LEO架构如何实现嵌入式解调算法提高通信性能

“物联网”（IoT）在过去几年中呈指数级发展， 这一发展得益于覆盖偏远地区的小型LEO通信卫星星座的建立。物联 网需要高效的通信协议支持其快速增长，提升对最终用户的服务质量，并增加最终用户或终端的数量。这些高级协议有助于增加带宽，减少延迟和错误率，并增加支持的通道数量。

MBI集团研发的LEOnida方案，基于返回链路（RL）和一种改进的增强扩频 Aloha（E-SSA）空中接口［1］ 。E-SSA是一种随机访问（RA）技术，由之前的 Aloha 协议进化而来，允许在信噪比（C/N）远低于0 dB的情况下对接收到的异步突变信号进行解调。它结合了直接序列扩频（SS）和连续干扰消除（SIC）技术，可消除接收端的多址干扰（MAI）。另外，该协议不需要终端之间的信号和协调，大大降低了系统复杂度和网络管理难度。LEOnida解决方案可容忍一定的延迟，这意味着它可以使用不连续的服务链接和低密度的星座来加速服务的实现。在不连续的反馈连接的情况下，它还可提供存储和转发的功能。

RL LEOnida解决方案之前被用于MBI集团的地面处理应用，而从未被用于星载处理的应用。随着高性能、高效的宇航级计算密集型设备的出现，在小型LEO轨道卫星上实现这种高性能的计算协议成为可能。

本文将介绍一种新型的小型LEO通信卫星的架构，通过实现RL LEOnida 解决方案和嵌入式解调算法来提高终端和卫星之间的通信性能。这个架构使用了Teledyne e2v公司的宇航级处理模块QLS1046-Space。可以看到，LEOnida物联网平台可以被搭载在LEO卫星上，为大量的低功耗物联网终端提供窄带物联网服务。

本文首先将阐述所需的处理架构，并评估在宇航应用中应用的选项；然后会给出实际的实现方法和测试设置，随后进行性能测试，并评估测试的结果；最后将讨论可能的后续步骤。

处理架构

E-SSA 通信协议的处理架构可以被分为两个主要部分：

● 与A/D和D/A转换器互联并处理数字采样的前端部分，包含接收端的前导搜索器和发射端的调制器。这部分的操作简单，但需要极高的确定性，因此通常使用低功耗FPGA的可编程逻辑（PL）实现。

● 与前端相连的后端部分，包含接收机和星载HUB。这部分需要复杂的操作和很强的计算能力，高性能的处理器核心是最适合的器件。

因此，我们推荐使用一种结合了可编程逻辑（PL）和处理器核心的高效混合架构。图1列出了几种可行的器件组合方案，以及可以提供的处理能力。一些方案的性能中等，可用于nanosat ，而对于微小卫星则需要更强的计算能力。

图 1 – 几种可行的处理架构的性能

在这些选项中，Teledyne e2v的QLS1046-Space处理模块结合Xilinx的 XQRKU060 FPGA的方案具有完全耐辐射的优势。QLS1046-Spacce是一款耐辐射宇航级器件，包含1片1.8GHz 的四核64位 Arm® Cortex A72处理器和一 片高速4GB DDR4存储器。它的外形紧凑，如图2所示。

图 2 - QLS1046-Space

使用 QLS1046-Space和FPGA 结合的方案的框图如图3所示。这是一种实际的星载数据处理架构，可以被用于小型LEO卫星上搭载的LEOnida物联网平台。E-SSA前导搜索器在FPGA中实现，以管理应对LEO卫星的大多普勒频移所需的多频假设，可达到数十kHz。调制器也通过FPGA的PL实现，以便能实时运行。初步研究表明，这两种应用都可通过低功耗FPGA实现。另一方面，E-SSA接收器和星载HUB在处理器上运行。测试结果表明，处理器的选择对于充分利用 LEOnida协议至关重要，这也是我们为什么选择QLS1046-Space的原因。

图 3 – 使用QLS1046-Space 和 FPGA 的处理策略

下面的章节将在实践中评估这一平台的性能。

测试设置和软件实现

实际的测试设置基于QLS1046-Space开发工具，这是 一个完整的开发平台， 包含各种接口，如图4所示。

MBI集团已经为地面应用开发了E-SSA的软件实现方案。这个软件使用C++开发，可在CPU和GPU服务 器上运行。为了本文所述的研究，MBI 集团对现有的软件做了移植，使其可以运行在QLS1046-Space上。为了减少开发时间，软件并未针对QLS1046-Space 优化，因此本文所述的测试结果可通过优化这一新的目标平台的运行来进一步提高。

图 4 - QLS1046-Space 开发工具

由于本文的重点是评估处理器上 E-SSA 接收器的性能，因此在设置中没有包含 FPGA。

包含前导搜索器在内的完整的E-SSA接收器被移 植到QLS1046-Space上。前导搜索器配置了一个较小的频率范围采集窗口，以减少资源的使用（因为它通常在 FPGA 上运行）。流量仿真器用于为开发工具提供采样值。测试设置的框图如图5所示。

图5 – 实际测试的软件实现

结果

图6列出了用于性能评估的多种LEOnida modcods和流量生成器的配置。我们特别修改的参数是扩散因数（SF）和数据大小。

图6 – 测试条件

三种测试条件下的性能评估结果如图7所示。协议的最大理论性能用蓝色表示， QLS1046-Space的性能用红色表示，ZYNQ-7000的仿真性能用紫色表示。ZYNQ是通过运行QLS1046-Space的两个核，并采用较低的800MHz的CPU频率进行仿真。

图 7 – 实际性能

测试结果清楚地表明，当SF为16时，频谱效率不受QLS1046-Space的限制。这意味着LEOnida协议可在这些条件下得到充分利用。然而，对于扩散因数 64，QLS1046-Space 成为限制的因素，这是我们预期的结果。代码并未针对本研究优化，因此在 QLS1046-Space 上运行优化的代码将带来更高的性能。还应该注意到，在这个应用中，在所有条件下，QLS1046-Space的性能都远远超过ZYNQ-7000的仿真性能。

讨论和下一步

这个案例研究提出并评估了一种在小型LEO通信卫星上实现物理网的宇航处理平台。MBI集团通过实际测试证明，这种使用Teledyne e2v的QLS1046-Space 处理模块和FPGA的平台能够处理高级星载协议，例如LEOnida E-SSA。使用 QLS1046-Space实现的LEOnida 接收机的在轨演示可以通过重用测试台的架构并使用地面终端设计预补偿多普勒频移来 实现。

MBI集团也正在研究使用这种计算平台执行信号智能算法的可能性，例如干扰频率检测、源定位和缓解。虽然现在这些算法的TRL依然较低，它们仍可以被移植到QLS1046-Space上并进行在轨演示的测试。第一步是使用开发工具实现实验室的演示器，以验证该方法的可行性。

　　审核编辑：彭菁