基于L频段数字航空通信系统1的F-OFDM波形设计*

龚 旻

(中国运载火箭技术研究院，北京 100076)



基于L频段数字航空通信系统1的F-OFDM波形设计*

龚 旻**

(中国运载火箭技术研究院，北京 100076)

随着航空飞行器种类和数量的激增以及第五代(5G)移动通信系统和物联网(IoT)时代的到来，下一代航空无线通信系统面临着高安全性、大传输容量、低延时、强鲁棒性、高灵活性和综合业务提供等新的挑战。为此，提出了一种基于L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)的滤波正交频分复用(F-OFDM)波形设计方法并探讨了可能的技术演进路径。首先引入了认知无线电、非连续载波干涉码OFDM和滤波器的思想，然后针对不同航空飞行器用户动态自适应配置波形参数。仿真结果表明，该方法得到的系统波形具有较低的带外辐射功率、优良的块误码率性能和较高的吞吐量增益。

L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)；滤波正交频分复用；波形设计；认知无线电

1 引 言

随着民航业的持续繁荣，全球空中运输流量预计将在2025年翻倍至2 200万架次/年，飞机乘客数量将在2031年接近120亿人次/年[1]。另外，无人机和私人飞机等商业市场前景广阔，各类航空飞行器使得空域愈加繁忙。第五代蜂窝移动通信系统(the 5th Generation，5G)和物联网(Internet of Things，IoT)时代的到来，使得下一代航空无线通信系统将成为全球异构互联网不可或缺的重要组成和基础网络之一[2]。

目前，实际应用最广的航空无线通信系统甚高频数据链2(Very High Frequency Data Link 2，VDL2)系统通信速率仅为31.5 kbit/s[3]，远无法满足下一代航空宽带通信业务所带来的个性化需求。因此，国际民航组织(International Civil Aviation Organization，ICAO)提出了多个下一代航空无线通信系统标准，L频段数字航空通信系统1(L-band Digital Aeronautical Communications System 1，L-DACS1)是其中最具竞争力的标准之一[4]。

然而，未来航空无线通信系统不但面临着容量需求日益增长和频谱资源极度匮乏之间的矛盾，而且由于其覆盖范围广和高速高动态等特性，高安全性、低延迟、强鲁棒性和高灵活性等新挑战[5-6]使得新一代航空无线通信系统空中无线接口的波形设计至关重要。

L-DACS1虽然采用了与即将发布的5G标准兼容性优良的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术，具有良好的频谱效率、后向兼容性、与多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术的结合性以及硬件实现性等优势[7]，但是面对有限的、碎片化的、授权用户利用率低的频谱资源，以及不同飞行剖面、覆盖范围和信道环境的大规模多类型飞行器用户，波形设计仍需重点解决认知频谱集中、参数动态配置和支持异步操作等三大问题[8]。

为了提出一种灵活的传输波形，有4种在5G标准的演进过程中被连续提出的方案可供选择，包括滤波OFDM(Filtered-OFDM，F-OFDM)、基于滤波组的多载波(Filter-Bank Based Multicarrier，FBMC)、统一滤波多载波(Universal-Filtered Multi-Carrier，UFMC)和通用频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing，GFDM)[9]。相比于其他3种波形，F-OFDM最具潜力，它不但频率复用方式灵活，频谱效率高，带外辐射低，而且易于结合其他波形以及MIMO等技术，前后向兼容性高，系统复杂度可承受。

基于以上考虑，本文提出一种基于L-DACS1的F-OFDM波形设计方法，不但引入了认知无线电(Cognitive Radio，CR)[10]、非连续载波干涉码OFDM(Non-continuous Carrier Interferometry OFDM，NCI-OFDM)[11]和滤波器的思想，而且针对不同航空飞行器用户动态自适应配置波形参数。性能仿真结果表明，该方法不但提升了频谱利用率和带外辐射性能，而且保持了优良的块误码率，为下一代航空无线通信系统的发展和可持续性演进奠定了基础。

2 系统架构

下一代航空无线通信系统的应用场景中包括民航飞机、无人机、直升机、私人飞机，甚至军用飞机和临空飞行器等，其系统架构如图1所示。这些飞行器经历着不同的飞行剖面(速度、加速度和高度等)、覆盖范围和信道环境，在通信容量、传输延时和接入用户数量等方面都有着不同的需求，且数据类型涵盖语音、状态监视、探测图像和视频以及娱乐资讯等。所有这些不同都需要一个灵活的传输波形以满足多样化需求。

图1 系统架构

举例来说，对于大型民航飞机(如A380)，飞行速度约1 000 km/h，覆盖范围约300 km，其需要的子载波间隔和循环前缀数值均较大，且随着飞行速度和覆盖范围的增加(如F-22)，这些参数的数值需求将更大。但是，这些参数对于直升机和小型民航飞机的需求会变小，对于无人机和小型私人飞机更小。因此，传输波形应根据具体飞行器类型和飞行场景进行自适应调整。不同应用下的波形配置如图2所示。

图2 灵活共存的设计波形

3 波形设计

本文提出一种基于L-DACS1的F-OFDM波形设计方法。它以L-DACS1标准的OFDM系统参数为基本配置(详见表1)，通过CR技术认知获得L频段的可用子带，避免与测距装置(Distance Measuring Equipment，DME)、二次监视雷达(Secondary Surveillance Radar，SSR)或联合战术信息分发系统(Joint Tactical Information Distribution System，JTIDS)等已有系统互扰，然后根据不同飞行器的工作环境和承载业务配置不同的传输波形。利用F-OFDM的思想在每个子带均使用滤波器完成解耦，子带间可保留非常窄的保护带宽，同时采用NCI-OFDM聚集非连续子载波且降低峰均比(Peak-to-Average Power Ratio，PAPR)，提升频谱效率和带外辐射性能，支持异步传输。

3.1 收发信机设计

基于L-DACS1的F-OFDM收发信机框架如图3所示。

在任意的频谱认知周期内，充分利用非连续频谱提升频谱效率。基于特定的应用，子带带宽、子载波间隔、FFT长度和循环前缀时间等均可自适应设计形成不同的传输波形，且在F-OFDM的框架下进行结合，时频配置可以随时间变化以适应业务需求和信道时变特性。

3.2 关键参数选取

关键参数子载波间隔Δf的取值既要充分划分以利用频谱资源，又要抵抗多普勒频移带来的子载波间干扰，其取决于飞行器的速度v、载波频率f0和多普勒频移同步算法能力因子α，应满足

Δf≥α×f0×v/c。

(1)

式中：c为光速3×108m/s，α的经验值范围一般为5～20[12]。

因此,应根据飞行器的飞行速度量身定制Δf以提高频谱效率，同时为了标准化设计,Δf最好选择为表1所示的标准子载波间隔的整数倍或整数划分(如9.76×NkHz或9.76/NkHz)。

另一个关键参数循环前缀时间Tcp的取值应大于信道多径效应引起的最大时延扩展，即收发信机之间最长传播路径和最短传播路径差所对应的传播时间差。当Tcp取值17.6 μs时，最大时延扩展不能大于5.28 km，否则将导致符号间干扰。对于主要是两径莱斯信道的航空信道[13]而言，最大时延扩展正比于覆盖范围，Tcp应随着覆盖范围的增大而增大。因此，为适应不同飞行器的服务半径，应考虑变Tcp值设计以适应不同的环境以提升频谱效率。

举例来说，对于民航飞机而言，可采用表1所示的OFDM参数；对于飞行速度较慢和覆盖范围较小的无人机，子载波间隔Δf、FFT长度Nc和循环前缀时间Tcp可分别设置为4.88 kHz、128和8.8 μs；对于F-22战斗机而言，这3个参数可分别设置为19.52 kHz、32和17.6 μs。

3.3 滤波器设计

为获得F-OFDM所带来的频谱收益，应精细化设计带通滤波器，在时域和频域特性中折中，并同时考虑实现复杂度。为得到一种基于应用需求的灵活子带重分配的、系统的、简单的在线生成滤波器方法，本文选择软截断的sinc滤波器以在时域和频域上获得一个合理的平衡。对汉宁和汉明两种类型的滤波器进行了仿真比较，如图4所示。仿真参数：子载波间隔9.76 kHz，子带带宽498 kHz，基带采样率30 MHz，滤波器阶数1 025。

图4 汉宁和汉明滤波器脉冲响应

在F-OFDM系统中，滤波器会导致时域的长拖尾。这种情况下，拓展循环前缀长度以覆盖多径时延扩展和整个滤波器拖尾会导致较大开销而并不可取。如果子带带宽处于中等以上规模，相应滤波器的主瓣将会较窄，这种情况下可以在发送端扩展循环前缀以覆盖滤波器主瓣，然后在接收端前移半个主瓣窗口。

3.4 帧结构设计及更新流程

根据飞行器类型和飞行环境不同，基于L-DACS1的F-OFDM系统的帧结构可自适应调整。为兼容L-DACS1标准，一个标准的资源块由25个频域符号和6个时域符号交织组成，对于高速高动态飞行环境，可采用2倍标准的F-OFDM子载波间隔(9.76×2 kHz)的资源块结构，对于低速飞行环境，可采用0.5倍标准的F-OFDM子载波间隔(9.76/2 kHz)的资源块结构，其对应的时域符号长度分别为标准有用符号时间102.4 μs的0.5倍和2倍，如图5所示。资源块中的导频符号和峰均比符号根据具体信道估计算法和降低PAPR算法动态插入。

图5 资源块结构

同时，子带间的保护带宽也设置成标准子载波间隔的整数倍或整数划分(如9.76×NkHz或9.76/NkHz)，并通过合理的滤波器设计最小化子带间的保护带宽以最大化频谱效率。基于上述方法得到的超帧结构如图6所示。

图6 超帧结构

帧更新流程如图7所示。首先利用CR技术的匹配滤波检测、能量检测、循环平稳检测或多天线检测等算法[14]进行频谱认知，然后根据相关策略完成子带选择。考虑航空莱斯信道模型[13]，选择反映多径程度的K因子进行信道估计，同时利用内外部传感器获得的导航参数(速度、加速度和高度等)对子载波间隔、循环前缀时间、FFT长度和帧长度等参数进行更新，最后完成组帧并进入下一轮频谱认知。

图7 帧更新流程

3.5 技术演进路径

对于基于L-DACS1的F-OFDM系统而言，其每个子带均采用独立的传输波形，因此可以逐步从L-DACS1的OFDM演进至F-OFDM。在初始阶段，L-DACS1无需改变，其10%的保护带宽将被用于F-OFDM的数据传输。从长远来看，分配给L-DACS1的带宽将逐渐减少，其带宽以及新频谱将融入5G和IoT，构建一个更加灵活、高频谱效率和具有前后向兼容性的F-OFDM系统。

为了使航空通信系统有效地融入5G和IoT网络，必须考虑作为物理层关键技术之一的多址接入技术。L-DACS1标准采用的正交多址接入技术的可接入用户数量正比于有限的正交资源，无法满足海量用户接入的需求，因此只有采用非正交多址接入技术并结合合适的干扰消除算法才能满足更多的飞行器，如稀疏码多址接入、模式分多址接入和多用户共享接入等[15-17]。

除了接入方案外，高增益的信道编码是航空通信系统的另一个关键技术。基于信道极化的Polar码是目前唯一一个从数学上证明达到香农极限的编码方式[18]。仿真结果表明，在加性高斯白噪声信道中Polar码性能要优于低密度奇偶校验(Low Density Parity Check，LDPC)码和Turbo码[19]。Polar码已被采纳为5G增强移动宽带场景的控制信道编码，而以莱斯信道为主的航空信道，其直射径占据主导[13]，采用Polar码将有可能获得更大的编码增益。

4 仿真分析

本节从功率谱密度、块误码率和吞吐量3个方面对本文提出的基于L-DACS1的F-OFDM系统和L-DACS1系统的波形进行了性能比较。

4.1 功率谱密度

如图8所示，基于L-DACS1的F-OFDM系统的信号功率谱密度能量更加集中，其带外辐射功率约为-50 dB，比L-DACS1系统的-44 dB降低了约6 dB，可以更好地减小对其他系统的干扰。

图8 功率谱密度

4.2 块误码率

块误码率仿真参数如表2所示。考虑一个典型的莱斯航空信道，莱斯因子K为15 dB，飞行器速度为300 km/h。将498 kHz的总带宽划分为3个子带，第一个和第三个子带带宽25 kHz，第二个子带带宽448 kHz，在3个子带上使用统一的子载波间隔和正常循环前缀时间，滤波器拖尾无特殊处理。调制方式采用8进制正交幅度调制(8 Quadrature Amplitude Modulation，8QAM)、16进制QAM(16QAM)和64进制QAM(64QAM)。

表2 块误码率仿真参数Tab.2 Block error rate simulation parameters

针对本文提出的基于L-DACS1的F-OFDM系统和L-DACS1系统在3种不同调制方式上的块误码率曲线进行了比较。同步表示子带之间无干扰，异步表示子带之间存在干扰。仿真结果如图9所示，可见本文提出的F-OFDM系统与同步L-DACS1系统的块误码率性能相当，仅在64QAM调制方式下本文系统略优。但是,本文提出的F-OFDM系统相比于异步L-DACS1系统体现出极大的优越性，在块误码率为10-1时，8QAM和16QAM调制方式下本文系统具有约3.5 dB的增益，64QAM调制方式下本文系统具有约7 dB的增益。

图9 块误码率性能比较

4.3 吞吐量

为了验证基于L-DACS1的F-OFDM系统在吞吐量上的优越性，对工作在载频为1 GHz的民航飞机在3种飞行场景(巡航、到达和滑行)[19]下的空地通信吞吐量进行了比较，吞吐量仿真参数见表3。对于L-DACS1系统而言，10%的带宽用作保护带宽，而基于L-DACS1的F-OFDM系统对保护带宽进行了最小化和特定飞行场景下的优化处理，并采取了针对信道特性的自适应处理，如小多径时延扩展下减少循环前缀时间和低速飞行环境下减小子载波间隔等，使得系统获得了可观的吞吐量增益。根据图10的仿真结果，与L-DACS1系统相比，本文提出的基于L-DACS1的F-OFDM系统在巡航、到达和滑行3种飞行场景下分别能获得约33%、36%和41%的吞吐量增益，总计获得约37%的吞吐量增益。

表3 吞吐量仿真参数Tab.3 Throughput simulation parameters

图10 吞吐量增益

5 结束语

随着民航、无人机、私人飞机、战斗机和临空飞行器等的日益激增以及5G移动通信系统和物联网新时代的到来，本文提出了一种基于L-DACS1的F-OFDM系统的高效灵活传输波形设计方法，并从频谱融合、非正交多址接入和高效信道编码等方面探索了可能的技术演进路径，解决了作为空天一体化网络重要组成部分的下一代航空无线通信系统面临着高安全性、大传输容量、综合业务提供和可持续发展等新的挑战。与当前的宽带数据链标准L-DACS1相比，本文提出的传输波形能降低约6 dB的带外辐射功率，获得优于3.5 dB的块误码率增益和约37%的吞吐量增益，可为下一代航空无线通信系统的发展和可持续性演进奠定了基础。但是，在工程化的道路上还有很多问题亟待解决，需要相关人员投入更多的精力进行研究。

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F-OFDM Waveform Design Based on L-band DigitalAeronautical Communications System 1(L-DACS1)

GONG Min,REN Ziyi,MA Zhao,ZHANG Tao,CHEN Junjie

(China Academy of Launch Vehicle Technology,Beijing 100076,China)

With the proliferation of aircraft types and numbers and the incoming of new era of the fifth generation(5G) mobile communications and Internet of Things(IoT),new challenges such as high safety,large transmission capacity,low latency,strong robustness,high elasticity and synthetic service providing are faced by the next generation aeronautical communications system. In this paper,a waveforms design method of filtered orthogonal frequency division multiplexing(F-OFDM) based on L-band digital aeronautical communications system 1(L-DACS1) is put forward to cope with these challenges and the possible technology evolution path is prospectively discussed. Firstly,the concept of cognitive radio,non-continuous carrier interference code OFDM and filter is introduced,and then the waveform parameters are dynamically and adaptively configured for different aircraft users. The simulation results show that the proposed system has a low power of out-of-band radiation,good block error rate and high throughput gain.

L-band digital aeronautical communications system 1(L-DACS1);filtered orthogonal frequency division multiplexing(F-OFDM);waveforms design;cognitive radio

10.3969/j.issn.1001-893x.2017.06.005

龚旻，任子毅,马召，等.基于L频段数字航空通信系统1的F-OFDM波形设计[J].电讯技术，2017,57(6):643-649.[GONG Min,REN Ziyi,MA Zhao,et al.F-OFDM waveform design based on L-band digital aeronautical communications system 1(L-DACS1)[J].Telecommunication Engineering,2017,57(6):643-649.]

2016-12-23；

2017-03-07 Received date:2016-12-23；Revised date：2017-03-07

国家留学基金委资助课题

TN914.3

A

1001-893X(2017)06-0643-07

龚 旻(1982—)，男，湖南沅江人，2010年于清华大学获信息与通信工程专业博士学位，现为高级工程师，主要从事飞行器总体设计及通信系统研究;

Email：gongmin913@163.com

任子毅(1960—)，男，河北东光人，1999年于北京航空航天大学获管理工程专业学士学位，现为高级工程师，主要从事系统总体与管理工作；

Email：renziyi1960@163.com

马 召(1989—)，男，河南新乡人，2016年于中国航天科技集团公司第一研究院获硕士学位，现为助理工程师，主要研究方向为通信系统技术;

Email：554580917@qq.com

张 涛(1987—)，男，贵州怀仁人，2013年于清华大学获电子与通信工程专业硕士学位，现为工程师，主要从事数据链技术研究;

Email:zhangtao.nankai@163.com

陈俊杰(1987—)，男，福建福州人，2013年于西安电子科技大学获硕士学位，现为工程师，主要从事数据链技术研究。

Email:jjchen2009xd@163.com

**通信作者：gongmin913@163.com Corresponding author：gongmin913@163.com，任子毅,马 召，张 涛，陈俊杰