⚡ electrical engineering

Multi-/Uni-Cast Non-Orthogonal Multiple Access-Based INAC

Dieser Beitrag schlägt eine neuartige Multi-/Unicast-Nicht-Orthogonal-Multiple-Access-basierte integrierte Navigations- und Kommunikationssignalstruktur (INAC) vor, die eine gemeinsame Pseudo-Rausch-Sequenz zwischen Navigations- und Kommunikationsdiensten teilt, und leitet geschlossene Leistungsformeln her, um zu zeigen, dass die Priorisierung der Leistung für das Multicast-Signal (MO-INAC) die Positionierungsgenauigkeit und die Bitfehlerrate insbesondere für MEO-Satelliten erheblich verbessert.

Ursprüngliche Autoren: Yaoyu Zhang, Xin Sun, Tianwei Hou, Anna Li, Sofie Pollin, Yuanwei Liu, Arumugam Nallanathan

Veröffentlicht 2026-05-27

📖 4 Min. Lesezeit☕ Kaffeepausen-Lektüre

CC BY 4.0

Ursprüngliche Autoren: Yaoyu Zhang, Xin Sun, Tianwei Hou, Anna Li, Sofie Pollin, Yuanwei Liu, Arumugam Nallanathan

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

Stellen Sie sich einen Satelliten vor, der die Erde umkreist, als wäre er eine geschäftige Radiostation. Traditionell muss diese Station wählen: Entweder sendet sie ein Navigationssignal (wie ein Leuchtturmbündel, das Schiffen ihren Standort mitteilt) ODER sie sendet ein Kommunikationssignal (wie einen Podcast für Handys). Wenn sie beides tut, muss sie normalerweise im Wechsel senden, also sehr schnell hin und her schalten. Das ist wie ein Leuchtturm, der sein Licht jedes Mal ausschaltet, wenn er eine Nachricht rufen möchte; die Schiffe geraten in Verwirrung, und das Signal wird schwächer.

Dieser Artikel schlägt einen cleveren neuen Weg vor, der als MUC-NOMA-basierte INAC bezeichnet wird. Hier ist die einfache Aufschlüsselung dessen, was sie getan haben und herausfanden:

Die Kernidee: Die „gemeinsame Autobahn"

Anstatt im Wechsel zu senden (Zeitmultiplex) oder verschiedene Spuren zu nutzen (Frequenzmultiplex), haben die Forscher das Navigationssignal und das Kommunikationssignal auf die selbe Straße zur gleichen Zeit gelegt.

Stellen Sie sich das wie einen schweren LKW (Navigation) und ein schnelles Sportauto (Kommunikation) vor, die nebeneinander auf derselben einspurigen Autobahn fahren.

Der LKW (Navigation): Muss stabil und zuverlässig sein, damit Schiffe ihren Weg finden. Er trägt eine „Multicast"-Nachricht (eine Nachricht für alle).
Das Auto (Kommunikation): Muss schnell fahren, um Daten zu senden. Es trägt eine „Unicast"-Nachricht (eine spezifische Nachricht für eine Person).

Das Problem: Der „Stau"

Wenn Sie ein schnelles Auto und einen langsamen LKW auf dieselbe Straße setzen, prallen sie aufeinander (Interferenz). Das schnelle Auto könnte vom LKW blockiert werden, oder der LKW könnte vom Auto gestoßen werden.

Die Lösung: Der „intelligente Empfänger" (SIC)

Der Artikel schlägt einen speziellen Empfänger vor (die Person, die dem Radio zuhört), der eine Technik namens Successive Interference Cancellation (SIC) verwendet. Stellen Sie sich den Empfänger als einen sehr intelligenten Zuhörer vor, der die Regeln der Straße kennt:

Schritt 1: Der Zuhörer stimmt zuerst auf das lauteste Signal ab. Wenn der LKW lauter ist, hören sie zuerst den LKW, decodieren die Navigationsnachricht und „subtrahieren" dann das LKW-Geräusch aus ihren Ohren.
Schritt 2: Sobald der LKW aus ihrem Geist verschwunden ist, wird das leise Sportauto klar, und sie können die Kommunikationsnachricht decodieren.
Schritt 3 (Das Gegenteil): Wenn das Auto lauter ist, hören sie zuerst das Auto, subtrahieren es und hören dann den LKW.

Die zwei Szenarien: Wer bekommt den „lauten" Platz?

Die Forscher testeten zwei verschiedene Möglichkeiten, die Leistung (Lautstärke) zwischen dem LKW und dem Auto aufzuteilen:

MO-INAC (Multicast-orientiert): Das Navigationssignal (LKW) erhält die meiste Leistung.
- Ergebnis: Das Navigationssignal ist super klar und präzise. Das Kommunikationssignal ist etwas schwächer, funktioniert aber noch. Dies ist ideal für MEO-Satelliten (Medium Earth Orbit), bei denen Sie eine präzise Positionsbestimmung benötigen.
UO-INAC (Unicast-orientiert): Das Kommunikationssignal (Auto) erhält die meiste Leistung.
- Ergebnis: Die Kommunikation ist sehr schnell und klar. Da das Auto jedoch so laut ist, erzeugt es mehr „Lärm" für den LKW. Das Navigationssignal muss härter arbeiten, um gehört zu werden, was seine Genauigkeit leicht verringern kann.

Wichtige Erkenntnisse (Die „Takeaways")

Geschwindigkeit vs. Genauigkeit: Es gibt einen Kompromiss. Wenn Sie versuchen, Kommunikationsdaten schneller zu senden (das Auto schneller machen), sinkt die Navigationsgenauigkeit (wie gut der LKW auf der Straße bleibt).
Leistung ist entscheidend: Mehr Leistung für das Navigationssignal zu geben, verbessert die Positionsbestimmung erheblich. Mehr Leistung für das Kommunikationssignal zu geben, verbessert die Datenübertragung.
Besser als der alte Weg: Im Vergleich zur alten Methode des Wechselns (TDMA) ist diese neue Methode des „Teilen der Straße" effizienter. Sie verbraucht weniger Leistung und erreicht mehr, auch wenn die Decodierung etwas komplexer ist.
Der Sweet Spot: Für MEO-Satelliten erwies sich der MO-INAC-Ansatz (Priorisierung des Navigationssignals) als die beste Balance, die eine hervorragende Positionsbestimmung bietet und dennoch eine anständige Kommunikation ermöglicht.

Auf den Punkt gebracht

Der Artikel stellt eine neue Signalstruktur vor, die es Satelliten ermöglicht, Navigations- und Kommunikationsdaten gleichzeitig auf derselben Frequenz zu senden, ohne dass sie sich gegenseitig stören. Durch die Verwendung eines „intelligenten Zuhörers", der Interferenzen auslöscht, bewiesen sie, dass Sie gleichzeitig hochpräzise Navigation und zuverlässige Kommunikation erhalten können, sofern Sie sorgfältig ausbalancieren, wie viel „Lautstärke" (Leistung) Sie jedem Signal geben.

Technische Zusammenfassung: Multi-/Uni-Cast-basierte INAC mit nicht-orthogalem Mehrfachzugriff (NOMA)

Problemstellung
Die rasante Entwicklung der Satellitenkommunikation und -navigation hat einen dringenden Bedarf geschaffen, diese Technologien innerhalb eines einzigen Systems zu integrieren, um gleichzeitig zuverlässige Kommunikation und präzise Navigation zu erreichen. Traditionelle Ansätze wie Zeit-, Frequenz- oder Codemultiplexing leiden unter inhärenten Ineffizienzen. Das Zeitmultiplexverfahren (TDM) verursacht Diskontinuitäten in den Navigationssignalen, was die Signalerfassung behindert und die Entfernungsleistung verschlechtert. Das Frequenzmultiplexverfahren (FDM) verbraucht erhebliche Bandbreite, während das Codemultiplexverfahren (CDM) durch die begrenzte Anzahl verfügbarer Spreizsequenzen eingeschränkt ist. Darüber hinaus fehlt es bei bestehenden Studien zur integrierten Navigation und Kommunikation (INAC) oft an einer umfassenden Analyse der Signal-Leistungsparameter, insbesondere hinsichtlich der Bitfehlerrate (BER) und der Positionsbestimmungsgenauigkeit im Rahmen von nicht-orthogalem Mehrfachzugriff (NOMA). Obwohl NOMA für INAC vorgeschlagen wurde, bleiben praktische Lösungen zur Interferenzeliminierung sowie eine detaillierte Leistungscharakterisierung über verschiedene Ressourcen-Allokationsstrategien hinweg weitgehend unerforscht.

Methodik
Die Autoren schlagen eine neuartige Signalstruktur auf Basis von Multi-/Uni-Cast-Nicht-Orthogalem Mehrfachzugriff (MUC-NOMA) vor. In dieser Architektur teilen sich Navigations- und Kommunikationssignale auf Signalebene eine gemeinsame Pseudo-Rausch-(PN-)Sequenz. Das System unterteilt das Kommunikationssignal in zwei Teile: Ein Anteil ( $\xi$ ) wird mit dem Navigationssignal zu einem Multi-Cast-Signal mit niedriger Datenrate verschmolzen, während der Rest ( $1-\xi$ ) als Uni-Cast-Signal mit hoher Datenrate übertragen wird. Diese beiden Datenströme werden mittels NOMA-Techniken überlagert.

Zwei unterschiedliche Betriebszenarien werden basierend auf Leistungsallokationsfaktoren definiert ( $\beta_1$ für Multi-Cast, $\beta_2$ für Uni-Cast, wobei $\beta_1 + \beta_2 = 1$ ):

Multi-Cast-orientiert (MO-INAC): Dem Multi-Cast-Signal wird mehr Leistung zugewiesen ( $\beta_1 > \beta_2$ ).
Uni-Cast-orientiert (UO-INAC): Dem Uni-Cast-Signal wird mehr Leistung zugewiesen ( $\beta_1 < \beta_2$ ).

Zur Minderung von Ko-Kanal-Interferenzen setzt der Empfänger eine sukzessive Interferenzkancellation (SIC) ein. Der Signalverarbeitungsalgorithmus decodiert zunächst das Signal mit der höheren Leistung, rekonstruiert es, subtrahiert es vom empfangenen Signal und decodiert anschließend das Signal mit der niedrigeren Leistung. Die Arbeit entwickelt einen einheitlichen theoretischen Rahmen, um geschlossene Ausdrücke für die BER sowohl der Navigations- als auch der Kommunikationssignale sowie für die Entfernungsbestimmungsgenauigkeit (Positionsfehler) herzuleiten. Die Analyse berücksichtigt die naturgemäß aufgeteilte Struktur der DSSS-Architektur, bei der die Anzahl der innerhalb eines Multi-Cast-Symbols überlagerten Uni-Cast-Symbole ( $M$ ) das Interferenzverhalten grundlegend verändert.

Hauptbeiträge

Signalarchitektur: Die Arbeit schlägt ein MUC-NOMA-basiertes INAC-Signal vor, bei dem Multi-Cast-Signale mit niedriger Datenrate und Uni-Cast-Signale mit hoher Datenrate über dieselbe PN-Sequenz überlagert werden. Dies ermöglicht es, Navigation und Kommunikation auf Bit-Ebene innerhalb eines Direct-Sequence-Spread-Spectrum-(DSSS-)Rahmens Zeit-, Frequenz- und Code-Ressourcen zu teilen.
Einheitlicher theoretischer Rahmen: Die Autoren leiten exakte geschlossene BER-Ausdrücke für beide Szenarien, MO-INAC und UO-INAC, her. Im Gegensatz zu konventionellen NOMA-Systemen, die identische Symbolraten annehmen, adressiert diese Arbeit die aufgeteilte DSSS-Struktur, indem sie entpreßte Entscheidungsstatistiken, Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (PDFs) und BER-Ausdrücke herleitet, die unterschiedliche Fehlerausbreitungsmechanismen in jedem Szenario berücksichtigen.
Analyse der Entfernungsbestimmungsgenauigkeit: Die Studie bildet analytisch die verbleibende Interferenz auf das Rauschen der Delay-Locked-Loop-(DLL-)Nachverfolgung ab und liefert geschlossene Ausdrücke für die Entfernungsbestimmungsgenauigkeit. Sie verknüpft die Entfernungsbestimmungsleistung explizit mit Kommunikationsdatenraten und Leistungsallokation.
Näherungen für hohe SNR-Werte: Für Bedingungen mit hohem Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) werden angenäherte geschlossene BER-Ausdrücke hergeleitet, die fundamentale Beziehungen zwischen Systemleistung, Leistungsallokationsfaktoren und Kommunikationsraten aufzeigen.

Ergebnisse
Numerische Auswertungen und Monte-Carlo-Simulationen (unter Verwendung von MEO-Satellitenparametern) bestätigen die analytischen Ergebnisse:

MO-INAC-Leistung: Im MO-INAC-Szenario führt die Zuweisung mehrerer Leistung an das Multi-Cast-Signal zu einer hervorragenden Positionsbestimmungs- und BER-Leistung für das Navigationssignal. Mit steigender Kommunikationsdatenrate nimmt jedoch die BER des Kommunikationssignals zu, während die BER des Navigationssignals abnimmt.
UO-INAC-Leistung: Im UO-INAC-Szenario reduziert die Zuweisung mehrerer Leistung an das Uni-Cast-Signal die Interferenz in den geteilten Ressourcen. Wenn die Leistungsallokation für die Kommunikation hoch ist und die Datenrate niedrig, weisen beide Signale eine gute BER-Leistung auf. Höhere Kommunikationsdatenraten führen jedoch zu einer verringerten Entfernungsbestimmungsgenauigkeit aufgrund der begrenzten kohärenten Integrationszeit.
Zielkonflikte: Es besteht ein Zielkonflikt zwischen der BER des Kommunikationssignals und der des Navigationssignals. Bei MO-INAC verbessert eine Erhöhung der Leistungsallokation für die Navigation die Navigations-BER, verschlechtert jedoch die Kommunikations-BER. Bei UO-INAC verbessert eine Erhöhung der Kommunikationsleistung die Kommunikations-BER, kann jedoch die Navigationsleistung aufgrund von Fehlerausbreitung aus dem SIC-Prozess verschlechtern.
Vergleich mit Baselines: Im Vergleich zu Baselines mit Zeitmultiplex-Mehrfachzugriff (TDMA) und zyklischer Codewort-Verschiebung (CCSK) bietet das vorgeschlagene NOMA-Schema eine überlegene Ressourcennutzung und Skalierbarkeit. Während TDMA und CCSK in spezifischen Isolationsfällen eine etwas bessere Navigations-BER bieten können, vermeidet das NOMA-Schema die Ressourcenknappheit von CDM und den Integrationszeitverlust von TDM, während es durch die Erhaltung der ursprünglichen PN-Phase die Kompatibilität mit Legacy-Empfängern gewährleistet.
Entfernungsbestimmung: Das MO-INAC-Szenario zeigt unter bestimmten Bedingungen eine überlegene Entfernungsbestimmungsleistung im Vergleich zu UO-INAC und reinen Navigations-Baselines, da die Überlagerung von Kommunikationsbits Energiegewinne oder Selbstinterferenzkancellation bieten kann. Umgekehrt verschlechtert sich die Entfernungsbestimmungsgenauigkeit von UO-INAC mit steigenden Kommunikationsdatenraten.

Bedeutung und Behauptungen
Die Arbeit behauptet, dass die vorgeschlagene MUC-NOMA-basierte INAC-Signalstruktur eine praktische Lösung für die Integration von Satellitenkommunikation und -navigation bietet und dabei die Diskontinuitätsprobleme von TDM sowie die Ressourcenineffizienz von FDM/CDM überwindet. Durch die Bereitstellung geschlossener analytischer Ausdrücke bietet die Arbeit einen umfassenden Rahmen zur Bewertung der Systemleistung, ohne sich ausschließlich auf Simulationen zu verlassen. Die Autoren behaupten, dass das MO-INAC-Szenario besonders widerstandsfähig gegen Pfadverluste und Signalverschlechterungen ist, was es zu einer bevorzugten Option für Satellitensysteme in mittlerer Erdumlaufbahn (MEO) macht. Die Studie hebt hervor, dass zwar je nach Leistungsallokation und Datenraten Leistungszielkonflikte zwischen Kommunikations- und Navigationsservices bestehen, die vorgeschlagene Architektur jedoch eine flexible Ressourcenaufteilung ermöglicht, um diese Anforderungen auszugleichen und damit letztlich die Systemeffizienz und -zuverlässigkeit zu verbessern.