低轨卫星通信系统下行链路频偏补偿研究

本文旨在研究低轨卫星通信系统下行链路中的频偏补偿技术。随着低轨卫星通信系统的快速发展，其在全球通信覆盖、高速数据传输等方面展现出巨大潜力。然而，由于低轨卫星的高速运动以及复杂的通信环境，下行链路中频偏问题成为制约系统性能的关键因素之一。因此，对频偏补偿技术的研究具有重要的理论和实际意义。本文研究了低轨卫星通信系统下行链路中的频偏补偿技术，提出了一种基于自适应滤波器的频偏补偿算法，并通过仿真实验验证了其有效性。

一、引言

随着通信技术的进步，卫星通信系统，特别是低轨卫星通信系统，因为其低延迟、广覆盖和高速数据传输的能力，已经成为研究的焦点。但是，由于地球自转、大气层折射以及卫星的高速运动，低轨卫星通信系统的下行链路经常会出现频率偏差，这会影响到信号的传输质量，甚至可能导致通信中断或误码率升高。

为了解决这个问题，频偏补偿技术已经成为卫星通信领域的研究重点。这种技术的核心是准确估计和补偿由各种因素引起的频率偏移，以确保信号的准确接收和解析。虽然针对高轨卫星通信系统的频偏补偿技术已经取得了一些成果，但由于低轨卫星的运动速度快、轨道高度低，其下行链路的频偏特性与高轨卫星存在显著差异，因此需要针对低轨卫星通信系统的特点进行深入研究。

在众多的多载波技术中，正交频分复用（OFDM）技术因其独特的优势而备受关注。传统的频分复用（FDM）技术虽然可以实现并行传输，但各子载波之间需要保持一定的间隔，以防止相互干扰，并且往往还需要加入保护间隔。这种方式导致频率利用率不高，无法满足日益增长的数据传输需求。然而，OFDM技术通过引入子载波间的正交性，打破了这一限制，实现了高效的频率利用和数据传输。

在OFDM技术中，各子载波之间虽然交叠，但由于它们之间的正交性，彼此间不会因交叠而产生失真。这种特性使得OFDM能够在不增加带宽的情况下，显著提高频谱利用率。此外，OFDM技术还将输入的串行数据流分配到并行的子信道中，延长了每个子载波的数据周期，从而有效对抗多径扩展，提高通信质量。从频域角度来看，每个子载波的中心处（即子载波频率的最大值处），其他各子载波的值为零，进一步证明了子载波间的正交性。因此，OFDM技术能够在不引入频带分割的情况下，将各子载波紧密排列，实现高效的频谱利用。

OFDM技术作为一种先进的多载波技术，具有频谱利用率高、抗多径干扰能力强等优势。随着无线通信技术的不断发展，OFDM技术将在未来通信系统中发挥越来越重要的作用。因此，对OFDM技术进行深入研究和应用推广具有重要意义。

二、频偏补偿基本原理

（一） 基本原理

OFDM，即正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing），是一种多载波传输方案。其核心思想是将整个频带分割为若干个正交的窄带子载波，每个子载波上使用一个低速数据流进行调制，然后并行发送。这样，每个子载波上的符号周期就会相对增加，从而减弱了由信道多径时延扩展所产生的影响。同时，由于各子载波间的正交性，它们在频域上可以部分重叠，从而大大提高了频谱利用率。

OFDM的基本原理早在20世纪60年代就已经被提出，但由于当时受到技术条件的限制，主要是半导体制造技术的限制，没有得到广泛的应用。现在，随着技术的发展，OFDM系统已经广泛应用于各种高速数据传输的场合。

（二）系统结构

OFDM系统的基本结构包括发送端、信道和接收端。

发送端：在发送端，原始数据首先经过信源编码和信道编码，以提高数据传输的可靠性和有效性。然后，这些数据流被划分为多个并行子数据流，每个子数据流调制到一个正交子载波上。这个过程是通过快速傅里叶反变换（IFFT）来实现的，它可以将频域数据转换为时域数据，便于发送。之后，为了消除多径信道带来的符号间干扰（ISI）影响，需要插入保护间隔，常用的方法有补零和插入循环前缀等。最后，通过数模转换（D/A）和射频前端，将数字信号转换为模拟信号，并发射到信道中。

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信道：信道是信号传输的媒介，它可能受到各种噪声和干扰的影响。在OFDM系统中，由于采用了正交子载波和循环前缀等技术，可以有效地对抗频率选择性衰落和符号间干扰，提高信号的传输质量。

接收端：在接收端，首先通过射频前端和模数转换（A/D）将接收到的模拟信号转换为数字信号。然后，通过同步和信道估计等技术，对信号进行解调和解码。这个过程是发送端的逆过程，也是通过快速傅里叶变换（FFT）来实现的。最后，经过信道解码和信源解码，恢复出原始数据。OFDM系统还包括一些关键的辅助技术，如交织和导频。导频不携带信息，而是双方已知的数据，用于做信道估计。

三、仿真设计

（一）OFDM基本配置

在本文提供的OFDM实施范例中，本文设定了一个基础的配置方案，提供一个简单明了的示例。

本文设定了8KHz的采样率，这是信号处理中一个关键参数，它决定了系统每秒采样的次数。在OFDM系统中，本文采用了128点的IFFT/FFT转换，这是系统的核心部分，负责在时域和频域之间进行转换。同时，本文设定了循环前缀（CP）的长度为32，这有助于消除符号间干扰（ISI）和载波间干扰（ICI）。

在载波配置上，本文设定了2KHz的载波频率，并使用36个子载波来承载数据。这些子载波在频域上正交分配，实现了高效的数据传输。在数据调制方式上，本文选择了QPSK（四相位移相键控），这是一种常用的数字调制方式，具有较高的频谱利用率和较强的抗干扰能力。

在图像编码方面，本文设计了一个400bit的前导（发射方知道）+40000比特的图像框架。该400位前置码能实现对多路信号的同步、信道的估算和频偏的估算。这种架构旨在确保数据传输的可靠性，并能有效地提升网络的利用率。

（二）非运行时-多模特征提取与多模特征库构建

在该示例中，假定0Hz到400Hz的可能的频移，在10Hz的时间区间中选择41个频移点。在仿真时，将不同信道的干扰因素引入到不同的频移点。对于接收端，无论是否存在频差，都可以使用原始频点解调的方式来对接收到的前导信号进行多重仿真。由此获得了一组具有畸变的编码恢复结果。然后，根据误差率，选取10个最大的偏差作为每一次偏移量的多模态特征。最终，我们构建了一个尺寸为20 KB的41*10*400 bits的多模态采样数据库。

（三）运行时–特征匹配与猜定频偏

在此基础上，接收端使用前导码进行特征比对。在此基础上，提出了一种基于多个模态特征库的新方法，并将其与现有的基准特性进行对比，从而得到其频谱偏移范围。最终得到了最优的频偏估计值。这一过程可以用如下方式来解释：

特征的抽取。在接收端，无任何频偏，直接对接收到的前同步码进行 QPSK解调。用这种方式解调后得到的信号即为其特征值。

多个特征之间的相互关系。然后，将得到的特征点与多个模型特征点数据库中的参考特征值进行比较。比较时，采用误报率作为测量标准，误报率越低，一致性越好。

采用特征匹配法，推测出系统的频偏。选取一致性较高的基准特征值（m取3～5），用它们对应的频移区间推断出该频段的频偏。

在推测频率偏差区间内，寻找最优的数字。在该算法中，按照匹配度的不同，将频移时间按一定的顺序进行排序，并按一定的步长进行校正与恢复。将恢复后的数据与对应的前导进行对比，并以误码率作为判断标准。当误码率变化曲线下降到最低点时，对应的频度变化值即为最优估计值。

为此，本课题拟研究一种融合多模态特性的多模态信息分析算法，以提高无线通信系统的通信性能和可靠性。

四、仿真结果

（一）可行性验证

尽管采用 BER值来进行匹配，算法简便，效率高，但是其解调品质对频率偏差非常敏感。这样，当频率偏差增大时，系统的相对错误率（也就是没有频率偏时）将很快逼近50%。但是，该实现方案中的特性匹配算法不需要对系统的绝对错误率有很高的要求。

相反，本文的特征匹配策略是基于特定频偏值所对应的特征库样本进行的。这意味着，对于每一个频偏点，本文都有一组与之对应的特征库样本作为参照。当接收端接收到前导编码时，它会计算当前的特征值，并与特征库中的样本进行比对。这种比对是基于相对误码率的，即比较当前特征值与特征库中样本的误码率差异。

通过这种方式，即使绝对误码率很高，本文仍然能够通过相对误码率的比较来找到与接收到的前导编码最匹配的特征库样本。图1直观地展示了这种匹配策略的可行性，它清楚地表明了即使在高频偏情况下，本文仍然能够通过特征匹配来有效地估计频偏。

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在图1中，虽然三种频率偏差条件下的误码率与没有频率偏差时的标准量相比是不可区别的，但是可以根据错误比特的空间分布特性将其区别开来。即，情形（b）与情形（c）在误码位分布特性上更为相近。通过对二者的相关位错率进行计算，得到情形（a）与情形（C）的位错率是41.8%，情形（b）与情形（c）的位错率是4.5%。为此，通过建立各种频率偏差下的特征量数据库和解调过程中的对比，可以较好地判断出该频段的真实频率偏差，通过一次错误率对比就可以达到这个目的。在此基础上，我们还可以利用其它更稳健和更好的图像配准算法。

（二）估计能力验证

图2是特定频偏下，未作频偏校正之前与频偏校正之后的星座分布。可以看出，所施加的频偏能够被系统准确识别并予以校正。

根据图2的展示，可以得出以下结论：

（a） 该方法在各种频偏情况下都展现出了卓越的识别精准度和恢复能力。特别是在高信噪比条件下，当频偏处于0～720Hz范围内时，误码率能够达到零，这充分证明了该方法在频偏估计和校正方面的有效性。

（b） 与传统的频偏校正算法相比，该方法的校正范围更广。传统算法通常局限于0.5～2倍归一化频偏的校正范围，而该方法则能够处理高达11.5倍归一化频偏的情况，这无疑大大扩展了频偏校正的适用范围。

（c） 随着频偏的持续增大，该方法的估计与校正能力虽然会有所降低，但呈现出线性降级的趋势，并没有出现突变劣化的情况。这意味着即使在较大的频偏下，该方法仍然能够保持相对稳定的性能，而不会像某些算法那样在超出其容限后急剧失效。

五、结论

针对高速、超高速和大动态运动的移动目标，研究了一种新的频率偏差估算算法。在此基础上，利用已建立的频率偏差特征库，进行频率偏差的有效捕捉和重构。本项目所提出的算法具有良好的频偏估计与修正效果，可在小频率偏或大频率偏条件下仍具有很好的辨识精度与复原能力。

作者单位：武警士官学校二大队