📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 15周: 🧠 🚀 星鏈 通訊工程實作
141／150單元： Rayleigh/Rician 通道生成（LEO 多普勒） 📡 模擬衰落與高速位移。
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🎯 單元導讀
在傳統地面 4G / 5G 網路中，
通道設計通常假設：
• 都市環境 → Rayleigh fading
• 有直視路徑 → Rician fading
• 通道變化相對「慢」
但在 LEO NTN（低軌衛星網路） 中，這些假設全部被打破。
LEO 星鏈系統的通道特性是：
• 🌌 衛星相對地面移動速度約 7.5 km/s
• 🌌 多普勒頻移可達 ±40～100 kHz
• 🌌 coherence time 僅 數毫秒
• 🌌 LOS 與多徑同時存在（強 Rician）
• 🌌 通道統計性質隨時間快速變化
👉 這不是「慢慢估通道」的世界，而是「邊飛邊變」的系統。
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🧠 一、LEO 通道在實務上到底長什麼樣？
① Rayleigh Fading（工程實務視角）
出現場景
• 都市邊緣
• 建物遮擋
• 無法保證直視衛星
工程意義
• 通道由大量隨機反射波疊加
• 沒有穩定主徑
• 瞬時衰落深、變化快
👉 在實務上，這代表：
• 通道品質難以預測
• 瞬時 SNR 劇烈擺動
• 接收器必須快速適應
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② Rician Fading（LEO 的常態）
出現場景
• 大多數 LEO → UE 連線
• 郊區、海上、高架橋
• 天空可見度高
工程特性
• 有一條穩定 LOS 主徑
• 同時疊加弱散射
• 通道不會完全掉到零
Rician K-factor 的實務解讀
• K 高 → LOS 穩定 → 通道較可預測
• K 低 → 散射影響大 → 行為接近 Rayleigh
👉 LEO 實際 K 值通常落在 5–15，
代表「有主幹，但不能掉以輕心」。
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🧠 二、LEO 多普勒：為什麼是地面網路的惡夢？
📡 多普勒的本質（工程版）
多普勒不是雜訊，而是：
載波頻率被高速移動「拖走」
在 LEO 中：
• 載波頻率越高 → 多普勒越大
• Ka-band（20 GHz）最嚴重
實務後果
• 子載波間失去正交性（ICI）
• 相位快速旋轉
• 同一筆資料在毫秒內失真
👉 這是為什麼地面 5G 的通道估計方法在 LEO 直接失效。
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🚨 與車用通道的量級比較
條列式整理如下：
• 車聯網（約 120 km/h）
→ 多普勒頻移約 ±1 kHz
• LEO 衛星（S-band）
→ 多普勒頻移約 ±5 ～ 10 kHz
• LEO 衛星（Ka-band）
→ 多普勒頻移約 ±50 ～ 100 kHz
👉 結論一句話：
LEO Ka-band 的多普勒量級，比地面車聯網高 約 100 倍，屬於極高速時變通道。
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🧠 三、LEO 通道「時間性」：真正的殺手
在實務中，LEO 通道不是「固定多普勒」，而是：
• 衛星接近 → 正多普勒
• 衛星 overhead → 多普勒 ≈ 0
• 衛星遠離 → 負多普勒
👉 多普勒會在一次 pass 中「反轉」。
這意味著：
• 傳統 PLL / CFO loop 很容易追不上
• 地面端補償延遲過大
• 頻繁 handover
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🧠 四、為什麼 AI 必須部署在衛星端？
🚀 傳統做法的問題
• CSI 回傳延遲
• 地面決策來不及
• 中央化控制不穩定
🤖 AI on-board 的實務優勢
• 即時預測通道趨勢
• 即時 Doppler compensation
• 動態 beam / routing 調整
• 降低回傳負載
👉 AI 不是炫技，是 LEO 能不能跑的必要條件。
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🧠 五、在電信系統中 h(t) 會被用在哪？
在真實網路裡，通道模型用於：
• OFDM 子載波相位補償
• Link adaptation（MCS / power）
• Beam tracking
• Handover decision
• AI receiver 訓練與驗證
👉 不是學術圖表，而是直接影響 throughput / BLER / latency。
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🧪 六、工程模擬題
1️⃣ 專業題
為何 LEO 通道不能假設靜態 CSI？
👉 因為 LEO 衛星相對地面具有極高的相對速度（約 7.5 km/s），導致通道的 coherence time 僅有數毫秒等級。在這種條件下，通道係數在極短時間內即發生顯著變化，使得任何經由量測、回傳或集中式計算得到的 CSI，在實際使用前便已失效，因此無法假設為靜態或準靜態通道。
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2️⃣ 應用題
Ka-band 為何比 Sub-6 更需要 AI 補償？
👉 因為多普勒頻移與相位旋轉速率與載波頻率成正比。Ka-band 工作於高頻段（約 20 GHz），其多普勒頻移可達 ±50–100 kHz，遠高於 Sub-6 頻段。這使得 OFDM 子載波正交性更容易被破壞、相位誤差累積更快，傳統線性補償與追蹤迴路難以即時收斂，因此必須透過 AI 模型進行快速預測與即時補償，才能維持連線品質。
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3️⃣ 系統題
LEO overhead 時多普勒為何接近 0？
👉 因為在 overhead 位置，衛星的瞬時速度向量與地面用戶的視線方向近似正交，使得相對速度在視線方向上的分量趨近於零。由於多普勒頻移僅由視線方向的速度分量所決定，因此在此幾何關係下，多普勒頻移自然接近零。
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✅ 七、小結（工程版）
LEO NTN 通道的關鍵不是「會不會衰落」，而是：
• 🌌 超高速時變
• 🌌 巨量多普勒
• 🌌 LOS + 散射並存
• 🌌 中央化控制來不及
因此：
• 通道建模必須時間感知
• 補償必須在軌即時
• AI 必須成為系統的一部分
👉 這一單元不是在教你寫程式，而是在教你怎麼讓星鏈跑得動。
