面向數據傳輸穩定性的無人機群頻譜接入方法*

吳義政,杜奕航,張 余,錢鵬智

(1.南京信息工程大學 電子與信息工程學院,南京 210044;2.國防科技大學第六十三研究所,南京 210007)

0 引 言

近年來,無人機因其高機動性、低成本等特性引起了業界的高度關注,在偵察監視、輔助通信和信息采集等軍事和民用領域得到了廣泛應用[1]。隨著無線通信技術的蓬勃發展,人們對信息傳輸速率的需求越來越高,用頻設備呈爆炸式增長,可用頻譜資源愈發稀缺且呈動態時變特性,因此,如何有效緩解頻譜沖突、實現無人機群高效用頻是當前面臨的關鍵問題[2-3]。

由于無人機群所處空間位置以及網絡拓撲結構動態變化,無人機群內部信息傳輸信道特性也呈現動態時變特性,然而傳統方法中通?？紤]準靜態的互擾信道[4-5]。為快速高效實現無人機群內部用頻協同,大多數研究都采用集中式網絡架構或通過建立公共控制信道進行信息交互,在一定程度上能夠減少無人機群內部用頻沖突。如文獻[6]通過集中控制器對用戶頻譜接入與切換實現統一管控,研究了數據猝發和用戶移動條件下的傳輸隊列穩定性問題,提出了一種聯合信道分配和功率控制的策略,使得系統具有較好的魯棒性。但該策略沒有考慮高動態變化的無線環境,也未考慮集中控制帶來的信令開銷。為了克服集中控制存在的不足和其控制信道帶來的頻譜開銷,文獻[7]研究了時變頻譜環境中面向干擾抑制的分布式信道選擇問題,提出了一種完全分布式的非耦合隨機學習算法。該方法雖然可以在時變無線環境下有效減輕用戶間互擾,但并未考慮用戶用頻需求變化以及網絡拓撲時變帶來的影響,同時,該算法收斂速度也較慢。文獻[8-10]研究了在無線環境變化緩慢情況下,采用深度強化學習方法來解決用戶間的互擾問題。在用戶數量和可用信道數量較少的情況下,所提算法能有效抑制用戶間用頻沖突,但是在用戶數和信道較多情況下,用戶間用頻沖突緩解效果不佳。文獻[11]針對信道分配問題給出了基于多臂賭博機的解決方案,但是不適用于業務數據猝發、無人機快速移動和無線通信等捷變的場景。

現實應用中無人機群主要面臨以下問題:無人機群空間位置和網絡拓撲結構動態變化,無人機所處無線通信環境具有時變性;無人機群頻譜資源受限對通信開銷較為敏感,在捷變頻譜環境下建立公共控制信道十分困難;受限于無人機數據采集速率的波動性,集群中不同用戶的用頻需求實時變化。為此,本文針對時變頻譜環境中無人機業務數據猝發情況下數據穩定傳輸問題,建立無人機業務數據包生成和實時向基站傳輸的模型,提出基于多用戶非耦合排隊的頻譜接入方法。該方法為一種分布式方法,在必要的時候利用自身感知能力檢測獲得空閑信道,分布式無人機間無需任何信息交互,每架無人機僅根據其內外部狀態和歷史信息構建信道接入控制函數,并結合其已知信息生成用頻決策。在保證網絡中無人機業務數據隊列穩定在一定范圍的前提下,所提方法能有效緩解無人機用頻沖突,提升信道利用率和系統吞吐量。

1 系統模型與問題構建

1.1 系統模型

考慮一個由多個無人機組成的分布式無人機群通信網絡為地面用戶提供中繼服務(或者收集地面目標相關信息),并向基站實時傳輸到達的數據,如圖1所示。該網絡包含1個基站和N架無人機,無人機群集合表示為N={1,…,i,…,N},基站用符號o表示,無人機網絡包含M個可用信道,其集合表示為M={1,…,m,…,M},且N>M,即無人機數量比信道數大,頻譜資源不足。假設每個信道帶寬都為B,無人機群飛行高度均為h,是個固定值。本文只考慮無人機向基站傳輸業務數據的下行鏈路。假設無人機移動區域為同一高度的二維有限平面區域,其被劃分為多個等面積的方形柵格;基站位于地平面,高度為0,位置固定不變。為便于模擬無人機隨機移動過程,假設所有無人機移動都是獨立的且在每個時隙內只能在某個網格點上,下個時隙無人機將選擇繼續停留在原網格點或移動到某個相鄰網格點。假設無人機獨立執行任務,無人機生成的或到達的(后續僅稱“到達”)業務數據和向基站傳輸的數據量用單位數據包來衡量。

圖1 系統模型

無人機向基站傳輸數據時,假設所有信道都經歷塊衰落,即信道增益在同一時隙中相同,在不同時隙間隨機變化,則時隙n內無人機i與基站間數據傳輸鏈路的瞬時增益為

(1)

(2)

式中:pi(n)表示無人機i在時隙n內的發射功率。如果兩架無人機在同一時隙內選擇同一信道,它們之間將會發生用頻沖突,則無人機i受到的互擾信號強度Ii和傳輸速率Ri分別表示為

(3)

(4)

式(3)中:Si(ai(n))={j∈N*i|aj(n)=ai(n)}表示在時隙n內,除無人機i以外所有使用信道ai(n)的無人機集合,N*i表示無人機集合N*中除去無人機i后的無人機集合;ai(n)表示無人機i在時隙n內選擇的信道,ai(n)∈M*;σ2為噪聲功率。設定每架無人機都有一個長度不受限制的業務數據傳輸隊列,用于存儲無人機到達的業務數據。對于任意時隙n≥0,無人機i的隊列積壓在前后兩個時隙的關系可表示為

Oi(n+1)=max{Oi(n)-bi(n)νi(n),0}+Ai(n)

s.t.bi(n)∈{0,1}

(5)

1.2 問題構建

無人機頻譜分配與接入首要解決的是減少或消除無人機間用頻沖突,以及提高信道利用率。在此借鑒文獻[8]的思想,將前n個時隙無人機間用頻沖突率(簡稱為“用頻沖突率”)K(n)定義為

(6)

式中:c1(n)為時隙n時與其他無人機發生沖突的無人機總數量;N為總無人機數量。將前n個時隙內信道利用率L(n)定義為

(7)

式中:c2(n)為時隙n時被有效利用的信道數量,M為可用信道總數量;對于?m(m∈M*),定義當且僅當有一架無人機在使用信道m,稱信道m被有效利用。

此外,我們總是希望能夠在單位時間內傳輸更多的業務數據,因此,在確保所有無人機業務數據傳輸穩定情況下,應最大化系統的最大穩定平均數據到達速率ρmax,可表示為ρmax=max {ρ|對于?i∈N*,Oi(n)保持穩定}。

綜上分析,本文的目標是找到一個均衡策略γ,可以最小化無人機間用頻沖突率、信道利用率和最大平均穩定到達速率ρmax,即有

(8)

(9)

(10)

式中:C|D表示滿足條件D的集合C。由式(8)～(10)可見,不僅要考慮系統無人機群用頻沖突和信道利用率,還要考慮到無人機數據積壓變化。

2 無人機頻譜接入策略設計

2.1 頻譜接入策略

無人機i在時隙n的信道使用狀態定義為STAi(n),STAi(n)=0表示在時隙n內沒有信道傳輸無人機i數據積壓中的數據;STAi(n)=1表示在時隙n內有信道傳輸無人機i數據積壓中的數據,且沒有受到其他無人機的干擾;STAi(n)=2表示在時隙n內有信道傳輸無人機i數據積壓數據,且遭受其他無人機的干擾。

當無人機使用信道傳輸其數據積壓中的數據時,通過能量檢測方法可以判斷出其是否遭受其他無人機的干擾。

在確保所有無人機的業務數據隊列積壓保持穩定的前提下,無人機處于不同狀態時其頻譜接入策略不同,分為以下3種情況:

1)當STAi(n)=0時,為傳輸隊列積壓的數據,無人機需尋找空信道接入;為緩解無信息交互下無人機間存在的用頻沖突,無人機i在0狀態下保持1個時隙,其信道接入控制參數的更新為zi(n+1)=zi(n)+1,無人機在0狀態下至少保持N-M個時隙數,即滿足zi(n)≥N-M,無人機才能接入可用空信道,其接入所有可用空信道概率都相同。此時無人機i下一個時隙時接入信道r(r∈M)的概率為

當zi(n)>N-M,

(11)

當zi(n)≤N-M,

(12)

式(1)中:Y(n)={1,…,y,…,Y(n)}為在時隙n時可接入的空閑信道集合向量,Y(n)為在時隙n內空閑信道數;qi,r(n)表示無人機i在時隙n接入信道r的概率;qi,0(n)表示無人機i在時隙n不接入任何信道的概率;EF表示所有屬于E且不屬于F的元素。

2)當STAi(n)=1時,若無人機i使用信道m,為了避免其長時間占用信道資源,造成其他無人機無法有效使用信道,當其數據積壓量小于一定值Δ時,在下一個時隙,無人機i將釋放所占用信道,以供STAj(n)=0且參數zj(n)≥N-M的無人機使用,j∈N*,并且無人機i在下一個時隙的信道使用狀態變為0;當其數據積壓量大于Δ時,無人機繼續保持原有的狀態。無論無人機在上一個時隙的信道使用狀態如何,無人機已經達到了單獨占用信道的目標,則在下個時隙內其信道接入參數zi(n+1)=0。此時無人機i下一個時隙接入信道r的概率為

當Oi(n)>Δ,

(13)

當Oi(n)<Δ,

(14)

式中:Δ為無人機i釋放占用信道的閾值,用于控制無人機釋放或繼續占用信道,以確保所有無人機的利益。

3)當STAi(n)=2時,若無人機接入信道m,為避免下個時隙無人機間繼續在信道m發生互擾,也為了避免在其他信道上與其他無人機發生用頻沖突,該無人機將依概率退出或留在原信道。在當前時隙中,無人機i因受到來自其他無人機的干擾無法有效利用信道進行數據傳輸,在下個時隙可能退出原信道,為了減少其影響,不改變信道接入控制參數,即zi(n+1)=zi(n),從而避免重新排隊,有效地避免了其數據積壓量大量增長。借鑒文獻[12]的思想和方法,無人機i在下一個時隙接入信道r的概率為

(15)

式中:pi,r(n)和Ii(n)分別為時隙n內在信道r內基站接收到無人機i的信號強度和接收無人機i的信號受到的互擾信號強度;σ2為噪聲功率。

根據以上分析可以得到無人機i的信道接入控制參數zi(n)與歷史信道使用狀態的對應關系,如表1所示。

表1 無人機i的信道接入控制參數zi(n)與歷史信道使用狀態的對應關系表

從表1可以看出,無人機i在時隙n時可以根據當前時隙的信道接入控制參數zi(n)和上一個時隙的信道接入控制參數zi(n-1)得出下一個時隙的信道接入控制參數zi(n+1)。

2.2 頻譜接入算法

為解決以上無人機群頻譜接入問題,本文提出了基于多用戶非耦合排隊頻譜接入算法。在時隙n內,無人機i根據生成的qi(n)選擇信道接入(qi(n)為無人機i在時隙n接入M*中所有信道的概率集合,qi(n)={qi,r(n)}r∈M*)。無人機選擇信道接入后根據2.1節給出無人機i在時隙n和n-1的信道使用狀態,并根據表1的信道接入控制參數zi(n+1),如果STAi(n)=0且zi(n+1)>5,則采用能量檢測方法獲得所有空閑信道集Y(n);無人機根據其在時隙n+1內數據積壓Oi(n+1)以及時隙n內信道使用狀態STAi(n)、空閑信道集Y(n)和信道接入控制參數zi(n),利用公式(12)、(14)和(15)計算得出其信道接入概率向量qi(n+1)。

基于多用戶非耦合排隊頻譜接入算法具體表述如下:

對于任?無人機i∈N*,其傳輸訴求均為保障其隊列中數據積壓處于穩定狀態,為了滿足所有無人機的訴求,并行執行下列操作:

1 輸入:無人機數量N、信道數量M、信道帶寬B、飛行高度h、無人機發射功率pi

2 初始化信道接入控制參數、信道使用狀態和信道接入概率等參數,zi(0)=0,STAi(0)=0

qi,r(n+1)=1/N,r∈M*

qi,r(n+1)=(N-M)/N,r=0

3 計算更新信道接入概率qi(n)

forn=1,2…

3.1 無人機i根據其信道接入概率向量qi(n)選擇信道接入;

3.2 無人機i根據信道使用情況確定其信道使用狀態STAi(n)

3.3 if STAi(n)=0 andzi(n+1)>5:

采用能量檢測法檢測出所有空閑信道

else:

不檢測

end

3.4 更新無人機在時隙n+1內數據積壓Oi(n+1)

3.5 根據信道狀態信息STAi(n-1)和STAi(n),并結合表1得出信道接入控制參數zi(n+1)

3.6 更新計算無人機在下一個時隙內信道接入概率集合

if STAi(n)=0

根據公式(11)或(12)計算qi(n+1)

elseif STAi(n)=1

根據公式(13)或(14)計算qi(n+1)

elseif STAi(n)=2

根據公式(15)計算qi(n+1)

3.7 存儲無人機當前時隙獲得的參數值,做為其后續時隙的歷史參數數據

end

end

4 輸出:{qi(n)}n∈[1,T]

根據算法步驟和復雜度計算方法[13]可知,所提算法的計算次數跟10M呈線性關系,即O(10M)。本文用于對比分析的隨機頻譜接入算法(Random Spectrum Access Algorithm,RSAA)是一種多個移動同時隨機接入信道方法,其復雜度為O(2M);基于效用的分布式子信道分配算法(Utility-based Distributed Subchannel Allocation Algorithm,UDSA)[14]是一種通過對每個局中用戶引入一個額外狀態變量“情緒”來控制信道接入的算法,其復雜度為O(2M)。對比可知,本文提出的算法復雜度稍比現有算法高,但相對來說是可以接受的。

3 仿真結果與分析

為了驗證所提方法的性能,以RSAA和UDSA作為比較對象。參照文獻[6]和[7]仿真參數設置方法,設置無人機數量N=20,噪聲功率σ2=-100 dBm,信道帶寬B=3 MHz,Δ=2ρ,傳播路徑衰落系數α=2。無人機飛行高度均為h=50 m,運動范圍為2 000 m×2 000 m,網格面積為2 m×2 m,基站位于平面中心的正下方、高度為0的位置;無人機發射功率均為pi=24.77 dBm;數據包大小為3×104b。

圖2給出了無人機群業務數據傳輸處于臨界穩定狀態時其用頻沖突率隨著時間變化的曲線,可以看出無人機系統在不同算法下處于各自臨界穩定狀態時,所提算法相比于其他兩種算法,其用頻沖突率顯著減小,并隨著時間增加,其用頻沖突率逐漸降低,最后穩定在3%左右。這是由于所提算法中無人機在狀態0時接入空閑信道需通過排隊接入,從而有效避免了由狀態2變為狀態1和由狀態0變為狀態1時多無人機同時隨機接入同一信道而造成的沖突;另外,當信道m上有多架無人機同時接入時,產生沖突的無人機將按照一定概率選擇退出或留在信道m,在一定程度上也有效避免了原信道繼續發生沖突;無人機根據業務數據傳輸穩定性,按需頻繁地交替使用信道時,有效避免了與其他無人機發生互擾。

圖2 無人機群業務數據傳輸處于臨界穩定狀態時其用頻沖突率隨著時間變化的曲線(M=15)

圖3給出了無人機群業務數據傳輸處于臨界穩定狀態時其信道利用率隨著時間變化的曲線,可以看出,所提方法中無人機群系統的信道利用率顯著大于UDSA方法和RSAA方法。隨著時間的增加,信道利用率逐漸增加,最后穩定在89%左右,這種變化趨勢與圖2相同。

圖3 無人機群業務數據傳輸處于臨界穩定狀態時其信道利用率隨著時間變化的曲線(M=15)

圖4給出了不同ρ值下,無人機群平均數據積壓量隨時間變化的曲線。從仿真結果可以看出,在圖4(a)、圖4(b)、圖4(c)中使用UDSA方法和RSAA方法時無人機的數據積壓量變化過程都呈非線性增長,而在圖4(d)中這一變化卻呈線性關系。這是因為在平均數據到達率較低的情況下,UDSA方法和RSAA方法尚能在一定程度上完成積壓數據的傳輸,因此其平均數據積壓量呈現一定波動性;當平均到達率ρ達到33個數據包/時隙時,UDSA方法和RSAA方法在單位時間內傳輸的數據量相比于單位時間內到達的數據量和數據積壓量,幾乎可以忽略不記,因此使用上述兩種方法時無人機的平均數據積壓量幾乎呈線性增長。與之形成鮮明對比的是,在不同數據達到率情況下,所提算法中無人機的平均數據積壓量基本保持穩定,從而驗證了在高業務負載情況下所提算法可以合理利用頻譜資源有效完成數據傳輸。

(a)ρ=9個數據包/時隙

圖5給出了可用信道數量M不同情況下無人機群最大穩定平均到達速率ρmax的變化情況。從圖中可以看出,3種方法中無人機群的ρmax值都隨信道數量增加而提升,但所提算法中無人機群的ρmax值(或最大傳輸速率)相比UDSA提高了1.38～2.3倍,相比USAA算法提高了1.7～2.7倍,這是由于所提方法的信道利用率顯著高于其他兩種方法;此外,當無人機信道使用狀態為1且其數據積壓量小于閾值Δ時,無人機在下一個時隙將釋放其占用的信道,從而避免了長時間占用有限的頻譜資源,提升了系統吞吐量。

圖5 無人機群最大平均穩定到達速率ρmax隨可用信道數量M變化曲線

由于無人機數據積壓與平均數據到達速率和傳輸速率相關,即數據積壓一定時,無人機傳輸速率直接受平均數據到達率的影響,無人機傳輸速率伴隨著平均數據到達率的提升而提升,從而使得無人機群吞吐量性能得到提升。

圖6給出了可用信道數量M=15時無人機處于臨界穩定狀態時無人機最大數據積壓差變化過程。從圖6可以看出,相比其他兩種算法,所提算法中無人機處于臨界穩定狀態時其最大數據積壓差更小,其變化也較為穩定,有效確保了無人機間用頻公平性。這是由于所提算法能使無人機按需接入信道,當無人機數據積壓低于閾值Δ時,其將在下一個時隙自動釋放所占用信道,以供其他無人機使用,有效地避免單個無人機長時間不能有效使用信道(信道使用狀態不為1),從而使得最大無人機數據積壓差得到有效控制;此外,當無人機由信道使用狀態0變為信道使用狀態2時,其在下一個時隙的信道使用狀態變為2,其信道接入控制參數不變,避免了重新排隊過程,從而在一定程度上避免了其數據積壓量的增長。

圖6 無人機群處于臨界穩定狀態時其最大數據積壓差變化曲線(M=15)

4 結 論

本文研究了在業務數據傳輸隊列穩定前提下的無人機群頻譜接入問題,以緩解無人機間用頻沖突、提升信道有效利用率和系統吞吐量為目標,提出了基于多用戶非耦合排隊頻譜接入方法。仿真結果表明,所提算法有效降低了無人機間用頻沖突率、提升了信道利用率和系統吞吐量。此外,該算法適用于無人機內部和外部環境捷變的情況,如業務數據猝發、無線通信環境捷變等并存的場景。