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1速率分集技術算法

速率分集技術的基本原理是根據信道的衰落情況調整信息傳輸速率，即在信道的衰落較小時可采用全速率傳輸，當受到降雨衰減等影響并超過一定門限時，則通過降低信息傳輸速率獲得相應的信號功率增益，以保證信息的傳輸質量。該方法能有效提高系統的平均信息吞吐量，適用于功率受限的衛星通信系統。筆者根據信息速率與信噪比的關系得出信噪比，以控制并實現速率的調整。

2混合算法仿真及其仿真結果分析

混合算法首先基于雨衰模型得出功率補償的極限閾值，然后根據該閾值將信道的雨衰補償算法分為兩部分:當雨衰值小于該閾值時，運用自適應功率控制算法進行雨衰值估計，再根據估計值相應地增大功率補償衰減;當估計的雨衰值大于功率補償極限值時，在功率調整到最大的同時，估計當前信道的信噪比，計算信噪比比值，再通過式(17)進行速率調整。由圖2可知，年平均小于0．02%的時間其雨衰值超過34dB，這里設34dB為功率補償的極限值。

為使可用率達到99．99%，則當雨衰超過34dB時，應適當降低信息速率。同時從圖2中可以看出，雨衰超過44dB的時間百分比小于0．01%。由于缺乏Ka波段實測雨衰數據，因此，筆者應用不同頻率衰減轉換公式，由Ku波段雨衰數據轉換成Ka頻段的雨衰數據作為雨衰真實值［14，15］。圖3顯示了2013年5月27日在200min的觀測時間內每10s取一個降雨衰減值的雨衰真實時間序列。從圖3中可以看到，本次選取的屬于雨衰非常大的降雨過程，在［108，145］min時間內衰減較大，最大衰減值可以達到44．67dB，其中雨衰超過34dB的時間占總時段的13．1%。圖4為應用自適應功率控制算法所得到的補償誤差曲線。其中模型階數p=5，已知數據數m=10，Δt=10s。在雨衰超過34dB的時段，功率控制已無法進行跟蹤補償，因此，補償誤差趨于劣化，甚至達到十幾分貝。同時，在雨衰速率變化大時，誤差也會增大。圖5為信息速率隨觀測時間變化的曲線。

這里假設信道的(m，σ2)=(4．5，0．5)，信息速率為2．048Mbit/s，其中I^o的值可通過仿真自適應功率補償后信道的誤碼率曲線得到，其值為18dB。從圖5中看到，雨衰大時，速率頻繁調整，最低速率為256kbit/s，可保證一般的數據通信需求。圖6為采用混合算法后得到的跟蹤補償誤差曲線，可以看出，該算法有效地減小了雨衰較大時的補償誤差，使其幾乎全部在±1dB以內，最大補償誤差約為1．6dB。圖7為信道的誤碼率仿真曲線。從圖7中可以看到，降雨在無補償的情況下，信道的誤碼率很大，但在功率控制補償后，誤碼率明顯減小。同時，圖7還給出了運用混合補償算法后的誤碼率曲線，相比較于只應用功率控制技術的方法，其誤碼率小很多，且在信噪比達到18dB時，誤碼率小于10－7。

3結語

基于一步線性前向預測原理，筆者提出了自適應功率控制的方法，利用低時段的雨衰數據預測出當前時刻Ka頻段的雨衰值，再依據預測值適當增大發射功率。該預測值的誤差較小，精度較高。仿真結果表明，該方法在雨衰小時補償誤差很小。在雨衰大時，結合運用速率分集技術，根據信噪比的變化，動態地調整信息速率，能有效減小補償誤差，保證系統可靠傳輸信息。

作者：于淼康健單位：吉林大學通信工程學院