低轨卫星星座系统的快速随机接入算法

秦 兴， 冉 静， 刘 芳

(北京邮电大学 电子工程学院，北京 100876)

低轨卫星星座系统可以为不同用户提供通用化与定制化的信息服务[1-3]。卫星网络中接入控制的目的是让用户终端与卫星网络之间建立一条逻辑通信链路，是确保卫星通信质量好坏的重要技术之一。基于竞争的随机接入算法有着接入灵活、信令交互少、传播时延小、节点退网入网简单的特点，广泛应用于各类卫星网络中。

基于竞争的接入算法是以随机接入算法作为研究基础发展而来。其中，ALOHA[4]的思想是当终端有接入需求时，立即在共享的信道资源上以竞争的方式发送数据包。S-ALOHA[5]是对ALOHA的改进。数据包需在固定的时隙内发送。其吞吐率最大值相对于ALOHA提升了一倍。随着信道技术与编码技术的发展，发生干扰的数据包有可能被恢复。文献[6]提出了CRDSA(content resolution diversity slotted ALOHA，冲突解决分集时隙ALOHA)。CRDSA将同一数据包发送两次，在接收端一侧利用迭代干扰消除技术来恢复发生干扰的数据包，从而进一步提升成功解码数据包的概率。IRSA(irregular repetition slotted ALOHA，不规则重复分集时隙Aloha)[7]构建了二分图用来表示用户终端发送数据包与时隙的关系。IRSA预先设定关于用户终端主动发送同一数据包个数的概率密度函数，通过预设好的概率密度函数确定需要主动发送同一数据包的个数。

上述接入算法是基于将信道同步划分为时隙的思想，系统内的所有的通信节点都需要保持时钟同步，对于网络结构庞大且复杂的卫星系统而言，时钟同步带来了巨大的信令与时延开销。因此对无需时钟同步的接入算法[8-11]进行研究有着较为重要的意义。文献[8]提出了CRA(content resolution ALOHA，冲突解决ALOHA)。CRA不需要全系统的时隙同步，大大降低了系统时钟同步的要求，且对数据包发送的时间、大小都没有限制。文献[9]提出了ECRA(enhancing content resolution ALOHA，增强型冲突解决ALOHA)。ECRA在CRA的基础上，在接收端一侧引入合并技术进一步增强从干扰中恢复数据包的概率，优化了吞吐率与丢包率指标。文献[10]与文献[11]提出的扩频ALOHA和增强扩频ALOHA是将扩频技术引入到ALOHA中的一种尝试。但是这些方法在面对高动态终端接入时都存在不可靠问题。

1 问题分析

目前，基于竞争的随机接入算法存在着以下两方面的问题，使其无法直接应用于低轨星座系统。

1)现有基于竞争的随机接入算法在信道负载较高的情况下，系统吞吐率与丢包率指标会变得很差，无法保证用户终端的接入质量。用户终端与LEO的仰角越小，通信链路的误码率越高。当高动态终端首次接入遇到阻塞时，会带来额外的传输与传播时延，高动态终端在额外的时延内快速运动容易使其在通信链路质量较差的区域接入，影响通信质量。因此当高动态终端接入时，需保证其首次接入成功率在90%以上[12]。

2)在现有增强型ALOHA系列的随机接入算法中，用户终端将同一数据包发送多次，增加了信道负载，造成了信道资源的浪费。

ECRA[9]取得了较好的吞吐率与丢包率指标，通过用户终端的本地时钟划分帧的起始位置，消除了系统内通信节点时钟同步的要求。基于此，本研究结合低轨星座系统，提出了一种基于增强型冲突解决Aloha(ECRA，enhancing content resolution ALOHA)改进算法(MECRA，Modified ECRA)。该算法利用用户终端被两颗及以上低轨卫星覆盖的特点，数据包只需发送一次，可被多颗卫星同时接收。接收端通过滑动窗口确定接收数据包的位置，并通过迭代干扰消除实现数据接收与检测。在此基础上，引进区分优先级的接入控制，从而优化高动态终端的首次接入成功率。

2 改进的ECRA接入算法

2.1 系统模型

如图1所示的三层网络架构，由天基信息港系统中的高轨卫星网络、LEO星座和用户端构成。LEO星座由多颗LEO组成，用以覆盖全球范围的用户终端。用户终端通常被两个或两个以上的LEO覆盖。用户终端通过LEO接入到天基信息港系统中，实现远距离通信。

图1 低轨星座系统接入模型示意图Fig.1 Schematic diagram of the access model of the LEO constellation system

为保持低轨星座系统接入的通用性，并简化用户终端的接入过程，本研究对接入模型做出假设：

1)用户终端与卫星的上行信道采用共享信道模型。用户终端共享卫星信道资源，进行随机竞争接入。

2)用户终端在通信时，会被两颗LEO所覆盖，且两颗LEO的通信信道都处于同一频道，当用户终端发送数据包时，两颗覆盖卫星可以接收。

3)用户终端发送数据包的功率相同，简化功率不平衡效应。

2.2 算法设计

MECRA的整体流程如图2所示。

图2 MECRA流程图Fig.2 Flow chart of MECRA

具体步骤如下：

1)建立低轨星座系统接入模型，将各类用户按照通信终端速率大小进行分类，初始化参数。

2)根据分类用户的接入成功率标准计算对应的信道最大负载门限值Gth。

3)接收端卫星根据前一时间片接收的数据包，计算实时信道负载G，并广播给有接入需求的用户终端。

4)当用户终端有接入需求时，将卫星广播的实时信道负载G与负载门限值Gth进行比较，若G小于Gth，转到第6步；反之，转到第5步。

5)根据用户终端对应的优先级生成等待时间片，将待数据包插入等待队列中，等待发送。若等待时间片耗尽，且队列中没有更高优先级待发送的数据包，则转到第4步。

6)用户终端选择将要发送的数据包，进行编码，将编码后的数据包随机放入本地时钟划分好的时隙中，并将所在的时隙位置插入到数据包的头部进行发送。

7)覆盖用户终端的LEO接收到数据包后，将数据包转发至天基信息港中进行解码。

8)系统设定一个滑动时间窗口Twin，对滑动时间窗口内将接收到的数据包进行完整性检测，并进行干扰消除。

2.3 迭代干扰消除

在MECRA中，用户终端利用本地时钟在信道中定义数据帧与时隙的起始位置。当有数据包待发送时，将待发送的数据包进行编码，随机放置在时隙里进行发送。MECRA将本地时钟划分的数据帧与时隙定义为虚拟帧与虚拟时隙，每个虚拟帧由Nslot个虚拟时隙组成，每个时隙的持续时长为Tslot。

由系统模型假设可知，每个用户终端在与系统通信时，都会被两颗LEO覆盖。由于在一颗LEO上未发生碰撞的数据包，在干扰消除的过程中可能用来消除其在另一颗LEO数据包上的干扰，所以LEO只将数据包透明转发。

数据包发生碰撞的情况可分为两种：1)两颗LEO中的某一数据包没有完全发生碰撞；2)两颗LEO中的某一数据包都发生了碰撞。第2种情况称为“环效应”。对于第1种情况，可以利用迭代干扰消除恢复发生碰撞的数据包。而“环效应”导致了迭代干扰消除技术无法应用。MECRA的干扰消除分为两部分：迭代干扰消除部分和合并部分。

2.3.1 迭代干扰消除部分

步骤1。系统首先设置滑动时间窗口大小Twin和最大迭代次数Niter。滑动窗口内需至少可以涵盖一个虚拟帧。Tstart为滑动时间窗口的起始值，Tend=Tstart+Twin为滑动时间窗口的终止值。

步骤2。系统接收到数据包后，首先在滑动时间窗口内进行数据包完整性检测，如果通过完整性检测，则说明该数据包未发生碰撞，可以被成功接收。然后根据该数据包所在帧中的相对位置，消除另一颗LEO转发数据包消息上的相同数据包，从而得到更多完整的数据包。如图3所示，LEO1中的A未发生碰撞，可以被成功接收到，进一步消除数据包A在LEO1与LEO2转发数据包上的干扰。此时，LEO2数据包中的数据包B成为了完整的未受干扰数据包，可以被成功接收，进一步消除数据包B在LEO1与LEO2上的干扰。以此类推，接收端可以成功接收到数据包C。

图3 迭代干扰消除示意图Fig.3 Schematic diagram of iterative interference cancellation

步骤3。当窗口内的数据包接收完毕后，将窗口滑动ΔT大小，再次进行迭代干扰消除，此时滑动窗口的起止位置为[Tstart+ΔT,Tend+ΔT]。

步骤4。直至没有新数据包，窗口停止滑动，干扰消除完成。

2.3.2 合并部分

在基于竞争的随机接入算法中，只有接收端接收到未发生碰撞的数据包后才能正确解码此数据包。但是随着编码技术的发展，一些纠错码技术可以抵消部分数据包干扰，提升信道利用率。如果数据包的信噪比超过了译码门限，该数据包可被正确接收，否则该数据包丢失。如图4所示，LEO1与LEO2转发的数据包A都发生了碰撞，但是两颗LEO上数据包A不同部分发生了碰撞，在利用选择合并技术时，MECRA会选择出两颗LEO转发的数据包A未发生碰撞的部分，创建组合出新的未干扰的数据包，并尝试对其进行解码。

图4 “环效应”示意图Fig.4 Schematic diagram of "LoopPhenomenon"

若利用合并效应可以消除“环效应”，成功解码出数据包，且当前迭代干扰消除轮数未达到预先设定的Niter时，将会继续进行当前时间窗口内的干扰消除。

接下来对消除“环效应”的选择合并的具体流程做出理论说明。

(1)

(2)

由于数据包信号在传输信道中会有噪声干扰和其余数据包信号的干扰，数据包每个比特的信噪比可表示为

(3)

(4)

根据数据包每个比特的信噪比可以推出第u个用户终端发送到天基信息港系统的第r个数据包的信噪比为

SINR(u,r)=

(5)

选择合并技术是选择出同一个数据包中每个信噪比最大的比特信号，将选择出的比特信号组合出新的数据包信号。当组合出的数据包信号的互信息C大于解码门限值R时，则可以顺利解码出此数据包，从而消除“环效应”。

2.4 区分优先级的接入控制

为了满足高动态终端的首次接入成功率，本研究提出了区分优先级的接入控制。具体过程如下：

1)系统将用户按通信速率高低分为高动态终端与低动态终端两类。当用户终端有接入需求时，系统判断用户终端属于哪一类，将待发送数据包放入对应的缓冲队列。

现阶段，有些成本核算不够准确，经常采用手工清算的方式，人工核算的精确性难以保证。在施工过程中，很难及时获取成本信息，且成本信息很容易丢失，严重影响成本核算的真实性。

2)根据高动态终端与低动态终端接入成功率标准计算对应的最大信道负载门限Gth。

3)将卫星广播的实时信道负载G与Gth进行比较，若G≤Gth，进行发送，若G>Gth，利用优先级的退避算法生成等待时间片进行等待。

2.4.1 信道负载判断

由系统模型假设可知，卫星的通信信道为同一频道。因此，在统计信道实时负载时，只需要考虑一个频道上的负载即可。本研究统计一个时间片内的信道负载均值作为实时信道负载，如公式(6)所示。其中，Tframe为一个虚拟帧长度，T=n×Tframe。

(6)

设Gth={Glth,Ghth}，其中，Glth表示低动态终端接入时的最大负载门限，Ghth表示高动态终端接入时的最大负载门限。各类用户终端对应的最大负载门限值Gth与各个用户终端所需最低接入成功率对应。高动态终端最大负载门限值的可通过公式(7)求得。其中，ratei表示各类终端的接入业务占总的接入业务的比例，rateh表示高动态终端的接入业务占总的接入业务的比例。

(7)

2.4.2 优先级退避算法

由于二进制退避算法(binary exponential backoff，BEB)[13]与乘性增加，线性减少退避算法(multiplicative increase and linear decrease，MILD)[14]都无法支持区分优先级的业务，因此本工作结合场景提出区分优先级的退避算法来控制系统的用户终端何时发送数据包。具体步骤如下。

低动态终端接入的情况：

X=min(2×X,CWmax),G≥Glth，

(8)

X=X/2,G

(9)

具体的步骤如下：

1)设置初始等待时间t，数据包等待时间上限max和等待窗口的最大值CWmax。其中t为一个信道帧的长度。

2)在0至当前等待窗口值的数值区间内，任意选择一个数Rand与初始等待时间t相乘，所得的结果为数据包传输等待时间T。

3)当等待时间结束后，若G≥Glth，如公式(8)所示，等待窗口增加一倍，并在等待窗口内随机选取一个数，与初始等待时间相乘，作为等待时间；若G

4)当数据包总的等待时间超过max，此数据包传输失败。

高动态终端接入的情况：

X=min(X+1,CWmax),G≥Ghth，

(10)

X=1,G

(11)

具体的步骤如下：

1)设置初始等待时间t，数据包等待时间上限max和等待窗口的最大值CWmax。其中t设置为一个信道帧长度。

2)在0至当前等待窗口值的数值区间内，任意选取一个数Rand与初始等待时间t相乘，所得的结果为数据包传输等待时间T。

3)当数据包等待时间结束后，若G≥Glth，如公式(10)所示，等待窗口增加1，并在窗口内随机选取一个数，与初始等待时间相乘，进行等待；若G

4)当数据包总的等待时间大于等于max，此数据包传输失败。

3 仿真与分析

3.1 仿真参数设置和算法流程

假设每个用户终端都会被两颗LEO所同时覆盖。用户终端业务信源服从参数为λ的泊松分布。数据包的长度为100 bit，虚拟帧长度为10 000 bit，每一帧时隙可放置一个数据包。数据包通过QPSK调制后进行发送，信道编码速率R为1/2。卫星信道模拟加性高斯白噪声信道。用户终端类型分为高动态终端与低动态终端。接收端一侧干扰消除最大迭代次数Niter为14。由于数据包长度与时隙长度相等，所以归一化负载G表示平均每个时隙时长内发送数据包的数量。仿真参数如表1所示。

表1 仿真参数表Table 1 Simulation parameter table

接下来本研究从两个方面对MECRA性能进行对比研究：

1)吞吐率与丢包率性能仿真与对比。在归一化负载区间内，分析统计MECRA的吞吐率与丢包率性能表现，与CRDSA、IRSA、CRA和ECRA进行比较，主要是为了表明MECRA在吞吐率与丢包率指标上的优势。

2)高动态终端首次接入成功率仿真与对比。分析统计采用接入控制的MECRA、CRDSA、IRSA、CRA和ECRA随着接入到达率的变化，高动态终端首次接入成功率指标的变化情况。主要是为了说明MECRA可优化高动态终端首次接入的成功率。

3.2 仿真结果分析

3.2.1 吞吐率与丢包率性能仿真与对比

首先，本研究将未加接入控制的MECRA算法进行仿真。假设数据包长度与时隙的长度相等，归一化负载G设置为[0～2 bit]每个符号。图5和图6分别展示了MECRA的吞吐率与丢包率性能。

图5 MECRA算法吞吐率仿真曲线Fig.5 Throughput of MECRA algorithm

图6 MECRA算法丢包率仿真曲线Fig.6 Packet loss rate of MECRA algorithm

从图5中可以看出，负载在[0～1.1 bit]每个符号区间时，系统吞吐率近似线性的增长，这可以说明在此条件下，数据包到达系统接收端一侧后可以被完整解码出。当负载超过1.1之后，随着负载的进一步增加，数据包在信道中发生碰撞的几率会越来越大，系统吞吐率在缓慢到达峰值后，会呈现下降的趋势。MECRA在负载为1.2时会达到吞吐率最大值，此时，吞吐率可接近1.1 bit每个符号。

由图6可以看出，当负载小于0.85时，系统丢包率小于10-2，当负载小于1.2时，系统的丢包率小于10-1。当负载在区间[0～0.85 bit]每个符号时，丢包率上升缓慢。当负载超过1.0后，系统的丢包率上升速率加快。仿真证明随着信道负载的增加，用户终端发送数据包发生碰撞的几率会越大。

其次，本研究将MECRA与CRDSA、IRSA、CRA和ECRA进行仿真对比。在归一化负载为[0～1.4 bit]每个符号的区间内统计各个接入算法的吞吐率和丢包率曲线，如图7和图8所示。

图7 接入算法吞吐率仿真对比曲线Fig.7 Comparison of throughput of different access algorithms

图8 接入算法丢包率仿真对比曲线Fig.8 Comparison of packet loss rate of different access algorithms

从图7吞吐量对比曲线中可以看出，当负载较低时，图中接入算法的吞吐率指标随负载呈一个线性增长的趋势，当系统负载达到一定程度继续增长时，吞吐率都呈现下降趋势。在MECRA中，当负载达到1.2后，系统的吞吐率才会出现非线性下降趋势，优于CRDSA，IRSA，CRA和采用选择合并技术的ECRA，且MECRA的吞吐率最大值最高。因此可以证明所提接入算法在提升天基信息港系统接入吞吐率上的有效性。

从图8丢包率对比曲线中可以看出，当归一化负载较低时，丢包率始终小于10-2，当归一化负载达到一定程度之后继续增长时，丢包率会持续上升。若要将丢包率控制在0.1以下时，MECRA的负载需要控制在1.2，优于CRDSA的0.5和采用选择合并技术的ECRA的0.6。

综上所述，不同于ECRA在信道中多次发送同一数据包来触发接收端的迭代干扰消除，MECRA利用用户终端在通信过程中被低轨星座系统多星覆盖，覆盖卫星可以接收到用户终端所发送数据包的特点，每颗接收端卫星接收到数据包后，将数据包转发到天基信息港中进行干扰消除，避免了用户终端在信道中多次发送同一数据包来触发接收端迭代干扰消除的过程，降低了数据包发生碰撞的概率。MECRA的吞吐率最大值可接近1.1 bit每个符号，优于ECRA。

3.2.2 高动态终端首次接入成功率仿真与对比

本工作仿真统计在MECRA与CRDSA、IRSA、CRA和ECRA算法下，随着用户终端接入到达率不断增加的情况下，高动态终端的首次接入成功率指标。仿真结果如图9所示。

图9 接入算法接入成功率对比曲线Fig.9 Comparison of access success rate of different access algorithms

从图9接入成功率对比曲线中可以得出，ECRA由于未采用接入控制机制，当用户接入到达率增加至0.6时，接入成功率已降至99%。接入到达率进一步增加时，首次接入成功率会继续下降。加入接入控制的MECRA可以让终端的接入成功率维持在99%以上。其原因是优先级接入控制通过对各类用户终端的最大负载门限的设置，当系统接入成功率接近99%时，对低动态终端的接入业务进行控制，使得低动态终端的业务进行退避等待，暂缓接入到天基信息港系统中，减少数据包的碰撞概率，从而优化高动态终端的首次接入成功率。根据仿真对比，可以证明所提算法在优化高动态终端首次接入成功率上的有效性。

4 结 语

针对低轨星座针对高动态终端需要快速接入问题，本工作以基于竞争的随机接入算法作为研究基础，提出了MECRA。该算法利用用户终端被两颗及以上低轨卫星覆盖的特点，数据包只需发送一次，可被多颗卫星同时接收。接收端通过滑动窗口确定接收数据包的位置，并通过迭代干扰消除实现数据接收与检测。在此基础上，引进区分优先级的接入控制，优化了高动态终端的首次接入成功率。通过对比仿真，所提出的算法在吞吐率和丢包率方面均优于CRDSA和ECRA。在不考虑功率不平衡影响下，MECRA的吞吐率最大值可达1.1 bit每个符号。在加入接入控制后，可以使得高动态终端的首次接入成功率达到99%，确保了高动态终端高可靠的快速接入。