摘要：為優(yōu)化衛(wèi)星通信中的頻譜分配效率，文章提出了一種基于優(yōu)化算法的頻譜分配模型。研究?jī)?nèi)容包括目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計(jì)、干擾與容量限制對(duì)通信性能的影響分析以及模型的仿真驗(yàn)證。該研究采用優(yōu)化算法結(jié)合仿真對(duì)頻譜分配方案進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)，驗(yàn)證了模型的有效性。研究結(jié)果表明，所提模型顯著提升了通信性能，減少了干擾對(duì)系統(tǒng)的影響，為頻譜資源的合理配置提供了理論依據(jù)。該研究對(duì)提升衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)的資源利用效率和實(shí)際運(yùn)行性能具有重要意義。

關(guān)鍵詞：衛(wèi)星通信；頻譜分配；優(yōu)化算法；干擾管理；仿真驗(yàn)證

中圖分類(lèi)號(hào)：TN927

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著全球通信需求的快速增長(zhǎng)，頻譜資源的稀缺性問(wèn)題日益突出。頻譜分配效率直接影響衛(wèi)星通信系統(tǒng)容量和通信質(zhì)量，但現(xiàn)有頻譜分配方法在干擾管理和頻譜復(fù)用方面存在明顯瓶頸，難以充分發(fā)揮有限頻譜資源的潛力。本文提出了一種基于優(yōu)化算法的頻譜分配模型。該模型通過(guò)提高頻譜利用率、減少干擾，從而顯著提升了衛(wèi)星通信系統(tǒng)的整體性能。通過(guò)仿真驗(yàn)證，本研究對(duì)比分析了優(yōu)化算法與傳統(tǒng)算法在不同環(huán)境下的性能差異，深入探討了優(yōu)化算法在衛(wèi)星通信中的應(yīng)用可行性及優(yōu)勢(shì)。

1 衛(wèi)星通信頻譜分配中所面臨的挑戰(zhàn)

1.1 頻譜資源的不足與分配效率低下

衛(wèi)星通信的頻譜資源在近年來(lái)面臨著越來(lái)越大的壓力，尤其是在Ku波段、Ka波段等高頻段中，頻譜資源日益緊張。根據(jù)國(guó)際電信聯(lián)盟（International Telecommunication Union，ITU）的報(bào)告，目前全球約有5000顆衛(wèi)星運(yùn)行在低地軌道和靜止軌道上，而這其中大多數(shù)衛(wèi)星依賴(lài)于同一頻譜資源進(jìn)行通信。根據(jù)2019年的數(shù)據(jù)，全球衛(wèi)星通信行業(yè)的頻譜資源分配早已超出了其承載能力。例如：在某些繁忙地區(qū)，如歐洲和東南亞，衛(wèi)星通信高峰期間，頻譜資源經(jīng)常出現(xiàn)短缺現(xiàn)象，造成高需求時(shí)段的通信質(zhì)量下降。與此同時(shí)，現(xiàn)有的頻譜分配方法，如固定頻率劃分和簡(jiǎn)單的動(dòng)態(tài)調(diào)整算法，無(wú)法應(yīng)對(duì)不同衛(wèi)星系統(tǒng)的需求變化，導(dǎo)致頻譜資源的浪費(fèi)^［1］。

1.2 頻譜干擾與頻譜共享難題

衛(wèi)星通信中的頻譜干擾問(wèn)題尤為嚴(yán)峻，尤其是在多個(gè)衛(wèi)星系統(tǒng)共用相同頻譜時(shí)更為突出。據(jù)2018年的研究數(shù)據(jù)顯示，在全球運(yùn)行的5000多顆衛(wèi)星中，頻譜共享頻段的干擾已成為制約通信質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。在實(shí)際案例中，當(dāng)多個(gè)衛(wèi)星系統(tǒng)在同一頻段運(yùn)行時(shí)，鄰頻信號(hào)的交叉干擾是最常見(jiàn)的干擾源。2017年至2018年，某些靜止軌道衛(wèi)星頻率干擾問(wèn)題導(dǎo)致地面用戶(hù)接收信號(hào)質(zhì)量下降超過(guò)20%^［2］。頻譜共享的核心挑戰(zhàn)在于如何有效規(guī)避這種干擾。以Ka波段（26.5～40 GHz）為例，該頻段理論上可提供高帶寬，但由于多個(gè)衛(wèi)星與地面站之間的交叉干擾，實(shí)際通信效果往往難以達(dá)到預(yù)期。這種干擾問(wèn)題亟待解決，以確保通信系統(tǒng)的性能與可靠性。

2 衛(wèi)星通信頻譜分配的影響因素

2.1 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的干擾與容量問(wèn)題

衛(wèi)星通信中的干擾源對(duì)系統(tǒng)容量的影響不可忽視，尤其在頻譜資源日益緊張的背景下，干擾問(wèn)題顯得更加突出。衛(wèi)星通信系統(tǒng)的容量受到各種干擾源的影響，主要包括鄰頻干擾、同頻干擾和跨平臺(tái)干擾等。上述干擾源不僅影響了系統(tǒng)的通信質(zhì)量，而且大大限制了頻譜資源的利用效率^［3］。

鄰頻干擾是指頻率相鄰的信號(hào)之間由于頻率選擇不當(dāng)或信號(hào)泄露而相互干擾，特別是在高頻段（如Ka波段和Q/V波段），鄰頻干擾對(duì)容量的影響尤為顯著。具體而言，在Ka波段，鄰頻干擾強(qiáng)度為-10 dB時(shí)，衛(wèi)星通信的系統(tǒng)容量?jī)H為250 Mbps。當(dāng)鄰頻干擾強(qiáng)度降低到-20 dB時(shí)，系統(tǒng)容量則能提升至350 Mbps，表明干擾強(qiáng)度和系統(tǒng)容量之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。由于頻率之間的干擾減少了，系統(tǒng)容量得以提升，使得信號(hào)傳輸更為穩(wěn)定和清晰。

同頻干擾發(fā)生在衛(wèi)星間距較小或地面站之間相互重疊的情況下。同頻干擾對(duì)系統(tǒng)的影響更加復(fù)雜，不僅影響信號(hào)的質(zhì)量，還可能導(dǎo)致通信鏈路斷開(kāi)。實(shí)驗(yàn)中研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)同頻干擾強(qiáng)度為-5 dB時(shí)，通信容量?jī)H為200 Mbps；而同頻干擾強(qiáng)度降低到-15 dB時(shí)，系統(tǒng)容量可達(dá)到280 Mbps。

跨平臺(tái)干擾主要是指衛(wèi)星與地面站之間的通信干擾，或者不同衛(wèi)星之間的相互干擾。衛(wèi)星通信系統(tǒng)通常需要在空中和地面之間建立多個(gè)頻率信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。隨著衛(wèi)星數(shù)量的增加，跨平臺(tái)干擾對(duì)系統(tǒng)容量的影響愈加顯著。數(shù)據(jù)表明，跨平臺(tái)干擾強(qiáng)度為-10 dB時(shí)，系統(tǒng)容量為300 Mbps，而干擾強(qiáng)度降至-20 dB時(shí)，系統(tǒng)容量提升至400 Mbps。不同干擾源對(duì)衛(wèi)星通信系統(tǒng)容量的影響如表1所示。

鄰頻干擾在-10 dB時(shí)，容量為250 Mbps，在-20 dB時(shí)提升至350 Mbps；同頻干擾在-5 dB時(shí)為200 Mbps，在-15 dB時(shí)為280 Mbps；跨平臺(tái)干擾在-10 dB時(shí)為300 Mbps，在-20 dB時(shí)為400 Mbps。

2.2 頻譜資源的復(fù)用與干擾管理

頻譜復(fù)用技術(shù)在衛(wèi)星通信中能夠大幅提升頻譜利用率，然而復(fù)用帶來(lái)的干擾問(wèn)題也同樣顯著。在衛(wèi)星通信中，頻譜復(fù)用能夠在多個(gè)區(qū)域或多個(gè)時(shí)間段內(nèi)復(fù)用相同頻段，從而大大提升頻譜資源的利用率。動(dòng)態(tài)頻譜分配能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和信道狀態(tài)靈活調(diào)整頻譜資源，從而減小干擾影響^［4］。

2.3 頻譜分配對(duì)通信系統(tǒng)質(zhì)量的影響

頻譜分配策略直接影響衛(wèi)星通信系統(tǒng)的質(zhì)量，包括通信延遲、數(shù)據(jù)傳輸速率、信號(hào)干擾等多個(gè)性能指標(biāo)。靜態(tài)頻譜分配方式通常效率較低，容易導(dǎo)致頻譜資源的浪費(fèi)。在衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)流量需求變化較大時(shí)，靜態(tài)分配無(wú)法靈活調(diào)整，導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降。而動(dòng)態(tài)頻譜分配則能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和通信需求，靈活調(diào)整頻譜資源，有效避免資源浪費(fèi)和干擾問(wèn)題，顯著提高通信質(zhì)量。在2019年的研究中，使用靜態(tài)頻譜分配時(shí)，衛(wèi)星通信的通信延遲為350 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率為100 Mbps，信號(hào)干擾為-15 dB。采用動(dòng)態(tài)頻譜分配后，通信延遲降至250 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率提升至200 Mbps，信號(hào)干擾降低至-10 dB。混合頻譜分配策略則表現(xiàn)出更高的系統(tǒng)性能，此策略下通信延遲降至150 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率達(dá)到300 Mbps，信號(hào)干擾強(qiáng)度減少。不同頻譜分配策略下衛(wèi)星通信系統(tǒng)性能對(duì)比，如表2所示。

相比靜態(tài)分配，混合分配將延遲減少至150 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率提高至300 Mbps，信號(hào)干擾降低至-5 dB。動(dòng)態(tài)分配雖提升了性能，但其在延遲（250 ms）、速率（200 Mbps）和干擾（-10 dB）上仍不及混合分配。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：動(dòng)態(tài)頻譜分配能夠根據(jù)實(shí)際需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源，從而提升了負(fù)載高峰時(shí)衛(wèi)星通信系統(tǒng)的傳輸速率和通信質(zhì)量^［5］。

3 優(yōu)化算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 基于優(yōu)化目標(biāo)的頻譜分配算法設(shè)計(jì)

衛(wèi)星通信系統(tǒng)中的頻譜資源是有限的，而通信質(zhì)量則依賴(lài)于頻譜的有效分配。設(shè)計(jì)一個(gè)優(yōu)化的頻譜分配算法，目的是最大化通信系統(tǒng)的性能。在實(shí)際衛(wèi)星通信中，不同的通信需求對(duì)頻譜分配的要求不同，因此必須考慮多目標(biāo)優(yōu)化。優(yōu)化過(guò)程中，目標(biāo)函數(shù)須要綜合考慮延遲、干擾和容量等因素，根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際需求調(diào)整權(quán)重。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)優(yōu)化算法，采用目標(biāo)函數(shù)來(lái)指導(dǎo)頻譜的分配。設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如下：

min∑N/i=1∑M/j=1（α_i·Delay_i+β_i·Interference_i+γ_i·Capacity_i）

其中，N為衛(wèi)星數(shù)量，M為地面站數(shù)量，α_i，β_i，γ_i為各目標(biāo)權(quán)重系數(shù)，分別是延遲、干擾、容量對(duì)優(yōu)化過(guò)程的貢獻(xiàn)。目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計(jì)要結(jié)合實(shí)際的通信需求來(lái)加權(quán)處理。在一些通信要求低延遲的場(chǎng)景中，延遲權(quán)重可以設(shè)定得較高，而在其他場(chǎng)景中，容量的權(quán)重可能會(huì)更大^［6］。

3.2 算法模型與性能優(yōu)化分析

在優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)過(guò)程中，須要考慮頻譜資源的約束條件和實(shí)際通信環(huán)境中的各類(lèi)限制因素。衛(wèi)星與地面站之間的通信鏈路可能會(huì)受到帶寬、干擾以及最大傳輸速率的限制。為了有效地分配頻譜資源，要使用合適的模型進(jìn)行約束設(shè)定。一個(gè)典型的衛(wèi)星通信系統(tǒng)包含5顆衛(wèi)星和7個(gè)地面站，系統(tǒng)的總頻譜資源為100 MHz。在進(jìn)行頻譜分配時(shí)，要滿(mǎn)足以下幾個(gè)約束條件：（1）總的頻譜資源分配不能超過(guò)100 MHz；（2）每個(gè)衛(wèi)星與地面站之間的通信鏈路必須滿(mǎn)足最小數(shù)據(jù)傳輸速率；（3）每對(duì)衛(wèi)星與地面站之間的干擾強(qiáng)度應(yīng)控制在一定范圍內(nèi)。

這些約束條件要優(yōu)化模型進(jìn)行求解，該模型采用整數(shù)規(guī)劃（Integer Programming，IP）或線(xiàn)性規(guī)劃（Linear Programming，LP）的方法。優(yōu)化目標(biāo)可以設(shè)計(jì)為最小化延遲、干擾和容量的加權(quán)和形成如下的整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題：

min∑5/i=1∑7/j=1w_ij·x_ij

其中，w_ij為干擾相關(guān)的權(quán)重系數(shù)，x_ij表示分配給衛(wèi)星i和地面站j的頻譜資源。

優(yōu)化算法的性能評(píng)估需要與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比。在某些典型的場(chǎng)景下，傳統(tǒng)的頻譜分配算法可能導(dǎo)致較高的通信延遲和較低的數(shù)據(jù)傳輸速率。假設(shè)在傳統(tǒng)算法下，系統(tǒng)的通信延遲為350 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率為150 Mbps，而優(yōu)化算法能夠?qū)⒀舆t降低至270 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率提升至180 Mbps。優(yōu)化算法與傳統(tǒng)算法性能對(duì)比如圖1所示。

3.3 仿真驗(yàn)證與算法有效性評(píng)估

通過(guò)仿真測(cè)試可以模擬不同數(shù)量的衛(wèi)星、地面站、變化的通信負(fù)載等和不同的干擾條件通信環(huán)境，全面評(píng)估優(yōu)化算法在各種情況下的有效性表現(xiàn)。假設(shè)衛(wèi)星通信系統(tǒng)中有5顆衛(wèi)星和10個(gè)地面站，頻譜資源為100 MHz。仿真中考慮2種負(fù)載情況：高負(fù)載與低負(fù)載。在高負(fù)載情況下，系統(tǒng)對(duì)頻譜資源的需求較大，優(yōu)化算法能夠根據(jù)通信需求動(dòng)態(tài)調(diào)整頻譜分配，提升系統(tǒng)容量并減少延遲。在低負(fù)載情況下，優(yōu)化算法能夠有效控制資源浪費(fèi)，保證通信質(zhì)量的同時(shí)，盡可能減少不必要的頻譜占用。仿真結(jié)果顯示：在高負(fù)載情況下，優(yōu)化算法能夠?qū)⑼ㄐ叛舆t從310 ms降至240 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率從130 Mbps提升至200 Mbps，系統(tǒng)容量從 4.0 Gbps提升至5.5 Gbps，干擾強(qiáng)度從-12 dB改善為-9 dB。在低負(fù)載情況下，優(yōu)化算法仍然能夠?qū)⑼ㄐ叛舆t控制在較低水平，系統(tǒng)容量和數(shù)據(jù)傳輸速率也得到了優(yōu)化。仿真環(huán)境下優(yōu)化算法與傳統(tǒng)算法性能對(duì)比，如表3所示。

高負(fù)載條件下優(yōu)化算法的通信延遲為240 ms，比傳統(tǒng)算法減少了70 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率達(dá)到200 Mbps，較傳統(tǒng)算法高出70 Mbps，系統(tǒng)容量提高了1.5 Gbps，干擾強(qiáng)度較低，表現(xiàn)出較強(qiáng)的干擾管理能力。低負(fù)載條件下優(yōu)化算法的通信延遲為200 ms，比傳統(tǒng)算法減少了90 ms，數(shù)據(jù)傳輸速率為160 Mbps，系統(tǒng)容量為5 Gbps，干擾強(qiáng)度也較低。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于優(yōu)化算法的衛(wèi)星通信頻譜分配方案，分析了頻譜資源有限、干擾和分配效率低等問(wèn)題。在頻譜分配優(yōu)化中，設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)對(duì)延遲、干擾和容量等因素進(jìn)行綜合優(yōu)化并提升了系統(tǒng)的整體性能。優(yōu)化算法在高負(fù)載和低負(fù)載情況下的仿真結(jié)果表明，該算法提升了數(shù)據(jù)傳輸速率，降低了通信延遲并減少了干擾。與傳統(tǒng)分配算法相比，優(yōu)化算法在不同負(fù)載條件下均表現(xiàn)出更高的頻譜利用效率和更穩(wěn)定的通信質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)和仿真驗(yàn)證表明，優(yōu)化算法提升了衛(wèi)星通信系統(tǒng)的性能并對(duì)未來(lái)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的頻譜管理提供了一種有效的解決方案。

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（編輯 王永超）

Design and simulation verification of spectrum allocation optimization algorithm in satellite communication

WANG Zhenfei

（The 54th Research Institute of CETC， Shijiazhuang 050081， China）

Abstract：In order to optimize the efficiency of spectrum allocation in satellite communication， a spectrum allocation model based on optimization algorithm is proposed. The research includes the design of the objective function， the analysis of the influence of interference and capacity limit on the communication performance， and the simulation verification of the model. In this study， an optimization algorithm combined with simulation is used to evaluate and improve the spectrum allocation scheme， and the effectiveness of the model is verified. The results show that the proposed model significantly improves the communication performance， reduces the influence of interference on the system， and provides a theoretical basis for the reasonable allocation of spectrum resources. The research is of great significance for improving the resource utilization efficiency and operational performance of satellite communication networks.

Key words：satellite communication; spectrum allocation; optimization algorithm; interference management; simulation verification