胡曉月, 康 凱, 錢 驊, 張舜卿

(1. 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院, 上海 200444; 2. 中國科學(xué)院上海高等研究院, 上海 201210;3. 中國科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所無線傳感網(wǎng)與通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 200050)

0 引 言

衛(wèi)星通信具有射頻資源豐富、覆蓋面積大、地面干擾小等優(yōu)點(diǎn),在偏遠(yuǎn)地區(qū)的通信和電視廣播中發(fā)揮著重要的作用[1-3]。已經(jīng)有學(xué)者指出,第六代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)(the sixth-generation mobile communications, 6G)將會(huì)整合地面通信與衛(wèi)星通信,構(gòu)建空天地一體化網(wǎng)絡(luò),在更廣泛的空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)真正的地空全覆蓋[4]。相比于高軌道衛(wèi)星,低地球軌道(low earth orbit, LEO)衛(wèi)星具有更小的傳播時(shí)延和更低的傳輸損耗[5],更適合提供6G所需的高速率網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。在研發(fā)LEO衛(wèi)星通信系統(tǒng)的熱潮中,SpaceX公司提出了“星鏈計(jì)劃”,預(yù)計(jì)發(fā)射4 425顆低軌衛(wèi)星;OneWeb公司提出了“星座互聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃”,預(yù)計(jì)發(fā)射720顆LEO衛(wèi)星;波音公司提出了NGSO系統(tǒng),預(yù)計(jì)發(fā)射2 956顆LEO衛(wèi)星[6]。大規(guī)模的LEO衛(wèi)星投入運(yùn)營,使得空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建成為可能,但是衛(wèi)星通信相較于地面的蜂窩通信依然存在著問題。

衛(wèi)星通信的信道受到大尺度衰落和小尺度衰落的影響,且LEO衛(wèi)星沿著軌道進(jìn)行高速運(yùn)動(dòng),導(dǎo)致衛(wèi)星與終端間的信道不斷發(fā)生變化[7]。為了獲得更大的系統(tǒng)吞吐量,提高通信質(zhì)量,衛(wèi)星與地面終端之間需要進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息交互,以獲取準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息(channel state information, CSI)。通常單顆LEO衛(wèi)星與終端的最大通信時(shí)間只有十幾分鐘,但由于衛(wèi)星通信的時(shí)延較大(高軌道衛(wèi)星的單向傳播時(shí)延大概為250 ms,LEO衛(wèi)星的單向傳播時(shí)延最少可以達(dá)到30 ms左右),衛(wèi)星與終端不能做到全面的信息交互,導(dǎo)致CSI測量與反饋的實(shí)時(shí)性差,影響了通信的質(zhì)量。若根據(jù)衛(wèi)星的星歷獲取衛(wèi)星的軌道信息并預(yù)測星地鏈路的CSI,那么終端需要定期保存、更新衛(wèi)星的星歷。而大規(guī)模的衛(wèi)星投入運(yùn)營,意味著終端將會(huì)消耗大量的內(nèi)存用于存儲(chǔ)星歷以及計(jì)算衛(wèi)星的軌道信息。

在通信系統(tǒng)中,為了提高通信質(zhì)量,需要獲取準(zhǔn)確的CSI,并利用高階的調(diào)制方法和高效的編碼方法對發(fā)送信號進(jìn)行處理。本文選擇信噪比(signal to noise ratio, SNR)作為CSI的衡量指標(biāo),通過估計(jì)SNR來獲取準(zhǔn)確的CSI。Deep等人[8]在城市環(huán)境下建立了全球定位系統(tǒng)(global positioning system, GPS)信號的SNR與衛(wèi)星仰角的最佳擬合回歸模型,利用該模型與周邊環(huán)境的反射系數(shù)以及衍射系數(shù),對某一時(shí)刻GPS信號的SNR進(jìn)行了估計(jì)。Xu等人[9]提出了一種改進(jìn)的誤差矢量幅度算法對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行觀測,可以在較大的SNR范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)較高的估計(jì)精度。但由于星地鏈路的往返時(shí)延較大,應(yīng)用以上兩種傳統(tǒng)的SNR估計(jì)算法時(shí),接收端估計(jì)的SNR信息難以及時(shí)傳輸?shù)桨l(fā)送端,將會(huì)導(dǎo)致信息的傳輸無法適應(yīng)信道的快速變化。Liu等人[7]提出了一種基于儲(chǔ)備池計(jì)算的SNR預(yù)測方法,對衰落信道模型進(jìn)行了CSI預(yù)測,提高了無線信道估計(jì)的精度和效率。但該文獻(xiàn)采用的是簡化的信道模型,未考慮大氣吸收、雨衰等造成衰落因素的影響,且在信道環(huán)境變化較大時(shí)估計(jì)精度不足。傳統(tǒng)的星地鏈路一般根據(jù)最小的鏈路余量(即最差的信道環(huán)境)采用固定的編碼與調(diào)制(constant coding and modulation, CCM)方案[10]。但在通信過程中,傳統(tǒng)方案降低了數(shù)據(jù)的傳輸速率,造成了通信資源的浪費(fèi)。本文動(dòng)態(tài)地調(diào)整調(diào)制與編碼方案(modulation coding scheme, MCS),以最低的成本最大限度地利用鏈路余量,提高系統(tǒng)的總吞吐量。

首先，根據(jù)一部分衛(wèi)星的軌道信息建立衛(wèi)星與終端的通信信道模型,獲取衛(wèi)星服務(wù)時(shí)間內(nèi)的SNR序列。并將其作為長短期記憶(long short-term memory, LSTM)網(wǎng)絡(luò)的輸入,進(jìn)行模型的訓(xùn)練。針對軌道信息未知的衛(wèi)星,利用其與地面終端初始通信時(shí)獲取的SNR預(yù)測了通信期間任意時(shí)刻的SNR值,有效地解決了衛(wèi)星與終端間信息交互不足導(dǎo)致的CSI匱乏的問題。在此過程中,終端不需要保存、更新以及計(jì)算衛(wèi)星的軌道信息,減小了終端的內(nèi)存消耗。最后，利用SNR的預(yù)測值實(shí)時(shí)調(diào)整MCS,以適應(yīng)信道的變化,提高數(shù)據(jù)的傳輸速率,增加系統(tǒng)吞吐量。另外,當(dāng)衛(wèi)星與地面終端同時(shí)預(yù)測SNR,并做出相匹配的MCS調(diào)整時(shí),通信信息將處于加密狀態(tài),可以有效防止監(jiān)聽。

1 系統(tǒng)模型

1.1 衛(wèi)星通信系統(tǒng)模型

在LEO無線衛(wèi)星通信系統(tǒng)中,衛(wèi)星與地面終端通信的流程如圖1所示。衛(wèi)星首先向地面某一區(qū)域內(nèi)的終端進(jìn)行廣播,終端利用公共信道向衛(wèi)星發(fā)起注冊申請,在衛(wèi)星做出應(yīng)答后,終端通過分配的專用信道反饋?zhàn)酝瓿尚畔ⅰＨ缓笸ㄟ^終端位置信息的申請與應(yīng)答,建立起通信鏈路。進(jìn)而衛(wèi)星與終端根據(jù)一系列的交互信息選擇合適的傳輸模式,進(jìn)行信息傳輸,并在信息傳輸完成后釋放通信鏈路[11]。

圖1 衛(wèi)星初始通信流程

圖2是一個(gè)LEO衛(wèi)星與地面終端通信的系統(tǒng)示意圖。由于LEO衛(wèi)星距離地面較近,無法將地球等效成一個(gè)點(diǎn)。

圖2 衛(wèi)星通信系統(tǒng)

衛(wèi)星與地面終端的通信距離d隨著衛(wèi)星的運(yùn)動(dòng)而變化,如下所示：

(1)

式中,Re為地球半徑;Hs為衛(wèi)星軌道高度;α為衛(wèi)星與地面終端間的仰角。由式(1)可以看出,當(dāng)α=90°時(shí),d達(dá)到最小值;當(dāng)α=0°時(shí),d達(dá)到最大值。需要注意的是在α很小時(shí),由于高層建筑物或高山遮擋,終端與衛(wèi)星間無法進(jìn)行視距傳播,多徑傳輸占主導(dǎo)地位,通信鏈路性能進(jìn)一步惡化。本文將α限定在5°～90°之間[12]。

1.2 信道模型

衛(wèi)星通信除了受到仰角的限制,還受到多種因素的影響,包括大尺度衰落(自由空間傳播損耗、大氣吸收損耗、降雨損耗等)和小尺度衰落(多徑衰落等),其中最主要的影響因素是自由空間傳播損耗。自由空間傳播損耗可表示為

(2)

式中,Pt和Pr分別表示發(fā)射功率和接收功率;Gt和Gr分別表示發(fā)送端和接收端的天線增益;f為工作頻率;c為電磁傳播速度。從式(2)中可以看出,當(dāng)工作頻率f固定時(shí),衛(wèi)星通信的自由空間傳播損耗主要由通信距離d決定。

在自由空間傳播損耗的基礎(chǔ)上,本文同時(shí)考慮了降雨衰落和大氣吸收等多種影響因素,進(jìn)一步優(yōu)化了衛(wèi)星鏈路的信道模型。本文選擇應(yīng)用最廣泛的ITU-R模型[13]計(jì)算降雨衰減LP:

(3)

式中,P∈[0.001%,1%];A0.01表示平均一年超過0.01%時(shí)間的降雨衰減;β的大小與地面終端所處的緯度δlat有關(guān)。

當(dāng)通信的工作頻段處于10 GHz以上時(shí),大氣吸收的主要影響因素是氧氣吸收和水蒸氣吸收。大氣吸收損耗可表示為

(4)

式中,ho為氧氣的有效高度;γo為氧氣損耗系數(shù);hw為水蒸氣的有效高度;γw為水蒸氣損耗系數(shù)。

在綜合考慮路徑損耗、降雨衰減和大氣吸收的基礎(chǔ)上,本文得出衛(wèi)星通信SNR的計(jì)算公式為

γSNR=Pt+Gt+Gr-LP-Lf-Ag-kbBTe

(5)

式中,kb=-228.6 dBW/(K·Hz)為玻爾茲曼常數(shù);Te為噪聲溫度;B為信道帶寬。

表1列出了LEO衛(wèi)星在Ka波段通信信道的仿真參數(shù)[14]。

表1 信道仿真參數(shù)

在兩個(gè)不同軌道高度的衛(wèi)星系統(tǒng)中分別任意選擇一顆衛(wèi)星,繪制其與地面終端通信的SNR變化曲線,結(jié)果如圖3所示?？梢悦黠@看出隨著時(shí)間的增加,兩個(gè)不同軌道的衛(wèi)星分別存在著9.51 dB和8.86 dB的SNR波動(dòng)。

圖3 不同軌道的衛(wèi)星通信鏈路SNR變化

傳統(tǒng)的通信過程中,一般按照最差的傳輸環(huán)境選擇CCM方案,導(dǎo)致鏈路資源的浪費(fèi)[9]。本文采用可變編碼與調(diào)制(variable coding and modulation, VCM)方案,根據(jù)實(shí)時(shí)的信道環(huán)境動(dòng)態(tài)地選擇MCS。理想情況下信道總吞吐量為

(6)

式中,Tt為衛(wèi)星通信時(shí)長。假設(shè)B=24 MHz,分別采用傳統(tǒng)的CCM方案和VCM方案,計(jì)算圖3中兩個(gè)衛(wèi)星的信道總吞吐量,結(jié)果如表2所示。

表2 信道總吞吐量

從表2可以看出,兩個(gè)軌道衛(wèi)星采用VCM方案相比于采用CCM方案的總吞吐量分別提升了26.0%和37.3%,大幅度地提高了頻譜的利用率。但采用VCM方案匹配快速變化的信道時(shí),對CSI的準(zhǔn)確性提出了更高的要求。為了準(zhǔn)確獲取SNR,本文接下來的工作將采用LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測SNR,然后利用預(yù)測的SNR對MCS進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,以優(yōu)化系統(tǒng)的總吞吐量。

2 衛(wèi)星通信鏈路的SNR預(yù)測

2.1 LSTM模型

衛(wèi)星運(yùn)行速度可以達(dá)到7.5 km/s,地面終端的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于衛(wèi)星的速度,為簡化討論,在衛(wèi)星過境期間,地面終端的位置可視為固定不變。由于用戶終端內(nèi)存有限,且低軌衛(wèi)星數(shù)量眾多,通過衛(wèi)星星歷推算衛(wèi)星軌道信息,并進(jìn)一步獲得SNR的預(yù)測是不現(xiàn)實(shí)的。

本文選擇LSTM網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)傳輸過程中鏈路的SNR進(jìn)行預(yù)測。LSTM網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖4所示,作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),LSTM網(wǎng)絡(luò)引入了一個(gè)單元狀態(tài)C,用遺忘門、輸入門和輸出門來控制這個(gè)狀態(tài)增加或刪除信息,從而有效解決了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的梯度消失問題。

圖4 LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

LSTM網(wǎng)絡(luò)對遺忘門、輸入門、單元狀態(tài)、輸出門以及單元輸出[15]的定義分別為

Ft=σ(WF·[Yt-1,Xt]+BF)

(7)

It=σ(WI·[Yt-1,Xt]+BI)

(8)

(9)

Ot=σ(WO·[Yt-1,Xt]+BO)

(10)

Yt=Ot°tanh(Ct)

(11)

式中，σ(·)為sigmoid函數(shù)；°表示元素積；WF、WI、Wc和WO為權(quán)重矩陣；BF、BI、BC和BO為偏差向量。

與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,LSTM網(wǎng)絡(luò)首先進(jìn)行前向傳播并計(jì)算Ft、It、Ct、Ot、Yt這5個(gè)向量,然后進(jìn)行反向傳播,計(jì)算每個(gè)神經(jīng)元的誤差項(xiàng)。最后根據(jù)誤差項(xiàng),計(jì)算每個(gè)權(quán)重的梯度,進(jìn)而更新權(quán)重參數(shù)。

2.2 基于LSTM的SNR預(yù)測仿真分析

在利用LSTM模型對SNR進(jìn)行預(yù)測時(shí),為了使仿真的模型更加合理,本文選擇了STARLINK星座和IRIDIUM星座的167顆在軌衛(wèi)星,利用其軌道信息獲取衛(wèi)星經(jīng)過終端上方的時(shí)間、仰角和方位角等信息。將這些信息與信道模型相結(jié)合,每隔1 s計(jì)算一次通信鏈路的SNR,從而獲得多顆衛(wèi)星的SNR序列。

利用這些衛(wèi)星的SNR序列對LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練。本文設(shè)計(jì)的LSTM模型的訓(xùn)練參數(shù)如下,輸入層包含3個(gè)輸入,隱藏層有128個(gè)神經(jīng)元,輸出層輸出1個(gè)預(yù)測值。選擇Adam Optimization作為優(yōu)化器,均方誤差(mean square error, MSE)作為損失函數(shù)。sigmoid作為激活函數(shù),模型用Python中的Keras模塊進(jìn)行搭建、編譯。

2.2.1 衛(wèi)星側(cè)的SNR預(yù)測仿真分析

如圖1所示,在數(shù)據(jù)傳輸前,地面終端接入衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的過程中,與衛(wèi)星有若干次信息交互,衛(wèi)星與地面終端均可獲得若干次SNR測量結(jié)果。以上行鏈路為例,衛(wèi)星將建立鏈路時(shí)獲取的3個(gè)SNR作為LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸入,預(yù)測第4個(gè)時(shí)刻的SNR。再根據(jù)獲取的第2、第3、第4個(gè)實(shí)際的SNR預(yù)測第5個(gè)SNR,以此類推,預(yù)測出通信期間全部的SNR。在此過程中,衛(wèi)星定期將預(yù)測的SNR反饋給終端,終端根據(jù)SNR提前做出信息傳輸模式的調(diào)整。

圖5表示衛(wèi)星測量到的SNR變化曲線(藍(lán)色的曲線)與應(yīng)用LSTM網(wǎng)絡(luò)的SNR預(yù)測變化曲線(紅色的曲線)的對比情況。通過比較可以看出,預(yù)測的SNR變化趨勢在整體上吻合于實(shí)際的SNR變化趨勢。在因環(huán)境變化導(dǎo)致SNR突變的情況下,也可達(dá)到較高的預(yù)測精度。

圖5 基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的SNR預(yù)測

應(yīng)用相同的訓(xùn)練集與測試集,在已有的SNR估計(jì)算法中選取回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(echo state network, ESN)[6]對衛(wèi)星通信鏈路的SNR進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測的效果如圖6所示,其中藍(lán)色的曲線表示實(shí)際測量的SNR,紅色的曲線表示應(yīng)用ESN預(yù)測的SNR?？梢悦黠@看出,應(yīng)用ESN只能預(yù)測出SNR長時(shí)間內(nèi)的大致變化趨勢,不能很好地預(yù)測SNR短時(shí)間內(nèi)的波動(dòng)。

圖6 基于ESN的SNR預(yù)測

采用兩種網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的SNR與實(shí)際測量的SNR的歸一化均方誤差(normalized mean square error, NMSE)可表示為

(12)

2.2.2 終端側(cè)的SNR預(yù)測仿真分析

在上行鏈路中,地球終端不斷地向衛(wèi)星發(fā)送信息,衛(wèi)星可以獲取大量的SNR測量值,而地球終端只能從有限的反饋信息中獲取少量的SNR。所以針對地球終端,首先利用3個(gè)實(shí)際的SNR預(yù)測第4個(gè)SNR,再根據(jù)兩個(gè)實(shí)際的SNR和一個(gè)預(yù)測的SNR預(yù)測下一個(gè)SNR,以此類推。在此過程中,當(dāng)?shù)厍蚪K端接收到反饋信息后,可以將新獲取的SNR加入數(shù)據(jù)集中。并利用新獲取的SNR預(yù)測下一個(gè)時(shí)刻的SNR,以提高LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的準(zhǔn)確度。

本文假設(shè)終端每隔5 s、10 s、15 s分別接收到一次SNR反饋,并對3種情況分別進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果如圖7(a)～圖7(c)所示,其中藍(lán)色的曲線表示SNR測量值的變化曲線,紅色的曲線表示利用LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測SNR的變化曲線?？梢悦黠@看出,隨著反饋間隔的增大,SNR預(yù)測的準(zhǔn)確度越來越低,但3種方案預(yù)測得到的SNR變化趨勢與SNR測量值的變化趨勢基本吻合。

圖7 發(fā)送端在衛(wèi)星服務(wù)期間的SNR預(yù)測

3 MCS的調(diào)整

3.1 MCS調(diào)整方案設(shè)計(jì)

本節(jié)在利用LSTM網(wǎng)絡(luò)精確預(yù)測SNR的基礎(chǔ)上,根據(jù)SNR的不同，對MCS方案進(jìn)行調(diào)整,使得MCS方案與快速變化的信道環(huán)境相匹配。在信道環(huán)境較好時(shí),采用高階的MCS,提高頻譜利用率,在保持符號速率不變的同時(shí)增加信息傳輸量;在信道環(huán)境較差時(shí),采用低階的MCS,保證較低的誤碼率,提高信息傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

根據(jù)DVB-S2標(biāo)準(zhǔn)中VCM方案提供的組合方案選項(xiàng),本文采用LDPC編碼方案的碼率μc包括2/3、3/4、4/5和5/6,調(diào)制方案包括QPSK、8PSK、16APSK和32APSK,其調(diào)制效率μm分別為2、3、4和5。選擇傳輸速率最大化準(zhǔn)則來確定切換門限,在保證誤碼率小于10-5的情況下選擇高階的MCS方案,最大化頻譜效率,進(jìn)而獲取最大的信息傳輸量。表3總結(jié)了不同MCS對應(yīng)的頻譜效率以及誤碼率小于10-5情況下的切換門限值[16]。將預(yù)測的SNR與表3的切換門限值進(jìn)行對比,把整個(gè)衛(wèi)星通信階段劃分為多個(gè)小區(qū)間段,其中每一個(gè)小區(qū)間段對應(yīng)一種適當(dāng)?shù)腗CS方案。

表3 不同MCS的切換門限和頻譜效率

圖8表示在衛(wèi)星過境的初始時(shí)刻開始通信,分別應(yīng)用VCM方案和CCM方案的頻譜效率對比情況。從圖8可以看出,CCM方案根據(jù)初始通信時(shí)刻的信道情況(信道條件最差的情況)選擇了μm=QPSK、μc=2/3的方案,其信道的頻譜利用率只有0.66,極大的浪費(fèi)了頻譜資源。而VCM方案根據(jù)信道狀態(tài)的變化,采取相應(yīng)的MCS方案,提高了整個(gè)系統(tǒng)的頻譜利用率,增大了信息傳輸量。

圖8 VCM方案和CCM方案的頻譜效率對比(情況1)

圖9表示在衛(wèi)星過境時(shí)段內(nèi)任意,選擇一個(gè)時(shí)刻開始通信,應(yīng)用VCM方案和CCM方案的頻譜效率對比情況。CCM方案根據(jù)初始通信時(shí)刻的信道狀態(tài)選擇了μm=8PSK、μc=5/6方案。當(dāng)信道狀態(tài)較差時(shí),由于高階的MCS與信道不匹配,導(dǎo)致信息不能有效傳輸。在這種情況下應(yīng)用CCM方案使得有效數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間只有374 s。而應(yīng)用VCM動(dòng)態(tài)調(diào)整MCS時(shí),在衛(wèi)星過境時(shí)段內(nèi)可以始終保持有效的數(shù)據(jù)傳輸。

圖9 VCM和CCM的頻譜效率對比(情況2)

圖10表示在衛(wèi)星經(jīng)過地面站正上方時(shí)開始通信,應(yīng)用VCM方案和CCM方案的頻譜效率對比情況。此時(shí)CCM根據(jù)信道狀態(tài)選擇MCS為μm=32APSK、μc=3/4。但由于此時(shí)是衛(wèi)星通信信道狀態(tài)最好的時(shí)刻,這種情況下,一旦信道狀態(tài)發(fā)生變化,信息將不能有效地進(jìn)行傳輸,導(dǎo)致信息傳輸時(shí)間利用率極低,其信道吞吐量將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于VCM方案。

圖10 VCM和CCM的頻譜效率對比(情況3)

表4列出了3種情況下分別采用CCM方案和VCM方案時(shí)信息傳輸相關(guān)性能的對比。情況1中雖然CCM方案的時(shí)間利用率為1,但由于其信道吞吐量始終保持較低的水平,而VCM方案根據(jù)信道狀態(tài)調(diào)整MCS,導(dǎo)致其吞吐量性能比CCM方案提升了90.2%。情況2中CCM方案采用較為高階的MCS,時(shí)間利用率為74.8%,信道吞吐量有一定的提升,但仍小于VCM方案。情況3中CCM方案根據(jù)較好的信道狀態(tài)選擇了高階的MCS,但時(shí)間利用率極低,其信道吞吐量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于VCM方案。

表4 VCM方案和CCM方案的傳輸性能對比

3.2 MCS方案匹配

由于衛(wèi)星廣播的廣域性,使得發(fā)射信號很容易被竊聽,因此安全問題是衛(wèi)星通信的一個(gè)基本問題。隨著CPU性能的提高,竊聽者的計(jì)算資源不再受限,傳統(tǒng)的對上層網(wǎng)絡(luò)加密的方法已無法滿足人們對通信安全性能的要求。

為了提高衛(wèi)星通信的安全性,可以在衛(wèi)星鏈路的發(fā)送端與接收端同時(shí)應(yīng)用LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測SNR。發(fā)送端與接收端根據(jù)預(yù)測的SNR可以同時(shí)設(shè)計(jì)相匹配的MCS方案,并按照設(shè)計(jì)的MCS方案進(jìn)行信息傳輸,以達(dá)到信息的傳輸速率隨信道的變化而變化以及增大竊聽難度的目的。

4 結(jié) 論

本文采用LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測衛(wèi)星通信期間的SNR,解決了由于信息交互不足導(dǎo)致通信質(zhì)量差的問題,同時(shí)減少了終端定期保存、更新、計(jì)算大量衛(wèi)星軌道信息所需要的內(nèi)存消耗。當(dāng)衛(wèi)星與終端同時(shí)根據(jù)預(yù)測的SNR調(diào)整MCS時(shí),增大了竊聽難度,提高了衛(wèi)星通信的安全性。仿真結(jié)果表明:

(1) 基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的SNR預(yù)測方法可以很好地預(yù)測SNR的波動(dòng),與基于ESN的SNR預(yù)測方法相比較,NMSE降低了18.8%；

(2) 將基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的SNR預(yù)測方案與VCM方案相結(jié)合,更好地利用了鏈路資源,相比于傳統(tǒng)的CCM方案,大幅度地提高了系統(tǒng)性能。