多业务LEO卫星网络中基于概率的带宽预留策略*

陈立明 郭庆 杨明川

(哈尔滨工业大学通信技术研究所，黑龙江哈尔滨150001)

发展下一代星座系统和提供广泛的业务支持正在成为当前低轨卫星移动通信系统(LEO-MSS)的发展方向［1-4］.信道分配是无线资源管理的一个重要方面，在提供多速率业务的系统中又称为带宽分配.由于不同类型的业务具有不同的统计特性和QoS要求，如何在LEO卫星波束频繁切换的环境下为广泛的业务类型提供满意的支持，不仅是当前无线通信领域的研究热点，更是我国进行LEO卫星系统建设中亟待解决的问题.信道预留策略是无线通信网络在多业务条件下保障不同业务各自QoS要求的经典方法，如蜂窝系统中的保护信道策略［5］，通过对即将发生的切换呼叫提前预留资源，保证用户得到满意的QoS.

相比新呼叫被拒绝接入，正在进行的通话在切换时由于资源不足而被迫中断将会大大降低用户的服务满意度;因此大量文献对LEO-MSS切换的带宽预留分配机制进行了研究［6-15］.文献［6］提出了基于时间的信道预留机制(TCRA)，在继承经典GH(Guarded Handover)算法优势的同时降低了新呼叫阻塞率;文献［10］提出了弹性信道锁定(ECL)机制，根据当前的新呼叫阻塞率和切换呼叫失败率弹性地调整在切换过程中用户向目标蜂窝发送切换请求的时间，提高了预留信道的利用率.这些算法都是针对简单语音业务的网络环境，针对多业务条件(即不同业务类型具有不同的带宽要求和平均服务时间)的研究并不多.文献［11］针对非高轨卫星提出了多业务自适应切换(MAH)机制，从一定程度上解决了多业务用户间的不公平问题，但是在实际系统中，MAH需要实时监控系统状态并通知地面用户，代价很大且难以实现.

文中通过基于概率的带宽自适应预留策略(APRS)进行切换管理机制的优化设计，在连接级对系统资源进行高效的配置，实现用户QoS要求和系统资源利用率的平衡.根据LEO卫星网络中地面终端运动的可预测性与确定性，利用终端发生切换的概率对预留的带宽进行调整，为即将到达小区的呼叫进行非全额带宽预留，并基于系统切换性能对预留带宽进行实时自适应调整，从而在不影响切换成功率的同时充分利用预留资源，减小新呼叫的阻塞，增大系统用户数目.

1 系统覆盖模型与参数

首先建立系统移动模型以分析移动用户通话服务质量及系统性能.由于低轨卫星环绕地球做高速运动(如铱星系统，vtrk=26600km/h≈7389m/s)，可以将地面终端速度忽略不计，近似认为卫星静止不动，地面终端沿着平行于卫星轨迹的方向以vtrk的速度运动.同时，由于卫星采用多波束天线将卫星脚印划分为多个相邻的波束小区以实现频率复用，当相邻的波束小区有足够大的重合区域时，每个圆形蜂窝可以用边长为蜂窝直径(L=425 km)的正方形代替［4］.因此，文中建立一维的 LEO-MSS移动模型，如图1所示.模型中小区固定不动，小区中所有用户沿着与卫星相对于地面运动方向相反的方向以相同的速率运动，用户穿越小区所需的时间为 tcell=L/vtrk=57.5s.

图1 LEO-MSS移动模型Fig.1 Mobility model of LEO-MSS

同时，随着卫星通信技术的发展，单一的语音通话业务已经无法满足人们的需要，多业务条件下的卫星通信技术日趋成熟.不同业务对服务质量的要求差别很大.在3G系统中，3GPP将承载的业务类型分为4类，如表1所示，它们代表了当前绝大部分无线通信系统中的应用［16］.

表1 无线通信系统的承载业务Table 1 Bearer services of wireless communication system

为了保证不同业务的服务质量以及带宽资源的利用率，在进行带宽分配时要区别对待不同的业务.文中，将提供给LEO-MSS的业务分为ClassⅠ业务、ClassⅡ业务两类.ClassⅠ业务:多媒体业务，对于时延敏感，且要求通信系统为其提供持续的信道带宽保证，可分为对带宽要求严格的多媒体业务ClassⅠa以及带宽可调整的多媒体业务ClassⅠb;ClassⅠa包括语音/视频电话、高可靠性数据业务、远程医疗等;ClassⅠb包括交互多媒体业务、视频点播业务等.ClassⅡ业务:非实时数据业务，例如电子邮件、短消息服务等，此类业务对于数据的传输时延要求相对宽松.

2 算法框架描述

2.1 基于概率的预留思想

由于ClassⅠ类业务对于时延敏感，需要持续的信道带宽来保证用户的QoS体验，因此在传统的信道预留策略中，系统为这类业务的切换提供高强度的带宽预留.如图2(a)所示，用户B提出信道预留请求后，蜂窝N将给用户B预留一个信道并锁定，在B到达蜂窝N之前的这段时间，此信道资源不能被其他用户使用.由此，在系统资源够用的情况下，所有的ClassⅠ类切换呼叫都能够保证100%的成功率，但是这种高强度的预留方式造成了用户B过早地锁定信道的现象，使蜂窝N的新用户C无法接入系统，大量的系统资源被白白地浪费了.

若是仔细观察便可以看出，在图2(a)中，若是将系统为用户B锁定的信道分配给用户C使用，则用户C可以成功接入系统，同时，B本身的切换也将不受影响，因为C将在20s后离开蜂窝N并返还所占用信道，而B的切换在40s之后才发生.

图2 影响切换预留资源的因素Fig.2 Factors affecting bandwidth reservation for handovers

或者，如图2(b)所示，用户B在蜂窝N－1内向蜂窝N提出了信道预留请求，传统的信道预留策略将为其在蜂窝N内预留对应的资源，在B到达蜂窝N之前这段时间内预留的资源不能被其他用户所使用.但是若用户B在蜂窝N－1内就结束了此次通话，那么在蜂窝N内为其预留的资源就白白地浪费了.也就是说，传统的信道预留资源没有考虑到用户呼叫时长的统计特性.

因此，若是结合考虑LEO卫星移动通信系统中用户位置以及呼叫时长的统计特性对资源预留的影响，按照用户距离蜂窝边界的远近(即切换发生的紧急程度)以及呼叫时间大于其蜂窝滞留时间的概率进行资源预留，则预计将能进行更为合理的预留.虽然为每个用户预留的资源都不是全额预留，但是考虑到用户确定性的运动不断地进入和离开蜂窝，且有一定比例的用户会遵循呼叫统计特性，在当前蜂窝内就结束通话并返还占用带宽和预留带宽，系统可以将宝贵的资源优先用于满足切换最迫切的呼叫，从而实现对资源的更充分利用.

2.2 预留算法描述

基于上述分析，文中提出APRS.APRS将综合考虑用户的业务种类、位置信息、用户呼叫的统计特性，在各类业务的切换呼叫预留与新呼叫请求的接入之间寻求平衡，从而提高系统资源利用率，增加系统用户数，为各类用户提供满意的QoS.

具体来说，APRS工作在3个阶段.

(1)呼叫建立

ClassⅠ类业务的呼叫建立如图3所示.

图3 ClassⅠ类业务的呼叫建立Fig.3 Connection setup for Class I traffic

在呼叫建立阶段，针对ClassⅠ类业务，APRS引入了短期保证的概念，即在ClassⅠ类新呼叫接入的，同时检查源小区和第一个切换小区的带宽可用情况，只有当两个小区都有可用带宽时才允许新呼叫接入，否则，拒绝接入新呼叫;这样可大大提高了用户接入后的切换保证，防止出现呼叫在接入系统不久就由于带宽不够而发生掉线的情况.考虑到用户位于蜂窝左边界的情况不多，且呼叫时长往往大于单个蜂窝滞留时间，短期保证的做法是合理的.

(2)切换管理

由于在呼叫建立阶段引入了短期保证，本阶段只需考虑至少经历过一次切换的连接.对于此类连接，引入计数器来确定用户的位置，从而避免GPS等定位装置的使用，减少系统复杂度.

ClassⅠ类业务的切换管理如图4所示.

图4 ClassⅠ类业务切换管理Fig.4 Handover management for Class I traffic

在切换管理阶段，APRS根据呼叫发生切换的概率为ClassⅠ类业务预留非全额带宽，在保证切换呼叫连续性的同时避免了过度预留所带来的资源浪费;同时，把未能成功预留带宽的呼叫排队，在切换发生之前若蜂窝有可用带宽，则执行预留，否则，预留失败.

具体来说，经历过切换的呼叫将被分配一个计数器θ，此计数器的值被设置为58 s，每过一个单位时间间隔，此计数器的值减小1，这样，当用户运动到小区的边缘时，计数器的值将变为0.设某一时刻计数器的值为t(i)，则根据图2(a)中用户位置对资源预留的影响，算法引入如式(1)所示的位置因子来对预留资源进行调整，根据切换的紧急程度预留资源，切换越迫切的呼叫将被预留越多的资源.

式中，tcell为蜂窝滞留时间.

同时，根据图2(b)中用户呼叫的统计特性对预留资源的影响，引入式(2)所示的切换概率，从而基于用户发生后续切换的概率进行非全额的资源预留.

式中，td为呼叫的持续时间，Ps(i)为呼叫发生后续切换的概率，ftcell(t)为tcell的概率密度函数.

最后，考虑到突发因素对系统性能的影响，引入式(3)所示的自适应调整因子T(N)对预留资源进行自适应调整，将系统的新呼叫阻塞率和切换呼叫失败率维持在平均水平，以增加系统的稳定性.

这样，综合考虑上述3个方面的因素，得到了ClassⅠ类业务自适应的资源预留门限Rv:

式中，L(i)为用户i在当前时刻的位置因子，Bmin为满足用户i的业务需要的最小分配带宽.

对于ClassⅡ类业务，因其对传输时延要求相对宽松，因此若系统有可用资源，即可接入.设Ba为系统为ClassⅡ类呼叫分配的带宽，则有

其中，Bmax为呼叫要求的理想带宽，C为蜂窝内总的带宽资源，U(t)为系统当前正在使用的资源，Rv(t)为系统为前一个蜂窝内的ClassⅠ类呼叫所动态预留的带宽资源.

(3)呼叫结束

移动用户结束其通话连接时，将释放在当前所在蜂窝所占用的带宽，并向下一个蜂窝发送取消预留带宽资源请求.

3 仿真与分析

为了验证APRS的性能，通过基于计算机的离散事件仿真对APRS的性能进行验证，并将文中算法与经典的GH预留策略和基于时间阈值的切换优先级(TBHP)策略［7］进行对比.GH策略为用户在下一个蜂窝内预留信道来降低切换掉话率，但是其面临的问题是非常高的新呼叫阻塞率;TBHP策略对GH策略进行了改进，通过基于对用户位置的估计设置时间门限tTH，用户只有在距离切换发生tTH时才向下一个蜂窝发送资源预留请求.

模型仿真过程中的业务参数如表2所示，两类业务共6个业务分组等概率产生，新连接请求到达遵循泊松分布，呼叫持续时间遵循负指数分布.

表2 模型仿真中的业务参数Table 2 Service parameters for simulation model

ClassⅠ类业务的呼叫切换掉话率曲线和系统新呼叫阻塞率曲线如图5所示.

由图5可见，各种策略的切换掉话率和新呼叫阻塞率随着业务到达率的增大都有上升的趋势.GH策略为切换呼叫设置了过高的优先级，切换掉话率在呼叫到达速率不高时很低，但是随着呼叫到达率的升高，越来越多的资源被可能发生的切换呼叫所占用，系统很快就到达了容量上限，新呼叫阻塞率和切换掉话率显著增大;TBHP策略采用了基于用户位置的信息来决定发起资源预留请求的时间，减少了资源被锁定的时间，实现了比GH策略更优的系统性能，在降低切换掉话率的同时减小了新呼叫阻塞率;文中提出的APRS则综合考虑了用户的位置信息和用户呼叫统计特性对切换预留的影响，在保证较低切换呼叫阻塞率的同时，大大降低了系统的新呼叫阻塞率，在呼叫到达速率较高时，由于用户的统计特性表现得更为明显，新呼叫阻塞率和呼叫切换掉话率仍然维持在一个较低的水平.

图5 ClassⅠ类业务的呼叫切换掉话率与新呼叫阻塞率Fig.5 Connection dropping and blocking probabilities of Class I traffic

ClassⅡ类业务对于时延和中断不敏感，因此若发生切换掉话，在新蜂窝中其将作为新呼叫继续发起呼叫请求，只要系统的新呼叫阻塞率控制在一定水平，Ⅱ类业务的服务质量就可以得到保证.考虑到ClassⅠ类业务对带宽及延时要求严格，文中进一步引入服务等级(GoS)以更加直观地表现这类用户体验到的QoS;由于正在进行的呼叫发生掉线要比新呼叫请求被阻塞更加让人难以忍受，GoS对呼叫阻塞率和切换掉话率进行不同程度的加权，计算方法如下:

3种算法的γGoS如图6所示，由图6可见，文中提出的APRS为用户提供的QoS最高.

图6 不同策略下ClassⅠ类业务的服务等级Fig.6 Grade of service of Class Ⅰ traffic under various schemes

TBHP策略基于tTH对资源进行预留和分配，若tTH过大，则TBHP策略接近于GH策略，造成预留资源利用率低，若tTH过小，则TBHP策略由于切换时间过短，容易造成高切换掉话率.APRS是基于切换以及呼叫终止概率对预留资源进行概率加权，能够实现更加合理的预留，尤其表现为用户数增加后，统计特性更为明显，APRS的掉话率没有出现急剧增长，从而实现了高 QoS的服务.Phf、Pnb以及 γGoS都是涉及QoS的参数，但是在LEO卫星移动通信系统中，还有一个很重要的参数，即带宽利用率(BU).带宽利用率反映了系统利用带宽的百分比，这一点对于星上资源非常稀缺的卫星通信系统是至关重要的.

3种策略的带宽利用率如图7所示.由图7可见:GH策略的资源利用率最低，其预留的信道在很长一段时间内不能被其他呼叫利用，相当于被闲置，系统的资源利用率很低;而APRS由于根据用户的当前位置和切换概率预留相应资源，优先满足切换最为迫切的呼叫，使带宽资源得到了更为充分的利用，因此APRS的资源利用率是最高的.

图7 带宽利用率Fig.7 Bandwidth utilization

4 结语

文中针对具有高动态特性的LEO卫星网络，提出了一种多业务条件下的基于概率的带宽自适应预留策略(APRS).该策略依据LEO卫星网络中地面用户的运动具有确定性和可预测性的特点，通过对用户呼叫时长统计特性的分析，为时延敏感业务呼叫的切换进行基于用户位置和切换概率的非全额带宽预留，并对预留带宽进行实时的自适应系统性能的调整.仿真结果表明，APRS能够在不同用户QoS要求的多业务环境下合理预留、分配带宽，为用户提供满意的QoS，同时充分利用带宽资源，增大系统用户数，提高了系统资源利用率.

在仿真过程中，APRS假设呼叫持续时间服从负指数分布.虽然负指数分布能够很好地反映语音业务的呼叫持续时间，但随着数据业务与多媒体业务逐渐成为无线网络的主要业务，需要引入更为准确的分布模型来反映不同类型业务的呼叫持续时间，从而合理地衡量算法性能，这将是下一步的工作重点.

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