[发明专利]一种多波束卫星通信系统中的功率分配算法

摘要

本发明公开了一种多波束卫星通信系统中的功率分配算法，首先根据卫星通信系统中的功率带宽平衡原理，构建了面向用户终端的多波束卫星通信系统下行容量模型；然后将该功率分配问题建模成一个带约束的优化问题模型；最后，通过拉格朗日对偶理论和次梯度法进行求解。本发明提出的功率分配算法从系统总容量和二阶业务拒绝量总和来看，均具有优越性，可以获得良好的系统性能，能够有效地利用宝贵的功率资源。

主权项

一种多波束卫星通信系统中的功率分配算法，其特征在于，算法步骤如下：步骤1、建立多波束卫星通信系统下行容量模型根据卫星通信系统中的功率带宽平衡原理，即一个载波占用卫星转发器的功率百分比和带宽百分比相等，构建了面向用户终端的多波束卫星通信系统下行容量模型Ci＝AαiPi其中，A为总带宽与总功率的比值，αi称为编码调制系数，αi＝miri，mi为每个调制符号的信息比特数，ri为信道编码的码率，i＝1,2,3...M，M为用户数，Ci为每个用户获得的容量；步骤2、建立功率优化问题模型考虑到不同类型的用户，其所采用编码调制方式和承载业务类型不同；在采用集中式资源管理模式下，利用最小化二阶业务拒绝量总和为目标函数，该功率优化问题建模为：minΣi=1M(Ti-AαiPi)2---(4)]]>s.t.Ci＝AαiPi≤Ti i∈{1,2,3…,M}              (5)Σi=1MPi≤Ptotal---(6)]]>Ci=AαiPi≥Ti(1-ei)Di,i∈{1,2,3...,M}---(7)]]>其中，Ti为每个用户的业务需求，Pi为每个用户分配的功率，Ptotal为系统总功率，ei是通过第i个用户所在链路的误码率，Di>0是给定的平均最大容许时延限制；步骤3、采用凸优化理论，实现功率优化问题模型的功率分配，具体方法如下：采用拉格朗日对偶理论和次梯度法来实现功率优化问题模型的功率分配，分配算法为：上述功率优化问题模型的拉格朗日函数J(P,μ,λ)为：J(P,μ,λ)=Σi=1M(Ti-Ci)2+μ(ΣPi-Ptotal)+Σi=1Mλ(Ti(1-ei)Di-Ci)---(8)]]>其中，μ为约束条件(6)对应的非负对偶变量，λ＝[λ1,λ2,…,λN]为约束条件(7)对应的非负对偶变量，P＝[P1,P2,…,PN]；拉格朗日函数的对偶函数D(λ,μ)为D(λ,μ)=minPL(P,λ,μ)---(9)]]>D(λ,μ)的对偶函数d*为d*=maxλi≥0,μ≥0D(λi,μ)---(10)]]>公式(8)对Pi求偏导，得2Aαi(Ti‑Ci)＝μ‑Aαiλi                   (11)假设Ci>Ti，则约束条件(7)显然满足，其相应的对偶变量λi为零；根据公式(11)可知，μ为负值，与μ非负相矛盾；因此μ非负时，约束条件(5)可以忽略；由于上述功率优化问题模型的优化问题是凸优化问题，因而与原问题的对偶间隙为零，对偶问题的最优解即为原问题的最优解，再采用次梯度法更新对偶变量λin+1=[λin-Δn(A·αi·Pi-Ti(1-ei)Di)]+---(12)]]>μn+1=[μn-Δn(Ptotal-Σi=1NPi)]+---(13)]]>其中，[x]+＝max{0,x}，n代表迭代次数，Δ代表迭代步长，Ptotal为系统总功率；根据系统的收敛性，收敛性能最好时对应的迭代步长为最优迭代步长，根据最优迭代步长得到功率优化问题模型的最优分配功率。