HAP网络中的移动预测辅助切换判决算法*

倪淑燕，金　山，吴翔宇

(装备指挥技术学院 光电装备系，北京 101416)



HAP网络中的移动预测辅助切换判决算法*

倪淑燕，金山，吴翔宇

(装备指挥技术学院 光电装备系，北京 101416)

摘要：在基于高空平台(High Altitude Platform，HAP)的通信网络中，用户在小区间运动时会触发通信切换。采用常规基于信号强度的切换判决方法，门限低易发生乒乓切换，而门限高对于高速用户会发生越区未切换。为提高判决算法对速率的适应性，结合HAP波束覆盖的特点，设计了一种基于移动预测辅助的切换判决算法，利用速度信息预测下一时刻的位置，再根据波束覆盖模型推导其信号强度，以此辅助切换判决。仿真证明该算法在降低切换次数保证切换成功率方面具有较好的性能。

关键词：高空平台;移动预测;切换判决;波束覆盖

0引言

高空平台通信系统是指在距地面20～100 km的空域部署可悬停飞行器，通过平台上搭载通信载荷构建通信网络为目标区域提供通信服务。具有机动性好、有效载荷技术难度小、易于更新和维护等优点[1]。特别适合战场环境和应急环境下的通信需求。

在地面蜂窝网络和卫星通信网络中，为了提高切换精度，减少不必要的切换，常采用位置预测辅助切换判决[2-6]。文献[3]在充分覆盖条件下，提出了基于离基站距离和运动速度辅助的切换判决算法，根据信号传播模型和信号强度估计用户的位置和速度，并对可能离开小区覆盖范围的情况进行预测，根据预测结果判决切换；文献[4]提出基于上下文和粒子滤波算法的辅助切换机制，利用粒子滤波算法准确预测移动台下一时刻位置，进而辅助切换判决。文献[5]提出自适应增量的切换触发算法，将接收信号强度，用户速度，位置信息等参数共同作为触发切换的判决因素，通过仿真验证，对不同移动速度的用户切换均有较好的效果。文献[6]在小蜂窝网络场景下，通过采用参考信号接收功率方案，对用户终端的移动轨迹进行跟踪，进而达到速度估计的目的，根据估计的速度值建立与蜂窝覆盖区域之间的切换关系，降低了切换失败概率。

临近空间通信网的波束覆盖不同于地面蜂窝网络，同时又不具有低轨卫星通信系统中卫星高速规律运动的特点。若采用速度位置信息辅助切换判决的方法，需要根据HAP的波束覆盖特点进行具体设计。因此本文将根据HAP波束覆盖特点设计一种移动预测辅助切换(Mobile Predict Auxiliary Handoff,MPAH)的切换判决算法。

1HAP通信系统波束覆盖方案

通过多波束天线，HAP系统可以对地面用户进行分区覆盖。一个波束覆盖一个小区。ITU-RF.1569针对27.5～28.35GHz和31～31.3 GHz频段的宽带业务用户提出了两种多波束覆盖方案：均匀覆盖和分层覆盖[7]。

均匀覆盖方案是指将HAP通信覆盖区域分割成367个均匀大小的小区，利用椭圆不对称波束在地面形成圆形覆盖，增大系统覆盖范围，简化带宽复用规划过程。其缺陷是天线的物理实现十分困难。分层覆盖方案是将覆盖区域分成5簇11层共397个小区，每簇小区的天线采用相同的最大增益，并且是圆形波束。该方案通过提高远离中心的小区的主瓣增益，来克服路径损耗对用户电池损耗的影响，物理实现简单，但在地面上形成非均匀的覆盖。

文献[8-9]对两种覆盖方案按照图1和图2所示进行了分析。

图1　均匀覆盖方案投影示意

均匀覆盖方案下，任意点处的增益可按照式(1)计算：

A(θa,φa)=G(max[{cos(θacosφa)}nθ·

{cos(θasinφa)}nφ],Sf)

(1)

式中，nθ和nφ表示适合在波束边缘具有最优方向性的天线方位角和俯仰角的天线指数，G是点波束的中心增益，nθ和nφ控制主瓣功率衰减速率，Sf是平坦旁瓣相对最大增益的衰减平层。θa和φa表示平台到点(x,y)俯仰角和方位角。

分层覆盖方案下的增益计算公式如下：

A(θ)=G(max[cosn(θ),Sf])

(2)

式中，G是点波束的中心增益，n为控制主瓣功率衰减速率，θ表示偏离波束主轴的角度，Sf是平坦旁瓣相对最大增益的衰减平层。

图2　分层波束覆盖模型

2移动预测辅助切换的判决算法

现有的移动信息辅助切换判决算法在实现过程中，普遍基于小区覆盖边界呈规则几何形状或覆盖信息作为已知条件的假设下进行。通过预判运动方向和速度，判断用户离开小区的时间和位置从而进行切换判决。对于HAP通信系统，受平台运动特性和波束覆盖特点的影响，上述假设并不合理，因此本文在速度位置信息可获取的前提下，针对HAP通信系统，重新设计一种位置信息辅助切换的判决算法，使切换发生在靠近小区边缘的区域。

算法原理如下：当用户接收到相邻波束的信号强度RSSnew与原波束的信号强度RSScur之间满足关系式：

RSSnew≤RSScur

(3)

开始执行位置预测算法。利用GPS可实时获取用户和平台的位置速度信息，将信号强度值和位置速度信息作为测量报告的内容一同发送给通信平台。设切换执行时间为t，根据相应的位置预测算法预测t时刻后用户所在的位置P。根据相关公式估算P点处的信号强度值RSSpro。当该值与用户接收门限值RSSth之间满足关系式(4)时执行切换：

第一，思想准备。各级政府及其水行政主管部门要达成共识，真正转变观念，切实将思想认识统一到使市场在水资源微观配置中起决定性作用上来。同时，在全社会也要达成共识。

RSSpro≤RSSth

(4)

算法流程图如图3所示。算法中预测时长t应大于算法的判决周期。由于定位和位置预测过程中存在误差，因此在算法中设定一个误差余量。该余量值应能根据用户的移动速度动态调整。设定保护时间tp，用户的速度估计值为v，则l=v*tp作为切换保护距离。预测点P的位置等于预测算法中计算出的位置坐标加上运动方向的距离l。

图3　MPAH算法流程

信号在临近空间通信网中传输时没有精确的参考模型，因此，在估计出下一时刻位置后，仍难以精确的估计出该位置处的信号强度，需要对判决式(4)进行进一步分析。

由式(4)变形可得到式(5):

RSScur-RSSpro≥RSScur-RSSth

(5)

任意一点处的接收信号强度RSS满足如下关系：

RSS=Pt+Gt+GR-Lt-Lf-La-Lr-LR

(6)

式中，RSS(dBw)为接收机输入端的载波功率，Pt(dBw)为发射机功率，Gt为P点处的发射机功率增益，GR为接收天线增益(dB)，Lf为自由空间传播损耗(dB)，La为大气引起的损耗(dB)；Lt为发射馈线的损耗(dB)；Lr为接收馈线的损耗(dB)；LR为其他损耗。在预测时长t内，用户移动距离较近时，假设当前时刻与t时刻后P点处接收信号强度的改变仅与P点处的Gt和Lf有关。则式(5)可进一步化为：

RSScur-RSSth≤(Gt_cur-Gt_pro)+(Lf_pro-Lf_cur)

(7)

式中，RSScur由实际测量得到，RSSth为已知的门限值。Gt_cur和Gt_pro分别表示当前位置处的发射机增益和P点处的发射机增益。在位置已知的条件下，增益大小可由式(1)和式(2)计算出。Lf_pro和Lf_cur分别表示P点处和当前位置处的路径损耗，大小可由自由空间路径损耗公式求出。由于切换触发点是根据用户当前的速度和位置信息进行推算，因此预测触发点的位置包含了用户的速度和位置信息，其切换判决将随不同用户的速度位置而动态调整。

综上所述，切换的触发条件为：

(8)

3仿真分析

3.1仿真场景

利用MATLAB软件对用户在单个平台下同一层的两个相邻波束间的切换性能进行仿真验证。即每个波束的主瓣最大增益相同。由于实际应用中，算法关心的是接收信号强度值和偏离主瓣方向的夹角，因此，取某一层的小区进行分析，不失一般性。

为了简化仿真分析，设波束在地面的覆盖区域近似为圆形，3 dB波束宽度为7.3，小区半径为1.6 km。圆心位置即为中心波束在地面的映射位置。相邻波束中心位置间距离为2.4 km。

图4　仿真场景示意

3.2传输模型

自由空间路径损耗以dB为单位时通常由式(9)计算：

Lf=32.45+20lgf+20lgd

(9)

由于平台与发射机间的距离远大于一次切换判决时间内用户的移动距离，相邻两次位移所造成的路径损耗可忽略不计。在波束重叠区域，由于不同波束的发射机位于同一处，用户与不同发射机间的损耗相等。因此仿真时信号强度与位置之间的关系由发射机增益决定。因此仿真时设RSSth=-3 dB，这与实际应用时的参数设置是有出入的。按照式(2)对分层覆盖方案下的增益进行求解。根据图2，网络内任意一点P、平台位置A、中心投影O，三点构成一个三角形。设AP=a，AO=b，PO=c，a、b、c的值可通过两点间距离公式求出。则偏离波束主轴的角度θ可由式(10)计算出：

(10)

3.3评价参数

为了说明算法性能，仿真时对以下参数进行统计：

实际越区次数，反映用户需要切换的最小次数；触发切换次数，根据切换判决算法触发的切换次数；通信中断次数，即越区过程中未能成功切换的次数。包括两部分，一是触发切换后，在切换执行时间内移动到原始波束范围以外的切换，仿真时设t=1 s，tp=0.5 s。二是越区后仍为发起切换导致通信中断的次数。所有参数的统计均以波束覆盖半径为界。

对于切换判决算法，在不考虑资源准入的条件下，触发切换的次数越接近实际越区次数，且中断次数越少，算法的性能越好。

3.4仿真分析

为了比较MPHA算法性能，仿真时对磁滞电平法同样进行了仿真分析。在磁滞电平法中取不同的磁滞门限值的条件下与MPHA算法进行仿真比较。

从图5、图6可以看出，对于磁滞电平法，在相同的速度条件下，增大磁滞门限值，同样可以降低触发切换次数，但切换过程中的中断次数明显增高。这是因为门限值越高，触发切换的时机越晚，触发的切换中通信中断前离开原始小区的比例增加，越区未切换的次数同样增大。降低磁滞门限值，切换发起的次数显著增加，切换中断的次数则明显减少。但这种中断次数的统计忽略了呼叫接入控制导致切换中断的情况。通常情况下，频繁的切换将加重系统的资源消耗，容易出现乒乓效应，切换失败的可能性增大。而MPHA算法在切换触发次数和切换中断次数上均较低，且切换触发切换次数更接近于实际越区次数。从降低切换次数保证切换触发及时准确的角度考虑，MPHA算法的性能更优，在不同的用户移动速度条件下，均具有较好的切换性能。

图5　不同切换判决条件下切换次数统计

图6　不同切换判决条件下切换失败率和错误执行率

4结语

在HAP通信系统中，用户终端向平台上报的测量信息中不仅包括信号强度、信噪比等信道信息，还包括用户的移动速度和位置信息。合理利用这些信息有助于提高切换判决精度。利用位置速度信息辅助判决的方法在地面蜂窝和卫星网络中得到了广泛的研究，但HAP通信系统具有一定的特殊性。结合HAP波束覆盖的特点，合理利用上报的速度信息辅助切换，显著提高了切换判决算法对速率的适应性，是未来HAP通信系统实际应用过程中处理切换问题的有效方法。

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A Handover Decision Algorithm for HAP Network based on Mobility Prediction

NI Shu-yan,JIN Shan,WU Xiang-yu

(Optical-Electronic Equipment Dept.,Academy of Equipment and Command Technology,Beijing 101416,China)

Abstract：In HAP (High Altitude Platform)communication network,the users’ move across cells would touch off communication handoffs.And with traditional handoff decision algorithm based on signal strength,low thresthold would cause ping-pong swith,while high thresthold result in over-line but no handoff for high-speed users.To increase the adaptability of handoff-decision threshold to speed,and according to the beam-cover characteristics of HAP platform,a handover decision algorithm with mobility prediction as an auxiliary is proposed and designed.This algorithm,with speed information to predict the position of next moment and beam-cover model to drive the signal strength of next moment could thus assist the handover decision.Simulation indicates that the proposed algorithm is of fairly good performance in reducing handover frequency and ensuring handover success-rate.

Key words：high altitude platforms,mobile prediction,handoff decision,beam cover

doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2016.02.013

* 收稿日期：2015-09-01；修回日期：2015-12-20Received date:2015-09-01；Revised date：2015-12-20

中图分类号：TN929.5

文献标志码：A

文章编号：1002-0802(2016)02-0189-05

作者简介：

倪淑燕(1981—)，女，博士，讲师，主要研究方向为空间信息传输技术；

金山(1990—)，男，硕士研究生，主要研究方向为无线通信组网技术；

吴翔宇(1991—)，男，硕士研究生，主要研究方向为无线通信组网技术。