基于AHP權重優化的數據鏈跳頻網絡信道負載統計算法

摘 要：針對現有跳頻網絡信道負載統計方法存在的不足，通過分析節點設備統計性能影響因素，采用多類型數據無量綱歸一化處理，基于層次分析法實現權重綜合優化。在此基礎上，提出多節點信道負載統計改進算法，使信道負載統計值能夠準確反映信道真實狀態，降低數據發送的碰撞概率，提高網絡吞吐量。

關鍵詞： 信道負載; 層次分析法; 跳頻; 數據鏈

中圖分類號： TN 972

文獻標志碼： ADOI：10.12305/j.issn.1001 506X.2025.02.33

Data link frequency hopping network channel load statistics algorithm

based on AHP weight optimization

ZHAO Zhiyong*， MAO Zhongyang， PAN Yaozong， XU Jianwu

（School of Aviation Combat Service，Naval Aviation University， Yantai 264001， China）

Abstract：Aiming at the shortcomings of existing channel load statistics methods in frequency hopping net works， the factors affecting the statistical performance of node devices are analyzed. Dimensionless normaliza tion processing of multi type data is adopted and comprehensive weight optimization based on analytic hierarchy process （AHP） is realized. On this basis， an improved multi node channel load statistics algorithm is proposed so that the channel load statistic values can accurately reflect the real state of the channel. The collision probabi lity of data transmission is reduced and the network throughput is improved.

Keywords：channel load; analytic hierarchy process （AHP）; frequency hopping; data link

0 引 言

作為一種有效的抗干擾方法，跳頻（frequency hopping， FH）^［1-3］技術已被廣泛應用于數據鏈通信網絡，以提高在復雜電磁環境下數據鏈消息傳輸的可靠性^［4］。準確監聽FH網絡的信道負載，是提高數據鏈消息發送判決準確性和降低數據鏈消息沖突概率的關鍵。

載波偵聽多路存取（carrier sense multiple access， CSMA）類協議采用載波偵聽技術檢測信道上信號能量的大小，判斷當前信道有無正在發送的節點數據，以此將信道劃分為忙、閑兩種狀態^［5-8］。只有當信道為空閑時，才啟動節點數據發送過程，以此達到降低沖突概率的目的。然而，該方法并不適用于FH網絡，因為采用載波偵聽技術將信道只劃分為忙、閑兩種狀態，會大幅降低信道資源的利用效率。統計優先級的多址接入（statistical priority based multiple access， SPMA）協議^［9-14］針對FH網絡的信道負載統計問題，采用脈沖計數的方式將信道負載進行量化，并將信道負載值與待發送數據分組所對應的優先級閾值進行比較，判定該優先級分組是否允許數據發送，從而將信道控制在良好的狀態，該方法在數據鏈FH網絡中得到廣泛應用^［15-19］。

在現有文獻中，關于SPMA協議FH網絡信道的負載統計主要有兩類算法。一類算法采用單節點統計方式^［20-23］，另一類算法采用多節點統計方式^［24-25］。

在單節點統計方式中，信道負載只由單個節點設備獨立完成，方法簡單，但信道負載統計值的準確性對節點設備的依賴性較大，網內節點間的統計結果存在較大偏差，甚至嚴重偏離信道的真實狀態。

在多節點統計方式中，網內各節點分別統計信道負載，將其通過廣播消息分發至網內其他節點，當前節點采用距離加權的方式計算信道負載統計值。該方式可解決單節點方式存在的問題，克服對單節點設備的依賴性，但僅考慮了距離因素對信道負載值的影響。事實上，除距離因素外，節點設備的接收靈敏度、天線駐波比、信噪比、器件老化等因素，都會對節點設備的物理性能產生較大影響，從而導致信道負載統計值產生較大波動，使各節點對當前信道狀態的認知存在較大偏差，造成網內節點數據鏈信息沖突，降低數據鏈信息發送的成功概率。

本文針對FH網絡信道負載統計算法存在的問題，通過分析影響信道負載統計的物理層因素，對多類型數據進行無量綱歸一化處理，采用層次分析法（analytic hierarchy process， AHP）^［26-28］實現影響因素權重優化。在此基礎上，提出多節點信道負載統計改進算法，使信道負載統計值能夠準確反映信道真實狀態，降低網內節點數據鏈消息的沖突概率，提高FH網絡的吞吐量。

1 基于AHP權重優化的信道負載統計算法

1.1 統計性能影響因素分析及歸一化處理

FH網絡的信道負載統計是通過統計信道中傳輸的脈沖數實現的，而脈沖數統計的準確與否，與節點設備的物理性能緊密相關，其中接收機靈敏度和接收信噪比會影響節點設備接收脈沖的統計性能，天線駐波比會影響節點設備發射脈沖的統計性能。

節點設備脈沖數統計能力的影響因素較多，不同類型的影響因素反映了節點設備物理性能的不同側面，但上述影響因素的大小或量級也差別較大;為了合理評價節點設備的脈沖數統計能力，需要對不同類型的影響因素進行歸一化無量綱處理。

接收機靈敏度是典型的標量型參數，用于反映節點設備可以接收到的并仍能正常處理數據鏈消息脈沖的最低信號強度，直接影響節點設備接收脈沖的能力。節點i的接收機靈敏度ξi的歸一化公式可表示為

ξi=1， σti≤σui

σ^maxi－σtiσ^maxi－σui， σui＜σti＜σ^maxi

0， σti≥σ^maxi（1）

式中：σ^maxi是節點設備接收機靈敏度最大容限值;σti是t時刻接收機靈敏度的檢測值;σui是接收機靈敏度的標稱值。

駐波比是一種典型的負指標數據類型，用于反映節點設備射頻能量被反射的程度，直接影響本節點設備數據鏈脈沖的輻射能力。當節點設備發射機與天線系統阻抗匹配不佳時，數據鏈脈沖的部分射頻能量會被反射形成逆向回波，從而降低數據鏈脈沖的傳輸距離。節點i的駐波比zi的歸一化公式可表示為

zi=1， ρti≤ρui

ρ^maxi－ρtiρ^maxi－ρui， ρuilt;ρtilt;ρ^maxi

0， ρti≥ρ^maxi（2）

式中：ρti是t時刻的天線駐波比檢測值;ρui是反射系數為0時對應的天線駐波比數值;ρ^maxi是天線駐波比的保護門限值。

接收信噪比也是一種典型的標量型參數，用于反映當前節點所處的電磁環境質量，對節點統計接收脈沖數具有重要影響。節點i的接收機信噪比si的歸一化公式可表示為

si=1， SNRti≥SNR^maxi

SNRti－10lgσuintiSNR^maxi－10lgσuinti， 10lgσuintilt;SNRtilt;SNR^maxi

0， SNRti≤10lgσuinti（3）

式中：SNRti是t時刻接收機信噪比的檢測值;SNR^maxi是滿足額定最低誤碼率時所對應的信噪比;nti是t時刻接收到的噪聲功率。

1.2 基于AHP的權重優化策略

通過上述分析可知，影響節點脈沖數統計的因素較多，難以直接用定量的方式表達對信道負載統計的影響程度。AHP是一種將定性分析和定量分析相結合的多目標決策方法^［28-30］，主要用于不確定問題下多因素評估決策問題的解決，也為本文解決節點設備統計性能影響因素的權重分配提供了一種途徑。

采用AHP，按“1 9”比例標度，對信道負載統計影響因素進行重要性程度賦值，建立一致性判別矩陣Vn×n：

Vn×n=v11v12…v1j…v1n

v21v22…v2j…v2n

vi1vi2…vij…vin

vn1vn2…vnj…vnn

（4）

式中：vij表示影響因素vi相對于影響因素vj的重要程度值。在本文中，n=3，v1～v3分別對應于接收機靈敏度、天線駐波比和接收信噪比3個因素。

對一致性判別矩陣Vn×n進行變換，得到矩陣E=（eij）n×n，其中：

eij=vij∑nk=1vkj（5）

將所述矩陣E中的各個元素按行相加得到向量：

Ψ=（φ1，φ2，…，φi，…，φn）T（6）

其中：

φi=∑nj=1eij（7）

此時，向量Ψ中的各元素即為信道負載各影響因素的權重。因采用AHP按“1-9”比例標度對各影響因素進行成對比較，構建一致性判別矩陣，并不能使所得各影響因素的權重值之和等于1，需要進一步進行權重歸一化處理，得到歸一化權重向量Ω：

Ω=（ω1，ω2，…，ωi，…，ωn）T（8）

其中：

ωi=φi∑nj=1φj（9）

通過上述分析，可得到信道負載各影響因素的歸一化權重值。在本文中，歸一化后的接收機的靈敏度、天線駐波比和接收信噪比3個因素所對應的歸一化權重分別為ω1，ω2，ω3。

1.3 信道負載統計改進算法

為了克服單節點信道負載統計方式對單一節點設備的依賴性，同時提高多節點信道負載統計的準確性，降低消息發送的碰撞概率，本文提出基于AHP權重優化的信道負載統計算法。在該算法中，FH網絡中的各節點分別在統計時間窗內，統計本節點的脈沖接收數Rnkfi和脈沖發送數Snkfi，并獲得歸一化后的接收機靈敏度ξi、天線駐波比zi和接收信噪比si，經廣播消息周期性向網內節點廣播發送。

在一跳范圍內，FH網絡中各節點通過接收其他節點所發送的廣播消息，提取解讀一跳范圍內各節點的信道負載相關參數，并計算本節點與一跳范圍內其他節點間的距離，按權重計算信道負載統計值Cos：

Cos=

∑Nj=1∑Mi=1（Rnjfi+Snjfi）αjdjτ2MTs+∑Mi=1（Rn′fi+Sn′fi）α′τ2MTs×100%（10）

式中：M表示FH網絡FH頻點個數;N表示本節點一跳范圍內的鄰居節點數;Rnjfi表示節點j在FH頻點fi上接收到的脈沖數;Snjfi表示節點j在FH頻點fi上發送的脈沖數;Rn′fi表示本節點在FH頻點fi上接收到的脈沖數;Sn′fi表示本節點在FH頻點fi上發送的脈沖數;αj表示一跳范圍內第j個鄰居節點設備物理性能綜合權重;α′表示本節點設備物理性能綜合權重;dj表示一跳范圍內第j個鄰居節點的距離權重;τ表示脈沖的時間周期;TS表示統計時間窗的時間長度。其中，節點設備物理性能綜合權重αj可表示為

αj=ω1ξj+ω2zj+ω3sj（11）

式中：ξj表示歸一化接收機靈敏度;zj表示歸一化天線駐波比;sj表示歸一化接收信噪比;ω1、ω2和ω3分別表示ξj、zj和sj所對應的權重。距離權重dj可表示為

dj=1/Dj∑Ni=11/Di（12）

式中：Di與Dj分別表示本節點與一跳范圍內的第i個和第j個節點之間的距離。

2 仿真驗證

為了進一步分析本文所提基于AHP權重優化的FH網絡信道負載統計算法的性能，在上述理論分析的基礎上，進行仿真驗證。

仿真參數設置如下：網絡協議為SPMA協議，信道環境為多徑衰落無線信道，一跳范圍內鄰居節點數為5或50，數據分組到達時間間隔服從均值為λ的泊松分布，統計時間窗大小為100 ms，跳頻點數為60，當歸一化接收靈敏度波動范圍為ξ∈［0.85，0.95］時，對信道負載統計值的影響仿真結果如圖1所示。當歸一化接收靈敏度波動范圍為ξ∈［0.6，0.95］時，對信道負載統計值的影響仿真結果如圖2所示。

通過分析圖1所示仿真結果可知，本文算法與信道負載統計真實值較為接近，而文獻［25］所提多節點信道負載統計算法與真實值偏差較大。在歸一化接收靈敏度波動范圍為ξ∈［0.85，0.95］、一跳鄰居節點數n=50（大規模網絡）時，本文算法與信道負載統計真實值的最大波動誤差僅為1.6%。當一跳鄰居節點數n=5（小規模網絡）時，本文算法與信道負載統計真實值的最大波動誤差為4.7%，而文獻［25］多節點信道負載統計算法與信道負載統計真實值的最大波動誤差達到8.5%。這主要是由于在文獻［25］所提多節點算法中，信息負載統計值雖然也考慮了多節點的影響，克服了對單節點的依賴性，但該算法僅考慮了節點間的距離權重因素，并未考慮各節點本身的物理性能，各節點接收靈敏度的差異性，會直接影響網內各節點接收脈沖數的統計結果，從而影響信道負載統計值，使其與真實值產生偏差。

通過分析圖2所示仿真結果可知，當歸一化接收靈敏度波動范圍加大，即ξ∈［0.6，0.95］時，與圖1仿真結果相比，本文算法在一跳鄰居節點數n=50時，信道負載統計值的最大波動誤差基本不變。當一跳鄰居節點數n=5時，信道負載統計值的最大波動誤差略有增加，由原來的4.7%增加至5.1%。而文獻［25］所提多節點信道負載統計算法，其信道負載統計值的最大波動誤差變化較大，由原來的8.5%增加至12.5%。歸一化接收靈敏度波動范圍擴大，意味著鄰居節點中存在接收性能惡化的終端，其脈沖統計能力的可信度將受到較大影響;由于文獻［25］所提多節點信道負載統計算法并未將歸一化靈敏度納為權重考慮因素，僅考慮了距離因素的影響，無法將節點歸一化接收靈敏度帶來的影響記入信道負載統計，致使算法與真實值的最大波動誤差急劇增加。歸一化接收機靈敏度是衡量節點設備物理性能綜合權重的重要因素。在本文算法中，當節點設備接收性能下降時，其所分配的綜合權重α也較小，以弱化對信道負載統計值的影響，尤其是在大規模組網時（仿真參數一跳鄰居節點數n=50），該影響近乎可忽略。而在小規模組網時（仿真參數一跳鄰居節點數n=5），由于距離權重與節點物理性能綜合權重趨向性并不相同，會使信道負載統計的波動范圍略有擴大。

除接收信噪比外，天線駐波比對信道負載統計值也會造成一定影響。設置仿真參數為：網絡協議為SPMA協議，信道環境為多徑衰落無線信道，一跳范圍內鄰居節點數為5或50，其他仿真參數不變。當歸一化天線駐波比波動范圍為0.6～0.95時，對信道負載統計值的影響的仿真結果如圖3所示。

通過分析圖3所示仿真結果可知，本文算法與信道負載統計真實值較為接近，文獻［25］所提多節點信道負載統計算法與真實值的誤差最大。這主要是由于歸一化駐波比參數用于描述節點設備射頻能量被反射的程度，會直接影響發射脈沖數的統計結果，從而造成信道負載統計值產生誤差。而文獻［25］所提多節點信道負載統計算法并未考慮天線駐波比對發射脈沖數統計結果的影響，從而使得信道負載統計值與真實值偏離較大。進一步地，本文算法用于小規模組網（仿真參數一跳鄰居節點數n=5）與用于大規模組網（仿真參數一跳鄰居節點數n=50）相比，與信道負載統計真實值的偏差略有增加，這表明本文算法在用于大規模組網時的性能更佳。

接收信噪比是反映當前節點所處的電磁環境質量的標量型參數，對于節點統計接收脈沖數具有重要影響。設置仿真參數如下：網絡協議為SPMA協議，信道環境為復雜電磁環境，傳輸信道受到寬帶壓制式干擾，一跳范圍內鄰居節點數為5或50，其他仿真參數不變。當歸一化接收信噪比波動范圍為0.6～0.95時，對信道負載統計值的影響的仿真結果如圖4所示。

通過分析圖4所示仿真結果可知，本文算法與信道負載統計真實值較為接近，文獻［25］所提多節點信道負載統計算法與真實值的偏差較大，且具有較大的波動性，與信道負載統計真實值的最大波動誤差可達21.8%。這主要是由于當信道環境受到寬帶壓制式干擾時，會對節點的脈沖統計能力造成較大影響，從而導致節點所統計的接收脈沖數的可信度急劇下降。在文獻［25］所提多節點統計算法中，其權重分配策略未能反映節點接收脈沖統計能力，僅以距離標量作為權重分配因子，無法感知信道環境對節點信道負載統計能力的影響，從而造成信道負載統計值與真實值具有較大偏差，難以準確反映信道狀態。而在本文算法中，采用歸一化接收信噪比反映節點所處的電磁環境質量，并將其作為節點物理性能綜合權重的分配因素之一。基于AHP權重優化合理分配節點統計權重，使信道負載統計值能夠準確反映信道真實狀況。

為了進一步分析信道負載統計值對網絡性能的影響，仿真分析了信道負載統計值對SPMA協議網絡吞吐量和數據傳輸時延的影響，信道環境為多徑衰落無線信道，大規模組網（仿真參數一跳鄰居節點數n=50）時的吞吐量和傳輸時延仿真結果分別如圖5和圖6所示。

通過分析圖5和圖6的仿真結果可知，在相同信道負載統計值條件下，本文算法的網絡吞吐量和傳輸時延性能最優，文獻［20］所提單節點算法的網絡吞吐量和傳輸時延性能最差，文獻［25］所提多節點算法的網絡吞吐量和傳輸時延性能居中。這主要是由于文獻［20］所提單節點算法在進行信道負載統計時，對單節點物理設備性能的依賴較多，未考慮鄰居節點及其節點設備統計結果對信道負載統計值的影響，造成信道負載統計值誤差波動大，從而使數據發送判決易產生錯誤，送往信道傳輸時碰撞概率增加，降低了數據發送的成功概率，使數據傳輸時延增加。文獻［25］所提多節點算法克服了對單節點的依賴，考慮了多節點之間的相互影響，但并未考慮節點設備物理性能對發送脈沖數和接收脈沖數統計結果的影響，從而造成信道負載統計值產生誤差，但誤差偏離程度小于文獻［20］所提單節點算法。而本文算法不僅克服了對單節點設備的依賴，還充分考慮了天線駐波比、接收信噪比等因素對脈沖數統計結果的影響，大幅提高了信道負載統計結果的可靠性，使信道負載統計值能夠準確反映信道真實狀態，提高了數據發送判決的準確率，從而降低網內節點的數據沖突概率，提高網絡吞吐量，降低數據傳輸時延。

綜上所述，本文仿真分析在多徑衰落無線信道和寬帶壓制式干擾信道環境下，本文算法在大規模網絡和小規模網絡中的信道負載統計性能，并與文獻［25］所提多節點統計算法和文獻［20］所提單節點算法進行性能對比，本文算法性能優于現有算法，能夠準確反映信道真實狀態，且在大規模網絡中的性能優于小規模網絡。

3 結束語

本文針對FH網絡信道負載統計方式存在的問題，通過分析影響信道負載統計的節點設備物理層因素，進行多類型數據無量綱歸一化處理，采用AHP實現權重綜合優化。在此基礎上，提出多節點信道負載統計改進算法，使信道負載統計值能夠準確反映信道真實狀態。仿真結果驗證了歸一化接收信噪比、天線駐波比和接收信噪比對信道負載統計值的影響，并對比分析本文算法與文獻［25］所提多節點算法和文獻［20］所提單節點算法在網絡吞吐量方面的性能。仿真結果表明，本文所提基于AHP權重優化的信道負載統計算法可解決傳統方法信道負載統計存在的問題，能夠準確計算FH網絡信道負載統計值，提高網內節點數據發送判決的準確性，降低數據發送的碰撞概率，改善FH網絡的傳輸性能。

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作者簡介

趙志勇（1976—），男，副教授，博士，主要研究方向為無線通信、數據鏈網絡、信號處理。

毛忠陽（1979—），男，教授，博士，主要研究方向為無線通信、數據鏈網絡、信號處理。

潘耀宗（1984—），男，講師，博士，主要研究方向為無線通信、數據鏈網絡、信號處理。

徐建武（1982—），男，副教授，博士，主要研究方向為無線通信、數據鏈網絡、信號處理。