[发明专利]一种多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法

权利要求书

1.一种适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)对卫星通信的下行链路的信道进行分析，考虑多普勒频移与传播延时，表征出相控阵天线发送到每个用户的信道响应矢量；

(2)以系统的能效最大化为目标，将卫星通信系统的总能耗除以用户的信息速率总和作为目标函数；

(3)建立高能效动态波束优化设计问题，并以各个用户服务质量的保证与相控阵天线的每个子天线功率限制为约束条件；

(4)利用半正定松弛方法，并结合Minorize-Maximization迭代算法用以解决凸规划差分问题，然后通过二次变换进一步将目标函数转化为标准凸优化问题，迭代求解该问题，求得半正定松弛条件下的最优解；

(5)若该最优解矩阵的秩唯一，则可直接得到动态波束成形矢量；若不唯一，利用高斯随机化进行功率再分配，得到最终的成形矢量；

(6)在功率再分配的优化过程中，引入深度学习技术，搭建卷积神经网络，输入参数为用户的信道响应矢量与半正定松弛条件下的最优解，输出为所分配的功率，通过它们之间的映射关系，取代迭代过程；

其中，在步骤(2)中，目标函数建立为：

其中R_sum为K个用户的信息速率总和，P_sum为低轨卫星系统的总能耗，P₀表示每个用户的基本功耗，w_k表示相控阵天线发给第k个用户的功率向量，上标H表示共轭转置，ξ表示功率放大器低效性的常数且ξ＞1，为下行传输中第k个用户所接收到的信干噪比，为第k个用户所接收到的噪声方差；

建立如下目标优化问题

其中P_n为单天线最大允许发送功率，γ_k为第k个用户的目标信干噪比值，K为用户总数，N_T＝M_x×M_y为卫星天线阵列的天线数量，M_x和M_y分别是天线阵列中x轴与y轴的数量，n代表天线阵列中子天线的序号。

2.根据权利要求1所述的适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，其特征在于，步骤(1)中相控阵天线发送到用户k的信道响应可表示为：其中，其中是由于卫星移动导致的多普勒频移，为传播延时，g_k是信道增益系数，为相控阵天线的下行链路响应矢量。

3.根据权利要求2所述的适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，其特征在于，步骤(4)所述优化问题的求解方法包括：

a.利用半正定松弛，定义h_k的自相关矩阵为w_k的自相关矩阵为w_i的自相关矩阵为将优化问题转化为

其中，Tr(·)表示矩阵的迹；

b.将上述分式的分子表示为A(W)，分母表示为B(W)，将分子部分A(W)根据log函数的性质进行分解得到：

令二者均为关于W_k的凹函数，根据凸规划差分问题的特点，利用Minorize-Maximization迭代算法，将分子部分A(W)转化为凹函数：

c.然后将整个分式进行二次变换，将问题转化为标准的凸优化问题：

并求解具有初始可行点的凸优化问题，继续迭代下一次，将问题转化为迭代优化问题，求得最优解。

4.根据权利要求3所述的适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，其特征在于，步骤(5)中利用高斯随机化方法进行功率再分配，包括：

a.若最优解的秩唯一，对所求最优解矩阵进行特征值分解，得到波束成形矢量其中v_k和u_k分别是的主特征值和特征向量；

b.若秩不唯一，对于多次高斯随机化过程，再次利用Minorize-Maximization迭代算法将优化问题转化为凸优化问题，在所得的高斯随机化结果中选择最优解对应的功率分配矢量，进而获得最终的动态波束成形矢量。

5.根据权利要求4所述的适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，其特征在于，步骤(6)中，在求解分配的功率时，搭建卷积神经网络框架，包括输入层、卷积层、批量标准化层、激活层、平坦层、全连接层和输出层，输入为信道矢量与半正定松弛条件下的最优解W^opt，将信道矢量拆分成实部与虚部作为输入；输出所分配的功率p，即得到映射关系可表述为由此可取代迭代过程，得到最终的动态波束成形矢量。