基于設備能耗分簇的M2M通信隨機接入方法

闞求實, 何繼愛, 李志鑫, 張 琴

(蘭州理工大學 計算機與通信學院,甘肅 蘭州 730050)

機器對機器(Machine to Machine,M2M)通信是指使自動化應用程序能夠在機器或設備之間提供連接而無須任何人工干預的方式[1],是下一代無線通信系統的關鍵技術。預計到2023年,全球連接網絡的設備將超過135億臺[2],其中蜂窩網絡有望在M2M通信的成功部署中發揮重要作用。然而,當下部署的蜂窩網絡針對的是傳統的人對人(Human to Human,H2H)通信,并不能完全符合M2M通信的需求,為了促進M2M設備在蜂窩網絡中的通信[3],要解決以下幾個關鍵性問題:首先要考慮的是設備隨機接入的成功率,由于大規模、突發的M2M業務會不定期發生,大量M2M設備可能會同時接入網絡,這會導致接入沖突和延遲[4];其次還需考慮設備能耗,M2M通信中大多數的設備都具備長期工作、無須人為操作等特征,某些設備的通信使用壽命需要長達十年之久,這意味著對設備能耗的要求很高。

針對上述問題,國內外專家學者進行了大量的研究工作,提出了時隙接入、退避機制、分配專用接入資源、動態隨機接入、設備分組,接入級限制/擴展接入限制(Access Class Barring/Extended Access Barring,ACB/EAB)等方案[5]。文獻[6]介紹了目前最為常見的方案——ACB,通過降低接入請求的到達率來控制隨機接入擁塞,在該方案中,用戶被劃分為幾個接入類,當用戶希望接入網絡時,用戶會自動隨機生成一個大于0但小于1的值,此時基站也會自動隨機生成一個ACB因子并進行廣播,如果生成的值小于或等于ACB因子,則允許用戶接入網絡,否則,用戶將在特定的持續時間內被臨時禁止。雖然ACB方案能夠大幅度提高設備在隨機接入過程中的各項性能指標,但因其是針對H2H通信所開發,不適用于設備數較多的情況。此外,國外的一些學者還對ACB方案進行了廣泛的研究和開發,產生了不同類型的ACB,其中最為常用的就是擴展ACB,也就是EAB[7],其原理是當隨機接入到達率高時,優先級低的M2M設備將被禁止接入網絡,以此來降低設備隨機接入的碰撞概率,但可能會導致優先級低的M2M設備長時間無法接入網絡。

文獻[8]中,采用為M2M通信與H2H通信分配獨立專用的隨機接入資源的方法,減少二者之間的相互干擾。文獻[9]提出了設備分簇的思想,把設備按照一些特性分成若干簇,每簇包含一組M2M設備和一個簇頭設備,簇頭設備由設計的基于通信能力的選擇算法決定,該組內的所有設備只能通過簇頭設備向eNB發送和接收信息,該方法雖然可以有效地降低設備在接入時發生的碰撞,但提升了系統的復雜度。文獻[10]提出了一種動態隨機接入的控制方法,在該方法中,M2M設備被分成兩簇:時延敏感設備和時延容忍設備,隨機接入資源被動態分區并分配給每個M2M設備簇,以此來降低設備在隨機接入過程中的碰撞概率,但在實際應用中,由于設備只劃分為兩類,設備在接入過程中的碰撞概率并沒有實質性降低。文獻[11]把隨機接入資源劃分為多個子資源,這些子資源將根據各個鏈路特性分配給不同的鏈路,此種方案的缺點是難以找到最優的鏈路特性劃分方式。文獻[12]中,作者提出了一種新的概念:前導碼重疊。其核心思想是多個設備可以共用一個前導碼來進行隨機接入,以此緩解隨機接入資源不足的問題,但此方案會提升隨機接入過程中的碰撞概率。文獻[13]提出了一種根據估計當前時刻需要接入網絡的設備數量來動態分配隨機接入資源的算法,以提高系統的可靠性,但當前還沒有一種可靠的估計算法能夠準確地估計出當前需要接入網絡的設備數。

在文獻[14]中,根據設備的地理位置,對蜂窩小區的區域進行劃分并對設備進行分組,針對隨機接入資源短缺的問題,提出了一種基于重復使用前導碼的隨機接入方案,該方案可以有效地提高前導碼的利用率,但會增加設備之間在隨機接入時的碰撞概率。在文獻[15]中,設備按業務類型分組,把具有相似業務類型的設備分成一組,以此來降低隨機接入資源的浪費,但由于目前設備的業務類型復雜度高,無法找出最優分組。文獻[16]采用了一種特定于機器類通信(Machine-Type Communication,MTC)的退避方案來解決隨機接入中的前導碼沖突,在該方案中,在特定時間段內,第一次接入嘗試失敗的M2M設備會被再次阻止接入網絡,如果M2M設備由于接入碰撞導致第二次也無法接入時,則該設備將被阻塞一段比第一次更長的退避時間間隔。

上述文獻中提出的隨機接入方法能夠在一定程度上緩解大量M2M設備隨機接入所產生的碰撞問題,但未考慮降低設備接入時所產生的能耗。對此,本文提出了一種改進型的隨機接入方法——基于設備能耗分簇的M2M通信隨機接入方法。本文主要貢獻如下。

① 通過對M2M設備能量消耗率的大小進行分簇并設定簇之間的優先級,設備能耗率越大的簇,優先級越高,處在高優先級簇的設備優先分配接入資源,以此來節約設備接入時的能耗。

② 隨機接入資源由每簇的簇頭接收,并將每個簇中的設備進行隨機接入的競爭分配,以提高隨機接入的資源利用率。

③ 仿真結果表明,在大量設備同時發出接入請求時,所提出的隨機接入控制方法相比于傳統ACB算法能夠更加有效地提高設備接入的成功率,降低接入時延。

1 系統模型

在M2M通信中,大多數設備都具備長期工作、無須人為操作等特征,故節約設備能耗是設計系統模型必須考慮的因素;但在系統實時性方面,除少數的應用場景(如智能警報系統、智能支付系統等)有著很高的實時性要求外,其他大多數應用場景(如智能電網、智能家具、智能家用檢測裝置等)實時性要求一般。針對以上特點,設計了一種基于設備能耗分簇的系統模型,以此來節約設備接入時的能耗,具體系統模型如圖1所示。

圖1 基于設備能耗分簇M2M通信隨機接入模型圖

傳統的分簇方法中,通常是以M2M設備的地理位置或業務特性作為分簇標準,而本文是以設備能量消耗率的大小作為劃分標準,可以將其量化為設備每次隨機接入所消耗的能量與其自身攜帶總能量的比值θ,例如將θ∈[x1,x2)的設備劃分為一簇,而將θ∈[x2,x3)的設備劃分為另一簇等,其中x1、x2和x3的值根據設備所在的具體場景而定。

此種設備分簇方法的劃分依據為:設備每次在向基站發起隨機接入請求時都會消耗其自身所攜帶的能量且在隨機接入的過程中存在發生碰撞的概率,因此考慮將消耗自身能量較快的設備優先進行接入,以此有效地節約因大量設備同時接入發生碰撞而無法正常接入消耗的能量,進而達到提高隨機接入的資源利用率并降低設備能耗的目的。

2 基于設備能耗分簇的M2M通信隨機接入方法

2.1 M2M設備能耗分簇的方案

與文獻[10]中所提出的設備分簇過程相同,該方案同樣把設備按照一定特性(即設備能量消耗率)分成若干簇,其具體過程如圖2所示。假定每個M2M設備的θ值能夠被其自身計算出來,第1節中描述的分簇的分類規則已被提前存儲在eNB端。M2M設備能耗的分簇過程可分為兩種情況:一次接入和二次接入。

圖2 M2M設備能耗的分簇過程示意圖

(1) 一次接入。

當設備向eNB發送隨機接入請求時,eNB可以根據設備所發送的隨機接入請求中是否包含簇ID來判斷該設備是否為第一次接入;否則,將根據設備θ值查詢分類規則將相應的簇ID分配給該設備。

(2) 二次接入。

由于設備向eNB發送的隨機接入請求中包含著簇ID,因此eNB可直接確認其所在簇,無須重復分配簇ID。

2.2 M2M設備能耗分簇的接入方案

本文的設備隨機接入流程是依據ALOHA協議而來,其隨機接入流程如圖3所示。

圖3 M2M設備隨機接入流程

eNB以時間P為尋呼周期進行廣播,以每簇的簇頭來進行隨機接入過程,存在以下兩種情況。

(1) 簇頭需要發送數據。

在廣播尋呼過程中,如果簇簇頭有數據要發送,而eNB仍有隨機接入資源,則會立即為其簇分配大小相對應的接入資源。然后,具有接入需求的簇設備可以通過隨機接入競爭過程來競爭隨機接入資源。如果具有接入需求的簇設備數量少于分配的接入資源,則剩余接入資源將由其他簇的設備使用。

(2) 簇頭無須發送數據。

① 在廣播尋呼過程中,如果簇簇頭沒有數據要發送,而簇設備有數據要發送時,有接入需求的簇設備會先緩存數據,待到t時間段后,簇簇頭有數據要發送時,其隨機接入過程將如情況(1)所述進行。

② 如果一個簇的某些設備在一段時間后沒有獲得簇內的隨機接入資源,它將直接向eNB發起隨機接入請求。不同簇的設備將根據簇優先級ID依次接入。來自同一簇(具有相同優先級ID)的設備將根據隨機接入競爭過程直接競爭eNB的接入資源。同時,為了避免來自同一簇的大量設備同時發起接入請求,每個設備將等待一段隨機時間q后再發起接入請求。

③ 如果一個簇中的多個M2M設備同時選擇同一接入資源,則視為發生碰撞沖突。此時,只有一個設備可以接入網絡,其他設備必須退避一段隨機的時間T。如果此時出現(1)情況,設備將按照(1)中描述的方式競爭接入資源。否則,將重復情況(2)中的步驟①～步驟③。

3 系統性能分析

本文主要分析設備能耗分簇的隨機接入過程,應重點考察一個尋呼周期內的M2M設備成功接入的概率和時延問題。

該模型的決定性因素在于如何高效地分配隨機接入資源(即前導碼)問題。通常隨機接入資源是以隨機接入時隙為單位進行分配的,一個隨機接入時隙包含64個前導碼,多數情況下會為非競爭性的設備接入預留10個[17],而本文所采用的隨機接入方案是基于競爭性的,因此可用前導碼的數量只有54個。

假設尋呼周期為Ps,則1 s內的隨機接入時隙數為M,并且每個隨機接入時隙中有N=54個前導碼可用于設備接入。那么,在一個尋呼周期內,單個eNB中可用的隨機接入時隙數為P×M,則一個eNB可以為M2M設備在一個尋呼周期內隨機接入機會為P×M×N。

假設一個eNB中的M2M設備被劃分為L簇,第i簇的簇頭在第h個隨機接入時隙發起的接入請求數為Mi(h),則在簇廣播尋呼時間段P內發起訪問請求的簇總數為

(1)

假定每簇有m個M2M設備競爭接入,h個隨機接入時隙中有h×N個隨機接入資源,則成功接入網絡的設備數量為

(2)

當h個隨機接入時隙分配給i個簇時,如果剩余前導碼的數量為Ri(h),則h個隨機接入時隙中成功接入網絡的設備數量為

(3)

若尋呼周期P內成功接入網絡的設備數為

(4)

則尋呼周期P內,一個eNB范圍下M2M設備的成功接入率為

(5)

在一個尋呼周期內,通信設備的總能耗E由兩部分組成:① 所有發起隨機接入設備的能耗;② 接入成功設備的數據傳輸的能耗。則

E=m×L×Eaccess+C×Edata

(6)

式中:m×L為一個尋呼周期內所有發送接入請求的設備數;Eaccess為設備發送隨機接入請求時的能耗;C為尋呼周期內成功接入網絡的設備數;Edata為設備傳輸數據的能耗。

4 實驗仿真

4.1 仿真參數

利用MATLAB軟件模擬LTE蜂窩小區場景下,M2M設備在一個尋呼周期內各種擁塞策略的隨機接入過程,以此來驗證本文提出的設備能耗分簇隨機接入方法的性能。經實際調查及參考文獻[5]可知,單小區場景下的總設備數基本不超過6 000個,其他仿真參數則是由3GPP為設備的隨機接入配置所給出的統一標準,其仿真參數更能貼近實際應用,具體數值如表1所示。

表1 仿真參數具體數值

4.2 仿真結果與分析

圖4是依據上文所描述的隨機接入控制方法得出的,為設備首次發送隨機接入請求接入成功的概率。從圖4中可以看出,3種設備分簇方式的初次成功接入率都隨著總設備數的增多呈下降趨勢,同時設備分簇數量越多,設備隨機接入的成功率W也就越高,這是因為分簇數越多,每簇中的設備數量就越少,簇中的每個設備都能夠無須競爭地獲取隨機接入資源,進而設備在接入中發生碰撞的可能性就越小。但比較3種設備分簇方式可以得出:分簇數為200相比于分簇數為100時,設備初次接入成功率提升明顯,尤其是當設備數量超過4 000時,初次接入成功率能夠提升10%以上,但在分簇數為300與分簇數為200進行比較時,設備初次接入成功率的提升很小,幾乎可以忽略。當總設備數到達6 000時,其成功接入概率曲線下降程度尤為顯著,這是因為一個隨機接入時隙中可用的前導碼固定為54個,如果分簇后每個簇的設備數大于54個,則由簇頭接收到的隨機接入資源需要通過競爭的方式分配給簇內的設備,容易發生碰撞,導致設備的接入成功率降低。

圖5為尋呼周期P=10 s時,在不同M2M設備總數下,設備接入成功率W的示意圖。可以看出:總設備數越少,分簇數越多,W越大;總設備數越多,簇數越少,W越小。但從圖5中可以看出,即使設備總數達到6 000時依然能保證設備接入成功率W在90%以上,這是因為采用了退避機制,設備在接入時發生碰撞后,將退避20 ms才會重新接入,而本實驗規定的設備的最大回退次數為5次,當回退次數達到5次后,如果設備仍未成功接入網絡時,設備將放棄發起接入請求。

圖5 P=10 s時M2M設備接入成功率

圖6為尋呼周期P=20 s時,在不同M2M設備總數下,設備接入成功率W的示意圖。可以看出:當設備總數在6 000以內時,圖中所有設備分簇數的接入成功率都在95%以上,而且接入成功率要明顯高于P=10 s時,這是因為尋呼周期的增大,設備在發生碰撞時能夠有更多的回退時間,所以設備接入成功率必然會提高。

圖6 P=20 s時M2M設備接入成功率

由圖5、圖6可以看出,當總設備數相同時,設備接入成功率W隨著分簇數的增加而呈上升趨勢,且W的平均下降速度隨著分簇數的增加而降低,但當P=20 s時,W的下降速度明顯比P=10 s時慢。當分簇數為200時,W下降最慢;分簇數為100時,W下降最快。

圖7為P=20 s時3種隨機接入策略設備隨機接入成功率的比較。由圖7可以看出,傳統的ACB策略與本文所提的以設備能耗率分簇的策略相比,在設備數較少時,兩者在接入成功率方面相差不大,但隨著設備數的持續增加,設備能耗分簇策略能夠提升約5%的設備接入成功率。這是由于傳統的ACB策略本身針對H2H通信所設計,不能滿足大量設備的同時接入,在設備數量過多的情況下,容易發生二次擁塞。而在沒有擁塞控制策略時隨機接入成功率始終較低,并且隨機接入成功率隨著設備數目的增加而急劇惡化,當設備數達到6 000個時,其隨機接入成功率已不足30%,出現了明顯的網絡擁塞。

圖7 P=20 s時3種隨機接入策略設備隨機接入成功率的比較

圖8為尋呼周期P=20 s時,設備成功接入的平均時延。設備數越大,M2M設備成功接入的平均時延

圖8 P=20 s時設備成功接入的平均時延

越長。當設備數為1 000個時,平均時延范圍為20～30 ms,即大多數設備可以在第一時間成功接入。設備總數越多,簇數越少,發生碰撞的可能性越大,此時設備的退避機制就會被大量使用,所以其成功接入的平均時延就會增加。但從整體上看,隨著分簇數的增加,設備的隨機接入平均時延在減少,但當分簇數從200增加到300時,設備成功接入的平均時延變化很小。

圖9為尋呼周期P=20 s時,在不同設備總數的情況下,3種不同隨機接入策略的隨機接入平均時延趨勢圖。從圖9中可以看出,ACB算法的設備隨機接入的平均時延在30～40 ms之間,明顯高于設備能耗率分簇策略的平均時延,這表現出ACB算法對M2M通信的不適應性。當設備數小于3 000個時,3種分簇的設備接入平均時延幾乎一致。當設備數大于3 000個時,分簇數為200和300時,設備的隨機接入平均時延明顯低于分簇數100的平均時延,尤其當設備數達到6 000個時,降低了大約5 s;但隨著設備數的增加,分簇數為200與300時,設備隨機接入平均時延幾乎沒有差距。而在沒有擁塞控制的策略下,即使設備總數較少,隨機接入平均時延也會較大,而隨著總設備數的增加,其隨機接入的平均時延會急劇增大,嚴重影響網絡性能。

圖9 P=20 s時3種隨機接入策略設備接入平均時延趨勢圖

圖10為尋呼周期P=20 s時,不同M2M設備數在不同的隨機接入算法下完成整個接入過程所需要的通信能耗。從圖10中可以看出,當設備數為1 000個時,4種隨機接入策略在能耗方面的差距不大,但隨著設備數的不斷增加,ACB算法下的通信總能耗會大幅度提升,約為設備分簇算法的一倍,且當設備數達到6 000個時,設備分簇算法比ACB算法節省約2/3的能耗,這是由于ACB算法在設備數較多的情況下隨機接入的成功率會發生急劇惡化,導致設備的重傳次數不斷增多,進而導致能耗的增加。而同等設備數下,設備分簇數越多,隨機接入的成功率越高,能耗越少,可以達到較好的能耗水平。

圖10 P=20 s時M2M設備隨機接入通信能耗比較

總結仿真結果可以得出:當分簇數為200,尋呼周期P為20 s時,設備可以獲得較高的接入成功率和更理想的接入時間。

5 結束語

本研究以設備分簇的隨機接入方法為基礎,提出了一種基于設備能耗分簇的M2M通信隨機接入方法,該方法將M2M設備按能耗率的比值進行分簇,能耗率比值越大的簇具有較高的接入優先級,每個簇的簇頭代表簇申請接收隨機接入資源,隨機接入資源將在簇設備之間競爭分配。仿真結果表明,該方法能夠有效地節省設備能耗,提高設備的接入成功率,降低時延。未來將會對M2M隨機接入方案展開進一步的探究來決定能耗率θ的取值范圍以及每個簇簇頭的最佳選擇。