基于非线性规划的DVB—RCS跨层动态带宽分配算法

2015-12-25 12:07张荻
软件 2015年9期
关键词:卫星通信

张荻

摘要:DVB-RCS系统的带宽资源受限于卫星载荷和星上环境,对星上带宽资源的管理通常采用动态带宽分配的方式。本文设计了一种基于非线性规划的跨层动态带宽分配算法,在带宽分配算法中引入跨层设计思想,综合考虑应用层用户服务质量和物理层编码调制方式的影响,构造新的效用函数,并利用非线性规划进行求解。仿真结果表明,与经典分配算法相比,该算法在系统吞吐量、公平性和用户满意度上都有所提升,同时降低带宽分配过程中的计算复杂度,适合用户数量快速增加的卫星通信系统。

关键词:通信与信息系统;跨层动态带宽分配;非线性规划;卫星通信

中图分类号:TN927+.21

文献标识码:A

DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2015.09.023

0 引言

卫星通信网络的快速发展使得系统服务的用户数量、数据流量大幅增加,系统承载的业务也更多样化。基于这一发展趋势,欧洲电信标准化协会(EuropeanTelecommumcations Standards Institute. ETSI)制定了卫星通信系统DVB-RCS(Digital Video Broadcasting-Retum Channel via Satellite)标准,对卫星通信系统的物理层技术参数进行了规范化设计。DVB-RCS协议规定了编码调制方式、帧结构等内容,但未对资源管理方式进行统一规定,卫星系统可以根据需要采取灵活的资源管理措施。因此,在星上带宽资源有限、用户对带宽需求量大、需求多样化、用户链路传输速率不同的情况下,如何更加合理的分配带宽资源成为卫星通信中的研究热点。

经典的带宽分配算法只考虑用户请求的带宽资源数量,不能综合考虑用户服务类型和物理层信道特征,其分配结果往往很难达到较高的公平性和效用,导致系统吞吐量较低。跨层设计思想打破层间的信息阻碍,将用户请求带宽资源数量、用户服务类型和物理层编码调制方式信息进行综合考虑,得到效用更高的分配结果,提升系统的吞吐量。跨层设计思想在地面无线通信网络中的应用较为广泛,而由于卫星通信环境的特殊性,地面通信中的跨层带宽分配算法不适用于卫星通信,相关研究还未完善。早期研究引入效用函数的思想,根据通信环境的变化,对带宽进行实时的分配。在卫星通信领域,DVB-RCS卫星通信系统带宽分配模型可以应用跨层公平注水算法求解。使用请求时隙数量和最小保证时隙数量建立新的效用函数模型,也可以在一定程度上提升系统吞吐量。

本文在分析了多种动态带宽分配(dynamicbandwidth allocation,DBA)策略流程和性能的基础上,对常用的跨层效用函数进行了改进,提出新的跨层效用DBA模型,并设计其计算流程。本算法提升了DVB-RCS系统的吞吐量、绝对公平性和用户满意度,同时计算复杂度低,节约计算资源。

l DVB-RCS系统

如图1所示,DVB-RCS系统由网络控制中心(Network Control Center,NCC)、转发卫星和用户终端组成。在带宽请求的过程中,用户终端根据需求向卫星发送带宽请求,该请求通过反向链路由卫星和信关站传递给NCC,由NCC根据系统带宽资源分配算法执行分配功能,分配结果通过前向链路回传给用户终端,用户终端根据收到的分配结果进行数据传输。

DVB-RCS标准根据用户请求的优先级定义了以下五种带宽请求类型。

恒定速率分配(Constant Rate Assignment,CRA):用户终端与NCC进行协商,确定一个固定速率,用户终端以此速率进行传输。

基于速率的动态容量(Rate Based DynamicCapacity,RBDC):根据业务速率进行带宽请求,可以在传输过程中进行协商调整,有最大速率限制。

基于容量的动态容量(Volume Based DynamicCapacity,VBDC):根据节点的缓存数量进行带宽请求,数量是积累性的。

绝对基于容量的动态容量(Absolutely VolumeBased Dynamic Capacity,AVDBC):请求数量是绝对的,每次发送请求代替上一次的带宽请求。

自由容量分配(Free Capacity Assignment,FCA):系统将剩余未使用的带宽非配给用户终端。

上述五种带宽请求类型中,CRA属于固定带宽分配(Fixed Bandwidth Assignment,FBA),其他四种属于动态带宽分配。由于FBA的带宽不能根据业务动态改变,会引起资源浪费,而卫星系统用户多,带宽资源有限,因此卫星通信系统中适合采用DBA的分配方式。

DBA根据业务状态对带宽资源进行实时分配,保证每一时刻带宽资源都能得到高效利用,从而大幅提高信道利用率,保证更多用户的通信需求,提升系统的吞吐量。但是经典的DBA算法计算复杂度较高,尤其在用户较多的情况下,会占用大量的计算资源,因此需要在保证分配性能的同时对经典算法进行简化,使其更加适用于卫星通信系统。

DVB-RCS系统采用时分多址的接入方式,有研究论证了卫星通信系统中时分多址接入的优越性,因此本文的带宽分配算法针对时分多址方式建立模型,即把带宽的分配看作时隙数量的分配。

2 基于非线性规划的跨层DBA

卫星通信的DBA模型通常考虑系统吞吐量、绝对公平性和用户满意度这三个指标。提升系统吞吐量可以增加带宽资源的利用率,提升卫星通信系统性能,为更多的用户提供通信服务;从用户角度来看,每个用户分配到的带宽与用户业务优先级、对带宽数量需求的符合程度是衡量系统通信服务质量的标准,体现在数值上就是绝对公平性和用户满意度。由于系统带宽资源有限,保证系统性能的同时必然会降低单个用户的服务质量,因此吞吐量与公平性、满意度之间存在着根本矛盾。DBA的主要工作就是在这三个指标之间寻找一个平衡点,兼顾系统性能与用户QoS。

本文在经典带宽分配思路中引入跨层设计思想,建立简化的跨层DBA模型,设计了非线性规划和贪婪算法相结合的求解算法,并通过仿真证明其性能。

2.1 基于非线性规划的跨层DBA模型

卫星通信中的DBA模型通常使用效用函数的形式。综合考虑多放面因素建立效用函数,求其最优解,即可得到带宽分配结果。

由于卫星通信中用户请求业务的优先级、请求带宽大小、保证服务的最小带宽大小、终端的链路状态都会对分配结果的性能产生影响,因此引入跨层设计的思想,将应用层的业务优先级信息和物理层的信道状态信息传输到链路层,建立统一的效用函数。假设有N个用户参与时隙分配,常用跨层效用函数形式如式(1)。

上述效用函数有需要完善的地方,本文考虑如下四点对效用函数进行了修改。

(l)由于效用函数中包含两个不同的对数项且代表链路状态的系数是随机的,其求解过程通常需要使用复杂的非线性整数规划或迭代算法(如贪婪算法等),计算复杂度很高且与用户数的平方正相关,当系统容纳用户较多时,很难保证实时的带宽分配。本文对DBA模型进行细微调整,以减少计算量。

(2)由于卫星通信环境较差,通常采用BPSK或QPSK的固定调制方式,因此经典跨层效用函数中只考虑低阶调制方式的影响。随着卫星通信系统性能的增强和对星地信道研究的深入,现有的传输技术已经能够在保证误码性能的同时提升调制阶数,因此本文将调制阶数M,引入效用函数。

(3)在用户业务优先级普遍较高时,优先级绝对值高并不会使用户获得更多的时隙,因此使用优先级相对值代替优先级绝对值。同样的,为了平衡优先级和链路状态之间的关系,对链路状态也采用相对值系数进行处理。

(4)为了保证用户的基本通信服务,优先为每位用户分配最小保证时隙,剩余时隙按效用函数最大化原则讲行分配。

对效用增量进行由大到小排序。

为效用增量最大的用户分配一个时隙并更新此用户的效用增量值。每分配一次都计算该用户的已分配时隙数是否等于其请求时隙数,若相等,则下次分配不再考虑该用户,以此来保证式(4)的约束条件成立。重复此分配过程,每一次只为效用增量值最大的用户分配,直至将所有剩余时隙分配完毕,算法结束。

算法完整流程图如下。

3 算法仿真与性能分析

3.1 仿真场景

本文通过仿真验证基于非线性规划的跨层DBA算法性能。论文选取传统跨层效用函数DBA算法和跨层公平注水算法作为对比,分析本文算法的改进。

仿真场景中使用的调制阶数根据DVB-RCS2协议规定的四种调制方式进行映射,如表l。

3.2 仿真结果及分析

在上述的仿真场景中,当可分配时隙数为100时,对三种算法进行仿真,得到的时隙分配结果如图3。

如表4所示,本文提出的跨层非线性规划DBA算法与跨层效用函数DBA算法和跨层公平注水算法相比,吞吐量分别提升了17.80和20.87个等效时隙,公平性提升了0.2696和0.0450;用户满意度提升了0.0259和0.0118。

通常系统的总时隙数是变化的,因此本文对不同时隙数的情况进行了仿真,结果如图4、图5、图6。

由图4可以看出,本文提出的基于非线性规划的跨层DBA算法在带宽资源很少的情况下效用值较低,这是由于在保证用户最小保证时隙的情况下,每个用户平均只能分到1-2个时隙,而算法中需要对非线性规划的小数进行省略,因此对效用值产生了较大影响,但在大部分情况下,本算法的效用值明显高于另外两种算法。

从图5上看,由于跨层非线性规划算法在系统模型上增加了调制阶数这一参数,并且使用现有卫星通信系统中的多种调制编码方式进行仿真,更加接近现阶段卫星通信系统的真实情况,因此与跨层效用函数算法和跨层公平注水算法相比,其系统吞吐量有较大提升。

由图6可以看出,本文所提算法综合考虑业务优先级、物理层信道状态和用户需求量,平衡各用户之间的竞争关系,使用户满意度得到较高的保证。

另外,在计算方法上使用非线性规划与贪婪算法相结合的方式,与常用的基于整数规划、动态规划等计算方法的DBA算法相比,可以在保证求得最优解的同时有效减少计算量,降低对系统计算资源的消耗。

4 结束语

本文针对DVB-RCS系统建立了跨层分配模型,并提出了基于非线性规划和贪婪算法的计算方法。仿真结果表明,由于综合考虑了QoS优先级和物理层信道状态,跨层非线性规划算法在带宽资源基本充足时表现出较高的效用,其吞吐量、绝对公平性和满意度较经典算法均有所提升。

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