处理等。

信道编码基础知识培训讲义信道编码,也叫差错控制编码,就是所有现代通信系统得基石。

几十年来,信道编码技术不断逼近香农极限,波澜壮阔般推动着人类通信迈过一个又一个顶峰。

5G到来,我们还能突破自我,再创通信奇迹吗？所谓信道编码,就就是在发送端对原数据添加冗余信息,这些冗余信息就是与原数据相关得,再在接收端根据这种相关性来检测与纠正传输过程产生得差错。

这些加入得冗余信息就就是纠错码,用它来对抗传输过程得干扰。

1948年,现代信息论得奠基人香农发表了《通信得数学理论》,标志着信息与编码理论这一学科得创立。

根据香农定理,要想在一个带宽确定而存在噪声得信道里可靠地传送信号,无非有两种途径:加大信噪比或在信号编码中加入附加得纠错码。

这就像在嘈杂得酒吧里,酒喝完了,您还想来一打,要想让服务员听到,您就得提高嗓门(信噪比),反复吆喝(附加得冗余信号)。

但就是,香农虽然指出了可以通过差错控制码在信息传输速率不大于信道容量得前提下实现可靠通信,但却没有给出具体实现差错控制编码得方法。

人类在信道编码上得第一次突破发生在1949年。

R、Hamming与M、Golay提出了第一个实用得差错控制编码方案。

受雇于贝尔实验室得数学家R、Hamming将输入数据每4个比特分为一组,然后通过计算这些信息比特得线性组合来得到3个校验比特,然后将得到得7个比特送入计算机。

计算机按照一定得原则读取这些码字,通过采用一定得算法,不仅能够检测到就是否有错误发生,同时还可以找到发生单个比特错误得比特得位置,该码可以纠正7个比特中所发生得单个比特错误。

这个编码方法就就是分组码得基本思想,Hamming提出得编码方案后来被命名为汉明码。

汉明码得编码效率比较低,它每4个比特编码就需要3个比特得冗余校验比特。

另外,在一个码组中只能纠正单个得比特错误。

M、Golay先生研究了汉明码得缺点,提出了Golay码。

Golay码分为二元Golay码与三元Golay码,前者将信息比特每12个分为一组,编码生成11个冗余校验比特,相应得译码算法可以纠正3个错误;后者得操作对象就是三元而非二元数字,三元Golay码将每6个三元符号分为一组,编码生成5个冗余校验三元符号,这样由11个三元符号组成得三元Golay码码字可以纠正2个错误。

星链的通信原理和应用1. 引言星链是一种新兴的通信技术，通过卫星网络实现全球范围内的高速互联网连接。

本文介绍星链的通信原理和应用。

2. 星链的通信原理星链通过一组卫星构成的网络来实现通信。

具体的通信原理如下：2.1 卫星组成星链由大量低轨道卫星组成，这些卫星呈网格状布置在地球轨道上。

卫星间通过无线电波进行通信。

2.2 用户终端设备用户终端设备是接入星链网络的关键环节，可以是手机、电脑、路由器等。

用户终端设备通过星链卫星与网络进行通信。

2.3 卫星间的通信星链卫星之间通过无线电波进行高速通信。

每个卫星都能与周围的邻近卫星进行双向通信，形成一个卫星间的多跳链路。

2.4 卫星与地面站的通信卫星与地面站之间通过高频电磁波进行通信。

地面站接收用户终端设备的数据并将其转发给卫星，卫星将数据传输给目标地面站。

3. 星链的应用星链的通信技术具有广泛的应用前景，主要应用领域如下：3.1 互联网接入星链技术可以提供全球范围内的高速互联网接入服务，尤其适用于偏远地区和发展中国家。

用户只需安装卫星接收设备，即可实现高速互联网接入，无需铺设地面网络。

3.2 物联网星链可以连接大量物联网设备，实现设备之间的高速通信。

例如，农业领域可以利用星链来监测农田的土壤湿度、温度等信息，实现精准的农业管理。

3.3 灾害监测与救援星链可以用于灾害监测与救援。

在灾害发生后，传统的通信网络可能会受到破坏，导致救援行动受阻。

而星链作为一个独立的通信网络可以在灾害中发挥重要作用，提供即时的通信支持。

3.4 航天通信由于星链卫星位于低轨道上，与传统的地面站相比，航天器与星链的卫星通信更加直接，并且可以实现全球范围内的高速通信。

这对于太空探索和卫星通信是非常重要的。

4. 结论星链作为一种新兴的通信技术，具有广阔的应用前景。

通过卫星网络实现全球范围内的高速互联网连接，可以为偏远地区和发展中国家提供互联网接入服务，同时也可以在物联网、灾害监测与救援、航天通信等方面发挥重要作用。

运营探讨无线网络中的信道编码综述周宇翔1，周华2南京210044；2.南京信息工程大学在无线网络中，由于没有有线通信信道，信息源和接收端之间的信息共享非常复杂，因此无线信道经常受到许多干扰的影响而导致信宿接收到错误的码字。

为了检测和纠正传输数据中的错误，信道编码技术应运而生。

信道编码能够在传输的数据中找出错误，并且往往有着一定的纠错能力，能够恢复出原始数据。

在噪声较大的无线网络中通常需要优异的编码码字，以保证较好的传输性能。

以此为基础的数据传输通常有两个过程，一个是利用映射或编码的方式将输入数据转换为信道输入序列，另一个是利用反向映射或解码以检索原始传输数据。

信道编码的类型有很多，常用的有线性分组码、卷积码、Turbo码以及LDPC码等。

通过对无线网络中的信道编码进行论述，信道编码；无线网络；线性分组码；卷积码；Turbo码；LDPCOverview of Channel Coding in Wireless NetworksZHOU Yuxiang1, ZHOU Hua. Changwang School of Honors, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing. School of Electronics and Information Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology,图1 码字传输原理在分组码中，信息序列被划分成固定长度的消息分组，每一个消息分组含有k 个信息比特，一共有个不同的消息。

在(n ,k )分组码中，这k 个消息比特按照一定的编码规则被编码成长为n （n ＞k ）的二进制序列c =(c 1,c 1,…,c n-1)，由编码器产生的n -k 个添加到每个输入消息中的比特称为冗余比特。

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.03.016引用格式:刘哲铭,成俊峰,吴云飞,等.卫星高性能LDPC 译码算法研究[J].无线电通信技术,2023,49(3):507-515.[LIU Zheming,CHENG Junfeng,WU Yunfei,et al.Research on High Performance LDPC Decoding Algorithm for Satellite [J].Radio Communications Technology,2023,49(3):507-515.]卫星高性能LDPC 译码算法研究刘哲铭,成俊峰,吴云飞,张㊀景,陆㊀洲(中国电子科学研究院,北京100041)摘㊀要:卫星通信网络与地面通信网络的融合是未来通信网络的发展趋势,但目前卫星通信的发展相对于地面网络处于滞后的状态,此外,星地信息传输还面临着传输距离远易受干扰㊁卫星快速移动导致多普勒频移以及信道快速变化等挑战,使得信息传输的可靠性大大降低;信道编码是降低数据传输误码率的有效方式,目前,低密度奇偶校验(Low-Density Parity Check,LDPC)码因其优异的性能得到广泛认可并应用于各个领域;针对LDPC 码译码算法进行优化,结合归一化最小和算法(Normalized Min-Sum Algorithm,NMSA)与偏移最小和算法(Offset Min-Sum Algorithm,OMSA)译码方案,提出在获取NMSA 最优归一化因子后将其带入OMSA 校验节点更新公式中,再获取最优偏移因子,实现两次优化的过程,最终通过仿真显示,译码性能得到进一步的提升㊂关键词:卫星通信;LDPC 码;NMSA;OMSA 中图分类号:TN919.3+2㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3114(2023)03-0507-09Research on High Performance LDPC Decoding Algorithm for SatelliteLIU Zheming,CHENG Junfeng,WU Yunfei,ZHANG Jing,LU Zhou(China Academic of Electronics and Information Technology,Beijing 100041,China)Abstract :The integration of satellite communication network and terrestrial communication network is the development trend offuture communication network.At present,the development of satellite communication is lagging behind compared with terrestrial net-work.In addition,transmission of satellite-terrestrial information is faced with challenges such as long transmission distance and suscep-tibility to interference,Doppler shift due to rapid satellite movement and rapid channel change,which makes the reliability of information transmission greatly reduced.Channel coding is an effective way to reduce the BER of data transmission.And Low-Density Parity Check codes are widely recognized and used in various fields because of their excellent performance.For the optimization of LDPC code deco-ding algorithm,combining Normalized Min-Sum Algorithm and Offset Min-Sum Algorithm decoding schemes,we propose to obtain the optimal normalization factor of NMSA and then bring it into the OMSA check node update formula,and then obtain the optimal offset factor to realize the process of two optimizations,and finally the decoding performance is further improved as shown by simulation.Keywords :satellite communications;LDPC codes;NMSA;OMSA收稿日期:2023-03-11基金项目:国家重点研发计划(2021YFB2900500);电子信息装备体系研究国防科技重点实验基金项目(614201004032101)Foundation Item :National Key Research and Development Program of China (2021YFB2900500);National Defense Science and Technology Key Labo-ratory Fund for Research on Electronic Information Equipment System (614201004032101)0　引言星地通信网络融合发展拓展了无线通信的覆盖范围,丰富了无线通信的应用场景,可实现对森林㊁山地㊁海洋等自然资源的全天候监测,实现对无人飞行器的指控信息传输,并为偏远地区及地面通信热点区域提供通信服务,补足地面通信的局限性[1-2]㊂然而,星地远距离信息传输面临着易受天气影响㊁信道变化速度快㊁信道衰落较大等导致信息传输误码率高㊁稳定性差㊁拥有较差的瀑布性能和错误平层问题[3-4]㊂信道编码技术在星地信息传输过程中的应用可以提高数据在面临多种干扰情况下远距离传输的可靠性与准确性㊂信道编码技术历经几十年的发展,涌现出多种成熟的信道编码方案,大大提高了信息传输的可靠性㊂目前,具有代表性的信道编码方案有Turbo 码[5]㊁低密度奇偶校验(Low-Density Parity Check, LDPC)码[6]与Polar码[7]㊂其中,LDPC码因其具有较优的性能,在通信系统中得到广泛应用㊂20世纪90年代中期,MacKay等人[8]发现具有低密度校验矩阵的线性分组码在迭代译码算法下表现出非常优异的性能,极大地推动了LDPC码的发展㊂随着硬件处理技术的不断发展,低成本㊁高性能的LDPC码硬件实现成为可能,也使得LDPC码非常适合在卫星通信系统中使用[9]㊂星地远距离传输面临诸多挑战,提升信息传输的可靠性是使用信道编码技术的核心目标之一,本文聚焦LDPC译码算法研究,使其在计算复杂度低的同时进一步提高译码算法的性能㊂目前,已有众多学者针对卫星通信场景下的LDPC码进行深入研究㊂在LDPC码译码领域,文献[10]利用对数域的和积算法(Sum-Product Algo-rithm,SPA)对LDPC码的译码结果进行非均匀量化,利用该方案对译码过程中译码器的初始输入㊁变量节点与校验节点的对数似然比(Logarithm Likeli-hood Ratio,LLR)值的量化范围和区间进行设置,并根据LLR值的概率密度分布的变化进行调整来减小误差,最后仿真结果显示,非均匀量化的性能优于均匀量化的性能㊂由于SPA具有较高的计算复杂度,而最小和算法(Min-Sum Algorithm,MSA)则是在校验节点更新公式中简化计算过程来降低计算复杂度,但性能也有所降低,文献[11]提出了一种基于校验节点信息的最小的3个值通过计算替换MSA 中的最小值,获取更多校验节点信息来提升译码性能,减少迭代次数㊂文献[12]在归一化最小和算法(Normalized Min-Sum Algorithm,NMSA)上进行研究,提出分层NMSA,该算法采用自适应归一化因子提高译码性能,在Weibull衰落信道条件下,其仿真性能接近SPA的性能㊂文献[13]则与文献[12]相似,采用自适应偏移因子来提升偏移最小和算法(Offset Min-Sum Algorithm,OMSA)的性能,并取得良好的译码结果㊂本文重点针对LDPC码译码算法进行研究,在已有译码算法的基础上进行改进以实现低复杂度条件下性能得到进一步的提升的目的㊂接下来,介绍LDPC码的4种常见译码算法并进行仿真对比,然后根据NMSA与OMSA译码方案提出LDPC译码算法的改进方案,最后将改进方案与NMSA㊁OMSA算法进行仿真对比分析㊂1㊀LDPC常用译码算法研究LDPC码的译码方案可大致分为软判决译码算法和硬判决译码算法[14]㊂由于软判决译码算法的译码性能相较于硬判决译码算法有较大的提升,因此常用于无线通信领域㊂在软判决译码算法中, SPA译码具有较优的译码性能,但是计算复杂度较高,导致信息系统时延增加㊂MSA译码则对SPA进行算法优化,极大地降低了计算复杂度,但是也导致译码性能下降,为解决这一问题,对MSA进一步优化,在不提升计算复杂度的同时提高信息传输的性能,提出改进后的NMSA与OMSA译码方案㊂接下来,将针对上述4种译码方案的算法原理进行介绍并进行性能仿真对比㊂1.1㊀和积译码算法1960年,Gallager在提出LDPC码的同时给出了近似最优的概率域SPA译码方案㊂LDPC码有两种表示方法:矩阵表示和图形表示,后者可通过Tanner图来表示,通过Tanner图更加便于对LDPC 译码算法的描述与理解,同时也可对译码过程的结构进行清晰的划分[15]㊂SPA译码可看做单奇偶校验(Single Parity Check,SPC)码[16]与重复码(Repe-tition Code,REP)[17]的级联,Tanner图如图1所示㊂图1㊀LDPC码Tanner图结构划分Fig.1㊀LDPC code Tanner diagram structure division SPA译码的算法本质是基于最大后验概率(Maximum A Posteriori Probability,MAP)准则进行推导㊂令信息数据经过编码器编码得到的码字为c =[c 1,c 2, ,c n ],译码器接收到经过信道传输的数据为y =[y 1,y 2, ,y n ],则码字c 中第j 位为1的后验概率(A Posteriori Probability,APP)表示为:Pr(c j =1y )㊂(1)在计算过程中,通常将式(1)转换为对数域,在降低计算复杂度的同时使数值更加稳定,式(1)对应的LLR 为:L (c j y ) lnPr(c j =0y )Pr(c j =1y )(),(2)式中,L (c j |y )的取得是由Tanner 图中变量节点(Variable Nodes,VN)与校验节点(Check Nodes,CN)之间通过相互迭代的方式估算出来的㊂对VN 与CN 的计算过程进行详细分析,VN 与CN 的信息转移过程如图2所示㊂图2㊀VN 与CN 信息转移示意图Fig.2㊀Schematic diagram of VN and CNinformation transfer1.1.1变量节点VN 信息处理过程结合图1与图2(a),VN 相当于REP 译码器㊂从图2(a)可看出,L j ңi 是第j 个变量节点v j 发送给第i 个校验节点c i 的外信息,其是v j 收到的信道信息L j 和除c i 之外的所有与其相连接的CN 的LLR 信息,可表示为:L j ңi =L j +ði ᶄɪN (j )-{i }L iᶄңj ,(3)式中,L j 是从信道获取到的LLR 值,具体表达式为:L j =L (c j |y j )=lnPr(c j =0|y j )Pr(c j =1|y j )()㊂(4)此外,式(3)中ðiᶄɪN (j )-{i }L i ᶄңj 部分的推导过程如下:针对VN,考虑REP 码,令信息传输符号为二元符号s ɪ{0,1},信道为无记忆信道,每个VN 可看作一个MAP 译码器,则其在对数域中可表示为:L (s |y )=lnPr(s =0|y )Pr(s =1|y )()㊂(5)令c 的取值是等概率的,式(5)可转换为:L (s |y )=lnPr(y |s =0)Pr(y |s =1)(),(6)对式(6)进一步简化得到:㊀㊀L (s |y )=lnᵑd -1l =0Pr(yl|s =0)ᵑd -1l =0Pr(yl|s =1)()=lnPr(y l |s =0)Pr(y l |s =1)()=ðd -1l =0L (yl|x )㊂(7)在最后一次迭代中,v j 根据式(8)进行判决:L total j=L j +ði ɪN (j )Li ңj㊂(8)1.1.2校验节点CN 信息处理过程结合图1与图2(b),CN 相当于SPC 译码器㊂从图2(a)可看出,L i ңj 是第i 个校验节点c i 发送给第j 个变量节点v j 的外信息,其是c i 收到除v j 之外的所有与其相连接的VN 的LLR 信息,可表示为:L i ңj =2arctanhᵑj ᶄɪN (i )-{j }tanh12L j ᶄңi()(),(9)式中,ᵑj ᶄɪN (i )-{j }tanh12L j ᶄңi()的推导过程如下:令a =[a 0,a 1, ,a d -1]包含d 个相互独立的二元随机变量㊂设第l (0ɤl ɤd -1)个元素为0的概率表示为Pr (a l =0)=p (l )0,为1的概率表示为Pr(a l =1)=p (l )1,则a 中包含偶数个1的概率可表示为:12+12ᵑd -1l =01-2p(l )1()㊂(10)校验节点相当于SPC 译码器,在SPC 约束条件下,对c 1进行讨论,若c 1=0,则:Pr{c 1=0|y ,SPC}=Pr{c 2,c 3, ,c d 有偶数个1|y }=12+12ᵑd -1l =1(1-2Pr(cl=1|y l ))㊂(11)对式(11)进一步整理得到:1-2Pr{c 1=1|y ,SPC}=㊀㊀㊀㊀㊀ᵑdl =2(1-2Pr(cl=1|y ㊃l )),(12)式(12)的LLR 形式可表示为:1-2p 1=tanh12ln p 0p 1()()㊂(13)㊀㊀结合式(12)与式(13)可得:L (c 1|y ,SPC)=2arctanhᵑd l =2tanh 12L (c l|y l)()()㊂(14)上述过程分别为VN 与CN 的信息处理过程进行详细推导与分析,SPA 译码过程的本质即为VN 与CN 之间的信息迭代,迭代的过程也是使译码结果更加精确的过程㊂为进一步降低迭代过程的计算复杂度,通过迭代终止条件进行判断,当满足译码结果时不再继续迭代,迭代终止判断准则如式(15)所示:v^H T =0㊂(15)下面对SPA 译码过程进行总结,能够更清晰地理解整个迭代过程,如算法1所示㊂算法1㊀和积算法输入:校验矩阵H ,码字经过信道传输后接收到的信息y =[y 1,y 2, ,y n ]输出:译码结果v^a.初始化:当H 中元素h ij =1时,令L j ңi =L j ,根据式(4)进行译码初始化 更新:按式(9)更新每一个CN,然后将获取到的L i ңj 传递给VN㊂c.VN 更新:按式(3)更新每一个VN,然后将获取到的L j ңi传递给CN㊂d.LLR 总和:每一次迭代后对所有的VN 根据式(8)进行计算㊂e.终止准则:根据d 所得结果对所有VN 值按下式进行判决:v ^j =1,L total j <00,其他{最终得到v^,将其按式(15)的迭代终止准则进行判断,若满足要求或达到最大迭代次数,则终止迭代,否则转到步骤b㊂1.2㊀最小和译码算法SPA 译码方法具有非常优异的性能表现,但如式(9)CN 更新公式所示,计算过程涉及到tanh㊁arctanh 以及乘积运算,导致计算复杂度过高,增加了系统信息处理时延㊂MSA 译码方法则是在SPA 译码方法的基础上采用近似计算的方法,有效降低了计算复杂度㊂复杂度的降低重点在于对CN 更新公式进行简化㊂令L j ңi =L (q ji ),对其进行因式分解,用符号和大小进行表示为:L (q ji )=αji βji ,(16)式中,αji sign(L (q ji )),βji |L (q ji )|㊂对式(9)依据式(16)分解过程可重写为:L i ңj =ᵑjᶄɪN (i )-{j }αjᶄi ㊃2arctanhᵑjᶄɪN (i )-{j }tanh12βjᶄi()[]=ᵑjᶄɪN (i )-{j }αjᶄi ㊃2arctanhln -1ðjᶄɪN (i )-{j }lntanh 12βjᶄi()[]=(ᵑjᶄɪN (i )-{j }αjᶄi )f[ðjᶄɪN (i )-{j }f (βjᶄi )]㊂(17)定义f (x ) -ln tanh x 2()éëêêùûúú=ln e x +1e x -1,当x >0时,f (f (x ))=x ,f (x )函数特性可通过仿真图观察得到,仿真结果如图3所示㊂图3㊀f (x )函数仿真图Fig.3㊀f (x )function simulation diagram由图3所示,函数f (x )随x 的增大逐渐减小并无限接近于0,根据该特性,式(17)中求和部分的最大项对应βjᶄi 的最小值,因此可对式(17)后半部分进行简化,结果如下:f[ðjᶄɪN (i )-{j }f (βjᶄi )]ʈf [f(min jᶄɪN (i )-{j }βjᶄi )]=min jᶄɪN (i )-{j }βjᶄi ,(18)根据式(18)结果,式(17)可简化为:㊀㊀㊀L i ңj =(ᵑjᶄɪN (i )-{j }αjᶄi )f[ðjᶄɪN (i )-{j }f (βjᶄi)]=(ᵑjᶄɪN (i )-{j }αjᶄi)㊃min jᶄɪN (i )-{j }βjᶄi,(19)式中,将tanh 与arctanh 计算过程直接用最小值进行替换,极大降低了计算复杂度,但是复杂度降低的同时导致译码性能的降低,通过对式(19)进行改进,进一步提升译码性能㊂1.3㊀归一化最小和译码算法SPA 译码过程依赖信道估计的结果,其性能的好坏在一定程度上取决于信道估计的准确与否,因此SPA 译码方法在应用中受到了限制㊂MSA 算法虽然降低了计算复杂度,但是性能表现较差,需要在低计算复杂度条件下提升译码性能㊂在MSA 译码方法中,βjᶄi 取校验节点的最小值,因此可通过乘以一个0~1的数进行优化,获取更加精确的信息,此方案即为NMSA 译码方案,该数为称为归一化因子,CN 的更新公式调整为:L i ңj ʈ(ᵑjᶄɪN (i )-{j }αjᶄi )α㊃min jᶄɪN (i )-{j }βjᶄi =(ᵑjᶄɪN (i )-{j }sign(L (q jᶄi )))α㊃minjᶄɪN (i )-{j }|L (q jᶄi )|,(20)式中,α(0ɤαɤ1)即为归一化因子,又称衰减系数,α的取值与译码迭代次数和信噪比有关,但整体变化幅度并不是很大㊂因此,设置某一信噪比及最大译码迭代次数后获取该条件下α的最优值代入式(20)并保持不变,可进一步降低计算复杂度㊂1.4㊀偏移最小和译码算法OMSA 译码方法与NMSA 译码方法相同,也是在SPA 译码方法中的CN 更新公式上进行改进㊂在进行SPA 译码过程中,会产生对外信息过度估计的情况,因此,可对CN 更新公式中的信息大小L (q ji )部分进行调整,通过减去一个恒定的偏移值β(β>0),同时还要满足整体结果非负的条件,因此,CN 的更新公式调整为:L i ңj ʈ(ᵑjᶄɪN (i )-{j }αjᶄi )㊃max{min jᶄɪN (i )-{j }βjᶄi -β,0}=ᵑjᶄɪN (i )-{j }sign(L (q jᶄi ))()㊃max{minjᶄɪN (i )-{j }|L (q jᶄi )|-β,0},(21)式中,当minjᶄɪN (i )-{j }|L (q jᶄi )|<β时设置为0,这样设置不会对后续VN 的更新产生影响㊂1.5㊀4种译码算法性能仿真对比本节对4种译码算法进行性能仿真,以验证上述理论分析的合理性㊂在进行对比仿真之前,需要先求出NMSA 与OMSA 两种译码算法的最优归一化因子α与最优偏移因子β㊂接下来,在给定信噪比与最大迭代次数条件下大致估算最优的α值与β值㊂在信息位长度为1008㊁基矩阵大小为18ˑ36㊁移位尺寸为56㊁码率为1/2㊁最大译码迭代次数为30㊁E b /N 0=1.5dB 条件下根据不同的α值进行性能仿真,根据误比特率(Bit Error Ratio,BER)来确定NMSA 译码方法最优的α值,仿真结果如图4所示㊂图4㊀NMSA 译码不同α性能仿真图Fig.4㊀Simulation of NMSA decoding withdifferent αperformance仿真过程中归一化因子α是以0.1为间隔进行取值,可对最优值进行大致估算㊂仿真结果显示,α=0.7时BER 最低,译码性能最好㊂下面采用相同方法在相同仿真条件下获取OM-SA 译码方法最优偏移因子β,不同β条件下的仿真结果如图5所示㊂图5㊀OMSA 译码不同β性能仿真图Fig.5㊀Simulation of OMSA decoding differentβperformance仿真过程中偏移因子β同样是以0.1为间隔进行取值,对最优β值进行大致估算㊂仿真结果显示,β=0.5时BER 最低,译码性能最好㊂根据仿真结果,已获取NMSA 译码方法最优归一化因子α=0.7以及OMSA 方法最优偏移因子β=0.5㊂在此条件下可对4种译码方法进行仿真对比,仿真条件与上述仿真条件相同,经过1ˑ106帧次仿真,每帧1008位,仿真结果如图6所示㊂图6㊀4种译码算法仿真结果对比图Fig.6㊀Comparison of simulation results of fourdecoding algorithms仿真结果显示,SPA 译码方法的性能是最优的,降低计算复杂度后得到的MSA 译码方法的性能根据仿真结果出现了较大幅度的下降[18],通过添加归一化因子与偏移因子得到的NMSA 与OMSA 译码方法性能得到提升并逼近SPA 译码方法㊂此外,通过仿真图可进一步观察到,优化后的OMSA 译码方法性能优于NMSA 译码方法㊂所得到的仿真结果与前面理论推断结果一致,进一步验证了过程的合理性㊂2㊀LDPC 译码算法改进方案本节重点针对优化后的NMSA 与OMSA 两种译码方法进行研究,采用逐步逼近的方式获取其在5G 标准LDPC 码中的最优归一化因子与偏移因子,为后续对比仿真做铺垫,同时更有利于与改进后的方法进行对比㊂通过对不同归一化因子与偏移因子对NMSA 与OMSA 译码方法的影响进行分析,提出两种因子混合的译码算法对CN 更新公式进行二次优化,进一步提升译码性能㊂2.1㊀NMSA 最优归一化因子的确定NMSA 译码方法最优归一化因子的确定过程分为两个步骤:首先进行粗略筛选,将α值以0.2为间隔进行仿真,获取最优值;然后再进行精细筛选,逐步逼近最优α值㊂仿真过程采用5G 标准LDPC 码,采用信息位长度为8448,对应的基矩阵为BG1,移位尺寸为384,设置最大译码迭代次数为50,调制方式为QPSK,信道噪声为加性高斯白噪声(Additive White GaussianNoise,AWGN),采用码率为1/2的条件进行仿真,经过1ˑ103帧次仿真,每帧长度为8448,归一化因子α以0.2大小为间隔进行仿真,粗略评估最优α值,仿真结果如图7所示㊂图7㊀不同α条件下的NMSA 性能仿真图Fig.7㊀Simulation of NMSA performance underdifferent αconditions根据图7仿真结果显示,当α=0.6时仿真性能最优,因此可推测更精细的α值在0.6附近㊂接下来,对α值进行细化仿真,经过多次测试,获取最优归一化因子,在相同仿真条件下,经过1ˑ104帧次仿真,仿真结果如图8所示㊂从图8可以看出,当归一化因子α=0.58时性能最优㊂图8㊀高精度α条件下的NMSA 性能仿真图Fig.8㊀Simulation of NMSA performance underhigh precision αconditions2.2㊀OMSA 最优偏移因子的确定OMSA 译码方法最优偏移因子的确定过程与NMSA 译码方法相同,先进行粗略估计然后进行精细筛选,逐步逼近最优β值㊂接下来对最优偏移因子β进行探索㊂仿真过程与仿真条件与上一节相同,经过1ˑ103帧次仿真,偏移因子β以0.2为间隔进行仿真,粗略评估最优β值,仿真结果如图9所示㊂图9㊀不同β条件下的OMSA 性能仿真图Fig.9㊀Simulation of OMSA performance underdifferent βconditions根据图9仿真结果显示,当β=0.6时仿真性能最优,因此可推测更精细的β值应在0.6附近㊂接下来,对β值进行细化仿真,经过多次测试来获取最优偏移因子,在相同仿真条件下,经过1ˑ104帧次仿真,仿真结果如图10所示,通过局部放大可以观察到,当偏移因子β=0.56时性能最优㊂图10㊀高精度β条件下的OMSA 性能仿真图Fig.10㊀Simulation of OMSA performance underhigh precision βconditions2.3㊀归一化因子与偏移因子混合译码算法归一化因子α的加入是为了优化校验节点的最小值,偏移因子β的加入是为了防止对外信息过度估计的情况,因此,本节结合两种因子,首先获取最优归一化因子,将其带入NMSA 校验节点公式中,在此基础上加入偏移因子,由此实现二次优化的过程,进一步提升译码性能,即结合式(20)与式(21)为式(22):㊀㊀L i ңj =(ᵑj ᶄɪN (i )-{j }sign(L (q jᶄi )))㊃max {α㊃minjᶄɪN (i )-{j }|L (q jᶄi )|-β,0},(22)式中,将两种因子结合,在确定最优归一化因子的基础上进行二次优化探索最优偏移因子,在下一节对优化后的性能进行仿真验证㊂3㊀仿真与分析根据上述分析,已经确定NMSA 中最优归一化因子α=0.58,将其带入式(22),然后以此为基础获取最优偏移因子β㊂仿真过程中仿真条件与上节相同,经过1ˑ104帧次仿真,对β值以0.2为间隔进行仿真,仿真结果如图11所示㊂图11㊀不同β条件下的混合译码算法性能仿真图Fig.11㊀Simulation of the performance of the hybrid ㊀㊀decoding algorithm under different βconditions根据图11仿真结果所示,当β=0.2时仿真性能最优,因此可推测更精细的β值应在0.2附近㊂接下来,对β值进行细化仿真,经过多次测试来获取最优偏移因子,在相同仿真条件下,经过1ˑ104帧次仿真,仿真结果如图12所示,可以观察到,当偏移因子β=0.14时性能最优㊂图12㊀高精度β条件下的混合译码算法性能仿真图Fig.12㊀Simulation of the performance of the hybrid ㊀㊀decoding algorithm under high precision β对提出的混合译码算法在最优归一化因子为α=0.58的情况下估计最优偏移因子,最后针对3种译码方法进行性能仿真对比,仿真条件与上一节相同,仿真结果如图13所示㊂由仿真结果可知,所提出的混合译码算法仿真性能相比NMSA 与OMSA 又有提升,展现了较优的译码性能㊂图13㊀3种译码算法性能对比仿真图Fig.13㊀Simulation of the performance comparisonof the three decoding algorithms4　结论本文重点针对LDPC 码译码算法进行研究,根据常用低复杂度性能较优的NMSA 与OMSA 方案进行分析,探索两种方案最优的归一化因子与偏移因子,在此基础上提出混合译码算法,在已知归一化因子的基础上,将其加入OMSA 校验节点更新公式中,再求其最优偏移因子,实现译码算法的二次优化,所得结果符合预期,性能得到进一步提升㊂但本文研究是先求归一化因子,再判定偏移因子,在后期的研究中可在二者之间实现相互优化的过程,研究方案可进行进一步改进㊂参考文献[1]㊀YUAN Y F,ZHU L M.Application Scenarios and Enab-ling Technologies of 5G [J ].China Communications,2014,11(11):69-79.[2]㊀张景,魏肖,吴云飞,等.天基物联网技术研究与发展综述[J].无线电通信技术,2021,47(5):543-548.[3]㊀李华安.准循环LDPC 码的设计与代数构造[D].西安:西安电子科技大学,2021.[4]㊀CHEN S,SUN S,KANG S.System Integration of Terrestrial Mobile 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Information and Emergency Com-munication (ICEIEC).Beijing:IEEE,2016:121-125.[11]KIM N I,LEE S Q,KIM J U.A Modified Min Sum Deco-ding Algorithm Based on Approximation Enhancement for LDPC Codes [C ]ʊ2020International Conference on Information and Communication Technology Convergence.Jeju:IEEE,2020:1407-1410.[12]MAAMMARN E,FOSHI J,BRI S,et al.PerformanceAnalysis of Layered Normalized Min-Sum for LDPC Codesover Weibull Fading Channels [C]ʊ2019InternationalConference on Wireless Technologies,Embedded and Intelligent Systems.Fez:IEEE,2019:1-6.[13]MAAMMARN E,BRI S,FOSHI yered Offset Min-Sum Decoding for Low Density Parity Check Codes[C]ʊ2018International Symposium on Advanced Electrical andCommunication Technologies.Rabat:IEEE,2018:1-5.[14]李延泽.面向信号处理的一体化异构计算节点框架设计[D].成都:电子科技大学,2022.[15]FERRARI M,TOMASONI A,BELLINI S.Analysis ofPractical LDPC Decoders in Tanner Graphs with Absorb-ing Sets[C]ʊ2017IEEE Information Theory Workshop.Kaohsiung:IEEE,2017:141-145.[16]BALDI M,CANCELLIERI G,CARASSAI 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卫星光通信捕获跟踪技术研究摘要：由于通信速率高，保密性好，因此在卫星通信中有着广泛的应用前景。

然而，建立高可靠、大容量的卫星光通链路有赖于两个卫星光通信终端之间的连续对准，这就要求卫星光通信终端的捕获、跟踪和瞄准。

在光通讯链路的维护过程中，捕捉是光传输链路的基础，而维持光通讯链路的稳定性要求更高。

关键词：卫星光通信；捕获跟踪；技术研究引言：星间光通信在通信速率、保密性、体积、重量、功耗等方面都明显优于目前的无线通信技术。

星间光通信是一种非常有前途的卫星通讯技术，它在未来的太空通讯网络建设中具有举足轻重的作用。

星间光通讯系统中，在两个卫星进行通讯前，必须先完成彼此的捕获、瞄准和跟踪。

在 APT工作中，首先要进行的是扫描捕捉。

由于激光束狭窄，发射距离远，卫星姿态稳定，星上振动等因素，给扫描和捕捉带来了困难。

因此，研制一种高性能的星间 APT系统是保证星与星之间正常通讯的重要保证。

一、卫星光学通讯概况科技的发展使人类进入了一个高速发展的信息化时代。

信息的传送分为有线和无线两种，有线传送主要是在地面进行短途的传送，而地面与空间、空间与空间的长途传送则是通过无线传送来实现的。

卫星是目前最重要的无线通讯平台，而目前的卫星通讯大多采用微波通讯，由于其波长较长、收发天线较大，因此在卫星平台上使用的终端功率较大，体积较大。

而随着微型卫星的快速发展，微波通信已无法适应低负载、低功耗的卫星通信要求。

此外，随着信息的不断增长，卫星微波通讯的频带较低，通信速率、带宽受到限制，已无法适应当今时代对大量信息的传送。

这就是新一代自由空间通讯技术——激光通讯，也就是所谓的“激光通讯”，即在卫星与其它平台间，以激光为媒介，以激光为媒介，以激光在太空中的传播，完成通讯[1]。

二、卫星光通信的研究背景和意义与常规微波通信相比，卫星激光通讯除了功率低、重量轻、体积小、数据传输速率高、信息量大等优点之外，还具有较强的保密性、较强的抗电磁干扰、不需要申请频谱许可等优点]。

全球卫星导航系统星间链路层协议设计董飞鸿;吕晶;常江;孔博【摘要】分析了全球卫星导航系统(GNSS)发展的现状,指出建立GNSS星间链路(ISL)的需求.针对这样的需求,提出以高级在轨系统(AOS)空间数据链路层协议建议书为参考来设计适用于GNSS的星间链路层协议.对GNSS星间可能传输的业务信息基于AOS的建议进行了归类,认为GNSS星间链路层协议可以使用AOS,具体给出了AOS建议下星间链路层协议的设计.为使协议更适合GNSS ISL链路层,主要从3个方面对AOS进行改进,即:优化了虚拟信道数据单元的结构,削减了3种服务,改进了虚拟信道调度与复用方法.对协议的性能进行了分析仿真,得出了信道误码率、帧长、包长和吞吐量的关系,仿真结果表明所设计的协议可作为GNSS星间链路协议设计的参考.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2012(052)002【总页数】6页(P130-135)【关键词】全球卫星导航系统;星间链路;业务分类;虚拟信道数字单元;复用业务;协议设计【作者】董飞鸿;吕晶;常江;孔博【作者单位】解放军理工大学通信工程学院,南京210007;解放军理工大学通信工程学院,南京210007;解放军理工大学通信工程学院,南京210007;解放军理工大学通信工程学院,南京210007【正文语种】中文【中图分类】TN96;TN927美国GPS Block III设计理念是“连通到一颗卫星即连通整个星座”。

下一代GPS 要求具有自主导航的能力，基于星间链路的信息传输成为一种必要的方式。

然而，国内研究GNSS链路层协议文献较少。

导航卫星星间链路的特点与一般通信星座星间链路的设计有相似之处，如轨道距离周期性变化，使得信道特性在不断变化；星上处理存储能力有限，对协议设计产生不利影响等。

但更有许多不同之处，如：导航系统传输的业务以星间测距信息为主，通信或其他额外信息为辅；星间时间同步精度要求高（纳秒级，星间测距精度）；要求具有GEO与MEO的星间链路；业务类型以数据信息为主，没有话音视频业务等。

基于CCSDS标准的卫星遥控LDPC编码方案探讨WANG Baiyan;LIU Zhij un;WANG Rui;YE Mian;XIONG Xiaoj iang;HAN Xiaodong【摘要】随着天地一体化及遥控可靠性需求的不断提高,传统卫星遥控标准中广泛采用的BCH码很难满足未来卫星遥控链路复杂多样的需求.为此,文章将卫星遥控指令分为短指令模式和内存上注指令模式两大类,设计低密度奇偶校验(LDPC)编码方案.对于帧长较短的遥控指令,采用 3 种码长较短的LDPC码,与目前空间数据系统咨询委员会(CCSDS)遥控标准推荐的 BCH(63,5 6)码相比,在误码字率为 1 0－5量级时,可以额外获得4~6 dB的增益.对于大数据量的内存上注指令,应用现有CCSDS遥测标准推荐的 LDPC(81 60,7 1 36 )编码方案,当误码字率为 10－5量级时,所需信噪比(Eb/N0 )约为3?8 dB,编码增益约为7 dB.为了实现LDPC编码方案,文章设计了与BCH码相似的协议格式,改动量较小且具有良好的兼容性,不会对已有遥控系统产生影响.译码方案采用并行的FPGA译码器架构及最小和译码算法,其译码复杂度较低,硬件实现资源占用较少,具有可行性.%With the continuous improvement of space﹣ground integration and telecommand (TC) reliability,the BCH code which is widely used in the satellite TC standards is impossible to meet the complex and variable needs of the TC channel for the future satellites.In this paper,two broad classes of commands are identified for LDPC coding scheme design.For the simple com﹣mands with short block length,three LDPC codes with short block length are pared with the BCH (63,5 6)code recommended by the current CCSDS TC standard,4 dB to 6 dB cod﹣ing gain can be obtained for LDPC codes when the word error rate is 10－5.For the large volumecommands,this paper refers to the LDPC (81 60,7 1 36)coding scheme recommended by the CCS﹣DS telemetry (TM)standard.When the word error rate is 1 0－5 ,the required E b/N 0 of LDPC (8 1 6 0 ,7 1 3 6 )code is around 3?8 dB and the coding gain is around 7 dB.For the LDPC coding scheme, the protocol of the LDPC codes remains similar to that for the current BCH code,with small changes and good compatibility.The decoding scheme adopts the parallel FPGA decoder structure and min﹣sum decoding algorithms,with low decoding complexity and less hardware resources.【期刊名称】《航天器工程》【年(卷),期】2019(028)003【总页数】9页(P70-78)【关键词】卫星遥控;编码方案;低密度奇偶校验码;编码增益【作者】WANG Baiyan;LIU Zhij un;WANG Rui;YE Mian;XIONG Xiaoj iang;HAN Xiaodong【作者单位】Institute of Telecommunication Satellite,China Academy of Space Technology,Beijing 100094,China;Institute of Telecommunication Satellite,China Academy of Space Technology,Beijing100094,China;Institute of Telecommunication Satellite,China Academy of Space Technology,Beijing 100094,China;Institute of Telecommunication Satellite,China Academy of Space Technology,Beijing100094,China;Institute of Telecommunication Satellite,China Academy ofSpace Technology,Beijing 100094,China;Institute of Telecommunication Satellite,China Academy of Space Technology,Beijing 100094,China【正文语种】中文【中图分类】TN911.7遥控链路是实施星上设备状态控制的唯一通道，主要实现遥控指令的接收、解调和译码，帧长较短的遥控指令以每天几次甚至每周几次的频率传输到卫星，因此遥控方案设计需要考虑短指令、低延时、实现简单及高可靠性等特点。

信道编码中交织技术的应用
交织技术是信道编码中常用的一种方法，主要用于减小数据在传输过程中因信道引起的错误率。

下面是交织技术在不同领域的应用:
1. 无线通信：在无线通信中，信号经过无线信道传输时可能会受到多径效应、多普勒效应、衰落等影响，导致传输错误。

交织技术可以打乱数据的顺序，使得错误分布在不同时间和空间上，减小数据收发错误率。

2. 数字电视：数字电视信号传输中，由于电视信号经过无线或有线传输会受到多种干扰，例如信号衰减、多径效应等，导致图像质量下降。

交织技术被广泛应用于数字电视的信道编码中，可以提高信号的稳定性和可靠性。

3. 数字音频：数字音频信号传输中，由于多种原因（如传输链路噪声、插入噪声等），信号可能被损坏或丢失，导致音频质量下降。

交织技术可以通过重新排列数据的顺序，减小数据集中在时间上的错误，从而提高音频传输的质量。

4. 数字存储：在数字存储中，为了提高数据的冗余度和可靠性，常常使用纠错编码和交织技术。

交织技术可以将数据重新排列存储在存储介质中，从而减小存储单元（如硬盘、闪存等）上的错误。

5. 卫星通信：卫星通信中，信号会经过大气层的传播，由于大气层的湍流以及其他原因，信号会发生传输错误。

交织技术可
以重新排列信号，使得错误分布在时间和空间上，提高卫星通信的可靠性。

总的来说，交织技术在信道编码中的应用广泛，可以有效地降低数据传输中的错误率，提高通信和存储系统的性能和可靠性。