2022年第10期目录 | 专题：空天地海一体化
面向6G的卫星通感一体化
5G-A空天地融合核心网方案及关键技术
空天地海一体化网络切片研究综述
面向5G-Advanced的天地一体化网络移动性管理研究
05
专题“空天地海一体化”
《移动通信》2022年第10期
基于随机接入的空天地海一体化网络性能分析*
陈浩 1 ，郭佳妮 1 ，宋姗姗 1 ，刘军 2 ，崔军红 1
【摘 要】性能分析是对空天地海一体化网络进行性能优化的理论基础和重要手段，然而，网络中各异构子网使用不同的通信介质与网络协议，传统的模型无法分析多介质异构网络性能。针对上述问题，基于随机接入的媒体访问控制协议，建立空天地海一体化网络性能分析模型，结合水声通信与无线通信特征分析，可得吞吐量、延时两个网络性能指标。实验结果表明，该模型可为随机接入空天地海一体化网络提供最佳的网络参数，从而提高网络性能。
【关键词】空天地海一体化网络；网络性能分析；MAC协议；排队论
中图分类号：TN929.5 文献标志码：A
文章编号：1006-1010(2022)10-0035-06
引用格式：陈浩,郭佳妮,宋姗姗,等. 基于随机接入的空天地海一体化网络性能分析[J]. 移动通信, 2022,46(10): 35-40.
CHEN Hao, GUO Jiani, SONG Shanshan, et al. Performance Analysis of Space-Air-Ground-Sea Integrated Network Based on Random Access[J]. Mobile Communications, 2022,46(10): 35-40.
0 引言
随着5G技术的推广，人类对陆地区域的网络覆盖逐渐完善，有效地支撑了万物互联的发展。然而近年来随着物联网技术的增长，新的网络服务对象往往超出地面网络的覆盖区域，因此空天地海一体化网络的建设与研究受到越来越多的关注。空天地海一体化网络由多个使用不同通信介质的异构网络有机融合而成，可以促进海上离岸设施与地面网络互通，实现网络的全场景覆盖，是未来6G的可能形态 [1-3] 。
空天地海一体化网络复杂的网络结构导致其网络性能受到多个网络参数影响 [4-5] ，需要通过合理的参数设置才能使网络达到最佳性能。性能分析作为计算机网络的重要研究课题，揭示了在不同环境下网络性能与网络参数之间的内在联系和变化规律，并以此为理论依据优化网络参数，是提升空天地海一体化网络性能的重要工具。在空天地海一体化网络中，各异构子网的性能分析是整体网络性能分析的基础。然而，不同的子网络使用不同的通信介质以及网络协议架构 [6] ，传统性能分析模型无法兼容这种多介质网络架构。相比于传统无线电网络，水声传感器网络（UASN, Underwater Acoustic Sensor Network）中低速率、长延时、忙终端等特征严重影响了媒体访问控制（MAC, Media Access Control）协议性能 [7] ，使水声网络MAC协议成为网络整体性能的基础与瓶颈。基于握手的协议可以通过对数据包的调度解决忙终端问题，而在基于随机接入MAC协议的网络中，上述特征对网络性能的影响难以评估。由于随机接入的MAC协议实现简单，无额外开销，被广泛应用，且是基于握手的MAC协议基础 [8-9] ，因此，本文对基于ALOHA随机接入协议的空天地海一体化网络进行建模分析。
为了解决传统ALOHA协议中随网络负载冲突概率增加问题，文献[10]提出了两种经典ALOHA协议的改进形式，并分析了在多跳拓扑中两种协议的性能。文献[11]发现了水声调制解调器存在的繁忙终端问题。基于数据包的四种冲突类型，提出了随机接入MAC协议成功传输概率的建模框架，并基于此对ALOHA协议进行建模。文献[12]提出了基于排队论和三维随机几何的通用分析框架，计算三维USAN中的平均包延迟和包误差概率。文献[13]分析了在多用户卫星-地面中继网络的中断概率以及每个参数对网络的影响程度。文献[14]针对卫星-地面系统从吞吐量、能耗、频谱、覆盖率等方面分析网络性能。然而上述模型大多针对单一介质网络，不能联合分析空天地海多介质异构网络性能。同时水下性能分析模型也存在对海洋环境、数据包冲突类型等考虑不充分的问题。
针对空天地海一体化网络的异构性和水声MAC协议成功传输概率与数据包的服务时间等参数难以表征的问题，本文分别对UASN和天基无线电网络进行联合建模。针对UASN，本文提出了基于排队论的QBM（Queuing Theory Based Model）性能评估模型，考虑水声MAC协议中存在的多种冲突类型，分析了成功传输概率，在重传机制下对数据包服务时间进行建模。通过对异构子网的建模，实现网络的性能评估，从而指导实际网络部署。
1 系统模型
本文考虑如图1所示的近海区域空天地海一体化网络，假设每个海底传感器节点单位时间内产生数据包的个数服从参数为λ的泊松分布，传感器节点成功传输单个数据包所消耗的时间的期望为T s ，方差为σ 2 。在此基础上将每个传感器节点建模为一个M/G/1服务系统，服务强度ρ为min(λT s ,1)。海底传感器节点通过水声通信将数据包发送给海面基站节点，海面基站节点通过无线电通信将数据发送至无人机节点，无人机节点对数据进行预处理，如果发现异常数据，则立即将数据通过卫星通信发送至岸基数据中心；否则，无人机对数据进行临时存储，并定期轮换返回岸基数据中心交付数据。
2 MAC协议建模
本文模型整体架构如图2所示，首先基于调制模式与数据包冲突类型对水声MAC协议进行建模，并将水声MAC协议的输出参数作为无线电MAC协议的数据参数，对无线电MAC协议建模，最后基于以上两个模型得到网络整体吞吐量和数据包延时。
2.1 水声MAC协议建模
（1）成功传输概率模型
在水声通信中，不同的调制解调方式对应不同的误码率和通信速率。考虑BPSK、QPSK、8QAM、16QAM和64QAM等5种物理层调制模式，其误码率可以表示为：
其中，m为编码进制数。综上，数据包的成功传输概率可以表示为：
其中L表示数据包长度。
水下ALOHA协议在现有ALOHA协议的基础上增加了ARQ机制以保证一定的可靠性 [15] 。本文将水下ALOHA协议中存在的冲突分为五种，包括发送接收冲突、隐藏终端接收冲突、共同邻居接收冲突、冲突之后再冲突和接收发送冲突。
为了计算ALOHA协议中不发生数据包冲突的概率，首先分析在一段时间T内节点发出一个数据包的概率。在T时间内的平均发包次数可以表示为：
3 实验分析
3.1 仿真参数设定
仿真实验中使用的参数设置如表1所示，水声通信中不同调制方式的通信速率如表2所示[16-17]。
3.2 输入流量的影响
本组实验中，节点间距离设置为1 km，水声信道信噪比为6 dB，输入流量0.01为步长从0.01包/秒逐步提高至0.14包/秒，其余参数与3.1节中相同。
ALOHA协议吞吐量和延时随输入流量变化结果如图7和图8所示。可以发现，整个网络的吞吐量远小于采用无线电通信的ALOHA协议，这是因为在空天地海一体化组网中，水声网络因为其低速率和长传播延时成为整体网络的性能瓶颈。同时，吞吐量也并不像传统无线电ALOHA协议一样输入流量先增后减直至趋近于零，而是在数据流量较小时递增，而后递减，最终在输入流量达到一定值时趋近于平稳。这是因为当吞吐量增加至网络完全处于拥塞状态时，节点不能及时处理队列中的数据包，导致队列里总是存在数据包，因此节点在发送数据包时失去了一定随机性，各个节点之间的冲突概率也趋于稳定，导致网络吞吐量最终趋于稳定。此外不同调制模式对吞吐量的影响也较为明显，速率高的调制方式虽然可以有效减少延时和冲突概率，但过高的误码率也会影响它的成功传输概率，降低吞吐量。因此根据实际网络环境选择适当的调制模式是必要的。
随着输入流量的增加，排队延时的增大导致数据包的延时逐渐增加，同时可以发现，速率更高的调制模式不一定会降低延时，因为过高的误码率带来了更多的重传，从而加重了网络的拥塞。
3.3 信噪比的影响
本组实验中，节点间距离设置为1 km，输入流量为0.04包/秒，信噪比以1为步长从4逐步提高至13，其余参数与3.1节中相同。
ALOHA协议吞吐量和延时随信噪比变化的结果 如图9和图10所示，可以看出，吞吐量随着信噪比的提高而提高，延时随着信噪比的提高而降低。区别在于不同的调制模式对信噪比变化的敏感度并不相同。这是因为信噪比的提高直接提高了数据包的成功传输概率，降低数据包重传次数，同时重传次数的降低也会减少不拥塞网络中的冲突概率。
3.4 节点距离的影响
本组实验中，水声信道信噪比为6 dB，输入流量为0.02包/秒，节点间距离以1 km为步长，从1 km逐步提高至5 km，其余参数与3.1节中相同。
ALOHA协议吞吐量和延时随节点间距离变化的结果如图11和图12所示。在无线电ALOHA协议中，在网络不发生拥塞的情况下基于随机接入的协议的性能并不会随节点间距离变化而变化，因为发送方所发送的数据包在接收方时间轴上的映射是随机的，因此发生冲突的概率和节点间距离并不相关。但是在空天地海一体化网络中，ALOHA协议的吞吐量随着距离的增大而略微增大。因为在ALOHA协议中，距离的增大除了增加服务时间之外，节点同时会因为传播延时的增大而有更长的时间处于等待ACK的状态，这导致节点在一段时间内发送数据而造成冲突的概率减小。当输入流量较小时，服务时间并不是限制吞吐量的关键因素，因此吞吐量会增大。而在节点发生拥塞之后，服务时间是限制网络性能的关键因素，因此吞吐量并不会一直增大，而是在距离增大到一定程度后开始降低。然后，延时随着距离增大而逐渐递增。因为声波信号在海水中传播速度仅为1 500 m/s，传播延时是影响延时的关键因素。在ALOHA协议中，冲突概率受距离影响并不明显，由此带来的延时减少可以忽略不计，其延时随距离增大而增大。
4 结束语
针对空天地海一体化网络的多介质特性、水声MAC协议成功传输概率和数据包的服务时间等参数难以表征的问题，本文分别对UASN和天基无线电网络联合建模得到了吞吐量、延时两个性能指标的量化结果。针对UASN，结合实际水声通信特征及数据冲突类型，建立了基于排队论的随机接入MAC协议的网络性能分析模型QBM，并将其结果作为无线电网络模型的输入参数。最后本文使用MATLAB平台进行建模实验，验证了网络参数对空天地海一体化网络性能的影响。
参考文献：（上下滑动浏览）
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★原文发表于《 移动通信》2022年第10期★
doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20220904-0001
中图分类号：TN929.5 文献标志码：A
文章编号：1006-1010(2022)10-0035-06
引用格式：陈浩,郭佳妮,宋姗姗,等. 基于随机接入的空天地海一体化网络性能分析[J]. 移动通信, 2022,46(10): 35-40.
CHEN Hao, GUO Jiani, SONG Shanshan, et al. Performance Analysis of Space-Air-Ground-Sea Integrated Network Based on Random Access[J]. Mobile Communications, 2022,46(10): 35-40.
作者简介
郭佳妮：学士毕业于北京交通大学计算与信息技术学院，吉林大学计算机科学技术学院在读博士研究生，研究方向为MAC协议设计和水声网络技术。
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目录 | 《移动通信》2022年第10期出版
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