５G物聯(lián)網(wǎng)接入及數(shù)據(jù)傳輸?shù)目鐚咏Ｅc性能分析

摘 要：物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量的爆發(fā)式增長對５Ｇ 承載鏈路的建立和管理都帶來了巨大的挑戰(zhàn)。為有效支撐海量物聯(lián)網(wǎng)通信，綜合考慮海量承載鏈路的建立、維持和釋放過程，借助離散時間排隊論，圍繞５Ｇ 媒體接入控制（Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃ-ｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＭＡＣ）及無線資源控制（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＲＲＣ）層協(xié)議，對設備的隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸過程構(gòu)建排隊模型。基于該模型，推導了能量效率和數(shù)據(jù)吞吐量等關(guān)鍵性能指標關(guān)于數(shù)據(jù)傳輸速率、節(jié)點數(shù)據(jù)到達率、不活躍定時器等系統(tǒng)參數(shù)的數(shù)學表達式，并通過仿真進行了驗證。為分析海量設備通信場景提供了跨協(xié)議層數(shù)學模型的支撐，對該場景下網(wǎng)絡參數(shù)配置方案的設計有重要指導意義。

關(guān)鍵詞：跨層建模；隨機接入；數(shù)據(jù)傳輸；性能分析；離散時間排隊論

中圖分類號：ＴＮ９１９． ２３ 文獻標志碼：Ａ 開放科學（資源服務）標識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０４－０６１８－０７

０ 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不斷發(fā)展，無線設備數(shù)量也呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的趨勢。用戶在進行數(shù)據(jù)傳輸前需要通過隨機接入和基站、核心網(wǎng)建立連接［１］，因此設備數(shù)量的爆發(fā)式增長導致基站要管理的數(shù)據(jù)承載鏈路隨之增長，給大規(guī)模數(shù)據(jù)承載鏈路的建立與管理帶來了巨大挑戰(zhàn)［２］。

在承載鏈路的建立過程中，海量終端設備同時發(fā)起隨機接入請求會帶來接入信道的擁塞，進而導致接入性能的惡化。為了解決大規(guī)模隨機接入的擁塞問題，部分研究根據(jù)媒體接入控制（Ｍｅｄｉａ ＡｃｃｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ，ＭＡＣ）層協(xié)議對承載鏈路的建立過程進行建模與性能分析，聚焦大規(guī)模隨機接入的性能優(yōu)化問題［３－８］。其中，文獻［３－５］通過刻畫設備緩沖區(qū)的隊首數(shù)據(jù)包行為，推導出接入請求穩(wěn)態(tài)成功傳輸概率、接入吞吐量的顯式表達式，進而求解得到吞吐量最大化［４－５］、接入時延最小化［３］時的最佳退避參數(shù)設置方案。本質(zhì)上是利用退避機制將并發(fā)的大規(guī)模接入需求在時域上進行稀釋來解決大規(guī)模隨機接入的擁塞問題。而文獻［６－８］通過物理層的機制改進來解決接入網(wǎng)絡擁塞問題，利用多智能體集群接入技術(shù)［６］、非正交多址接入的功率域復用與連續(xù)干擾消除技術(shù)［７］和接入前導碼的設計［８］來優(yōu)化接入網(wǎng)絡性能。但是大多簡化了數(shù)據(jù)傳輸過程、簡化了承載鏈路的管理過程，忽視了數(shù)據(jù)傳輸過程對隨機接入過程的影響。

另一方面，設備數(shù)量的爆發(fā)式增長同樣給承載鏈路的維護與管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)傳輸過程中，網(wǎng)絡端既要合理調(diào)度時頻資源以提高數(shù)據(jù)傳輸效率［９］，又要及時地釋放不活躍的承載鏈路以提高用戶的能量效率［１０］。部分研究以無線資源控制（Ｒａｄｉｏ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＲＲＣ）協(xié)議層為切入點，通過模擬實驗的方式來探究ＲＲＣ 層參數(shù)對能量效率的影響［１１－１３］，但是缺乏理論上的分析，且大多忽略承載鏈路建立過程。

以往的研究大多將隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸視為兩個相互獨立的過程，但實際上，隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸?shù)年P(guān)系密不可分，二者相互影響。例如，如果接入網(wǎng)絡參數(shù)設置不當，大量用戶將在隨機接入過程競爭碰撞，基站無法成功解碼用戶的接入請求，導致傳輸網(wǎng)絡大量數(shù)據(jù)傳輸資源處于空閑狀態(tài)。另一方面，若數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡的參數(shù)設置不當，也會影響到隨機接入過程。例如當傳輸資源不足時，即使基站成功解碼了用戶的連接建立請求，也會因傳輸資源受限而拒絕用戶的接入，這不僅會惡化接入性能，還會給網(wǎng)絡和用戶帶來巨大的信令開銷，加劇網(wǎng)絡端和用戶端的負擔。

因此，綜合考慮承載鏈路的建立、維持和釋放過程，建立統(tǒng)一的分析框架是解決上述問題的必經(jīng)之路。文獻［１４］運用離散時間排隊論對蜂窩網(wǎng)絡中的海量機器設備的接入和數(shù)據(jù)傳輸過程進行了建模，分析得到了該場景下信道利用率和信令開銷的顯式表達式。文獻［１４］雖然綜合考慮了隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸過程，但是卻忽視了基站能建立的承載鏈路數(shù)是有限的。文獻［１５］討論了承載鏈路數(shù)有限場景下的海量設備通信的上行數(shù)據(jù)傳輸資源分配問題，推導出了不同分配方案下的拒絕接入概率和網(wǎng)絡吞吐量。雖然綜合考慮了隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸過程，但簡化了承載鏈路的釋放過程，認為一旦完成數(shù)據(jù)傳輸就立即釋放連接，忽視了ＲＲＣ 協(xié)議層參數(shù)如不活躍定時器的影響。

綜上所述，在有限的數(shù)據(jù)傳輸資源和網(wǎng)絡協(xié)調(diào)信令資源下，如何綜合考慮海量承載鏈路的建立、維持和釋放過程，為海量終端通信的性能分析提供數(shù)學模型支撐，是尚待解決的問題。

本文旨在為上述問題提供解決方案。本文結(jié)合海量設備的隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸過程，建立了跨ＭＡＣ 協(xié)議層和ＲＲＣ 協(xié)議層的統(tǒng)一分析框架。在數(shù)據(jù)傳輸資源有限的假設下，以非空閑服務臺個數(shù)為研究對象進行馬爾科夫分析，得到非空閑服務臺的穩(wěn)態(tài)分布Π。基于該穩(wěn)態(tài)分布，推導出了能量效率η（成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包總個數(shù)與用戶總能量消耗的比值）、數(shù)據(jù)吞吐量λｄｏｕｔ 的數(shù)學表達式，揭示了數(shù)據(jù)傳輸速率μ、節(jié)點數(shù)據(jù)到達率γ 等ＭＡＣ 層參數(shù)和ＲＲＣ 層參數(shù)如不活躍定時器Ｔｉｎ 對性能的影響。本文研究顯示，當接入網(wǎng)絡的接入需求較低時，可以適當提高不活躍定時器Ｔｉｎ，提高數(shù)據(jù)傳輸資源的利用率，以獲得較高的數(shù)據(jù)吞吐量和能量效率。但是當網(wǎng)絡接入需求較大，數(shù)據(jù)傳輸資源供不應求時，應當適當降低不活躍定時器Ｔｉｎ，及時釋放數(shù)據(jù)傳輸需求較低的輕流量節(jié)點的承載鏈路，避免輕流量節(jié)點長時間占據(jù)著數(shù)據(jù)傳輸資源，導致的接入性能惡化、傳輸性能降低。

１ 系統(tǒng)模型

根據(jù)５Ｇ 標準［１６］，用戶只有進入ＲＲＣ 連接態(tài)，與基站建立連接后才能進行數(shù)據(jù)傳輸，此時基站會為連接態(tài)用戶分配上行匯報資源用于數(shù)據(jù)傳輸，并設置一個不活躍定時器Ｔｉｎ。用戶傳輸完畢后，若基站在定時期間內(nèi)沒有檢測到數(shù)據(jù)傳輸，則認為該用戶不活躍，釋放對應上行匯報資源，斷開用戶與基站端的連接，將用戶變?yōu)椋遥遥?ＩＮＡＣＴＩＶＥ 態(tài)。

本文采用離散時間排隊論對上述大規(guī)模接入及數(shù)據(jù)傳輸過程進行建模分析，將基站為連接態(tài)用戶分配的時頻承載資源視為服務臺，并考慮到傳輸資源有限，將基站可以支撐的承載鏈路數(shù)量，即排隊系統(tǒng)服務臺數(shù)量，設定為ｃ。假設經(jīng)歷隨機接入過程請求轉(zhuǎn)變?yōu)椋遥遥?連接態(tài)的用戶個數(shù)Λ 服從參數(shù)為λ 的泊松分布［１７］。

本節(jié)將給出對應的仿真結(jié)果來驗證上述理論分析。本文通過Ｍａｔｌａｂ 程序設計了一個基于時隙的仿真系統(tǒng)，模擬傳輸資源有限的情況下，基站為用戶建立連接、分配資源進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程，仿真中設置服務臺個數(shù)ｃ ＝ ４０、用戶總個數(shù)ｎ ＝ １ ０００、接入前導碼個數(shù)Ｍ＝１０。假設請求接入基站的用戶個數(shù)服從參數(shù)為λ 的泊松分布，若存在ｋ 個空閑承載鏈路，則至多允許ｋ 個新用戶成功接入進行數(shù)據(jù)傳輸，其余新到達用戶將被拒絕接入。對于成功接入的用戶，將以服務速率μ 進行數(shù)據(jù)傳輸，即數(shù)據(jù)傳輸時長服從參數(shù)為μ 的幾何分布，傳輸完畢的用戶由Ｔｒａｎｓ態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)椋樱酰?狀態(tài)。Ｓｕｓ 狀態(tài)的用戶只有在連續(xù)Ｔｉｎ個時隙沒有數(shù)據(jù)包到達時才會被斷開連接，基站才會釋放該用戶的承載鏈路。Ｓｕｓ 狀態(tài)的用戶的數(shù)據(jù)包的到達過程遵循參數(shù)為γ 的伯努利過程，若用戶在定時器超時前產(chǎn)生了數(shù)據(jù)傳輸需求，則回歸Ｔｒａｎｓ態(tài)進行數(shù)據(jù)傳輸，如此反復直到定時器超時。用戶在各個狀態(tài)的平均功率根據(jù)文獻［１９］設置，其中ＰＴｒａｎｓ ＝１ ｍＷ，ＰＳｕｓ ＝ ０． １８ ｍＷ，ＰＡｃｃｅｓｓ ＝ ０． ６８ ｍＷ。離散時隙仿真系統(tǒng)為有直接入口的早到系統(tǒng)，每個仿真點運行１０６ 個單位時隙。

圖２ 展示了λ ＝ １、γ ＝ ０． ０１、μ ＝ ０． ４ 時，不同定時器時長Ｔｉｎ 非空閑服務臺概率分布，可以看出理論值與仿真值相吻合，驗證了式（１）～ 式（４）的推導。

圖３ 展示了當λ＝１、γ＝０． ０１ 時，不同服務速率μ 下，數(shù)據(jù)吞吐量λｄｏｕｔ 隨定時器長度Ｔｉｎ 的變化情況。如圖３ 所示，數(shù)據(jù)吞吐量λｄｏｕｔ 隨著定時器長度Ｔｉｎ 增大先增后減，這是因為在數(shù)據(jù)到達率γ 較小且不活躍定時器長度Ｔｉｎ 較小時，服務臺空閑率較高，傳輸資源相對充足。此時適當提高定時器長度Ｔｉｎ能提高服務臺的利用率，在不影響后續(xù)用戶接入的前提下，可以有效提高數(shù)據(jù)吞吐量。但是當定時器長度Ｔｉｎ 過大時，服務臺被大量數(shù)據(jù)傳輸需求較低的輕流量用戶占據(jù)，而有數(shù)據(jù)傳輸需求的隨機接入用戶卻無法進入服務臺，導致定時器長度Ｔｉｎ 較大時，提高Ｔｉｎ 反而會降低數(shù)據(jù)吞吐量。此外，提高服務速率μ 有助于提高數(shù)據(jù)吞吐量。

實際上，如何調(diào)整不活躍定時器Ｔｉｎ 以獲得最大數(shù)據(jù)吞吐量取決于隨機接入用戶的到達率λ 和用戶的數(shù)據(jù)到達率γ。圖４ 展示了給定服務速率時，不同流量到達場景數(shù)據(jù)吞吐量λｄｏｕｔ 隨不活躍定時器Ｔｉｎ 的變化情況。如圖４ 所示，當接入用戶到達率λ 較小，例如λ＝ １ 時，數(shù)據(jù)吞吐量λｄｏｕｔ 隨著定時器長度Ｔｉｎ 先增后減，此時為了獲得最大數(shù)據(jù)吞吐量，應該適當?shù)靥岣叨〞r器長度Ｔｉｎ。而接入用戶到達率λ 較大，數(shù)據(jù)到達率γ 較小時，例如λ ＝ ５、γ ＝０． ０１ 時，數(shù)據(jù)吞吐量λｄｏｕｔ 隨著定時器長度Ｔｉｎ 單調(diào)遞減，此時應適當?shù)亟档停裕椋睿屚瓿蓴?shù)據(jù)傳輸?shù)妮p流量用戶盡快釋放連接。另一方面，提高不活躍定時器Ｔｉｎ 使承載鏈路逐漸滿載，在承載鏈路個數(shù)ｃ、傳輸速率μ 固定的情況下，承載鏈路滿載后的數(shù)據(jù)吞吐量主要取決于用戶的數(shù)據(jù)到達率γ。

圖５ 展示了給定服務速率μ＝０． ４ 時，不同流量到達場景下能量效率η 隨不活躍定時器Ｔｉｎ 的變化情況。如圖５ 所示，當λ ＝ １、γ ＝ ０． ０１ 時能量效率η隨著定時器長度Ｔｉｎ 先增大后減小。這是因為定時器長度Ｔｉｎ 較小時提高定時器長度Ｔｉｎ 幾乎不影響拒絕接入概率，接入時延幾乎不變，此時增大Ｔｉｎ 可以增加一次隨機接入傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包平均個數(shù)Ｅ［Ｎ］，將一次接入過程的能量耗費分攤到多次數(shù)據(jù)包的傳輸上，因此能量效率隨之遞增。但是，當定時器Ｔｉｎ 過大時，大量輕流量用戶占據(jù)服務臺將嚴重惡化后續(xù)用戶的接入性能。隨著定時器長度Ｔｉｎ 的繼續(xù)增加，拒絕接入概率將逐漸增大至１，導致接入時延大幅增加、接入吞吐量降低至０。雖然一次接入過程的能量耗費可以分攤到多次數(shù)據(jù)包的傳輸上，但由于數(shù)據(jù)到達率γ 較小，一次隨機接入能傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包的平均個數(shù)Ｅ［Ｎ］隨定時器長度Ｔｉｎ 的增速較小，不足以承擔接入時延大幅增加帶來的巨大接入能耗，因此定時器設置過大時，能量效率反而下降。但是，當用戶的數(shù)據(jù)到達率γ 較大時，例如λ ＝１，γ＝０． １ 時，能量效率隨著定時器長度Ｔｉｎ 單調(diào)遞增。因為此時占據(jù)服務臺的用戶為重流量用戶，提高定時器長度Ｔｉｎ 能顯著增加一次隨機接入能傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包的平均個數(shù)Ｅ［Ｎ］，足以承擔接入時延大幅增加帶來的巨大接入能耗。

綜上，能量效率η 的直接影響因素為平均接入時延Ｅ［ＴＡｃｃｅｓｓ］和一次隨機接入能傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包的平均個數(shù)Ｅ［Ｎ］。但本質(zhì)上，提高定時器長度Ｔｉｎ 能否獲得能量效率的增益還是由隨機接入用戶的到達率λ 和用戶的數(shù)據(jù)到達率γ 決定的。為了提高能量效率，應該根據(jù)不同流量到達場景合理地設置不活躍定時器的長度Ｔｉｎ。

４ 結(jié)束語

面向海量物聯(lián)網(wǎng)通信場景，本文基于５Ｇ 協(xié)議，運用離散時間排隊論，針對ＭＡＣ 層隨機接入過程和ＲＲＣ 鏈路管理過程，構(gòu)建跨協(xié)議層分析模型，分析了數(shù)據(jù)傳輸資源有限的情況下，節(jié)點的能量效率和網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)吞吐量，并以此為基礎，討論了海量設備帶來的海量承載鏈路的管理問題和參數(shù)配置問題。仿真結(jié)果表明：在請求接入的節(jié)點到達率較高時，應該及時釋放數(shù)據(jù)傳輸需求較低的輕流量節(jié)點的連接，避免接入性能的惡化。另一方面。當在請求接入節(jié)點的到達率λ 較高時，可以適當提高不活躍定時器的長度，以獲得較高的資源利用率和數(shù)據(jù)吞吐量。此外，為了提高能量效率和數(shù)據(jù)吞吐量，應該根據(jù)不同流量到達場景調(diào)整不活躍定時器的配置。本文為５Ｇ 網(wǎng)絡下的海量設備通信場景構(gòu)建了跨協(xié)議層排隊模型，理論分析結(jié)果對該場景下的５Ｇ 網(wǎng)絡參數(shù)配置方案設計有重要指導意義。

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［１４］ＭＯ Ｙ Ｈ，ＣＡＩ Ｗ Ｗ，ＺＨＡＮ Ｗ． ｅｔ ａｌ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ５Ｇ ＲＲＣ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｗｉｔｈ ＭａｃｈｉｎｅｔｙｐｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｃ］∥２０２２ ＩＥＥＥ ３３ｒｄ Ａｎｎｕａｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｐｅｒｓｏｎａｌ，Ｉｎｄｏｏｒ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ ＲａｄｉｏＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ （ＰＩＭＲＣ）． Ｋｙｏｔｏ：ＩＥＥＥ，２０２２：４７５－４８０．

［１５］ＭＡＮＣＵＳＯ Ｖ，ＣＡＳＴＡＧＮＯ Ｐ，ＳＥＲＥＮＯ Ｍ，ｅｔ ａｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ＭＴＣ ａｎｄ ＨＴＣ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ ｉｎ ａ Ｓｌｉｃｅｄ ５ＧＢａｓｅ Ｓｔａｔｉｏｎ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０２１，１８（２）：２２０８－２２２５．

［１６］３ＧＰＰ． ５Ｇ；ＮＧＲＡＮ；Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ （Ｒｅｌｅａｓｅ１７）：３ＧＰＰ ＴＳ ３８． ４０１ Ｖ１７． ３． ０［Ｓ］． ３ＧＰＰ，２０２３．

［１７］ＨＵＡＮＧ Ｈ Ｈ，ＹＥ Ｔ，ＬＥＥ Ｔ Ｔ，ｅｔ ａｌ． Ｄｅｌａｙ ａｎｄ ＳｔａｂｉｌｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄ ＳｌｏｔｔｅｄＡｌｏｈａ ［Ｊ］． ＩＥＥＥ／ＡＣＭ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ，２０２１，２９（１）：２０３－２１９．

［１８］田乃碩，徐秀麗，馬占友． 離散時間排隊論［Ｍ］． 北京：科學出版社，２００８．

［１９］３ＧＰＰ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ （ＵＥ）Ｐｏｗｅｒ Ｓａｖｉｎｇ ｉｎＮＲ （Ｒｅｌｅａｓｅ １６）：３ＧＰＰ ＴＳ ３８． ８４０ Ｖ１６． ０． ０ ［Ｓ］．３ＧＰＰ，２０１９．

［２０］ＣＯＲＬＥＳＳ Ｒ Ｍ，ＧＯＮＮＥＴ Ｇ Ｈ，ＨＡＲＥ Ｄ Ｅ Ｇ，ｅｔ ａｌ． Ｏｎｔｈｅ Ｌａｍｂｅｒｔ Ｗ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ［Ｊ］． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，１９９６，５：３２９－３５９．

作者簡介：

郭泓志 男，（２０００—），碩士研究生。主要研究方向：５Ｇ 協(xié)議建模、隨機接入。

詹 文 男，（１９９０—），博士，副教授。主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、下一代移動通信系統(tǒng)建模與性能優(yōu)化、強化學習、排隊論及其在無線通信中的應用。

孫興華 男，（１９８５—），博士，副教授。主要研究方向：５Ｇ／６Ｇ 無線網(wǎng)絡、智能物聯(lián)網(wǎng)、智能學習等。

基金項目：深圳市科技計劃資助項目（ＲＣＢＳ２０２１０７０６０９２４０８０１０）；廣東省基礎與應用基礎研究基金（２０２４Ａ１５１５０１２０１５）