摘要：根据天地一体化全球泛在互联的6G需求，针对向非地面网络标准演进的低轨星座卫星通信场景，面向复杂链路下有限资源灵活分配调度的要求，提出了一种面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法。首先构建符合3GPP NTN标准的系统模型，建立时频域资源块与用户链路的

【6G卫星互联网】专题

面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度研究

（1.南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏 南京 210003；

2.南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心，江苏 南京 210003）

【摘 要】根据天地一体化全球泛在互联的6G需求，针对向非地面网络标准演进的低轨星座卫星通信场景，面向复杂链路下有限资源灵活分配调度的要求，提出了一种面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法。首先构建符合3GPP NTN标准的系统模型，建立时频域资源块与用户链路的映射关系；其次通过泊松过程建模业务数据流，量化不同业务的QoS参数进行算法驱动。为解决星地链路时变特性与差异化用户QoS需求间的矛盾，提升系统容量和资源分配效率，所提算法首先融合用户等级、信道状态、业务特征和公平性指标，设计动态综合QoS优先级机制，再基于优先级调度方式，提出基于信道差异的接入模式动态判决策略，实现混合非正交多址接入的资源调度方式。仿真结果表明，相较于传统比例公平优先级和常规正交频分多址，所提方法在提升吞吐量的同时，对系统平均时延、用户平均满意度也有更好保障，验证了算法兼顾系统容量与多维度服务质量保障的有效性，为5G/6G天地一体化网络提供了可行的星上资源调度解决方案。

【关键词】低轨卫星；5G NTN；服务质量；NOMA；资源调度

doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20250413-0001

中图分类号：TN929.5 文献标志码：A

文章编号：1006-1010(2025)07-0125-10

引用格式：秦雨晴,刘昊钧,张晨,等. 面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度研究[J]. 移动通信, 2025,49(7): 125-134.

QIN Yuqing, LIU Haojun, ZHANG Chen, et al. User QoS-Oriented Resource Scheduling for Low Earth Orbit Satellite Hybrid NOMA[J]. Mobile Communications, 2025,49(7): 125-134.

0 引言

现有关于多波束内卫星资源分配的研究大多采用启发式算法或深度强化学习（DRL, Deep Reinforcement Learning）技术来优化动态场景中多波束流量匹配的灵活性。文献[8]针对下行链路调度与资源分配问题，将时隙内子载波分配问题建模为凸优化问题进行求解。文献[9]针对用户的速率需求，通过贪婪算法对子载波的用户匹配和功率分配进行规划。文献[10]、[11]针对多波束卫星连续多个时隙内的用户级调度，通过深度强化学习进行长期动态决策，从系统容量、系统延迟等服务质量（QoS, Quality of Service）需求来动态分配时隙、带宽和功率资源。遗憾的是，启发式算法具有较高的时间复杂度，这使得其在动态系统中的应用面临挑战。而基于深度强化学习的算法依赖于数据训练，应对真实场景的用户规模和子载波数量面临着因动作空间过大而带来的收敛困难和泛用性差的问题。同时上述算法多针对用户速率需求和分配容量的匹配，在面向5G NTN的应用需求中，基于5G标准的高效动态资源利用，需要基于正交频分多址接入（OFDMA, Orthogonal Frequency Division Multiple Access）的资源块资源粒度与用户实时到达的缓存数据包占用高效匹配。由于星上计算资源受限，为了在星载基站高效快速地完成实时动态资源调度任务，通过资源块上用户或数据包优先级进行分配是一种简单高效并且响应度及时的分配方式。文献[12]在LTE系统中设计了面向吞吐量、公平性和QoS差异性的分组数据包优先级调度算法，并结合子载波再利用的策略提高资源利用率。文献[13]针对卫星反向链路，聚焦用户差异，设计了基于容量保证和速率保证的用户优先级算法，分别对实时和非实时业务进行保证。这类调度算法通常分别考虑用户的业务类型、信道差异、QoS需求等因素，对整体的性能维护不足，同时未考虑用户自身优先级差异在实际运营系统的需要。

针对以上问题，在低轨多波束卫星系统中，为提高差异化用户特征和业务特征的宽带业务服务质量，保障动态实时调度过程中分配决策的即时响应，本文提出一种面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法，综合考虑根据用户等级差异、QoS指标差异等需求，对波束的时域、频域和功率域进行多维资源分配调度，满足用户实时数据包的资源匹配。

本文首先基于低轨多波束卫星覆盖场景进行系统建模，根据5G NTN标准的系统调度规范和链路参考，确定了混合NOMA方式的用户接入下，波束内资源块到用户的数据承载；为驱动资源调度算法，本文对用户业务进行建模，确定了各用户数据包到达过程，并根据业务差异性特征设置数据流的特征参数。在系统模型的约束和驱动下，针对缓存空间实时到达数据包的资源分配需求，本文综合考虑用户等级和业务等级、信道条件、业务QoS需求、用户公平性因素，设计动态综合QoS优先级以全面的保障混合业务的性能需求，对数据包进行优先级调度。进一步为了提高系统容量，本文根据用户信道差异需求，动态判决各资源块的用户接入模式，结合优先级设计进行混合NOMA调度。通过仿真分析，与PF比例公平优先级与不同接入方式的组合算法比较中，本文所提算法对系统吞吐量、QoS需求指标有明显提升，同时对用户的差异化需求和公平性保证上都有较好表现。

区别于现有的低轨卫星多波束动态资源调度算法，本文的主要贡献如下：

（1）针对未来5G NTN实现天地一体化的发展需求，结合低轨多波束卫星系统的星地特性和3GPP规范的系统调度架构约束，对常规OFDMA接入和NOMA接入下资源块到用户数据承载能力的映射进行建模。同时针对多波束的低轨卫星通信系统中差异化宽带业务特性，根据泊松到达过程建立时隙离散化的数据包到达模型，考虑业务差异设置不同特征参数，为资源调度算法的实时决策进行驱动。

（2）针对多波束的低轨卫星通信系统中宽带业务的多目标性能需求，结合星上动态调度的优先级调度方式，提出动态综合QoS优先级，综合考虑用户等级和业务等级、信道条件、业务QoS需求、用户公平性因素，兼顾公平性和差异化保障，确定时频资源块的用户调度选择策略，保障了混合业务不同用户到系统级的性能提升。

（3）针对现有的5G NTN资源受限对系统容量提升带来的需求，结合低轨卫星用户间信道的差异性，提出面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法。该算法以宽带业务建模为驱动，基于动态综合QoS优先级选择数据包，根据用户信道差异门限判决资源块接入方式，在调度周期内确定了各资源块与数据包的匹配关系，从时域、频域和功率域为用户分配资源，提高了系统容量，保证了不同用户等级和业务类型的QoS需求，在资源受限情况对用户公平性有更佳的保障。

1 系统模型

1.1 前向链路建模

低轨卫星多波束通信系统前向链路模型如图1所示，包括信关站、低轨卫星以及地面波位用户等。低轨卫星采用星上处理转发（再生）模式进行星上资源调度，通过K个波束同时服务地面K个波位，通过每个波束为对应波位内用户进行动态资源调度。在多波束卫星系统的星上动态调度中，来自信关站的数据队列分发到各波位对应的星上缓存空间，成为排队队列。在5G中，物理层通过OFDM分配空口资源，分配的基本单位为包含频域上12个连续子载波、时域上一个时隙的资源块（RB, Resource Block），在常规的5G NTN调度中，调度器综合考虑数据缓存的业务、时延、信道等因素，通过OFDMA方式，将资源块分配给不同的用户，承载缓存空间的下行数据包。由于卫星波束覆盖范围下，用户信道增益存在差异，可通过连续干扰消除（SIC, Successive Interference Cancellation）使得资源块在同一时频资源上进行用户复用，为了保证SIC的相对抵消误差较小，用户之间的信道增益的功率差需要大于3 dB[17]。本文通过混合NOMA方式，考虑用户信道增益差异，根据算法判决资源块不同的接入方式。

1.2 业务建模

2 面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法

传统的卫星用户资源调度，多基于用户速率需求和载波容量匹配，资源利用率有所不足。在基于基站上星的5G NTN动态资源调度中，需要实时根据缓存空间的到达数据包情况为数据包对应的用户分配资源，高效利用了细颗粒度的资源与需求的对应关系，提高系统利用率。在多波束卫星系统调度过程中，调度器将不同波束的数据分发到不同的队列进行缓存，由调度器调度不同用户的数据包。

根据5G NTN要求，调度器需要根据资源块的时隙长度，逐时隙进行资源块动态调度。本文首先基于业务模型特征，综合考虑业务类型、时延情况、信道质量等因素进行动态综合QoS优先级设计，保障用户的QoS需求。然后，为了更好地利用功率域资源增加容量，在计算的调度优先级基础上，根据用户信道差异进行判决，通过混合NOMA的方式，确定不同资源块用户接入方式，进行面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度。星上调度器将资源块时隙作为调度周期，每个周期内根据数据包的优先级和资源块的用户接入模式，输出每个资源块分配的用户对应的调制方式以及对应的功率，如图2所示：

2.1 动态综合QoS优先级设计

根据星上调度流程，在每个调度周期内，需要依次计算资源块上缓存空间各数据包的优先级。常见的动态调度算法中，大多聚焦于吞吐量和时延的单方面优化设计优先级，这种单一优化方式限制了系统调度混合业务的整体性能。为了实现更高效的资源分配，本文综合考虑各种业务特征维度，设计动态综合QoS优先级，综合考虑用户等级和业务等级、信道条件、业务QoS需求、用户公平性因素以更全面的保障混合业务的性能需求，进行如下设计：

（1）用户等级和业务等级

2.2 基于动态综合QoS优先级的混合NOMA资源调度

3 仿真与分析

3.1 仿真参数设置

根据上文所述的算法对面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法进行仿真与分析。首先，对场景参数进行归纳说明，其中卫星轨道参数和无线资源配置采用实际星座系统的部分公开数据，如表4所示：

3.2 仿真结果分析

首先为了验证本文提出的面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法对不同业务的适用性，在仿真参数所设置的系统场景下，取业务量需求超过系统容量上限少许进行仿真，观察本算法对用户级别的性能保障。取系统业务量速率需求约为380 Mbps（语音、低速率数据、高速率数据用户数量分别为108、84、84），本文提出的算法在时频功域的用户分配结果如图3所示，其中不同颜色代表被分配给了不同的用户。

图4为本算法对不同等级用户的吞吐量保障，定义每个用户的吞吐量满意度为业务量需求与实际吞吐量速率的比值。可以看到当系统资源受限时，各用户整体吞吐量满意度都比较高，在各等级中用户满意度较为分布平均，公平性得到保证；而高等级用户较比低等级用户有更好的保障效果。

为体现本算法在不同业务到达情况的场景适用性以及性能保障效果，取业务量需求在系统容量上限附近，观察业务需求增长从资源充足到资源受限过程中的系统性能变化，因此需要设计对照组进行比较。本文提出的算法基于动态综合QoS优先级，设计了混合NOMA资源调度方式。在优先级方面，选用常见的PF比例公平优先级进行参照比较；同时在资源块的接入方式方面，与现在的5G NTN常规OFDMA接入方式进行比较。综上考虑，共设置以下三种对照组：

（1）PF比例公平优先级+混合NOMA方式：数据包调度优先级为PF比例公平优先级，资源块的接入方式通过本文2.2节所述的门限判决，在PF比例公平优先级计算的最优和次优用户上决定是否使用NOMA；

（2）基于PF比例公平优先级的OFDMA调度：在每个资源块上根据PF比例公平优先级选择最佳用户；

（3）基于动态综合QoS优先级的OFDMA调度：在每个资源块上根据动态综合QoS优先级选择最佳用户。

其中PF比例公平优先级中每个数据包的优先级计算方式如下：

对算法系统吞吐量，系统平均时延，用户平均吞吐量满意度进行统计比较：

1）系统吞吐量

当业务量需求增加，系统吞吐量随之增加，当逼近系统容量上限时，受资源所限，趋近于饱和最大值。如图5所示，在增加过程中，基于PF比例公平优先级的OFDMA调度比基于动态综合QoS优先级的OFDMA调度吞吐量始终较高，这是由于PF优先级基于信道质量的用户吞吐量公平保证可更好使得系统吞吐量最大。当使用混合NOMA方式后，整体系统吞吐量有较明显提高；同时本文提出算法较比PF比例公平优先级+混合NOMA方式，其系统吞吐量虽略有降低，但差距相对OFDMA下有所缩小，几乎一致。

取系统吞吐量进入拐点后的平均值作为系统吞吐量饱和值，本文所提算法系统吞吐量饱和值为373.962 1 Mbps，比PF比例公平优先级+混合NOMA方式的374.547 1 Mbps降低了0.18%；而基于动态综合QoS优先级的OFDMA调度的343.463 2 Mbp比基于PF比例公平优先级的OFDMA调度的347.096 1 Mbps降低了1.05%，大约为使用混合NOMA方式差距的5.83倍。两种优先级方式使用混合NOMA方式后整体系统吞吐量饱和值分别提高了8.88%和7.94%，验证了使用混合NOMA方式后能对系统吞吐量有显著提高。同时使用本文所提的动态综合QoS优先级后，在混合NOMA方式后提高更明显，能逼近PF比例公平的吞吐量上限。

2）系统平均时延

记仿真结束时所有被调度和待调度数据包的排队时延为系统平均时延，如图6所示，由于本文所提的动态综合QoS优先级算法能保障用户QoS时延满意度，因此整体系统平均时延较低，并且在数据包增加过程时延增加缓慢。由于混合NOMA方式提高了系统容量，减少了数据包等待概率，因此本文所提混合动态分组QoS优先级调度算法有最好的时延保证效果，完整仿真过程平均时延为55 ms，而PF比例公平优先级缺乏对时延的敏感性，当趋近于系统容量时有显著增加，当超过系统容量后，数据包的累积以及用户质量导致的遭遇严重降级使得统平均时延爆发增加。

3）用户平均吞吐量满意度

系统内每个用户的吞吐量和业务量需求的比值为用户吞吐量满意度，对系统所有用户的用户吞吐量满意度取均值即为用户平均吞吐量满意度。如图7所示，与系统吞吐量表征一致，当需求趋近于系统容量上限并超过过程中，由于各用户能达到吞吐量下降，用户平均吞吐量满意度不断下降。无论是OFDMA还是混合NOMA方式下，本文提出的算法比PF比例公平算法满意度下降缓慢，说明本文所提算法能更好保障用户的需求公平性。更显著的是，当系统需求远超过混合NOMA方式的容量上限，资源超负荷时，PF比例公平优先级+混合NOMA方式的用户骤降平均吞吐量满意度，比动态综合QoS优先级的OFDMA调度更低，体现了本算法优先级在门限保护机制下，对资源严重受限后的极端情况，可令用户被调度公平性得到更佳保证。

4 结束语

为保障低轨卫星上多波束资源随丰富变化的业务需求高效动态调度，本文提出了一种面向用户QoS的低轨卫星混合NOMA资源调度算法。通过建立低轨卫星复杂信道和混合业务的模型验证，本算法能高效地完成调度方案规划，与比例公平算法比较，所提出的动态综合QoS优先级在系统吞吐量、QoS需求和用户公平性上都有较好的保障。通过使用混合NOMA方式前后比较，验证了本文算法较比传统OFDMA方式有较高的吞吐量提升，而本算法中动态综合QoS优先级在该模式下较比例公平算法有更佳的性能保证，并且在资源严重受限下适应性更佳。未来通过进一步的改进完善将会在低轨卫星资源调度研究上发挥重要作用。

[1] 蓝常源. 基于DVB-S2的宽带卫星通信技术应用研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2015.

[2] 邹昭,谢林翰,韩琳. 卫星互联网:NTN技术商用化,还需迈过理想与现实的“GAP”[EB/OL].(2024-08-05)[2025-04-10]. https://www.c114.com.cn/satellite/2515/a1269982.html.

[3] Giordani M, Zorzi M. Non-terrestrial networks in the 6G era: Challenges and opportunities[J]. IEEE network, 2020,35(2): 244-251.

[4] Sheng M, Zhou D, Bai W, et al. Coverage enhancement for 6G satellite-terrestrial integrated networks: performance metrics, constellation configuration and resource allocation[J]. Science China Information Sciences, 2023,66(3): 130303.

[5] 3GPP TR 38.821-2021. Solutions for NR to support non-terrestrial networks(NTN)[S]. 2021.

[6] Colin T, Delamotte T, Knopp A. Filter distortions in ultra high-throughput satellites: Models, parameters and multicarrier optimization[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2021,70: 292-306.

[7] Zhang H, Jiang C, Wang J, et al. Multicast beamforming optimization in cloud-based heterogeneous terrestrial and satellite networks[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019,69(2): 1766-1776.

[8] Huang J, Subramanian V, Agrawal R, et al. Downlink scheduling and resource allocation for OFDM systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2009,8(1): 288-296.

[9] 张美蓉,张晨,张更新. 针对OFDM的低轨卫星资源动态分配算法[J]. 太赫兹科学与电子信息学报, 2024,22(9): 992-999.

[10] 冷涛. 高低轨卫星通信系统多维资源管理技术研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2022.

[11] Leng T, Wang Y, Hu D, et al. User-Level Scheduling and Resource Allocation for Multi-Beam Satellite Systems with Full Frequency Reuse[J]. China Communications. 2022,19(6):179-192.

[12] 刘业君. OFDM系统中下行链路分组调度算法设计与仿真实现[D]. 沈阳: 东北大学, 2010.

[13] 缪中宇,陈特,冯瑄,等. 面向差异化QoS保障的卫星返向链路资源分配策略[J]. 航天器工程, 2022,31(1): 98-106.

[14] Maraqa O, Rajasekaran A S, Al-Ahmadi S, et al. A survey of rate-optimal power domain NOMA with enabling technologies of future wireless networks[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2020,22(4): 21922235.

[15] 吕亚培. 非正交多扯接入系统下行链路功率分配算法研究[D]. 郑州: 郑州大学, 2021.

[16] 李晖,刘思恒,林志阳,等. 卫星网络下行链路基于NOMA的公平功率分配方案[J]. 现代电子技术, 2022,45(1): 11-16.

[17] Kim J, Koh J, Kang J, et al. Design of user clustering and precoding for downlink non-orthogonal multiple access (NOMA)[C]//MILCOM 2015-2015 IEEE military communications conference. IEEE, 2015: 1170-1175.

[18] 3GPP TS 38.104-3-25. Base Station (BS) radio transmission and reception[S]. 2025.

[19] 3GPP TR 38.811-9-20. Study on New Radio (NR) to support non-terrestrial networks[S]. 2020.

[20] 3GPP TS 36.213-12-24. Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical layer procedures[S]. 2024.

[21] 3GPP TR 45.820-2-24. Cellular system support for ultra-low complexity and low throughput Internet of Things(CIoT)[S]. 2024.

[22] 许强,郭威,常艳生. 基于用户价值的LTE网络差异化QoS策略实施的研究[J]. 邮电设计技术, 2019(6): 88-92.

[23] 龙紫薇. 基于用户分级和业务分类的QoS保障机制[C]//2012TD-LTE网络创新研讨会. 北京: 《移动通信》杂志社, 2012: 191-195.

★原文刊发于《移动通信》2025年第7期★

秦雨晴：南京邮电大学在读硕士研究生，主要研究方向为卫星通信。

刘昊钧：南京邮电大学在读博士研究生，主要研究方向为卫星通信。

张 晨：博士，南京邮电大学副研究员、高级工程师、硕士生导师，主要研究方向为天地一体化信息网络、卫星通信新体制。

目录 | 2025年第9期 本期专题：6G空口技术

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来源：移动通信编辑部