劉慶利 王美恩

(大連大學(xué)通信與網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 遼寧 大連 116622)

0 引 言

隨著當(dāng)今衛(wèi)星通信技術(shù)的發(fā)展,其較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在了多個(gè)方面,作為信息化時(shí)代發(fā)展的重要支撐手段與技術(shù),發(fā)展速度越來越快,應(yīng)用范圍也越來越廣[1]?？臻g數(shù)據(jù)系統(tǒng)咨詢委員會(huì)(Consultive Committee for Space Data System,CCSDS)研發(fā)了高級在軌系統(tǒng)(Advanced Orbiting System,AOS)[2-5]。然而衛(wèi)星通信受外部環(huán)境的影響較為嚴(yán)重,因此,自適應(yīng)編碼調(diào)制(Adaptive Coding and Modulation,ACM)被廣泛引入來優(yōu)化通信鏈路。目前,ACM技術(shù)的研究主要集中在模式選擇方法[6-7]、信道編碼改進(jìn)、信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)精確捕獲和ACM實(shí)現(xiàn)。其中,調(diào)制與編碼策略(Modulation and Coding Scheme,MCS)的選擇是ACM技術(shù)的核心部分。為了確保鏈路中信息傳輸?shù)目煽啃院图皶r(shí)性,可以選擇信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)作為CSI的衡量指標(biāo),選擇滿足特定要求的調(diào)制、編碼和數(shù)據(jù)速率最終形成特定的MCS類型的組合,并充分利用可用的通信信道資源使MCS類型和數(shù)據(jù)傳輸速率適應(yīng)無線環(huán)境條件[8-9]。目前存在三種常用MCS切換算法：基于最小SNR的MCS(MCS Based on Minimum SNR,M-MCS)切換算法雖然保證了誤碼率但極大地犧牲了系統(tǒng)的吞吐量,基于平均SNR的MCS(MCS Based on Average SNR,A-MCS)切換算法則犧牲誤碼率來保證吞吐量,基于方差修正平均SNR的MCS(MCS Based on Variance SNR,V-MCS)切換算法采取折中方式但不適合時(shí)變衰落信道。

近年來,為了提升通信效率,國內(nèi)外學(xué)者對MCS切換進(jìn)行了深入的探究,文獻(xiàn)[10]根據(jù)M-MCS、A-MCS和V-MCS這三種算法的切換過程,通過仿真優(yōu)選出系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸最佳概率值,提出基于概率估計(jì)的MCS切換算法,該算法在一定程度上提升了系統(tǒng)的吞吐量,但是算法的計(jì)算過程復(fù)雜,復(fù)雜度較高。文獻(xiàn)[11]對SNR的方差進(jìn)行修正,提出一種基于經(jīng)驗(yàn)方差修正SNR的MCS(MCS Based on Empirical Variance SNR,EV-MCS)切換算法。該算法能在提升系統(tǒng)的吞吐量同時(shí)降低算法的復(fù)雜度,然而該算法修正的方差是一種經(jīng)驗(yàn)值,通過不斷修正方差系數(shù)得到,會(huì)增大MCS切換算法受參考SNR和判決門限的誤差。針對以上問題,本文提出一種基于似然估計(jì)修正SNR(MCS Based On Likelihood Estimation SNR,LE-MCS)的MCS切換算法,在V-MCS切換算法的基礎(chǔ)上,考慮了時(shí)變衰落信道對數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠绊?同時(shí)結(jié)合最大似然估計(jì)方法和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來匹配發(fā)射端的參考SNR和降低系統(tǒng)發(fā)射端獲取SNR的時(shí)延,可以在提升系統(tǒng)傳輸效率和吞吐量的同時(shí)降低系統(tǒng)的誤碼率。

1 ACM相關(guān)技術(shù)

對于AOS通信系統(tǒng),數(shù)據(jù)在系統(tǒng)的發(fā)送端進(jìn)行緩存,根據(jù)接收端反饋的信道信息進(jìn)行ACM,然后在經(jīng)過時(shí)變衰落信道到達(dá)接收端,由于外部環(huán)境和信道的影響,若接收端在校驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤,就通過反饋信道向發(fā)送端發(fā)送重傳請求,通信系統(tǒng)發(fā)送端的HARQ機(jī)制就會(huì)重傳數(shù)據(jù)。AOS通信系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 AOS通信系統(tǒng)框圖

對于AOS通信系統(tǒng)而言,傳輸數(shù)據(jù)在發(fā)送端通過不同的信道編碼和調(diào)制方式進(jìn)行調(diào)整,而不同編碼策略和調(diào)制方式的組合可以為AOS通信系統(tǒng)的信息傳輸提供不同的性能。不同的調(diào)制方式可以在不同的環(huán)境下提高系統(tǒng)的頻帶利用率,不同的編碼方式以及編碼速率能夠保證系統(tǒng)在不同環(huán)境下的誤碼率。然而,高階數(shù)調(diào)制和高編碼速率能夠提高系統(tǒng)的傳輸效率,卻不能保證系統(tǒng)的誤碼率;低階數(shù)調(diào)制和編碼雖然保證系統(tǒng)的誤碼率,卻大大地?fù)p失了系統(tǒng)的傳輸效率。因此,需要通過MCS切換進(jìn)而實(shí)現(xiàn)最佳的傳輸效益。

2 MCS切換算法及改進(jìn)

2.1 編碼與調(diào)制策略的選擇

MCS選擇的一種分析方法基于以下參數(shù)：誤碼率(BER)和通信系統(tǒng)信道的信噪比(SNR)。優(yōu)選的MCS類型是提供最高系統(tǒng)性能或等效地以可接受的可靠性提供最高數(shù)據(jù)傳輸速率的類型[12]。在MCS的切換算法中,如何依據(jù)發(fā)射端的參考SNR來匹配MCS切換策略是MCS切換的核心問題。

第二代傳輸標(biāo)準(zhǔn)為ACM技術(shù)提供了28種MCS,其中有四種MCS的誤碼率低于0 dB,不適用于無線信道傳輸[13]。由于不同的編碼速率和調(diào)制解調(diào)方式在傳輸過程中的不同效果,本文選取其中三種較為典型的MCS在AWGN下的吞吐量和誤碼率進(jìn)行仿真測試,則仿真效果如圖2所示。

圖2 三種MCS在AWGN下誤碼率仿真結(jié)果

本文假設(shè)系統(tǒng)的目標(biāo)誤碼率為10-4,則由圖2可以得出所選的三種MCS在達(dá)到目標(biāo)誤碼率的切換界限,它們的切換策略、切換門限、吞吐量如表1所示。

表1 系統(tǒng)選取MCS策略

在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,模型不會(huì)關(guān)注上一時(shí)刻的處理會(huì)有什么信息可以用于下一時(shí)刻,每一次都只會(huì)關(guān)注當(dāng)前時(shí)刻的處理,而循環(huán)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Networks,RNN)雖然帶有記憶功能但卻存在梯度消失或爆炸的缺陷,不適用長期依賴的問題,而長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)在RNN的基礎(chǔ)上改進(jìn)了門結(jié)構(gòu)和記憶單元,使得LSTM可以更好地處理長時(shí)依賴問題。在傳統(tǒng)的MCS切換算法中,信道SNR的捕捉一般通過系統(tǒng)的接收端進(jìn)行信道估計(jì)再反饋給系統(tǒng)的發(fā)射端來完成,但采用這種方法會(huì)因?yàn)樾l(wèi)星通信鏈路距離較長而無法避免通信時(shí)延增大的問題,故本文采用LSTM克服信道長時(shí)依賴的問題。

在本文中,MCS的切換采用固定門限法,以BCH、RS、LDPC碼為編解碼策略,以QPSK、QAM作為調(diào)制解調(diào)方案,系統(tǒng)MCS的切換以AOS發(fā)送端的參考SNR為標(biāo)準(zhǔn),而參考SNR由信道狀態(tài)信息CSI決定,通過LSTM來預(yù)測信道的SNR并反饋給系統(tǒng)的發(fā)射端。

2.2 LSTM預(yù)測SNR

衛(wèi)星通信的信道受到大尺度衰落和小尺度衰落的影響,且衛(wèi)星沿著軌道進(jìn)行高速運(yùn)動(dòng),導(dǎo)致衛(wèi)星與終端間的信道不斷發(fā)生變化[14],在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸過程中,為了獲得更多的吞吐量,提升系統(tǒng)的通信質(zhì)量,衛(wèi)星通信鏈路通常會(huì)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息交互,以獲取準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息,然而由于通信鏈路的較大時(shí)延會(huì)導(dǎo)致測量的CSI與實(shí)時(shí)的信道狀態(tài)存在延遲進(jìn)而造成反饋誤差,影響通信質(zhì)量。

本文首先根據(jù)衛(wèi)星和通信信道的信道模型,獲取通信鏈路建立連接的信道的SNR,并將其作為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM的輸入,通過模型的訓(xùn)練,預(yù)測鏈路通信期間的任意時(shí)刻的SNR,進(jìn)而解決了信道估計(jì)在反饋時(shí)的時(shí)延誤差的問題,系統(tǒng)的發(fā)送端可以根據(jù)SNR的預(yù)測值實(shí)時(shí)調(diào)整MCS,以更快地適應(yīng)信道的變化,提升系統(tǒng)的吞吐量。

衛(wèi)星通信鏈路在自由空間的傳播損耗可表示為：

(1)

式中：Pt和Pr分別表示為通信系統(tǒng)的發(fā)射功率和接收功率;Gt和Gr分別是系統(tǒng)發(fā)射端和接收端的天線增益;d為通信鏈路的通信距離;f為工作頻率;c為電磁傳播速度。由式(1)可知,當(dāng)工作頻率f固定時(shí),通信的傳播損耗主要與通信距離d有關(guān),通信距離越長,則傳播損耗越大。

在自由傳播損耗的基礎(chǔ)上,通信鏈路的SNR計(jì)算公式如下：

γSNR=Pt+Gt+Gr-Lp-Lf-Ag-kbBTe

(2)

式中：Lp是降雨衰減;Ag是大氣吸收損耗;kb是玻爾茲曼常數(shù);Te是噪聲溫度;B是信道帶寬。

本文采用自適應(yīng)編碼調(diào)制方案ACM,根據(jù)信道狀態(tài)實(shí)時(shí)地切換MCS策略來適應(yīng)信道的變化,理想情況下的信道的吞吐量如下：

(3)

式中：Tt為通信時(shí)長。

LSTM的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

LSTM網(wǎng)絡(luò)對遺忘門、輸入門、單元狀態(tài)、輸出門、單元輸出[15]的定義分別如式(4)-式(8)所示。

Ft=σ(WF[Yt-1,Xt]+BF)

(4)

It=σ(WI[Yt-1,Xt]+BI)

(5)

(6)

Ot=σ(Wo[Yt-1,Xt]+BO)

(7)

Yt=Ot⊙tanh(Ct)

(8)

式中：X表示輸入數(shù)據(jù);Y表示輸出;C表示記憶單元值;⊙表示矩陣元素相乘;σ為Sigmoid函數(shù)。LTSM首先進(jìn)行前向傳播并計(jì)算上述式子的五個(gè)向量值,然后反向傳播計(jì)算每個(gè)預(yù)測神經(jīng)元的誤差項(xiàng),最后根據(jù)誤差項(xiàng)計(jì)算出新的權(quán)重參數(shù)。

在通信鏈路進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸前,地面終端與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)建立信息連接交互,因此,可以將連接過程中獲取的SNR作為LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過LSTM的訓(xùn)練,預(yù)測下一時(shí)刻的信道的SNR,并將此SNR作為輸入,繼續(xù)預(yù)測下一時(shí)刻的信道信息,以此類推,預(yù)測出通信期間的CSI。本文選取的LSTM模型通過Python的Keras模塊進(jìn)行搭建、編譯。

2.3 MCS切換過程

假設(shè)參考的SNR為γi,根據(jù)編碼和調(diào)制方式的不同將SNR區(qū)間劃分為不同的對應(yīng)的區(qū)間Ti,則編碼調(diào)制的方案具體如式(9)所示。

(9)

在劃分SNR的區(qū)間Ti時(shí),若SNR切換門限過高,對于接收SNR較低的符號就會(huì)造成誤碼;SNR切換門限過低,對于接收SNR較高的符號又會(huì)犧牲它們對應(yīng)的吞吐量,因此必須根據(jù)不同的MCS設(shè)計(jì)合適的SNR區(qū)間。

V-MCS切換算法是針對選取碼塊中各符號接收SNR的平均值,用傳輸符號的方差σr進(jìn)行適當(dāng)修正,假設(shè)在一個(gè)碼塊周期內(nèi)的傳輸符號數(shù)為N,各傳輸符號的接收SNR為γn,發(fā)送端在得到信道估計(jì)值之后,其修正方式如式(10)所示。

γt=μn-σr

(10)

式中：μn是傳輸符號對應(yīng)的SNR的均值;σr是傳輸符號對應(yīng)的SNR的方差;γn代表傳輸符號的對應(yīng)的SNR,它是通過信道估計(jì)反饋給系統(tǒng)的發(fā)射端。σr和μn分別計(jì)算如下：

M-MCS切換算法能夠完全保證系統(tǒng)的誤碼率低于目標(biāo)誤碼率,但是會(huì)極大地犧牲吞吐量性能;A-MCS切換算法能夠有效提高系統(tǒng)吞吐量性能,但是不能保證系統(tǒng)的誤碼率低于目標(biāo)誤碼率。

2.4 基于似然估計(jì)修正SNR的MCS切換

V-MCS切換算法雖然對吞吐量和誤碼率進(jìn)行了折中,但它并沒有綜合考慮到時(shí)變衰落信道對數(shù)據(jù)傳輸造成的影響,所以并沒有達(dá)到最優(yōu)的狀態(tài),這種切換算法仍然可以繼續(xù)優(yōu)化。極大似然估計(jì)提供了一種給定觀察數(shù)據(jù)來評估模型參數(shù)的方法[16]。由于信道的衰落值符合高斯分布,因此在發(fā)射功率恒定的情況下,信道的信噪比的概率特性可以近似呈正態(tài)分布[17],如圖4所示。

圖4 三種MCS切換算法的參考SNR

T2和T3是MCS2和MCS3的切換門限,r1、r2、r3分別代表著M-MCS切換算法、A-MCS切換算法、V-MCS切換算法的參考SNR。由圖4可以看出M-MCS切換算法的傳輸符號在碼塊周期內(nèi)的SNR都大于r1,即使這些符號應(yīng)該采用MCS2、MCS3或更高階的編碼調(diào)制方式,然而由于r1的作用而選擇了MCS1。所以M-MCS切換算法能保證誤碼率但極大地?fù)p失了吞吐量。A-MCS切換算法參考SNR落在正態(tài)分布的中點(diǎn)位置,那么T2左側(cè)的符號本應(yīng)該采用MCS1卻選擇了MCS2,就會(huì)造成誤碼。若左側(cè)符號越多,則誤碼率就越高。V-MCS切換算法用傳輸符號的接收SNR的方差來對均值進(jìn)行修正,使參考SNR貼近切換門限,同時(shí)考慮了傳輸符號的誤碼率和吞吐量。

然而,由圖4可以看出,雖然V-MCS切換算法的參考SNR更貼近切換門限,但在傳輸符號的MCS的選擇上仍然存在一定的誤差。設(shè)想V-MCS切換算法對A-MCS切換算法的均值修正過度導(dǎo)致V-MCS切換算法沒有達(dá)到理想效果。

由于AOS通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)的傳輸受天氣、多徑效應(yīng)和時(shí)變衰落信道的影響,因此,信號中的各個(gè)符號的衰減也各不相同,導(dǎo)致每個(gè)符號在接收端的SNR也不同。由此,針對V-MCS切換算法的改進(jìn)可以分為兩個(gè)部分,其中一個(gè)部分是考慮到每個(gè)符號的不同衰減,改變方差的修正系數(shù)。具體方法是將式(10)改進(jìn)為式(11),在原來的方差修正的基礎(chǔ)上考慮修正系數(shù)f的影響。式(11)是改進(jìn)后的參考SNR的表達(dá)式。

γt1=μr-f·σr

(11)

式中：f代表方差修正系數(shù);μr和σr分別對應(yīng)V-MCS中傳輸符號對應(yīng)SNR的均值和方差。LE-MCS中γn經(jīng)過LSTM的預(yù)測并反饋給系統(tǒng)的發(fā)射端,根據(jù)各個(gè)傳輸符號的γn由于時(shí)變衰落信道和外部環(huán)境的影響會(huì)不斷變化,求解各個(gè)傳輸符號在信道影響下的不同的權(quán)重f1,然后取不同權(quán)重的均值作為該信道對于符號的影響即修正系數(shù)f,它們的表達(dá)式如下：

(12)

(13)

D={r1,r2,…,rn}

(14)

(15)

(16)

算法的流程如圖5所示。

圖5 算法流程

LE-MCS切換算法可以分為以下步驟：

(1) 通過LSTM預(yù)測出下一個(gè)時(shí)刻的SNR。

(2) 將γn反饋給系統(tǒng)的發(fā)射端。

(3) 由γn求解修正系數(shù)f。

(6) 通過參考SNR進(jìn)行MCS區(qū)間的判決,若屬于對應(yīng)的MCS區(qū)間,則進(jìn)行對應(yīng)的MCS切換,否則,回到步驟(1)重新預(yù)測。

3 仿真驗(yàn)證及分析

本文通過MATLAB仿真了LE-MCS切換算法的性能,仿真實(shí)驗(yàn)中主要以AOS通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膫鬏斝?、吞吐量和誤碼率為測量指標(biāo),為了簡化實(shí)驗(yàn)過程,采用加性高斯白噪聲信道(AWGN),信道編碼選用RS碼、BCH碼、LDPC碼,調(diào)制方式選用QPSK、16QAM、64QAM,構(gòu)成三種MCS選擇策略。由于M-MCS和A-MCS的吞吐量和誤碼率太低,在實(shí)際通信中很少采用,而V-MCS是在M-MCS和A-MCS的基礎(chǔ)上改動(dòng),LE-MCS又是根據(jù)V-MCS改進(jìn)而來,故本文只需對比LE-MCS切換算法、V-MCS切換算法和EV-MCS切換算法這三種算法的仿真效果。

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

本文在AWGN信道下,選取三種MCS策略,在[0,15]的SNR區(qū)間內(nèi)模擬LE-MCS、EV-MCS、V-MCS的切換過程,具體仿真參數(shù)如表2所示。

表2 仿真參數(shù)設(shè)置

3.2 仿真結(jié)果分析

圖6和圖7分別是三種MCS切換算法的傳輸效率和吞吐量的對比。

圖6 傳輸效率對比

圖7 吞吐量對比

由圖6可以發(fā)現(xiàn),隨著信道狀況的改善,三種MCS切換算法都能逐步提升系統(tǒng)的傳輸效率,但是整體上,LE-MCS切換算法提升效果相較于其余兩種MCS切換算法更明顯,LE-MCS切換算法的傳輸效率相比于EV-MCS提升了10%,相較于V-MCS提升了20%。

由圖7可以發(fā)現(xiàn),三種MCS切換算法在整體趨勢上呈現(xiàn)階梯式上升,表明每種MCS策略提升系統(tǒng)吞吐量的能力有限,當(dāng)?shù)竭_(dá)該極限時(shí),系統(tǒng)的吞吐量就展現(xiàn)出穩(wěn)定的趨勢,然后隨著信道的改善,系統(tǒng)切換到另一種MCS繼續(xù)提升系統(tǒng)的吞吐量,但是,總體上三種MCS切換算法都能提升系統(tǒng)的吞吐量。在SNR小于1時(shí),此時(shí)的信道條件很差,系統(tǒng)數(shù)據(jù)的傳輸能力也很低,故此時(shí)的三種算法的吞吐量都很差。但是,隨著信道條件的逐步改善,三種MCS切換算法的差距開始逐漸展現(xiàn),其中：LE-MCS切換算法提升系統(tǒng)吞吐量的能力最強(qiáng),其次是EV-MCS切換算法,最后是V-MCS切換算法。同時(shí),LE-MCS切換算法的切換門限要低于其他兩種切換算法,表示LE-MCS切換算法可以更靈敏地捕捉信道變化并進(jìn)入MCS的切換過程,表明LE-MCS切換算法在提升系統(tǒng)吞吐量的同時(shí)也提高了系統(tǒng)切換的靈敏度。

由圖8可以發(fā)現(xiàn),最初由于信道條件太差,數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`碼率很高,三種切換算法都選擇了低階的編碼調(diào)制方式來保證數(shù)據(jù)的傳輸,故此時(shí)三種切換算法的曲線大致相同,隨著信道條件的逐步改善,三種切換算法開始逐漸進(jìn)行編碼調(diào)制的切換,因此,三種切換算法的誤碼率總體趨勢相似,而三種切換算法中,LE-MCS切換算法的誤碼率最低,其次則是EV-MCS切換算法的誤碼率,最后V-MCS切換算法的誤碼率最高。同時(shí),誤碼率曲線并不連續(xù),不連續(xù)的地方表示此刻系統(tǒng)從低階MCS切換到高階MCS,但剛剛切換到高階時(shí),SNR相對于高階MCS較小導(dǎo)致誤碼率升高,隨著SNR的升高,誤碼率會(huì)逐漸降低,因此出現(xiàn)分段現(xiàn)象。

圖8 誤碼率對比

綜合上述可以發(fā)現(xiàn),LE-MCS切換算法可以在保障系統(tǒng)的誤碼率的同時(shí)提升系統(tǒng)的傳輸效率和吞吐量。

4 結(jié) 語

本文針對傳統(tǒng)的MCS切換算法不能同時(shí)滿足通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膫鬏斝屎驼`碼率的缺陷,以提升AOS通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸效益為準(zhǔn)則,提出一種LE-MCS切換算法。首先根據(jù)時(shí)變衰落信道對各個(gè)傳輸符號的不同時(shí)刻的影響求解各個(gè)符號在信道影響下的權(quán)重,然后取權(quán)重的均值作為信道對傳輸符號的影響,同時(shí)根據(jù)SNR的概率特性,結(jié)合最大似然估計(jì)算法和LSTM,最后通過兩者聯(lián)合求解改進(jìn)切換算法后的參考SNR,然后結(jié)合門限法匹配到MCS的切換區(qū)間從而完成MCS的切換。仿真結(jié)果表明,LE-MCS切換算法在保證系統(tǒng)的誤碼率的同時(shí)提升系統(tǒng)的傳輸效率和吞吐量,改善了通信系統(tǒng)的傳輸效益。