無人機輔助通信的密集無線網絡MAC協議

楊 欣，毛雅淇，王 伶

(西北工業大學 電子信息學院，陜西 西安 710072)

隨著無線通信技術的飛速發展以及用戶數量的急劇上升，無人機輔助的通信網絡成為了重點研究和發展的方向之一。無人機具有高靈活性、高機動性、低成本、易于部署和增減的特性[1]，并且具備更高的概率與通信節點之間形成視距傳播路徑[2]。這些優點使得無人機輔助通信可以廣泛應用于一些地面固定基站難以提供高效通信服務的特殊場景，例如在短時間內有大量通信需求的密集無線網絡，或自然災害發生地的應急通信等[3]。

傳統的地面無線網絡基站部署一般是根據長期的通信行為而規劃的，因此無法在任何時候都保證網絡容量與通信需求的高度匹配[4]。為了彌補現有基于固定基站的無線網絡這一劣勢，可利用多個無人機基站將一個大型網絡分為多個子網絡，減輕每個基站的流量負載壓力，從而為網絡中所有的通信節點提供更高的服務質量。通常情況下，會選用具有更高續航時間的固定翼無人機用于數據采集或空中基站，然而，因各種無人機工作特性及環境條件限制，以無人機為基站提供通信服務仍面臨著各種技術挑戰。首先，由于無人機的動態特性，難以進行通信系統的建模。因此要求無人機在不懸停的情況下連續飛行，從而使得通信節點和無人機之間的信道是時變的。在此情況下，當節點退出無人機的通信覆蓋范圍時，上行通信鏈路將中斷，這導致在一定時間范圍內，每個節點的可通信時間是受限的。此外，無人機通常配備定向天線，從而在地面形成圓形信號覆蓋[5]，這可能導致位于不同位置的設備可與無人機通信的時長不同，使其覆蓋范圍內出現節點的異構通信。這種情況下極易導致網絡節點訪問的不公平性——可通信時間較長的設備有更多機會傳輸信息，可通信時間較短的設備未能在有限的可通信時間內訪問上行信道并進行數據上傳。因此，研究并設計合適的上行信道媒體訪問控制(Medium Access Control，MAC)協議不但可以解決異構性問題，還可以大幅提升網絡節點訪問接入的公平性。

無人機輔助的通信網絡的MAC協議研究建立在無線自組織網絡MAC協議研究的基礎之上?，F有的無線自組織網絡MAC協議主要包括固定分配、隨機競爭和混合協議[6]：① 固定信道分配類MAC協議。如時分多址協議、頻分多址協議等。但在有大量通信節點的密集網絡中，時分多址協議的適用性較低——由于需要給每個節點都分配時隙，易造成單個節點的發送時延過長，通信時間短，且不能解決通信的異構型問題。② 隨機競爭類MAC協議。如ALOHA協議、載波偵聽多路訪問/沖突避免(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance，CSMA/CA)協議及以其為基礎進行改進的各類協議等。文獻[7]中提出將動態時分復用MAC協議用于飛行自組織網絡，用以減少碰撞次數，提高帶寬利用率。但此協議沒有關注無人機的動態性這一影響飛行自組織網絡的重要因素，且不能確保無人機節點之間的公平。③ 混合類協議?；旌项怣AC協議結合了固定信道分配MAC協議和隨機競爭MAC協議的優點，使得隨機競爭MAC協議可以很好地適應低流量負載的動態環境，但同時會造成網絡性能隨著競爭節點數量的增加而下降。最為常見的混合類MAC協議是時分多址與CSMA的混合，如文獻[8]中提出的FS-MAC，基于強化學習算法進行時分多址和CSMA兩種MAC協議的選擇和切換，并利用容錯機制確定無人機MAC協議的切換過程。

目前，針對無人機輔助的通信網絡上行信道接入技術及MAC層協議設計，許多專家學者進行了深入的研究分析[9]。文獻[10]研究了基于無人機的無線傳感器網絡MAC協議。對各種MAC協議的主要特點和優缺點進行了廣泛的研究和比較。文獻[11]將CSMA/CA與基于物理參數的調度相結合，提出了一種基于自適應混合信標的MAC協議。文獻[12]針對傳統無線傳感器網絡的局限性，提出了一種基于無人機的無線傳感器網絡合作伙伴關系和數據轉發模型，將傳感器節點劃分為不同的幀，允許網絡中的傳感器節點進行單獨配對，從而同時傳輸數據，但在密集網絡中，服務質量會由于配對算法存在開銷和時延而下降。

通過對現有相關理論技術的分析研究，為彌補現有協議在模型設計和通信性能方面的不足，文中提出一種無人機輔助通信的密集網絡MAC協議UAD-MAC (Unmanned aerial vehicle Assisted Dense network MAC protocol)，在保證各個通信節點之間高公平性接入的同時，實現密集網絡吞吐量的提升。筆者的主要工作與貢獻如下：

(1) 創新構建了無人機輔助的密集網絡通信模型，將網絡劃分為蜂窩狀小區，再對每個小區劃分環狀簇，并對不同環中節點進行可接入時長分析，充分考慮了密集網絡中位于不同位置設備的通信異構性。

(2) 基于上述無人機輔助的密集網絡通信模型，創新設計了UAD-MAC協議，即結合通信異構性動態調整初始競爭窗口范圍，以實現訪問公平并提高網絡吞吐量，并利用三維馬爾可夫鏈模型進行網絡性能數值分析。

(3) 用歸一化飽和吞吐量和飽和時延作為評估指標，對UAD-MAC協議進行了數值仿真，分析了各種網絡參數對吞吐量和時延的影響。驗證了UAD-MAC中的動態初始競爭窗口調整策略能夠有效地提升接入的公平性，減小通信異構性造成的不利影響。同時確定了較為極端的情況下能夠使得網絡總歸一化飽和吞吐量最大化的初始競爭窗口子系數權值。

1 系統模型

1.1 協議場景設計

假設指定區域隨機分布有大量且密集的移動通信節點，節點密度為ρ，節點均攜帶全球定位系統設備，可實時獲取當前自身位置信息。為便于后續分析，假設通信節點移動速度遠小于無人機飛行速度。所有通信節點都隨機地嘗試接入預設的通信基站，基站再將數據傳至其他位置的通信設施。若使用傳統大基站接收所有通信節點發來的上行數據，則對基站功率要求高，對其體積要求大。使用大基站時，由于通信節點數量眾多，MAC協議若采用時分多址類型的協議，易造成數據上傳速率較慢；若采用CSMA/CA等同類協議，上行數據極易產生碰撞，也會造成數據傳輸效率低下的問題。

為解決上述問題，筆者構建了無人機輔助的密集網絡通信模型，如圖1所示。

(a) 密集網絡的蜂窩小區

模型采用蜂窩劃分策略，如圖1(a)所示。將這片具有密集通信節點的區域從地理上劃分為多個簇，每個簇由6個邊長為a的正六邊形小區組成。每個小區上空都有一架無人機以速度v按照圓形軌跡飛行。無人機上配備了通信用的定向天線，使其信號覆蓋范圍近似為半徑是rtrack的圓形。顯然，無人機信號的覆蓋區域隨著無人機位置的變化而變化。無人機在小區上空飛行一周的軌跡組成的圖案的外圍即是六邊形小區的外接圓，如圖1(a)中的環形實線所示。為使得無人機在飛行過程中能夠覆蓋所有移動設備，假設下式成立：

2rtrack/a→1+，

(1)

其中，→1+表示“正”趨近于1。

如圖1(b)所示，以任意一個小區為例進行分析。將無人機飛行過程中的覆蓋范圍α劃分為多個環狀簇，并保證每個環的面積相等，以使得每個環內通信節點數目相近。節點可根據預先劃分的環信息和通過全球定位系統設備獲取的自身位置信息判斷出自己屬于哪個環。顯然，不同環內的節點可接入無人機的最長時長不同。因此，在此場景下，筆者提出的UAD-MAC協議應對位于不同環內的節點設定不同的初始退避窗大小和不同的重試限制，來在一定程度上保證節點訪問無人機的公平性。

1.2 節點可接入時長分析

如圖1(b)所示，將α分為4個環A1，A2，A3，A4，其半徑依次為r1，r2，r3，r4。根據4個環面積相等，即SA1=SA2=SA3=SA4，有

(2)

又根據正六邊形性質有r4=a，則半徑應滿足如下等式：

r1=a/2，r2=21/2a/2，r3=31/2a/2，r4=a。

(3)

Tl1=l1/v=r1θ1/v=πa/(3v) ，

(4)

Tl2=l2/v=r2θ2/v=21/2πa/(4v) ，

(5)

Tl3=l3/v=r3θ3/v=31/2πa/(6v) ，

(6)

Tl4=l4=0 。

(7)

結合式(4)～(7)，設定環1、2、3、4內的通信設備可接入時間T1，T2，T3，T4分別用如下公式計算：

T1=(0+Tl1)/2=πa/(6v) ，

(8)

T2=(Tl1+Tl2)/2=(4+3×21/2)πa/(24v) ，

(9)

T3=(Tl2+Tl3)/2=(3×21/2+2×31/2)πa/(24v) ，

(10)

T4=(Tl3+0)/2=3×21/2πa/(12v) 。

(11)

因此，4個環內最大的可接入時長是Tmax=T2。

2 協議設計

2.1 UAD-MAC協議設計

2.1.1 UAD-MAC協議處理流程

步驟1 無人機周期性廣播環劃分信息。

① 無人機周期性向移動通信節點廣播環劃分信息，同時喚醒其覆蓋范圍內的通信節點。

② 無人機覆蓋范圍內的通信節點收到環劃分信息，利用自身攜帶的全球定位系統設備獲取自身位置信息，并計算出自己位于哪一環，從而確定自己的初始競爭窗口大小。

步驟2 收到廣播信息且有待發送數據的節點，按照根據IEEE 802.11 MAC層的CSMA/CA協議進行修改后的UAD-MAC協議退避策略競爭對無人機上行信道的接入權。退避策略詳見2.1.2節。

① 根據二進制指數退避算法，優先完成退避的節點開始向無人機傳輸數據。首先節點向無人機發送RTS幀請求發送數據，然后無人機返回CTS幀清除發送，當收到CTS幀后，節點即可開始數據的傳送。

② 若多個節點同時完成退避，就會發生碰撞。碰撞發生后，各個站點繼續按照二進制指數退避算法進行下一階段的退避，直到成功發送數據，或達到最大重試限制，再開始新一輪的競爭或休眠過程。

步驟3 通信節點完成向無人機的數據傳送后，無人機返回ACK確認幀。

① 獲取上行信道訪問權的通信節點數據上傳完畢，無人機正確接收到數據后向發送節點返回ACK幀進行確認。

2.1.2 UAD-MAC退避策略設計

① 假設環i內有節點1現處于退避階段j。當環i的一個節點有數據要發送時，首先對信道進行偵聽，若偵聽到信道空閑，則在[0，Wi，j-1]中任選1個數進行退避。其中，Wi，j=2jWi，0，0≤j≤J。Wi，0為環i中所有節點的初始競爭窗口大小，J為最大重試限制。若偵聽到信道繁忙，則退避計數器凍結，直到信道重新恢復空閑后繼續進行倒計數。

② 當退避計數器計數到0時，節點發送幀。若此時還有別的節點也完成了退避，并進行數據幀的發送，則會引發幀的碰撞。檢測到碰撞后，如圖2所示，節點的退避階段j+1，重新開始下一輪競爭，在[0，Wi，j+1-1]中任選1個數進行退避。

圖2 UAD-MAC退避策略處理流程

③ 若在退避階段j的退避倒計時結束后，發送幀時沒有發生碰撞，但隨著無人機運動，直到節點超出了無人機覆蓋范圍，還沒有完成幀的傳輸，則節點的退避階段j+1，當其重新進入無人機覆蓋范圍內時再開始競爭，并在[0，Wi，j+1-1]中任選1個數進行退避。

2.2 初始競爭窗口大小分析

UAD-MAC提出初始競爭窗口系數的概念。首先確定一個退避過程的基準初始競爭窗口，再在基準初始競爭窗口前乘以一個系數k，可通過自適應的調整不同環內節點k的大小，來改變其訪問無人機所需的時間及吞吐量。筆者提出的初始競爭窗口系數主要優勢在于，同時考慮了節點的可接入時長和環內節點個數雙重異構性，從而在一定程度上保證無人機覆蓋區域內的各個節點訪問無人機的公平性。

顯然，可接入時長較長的環內節點有較為充裕的時間獲取無人機的上行訪問信道。為使得不同環內的節點能夠公平地訪問信道，UAD-MAC為Ti較大的環內節點加大初始競爭窗口系數，延長其獲取信道訪問權所需的平均時間。而為Ti較小的環內節點減小初始競爭窗口系數，加快其獲取信道訪問權所需的平均時間。

采取上述措施，仍可能造成訪問不公平問題——若某個環內的通信節點數目較多，容易造成此環內的節點長期占用信道，而其他環內節點無法接入信道的情況出現。因此，UAD-MAC考慮了環內節點數目對信道訪問權的影響。假設環i(i=1，2，3，4)內的通信節點數目為ni，則無人機通信覆蓋區域內的通信節點總數為nmax=max(ni)。提出的協議為位于有較多節點數的環內的節點加大初始競爭窗口系數，避免某環內的各節點長期占用信道；為位于有較少節點數的環內的節點減小初始競爭窗口系數，增大其成功接入信道的概率。

綜合以上兩種考慮，協議將初始競爭窗口系數分為α和β兩個子系數，分別采用如下表達式進行定義：

(12)

給兩個子系數分配不同的權值k1和k2，且k1+k2=1。則環i的初始競爭窗口大小Wi，0可表示為

Wi，0=[(k1α+k2β)·(Wi，0)max] ，

(13)

其中，[·]表示四舍五入取整，(Wi，0)max為基準初始競爭窗口，其值在文中實驗部分被設定為64。筆者將在仿真實驗中調整k1和k2的取值，從而求得能獲取一定條件下最大吞吐量的最合適權值。

2.3 節點退出概率

由于無人機具有動態性，一直處于移動當中，因此節點可能在與無人機通信的過程中退出無人機的覆蓋范圍，從而停止上行信道的訪問。為了模擬這一場景，引入文獻[13]中的退出概率pi，o，用來表示在每個時隙中任何設備超出無人機通信覆蓋范圍的概率。根據聚類劃分，文中將pi，o定義為環i中設備的退出概率。

位于不同環的通信設備與無人機的最大可通信時長不同。將節點競爭上行信道訪問權的過程建模為馬爾可夫過程，則位于不同環的節點可遍歷馬爾可夫鏈的最大次數不同。接入無人機時長越長的環內節點，可遍歷次數越多。而可遍歷馬爾可夫鏈次數越多的節點，能夠成功接入無人機并進行數據傳輸的概率就越大。設環i內的節點可遍歷馬爾可夫鏈的最大次數為mi，pb為小區內的所有節點中至少有一個節點在傳送幀的概率，則(1-pb)表示若環i內的某節點一次嘗試發送數據失敗的概率。根據上文定義，其mi次發送都失敗的概率，即當節點在無人機通信范圍內時未能成功發送數據的概率，就是設備在每個時隙的退出概率pi，o，則有

pi，o=(1-pb)mi，

(14)

其中，pb的計算公式為式(25)，mi的計算見3.4節。退出概率pi，o將在下一節中應用于UAD-MAC的馬爾可夫鏈模型中。

3 UAD-MAC的馬爾可夫鏈模型分析

UAD-MAC協議中通信節點競爭無人機上行信道訪問權的過程可以建模為三維馬爾可夫鏈模型[14]，如圖3所示。3個維度{i，j，k}分別為環序號i、退避階段j以及退避計數器k。為了方便分析，假設網絡數據包的到達處于飽和狀態。本節以環i的通信節點為例進行狀態分析，導出三維馬爾可夫鏈模型各個狀態的轉移概率和穩態概率等相關參數，從而獲得系統飽和吞吐量的表達式。

圖3 UAD-MAC協議的三維馬爾可夫鏈模型

3.1 各類概率表達式

在上述模型中，設環i中的節點超出無人機覆蓋范圍的概率為pi，o，表達式為式(8)。設環i中的節點檢測到信道忙的概率，即傳輸幀發生碰撞的概率為pi，b，表達式為

(15)

其中，τi表示環i內的一個節點在一個時隙內發送幀的概率。則退避計數器減1的概率為

pi，down=(1-pi，b)(1-pi，o)，i=1，2，3，4 。

(16)

退避計數器保持的概率為

pi，hold=pi，b(1-pi，o)+pi，o，i=1，2，3，4 。

(17)

退避階段+1的概率為

pi，backoff=pi，b(1-pi，o)+pi，o，i=1，2，3，4 。

(18)

未達到最大重試限制就重新開始馬爾可夫過程的概率為

pi，restart=(1-pi，b)(1-pi，o) 。

(19)

(20)

(21)

且有

(22)

可得

bi，0，0=

(23)

其中，pi，m=1-pi，hold，pi，n=1-2pi，hold。

環i內的一個節點在一個時隙內發送幀的概率τi為

(24)

通過式(15)、式(17)、式(19)、式(23)及式(24)，可計算出τi的數值解。

信道繁忙的概率pb可表示為

(25)

環i內節點在某一時隙時間內成功傳輸的概率為

(26)

有任意節點在某一時隙時間內成功傳輸的概率為

(27)

3.2 歸一化飽和吞吐量計算

本節中涉及的部分符號及含義見表1。

表1 各類符號及含義

設Si(i=1，2，3，4)為環i中節點向無人機上傳數據的標準化飽和吞吐量。根據式(25)，信道在某個時隙內空閑的概率為(1-pb)，信道中發生幀碰撞的概率為1-(1-pb)-ps=pb-ps。則有

Si=E1/E2=pi，sTE[L]/[(1-pb)δ+psTs+(pb-ps)Tc] ，

(28)

其中，E1為環i中節點的有效載荷傳輸時間，E2為時隙長度。

(29)

(30)

其中，TE[L*]的計算可參考文獻[15]。

圖4 UAD-MAC競爭訪問時序圖(無碰撞或退出)

(31)

(32)

3.3 利用飽和時延計算mi

環i中的節點可遍歷馬爾可夫鏈的次數mi可表示為

(33)

其中，E(Di)表示環i內的通信節點發送幀的平均飽和時延，其表達式如下：

E(Di)=E(Xi)δ+E(Bi)[psTs/pb+(pb-ps)/Tcpb]+E(Ni，retry)(Tc+To)+Ts。

(34)

其中，E(Xi)為環i內的一個節點成功傳輸幀所需退避時隙的平均數目；E(Bi)表示環i內節點發送一幀經歷的計數器凍結時隙總數平均量；E(Ni，retry)表示環i內的站點發送一幀的平均重試次數；To表示當幀傳輸發生沖突時，站點在再次偵聽信道之前必須等待的時間。這些參量的具體計算可參考文獻[14]。

4 UAD-MAC協議性能仿真分析

利用MATLAB對文中提出的UAD-MAC協議進行數值仿真，采用3.2節中定義的歸一化飽和吞吐量和3.3節中定義的飽和時延作為評估UAD-MAC協議的性能指標，分析了MAC協議類型、通信設備密度、接入機制、基準初始競爭窗口大小、初始競爭窗口系數等網絡參數對吞吐量及時延的影響。如無特別說明，文中仿真參數均按照表2設置。

表2 仿真參數設置

圖5(a)的仿真給出了在各環內設備數相同且權值k1=k2的條件下，使用兩種協議時指定區域內通信設備密度對總歸一化飽和吞吐量的影響對比。由仿真結果可得出以下結論：首先，當通信設備密度變化時，UAD-MAC協議下的平均歸一化飽和吞吐量與IEEE 802.11 MAC協議[15]下的相比，在基礎接入機制下增長約1倍，在RTS/CTS機制下增長約51%，即UAD-MAC協議可獲得更高的信道利用率；其次，隨著密集無線網絡通信設備密度的增大(10 000臺/km2～100 000臺/km2)，兩種協議下的歸一化飽和吞吐量均有減小的趨勢；最后，RTS/CTS接入機制比基礎接入機制具有更強的穩定性，歸一化飽和吞吐量受通信設備密度變化的影響較小。

圖5(b)的仿真給出了在各環內設備數相同且k1=k2的條件下，4種基準初始競爭窗口大小(Wi，0)max=16，32，64，128下通信設備密度對總歸一化飽和吞吐量的影響。由仿真結果可知，在設定的設備密度范圍下，基準初始競爭窗口越大，系統的歸一化飽和吞吐量越大。但較大的初始競爭窗口會相應地帶來較大的系統延遲，因此在本節的其他仿真中均選擇一個適當的值64作為基準初始競爭窗口大小。

(a) (Wi，0)max=64

圖6(a)和圖6(b)的仿真分別給出了當各環內設備數相同且權值k1=k2時，RTS/CTS機制下設備密度對各環的歸一化飽和吞吐量和飽和時延的影響。由仿真結果可知：首先，各環吞吐量隨設備密度增大均呈下降趨勢；其次，相同設備密度下，具有較小可接入時長的環可獲得較高的吞吐量和較低的時延，即具有更多的機會占有無人機上行信道。這些數據表明，針對密集網絡中的通信異構性問題提出的UAD-MAC中，基于可接入時長的動態初始競爭窗口調整策略能夠有效地提升接入的公平性，減小密集無線網絡中通信異構性造成的不利影響。

(a) 設備密度對各環吞吐量的影響

在圖7的仿真中，仿真參數設置有所改變。由于UAD-MAC協議的系統模型中，各環可接入時長滿足T2>T3>T1>T4，因此，為同時模擬可接入時長和環內通信節點數兩個因素對成功接入上行信道概率的影響，考慮一個較為極端的情況，即n4>n1>n3>n2，具體設置為n4∶n1∶n3∶n2=4∶3∶2∶1。

圖7(a)的仿真給出了RTS/CTS機制下，設備密度為50 000臺/km2時初始競爭窗口子系數權值比k1∶k2對各環歸一化飽和吞吐量的影響。由仿真結果可知，隨著k1∶k2的增大，可接入時長對歸一化飽和吞吐量的差異化作用愈加明顯。對于環2和環3，其吞吐量隨著權值比的增大而減小，對于環1和環4，其吞吐量隨著權值比的增大而增大。圖7(b)的仿真給出了設備密度為50 000臺/km2時，基礎接入機制和RTS/CTS機制下權值比k1∶k2對總歸一化飽和吞吐量的影響。由仿真結果可知，隨著k1∶k2的增大，總吞吐量先增加后減小，兩種機制下均在k1∶k2=1∶4，即k1=0.2，k2=0.8時，具有最大的總吞吐量。

(a) 權值比對各環吞吐量的影響

5 總結與展望

根據密集網絡中不同位置設備通信具有異構性的原理，構建了無人機輔助的密集無線網絡通信模型。通過對網絡進行蜂窩狀小區和環狀區域的劃分，在考慮設備通信異構性的基礎上，對不同環中的無人機節點的接入時長進行分析。基于新構建的無人機輔助的密集網絡通信模型，筆者設計了UAD-MAC協議，引入節點退出概率，提出初始競爭窗口系數的概念，結合通信異構性動態調整初始競爭窗口范圍，利用三維馬爾可夫鏈模型對協議進行分析，開展了UAD-MAC協議的數值仿真，對各種網絡參數給吞吐量和時延造成的影響進行研究。驗證了UAD-MAC協議能夠在提升飽和吞吐量的同時有效地提升接入的公平性，減小密集無線網絡中通信異構性造成的不利影響，同時確定了較為極端的情況下能夠使得網絡總歸一化飽和吞吐量最優化的初始競爭窗口子系數權值。該研究將為密集網絡中時延問題進一步改進研究提供方法和基礎，開展協議設計與優化，旨在進一步降低飽和時延，提升通信服務質量。