模糊信道忙闲划分的概率媒体接入控制协议

于必成， 赵学军， 袁修久， 侯 蓓

(空军工程大学, a.基础部; b.信息与导航学院，西安 710000)

0 引言

随着无人机技术的不断发展，多无人机协同应用在近些年来兴起，无人机自组网(UAV Ad Hoc Network，UANET)[1-4]引起了众多学者的广泛关注。无人机自组网是移动自组网(Mobile Ad Hoc Network，MANET)[5]和车载自组网(Vehicle Ad Hoc Network，VANET)[6]概念的拓展，其基本思想是各无人机将自身作为网络节点，不依赖于固定的基础设施，相互之间分发和传递指控信息、态势信息和数据采集信息等[7]。相较于传统自组网，UANET中的无人机节点具有高速移动性，因此，在军事和民用领域上应用价值极大，但同时因为其复杂多变的网络拓扑结构，UANET也存在许多技术问题亟待解决。在军事上，随着战争形态的不断演变，战争节奏不断加快，对于一些时延敏感目标，必须保证指控信息发送具有严格的时效性和可靠性，无人机系统才能实现精确打击[8]，对于信息量较大的态势信息和数据采集信息等，则需要保障其较高的吞吐量需求，因此，UANET需保证不同类型业务区分服务[9]。媒体接入控制(MAC)协议是无线通信协议栈的重要组成部分，在保证通信系统信道利用率、信息传输成功率和时延等性能方面起到至关重要的作用。

按照信道资源分配方式的不同，UANET的MAC协议可以分为基于调度的和基于竞争的两大类[10]，在数据传输之前，基于调度的MAC协议需要对网络资源进行规划，传输过程中需要中心节点进行调度，对于固定的基础设施之间通信，基于调度的MAC协议能够有效减少冲突，保证系统稳定的吞吐量，但是，由于无人机网络拓扑结构的高动态性，很难对信道资源进行调度，难以满足军事上毫秒级别的需求[11]，因此，基于调度类的协议不大适用于UANET场景。基于竞争的MAC协议通过直接竞争信道资源的机制接入信道，保证了无人机节点接入信道的时效性，因而更符合UANET的需求。载波侦听多址接入(Carrier Sense Multiple Access,CSMA)协议[12]是自组网中使用最广泛的一种竞争MAC协议，CSMA协议有非坚持CSMA、1-坚持CSMA和p-坚持CSMA 3种机制，其中,p-坚持CSMA[13]结合了非坚持CSMA和1-坚持CSMA这两种协议的特点，所以应用最为广泛，但是在该协议中，发送概率p的选择影响整个协议的性能。统计优先级多址接入(Statistical Priority-based Multiple Access,SPMA)协议[14]是美军战术瞄准网络技术(Tactical Targeting Network Technology,TTNT[15])采用的MAC协议，该协议在某些方面与CSMA协议类似，不同于CSMA协议，由于网络中存在多种优先级业务，所以在SPMA 协议中，信道会出现多种状态，而不是只有忙和闲两种状态。SPMA系统根据信道忙闲程度会为不同优先级业务设定不同的发送阈值，为保证高优先级业务拥有较高信道使用权限，在各优先级业务的发送阈值设定上，高优先级业务的阈值会比低优先级业务的阈值大。当网络中的节点需要发送数据时，首先检测当前信道的忙闲程度，然后根据数据包的优先级发送阈值，判断是否可以发送数据[16]。

鉴于此，为了满足无人机自组网多业务区分服务，以及最高优先级业务的低时延和较高的一次成功传输率，同时保证系统在高负载的情况下依然保持较高信道利用率，在p-坚持CSMA协议和SPMA协议的基础上，提出了一种模糊信道忙闲划分的概率媒体接入控制协议(P-FMAC)。

1 协议描述

由于UANET中存在着多种不同的优先级业务，P-FMAC协议采用多信道机制传输多种优先级业务，该协议主要包含以下两种核心机制。

1) 模糊信道忙闲划分机制：该机制在论域信道负载上根据业务类型建立多种信道忙闲模糊子集，为每一个信道忙闲模糊子集设置合理的隶属度函数，并根据当前信道负载，计算各信道忙闲等级的隶属度，通过定义概率决策函数，综合利用各隶属度信息，确定当前信道的忙闲等级。

2) 概率接入机制：为了保证系统在重网络负载下最高优先级的成功传输率和信道利用率，在监测到信道忙闲程度允许发送后，发送节点以概率p发送数据。

P-FMAC协议工作原理如图1所示。

图1 P-FMAC原理Fig.1 Principle of P-FMAC

P-FMAC协议具体过程如下。

1) 编码：发送节点通过RS-Turbo级联纠错编码[17]，将系统中产生的数据包划分为长度更短的突发包，并在每个突发包中加入冗余信息，用于分组解码。

2) 排队过程：系统中存在多种优先级业务分组，分组到达后在节点的队列缓冲区按照优先级顺序进行排列。

3) 信道接收突发监测：统计各个信道在一段时间内接收到的突发数量，并将结果反馈给各发送节点。

4) 信道忙闲决策：各节点将反馈的突发数量根据模糊信道忙闲等级划分机制，对当前时刻的信道忙闲等级进行决策。

5) 发送节点根据需要发送突发的优先级选择合适的信道，以概率p进行发送。

6) 解码：通过识别突发包中加入的冗余信息，对原分组进行重组和译码，根据Turbo编码原理，如果目标节点正确接收到一个分组解码产生的突发包总数的一半，就可以将该分组成功还原。

2 协议建模

2.1 信道忙闲程度量化

对于多信道网络，各个信道相互独立，信道与信道之间不存在干扰，各信道以统计周期内接收到的突发数量表示信道忙闲程度。图2为信道接收时频图，其中，N为统计周期，f1,…,fM表示网络中共有M条信道。

设在N个时隙内，信道fi上接收到的突发数量为Nfi，Nfi反映信道忙闲程度，Nfi越大，信道越忙，反之，信道越闲。

2.2 模糊信道忙闲等级划分

由于UANET具有多优先级业务的特点，为保证各优先级业务区分服务，MAC协议需要为不同优先级数据包设置不同的阈值门限。随着网络负载的增加，当负载达到一个超标状态时，可以让优先级较低的数据包退避一段时间再发送出去，保证高优先级业务的时效性。不同优先级分组接入信道的阈值可以用信道忙闲程度表示，由于信道忙闲是一种模糊概念[18]，当反馈的突发数量介于信道忙闲等级划分的阈值附近，信道忙闲程度虽然相差不大，但此时信道忙闲状态却隶属于两种不同的信道忙闲等级，显然，这种信道忙闲等级划分的方式是不准确的，所以该协议采用模糊信道忙闲等级划分的方式对信道忙闲状态进行划分。

所谓的模糊信道忙闲等级划分即在论域信道负载上，根据发送业务的类型建立多种信道忙闲模糊子集[19-20]，根据统计时隙内的突发数量为每一个信道忙闲模糊子集设置合理的隶属度函数，通过监测各信道负载，计算各信道忙闲等级的隶属度，通过定义概率决策函数，判断当前各信道属于各信道忙闲等级的概率。

节点在发送数据包前，根据信道前N个时隙接收到的突发数量，计算各信道忙闲等级的隶属度，例如信道i此时向发送节点反馈的信道负载为x，则得到所对应的各信道忙闲等级隶属度为A1(x)，A2(x)，…，AM(x)。为综合利用各信道忙闲等级隶属度，更好地反映实际信道忙闲情况，定义决策概率函数为

(1)

式中，pj表示信道忙闲属于j等级的决策概率，信道忙闲等级隶属度越大，决策概率越大，则隶属于该信道等级的可能性越大。模糊信道忙闲等级划分的流程如图3所示。

图3 模糊信道忙闲等级划分流程图Fig.3 Flow chart of fuzzy division of the channel busy and idle degree

2.3 概率接入机制

随着网络负载的不断增加，网络中的数据碰撞也在不断增加，为了保证在重负载下，信道依然保持较高的利用率，提出了概率接入机制。当发送节点监测到当前信道忙闲程度允许数据发送时，发送节点并不是直接发送数据，而是以概率p进行发送，从而降低数据包的碰撞概率。

当网络中节点对信道忙闲程度监测结束后，节点根据当前需要发送数据包的优先级，选择合适信道进行发送。用γ1(m|n)表示n个发送节点中在该时隙有m个发送节点发送数据的概率，其发送数据的概率为p，则

(2)

(3)

节点成功传输优先级j的业务的概率可以表示为

(4)

将式(2)、式(3)代入式(4)整理可得

(5)

3 仿真分析

采用OMNeT++仿真平台对协议性能进行分析。仿真场景大小设置为200 km×200 km×10 km，在该场景中，所有节点都随机分布，每个节点通过随机选择目的节点通信，构成一个全连通的网络。根据无人机自组网应用需求，协议设定4种优先级业务，其中,优先级Ⅰ业务的分组到达率固定为100包/s，优先级Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ业务分组到达率的比例为1∶1∶1。概率接入机制的发送概率p是影响节点碰撞的关键因素，如果p的取值过大，则在网络负载较大时，碰撞加剧；如果p的取值过小，则节点传输数据的选择过于保守，导致信道利用率降低。因此，设置发送概率p=0.5，具体参数设置见表1。

表1 仿真参数设置Table 1 Simulation parameters

在论域信道负载上设置的各优先级业务的隶属度函数可以表示为

(6)

仿真过程中，发送概率p=1表示当监测到信道忙闲程度低于当前数据的优先级阈值时，节点直接发送数据。随着网络负载的不断增加，协议中各优先级分组成功传输率、平均时延以及信道利用率等性能也在不断变化。图4所示为各优先级分组的平均时延，由图4(a)可知，随着网络负载的不断增加，各优先级分组的平均时延均不断增加，在相同的网络负载下，高优先级分组平均时延小于低优先级分组平均时延；从图4(b)中可以看出，当p=0.5时，由于发送概率降低，各优先级分组的平均时延有所增加，但优先级Ⅰ分组的平均时延均能始终保持在2 ms以内。图5所示为各优先级分组的成功传输率，随着网络负载的不断增加，网络碰撞不断加剧，各优先级分组的成功传输率不断下降，但优先级Ⅰ分组的成功传输率均能保证在97%以上，在高负载时，当p=0.5，由于降低发送概率，碰撞减少，各优先级分组的成功传输率得到提高。图6所示为协议信道利用率，在低负载时，协议信道利用率随着网络负载的增加不断增大；高负载时，由于碰撞加剧，信道利用率随着网络负载的不断增加而下降，当p=0.5时，发送概率降低，有效减少了数据分组碰撞发生，使该协议在高负载情况下依然保持较高的信道利用率。

图4 平均时延Fig.4 Mean delay

图5 分组成功传输率Fig.5 Rate of successful transmission

图6 信道利用率Fig.6 Channel utilization rate

4 结论

针对无人机自组网中多种混合业务并行传输以及现有的信道忙闲划分方式未考虑信道忙闲模糊化特征等问题，提出了一种模糊信道忙闲划分机制的概率媒体接入控制协议。该协议通过采用模糊信道忙闲划分机制和概率接入机制，降低数据分组在高负载情况下的碰撞概率，结果表明，该协议在高负载时依然能够保证高优先级业务低时延，以及较高的一次成功接入概率，并且在高负载时系统的信道利用率维持在一个较高水平。