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无人机辅助通信的密集无线网络MAC协议.docx
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无人机辅助通信的密集无线网络MAC协议.docx
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随着无线通信技术的飞速发展以及用户数量的急剧上升,无人机辅助的通
信网络成为了重点研究和发展的方向之一。无人机具有高灵活性、高机动性、
低成本、易于部署和增减的特性
[1]
,并且具备更高的概率与通信节点之间形成视
距传播路径
[2]
。这些优点使得无人机辅助通信可以广泛应用于一些地面固定基
站难以提供高效通信服务的特殊场景,例如在短时间内有大量通信需求的密集
无线网络,或自然灾害发生地的应急通信等
[3]
。
传统的地面无线网络基站部署一般是根据长期的通信行为而规划的,因此
无法在任何时候都保证网络容量与通信需求的高度匹配
[4]
。为了弥补现有基于
固定基站的无线网络这一劣势,可利用多个无人机基站将一个大型网络分为多
个子网络,减轻每个基站的流量负载压力,从而为网络中所有的通信节点提供更
高的服务质量。通常情况下,会选用具有更高续航时间的固定翼无人机用于数
据采集 或空中基站,然而,因各种无人机工作 特性 及环境条件限制,以无人机为
基站提供通信服务仍面临着各种技术挑战。首先,由于无人机的动态特性,难以
进行通信系统的建模。因此要求无人机在不悬停的情况下连续飞行,从而使得
通信节点和无人机之间的信道是时变的。在此情况下,当节点退出无人机的通
信覆盖 范围时,上行通信链路将中断,这导致 在一 定时间范围内,每个节点的可
通信时间是受限的。此外,无人机通常配备定向天线,从而在地面形成圆形信号
覆盖
[5]
,这可能导致位于不同位置的设备可与无人机通信的时长不同,使其覆盖
范围内出现节点的异构通信。这种情况下极易导致网络节点访问的不公平性—
—可通信时间较长的设备有更多机会传输信息,可通信时间较短的设备未能在
有限的可通信时间内访问上行信道并进行数据上传。因此,研究并设计合适的
上行信道媒体访问控制(Medium Access Control,MAC)协议不但可以解决异构
性问题,还可以大幅提升网络节点访问接入的公平性。
无人机辅助的通信网络的 MAC 协议研究建立在无线自组织网络 MAC 协
议研究的基础之上。现有的无线自组织网络 MAC 协议主要包括固定分配、随
机竞争和混合协议
[6]
:① 固定信道分配类 MAC 协议。如时分多址协议、频分多
址协议等。但在有大量通信节点的密集网络中,时分多址协议的适用性较低—
—由于需要给每个节点都分配时隙,易造成单个节点的发送时延过长,通信时间
短,且不能解决通信的异构型问题。② 随机竞争类 MAC 协议。如 ALOHA 协
议 、 载 波 侦 听 多 路 访 问 / 冲 突 避 免 (Carrier Sense Multiple Access/Collision
Avoidance,CSMA/CA)协议及以其为基础进行改进的各类协议等。文献[7]中提
出将动态时分复用 MAC 协议用于飞行自组织网络,用以减少碰撞次数,提高带
宽利用率。但此协议没有关注无人机的动态性这一影响飞行自组织网络的重要
因素,且不能确保无人机节点之间的公平。③ 混合类协议。混合类 MAC 协议
结合了固定信道分配 MAC 协议和随机 竞争 MAC 协议 的优点 ,使 得随机 竞争
MAC 协议可以很好地适应低流量负载的动态环境,但同时会造成网络性能随着
竞 争 节 点 数 量 的 增 加 而 下 降 。 最 为 常 见 的 混 合 类 MAC 协 议 是 时 分 多 址 与
CSMA 的混合,如文献[8]中提出的 FS-MAC,基于强化学习算法进行时分多址和
CSMA 两种 MAC 协议的选择和切换,并利用容错机制确定无人机 MAC 协议的
切换过程。
目前,针对无人机辅助的通信网络上行信道接入技术及 MAC 层协议设计,
许多专家学者进行了深入的研究分析
[9]
。文献[10]研究了基于无人机的无线传
感器网络 MAC 协议。对各种 MAC 协议的主要特点和优缺点进行了广泛的研
究和比较。文献[11]将 CSMA/CA 与基于物理参数的调度相结合,提出了一种基
于自适应混合信标的 MAC 协议。文献[12]针对传统无线传感器网络的局限性,
提出了一种基于无人机的无线传感器网络合作伙伴关系和数据转发模型,将传
感器节点划分为不同的帧,允许网络中的传感器节点进行单独配对,从而同时传
输数据,但在密集网络中,服务质量会由于配对算法存在开销和时延而下降。
通过对现有相关理论技术的分析研究,为弥补现有协议在模型设计和通信
性能方面 的 不 足 ,文中 提 出 一 种 无 人 机辅 助 通信 的密 集 网络 MAC 协议 UAD-
MAC (Unmanned aerial vehicle Assisted Dense network MAC protocol),在保
证各个通信节点之间高公平性接入的同时,实现密集网络吞吐量的提升。笔者
的主要工作与贡献如下:
(1) 创新构建了无人机辅助的密集网络通信模型,将网络划分为蜂窝状小
区,再对每个小区划分环状簇,并对不同环中 节点 进行可接入时长分析,充分考
虑了密集网络中位于不同位置设备的通信异构性。
(2) 基于上述无人机辅助的密集网络通信模型,创新设计了 UAD-MAC 协
议,即结合通信异构性动态调整初始竞争窗口范围,以实现访问公平并提高网络
吞吐量,并利用三维马尔可夫链模型进行网络性能数值分析。
(3) 用归一化饱和吞吐量和饱和时延作为评估指标,对 UAD-MAC 协议进
行了数值仿真,分析了各种网络参数对吞吐量和时延的影响。验证了 UAD-MAC
中的动态初始竞争窗口调整策略能够有效地提升接入的公平性,减小通信异构
性造成的不利影响。同时确定了较为极端的情况下能够使得网络总归一化饱和
吞吐量最大化的初始竞争窗口子系数权值。
1 系统模型
1.1 协议场 景设计
假设指定区域随机分布有大量且密集的移动通信节点,节点密度为 ρ,节点
均携带全球定位系统设备,可实时获取当前自身位置信息。为便于后续分析,假
设通信节点移动速度远小于无人机飞行速度。所有通信节点都随机地尝试接入
预设的通信基站,基站再将数据传至其他位置的通信设施。若使用传统大基站
接收所有通信节点发来的上行数据,则对基站功率要求高,对其体积要求大。使
用大基站时,由于通信节点数量众多,MAC 协议若采用时分多址类型的协议,易
造成数据上传速率较慢;若采用 CSMA/CA 等同类协议,上行数据极易产生碰撞,
也会造成数据传输效率低下的问题。
为解决上述问题,笔者构建了无人机辅助的密集网络通信模型,如图 1 所示。
图 1
图 1 无人机辅助的密集网络通信模型
模型采用蜂窝划分策略,如图 1(a)所示。将这片具有密集通信节点的区域
从地理上划分为多个簇,每个簇由 6 个边长为 a 的正六边形小区组成。每个小
区上空都有一架无人机以速度 v 按照圆形轨迹飞行。无人机上配备了通信用的
定向天线,使其信号覆盖范围近似为半径是 r
track
的圆形。显然,无人机信号的覆
盖区域随着无人机位置的变化而变化。无人机在小区上空飞行一周的轨迹组成
的图案的外围即是六边形小区的外接圆,如图 1(a)中的环形实线所示。为使得
无人机在飞行过程中能够覆盖所有移动设备,假设下式成立:
2r
track
/a→1
+
,
(1)
其中,→1
+
表示“正”趋近于 1。
如图 1(b)所示,以任意一个小区为例进行分析。将无人机飞行过程中的覆
盖范围 α 划分为多个环状簇,并保证每个环的面积相等,以使得每个环内通信节
点数目相近。节点可根据预先划分的环信息和通过全球定位系统设备获取的自
身位置信息判断出自己属于哪个环。显然,不同环内的节点可接入无人机的最
长时长不同。因此,在此场景下,笔者提出的 UAD-MAC 协议应对位于不同环内
的节点设定不同的初始退避窗大小和不同的重试限制,来在一定程度上保证节
点访问无人机的公平性。
1.2 节点可 接入时长分 析
如图 1(b)所示,将 α 分为 4 个环 A
1
,A
2
,A
3
,A
4
,其半径依次为 r
1
,r
2
,r
3
,r
4
。根据 4
个环面积相等,即 SA1SA1=SA2SA2=SA3SA3=SA4SA4,有
π r24r42-π r23r32=π r23r32-π r22r22=π r22r22-π r21r12=π r21r12 。
(2)
又根据正六边形性质有 r
4
=a,则半径应满足如下等式:
r
1
=a/2,r
2
=2
1/2
a/2, r
3
=3
1/2
a/2,r
4
=a 。
(3)
在通信过程中,无人机周期性地广播信标信息来唤醒其覆盖范围内的所有
通信设备。一旦通信设备被唤醒,且恰好有数据包从上层下达并等待发送,就会
尝试访问无人机。位于不同环的通信设备可接入无人机的最长时长不同。下面
计算环 i 的可接入时长。首先,如上图所示,设环 1、环 2、环 3、环 4 的外侧弧
长 分 别 为 l
1
,l
2
,l
3
,l
4
, 每 段 弧 上 的 通 信 设 备 可 接 入 时 长 分 别 为
Tl1Tl1,Tl2Tl2,Tl3Tl3,T
l4
,每段弧与圆心组成的扇形夹角分别为 θ
1
,θ
2
,θ
3
,θ
4
。结合
式(3)可得,θ
1
=2π32π3,θ
2
=π2π2,θ
3
=π3π3,所以有
Tl1Tl1=l
1
/v=r
1
θ
1
/v=πa/(3v),
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