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    星地融合網(wǎng)絡中基于遍歷容量的地面用戶調度算法*

    2022-03-23 09:05:34馬津偉
    火力與指揮控制 2022年2期
    關鍵詞:公平性吞吐量時延

    馬津偉

    (駐馬店職業(yè)技術學院繼續(xù)教育學院,河南 駐馬店 463000)

    0 引言

    衛(wèi)星通信能夠為地面固定和移動用戶提供寬帶接入和無縫連接,尤其是在地面網(wǎng)絡難以部署的地區(qū)[1-2],已在軍隊作戰(zhàn)、5G 通信以及海上航行等領域廣泛使用。盡管衛(wèi)星通信覆蓋范圍廣,但是當衛(wèi)星與地面用戶間存在建筑物或障礙物,會導致通信盲區(qū),這降低了通信質量,也加大了通信時延[3]。

    中繼協(xié)作技術是解決通信盲區(qū)的有效策略。在衛(wèi)星通信與地面用戶中添加中繼設備。利用中繼設備的轉發(fā),緩解通信盲區(qū)問題,進而提高通信質量,縮短通信時延。因機動性好、低本低,無人機(unmanned aerial vehicle,UAV)成為中繼設備的不錯選擇。因此,將衛(wèi)星、UAV和地面用戶構成一個融合網(wǎng)絡,本文將其稱為星地融合網(wǎng)絡。在星地融合網(wǎng)絡中,UAV 作為衛(wèi)星與地面用戶間的轉發(fā)設備。歐盟ABSOLUTE 項目將星地融合網(wǎng)絡作為緊急通信的通信架構[4]。

    考慮到衛(wèi)星與UAV 間通信環(huán)境的復雜性,在衛(wèi)星與UAV 間采用高速的光鏈路,其中自由空間光通信(free space optical,F(xiàn)SO)具有高帶寬、強干擾以及高的傳輸速率特性[5]。例如,文獻[6-7]利用FSO 實現(xiàn)衛(wèi)星與UAV 間通信。UAV 與地面用戶間采用無線通信(radio frequency,RF)鏈路。這就在FSO 間形成非對稱FSO/RF 鏈路。

    此外,UAV 可采用兩種轉發(fā)協(xié)議向地面用戶傳輸數(shù)據(jù):譯碼轉發(fā)(decode-and-forward,DF)和放大轉發(fā)(amplify-and-forward,AF)。相比于AF 協(xié)議,DF 協(xié)議增加了對信號的解碼操作,提升了通信質量,但是AF 協(xié)議的實現(xiàn)比DF 簡單。文獻[8]分析了基于AF 的星地融合網(wǎng)絡的FSO 通信性能。但是它們只討論了單用戶場景,并沒有用戶場景。

    當存在多個用戶時,它們就是競爭地信道資源,這就涉及到調度算法。目前主要有輪循調度(round robin,RR)、最大載干擾比調度等算法。圖1給出目前常用的調度算法。

    圖1 典型的調度算法

    RR 調度算法旨在保證用戶間的公平性,其以循環(huán)方式給用戶進行服務,進而保障每個用戶均能得到服務[9],并沒有考慮到信道的時變性;最大載干比調度算法旨在獲取最大的系統(tǒng)容量,其以用戶的載干比為選擇服務對象的依據(jù),但沒有考慮用戶間的公平性;比例公平性(proportional fairness,PF)調度算法[10]考慮了信道的時變性和公平性,即在充分利用信道信息的基礎上達到一定的公平性。統(tǒng)一分組(unified packet,UP)調度算法是在滿足用戶時延要求的基礎上實現(xiàn)用戶公平性的調度算法。這些調度算法因調度策略不同呈現(xiàn)了不同的特性。

    本文針對星地融合網(wǎng)絡,提出基于遍歷容量的PF 調度(ergodic capacity-based PF,ECPF)算法。本文的主要工作可歸納如下:1)面向非對稱的FSO/RF 鏈路,推導了UAV 端和用戶的瞬時信噪比表達式;2)計算用戶的遍歷容量。再利用遍歷容量,并結合PF 調度策略實現(xiàn)調度;3)通過仿真分析了ECPF算法的性能。

    1 系統(tǒng)模型

    考慮非對稱FSO/RF 鏈路的星地融合網(wǎng)絡,如圖2 所示。衛(wèi)星-UAV 間采用FSO 鏈路;UAV 接收衛(wèi)星信號,再采用DF 協(xié)議轉發(fā)至地面用戶。令H表示UAV 在空中的海拔高度。假定UAV 覆蓋了m個用戶。用ui表示第i個用戶,且i=1,2,3,…,m。

    圖2 網(wǎng)絡模型

    1.1 基于FSO 的衛(wèi)星-UAV 的通信模型

    自由空間光通信FSO 系統(tǒng)主要由光發(fā)射端、傳輸媒介以及光接收端等模塊組成[11],如圖3 所示。

    圖3 FSO 通信模型

    在發(fā)射端,來自激光光源的光信號經調制器調制,再由發(fā)射天線發(fā)射出去。大氣信道為光信號傳播媒介。在接收端,接收天線先接收信號,再通過光電檢測將光信號轉換成電信號。

    衛(wèi)星作為光信號的發(fā)射端,發(fā)射天線以功率Ps發(fā)射信號。UAV 作為接收端,令yUAV表示UAV 的天線所接收的信號,如式(1)所示:

    式中,η表示光信號轉換成電信號的效率,表示發(fā)射天線發(fā)射的信號,hFSO表示FSO 鏈路的衰減系數(shù),nUAV表示噪聲,其服從均值為零、方差為的高斯白噪聲[9],ζs融合發(fā)射增益、接收增益等信道參數(shù),其定義如式(2)所示[12],其單位為dB。

    式中,Gt表示發(fā)射增益,Gr表示接收增益,AttFS表示自由空間損耗,AttAtm表示大氣衰減,Llenses表示柔性焦距透鏡頭的衰減系數(shù),M表示系統(tǒng)余量。

    利用FSO 鏈路的瞬時信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)表征FSO 鏈路質量。令表示FSO 鏈路的瞬時SNR 值:

    1.2 基于DF 的UAV-用戶的通信模型

    UAV 接收了來自衛(wèi)星信號后,再進行DF 處理。DF 處理是指對接收的信號進行解碼、解調再進行編碼、調制轉發(fā)[13],如圖4 所示。

    圖4 DF 結構框圖

    為了提高信道容量和傳輸可靠性[14-16],UAV 采用多天線技術。假定UAV 配備了N架天線,每個用戶配備一架天線。用戶i(ui)所接收的信號為:

    式中,PUAV表示UAV 的傳輸功率,wi表示波束成行的權重矢量,且w為N×1 維矢量,表示ui的噪聲,其服從零均值、方差為的高斯白噪聲,hi表示信道矢量,且hi=Γigi,其中,Γi表示用戶ui的RF 鏈路的自由空間路徑衰減[18]。gi=其中,Ri=E[gi表示期望函數(shù)表示矩陣gi的共軛轉置。,其中,為獨立同分布的隨機變量。

    因此,ui端的瞬時SNR 值可表述為:

    2 基于遍歷容量的PF 調度

    PF 調度算法兼顧了系統(tǒng)性能和公平性。盡管PF 調度算法無法保證絕對的公平以及最大化資源利用率,但PF 調度算法避免了用戶端出現(xiàn)“餓死”和系統(tǒng)傳輸性能過低的情況[18]。

    2.1 PF 調度中的調度優(yōu)先級

    式中,表示平衡系統(tǒng)性能與公平性能的調整參數(shù)。

    在每個時隙結束后,用戶ui就依據(jù)式(8)對進行更新:

    2.2 PF 調度中的調度判決公式

    ECPF 調度算法利用用戶ui的調度優(yōu)先級以及用戶的遍歷容量構建調度判決公式:

    式中,Ci表示用戶ui的遍歷容量。用戶ui利用式(11)計算Ci:

    下頁圖5 給出了基于遍歷容量的PF 調度流程。先計算用戶瞬時SNR 值,再依據(jù)式(11)計算用戶的遍歷容量。隨后,依據(jù)式(7)計算用戶的調度優(yōu)先級,并給用戶分配資源,直到資源分配完畢。

    圖5 基于遍歷容量的PF 調度流程

    3 性能仿真

    3.1 仿真環(huán)境

    利用由AGI 公司推出的STK10 軟件建立衛(wèi)星軌跡。STK10 軟件提供了強大的分析功能、軌道生成以及可見性分析等,還支持全面的數(shù)據(jù)報告生成,同時利用MATLAB 軟件繪制仿真數(shù)據(jù)。

    采用如圖1 所示的仿真場景,一個UAV 覆蓋20 個用戶(m=20),UAV 的盤旋高度為1 000 m,其天線數(shù)為8(N=8)。UAV 在地面上的覆蓋區(qū)域半徑為500 m。具體的仿真參數(shù)如表1 所示。

    表1 仿真參數(shù)

    在仿真過程中,選擇同類的調度算法作為參照。這些算法包括輪循(RR)調度、最大載干比(MaxCI)調度和統(tǒng)一分組(UP)調度,并對比分析它們吞吐量、時延和用戶間的公平性。

    3.2 吞吐量

    首先分析RR調度、MaxCI調度、UP調度和ECPF調度算法的吞吐量隨時間變化情況。用戶數(shù)為20。

    圖6給出RR調度、MaxCI調度、UP調度和ECPF調度算法的吞吐量。從圖6可知,RR調度算法的吞吐量最低。原因在于:RR 調度算法只強調用戶的公平性,并沒有依據(jù)信道狀態(tài)信息進行調度決策。MaxCI 調度算法的吞吐量最高,這歸功于MaxCI調度算法的調度策略:最大化系統(tǒng)的容量。

    圖6 吞吐量隨時間變化情況

    相比于RR 調度和UP 調度算法,ECPF 調度算法有效地提升吞吐量。原因在于:ECPF 調度算法采用PF 調度策略,并結合用戶的遍歷容量進行調度,在不犧牲用戶公平性的基礎上,提升了吞吐量。

    3.3 公平性

    引用文獻[20]的Jain 公平指數(shù)(jain’s fair index,JFI)衡量調度算法的公平性。JFI 的定義如式(12)所示:

    接下來,分析RR 調度、MaxCI 調度、UP 調度和ECPF 調度算法的JFI 值。下頁圖7 給出5、10、15和20 個用戶時各調度算法的JFI 值。

    從圖7 可知,RR 調度算法的JFI 指數(shù)最高,表明其能夠以最公平的方式調度,這歸功于RR 調度算法的調度策略:RR 調度算法以輪循方式服務用戶,實現(xiàn)了絕對公平的調度。而MaxCI 調度算法的JFI 最低。結合圖6 的數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn),MaxCI 調度算法是以犧牲公平指數(shù)換取高的吞吐量。

    圖7 JFI 性能

    提出的ECPF 算法的JFI 低于RR 調度算法,但高于MaxCI 調度算法和UP 算法。這表明:ECPF 算法能夠兼顧吞吐量(如圖5 所示)和公平指數(shù)。

    3.4 時延

    最后,分析RR 調度、MaxCI 調度、UP 調度和ECPF 調度算法中UAV 向用戶傳輸數(shù)據(jù)包的平均時延,用戶數(shù)為20。

    圖8 顯示了各調度算法的數(shù)據(jù)傳輸時延。從圖可知,UP 調度算法的時延最低。原因在于:UP 調度算法在調度時既考慮了用戶的公平性,也考慮了用戶對時延要求。而RR 調度算法的時延最高。這主要因為:RR 調度算法在給用戶分配資源時未能考慮到用戶的信道信息,只是采用輪循方式給用戶分配資源,增加了數(shù)據(jù)傳輸失敗的概率,增加了數(shù)據(jù)傳輸時延。

    圖8 時延

    此外,盡管ECPF 調度算法的時延并不是最低,但是其時延逼近于UP 調度算法的時延。原因在于:ECPF 調度算法在進行調度時,考慮信道的瞬時SNR值,其反映了鏈路質量。換言之,ECPF 調度算法在給用戶分配資源時,優(yōu)先給鏈路質量高的用戶分配資源,這有利于降低傳輸數(shù)據(jù)時延。

    綜上所述,RR 調度、MaxCI 調度、UP 調度和ECPF 調度算法在吞吐量、公平性和時延方面的性能并不相同。調度策略決定這三方面的性能。表2對這4 個調度算法進行了總結。

    表2 RR、MaxCI、UP和ECPF 調度算法概述

    4 結論

    針對星地融合網(wǎng)絡中地面用戶的資源調度問題,提出基于遍歷容量的比例公平性調度算法ECPF。ECPF 算法采用非對稱的FSO/RF 鏈路,并計算FSO和RF 鏈路的SNR,再推導了用戶的遍歷容量。最后,將用戶的遍歷容量與PF 調度算法結合,實現(xiàn)對資源的分配,進而在公平性與吞吐量間達到最優(yōu)的平衡。

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