当前位置: 首页 > news >正文

卫星通信链路预算之七:上行载噪比计算

在前面的文章中我们介绍了卫星通信链路计算的基础知识,包括:

  • 信噪比分配;

  • 带宽和功带平衡原则;

  • EIRP和G/T;

  • 输入回退;

  • 输入饱和通量密度SFD;

  • 输出回退;

这次我们正式进入正题,聊聊卫星通信链路预算中的上行载噪比计算

本篇文章将:

  • 明确载噪比(C/N)和信噪比(S/N)的区别;

  • 详细介绍上行链路预算中信号功率和噪声功率密度的计算过程;

  • 推导上行载噪比 C/N 和 C/N0 的计算公式;

  • 分析卫星参数 G/T 如何简化链路计算;

  • 讲解为什么饱和通量密度 SFD 和输入回退 IBO 会限制地面站发射功率;

  • 明确链路预算的工程意义:既要满足通信性能,又要避免过载干扰。

我们计算的是什么参数?

在计算之前,我们需要说明两个经常混淆的参数:载噪比和信噪比

载噪比C /N和信噪比S/N

载噪比(C/N): C/N 是指载波功率(Carrier Power)与噪声功率(Noise Power)之比。在卫星通信中,载波是调制了数据信息的无线电波,我们载波功率可以通过链路预算直接计算出来。载噪比是衡量从接收机天线到解调器输入端的模拟信号质量的关键指标。

信噪比(S/N): S/N 是指信号功率(Signal Power)与噪声功率(Noise Power)之比。这里的“信号”通常指的是信号解调后,即解调后,从载波中提取出来的基带信息信号。信噪比用于衡量基带信号的质量。

一句话总结:载噪比是针对射频(RF)载波的,而信噪比则通常指解调后基带信号

卫星通信上行链路计算的目的是评估地面站发射的载波信号,到达卫星接收机输入端时的质量。

在卫星接收机输入端,信号还处于射频(RF)状态,并没有经过解调。

卫星通信链路预算的核心任务是:

  1. 计算地面站发射的载波经过空间传播后,在卫星接收天线处收到的载波功率(C)

  2. 计算卫星接收系统内部产生的噪声功率(N)

  3. C和N两者相除,我们得到的就是载噪比(C/N)

载波噪声密度比C/N0

噪声功率(N): 指在卫星接收机输入端,由系统热噪声产生的总噪声功率。噪声功率与带宽相关,单位为W或者dBW。N=KTsB,其中 k 是波尔茨曼常数,Ts 是卫星接收系统的等效噪声温度,B是系统的噪声带宽。

噪声功率密度(N0): 指单位带宽内的噪声功率,单位为(W/Hz)或(dBW/Hz)。根据定义,我们可以得到噪声功率密度 N0等于噪声功率 N 除以带宽 B。也就是说:

用对数表示为:

卫星通信上行链路预算真正计算的是C/N0,也就是载噪功率密度比,代表的是卫星接收机输入的载波功率与噪声功率密度的比值。这是一个链路预算中更常用的指标,因为它与信号带宽无关

在卫星链路计算中,我们先算出 C/N0,然后再根据噪声带宽B,计算出C/N。用对数表示的话

这里的B,就是卫星通信链路预算之二:带宽和功带平衡中介绍的载波占用带宽。

卫星上行通信链路

卫星上行通信链路由下面这个图表示

image-20250802175515095

上行通信链路

信号功率计算

地面站发射信号的功率最终到达卫星接收机,其过程包含多个链路参数:

在卫星通信链路预算之三:EIRP、G/T我们介绍过有效全向辐射功率(EIRP)。对地面站来说有效全向辐射功功率EIRP由地面站功放的发射功率Pu 和地面站天线增益Ga决定:

信号从地面站发射到达卫星接收天线会经过空间损耗Lf,这个Lf包括:

  • 自由空间的损耗Lfs;

  • 其他损耗,Lfo,主要包括大气损耗和雨衰;

自由空间的损耗

其中

d是发射端和接收端之间的距离。卫星的位置可以通过轨道参数计算出来,地球同步卫星的位置是确定的;

f是信号频率。比如某Ku地面转的发射频率是14.2GHz,f=14.2e9。

大气损耗和雨衰的计算方法通常遵循国际电信联盟(ITU)的建议书,特别是 ITU-R P.618ITU-R P.676 系列,大气损耗和雨衰后面有机会会单独做一个章节来介绍,这里就不详细说了。

那么,地面站发射的信号到达卫星天线的信号功率Pr是

卫星接收天线的增益是Gs,那么地面站发射信号,到达卫星接收机的信号功率P{rs}是

噪声功率谱密度计算

卫星接收机内部会产生热噪声,噪声功率谱密度N0由卫星接收系统的等效噪声温度 Ts 决定。

用对数表示为

上行C/N0计算

将卫星接收机接收的载波功率C和噪声功率密度N0相除,我们得到上行载噪功率密度比,用对数可以表示为:

换一种方式,用卫星接收G/T 计算

在实际工程中,卫星的系统噪声温度 Ts 往往无法直接获取。运营商通常会提供卫星的品质因数 G/T

卫星的品质因数(G/T)是卫星接收系统性能的关键指标,它代表了卫星接收天线增益 (Gs) 与其系统噪声温度 (Ts) 的比值,即

那么利用 G/T 值,可以把上面的公式改成下面这个

从公式中可以看出,提高地面站的 EIRP、优化卫星接收天线的 G/T 值,或者减少传输过程中的损耗,都能提升上行链路的 C/No,从而改善信号传输质量。反之,如果这些参数出现恶化,可能导致信号质量下降,甚至出现通信中断。

所以:

  • 我们通过提高地面终端功放的发射功,增大地面天线的口径,从而提高地面站的 EIRP。

  • 我们根据地面站工作的地点,通过查看不同卫星G/T的覆盖图,或者咨询卫新运营商,了解不同卫星在工作地点对应的 G/T值,选择最优 G/T的卫星

  • 自由空间的损耗无法消除,对卫星通信来说,我们尽量选择在晴天完成卫星通信的应用,减少传输中损耗。

怎么没有用到饱和通量密度SFD和输入回退

之前的文章卫星通信链路预算之四:输入饱和通量密度 SFD和卫星通信链路预算之五:输入回退介绍了卫星的饱和通量密度SFD、卫星转发器的输入回退IBO和载波回退CBO,以及总的载波回退CIBO=IBO+CBO

在卫星上行链路计算中,为什么没有用到饱和通量密度和输入回退啊呢?

先给出结论:饱和通量密度(SFD)和输入回退(IBO)共同决定了地面站发射 EIRP 的上限,实际的 EIRP通常会低于这个上限。

饱和通量密度(SFD)是卫星转发器能够处理的最大输入信号强度。

输入回退(IBO)则是一个设计决策,它规定了实际工作时的信号强度与饱和点之间的裕量,以减少非线性失真。

载波回退CBO是在多个地面站同时工作的时候,为了多载波信号在通过非线性放大器时,避免交调失真而进行的额外回退。在实际应用中,每个地面站根据其租用的带宽进行的等比例回退。

把上面的参数结合起来,我们得到一个“目标”通量密度:

根据这个目标通量密度,可以计算出地面站发射的EIRP上限:

地面站发射的EIRP上限

地面站发射的EIRP上限

如果地面站的 EIRP 超过了这个值,可能会导致卫星转发器工作在过饱和状态,产生严重的交调失真,或者影响其他用户的正常使用,从而降低所有信号的质量。

综上所述,我们可以得出:

  1. SFD和CIBO:是卫星转发器固有的物理和设计限制,共同决定了地面站上行 EIRP 的理论最高值,以避免非线性失真。

  2. 链路预算:决定了满足系统数据传输率所需要的,地面站上行 EIRP 的实际最低值,以确保整个通信链路的性能(C/N)满足要求。

在实际工程中,最终确定的上行 EIRP 必须同时满足这两个条件:

  • EIRP实际≥EIRP~链路预算所需~

  • EIRP实际≤EIRP~SFD和CIBO限制~

链路预算的目的

卫星通信链路预算的目的:

卫星通信链路预算的主要作用有:

  1. 确定地面站应发射的 EIRP 值,从而决定所需的功放和天线口径;

  2. 估算链路载噪比 C/N 或 C/N0,以评估信号质量;

  3. 评估系统误码率和通信质量,根据 C/N 与调制解调的理论曲线进行对比;

  4. 验证发射功率的合适性,避免因超限造成系统干扰或性能下降。

简言之,链路预算是为了解决两个问题:

  • 发射设备需要达到什么功率?

  • 能否稳定可靠地完成通信任务

http://www.lryc.cn/news/621406.html

相关文章:

  • 【C#】PNG 和 JPG、JPEG的应用以及三种格式的区别?
  • [系统架构设计师]软件工程基础知识(五)
  • 《量子雷达》第5章 量子雷达发射机 预习2025.8.14
  • “Zen 5”: The AMD High-Performance 4nm x86-64 Microprocessor Core
  • 接口测试用例的编写
  • Avalonia_SukiUI明暗主题切换时部分元素颜色不变
  • vue内置组件
  • 基于wireshark的USB 全速硬件抓包工具USB Sniffer Lite的使用
  • 打靶日常-CSRF
  • pytorch学习笔记-加载现有的网络模型(VGG16)、增加/修改其中的网络层(修改为10分类)
  • 分布式锁—Redisson的公平锁
  • 如何更好地使用AI编程?
  • MySQL窗口函数与PyMySQL以及SQL注入
  • C#笔记啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
  • JavaScript 解构赋值语法详解
  • 开源卫星软件平台LibreCube技术深度解析
  • DAY 42 Grad-CAM与Hook函数
  • 一文讲透Go语言并发模型
  • PHP现代化全栈开发:实时应用与WebSockets实践
  • PIDGenRc函数中lpstrRpc的由来和InitializePidVariables函数的关系
  • 技术速递|通过 GitHub Models 在 Actions 中实现项目自动化
  • 状态管理、网络句柄、功能组和功能组状态的逻辑关系
  • 提升工作效率的利器:GitHub Actions Checkout V5
  • 【力扣56】合并区间
  • Linux软件编程(四)多任务与多进程管理
  • CMake进阶: externalproject_add用于在构建阶段下载、配置、构建和安装外部项目
  • Google Gemini 的深度研究终于进入 API 阶段
  • 入门概述(面试常问)
  • CodeTop 复习
  • C#WPF实战出真汁01--项目介绍