Ku波段卫星通信雨衰计算及分析外文翻译

Ku波段卫星通信雨衰计算及分析外文翻译

Ku波段卫星通信雨衰计算及分析

徐慨、向顺祥、黄林书

电子工程系海军工程大学

中国武汉

摘要：使用雨量计、频谱分析仪和其他设备，根据模拟结果，测量和分析了武汉市降雨率及雨衰对Ku波段卫星通信信号的影响。分析了降雨率和雨衰的关系，并将结果与国际电信联盟无线电通信部门（ITU-R）估计值进行了比较，分析了实际测量值与预测值之间的不同之处。利用测得的数据，对不准确的预测模型，提出了一个改进算法，证明 ITU-R提出的预测模型是正确的。实验结果表明，有必要通过长时间的测量，获得足够的数据，来确定不同站点雨衰与降雨率之间关系。

关键词：频谱分析仪、卫星通信、雨衰、预测模型

I 引言

在卫星通信链路设计，必须计算链路的效率和冗余。因为信号可能会被吸收和过滤，所以必须提供冗余或一些对抗措施，如自适应功率控制，通过分集接收来提高链路效率。然后有两个问题：应该提供多少冗余来满足链路的有效性要求；应采取什么措施来对抗雨衰。

虽然国内外已经做了许多理论的实验研究，但是对于不同的地域链路的设计要求，实验结果不是很符合。

在论文中，通过一段时间测量武汉的降雨以及Ku波段卫星信号衰减，绘制了降雨和信号衰减之间的关系图。在比较获得的关系图和ITU-R给出的模型曲线后，证明ITU-R预测模型在不同地区之间存在一些错误，因此有必要进行一些测试，对ITU-R预测模型做一些修改。

II 测量系统的原理

图一显示了测量系统的原理。该图的左侧的是降雨衰耗估算。下行链路信号由天线接收，并且其频率被转增下来的低噪声B

转换，并且随后转到频谱。最后，通过RS-232接口，信号电压被保存到计算机。菱形天线:0.6m，LNB振荡器频率11300MHz ；输入频率：12.25GHZ~12.75GHZ；输出频率：950MHZ~1450MHZ；因为它是垂直极化测量信号,电源电路是采用12.5 V直流；光谱频率范围:3KHZ~ 3GHZ,10个值是每分钟收集。

右侧是降雨量的测量。这个雨量计的测量精度:0.1毫米~ 7毫米/小时,运行电压:9 ~ 24 v直流电源提供的收集器.雨量计得到了降雨的每分钟(毫米),并发送数据在计算机中的数据收集器。当数据乘以60,那么降雨的小时是有(毫米/小时)。

测试地点：武汉，纬度:30.52°；经度：114.31°；高度：23.3米测试频率：12.333GHz;仰角的天线：48.45°。

Fig.1 实验系统结构图

III 测试结果及建模分析

A. ITU-R降雨衰减模型

A =g×L （dB）（1）

g = a×Rb （dB/km）（2）

其中，L是降雨的有效路径，

g是降雨衰减比，

R是雨量比，

a，b是相关系数，其值随频率不同变化。

B.阳光下计算放的信号的参考电平

吸光度的衰减在雨天、云和大气的变化是缓慢的。大气吸收有氧气和水蒸气组成。其中水的蒸气在不同的天气变化最大。相比较而言，吸收衰减在慢衰减中是最主要的因素。

为了去除噪声和闪烁的影响，分析了在下雨之前三天和下雨之后三天的晴朗天气所有的信号电平，得到了晴朗天气的信号参考电平As。

C.计算雨衰

取在1分钟内获得的10个信号得平均值,就得到了雨中每分钟的信号电平。然后每分钟雨衰如下：

A = A s - A r （dB）

其中，A是指雨衰，As是晴朗天气的信号参考电平，Ar是雨中的每分钟信号电平。

D.测量结果分析

图2表示的是武汉地区2008-05-03 的降雨情况。水平轴是时间,垂直是雨衰减率。信号随时间衰减如图3所示。比较两个图，

可以得出以下结论：

（1）降雨越大，雨衰也越大。最大的降雨发生在5月3号的21:00，恰好信号衰减发生在那个时候

（2）信号衰减是不仅发生在下雨的时候，下雨后也有，因为在某些方面天空中的云也使信号发生衰减。例如，5月3日在17:00-18:00，虽然不下雨，但很明显，仍然有信号衰减。

（3）雨衰减率期间的降雨量是相对持久。在相同的降雨，信号由降雨引起的为20的衰减分钟显然是大于一个或两分钟。

Fig2. 武汉降雨环境

Fig 3 信号衰减

E.误差分析

雨衰减和信号衰减之间的关系如图4所示。水平轴是降雨,垂直轴的是雨衰减率。“*”曲线是降雨试验测得,“ð”曲线是在ITU-R提供的公式模型的基础上绘制。“△”曲线是草拟的测量值处理的最小二乘方法算法。如图所示,由ITU-R提供雨衰模型与武汉地区实际情况有很大不同，并且随着降雨量的增加误差也增大。

图4：雨衰之间的关系

Fig 5. 误差曲线IV 改进后的算法模型

修改后的ITU-R雨衰模型：

Ap=Aitu-r—Perror

其中,Ap是修正后的雨衰减，Aitu-r是ITU-R雨衰模型预测的雨衰，Perror是修正因子。

图5是误差曲线。“*”是图4所提供的误差值曲线，曲线是由最小二乘法得到的。表达式为：

Perror=-0.0006*R*R+0.1308*R-0.1847 (dB)

其中，R是降雨量。则修改后的预测模型是:

Ap=Aitu-r—(-0.0006*R*R+0.1308*R-0.1847 ) (dB)

V. 结论

在本文中，利用相关设备测量了降雨量和Ku波段卫星通信信号衰减的值。通过比较测量值和ITU-R提供的雨衰模型，发现了测量值和预测值之间的一些不同。通过分析测量数据，提出了一个修改算法来修正ITU-R提供的雨衰模型。结果表明，随着测得的数据的数量的增加这个修改后的数据会与实际值更吻合。

信号衰减与降雨持续时间有关。同样的降雨比,持续20分钟降雨引起的信号衰减比续1分钟或2分钟降雨大得多。与此同时,真正的情况是非常复杂的、多方面的，特别是决定雨衰减一些因素,如雨滴的大小,降水在整个衰减路径的分布、风速和温度，他们都对雨衰有影响。所以我们应该建立一个长期的观察机制，来获得降雨衰减和降雨的足够数据。这些数据将是未来研究ka波段卫星通信重要的基础。

参考文献

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