卫星带宽

卫星带宽（精选4篇）

卫星带宽 篇1

TCP和UDP这两种协议能够有效地处理地面网络的传输问题, 在这种环境中, 数据包丢失和延时现象并不明显。然而, 在数据包丢失严重、延时较高的无线网络中, 这两种协议的效果就不尽如人意了。MIT (麻省理工学院) 及其Lincoln实验室的研究者, 联手位于爱尔兰Maynooth的汉密尔顿学院同仁, 共同开发了一种数据编码技术, 据称, 这项技术至少能够将卫星网络连接的带宽翻倍。这项创新会引起电视新闻观众的广泛关注, 因为这将缓解接收海外通讯记者发布报道时常常出现的丢帧和IP传输故障问题。

TCP协议提供了错误校正机制, 保证了以正确的顺序、完整地接收数据包, 但卫星连接中存在的高延时问题却限制了数据容量。UDP协议不要求信号交换, 但不提供错误校正功能。研究者们最新开发的数据编码技术是TCP的变体。不同于TCP连接要求的反复信息交换, 这项技术要求传送描述复合数据包的数学函数, 使得诸如卫星终端之类的接收设备在不求情重传的情况下就能解决丢包问题。

国际海事卫星组织 (Inmarsat) 计划于2014年测试这项新技术。Inmarsat的设计权威Ammar Khan表示:“我们希望这项技术能带来接近零干扰的清晰视频。传输比原来更多的数据包, 却不必重传。”即使在数据损失异常巨大时, 仍能达到比以往多二十倍的传输吞吐量。

目前这项技术已经进行了高延时和数据损失条件下的实验室模拟。Khan强调:“我们从其他曾经使用过的技术中获得了很多经验。网络编码能有效推进我们未来的工作。”

这项卫星传输是Muriel Medard教授以及MIT研究人员工作的拓展, 他们致力于改进Wifi和其他地面网络的性能以及数据中心的有线传输效率。更多细节请参考文章《Network Coded TCP (CTCP) Performance over Satellite Networks》。

卫星带宽 篇2

在卫星通信中, 尽量提高传输链路的功率利用率和带宽利用率具有非常重要的意义, 提高带宽利用率可以降低系统的运营成本 (可以租用较少的转发器带宽) , 提高功率利用率则可以降低系统的建设成本 (地面站可以选用较小的功放和较小口径的天线) 。为了提高传输链路的带宽利用率, 通常是采用高码率纠错编码与高阶调制相结合的传输方式, 而为了提高传输链路的功率利用率, 通常采用解调门限较低的编码调制方式。因此传输链路功率利用率和带宽利用率是一对矛盾, 很难同时兼顾。

针对卫星通信中点对点对称传输的应用需求, 提出了基于低阶调制的PCMA (Paired carrier multiple access) [1]传输方案, 通过与基于高阶调制的传输方案进行综合分析和比较, 采用PCMA的传输方案可以很好地兼顾传输链路的功率利用率和带宽利用率, 提高传输链路的综合效率, 适合带宽和功率双重受限条件下的卫星通信应用领域。

1 PCMA简介

PCMA是一种共频谱传输方式, 是指在采用透明转发器的卫星通信中, 相互通信的2个地面站发射信号占用同一通信频带, 其信号在时域和频域上完全重叠[2]。PCMA系统示意图, 如图1所示。采用该传输方案时, 在双向链路分配带宽一定的情况下, 单向链路可用带宽可以增加一倍, 因此在信息速率一定的情况下可以采用解调门限信噪比较低的BPSK、QPSK等低阶调制方式进行传输, 以获得较高的功率利用率。

在PCMA系统中, 通信双方在信号带宽内都收到2路信号, 其中一路为有用信号 (即对方的发射信号) , 另一路为干扰信号 (即本站发射的经透明转发器转发后的返回信号) 。由于2路下行信号共享频带, 相互干扰, 如果不进行任何处理, 2个站都无法恢复出对方的信息。为了保证解调性能, 接收机在解调有用信号 (对方信息) 之前, 利用对本站发送信息的已知特性, 通过信号参数重构的方式, 对下行混合信号中本站信号进行干扰消除[3], 再完成有用信号的解调。

2 2种传输方案的性能比较

2.1 传输方案设计

为便于性能比较和工程应用, 对于基于高阶调制的传输方案和基于PCMA的传输方案通过调制方式、编码方式、码率和滚降系数等参数的选取, 使2种方案具有相同的带宽利用率。具体参数如表1所示。

如果忽略高阶调制方案传输需要的保护频带, 2种传输方案具有相同的带宽利用率, 因此后续只需要比较2种方案所需的解调门限。为了确切比较2种方案的解调门限, 分别对2种传输方案搭建理想传输模型和实际测试模型, 如图2和图3所示。

2.2 16APSK传输性能

16APSK调制信号的星座图[4], 如图4所示。

16APSK星座有2个同心圆, 半径分别为R1和R2, 内圆为4个点, 外圆为12个点, 信号集表达式为:

外圆半径与内圆半径的比值为γ=R2/R1, 取值参照第2代全球卫星数字电视通用标准DVB-S2中的规定[5], 如表2所示。

仿真模型中, 解调采用理想的定时恢复和载波恢复, 基带加高斯白噪声, 对采用3/4码率LDPC码的16APSK调制的传输性能进行仿真[6]。通过调制解调设备进行中频环实际测试。其仿真和实际测试结果如图5所示。

通过图5比较可以看出, 误码率在1×10-6时, 理想解调信噪比约为6.1 d B, 调制解调设备实现损失约为1.1 d B, 实际解调门限为7.2 d B。

2.3 QPSK/PCMA传输性能

解调采用理想的定时恢复和载波恢复, 基带加高斯白噪声, 对采用3/4码率LDPC码的QPSK调制的传输性能进行仿真[7]。通过调制解调设备进行中频环测试, 对单载波传输性能和基于PCMA方式的传输性能进行了测试。其中, 调制解调设备内嵌PCMA抵消模块, 支持频分和PCMA方式的测试, 仿真和实际测试结果如图6所示。

通过图6可以看出, 误码率在1×10-6时, 理想解调信噪比约为2.6 d B, 调制解调设备实现损失约为0.9 d B, PCMA抵消损失约为0.5 d B。其中, PCMA抵消损失与文献[8]提供的仿真结果相符。因此, 基于QPSK调制方式的PCMA传输方案的实际解调门限约为4.0 d B。

2.4 传输性能比较

由以上仿真和中频实际测试结果可知, 在双向链路带宽利用率相同的情况下, 信道误码率Pe=1×10-6时, 基于QPSK调制方式的PCMA传输方案的功率利用率比基于16APSK高阶调制的传输方案高3.2 d B。

3 结束语

通过对2种传输方案的比较可知, QPSK/PCMA传输方案的中频传输性能明显优于16APSK的传输性能, 另外, 由于QPSK具有比16APSK更低的峰值/平均功率比[9,10], 且对非线性失真不敏感, 因此与高阶调制相比, QPSK/PCMA传输方案信道适应性更强, 更适合功率带宽双重受限情况下的高效点对点对称传输。

参考文献

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卫星带宽 篇3

关键词：可变带宽,群分路,FFT

1 引言

为了有效地利用有限的频谱资源, 未来星上必须具备波束间的频谱复用并且支持不同用户带宽处理的能力。星上可变带宽数字群分路技术可以有效地解决这个问题。以往的群分路技术主要分为两个部分, 一个是等带宽群分路, 一个是可变带宽群分路。等带宽群分路技术前人已经研究很多了, 主要集中在多相FFT结构和树形结构的研究上。文献[2]中应用了半带滤波器的特性 (每隔一点滤波器样值点为零) 对半带滤波器进行二相分解, 使树形结构简化了。文献[3]应用树形结构, 利用变采样率的方法使用多个树形结构并行处理, 能够处理位于各子带之间的信号。文献[4]给出了抽取速率非信道划分个数的情况以及为1/2时的高效结构。文献[5]Fredric J. Harris给出了各子带任意输出速率的结构 (通过寄存器移位完成) 。对可变带宽群分路技术的研究目前主要是传统的滤波器组法和欧洲航天局提出的FFBR结构。本文研究了一种基于FFT的群分路算法, 与FFBR结构下实现的群分路算法即分析合成法以及传统的滤波器组法相比, 具有任意带宽可变, 计算量小的优势。

2 可变带宽群分路算法分析

2.1 滤波器组分路法

假设经过带通采样后信号模型为:

其中xi (n) 为第i路信号, fi/fs为数字归一化后信号中心频率, w (n) 为噪声的离散值, Q为信号路数。针对WGS系统[1]考虑, 信号的总带宽为125MHz, xi (n) 占有1个子带 (2.6MHz) 带宽或相邻的几个子带带宽。

传统的方法是使用滤波器组来提取各路信号, 再进行后续处理。针对星上可再生处理情况下, 其每秒需要的乘法次数为:

针对星上可再生处理情况下, 采用Harris的DDC结构, 其每秒需要的乘法次数为:

针对FFBR情况下其每秒需要的乘法次数为:

其中filternumber为2.6MHz带宽滤波器所需要的阶数, Di为第i路信号的带宽相对子带带宽的倍数, 且${\displaystyle \sum _{i=1}^Q(}2.6\times D{}_i)=125$。这个方法理论上虽然简单, 但是对于宽带系统中窄带滤波器的阶数一般都很高, 因此计算量很大, 所以效率很低, 在星上有限珍贵的功率载荷条件下, 不合适。

2.2 分析合成分路法

欧洲航天局提出的星上分路结构是一种较为有效的群分路结构, 其本质是先对信号进行基于FFT的多相滤波或者进行树形分解[6], 然后根据先验条件对相邻子带进行合成。其中最让我们感兴趣的是文献[7]介绍的方法, 这种结构中有一组分析滤波器组和一组综合滤波器组以及减采样和增采样, 它能够实现各路信号最小2π/M的频谱位移的分析和综合。文献[8]应用这个方法针对实信号进行了处理, 并且提出了一种实的FFBR结构, 不需要Hilbert滤波器, 比复数信号需要的计算量更小。利用文献[7]的结论, 每个输入 (输出) 值所需要的乘法计算次数为:

其中D为滤波器阶数, $D=\frac{{\rm K}{}_p}{2\Delta },{\rm K}{}_p=\frac{-20\log (\sqrt{\delta {}_c\delta {}_s})-13}{14.6/(2\pi )},\Delta =0.125\pi /{\rm H},\delta {}_c,\delta {}_c$分别为通带和阻带波纹, Δ为过渡带宽, H为基本子带个数;N为信道化分个数, M为抽取插值数。

2.3 基于FFT的可变带宽群分路算法

本文研究了一种分路算法。先对信号分组进行FFT变换, 再根据各路信号占用的不同频谱宽度分组, 求各组的IFFT, 在求IFFT过程中可以根据信号所占用的带宽宽度不同, 应用分裂基IFFT减少运算量。具体步骤为:

(1) 对y (n) 作FFT:Y (k) =FFT{y (n) }。这里假设我们用矩形窗截取P个抽样点为一组进行一次处理。

(2) 每路信号占有一部分带宽即一部分Y (k) 。根据各路信号所占带宽与采样带宽的比例, 把Y (k) 分给Q路信号。每路信号分别得到一组Xi (k) , 这里需要注意的是把Xi (k) 一分为二分别置于一个P维数组的两端且以P/2为中心对称。

(3) 做IFFT, 得到输出的各路信号xout (n) :xout (n) =IFFT{Xi (k) , P}。

针对星上可再生处理情况下其每秒乘法计算次数为:

针对FFBR情况下其每秒乘法计算次数为:

其中$f(x)=\frac{x}{2}\log {}_2(x)$, 且${\displaystyle \sum _{i=1}^{Q}f}(2.6\times D{}_i)=125$。

本算法的特点为:

1) 提供了各路信号任意可变带宽的处理方案。在对输入信号做FFT后, 可以清楚地划分各路信号。

2) 由于各路信号的带宽是2.6MHz的整数倍, 而整个带宽是125MHz。所以在做IFFT时可以利用基于分裂基的IFFT的方法减少计算量。具体的证明如下 (这里以4为基进行推导) :

$\begin{array}{l}x(n)=\frac{1}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{k=0}^{{\rm N}-1}X}(k)W{}_{{\rm N}}^{-kn}=\frac{1}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{m=0}^{{\rm N}/4-1}{\displaystyle \sum _{i=0}^{3}X}}(\frac{{\rm N}}{4}i+m)W{}_{{\rm N}}^{-({\rm N}i/4+m)n}\\ =\frac{1}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{m=0}^{{\rm N}/4-1}W}{}_{{\rm N}}^{-mn}{\displaystyle \sum _{i=0}^{3}X}(\frac{{\rm N}}{4}i+m)W{}_{{\rm N}}^{-{\rm N}in/4}=\frac{1}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{m=0}^{{\rm N}/4-1}W}{}_{{\rm N}}^{-mn}{\displaystyle \sum _{i=0}^{3}X}(\frac{{\rm N}}{4}i+m)W{}_4^{-in}\\ =\frac{1}{{\rm N}}{\displaystyle \sum _{m=0}^{{\rm N}/4-1}W}{}_{{\rm N}}^{-mn}\{X(m)+X(\frac{{\rm N}}{4}+m)W{}_4^{-n}+X(\frac{{\rm N}}{2}+m)W{}_4^{-2n}+X(\frac{3{\rm N}}{4}+m)W{}_4^{-3n}\}\end{array}$

当x (n) 取4的倍数时, 上式简化为:

3) 在求IFFT时通过循环移位, 不需要混频运算, 可以实现信号最小2π/P的频谱位移。

4) 在进行各路信号的IFFT运算时, 可以用时分复用, 只用一个IFFT芯片。

5) 当P很大时, 我们可以用多个低阶FFT进行并行处理, 这个方法已经被用于155Mbit/s on-board DVB-S Demodulator。

本算法的不足是:

1) 在时间上不能连续的输入和输出信号。

2) 在时域上使用矩形窗截取处, 会引起频谱扩展, 带来各路信号间的相互干扰。这个可以用频谱衰减得更快的窗, 比如汉宁窗。

3) 因为前后几个符号波形不完整, 所以在使用矩形窗截取做FFT后, 在频域上截取时丢失了一些主值点, 所以带来了误差。如图 1右图所示两端凸起。这个不足的解决有二个方法, 第一个方法是可以要求每一次处理时都是完整的波形。第二个方法是因为是很小的一部分, 我们可以通过在下一个处理过程中复取, 重叠取这些很少的一部分点, 通过分析, 误差较大的点前后共有一个完整的成型波形的点数。

4) 由于分组处的连接点相位的不连续造成了相位差。这个不足的解决可以乘以一个相位来调整。具体数值为-j*2π/P*L*PP*u。其中L为在求IFFT时位移的位数, PP为复取点, u为第u组处理。

3 计算机仿真与性能分析

我们在衡量准确度时用信号分路前后差的绝对值以及BPSK调制信号加高斯白噪声条件下的误码率作为指标。我们用每秒乘法运算次数衡量运算量大小。我们衡量可变带宽群分路计算量的指标是:可变带宽信号群分路处理的运算量是各种均匀带宽信号分路处理计算量的加权和:

$J={\displaystyle \sum _{i=1}^{48}a}{}_{i}j{}_i(8)$

其中J为计算量, ai为加权因子, 且${\displaystyle \sum _{i=1}^{Q}a}{}_i=1‚j{}_i$为各路信号带宽均占有i倍子带带宽时的计算量。

在仿真误差和误码率曲线时我们假设的条件为:有3路信号, 各路信号符号速率分别为2k, 4k, 6k;各路信号的中心频率分别为2kHz, 8kHz, 18kHz;采样频率为72kHz, 采用BPSK进行调制, 滤波器的设计使用remez方法, 滤波器过渡带宽与整个滤波器带宽的比为1:10。在仿真计算量比较时, 结合WGS系统, 滤波器的设计使用remez方法, 滤波器过渡带宽与整个滤波器带宽的比为1:10, N=128, M=H=64, Δ=0.125π/64, δc=0.01, δs=0.001, P=1024。

图 1给出了分别用滤波器组法和本算法得出的第一路信号前后误差的绝对值图, 由图 1可以看出, 本算法是可以实现分路的, 而且在与初始信号逼近度方面比滤波器组法得到的结果要好, 使后续处理更准确。图 2是在BPSK调制方式下加入高斯白噪声后三种方法误码率性能比较, 可以看出误码性能比较接近, 特别是在低信噪比时。

图 3是星上可再生处理所需要的计算量。横轴为子带带宽倍数。由图可以看出本算法的计算量明显小于滤波器组法和分析合成法。其中分析合成法还没有考虑滤波器移位带来的相位变化时需要乘以的旋转系数[6]。

图 4是针对FFBR时的三种方法计算量比较, 可以看出当各路信号带宽大于2倍子带带宽时使用本算法计算量依旧小于其它两种方法。

4 小结

随着作战部队向目标部队方向发展, 要求通信系统对战场的适应性增强。伴随着计算机技术的发展, CMOS工艺水平的提高, 高速数据星上处理成为可能, 这样就使得卫星接收信号的适应性增强。本文对星上可变带宽数字群分路处理分析了三种方法, 发现第三种方法具有计算量小, 容易在星上实现, 任意带宽可变的优势。这对发展我军军事通信具有重大意义。下一步将研究三种方法的星上同步问题等。

参考文献

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卫星带宽 篇4

在卫星通信交互式应用中,前向信道采用广播模式,不存在媒体接入控制的问题,而回传信道被大量用户终端所共用,这必然要采用媒体接入控制技术。DVB-RCS标准即定义了回传信道在物理层和媒体接入控制层的各项基本规范。该标准采用了MF-TDMA技术来实现多址接入,将回传信道的带宽分配给多个用户终端使用。但标准本身并未规定系统所采用的具体BoD(Bandwidth on Demand)技术,即带宽分配算法(BAA)和带宽请求算法(BRA)。

本文研究了DVB-RCS系统中的带宽请求算法。所谓带宽请求是指卫星终端根据本地待发送的数据量,向网络控制中心(NCC)发起使用一定大小带宽的请求,并在收到NCC的带宽分配方案后,按照方案使用指定大小的带宽传输本地数据。带宽请求算法对于回传信道的带宽使用效率、数据传输延迟等系统性能都具有关键性作用。分析目前已有的带宽请求算法,其思路大致可分为以下三类:

(1)仅基于MAC队列的长度以及当前时刻的数据输入速率来计算需要请求的带宽大小[1,2]。

(2)使用高层协议的队列信息(如IP层的传输队列)来指导带宽申请。这种思想导致了一种跨层的带宽请求,有望给系统带来效率上的提高,但目前仍未有成熟可靠的算法见于公开文献。

(3)存储过去时刻的带宽请求和带宽分配情况,再结合当前队列状态,预测在下一个时间段内到达的数据量,基于此计算带宽请求[3,4]。

已有的带宽请求算法主要考虑提高回传信道的带宽效率和降低数据传输延迟,但大部分算法并未考虑对MAC队列长度的控制,而MAC队列长度影响系统存储容量的大小,该参数在某些应用场合具有十分重要的意义。参考文献[4]首次考虑了对MAC队列长度的控制问题,并提出了一个MAC队列长度可控的带宽请求算法,但该算法在队列初始长度控制和队列长度抖动控制方面仍有不足之处。本文提出了一种新的针对存储容量优化的带宽请求算法(MCI-BRA),该算法在保证系统带宽、使用效率和数据传输延迟要求的前提下,能够对MAC队列长度进行合理控制,从而达到控制终端存储容量的目的。

1 系统模型

本文考虑如图1所示的DVB-RCS卫星通信系统。在该系统中,地面终端(RCST 1,2,…,n)通过一颗GEO卫星实现对因特网的访问。卫星网络通过网关接入因特网,NCC与网关驻留在同一个地面站。每个RCST不一定只为一个用户提供因特网连接,也可以对本地的一个或多个局域网提供因特网连接。带宽请求即发生在每个RCST当中。

DVB-RCS标准提供了5种带宽请求:

(1) CRA (Continuous Rate Allocation)对该类请求必须在每个超帧满足其所有带宽需要;

(2) RBDC (Rate Based Dynamic Capacity)该类请求以指定码率的方式提出带宽需求;

(3) VBDC (Volume Based Dynamic Capacity)该类请求以指定容量的方式提出带宽需求;

(4) AVBDC (Absolute Volume Based Dynamic Capacity)该类请求以指定容量的方式提出带宽需求,与VBDC不同之处在于AVBDC提出的请求将覆盖前一次的请求,而VBDC请求为累加性质;

(5) FCA (Free Capacity Assignment)该类请求没有码率以及容量方面的要求,NCC直接将空闲带宽以某种方式分配给各个RCST,而不需要RCST再提出该类请求。

在上述5种带宽请求方式中,CRA属于一种静态的请求方式,而FCA并不要求保证一定的码率或者容量,AVBDC则属于VBDC的一种特殊情况,因此真正需要考虑动态分配带宽的类型为RBDC和VBDC两种。实际上,在传输速率、编码方式等一定的情况下,RBDC与VBDC请求是可以互换的。

DVB-RCS的这种分类方法与上层IP数据流的分类方法必须要有一个映射关系,本文采用了参考文献[3]中提出的一种映射结构,如图2所示。实时数据流在IP层被划分到EF流中,在MAC层则依据一定的算法分为CRA和RBDC两部分;非实时数据流在IP层被划分至AF和BE两类,在MAC层则被划分到RBDC和VBDC当中。本文主要针对RBDC/VBDC两类请求研究合理的带宽请求算法,在DVB-RCS中也就是在每个超帧中申请一定数量的业务时隙。

A:IP分类/路由/队列管理;B:NM调度;C:AF调度;D:IP-AAL控制(IP-ATM转换);E:请求管理与带宽分配管理

2 带宽请求算法

本文提出的带宽请求算法的基本思想是:通过提取数据包进入MAC队列的统计特征,可以对即将到来的一个时段内到达MAC队列的数据包的个数进行预测,通过该预测值进一步计算当前时刻应申请的时隙数,该时隙数的计算应尽可能保证MAC队列中缓存的数据包的个数维持在某个事先设定的值。

本算法以下列假设为前提:

(1)每个数据包为一个ATM cell,即53B,每个时隙传输一个ATM cell。本条假设在多个实际系统中均成立。

(2)数据包的到达具有一定的概率模式,即数据包到达的量是可以被预测的。对于目前因特网中出现的各种业务数据流,其概率模型已逐步被人们所认识,参考文献[5]中给出了多种类型数据流的概率模型。因此,本条假设在因特网传输的大量业务类型中均成立。

(3) NCC对于接收到的带宽请求全部给予分配,实际上这种情况仅当系统未发生阻塞时才成立,但对于阻塞的处理需要考虑一定的阻塞算法,而这不在本文涉及内容之内。此外,本文提出的算法在系统发生阻塞时,仍能对MAC队列长度起到控制作用。

系统的带宽请求与分配过程如图3所示。

图3中,以水平方向为时间轴,RCST以恒定时间间隔发出带宽请求。在t0时刻,RCST发出请求rr[k],该次请求经过时间δ到达NCC,故δ即为一个RTD(RoundTrip Delay),典型值为500ms。在t1时刻,RCST发出请求rr[k+1],因此,RCST的请求发送间隔为:

在t2时刻,NCC发回对rr[k]的分配结果al[k],RCST在t3时刻收到该次分配,并在下一个超帧内使用该次分配指定的时隙。定义调度延迟μ为RCST发出某次请求到收到该次请求的分配结果之间的时间间隔,即:

μ=t3-t0 (2)

基于此,本文提出带宽请求算法如(3)式所示:

(3)式中,rr[k]为第k次申请的时隙数,q[k]为当前MAC队列长度,s[k]为下一个超帧将要占用的时隙数,p[k]为第k次到第k+1次申请之间到达队列的数据包数的预测值,参数β用于控制队列长度。

在(3)中,q[k]、rr[k-i]、s[k]均可以直接得到,对于p[k]的计算需要考虑数据包到达MAC队列的统计特性来确定。

在参考文献[5]中给出了视频流、Web请求数据流等因特网上典型数据模式的分析。分析表明,大量的数据流在到达时间间隔上服从负指数分布,即数据包到达过程服从泊松分布。因此本文考虑数据包到达过程为泊松过程的情况,即时间间隔τ内到达队列的数据包数满足:

其概率分布如图4所示,由此可知在时间间隔τ之内,到达λ个数据包的概率最大,因此对于泊松分布而言,在(3)式中:

对于其他模式的到达过程,可以用类似的方法预测固定时间间隔内到达的数据包数。

参考文献[4]中提出的带宽请求算法记为Alg-I,如式(8)、(9)、(10)所示。

其中,L[k]表示k到k+1这段时间间隔内实际到达的数据包数。

3 仿真结果

记本文提出的算法为MCI-BRA(Memory Cost Improved Bandwidth Request Algorithm),使用Matlab对Alg-I和MCI-BRA两种算法进行了仿真比较,仿真参数如表1所示,则在(3)式中,令N=3,可将(3)式重写为:

图5、图6、图7所示分别为不同数据包到达率情况下两种算法的平均队列长度、队列长度绝对偏差以及带宽利用率。从图中可以看出,当系统负荷低于75%(即600 cells/s)时,两种算法均能很好地将队列长度控制在预定的长度值,即200cells,与Alg-I相比,MCI-BRA在队列长度上稍有抖动,两种算法的带宽利用率均达到了100%;当系统负荷超过75%后,MCI-BRA算法在三项指标上均开始明显优于Alg-I算法。考虑最坏情况,即系统满负荷时,Alg-I算法的平均队列长度为237cells,而MCI-BRA算法的平均队列长度为221cells,即前者的控制偏差为18.5%,后者的控制偏差为10.5%;此时MCI-BRA算法的带宽利用率为97.935%,而Alg-I算法的带宽利用率为97.440%。两种算法的详细比较结果如表2所示。

(系统负荷的不同行数据中,上一分行为Alg-I的数据,下一分行为MCI-BRA的数据)

本文给出了一种新的带宽请求算法,该算法能够实现对MAC队列长度的控制,同时保证了带宽使用效率。仿真结果表明,在系统负荷低于75%时,该算法与已有算法具有同样优异的性能,当系统负荷超过75%后,该算法与已有算法相比能够达到更为理想的系统性能。在输入数据包的到达模式一定时,该算法均能达到理想的控制效果。

在未来的工作中,需要进一步考虑对数据流的不同到达模式的合理预测,进而实现模式自适应的改进算法,同时结合带宽分配算法从BoD的整体角度来改进本文提出的算法也是一个重要的研究方向。

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