曹 歡 蘇泳濤 周一青 丁雅帥 邱大偉 龍 隆

(*中國科學院計算技術研究所移動計算與新型終端北京市重點實驗室 北京 100190)(**中國科學院大學 北京 100049)(***北京中科晶上科技股份有限公司 北京 100190)

0 引 言

近年來，包括地面移動通信、衛(wèi)星通信在內(nèi)的無線通信系統(tǒng)迅速發(fā)展[1-4]。2019年6月，我國工信部向運營商正式發(fā)放首批第5代移動蜂窩網(wǎng)絡(the 5th generation of mobile cellular network, 5G)商用牌照，標志著我國5G地面移動通信網(wǎng)絡正式進入部署運營階段。但是，地面移動通信系統(tǒng)對偏遠地區(qū)、山區(qū)、災區(qū)、海域、空域等場景存在覆蓋成本高昂或覆蓋不到的缺陷。因此，僅依靠地面移動通信系統(tǒng)很難滿足5G通信網(wǎng)絡“信息隨心至，萬物觸手及”的隨時隨地接入的總體愿景。而衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)具有天然的廣覆蓋、高可靠、大容量等優(yōu)勢，包括航天科工集團、中科院各研究所、第三代合作伙伴計劃(3rd generation partnership project，3GPP)、國際電信聯(lián)盟(international telecommunication union，ITU)、衛(wèi)星5G(satellite 5G，Sat5G)聯(lián)盟等在內(nèi)的國內(nèi)外各大科研機構和標準化組織提出在下一階段5G網(wǎng)絡中引入衛(wèi)星網(wǎng)絡[5]，以補充地面通信系統(tǒng)的不足，形成全球無縫覆蓋的新一代寬帶移動通信網(wǎng)絡?；诖吮尘?，近年來國內(nèi)外研究組織針對5G與衛(wèi)星融合的新一代通信網(wǎng)絡的組網(wǎng)架構、應用場景、關鍵技術等方面開展研究[6]，并產(chǎn)出了一些成果。在3GPP關于非地面網(wǎng)絡(non-terrestrial networks, NTN)的文獻中對5G+衛(wèi)星模式下的12種應用場景進行了定義[7]，闡述了衛(wèi)星在這些場景中的重要作用。

盡管衛(wèi)星通信系統(tǒng)在覆蓋方面相對地面移動通信系統(tǒng)具有優(yōu)勢，但也存在一些天然的缺陷。一方面，由于衛(wèi)星軌道位置距離地面較遠，傳輸時延大，業(yè)務數(shù)據(jù)的空口傳輸時延能達到幾百毫秒；另一方面，衛(wèi)星通信是一個功率和頻譜資源受限的系統(tǒng)，無線資源十分稀缺。傳統(tǒng)衛(wèi)星通常采用透明轉發(fā)載荷，僅作為用戶和地面設備之間的中繼節(jié)點，由地面段管理設備進行網(wǎng)絡的無線資源管理。由于星上的計算載荷處理能力弱，無法進行復雜的信息處理，地面資源管理器通常采用靜態(tài)或半靜態(tài)等易于實現(xiàn)的算法，導致無線資源利用率低、提升用戶鏈路波束吞吐量困難。

針對上述問題，國內(nèi)外研究者提出了一些優(yōu)化的資源管理技術。文獻[8]提出新一代寬帶衛(wèi)星通信系統(tǒng)可采用星上處理載荷技術來提升資源利用率，并對星上處理載荷架構進行了描述?？紤]將地面接入網(wǎng)協(xié)議棧的部分功能轉移到星上進行處理，用戶業(yè)務的數(shù)據(jù)面?zhèn)鬏斨苯油ㄟ^星上處理衛(wèi)星發(fā)送給目標用戶，無需地面關口站處理后再進行轉發(fā)。通過減少業(yè)務的轉發(fā)跳數(shù)，來降低業(yè)務的端到端平均傳輸時延。

文獻[9]提出了基于信息中心網(wǎng)絡(information centric network, ICN)的動態(tài)緩存技術。按照多媒體文件的流行度分布概率，將用戶訪問熱度排名前20%的文件緩存到距離用戶最近的存儲節(jié)點，節(jié)省用戶需求的文件在后端傳輸?shù)臅r延，并論證了在地面系統(tǒng)中采用文件動態(tài)緩存技術可有效降低業(yè)務的內(nèi)容獲取平均時延。文獻[10]分析了將ICN緩存技術引入到衛(wèi)星網(wǎng)絡中的可行性，并對用戶訪問的文件流行度概率函數(shù)進行建模，文件訪問分布服從Zipf概率密度函數(shù)。文獻[11]進一步研究了面向5G與衛(wèi)星融合的緩存技術，通過衛(wèi)星輔助緩存來降低多媒體文件業(yè)務的內(nèi)容獲取平均時延，并分析了不同星上緩存尺寸對降低業(yè)務時延性能的影響。

上述研究主要是利用星上處理、星上緩存等技術來降低業(yè)務時延，沒有進一步探討這些技術對提升無線資源利用率的作用，比如對改善波束吞吐量、降低丟包率等關鍵性能指標的作用，并且忽略了星上計算資源、存儲資源和饋電、用戶鏈路無線資源聯(lián)合分配時對降低時延、提升波束吞吐量等方面的影響。

針對上述研究的不足，本文基于衛(wèi)星通信實際場景，在考慮衛(wèi)星通信網(wǎng)絡中對時延敏感的典型實時類業(yè)務如語音、視頻的基礎上，以優(yōu)化網(wǎng)絡業(yè)務平均傳輸時延和波束吞吐量為目標，在聯(lián)合使用星上計算資源、存儲資源及無線資源等前提下，進行星地協(xié)同資源管理算法設計，以此提升衛(wèi)星通信網(wǎng)絡的資源利用率。

1 星地協(xié)同處理系統(tǒng)模型

基于衛(wèi)星通信系統(tǒng)的星地協(xié)同處理架構如圖1所示，分為用戶段、空間段和地面段。

圖1 星地協(xié)同處理資源管理架構

用戶段主要由各類用戶終端構成，如固定終端、車載終端、機載終端、船載終端等。各種終端通過用戶鏈路覆蓋波束中的載波接入到衛(wèi)星網(wǎng)絡中獲取業(yè)務服務。本文研究的空口傳輸體制參考了寬帶衛(wèi)星通信協(xié)議(digital video broadcasting satellite-second generation standard, DVB-S2)[12-13]，載波采用時分多址接入(time division multiple access, TDMA)方式，用戶按時隙對載波的帶寬和功率資源進行復用。

空間段寬帶衛(wèi)星通常由高、低軌道上的衛(wèi)星構成。本文模型考慮高軌通信衛(wèi)星，衛(wèi)星節(jié)點可支持星上處理(on board process,OBP)、透明轉發(fā)及無線資源管理(radio resource management, RRM)等功能。

地面段由關口站(gateway,GW)、網(wǎng)絡控制中心(network control center,NCC)和核心網(wǎng)(core network,CN)組成。其中，GW中的RRM負責對空口的無線資源進行管理，NCC負責對衛(wèi)星的軌道、衛(wèi)星波束覆蓋及衛(wèi)星運行狀態(tài)進行控制，CN負責用戶管理、業(yè)務管理等功能。

通過用戶段、空間段和地面段的網(wǎng)元節(jié)點構成完整的寬帶衛(wèi)星通信網(wǎng)絡。

1.1 星地協(xié)同資源管理機制描述

如圖1所示，衛(wèi)星通信系統(tǒng)的基本通信鏈路由用戶鏈路、衛(wèi)星節(jié)點、饋電鏈路構成。本文星地協(xié)同資源管理機制實際是通過星上RRM和地面GW中的RRM聯(lián)合分配來優(yōu)化用戶的平均傳輸時延、提升波束吞吐量、保障業(yè)務服務質(zhì)量(quality of service， QoS)等衛(wèi)星通信關鍵性能指標。該機制可以合理地對星上受限的計算資源、緩存資源及空口無線資源進行優(yōu)化分配。

1.1.1 星地計算資源協(xié)調(diào)管理

受限于衛(wèi)星的承載能力，星上的功率資源要弱于地面設備，導致星上計算載荷處理能力弱。因此星上通常采用透明轉發(fā)模式，用戶的信令、數(shù)據(jù)均不會在星上進行處理，而是直接在用戶和GW之間透明轉發(fā)。無論是語音業(yè)務、文件或視頻等業(yè)務都要落地到GW中進行處理。一方面，增大了業(yè)務的平均傳輸時延；另一方面，增大了對饋電鏈路的吞吐量需求。隨著星上載荷計算技術的不斷增強，這種情況在不斷改善，星上已經(jīng)可以承擔一部分業(yè)務處理、資源管理的功能，通過業(yè)務星上處理可以減少業(yè)務在饋電傳輸帶來的時延和吞吐量的開銷。但是，總的來說星上的處理載荷能力還是要遠弱于地面處理器。為了對協(xié)同機制的性能進行量化分析，假設地面GW的處理能力是CC，即GW同時可處理CC條業(yè)務，定義星上計算載荷的處理能力因子為c∈(0, 1]，表示星上處理能力和GW處理能力之間的關系，可知星上可同時支持c×CC個業(yè)務的處理。對衛(wèi)星通信系統(tǒng)來說，星上計算資源仍然是稀缺資源，尤其是無法保證星上的能力可以處理覆蓋區(qū)所有業(yè)務時，星地之間的資源管理器需要協(xié)調(diào)哪些業(yè)務走星上處理、哪些業(yè)務走地面關口站處理才能保障資源合理化使用。因此，需要設計合理的協(xié)同分配算法，詳情見后面章節(jié)描述。

1.1.2 星地緩存資源管理

與計算資源相同，星上的緩存同樣受限，無法將CN服務器上所有的業(yè)務文件都放到星上存儲。因此，本文的星上緩存機制參考了文獻[14]星上緩存方法，根據(jù)文件訪問流行度進行存儲。定義地面存儲系統(tǒng)的總的文件數(shù)為Nf，星上緩存大小為Cs，單位為文件個數(shù)。由現(xiàn)有研究可知，用戶文件流行度服從Zipf概率密度分布，可表示如下：

(1)

其中，z為[0.6, 1.2]之間的常數(shù)[14]。則可以將用戶流行度排行最高的前Cs個文件存到星上。當波束中的用戶發(fā)起視頻文件業(yè)務請求時，命中星上緩存區(qū)的文件概率服從上述分布。若沒有命中，則由GW負責進行業(yè)務傳輸；反之，在星上計算資源充足的情況下可進行星上數(shù)據(jù)傳輸。當星上負載重、計算資源不充足時，仍需結合當前星上業(yè)務的服務情況分析該命中的文件走星上進行傳輸是否會造成性能指標的下降或上升，綜合評價后再做決策，確定業(yè)務該如何傳輸。在后續(xù)的星地協(xié)調(diào)分配算法設計過程中，結合優(yōu)化目標進行考慮。

1.1.3 空口無線資源協(xié)調(diào)管理

1.2 星地網(wǎng)絡中業(yè)務的傳輸時延

(2)

其中，Ni,m,q表示用戶傳遞的總的包個數(shù)。

(3)

其中，ttrans1表示用戶鏈路傳輸時延，ttrans2表示饋電鏈路傳輸時延。εi, m∈{1,2,3,4}表示用戶業(yè)務使用的傳輸模式，其值取1時表示單跳語音傳輸，取2時表示雙跳語音傳輸，取3時表示單跳視頻傳輸，取4時表示雙跳視頻傳輸。則用戶業(yè)務平均傳輸時延可表示為

(4)

圖2 語音與視頻業(yè)務傳輸途徑

1.3 星地網(wǎng)絡中的業(yè)務QoS保障調(diào)度機制

為了保障不同類型的業(yè)務在本文星地協(xié)同網(wǎng)絡中能夠正常傳輸，需要對業(yè)務的服務質(zhì)量進行參數(shù)化定義。本文主要考慮語音、視頻等時延敏感類型實時業(yè)務，業(yè)務服務質(zhì)量保障(quality of service, QoS)要求如表1所示[18]。在資源分配時，只要能夠滿足業(yè)務QoS保障的最低需求，那么業(yè)務的質(zhì)量就能得到保障。

表1 實時類業(yè)務的QoS參數(shù)

常見的QoS調(diào)度機制可以分為三種[19]：(1)緊急調(diào)度機制；(2)平均水平保障調(diào)度機制；(3)按優(yōu)先級調(diào)度機制。

QoS調(diào)度機制可用數(shù)學模型來表示，定義在每個時隙t進行業(yè)務調(diào)度時，對應的QoS保障需求的最小傳輸比特數(shù)為

(5)

(6)

(7)

(8)

如無法滿足上述條件，說明用戶隊列數(shù)據(jù)包堆積嚴重，傳輸過程中無法滿足QoS保障的調(diào)度時延要求，系統(tǒng)會產(chǎn)生丟包。

由上述分析可知，波束的吞吐量可表示為

(9)

其中，NT表示系統(tǒng)運行的時間長度，單位是時隙個數(shù)；δi,m(t)表示當前時隙是否分配給用戶m，0表示不分配，1表示分配，并且1個時隙最多只能分配給1個用戶。

2 星地協(xié)同多目標優(yōu)化問題模型

基于星地協(xié)同資源管理器的優(yōu)化目標主要是在保障業(yè)務傳輸QoS的前提下，降低網(wǎng)絡業(yè)務的傳輸時延，并最大化波束吞吐量。因此，資源管理器的優(yōu)化問題是一個多目標優(yōu)化問題，綜合前述分析，可以描述如下。

minf=(f1(t),…,fx(t))

(10)

?εi,m∈{2,4} (11)

(12)

(13)

(14)

(15)

3 星地協(xié)同資源管理算法設計

模擬退火算法是基于迭代求解策略的一種隨機尋優(yōu)算法，具有通用性強、對優(yōu)化問題依賴信息少的特點[21]，適用于多目標優(yōu)化問題求解。本文的星地協(xié)同資源管理算法基于模擬退火算法原理進行設計，定義本文的星地協(xié)同算法為SGCA(satellite ground collaborative allocation)。

minF=ω1f1(t)+ω2f2(t)+ω3f3(t)

(16)

基于綜合優(yōu)化目標，本文算法的執(zhí)行流程如下。

步驟1初始化算法。讀取網(wǎng)絡中計算資源能力、緩存資源能力、用戶鏈路和饋電鏈路無線資源等基本配置信息。讀取波束覆蓋下用戶的信息如用戶數(shù)量、各用戶需求的業(yè)務類型、用戶SINR分布(本文用戶隨機分布，按照ITU-R S.672-4天線模型設計覆蓋場景，波束中心用戶與邊緣用戶的SINR相差最大，可達到3 dB)等信息。

步驟2判斷波束下業(yè)務量。如有視頻類業(yè)務需求，根據(jù)式(1)計算命中星上緩存中文件的個數(shù)，并計算波束覆蓋下所有業(yè)務的需求是否超過星上的處理能力，若是，則表明需要進行星地協(xié)同分配，繼續(xù)下一步；否則，則表明星上資源足夠處理所有業(yè)務，命中的視頻和所有語音業(yè)務走星上，沒有命中的業(yè)務走地面，跳轉到步驟11。

步驟3星地協(xié)同優(yōu)化資源分配方案計算。產(chǎn)生隨機初始分配方案Xi,0=([εi,0,εi,1，…，εi,m])，然后根據(jù)當前無線資源信息、用戶接收信號的SINR分布，結合式(3)～式(9)計算當前配置下的業(yè)務平均傳輸時延、預計的用戶鏈路業(yè)務的平均吞吐，并計算當前綜合優(yōu)化目標F的值。

步驟4確定模擬退火算法的初始溫度ts。

步驟5隨機產(chǎn)生新的分配方案Xnew。

步驟7更新用戶SINR分布參數(shù)。結合式(3)～式(9)計算當前配置下的業(yè)務平均傳輸時延、預計的用戶鏈路業(yè)務的平均吞吐量，并計算當前綜合優(yōu)化目標Fnew的值。

步驟9進行退溫操作，即ts+1=λts，s=s+1。

步驟10判斷是否滿足終止條件。終止條件為ts+1≤tstop，若否，跳轉到步驟5。反之，繼續(xù)下一步。

步驟11根據(jù)最新的優(yōu)化資源分配方案Fnew，配置用戶鏈路、饋電鏈路以及用戶所有業(yè)務的星地傳輸分配方案等，并基于約束式(11)～式(15)，開始在新方案下進行業(yè)務傳輸過程。根據(jù)仿真的時長設置，統(tǒng)計運行過程中用戶的業(yè)務傳輸時延、用戶吞吐量和丟包率，并統(tǒng)計波束吞吐量和丟包率等指標，直到運行結束。

4 仿真分析

本節(jié)采用仿真實驗對設計的星地協(xié)同資源分配方法進行驗證。實驗中采用的仿真參數(shù)見表2，參考3GPP 38.821的NTN仿真參數(shù)，星地鏈路的單向傳輸時延取平均值，即ttrans1=ttrans2≈135 ms。另外，語音和視頻業(yè)務的業(yè)務模型服從泊松分布，業(yè)務到達率為1，見文獻[18]。公平考慮起見，假設波束覆蓋下的語音和視頻業(yè)務的需求比例為50:50[18-19]。

為了對設計的協(xié)同機制的性能進行評估，采用現(xiàn)有文獻中的機制在相同場景中，使用相同的初始化參數(shù)進行對比實驗。評估指標包括業(yè)務平均傳輸時延、波束丟包率及波束吞吐量等，主要對比算法如下。

? 傳統(tǒng)透明轉發(fā)機制(transparent mechanism, TM)。透明轉發(fā)衛(wèi)星，QoS公平調(diào)度機制。

? 星上緩存機制(satellite cache mechanism, SCM)。星上處理衛(wèi)星，緩存機制，QoS公平調(diào)度機制。

表2 星地網(wǎng)絡仿真實驗參數(shù)

4.1 業(yè)務平均傳輸時延分析

不同機制的業(yè)務平均時延仿真結果為圖3，坐標橫軸業(yè)務的增長順序按照先增加語音業(yè)務，達到50路語音后，再繼續(xù)增加視頻業(yè)務。

圖3 業(yè)務平均傳輸時延

由圖中曲線可知，TM機制下的用戶平均時延最大，SCM機制下星上緩存技術對語音類業(yè)務的平均時延沒有改善的效果。但是，對視頻類可緩存播放的業(yè)務，SCM可降低業(yè)務平均傳輸時延。由于星上文件的命中率服從概率分布，當視頻業(yè)務增加時存在很大的不確定性，運行結果存在波動。性能最好的是本文提出的SGCA算法，對改善語音和視頻業(yè)務的平均傳輸時延有較大的提升。在處理能力因子c=0.2時，即協(xié)同機制效果最弱時，整體性能仍要好于TM和SCM機制。當c= 0.8時，性能較其他機制大幅提升，與TM比較，降低平均時延48.03%；與SCM相比較，降低平均時延47.11%。

為降低業(yè)務傳輸時延，SGCA算法會優(yōu)先進行星上單跳業(yè)務處理，避免業(yè)務雙跳傳輸增加時延。但星上計算載荷的處理能力有限，當波束中業(yè)務數(shù)超過星上計算能力時，SGCA算法會以最小化業(yè)務平均傳輸時延和最大化波束吞吐量為前提，選擇將部分超出能力的業(yè)務通過饋電鏈路轉移到GW進行處理。每轉移一路語音類業(yè)務傳輸時延增加約270 ms，每轉移一路視頻類業(yè)務傳輸時延增加約135 ms。因此，轉移到地面GW處理的語音或視頻業(yè)務會提升整體業(yè)務的平均傳輸時延，導致曲線突增。從圖3的業(yè)務平均時延曲線上來看，計算載荷的處理能力因子c值越大，平均時延指標的改善越明顯。當c趨于GW處理能力時，語音類業(yè)務(通過饋電傳輸?shù)臅r延代價遠大于視頻類業(yè)務)可以保障全部在星上處理，不會像c值不足時那樣出現(xiàn)突增的現(xiàn)象。

4.2 波束的丟包率分析

SGCA算法可以通過協(xié)調(diào)星上饋電鏈路空閑功率來增強用戶鏈路的形式提升用戶的SINR分布，從而提升用戶在各時隙中傳輸?shù)谋忍厝萘?、降低波束的平均丟包率。

仿真結果見圖4，當波束下的業(yè)務低于28路語音業(yè)務時，用戶鏈路的容量足夠承載所有業(yè)務的傳輸，無需協(xié)調(diào)空閑無線資源，所以TM、 SCM、 SGCA 3種機制無明顯差別。當語言業(yè)務數(shù)大于28時，波束負載量超過當前用戶鏈路承載能力，TM和SCM機制因不具備無線資源協(xié)調(diào)能力在改善丟包率方面沒有起到作用；而SGCA算法對改善丟包率有較明顯的郊果，整體來看，相對于其他技術，當c=0.8時，可以降低波束平均丟包率約50.40%。

圖4 波束丟包率曲線

從圖4可觀察到，SGCA算法在執(zhí)行過程中，隨著業(yè)務數(shù)量的持續(xù)增長，當增強計算載荷能力因子時(c由0.2逐步增強到0.8)，丟包率性能指標的改善呈現(xiàn)減緩的趨勢。原因在于饋電鏈路無線資源有限，星上計算資源的倍增無法等效換取饋電無線資源以增強用戶鏈路容量，并且視頻業(yè)務的增長會與語音業(yè)務競爭星上計算資源，使得部分語音業(yè)務在饋電鏈路傳輸中增加饋電開銷，導致SGCA算法在c增長到一定程度時對丟包率降低趨勢減緩。

4.3 波束吞吐量分析

在仿真過程中，不同機制均采用相同的QoS業(yè)務保障機制，波束的吞吐指標統(tǒng)計以仿真時間內(nèi)實際傳輸給用戶的數(shù)據(jù)包為準。不同數(shù)量的多種業(yè)務在不同機制下的仿真曲線如圖5所示。

圖5 波束業(yè)務吞吐曲線

星上緩存技術對語音類業(yè)務沒有效果。對于視頻類業(yè)務，星上緩存技術節(jié)省了饋電鏈路下行方向的傳輸開銷，降低關口站發(fā)射機的帶寬和功率開銷，但未節(jié)省星上的功率和帶寬資源，所以對改善用戶鏈路吞吐沒有幫助。因此，SCM技術不能改善波束吞吐量，和TM模式的曲線重合。當采用SGCA技術后，通過協(xié)調(diào)饋電鏈路、用戶鏈路的無線資源，將饋電節(jié)省的功率用到用戶鏈路可有效提升用戶SINR分布，從而提升波束平均吞吐量，且c越大，提升越大。當c=0.8時，與TM和SCM技術相比，SGCA技術可以提升吞吐量大約29.26%。

由圖5可觀察到，在SGCA算法下，隨著c的增加，吞吐量改善的幅度呈現(xiàn)減緩的趨勢。具體原因是饋電無線資源受限及視頻類業(yè)務加劇計算資源與饋電資源的消耗，導致星上計算載荷能力雖然倍增，但吞吐量的改善沒有大幅提升。

5 結 論

本文針對衛(wèi)星網(wǎng)絡中用戶業(yè)務傳輸時延大、資源利用率低的問題，結合當前星上處理載荷、緩存技術的發(fā)展背景，并綜合考慮實際衛(wèi)星環(huán)境約束如用戶分布、業(yè)務分布和QoS保障等，建立了系統(tǒng)多目標資源分配優(yōu)化問題模型，并提出一種星地協(xié)同資源優(yōu)化分配方法。通過仿真實驗證明了星地協(xié)同方法在改善用戶業(yè)務的平均時延、波束吞吐量及波束丟包率等方面要優(yōu)于TM模式和SCM模式。此外，本文還分析了星上計算載荷處理能力與改善系統(tǒng)性能的關系，包括分析計算處理載荷能力對改善業(yè)務平均傳輸時延、波束丟包率及吞吐量等性能指標的影響。本文的分析和研究基于當前寬帶衛(wèi)星通信網(wǎng)絡高速發(fā)展背景，可為星上處理技術研究、星地協(xié)同技術研究提供參考，具有重要意義。