海上無人船自組網(wǎng)隨機接入仿真研究*

張瑞杰，彭琳琳，付林罡，崔學(xué)榮，閆朝星

（1 中國石油大學(xué)（華東）計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 青島 266580 2 北京遙測技術(shù)研究所 北京 100076 3 中國石油大學(xué)（華東）海洋與空間信息學(xué)院 青島 266580）

引 言

隨著國家一帶一路戰(zhàn)略的開展，海上軍事經(jīng)濟活動也越來越頻繁，對信息保障提出了越來越高的要求。國內(nèi)外發(fā)展了各類用于海氣界面協(xié)同觀測的通信系統(tǒng)，但是由于海洋環(huán)境復(fù)雜多變，通信鏈路不穩(wěn)定，海上通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展相對滯后。根據(jù)國際海事組織（IMO）要求，我國交通運輸部建設(shè)了各海岸電臺的通信設(shè)施，以滿足“全球海上遇險與安全系統(tǒng)（GMDSS）”對通信業(yè)務(wù)的需要。為了保證航行安全，IMO增補船載自動識別系統(tǒng)（AIS）采用速率受限的窄帶通信系統(tǒng)通信[1]。海洋衛(wèi)星通信系統(tǒng)，如海事衛(wèi)星系統(tǒng)（INMARSAT）、銥星系統(tǒng)（Iridium）和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）的通信設(shè)備昂貴且流量費用較高。挪威通信服務(wù)商Tampnet和華為技術(shù)有限公司聯(lián)合開發(fā)的挪威LTE離岸海洋油井通信服務(wù)是全球首個將長期演進（LTE）技術(shù)與離岸通信結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用[2]。大唐移動通信設(shè)備有限公司推出TD-LTE海上專網(wǎng)無線通信項目，用來解決海上采油平臺間的通信問題。5G技術(shù)應(yīng)用于海洋通信也逐漸得到關(guān)注。海上無線通信網(wǎng)絡(luò)由無人船、無人機等移動節(jié)點構(gòu)成多跳通信網(wǎng)絡(luò)，除了具有無線自組織網(wǎng)絡(luò)（Ad-hoc）無中心化、動態(tài)拓?fù)洹㈧`活穩(wěn)定的特點，其還具有節(jié)點移動性更強、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)變化的特征。無線自組網(wǎng)以分布式組網(wǎng)、靈活部署、自愈能力強等優(yōu)勢在軍民各領(lǐng)域有了強烈的需求[3]。

針對海上通信環(huán)境復(fù)雜多變、通信鏈路不穩(wěn)定的特點，本文研究基于信道感知的隨機接入技術(shù)，同時考慮了信道感知統(tǒng)計、優(yōu)先級閾值設(shè)置以及退避時間設(shè)置的影響，并通過OPNET軟件搭建仿真環(huán)境，比較信道感知隨機接入?yún)f(xié)議和傳統(tǒng)的載波監(jiān)聽多路訪問（CSMA）協(xié)議。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計的隨機接入?yún)f(xié)議可在海上通信環(huán)境下獲得更優(yōu)的性能。

1 海上通信網(wǎng)絡(luò)分析

海氣界面組網(wǎng)觀測系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟话阌珊；o人船、浮標(biāo)、波浪滑翔器）、空基（無人機、浮空器）、岸基（基站、海上平臺）、潛基（水下潛航器）等節(jié)點組成，如圖1所示。?；?jié)點常通過無人船和部署在海面上的浮標(biāo)搭載通信模塊，利用無人船的機動性、長時間駐留的能力實現(xiàn)組網(wǎng)；空基節(jié)點利用長航時無人機的機動快速靈活響應(yīng)，與其他海上節(jié)點進行中繼通信；岸基節(jié)點利用海上搭建的油井等設(shè)施，在既有的固定站點配置響應(yīng)通信模塊，與海上各類節(jié)點進行通信。潛基節(jié)點主要是由水下潛航器搭載通信模塊，可以通過水聲或激光等手段與海面浮標(biāo)進行通信，實現(xiàn)空?？缬蛲ㄐ?。本文研究的海上自組網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮海面部分，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間可以通過無線電選擇多跳鏈路進行通信，還可以選擇無人船、浮標(biāo)、無人機、各類海上平臺、空中指揮中心作為中繼節(jié)點，當(dāng)有新節(jié)點加入或者有節(jié)點退出時，網(wǎng)絡(luò)自動進行配置。無人船自組網(wǎng)通信研究可支持海氣界面機動平臺快速組網(wǎng)觀測應(yīng)用。

圖1 海上組網(wǎng)通信的空海岸潛網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 Air-sea-coast-submarine network model for maritime network communication

海上自組網(wǎng)通信系統(tǒng)鏈路質(zhì)量受不同海況下海浪運動影響，不斷改變天線高度、波束指向、天線增益和接收信號功率。海況特征可用風(fēng)速、浪高、平均浪涌長度和平均浪涌時間表示[4]。海上通信鏈路質(zhì)量可能會由于海面移動而經(jīng)歷周期性惡化，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的重傳也可能失敗。在發(fā)射器和接收器之間的直視路徑上，為避免處于第一菲涅耳區(qū)域內(nèi)障礙物帶來進一步衰減，還需要架設(shè)適當(dāng)高度的天線、設(shè)定通信頻率。例如，頻率為1000MHz、通信距離為10km時，平均天線高度超過21m才可等效自由空間傳播損耗；當(dāng)工作頻率提高到3GHz時，所需平均天線高度可降低到12m。在海上移動通信中，由于海況的變化，信道環(huán)境更為復(fù)雜。海上無線信道傳播損耗模型常采用Longley-Rice模型[5]，對傳播空間中由于地形的不規(guī)則性造成的中值傳輸損耗進行預(yù)測。Longley-Rice模型中引入了介電常數(shù)和導(dǎo)電率特性，其適用范圍為：頻率范圍0.02GHz～40GHz、收發(fā)信機天線高度0.5m～3000m、覆蓋半徑1km～2000km、空氣折射率250Ns～400Ns。通過介電常數(shù)和導(dǎo)電率可以反映海水的介質(zhì)特性，不規(guī)則地形參數(shù)可以反映海面的波浪起伏。所以，Longley-Rice模型更適合海上環(huán)境移動通信信道預(yù)測，一般分為三種情況：視距傳播損耗、繞射傳播損耗和散射傳播損耗。Longley-Rice模型的傳輸損耗Lb為

其中，傳播距離d的單位為km，無線電頻率f的單位為MHz，dmin≤d

2 海上組網(wǎng)接入?yún)f(xié)議設(shè)計

2.1 海上自組網(wǎng)特點分析

典型的海上無線通信系統(tǒng)AIS船載自動識別系統(tǒng)由陸基岸臺和船載電臺構(gòu)成，在船舶-船舶、船舶-海岸之間采集和交換船舶航行靜/動態(tài)信息以及相關(guān)的安全信息，使船舶能夠有效掌握周圍船舶情況，有效地避免碰撞，提高交通效率和保障航行安全。AIS系統(tǒng)工作于156.025MHz～162.025MHz，信道帶寬為12.5kHz或25kHz，實時數(shù)據(jù)傳輸速率為9.6kbps，傳輸距離約20海里。該系統(tǒng)采用自組織時分多址接入（SOTDMA）協(xié)議廣播船舶信息給鄰近船舶，采用了基于時隙的自組織預(yù)約方式，無需控制臺干預(yù)，所有用戶均通過SOTDMA協(xié)議自主選擇所使用的時隙，實現(xiàn)對信道資源的分配和管理。在每一次發(fā)送報文中都預(yù)留下次發(fā)射的時隙信息，以便通知其它船舶不要占用這個時隙。船舶在3到8分鐘之內(nèi)會重新選擇一次時隙，以此來避免可能產(chǎn)生的碰撞。海上無人船自組網(wǎng)是由船載移動終端自組織形成的一個無中心、多跳的臨時性自治系統(tǒng)[6]，網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點通過自組織的方式完成信息的交互和接入。它的主要特點如下：

①無中心：網(wǎng)絡(luò)中沒有中心節(jié)點，所有節(jié)點都是平等的，每個節(jié)點都可以隨時加入或離開網(wǎng)絡(luò)，不影響整個網(wǎng)絡(luò)的運行，具有抗毀性。

②多跳路由：每個節(jié)點由于發(fā)射功率的限制，覆蓋范圍有限，當(dāng)要與覆蓋范圍之外的節(jié)點通信時，需要中間節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)。

③自組織性：所有節(jié)點通過分層的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和分布式算法協(xié)調(diào)自己的行為，網(wǎng)絡(luò)的建立無需控制中心，不依賴于任何預(yù)先建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，能夠快速地、靈活地進行組網(wǎng)。

2.2 基于信道感知的隨機接入

無線自組網(wǎng)媒體接入控制（MAC）協(xié)議可以分為基于競爭的接入?yún)f(xié)議和基于調(diào)度的接入?yún)f(xié)議。其中，基于調(diào)度的協(xié)議通常采用TDMA、FDMA、CDMA等信道訪問方式，采用特定的調(diào)度算法將時間、頻率、正交碼映射為節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點只能使用其特定節(jié)點資源無沖突地訪問信道。而基于競爭的接入?yún)f(xié)議在充分考慮競爭公平性和合理分配信道資源的情況下具有較低的算法復(fù)雜度，不需要提高硬件成本，在無線寬帶網(wǎng)中具有廣泛的應(yīng)用。表1為經(jīng)典的競爭類接入?yún)f(xié)議性能比較，傳統(tǒng)接入?yún)f(xié)議應(yīng)用到海上無人船組網(wǎng)通信時，需要研究速率、可靠性、吞吐量和時延等通信指標(biāo)。

本文針對海上無人船自組網(wǎng)設(shè)計一種提供QoS保障以及高速低時延傳輸服務(wù)的隨機接入?yún)f(xié)議。該協(xié)議采用優(yōu)先級機制保證海上環(huán)境下通信業(yè)務(wù)繁重時敏業(yè)務(wù)的低時延傳輸需求。同時，通信終端采用一發(fā)多收機制提高數(shù)據(jù)成功率和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)吞吐量。如圖2所示為基于信道感知的隨機接入?yún)f(xié)議的協(xié)議流程圖。

表1 競爭類接入?yún)f(xié)議性能比較Table 1 Performance comparison of random access protocol

流程具體描述如下：

①初始化或者空閑狀態(tài)，若有數(shù)據(jù)包從上層到達MAC層，將該數(shù)據(jù)包插入對應(yīng)優(yōu)先級隊列，然后執(zhí)行步驟②；

②檢查優(yōu)先級隊列Q0～Q7是否為空，若均為空，則執(zhí)行步驟①，否則，選取最高優(yōu)先級的數(shù)據(jù)包，將其在隊列中的等待時間Twait與最大等待時間Tmax比較，若Twait≤Tmax，則執(zhí)行步驟③；若Twait>Tmax，則數(shù)據(jù)包超時，移除隊列，重新執(zhí)行步驟②；

③將此時的信道占用統(tǒng)計值X與該數(shù)據(jù)包隊列的閾值Tthd進行比較，若X≤Tthd，則從相應(yīng)隊列中刪除該數(shù)據(jù)包并允許發(fā)送，然后執(zhí)行步驟②；若X>Tthd，則根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級進行不同時間的退避，退避結(jié)束后執(zhí)行步驟②，若在退避過程中，有更高優(yōu)先級的數(shù)據(jù)包到達，則退避過程立即結(jié)束，執(zhí)行步驟②。

圖2 基于信道感知的隨機接入?yún)f(xié)議流程Fig.2 Flow chart of random access protocol based on channel awareness

3 接入?yún)f(xié)議仿真與分析

3.1 網(wǎng)絡(luò)仿真模型與場景

下面通過OPNET網(wǎng)絡(luò)仿真工具考察所設(shè)計無人船組網(wǎng)接入?yún)f(xié)議。OPNET Modeler提供三層建模機制：進程模型實現(xiàn)協(xié)議算法、節(jié)點模型實現(xiàn)相應(yīng)設(shè)備功能、網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。本文采用三層建模機制構(gòu)建信道感知隨機接入?yún)f(xié)議網(wǎng)絡(luò)模型，如圖3所示。網(wǎng)絡(luò)域仿真場景為在20km×20km的海面上部署20艘無人船，每艘無人船節(jié)點設(shè)置多組收發(fā)機，實現(xiàn)協(xié)議中的一發(fā)多收功能。

節(jié)點域共分為5個模塊：src模塊產(chǎn)生各種優(yōu)先級的業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)到達過程服從泊松分布；mac模塊根據(jù)信道感知隨機接入?yún)f(xié)議接收其他節(jié)點的數(shù)據(jù)，并將上層數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)成功發(fā)送；dest模塊對時延、傳輸成功率和系統(tǒng)吞吐量等性能指標(biāo)進行統(tǒng)計分析；tx模塊和rx模塊對應(yīng)OPNET的14個管道階段，實現(xiàn)物理層的發(fā)送和接收功能。仿真中無線信道參考式（1）所述海上移動通信信道損耗模型。

進程域共有7個狀態(tài)，實現(xiàn)信道感知隨機接入?yún)f(xié)議：init初始狀態(tài)完成無人船的初始化工作；idle空閑狀態(tài)等待上層/下層產(chǎn)生的流中斷或者統(tǒng)計負(fù)載時產(chǎn)生的自中斷，當(dāng)下層有數(shù)據(jù)包到達時，進入low狀態(tài)處理數(shù)據(jù)包，將數(shù)據(jù)包傳遞到dest模塊，當(dāng)上層有業(yè)務(wù)流到達時，進入high狀態(tài)，按照數(shù)據(jù)包優(yōu)先級插入到隊列中。同時，該狀態(tài)周期性地產(chǎn)生自中斷以便統(tǒng)計信道負(fù)載；aware_process狀態(tài)按照圖2流程處理數(shù)據(jù)包，當(dāng)允許發(fā)送時進入send狀態(tài)成功發(fā)送，否則進入backoff狀態(tài)退避。

圖3 無人船自組網(wǎng)仿真的三層建模模型Fig.3 Three layer modeling model for unmanned surface vehicles Ad-hoc network

上述網(wǎng)絡(luò)仿真采用網(wǎng)絡(luò)吞吐量、平均端對端時延、分組接入成功率、服務(wù)質(zhì)量等性能指標(biāo)評估信道感知隨機接入?yún)f(xié)議的性能。服務(wù)質(zhì)量體現(xiàn)在不同優(yōu)先級數(shù)據(jù)的性能。平均端對端時延Td為平均每個分組從產(chǎn)生到成功被接收端接收所需要的時間：

其中，n為成功接收的包數(shù)，為第i個包的接收時間，為第i個包的產(chǎn)生時間。

網(wǎng)絡(luò)吞吐量S為單位時間內(nèi)在接收端成功接收的比特數(shù)：

其中，Nbit為成功接收的比特數(shù)，Ttotal為成功接收Nbit比特所需要的時間。

分組接入成功率Pp是指網(wǎng)絡(luò)中成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包量與網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包總量的比值：

其中，Npkt為成功接收的數(shù)據(jù)包數(shù)量，Ntotal為產(chǎn)生的總數(shù)據(jù)包數(shù)量。

設(shè)置的仿真參數(shù)如表2所示，共8種優(yōu)先級的業(yè)務(wù)0號～7號。其中，0號業(yè)務(wù)優(yōu)先級最高，7號業(yè)務(wù)優(yōu)先級最低。全網(wǎng)所有節(jié)點業(yè)務(wù)源數(shù)據(jù)包到達服從泊松分布。使用Random Waypoint（RWP）移動模型配置無人船的移動狀態(tài)，運動速度0～20m/s。仿真中，每節(jié)點的發(fā)包速度分別為100pkts/s、200pkts/s、300pkts/s、400pkts/s、500pkts/s，對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載分別為2Mbps、4Mbps、6Mbps、8Mbps、10Mbps，CSMA協(xié)議占用信道帶寬為2MHz，而基于信道感知隨機接入?yún)f(xié)議采用一發(fā)多收機制，共占用5個2MHz信道，隨機選擇1個信道發(fā)送數(shù)據(jù)。

表2 無人船自組網(wǎng)仿真參數(shù)Table 2 USV Ad-hoc network simulation parameters

3.2 網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果分析

下面對基于信道感知隨機接入?yún)f(xié)議和CSMA協(xié)議的吞吐量S、分組接入成功率PP、平均端對端時延Td以及服務(wù)質(zhì)量進行仿真比較。兩種協(xié)議的吞吐量如圖4所示，基于信道感知的新算法協(xié)議采用了信道感知統(tǒng)計控制以及優(yōu)先級控制策略，其網(wǎng)絡(luò)吞吐量隨著發(fā)包速率的加快而逐漸增加并穩(wěn)定在2.1Mbps，而CSMA協(xié)議網(wǎng)絡(luò)吞吐量隨著系統(tǒng)發(fā)包速率的逐漸加快而增加，從網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的峰值吞吐量1Mbps后逐漸降低。圖5給出了基于信道感知的隨機接入?yún)f(xié)議分別在優(yōu)先級0、2、4、6的吞吐量。由于基于信道感知的隨機接入?yún)f(xié)議采用優(yōu)先級控制策略，優(yōu)先發(fā)送高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包，使得高優(yōu)先級業(yè)務(wù)0和2的吞吐量隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增加而逐漸增大，而低優(yōu)先級業(yè)務(wù)4和6的數(shù)據(jù)包為了保障高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包的發(fā)送被阻塞在低優(yōu)先級隊列中，充分體現(xiàn)了服務(wù)質(zhì)量上的差異。

圖4 隨機接入?yún)f(xié)議總吞吐量Fig.4 Total throughput of RA protocols

圖5 不同優(yōu)先級的吞吐量Fig.5 Throughput of different priorities

分組接入成功率與負(fù)載關(guān)系如圖6所示，新算法基于信道感知隨機接入?yún)f(xié)議采用優(yōu)先級控制策略，隨著系統(tǒng)發(fā)包速率的加快，不同優(yōu)先級分組之間的接入成功率差距逐漸拉大。CSMA協(xié)議由于只判斷信道狀態(tài)決定是否接入信道，隨著系統(tǒng)發(fā)包速率的加快，分組接入成功率持續(xù)下降，且低于基于信道感知隨機接入?yún)f(xié)議的成功率。

圖7比較了兩種協(xié)議的平均端到端時延。新算法基于信道感知隨機接入?yún)f(xié)議采用優(yōu)先級控制策略，優(yōu)先發(fā)送高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包，當(dāng)發(fā)包速率逐漸加快時，為了保障高優(yōu)先級數(shù)據(jù)包的發(fā)送，低優(yōu)先級數(shù)據(jù)包會被阻塞在低優(yōu)先級隊列中，導(dǎo)致低優(yōu)先級平均端對端時延隨著發(fā)包速率加快迅速增大。其中，最高優(yōu)先級分組平均端對端時延始終小于1ms，而CSMA協(xié)議的分組平均端對端時延隨著發(fā)包速率的加快而逐漸增加接近2ms。

圖6 隨機接入?yún)f(xié)議的分組接入成功率Fig.6 Packet access success rate of RA protocols

圖7 隨機接入?yún)f(xié)議的平均端對端時延Fig.7 Average end-to-end delay of RA protocols

4 結(jié)束語

海上無線通信環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)傳輸速率較低、通信質(zhì)量較差，無法滿足無人船之間、岸船之間穩(wěn)定可靠的通信業(yè)務(wù)需求。針對以無人船為核心的組網(wǎng)協(xié)同觀測任務(wù)，研究一種基于信道感知的無人船自組網(wǎng)隨機接入?yún)f(xié)議，采用優(yōu)先級機制確保遇險報警信息等緊急信息可靠傳輸。同時，一發(fā)多收機制提高了傳輸成功率和網(wǎng)絡(luò)吞吐量，緩解了海上通信信道擁擠的問題。通過OPNET仿真對比，所設(shè)計接入?yún)f(xié)議的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的CSMA協(xié)議，更適用于海上環(huán)境。