表1(Table 1)
2. 北京航天飞行控制中心,北京 100094;
3. 清华大学 航天航空学院 宇航技术研究中心,北京 100084
2. Beijing Aerospace Control Center, Beijing 100094, China ;
3. Tsinghua Space Center, School of Aerospace Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
由于移动自组织网络具有快速、高效和抗毁性强的特点,其网络技术被越来越多地应用于航空网络中,称为航空自组织网络(aeronautical Ad Hoc network)[1]。作为一种典型的广域自组织网络,航空自组织网络的网络节点为各类飞行器,其网络特点为：覆盖范围大尺度,网络拓扑高动态,信道质量不稳定等[2]。航空自组织网络面临的最基本挑战是确保地理位置分布广、数量众多的节点同时高效地访问共享信道,因此,介质访问控制(Media Access Control,MAC)协议是航空自组织网络的关键技术。
航空自组织网络对高优先级业务的服务质量(Quality of Service,QoS)具有严格的要求,例如美军的战术瞄准网络(tactical targeting network)要求高优先级分组的发送成功概率不低于99%,端到端延时不超过2ms[3-4]。
目前,航空自组织网络的MAC协议分为两大类。
1) 时隙分配类协议(Time Division Multiple Address,TDMA)类时隙分配协议[5]。在该类协议中,传输信道按照时间划分为一系列时隙,并组成周期性的数据帧。为提升时隙的利用率,通常使用时隙分配算法[6-8],这类算法需要交换系统节点的数据发送需求以实现时隙的动态分配。此类协议具有较高的系统吞吐量,但受限于时隙划分,无论采用轮询还是交互式申请分配,在航空网络中均无法满足2ms这种极端QoS要求。
2) Aloha和载波侦听多路访问(Carrier Sense Multiple Access,CSMA)类随机接入协议[9-10]。在该类协议中,节点通过竞争机制获取接入权限,但需要系统基站提供信道争用结果的信息反馈以判断是否启用重传机制[11-12]。虽然反馈信息可以由系统中的节点相互传递,但这种方式必然导致数据端到端延时急剧增大,无法提供QoS保证。
为满足高优先级分组的高QoS要求,无法承受反馈交互延时,必须采用无反馈的接入控制方法。针对军用航空通信特点,美国科林斯公司提出了一种专利技术：基于信道统计的优先级无反馈MAC协议——统计优先多址(Statistical Priority-based Multiple Access,SPMA)协议[4]。该协议使用信道统计替代反馈机制,以高概率保证高优先级分组的时效性。但是,由于该技术的军用背景,科林斯公司未公开接入控制的具体方法。文献[13]提出了一种改进型多信道S-Aloha协议,该协议通过对信道进行统计实现无反馈接入。文献[14]提出的基于多信道统计的MAC层协议同样采用了信道统计代替反馈机制,以降低系统高优先级业务分组的端到端延时。但文献[13-14]均未给出优先级接入阈值的设计方法。文献[15]提出了一种航空自组织网络中带差分服务的跳频MAC协议,并采用信道碰撞模型对其分析,提出了优先级接入阈值设置方法。但在航空自组织网络中,系统节点间的数据传播延时无法忽略,因此这种分析模型不能精确反映此类MAC协议的数据碰撞特征。
针对无反馈MAC协议,本文提出了一种基于接收端碰撞的航空自组织网络无反馈MAC协议建模方法。该方法考虑数据分组的跳时、跳频发送的特征,引入系统节点间存在的数据传播延时因素,通过对分组在接收端碰撞行为进行建模,建立信道统计结果与数据分组成功概率的映射关系,设计优先级接入阈值计算方法,并分析不同优先级分组的吞吐量和QoS性能(延时及分组成功概率)。典型空域网络场景下的仿真结果验证了模型的准确性及优先级接入阈值设置方法的有效性。
1 系统建模航空自组织网络中存在的多种业务类型,根据其时效性及可靠性要求不同分为对时效性及可靠性均有极高要求的高优先级业务和无高时效性及可靠性要求的低优先级业务。不同于传统MAC协议以最大化系统性能(如吞吐量、平均延时等)为设计目标,航空自组织网络的MAC协议设计以满足系统的高优先级分组的时效性及可靠性为首要目标。
因此,航空自组织网络系统建立工作模型：网络为全连通对等网络,所有节点功能相同且随机分布；节点可产生多种优先级分组；到达缓冲区的分组按优先级分别排队,在各个优先级队列中遵循先入先出；遵循物理层设计,节点的分组接入网络前拆分为若干个突发,每个突发在发送周期内随机选择起始发送时刻及频点,实现跳时、跳频发送。
2 协议设计及接入算法实现图 1为协议的接入控制流程图,具体控制过程如下：
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| 图 1 无反馈MAC协议流程图 Fig. 1 Flow diagram of feedback-free MAC protocol |
1) 判断到达的业务分组优先级,将其放入相应优先级的缓冲队列。
2) 高优先级分组队列不为空时,抢占接入信道进行发送,以保证数据的时效性。
3) 当高优先分组队列为空时,对低优先级分组进行接入控制,首先对当前信道占用进行统计,统计到当前信道未过载时,则接入信道进行分组发送,否则启动回退机制,随机退避一段时间再重新尝试接入发送。
该控制方法采用严格的优先级策略,即优先服务高优先级分组,低优先级分组仅在高优先级队列为空条件下进行服务。通过对低优先分组的接入控制,可将系统控制在较轻负载状态下,以保障高优先级分组的QoS要求。另外,信道负载状态(轻载/过载)判断决定了低优先级业务是否进行退避策略。信道负载状态的判断方法是通过信道占用统计结果与接入阈值的比较来实现的。
2.1 信道负载判断获取信道占用度η的具体步骤包括：
1) 统计各频点占用度
节点分组突发时频图如图 2所示。在占用统计窗Ts时长内,统计各跳频频点的占用度ηfi：
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(1) |
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| 图 2 节点分组突发时频图 Fig. 2 Time and frequency map of node’s packet pulses |
式中：nfi为节点跳频频点fi接收到的突发数量，fi∈(f1,f2,…,fm)，m为跳频频点数；t为突发持续时长。
2) 统计信道占用度η
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(2) |
设ηth为信道占用阈值,则：当η≤ηth,表示当前信道轻载；当η＞ηth,表示当前信道过载。
信道负载状态的判断通过统计的信道占用度η与ηth比较,以判断当前的信道是否处于过载状态,从而达到控制低优先级分组的接入。使用这种方法,可实现节点间不依靠经典的反馈重传机制来保证数据分组成功概率,解决了在航空自组织网络中由反馈重传机制带来的端到端延时的增大问题。
在上述方法中,ηth的大小决定了高优先级业务的QoS是否能够满足及低优先级业务是否进行退避。因此,ηth设定需在满足高优先级业务QoS要求的前提下降低低优先级业务的退避次数以提高低优先级业务性能。
2.2 碰撞模型及接入阈值确定当不考虑节点分组超出缓冲队列容量导致丢包时,网络节点间的分组成功概率取决于分组的碰撞情况。在接收端,当来自不同节点的突发在时间及频点上重叠时,认为发生了突发碰撞。3个节点同时接入信道时,分组突发碰撞示意图如图 3所示。
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| 图 3 分组突发碰撞示意图 Fig. 3 Illustration of packet pulses collision |
系统分组的发送特点是将持续时长为t的突发以周期Th发送,发送占空比Tδ=t/Th。由于不确定的传播延时,假定接收信号达到时刻在0～Th内均匀分布。设分组拆分的突发数量为n的n个节点发送的数据到达接收端的时间分别为tj,j=1,2，…,n,则节点cj和目标节点c1发生时间碰撞的条件是|tj－t1|＜Th/Tδ。此时,目标节点c1同不超过k个节点发生碰撞的概率为
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(3) |
式中：Vl为l个节点同目标节点发生时间碰撞的概率,是一个l+1维时间约束区域。
1) 目标节点被一个节点碰撞的情况
当目标节点仅被一个节点碰撞时,碰撞概率为
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(4) |
式中：V1为图 4中的阴影部分的面积。当发送占空比为1/5时,2个节点时间碰撞约束区域图如图 4所示。
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| 图 4 2个节点时间碰撞约束区域 Fig. 4 Constrain tarea of time collision of 2 nodes |
2) 目标节点被其他n-1个节点碰撞的情况
当n个节点同时接入信道时,目标节点c1的跳频突发受其他n－1个节点干扰的跳频突发的碰撞概率可以表示为
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(5) |
特殊情况下,当发射机的占空比为1时,l个节点的时间约束区域Vl为1,此时跳频突发的碰撞概率达到最大值：
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(6) |
进一步,考虑到物理层分组发送采用编码纠错技术,当接收端接收到的突发数量在纠错能力范围内时,该分组可以被成功恢复。假设系统数据分组拆分为Npulse个跳频突发进行发送,采用了纠错编码后,当接收到不小于Nmin个脉冲时,即认为数据分组被成功接收,则数据分组成功概率表示为
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(7) |
当n个节点同时接入发送且跳频跳时图案正交,即突发的时频块无重叠时,信道占用度可以达到此时的最大值，即为接入阈值：
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(8) |
式中：Ln为n个节点同时接入时对应的系统负载；R为单用户发送速率。
当系统要求高优先级分组成功概率Ps≥x时,式(7)可确定最大同时接入用户数n,联合式(8)获得低优先级分组的接入阈值ηth。
当系统的跳频频点数m=16时,根据式(6),可得到跳频突发碰撞概率随同时接入用户数(节点数)的变化曲线,如图 5所示。
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| 图 5 跳频突发碰撞概率与节点数曲线 Fig. 5 Curve of pulse collision probability versus number of nodes |
同时系统单用户发送信息速率为2Mb/s,分组长度为1024b,分组拆分为32个跳频突发,当接收到不低于18个跳频突发即认为数据分组成功接收。联合式(6)和式(7)得到图 6所示的分组成功概率与系统负载及节点数量曲线。由图 6可以看到,随着系统负载量增加,分组成功概率随之降低。
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| 图 6 分组成功概率与系统负载及节点数量曲线 Fig. 6 Curve of packet success probability versus system load and number of nodes |
当系统高优先级分组成功概率不低于99%时,根据式(7)和图 6,映射到系统负载门限值为10Mb/s(图 6中圆圈对应的位置)。由式(8)确定低优先级的接入阈值ηth=6.25%。
3 仿真验证本文采用OPNET仿真工具进行以下仿真验证。仿真参数设置见表 1。仿真场景中50个节点随机分布在150km×150km平面范围内。仿真中业务划分为高、低2种优先级,衡量协议主要性能指标分别有不同优先级数据分组成功概率,端到端延时及吞吐量。具体的,数据分组成功概率Ps=成功接收分组数量/分组总发送数量；端到端延时Detoe=队头数据分组的平均延时(接入时间+传播延时)；吞吐量S=成功接收分组数量/分组总数量。
| 参数 | 数值及单位 |
| 场景大小(长×宽) | 150km×150km |
| 节点数量n | 50个 |
| 单用户发送信息速率 | 2Mb/s |
| 分组长度 | 1024b |
| 每分组拆分突发脉冲数量 | 32个 |
| 跳频频点数量m | 16个 |
| 占空比 | 1/5 |
| 纠错编码 | 1/3Turbo码(每分组接收不低于18个突发即为成功) |
| 包产生速率 | 40～2000包/s |
| 系统负载 | 2～100Mb/s |
| 高优先级业务量比例 | 10% |
3.1 性能分析
为衡量系统性能及对不同优先级业务的QoS支持能力,将提出的无反馈MAC协议同无优先级划分接入控制的Aloha协议性能进行比较。当系统高优先级分组成功概率不低于99%时,低优先级的接入阈值ηth参数选取为6.25%。此时,对应系统负载的接入控制目标为10Mb/s。
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| 图 7 吞吐量随系统负载的变化曲线 Fig. 7 Changing curves of throughput versus system load |
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| 图 8 分组成功概率随系统负载的变化曲线 Fig. 8 Changing curves of packet success probability versus system load |
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| 图 9 端到端延时随系统负载的变化曲线 Fig. 9 Changing curves of end-to-end delay versus system load |
图 7～图 9分别为高、低优先级业务量为1∶9,且等比例增长情况下,采用6.25%的接入阈值与Aloha协议的吞吐量、分组成功概率及端到端延时随系统负载的变化曲线。
图 7为吞吐量性能曲线。当接入阈值为6.25%时,随着系统负载增加至10Mb/s时,由于采用了信道占用接入控制,其吞吐量维持在10Mb/s附近,不会发生剧烈变化。但Aloha协议性能曲线呈现经典变化趋势,随着系统负载增大,由于数据分组碰撞的加剧,导致吞吐性能急剧恶化。说明当系统负载量持续增长时,采用信道统计实现接入控制方法的可将系统的吞吐性能维持在平稳区域。
图 8为分组成功概率曲线。Aloha协议由于未采用接入控制机制,当系统负载量增加至10Mb/s时,数据分组成功概率已降至99%,当系统负载量继续增加时,分组成功概率随之继续下降。利用本文方法的优先级系统划分及接入阈值设置,在相同系统负载量条件下,高优先级业务量远低于系统设计负荷10Mb/s,保证了高优先级分组成功概率不低于99%。同时,为保证系统工作于轻载状态,当系统负载量超过10Mb/s时,通过对低优先级业务进行接入控制,抑制了数据分组接入信道发送,低优先级业务出现阻塞状态,其分组成功概率开始下降。
图 9为端到端延时曲线。由于对低优先级数据采用接入控制,当系统负载高于系统设计负荷10Mb/s时,低优先业务的分组将开始在队列中等待甚至丢弃,增加了端到端的延时；而高优先级业务分组由于无需等待接入,其端到端延时仅由节点间通信距离决定(本仿真实例中场景中节点间最大传播延时不高于1ms)。由图 9可见,在阈值接入控制下高优先级端到端延时均值不高于1ms。
通过对无反馈MAC协议性能进行仿真校验同时与无优先级划分接入控制的经典Aloha协议性能进行比较,说明本方法可以有效地控制系统工作于稳定区域,以保证系统中高优先级分组的时效性及可靠性。
3.2 不同QoS要求下性能分析为验证本文方法对系统不同QoS要求的支持能力,下面选取了高优先级分组成功概率,分别为99%、98%和97%。如图 6所示,以上3组成功概率对应系统负载分别为：10、11和12Mb/s,即采用本文的接入控制方法时,系统设计负荷将分别为10、11和12Mb/s,同时在对应上述3组QoS指标,根据式(6)计算接入阈值,分别设置为6.25%、6.9%和7.5%。
图 10～图 12分别为高、低优先级业务量为1∶9,且等比例增长情况下,采用上述3组接入阈值的吞吐量、分组成功概率及端到端延时随系统负载的变化曲线。
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| 图 10 三阈值吞吐量随系统负载变化的曲线 Fig. 10 Changing curves of throughput on 3-thresholds versus system load |
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| 图 11 三阈值分组成功概率随系统负载变化的曲线 Fig. 11 Changing curves of packet success probablity on 3-thresholds versus system load |
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| 图 12 三阈值端到端延时随系统负载变化的曲线 Fig. 12 Changing curves of end-to-end delay on 3-thresholds versus system load |
图 10曲线说明在3种不同接入阈值条件下,系统可达的最大吞吐量分别在10、11和12Mb/s附近,即与系统设计负荷相吻合。同时系统吞吐量维持在稳定数值区间,保证了系统工作于对应的稳定区域,其性能未随系统负载量的持续增加而发生突变。
图 11中阈值1对应的高优先级分组成功概率不低于99%,阈值2对应的高优先级分组成功概率不低于98%,阈值3对应的高优先级分组成功概率不低于97%。满足了提出的相应QoS要求的分组成功概率的指标要求。
由于高优先级数据分组采用了即来即发机制,其端到端延时仅为系统节点间数据分组的传播延时。图 12中,3种接入阈值条件下高优先级分组端到端延时均未超出1ms。
4 结论本文提出的一种支持QoS的航空自组织网络无反馈MAC协议,在典型的空域网络场景下的仿真结果表明：
1) 本文提出的方法与无优先级划分接入控制的经典Aloha协议在性能上进行了比较,说明本方法可以有效地控制系统工作于稳定区域,保证了系统中高优先级分组的时效性及可靠性。
2) 通过设置不同的接入阈值,对协议的吞吐量、分组成功概率及端到端延时随系统负载的变化进行仿真分析,其结果表明在不同系统QoS要求下,该方法均能够控制系统负载,满足高优先级业务的极高可靠性和极低传输延时的要求。
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