高通量衛星隨機接入控制技術研究

摘 要：為提升高通量衛星隨機接入成功概率，提出了一種高通量衛星通信系統下的隨機接入控制技術。高通量衛星多波束間存在重疊覆蓋區域，可通過對重疊覆蓋區域的用戶接入進行管控，優化各波束的負載，提升系統吞吐率。通過對串行干擾消除算法的誤包概率進行推導分析，得出了不同誤包概率要求下的最大系統負載，根據該負載值，設計了自適應接入控制策略。當系統負載未超過最大負載時，可通過接入控制策略均衡各波束負載；當系統負載超過最大負載時，可通過限制用戶接入方式控制系統負載。

關鍵詞：高通量衛星；隨機接入；接入控制；串行干擾消除

中圖分類號：ＴＮ９２７ 文獻標志碼：Ａ 開放科學（資源服務）標識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１０６（２０２４）０６－１５５３－０７

０ 引言

高通量衛星［１－４］是一種新型通信衛星，采用了一系列新技術來增強衛星通信的能力，比傳統衛星更具有速率、容量上的優勢。近年來，隨著互聯網、物聯網等信息化應用的不斷發展，對于衛星通信帶寬的需求也越來越大。高通量衛星可以為用戶提供更高速、更穩定、更安全的數據通信服務，廣泛應用于遠程醫療、高清視頻和物聯網等領域，可以為偏遠地區提供高速網絡接入，改善數字鴻溝問題；也可以為航空、海事等行業提供高質量的通信服務，成為衛星通信市場的一個重要發展趨勢。隨著物聯網［５－６］的快速發展，高通量衛星物聯網領域的應用也越來越廣泛，主要包括智能城市、智慧醫療、智能交通、智能農業和智能制造等方面［７］。

本文研究了高通量衛星在物聯網應用場景下的隨機接入［８－９］問題。物聯網時代，用戶的接入量激增，高效的多用戶接入技術也受到越來越多的關注。傳統的接入技術是為每個接入用戶分配一個固定的時頻資源塊，然而資源分配需要通過信令進行調度，當接入用戶數很大且傳輸數據較少時，使用調度方式傳輸信息會導致信令開銷較大，造成頻譜效率的降低。因此可以考慮采用基于競爭機制的隨機接入方式完成接入過程，有效降低信令開銷，提升頻譜利用率。純ＡＬＯＨＡ［１０－１１］是最基本的隨機接入技術，具有實現簡單、信令開銷小等特點，用戶向基站發送數據時不會預先分配時頻資源，而是自由選擇合適的資源塊進行傳輸。然而，若有多個用戶選擇了同一資源塊，則意味著數據包發生碰撞，純ＡＬＯＨＡ 的接入性能受到數據包碰撞的嚴重影響，導致其信道利用率較低。純ＡＬＯＨＡ 的吞吐量僅能達到０． １８。為了提升傳輸效率，時隙ＡＬＯＨＡ［８，１２－１４］被提出，每一幀被分為多個時隙，用戶的數據包僅在每個時隙的起始位置開始傳輸，避免了部分碰撞的情況發生，也使時隙ＡＬＯＨＡ 的吞吐量達到了０． ３６。充分利用碰撞包中所含的信息，本文利用了基于串行干擾消除算法的接收技術［１５－１７］。每個用戶在發送端生成多個數據包的副本，并在幀結構中隨機選擇多個時隙傳輸數據包副本，每個數據包副本中都包含了所有副本的位置信息，如果接收端收到一個沒有碰撞的數據包副本時，該副本可以被成功譯碼，進而利用被譯碼數據包所包含的位置信息獲得其他副本所在的時隙位置信息，再通過信號重構方式恢復出該數據包并從各時隙中消除其副本。該算法可不斷迭代直至數據完全恢復或無法找到無碰撞的數據包副本。

考慮到高通量衛星各波束間存在重疊區域，用戶接入策略會影響接入成功概率。因此，本文在使用串行干擾消除算法的基礎上，通過對成功接入概率的性能分析，得到不同負載情況下的用戶接入性能，進而提出了一種自適應的負載控制技術，使高通量衛星場景下的隨機接入性能得到優化。仿真結果表明，通過利用自適應負載接入控制技術，可以有效保障高通量衛星物聯網用戶成功接入概率。

１ 系統模型

高通量衛星隨機接入系統模型如圖１ 所示，高通量衛星多點波束間存在重疊區域，在重疊區域內的用戶終端可通過調整發送頻率點的方式選擇從哪個波束接入衛星通信系統。傳統情況下，用戶通過監測２ 個波束的信號接收強度，并設置切換門限的方式進行波束切換，但在重疊區域的用戶接收到２ 個波束的信號強度相近，用戶有可能通過任一波束接入衛星通信系統。考慮到用戶分布的不確定性，該選擇方式可能導致不同波束內接入用戶數差別較大，高負載波束用戶接入成功率下降，而低負載波束會產生資源浪費。本文通過分析系統的成功接入概率的方法，設計了一種新的高通量衛星隨機接入控制方式。

對于每個高通量波束，都采用串行干擾消除算法對接收數據包進行恢復，其系統模型可以簡化為圖２。單個波束內，各用戶接入方式類似于時隙ＡＬＯＨＡ 方式。高通量衛星波束覆蓋區域內用戶總量為Ｍ，所有用戶都將自身的數據包通過一條復用的衛星信道發送至星上轉發器，進而轉發至衛星地面站進行數據譯碼。信道按照時間劃分為時隙，每個時隙長度記為Ｔｓｌｏｔ，且用戶只能在時隙開始時進行傳輸。假設傳輸的幀長記為Ｔｆｒａｍｅ，每幀包含Ｎ ＝Ｔｆｒａｍｅ ／ Ｔｓｌｏｔ 個時隙。用戶的激活概率記為ｐａｃｔ，則系統負載可以表示為Ｇ ＝ Ｍｐａｃｔ ／ Ｎ，即平均每個時隙需要傳輸的用戶數據量。

每個激活用戶在每一幀中只生成一個數據包，Ｍ 個用戶的數據包可記為ｕ ＝ ［ｕ１ ，ｕ２ ，…，ｕＭ ］。Ｎ 個時隙接收到的數據包記為ｓ ＝ ［ｓ１ ，ｓ２ ，…，ｓＮ ］。每個用戶將其數據包進行復制，生成ｄ 個副本，然后從Ｎ 個時隙中隨機選取ｄ 個時隙發送數據包的副本，記為每各用戶數據包的度值。同理，每個時隙被Ｍ 個用戶選中的次數記為每個時隙的度值，例如圖２ 中用戶２ 生成了２ 個數據包的副本并選擇時隙３ 和時隙５ 進行發送，則用戶２ 的度值為ｄ ＝ ２。ｄ 值的選取服從分布：

Λ（ｘ） ＝ Λ１ ｘ ＋ Λ２ ｘ２ ＋ … ＋ ΛＮ ｘＮ ， （１）

式中：Λｄ 為用戶將數據包重復ｄ 次的概率，ΣＮｄ ＝ １ Λｄ ＝１。數據包的平均復制數量可表示為Λ ＝ΣＮｄ ＝ １ｄΛｄ。

恢復數據包的過程可以用二分圖來描述，如圖３ 所示。二分圖可以用Ｇｒａｐｈ ＝ （ｕ，ｓ，ｅ）表示，ｕ由Ｍ 個用戶節點組成，ｓ 由Ｎ 個時隙節點組成，ｅ 表示用戶節點和時隙節點之間的邊的集合，即相應的用戶在該時隙中發送數據包的副本。由于每個用戶獨立地隨機選擇時隙來傳輸其數據包的副本，當２ 個或多個用戶在同一時隙中傳輸其數據包副本時，會發生碰撞，導致數據無法恢復。在傳統的時隙ＡＬＯＨＡ 系統中，碰撞是無用的，會被直接丟棄，這會顯著降低譯碼性能。

利用串行干擾消除算法可有效提高隨機接入系統的性能，該算法為數字信號級的算法，使用的前提是每個數據包副本中都包含了所有副本的時隙位置信息。如果接收端收到一個沒有碰撞的數據包副本時，通過解調及譯碼運算，該副本可以被成功恢復，進而利用譯碼恢復的數據包所包含的位置信息獲得其他副本所在的時隙位置信息，再通過信道編碼、調制恢復出數據包的信號，并與其他副本所在時隙的數據包信號進行相減，從而從各時隙中消除該副本的影響。該算法可不斷迭代直至數據完全恢復或無法找到無碰撞的數據包副本。

圖４ 展示了處理用戶數量為３、時隙數量為４的高通量衛星接入系統譯碼過程，該譯碼過程類似于信道編碼中的置信傳播迭代譯碼。接收端首先找到無碰撞的時隙，即時隙Ｓ１ ，并恢復出用戶１ 的數據包ｕ１ 。通過提取位置信息，可以從時隙Ｓ４ 中刪除ｕ１ 的副本，并得到無碰撞的數據包ｕ３ ，進而再恢復數據包ｕ２ ，通過迭代譯碼過程，可以恢復出所有用戶的數據包。

２ 性能分析及接入策略

２． １ 度分布分析

通過分析串行干擾消除算法的誤碼底限，得到固定幀長及接入用戶數情況下的誤包率，進而通過設置接入控制策略，實現接入成功率的最大化。

每個用戶節點選取度為ｄ 的邊的概率為Λｄ，則任一邊連接至度為ｄ 的用戶節點的概率可表示為：

式中：ρｄ 表示任一條邊連接到度值為ｄ 的時隙節點的概率。對應表達式為：

將Ｇ* 記為可進行迭代譯碼門限的最大系統負載值，通過分析此負載值，即可推導出單波束下的最大接入用戶比例，由于Ｇ ＝ Ｍｐａｃｔ ／ Ｎ，且Ｍ 與Ｎ 在系統中一般為定值，則最大化系統負載即最大化用戶激活概率ｐａｃｔ，記為ｐ*ａｃｔ。

２． ２ 有限幀長誤碼率分析

基于串行干擾消除的隨機接入系統誤碼率分析和ＬＤＰＣ 碼迭代譯碼過程類似，借鑒有限長迭代譯碼的分析方法，推導了其的錯誤概率。

基于文獻［１８］對有限長ＬＤＰＣ 碼誤幀率的推導公式，可以得到本系統的誤幀率（某一幀中出現錯誤時隙的概率），表示為：

式中：ｐ*ａｃｔ，０ 、Λ（ｘ）、β０ 表示當Ｍ ＝ Ｎ 時的值，根據不同的度分布Λ（ｘ）取值不同，具體取值如表１ 所示。

當用戶數量足夠大時，Ｎ ／ Ｍ →０。式（８）可簡化為：

式中：ｑ 為迭代譯碼過程中無法恢復的用戶數據包比例，且當用戶量足夠大時，ｑ 的值不隨ｐａｃｔ 進行變化。

２． ３ 自適應接入控制策略

根據上文分析，對誤包概率的理論推導及實際仿真結果進行對比，結果如圖５ 所示。由圖５ 可以看出，誤包概率到達誤碼底限前，即誤包概率處于陡降區時，理論分析可以很好地貼合實際仿真結果；誤包概率到達誤碼底限后，理論分析與實際仿真結果差別較大。對于不同的度分布，平均度值（每個用戶的數據包重復次數）越大，在系統負載較低時，性能越好，這是由于多次重復減弱了由于偶然碰撞所導致的數據包無法恢復的問題。隨著系統負載的增加，過多的重復次數會導致大量碰撞，使譯碼性能下降。本文主要通過誤碼概率分析確定用戶激活概率，進而對比有無接入控制情況下的系統性能，因此選用ｘ３ 、ｘ４ 、ｘ５ 作為副本重復數量的典型值，副本重復數量的最優解可通過度分布優化算法［１９］獲得，不在本文的分析范疇之內。

由誤碼率理論分析結果，可根據系統所需誤碼概率選取合適的系統負載。以誤包概率０． １ 為例，根據仿真分析可知，當時隙數為Ｎ ＝ ２００ 時，不同度分布的最大系統負載值如表２ 所示。

當系統負載高于Ｇ 時，吞吐量會隨激活概率的增大而急劇下降。因此接入控制算法應考慮將最大系統負載控制在相應指標之下。因此，當某一波束系統負載過高時，需要通過重疊區域用戶接入規劃對用戶接入波束進行設計，從而保證單一波束用戶激活概率維持在ｐ-ａｃｔ。

高通量衛星波束覆蓋如圖６ 所示，陰影區域為衛星波束的重疊區域，當某一波束負載小于最大負載值時，允許波束內用戶接入。其中，非重疊區域用戶接入對應波束，重疊區域用戶選擇負載較小的波束接入。考慮到各波束用戶數量不一致，當某一波束內用戶數量超過最大負載值時，則通過調整陰影區域內用戶接入波束，實現各波束間的負載均衡。當各個波束都已到達最大負載時，則通過限制用戶接入方式保證用戶的成功接入概率。

３ 仿真結果及分析

本節對所提出的高通量衛星隨機接入技術進行了性能仿真，每波束每幀時隙數量設定為２００，則任意２ 個波束的重疊區域為波束大小的１ ／ ３－根號下３ ／ ２π≈０． ０５７ ７。每波束內與其他波束的重疊區域所在比例為０． ０５７ ７×６ ＝ ０． ３４６ ２。覆蓋范圍內用戶數量記為１ ４００，用戶在覆蓋區域內隨機分布，當所有用戶全部接入時，系統負載為Ｇ ＝ １。分別對度分布Λ（ｘ）＝ ｘ３ ，Λ（ｘ）＝ ｘ４ 和Λ（ｘ）＝ ｘ５ 進行仿真，每個數據點進行１ ０００ 幀仿真。在本文中，僅考慮由于碰撞所帶來的丟包問題，沒有考慮信道丟包，在實際系統中，信道丟包可直接通過比例計算進行推導。

圖７ ～ 圖９ 分別對比了在度分布為Λ（ｘ）＝ ｘ３ 、Λ（ｘ）＝ ｘ４ 和Λ（ｘ）＝ ｘ５ 時，使用本文所提出的接入控制算法以及不使用接入控制算法情況下的吞吐率對比。可以看出，在不使用接入控制算法的情況下，系統吞吐率首先隨著系統負載的增加而增加，當超過分析得到的最大負載Ｇ* 后，由于碰撞增多導致接入性能下降，吞吐率也隨著系統負載的增加而降低。

本文所提出的接入控制算法，隨著系統負載的上升，當某一波束內負載超過最大負載Ｇ*時，可通過接入控制策略將重疊區域的用戶調整至相鄰為超過負載的波束內，從而保障各波束接入負載保持在最大負載之內，進而保證了每個波束都有較高的吞吐率。當所有波束都已到達最大負載Ｇ* 時，若繼續增加系統負載，則沒有資源可用于支撐額外的用戶，此時通過接入控制策略限制用戶繼續接入，從而使系統負載維持在最大負載Ｇ ，以保證系統吞吐量維持在一個較高水平。

為體現度值對系統性能的影響，對ｘ１ 和ｘ２ 的性能進行了進一步分析。不同度分布負載如表３所示。圖１０、圖１１ 分別對比了在度分布為Λ（ｘ）＝ ｘ１ ，Λ（ｘ）＝ ｘ２ 時，使用本文所提出的接入控制算法以及不適用接入控制算法情況下的吞吐率對比。由于ｘ１ 情況下少量碰撞即可導致誤碼概率超過０． １，因此分析出的Ｇ* 參數過低，接入控制在此情況下無實際意義。因此，ｘ１ 的情況僅進行吞吐量仿真，不對比有無接入控制。通過仿真結果可以看出，隨著度分布的增加，系統吞吐量出現先增后減的狀態，具體優化結果可通過度分布優化算法［１３］獲得。

４ 結束語

為提升高通量衛星用戶吞吐率，本文研究了高通量衛星多波束間覆蓋區域內的用戶接入控制方式，提出了一種基于串行干擾消除算法的高通量衛星通信系統隨機接入控制技術，通過對該算法的誤包概率進行推導分析，得出了不同誤包概率要求下的最大系統負載。該接入控制技術在系統負載未超過最大負載時，可通過接入控制策略優化各波束的負載，使各波束負載均衡，保障了用戶的成功接入概率，當系統負載超過最大負載時，可通過限制用戶接入方式控制系統負載，使系統吞吐量維持在一個較高水平。

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作者簡介

白建東 男，（１９８３—），碩士，助理研究員。主要研究方向：衛星通信。

賈 岱 男，（１９９０—），博士，高級工程師。

盧 山 女，（１９８２—），博士，高級工程師。

王 宇 男，（１９８５—），碩士，助理研究員。主要研究方向：衛星通信。