通信导航一体化波形关键技术及研究进展

王兆祺,徐 然,公佳龙,刘喜庆,彭木根

(北京邮电大学 信息与通信工程学院 网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876)

0 引言

截至2030年,接入设备的数量将超过240亿并分布于全球各个位置,实现通信和定位的全域覆盖已成为未来发展的必然趋势。近年来蜂窝移动通信发展迅速,但有望进一步整合低轨卫星搭建星地融合网络(Integrated Satellite-Terrestrial Networks,ISTNs),互相作为有益补充[1]。对于海上、空中、偏远地区等蜂窝网络难以覆盖的场景,低轨卫星可以在基站(The Next Generation Node B,gNB)与其核心网络之间提供回程链路。当低轨卫星具备较强星载处理能力时,甚至可以作为gNB或执行一些核心网络功能[2]。此外,高层建筑密集区域、室内及隧道等卫星无法定位的环境,蜂窝网络的定位能力可以与之互补。国际电信联盟-电信标准化部门(ITU-T)已经确定卫星增强地面网络的四种用例,如多gNB的多播传输和移动用户服务等。与此同时,中国通信标准协会于2019年成立了技术委员会,专注于统一卫星和地面通信网络。由此可见,星地融合已成为重要发展方向,作为其核心技术,通信系统和导航系统一体化受到了产学界的广泛关注[3]。

传统通信和导航通过两个独立的系统设计实现,使用不同波形、调制方式和接收方法,具有独立的硬件结构和天线,占用不同的频段和带宽[4]。但由于二者都基于电磁波传播,各自系统都具有数模转换和数字信号处理等模块,因此通信和导航具有天然的融合设计基础[5]。通导一体化具有单一系统不具备的优势并为一体化系统的性能提供了额外增益[6]。从应用层面看,多个节点间实时通信交换位置信息,能有效提升定位性能、合理分配功率;导航系统的定位授时能力又能辅助通信节点管理网络和链路资源优化从而提升通信质量。从物理层面上看,通信和导航波形若在频谱使用、波形设计和信号处理等方面实现统一,就能实现更深层次的一体化融合,极大地减少频谱浪费、能量消耗和重复建设。因此,未来移动通信全频谱接入[7]也进一步增强了通导一体化的必要性。科技部在所发布的《国家“十三五”科学和技术发展规划》中提出了“通导一体化,宽窄一张网”的概念。鉴于此,通导一体化顺应了通信系统和导航系统的未来发展趋势,是助力国家ICT战略发展的重要组成部分。

波形设计是通导一体化的核心技术,本文从通信覆盖增强和导航覆盖增强两个层面,对一体化波形的研究现状进行概述,总结了其关键技术和相关信号处理方法,重点介绍了毫米波通导一体化系统,最后讨论了一体化性能度量指标以及潜在的挑战与发展方向。

1 通导一体化波形及演进

通导一体化可分为两个层面,即通信覆盖增强和导航覆盖增强的通导一体化。一方面,低轨卫星同时具有通信和导航功能可补足蜂窝网络难以覆盖的偏远区域。虽然卫星导航服务仍大部分由中轨卫星提供,但低轨卫星以其独特的优势被认为是导航发展的新增量[8]。低轨卫星轨道高度一般为1 000 km左右,相比于20 000 km的中高轨卫星,地面接收信号功率高约30 dB。这使得低轨卫星拥有更强的通信和定位能力[9]。不仅如此,低轨卫星运行1 min相对地球的轨迹相当于中轨卫星运行约20 min。因此,理论上低轨卫星相比于中高轨卫星有更短的高精度定位收敛时间,用户体验更加优异。运行速度快、覆盖时间短的特点也同时带来了波束对准的问题,需部署大量卫星组成星座,利用硬切换和软切换等技术使多颗卫星不断接力,从而实现连续对地服务。此外,相比于中高轨卫星,低轨卫星造价和发射成本较低,“一箭多星”技术为未来大规模低轨卫星通导一体化系统铺平了道路。 国外最主要的低轨卫星系统包括铱星(Iridium)、星链(Starlink)、一网(OneWeb)和电信卫星(Telesat)等均有一定的通导融合能力[10],我国研发的北斗卫星无线电测定业务(Radio Determination Satellite Service,RDSS)则是信号层融合通导一体化的典型代表[11]。另一方面,随着大型建筑不断增多,室内位置信息需求日益迫切,定位服务正逐渐开始由室外导航向室内外无缝导航进行转变[12]。卫星导航系统难以覆盖室内环境,地面蜂窝网络在城市等热点区域服务性能良好,其定位功能可以与卫星相互补充实现导航覆盖增强。

现有一体化波形设计或基于低轨卫星进行通信导航融合研究以实现通信全域覆盖,或赋予地面蜂窝网络定位能力从而与导航系统相互补充。以下将对这两个层面通导一体化波形分别进行介绍,表1总结了波形分类及各自的优势和不足。

表1 通导一体化波形分类及对比Tab.1 Classification and comparison of integrated communication and navigation waveforms

1.1 通信覆盖增强的通导一体化波形

介绍了三种通信覆盖增强的通导一体化波形,包括两种基于扩频的调制技术和一种基于多载波的一体化波形。

1.1.1 二进制偏移载波

二进制偏移载波(Binary Offset Carrier,BOC)作为一种典型的导航波形调制方法,有良好的频谱隔离性和定时精度[13]。基于BOC的通导一体化波形核心思想是在扩频通信的基础上改变调制方式使通信和导航的相互干扰最小化,同时获得高定时精度和低误码率性能。BOC调制信号可以看作是BPSK调制信号与一个方波副载波的乘积,BOC(μ,ν)表示将速率为ν的扩频码调制到速率为μ的副载波上,其中μ和ν分别代表PN码速率和副载波速率相比于基准速率的倍数,时域表达式为:

sBOC(t)=D(t)·C(t)·sgn(sin(2πfs+φ)),

(1)

式中:D(t)为导航电文,C(t)为测距码,fs和φ分别表示频率及其相位。φ=0则为正弦相位BOC调制,记为BOCs;φ=π/2则为余弦相位BOC调制,记为BOCc。

BOC调制有如下特点,相比于相同码速率BPSK调制信号,BOC调制信号具有更尖锐的自相关峰,因此具有更好的定时精度和多径分辨率,而且随着调制指数增大,BOC调制信号的自相关峰变窄;此外,BOC调制信号的功率谱分裂成远离中心频率的对称形式,随着调制指数增大,主瓣离中心频率变远[14]。在接收端,接收机分别对数据和导频通道进行解调和定时跟踪从而获得位置信息和通信数据。BOC技术拥有高定位精度可以作为通导一体化波形,但其可靠性依赖于通导功率分配[15]。当通信功率占总功率80%以下时,误比特率陡然上升难以保证可靠的通信性能。

近年来,一些新型BOC衍生调制方式例如交替BOC(Alt-BOC),复合BOC(MBOC)等被提出。Alt-BOC拥有良好的伪码跟踪精度和抗多径性能,并且通过在同一载频上同时独立传输四路导航信号的方式充分利用频谱资源。MBOC由BOC(1,1)和BOC(6,1)组成,是一种优化的调制方法,在全球定位系统(Global Positioning System,GPS)L1和伽利略E1上有良好的互操作性,北斗三号卫星系统在B1频点上使用MBOC调制。

1.1.2 连续相位调制

连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)是一种有记忆的恒定包络调制,其存储特性表现在两个连续的扩频码片之间拥有连续的相位[16]。CPM信号可以表示为:

(2)

式中:E和Tc分别表示一个码片的信号能量和时间长度,φ(t,α)为携带通信和导航数据的相位函数,用于定位以及通信。

(3)

(4)

式中:{αi}为符号表{±1,±3,…,±(M-1)}中选取的M进制符号,{hi}为调制指数序列,p(t)和q(t)分别表示频率响应函数和相位响应函数。

CPM调制得益于恒定的包络、较小的带外泄露和较高的频谱效率,可以代替BOC调制并已被用于伽利略卫星系统[17]。然而,CPM仍基于扩频通信且通信性能与BOC一样无法摆脱对功率分配的依赖。

1.1.3 向量正交频分复用

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种基于多载波正交性的调制技术,凭借着优秀的频谱效率被广泛地应用在4G和5G系统中。然而,峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)高的特点使其在卫星通信中的应用受到限制。

向量OFDM(Vector-OFDM,V-OFDM)被提出作为低轨卫星通导一体化波形,如图1所示,具有频带利用率高、适合长距离高速传输和可靠性高等优点,可利用导频设计实现地面终端的精确定位[18]。

图1 V-OFDM信号处理框图Fig.1 Signal processing flowchart of V-OFDM

V-OFDM本质是一种使用M阶单位阵作为预编码矩阵的OFDM系统。针对OFDM系统PAPR高和单载波频域均衡(Single Carrier Frequency Domain Equalization,SC-FDE)接收机解码复杂不适合高速数据传输的问题,V-OFDM成为了OFDM和SC-FDE的桥梁,其码间干扰水平、PAPR和复杂度均介于二者之间[19],如图2所示。

图2 V-OFDM通信误码率性能图Fig.2 BER performance of V-OFDM

在发送端,S=[S0,Sl,…,SL-1]为数据序列,其中Sl=[Sl,SM+l,…,S(L-1)M+l]T,L为子载波个数,M为向量维度。对S按行作L点IFFT得到时域信号s=[s0,s1,…,sL-1],其中:

(5)

式中:sl=[sl,sM+l,…,s(L-1)M+l]T,再经并串变换,并添加循环前缀(Cyclic Prefix,CP)后最终生成发射信号。在接收端,去除CP经串并变换后得到时域接收信号y=[y0,y1,…,yL-1],其中向量yl可以被表示为yl=[yl,yM+l,…,y(L-1)M+l]T。随后对信号y按行作L点FFT得到频域信号Y=[Y0,Y1,…,YL-1],其中:

(6)

式中:Yl=[Yl,YM+l,…,Y(L-1)M+l]T。

在V-OFDM中,通信和导航对于码元同步的要求有所不同。对于通信,如果码元同步误差在CP长度内,码元同步误差只引起接收信号的相位旋转,不会造成块间干扰;而对于导航,即使同步误差在一个码元符号持续时间内也会不可避免地引起伪距测量发生偏差,进而影响定位精度。对此,可以通过最大似然估计、导频设计等技术实现高精度定位。

图3比较了莱斯卫星信道下V-OFDM的定位精度,性能从高到低依次为最大似然位置估计>最大似然时延估计>超前滞后相位估计。其中,载噪比表示单位带宽载波信号功率与噪声单边功率谱密度之比,单位为dB·Hz。

图3 V-OFDM定位精度图Fig.3 Positioning accuracy of V-OFDM

图4比较了通信覆盖增强的通导一体化波形归一化数据速率,其中η为调制阶数,由于CPM调制可完全代替BOC,在此不再赘述。随着SNR的增加CPM容量收敛于lbη。由于CPM不依赖包络而采用相位传递信息,当传输速率小于lbη时,在不同信噪比下性能相似。因此,CPM技术适用于中轨卫星低信噪比场景,η=4的CPM在7 dB以下频谱效率超过V-OFDM。但由于V-OFDM重叠子载波间的正交性,随着信噪比的提高,其频谱效率逐渐领先,可以支持大容量业务。

图4 一体化波形间比较Fig.4 Comparison between integrated waveforms

1.2 导航覆盖增强的通导一体化波形

地面蜂窝网络的定位功能可以根据定位原理的不同分为三种模式:基于导频信号定位、基于到达时间和到达角定位以及基于回波定位。本节针对每个模式分别总结介绍了TC-OFDM、5G PRS和OTFS三种典型导航覆盖增强的通导一体化波形。

1.2.1 时码正交频分复用

Deng等人[20]于2013年提出一种新型通导融合波形,即时码正交频分复用(Time &Code Division-OFDM,TC-OFDM)。TC-OFDM将OFDM 信号与短码和长码两种伪距噪声(Pseudo Range Noise,PRN)码在同一频带内复用,通过对已部署的设施进行简单修改即可实现定位功能。如图5所示,一个TC-OFDM每帧的时长为1 s,每帧由40个时隙组成,每个时隙的持续时间为25 ms。帧的开头有发射机标识(TxID)信号和两个同步信号。实际系统中,在TxID上叠加短码,通过使用不同的伪码信号来区分不同的基站。

图5 TC-OFDM帧结构示意图Fig.5 Frame structure of TC-OFDM

第i个基站的信号可以表示为:

(7)

(8)

TC-OFDM实地测试[21]时,将4个基站部署在不同位置,并采用U波段于两栋建筑内进行室内定位测试。测试结果说明TC-OFDM在不影响通信性能的同时实现了室内外大范围覆盖的定位,精度相比4G网络大幅提升,在室内可以达到3 m,克服了移动通信单网覆盖带来的定位限制。

1.2.2 5G定位参考信号

自5G R16起精确定位被纳入3GPP标准[22],借助定位参考信号(Positioning Reference Signal,PRS)5G实现了定位的基本功能。按照原理的不同,定位方法可以分为以下5种[23]。

① 到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位法根据上下行具体分为UL-TDOA和DL-TDOA,以下行为例,UE根据PRS到达的时间差获得其与不同基站的距离差从而确定自身位置;② 下行分离角(DL Angle of Departure,DL-AOD)定位法在基站侧发送不同的DL-PRS做波束扫描测量UE角度位置,两个基站即可确定UE位置;③ 上行到达角(UL Angle of Arrival,UL-AOA)定位法通过基站测量UE发送的UL-PRS来波方向从而获取UE位置;④ 多路往返时间(Multi-Round-Trip Time,Multi-RTT)定位法利用多个基站到UE的往返时间确定其与UE的距离;⑤ 增强小区标识(Enhanced Cell-ID,ECID)定位法仅根据小区的ID粗略估计UE位置。

虽然PRS使5G实现了通导一体化功能,但基站之间高度时间同步的要求使其难以做到高精度定位。目前,5G室内定位精度为3 m、室外定位精度为10 m,无法支持车联网、工业互联网等新型应用场景[24]。

1.2.3 正交时频空调制

正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)是一种被用于通导一体化的新波形。该技术基于雷达回波原理进行定位,拥有较低PAPR、较低CP开销和高多普勒容限等优势[25]。OTFS本质上是将时频(Time-Frequency,TF)域信号变换至时延多普勒(Delay-Doppler,DD)域进行处理,由于DD域的时变不敏感性,OTFS相比于OFDM有较强抗多普勒效应的能力,适用于高移动性场景[26]。

OTFS通导一体化系统中,通信数据经过星座映射后被调制在DD域网格上从而得到DD域符号SDD[k,l],k=0,1,…,N1-1;l=0,1,…,N2-1。其中,N1为子载波数,N2为符号数,k和l表示OTFS符号在DD域的位置。辛有限傅里叶逆变换(Inverse Symplectic Finite Fourier Transform,ISFFT)将SDD[k,l]变换到TF域中得到符号STF[m,n],其中m和n表示符号在TF域的位置,最后经过海森堡变换生成时域信号:

(9)

式中:Ts为符号时间,g(t)为脉冲成形滤波器,载波间隔Δf=1/Ts。经过目标反射后,回波信号表示为:

y(t)=∬h(τ,ν)s(t-τ)ej2πν(t-τ)dτdν,

(10)

式中:τ和ν分别为时延和多普勒频偏,h(τ,ν)为信道脉冲响应。接收端对y(t)进行魏格纳变换得到YTF[m,n],再通过辛有限傅立叶变换(Symplectic Finite Fourier Transform,SFFT)得到DD域符号YDD[k,l],最后结合信道矩阵可以实现OTFS回波定位参数估计[27]。

由于OTFS将多普勒频移转化为一个自由度,其在高速移动场景中的性能远好于OFDM。然而,从定位角度看,OTFS定位精度受信噪比影响大且依赖于DD域资源块大小,与OFDM有相同的距离分辨率即c/2N1Δf。由此可知,总带宽大于150 MHz时,OTFS才能达到米级以下的定位精度。

2 通导一体化信号处理技术

一体化波形虽然实现了通信和定位的基本功能,但是其性能需要一体化信号处理技术进一步提升,以实现通导融合甚至互惠的效果。本节从一体化信道估计与均衡技术和一体化预处理技术两方面进行阐述。

2.1 通导一体化信道估计与均衡技术

为了跟踪时变信道、对畸变的接收数据进行恢复,信道估计和均衡技术是通导一体化的必要手段,下面将分别介绍导频符号设计和接收机均衡算法。

2.1.1 导频符号设计

由于多种一体化波形在通信信号基础上利用信道估计实现定位,因此导频在通导一体化系统中具有突出作用。一方面,最优导频符号设计能够降低信道估计的均方误差;另一方面,合理的导频结构可以保证传输的通信信号和导航信号获得最大分集增益。导频结构主要包括块状导频、梳状导频和混合导频。混合导频在时域和频域离散地插入导频符号向量,使其可以均匀地分布在时频二维平面上,从而同时兼顾信道的时间选择性和频率选择性衰落,因此混合导频方法在通导一体化中被广泛使用。

min tr{

(11)

从而给出了V-OFDM最优导频符号设计,并证明其性能不随V-OFDM符号维度增加而下降。

2.1.2 接收机均衡算法

面对通导一体化复杂信道,为了克服信号畸变,多种基于训练序列的信道均衡算法被相继提出,这类算法均假设信道参数保持不变,但事实上信道参数相对于通信尺度而言变化极快,信道冲激响应将在毫秒级的时间内改变,使得很多基于训练序列的均衡算法无法实时估算和反馈信道的时变特性。此外,盲均衡算法的发展伴随着越来越高的复杂度使得其应用受限,例如使用接收信息的高阶矩信息进行盲均衡的Sato和Godard算法[29]等。如何实时准确地估计非线性时变的信道特征并且提高信号恢复能力,仍然是具有挑战性的难题。

近年来,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)由于可以形成任意非线性决策边界以承担复杂的分类和拟合任务,受到学界广泛关注。准确性高和响应速度快等优势使ANN在通导一体化信道跟踪和均衡问题的非线性建模中有巨大潜力。Ye等人[30]提出利用DNN直接估计CSI并对信号进行恢复补偿。这种做法把信号接收的过程视为一个黑盒,直接对接收信号进行信道估计、信道均衡和译码判决,因此避免了复杂的信号处理流程。Kang等人[31]使用带反馈的深度自编码网络自动学习信道响应并且根据接收端的反馈自适应地优化导频信号,从而最小化信道估计误差,再将信道估计引入信道均衡中以获取更优的通信性能。

2.2 通导一体化预处理技术

对于现有未使用一体化波形的系统,最大限度地减少通导互干扰至关重要。导航信号功率过高将使通信性能下降,然而导航精准测距也依赖于足够大的功率。所以,在通导一体化系统中需要对功率进行控制,兼顾二者的性能。在功率分配算法中,常使用AI对设备所处环境进行采样学习以此搭建优化模型,但该方法时间开销巨大。此外,AI算法从设备端对信号进行功率分配无法根据整体态势做出最优决策。对此,基于博弈论的通导一体化功率分配技术被提出[32],使用Stackelberg分层博弈模型,可以表示为:

G={(T,D)∣{PT,PD},{uT,uD}},

(12)

式中:T与D分别表示参与博弈的通信与导航信号集合,PT与PD分别表示通信和导航传输功率的离散值,uT与uD分别表示博弈中通信和导航的效用函数。采用逆向归纳法迭代求解后,即可获得最优通导功率分配策略。

此外,目前大多数通导一体化模型只关注二维空间并假定收发机之间存在视距(Line of Sight,LOS)路径。对于非视距场景(Non-LOS,NLOS),Lin等人[33]提出了一种高维线性插值(High Dimensional Linear Interpolation,HDLI)预处理方法进行三维定位,并基于宽带波束空间进行信号参数估计有效控制了计算复杂度,从而实现了NLOS下通导一体化的精确定位。

3 毫米波通导一体化

实际应用中毫米波频段为24～300 GHz,其大带宽、高精度等优点受到了研究人员的青睐。本节提出了一种通信覆盖增强的毫米波通导一体化系统,并总结了导航覆盖增强的毫米波通导一体化相关技术。

3.1 通信覆盖增强的毫米波通导一体化

毫米波通过大带宽带来了容量的提升,且卫星通信在该频段上干扰源较少,传输质量可与光纤媲美。基于以上优点,本文提出了一种通信覆盖增强的毫米波通导一体化系统。

如图6所示,导航序列在卫星导航模块中生成,并和通信数据融合调制,生成一体化波形。

图6 通信覆盖增强的毫米波通导一体化系统Fig.6 Communication coverage enhanced mmWave ICAN system

为了避免过于严重的衰减,使用窄波束进行传输。考虑到实际可能出现波束重叠带来的干扰,所以在完成波束调度之后再进行多天线波束成形,并将融合信号发射至地面。用户在接收端进行波束宽度确定以及通导一体化系统同步,包括信号捕捉跟踪、时间同步和载波频偏估计,获得TDOA。进而利用多个卫星信号的TDOA进行位置估计,并对信号进行解调。导航信息又被反馈到卫星端以辅助波束调度。此迭代过程可以决策出最优接收波束宽度,以增加系统容量。

上述过程在波束调度前,拟进行两个步骤通过反馈位置信息提升一体化系统的有效性。第一步是基于波束共享的干扰躲避,第二步是基于波束宽度的波束容量优化。在干扰躲避方案中,首先进行波束初始化,卫星在此阶段基于用户位置信息确定发射波束宽度以及传输角度,将可能产生干扰的波束进行合并,令距离相近用户共享一个波束可避免干扰。然后,通过优化接收器波束宽度的方式提高容量。用户i的容量可以表示为:

(13)

图7展示了毫米波低轨卫星通导一体化波束调度的归一化数据速率。由此可见,使用上述通导融合波束调度方案相比固定方案可以使容量提升约10%,且性能随用户数增加而进一步提升,体现了通导融合的性能互惠。

图7 毫米波通导融合波束调度数据速率图Fig.7 Data rate performance of mmWave beam scheduling

3.2 导航覆盖增强的毫米波通导一体化

毫米波与地面雷达频谱重合,因此借助雷达实现通导一体化成为这一领域的主流思想,波形主要分为以通信为中心和以雷达为中心的一体化波形。

以通信为中心的典型波形是OFDM及其演进的OTFS,在本文中已进行介绍。以雷达为中心的典型波形是啁啾信号,又被称作线性频率调制(Linear Frequency Modulation,LFM),是一种应用在高精度定位的频率连续波形[34],可表示为:

(14)

式中:f0为起始频率,κ为啁啾系数,TLFM为啁啾信号的时间长度。啁啾信号的即时频率随时间增加,信号的时间带宽积也因此增加,进而可以实现高分辨率和长距离定位,缺点是通信速率较低。

此外,优化方法被广泛研究以提升毫米波通导一体化性能。一种拥有强纠错能力和高感知性能且能够显著降低PAPR的Golay码被提出[35]。Golay码可以将信号的PAPR降低至3 dB,从而在一定程度上解决带内失真和带外泄露的问题。Sit等人[36]提出了一种只有最强干扰被重构的选择性干扰消除技术。为了应对自干扰的影响,Zhang等人[37]提出了一种自适应干扰消除方法,通过产生与自干扰相位相反、幅度相同的对称信号,将其叠加以实现自干扰消除。

4 通导一体化性能度量指标

探索一体化性能度量指标可以从本质上揭示通导一体化的物理含义。本节总结了一体化波形的评价标准,从跟踪精度、抗衰落能力和兼容性三个方面进行评估。

4.1 跟踪精度

伪距是卫星导航系统的基本观测量,码和载波跟踪精度直接决定了伪距观测精度。因此,子载波相位、合成损耗以及导频规划都将对系统产生影响,其精度可以用克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)进行衡量。此处,CRLB被定义为最大似然(Maximum Likelihood,ML)估计未平滑的到达时间(Time of Arrival,TOA)估计方差:

(15)

式中:Te为估计器接收信号的时间,Cs为信号载波功率,Gs(f)和Gw(f)分别为无穷带宽上单位面积内的归一化信号功率谱密度和干扰加噪声复包络功率谱密度。此外,Betz等人[38]给出了相干和非相干码跟踪精度的详细推导,可用于指导一体化波形性能评估。

4.2 抗衰落误差包络下界

信号经过时频双选信道后,需在接收端进行补偿。在进行抗衰落性能评估时,首先进行载波频率和相位的估计和补偿,然后接收机码环会基于估计的本地序列相对于接收信号的时延复现超前路、即时路和滞后路的本地信号,并与接收信号做相关运算。在相关函数被小尺度衰落畸变后,码鉴相器产生过零点偏移,从而可以衡量系统的衰落抑制性能。

多径误差表示信号经过多径信道后在不同时延下码跟踪误差,其与诸多因素有关,例如信号的自相关函数、多径时延以及反射信号相对直达信号的相移。关注特定时延情况下多径误差的极值,此物理量即为多径误差包络,是通常用来衡量码跟踪环多径抑制性能的指标,也适用于通导一体化系统中。多径误差随相关器间隔而减小,然而由于前端带宽的限制,相关器间隔趋近于0时多径误差也不会接近0。取此种极限条件下的多径误差包络作为导航信号和接收设计和接收的指导,其表达式可以写为:

(16)

式中:d为超前与滞后相关器的间隔,α为多径直达信号幅度比,βr为接收机前端带宽,τ为多径时延,S(f)为信号的功率谱密度。

4.3 抗干扰品质因数

通导融合信号的兼容性表现在多个方面,如通信和导航在不引起频谱冲突和相互干扰的情况下能最大程度上达到的时频资源复用,抑或是信号的导频结构能否满足同步性能要求。在评价通导对可靠传输的相互影响时,可以通过不同功率分配下各自信号自相关峰和最大旁瓣的比值进行评估。鉴于此,一种无量纲抗干扰品质因数Q被提出[39],即:

(17)

式中:Hr(f)为接收机滤波器的传输函数,Ss(f)和Sj(f)分别为无穷带宽上单位面积内信号和总干扰的归一化功率谱密度。Q的提升意味着提高等效载噪比。

目前提出的一体化度量指标有限且有待统一,结合干扰、同步等诸多融合过程中产生的问题,可以将衡量通信系统和导航系统的指标迁移到通导一体化中,更多一体化指标需进一步探索和挖掘。

5 展望

通信系统和导航系统融合是未来发展的必然趋势,虽然目前多种一体化波形和信号处理方法已被提出,但仍有以下问题亟待突破。

5.1 通导一体化天线技术

无论是通信覆盖增强还是导航覆盖增强的通导一体化,天线技术都是系统的核心,挑战在于天线配置、干扰消除以及采用何种波形等问题。

低轨卫星通信传输距离远、传输数据量大,对天线有大宽度、高增益的要求。为此,可以考虑使用智能天线和大规模多输入多输出(Massive MIMO)技术,通过天线阵列配置优化提高主瓣增益。 由于卫星通信过程中位置不固定,对天线提出波束扫描要求,可使用精度高、反应时间快的电扫描。 海量节点的布置会导致无线环境的复杂化和多样化,干扰大幅增加。在实际应用中,可以考虑从天线的方向性、极化性设计等方面减小干扰信号强度。天线空间分集、自适应波束成型等技术都可用于提高天线的抗干扰能力。此外,虽然目前已经有PRS、OTFS、CPM和V-OFDM等主流波形,但仍需进一步优化。学者们对V-OFDM展开了研究,利用信道稀疏特性以及交集球形解码技术实现了可靠传输以及精确定位。但是,如何解决导频资源有限与用户数增长之间的矛盾以及如何降低多天线解码复杂度等问题尚未解决。

导航覆盖增强方面,未来可在PRS的基础上提高时间同步精度从而实现不需要额外物理资源开销的高精定位功能。对于基于回波定位的一体化波形,OTFS虽然适用于高动态场景,但其距离和速度分辨率与OFDM并无差别,因此需要继续寻找潜在新波形。LFM是传统雷达波形,具有理想定位性能但通信速率较低,如何利用该信号实现高速率、高可靠通信将成为未来研究方向之一。

不仅如此,对于通导一体化波形具体性能仍缺少全面的量化分析。因此,定义可以揭示一体化融合波形物理含义的度量指标迫在眉睫。

5.2 通导一体化频谱技术

随着通信需求呈爆炸式增长,低频部分已趋于饱和。为应对此种挑战,更高频段的技术如毫米波、太赫兹和X射线应运而生。

毫米波通导一体化系统已于前文说明。然而,目前相关研究匮乏,仍有较多待解决的问题,例如多波束服务多用户场景下的波束重叠干扰、毫米波衰减严重等。对此,大规模天线阵列、波束调度方法等方法亟待研究。

更高波段的信号包括太赫兹和X射线也被视为频谱饱和的解决方案。太赫兹相控阵技术是当下的研究热点。X射线由于高频段、高能量、真空中衰减程度小以及色散小等良好特性被视为一种极具潜力的深空通导一体化解决方案[40]。此领域研究尚处于起步阶段,诸多问题如强背景噪声下的信号探测、X射线通导一体化仿真环境搭建等仍待解决。

5.3 通导一体化标准化

通导一体化系统中,导航系统可以利用通信传输的增强信息,实现精度和抗干扰能力的提升;通信系统也可以利用导航信息优化波束赋形等方案,从而提升通信性能。两种系统融合建设在有效节省频谱资源、减少重复建设的同时,互相补充实现通导全域覆盖。这些优点完美契合了未来应用场景,因此通导一体化标准化迫在眉睫。通导融合深度需不断增强,应考虑从信号级、信道级以及处理级进行融合,在此基础上探索更多的业务功能以支撑应用创新和行业发展。此外,可以考虑在物理层融合基础上实现网络层和应用层深度融合,建立灵活高效的体系架构和服务模式以实现全面通导一体化。

6 结论

本文首先从实现方式角度将通导一体化分为通信覆盖增强和导航覆盖增强两个层面,在此基础上概述了一体化波形关键技术和研究进展。此外,本文着重介绍了基于毫米波频段的研究,提出了通信覆盖增强的毫米波通导一体化系统。最后,本文总结了通导一体化性能度量指标,并从天线技术、频谱扩展和标准化角度讨论了通导一体化面临的潜在挑战和发展方向。