工业无线网络通信技术-课件 第六章 卫星物联网（SIoT）

工业无线网络通信技术新型工业化战略下智能制造工程系列教材06第6章卫星物联网（SIoT）知识目标

1.理解卫星物联网(SIoT)的定义、发展背景及其在物联网生态中的定位。

2.掌握NTN-CIoT融合架构、系统组成(空间段、地面段、控制段)及主要链路结构。

3.熟悉SIoT的关键需求、主要驱动因素及其在多个行业的典型应用场景。

4.理解关键性能指标(KPI)与关键价值指标(KVI)的作用及其与SDGs的映射关系。

5.掌握MTC与卫星集成的关键技术挑战(如延迟、多普勒、链路预算)及其解决策略。

6.了解MAC协议的分类与对比,掌握ALOHA系列、SOTDMA、FDMA、CSMA等协议的特点及适用场景。

7.熟悉3GPP第17至19版关于NTN-CIoT的支持内容与演进趋势。能力目标

1.能够梳理SIoT架构中的系统组成与功能模块，绘制系统结构图并描述关键链路路径。

2.能够基于实际场景分析NTN-CIoT部署模式，评估不同轨道类型与接入架构的技术特征与适用性。

3.能够结合覆盖范围、移动性与可靠性要求，选取合适的MAC协议及数据传输机制。

4.能够解读链路预算参数与多普勒模型，进行基础计算与性能评估。

5.能够分析3GPP第17至19版中对SIoT支持的关键技术演进，预测未来通信系统的融合趋势。素质目标

1.树立空间通信技术对全球数字鸿沟弥合及工业边远应用普及的重要战略认知。

2.培养绿色通信意识与系统优化视角，理解低功耗广域通信与卫星资源高效利用之间的平衡关系。

3.弘扬探索精神与国际视野，关注非地面网络(NTN)与6G融合发展的前沿动态，激发投身空间通信和智能制造深度融合研究的使命感与实践热情。随着科技的快速发展，物联网(IoT)正在深刻改变工业、消费者和公共部门的运作模式。通过将电子设备嵌入各种“智能”物体中，并借助传感与执行功能，这些物体能够与物理世界交互，同时通过网络与其他设备、应用程序及服务器相连。物联网的这一特性极大地提升了生活质量和生产率。

5G系统的引入为物联网通信带来了新的可能。尽管3GPP并未为5G系统专门设计物联网支持，其通过长期演进机器类型通信(LTE-M)和窄带物联网(NB-IoT)技术，满足了国际移动通信(IMT)和3GPP5G对大规模物联网的需求，构建了NR、LTE-M和NB-IoT的无缝共存架构。特别是在满足大规模机器类型通信(mMTC)需求方面，这些技术展现了强大的潜力。然而，地面蜂窝网络在覆盖范围上存在局限性，尤其在海事、航空、铁路和偏远地区等场景中无法完全满足需求。物联网通信的需求6.2.1

6.2.1.1物联网的分类与网络需求

物联网应用通常可分为两类:

(1)大规模IoT(MassiveIoT):聚焦数十亿个低成本、低功耗设备，传输周期性小的数据包，典型如智能抄表与环境监测，强调低复杂度与能效。

(2)关键IoT(CriticalIoT):终端数量虽少，但要求极高的可靠性、低延迟和高可用性，常见于远程医疗、工业控制与自动驾驶。

6.2.1.2通信系统的核心需求

通信系统的核心需求体现在以下五个方面:(1)低成本与低复杂度(2)能效优化(3)支持大规模连接(4)极端覆盖能力(5)低延迟支持卫星物联网的驱动因素6.2.2随着全球数字化进程加快，卫星物联网(SIoT)成为提升网络覆盖与效率、推动普惠连接的关键支撑。图6-1直观展示了6G卫星通信可持续发展的核心影响因素。图6-16G卫星通信可持续发展的核心影响因素

6.2.2.1社会驱动因素

在数字鸿沟日益突出的背景下，SIoT能覆盖传统网络无法触及的区域，促进全球信息公平接入:

(1)ITU报告指出全球仍有一半人口缺乏基本宽带接入，SIoT通过空中连接支撑远程医疗、教育与农业发展。

(2)随着设备类型增多(传感器、自动驾驶等)，MTC对高可靠连接需求激增，SIoT可提供全天候、稳定的网络支持。

6.2.2.2经济驱动因素

SIoT在经济上具有显著优势:

(1)对偏远地区而言，卫星通信比地面网络更具成本效益，尤其是在地形复杂或布设难度大的区域。

(2)LEO技术降低了卫星部署与运维成本，提升了整体经济可行性。

(3)支持灵活的商业模式，如“按需订购”通信服务，进一步降低运营成本，增强市场适应力。

6.2.2.3环境与生态驱动因素

环境保护是SIoT推进的另一重要动因:

(1)相较地面设施，卫星部署对生态影响更小，尤其适合北极、雨林等生态敏感区域。

(2)LEO卫星减少信号传输距离，降低能耗;频谱利用率的提升也助力环保。

(3)面对太空垃圾问题，技术发展正在转向可回收设计与环保燃料，推动绿色航天通信。

6.2.2.4技术驱动因素

技术进步是SIoT发展的核心引擎:

(1)LEO星座系统具有低延迟、高吞吐、全球覆盖的特点，技术门槛逐渐降低。

(2)5G为SIoT带来高速率与大连接能力，而6G提出的空地融合架构将实现真正的无缝协同通信。

(3)卫星与地面网络的深度融合，将支持全球自动驾驶、工业控制、应急通信等复杂应用，显著拓展应用边界。卫星物联网的典型应用场景6.2.3

6.2.3.1弥补地面覆盖不足

SIoT为难以部署地面通信的区域提供关键服务:

(1)农业:实现对土壤湿度、作物生长等信息的远程监控，推动精准农业与农场管理数字化。

(2)环境监测:在湿地、森林和海洋区域部署传感器，实时反馈生态变化，助力环境保护。

(3)矿业:保障偏远矿区作业安全，通过设备远程监控与实时数据采集提升作业效率。

6.2.3.2支撑高移动性需求

SIoT适用于移动性强、网络不连续的应用:

(1)交通运输:涵盖集装箱追踪、物流管理、航运安全、远程诊断等，提升运营透明度与效率。

(2)无人机系统(UAS):在森林监控、灾难评估等任务中，实现超视距通信与实时数据链路。

6.2.3.3满足高可靠性需求关键场景需要持续、稳定的通信支持:

(1)应急管理:灾区通信中断时，SIoT提供独立链路支持快速响应和信息调度。

(2)智能电网:偏远地区电力传感与控制设备通过卫星实现网络冗余，提升电网稳定性。

(3)油气监测:远程管道与设施可实时传输数据，保障关键能源系统运行安全。

6.2.3.4面向海上与远洋场景

在远洋运输、深海作业等无法依赖地面网络的情境中，SIoT实现海上船舶与岸基通信的持续连接，是船运与渔业管理的关键支撑。

6.2.3.5智慧城市中的辅助角色

在智能城市中，SIoT补充地面通信，尤其适用于:

(1)灾后基础设施监测与通信恢复。

(2)偏远城镇的安全巡检与状态采集。

(3)异常事件的远程告警与干预支持。

6.2.3.6潜力巨大的其他应用

SIoT的发展还拓展至多个新兴方向:

(1)灾害预警与恢复:对地震、飓风等自然灾害进行监测、评估与救援信息传输。

(2)能源基础设施管理:远程电力和天然气网络的运行监控与维护优化。

(3)野生动物保护:对濒危动物活动路径与生态变化进行长期、低干扰的监控记录。国际电信联盟(ITU)早在2015年就制定了针对大规模连接的关键性能指标(KPIs)，包括连接密度和网络能效等重要指标。这些指标至今仍是网络设计和评估的核心基石。图6-2给出了5G、6G和SIoT技术关键性能指标(KPIs)。传统的KPIs与未来发展6.3.1图6-25G、6G和SIoT技术关键性能指标(KPIs)图片来源:HirleyAlves等，《面向6G时代的物联网机器型通信(MTC)与卫星的融合》，IEEEPressWiley,2024,26

ITU提出的主要KPIs包括:

(1)峰值数据速率:网络在理想条件下可实现的最大数据传输速率。

(2)用户体验速率:用户或设备在实际使用场景中的平均数据速率，衡量服务的可用性与可靠性。

(3)时延:网络完成数据传输的延迟时间，直接影响实时服务的体验。

(4)移动性:网络在高移动环境中仍能保持服务质量的最高支持速度。

(5)连接密度:单位面积内支持的连接设备数量，反映网络的扩展能力。

(6)能效:每单位数据传输所需要的能源消耗，评估网络的节能性能。

(7)频谱效率:每单位频谱资源实现的数据吞吐量，衡量频谱利用率。

(8)区域流量容量:特定地理区域内的总流量承载能力，体现网络的整体服务能力。随着卫星网络的快速发展，其性能需求已超越传统地面网络的范畴。非地面网络(NTN)被赋予了以下关键需求:

(1)服务连续性:确保用户在地面和卫星网络之间切换时，服务始终保持稳定可靠，不会中断。

(2)广域覆盖:扩展网络服务范围，尤其是在地面网络无法覆盖或服务不足的区域，如海洋、山区和偏远地区。

(3)高效可扩展性:支持大规模广播(多播)内容传输，并根据需求动态调整，确保网络灵活应对不断变化的使用场景。非地面蜂窝网络的需求6.3.2为了更全面地评估网络的价值，Hexa-X项目提出了关键价值指标(KVI)的概念，该方法将技术、产品、服务与社会价值紧密结合，旨在从多维度捕捉网络的综合影响。图6-3展示了KVI多维度内涵。关键价值指标（KVI）6.3.3图6-3KVI多维度内涵1.包容性(Inclusion)2.可信度(Trustworthiness)3.可持续性(Sustainability)

6.4.1.1空间段空间段作为卫星通信系统的核心，由一颗或者多颗卫星组成，这些卫星在不同的轨道上运行。按照轨道高度划分，卫星可分为低地球轨道(LEO)、中地球轨道(MEO)和同步地球轨道(GEO)三类。其中，LEO卫星由于距离地球较近，具有传播损耗小、通信延迟低，以及发射和运营成本低等显著优势，因此成为卫星物联网(SIoT)应用的优先选择。目前，LEO卫星在卫星总数中占比达80%，它能够以经济高效的方式实现对全球机器类型通信(MTC)的覆盖，特别契合大规模低功耗设备的需求。这样的设计让LEO卫星在性能与成本之间找到了良好的平衡，为众多的SIoT应用提供了十分理想的支持。卫星通信系统组成6.4.1

1.有效载荷有效载荷是卫星实现通信功能的核心组件，涵盖了用于传输和接收信号的天线，以及所有支持通信的电子设备。根据功能特点，有效载荷分为以下两类:

(1)透明有效载荷:传统卫星系统中常见的方案，类似于模拟射频中继器。

(2)再生有效载荷:内置了先进的信号处理单元，能够对接收到的信号进行解调和解码，并去除衰减和干扰等不利影响。

2.平台平台承担着为有效载荷正常运转提供全面支持的重要职责，其涵盖了电力供应、热控管理、姿态控制等多个子系统。这些子系统彼此配合、协同运作，全力保障卫星在轨道上保持稳定的运行状态，进而使得有效载荷能够顺利发挥其应有的功能。

3.卫星天线配置与覆盖方式卫星的天线存在两种不同的配置方式:

(1)单束天线:这种天线的覆盖范围较大，不过信号集中度相对较低，在需要广域覆盖的场景中较为适用。

(2)多束天线:多束天线能够提供更高的信号强度，并且具备更强的频谱复用能力，适用于对覆盖精度要求较高的场景。

4.空间段的宏场景与架构在空间段领域，3GPP依据轨道类型、有效载荷及其性能等关键因素，明确了六种不同的宏场景，见表6-2。就拿架构“A”来说，它描述的是配备透明有效载荷的静止地球轨道(GEO)卫星，该架构并没有对星座中卫星的具体数量给出明确界定。在这些场景里，用户链路的工作频段有多种选择，既可以是S波段(比如2GHz)，也能够是Ka波段(例如下行20GHz、上行30GHz)。对于低轨卫星而言，其地面覆盖类型分为固定束和移动束两种。

6.4.1.2地间段地面段在卫星通信系统中承担着连接空间段与用户的关键职责，主要由以下组件构成:

(1)地面站:作为部署在地球上的无线收发器，地面站主要负责卫星控制和遥测监控。同时，它通过NT网关收集多个终端设备的数据，与卫星进行通信。卫星与地面站之间的通信链路被称为馈送链路，这是确保数据可靠传输的关键环节。

(2)用户设备:这是用户接入卫星通信网络的核心入口，像手持终端、非常小孔径终端(VSAT)等都属于此类。

(3)网关(GW):作为连接空间段与地面网络的核心枢纽，网关负责上行和下行数据的高效转发与处理。它能够确保卫星与地面网络之间的数据流通顺畅，实现不同网络架构间的无缝对接，同时优化数据传输性能。在直接卫星(DtS)系统中，非地面网关(NT网关)负责接收终端设备的数据包，并转发至地面服务器。为支持大规模上行数据传输，它需要具备高吞吐量，比如SIoT设计的LoRaWANLR-FHSS网关每天可处理数百万个数据包。而在间接卫星架构中，数据从终端设备传输至地面网关后，通过商业卫星终端回传至服务器。

(4)服务站:在系统中充当着中继节点，服务站具有扩展覆盖范围和增强鲁棒性的作用。

6.4.1.3控制段(1)流量控制(2)机载资源管理1.流量与资源管理(1)轨道控制(2)姿态控制2.轨道与姿态控制(1)实时监测(2)故障诊断与处理3.健康状态监测与响应

6.4.1.4通信链路卫星通信系统的稳定运作，离不开三种主要链路的支持。图6-4展示了卫星-MTC高层次系统架构。图6-4卫星-MTC高层次系统架构

1.NME处于地面部分且在卫星链路之前采用这种方式，能够实现数据聚合，有效降低上行流量。然而，它对地面基础设施的要求颇为严格，不仅地面基础设施的搭建更为复杂，建设成本也会大幅提高。而且，该部分在一定程度上可能成为影响系统性能和可靠性的关键瓶颈。卫星接入方式6.4.2

6.4.2.1间接卫星通信

2.NME处于地面部分但在卫星链路之后这种分布方式将网络管理的所有任务都转移到了地面，从而简化了本地网关的设计。但它也带来了一些问题，比如会使卫星链路上的流量明显增多，同时对卫星链路的延迟和可靠性有了更高的要求。

3.NME位于卫星链路内部此为一种折中的方案，它综合考量了前两种方案的特性，力求在成本、复杂度及网络性能之间找到平衡。

6.4.2.2直接卫星通信直接卫星通信架构让终端设备具备了直接向太空中的非地面网关传输数据的能力，无须依赖任何本地网关或卫星终端。由于卫星处于高空位置，终端设备在通信时能够有效提高视距(LOS)概率，减少障碍物对信号传输的干扰。此外，多数低功耗广域网络(LPWAN)的机器类型通信(MTC)技术工作在子GHz频段，受大气衰减的影响相对较小。不过，这种通信架构也面临着三个主要挑战：1.路径损耗高与传播延迟长2.网络扩展性难题3.卫星运动导致的信道变化图6-5和图6-6分别展示了两种具备直接接入功能的卫星-MTC网络架构，分别是透明有效载荷方案和再生有效载荷方案。这两种方案的差异主要体现在gNB(5G

基站)的位置上，由此导致用户链路和馈送链路在空中接口方面也有所不同。直接接入架构详解6.4.3图6-5透明载荷的卫星-MTC网络架构

6.4.3.1透明载荷卫星架构

图6-5为透明载荷卫星架构是一种相对简单的方案，无论是从架构的复杂性还是成本角度来看，都处于较低水平。在这一架构中，卫星平台仅仅负责转发NR(新空口)信号，信号在网关(GW)与用户终端之间双向传输。因为服务基站(如5GgNB)设置在GW处，所以所有NR程序都在地面完成。不过，在这种情况下，必须要考虑卫星信道存在的典型损耗问题，比如较大的往返时延(RTD)和多普勒偏移，这些因素会对馈送链路和用户链路产生影响。用户链路是通过传统的NR-Uu空中接口来实现通信的，而馈送链路使用的无线接口与服务链路相同。一个gNB能够管理多个用户与透明卫星之间的链路连接。

6.4.3.2再生载荷卫星架构

与透明载荷卫星架构相比，图6-6展示的再生载荷卫星架构更为复杂，成本也更高。它通过对地面和空中接口进行适配，以此确保在NTN(非地面网络)信道上实现可靠通信。在该架构中，用户接入链路同样是通过NR-Uu空中接口来实现。但由于gNB设置在有效载荷(卫星)上，物理层(PHY)和介质访问控制层(MAC)的部分功能，例如上行/下行同步及随机接入过程，都可以在卫星平台上完成。然而，NTN信道存在的较大延迟和多普勒效应，可能会干扰这些程序的正常运行，进而导致性能下降。飞行平台上的gNB通过馈送链路连接地面核心网络(CN)，这条链路采用下一代(NG)空中接口。NG空中接口主要负责建立、维护和释放NG-RAN协议数据单元会话，同时执行跨无线接入技术(RAT)或同一RAT内的切换操作。图6-6再生载荷的卫星-MTC网络架构

6.4.3.3功能拆分架构

在功能拆分架构中，通常会将DU(分布式单元)部署在卫星上，CU(集中单元)部署在地面。如图6-7所示，用户接入链路通过Uu空中接口实现，而DU和CU之间则通过馈送链路上的F1空中接口进行连接。在这种架构下，单颗卫星能够承载多个DU，所有相应的F1接口通过同一SRI进行承载。馈送链路上的SRI只要能够确保信令操作的正确性，就可以通过现有的标准来实现。根据拆分类型的不同，RLC(无线链路控制)、MAC和PHY功能一般部署在DU中，而RRC(无线资源控制)和PDCP(分组数据汇聚协议)则部署在CU中，这种架构与3GPP拆分类型2(2019)相对应。通常情况下，一个CU会管理多个DU。需要注意的是，单颗卫星可能会生成数百个波束，当多个卫星为同一区域提供服务时，就需要多个CU来管理卫星群。图6-7具备功能拆分的卫星-MTC直连架构

6.4.4.1第一类架构(基于功能拆分)

如图6-8所示的架构是基于功能拆分理念构建的。IAB施主节点包含集中单元(CentralizedUnit,CU)和分布式单元(DistributedUnit,DU)。而IAB节点则由DU和移动终端(MobileTerminal,MT)部分组成。施主节点通过光纤或微波链路与核心网络(CoreNetwork,CN)相连，为IAB节点及直接连接的用户设备(UserEquipment,UE)提供服务。其中，DU部分负责为下游IAB节点的UE和MT提供支持。IAB节点的MT部分用于连接IAB节点与父DU，而DU部分则与UE或子IAB节点的MT部分进行通信。集成接入与回传（IAB）6.4.1图6-8基于功能拆分的IAB架构

6.4.4.2第二类架构(不依赖功能拆分)

如图6-9所示的架构不依赖于功能拆分。在此架构中，IAB节点由MT部分和gNB部分组成，gNB部分在无线链路控制(RadioLinkControl，RLC)层终止相关过程。所有链路均通过Uu空中接口进行连接，涵盖UE与IAB节点之间、IAB节点与施主节点之间，以及IAB节点相互之间的链路。其关键特性包括:IAB节点的MT部分在与父DU或gNB通信时，扮演UE的角色，且UE无法区分普通gNB与IAB节点。消息流依赖于IAB节点MT与其父节点之间链路的下层功能，IAB节点之间通过数据链路层(第二层)实现互联。此外，IAB节点能够通过多个中间节点回传至施主节点，实现多跳回传机制。图6-9不依赖功能拆分的IAB架构

6.4.4.3在NTN应用中的IAB实现

在非地面网络(Non-TerrestrialNetwork，NTN)应用场景中，IAB可通过透明有效载荷和再生有效载荷两种方式实现。图6-10展示了带有透明有效载荷的IAB节点架构，与直接接入场景相比，这种架构更为复杂，原因在于地面IAB节点的数量可能较多。在该架构中，IAB节点可以终止网络层(第三层)协议，用户服务链路无须进行修改，仅需要评估卫星信道对下行链路产生的影响。图6-10带有透明有效载荷的IAB节点架构

图6-11展示了带有再生有效载荷且无功能拆分的回传架构。在此架构中，IAB节点位于有效载荷上，相关协议可在卫星上终止，这与再生的直接接入架构类似。在馈送链路上，IAB节点与施主gNB之间的连接通过NR-Uu空中接口实现。图6-11带有再生有效载荷且无功能拆分的回传架构

在卫星网络环境下开展大规模机器类型通信(mMTC)的研究，明确其在蜂窝物联网(CIoT)中的关键特性，以及它与地面网络的差异，具有至关重要的意义。首先，我们需要精准界定mMTC的定义，并将其与更为宽泛的物联网(IoT)概念进行区分，特别是在非地面网络(NTN)的大背景下。

在卫星CIoT发展的初期阶段，其主要关注点在于物联网中那些大规模、低数据吞吐量且任务关键型的应用，这与卫星通信自身的容量和覆盖特性紧密相关。以海洋监测为例，卫星CIoT能够连接大量的浮标传感器，虽然这些传感器产生的数据量不大，但对于海洋环境监测而言却至关重要。由此可见，卫星mMTC主要处于5G应用场景三角形中的mMTC部分。概述6.5.1

运营商在构建卫星mMTC网络时，会面临诸多与地面网络不同的关键特征:3.移动特性5.容量特征7.协议需求9.传输方式4.频谱情况6.应用侧重8.数据支持1.覆盖范围2.配置特性11.安全要求10.管理依赖12.应用保障

这一优势具体体现在以下几个方面:

(1)能够覆盖无法部署地面小区的地区。如在沙漠深处，建设地面基站成本高且难度大，卫星网络可轻松覆盖。

(2)可以填补地面网络的空白区域，提供稳定的网络覆盖。在偏远山区，地面网络信号薄弱，卫星网络可作为补充。

(3)减少移动事件及相关的信令负担。因为覆盖范围广，设备在移动过程中无须频繁切换基站，减少信令交互。

(4)便于为大量终端设备提供一致的配置和应用，简化配置工作。在智能交通系统中，可对大量车辆终端进行统一配置。大规模与覆盖范围6.5.2

NTN的一个显著特点是网络对UE位置的依赖，这与卫星网络广泛的覆盖区域有关。具体原因包括:

(1)卫星网络的覆盖区域很大。大覆盖区域使得UE在不同位置的信号情况差异大。

(2)覆盖区域的形状不规则，下行链路信号强度和信噪比的变化与小区半径没有关系。如山区地形复杂，信号受地形影响较大。

(3)卫星相对于地面覆盖区域是移动的。这使得UE与卫星的相对位置不断变化，信号质量不稳定。强烈依赖用户设备位置6.5.3

UE和网络对UE位置的了解，会影响系统的多个关键方面:

(1)接入与选择:例如初始接入、公共陆地移动网络(PLMN)选择、核心网络选择及小区选择。在不同位置，UE需要选择最合适的网络接入点。

(2)合规问题:涉及与地理区域相关的合规性要求。不同国家和地区对通信设备的位置信息使用有不同规定。

(3)监管服务:例如基于位置的紧急呼叫(eCall)等受监管服务。在紧急情况下，准确的位置信息至关重要。

(4)移动管理:基于位置进行移动性管理。当UE移动时，网络需要根据其位置调整资源分配。

(5)资源管理:根据位置进行资源管理。不同位置的UE对资源需求不同，需要合理分配。

(6)隐私保密:关系UE的隐私与保密性。确保UE位置信息不被非法获取和使用。

卫星网络的空间段搭建成本极高，并且卫星的有效载荷与平台在尺寸、质量、电力供应及散热等方面都面临着诸多限制。举例来说，卫星发射需要投入巨额资金，同时卫星上搭载的设备既不能体积过大，也不能耗电量过高。因此，人们对于空间段如何实现高效利用给予了特别密切的关注，尤其是在电力需求这一方面。通常情况下，会采用动态方式来进行容量和覆盖的部署，这种方式无论是对于地球静止轨道(GEO)卫星系统，还是非地球静止轨道(NGSO)卫星系统都同样适用。动态容量与空间段效率的关注6.5.4

卫星通信的频谱资源极为有限，且在全球范围内被广泛共享。特别是移动卫星服务(MSS)在sub-6GHz频段，如L波段、S波段等，其频谱资源尤为稀缺。此外，这些频段频谱的可用性还受到各国法规的制约。不同国家对于频谱的分配和使用有着不同的规定，使得卫星通信在获取频谱资源时面临诸多困难。频谱稀缺与高效利用6.5.5

在蜂窝物联网(CIoT)/大规模机器类型通信(mMTC)网络中，最大化系统容量是重中之重。大规模物联网网络的单用户平均收入较低，卫星网络更是如此。就像大量低功耗传感器设备，单个设备创造的收益微薄，可数量庞大，这就要求高效运用网络资源。

最小化控制平面信令是实现系统容量最大化及降低用户设备(UE)能源消耗的有效途径，这与采用非IP、基于消息的精简数据传输机制和协议紧密相关。以窄带物联网(NB-IoT)为例，从Release14版本起就定义了多种特性，目的在于减少信令开销，提升系统容量。超精简和高效的信令与空中接口开销6.5.6

3GPP系统在引入蜂窝物联网(CIoT)时，就已察觉到大规模物联网(IoT)所具有的低吞吐量及基于消息的流量模式特点。正是这些特点，促使人们提出了多种用于处理低开销小型基于消息数据传输的机制。例如，智能水表会每隔一段时间发送一次用水量消息，这类数据不仅数据量较小，而且对实时性的要求也不高。

卫星网络运营商十分关注数据传输协议的效率，以及该协议对系统容量会产生怎样的影响。在非地面网络(NTN)中，这一问题显得更为关键。当前，存在多种被广泛应用的物联网传输和高层协议，这些协议既适用于3GPP技术，也适用于非3GPP技术。基于消息、无IP、高效且精简的数据传输6.5.7卫星MTC网络的信道特性及链路预算6.5.8

6.5.8.1频段

卫星与机器类型通信(MTC)系统能够运用从甚高频(VHF)到Ka波段的众多频段。在这些频段中，L波段和S波段特别契合MTC应用。这是因为它们能够支持小型、轻便的天线，例如贴片天线，这对于追求小型化的MTC用户设备(UE)来说尤为适用。除此之外，L波段和S波段作为低频段，具有出色的室内穿透能力，而且对大气衰减的敏感度较低，在各种环境下都展现出了较强的适应性。对于低地球轨道(LEO)卫星系统而言，低频段还有一个优势,那就是在受到多普勒效应影响时，能够降低MTC收发器的设计复杂性。

6.5.8.2传播延迟

在卫星通信系统中，传播延迟普遍大于地面网络，这对系统性能有着显著影响。传播延迟主要源于以下几个方面:

(1)用户链路传播延迟:信号在用户设备与卫星之间传输所产生的延迟。

(2)回传链路传播延迟:信号从卫星传输回地面基站或相关网络节点过程中产生的延迟。

(3)卫星间链路(ISL)传播延迟(若存在):当系统中存在卫星间通信链路时，信号在这些链路中传输会产生相应的延迟。

传播延迟对系统性能影响较大，特别是往返时延(RTD)。RTD可以通过单程传播延迟的两倍近似得到，忽略信号处理时间的影响。公式如下

6.5.8.3差分延迟

差分延迟是指同一波束内，两个终端因位置不同而产生的传播延迟差异。给定单程传播延迟的公式如下

6.5.8.4多普勒效应

当卫星和地面接收设备之间存在相对运动时，电磁波的传播路径会发生变化，导致接收到的信号频率与发射频率不同。如果卫星靠近地面接收设备，接收到的频率会高于发射频率;反之，如果卫星远离接收设备，接收到的频率会低于发射频率。这种频率的偏移即为多普勒频移或多普勒效应。

对于卫星通信系统，多普勒频移可以通过以下公式描述式中fd———多普勒频移;

v———卫星与接收端之间的相对速度(正值表示靠近，负值表示远离);

c———光速(约3×108m/s);

f———发射信号的中心频率。

多普勒效应在卫星通信中的应用主要体现在以下几个方面:

(1)频率校正。由于多普勒频移会影响接收信号的频率，地面站和用户终端需要对频率进行实时校正，以确保通信链路的稳定性。

(2)信道估计。在高速移动的卫星通信场景中，多普勒频移会导致信道频率特性发生变化。为此，需要在接收端采用信道估计算法，动态调整接收参数。

(3)调制与解调。多普勒频移会影响调制信号的载波频率，因此调制与解调设备需要具备对频移的自动跟踪能力。

(4)导航与定位。在卫星导航系统中，多普勒频移被广泛用于估算接收终端与卫星之间的相对速度，进而实现高精度的动态定位。

6.5.8.5损耗

影响地球用户终端与飞行平台之间通信链路的各种损耗有多种，链路的整体损耗L可分为信道损耗PL和设备损耗LE。

(1)信道损耗PL包括路径损耗LB、大气损耗LA和极化失配损耗LPOL。

①路径损耗由自由空间损耗、杂波损耗和阴影效应损耗组成。

②大气损耗包含大气气体吸收、雨雪与云层衰减，以及闪烁损耗。

③极化失配损耗是由于接收天线与入射信号的极化方向不一致而产生的损耗。离子层的旋转效应可能导致极化平面的偏离，从而影响信号接收。极化失配损耗的程度取决于信号的频率和接收天线的极化特性。

(2)设备损耗LE包括发射和接收设备之间，以及功率放大器与天线之间馈线的损耗。这些损耗分别由发射机到天线和天线到接收机的馈线损耗组成。

(3)失调损耗是由于发射和接收角度与天线指向的偏离所引起的损耗。该损耗与天线增益的衰减成比例，并可通过天线的3dB波束宽度进行估算。

表6-3汇总了上述各类通信链路的损耗情况。

6.5.8.6天线辐射模式

天线辐射模式在链路预算中的理解至关重要。天线的增益是指在特定方向上的功率密度与各向同性天线在同一方向上的功率密度之比。最大增益通常出现在天线的最大辐射方向，其值可通过天线的直径和效率来计算。天线效率影响天线的有效孔径面积，且效率受到多种因素的影响，如照射规律和欧姆损耗等。

6.5.8.7下行链路预算

下行链路预算在NTN系统中用于评估用户终端接收到的信号质量，涉及多个关键因素。首先，接收到的信号功率由卫星的发射功率(EIRP)、用户终端接收天线的增益及传输损耗共同决定。发射功率受到卫星天线增益和波束指向的影响，而接收天线增益则与天线指向角度有关。通过计算这些因素的综合效应，可以得到用户终端的总接收功率。其次,噪声和干扰是影响链路质量的两大重要因素。噪声功率由接收器的噪声系数和天线温度等决定，干扰来自其他卫星的波束，可能显著降低信号质量。通过计算载噪比(CNR)和干扰噪声比(CINR)，可以全面评估下行链路的性能。这些计算结果帮助优化NTN系统设计，确保满足通信质量要求。

6.5.8.8上行链路预算

上行链路预算的分析主要考虑了用户端到卫星的信号传输过程，涉及接收信号功率、噪声功率、载噪比(CNR)、干扰噪声比(CINR)等多个因素。与下行链路相似，分析过程中也需要考虑多个干扰源，尤其是其他用户或波束对目标用户的干扰。

首先，参考用户从卫星接收到的功率由多个因素决定，包括发射天线的等效各向同性辐射功率(EIRP)、接收天线增益及路径损耗。在上行链路中，EIRP是用户设备(UE)天线辐射图的函数，接收增益则取决于卫星天线和用户天线之间的角度。此外，路径损耗计算与下行链路相似，可通过损耗公式来确定。

6.5.8.9MTC和卫星集成时常见的链路预算参数

本节将展示地球静止轨道(GEO)和低地球轨道(LEO)卫星系统中，机器类型通信(MTC)卫星集成时常见的链路预算参数。计算基于窄带物联网(NB-IoT)协议，且计算方式能根据不同的MTC无线接入技术(RAT)和设备参数灵活调整。

链路预算主要是评估信噪比(SNR)在不同卫星轨道和链路方向上的表现。评估结果显示，低地球轨道(LEO)卫星的仰角通常较高，因此能提供相对更高的信噪比(SNR)，从而支持更高的数据传输速率。

表6-4展示了GEO和LEO卫星在S波段链路预算中的信噪比(SNR)情况:GEO卫星下行链路的信噪比为-3.20dB，上行链路为-0.35dB;LEO卫星下行链路的信噪比达3.00dB，上行链路为12.95dB。这些数据表明，即便在信噪比(SNR)较低的情况下，窄带物联网(NB-IoT)协议仍能有效实现数据传输。然而，较低的信噪比(SNR)很可能会限制数据传输速率。引言6.6.1

机器类型通信(MTC)是指设备间无须人工干预的自动数据交换。根据需求差异，MTC通常分为以下几类:

(1)mMTC(大规模MTC):适用于海量低功耗设备，典型场景如智能抄表与农业监测。

(2)uMTC(超可靠低延迟MTC):服务于对时延与可靠性要求极高的应用，如自动驾驶、远程手术。

(3)cMTC(关键性MTC):强调高可用性和服务连续性，常用于电力调度、航空与军事通信。

(4)eMTC(增强型MTC):基于LTE演进，适配更丰富的数据服务，应用于可穿戴设备与车联网。

MTC技术现状与应用6.6.2

当前MTC技术分为专有协议和3GPP标准技术两大类，各自具有适配不同场景的独特优势。

表格6-5对比了主流MTC技术，值得一提的是，当MTC技术与卫星网络相结合后，其覆盖范围得到了进一步拓展，设备连接的可靠性也有了显著提升。

MTC卫星通信中的物理层挑战6.6.3

6.6.3.1同步问题与严重性

在基于OFDMA与SC-FDMA的系统中，时频同步是保持子载波正交性的核心要求，若出错将导致:

(1)子载波间干扰(ICI)。

(2)符号间干扰(ISI)。

3GPP标准高度依赖同步精度，但在卫星环境中，传播延迟、多普勒效应及多径传播使得这一问题尤为严峻。

6.6.3.2问题成因

三大主因导致物理层失配:

(1)传播延迟:GEO卫星往返时延达数百毫秒，难以实现精确同步。

(2)多普勒效应:LEO卫星高速运行导致频率偏移，且动态变化。

(3)多径效应:复杂地形或城市环境中的信号反射引发信号失真。

MTC卫星通信的物理层解决方案6.6.4

6.6.4.1基于GNSS的补偿机制

通过用户设备(UE)获取的GNSS位置和星历信息，预估时延与频偏进行补偿。适用于固定与移动UE场景，支持NB-IoT与LTE-M。在下行链路中仅需要进行频率补偿。

GNSS补偿存在功耗与成本问题，对资源受限设备不利。星历广播也会占用下行带宽。此外，GNSS信号本身易受干扰，不适用于所有部署环境。

6.6.4.2多普勒与时延前后补偿

为应对大范围频偏与时延，3GPP提出了前后补偿机制:

(1)多普勒前补偿:卫星对小区中心频偏预测与抵消，减少同步窗口负载。

(2)上行链路后补偿:提升接收信噪比，降低小区内干扰与碰撞概率。

补偿机制效果与小区大小直接相关，表6-6展示了LEO卫星在不同仰角下的最大残余偏移。

6.6.4.3高级信号处理技术

信号处理技术可辅助优化同步性能，关键包括:

(1)使用卷积匹配或其变体实现同步。

(2)非相干组合降低CFO影响。

(3)差分卷积增强频率误差鲁棒性。

(4)上行前导码采用频率跳跃或延长CP，提高同步容忍度。

(5)延迟速率估算可在基站或UE实现，需要平衡信令开销与设备复杂度。

6.6.4.4增强定时器配置

为适应GEO卫星延迟，NB-IoT中RAR窗口需要扩展至大于540ms。LoRaWAN的接收窗口配置也提供了参考，其RX1/RX2等机制具备灵活性，适配不同卫星高度与延迟条件。

5GNTN的集成架构6.6.5

NTN在5G系统中通过NG-RAN架构与核心网集成，采用CU/DU功能拆分。为满足多样化部署需求，3GPP在NR中定义了八种功能拆分选项(表6-7)，从RRC到PHY各层均有灵活划分。媒介接入控制性能指标6.7.1

6.7.1.1包投递率(PDR)

包投递率(PDR)是评估MAC协议性能和可靠性的重要指标。它通过计算成功接收到的数据包数量(Ns)与总传输数据包数量(Nt)之间的比值来衡量，即

在大规模SIoT场景中(如风力发电场或智能农业农场)，卫星可能需要接收大量来自终端设备的数据包。为了确保高PDR，需要采用高效的MAC协议，以减少数据包碰撞并提高通信的可靠性。然而，PDR的一个局限是，它未考虑数据包的大小，因此结果可能会受到终端设备发送的有效载荷分布的影响。

6.7.1.2吞吐量和频谱效率

吞吐量(Throughput)是指在给定时间内通过MAC层成功传输的数据量，通常以比特每秒(bit/s或bps)为单位。有效吞吐量(Goodput)则指单位时间内成功传输的有用数据量，排除了协议开销、重传、编码和冗余比特的影响，即式中G———有效吞吐量(Goodput);

T———总吞吐量(Throughput);

O———协议开销(Overhead)。

有效吞吐量是衡量通信系统实际性能的关键指标，能够更准确地反映系统的工作效率。

频谱效率是衡量无线频谱利用率的重要指标。由于频谱资源有限，每传输一个额外的比特用于信令、同步或编码都会占用宝贵的频谱。因此，频谱效率表示在单位带宽内传输的数据量，单位为bit/(s·Hz)。其计算公式为式中η———频谱效率，bit/(s·Hz);

R———比特率(每秒传输的比特数)，bit/s;

B———信道带宽，Hz。

为了提高频谱效率，MAC协议需要在有限的频谱资源下尽可能高效地进行数据传输，从而使卫星能够同时支持大量IoT终端设备的连接和通信。

6.7.1.3延迟

延迟是评估MAC方案性能的关键参数之一，指的是终端设备在等待访问信道并进行数据传输之前所需要的时间。采用随机接入协议(如ALOHA)的终端设备通常具备较低的延迟，因为它们可以直接开始传输数据包，而无须进行复杂的调度或协调机制。然而，这种简单的接入方式也带来了一个明显的缺点:任何时间和频率上的重叠都会导致数据包碰撞，进而降低包投递率(PDR)。与此相对，固定分配协议通过预先分配时间-频率资源，能够保障较高的PDR。但由于终端设备共享这些资源，它们的等待延迟可能较大。在LEO卫星系统中，这种协议的缺点尤为明显，因为它可能导致资源浪费并增加等待时间。值得注意的是，传播延迟在卫星通信中不可忽视，且与卫星的高度密切相关。由于卫星的最低传播延迟限制，这给时延敏感的MAC协议的同步和实施带来了更多挑战。

6.7.1.4能效

终端设备的能效在无线网络通信中，尤其是在大规模机器类型通信(mMTC)应用中，是一个至关重要的性能指标。这些设备通常依赖于电池供电，且电池使用寿命要求通常是数年。在直接卫星通信(DtS)网络中，为了确保长时间运行，必须选择低功耗且具有高可靠性的MAC协议。从协议的角度来看，能效与协议的处理复杂度、数据包副本、信令开销和延迟等因素密切相关。媒介接入控制协议分类6.7.2

在固定分配多路访问(FixedAssignmentMultipleAccess，FAMA)协议中，终端设备的频率和时间资源是静态分配的，独立于设备的实际传输活动。具体来说，时间和频率资源被划分为多个资源块(ResourceBlock，RB)，每个RB被分配给特定的终端设备。因此，终端设备只能在指定的时隙内进行数据传输，其他设备则必须等待自己的时隙，这无疑会导致额外的等待延迟。

在LEO卫星通信场景中，卫星的可视周期通常为7~10min，而终端设备的报告周期则根据具体应用的需求而有所不同。例如，典型的IoT应用可能需要15min的报告周期，这意味着并非所有终端设备都能在卫星的可视周期内传输数据。因此，固定资源分配可能会导致时间和频率资源的浪费。

6.7.2.2随机多路访问

与固定分配协议不同，随机接入协议没有明确的资源分配机制。在这种协议中，每个终端设备独立决定何时传输数据，并且可以使用整个信道带宽。随机接入方案的一个显著优势是其简洁性，无须终端设备与接收方之间进行协调或控制。以纯ALOHA协议为例，它不涉及调度开销或等待延迟，从而实现了快速的传输。

然而，纯ALOHA协议也存在明显的缺点:由于多个终端设备可能会在同一时刻尝试传输数据，导致信号碰撞和资源浪费。为了减少碰撞并提高网络效率，研究人员提出了改进方案，如时隙ALOHA和载波监听技术等变种，这些方法通过时间分片或载波侦听机制来降低冲突概率。

6.7.2.3按需分配多路访问

在大多数卫星物联网(IoT)应用中，终端设备通常遵循定期报告周期进行数据包传输。然而，某些IoT应用的需求较为特殊，只有在关键或紧急情况下才需要进行额外传输或发送不频繁的警报消息。例如，火灾报警、地震监测和管道泄漏检测等应用，这些设备通常不会定期发送消息，仅在发生意外或紧急事件时，才会发送不定期的警报。

对于这种不频繁传输的设备，固定分配资源可能会导致资源浪费和低效能，因为这些设备大多数时间处于空闲状态。为了解决这一问题，引入了按需分配多路访问(DemandAssignedMultipleAccess，DAMA)协议。在DAMA协议中，电台资源和信道不进行预分配，而是根据设备的实际需求动态分配资源。DAMA系统根据数据的优先级提供服务，仅在终端设备需要时分配资源，从而提高了协议的成本效益，并优化了资源的使用。通过这种方式，系统能够有效避免资源浪费，同时保证在紧急情况下的通信需求得到及时响应。

6.7.2.4混合与自适应多路访问

混合与自适应多路访问(HybridandAdaptiveMultipleAccess，HAMA)协议结合了固定分配和随机接入协议的优点。它根据终端设备的密度和信道负载动态调整资源配置，并能在不同的接入协议之间切换。HAMA协议的核心目标是根据实际需求和网络状态自适应地选择最优的接入方式，以提高资源利用率和网络性能。通过灵活的调度，HAMA协议能够在网络负载较低时减少等待延迟，在负载较高时有效避免碰撞，从而提升整体系统的效率和可靠性。

6.7.2.5不同类型的MAC协议的比较

表6-8对比了不同类型的MAC协议。主要的媒介接入控制协议6.7.3

6.7.3.1纯ALOHA

ALOHA协议是最受欢迎的随机接入协议之一。其基本原理是所有终端设备独立通过一个公共通信信道发送数据，而不需要检查信道状态。这种简单的实现方式使得ALOHA无须调度、同步、控制信令或载波监听机制。终端设备可以在数据生成时随时开始传输。

ALOHA的主要缺点是多路访问干扰。由于终端设备在传输前无法检测信道是否空闲，多个设备可能会同时发送数据，导致信号碰撞，而这种碰撞通常是破坏性的。纯ALOHA的最大吞吐量为每个数据包持续时间内的0.184个数据包，这意味着其效率较低。

6.7.3.2时隙ALOHA

为了提高纯ALOHA的性能，时隙ALOHA(SlottedALOHA，S-ALOHA)被引入作为改进方案。S-ALOHA的基本思想是在通信信道中引入离散化的时间间隔，称为时间时隙。每个时隙的持续时间等于数据包的传输时间，终端设备只能在下一个时间时隙的开始时进行传输。这样做有效减少了数据包之间的碰撞，提升了系统的效率。

S-ALOHA的最大标准化吞吐量为每个时隙0.368个数据包，较纯ALOHA有所改善。时隙ALOHA已经成为数字视频广播第二代回传信道卫星(DVB-RCS2)的标准随机接入方法。

6.7.3.3多样化时隙ALOHA

多样化时隙ALOHA(DiversitySlottedALOHA，DS-ALOHA)是S-ALOHA的增强版本，常用于卫星通信中。它通过共享无线信道进行短包传输，并采用时间多样性策略。在DS-ALOHA中，终端设备在随机时间间隔内发送数据包的多个副本，而无须等待确认。这种重传机制在低信道负载情况下能够提高数据包的接收概率。

然而，当信道负载增加时，副本之间的碰撞概率也会增大，从而导致吞吐量快速下降。因此，DS-ALOHA在高负载情况下的性能表现较为逊色。为了提高随机接入机制和信道吞吐量，电信行业协会的卫星IP(IPoS)标准采用了DS-ALOHA。

6.7.3.4增强型时隙ALOHA机制(CRDSA、IRSA与CSA)

争用解决多样化时隙ALOHA(ContentionResolutionDiversitySlottedALOHA，CRDSA)是对S-ALOHA和DS-ALOHA的增强版本，旨在提高卫星网络中的随机接入效率。CRDSA通过在随机时间间隔内传输多个副本，利用时间多样性减少数据包碰撞。不同于DS-ALOHA，CRDSA采用了预定义数量的时隙组织机制。每个终端设备在两个随机选定的时隙内传输相同的数据包。接收端使用连续干扰消除(SIC)技术来恢复碰撞的数据包，成功解码后可以取消干扰并恢复额外的传输。这一机制显著提高了数据包的成功接收率，使得CRDSA的最大吞吐量达到了每时隙0.550个数据包。

编码时隙ALOHA(CombinatorialSlottedALOHA，CSA)是对IRSA的扩展，采用局部组件编码对数据包进行编码，并在接收端进行解码。与IRSA相比，CSA通过对数据包进行编码，在传输过程中提高了能效。接收端同样利用连续干扰消除(SIC)技术来恢复碰撞的数据包。由于采用了局部组件编码，CSA在保证数据包成功接收的同时，比IRSA提供了更高的能效，特别适用于对能耗要求较高的应用场景。表6-9归纳对比分析了ALOHA及其变种的吞吐量。

6.7.3.5自组织时分多址(SOTDMA)

时分多址(TDMA)协议通过将整个信道划分为多个时间槽，每个时间槽由一个终端设备独占使用。在TDMA网络中，终端设备轮流占用信道资源，每次由某个设备占用整个时间槽。由于TDMA协议要求终端设备与中央控制系统之间进行严格的时间同步，基于TDMA的上行通信在卫星网络中通常比下行通信更加具有挑战性。

自组织时分多址(Self-OrganizingTimeDivisionMultipleAccess,SOTDMA)是TDMA的增强版本。与传统的TDMA不同，SOTDMA不依赖于中央控制站进行时间槽的分配，而是采用分布式协调机制。终端设备通过与邻近设备的互动来避免数据包碰撞,并共享一个公共的时间参考，使设备能够跟踪其他设备的时间槽使用情况。在SOTDMA中，终端设备只能在预定的时间槽内发送数据包。如果某个时间槽已被占用，设备必须等待直到下一个可用的时间槽。这种机制可能会引入一定的延迟。

6.7.3.6频分多址(FDMA)

频分多址(FDMA)将整个信道带宽划分为多个不重叠的频率槽(子信道)，以便支持更多用户。FDMA为每个终端设备分配一个独特的频率槽，使得多个终端设备可以并行且连续地进行传输，而不会互相干扰。为了进行资源分配，FDMA通常需要一个中央控制系统来管理频率槽的分配。一旦某个频率槽被分配给某个终端设备，它将一直由该设备使用，直到其传输完成。

6.7.3.7载波侦听多址(CSMA)

载波侦听多址(CarrierSenseMultipleAccess,CSMA)协议通过信道活动检测机制确保在终端设备启动传输之前，信道上没有其他设备正在进行数据传输。如果检测到信道正在忙碌，终端设备将等待，直到信道空闲为止。然而，CSMA协议可能会引入额外的延迟和功耗。

此外，CSMA还存在“隐藏节点”问题，即当终端设备无法感知到另一个活跃终端设备时，可能会造成冲突和干扰，这使得CSMA在卫星通信中的应用受到限制。由于卫星通信的覆盖范围较大，信号路径可能被地理障碍(如山脉、岛屿或建筑物)和地球曲率阻挡，导致终端设备无法检测到其他传输，从而产生干扰并造成数据丢失。背景与发展动因6.8.1

早期的3GPPRelease17主要聚焦于NRNTN，对蜂窝物联网(CIoT)接入支持不足。然而，随着NB-IoT与eMTC在低功耗、广覆盖方面的优势逐渐凸显，卫星通信运营商对CIoT的关注度不断上升，推动了CIoT与非地面网络(NTN)的融合研究。

从2019年起，3GPP启动相关研究，并在2020年展示了基于静止轨道卫星的NB-IoT预商用技术，验证了其与现有卫星基础设施的兼容性。2021年，3GPP将NB-IoT与eMTC正式纳入物联网NTN研究范畴，并聚焦于演进分组核心(EPC)网络环境的支持，为后续5GC集成奠定基础。

Release17：NTN-CIoT标准化成果6.8.2

6.8.2.1网络架构与关键能力

在Release17中，NTN-CIoT构建了涵盖NB-IoT和eMTC的接入架构，提供大范围、低成本连接能力。核心能力包括:

(1)信号处理增强:提升在轨道变动、大气干扰下的通信鲁棒性。

(2)高精度时频同步:确保跨地面与非地面设备的通信一致性。

(3)移动性管理优化:提升高速设备(如无人机)的切换效率。

(4)覆盖场景扩展:满足偏远、海洋、空中等复杂环境需求。

6.8.2.2应用场景与优势

表6-10展示了NTN-CIoT的应用场景与优势。

6.8.2.3RAT类型支持

在第17版结束时，NTN-CIoT支持被成功引入EvolvedPacketSystem(EPS)规范。在TS23.401中，介绍了多个对应eMTC/LTE-M在不同轨道配置的无线接入技术(RAT)类型指示，具体见表6-11。

6.8.2.4不连续覆盖(DCo)与SIB32

面对覆盖空白，Release17