静止气象卫星Ka数传链路特性及分集策略研究

裘 奕,张 宝*，陈素晶，李庆硕,冯庆玉

(1.中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心国家空间天气监测预警中心，北京 100081；2.许建民气象卫星创新中心，北京 100081)

0 引言

随着我国气象卫星的高质量发展和风云静止系列卫星的更新换代，卫星携带的有效载荷使数据传输码速率越来越高，传输数据量不断增加[1]。风云四号A星采用X频段圆极化复用方式，2路各100 MHz的数据带宽来传输多通道扫描辐射成像仪、大气垂直探测仪和闪电成像仪等载荷和平台数据信息[2]。风云四号B星继承并大幅提升了载荷性能，增加了快速成像仪载荷，使观测频次提升到了1 min，最高空间分辨率提高到了250 m[3]。性能的提升对数传带宽和码速率提出了更高的要求，X频段已经无法满足当前卫星业务需求，而且可用的X频段带宽有限，采用Ka频段实现高速数据传输业务已经成为静止气象卫星通信的必选。

1 Ka频段星地数传发展概述

上世纪七八十年代，国外就开始了Ka频段卫星通信系统的研究，美国、日本等十多个国家共发射了30多颗携带Ka频段有效载荷的商用通信卫星。

我国对Ka频段的利用起步较晚，但随着近几年科技的不断发展，已经发射了多颗使用Ka频段的卫星。风云四号B星作为首颗使用Ka频段作为数传频段的气象卫星，于2021年6月3日成功发射，并完成了在轨测试工作。

Ka频段通常指20～40 GHz的频率范围，其频谱可用率高、通信容量大。由于通信卫星发射功率大、天线波束较窄，从而能够获得较高的等效全向辐射功率值，减少了终端天线的尺寸。但由于工作频率的提高，也导致了无线电波在传播时的损耗极大增加[4]。

降雨是Ka频段链路损耗影响最大的因素之一。信号穿过降雨层(包括雪)时，雨滴会对Ka频段信号的幅度和极化产生严重的干扰，造成降雨衰减，在降雨严重的时候雨衰值可以达到几十分贝[5]。

对于自由空间的传播损耗，传统的对策是增加天线的尺寸或者加大卫星发射功率来保持足够的信道余量。但是在多雨地区，长期保持这样大的功率余量会导致卫星功率消耗、系统建设成本和运行成本的增加以及晴天时的资源浪费；较大的功率余量也会对邻近的通信链路造成强烈的干扰；同时，因为卫星通信系统下行链路的载荷限制，也很难提供较大的功率余量[6]。

因此，研究雨衰对Ka频段数传链路的影响以及相关的抗雨衰技术十分有必要。

2 影响Ka频段星地数传的因素

气象卫星属于在轨运行的遥感卫星，它将各种载荷获取的数据通过数传链路传回地面，由一个或若干地面接收站接收[7]。整个数传链路包括在轨卫星和对在轨卫星进行测控和数据接收的地面站，如图1所示。

图1 星-地数传通信示意Fig.1 Schematic diagram of satellite-to-ground data transmission communication

根据卫星通信链路功率计算方程：

Pr(dB)=ERIP+Gr-LFS，

式中，Pr为地面天线接收到的卫星信号功率。影响星地链路设计和性能评估的因素主要包括：有效全向辐射功率(ERIP)、Gr值和LFS。其中，卫星的ERIP是通信链路传输性能的唯一参数，称为品质因数；Gr为地面接收天线增益，与卫星频率有关；LFS称为自由空间链路损耗，是与传播信号的频率有关的函数，在自由空间或其特征近似于自由空间均匀性的地区(如大气层)中传播的所有无线电波都存在自由空间路径损耗。

对于3 GHz以上频段的数传链路，对流层是造成传播损耗的主要来源，包括降雨衰减、气体衰减、云衰减和去极化等[8]。对于Ka频段，因其毫米级波长与雨滴大小耦合，水滴的吸收和散射作用是造成信号幅度衰减的最主要的因素，图2给出了3～100 GHz频率范围内，不同强度的雾和雨量对于信号单位距离衰减的影响[9]。

图2 雨强对频率的衰减关系Fig.2 Rain intensity vs frequency attenuation

3 降雨对静止气象卫星数传链路的衰减分析

降雨天气系统的宏观特性主要表现为降雨的空间结构，其中对通信的影响具有重要意义的2类结构分别为：层状雨和对流雨[10]。层状雨的分布范围大，通常为数百千米，持续时间长，降雨强度小；对流雨是由垂直大气运动产生的，虽然其发生范围小，通常是几千米范围内，持续时间短，但是由于降雨强度大，往往对数传链路的影响更大。

确定无线电波降雨衰减就是描述其在传播方向上穿过一定厚度的降雨区域时，降雨沿传播路径造成的衰减的积分[11]。对于降雨衰减的研究和分析通常采用理论分析计算和实际测量等方法[12]。由于降雨具有空间、时间的不均一性，而且随地域、季节的不同有很大的差异，因此，要准确地掌握地面站所在区域的降雨衰减特性，就必须经过长期的实际测量，而往往这些区域大多不具备与其相应的降雨衰减数据。在这种情况下，目前主要是利用比较容易获取的气象数据，如降雨量、降雨率等来预测降雨带来的衰减情况[13]。

ITU-R提供的在统计基础上模拟出来的用于预测给定系统规范预期降雨衰减的模型，具有使用简便、输入参数较少、计算精度较高和应用范围比较广泛等特点，被国际上广为应用，能够对频率55 GHz以下的降雨衰减进行有效的预估[14]。其核心是采用“等效路径长度”的概念，即将降雨的非均匀性进行均匀化而引进能起等效作用的缩短因子，使得缩短了的路径长度乘以单位路径衰减(衰减率)就正好是实际测量的降雨衰减[15]。

静止气象卫星观测资料处于7×24 h不间断实时传输状态，随着卫星观测载荷能力的提升，观测频次已经提升至1 min，需要保证星地数传链路一年中各种衰减引起系统的中断时间占比不超过0.01%，即中断时间小于53 min。在ITU-R模型中，也采用0.01%时间百分比下的降雨率R0.01作为表征降雨特性的参数[16]。

在ITU-R雨衰模型中，所需的输入参数主要包括卫星工作频率f，单位GHz，卫星仰角θ，地面站纬度φ，海拔，单位km，以及年降雨量在0.01%时间百分比下的降雨率[17]。以北京气象卫星地面站(以下简称“北京站”)所在区域近十年降雨量为参考，计算0.01%时间百分比下风云四号B星数传系统的降雨衰减值的计算方法如下：

第1步：计算降雨高度

hR=h0+0.36(km)，

式中，h0为年平均0 ℃等温线高度，与地面站所在纬度有关，当纬度大于23°N时，可以近似取值为[5-0.075(φ-23)]。

第2步：计算倾斜路径长度和水平投影

根据降雨高度、仰角和地面站海拔计算倾斜路径长度LS和水评投影LG,如图3所示。

图3 数传路径衰减示意Fig.3 Schematic diagram of data transmission path attenuation

由图3可见，倾斜路径长度与地面站接收仰角有关，当仰角θ大于5°时，其值由下式确定：

第3步：计算年0.01%时间百分比下的降雨率

积分时间为1 min的年降雨量超过0.01%时间百分比下的降雨率通常是由当地长期的统计结果获得，但实际情况中，各地区的降雨数据仅统计降雨量，且观测时间是以10 min为积分时间[18]。因此，根据我国降雨量与0.01%时间百分比下降雨率的双对数线性关系模型：

ln(R10(0.01%))=0.688 5lnRC-0.626 5，

式中，R10(0.01%)表示0.01%时间百分比下降雨率，积分时间为10 min;RC为年降雨量[19]。

为了将其转换为积分时间为1 min的降雨率在ITU-R模型中应用，国内外提出了如转换因子法、指数模式法等多种转换模型，本文采用平均误差更小的指数模式进行转换，转换公式如下：

式中，R10为积分时间10 min的降雨率;R0.01为0.01%时间百分比下积分时间1 min的降雨率[20]。

第4步：计算单位衰减值

由经典米散射理论可得点降雨率R与单位衰减γR间的关系为：

式中，R的下标0.01表示在0.01%的时间百分比下测得的降雨率；k，α是与频率、仰角和极化相关的参数，风云四号B星采用圆极化方式，其极化倾斜角为45°，因此可以由以下简化后的公式计算出k和α的值:

式中，kH,αH,kV,αV称为回归系数，下标H表示水平，V表示垂直，1～100 GHz范围内的典型频率回归系数在ITU-R建议的P.838-3中已经提供，如表1所示。对于非典型频率的回归系数，可以由以下公式进行转换：

表1 ITU-R给出的部分频率回归系数Tab.1 Frequency regression coefficients provided by ITU-R

例如,对于频率f(f1

第5步：计算水平压缩因子

水平压缩因子r0.01由降雨率R0.01确定：

第6步：计算垂直调节因子

式中，

第7步：确定有效路径长度

有效路径可由下式计算：

LE=LRv0.01。

第8步：计算年超过0.01%时间百分比的衰减值

A0.01=LEγR。

其他时间百分比为P的衰减(0.001%≤P≤5%)可由下式计算：

因本文所涉及的站区纬度均大于36°N，故上式中β值取0。

通过计算，在时间百分比0.01%和0.1%的情况下，北京站近十年降雨量造成的Ka频段雨衰情况如图4所示。

图4 北京站近十年降雨情况不同时间百分比下雨衰情况Fig.4 Rainfall attenuation at different time percentages in the last ten years at Beijing station

计算数据表明，即使在时间百分比为0.1%时，雨衰的最小值仍为9.6 dB，大于系统信道设计余量，即全年将有8.8 h，Ka频段的数传链路因降雨导致无法正常工作。根据近十年北京降雨情况的统计，降雨主要集中在6—9月，当降雨强度达到20 mm/h，即大雨强度时，雨衰值将达到11 dB以上，北京站Ka频段数传链路将受到降雨带来的严重影响，导致数据接收大量误码甚至中断。

为了克服降雨对Ka频段数传链路的影响，在卫星天线覆盖范围内，选取了距离北京站较远的密云、怀柔、延庆地区以及河北怀来地区、内蒙古乌兰察布地区作为研究对象，获取了该地区近十年的降雨情况统计数据，如表2所示。

表2 各地区近十年降雨情况统计Tab.2 Rainfall statistics for the last ten years

利用ITU-R雨衰预测模型，对各地在时间百分比0.01%和0.1%情况下的雨衰值进行了计算，结果如图5和图6所示。

图5 时间百分比0.01%下各地区雨衰值Fig.5 Rain attenuation value with time percentage of 0.01%

图6 时间百分比0.1%下各地区雨衰值Fig.6 Rain attenuation value with time percentage of 0.1%

可见，在卫星经纬度、频率和仰角等因素确定的情况下，系统的雨衰值与降雨量近似成正比。

在系统可用度0.01%的情况下，北京站近十年的全年降雨量与怀柔、密云等远郊相差不大，均在400～860 mm，因此其雨衰值也大致在21.4～33.4 dB，相差不大。

延庆、河北怀来地区全年降雨量较北京站要少，大致分布在300～570 mm，雨衰值也达到了15.7～25.3 dB，仅在降雨量少的年份能够勉强满足系统可用要求。随着近年来降雨量呈现出的增多趋势，雨衰值超出可用范围还将增大。

乌兰察布地区近十年的全年降雨量仅有240～400 mm，雨衰值在10～14.5 dB，远小于北京站所处地区的雨衰。采用北京站和乌兰察布地区作为空间分集的联合接收站点，在相同的0.01%时间百分比下，系统整体的分集增益为11.4～18.9 dB，能够有效克服降雨带来的功率衰减。在系统故障时间百分比为0.1%时，受到降雨衰减影响将更小。

4 雨衰对Ka频段数传链路影响的应对策略分析

为了克服雨衰对Ka频段数传系统的不利影响，通常采用增加天线尺寸或者提高发射功率的方法，在链路设计时提供足够的功率冗余。由于卫星发射功率、地面接收天线口径以及建设成本等因素的限制，国际上常采用功率恢复技术和信号改变恢复技术来克服雨衰。

信号改变恢复技术主要包括：频率分集、带宽压缩、时延传输分集和自适应编码调制等方法，在固定线路卫星数传和应对雨衰方面的应用有限，其主要应用在无线移动和蜂窝信道中应对多径、散射等衰减。

功率恢复技术包括：波束分集、功率控制、轨道分集和站点分集。在不改变数据速率和信号格式本身的前提下，实现数据恢复。其中,波束分集、功率分集是通过增加信号功率或者ERIP，使信号能够有足够的能量穿过衰减区；轨道分集是通过多颗卫星的多条路径来对同一地面站传输，来保证数据的完整接收，主要用于卫星通信或者中继传输。

站点分集也称为空间分集，是通过2个地理上分开的地面站，利用强降雨大小和范围有限的特点来提高卫星的数传链路整体性能，克服大雨期间数传链路的路径衰减[21]。空间分集模型如图7所示。

图7 空间分集模型Fig.7 Spatial diversity model

在分集接收站的选址方面，应保证主站与分集站的距离超出对流降雨的影响范围，接收2站应至少相距几十至上百千米，以减少同时出现强降雨的概率。确保在任意时刻均有一个站正常接收Ka频段数据，将其通过地面网络传输至处理中心，达到避免数据丢失和使用“最佳”数据的目的。

对于单个站点，通过设计系统的信道冗余，保证其在给定的时间百分比(P)内能够应对一定的衰减(AS)影响。联合2个站点进行分集接收，在相同时间百分比(P)下，共同能够应对的衰减为AJ，二者之间的差值定义为空间分集的增益[22]，如图8所示，即每个站点都降低了克服衰减所需的功率冗余，相当于整个系统增加了系统“增益”，通常可以提供5～10 dB的增益恢复。

图8 空间分集增益示意Fig.8 Schematic diagram of spatial diversity gain

我国的降雨受亚热带季风和西风带低压槽影响时空分布变率很大[23]。水汽来源以南方和西南方海洋为主，由于偏西气流和北太平洋经常存在的阿留申低压吸引力的作用，致使多数气旋是朝东北方向移动的[24]。根据国家气候中心官网“中国气候基本要素监测”提供的2021年全国降水分布图显示,雨带呈西南至东北方向，且年降水量总体分布情况呈现由东南沿海向西北内陆逐渐递减的规律[25]。

因此，在分集数据接收站的选址方面，除上述距离的要求外，还应尽量避免分集站点处于同一雨带方向上，从时间、空间2个维度避免降雨带来的影响。

北京站、怀柔、密云在空间位置上由西南向东北方向在同一直线上依次排列，处于同一雨带的分布线上，雨强基本一致；延庆、怀来在北京站的西北方向，延庆距离北京站较近，直线距离约70 km，从雨衰值的计算结果分析，其在特定干旱年份能够基本克服雨衰；乌兰察布的四子王旗地区距离北京站直线距离约420 km，距离延庆约370 km，处在北京站的西北垂直方向上，与北京站受到同一个降雨带影响的概率极小。

从地理位置分布层面，乌兰察布地区是作为空间分集接收站的理想选择；综合考虑系统建设、运维及地方行政管理等条件，延庆在北京行政区域内受雨衰影响较小，是作为主站的理想候选地区。

5 实例分析

通过风云二号G星2019年全年的降水产品资料对北京、乌兰察布两地每日逐小时降雨情况，利用软件进行预测分析。结果表明，在全年8 299 h的统计时长内，两地同时降雨时长仅95 h，占比1.14%。乌兰察布地区的平均降雨强度仅为0.87 mm，其最大降雨强度发生在2019年7月8日19时，约为30 mm，而同时次北京降雨强度仅0.009 6 mm，两地无降雨强度同时超过10 mm的情况，如图9所示。

图9 2019年两地同时下雨时每小时降水情况预测Fig.9 Hourly precipitation forecast in 2019 when it rained at the same time at both locations

为了进一步分析两地降雨情况，对风云二号G星2012—2021年十年间的降水产品进行了分析。结果表明,十年间两地同时降雨时长仅833 h，占比1.01%,如图10所示。

图10 近十年两地同时下雨时每小时降水情况预测Fig.10 Hourly precipitation predictions for the last ten years when it rained at the same time at both locations

对2019年北京和乌兰察布地区实际降雨的统计数据进行分析，结果表明，北京站全年发生降雨64 d，延庆同日发生降雨48 d，乌兰察布同日降雨39 d，降雨量整体分布情况如图11所示，北京站大于延庆地区大于乌兰察布地区，且无同时大于10 mm的降水情况。从实际降雨情况分析，其同时产生强降雨从而对Ka频段数传信号造成雨衰影响的几率相对很低，符合空间分集接收的选址要求。

图11 2019年三地同时下雨时每日降水情况Fig.11 Daily precipitation during simultaneous rain at three locations in 2019

综上所述，利用风云二号G星降水产品资料进行的2019年降雨情况的预测结果和通过2019年全年实际降雨情况统计数据所做的分析，其结果均表明，乌兰察布地区是作为空间分集接收站的更加理想的选择站址。

6 结束语

本文以风云四号B星Ka频段数据传输链路为研究对象，采用ITU-R模型计算了近十年北京站、密云、怀柔、延庆、河北怀来和内蒙古乌兰察布地区在不同时间百分比下的降雨衰减情况。结合当前气象卫星设计和数据接收系统实际情况，提出了空间分集接收策略以应对降雨衰减对Ka频段数传链路的影响。乌兰察布地区处于距北京站较远的西北方向，与北京站分属不同降雨带，其年均降雨量较少，能够有效克服雨衰，提升系统整体的增益，是作为分集接收站建设的更加理想的选择。同时，北京站现有数据接收链路的设计冗余无法克服雨衰对Ka频段数传链路带来的影响，降低了分集接收的整体系统增益，即使在采用站点分集接收的情况下，不及更靠北的位置设置接收站而带来的系统优势。研究表明，在北京市偏北区域(如延庆)选址建设数据接收主站，和在乌兰察布地区建设分集站，可以满足未来静止气象卫星Ka频段数据传输链路的高可用性要求。