⚡ electrical engineering

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

本文提出了一种新颖的基于多播/单播非正交多址的集成导航与通信（INAC）信号结构，该结构在导航与通信服务间共享公共伪噪声序列，并推导出闭式性能表达式以证明：优先为多播信号（MO-INAC）分配功率可显著提升定位精度和误码率性能，尤其适用于中地球轨道（MEO）卫星。

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

发布于 2026-05-27

📖 1 分钟阅读☕ 轻松阅读

CC BY 4.0

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

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一颗绕地球运行的卫星就像一个繁忙的广播电台。传统上，这个电台必须做出选择：要么播导航信号（就像灯塔光束告诉船只它们的位置），要么播通信信号（就像给手机听的播客）。如果它两者都要播，通常就得轮流进行，非常快速地来回切换。这就像一盏灯塔，每次想喊话时就把光束关掉；船只因此感到困惑，信号也会变弱。

本文提出了一种巧妙的名为基于 MUC-NOMA 的 INAC的新方法。以下是他们所做工作和发现结果的简要说明：

核心理念：“共享高速公路”

研究人员没有采用轮流（时分）或使用不同车道（频分）的方式，而是将导航信号和通信信号放在同一时间、同一条道路上。

想象一辆**重型卡车（导航）和一辆快速跑车（通信）**在同一条单车道高速公路上并排行驶。

卡车（导航）： 需要稳定可靠，以便船只能够找到方向。它承载的是“多播”消息（一条消息面向所有人）。
跑车（通信）： 需要快速行驶以发送数据。它承载的是“单播”消息（一条特定消息面向某一个人）。

问题：“交通堵塞”

如果你把一辆快车和一辆慢卡车放在同一条路上，它们会互相碰撞（干扰）。快车可能会被卡车阻挡，或者卡车可能会被跑车推挤。

解决方案：“智能接收器”（SIC）

本文建议采用一种特殊的接收器（即收听广播的人），它使用一种称为**连续干扰消除（SIC）**的技术。想象这个接收器是一位非常聪明的听众，他懂得交通规则：

第一步： 听众首先调谐到最响亮的信号。如果卡车更响，他们先听卡车，解码导航消息，然后从耳朵里“减去”卡车的噪音。
第二步： 一旦卡车从他们的脑海中消失，安静的跑车就变得清晰，他们可以解码通信消息。
第三步（反向）： 如果跑车更响，他们先听跑车，将其减去，然后听到卡车。

两种场景：谁获得“响亮”的位置？

研究人员测试了卡车和跑车之间分享功率（音量）的两种不同方式：

MO-INAC（面向多播）： **导航信号（卡车）**获得最大功率。
- 结果： 导航信号超级清晰且准确。通信信号稍弱，但仍能工作。这对于需要精确定位的 MEO 卫星（中地球轨道）非常有利。
UO-INAC（面向单播）： **通信信号（跑车）**获得最大功率。
- 结果： 通信非常快速且清晰。然而，由于跑车太响，它为卡车制造了更多“噪音”。导航信号必须更努力地工作才能被听到，这可能会略微降低其准确性。

主要发现（“要点”）

速度与准确性： 存在权衡。如果你试图更快地发送通信数据（让跑车跑得更快），导航准确性（卡车在道路上保持得有多好）就会下降。
功率很重要： 给导航信号更多功率会使定位效果更好。给通信信号更多功率会使数据传输更好。
优于旧方法： 与轮流（TDMA）的旧方法相比，这种新的“共享道路”方法效率更高。它使用更少的功率，完成更多的工作，尽管解码过程稍微复杂一些。
最佳平衡点： 对于中地球轨道卫星，MO-INAC方法（优先导航信号）被发现是最佳平衡点，在提供卓越定位准确性的同时，仍允许进行不错的通信。

简而言之

本文介绍了一种新的信号结构，使卫星能够在同一频率上同时发送导航和通信数据，而不会互相破坏。通过使用能够消除干扰的“智能听众”，他们证明了只要仔细平衡给予每个信号的“音量”（功率），你就可以同时获得高精度的导航和可靠的通信。

技术摘要：基于多播/单播非正交多址的集成导航与通信（INAC）

问题陈述
卫星通信与导航技术的快速发展，迫切需要在单一系统内集成这两项技术，以实现可靠的通信与精确的导航同步。传统的时分、频分或码分复用方法存在固有的低效性。时分复用（TDM）会导致导航信号的不连续，阻碍信号捕获并降低测距性能。频分复用（FDM）消耗大量带宽，而码分复用（CDM）则受限于可用扩频序列的数量。此外，现有的集成导航与通信（INAC）研究往往缺乏全面的信号级性能分析，特别是在非正交多址（NOMA）框架下的误码率（BER）和定位精度方面。尽管 NOMA 已被提出用于 INAC，但针对干扰消除的实用方案以及不同功率分配策略下的详细性能表征仍有待探索。

方法论
作者提出了一种基于多播/单播非正交多址（MUC-NOMA）的新型信号结构。在该架构中，导航信号与通信信号在信号级共享一个公共的伪噪声（PN）序列。系统将通信信号分为两部分：一部分（ $\xi$ ）与导航信号合并，形成低速率的多播信号；剩余部分（ $1-\xi$ ）则作为高速率的单播信号传输。这两路信号利用 NOMA 技术进行叠加。

根据功率分配因子（多播为 $\beta_1$ ，单播为 $\beta_2$ ，其中 $\beta_1 + \beta_2 = 1$ ）定义了两种不同的运行场景：

面向多播（MO-INAC）： 分配更多功率给多播信号（ $\beta_1 > \beta_2$ ）。
面向单播（UO-INAC）： 分配更多功率给单播信号（ $\beta_1 < \beta_2$ ）。

为减轻同信道干扰，接收机采用串行干扰消除（SIC）。信号处理算法首先解码高功率信号，对其进行重构，从接收信号中减去该信号，然后解码低功率信号。本文建立了一个统一的理论框架，推导了导航信号和通信信号的误码率（BER）以及测距精度（定位误差）的闭式表达式。该分析考虑了 DSSS 结构的速率分割特性，即在一个多播符号内叠加的单播符号数量（ $M$ ）从根本上改变了干扰行为。

主要贡献

信号架构： 本文提出了一种基于 MUC-NOMA 的 INAC 信号，其中低速率多播信号与高速率单播信号在相同的 PN 序列上叠加。这使得导航与通信能够在直接序列扩频（DSSS）框架内的比特级共享时域、频域和码域资源。
统一理论框架： 作者推导出了面向多播（MO-INAC）和面向单播（UO-INAC）场景的精确误码率闭式表达式。与假设符号速率相同的传统 NOMA 系统不同，本工作针对速率分割的 DSSS 结构，推导了去相关判决统计量、概率密度函数（PDF）以及误码率表达式，并考虑了每种场景下独特的误差传播机制。
测距精度分析： 该研究将残余干扰分析性地映射到延迟锁定环（DLL）跟踪抖动，提供了测距精度的闭式表达式。它明确地将测距性能与通信数据速率及功率分配联系起来。
高信噪比近似： 推导了高信噪比（SNR）条件下的近似误码率闭式表达式，揭示了系统性能、功率分配因子与通信速率之间的基本关系。

结果
数值评估和蒙特卡洛仿真（使用中地球轨道卫星参数）证实了分析结果：

MO-INAC 性能： 在 MO-INAC 场景中，将更多功率分配给多播信号可为导航信号提供优异的定位和误码率性能。然而，随着通信数据速率的增加，通信信号的误码率上升，而导航信号的误码率下降。
UO-INAC 性能： 在 UO-INAC 场景中，将更多功率分配给单播信号减少了共享资源中的干扰。当通信功率分配较高且数据速率较低时，两路信号均表现出良好的误码率性能。然而，较高的通信数据速率会导致测距精度降低，这是由于相干积分时间受限所致。
权衡关系： 通信信号与导航信号的误码率之间存在权衡。在 MO-INAC 中，增加导航功率分配可改善导航误码率，但会恶化通信误码率。在 UO-INAC 中，增加通信功率可改善通信误码率，但由于 SIC 过程中的误差传播，可能会降低导航性能。
与基线方案的比较： 与时分多址（TDMA）和循环码移键控（CCSK）基线方案相比，所提出的 NOMA 方案提供了更优越的资源利用率和可扩展性。虽然 TDMA 和 CCSK 在特定隔离条件下可能提供略优的导航误码率，但 NOMA 方案避免了 CDM 的资源稀缺性和 TDM 的积分时间损失，同时通过保留原始 PN 相位保持了与旧式接收机的兼容性。
测距： 在某些条件下，MO-INAC 场景表现出优于 UO-INAC 和纯导航基线方案的测距性能，因为通信比特的叠加可提供能量增益或自干扰消除。相反，随着通信数据速率的增加，UO-INAC 的测距精度会下降。

意义与主张
本文主张，所提出的基于 MUC-NOMA 的 INAC 信号结构为集成卫星通信与导航提供了一种实用解决方案，克服了 TDM 的不连续性问题以及 FDM/CDM 的资源低效性。通过提供闭式分析表达式，该工作为评估系统性能提供了一个全面的框架，无需完全依赖仿真。作者断言，MO-INAC 场景对路径损耗和信号衰减具有特别的鲁棒性，使其成为中地球轨道（MEO）卫星系统的优选方案。该研究强调，尽管通信与导航服务之间的性能权衡取决于功率分配和数据速率，但所提出的架构能够实现灵活的资源分割以平衡这些需求，最终提高系统的效率和可靠性。