非静止轨道通信卫星星座间同频干扰概率分析

刘慧梁，孙 茜，楚 尧，彭 菲，鲍晓月，江 帆，张馨予，田 蕾，吕红剑，蔡亚星

(1.中国空间技术研究院 通信与导航卫星总体部，北京 100094；2.国家航天局 卫星通信系统创新中心，北京 100094 3.启元实验室，北京 100095)

0 引言

随着空间信息网络技术的发展，越来越多的国家或企业开始重视发展低轨卫星通信系统。截至2022年，数量庞大的非静止轨道(non-geostationary orbit，NGSO)卫星星座已经相继部署，且呈持续快速攀升状态[1-2]。轨道和频率是通信卫星能够正常运行的先决条件，随着卫星频率和轨道资源的日益拥挤，NGSO卫星星座面临着与静止轨道(geostationary orbit，GSO)卫星系统、地面业务，以及其他NGSO卫星星座的频率共存问题，频率资源形势非常严峻，潜在的干扰风险将会逐渐增加。开展系统间频率干扰概率分析并针对潜在有害干扰进行预规划设计，已经成为NGSO卫星网络系统建设的重要环节[3-5]。

针对NGSO系统对GSO系统的干扰问题，目前已形成了较为完善的分析方法及干扰评估体系，例如：国际电联(International Telecommunication Union，ITU)建议书ITU-R S.1323中的I/N(Interference/Noise)干扰指标评价体系[6]，以及ITU规则第22条当中的等效功率通量密度(effective power flux density，EPFD)指标评价体系等[7]。基于成熟的干扰评估体系及NGSO系统对GSO系统最恶劣干扰场景的分析，众多研究者已构建了系统间干扰规避方法，其中具有里程碑意义的是以OneWeb为代表的NGSO卫星星座操作者提出的渐进俯仰(progressive pitch)规避策略，通过调整NGSO卫星在低纬度地区的姿态，通过增大隔离角的方式消除对高轨卫星的干扰。

与GSO系统相对静止的特点不同，NGSO系统具有卫星位置高动态性、干扰链路行为复杂的特征，因此NGSO系统间的频率干扰场景建模分析将变得十分复杂。ITU在相关建议书中对理想条件下NGSO星座系统中卫星位置概率分析模型进行了初步探索[8-9]，但针对NGSO系统间有害干扰概率分析方法，国际上并没有统一的规则、标准、解决方案。

在此背景下，深入研究了NGSO系统间同频干扰概率分析方法，建立了基于可视空域卫星出现概率的分析体系，并在此基础上提出了NGSO系统间同频有害干扰概率分析模型，该方法适用于不同NGSO系统间同频干扰分析。以OneWeb卫星网络、O3b卫星网络以及SpaceX的STEAM-2B卫星网络参数为例，展示了所提出的同频干扰分析的仿真结果，验证了不同星座轨道构型对干扰概率分布的影响，并分析了基于空域预划分的干扰规避策略对NGSO卫星系统间频谱共享的有效性。

1 星座构型与分布概率

目前NGSO通信卫星星座大部分采用Walker星座构型，本文旨在探索星座构型对NGSO系统间同频干扰发生概率的影响，故选取3个典型的单一构型Walker星座系统作为研究对象，具体通信系统的轨道参数如表1所列。其中，OneWeb星座系统包括720颗卫星，轨道高度1200km，倾角为87.9°[10]，构型如图1中蓝色点表示；O3b星座系统包括24颗卫星，轨道高度8062km，倾角为0°[11]，构型如图1中绿色点表示；SpaceX(STEAM-2B)星座系统包括1600颗卫星，轨道高度1150km，倾角为53°[1]，构型如图1中红色点表示。

表1 非静止轨道通信星座轨道参数Tab.1 Orbit parameters of NGSO satellite systems

图1 星座构型示意图(蓝色：OneWeb星座，绿色：O3b星座，红色：SpaceX星座)Fig.1 Schematic of the NGSO satellite systems (blue:OnewWeb, green:O3b,red:SpaceX)

1.1 卫星出现概率

在卫星系统干扰分析中，除基于轨道外推的时域统计方法外，利用卫星分布概率确定星座空间位置关系、模拟概率分布曲线，是完成星座系统性能优化及干扰评估的一种重要方法[12]。在ITU建议书ITU-R S.1527中，推导了特定轨道卫星在确认空域的出现概率以及星座空间分布规律。之后相关研究也展示了基于空间位置概率法与轨道外推获取的结果几乎一致，且大大提升了仿真计算效率[13-14]。

图2 地面终端可视空域划分示意图Fig.2 Schematic of the field of view (FOV) division of the user terminal on earth

本小节将研究卫星出现概率随仰角、方位角的变化规律。首先将任意地面终端可视空域划为更小的子空域。如图2所示，以边长为10.5°的正六边形为网格划分可视空域，正六边形单元紧密排列，各区域中心呈三角形排布，共得到85个子空域，方位角0°表示正北方向，90°表示正东方向，180°表示正南方向，极轴长度表示仰角范围，坐标中心点表示地面终端正上方，即仰角为90°。将表1中不同构型星座分别代入基于轨道外推的时域统计模型及基于ITU-R S.1527的空间概率分布模型[8]，并选取北纬0°、30°和60°三个地面终端观测位置，得到空间概率分布分析结果如图3所示。

图3 卫星星座在不同纬度地面终端可视空域分布关系图Fig.3 Simulation results of the NGSO satellite distribution in the field of view (FOV) of the user terminal at different latitude on earth for (a) OneWeb (b) O3b (c) SpaceX.

1.2 星座空间概率分布仿真结果

OneWeb卫星星座在不同纬度地面终端可视空域概率分布如图3(a)所示，结果中圆圈位置表示子空域中心，颜色图例表示该NGSO系统卫星出现在子空域的概率，方位角0°表示正北方向，极轴长度表示仰角范围，坐标中心点表示地面终端正上方，即仰角为90°。当地面终端位于0°N时，正上方空域卫星出现概率最低，随着仰角降低，四周子空域卫星出现概率逐渐增加。当地面终端位于30°N及60°N时，随着地面终端纬度增加，图中北方的卫星出现概率会逐渐高于南方。

O3b卫星星座在不同纬度地面终端可视空域概率分布如图3(b)所示，由于O3b星座倾角为0°，其空间分布概率结果和OneWeb近极轨道星座表现出较大差异。当地面终端位于0°N时，卫星出现概率大于0的子空域沿东西方向分布，即方位角90°及270°方向，其他子空域卫星出现概率为0。当地面终端位于30°N时，随着地面终端纬度增加，图中卫星出现概率大于0的区域会逐渐移向南方。当地面终端位于60°N时，仅正南方向低仰角区域的两个子空域的卫星出现概率大于40%。

SpaceX卫星星座在不同纬度地面终端可视空域概率分布如图3(c)所示，由于SpaceX星座倾角为53°，其空间分布概率结果和之前所述近极轨道星座以及0°倾角星座也表现出一定差异。当地面终端位于0°N时，正上方空域卫星出现概率最低，随着仰角降低，四周子空域卫星出现概率逐渐增加，由于SpaceX星座包含卫星数量远高于其他两星座，所以在视场边缘卫星出现概率约为100%。当地面终端位于30°N时，随着地面终端纬度增加，图中北方的卫星出现概率会略高于南方。当地面终端位于60°N时，可视范围内南方大部分区域卫星出现概率约等于100%，北方区域概率为0，若地面终端继续向北移动，将接近覆盖区边缘。倾斜轨道星座的覆盖区极限范围由星座倾角及高度共同决定。

以上星座空间概率分布的仿真结果均与理论分析结果相一致。

2 星座间同频干扰概率分析

2.1 干扰评价指标

对于NGSO星座系统对其他通信系统的干扰评价标准，学术界以及工业界已开展了大量基础研究工作。例如NGSO系统对GSO系统的干扰分析，基于ITU建议书ITU-R S.1503中分析方法[15]，可计算NGSO星座系统等效功率通量密度EPFD，其对GSO保护的合规限值epfd↓、epfd↑以及epfdis，在ITU《无线电规则》第22条中有详细规定，从而形成了较为完善的系统间干扰分析方法。此外，基于ITU建议书ITU-R S.1323中考虑集总干扰的分析方法，系统间由干扰引起的等效噪声温度变化需小于等于接收系统噪声的6%，即△T/T≤6%，这一干扰评价指标也可等效为干扰噪声比小于等于-12.2dB，即I/N≤-12.2dB。

以上干扰评估标准及计算方法均针对NGSO系统与GSO系统，对于NGSO系统间有害干扰概率评估方法及指标限值，国际上目前并没有统一的规则、标准、解决方案。在国内的相关研究中，清华大学针对NGSO系统间干扰分析，创新提出了基于链路夹角的概率分析方法[16]，该方法在复杂的时空关系特征中通过提取地面站共址时受扰链路与干扰链路之间的夹角，比对实时夹角与产生有害干扰时夹角的阈值，判断有害干扰情况的发生，为NGSO星座间干扰分析提供了可参考的指标。但是，在链路干扰保护夹角阈值的计算过程中，这一方法并没有充分考虑当地球站位置发生变化时，星地链路距离实时变化的特性，仅通过某一特定干扰场景下星地距离确定干扰保护夹角阈值，没有充分体现空间位置的时变特性对于干扰评估结果的影响，分析结果与现实干扰情况可能存在一定偏差。本文NGSO系统间干扰分析场景如图4所示：

图4 不同NGSO卫星系统间干扰场景示意图Fig.4 Schematic of the interference scenario between different NGSO satellite systems

假设NGSO系统通信频段存在重叠时，NGSO系统1卫星的部分发射功率会被NGSO系统2地面站的接收天线捕获，形成如图4中虚线所示同频干扰链路，干扰信号强度可由式(1)衡量：

(1)

其中P1为卫星发射功率，G1、G2分别为天线在特定角度的发射增益及接收增益，θ1、θ2为天线凝视系统内部目标时与其他系统对象间的离轴角(如图4中所示)，λ为工作波长，d为干扰卫星与受扰地面站间星地距离(即图4中虚线距离)。

在评估系统间干扰程度时，本研究参考ITU建议书ITU-R S.1323，选用干扰噪声比I/N作为干扰评估指标，如式(2)所示：

(2)

其中，k为玻尔兹曼常数，T2为接收机噪声温度，W2为接收机工作带宽。

2.2 星座间有害干扰概率仿真结果

在同频有害干扰分布仿真中，假设典型Ka频段链路下行中心频点为19GHz，带宽为3.9MHz。地面接收机噪声温度为300K。以表1中所列星座为例，使用Matlab建立通信系统模型，各星座均采用最佳仰角接入策略，地面用户可实时选择仰角最大的卫星接入网络，星载天线采用可动点波束模型，接入卫星采用凝视跟踪模式，即主瓣中心对准地面用户站，其余卫星同频波束指向各自星下点。星载天线波束方向图模型参考ITU-R S.1528[17]，其表达式如式(3)所示：

(3)

其中GT为发射增益，Gm为主瓣最大增益，φ为离轴角，φb为3dB波束宽度的一半，参数Z等于1.5φb×10[0.04×(Gm-6.75)]。参数取值参考ITU公布的卫星网络资料，其中OneWeb卫星网络资料ID为113520120，选取下行波束GTA，Gm为27.6dBi；O3b-A卫星网络资料ID为108520116，选取下行波束T1R，Gm为37.6dBi；SpaceX卫星网络资料ID为117520027，选取下行波束DB283，Gm为28.3dBi。

地面终端天线方向图模型参考ITU-R S.1428[18]，其表达式如式(4)所示：

(4)

其中GR为接收增益，φ为离轴角，λ为工作波长，D为天线直径(本文仿真均选用0.75m天线模型)，Gmax为主瓣最大增益，表达式如式(5)所示：

(5)

参数G1与φm的表达式如式(6)、式(7)所示：

(6)

(7)

考虑NGSO卫星系统地面站重合且任意系统不实施干扰规避措施的极端情况下，假设受扰系统地面站可选择视野范围内仰角大于0°的NGSO卫星接入，相同可视范围内施扰系统的任意NGSO卫星均有向共址地面站发送同频信号的情况，基于式(2)可计算得到NGSO系统间任意两卫星产生同频下行信号时，在地面接收机产生的干扰噪声比，借鉴ITU-R S.1323建议书中指标，计算I/N≥-12.2dB的概率，即下行链路中施扰信号强度超过受扰系统保护阈值，从而产生同频有害干扰的概率。在全球不同位置的地面站进行以上计算，即可得到NGSO系统间产生有害干扰概率分布图。

图5为OneWeb系统对O3b系统有害干扰概率分布仿真结果，可见地面站位置不同，NGSO系统间产生大于保护阈值的有害干扰概率不同。由于NGSO星座系统构型的对称性，影响这一概率分布结果的主要因素是地面站所在纬度。当地面站位于低纬度地区时，OneWeb系统在较高仰角范围的卫星出现概率较低，在低仰角范围区域出现概率大，如图3(a)所示；而O3b系统卫星出现概率分布集中于东西方向，在高仰角范围和低仰角范围的出现概率相对平均，如图3(b)所示。这一分布特征的差异，使低纬度地区地面站在可视范围选星组合中，有较多组合可以符合干扰保护阈值，产生有害干扰的总概率较小。随着地面站纬度的增加，卫星在可视范围内的出现概率也随之变化，当纬度接近50°时，两系统的大概率出现区域在低仰角范围发生较大重合，从而使有害干扰概率有所增加。

图5 OneWeb系统对O3b系统有害干扰概率分布图Fig.5 Schematic of the interference scenario between OneWeb and O3b satellite systems

图6为OneWeb系统对SpaceX系统有害干扰概率分布仿真结果，与图5结果对比可见，随着施扰系统构型变化，NGSO系统间产生有害干扰概率分布特征也随之改变。当地面站位于低纬度地区时，SpaceX系统与OneWeb系统卫星出现概率分布相近，均为在较高仰角范围的卫星出现概率较低，在低仰角范围区域出现概率较大，如图3(c)所示。这种特征的叠加大大增加了同频共线干扰的概率，使图6中有害干扰结果在低纬度地区呈现出较高的分布。随着纬度增加至大于50°的范围时，由于SpaceX系统特定倾角下的覆盖特性，使卫星出现概率分布发生了较大变化，地面站可视范围内，有超过一半的区域不会有卫星出现，从而使这一区域OneWeb系统卫星受干扰概率大大降低。

图6 OneWeb系统对SpaceX系统有害干扰概率分布图Fig.6 Schematic of the interference scenario between OneWeb and SpaceX satellite systems

图7为O3b系统对SpaceX系统有害干扰概率分布仿真结果，与图6结果对比可见，随着受扰系统构型变化，NGSO系统间产生有害干扰概率分布特征也随之改变。当地面站位于低纬度地区时，O3b系统卫星出现概率分布集中于东西方向，在高仰角范围和低仰角范围的出现概率相对平均，如图3(b)所示；而SpaceX系统在较高仰角范围的卫星出现概率较低，在低仰角范围区域出现概率大，如图3(c)所示。这一卫星出现分布特征的差异使低纬度地区有害干扰概率分布较低。随着纬度的增加，两系统间卫星出现概率分布特征趋同，受覆盖范围限制，高纬度地区两系统卫星均集中于低仰角区域，从而使有害干扰产生的概率大幅增加。

基于以上仿真结果，可以看出，NGSO星座系统构型会直接影响不同纬度地面站可视范围内的卫星出现概率分布，而系统间卫星出现概率分布趋同时，会使同频有害干扰的概率增加，反之不同NGSO系统卫星在可视空域出现概率分布有较大差异时，有害干扰较低。

3 结论

对于NGSO系统间同频干扰概率评估问题，通过分析星座构型与地面站可视空域内卫星出现概率分布特性的关系，利用地面站接收端干扰噪声比保护阈值建立了概率评估参数指标，并以OneWeb系统、O3b系统以及SpaceX系统为例，分析了对于全球范围地面站不同NGSO系统间发生有害干扰的概率分布特性，当系统间卫星出现概率分布趋同会使有害干扰概率增加，反之不同NGSO系统卫星在可视空域出现概率分布的较大差异会有效降低有害干扰概率。

建议未来在后发NGSO系统星座构型设计时，应当充分考虑已部署或已申请网络资料的NGSO系统的构型特征，在系统优化时着重针对可视空域内概率分布特征进行差异化设计，以降低同频有害干扰发生概率。而对于可视空域内出现概率分布趋同的NGSO星座，后续应着重研究合理部署频率、时间、空间分集的干扰规避策略，降低有害干扰发生的概率。

致谢

感谢中国科协青年人才托举工程项目(2021QNRC001)的资助。