付曉玲，關(guān) 馨，蘇雁泳

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)通信技術(shù)研究所，黑龍江 哈爾濱150001)

0 引言

物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)起源于傳媒領(lǐng)域，是信息科技產(chǎn)業(yè)的第三次革命。IoT是指通過信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，將任何物體與網(wǎng)絡(luò)相連接，物體通過信息傳播媒介進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤以及監(jiān)管等功能。近年來，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展[1]，但在提出了物聯(lián)網(wǎng)這一全新概念之后，人們不再局限于人與人之間的互聯(lián)，萬物互聯(lián)成為了新的目標(biāo)。目前，物聯(lián)網(wǎng)在地面布設(shè)基站的問題上面臨諸多限制，例如：海洋、沙漠等區(qū)域無法建立基站；人口密度低以及人類難以到達(dá)的區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)建立成本過高；自然災(zāi)害對地面網(wǎng)絡(luò)的破壞力較大等問題。

為了應(yīng)對上述問題，衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)的概念應(yīng)運(yùn)而生。衛(wèi)星的存在，既可以補(bǔ)充地面物聯(lián)網(wǎng)所無法覆蓋的區(qū)域，也帶來了更多的優(yōu)勢：衛(wèi)星的覆蓋范圍廣，使得傳感器的分布幾乎不受空間的限制；衛(wèi)星的運(yùn)行受天氣、環(huán)境、時(shí)間的影響較小，幾乎可以全天時(shí)全天候工作；面對各類自然災(zāi)害或突發(fā)事件時(shí)，衛(wèi)星提供的可靠性更高，具有更好的系統(tǒng)抗毀性能[2-3]。與地面物聯(lián)網(wǎng)相比，衛(wèi)星通信技術(shù)和地面網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)成的一種衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)將具有傳輸距離長、通信范圍廣、靈活部署的優(yōu)點(diǎn)，極大拓展了物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域，對于海洋監(jiān)測、遠(yuǎn)距離交通和油氣管道監(jiān)測、大氣環(huán)境及水資源監(jiān)測、無人邊境感知系統(tǒng)等應(yīng)用領(lǐng)域則是一種不可替代的技術(shù)手段[4]。

目前的衛(wèi)星系統(tǒng)不足以服務(wù)于大量的低成本設(shè)備，也難以應(yīng)對較大成本和能量限制的情況。更高的可靠性、更快的數(shù)據(jù)速率要求是用戶的新要求。媒體訪問控制(Media Access Control,MAC)層的多址接入?yún)f(xié)議主要用于解決用戶之間的傳輸介質(zhì)共享問題，即如何調(diào)整和控制各個(gè)用戶高效率的接入方式和高可靠度的數(shù)據(jù)包傳輸。

1 衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)接入理論研究

1.1 衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景

衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)如圖1所示。根據(jù)衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)的研究現(xiàn)狀可知，目前衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)主要有兩大應(yīng)用場景，即有匯聚節(jié)點(diǎn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景和無匯聚節(jié)點(diǎn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景[5]。

圖1 衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)

建立匯聚節(jié)點(diǎn)的場景主要應(yīng)用于城區(qū)、林區(qū)以及市郊等地面區(qū)域。單星接入場景如圖2所示。

圖2 有匯聚節(jié)點(diǎn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景模型

由于有匯聚節(jié)點(diǎn)的場景對匯聚節(jié)點(diǎn)的依賴較大，若系統(tǒng)運(yùn)行期間匯聚節(jié)點(diǎn)失效，會(huì)導(dǎo)致其所匯聚的片區(qū)內(nèi)部所有節(jié)點(diǎn)無法接入衛(wèi)星，因此該場景的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的抗毀性能較低。為了減小對匯聚節(jié)點(diǎn)的依賴，提出了一種無匯聚節(jié)點(diǎn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景，模型如圖3所示。

圖3 無匯聚節(jié)點(diǎn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景模型

雖然無匯聚節(jié)點(diǎn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景降低了對匯聚節(jié)點(diǎn)的依賴，提高了系統(tǒng)的抗毀性，同時(shí)也帶來了很多問題：

① 傳感器節(jié)點(diǎn)功率受限：單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)體積小、可用能量低，發(fā)射功率和可支持的能耗都會(huì)降低；

② 接入衛(wèi)星高度受限：由于傳感器的發(fā)射功率有限，為了正常地接入衛(wèi)星，降低路徑損耗，衛(wèi)星的高度會(huì)有一定的限制，該場景中大都用LEO衛(wèi)星作為接入衛(wèi)星；

③ 接入控制難度增加：大量的段突發(fā)用戶接入同一顆星會(huì)帶來大量的沖突和碰撞，但是終端的低能耗要求使接入技術(shù)不可以使用復(fù)雜度過高的接入算法，由于數(shù)據(jù)突發(fā)較短，對接入的開銷要求也十分苛刻。

1.2 衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景接入?yún)f(xié)議分析

目前，國內(nèi)外針對衛(wèi)星通信的MAC層多址接入?yún)f(xié)議開展了多項(xiàng)研究。隨機(jī)接入?yún)f(xié)議由于簡單、即時(shí)接入、信令開銷小等特點(diǎn)得到了學(xué)術(shù)界的重新關(guān)注，研究人員設(shè)計(jì)了大量高效的隨機(jī)接入?yún)f(xié)議。隨機(jī)競爭協(xié)議是最基本、也是最早應(yīng)用的接入?yún)f(xié)議，其典型算法是ALOHA，最基本的有2種：純ALOHA協(xié)議和時(shí)隙ALOHA(Slotted ALOHA,SA)協(xié)議。

純 ALOHA協(xié)議在1970年由Abramson提出[6]，它是一種純異步的隨機(jī)接入?yún)f(xié)議，是最為簡單的隨機(jī)接入?yún)f(xié)議之一。1975年，Roberts提出了SA協(xié)議[7]。1983年，Choudhury和Rappaport提出了分集時(shí)隙ALOHA(Diversity Slotted ALOHA,DSA)，這是基于SA協(xié)議的改進(jìn)[8]。Casini等人于2007年提出了競爭解決的分集時(shí)隙ALOHA(Contention Resolution Diversity Slotted ALOHA,CRDSA)協(xié)議[9]。這個(gè)創(chuàng)新的協(xié)議在DSA的基礎(chǔ)上加入了串行干擾消除(Successive Interference Cancellation,SIC)算法。SIC的使用，使得CRDSA獲得了巨大的性能提升，相比于ALOHA和SA的性能都有明顯的提高。在CRDSA協(xié)議的基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[10]提出了一種異步的爭用解決分集ALOHA協(xié)議(Asynchronous Contention Resolution Diversity ALOHA,ACRDA)。Liva于2011年提出不規(guī)則重復(fù)時(shí)隙ALOHA(Irregular Repetition Slotted ALOHA,IRSA)[11]。

1.2.1 無匯聚節(jié)點(diǎn)的場景接入?yún)f(xié)議分析

在此場景下，接入衛(wèi)星高度受限，傳感器節(jié)點(diǎn)功率受限，終端的低能耗要求使得接入技術(shù)不可以使用復(fù)雜度過高的接入算法，并且由于數(shù)據(jù)突發(fā)較短，對接入的開銷要求也十分苛刻。目前復(fù)雜度最低、最簡單的隨機(jī)接入控制協(xié)議是ALOHA和SA協(xié)議。純 ALOHA協(xié)議是最為簡單的隨機(jī)接入?yún)f(xié)議之一。而時(shí)隙ALOHA協(xié)議與ALOHA協(xié)議相比，主要區(qū)別在于SA是分時(shí)隙的，即整個(gè)系統(tǒng)在時(shí)間上同步，且終端只可在時(shí)隙開始時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)包。

1.2.2 有匯聚節(jié)點(diǎn)的場景接入?yún)f(xié)議分析

在此場景下，由于匯聚節(jié)點(diǎn)的存在，對衛(wèi)星高度并沒有明確的要求。因此，得益于匯聚節(jié)點(diǎn)對用戶終端數(shù)據(jù)的匯聚作用和匯聚節(jié)點(diǎn)比用戶終端更高的性能，在有匯聚節(jié)點(diǎn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景下可以使用復(fù)雜度較高的接入?yún)f(xié)議，并且可以容忍一定的接入開銷。對于有匯聚節(jié)點(diǎn)的場景而言，可以使用復(fù)雜度較高的接入方式來提高吞吐量。在這類場景中使用的接入?yún)f(xié)議主要以CRDSA，IRSA協(xié)議等復(fù)雜度較高的接入?yún)f(xié)議為主，充分利用匯聚節(jié)點(diǎn)提供的充足的能量，降低各傳感器節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算壓力。

2 衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)典型接入?yún)f(xié)議分析

2.1 適合無匯聚節(jié)點(diǎn)場景的接入?yún)f(xié)議

根據(jù)上述分析可知，在這類場景中使用的接入?yún)f(xié)議主要是ALOHA，SA協(xié)議等復(fù)雜度較低的協(xié)議。下面將對這2種協(xié)議進(jìn)行分析。

2.1.1 純ALOHA協(xié)議

ALOHA協(xié)議是用于共享衛(wèi)星容量的最早、最簡單的方法之一。在這個(gè)協(xié)議中，終端以非同步的方式即時(shí)向衛(wèi)星發(fā)送數(shù)據(jù)包。在每次傳輸之后，終端等待在下行鏈路路徑上成功傳輸?shù)拇_認(rèn)。在沒有接收到確認(rèn)信息的情況下，假設(shè)分組發(fā)生了碰撞，這發(fā)生在來自多于一個(gè)終端發(fā)送的數(shù)據(jù)包的時(shí)間重疊。因此，終端等待一個(gè)隨機(jī)間隔(退避時(shí)間)來重發(fā)數(shù)據(jù)包。

純ALOHA協(xié)議吞吐量S與負(fù)載業(yè)務(wù)量G之間的關(guān)系為：

S=Ge-2G。

(1)

可以證明，當(dāng)G=0.5時(shí)，使用該協(xié)議可以達(dá)到0.18的吞吐量。

2.1.2 SA協(xié)議

ALOHA協(xié)議的最大吞吐量可以通過將所有傳輸同步到公共信道時(shí)鐘來增加，即SA協(xié)議[12]。SA協(xié)議吞吐量S與負(fù)載業(yè)務(wù)量G之間的關(guān)系為：

S=Ge-G。

(2)

在上述關(guān)系中，當(dāng)G=1.0時(shí)，最大吞吐量S為0.368。在衛(wèi)星系統(tǒng)中，通常由廣播參考時(shí)鐘來執(zhí)行。在時(shí)隙開始時(shí)，以同步方式發(fā)送數(shù)據(jù)包，從而消除了來自不同終端的部分沖突的可能性。由此，當(dāng)G=1.0時(shí)，該協(xié)議將GOUT?0.36的最大可達(dá)吞吐量加倍。在非常低的負(fù)載下，SA延遲性能比ALOHA差，因?yàn)闇?zhǔn)備好傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包必須等待時(shí)隙的開始。然而，當(dāng)負(fù)載增加時(shí)，較少的沖突減少了重傳次數(shù)，因此減少了平均延遲。

2.2 適合有匯聚節(jié)點(diǎn)場景的接入?yún)f(xié)議

根據(jù)前文的分析可知，在此類場景中使用的接入?yún)f(xié)議主要是CRDSA，IRSA協(xié)議等復(fù)雜度較高的接入?yún)f(xié)議。下面將對這2種協(xié)議進(jìn)行分析。

2.2.1 信道爭用解決分集時(shí)隙ALOHA協(xié)議

CRDSA協(xié)議中，每個(gè)用戶在一幀的不同時(shí)隙上放置2個(gè)相同數(shù)據(jù)包的副本[13]。數(shù)據(jù)包每個(gè)副本都包含一個(gè)指向該數(shù)據(jù)包其他副本位置的指針。這些指針用于嘗試通過干擾消除(Interference Cancellation,IC)過程在接收器處恢復(fù)沖突的數(shù)據(jù)包。

圖4 在Niter=1,2,3,6,16時(shí)，CRDSA接入方式的歸一化信道負(fù)載與吞吐率(理想信道估計(jì))關(guān)系曲線

仿真在非理想信道估計(jì)的前提下，考慮CRDSA數(shù)據(jù)包解調(diào)器處理信道爭用。圖5給出了Niter=6時(shí)，對應(yīng)不同Es/N0值的吞吐率與歸一化負(fù)載之間的關(guān)系，并將其與具有理想信道估計(jì)的CRDSA情況進(jìn)行比較。很明顯，不理想的信道估計(jì)會(huì)造成性能下降，對于標(biāo)準(zhǔn)化負(fù)載超過0.45而言更為明顯(約5%)，這在實(shí)踐中并未使用。然而對應(yīng)MAC層數(shù)據(jù)包丟失率PLRMAC=0.02的實(shí)際歸一化負(fù)載G=0.05，不理想信道估計(jì)對吞吐率的影響可以忽略不計(jì)。

CRDSA協(xié)議只能在歸一化負(fù)載G=0.55以下時(shí)實(shí)現(xiàn)無數(shù)據(jù)包丟失的傳輸。為了進(jìn)一步提升信道吞吐率，提出了一種新的方案，稱為二分圖IRSA，它依賴于CRDSA的二分圖優(yōu)化。

圖5 CRDSA吞吐率與歸一化信道負(fù)載的模擬理想信道估計(jì)和IC實(shí)際信道估計(jì)結(jié)果

2.2.2 二分圖IRSA

當(dāng)使用二分圖IRSA時(shí)[14]，每個(gè)數(shù)據(jù)包在MAC幀內(nèi)傳輸l次，根據(jù)給定的概率分布，重復(fù)率l隨數(shù)據(jù)包而變化。因此，將CRDSA看作是IRSA的一個(gè)特例，重復(fù)率固定為l=2。

通過對IC過程仿真獲得了進(jìn)一步的結(jié)果。首先將數(shù)據(jù)包由碼率r=1/2[1338,1718]卷積碼進(jìn)行編碼，并用QPSK調(diào)制傳輸，如圖6所示。圖6中給出了在Eb/N0=8，5,4 dB時(shí)的實(shí)際IC過程中[15-16]，不同SNR下的吞吐率和負(fù)載間的關(guān)系(Eb為每信息位的能量，N0為單側(cè)噪聲功率譜密度)。從圖中可以看出，由卷積碼編碼的數(shù)據(jù)包，其抗噪聲性能較差，在Eb/N0=4 dB時(shí)系統(tǒng)吞吐率表現(xiàn)出了大幅度下降，可以理解為信噪比繼續(xù)下降的情況下，吞吐率將接近零。

圖6 IRSA接入方案在不同信噪比下系統(tǒng)吞吐率

本節(jié)在接下來的仿真中對數(shù)據(jù)包編碼方式進(jìn)行了改進(jìn)。如圖7所示，將使用LDPC編碼方式。由圖7可以看出，使用LDPC碼對數(shù)據(jù)包進(jìn)行編碼的數(shù)據(jù)包抗噪聲性能明顯提高，當(dāng)Eb/N0=5 dB時(shí)，由LDPC碼編碼的數(shù)據(jù)包傳輸吞吐率與理論曲線重合，認(rèn)為幾乎無數(shù)據(jù)包丟失;而圖6中，由卷積碼編碼的數(shù)據(jù)包傳輸成功率相比理論值約下降4.7%。當(dāng)Eb/N0=3 dB時(shí)，由圖7可以看出，該信道吞吐率與理論值相比下降約5.4%，而由卷積碼編碼的數(shù)據(jù)包在低信噪比的情況下幾乎完全丟失。

圖7 IRSA接入方案在不同信噪比下系統(tǒng)吞吐率

3 結(jié)束語

當(dāng)前衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)隨機(jī)接入技術(shù)面臨的主要技術(shù)問題是如何應(yīng)對大量不連續(xù)發(fā)送短突發(fā)數(shù)據(jù)的用戶接入問題，即大量并發(fā)用戶應(yīng)該如何接入的問題。本文首先將衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)場景進(jìn)行分類，分為有匯聚節(jié)點(diǎn)的場景和無匯聚節(jié)點(diǎn)的場景，并分別分析2種場景下的典型隨機(jī)接入?yún)f(xié)議。經(jīng)過分析和仿真，針對無匯聚節(jié)點(diǎn)的場景，SA協(xié)議吞吐量比純ALOHA協(xié)議高，在非常低的負(fù)載下，SA延遲性能比ALOHA差，當(dāng)負(fù)載增加時(shí)，平均延遲減少。針對有匯聚節(jié)點(diǎn)的場景，將IRSA協(xié)議與LDPC碼結(jié)合能得到更高的系統(tǒng)吞吐量和更好的抗噪聲性能。