机会频谱接入（共7篇）
机会频谱接入 篇1
0 引言
认知无线电[1]的基本思想是在特定频段上进行探测,并在不影响主用户正常通信的前提下使用该频段,以达到频谱机会接入(OSA)的目的,提高了频谱的利用率。
关注的问题是如何进行信道分配和功率控制以达到最大化次用户(又称未授权用户)吞吐量的目的。认知无线电中的次用户主要有2种工作方式[1]:Overlay和Underlay,然而,现有文献中的单一模式存在一些固有的缺陷:Overlay模式存在可用空闲信道不足的问题,Underlay模式存在通信速率过低的问题。文献[2]考虑了2种工作模式但没有考虑主用户对次用户产生的干扰。将Overlay模式和Underlay模式相结合,综合了二者的优势,通过信道分配算法使一部分用户工作于Overlay模式,另一部分用户工作于Underlay模式,并进行功率控制以符合干扰温度模型的约束。
1 系统模型
假设系统中共有N个正交的主用户信道,主用户信道集合记为{1,2,…,N}。某一时刻被主用户占用的信道集合记为U,未被主用户占用的信道集合记为V;系统中次用户的个数为K,次用户集合记为{1,2,…,K}。通过把不同信道分配给不同的次用户并控制其发送功率来达到机会接入的目的。
主用户发送、接受节点分别记为PT-n和PR-n,次用户发送、接受节点分别记为ST-k和SR-k。在此文的模型中,会有一部分次用户工作于Underlay模式,与主用户使用相同的信道,因而会对主用户接受节点产生一定的干扰。在干扰温度模型中,FCC规定了一个干扰温度极限TL,并有I=ξBTL。这里ξ是Boltzmann常量,B为信道带宽,I相应的表示节点进行正常通信所能容忍的最大干扰功率,因此次用户需小心地控制发送功率以确保主用户所受的干扰不大于干扰温度极限。
为避免带来复杂的控制及同步问题，假定每个次用户只能使用一个信道,且一个信道只能同时分配给一个次用户。根据不同信道的使用状况和主用户与次用户所处的地理位置,通过合理的信道分配策略,将不同信道分配给相应的次用户,可使系统中次用户获得的总速率达到最大。
记pk,n为次用户k在信道n上的发射功率,g1,k,n、g2,k,n分别表示次用户k使用信道n时的信道增益和PT-n到SR-k的信道增益,则根据信道n是否被主用户占用,使用此信道的次用户k获得的信干噪比记为:
式中,σ2为噪声功率,并假定所有节点噪声功率都相同。使用信道n的次用户k获得的最大速率可由下式计算得到:
2 问题分析
将信道分配和功率控制的问题描述为一个最优化问题,优化目标(效用函数)为各次用户节点速率的带权和(带权吞吐量)。次用户的权值用wk表示,代表不同的优先级别,可以用来区分不同用户的QoS需求。当权值全部取1时,效用函数简单地表示为各节点速率的代数和。
在第1部分中提到,每个次用户只能使用一个信道,并且一个信道只能同时分配给一个次用户。用如下的0-1决策变量表示信道n是否分配给次用户k:
用In表示主用户节点n所能容忍的最大干扰功率;pkmax表示次用户k的发射功率上限;g3,k,n表示ST-k到PR-n的信道增益。次用户的发送功率需满足最大功率约束;另外,若次用户工作于Underlay模式,必须满足干扰温度约束。这两个约束条件分别表示为:
为了给次用户提供最小速率保障,需满足条件:
式中,rkmin为次用户k的最小速率需求(如果没有此限制则简单的将其设置为0)。
根据以上分析,可以将综合了Overlay模式和Underlay模式的信道分配和功率控制的问题表述为下式所示的最优化问题:
约束条件为式(3)～式(8)。
3 问题求解
以上问题涉及信道分配和功率控制两类可变参量,是一个复杂的最优化问题。可以利用问题的特殊性将其转化为图论中的二部图最大带权匹配问题,并最终利用匈牙利方法求解。
第1步:构造K×N的价值系数矩阵C。
通过观察不难发现,式(6)和式(7)可以转化为一个大小为K×N的价值系数矩阵C,元素ck,n表示任意的次用户k使用信道n时的价值系数。因为式(1)中rk,n是pk,n的增函数,可以证明当式(9)取最大值时,式(6)、式(7)至少有一个取等号。令
式中,p*k,n为pk,n的最优取值,利用式(1)和式(2)即可求得r*k,n。令价值系数ck,n=wk·r*k,n,若r*k,n不满足式(8),ck,n=0。
相应的,存在一个大小为K×N的信道分配矩阵θ,优化问题转化为:
第2步:增加虚拟信道或虚拟用户将矩阵C扩展为max(K,N)×max(K,N)的方阵。
这一步把矩阵C扩展成为方阵以便进一步的问题求解。若K<N,说明次用户数目比可用信道数少,通过增添(N-K)个虚拟次用户把矩阵C扩展为N×N的方阵,增加的元素以0填充;若K>N,说明可用信道数比次用户数目少,通过增添(K-N)个虚拟信道把矩阵C扩展为K×K的方阵,同样,增加的元素以0填充。
相应的,信道分配矩阵θ扩展为max(K,N)×max(K,N)的方阵,可以证明,增加虚拟信道或虚拟用户不改变式(11)中优化问题的最优解。
第3步:继续转化。
设C中的最大元素为M,将式(11)中的优化问题继续转化为:
根据最优化理论,本次转化同样不会改变(11)的最优解。
第4步:使用求解二部图最大带权匹配的匈牙利方法[3]对式(12)进行求解。
4 仿真结果分析
仿真参数设置参照文献[4],假定系统中共有N=20条正交信道,每条信道的带宽均为200 kHz,对应于此带宽的噪声功率σ2=1×10-10 mW。次用户的个数K=8,权值均设为1。干扰功率阈值与噪声功率之比I/σ2=40。信道增益使用简单的路径损耗模型g=G/d4,其中G=0.097,d为发送接收节点之间的距离。
根据设定的优化目标,首先比较了不同拓扑结构下3种不同方案获得的次用户速率之和,如图1所示。第1种方案为综合了Overlay和Underlay模式的混合方案,第2种和第3种方案分别为单一的Overlay模式和Underlay模式。
计算结果显示单纯的Underlay模式是一种相对保守的工作模式,保证了任何时候主用户所受的干扰均低于干扰温度阈值,但没有充分利用主用户的频谱空洞,因而性能最差;Overlay模式可以探知主用户的频谱空洞,从而可以在主用户不使用信道的时候以最大的功率发送数据，最大限度地利用空闲信道,但是这种模式会面临空闲信道不足的问题;而混合模式充分利用了二者的优势,因而获得了最好的性能。
接下来计算了干扰温度阈值对次用户吞吐量的影响,如图2所示。使用干扰功率阈值与噪声功率的比值来表征干扰温度。计算得到的曲线趋势符合直观意义的理解:当主用户所能容忍的干扰增大的时候,次用户获得的吞吐量相应增大。但是当I/σ2超过20后次用户获得的性能提升有限但主用户的通信却受到了更严重的干扰,结合图中的曲线,在此模型中建议将I/σ2规定为20,以取得次用户吞吐量和主用户所受干扰的折中。
5 结束语
将认知无线电网络中的Overlay模式和Underlay模式相结合,以最优化次用户的带权吞吐量为目标,提出了基于信道分配和功率控制的最优化问题并给出了问题的求解方法。理论分析和仿真结果显示混合模式在满足干扰温度约束的前提下可以支持更多数量的次用户并可以获得更高的吞吐量。
参考文献
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[3]何坚勇.最优化方法[M].北京:清华大学出版社,2009.
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机会频谱接入 篇2
一、基于认知无线电的接入控制
当前, 我国对于认知无线电系统的研究越来越多。无线通信系统的接入方式主要有两种:一种是Overlay sharing, 另外一种是Underlay sharing。第一种主要由一个无线通信系统用户占有一个单独的频谱。同时它排斥其他的频率, 排他性比较强烈, 比如我们之前使用的FDMA系统。如果认知系统要使用这一种模式, 当用户没有使用某个频谱的时候才能接入。而后一种模式主要使用的是扩频通信技术, 把认知系统中用户的频谱进一步拓宽, 比如UWB、CMA系统等等。
但是不管使用什么样的方式, 认知无线电环境中, 可以使用的资源总是在不断改变的, 只能使用主系统用户之前没有使用过的频带资源。在资源不断变化的情况下, 怎样才能使用户的Qo S可以高效接入, 使认知用户在接入的过程之中不会发生冲突, 这是需要重点解决的问题, 需要制定一定的规则和礼仪, 这样才能使系统得到调节, 不发生冲突。
认知无线电系统是不具备通信频谱资源的优先使用权的, 因此, 它对主用户可以起到保护作用, 因此在接入的时候也要考虑到以前的一些问题。接入技术的种类是非常多的, 而根据无线电系统的特征, 我们主要讲述的是以上这两种, 即Overlay sharing和Underlay sharing, 这是两种比较主要的认知系统接入方式。
二、基于次用户学习的机会频谱接入方法研究
无线设备正在大范围增加。所以, 无线频谱就会造成拥堵的现象。频谱机会不断增加, 而可用的频谱太少, 两者正好是相反的。根据真实的测量可知:在一定的时间, 一定的地点, 很多的授权频谱都是闲置的。认知无线电网络使频谱的使用率大大提高, 将一些空闲的频谱机会得到了利用。在认知无线电网络的动态频谱管理办法之中, 机会频谱的接入是一种常见的方法。机会频谱接入的基本思想主要为:如果次用户没有对主用户产生干扰作用, 次用户则可以辨别机会频谱, 并将其使用到系统之中。
大部分机会频谱在接入策略假定的网络之中。在多信道的条件下, 每个次用户的主要问题就是应该感知哪一个信道。当时隙开始之前, 每一个次用户就要开始感知, 得到一个空闲信道, 次用户极有可能在这一信道上面进行传输。我们在时隙开始之前的感知决定, 次用户在这一段多出来的时间中寻找空闲的信道。但是, 如果主用户传输的时候不分时隙, 不管什么时候, 信道则在空闲与忙绿的时候不断变化。所以, 次用户很有可能会与主用户产生冲突, 或者, 虽然在感知时间段有准确的感知, 但是, 次用户则没有了传输的机会。次用户在感知的情况下确定是不是要进行传输。
本文的研究中, 如果在没有分时隙的主用户网络之中, 次用户可以采用学习的机会频谱接入方法, 使传输机会的数量不断增加。这一学习方法使次用户间的交互作用得到深层次研究, 对于感知的信道也更为确切。每一个次用户对用户碰撞的部分频谱的分配图进行考虑。每一次的用户根据碰撞的信息在后面的时隙中就能感知更为准确的信道。
对于一个没有分时隙的认知无线电网络来讲, 基于次用户学习的频谱接入方法研究是比较重要的。这一方法使次用户的吞吐量可以达到最大化。但是目前的学习方法计算量还比较少。因为次用户不会交换频谱的分配图。因此, 次用户与次用户之间是不能进行通信的。对于性能来说, 基于学习的方法接近次用户间无通信的协作方法和最佳方法。
由于频谱非常缺少, 认知无线电技术就被认为是解决这一问题的最佳技术, 目前在国内外都是研究的重点内容。在认知无线电的条件下, 我们不需要向从前一样对频谱资源进行划分, 而是根据主用户的变化来利用频谱资源, 这是一种动态的特点, 因此对MAC也提出了更高的要求, 而我们研究基于认知无线电的机会频谱接入技术也有很大的现实意义。
摘要：目前, 宽带无线业务正在不断增多, 其中, 影响无线通信发展的一大问题就是频谱资源非常稀少。但是, 在某段频谱资源上具有很多的业务, 而其他频段的使用效率却比较低。因此, 我们就提出了认知无线电技术, 进一步改善了无线环境, 使频谱资源提高了利用率。
关键词：认知无线电,机会频谱,接入技术
参考文献
[1]陆大.随机过程及其应用.北京:清华大学出版社, 1986, 117-191.
[2]W.Tuttlebee.Software Defined Radio:Origins, Drivers and InternationalPerspectives.New York:Wiley, 2002.
基于频谱预测的认知无线接入研究 篇3
为了能充分利用认知无线技术,认知无线电应为用户提供尽量多的不同种业务,不同业务对服务质量要求是有差别的。以语音和数据业务为例,语音业务对时延要求较高,如果在服务中被中断时间过长,用户是服务忍受的,所以频谱变化时,首先保障语音业务的服务质量要求。而数据业务中断一段时间,重新连接,只要在容许范围内,对服务质量的影响不大,当频谱变化时,怎么来保障语音这类业务的服务质量是我们需要解决的问题。
以一个认知无线电的Ad hoc网络接入模型为例,如图1所示[1]。
如果主用户呼叫到达业务被中断,需要重新侦测频谱集选择决策,重新频谱侦测和频谱接入才能再次通信,以语音业务为例,如果侦测频谱集选择决策、频谱侦测、频谱接入时间超过了语音业务中断延迟的极限,那么语音业务服务质量将极速下降。怎么来保障主用户进入时,语音类业务被强制中断的时间延迟最小,其目的就是要缩短侦测频谱集选择决策,重新频谱侦测和频谱接入的时间。基于一个试验方式对认知无线电中无线资源利用的预测[2],提出了频谱资源预留模型。
2 频谱预测模型
如图2所示[2],基于对不同频谱资源忙闲进行实际测量,不同的频谱带在时间上的分布不完全重叠,如果频谱变化规律,在相当一段时间内比较稳定,为了保障语音类业务的服务质量,可以不考虑主用户和认知用户间的关系,不等频谱变化发生,预测下一段时间频谱忙闲分布,直接按照对下一段时间对频谱资源忙闲分布规律的预测,提前切换。
基于图2,采用AR模型来对资源变化连续时间规律进行预测[3]。在某一段时间内某频谱资源变化的时间分布规律预测结果为模型:
在对这一段时间内某频谱资源变化的时间分布规律的真实测量结果为模型:
所以预测值和实际值的偏差为x1和y1对应相减,那么对下一段时间内频谱资源变化的时间分布规律可以预测为:,预测模型如图3所示。
如果时间段的取值满足一定规律,通常取等长时间,如一天,一个小时等,且在这些相似的时间段内频谱随机变化规律稳定,那么频谱资源变化是可以较准确估计。通过比较这些不同频谱资源时间分布上的变化规律,就可以在预测当前使用频谱在下一次感知的时候,可能被主用户占用,而其他主用户频段在下一次感知时,可能信道会闲置,所以在下一次感知前,提前切换,通过感知结果来修正切换结果如图4所示,a,b分别为两次感知发生时刻,在a时刻信道1闲置,通过预测模型在下一次感知时刻b,信道1将被认知用户占用,而信道2闲置。
3 频谱预测应用
如图1所示,当开始工作的时候,第一次选择信道在11A的频谱带,在时刻2前,预知,第一次被强制中断将发生在时刻2,在时刻2到达前很小一段时间,如在时刻1之后发现信道16e空闲,而且又有对前N段同样周期的观测所得到的预测模型,在信道1发生中断的时刻2的同时,信道16e闲置,那么在时刻1后感知结束后,在信道11A的业务不等到时刻2强制中断发生,在不断开11A的情况下,同时通过信道16e建立连接。图1中的认知无线电的Ad hoc网络接入模型将变为,如图5所示。
在图5模型中的频谱接入过程中,如果在没有强制中断发生时,认知用户通过11A仍然在通信,如果等到接入过程结束,通信时刻到来,在信道11A仍然没有强制中断发生,虽然用户从信道11A跳到信道16e,但是对语音等业务来讲,语音链路是保持连续的,没有中断。
4 结论
本文介绍了一种频谱资源随机变化并不严重情况下,通过不断观测方法来修正一种对频谱资源变化规律的预测,并且通过这种预测手段,在增加一定主用户和认知用户冲突的概率上,提高了认知用户业务,特别是语音类业务的服务质量,如果主用户服务类型为数据类业务,通过提高一定编码强度,可以降低这些认知用户和主用户间冲突的概率,在不降低,或者是较小降低自身服务质量的情况下,提高认知用户语音类业务的服务质量,可以扩大认知无线电的应用范围,将使本只能用于数据业务的认知无线电,在一定情况下,可以提供语音等时延要求低,服务质量要求高的业务。
摘要：本文提出基于认知无线电的语音类业务,来扩大认知无线电的应用范围。并且针对认知无线电中,频谱变化时,会强制中断语音类业务,降低认知无线电服务质量,引入一种基于测量的不断修正的频谱资源预测模型。通过频谱资源预测模型,在发生强制中断时或者前,提前切换到其他在下一时刻发生强制中断率低的信道。
关键词：语音类业务,频谱资源预测,AR模型
参考文献
[1]Fujii T,Suzuki Y.Ad hoc cognitive radio-development to frequency sharing system by using multi-hop network.New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks,2005,589~592
[2]Kaneko S,Nomoto S,et al.Predicting raido resource availability in cognitive radio-an experimental examination.IEEE Communi-cation Magzine2009
一种短波动态频谱接入系统的设计 篇4
频谱接入也称频率接入、无线电信道接入等, 是无线电接入技术的基础[1]。动态频谱接入是相对于静态频谱接入而言的。静态频谱接入是指通信系统只能在频率管理部门预先分配的频率或频段上工作, 这样做的优点是管理规范, 能够确保各系统有序可靠地运行, 但同时也存在着频谱资源利用率低的缺点。而动态频谱接入广义上的概念是把整个无线电频谱作为可资利用的信道资源, 实时地感知、识别, 有效地加以利用;狭义上的动态频谱接入是指在较宽的频段上, 对频谱进行感知、识别和利用。短波动态频谱接入就是对短波频谱环境进行动态、实时地感知, 实时选择最优空闲工作频率, 自适应改变短波通信系统结构和工作参数, 使短波通信系统始终建链在传输条件较好的信道上, 从而有效利用空闲频谱, 大大提高短波频段的频谱资源利用率。
短波动态频谱接入系统[2,3]基于ARM嵌入式系统硬件和软件开发平台, 针对短波频谱资源日益贫乏、信道传播特性不稳定的问题, 采用无源与有源相结合的动态信道监测方法, 以及基于多用户的协作频谱感知方法, 实现了短波空闲频谱的感知、短波最佳工作频率的自动选择以及频谱的动态接入控制, 提高了短波频谱的利用率和数据传输的可靠性及有效性。
1 短波动态频谱接入系统硬件设计
短波动态频谱接入系统的硬件组成部分主要包括:TMS320VC5502数字信号处理器、音频信号处理模块以及外部存储器等部分[2,3,4]。
TMS320VC5502是信号处理部分的核心, 主要负责对音频信号处理模块[5]送来的数据进行频谱分析;TLV320AIC10音频处理模块主要完成对输入模拟信号的滤波和A/D转换工作;SST39LF800A作为程序存储器, 存放DSP的引导程序;SDRAM作为外部存储空间的扩展, 存放处理的数据;DSP与各外设的联络由XC2C128VQ100来完成;2410开发板承载整个应用程序, 同时通过RS-232串口实现对短波电台的自动化操作和控制, 并通过反馈信息获取电台的工作状态, 图1为系统的硬件框图。
系统工作过程如下:系统加电TMS320VC5502复位后, 由其内部固化的引导程序 (BOOT) 将存于FLASH的程序和数据搬移至内部RAM。由电台音频口送来的音频信号经TLV320AIC10采样后, 送到高速处理器TMS320VC5502进行基带信号的FFT运算。DSP每运行一次算法, 将结果送至RAM, 在信道扫描一周后, RAM将结果送到DSP, 将各个信道的噪声功率值排序, 并将结果通过RS232口送给SBC-2410开发板, SBC-2410开发板收到后, 根据预先设置好的噪声门限为每个信道划分等级, 并将其存储在数据库中。
2短波动态频谱接入系统软件设计
2.1探测信号发送主程序设计
探测信号发送主程序流程如图2所示。
有效载荷经过卷积编码、交织和正交符号映射后, 形成长度为13×16×4=832的3 bit数据符号序列, 然后与保护序列、探测报头和数据符号序列组成信道符号序列, 以2 400符号/s的速率对1 800 Hz的载波进行8PSK调制, 产生发送波形。
2.2接收信号恢复主程序设计
在没有通信任务的状态下, 系统持续地监测信道上有没有高过门限的有效信号序列。如果发现信号, 系统开始对信号进行捕获。当第1次出现峰值大于门限时, 记录此时的频差估计值, 然后作3次确认。若3次确认中的峰值大于门限的少于2次, 或者频差估计值之间的差值超出允许的范围, 则认为捕获无效, 系统重新开始搜索;若确认过程中大于门限的峰值次数和频差估计值之间的差值在允许范围内, 则进行位同步和信道估计。在位同步过程中, 通过与本地序列的滑动相关来实现位同步和信道估计, 并对多次估计值的结果进行适当处理, 获得最终的位同步和信道参数估值结果。根据位同步结果, 通过采用分集接收、相关解扩、解交织和解码获得原始信息, 完成一次接收。根据前导序列的对比可获得信道误码率, 其软件设计流程如图3所示。
3短波动态频谱接入系统性能测试
为了对所设计系统的整体性能进行评估, 先后在重庆—遵义、重庆—常州、重庆—广州、北京—常州等不同距离的通信线路上进行了3个多月、共约1 200余次的通信实验。
实验中主要对设计系统的链路建立和基本数传性能进行了测试和评估。以链路建立和数据报文通信为主, 每份报文以200组为标准, 每4个字符为一组, 共800个字符进行实验。每隔30 min发起一次呼叫, 发起呼叫时的起始状态为同步扫描状态, 待链路建立后并分别以600 baud和1 200 baud的数据传输速率发送报文。通过记录链路建立情况、呼损率和数据报文的接收情况来测试系统的基本性能。通过对实验数据的比较分析表明, 系统由于采用了短波频谱感知技术、动态频率优选等技术, 建链概率和建链时间分别比二代短波电台提高了约26%和31%。
在数据报文的通信过程中, 由于系统采用了短波频谱感知技术, 通信前, 系统根据频谱感知结果优选出了可靠空闲频谱, 保证了系统始终建链在可靠信道上。在数据传输速率为600 baud和1 200 baud的前提条件下, 报文的正确接收概率比普通的短波电台提高了10%～12%, 而且平均错误字符的概率也比普通电台降低了一个数量级, 达到了10-4, 能够充分满足短波普通通信业务的需求。
4结束语
综上所述, 基于短波动态频谱接入的频谱感知技术改善了现有的二代短波通信系统的链路建立及业务传输性能, 提高了短波数据通信的可靠性和有效性, 对于提升通信装备的战术技术性能具有十分重要的意义。
参考文献
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机会频谱接入 篇5
学者们已经提出多种认知无线电网络的频谱分配算法, 它们大致可以分为3种:
1) 基于图论着色算法的频谱分配算法 (Color Sensitive Graph Coloring, CSGC) [6]及改进算法[7,8]。CSGC算法是在考虑认知无线电系统的频谱分配中频谱效益的差异性和干扰的频谱差异性的前提下, 给出复合图的带权重的分配算法, 其目标是最大化系统总带宽, 然而CS-GC算法不考虑CR用户的实际需求和分配频谱资源的公平性, 导致频谱分配的实际效率不高。文献[7]中提出的带退出机制的改进CSGC算法则加入对用户需求的考虑, 但会产生弱势用户[9]问题。文献[8]提出的基于用户等待时间和带宽需求的频谱分配算法综合考虑CR用户需求和频谱分配公平性, 但是忽略空闲频谱的时变特性, 造成频谱利用率偏低且波动较大。
2) 基于博弈论的频谱分配算法。例如文献[10]提出一种基于跨层市场议价博弈 (Cross-layer Bargaining Game, CBG) 的并行式频谱竞争机制来进行频谱分配, 以最大化系统吞吐量为目标利用分时隙Aloha协议和三段斯塔克伯格博弈分析频谱竞争问题, 其最大缺点是不能综合考虑全局因素, 易陷入局部最优解。
3) 基于智能算法的频谱分配算法, 如朱冰莲[11]等提出的基于改进遗传算法 (Advanced Genetic, AG) 的频谱分配算法, 引入染色体距离改进标准遗传算法, 提高系统总带宽, 它的主要局限在于:由于遗传算法是单目标优化算法, 该改进算法没有考虑分配算法的公平性, 会导致弱势用户问题;另外, 算法本身不能区分染色体中“优秀基因”和“低劣基因”, 造成“低劣基因”也在进化过程中被复制, 不利于频谱利用率的提高。
本文提出一种基于机会链的联合频谱分配算法 (U-nion Algorithm based on Opportunity-chain, UAO) , 可以根据空闲频谱的时变特性不断调整频谱分配方案。主要分为两步:首先从全局出发, 采用遗传算法[12]完成初次频谱分配, 再着眼局部, 利用机会链[13]优化资源配置的方式完成局部频谱分配优化并提高分配公平性, 避免弱势用户问题。通过仿真发现, 在频谱资源相对匮乏时, 相比于其他算法, UAO算法可以提高频谱利用率, 减少系统未满足带宽需求, 保证频谱分配公平性。
1 UAO算法
本文所提出的UAO算法, 首先用遗传算法对空闲信道进行初次分配, 然后分别建立由带宽需求已获得满足的用户和未获得满足的用户所组成的机会链, 在两条机会链上分别按照不同规则进行信道交换, 增加空闲信道和系统总带宽, 降低频谱干扰, 提高频谱利用率和分配公平性。
1.1 频谱分配数学模型
为描述UAO算法的频谱分配策略, 需建立相应的数学表示。假设蜂窝通信系统中当前共有I个CU, 检测到J个信道 (同时用I表示CU的全体, 用J表示信道的全体) , 为了便于量化分析, 建立频谱数学模型, 定义以下数量关系 (i表示用户, j表示信道) :
1) 空闲矩阵L
L= (li, j) , 若li, j=1, 表示信道j对用户i是可用的, 否则li, j=0。LIST代表可供认知用户使用的信道列表, 并将其按照信道带宽降序排列。用Li, *表示由L的第i行非零元对应的列标所构成的列矩阵, 代表用户i的可用信道列表, 称为用户i的关联信道列表;用L*, j表示L的第j列非零元对应的行标所构成的列矩阵, 代表信道j可分配用户列表, 称为信道j的关联用户列表。
2) 分配矩阵A
A= (ai, j) , 若ai, j=1, 表示用户i在使用信道j;否则, ai, j=0。特别的, 用Ai, *= (ai, j) j∈J代表用户i正在使用的信道序列 (行矩阵) , 用A*, j= (ai, j) i∈I代表正在使用信道j的用户序列 (列矩阵) 。
3) 效益矩阵B
B= (bi, j) 代表效益矩阵。即用户i使用信道j的给系统带来的效益, 一般用信道带宽表示。于是, 代表系统总带宽 (Total Bandwidth, TB) 。
4) CU用户带宽需求矩阵Λ
Λ= (λi) , λi是用户i请求的带宽;另外, 宽需求总缺口 (Total demand Gap, TG) 为。
5) 用户干扰矩阵D
6) 信道干扰矩阵DC
如图1, 信道2和2’使用相同频段, B区属于信道2和2’的公共覆盖范围, 而A, C区为单信道覆盖范围。若CU位于B区且系统将信道2分配其使用, 则信道2’将不能使用;但是, 若将信道1分配其使用, 则信道2’仍可使用。因此, 对位于公共覆盖范围内的CU, 系统优先将干扰量小的信道供其使用, 有助于提高频谱利用率。反之, 对于单信道覆盖范围内的用户, 应优先使用干扰量大的信道。由面积关系可知CU有相对较大的概率位于A, C区, 因此在分配信道时应优先使用干扰量大的信道。
7) 信道带宽矩阵W
W= (wi, j) , 若信道j分配给用户i使用, 则用户i增加的带宽是wi, j。
8) 满足链SC
SC= (sci') 是由带宽需求已经满足的认知用户构成的链, 其中sci'为1×4的元胞矩阵, sci' (1) 代表认知用户序号, sci' (2) =λi', sci' (3) 代表认知用户i’正在使用的信道的集合, 它满足:。
另外, , 代表用户i’浪费的带宽。满足链按照第4列的大小降序排列, 若相等则随机排列。
9) 需求链RC
RC= (rci″) 是由带宽需求未满足的认知用户构成的链, 其中rci″为1×4的矩阵, rci″ (1) 代表认知用户序号, rci″ (2) =λi″, rci″ (3) 代表认知用户i″正在使用的信道的集合 (显然有, 即认知用户i″所使用的信道中带宽最小的信道所对应的带宽。需求链RC按照第4列的大小降序排列, 若相等则随机排列。
1.2 算法分配目标
本文只考虑当频谱资源匮乏时的分配策略。因此UAO算法的目标描述为:最大化系统总带宽TB, 最小化带宽需求缺口TG。可以看成一个多目标规划问题, 数学描述为
UAO算法给出的频谱分配方案必须满足:1) 分配给用户i的信道互不干扰;2) 用户i使用的所有信道都不会对其他用户产生干扰。另外, 不能产生弱势用户, 即每个认知用户在付出较长等待时间之后将获得频谱分配。
1.3 UAO算法思想及步骤
将频谱分配分成3个阶段, 第一阶段是用遗传算法完成初次分配, 第二阶段对满足链SC进行信道交换, 第三阶段对需求链RC进行信道交换和空闲信道分配。
1.3.1 初次分配及对第二、三阶段分配概述
第一阶段的分配按文献[11]中所提出的基于遗传算法的频谱分配算法进行, 获得空闲信道矩阵LIST、满足链SC及需求链RC, 将LIST中的第一个空闲信道与满足链SC中用户所使用的信道进行交换以获得总带宽更大、干扰总量更小的一个空闲信道或多个空闲信道BC, 最后将BC中的信道公平的分配给需求链RC中的用户使用, 并更新信息进行循环, 直到LIST或RC为空, 结束分配。下面将定义第二、三阶段信道交换与分配的详细方案。
1.3.2 满足链SC信道交换算法
满足链信道交换算法 (SC Channel-change Algorithm, SCCA) 通过调整SC中用户的占用信道从而优化频谱资源分配, 其主要思想是, 在保证SC中用户带宽需求的前提下, 让认知用户尽量使用干扰量小的低带宽信道替换干扰量大的高带宽信道, 减少频谱资源浪费和干扰, 增加空闲信道总带宽。具体步骤如下:
1) 若LIST为空, 结束;否则, 设信道j排在LIST第一位, 将SC中属于L*, j的用户选出并按照原次序排列, 设此新矩阵为SC'。
2) 若SC'为空, 将信道j从LIST删除, 加入待分配列表BC (Busk channel) , 转步骤1) ;否则, 设SC'第一行为sci, 且sci (3) ={j1, j2, …, jn}, 求解以下0-1规划
式中:k0=1, kt=1分别代表将信道j和信道jt分配给用户i使用, 0则反之。目标函数代表尽量减少用户i浪费的带宽, 第一个约束代表重新分配信道后仍能满足用户i的带宽需求, 第二个约束代表用户当前占用信道的总干扰量大于分配后占有信道的总干扰量。
3) 若k0=0, k1=…=kn=1, 则删除SC'的第一行, 转步骤2) ;否则, 将{j, j1, j2, …, jn}中未使用的信道加入BC, 根据以上k取值、用户干扰矩阵D以及信道干扰矩阵DC更新L, 根据L将LIST中的不可用信道删除, 转步骤1) 。
1.3.3 需求链RC信道交换分配算法
需求链信道交换算法 (RC Channel-change Algorithm, RCCA) 旨在提供更多空闲信道给有需求的用户, 提高系统公平性。RCCA的主要思想为:将BC中的空闲信道分配给RC中的用户使用, 每当用户i获得分配时, 根据其带宽需求缺口适当调整占用信道, 使得每一次分配时, 多个RC中的用户都有机会获得更大的占用带宽, 提高分配公平性。具体步骤为:
1) 若BC为空, 结束;否则, 进入步骤2) 。
2) 将BC中空闲信道按照带宽大小降序排列, 带宽相同时按照信道干扰量升序排列。设信道j排在BC第一位。
3) 将RC中属于L*, j的用户选出并按照原次序排列, 设此新矩阵为RC'。
4) 若RC'为空, 将信道j从BC删除, 转步骤1) ;否则, 将信道j按照RC排序的方式嵌入到RC'中, 将RC'中位于信道j之后的部分取出, 作成一个新矩阵RC″。
5) 若RC″为空, 则将信道j从BC删除并分配给RC'中的第一个用户rc'1 (1) 使用, 转步骤6) ;若RC″非空, 设RC'第一行为rc″1, 将信道j从BC删除并分配给用户rc″1 (1) , 转步骤7) 。
6) 更新分配矩阵A, 空闲矩阵L。若用户rc'1 (1) 的带宽需求获得满足, 将其从RC移除, 加入SC, 转步骤8) ;否则, 更新RC, 转步骤8) 。
7) 更新分配矩阵A, 空闲矩阵L。若用户rc″1 (1) 的带宽需求获得满足, 将其从RC移除, 加入SC, 转步骤8) ;否则, 设rc″1 (3) ={j1, j2, …, jn}, 其中jn是带宽最小的信道, 将其从rc″1 (3) 中移出并放到BC第一位, 更新分配矩阵A, 空闲矩阵L。设BC第一个信道为信道j, 转步骤3) 。
8) 若RC为空, 结束;否则, 转步骤1) 。
由步骤7) 的方案可知, 当用户获得频谱分配时, 与此同时要么他释放出带宽较小的信道, 要么通过交换信道的方式, 降低他对其他CU用户使用信道的影响, 从而提高频谱利用率。另外, 最小带宽的空闲信道总是优先分配给未获得分配的用户, 避免弱势用户的产生。
1.3.4 UAO算法流程图
综上所述, UAO算法流程图如图2所示。
2 算法仿真分析
下面分别对CSGC算法[6]、基于改进遗传算法AG的频谱分配算法[11]和本文所提出的UAO算法进行蒙特卡罗法仿真, 仿真次数1 000次, 模拟在频谱资源紧张时, 对3种分配算法获得的系统总带宽TB、带宽需求总缺口TG的累积分布进行比较。参考IEEE802.22的认知无线电区域网提案, 用带宽速率表示效益和需求, 参数如表1。
仿真流程为:
1) 随机产生L, D, DC, 采用3种算法进行分配并记录结果。
2) 重复步骤1) 1 000次。
3) 将1 000次的结果绘制成累积分布曲线图进行比较。
2.1 关于TB的比较
如图3所示, 当频谱资源特别贫乏时, AG算法和CSGC算法分配几乎无效, 但是UAO算法能对频谱进行分配;当空闲频谱较多时, AG算法和UAO算法分配效果相差不大, CSGC算法获得最大的系统总带宽。
2.2 关于TG的比较
如图4所示, 当频谱资源匮乏时, UAO算法使TG小于10 000的概率超过90%, 而AG算法仅为80%, 而CSGC算法甚至不到20%。结合上一节的结果, CSGC算法分配的总带宽最大, 却产生最大的需求缺口, 表明CSGC算法在分配频谱资源时会浪费许多资源, 分配效率不高;而将AG算法和本文所提出的UAO算法对比可知, UAO算法通过对初次分配的再调整, 提高系统总带宽, 降低频谱需求缺口, 能满足较大的频谱需求, 对频谱的利用率是3种算法中最高的。
3 结论
认知无线电为解决频谱资源二次利用问题提供了一个可行的方案。本文提出的UAO算法在避免产生弱势用户的情况下, 对已经分配给认知用户使用的信道资源进行再调整, 从而增大系统总带宽, 降低带宽需求缺口, 提高频谱利用率。最后通过仿真分析, 结果表明:UAO算法能更有效满足用户需求, 提高了频谱分配效率。
摘要：基于机会链模型和遗传算法, 提出一种优化信道使用的联合分配算法。该算法利用遗传算法进行初次分配, 然后构建满足链和需求链两种机会链模型, 在避免弱势用户问题的同时, 优化初次分配方案, 增大系统总带宽, 降低系统带宽需求缺口, 从而提高频谱利用率。通过仿真验证了该算法的有效性。
机会频谱接入 篇6
伴随着信息时代的到来,无线服务和设备,如移动通信、广播电视等的出现和广泛使用,标志着无线频谱已成为现代社会不可缺少的、堪比土地矿产的宝贵资源。
当前无线频谱资源利用有两方面问题需要解决:(1)由于对无线频谱资源需求的不断增长,导致可用频谱资源的紧缺;(2)大量已授权的无线频谱利用率低或者被闲置。动态频谱接入技术被提出以解决当前频谱利用率不高的问题。可以通过不干扰主用户而随机接入的方式提高现存的频谱利用率。而感知无线电(Cognitive Radio,CR)被认为是解决上述无线频谱低利用率实现动态频谱接入问题的最佳方案。
2 动态频谱接入的网络模型和协议模型
2.1 网络模型
考虑一段频谱,这段频谱由N个信道组成,每个信道的带宽为Bi(i=1,…,N)。这N个信道授权给某个网络,该网络中的授权用户以同步时隙的方式进行通信。授权用户占用这N个信道的统计特性是一个离散时间马尔可夫过程,该马尔可夫过程有M=2N个状态。特别的,在t时隙网络状态由[S1(t),…,SN(t)]表示,其中Si(t)∈[0(occupied),1(idle)]。假定授权业务的统计特性在T个时隙内保持不变,当N=2时系统转移图以及频谱占用的演进如图1—2所示。
考虑一个次级用户网络,该网络在上述N个信道上寻求可用的频谱机会如图2所示。在点对点(AD HOC)网络中的次级用户在不交换局部信息的前提下,独立的加入/退出网络,感知/接入频谱。在每个时隙,选择一部分信道进行感知和接入。由于受到能量以及硬件的限制,假定每个次级用户在一个时隙内只能感知不超过L1(L1≤N)个信道,接入L2(L2≤L1)个信道。
2.2 协议模型的基本结构
对于AD HOC感知无线电网络来说,没有中心控制,因此设计一个分布式MAC协议至关重要。通过这个协议,次级用户能有独立寻找频谱的机会,同时使得自己的性能达到最优。
协议的基本结构是在每个时隙的一开始,有通信需求的次级用户首先选择一组信道进行感知,基于感知结果接入一组信道。频谱感知和信道接入的决策基于过去的感知历史和频谱占用的统计特性,目标是最大化次级用户的性能,同时最大程度地避免对授权用户造成干扰。在次级用户传输之前,首先产生一个随机的后退时间,在后退时间结束后仍然没有其他次级用户占用该信道时进行传输。在每个时隙的最后,接收端对成功传输的数据进行确认。基本的时隙结构如图3所示。
图4说明了AD HOC感知无线电网络中的马尔可夫特性。在每个时隙的开始,一个次级用户选择一组信道A1(|A1|≤L1)进行感知,在马尔可夫过程的当前状态为j时,次级用户的感知结果为θj,A1∈{0,1,}|A1|,它指示感知信道是否空闲。基于感知结果,次级用户选择一组信道进行接入A2⊆A1(|A2|≤L2)。系统的受益为rj,A1,A2。每个时隙的操作序列如图5所示。
每个时隙感知信道组和接入信道组{A1,A2}选择的目标是使得系统在T个时隙(在这段时间内频谱占用的统计特性保持不变)内总的受益最大化。受能量和硬件限制,次级用户只能感知部分信道,无法了解整个网络的状态,因此这里的网络模型是一个POMOP。
3 仿真结果与分析
在这些例子中,假定感知错误可以忽略不计,并侧重于一个次级用户。图6是针对不同的频谱占用特性对最优策略影响的表现。
假定3个相互独立的信道,每个信道带宽为B=l,状态转移概率{α,β}相同。比较了3种情况:(1)信道保持原来的状态不变的概率较大(0.8),这对应于授权业务的消息长度较大和消息到达间隔时间较长的情况;(2)与(1)完全相反,消息到达时间间隔和消息长度都较短;(3)信道状态保持不变和发生转变的概率相同(0.5)。图7比较了上述3种情况下,频谱占用特性对感知MAC的影响。分析图8可知,授权业务的特性对次级用户网络的传输速率有较大影响。当授权业务的消息长度和消息到达时间间隔较大时,次级用户网络的性能最佳。随着时间的增加,第一种和第二种情况下,每个时隙的传输速率增大。这是因为随着观察量的增加,对系统的状态有更多的了解。而对于第三种情况,马尔可夫过程退化为统计独立过程。从过去的观察量没办法得到更多的系统状态信息,所以最优策略退化为随机选择策略。
(N=3,B=[3/4,1,3/2],α=[0.8,0.6,0.4],β=[0.6,0.4,0.2])
(N=3,B=1,α=0.2,β=0.8)
在图7和图8中,研究随机、最优和次优贪婪策略的性能比较。可以看出,随着时隙增加,认知用户传输速率随之增加,直到增至最大。这是因为随着观察量的增加,对系统的状态有更多的了解。图7是N=3,B=[3/4,1,3/2],α=[0.8,0.6,0.4],β=[0.6,0.4,0.2]时随机,最优和次优的期望传输速率。在图8的参数条件下,次优策略与最优策略相比,期望传输速率的下降率在3%以内。在某些特殊条件下,最优和次最优策略的性能完全一致。图8中的参数条件下就是这种情况。
从图7和图8可推断,在某些情况下次最优策略与最优策略的性能相差不大。但是最优策略的信息向量维度随信道数呈指数关系,次优策略的信息向量维度与信道数呈线性关系,随着信道数增加,最优策略计算复杂度远远大于次优策略。因而次优策略的计算复杂度下降很多,实用性更强。在应用过程中应根据实际情况在降低复杂度的次优策略和最优策略之间进行选择。至于随机检测接入的算法从实际应用来看它是一种“盲目”的算法,所以它的性能是最差的。
4 结语
感知无线电技术是一种新兴的通信技术。它是在目前日益严重的频谱匮乏条件下产生的。高效的利用频谱资源,减小系统干扰水平,提高系统容量是它的目标。目前,POMDP方法已经成为求解动态不确定环境下规划和决策问题的一个主要方法,而无线通信领域新的感知无线电技术可以通过频谱感知来实现空闲频谱的动态接入。由于仅对部分频谱进行侦听,能有效降低功耗,缓减了由于无线设备能量受限的问题。效用函数采用基于贝尔曼方程的最优策略和基于贪婪算法的次优策略,由于最优策略吞吐量性能优于次优策略但以较高的计算复杂度为代价,POMDP通过规划选择不同的执行策略,以满足计算复杂度和吞吐量的不同需求。通过对最优和次优策略的传输速率性能进行仿真分析,可知在某些参数条件下,次优策略性能和最优策略相同。
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机会频谱接入 篇7
关键词：短波通信,动态频谱接入,数据传输协议,自适应变帧长
1 引 言
短波通信一直是远程战略通信和战术通信的主要手段。尽管卫星通信出现以后某些短波通信业务被卫星通信所取代,但是,因为短波通信既适用于近距离移动通信,也可作为远距离固定通信,而且其设备简单、成本低廉、机动灵活、传输距离远,加上战争期间,短波通信设备具有抗毁性,使短波通信将与卫星通信长期并存发展。特别是在中远程军事通信中,短波通信将占有极其重要的地位。
然而短波信道为时变衰落色散信道,在短波信道上传输数据信号,遇到的主要障碍是多径效应引起的信道参数随机快速变化。而多径时延又与通信距离、工作频率和通信时间密切相关,其中工作频率对其的影响最大。当数据传输过程中信道条件突然恶化时,目前的短波通信系统一般是采用增大功率、降低波特率、使用纠错能力强的编码、增大冗余和交织深度、利用ARQ协议多次重传等方式保持低速率通信;当数据传输过程中链路突然中断时,只能是建链后从头重新发送数据,极大地影响了数据传输的有效性和可靠性。鉴于此,我们一是借鉴认知无线电中动态频谱接入的思想,采用动态频率预选技术,动态、实时地为短波用户提供有效的工作频率集;二是借鉴TCP/IP协议思想,将数据分组传输、自适应变帧长及动态信道接入等技术应用于短波数据通信,实现了面向无连接的高效自适应数据传输。仿真和实验结果表明,该方式能大大提高短波数据传输的可靠性及有效性,可较好地改善短波通信系统的效能。
2 动态频谱接入
频谱接入也称频率接入、无线电信道接入等,是无线电接入技术的基础。
动态频谱接入是相对于静态频谱接入而言的。静态频谱接入是指通信系统只能在频率管理部门事先指配的频率或频段上工作,这样做的优点是管理规范,能够确保各系统有序可靠地运行,但同时也存在着频谱资源利用率低的缺点。而动态频谱接入广义的概念是把整个无线电频谱作为可利用的信道资源,实时地感知、识别,有效地加以利用。狭义的动态频谱接入是指在较宽的频率或频段上,对频谱进行实时感知、识别和利用。
与其他通信频段相比,短波动态频谱接入具有以下特点:
(1) 具有有效频率实时感知的特点;
(2) 短波最佳工作频率与通信时间、通信距离的关系,具有明显的统计规律性。
将动态频谱接入的思想引入短波通信,不仅可以更加有效地利用宝贵的短波频谱资源,大大提高短波频谱的利用率,而且还可以为短波数据传输提供合适的传输信道,进一步提高短波数据传输的有效性和可靠性。
3 协议设计的基本思想和采用的关键技术
协议设计的基本思想是:通信前,首先根据通信双方的地理位置信息、时间和距离等参数产生有效工作频率集,同步建链后在短波信道上进行数据分组传输,在通信过程中实时检测信道质量,根据信道质量自适应选择所发送数据帧的帧长。若信道质量不满足要求,即最小帧长下数据传输的误码率超过设定的门限时,系统根据动态频率预选结果,控制系统自动切换到另一有效信道上恢复链路,并从数据中断处开始继续进行传输,直至数据传输完毕。
3.1 动态频率预选技术
传统的短波通信在实际运用中,由于工作频率的选取缺乏必要的技术手段支持和较强的专业理论指导,往往只能依据战术要求和工作经验来确定,实际选择的频率通常并非当前的有效工作频率,结果造成通信沟通率低,通信质量差。为尽可能地克服短波选频的盲目性,我们把短波频率的预报、预测,以及自适应选频有机地结合起来,按照频率预选-实时监测-实时更换的方式来实现。
首先根据长期统计预报的经验数据和大量试验数据统计分析得到最高可用频率MUF,构建以时间、距离为参量的MUF数据库;采用量化估值、数字建模的方法,以通信时间和距离为参数,构建基于计算机应用平台的短波有效工作频率自动选频系统,实现有效工作频率集的自动生成和自动设置,为实时频率监测提供频率段范围。然后在有效工作频率集自动预选的基础上,在通信过程中通过对信道干扰的实时监测,对误码率的实时测量,实时选择和调整工作频率,确保链路自动建立、通信工作在有效信道上,以实现实时选频功能。其过程如图1所示。
3.2 数据分组传输技术
由于短波信道的时变性,数据传输时易发生随机和突发错误,尤其是突发错误会造成长串误码,使用一般的反馈重传机制会导致大量数据的频繁重传,造成通信效率的低下。我们在数据传输前,先将所有待发送数据进行分组,然后组成数据帧来发送,每个数据帧的大小可根据信道质量自适应调整。数据传送过程中,采用的是SW-ARQ模式,发送一帧数据后,等待接收回执,回执正确,则发送下一个数据帧;若回执不正确或超时,则重新发送该数据帧。数据的分组传输,为灵活利用信道质量检测情况进行自适应变帧长打下了基础,有利于将码元的随机和突发错误控制在较小的范围内,减少了数据重传次数和重传数据量,提高了数据传输效率。
3.3 自适应变帧长技术
短波信道质量变化较快,为尽可能地提高数据传输效率和传输可靠性,数据帧的长度不能长期保持固定,必须根据信道质量自适应调整,以与信道质量相匹配的帧长传输数据。我们设计的分组传输方式中在连续三次数据帧传输失败的情况下,适当降低数据帧长度;五次连续传输成功则适当增加数据帧长度。自适应变帧长数据传输方式根据短波信道质量相应地调整数据帧长度,可较好地适应短波信道质量变化较快的实际,有效地提高短波数据传输的效率、增加数据通信的可靠性。
3.4 基于动态信道接入的数据传输技术
短波信道频带窄、传播特性不稳定、突发干扰严重,即使链路已经建立,在通信过程中经常会出现信道条件突然恶化现象,造成通信中断。传统的短波数据传输过程中若信道条件恶化而造成通信中断时,只能是重新建链、从头重新发送数据,若在即将传送结束时发生中断也必须全部重传,极大地影响了数据传输的效率。基于动态信道接入的数据传输技术着眼于短波数据传输的可靠性,改变了传统的基于单信道的数传模式,以及通信过程中出现干扰中断,重新建立通信的处理模式,实现了以工作频率组群作为完成一次数据业务传输的路由通道,动态地监测控制信道,完成数据传输。具体来讲就是在数据传输过程中不追求单个信道的一次性通信成功,而是在信道实时监测的基础上,将数据分成多个数据帧,在一次通信过程中根据信道的质量动态地切换信道,保证系统始终工作在可靠的信道上。使系统的抗干扰能力,尤其是抗突发式干扰、瞄准式干扰和跟踪式人为干扰的能力得到大大提升,有效解决了短波数据通信有效性低、可靠性差的技术难题,实现了数据的有效传输。
基于动态信道接入的数据传输技术是对调制解调器FEC和ARQ功能的补充。与传统的短波ARQ方式不同之处在于:一般短波通信中若接收到的数据误码较多、超出了FEC的纠错范围时,将利用ARQ协议重传整个数据域。我们提出的方法仅仅需要重传当前传送失败的这一帧数据而无需重传全部数据。基于动态信道接入的数据传输技术实现的关键在于:首先系统能够自动产生有效工作频率集并进行实时地监测,若当前信道质量突然变差时能够及时切换信道继续通信,其次数据帧中含有帧号标识信息,在切换信道重新建链后,能够确定需要从哪个数据帧开始重传。
4 协议的设计与实现
4.1 帧结构的设计
数据帧的结构如图2所示。
分组后的数据帧包含了帧长和当前发送的帧号信息。对于发送方,数据在发送前先取其最前面的N个字节作为一帧(N可取为512 B,256 B,128 B,64 B,32 B五个等级,默认值为128 B),填写帧长及帧号信息。最后一帧的帧号信息要与中间帧区分开,以提示接收方数据帧已全部发送完毕。若发送方要发送的总数据长度小于N个字节,即只有一帧数据,则帧号填写与多帧传输时的最后一帧相同。分组格式的帧长可根据信道质量自动调整,当信道质量较好需要增加帧长时,增加帧中数据部分的长度到256 B,512 B;当信道质量变差需要减少帧长时,减少其数据部分的长度至64 B或32 B。若传输过程中信道质量变化需要调整帧长,只需在分组时改变所取的帧长N的值,帧号部分按上次正确发送帧号递增即可。
为避免传输时数据帧中的关键比特错误而导致数据的错误接收,在协议设计时,要充分考虑分组后数据帧关键比特的保护问题。在实际实现时,我们采取对关键比特进行三倍冗余发送的方法,确保了关键比特正确接收的可靠性。
4.2 动态信道接入机制
首先建立动态信道控制模型,如图3所示。在t1时刻,系统工作在1信道,已经成功传输了前n个数据帧,此时信道质量变差无法进行有效的数据通信,则系统根据实时监测结果自动切换到下一有效信道继续传输剩下的数据帧,直至所有的数据帧都传输完毕,在整个过程中数据传输始终保持连续性和完整性。
对于短波通信而言,电台的收发切换时间较长,ARQ的回传往往需要较长的时间。而且实际短波通信中经常使用调制解调器的长交织功能,一次回传就需要十几秒,此时如果像有线信道一样回送接收方的己收帧号后再进行数据传输势必影响数据传输效率,必须采用其他方法。
在实现基于动态信道接入的数据传输时,我们对发送方进行了特别处理,使其在数据传输意外中断时,能够在本方记录最后一次正确发送的帧号。由于ARQ协议中发送方在收到正确的回传信息后才确认接收方已经正确收到所发送的信息,因此可以确定发送方记录的号数就是接收方正确收到的帧号。再次重发时,发送方从下一帧开始发送,就可以继续进行数据的传输,以避免传统短波通信信道条件快速变化造成的大量数据重传,从而实现较高的数据传输效率。
4.3 协议软件模块的实现
软件实现的流程如图4所示。
系统数据链路建立成功后,首先进行数据分组,即先取全部待发送数据的前128 B打包组帧(初始的默认包长为128 B)。组帧结束后,发送第一帧数据,等待接收回执,若回执正确,则从整个数据中删除已发送成功的一帧,按相同的方法读取下一帧数据发送,若此时信道质量下降,组帧时自动减少数据帧长。若数据帧长依次减少至32 B(即定义的最小帧长)仍不能成功发送,则切换至下一信道建链。每发送成功一帧数据,帧号递增1。若数据发送过程中链路中断或发送过程中有切换信道过程,重新建链后发方先检查上次数据是否发送完毕,若无,从当前记录的帧号处续传数据。
5 仿真试验及结论
我们对采用传统SR-ARQ的数传方式与文中的基于动态信道接入的自适应变帧长传输方式进行了仿真分析,仿真结果如图5所示。图6是两种SNR条件下实际测试得到的不同数据帧长与吞吐率的关系,图中的SNR由电离层预测软件VOCAP获得。
由图5可见,在信道质量较好的情况下(SNR>10 dB),文中提出的基于动态信道接入的自适应变帧长传输方式的吞吐率略低于通常意义上的SR-ARQ协议,这是由于信道质量较好时,即使在传输无误码的情况下,分组传输仍需要多次地等待反馈确认的到来,这在一定程度上增加了传输的时间,从而降低了数据传输效率。而当信道质量较差时(SNR<5 dB),传统SR-ARQ数传方式由于重传数据量较大而使得有效吞吐率急剧降低,而本文设计的协议由于采用了动态信道接入机制,能够及时地切换信道继续传输数据,从而避免了反复地重传,不仅提高了信道利用率而且吞吐率仍然维持在较好的状态。可见基于动态信道接入的自适应变帧长数据传输方式在恶劣信道及信道质量变化较快的情况下能够得到较好的性能。图6表明在信道条件较好时,一次发送的数据帧越长,有效吞吐率越大,数据传输效率越高;而在信道条件较差时,增加数据帧的长度反而会因频繁的重传造成有效吞吐率的下降。这就提示我们要根据信道质量选择合适的数据帧长度,在信道质量满足要求的情况下尽可能地增加数据帧的长度,这也正符合了本文中根据信道质量的变化自适应调整数据帧长的设计思路。
6 结 语
短波信道的特点对数据传输的可靠性及传输效率提出了较高的要求,本文阐述了一种应用于无线短波通信的数据传输协议,并在软件平台上实现了数据分组传输、自适应变帧长及基于动态信道接入的数据传输技术。仿真结果表明本文所设计的短波数据传输协议能够很好地提高短波数据传输的可靠性及有效性,尤其是在信道变化较快、需多次切换信道反馈重传的条件下,能够大大提高短波通信的数据传输效率。文中提出的数据分组传输、自适应变帧长及基于动态信道接入的数据传输技术同样适合于其他无线信道,具有较高的应用价值。
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