卫星无线信道各类干扰抑制技术对比与发展探析

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摘要：摘要：卫星通信系统中干扰问题严重制约链路性能。本文对自适应波束成形、干扰对齐、多用户检测、极化域干扰抑制、预编码等主流干扰抑制技术进行对比分析，从适用场景、算法复杂度与抑制效果等维度展开讨论。结合人工智能、太赫兹通信、星地一体化网络等新兴方向，探讨干...

关键词：

卫星通信；干扰抑制；自适应波束成形；干扰对齐；人工智能

出处：

《创新科技》2026年3期

DOI：
10.13738/j.cnki.acc.qklw60536
专辑：
科学Ⅰ辑;信息科技
专题：
信息、科学;综合科技
分类号：
G90;N92

摘要：卫星通信系统中干扰问题严重制约链路性能。本文对自适应波束成形、干扰对齐、多用户检测、极化域干扰抑制、预编码等主流干扰抑制技术进行对比分析，从适用场景、算法复杂度与抑制效果等维度展开讨论。结合人工智能、太赫兹通信、星地一体化网络等新兴方向，探讨干扰抑制技术的发展趋势，为下一代卫星通信系统抗干扰设计提供参考。

关键词：卫星通信；干扰抑制；自适应波束成形；干扰对齐；人工智能

前言：随着通信业务需求的持续增长，卫星系统向高频段、大容量、多波束方向演进，信道环境日益复杂，各类干扰问题成为制约系统性能的关键瓶颈。

1 干扰抑制关键技术对比

1.1 自适应波束成形

自适应波束成形会调整天线阵列各个阵元的加权系数，让波束主瓣对准期望信号的方向，同时在干扰方向形成零陷来实现空域干扰抑制，典型算法包含最小方差无畸变响应和线性约束最小方差等，前者以输出功率最小化为目标且保证期望信号无失真，后者引入额外约束条件以此增强鲁棒性，自适应波束成形的优势是能够动态响应信道的变化，对同频和邻频干扰抑制效果显著。不过该技术对阵列结构和通道一致性要求高，并且需要精确的波达方向估计或信道状态信息，在星上处理资源受限的条件下实时计算的实现仍面临挑战，近年来混合波束成形方案在模拟域与数字域之间进行折中，降低了射频链路数量和功耗，成为卫星场景下的重要发展方向。

1.2 干扰对齐

干扰对齐的核心思想是借助预编码设计让来自不同干扰源的干扰信号在接收端对齐到相同子空间内，以此将干扰与期望信号在空间或频域上进行分离，理论上能显著提升系统的自由度，在多用户卫星通信场景里，干扰对齐能够实现接近干扰受限系统容量上限的性能。然而该技术对信道状态信息的精度和实时性要求非常高，而卫星信道存在长传播时延和时变特性，获取准确的信道信息相当困难，此外干扰对齐通常需要多端联合优化，计算复杂度会随用户数量快速增长，工程实现的难度比较大。目前该技术大多处于理论研究阶段，与自适应波束成形的联合设计是降低其实际应用门槛的有效途径^[¹^]。

1.3 多用户检测

多用户检测技术在接收端会同时处理所有用户的信号，借助用户信号之间的结构信息来消除多址干扰，最优多用户检测器以最大似然准则为依据，其性能上界能够达到单用户极限。然而它的计算复杂度会随着用户数量呈指数增长，实际系统很难采用这种方式，次优检测器像最小均方误差检测器和串行干扰消除检测器，在复杂度和性能之间实现了折中，其中串行干扰消除会按照信号强度逐级进行检测，并且减去已经检测出的用户信号，实现起来较为简单但存在误差传播的问题。多用户检测对多址干扰的抑制效果十分显著，特别适合应用于CDMA和NOMA系统，不过它的计算负担会随着用户规模的增大而快速上升，在卫星星上处理场景中需要结合硬件加速或者近似算法来实现。

1.4 极化域干扰抑制

极化域干扰抑制依靠信号和干扰在极化状态方面的差异来实现干扰对消，主要涵盖自适应极化对消和极化 - 空域联合处理这两类方法，自适应极化对消通过调整接收天线的极化状态，在让期望信号极化匹配的同时使干扰信号极化正交化，以此抑制交叉极化干扰，此方法实现起来较为简单且响应速度快，对交叉极化干扰的抑制效果良好，但对极化状态的估计精度较为敏感，极化 - 空域联合处理把极化维度与空间维度结合起来，利用极化敏感阵列同时获取信号的极化与空间信息，能够同时抑制来自不同方向和不同极化状态的干扰，抑制能力更强不过系统复杂度也相应增加，极化域抑制技术对硬件的要求比较低，工程成熟度相对较高，已经在部分卫星系统中得到应用^[²^]。

1.5 预编码

预编码技术在发射端借助信道状态信息对信号做预处理，让信号在到达接收端之前就消除或减弱干扰，迫零预编码通过设计预编码矩阵来完全消除干扰，实现过程简单但存在噪声增强方面的问题，正则化迫零预编码引入正则化因子在干扰消除和噪声增强之间取得平衡，鲁棒性表现更强。在多波束卫星系统当中，预编码能够在网关站或者星上进行集中式处理，以此实现波束间的干扰协调，该技术对信道信息的准确性依赖程度比较大，而卫星信道的长传播时延会导致信道信息存在过时性，有限反馈条件下的鲁棒预编码设计成为研究热点，预编码和波束成形在功能上相互补充。二者进行联合设计可同时利用空间和信号处理维度，进一步提升干扰抑制性能^[³^]。

2 发展趋势

2.1 人工智能驱动的智能干扰管理

人工智能技术正在对干扰抑制的设计范式进行深刻改变，深度学习在信道估计和干扰识别方面展现强大能力，卷积神经网络和循环神经网络可从接收信号直接提取干扰特征，以此实现端到端的干扰检测与分类工作。强化学习适用于动态资源分配与干扰规避场景，智能体通过和环境交互学习最优功率控制等策略，能在复杂时变信道中自适应调整干扰管理方案，和传统基于模型的方法相比人工智能方案无需精确数学模型，且对非理想因素具备更强的容忍能力。然而深度学习模型可解释性不足、训练数据需求大以及星上推理算力约束，还是制约其在卫星系统中规模化应用的主要瓶颈^[⁴^]。

2.2 太赫兹与光通信频段新挑战

太赫兹和光通信频段凭借超大带宽资源被视为下一代卫星通信重要候选频段，然而高频段带来的新干扰问题不能被忽视，太赫兹波在大气中传播受氧气和水蒸气吸收影响显著，大气吸收谱线附近信号衰减剧烈且吸收效应随气象条件变化形成时变干扰背景。光通信频段面临背景光噪声、大气湍流引起的闪烁效应以及云层遮挡等挑战，这些因素引入的干扰特性与微波频段截然不同。此外高频段天线波束极窄对指向精度和平台稳定性要求极高，波束对准误差会直接转化为干扰，针对这些新频段的干扰抑制技术尚处于探索阶段，亟需建立新的信道模型和干扰分析框架^[5]。

2.3 星地一体化协同干扰抑制

星地一体化网络把卫星系统和地面移动网络深度融合起来以实现全球无缝覆盖，在此架构当中干扰管理从单一卫星或地面系统内部扩展到星地跨域协同，星上处理能力提升让卫星能够实时感知干扰环境并和地面网络控制器进行交互。通过联合资源调度和干扰协调来实现全局优化，软件定义网络架构为星地协同提供灵活控制平面可依据业务需求和干扰状况动态调整波束覆盖、频率分配和功率配置，不过星地链路长时延和高误码率给实时协同造成困难，分布式干扰管理算法设计需要在收敛速度和通信开销之间做出权衡，星地协同干扰抑制是未来天地一体化通信的关键使能技术（见表1）。

表1星地一体化网络与地面网络关键参数对比

参数	地面蜂窝网络	LEO卫星网络	GEO卫星网络
典型覆盖半径	0.3~50 km	100~1 000 km	全球约1/3
单向传播时延	<1 ms	2~10 ms	~270 ms
多普勒频移	可忽略	数十至数百kHz	可忽略