尚小富,王玉文,董家志,張 洪

(電子科技大學(xué)航空航天學(xué)院,四川成都611731)

基于能耗參量的擁塞控制算法無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈設(shè)計(jì)*

尚小富,王玉文,董家志,張 洪

(電子科技大學(xué)航空航天學(xué)院,四川成都611731)

無人機(jī)在未來的戰(zhàn)爭中將扮演著越來越重要的角色。戰(zhàn)術(shù)無人機(jī)能夠?qū)Ρ痉接杏玫臄撤叫畔鬟f到本方的地面控制中心,以便本方部署周密的作戰(zhàn)計(jì)劃。無人機(jī)通信負(fù)載和能量是衡量無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)性能好壞兩個很重要的指標(biāo)。通信負(fù)載的大小可以通過擁塞控制來解決,結(jié)合無人機(jī)能量有限的特點(diǎn),無人機(jī)發(fā)送數(shù)據(jù)時采用最小功率發(fā)射,在MAC層,引入能耗參量,將其融入到擁塞控制中來提高無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈的網(wǎng)絡(luò)性能。利用opnet仿真軟件,搭建半實(shí)物仿真平臺,設(shè)計(jì)了基于能耗參量的擁塞控制算法無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈。仿真結(jié)果表明此算法能夠提高系統(tǒng)吞吐率,并節(jié)約了能量。

無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈 擁塞控制 能耗參量

0 引 言

如今,無人機(jī)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中扮演著越來越重要的角色,迄今為止,無人機(jī)已經(jīng)歷了多次局部戰(zhàn)爭的實(shí)戰(zhàn)考驗(yàn)[1]。戰(zhàn)爭實(shí)踐表明,戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)鏈已經(jīng)成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭中實(shí)現(xiàn)聯(lián)合作戰(zhàn)的有力保障[2]。但是無人機(jī)能量受限以及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的問題仍然是擺在各國無人機(jī)研發(fā)者們面前的一道難題。如果能夠改善其性能將在一定程度上提高無人機(jī)的作戰(zhàn)生存能力,通信導(dǎo)航支援能力和更方便快捷的戰(zhàn)場通信服務(wù)。

在無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)中,地面站對無人機(jī)群進(jìn)行測控并建立了無人機(jī)與地面站的數(shù)據(jù)通信鏈路。無人機(jī)通過此鏈路將自己偵查到的敵方或其它敏感信息、視頻圖像、自身位置信息、相關(guān)動態(tài)信息傳給地面站,供地面站進(jìn)行分析處理。

文中首先對無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈中的能量受限和網(wǎng)絡(luò)擁塞問題進(jìn)行了闡述,然后在MAC層中融入基于能耗參量的擁塞控制算法(CCBE,The Congestion Control Algorithm Based on Energy Consumption parameters),使用OPNET軟件對無人機(jī)和地面站進(jìn)行建模和仿真,搭建了OPNET的半實(shí)物仿真系統(tǒng),并對結(jié)果進(jìn)行分析。

1 無人機(jī)的能量受限與網(wǎng)絡(luò)擁塞

1.1 能量受限

在無人機(jī)數(shù)據(jù)鏈中,無人機(jī)一般在前端同時會執(zhí)行多種任務(wù)。比如偵查,拍攝并實(shí)時與地面控制中心傳遞圖片,武器打擊、紅外探測等。完成這些任務(wù)決定了無人機(jī)的載荷不能夠過高。因此,無人機(jī)攜帶的電池也不能夠太大[3]。

無人機(jī)除了在執(zhí)行任務(wù)的過程中會消耗能量,在收發(fā)數(shù)據(jù)時也會消耗能量。本文主要考慮后者,通過選取最小發(fā)射功率引入能耗參量來達(dá)到節(jié)約能量目的。

1.2 網(wǎng)絡(luò)擁塞

另一方面,無人機(jī)在執(zhí)行任務(wù)時的通信是無線通信,根據(jù)無線通信原理我們知道信道容量也是十分有限的,因?yàn)闊o線信號在傳輸過程中會衰減,而且受噪聲遠(yuǎn)近效應(yīng)的影響。隨著時間不斷發(fā)生變化以及任務(wù)的增加造成通信的數(shù)據(jù)量增加,無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)很容易產(chǎn)生擁塞。本文通過引入基于能耗參量的擁塞控制自適應(yīng)的調(diào)整節(jié)點(diǎn)發(fā)送功率來達(dá)到緩解擁塞,提高吞吐量的目的。

2 基于能耗參量的擁塞控制算法

2.1 擁塞檢測函數(shù)

在戰(zhàn)術(shù)無人機(jī)模擬通信數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)中,當(dāng)無人機(jī)下傳的有效載荷信息量過大即網(wǎng)絡(luò)中的分組數(shù)量太多時,分組到達(dá)接收節(jié)點(diǎn)會遇到?jīng)]有緩沖區(qū)可用的情況,此時網(wǎng)絡(luò)吞吐量就會下降,造成擁塞,我們用擁塞檢測函數(shù)ρ表征節(jié)點(diǎn)的擁塞情況:

式中,lbefore是前一時刻的隊(duì)列長度,lcurrent是當(dāng)前時刻的隊(duì)列長度,q為隊(duì)列空間。η是一個(0,1)的平滑系數(shù),當(dāng)η取值大于0.5時,當(dāng)前時刻隊(duì)列長度lcurrent對ρ值影響小于lbefore對ρ值影響,反之,lcurrent對ρ值影響大于lbefore對ρ值影響。

設(shè)源節(jié)點(diǎn)的發(fā)送速率為V0,則Vmin≤Vo≤Vmax,其中Vmin、Vmax為源節(jié)點(diǎn)發(fā)送的最小速率和最大速率。源節(jié)點(diǎn)根據(jù)擁塞檢測函數(shù)ρ在Vmin≤Vo≤Vmax之間調(diào)整發(fā)送速率V0。由于MAC可以獲取分組隊(duì)列長度,我們在MAC層加入擁塞控制后,就能夠合理地調(diào)節(jié)發(fā)送速率提高網(wǎng)絡(luò)性能[4]。

2.2 能耗參量

在無線通信中,由于遠(yuǎn)近效應(yīng)干擾等問題,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率不可避免地受到限制[5]。為了降低網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能耗,從而提高無線網(wǎng)絡(luò)的生存時間和系統(tǒng)的能量效率,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率也受到限制[6]。當(dāng)源節(jié)點(diǎn)向目的節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包時,接收功率Pr計(jì)算公式如下:

式中,Am為基本損耗中值,Hb接收天線高度因子,Hm發(fā)射天線高度因子,KT為地形物修正因子,P0為自由空間下目的節(jié)點(diǎn)的接收功率[7]:

式中,Pt為發(fā)射信號功率,λ為工作波長,d為收發(fā)天線的距離。Gt、Gr分別為發(fā)射天線和接收天線增益,δ為系統(tǒng)損耗因子。目的節(jié)點(diǎn)為了能夠接收到源節(jié)點(diǎn)發(fā)送的信息,接收功率Pr須滿足:

式中,R_Thresh為接收機(jī)最小接收功率門限。G為源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)的最小信道增益,G=Pr/Pmax,Pmax為最大發(fā)射功率。根據(jù)以上各式可以求得最小發(fā)射功率Pmin為:

在本文自動功率控制中引入能耗參量α:

式中,e0(k)為節(jié)點(diǎn)初始能量,er(k)為節(jié)點(diǎn)k在t時刻的剩余能量:

式中,Pmin表示最小發(fā)射功率,T為發(fā)送單位比特?cái)?shù)據(jù)(bit)所需要的時間,D為比特?cái)?shù)(bits)。

2.3 算法描述

設(shè)源節(jié)點(diǎn)發(fā)送速率為V0,根據(jù)以上理論,基于能耗參量α的擁塞控制算法(CCBE)描述如下:

1)當(dāng)0＜ρ＜0.5時,節(jié)點(diǎn)隊(duì)列數(shù)據(jù)傳輸比較順暢,此時加大源節(jié)點(diǎn)發(fā)送速率V0,提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量,更新為V0=(1+α)V0。

2)當(dāng)0.5＜ρ＜0.7時,隊(duì)列擁塞情況比有些嚴(yán)重,此時減小源節(jié)點(diǎn)發(fā)送速率V0,更新為V0=(1-tα)V0,控制系數(shù)t代表減小幅度,0＜t＜1。

3)當(dāng)0.7＜ρ≤1時,隊(duì)列擁塞情況很突出,此時應(yīng)減小源節(jié)點(diǎn)發(fā)送速率V0,更新為V0=(1-α)V0。

以上算法是根據(jù)節(jié)點(diǎn)隊(duì)列擁塞的程度,通過能耗參量來控制發(fā)送速率的大小。節(jié)點(diǎn)的發(fā)送功率仍然是采用了最小發(fā)射功率,已達(dá)到節(jié)約能量目的。

3 仿真場景設(shè)計(jì)

這里采用OPNET仿真軟件搭建環(huán)境。在OPNET Modeler平臺上,戰(zhàn)術(shù)無人機(jī)模擬通信數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的構(gòu)建使用層次化、模塊化建模機(jī)制,共有3個層次:最底層為進(jìn)程(Process)模型,以狀態(tài)機(jī)來描述協(xié)議;其次為節(jié)點(diǎn)(Node)模型,由相應(yīng)的協(xié)議模型構(gòu)成,反映設(shè)備特性;最上層為網(wǎng)絡(luò)模型。三層模型和實(shí)際的協(xié)議、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)完全對應(yīng),全面反映了網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)特性[8]。為了驗(yàn)證ECT算法,這里搭建了OPNET硬件半實(shí)物仿真平臺和網(wǎng)絡(luò)仿真場景,如圖1所示。

圖1 無人機(jī)模擬通信數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)硬件半實(shí)物仿真平臺Fig.1 Hardware semi-physical simulation platform of UAV analog communication data link system

OPNET網(wǎng)絡(luò)仿真場景配置如圖2所示。

圖2 仿真場景示意Fig.2 Schematic diagram of simulation scenarios

數(shù)據(jù)鏈路工作在UHF頻段,屬于視距鏈路范圍內(nèi)。本文無人機(jī)群和地面站都位于一個局域網(wǎng)內(nèi)。設(shè)置發(fā)射機(jī)的頻率為600 MHz,帶寬為60 kHz。設(shè)無人機(jī)的初始能量為0.5 J。t=0.5,代表減小幅度適中。仿真時間為213 s。調(diào)制方式采用BPSK,無人機(jī)高度為10 km,在業(yè)務(wù)層每0.01 s產(chǎn)生一個數(shù)據(jù)包。一個數(shù)據(jù)包的大小為1 000 bit。

4 仿真分析

將基于能耗參量的擁塞控制算法(CCBE)融入MAC層中,數(shù)據(jù)鏈采用TDMA協(xié)議,對CCBE-TDMA算法和TDMA進(jìn)行仿真對比分析,這里無人機(jī)架數(shù)為10,一個地面站。

圖3為CCBE-TDMA算法與TDMA網(wǎng)絡(luò)平均吞吐量比較。

圖3 網(wǎng)絡(luò)吞吐量Fig.3 Network throughput

從圖3中可以看出,采用了CCBE算法的系統(tǒng)平均吞吐量在絕大多數(shù)情況下要高于沒有采用此算法的吞吐量。并且,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擁塞時,擁塞控制算法使得系統(tǒng)吞吐量的下降趨勢不明顯,而沒采用此算法的情況下吞吐量下降的比較多。

這里對采用擁塞控制算法吞吐量曲線做一下說明:從大約10 s開始,一直到33 s左右,網(wǎng)絡(luò)吞吐量呈現(xiàn)一個較快的增長趨勢,這是因?yàn)榉抡娉跗?網(wǎng)絡(luò)負(fù)載還很小,隊(duì)列空閑比較多,網(wǎng)絡(luò)十分通暢,節(jié)點(diǎn)剩余能量指數(shù)很高。此時自動的加快了節(jié)點(diǎn)發(fā)送速度V0,使其為(1+α)V0,后面在33～66 s的時候,吞吐量開始增長緩慢,這是因?yàn)閿?shù)據(jù)包到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)逐漸增多,節(jié)點(diǎn)負(fù)載加重,引起排隊(duì)延遲,此時自動的減小了源節(jié)點(diǎn)發(fā)送速度為(1-0.5α)V0,減輕了節(jié)點(diǎn)的擁塞情況。在66～105 s時,隊(duì)列擁塞程度達(dá)到很高了,吞吐量開始下降,這時進(jìn)一步降低節(jié)點(diǎn)發(fā)送速率為(1-α)V0,緩解擁塞情況。在105～120 s,之前的吞吐量已經(jīng)下降到最低點(diǎn),并且節(jié)點(diǎn)擁塞已經(jīng)減輕了不少,重新恢復(fù)順暢,此時增加節(jié)點(diǎn)發(fā)送速度使其為(1+α)V0,吞吐量也隨之增加,但是它增加的速度并沒有仿真開始時間段那么快,這是因?yàn)槭Ｓ嗄芰恐笖?shù)a已經(jīng)減小的緣故,因?yàn)榻?jīng)過了一段仿真時間,節(jié)點(diǎn)消耗了一部分能量。后面在120 s之后吞吐量開始下降,下降幅度并不大。這是由于隊(duì)列擁塞增加,減小發(fā)送節(jié)點(diǎn)速度的緣故,最后趨于穩(wěn)定。

最后我們?yōu)榱丝疾觳煌W(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況下CCBE算法的性能。在這里設(shè)置節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化范圍為4～40。仿真結(jié)果如圖4所示。

圖4 吞吐量變化情況Fig.4 Changes of throughput

從圖4中可以看出隨著無人機(jī)節(jié)點(diǎn)數(shù)的增多擁塞控制算法對網(wǎng)絡(luò)吞吐量的提升還是比較明顯的。

5 結(jié) 語

本文綜合考慮無人機(jī)節(jié)點(diǎn)的能量和隊(duì)列擁塞情況提出了一種基于CCBE-TDMA算法的無人機(jī)模擬通信數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明該算法網(wǎng)絡(luò)吞吐量要高于經(jīng)典TDMA協(xié)議的吞吐量。它能根據(jù)各節(jié)點(diǎn)能耗參量動態(tài)合理地控制節(jié)點(diǎn)發(fā)送速率,從而提高整個網(wǎng)絡(luò)性能。

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SHANG Xiao-fu(1990-),male,graduate student,majoring in wireless communication technology and the UAV self-organized network.

王玉文(1962—),男,副教授,主要研究方為航空航天電子技術(shù)、民航通信導(dǎo)航監(jiān)視技術(shù);

WANG Yu-wen(1962-),male,associate professor,mainly working at aerospace electronic technology,communication navigation monitoring technology of civil aviation.

董家志(1990—),男,碩士,主要研究方向?yàn)闊o人機(jī)天線技術(shù),無源定位技術(shù);

DONG Jia-zhi(1990-),male,graduate student,mainly concerns UAV antenna technology,passive location technology.

張 洪(1989—),男,碩士,主要研究方向?yàn)槊窈酵ㄐ艑?dǎo)航監(jiān)視技術(shù)、多點(diǎn)相關(guān)定位技術(shù)。

ZHANG Hong(1989-),male,graduate student,majoring in civil aviation communication navigation monitoring technology,multipoint relative positioning technology.

UAV Data Link Design with Congestion Control Algorithm based on Energy Consumption Parameters

SHANG Xiao-fu,WANG Yu-wen,DONG Jia-zhi,ZHANG Hong
(School of Astronautics and Aeronautics,UESTC,Chengdu Sichuan 611731,China)

UAV may play an increasingly important role in the future wars.It can deliver the useful enemy information to its own ground control center for its own deployment of careful operation plan.UAV traffic load and energy are two important indexes to determine whether UAV data link system is good or bad.Traffic load can be solved by congestion control.In combination with the characteristics of UAV's limited energy,UAV adopts minimum power launch in data sending.In the MAC layer,energy consumption parameter is introduced and integrated into the congestion control for improving the network performance of UAV data link.With opnet simulation software,and by building up a semi-physical simulation platform,a congestion control algorithm based on energy consumption parameters of UAV data link is designed.The simulation results show that the algorithm can improve the system throughput and save the energy.

UAV data link;congestion control;energy consumption parameters

TN919

A

1002-0802(2014)09-1037-04

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.09.012

尚小富(1990—),男,碩士,主要研究方向?yàn)闊o線通信技術(shù)與無人機(jī)自組織網(wǎng)絡(luò);

2014-05-06;

2014-06-19 Received date：2014-05-06;Revised date：2014-06-19