劉立士 胡俊超 馬玉峰

摘 要：高級(jí)在軌系統(tǒng)（Advanced Orbiting System，AOS）協(xié)議是空間數(shù)據(jù)咨詢委員會(huì)提出的新一代衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，用于解決空間鏈路中具有速率高、突發(fā)性強(qiáng)等特點(diǎn)的業(yè)務(wù)流的傳輸問題。為解決AOS中網(wǎng)絡(luò)擁塞的問題，本文對(duì)AOS中的隊(duì)列管理算法進(jìn)行了研究。提出了一種基于權(quán)重參數(shù)反饋策略的隊(duì)列管理算法，給出了不同信源類型下AOS網(wǎng)絡(luò)擁塞控制策略，并采用MATLAB仿真方法進(jìn)行了驗(yàn)證。

關(guān)鍵詞：AOS 主動(dòng)隊(duì)列管理 星上信源 擁塞控制

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）04（c）-0010-02

1 高級(jí)在軌系統(tǒng)

高級(jí)在軌系統(tǒng)[1]是一種適用于衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，旨在解決當(dāng)前衛(wèi)星鏈路中復(fù)雜業(yè)務(wù)類型下數(shù)據(jù)的傳輸問題，以適應(yīng)越來越多樣化和復(fù)雜化的空間業(yè)務(wù)需求。高級(jí)在軌系統(tǒng)中包含幀生成模塊和虛擬信道調(diào)度模塊，每個(gè)模塊負(fù)責(zé)不同的業(yè)務(wù)功能。為解決高級(jí)在軌系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)擁塞問題，本文以自相似流量模型作為源包到達(dá)模型，加入隊(duì)列管理模塊，形成的新模型如圖1所示。

2 多路復(fù)用機(jī)制

多路復(fù)用機(jī)制是高級(jí)在軌系統(tǒng)中的核心技術(shù)之一。對(duì)于資源比較緊張的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，多路復(fù)用機(jī)制能解決不同用戶對(duì)資源的爭搶問題。AOS中通過兩級(jí)多路復(fù)用機(jī)制為用戶提供服務(wù)，第一級(jí)是通過幀生成模塊來實(shí)現(xiàn)的包復(fù)用，其中幀生成算法有多種具體的實(shí)現(xiàn)，本文采用的是高效率幀生成算法[2]。第二級(jí)是通過調(diào)度模塊實(shí)現(xiàn)的虛擬信道復(fù)用。調(diào)度算法很多，本文采用的是一種具有廣泛適用性的虛擬信道調(diào)度算法[3]（Scheduling Algorithm with Broad Applicability，SABA）。

3 基于權(quán)重參數(shù)反饋策略的隊(duì)列管理算法

在本研究中，采用了ON/OFF[4]模型作為信源模型，用來模擬不同的星上信源類型。星上信源的類型大致分為三類：第一類是負(fù)載差別很大的信源類型。此種類型的信源中，往往有若干條鏈路中的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他鏈路中數(shù)據(jù)量，可能會(huì)出現(xiàn)壟斷物理信道的情況。第二類是差別小的信源類型，這種情況下的信源，一般不存在某條信道壟斷物理信道。第三類是負(fù)載均衡類信源。此種類型的信源數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)速率都比較平均。

本文提出了一種基于權(quán)重參數(shù)反饋策略的主動(dòng)隊(duì)列管理算法。該算法將ON/OFF模型中信源的到達(dá)看作是服從泊松分布的，每個(gè)到達(dá)的信源以恒定速率發(fā)送數(shù)據(jù)。發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)間服從Pareto分布。如果發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)間過長，則導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟棄，丟棄概率記為P1。在此基礎(chǔ)上，本文又對(duì)反饋機(jī)制進(jìn)行了研究。在虛擬信道調(diào)度模塊中，幀緊迫度與虛擬信道傳輸緊迫度衡量了信道中數(shù)據(jù)幀的平均等待時(shí)間以及虛擬信道被調(diào)度的頻率。對(duì)于不同類型的星上信源，由于不同數(shù)據(jù)量的信道也具有不同的幀緊迫度， 所以本文設(shè)計(jì)一種反饋機(jī)制，將虛擬信道的幀緊迫度反饋給隊(duì)列管理模塊，計(jì)算出相應(yīng)數(shù)據(jù)包丟棄概率P2。最終的數(shù)據(jù)包丟棄概率為P=αP1+（1-α）P2，0≤α≤1。根據(jù)不同的星上信源類型，可以調(diào)節(jié)α的大小以適應(yīng)實(shí)際的環(huán)境。下文通過仿真實(shí)驗(yàn)，來驗(yàn)證該反饋策略的可行性。

4 仿真結(jié)果及分析

本文通過緩存中的平均隊(duì)列長度指標(biāo)來進(jìn)行仿真驗(yàn)證。擁塞控制良好時(shí)，緩存中的平均隊(duì)列長度應(yīng)該比較小，且變化平緩。仿真參數(shù)設(shè)置如下：平均包到達(dá)率λ為0.8，其指數(shù)分布參數(shù)μ，gpmd（X，K，σ，θ）為Pareto分布函數(shù)，其參數(shù)設(shè)置情況為X=0.2，K=0.5，σ=θ=1。

由仿真結(jié)果可知，加入權(quán)重參數(shù)調(diào)節(jié)的隊(duì)列管理算法，當(dāng)信源負(fù)載差別很大時(shí)，取α=0.2時(shí)，對(duì)應(yīng)的平均隊(duì)列長度和變異系數(shù)分別為159.6423和0.2295，取α=0.8時(shí)，所對(duì)應(yīng)的平均隊(duì)列長度均值和變異系數(shù)分別為126.3629和0.1643，隊(duì)列長度減少20.85%，變異系數(shù)減少28.41%，系統(tǒng)擁塞情況得到明顯改善。所以當(dāng)信源類型差別很大時(shí)，應(yīng)當(dāng)增加 的值，以減少平均隊(duì)列長度和相對(duì)方差，提升系統(tǒng)擁塞控制性能。

加入權(quán)重參數(shù)調(diào)節(jié)的隊(duì)列管理算法，當(dāng)信源負(fù)載比較小，當(dāng)α=0.2時(shí)，平均隊(duì)列長度和變異系數(shù)分別為134.2987和0.2514，當(dāng)α=0.8，平均隊(duì)列長度和變異系數(shù)分別為129.7147和0.2172，隊(duì)列長度減少3.41%，變異系數(shù)減少 13.60%，系統(tǒng)擁塞情況有所改善，但效果不是十分明顯。

5 結(jié)語

本文研究了高級(jí)在軌系統(tǒng)中的隊(duì)列管理算法，在基于時(shí)間的主動(dòng)隊(duì)列管理算法的基礎(chǔ)上，加入了基于權(quán)重參數(shù)的反饋機(jī)制，將虛擬信道調(diào)度模塊的幀緊迫度反饋給隊(duì)列管理模塊，并通過參數(shù)來調(diào)節(jié)，以適用于不同的星上信源類型。仿真結(jié)果表明，當(dāng)信源類型比較大時(shí)，通過調(diào)節(jié)權(quán)重參數(shù)，增加α的取值，能明顯減少平均隊(duì)列長度和變異系數(shù)，擁塞控制效果提升明顯。

參考文獻(xiàn)

[1] Tian Ye，Wang Ruonan，Jiang Yueqiu，et al A novel multiple-channels scheduling algorithm based on timeslot optimization in the advanced orbiting systems[J].Multimedia Tools and Applicatio-ns，2017，76（3）：4523-4551.

[2] 趙曉曦.有限緩存下基于自相似業(yè)務(wù)流的AOS數(shù)據(jù)幀生成技術(shù)研究[D].沈陽理工大學(xué)，2017.

[3] 張艷琴.基于高級(jí)在軌系統(tǒng)的虛擬信道調(diào)度算法研究.[D].沈陽理工大學(xué)，2010.

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