NTN per il 5G-Advanced e il 6G

Una simulazione NTN efficace parte dalla geometria: distanza, elevazione, angoli di osservazione, Doppler e latenza in funzione del tempo, poiché queste grandezze determinano quasi tutte le distorsioni a valle. Successivamente, tiene conto della propagazione e delle perdite, combinando gli effetti dello spazio libero con le perdite atmosferiche (pioggia, gas, nubi/nebbia, scintillazione) e calcolando le statistiche di disponibilità nella finestra di accesso. Quando sono rilevanti il fading o la selettività, i modelli di canale NR NTN basati sugli standard (ad esempio, le famiglie narrowband/TDL della TR 38.811) forniscono un metodo coerente per sottoporre i ricevitori a condizioni critiche. Infine, il modello deve rappresentare array e fasci. I limiti di puntamento, gli errori di orientamento, la polarizzazione e l'interferenza tra fasci, soprattutto con il riutilizzo dello spettro, influenzano direttamente la qualità del collegamento e la capacità del sistema.

Un workflow MATLAB^® pratico inizia generalmente con la modellazione dello scenario e dell’orbita utilizzando satelliteScenario per generare finestre di accesso e geometrie variabili nel tempo. Gli ingegneri valutano quindi la fattibilità mediante bilanci di collegamento statici e variabili nel tempo con l’app Satellite Link Budget Analyzer, includendo un’analisi della disponibilità basata sulla ITU-R P.618 per dimensionare antenne/EIRP/G/T e valutare le diverse bande di frequenza. Successivamente, gli studi sulla forma d’onda e sul livello PHY combinano 5G Toolbox™ con i modelli di canale NR NTN per valutare la robustezza della sincronizzazione, la stima del canale, il BLER e il throughput in presenza di dinamiche di Doppler e ritardo. Il workflow integra quindi il beamforming e il realismo RF, tra cui array, beam squint, effetti di quantizzazione e non linearità degli amplificatori di potenza (PA), per poi estendersi alla valutazione dei KPI di sistema attraverso l’astrazione della qualità del collegamento. Questo approccio crea un percorso dalla progettazione degli algoritmi ai test in laboratorio e sul campo.

Nei sistemi NTN, i bilanci di collegamento determinano la fattibilità, mentre la disponibilità indica se gli obiettivi prestazionali vengono raggiunti nel tempo. In genere, gli ingegneri chiudono il bilancio di collegamento nelle fasi iniziali utilizzando obiettivi di C/N₀, E_b/N₀ e di margine associati alla modulazione e alla codifica, quindi analizzano come tali margini evolvono nel tempo al variare della distanza, dell’elevazione e del puntamento durante una finestra di accesso. I processi di perdita atmosferica possono essere predominanti in determinate bande e a specifici angoli di elevazione. Di conseguenza, la disponibilità diventa un KPI fondamentale. Gli obiettivi di progettazione sono spesso definiti in termini di “percentuale di tempo in cui viene raggiunto un target” in funzione della geometria e delle condizioni meteorologiche, un aspetto particolarmente importante per i gateway e i collegamenti feeder.

La valutazione delle prestazioni PHY NR NTN richiede simulazioni end-to-end che colleghino gli effetti di Doppler e ritardo a BLER e throughput. In genere, i team eseguono simulazioni dei canali fisici utilizzando modelli di canale NTN allineati al deployment (spesso basati sulla 3GPP TR 38.811) per rilevare i disturbi dovuti al Doppler e il loro impatto sulla sincronizzazione e sulla stima del canale. Le strategie di mitigazione del Doppler vengono modellate esplicitamente. Sono inclusi la precompensazione lato trasmettitore e il tracking lato ricevitore, in modo che il CFO residuo rifletta errori realistici delle effemeridi e dell’oscillatore. Laddove è importante valutare la sensibilità delle procedure, viene preso in considerazione il ritardo di propagazione variabile nel tempo per valutarne l’impatto sull’anticipo di temporizzazione, sul comportamento HARQ e sul buffering. Per tradurre questi effetti in metriche di prestazione, un workflow di riferimento per il throughput (ad esempio, una simulazione del throughput PDSCH NR NTN) associa le condizioni del canale con il BLER decodificato e il throughput.

Il beamforming nei sistemi NTN deve tenere conto dell’ampiezza degli angoli di puntamento, dei vincoli hardware e delle interferenze, non solo della direzione del lobo principale. Angoli di puntamento ampi introducono perdite di scansione e variazioni della copertura, che influiscono direttamente sulla chiusura del collegamento nell’area di servizio. Nei sistemi a banda larga, è necessario considerare anche gli effetti dipendenti dalla frequenza, come il beam squint, che possono distorcere i pattern dei fasci e devono essere presi in considerazione nella progettazione e nella ponderazione. I vincoli pratici di implementazione sono anch’essi importanti. La quantizzazione di fase, le variazioni degli elementi e gli errori di calibrazione influenzano i lobi laterali e le interferenze, soprattutto quando lo spettro viene riutilizzato tra i fasci. Anche le imperfezioni del trasmettitore e del ricevitore influiscono sulle prestazioni. La non linearità degli amplificatori di potenza, l’EVM, la rigenerazione spettrale e la quantizzazione del ricevitore influenzano la qualità del collegamento e devono essere inclusi per correlare il comportamento RF al throughput. Quando più fasci condividono lo stesso spettro, l’interferenza diventa un vincolo a livello di sistema. Tecniche come il null steering e la mitigazione delle interferenze sono essenziali per mantenere la capacità, non solo per migliorare il guadagno del collegamento. (Vedi il webinar Beamforming per sistemi NTN con MATLAB (29:49) per una guida completa del workflow di progettazione end-to-end.)

I team che lavorano sulle NTN validano spesso i progetti adottando un approccio di verifica continua: gli stessi modelli di riferimento utilizzati nella simulazione vengono riutilizzati durante la prototipazione e i test. In pratica, ciò significa generare e analizzare forme d’onda in MATLAB, collegarsi a SDR e strumentazione RF per validare la sensibilità ai disturbi e la robustezza del ricevitore, quindi utilizzare workflow di implementazione, inclusi la generazione di codice e l’accelerazione FPGA, ove applicabili, per portare gli algoritmi verso vincoli di funzionamento in tempo reale mantenendo invariata la catena di verifica.

Per andare oltre il livello PHY senza costruire un intero network stack satellitare, molti team partono dalle tracce dello scenario. Gli intervalli di accesso e la geometria variabile nel tempo (elevazione, Doppler, latenza) determinano una serie temporale della qualità del collegamento. Anziché rieseguire l’elaborazione della forma d’onda per ogni pacchetto, il livello PHY viene astratto associando C/N₀ o SINR a curve MCS/throughput derivate da studi a livello di collegamento. Un modello a eventi discreti può quindi rappresentare code, pianificazione, handover, selezione del gateway e, quando necessario, la disponibilità degli ISL, per calcolare latenza/jitter, perdita di pacchetti e fairness. Poiché il routing e il traffic engineering sono specifici per ogni missione, gli studi scalabili considerano in genere innanzitutto i comportamenti di rete che hanno il maggiore impatto sulle decisioni di progettazione, per poi estendere l’analisi tramite sweep dei parametri con script e automazione degli scenari.