基于多包接收的卫星随机接入拥塞控制方法与流程

本发明属于卫星通信技术领域，涉及一种卫星随机接入系统拥塞控制方法，具体涉及采用多包接收技术，对随机接入系统进行负载估计与拥塞控制的方法，可用于卫星物联网的随机接入系统。

背景技术：

物联网是在互联网基础上延伸和扩展的网络，将网络用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。其在灾害预警，航海导航等方面发挥着极为重要的作用。

当前的lte物联网的组网不灵活，基础设施建造代价高等缺点，限制了lte物联网的进一步发展。而卫星由于波束覆盖范围大，组网灵活方便等优点，使得卫星物联网技术受到了较大的关注。

而正是卫星波束覆盖范围大的特点，使得卫星通信系统允许有海量的设备突发通信，这会造成系统严重的拥塞，降低了系统吞吐量，进而增大了接入时延。在一些特定场景中的物联网应用对数据实时性的要求较高，这对卫星通信技术提出了较高的要求。而当系统中大量用户节点同时请求随机接入时，采用现有的接入方案会造成系统严重的拥塞，进而使得应用数据丢失，最坏情况下，吞吐量甚至会降低到0，使系统无法工作。如在sa(时隙aloha)随机接入中，10000个用户同时请求接入时，系统的接入时延可能高达几十个小时，这对实时性要求高的物联网应用是极为不利的。所以如何让海量用户快速接入卫星物联网，成为了急需解决的问题。

目前，提高系统吞吐量，降低接入时延的有效方法就是利用acb策略进行拥塞控制，即给所有用户设置接入概率，每个用户在请求随机接入时，会首先产生一个0～1之间的数，并和接入概率值进行比较，若小于该概率值，系统允许该用户请求随机接入，否则拒绝该用户此次的随机接入请求。而此方案的前提是系统必须能准确地估计出系统负载。

当多个用户同时请求随机接入时，卫星接收端可以根据当前帧的时隙中有0个、1个或两个及以上的数据包，分别将该时隙划分为空闲、成功或冲突状态。并且随着系统负载量的变化，处于上述三种状态的时隙数比例会发生改变。现阶段，随机接入系统的负载估计方法，一般首先检测随机接入接收帧所有时隙的状态，然后根据当前帧各个时隙的状态信息，构造估计函数对当前系统的负载进行估计，进而利用该估计值，计算接入概率并广播，实现对系统的拥塞控制。

例如hong-junnoh等人于2013年在ieeemilitarycommunicationsconference上发表的文章“performanceevaluationofaccesscontrolforcrdsaandr-crdsaunderhightrafficloads(2013,1365-1370)”中，公开了一种实现拥塞控制的方法。该方法首先分别统计出当前随机接入接收帧所有时隙中，处于空闲状态，成功状态和冲突状态的时隙数，然后构造最大似然函数并求解得到系统负载估计值，并根据随机接入系统中，吞吐量最大时对应的系统负载量，设置最佳的接入概率，然后通过广播该接入概率，实现对系统的拥塞控制。该方法在系统负载量较小时，可以提高系统吞吐量，实现对系统有效的拥塞控制。但是在系统严重过载的情况下，利用各状态时隙数量固定的信息进行负载估计时，不能获得准确的估计结果，而利用该结果设置系统中用户的接入概率会导致系统的吞吐量降低。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服了上述现有技术存在的缺陷，提出了一种基于多包接收的卫星随机接入拥塞控制方法，旨在解决现有技术中存在的当系统严重过载时系统吞吐量较低的技术问题。

本发明的技术思路是，将多包接收技术用于卫星接收端的负载估计方法中，由多包接收技术检测并提供一帧内n个时隙的数据包数量信息，进而在卫星接收端构造估计函数实现对系统负载的准确估计。当系统负载超过估计极限时，在负载估计的基础上进行指数级的调整，利用调整后的负载估计值计算系统中用户的接入概率，提高了系统的吞吐量，实现对系统的拥塞控制。

根据上述技术思路，实现本发明目的采取的技术方案包括如下步骤：

(1)卫星接收端采用多包接收方法，获取随机接入接收帧的数据包数量概率分布，实现步骤为：

(1a)卫星接收端接收用户以帧为单位发送的数据，并缓存当前帧n个时隙的数据；

(1b)卫星接收端对缓存的当前帧n个时隙的数据包数量进行检测，并判断各时隙的数据包数量m是否小于等于多包接收参数k，若是，标记该时隙的数据包数量为m，否则标记该时隙的数据包数量为∞；

(1c)卫星接收端对数据包数量标记为m的时隙进行统计，得到含有m个数据包的时隙数n；

(1d)卫星接收端利用含有m个数据包的时隙数n，计算当前帧n个时隙中任一时隙含有m个数据包的概率p(m)，得到当前帧的数据包数量概率分布；

(2)卫星接收端判断当前帧n个时隙中数据包数量的最大值mmax是否小于等于k，若是，执行步骤(3)，否则执行步骤(4)；

(3)卫星接收端对当前系统负载g进行估计：

卫星接收端利用概率分布p(m)，计算当前帧n个时隙数据包数量的均值m，作为对当前系统负载g的估计值

(4)卫星接收端对当前系统负载g进行估计：

(4a)卫星接收端根据概率分布p(m)，计算m从0到k取值范围内p(m)的累加概率p；

(4b)卫星接收端根据累加概率p与当前系统负载g之间的关系，构造最大似然函数f(g)，并求解f(g)，得到当前系统负载g的估计值

(5)卫星接收端判断当前系统吞吐量与当前系统负载g的估计值对应的最大吞吐量是否相等：

卫星接收端检测当前系统的吞吐量，并判断检测出的吞吐量与当前系统负载g的估计值对应最大吞吐量是否相等，若是，则继续以当前系统中用户的接入概率pac控制系统中用户的接入，否则，执行步骤(6)；

(6)卫星接收端判断当前系统负载g的估计值是否在预先设定的准确估计范围内，若是，执行步骤(7)，否则，设置估计状态为不准确，并执行步骤(9)；

(7)卫星接收端判断当前系统负载估计状态是否准确，若是，根据当前系统负载g的估计值计算对应的系统中用户的接入概率p’ac，并将该接入概率p’ac广播给系统中所有的用户，否则执行步骤(8)；

(8)卫星接收端对当前系统负载g的估计值进行调整：

(8a)卫星接收端检测当前系统中用户的接入概率pac；

(8b)卫星接收端根据当前系统中用户的接入概率pac，对当前系统负载g的估计值进行调整，得到调整后的当前系统负载g的估计值并执行步骤(10)；

(9)卫星接收端对当前系统负载g的估计值进行调整：

(9a)卫星接收端检测系统对的指数级调整次数t，其中t的初始值为0；

(9b)卫星接收端将系统对的指数级调整次数t作为指数，对当前系统负载g的估计值进行指数级调整,得到调整后的当前系统负载g的估计值并将系统对指数级调整次数t加1后存储；

(10)卫星接收端根据调整后的当前系统负载g的估计值计算系统中用户的接入概率p’ac，并将该接入概率p’ac广播给系统中所有的用户。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1、本发明由于卫星接收端对当前系统负载进行估计时，采用多包接收方法，充分利用了随机接入接收帧的信息，可以增大负载估计的极限值；同时当系统负载量超过负载估计的极限值时，通过对估计结果进行调整，并利用调整后的负载估计值设置系统中用户的接入概率，提高了系统的吞吐量，与现有技术相比，有效地提高了拥塞控制的效果。

2、本发明由于在求解负载估计的最大似然函数时，使用了牛顿切线法，并设置初始搜索值等于多包接收参数，可以使近似解快速收敛到函数的最优解，同时若当前系统负载g的估计值不在预先设定的准确估计范围内，采用指数级的调整方法对进行调整，并根据调整后的系统负载的估计值设置系统中用户的接入概率，可以使系统吞吐量快速达到最大值，与现有技术相比，提高了拥塞控制的效率。

附图说明

图1是本发明适用的卫星物联网随机接入系统模型图；

图2是本发明的实现流程图；

图3是本发明和现有技术的负载估计值仿真对比图；

图4是本发明和现有技术的负载估计nmse性能仿真对比图；

图5是系统采用本发明和现有技术进行拥塞控制时系统吞吐量仿真对比图；

图6是本发明在不同系统负载量时的系统吞吐量变化仿真对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。

参照图1，卫星物联网随机接入系统中，包括了geo卫星、用户节点、基站、地球站以及数据服务中心。其中geo卫星在系统中用户成功接入后，将用户发送的数据转发给地球站，地球站提交数据至数据服务中心进行处理。系统中的用户有数据发送时，会处于激活状态，基站用于接收本小区范围内激活用户发送的数据，并向卫星请求随机接入。为了充分展示本发明，结合现有文献，本实施例采用cdma卫星物联网随机接入系统，设定用户数据包以泊松分布到达，一帧的时隙数为100，系统初始接入概率为1。

参照图2，基于多包接收的卫星随机接入拥塞控制方法，包括如下步骤：

步骤1)卫星接收端采用多包接收方法，获取随机接入接收帧的数据包数量概率分布，实现步骤为：

步骤1a)卫星接收端接收用户以帧为单位发送的数据，并缓存；

步骤1b)卫星接收端利用多包接收方法，对缓存的当前帧进行逐时隙检测，判断各时隙的数据包数量m是否小于等于多包接收参数k，若是，标记该时隙的数据包数量为m，否则标记该时隙的数据包数量为∞；

其中，本实施例中k的值为10，m根据数据包分布情况，可为0到k之间的任意整数。

步骤1c)卫星接收端对数据包数量标记为相同值的时隙进行统计，得到含有m(m＝0,1,···,10)个数据包的时隙数n；

步骤1d)卫星接收端利用含有m(m＝0,1,···,10)个数据包的时隙数n，计算当前帧100个时隙中任一时隙含有m个数据包的概率p(m)，计算公式为：

当m取0到10之间不同的值时，可以得到当前帧的数据包数量概率分布；

步骤2)卫星接收端判断当前帧100个时隙中数据包数量的最大值mmax是否小于等于10，若是，执行步骤(3)，否则执行步骤(4)；

步骤3)卫星接收端利用概率分布p(m)，计算当前帧100个时隙数据包数量的均值

并将均值作为对当前系统负载g的估计值

步骤4)卫星接收端根据概率分布p(m)，计算m从0到10取值范围内p(m)的累加概率p：

由于用户数据包是以泊松分布到达的，因此累加概率p的理论值ptheory可由下式计算得到：

因此，根据累加概率p和其理论值ptheory的对应关系，可构造最大似然函数f(g)：

令f(g)＝0，设置牛顿切线法初始搜索条件为g0＝k，并迭代求解f(g)，其迭代公式为：

经过t+1次迭代，得到满足指定精度要求的，当前系统负载g的估计值其中f'(gt)为f(g)在gt处的导数值，为第t次迭代后的结果。

步骤5)卫星接收端判断当前系统吞吐量与当前系统负载g的估计值对应的最大吞吐量是否相等：

卫星接收端检测当前系统的吞吐量，并判断检测出的吞吐量与当前系统负载g的估计值对应最大吞吐量是否相等，若是，则继续以当前系统中用户的接入概率pac控制系统中用户的接入，否则，执行步骤(6)；

其中卫星接收端对所有时隙中数据包数量进行检测时，若一个时隙中数据包数量m小于等于10，则认为卫星接收端成功接收了该时隙中的所有数据包。假设卫星接收端统计当前帧100个时隙，成功接收的数据包总数为q，则吞吐量为q/100。通过对本发明进行仿真分析，得到系统吞吐量和负载量关系曲线，如图5所示。实线所示的是采用本发明，系统吞吐量和负载量关系曲线，其中横坐标为系统负载量，纵坐标为系统吞吐量。当系统负载量为不同值时，都有一个最大的吞吐量值与之对应，因此卫星接收端可以据此判断当前系统吞吐量与当前系统负载g的估计值对应的最大吞吐量是否相等。

步骤6)多包接收参数为10时，本发明中负载估计方法的准确估计极限值为14，因此卫星接收端判断当前系统负载g的估计值是否在预先设定的准确估计范围[0,14]内，若是，则证明本次负载估计是准确的，执行步骤(7)，否则，设置估计状态参数为不准确，并执行步骤(9)；

其中在系统负载量g取不同值时，对本发明中负载估计方法进行分析和仿真，得出其负载估计值和实际值关系曲线，如图3所示。从图中可以看出，当系统负载量超过14时，采用本发明中的负载估计方法，得到的系统负载估计值不再准确，因此可以设定准确估计极限值为14，即准确估计范围为[0,14]。

步骤7)卫星接收端判断本地保存的负载估计状态，若是准确，则说明系统负载量未超过负载估计方法的极限值。当系统负载量为7.5时，系统吞吐量最大，如图5，系统采用本发明和现有技术进行拥塞控制时系统吞吐量仿真对比图所示。因此可根据当前系统负载g的估计值计算对应的系统中用户的接入概率p’ac：

由于p’ac是小于等于1的值，因此当系统的实际负载量未超过7.5时，应设置p’ac＝1，综上所示，卫星接收端计算系统中用户的接入概率如下：

得到p’ac并广播给系统中所有的用户。

若负载估计状态为不准确，则执行步骤(8)；

其中卫星接收端保存的负载估计状态是由本发明中，卫星接收端对当前系统负载g的估计值确定的，若在[0,14]范围内，设置负载估计状态为准确，否则，设置负载估计状态为不准确，系统初始化时，设置负载估计状态为准确。

步骤8)卫星接收端对当前系统负载g的估计值进行数值调整：

步骤8a)卫星接收端检测当前系统中用户的接入概率pac；

步骤8b)由于当前系统负载g的估计值是在接入概率为pac得出的，因此卫星接收端可以根据当前系统中用户的接入概率pac，对按如下公式调整：

得到调整后的当前系统负载g的估计值并执行步骤(10)；

步骤9)卫星接收端对当前系统负载g的估计值进行指数级调整：

步骤9a)卫星接收端检测系统对的指数级调整次数t；

步骤9b)卫星接收端将系统对的指数级调整次数t作为指数项，按如下公式调整

得到调整后的当前系统负载g的估计值并将t加1后存储；

其中指数级调整次数t是由卫星接收端记录并维护的，当系统初始化时，设置该参数值为0。即：卫星接收端每次进行指数级调整前，先获取t的值，若本次是第一次指数级调整，则t＝0。上述调整公式中的底数是本发明中负载估计方法的极限值。

步骤10)卫星接收端根据调整后的当前系统负载g的估计值计算系统中用户的接入概率p’ac：

将该接入概率p’ac广播给系统中所有的用户，实现对系统的拥塞控制。

以下结合仿真实验，对本发明的技术效果作进一步说明：

1.仿真条件：

本发明适用的系统是卫星物联网随机接入系统，基于竞争的随机接入方式，系统负载量g的取值范围为0-50，多包接收参数为k＝10，一帧的时隙数为n＝100。仿真软件环境为intel(r)core(tm)i7-4790cpu@3.60ghz,windows764bit操作系统下的matlabr2015b。

本发明采用归一化均方误差(nmse)来评价系统负载估计方法的性能，假设仿真次数为r，所估计系统负载量参数为g，且在第j次实验中的估计值为则参数g的归一化均方误差为

本发明采用归一化吞吐量来评价拥塞控制方法的性能，假设当前帧成功接收的数据包数量为q，则归一化吞吐量为q/n。

2、仿真结果分析：

参照图3，横坐标表示的是系统负载量，纵坐标表示的是系统的吞吐量；从图中可以看出，系统负载量g的取值为0-50时，采用现有技术方案和本发明中的负载估计方法，分别对当前系统负载量进行估计，当系统负载量超过4时，现有技术方案就不能准确估计系统负载量了，而本发明即使在系统负载量为14时，仍能准确估计系统负载，提高了系统负载估计的极限值。但是受多包接收参数的影响，本发明中的负载估计方法也有准确估计的极限时，即当多包接收参数为10时，负载估计方法的极限值为14。

参照图4，横坐标表示的是系统负载量，纵坐标表示的是负载估计的nmse；从图中可以看出，为系统负载g的取值为0-50时，在本发明在其负载估计方法的准确估计范围内，nmse更小，系统负载g的估计值更准确。

参照图5，横坐标表示的是系统负载量，纵坐标表示的是系统吞吐量；从图中可以看出，当系统负载量g的取值为0-50时，分别采用现有技术方案与本发明进行系统拥塞控制，当系统负载量较大时，本发明仍能使系统吞吐量保持在最大值，而现有技术方案在系统负载量较大时，不能提高系统吞吐量，无法进行有效的拥塞控制。

参照图6，横坐标为时间，纵坐标为系统吞吐量；从图中够可以看出，当系统负载量g分别取100,1000,10000时，采用本发明对系统进行拥塞控制，即使系统严重过载，本发明仍然能在较短时间内使系统吞吐量达到最大值，降低了接入时延。