多波束卫星通信系统论文

多波束卫星通信系统论文（共7篇）

多波束卫星通信系统论文 篇1

0 引言

电网作为国家的重要基础设施,在现代社会中充当着至关重要的角色,一旦失去电力供应,整个社会的生产、教育、交通、通信、生活等就会陷入瘫痪,给国民经济带来巨大的损失,如2008年发生在我国华中、华东、华南等区域的罕见持续低温、雨雪和冰冻极端天气,因电力中断造成的直接经济损失超过1 500亿元[1]。因此,在自然灾害中,为了防止和减少电力事故对社会的影响,减少国民经济损失,建设电力应急通信系统至关重要。

当前,针对电力应急通信系统的研究成果有基于卫星通信的电力应急通信系统[2,3]、基于地面移动通信的电力应急通信系统[4,5]以及基于短波通信系统的电力应急通信系统[6]等。但是在特大自然灾害面前,地面通信系统在短时间内恢复的可能性极小,且地面应急通信系统会因为交通瘫痪、地理和气象条件恶劣等因素无法进入现场,无法提供应急通信支援。短波通信系统带宽有限,容量小,同时支持的业务类型有限。而卫星移动通信系统受制于国内资源缺乏、终端受限、容量和能力有限等原因,难以提供大规模的应急通信保障。因此,为了克服当前电力应急通信系统的不足,加强地面网络的抗灾能力,基于浮空平台通信技术搭建的区域空间应急通信系统[7,8]在电力系统应急通信中的应用开始受到关注。与广泛采用的卫星或地面应急通信系统相比,区域空间应急通信系统不仅覆盖面积大、系统延迟时间小,而且具有系统建设快、成本廉价、易于维护与更换等优势。

因此,本文研究了区域空间电力应急通信系统架构,给出了一种可行的组网方案。同时,为了使区域空间电力应急通信系统达到良好的应急救灾效果,在浮空平台高度一定的情形下,该系统在设计时应考虑使单艇基站提供尽可能大的覆盖范围。因此,该系统面临的一个关键技术问题就是如何对空中移动通信分系统的多波束天线方案进行设计,以期在满足飞艇技术指标的前提下最大化单艇基站的覆盖范围和区域覆盖容量。针对该问题,本文首次提出了一种新型多波束天线设计方案,该方案通过利用3个边缘天线完成超远区域的覆盖,1个中心天线完成较近处区域的覆盖,从而最大化单艇基站的区域覆盖范围。

1 区域空间电力应急通信系统架构

区域空间应急通信系统主要利用浮空平台通信(High Altitude Platform Stations,HAPS)技术[8],其主要思想是在距地面高度约20~30 km的平流层中安放气球或飞艇,设置空中无线电台,使其电波覆盖地面上一定范围的区域,为该覆盖范围内的用户提供固定与移动通信、高速数据通信等多种业务。

基于浮空平台的区域空间电力应急通信系统详细网络组成如图1所示。该系统以浮空平台作为空中载体,搭载宽带移动接入通信基站系统与微波链路系统,通过微波落地网关形成点对点微波链路,为偏远厂站和远端站提供接入服务,使其与地面电力通信专用网络相连,为电力通信网调度生产类业务(如继电保护、调度自动化等)以及生产管理类业务(如行政电话以及电网其他各类业务)提供保障,从而实现复杂环境下的电力应急通信指挥与调度。同时,在便携站、固定站与应急通信车上通过微波落地网关接入微波链路系统,与区域空间应急通信系统建立通信,从而满足动中通(指小口径卫星通信系统,将卫星天线安装在防风罩内,便于运动中进行卫星通信链路的建立)与静中通(指在车载卫星通信地面站上将较小口径卫星天线固定安装在适当的车辆上进行通信)等通信需求。

区域空间电力应急通信系统框架如图2所示。

该系统组成部分包括平台与测控分系统、空间数据通信与网络分系统、空中移动通信分系统、航拍分系统、系统管理与控制中心分系统以及应用平台分系统。各分系统的具体功能如下。

1)平台与测控分系统。负责为整个系统提供基础平台(包括浮空平台、稳定平台),同时负责各种测控信令和控制消息的传送,测控网络除要求可以直接对浮空平台进行控制外,还要求能够通过中继的方式实现高可靠性、远距离、大纵深的测控信令传输。

2)空间数据通信与网络分系统。负责高速数据的传输,支持微波中继和卫星中继2种数据传输方式,实现平台数据的落地。

3)空中移动通信分系统。负责地面终端设备的接入,实现与电力通信专用网络的互连互通。同时,应用多波束天线技术及多种容量增强技术,以提升单基站用户容量。

4)航拍分系统。由浮空平台搭载的航拍采集设备对特定区域进行探测与监视,获取实时图像信息,在高效视频压缩编码模块压缩、加密后,通过空间数据通信与网络分系统回传至地面视频网关,最后接入电力应急通信指挥部门的视频会议系统。

5)系统管理与控制中心分系统。负责提供容器承载各相关子系统的管理程序,为相关子系统的运行提供合适的环境,保障系统的正常运转。

6)应用平台分系统。负责整体系统应用平台的研发,主要是软件研发。需要实现包括鉴权、加密、指挥调度、数据采集、数据查询、数据广播、定位在内的多种应用。

基于上述设计的系统,在满足飞艇技术指标的前提下,为了使单艇基站能够提供尽可能大的覆盖范围,需要解决的一个关键技术问题就是如何对空中移动通信分系统的多波束天线进行设计。因此,本文将对区域空间电力应急通信系统的多波束天线方案进行详细的设计。

2 新型多波束天线方案设计

传统多波束天线主要采用基于均匀划分的波束覆盖方案[9],该方案通过将一个圆形覆盖区域划分为7个均匀大小的蜂窝小区来获得连续的覆盖。7波束天线示意如图3所示,该方案采用6个定向波束天线对地面进行覆盖,其中区域1在飞艇正下方,位于区域2至区域7的中心,区域2与区域5对称地处于区域1的两侧,依此类推,区域3与区域6对称,区域4与区域7相互对称。

然而由于受到飞艇载重、体积、供电等方面的限制,单艇基站天线的波束数目很难达到7个,传统多波束天线方案很难在区域空间电力应急通信系统中获得广泛应用。因此本文为区域空间电力应急系统通信设计了一种新型“3+1”多波束天线方案,该方案在满足飞艇技术指标的前提下,可以通过合理地设置天线波束角和下倾角等参数,使得区域空间电力应急通信系统获得良好的覆盖效果。

新型“3+1”多波束天线方案的基本思想是利用3个边缘天线完成超远区域的覆盖,利用1个中心天线完成较近处区域的覆盖。新型“3+1”天线覆盖示意如图4所示,周围的3个天线(A1、A2、A3)可以通过合理的水平半功率角设计实现连续覆盖,同时将其垂直半功率角压缩到较小,获得较高的增益,以保证获得足够的覆盖范围。而由于A1-A3垂直半功率角较小,造成飞艇正下方将会形成一个空洞,即“塔下黑”,因此,通过设计一个水平方向全向、垂直方向满足连续覆盖要求的A4天线来完成这部分区域的覆盖。

由于衡量天线波束宽度的指标为半功率角宽度,根据天线原理以及设计经验可以得知,在±60º的电平下降至–10 d B时,该天线的半功率宽度约为65º;而在±60º的电平下降至–6 d B时,半功率宽度约为90º。同时,根据理论分析结果及实际应用经验可知,一般在进行网络规划设计时,建筑密集的城区由于多径反射严重,为了减小相邻扇区之间的相互干扰,在±60º的电平下降至–10 d B左右为好,即选用半功率宽度为65º的天线,并采用双极化分集形式以获得良好的分集效果;而在空旷的郊区,由于多径反射少,为了确保覆盖良好,在±60º的电平下降至–6 d B左右为好,即宜选用半功率宽度为90º的天线。

3 性能仿真分析

对多波束天线的参数指标性能进行仿真分析,仿真参数如下:下行传输单艇基站的射频拉远单元(Radio Remote Unit,RRU)发射功率为36 d Bm,终端接收灵敏度为–111.24 d Bm,上行传输的终端发射功率为21 d Bm,基站接受灵敏度为–126.44 d Bm。假设天线的最大辐射方向指向覆盖的最远距离,由天线架设高度H与覆盖距离R可以推算出天线下倾角θ:

图5–图7分析了天线挂高分别为1.5 km、1 km、0.5 km时,采用5º下倾角时的上行覆盖效果。当天线挂高为1 km,采用5º下倾角覆盖时,在距飞艇水平距离1.24 km左右有一零点,在20 km以内都能覆盖。当天线挂高0.5 km,采用5º下倾角覆盖时,在距飞艇水平距离0.36 km左右有一零点,但范围较小,在20 km以内都能覆盖。

根据上述仿真结果,可以得出以下结论:该天线方案实现连续覆盖的最大难点是飞艇正下方的盲区,即“塔下黑”问题;在同等条件下,垂直面半功率波束宽度越宽的天线,因其塔下区域零点数量越少,则电平值越大,越利于解决“塔下黑”问题,垂直面波束宽意味着低增益的天线,覆盖范围可能又不能达到最大;天线挂高越小,下倾角越小,覆盖距离越远,且越利于解决飞艇正下方的盲区。但是,天线挂高0.5 km的覆盖范围又小于挂高1 km的覆盖范围,由于灾区应用环境多样,因此天线挂高又不能太小;挂高1 km左右天线具有最好的覆盖效果,同时天线波束下倾角约5º、13~14 d Bi定向天线可能是覆盖范围最大化的最优选择。

4 结语

本文针对区域空间电力应急通信系统的多波束天线方案进行了研究设计,并提出了新型“3+1”多波束天线方案,通过利用3个边缘天线完成超远区域的覆盖,1个中心天线完成较近处区域的覆盖,从而实现最大化单艇基站的区域覆盖范围。最后,通过仿真验证了本文提出的多波束天线方案在覆盖规划时与天线垂直波束角、天线挂高、下倾角等多个参数有关,且在天线挂高1 km左右,同时天线波束下倾角约5º、采用13~14 d Bi定向天线增益时,本文提出的多波束天线方案可能是覆盖范围最大化的最优选择。

摘要：区域空间电力应急通信系统具有覆盖面积广、系统延迟时间小等优势,且系统建设快、易于维护与更换,因此受到了广泛重视。文章针对区域空间电力应急通信系统的多波束天线方案进行了设计,提出了一种新型的“3+1”多波束天线方案,该方案通过利用3个边缘天线完成超远区域的覆盖,1个中心天线完成较近处区域的覆盖,从而最大化单艇基站的区域覆盖范围。最后,通过仿真试验验证了新型多波束天线方案的性能。

关键词：电力应急通信,浮空平台通信,区域空间,多波束天线

多波束卫星通信系统论文 篇2

卫星通信在传播过程中由于其信号的广播性容易遭到第三方接收机的窃听, 因此卫星通信的安全传输问题一直是人们关注的焦点[1,2]。现有的卫星网络的信息安全主要通过上层安全协议来实现, 如验证、鉴权和记账 (AAA) 协议, IP安全 (IPSEC) 协议[1]等。但是随着计算机运算能力的飞速发展, 基于计算量的传统加密机制受到了严峻的挑战。

近年来, 物理层安全技术受到了广泛关注, 尤其是利用多天线系统的信道差异性、互易性等特性和波束成形、天线选择和干扰辅助等策略来增强网络的安全性取得了显著的进展[3,4], 可在满足一定的功率、带宽和复杂度的条件下显著提高系统的安全性。然而, 国内外针对多波束卫星网络中的物理层安全技术的研究和应用才刚刚起步。

本文将物理层安全技术应用到多波束卫星通信系统下行传输中。首先, 建立多波束卫星物理层安全通信系统模型。随后, 以最大保密和速率作为该系统的保密性能评价指标, 介绍并仿真了迫零 (Zero-Forcing, ZF) 和增强信漏噪比 (Enhanced Signal-to-Leakage-and-Noise Ratio, E-SLNR) 两种波束成形算法。仿真结果表明, E-SLNR波束成形算法不仅不受限于天线数目, 而且获得了更好的安全性能。

1 系统模型

本文考虑多波束卫星通信系统中的下行链路, 其中卫星工作在Ka波段。如图1所示, 假设多波束卫星通信系统通过对M个天线元进行处理 (例如波束成形) , 形成K个波束 (K≤M) , 假设有K个用户处于这K个波束的共同覆盖范围内, 故这K个波束能够在相同频段内为K个用户提供服务。在K个波束的共同覆盖范围内出现一个被动窃听者, 用e表示, 它将窃听多波束卫星发送的信息[2,3]。

假设所有用户和窃听者都是单天线接收者, 多波束卫星网络物理层安全模型可建模成如图2所示的多用户MISOSE (Multiple-input Single-output Single-antenna Eavesdropper) 窃听模型, 即在存在单个被动窃听用户Eve的情况下, 拥有M个天线元的Alice与K个单天线合法用户Bobs进行安全通信。

假设sk为多波束卫星发送给第k个用户的保密信号, 并且该信号功率归一化为1, 即E{|sk|2}=1。定义Pk为第k个波束分配的功率, 因此P=[P1, P2, …, PK]T是所有波束的功率分配矢量。所有信号通过波束成形权值矢量wk∈CM调制到天线阵上。这里, 波束成形矩阵W定义为W=[w1, w2, …, wK]∈CM×K。不失一般性, 假设||wk||=1。从而, 每一个波束的发送功率为Pk·E|sk|2=Pk。

如图3所示, 第k个用户和窃听者Eve接收到的信号分别表示为:

其中hk∈CM, he∈CM分别表示多波束卫星到第k个用户之间的合法信道向量和多波束卫星到窃听者Eve之间的窃听信道向量。标量nk和ne分别表示第k个用户和Eve端的零均值复高斯噪声, 方差分别为σk2和σe2。便于分析, 假设

根据式 (1) , 第k个用户和窃听者对第k个数据流的信干噪比 (Signal-to-Interference-Plus-Noise Ratio, SINR) 分别表示为:

2 最大化保密和速率的波束成形算法

为了评价物理层安全通信系统的安全性能, 不同的安全需求和应用环境下需要采用不同的评价指标。当发送端已知合法接收端和窃听者的信道信息时, 一般采用保密容量 (Secrecy Capacity) 作为安全评价指标。而当系统中存在多个用户时, 由于需要考虑多个用户的保密容量, 计算其保密容量域是一项很困难的工作, 此时可采用最大保密和速率来衡量整个系统的安全性。

本文在卫星发送总功率约束下, 通过设计波束成形矢量wk和功率分配Pk, 最大化系统的保密和速率, 相应优化问题可以表示为[5]:

下面介绍迫零 (ZF) 和增强信漏噪比 (E-SLNR) 两种波束成形算法。其中, 迫零算法要求卫星发送天线数目不小于用户和窃听者Eve天线数目之和, 故本文假设M≥K+1。

2.1 迫零波束成形算法

ZF波束成形算法的基本思想是使得合法用户间干扰和窃听者的信号泄漏均为零。通过ZF波束成形选择的发送信号波束成形权值使得同信道干扰被抵消掉, 也就是对于第k个数据流, 当j≠k时, h Tkwj=0。同时将窃听者泄漏完全置零, 即对于第k个数据流,

因此, 通过ZF波束成形算法设计的发送波束成形矩阵W=[w1, w2, …, wK]使得第k个用户和窃听者的SINR分别为:

此时, 最大化保密和速率问题转化为:

定义信道补偿矩阵

则最大化问题 (5) 等价于:

将最大化问题 (6) 的求解分为两步完成。首先, 固定功率分配Pk, 求解最佳波束成形矢量wk, 即求解下面的最大化问题:

式 (7) 的解[2]为:

其中IM表示M阶单位矩阵, 的伪逆。

求解出最佳波束成形矢量wk, opt后, 第二步则是求解最佳功率分配Pk, 令rk=|h Tkwk, opt|2, 即求解下面的最大化问题:

上述问题可以通过标准注水算法求解,

其中, 常数u表示“水面高度”, 其选择需要保证:

2.2 增强信漏噪比波束成形算法

Sadek等人在参考文献[6]中首次提出了信号泄漏的思想。对于某个接收用户而言, 其他剩余用户对该用户造成的干扰称之为用户间干扰 (Inter-User Interference, IUI) , 与之相反, 信号泄漏指的是该用户对其他剩余用户造成的干扰。在物理层安全中, 也正是合法接收端将信号功率泄漏到窃听者导致了保密信息的泄漏。

E-SLNR波束成形算法的基本思想是基于SLNR准则[7], 将合法用户间的信号泄漏和窃听者的信号泄漏统一进行波束成形矩阵设计。定义E-SLNR为合法用户接收信号功率与泄漏到其他合法用户及窃听用户的信号功率加噪声之比。即:

因此, 最大化E-SINR问题可以表示成:

式 (14) 的最优解为:

从式 (15) 可以发现, wk与分配给每个合法用户的功率Pk密切相关, 因此, wk与Pk的联合优化问题是一个NP hard问题, 虽然可以通过交替迭代优化算法求得次优解, 但是由于SINRk和SINRe, k存在信号交叉, wk与Pk联合优化问题的求解更加困难。故本文只考虑等功率分配 (Equal Power Allocation, EPA) 情况下的E-SLNR问题的求解, 即:

等功率情况下的式 (14) 的最优解为:

3 仿真结果与分析

本节通过MATLAB仿真Ka波段多波束卫星物理层安全通信下所提出的ZF和E-SLNR波束成形算法的安全性能。由于ZF波束成形算法要求M≥K+1, 在仿真中, 均假设M=K+1。

图4比较了不同发送天线元数目M、用户数目K情况下的ZF和E-SLNR波束成形算法的保密和速率性能。从图中可见, E-SLNR算法性能明显优于ZF算法的性能。这是因为E-SLNR算法不用限制要求窃听者的信号泄漏或用户间干扰为零, 而是统一考虑两种泄漏, 因此, 即使不进行功率分配的优化配置也能获得较好的安全性能。而ZF算法要求用户间干扰和窃听者的信号泄漏均为零, 虽然降低了计算复杂度, 但是损失了一定的安全性能。

图5仿真了两种波束成形算法的保密和速率与用户数目K的关系。从图中可见, 随着合法用户数目K的增加, 两种波束成形算法的安全性能均随之增加, 但ZF算法的安全性能变化平缓, 在高用户数目K下将趋近于一个常数。这是因为ZF算法要求用户间的干扰为零, 故随着用户数目K的增大, 需要损失更多的安全性能来满足这一要求。

4 结论

本文将物理层安全技术应用到多波束卫星通信系统下行传输中, 建立了多波束卫星物理层安全通信系统模型。针对多波束卫星通信系统物理层安全模型中保密容量难以计算和波束间干扰导致信号交叉的问题, 以最大化保密和速率作为该系统的安全性能评价指标, 仿真并比较了ZF和E-SLNR两种波束成形算法的性能。仿真结果表明, E-SLNR算法不仅不受限于天线数目, 且其安全性能明显优于ZF算法的性能。

参考文献

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[4]PEI M Y, WEI J, WONG K, et al.Masked beamforming for multiuser MIMO wiretap channels with imperfect CSI[J].IEEE Trans.on Wireless Communications, 2012, 11 (2) .

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多波束形成的信号接收系统设计 篇3

1 数字多波束形成原理

数字多波束合成是采用阵列天线同时接收多路信号,通过加权因子对空间不同的天线的接收信号做加权求和而成,由于加权因子相当于滤波器系数,而输入的信号为空间位置不同天线接收信号,所以数字波束形成相当于一个空域滤波器。

图1为数字多波束形成的原理框图。前端天线阵是由多个天线单元组成阵列,阵元接收的信号经射频前端电路、A/ D转换电路、数字下变频器后送入数字波束形成器处理。天线阵接收到的信号首先通过射频通道混频后得到中频信号,再将此模拟中频信号经过ADC 后得到数字中频信号,然后送入DDC 进行下变频;下变频后,每路信号分为正交的I、Q两路,这些正交的信号再进行数字分路,分路后的信号送入波束形成器中进行波束合成,最后的输出即为合成波束。

2 信号采集系统设计

软件上主要包括ADC、DDC和数字分路设计;硬件平台包括ADC、时钟电路、FPGA设计、数据传输、电源等模块,原理框图,如图2所示。这里结合软硬件,对信号采集平台进行介绍。

2.1 模数转换ADC

ADC选用ADS6643,为双通道模数转换器件,14 bit位宽,80 Mbps采样率。因为ADC为双通道,信号接受板可处理12路模拟中频信号。

数字波束形成要求通道间信号的一致性非常好,所以要求ADC同步采样,后续通道间数字信号的一致性也要采取相应的措施。ADC的误差包括随机误差和固定误差,对于同源时钟而言,随机误差主要由于时钟信号变形、抖动以及器件响应误差引起,而固定误差主要由传输线长短差异造成,是主要的误差源。因此,采集板各支路的时钟线应等长,入口信号线也应等长,减少固定误差。因为PCB一旦加工完成,其实际的线路延时即已确定且无法改变,这样就可以对线路的固定延时进行补偿了。另外时钟信号应保持较高质量,尽量减少其他电路对它的干扰,防止出现时钟抖动等问题。

2.2 时钟电路

时钟电路包括晶振、时钟电路分发器和时钟迟延调节电路,MCU作为协处理器对时钟分发电路进行操作,以达到ADC同步采样的目的。

2.3 FPGA信号处理设计

FPGA选用Altera公司的EP2S130F780C5,该FPGA逻辑资丰富、功能强大,有106 032个ALUT,6 747 840个LE,63个嵌入式DSP模块,6个PLL。在FPGA中主要完成DDC,数字分路和板间的数据通信。

接收机接收到的信号都是实信号,实信号的频谱包括正频分量和与之成共轭对称的镜频分量,其单边带频谱(如正频谱)就包含了该信号的所有信息。正交插值就是滤除信号的镜频分量,并把正频谱中心移到零频的过程,流程如图3所示。可以看出,整个过程可以分为移频、降采样和FIR滤波3部分。先抽取后滤波,则进入滤波器的数据量就减为原来的一半,且此时滤波器阶数也应减为原来的一半(原来I、Q两路的系数一样,现在两路的系数分别为原来的奇数项和偶数项),这样可大大减少运算量而对结果没有影响。在FPGA中可通过FIFO实现抽取,这里数据进的时钟为数据出的时钟的2倍即可。

典型的数字正交变换,虽然可以实现精度足够高的正交混频,但在采样率很高时,后续的数字低通滤波器容易成为瓶颈,特别是当阻带衰减要求比较大,而导致FIR滤波器阶数很高时,实现起来就会很困难。本文采用的是基于多相滤波正交化变换的接收模型,正交后续的FIR滤波器阶数要求很低,该方法实现简单。图4即为多相滤波的原理图,包括通道滤波和DFT(或者FFT)。

2.4 数据传输

本系统中,数据传输通过VPX接插件,这种接插件专用于航天、军用的高速、高可靠连接,密度大,速度高达6 Gbps;支持差分对走线方式。信号采集板处理结果,由LVDS总线经背板传输到波束合成板。

2.5 电源设计

由于系统对电源性能要求高,这里直接采样电源模块。电源布局时应充分考虑到对器件的供电情况,避免大的压降。

3 板级EMC设计

3.1 信号完整性设计SI

(1)在电路布局上要清晰划分模拟电路和数字电路的界限,除了时钟外,AD芯片不受数字电路控制;数字地和模拟地在一点共接;

(2)普通信号线遵循3W准则,即信号间距≥3倍线宽,则能有效避免串扰。差分信号对遵循1W准则,即信号对间距≤1倍线宽。差分对之间遵循5W准则,或者用地线隔离;

(3)参考平面的连续性和回流通路:孔、槽或隔离裂痕等参考平面连续性的中断在信号迹线中导致严重的阻抗中断,也是同步交换输出中产生接地反弹和配电系统 (PDS) 噪音的重要原因;

(4)布线优先级:时钟信号线、差分信号线、数据信号线、普通信号线、地址信号线,优先级依次递减。信号走线宽度:地线>电源线>普通信号线;

(5)电磁场效应:电流通路的电感与电流穿过的回路面积成正比,因此最大限度地降低回路尺寸可以有效减少电磁辐射噪声。

3.2 电源完整性设计PI

(1)ADC芯片自身的数字电源从模拟5V电源经过线性分压器得到;线性电源虽然效率低,但纹波小,适合给ADC的数字部分供电;

(2)各个电源平面分割时,要考虑到电源对器件的有效供电:FPGA的3.3 V、2.5 V、1.2 V分别从3个完整的电源平面分割;

(3)去耦电容的选择采用10～2倍规则,即在0.001～4.7μF内等间隔选择。容值越少,电容需要的数量越多。低一档的电容个数比高一档的多一倍的原则;

(4)一个电容器连接至现有电容器的过孔,对 PDS的改善极其微小,应将焊盘与过孔数的比例保持在 1∶1 的水平。

4 实验仿真和结论

利用Modelsim SE仿真结果,如下所示:图5为通道滤波后的输出结果,也是FFT的输入数据,前面几个点为滤波器的输出暂态,直接丢掉。图6为FFT的输出结果,8 bit数据输出和差分数据输出。图示结果和Matlab仿真比较,误差较小。

文中介绍了一种多通道的信号接收系统,该系统具有信号通道数目多、通道间一致性可调、性能优越、通用性强等特点,可广泛应用于雷达、通信领域的多数字波束形成。

摘要：介绍了多波束形成的原理,对接收系统的原理、组成、各部分的特点及实现方法做了详细地说明,着重介绍了ADC同步采样和基于多相滤波正交变换,最后对系统的电磁兼容设计做了简单介绍。

关键词：数字波束形成,同步采样,多相滤波,电磁兼容

参考文献

[1]杨小牛,楼才义,徐建良.软件无线电原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2001.

[2]张明友,汪学刚.雷达系统[M].北京:电子工业出版社,2006.

多波束卫星通信系统论文 篇4

与其他的多址方式相比, CDMA具有抗干扰性强、隐蔽性好、多址访问灵活、对非正交系统不需要系统的同步、与同频通信系统之间的相互干扰小、对多普勒频移不敏感等优点;通过采取以下提高容量的措施, 如话音激活、计划隔离和相邻波束同频复用等, 其传统的频带利用率低的缺点也不再存在。因此, 目前绝大多数移动卫星通信系统 (包括LEO卫星通信系统) 都采用CDMA的多址方式。

卫星的通信容量分为反向链路容量和前向链路容量。在前向链路中, 卫星载荷或信关站采用同步CDMA 方式, 若用户间扩频码正交性能优越, 用户间多址干扰可视为零, 但是由于国际电联 (ITU) 对移动卫星在地球表面功率密度覆盖提出一个上限指标要求, 称为协调触发电平 (CTL, Coordination Trigger Level) , 使得整个卫星通信系统处于功率受限状态, 使得系统容量受到约束。

在反向链路中, 各用户发射信号采用异步CDMA 方式, 在卫星载荷或信关站遭受的多址干扰远较前向链路严重。在已有的反向链路系统容量分析相关文献中, 天线辐射模型都是采用常规的二阶锥形口径模型, 而且往往考虑的各方面因素不够全面。例如在文献[1]中, 作者没有考虑非理想功率控制引起的信号衰落以及相邻波束的信号干扰;文献[2]通过计算其他小区的干扰因子来分析多波束卫星CDMA反向链路的容量, 但其分析过程不够清晰, 结论的可信度不高。

对于LEO卫星而言, 星下点到覆盖区域边缘路径损耗差异时不能忽略的, 为了补偿路径损耗差异, 达到“等通量”覆盖的目标, 需要对波束赋形展宽[3,4]。在波束赋形展宽后, 波束的主瓣和旁瓣增益水平都会发生变化, 特别是旁瓣增益的提升会对通信系统的容量造成很大影响。因此, 已有的系统容量分析结果在赋形多波束情况下是不准确的。本文结合文献[4]中赋形后的天线增益模型, 给出了单星LEO通信系统前向和反向链路的容量分析模型, 计算了单星LEO通信系统的容量并分析了各个参数对系统容量的影响。

1天线增益模型

为了达到“等通量”覆盖的目的, 不仅要求天线宽角度高增益的覆盖, 而且要求增益中间凹陷, 边缘升高, 且变化的幅度达到5dB以上, 波束覆盖角度为53°, 星下点增益为11dBi, 覆盖边缘增益为16dBi[4]。图1和图2所示分别为通过运用遗传算法等智能优化算法得到的发射天线和接收天线多波束覆盖效果图[4], 即是本文在分析中所采用的天线增益模型。

2前向链路系统容量分析

国际电联 (ITU) 在无线规范2566 (Radio Regulation 2566) 中对移动卫星在地球表面接收功率流密度 (PFD, Power Flux Density) 覆盖提出一个上限指标要求, 称为协调触发电平 (CTL) 。CTL大小为$\frac{-142dBW}{(m{}^2\cdot 4k{\rm H}z)}$, 该数值是针对4kHz下得到的, 实际CDMA 系统是在一定频带扩展的。因此对扩频带宽为B的信号, 其功率密度上限 (PFD) 为

[PFD]dBW=[CTL]+[B]-[4000] (1)

该PFD 是针对一颗卫星的用户, 由于多波束阵列天线中的阵列天线同时发射各个波束信号, 因此在地球表面某点接收到用户信息不仅来自本波束, 同时也来自其他波束信号, 因此地面接收信号的总功率Pr

${\rm P}{}_r={\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}{}_0}{\rm P}}{}_1(1+{\displaystyle \sum _{j}S}LL{}_j(\theta {}_i,\phi {}_i))[(1-A)+\frac{A}{c}]$ (2)

其中N0为每波束内同频用户数, P1是单个波束内一个用户的理想接收功率, (θi, φi) 分别表示某个用户的俯仰角和方位角, j表示除去该用户所在波束外的其他15波束的集合, SLL表示旁瓣增益水平, A表示用户被遮挡的概率, 由于阴影效应, 接收信号强度下降c倍, 则天线的发射功率应相应地提高1/c倍, 这里我们假设c=1/2。Pr应满足

Pr≤Pmax=PFD·Ae (3)

其中Ae表示用户接收天线的有效面积。由用户接收天线增益

$G{}_R=\frac{4\pi }{\lambda {}^2}A{}_e$ (4)

可得

$A{}_e=G{}_R\cdot \frac{\lambda {}^2}{4\pi }$ (5)

其中, λ为信号载波波长。由基本传输方程可得单波束中每个用户的理想接收功率P1为

${\rm P}{}_1=\frac{{\rm P}{}_{{\rm T}}G{}_{{\rm T}}G{}_R}{L{}_f}$ (6)

其中PT为卫星发射天线的输入功率, GT为卫星发射天线增益, GR为用户接收天线增益, Lf为路径损耗, 在卫星通信中, 常取自由空间路径损耗, 可以按下式计算

$L{}_f=(\frac{4\pi d}{\lambda }){}^2$ (7)

其中d为传输距离, λ为信号波长, 带入上式并将基本传输方程用分贝形式表示, 则单波束中每个用户的理想接收功率P1为

[P1]dBW=[PT]dBW+[GT]dBW+[GR]dBW-[Lf]dBW=[EIRP]dBW+[GR]dBW-20lgd-20lgf+147.56 (8)

其中EIRP是发射天线的等效全向辐射功率, EIRP=PTGT, f为信号载波的中心频点。

卫星前向链路的路径损耗在此按照地面通信仰角10度 (卫星覆盖区域边缘) 计算得到为170.3dB, 按照星下点计算得到为162.5dB。

3反向链路系统容量分析

反向链路容量主要受限于同频用户的多址干扰。在通信系统信道纠错码选定的情况下, 给定的误码率水平对应的解调信噪比是固定的, 无线通信系统容量取决于干扰的大小。CDMA系统是一个干扰受限系统, 反向链路容量仍然会受到热噪声 (内部干扰) 和同频用户多址干扰 (外部干扰) 的影响[5,6]。通常, 在单星CDMA通信系统中, 产生干扰的主要原因有:

(1) 同一波束中其他用户产生的多址干扰;

(2) 同一卫星中其他波束产生的干扰。

图3为基于多波束天线的星地通信反向链路干扰分析模型。

该卫星的覆盖区域被划分成16个波束小区 (图中空白部分) , 我们假设在每个波束小区内均匀分布N个同频用户。定义第j波束小区的第k个用户为 (j, k) , V表示在该卫星覆盖区域内与关注用户相关的其他用户集合。为了便于分析, 将卫星覆盖区域分为S1和S2两个部分:S1表示关注用户所在波束小区;S2表示其余波束小区。

我们可以用接收信号比特信噪比来表示CDMA系统的通信质量, 接收信号比特信噪比的表达式为

$\frac{E{}_b}{{\rm N}{}_0}=\frac{B}{R}\times \frac{C}{{\rm I}+\eta }$ (9)

其中, B为系统带宽, R为比特速率, I为总的多址干扰, η为热噪声功率, 其功率谱密度为η0, C表示卫星天线接收到的载波功率。

定义CNR (the received carrier-to-noise power ratio) 为$C{\rm N}R=\frac{C}{{\rm I}+\eta }$, 表示卫星天线接收到的载波与噪声 (包括干扰和热噪声) 功率比。

如图3所示, 对于一个关注用户 (j0, k0) , C=αj0k0EIRPj0k0Gj0 (θj0k0, φj0k0) , 干扰用户为 (j, k) ∈V, 可以将CNR改写为

$C{\rm N}R=\frac{C}{{\rm I}+\eta }=\frac{\alpha {}_{j{}_{0}k{}_0}E{\rm I}R{\rm P}{}_{j{}_{0}k{}_0}G{}_{j{}_0}(\theta {}_{j{}_{0}k{}_0},\phi {}_{j{}_{0}k{}_0})}{{\displaystyle {\sum }_{(j,k)\in V}\alpha }{}_{jk}E{\rm I}R{\rm P}{}_{jk}G{}_{j{}_0}(\theta {}_{jk},\phi {}_{jk})+\eta }$ (10)

其中, αjk表示从用户 (j, k) 到卫星的信道增益 (α${}_{jk}^{-1}$表示信道衰减) , EIRPjk表示用户的等效全向发射功率, (θjk, φjk) 分别表示用户的俯仰角和方位角, Gj (θjk, φjk) 表示用户 (j, k) 在波束j的多波束天线增益。

在CDMA通信系统中, 为使系统既能维持高质量通信, 又不对占用同一信道的其他用户产生过多的干扰, 用户会受到其所在波束的功率控制[7]。在实际的通信中, 用户有时会处于被遮挡状态, 有研究表明, 即便是未受遮挡用户也会受到功率控制误差 (Power Control Error, PCE) 的影响[2,8], 功率控制误差γ通常服从对数正态分布[9]

γ=eδ (11)

其中, δ为0均值、方差为σδ的高斯变量。对于未受遮挡用户, σδ的值一般为1dB;对于受遮挡用户, σδ的值一般为2-4dB[9]。

假设在理想的功率控制条件下, 卫星天线接收到每个用户的功率为P0。由于天线波束增益在每个波束小区的非一致性, 定义参数β${}_{jk}^2$用来表示这种基于关注波束天线增益和范围的补偿因子[10]

$\beta {}_{jk}^2=\frac{G{}_{j{}_0}(\theta {}_{jk},\phi {}_{jk})}{G{}_j(\theta {}_{jk},\phi {}_{jk})}$ (12)

则干扰用户经增益调整后进入关注波束的信号功率为P0eδj0k0·β${}_{jk}^2$。

显然, 式 (9) 中的C即为P0·eδj0k0, 则

$\frac{E{}_b}{{\rm N}{}_0}=\frac{B}{R}\frac{{\rm P}{}_{0}e{}^{\delta {}_{j{}_{0}k{}_0}}}{{\rm I}+\eta }$ (13)

其中, 总的多址干扰I包括同波束内用户干扰 (来自S1区域) 和其余波束内用户干扰 (来自S2区域) , I可以表示为

${\rm I}={\rm I}{}_{S{}_1}+{\rm I}{}_{S{}_2}={\displaystyle \sum _{\begin{array}{l}(j,k)\in S{}_1\\ (j,k)\ne (j{}_0,k{}_0)\end{array}}v}{\rm P}{}_{0}e{}^{\delta {}_{jk}}+{\displaystyle \sum _{(j,k)\in S{}_2}v}{\rm P}{}_{0}e{}^{\delta {}_{jk}}\cdot \beta {}_{jk}^2$ (14)

其中, v为话音激活因子。则

$\frac{{\rm I}}{{\rm P}{}_0}={\displaystyle \sum _{\begin{array}{l}(j,k)\in S{}_1\\ (j,k)\ne (j{}_0,k{}_0)\end{array}}v}e{}^{\delta {}_{jk}}+{\displaystyle \sum _{(j,k)\in S{}_2}v}e{}^{\delta {}_{jk}}\cdot \beta {}_{jk}^2$ (15)

其中, N表示每个波束小区的同频用户数。

对于给定的性能要求, 解调所需信号干扰噪声比SINRreq取决于信道条件、调制方法和编码方式, 定义中断概率为

${\rm P}{}_{out}=\text{Ρ}\text{r}\left\{\frac{E{}_b}{{\rm N}{}_0}\le S{\rm I}{\rm N}R{}_{req}\right\}$ (16)

将式 (13) 带入上式, 可以求出中断概率为

${\rm P}{}_{out}=\text{Ρ}\text{r}\left\{\frac{{\rm I}}{{\rm P}{}_0}\ge \lambda \right\}$ (17)

其中$\lambda =\frac{B}{R}\left[\frac{e{}^{\delta {}_{j{}_{0}k{}_0}}}{S{\rm I}{\rm N}R{}_{req}}-\frac{1}{\frac{E{}_b}{\eta {}_0}}\right]$ (18)

为了简化计算, 可以近似地认为总的多址干扰I服从高斯分布, 那么$\frac{{\rm I}}{{\rm P}{}_0}$也服从高斯分布[6]。由式 (15) 可以得出$\frac{{\rm I}}{{\rm P}{}_0}$的均值μI和方差σ${}_{{\rm I}}^2$为

$\mu {}_{{\rm I}}=E[\frac{{\rm I}}{{\rm P}{}_0}]=v\cdot g{}_1({\rm N}-1+{\displaystyle \sum _{(j,k)\in S{}_2}\beta }{}_{jk}^2)$ (19)

$\sigma {}_{{\rm I}}^2=E[(\frac{{\rm I}}{{\rm P}{}_0}){}^2]-\{E[\frac{{\rm I}}{{\rm P}{}_0}]\}{}^2=v\cdot (g{}_2-\omega g{}_1^2)({\rm N}-1+{\displaystyle \sum _{(j,k)\in S{}_2}\beta }{}_{jk}^4)$ (20)

其中$g{}_1=E[e{}^{\delta }]=Ae{}^{\frac{h{}^2\sigma {}_{\delta {}_s}^2}{2}}+(1-A)e{}^{\frac{h{}^2\sigma {}_{\delta {}_{us}}^2}{2}}$ (21)

g2=E[ (eδ) 2]=Ae2h2σ2δs+ (1-A) e2h2σ2δus (22)

其中$h=\frac{(\ln 10)}{20}$, δs和δus分别表示受遮挡和未受遮挡时功率控制误差的高斯变量, A表示用户被遮挡的概率。那么Pout关于δj0k0的条件概率为

${\rm P}{}_{out}|\delta =\frac{1}{2}erfc\left(\frac{\lambda -\mu {}_{{\rm I}}}{\sqrt{2\sigma {}_{{\rm I}}^2}}\right)$ (23)

其中erfc为补误差函数, 则中断概率为

${\rm P}{}_{out}=A{\displaystyle {\int }_{-\infty }^{\infty }{\rm P}}{}_{out}|\delta {}_s\cdot f(\delta {}_s)d\delta {}_s+(1-A){\displaystyle {\int }_{-\infty }^{\infty }{\rm P}}{}_{out}|\delta {}_{us}\cdot f(\delta {}_{us})d\delta {}_{us}$ (24)

4仿真结果分析

本系统采用的多址方式为多载波CDMA (MF-CDMA) , 每个波束内将10MHz可用频带划分为8条带宽为1.25MHz的CDMA信道。多载波的系统容量可以近似于每个信道的可容纳用户数乘上信道数。信息速率R=2.4kb/s, 遮挡概率A=0.3, 话音激活因子$v=\frac{3}{8}$, 载波波长λ=0.14m (载波频率f=2.2GHz) , 则用户接收天线的有效面积为Ae=1.6×10-3m2, 信号与热噪声的比特信噪比为Eb/η0=20dB。根据相关技术指标, 可得单个波束内一个用户的理想接收功率P1=-161.7dBW。

图4所示为用户数与地面接收功率Pr的关系。可以看出, 每信道可容纳的用户数为24, 前向链路的系统总用户容量为3072。

图5和图6分别表示了在非理想功率控制条件下, 功率控制误差σs和解调信噪比门限SINRreq对反向链路系统容量的影响。从图5, 图6中我们可以发现, 在解调信噪比门限给定的情况下, σs每增大1dB, 系统容量下降约25%。显然, 对于σs的典型值2-4dB, 系统的通信中断概率很难达到1%, 因此需要对功率控制算法做进一步的改进, 降低功率控制误差水平。在σs一定的情况下, SINRreq每增大1dB, 系统容量下降约30%。为了提高系统容量, 需要寻找性能更加优异的纠错码, 以降低解调所要求的信号干扰噪声比门限值。

在中断概率为5%的条件下, 选取不同的PCE方差σs和解调信干比门限SINRreq, 归纳了6种典型系统参数的LEO星地通信系统反向链路容量, 如表1所示, 可以看出不同参数时系统容量的对比。其中第1种情况时系统的容量最大, 单波束用户数为81, 波束簇总用户数为1296;第6种情况时系统的容量最小, 单波束用户数为30, 波束簇总用户数为480, 此时系统容量降低到了第1种情况的2/5左右。可见LEO卫星赋形多波束星地通信反向链路的容量对系统的功能参数非常敏感, 很小的参数变动可引起容量的急剧变化。

对比前向链路和反向链路的容量可以发现, 即便是选取了较优的系统参数和较低的中断概率值, 反向链路的系统容量仍旧比前向链路的容量小得多, 这主要是因为, 前向链路中用户几乎不受其他同频用户的多址干扰, 而反向链路中用户遭受了很大的多址干扰影响。

5结束语

本文主要分析了赋形多波束LEO卫星CDMA通信系统的前向和反向链路容量, 文中采用了基于“等通量”的赋形多波束增益模型, 这一增益模型相比传统的二阶锥形增益模型能够较好地补偿路径损耗差异, 保证了覆盖区域的“等通量”覆盖, 更符合LEO卫星通信系统的实际应用环境。

对于前向链路, 系统容量受到CTL标准的制约, 能达到的容量上限为3072个用户。对于反向链路, 在如表1所示的情况1下 (Pout=5%, σs=2dB, SINRreq=4dB) , 系统的容量可以达到1296个用户, 能满足基本的通信要求。当然, 为了提升系统性能以满足更高的通信需求, 需要着力提高系统的反向链路容量。分析表明, 提高反向链路系统容量可以通过以下途径:改进功率控制算法, 降低功率控制误差;寻找性能更加优异的纠错码;优化波束赋形算法, 降低赋形波束的旁瓣增益水平。

目前, 发展我国自主的低轨通信星座系统是必然趋势, 本文所采用的系统容量分析方法对低轨通信星座系统的规划和设计起到了至关重要的作用。

参考文献

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[10]Other-cell interference in satellite power-contolled CDMAuplink[C].E.Lutz.in Proc.5th Int.Mobile Satellite Conf.Pasa-dena, CA, June, 1997:83-88

多波束卫星通信系统论文 篇5

关键词：多波束水下地形测量系统,榕江,分辨率,堤防

广东省地处明显的季风区, 是洪、涝、旱、风、暴潮灾害和次生山地灾害频发的省份之一, 其中, 暴雨、洪水和台风暴潮的危害最为严重。由于堤防是防洪减灾的主要水利工程措施, 但大部分大江大河的干堤是经过历代加高培厚而成的, 堤基和填筑情况复杂, 并存在不同程度的安全隐患, 因此要预先排查堤防存在的隐患, 并对其进行重点治理。由于堤防险段大多是水下的隐蔽工程, 采用常规的测量方法不仅工作量大、时间长, 而且也不可能实现全面的监测, 因此研究出可以快速、准确和无损伤地查出堤防隐患的技术成为了我省乃至全国面临的关键课题。

1 流域概况

榕江原名揭阳江, 又名鮀江, 全长210 km, 由主干流南河和一级支流北河汇成。南河为主干流, 发源于陆丰市东部的百花园, 自西南流向东北, 经揭西、普宁、揭东、揭阳市区、潮阳和汕头诸市县, 至牛田洋注入南海, 境内沿途汇入上砂水、横江水、龙潭水、石肚水、五经富水、洪阳河、北河、新西河水、枫江和车田水等支流, 流域面积4 408 km2, 其中, 本市境内的集水面积为2 800.87 km2。南河干流长175 km, 境内干流长133.7 km, 平均比降4.9%.榕江流域概况如图1所示。

2 多波束水下测量系统简介

多波束水下地形测量系统是由声学仪器、GPS、姿态及航艏数字传感器、计算机及其功能强大的软件组成的高技术测深设备。多波束水下地形测量是根据超声波工作原理, 通过发射和接收声波信号, 利用声波在水体中的传播时间和声速即可计算出水深。多波束换能器以一个较大的开角向水下发射声波, 同时接收几十束或上百束声波, 每发出一个声波, 便可在垂直于航线上得到一组水深数据。当测船连续航行时, 便可得到一个比水深宽7倍的水下地形资料。多波束水下测量系统的工作原理如图2所示。

3 多波束水下测量系统的特点

与传统单波束相比, 多波束测深系统具有高分辨率、高精度和全覆盖的特点, 另外还有精确、高效、快捷和直观等优势。本次采用的是美国LAUREL公司SONIC 2024嵌入式宽带的超高分辨率多波束测深系统。SONIC 2024多波束测深系统在500 m量程范围内具有性能稳定、数据质量高和用户使用灵活方便等优势。其具体优势表现在: (1) 高分辨率。0.5°超窄波束和聚焦算法, 使系统具有超高的分辨率。 (2) 灵活多用。频率和覆盖宽度可以进行在线调整。 (3) 实效性。系统可实时显示三维地形, 并可在线查看测量情况, 监测堤围决口的动态变化过程。 (4) 全覆盖。由于测量数据点的密度不一样, 因此断面生成的精度也不一样。传统断面测量方法和多波束全覆盖测量方法的平面图对比如图3所示, 从图3中可以看出, 多波束的密度越大, 测量精度越高。 (5) 边坡显示。传统的测量方法在测量边坡时, 既费时又费力, 效率不高且精度也不高, 而多波束测量系统可以转换测量角度, 从而能够快速、高效地完成测量工作。 (6) 系统处理软件功能强大。系统能对测量资料进行多种成图处理, 可生成等值线图、三维立体图、彩色图像和剖面图等。 (7) 系统具有实时监测功能, 直观性强。利用系统可以在现场直观地观察搭配水下的地形起伏、冲淤情况和护岸工程的效果。

4 江堤防险段监测成果

本次测量范围分为两段, 总长67 km。第一段为榕江南河段 (水下地形测量区域为河道左岸至河道右岸全断面) , 测量河段下游起始位置为揭东区炮台镇青溪水闸, 测量河段上游终止位置为揭西县三洲拦河闸闸下, 河段长约35 km;第二段为榕江北河段, 测量河段下游起始位置为揭东区炮台镇双溪咀, 测量河段上游终止位置为揭东区月城镇月城电排站上游500 m, 河段长约32 km。

测量成果的三维立体图如图4所示。从图4中可以看出, 该处的深坑范围较大, 且距离岸边较近;深槽至堤防的最近距离仅为6 m;该断面上下游的河床结构和流态较为复杂, 断面发展变化也不不稳定, 易造成崩塌现象。

5 结束语

由于多波束水下地形测量系统具有实时监测功能, 可以现场监视水下地物、地貌的细微变化, 加上三维效果图非常直观, 因此该系统在堤防安全、溃口和崩岸监测等中具有不可替代的作用。与传统单波束相比, 多波束水下地形测量系统在效率、精度、分辨率和水下地形成图质量等各方面有了大幅度提高, 整个系统从外业到内业都实现了自动化、智能化和数字化, 彻底改变了水下测量的技术手段。另外, 该系统还适用于水库、湖泊和海洋等水域的水下地形测量, 江岸堤防险段的水下监测, 水下工程检测 (如抛石护岸等) , 河道疏浚和港口、码头、桥梁等工程的测量。

参考文献

[1]舒晓明.多波束在航道测量中的应用[G]//测绘荆楚——湖北省测绘学会2005年“索佳杯”学术论文集, 2005.

[2]黄永军, 王闰成.多波束外业实施研究与探讨[J].气象水文海洋仪器, 2005 (03) .

多波束卫星通信系统论文 篇6

目前多波束系统正逐渐普及, 并在海上油田井场调查、航道疏浚、港口测量、大陆架经济区勘测等领域得到广泛应用, 可以进行高精度、全覆盖水深测量, 实现了由线到面的飞跃。多波束测深系统连接设备比单波束测深要多并复杂, 一套多波束系统由多种设备或传感器组成, 为了得到真实世界中精确的三维水深坐标必须考虑各设备间的安装误差, 并通过不同校正方法改正其姿态。本文以多波束SeaBat8125和软件PDS2000为例, 总结了影响其测深精度的几个问题。

1 多波束系统主要组成

(1) RESON SeaBat 8125:频率:455kHz;测深分辨率:6mm;覆盖角度:120°;最大测深范围:120m;波束数:240;沿航线波束角:1°;垂直航线波束角:0.5°;最大船速:12节;最大发射速率:40次/秒。 (2) OCTANS光电罗经、运动传感器:真北方位精度:0.1°;稳定时间:5分钟;纵横摇分辨率:0.01°;升沉精度:5%。 (3) GPS信标机 (4) PDS2000数据采集软件 (5) HY1200声速剖面仪。

2 影响系统精度的几个问题及采用措施和校正方法

水中的声速:海洋中各处的声速都可能不一样, 它取决于以下三个参数:盐度变1ppt=声速约变1.3m/s;温度变1°C=声速约变3m/s。压力:165米深度变化的影响相当于温度变1°C。针对参数, 使用hy1200声速剖面仪测前和测后两次测量水中声速, 并将声速曲线应用到数据后处理中。背景噪声:在测量过程中, 由于声纳、船体电子、气泡断裂、螺旋桨和发动机引起的自身噪声一般可以控制, 而其他声源如波浪、潮汐、流速、地震、海洋生物和其它船只引起的环境噪声, 一般不可控制。在自身噪声控制中, 可以采取以下措施: (1) 在换能器上安装导流罩, 设计流体型船体形状, 改变声纳头到船壳的高度等, 可使水流气泡的影响最小化。 (2) 仔细选择声纳头安装位置, 远离船主机、副机、泵和螺旋桨, 并保证声纳杆舷侧安装稳定牢固, 超出船底。 (3) 增益的选择:当水深小于等于5米时, 可以使用固定增益;当水深大于5米时, 采用TVG自动增益。TVG的确定主要取决于Absorption和Spre ading Los s两个主要参数, 在干净的淡水中, 或者在海底具有很好的反射体的水中时, 两个参数设置通常较低, 反之, 较高。校正:在进行多波束校正之前, 首先选择良好的海况和特定的海底地形 (有明显水深变化如航道和港池的边坡) 上采集数据, 安装一次就要校正一次, 当更换设备或改变传感器位置时都需要重新校正。多波束校正包括: (1) GPS延时 (2) 横摇偏差 (Roll) (3) 纵摇偏差 (Pitch) (4) 艏摇偏差 (Yaw)

2.1 GPS延时

时间同步是使PDS计算机的时间与从GPS来的精确时间同步, 以保证实时采集的水深值和定位坐标保持一致。因为GPS接收机要花时间计算位置, 还得输出其他数据, 大部分GPS都不能没有延时的输出数据, 延时通常从200毫秒到1200毫秒。如图示一, 分别以不同速度两次测量同一条线, 速度要求相差最少一半, 地形要求有明显水深变化。

2.2 横摇偏差 (Roll)

横摇偏差即声纳探头在船型安装坐标系统中的安装误差, 声纳头发射的中央波束没有垂直发射到海底, 而是朝船左或船右某个角度发射, Roll误差会直接导致水深值误差, 水越深误差越大, 因此校正时应达到0.01°的精度。如图二, 分别以相同速度, 选择平坦地形, 不同方向测量同一条线。

2.3 纵摇偏差 (Pitch)

纵摇偏差也是声纳头在船型安装坐标系统中的安装误差, 声纳头发射的中央波束没有垂直发射到海底, 而是朝船前或船后某个角度发射波束, Pitch误差会造成沿航线方向上的位移, 位移值和水深成正比, 水深越大位移越大。如图示三, 分别以相同速度, 选择有明显变化水深地形, 不同方向测量同一条线。

2.4 艏摇偏差 (Yaw)

艏摇偏差即声纳探头发射波束面在船型坐标系中, 没有垂直于船前进方向即坐标系Y方向, Yaw误差会引起边缘波束水深点的位置误差。如图示四, 在斜坡或一个礁石上布设两条平行测线, 测线间距应保证两个测线间有10-50%的波束覆盖率, 测线方向可以相反也可以相同, 速度相同。

2.5 处理校正数据

打开PDS2000软件Proe s s ing菜单的Multibe am PatchTe s t校正应用程序。分别调用对应四个误差的测线数据, 依次计算出Latency (延时) 、Roll、Pitch、和Yaw的校正值, 注意先后顺序非常重要, 在校正计算时要注意潮位改正, 因当潮位变化很大时会引起校正结果误差。

3 问题数据总结

在实时采集状态可以通过测量覆盖窗口观察采集数据是否存在异常, 一般问题如下: (1) 整个条带沿航线波浪起伏。原因:运动传感器升沉带宽设置问题;时间同步不对。 (2) 边缘波束波浪起伏。原因:系统时间同步不对;声纳杆不牢固有运动。 (3) 水底声纳信号有旁瓣特征。解决方法:增加发射功率及接收增益可消除或减少其影响。 (4) 相邻测线间的水深不符。原因:运动传感器升沉带宽设置有问题;因流速引起船吃水改变等。

在各种数据问题中, 固定误差影响是可以在数据后处理过程中改正, 如系统安装位置、吃水改正、潮位改正、固定传感器延时偏移和多波束校正参数等, 而可变误差影响是不可以改正, 如时间同步不正确、声纳头安装杆运动传感器震动、可变定位误差、运动传感器数据漂移和缺乏合适的声速剖面等。多波束测深精度的影响因素很多, 以上介绍是保证采集真实可靠的原始数据主要影响因素, 在实时测量过程中, 要求测量人员认真考虑每项改正参数, 准确观察测深覆盖图并判断是否存在问题。随着多波束的广泛应用, 其测深技术逐渐成熟。

摘要：为了为海图的数字化管理及更新提供高精度的数据, 在多波束测深系统的应用过程中, 正确设置并校正其各个设备之间的安装误差显得尤为重要。通过不断的实践, 本文总结了影响多波束测深精度的几个问题, 并采用正确的校正方法得以解决, 确保数据质量。

关键词：GPS延时,纵摇偏差,横摇偏差,艏摇偏差

参考文献

[1]徐卫明, 肖付民, 刘雁春等.内陆水域测量学.2004年海军大连舰艇学院.

[2]阎福旺.水声基础技术.2001年海洋出版社.

[3]梁开龙.水下地形测量.1995年测绘出版社.

[4]殷晓东.海道测量学.2004年海军大连舰艇学院.

多波束卫星通信系统论文 篇7

自20世纪80年代研制出世界上第1台便携式多波束测深仪以来,到现在已经历4次换代,R2Sonic 2022是基于第5代声呐结构的多波束测深系统,代表目前最先进的测深系统,结构设计紧凑,便于携带,适用于江河海洋地形扫描。该系统具有在线调频功能,用户可以有20多个工作频率选择使用;条带覆盖角度在线可调,在10~160°范围内,解决了码头、防波堤、大坝、桥桩或者桥墩等垂直面的检测难题;高分辨率,拥有256个波束,波束角为1.0°×1.0°。

2 同传统法测量技术的对比

传统的测量技术是利用回声测深仪的水声换能器垂直向水下发射和接收回波,根据波束的往返时间及声速确定水深;多波束测深系统是在传统测深仪的基础上发展起来的,能在与航迹垂直的平面内1次给出若干深度,获得1条一定宽度的全覆盖水深条带[1]。为检验多波束测深系统的性能,选择一河道边坡,使用多波束测深系统与传统回声测深仪进行研究测量。

2.1 动静态水深比测

由于R2 Sonic 2022多波束测深系统采用1.0°×1.0°超窄波束角全覆盖测量,数据详细,在每个测区都有足够的测点参与计算,保证了成图的质量,更能体现横断面细节起伏变化;传统测深仪的测点间距过大,波束角较大,对水底地形的反应比较粗糙,对一些微地形测量时容易产生较大深度误差[2]。

动态比测结果反映,10~18 m的水深,不符值在10 cm以内;18~25 m的水深,不符值在20 cm以内。水深平均误差为0.10 m,综合相对误差为0.68%,满足国家行业标准SL257-2000《水道观测规范》“各类测深方法及仪具的单项测深误差,应控制在±0.10 m以内,综合相对误差不应大于水深的1%”[3]的要求。

通过静态比测,测深值无系统偏差,10~18 m的119个测深样本,水深值误差在7 cm以内,18~25 m的102个测深样本,水深误差在15 cm以内,221个静态测深样本平均测深误差为0.08 m;与测深仪所测水深的绝对误差为0.09 m,满足国家行业标准SL257-2000《水道观测规范》要求,可见多波速水下测量系统精度是可靠的。

2.2 数字地形图对比

图1是多波束测量数字地形图,图2是传统法测量数字地形图,通过图1和2对比,可见相对于传统测深仪,多波束测量数据点密,能够更精确地测出水下目标物的大小、形状和高低变化,绘制的等深线更详细,也更真实地反映地形地貌特征。

2.3 面积对比

R2 Sonic 2022多波束测深系统可以在测量过程中根据实际环境调整系统频率和扇面角,在水深不超过50 m的水域中,能保证测点距为1 m或更小;而传统测深仪波束角固定且比较大,测点距只能勉强达到5 m。利用传统测深仪数据绘制了5 m点距的地形图,用多波束数据按不同点距绘制了1~4 m的地形图,分别建立DTM模型,计算不同等深线所围面积,并计算相对误差(传统测深仪和多波束测深系统在不同等深线计算的面积差值,与多波束测深系统计算面积的百分比),具体如表1所示。由表1可见随着更细化的地形,面积相差越大,最大的接近36%,说明多波束能更全面地反映每个地形的细节情况。

3 在江河湖泊地形监测中的应用

3.1 河道险工险段监测及整治

珠江三角洲中下游地区河网密集分布,水势复杂,近年河道下切变化大,给堤围安全造成很大威胁。利用多波束高精确度、高分辨率的优点,对河道进行地形测量,使监测数据更加准确直观,为治理险段提供基础数据和技术支撑。图3为某险段的水下地形图,是典型的座弯冲顶、深坑迫岸地形,洪水后边坡出现险情。在提供基础数据后,采取了抛石护岸整治工程措施,图4险段治理后水下地形现状。

根据图3和4的对比,直观的图像可反映治理后的效果,将几条丁坝完整地体现出来。

根据原始数据绘制的数字地形图如图5所示,得到横断面边坡比计算表如表2所示,表明在连续50 m范围内坡度趋缓了,这样以数据和图从多角度体现工程的效果,对工程的设计、施工和验收起到关键作用。

3.2 水库水下地形测量

利用多波束采用全覆盖测量方式这一优点,可获得更精密的数据,能够更加真实清楚地反映水库水下情况,为库容曲线的计算,评估水库的滞洪、蓄洪能力提供依据。

图6为利用多波束测深系统测量结果绘制的南海区东风水库的水位库容曲线图,水下地形监测的数据精度越高,计算的库容越正确。可为水库的管理、清淤提供基础数据和技术支撑。

3.3 水利应急抢险监测

R2 Sonic 2022多波束测深系统最大特点是可以实时观测到水下地形三维彩图、直观的云点图。通过3G网络通讯技术实现了远程监控,建立实时传输系统,把现场测量软件显示信息(如多波束条带图、云点图等)、船载摄像头所拍摄的测区情况,以及测量得到的初步成果,通过3G网络传送给指挥部。远程监控传输系统如图7所示。

水利应急抢险监测系统实现了远程传输现场测量情况,在线监测险情动态变化,可通过数字与三维模型分析计算冲淤量、横断面、边坡等变化,为抢险救灾制定决策,提供基础资料,为快速制定抢险决策提供科学依据,同时减少了水下作业风险程度。

3.4 河道演变趋势研究

多波束具有导航轨迹存储和回放功能,可对同一水域进行多年对照测量。可提供高分辨率的水下地形图、横断面图、深泓图和三维图,能够反映细节的变化,可做出河道变化、演变的研究。

图8是某河道2004——2011年的变化趋势,图中虚线是2004年等深线,实线是2011年等深线,可见左岸原来-17 m的等深线现已经是扩大到-21 m,右岸处深坑面积扩大,底部有所淤积。

4 结语

通过对比R2 Sonic 2022多波束测深系统与传统回声测深仪的操作使用及测量效果,第5代多波束测深系统的便捷、高效、灵活、准确等先进性显而易见,不仅在河道整治、应急抢险等方面得到应用,在数字河道建设、电子航道、水下物探、桥梁施工等方面也起到非常重要的作用。近年来多波束技术迅速发展,在海洋、河道的应用也日趋成熟。多波束的实效性、数据的准确性、高密度性、工作效率的高效性是以后多波束技术发展的前景[4]。

参考文献

[1]刘经南,赵建虎.多波束测深及图像数据处理[M].武汉:武汉大学出版社,2008:27-32.

[2]刘经南,赵建虎.多波束测深系统的现状和发展趋势[J].海洋测绘,2002,22(5):3-6.

[3]谭良,全小龙,张黎明.多波束测深系统在水下工程监测中的应用[J].全球定位系统,2009(1):38-42.