刘炜伦， 张衡阳， 郑博， 高维廷

(空军工程大学 信息与导航学院， 陕西 西安 710077)

0 引言

随着作战范围的日益扩大和战场环境的日趋复杂，单个无人机在执行任务时很难全方位感知各种信息，一旦出现故障或被敌方摧毁，将无法完成任务。因此，研究者们提出了解决这些问题的方式——蜂群无人机自组网，也称飞行自组网(FANETs)[1-3]。蜂群无人机自组网是由一定空域内的大量无人机互联互通，并通过无线信道组成分布式、无中心信息的传输网络，具有部署迅速、自组织、强自愈性等特点。它的出现增强了多无人机系统协同侦察、协同决策、协同打击的能力，为满足未来多无人机系统中大量节点带来的大批量数据业务传输，以及指挥控制指令的实时送达提供了一种新的解决思路，使其在军、民蜂群无人机领域有着极大的发展潜力。

多无人机系统在执行不同任务时所传输的信息不同[4-5]，例如在面向时延敏感目标打击的应用场景中，需对机动性强并具有很短“时间打击窗口”的时延敏感目标实现精确打击。因此，无人机发送的控制指令必须满足低时延(小于2 ms)的需求，同时该类信息必须保证较高的一次接入成功概率(大于99%)[6]，而对于语音、图片、视频等态势信息则需要保障其较高的吞吐量和时效性需求。在无人机节点相距较远、无线链路不佳的情况下，不但需要更多的通信资源传输控制信息，并且多路访问控制(MAC)协议的设计需对不同类型业务提供相应的服务质量(QoS)支持。MAC协议作为数据链路层的核心机制，是蜂群无人机自组网协议栈的重要组成部分，其设计的优劣直接影响系统吞吐量、信息传输成功率和时延等性能。因此，针对蜂群无人机自组网开展MAC协议研究，是其实际应用和快速发展的重点问题。

目前国内外关于蜂群无人机自组网MAC协议的研究相对较少，但可借鉴航空自组网的相关研究，按照节点对信道资源的不同占用方式，将其MAC协议划分为3类：1)以时分多址(TDMA)及其改进型为代表的时隙分配类协议[7-8]，具有传输成功率高、系统吞吐量大和可动态调整等特点，但时延一般在秒级，难以满足时延敏感信息毫秒级的军事需求；2)以IEEE 802.11 DCF及其改进型为代表的预约竞争类协议[9-10]，采用请求发送/清除发送(RTS/CTS)交互机制预约竞争时隙，对于大尺度稀疏分布的蜂群无人机自组网，控制帧的交互将对信息时效性带来严重影响；3)以ALOHA及其改进型为代表的随机竞争类协议[11-12]，则可以大大降低接入时延，例如，美军战术目标瞄准网络技术(TTNT)采用的多信道随机竞争类MAC (SPMA)协议[4，13]，利用多信道、纠错编码、信道忙闲预测等机制，可将100 n mile内的信息时延降至2 ms内，最高优先级业务一次接入成功概率达到99%，但其技术相对保密；文献[14]针对航空网络的高动态特性和高优先级业务的QoS需求，提出一种无反馈MAC协议，给出了阈值设置方法，明显降低了分组接入时延，但协议只设置两个优先级，难以对多优先级业务的不同QoS传输需求进行有效支撑；文献[15]提出一种区分优先级自适应抖动MAC(PAJ-MAC)协议，通过引入各优先级的最大抖动阶段和抖动阶段转移概率自适应因子，使协议具备区分服务和负载自适应能力，但无法保障最高优先级业务一次接收成功率在99%以上和接入时延低于2 ms的QoS需求；文献[16]提出一种基于传输时隙分配和即时访问的混合MAC协议，采用跳频跳时等机制，能够保证航空自组网中不同类型业务的QoS需求，但在轻负载时，该协议对低优先级业务的保障能力较差。

本文提出一种支持混合业务传输的媒质接入控制协议(MPS-MAC)协议。协议采用两种信道接入策略：1) 最高优先级业务具有严格的时效性与可靠性需求，采用多信道随机接入策略快速接入网络；2) 其余优先级业务采用多信道忙闲接入策略，根据信道占用度和阈值对未超时分组的接入权限实时控制。对接入失败的分组采用基于信道忙闲感知的多优先级退避算法，并根据优先级类别和信道忙闲程度自适应调整各自的竞争窗口长度，为多优先业务提供了QoS保障。仿真结果表明，该协议实现了多优先级业务并行传输，可以为最高优先级业务提供严格的时效性(<2 ms)和可靠性(>99%)保障，且能在重负载下提供稳定的系统吞吐量(>10 Mbit/s)。

1 协议原理

本文提出的MPS-MAC协议根据混合业务的不同QoS需求，制定了不同的信道接入策略，可为多种业务类型提供区分服务，协议组成原理如图1所示，各模块功能描述如下：

1) 编码：对上层到达的所有分组均采用RS-Turbo级联的纠错编码[17-18]，并拆分为长度相等的突发包，使接入信道的分组具备一定的容错能力。

2) 排队过程：分组到达后按照各自优先级分别排队，且高优先级分组较低优先级分组具有抢占优先权。

3) 多信道随机接入：最高优先级(即优先级1)业务具有严格的时效性与可靠性需求，不需对其进行接入控制，分组到达后随机选择一条信道接入网络。

4) 超时机制：为保证分组时效性，对各优先级业务设置不同的生命周期。对于优先级i(i≥2) 分组，接入信道前需检测是否超时，若超时则丢弃分组；否则分组执行多信道忙闲接入策略。

5) 多信道忙闲接入：通过比较各条信道的占用度和优先级阈值的关系，决定优先级i(i≥2)分组能否接入信道。当至少有一条信道的占用度小于阈值时，分组在允许接入的信道中随机选择一条接入网络；当所有信道的占用度皆大于其优先级阈值时，分组不能接入信道，并执行退避机制。

6) 退避机制：采用基于信道忙闲感知的多优先级退避算法，各优先级业务根据信道忙闲程度，自适应动态调整每次退避的竞争窗口长度。

7) 译码：根据编译码原理，接收端只要接收到一半数量以上的突发包便可恢复原分组。

图1 MPS-MAC协议原理图Fig.1 Schematic diagram of MPS-MAC protocol

2 建模分析

2.1 抢占优先制排队模型

由于单个节点仅有一个服务器，高优先级分组较低优先级分组存在抢占优先权，且各优先级分组到达时间间隔和服务时间间隔均服从负指数分布，因此采用带优先级的M/M/1排队模型对分组排队过程进行分析[19]。

对于最高优先级业务，即优先级1业务，有

(1)

式中：S表示系统服务时间；E(S2)表示系统服务时间的均方差，E(S2)=2λ1μ2；ρ表示系统业务量，且ρ=λ1μ.

(2)

(3)

因此可得

(4)

2.2 多信道忙闲接入模型

对于优先级i(i≥2)业务，采用多信道忙闲接入策略决定其能否接入信道，即至少有一条信道的占用度小于阈值时，分组才能获得信道接入权限，并在允许接入的信道中随机选择一条发送。

图2 节点突发发送时频图Fig.2 Time and frequency map of node’s burst pulses

2.2.1 信道占用度求解

对于单跳全连通网络，节点接收机可通过广播收集各条信道上已发送突发包的数量，其中，图2为节点突发发送时频图。

设当前时刻为t0，统计周期为Ts，在[t0-Ts,t0]时段内信道m(m∈[1,M])上接收到的突发数为Gm，则可得m的忙闲程度量化结果nm，

(5)

定义信道m的信道占用度ηm，其含义为:统计窗口内信道m上所有突发实际信道传输时间与统计周期Ts的比值，即

ηm=nm·μ.

(6)

2.2.2 接入阈值求解

(7)

定义Pp为分组成功接收概率。根据译码原理，一个分组中只要有Mb个突发被成功接收，接收机就能解码出原分组，根据排列组合原理得

(8)

令Pp=99%，联立(7)式和(8)式可求解Gmax.

为了保障最高优先级业务的QoS需求，需对优先级i分组设置接入阈值，且阈值的设置需保证不对优先级1业务产生干扰。设接入网络的优先级1,2,…,I业务比例为k1∶k2∶…∶kI，当优先级i的业务恰好无法接入信道时，网络中所对应的负载为Gi，则Gi需满足

(9)

通过(9)式可求解Gi的值。定义Th为分组发送周期，即发送一个分组所需的平均时间。定义信道占空比Tl，其含义为平均发送一个分组的信道占用时间与Th的比值，即

(10)

(11)

2.2.3 信道接入概率求解

(12)

(13)

(14)

式中：G(m,Z)表示分组接入的Z条信道集合(不包含m)；G(m,M-1-Z)表示分组不能接入的M-1-Z条信道(不包含r)的集合。

(15)

(16)

2.3 基于信道忙闲感知的多优先级退避算法模型

(17)

根据退避算法基本思想，构造优先级i的竞争窗口表达式为

(18)

2.3.1 剩余寿命约束下的各优先级最大退避次数ci求解

由于蜂群无人机自组网中各优先级业务有不同的时效性需求，若分组经过长时间退避等待，则其所包含的信息会因过时而失去传输的必要，因此将分组剩余寿命作为其丢弃的依据，从而保证网络效益最大化。

(19)

(20)

(21)

(22)

gij(t)=12πi∮cGij(Z)ztσ-1dz,t∈(0,ξi),

(23)

∑ξiσk=012πi∮cGij(Z)zk-1dz=1.

(24)

结合(19)式～(24)式可求解ci的表达式。

2.3.2 各优先级分组平均退避时间求解

对于各优先级到达队首的分组，当其接入信道时首先进行信道检测，检测信道占用度与阈值的关系、分组剩余寿命及是否有更高优先级分组到达，从而决定其能否接受服务。

(25)

(26)

3 性能分析

3.1 分组成功传输概率

(27)

3.2 丢包率

(28)

3.3 平均分组端到端时延

Tp的大小与空间直线传播距离有关，则Tp可近似表示为

(29)

式中：L′为单挑最大通信距离；v为光波在真空中的传播速度。

3.4 系统吞吐量

定义系统吞吐量Stot为单位时间内系统正确接收的分组比特数之和，即

(30)

式中：Lp为分组比特长度；η为编码效率。

4 仿真分析

采用OMNeT++仿真工具对MPS-MAC协议性能进行仿真分析，仿真场景大小设置为200 km×200 km×10 km，所有节点在三维空间内随机分布，并构成全连通网络，每个节点可以随机选择目的节点进行通信。仿真结果取1 000次蒙特卡洛仿真实验的平均值，具体仿真参数设置如表1所示。根据蜂群无人机自组网的应用需求，为MPS-MAC协议设定4种优先级业务，其中优先级1分组到达率固定为60包/s，优先级2、3、4业务的分组到达率的比例为1∶3∶6[15]，各优先级具体参数设置及求解如表2所示，在表2的参数设置下解得Gmax=2 456包/s.理论值采用公式推导及代数运算的方法求解得出。

表1 仿真参数设置Tab.1 Simulation parameters

表2 各优先级参数Tab.2 Parameters of each priority

图3 网络负载对各优先级性能的影响Fig.3 Effect of network load on the performance of each priority

不同网络负载下的各优先级分组成功传输概率、端到端时延均值、丢包率及网络吞吐量的仿真如图3所示。在信道占用度相同的情况下，由于优先级的不同，采用接入信道的策略不同，分组允许接入信道的概率不同，从而为不同优先级提供相适应的QoS支持。由图3(a)可知，随着网络负载的增加，优先级1业务采用随机接入方式，能始终保持99%的成功传输概率，其余优先级业务受忙闲接入策略控制，成功传输概率会随着网络负载的增加而下降。由图3(b)可知，当网络处于轻负载时各优先级均有较低的时延、处于重负载时，优先级1分组的时延始终在2 ms以内，其余各优先级分组的时延随着网络负载的增加而增加，最终趋于其对应的生命周期值。由图3(c)可知：在轻负载时，各优先级分组丢包率基本为0；在重负载时，最高优先级分组丢包率始终为0，其余优先级分组丢包率不断增加。

下面将MPS-MAC协议与文献[15]中的PAJ-MAC协议及文献[16]中的基于传输时隙分配和即时访问的PIH-MAC协议进行仿真对比，其中PAJ-MAC协议包含表2中4种类型的优先级业务信息。PIH-MAC协议包含3种优先级业务信息，分别是指挥控制信息、侦察信息和环境信息。在相同的参数设置下得到MPS-MAC协议与PAJ-MAC协议、PIH-MAC协议的性能对比结果，如图4～图6所示。

图6 不同协议的吞吐量性能对比 Fig.6 Comparison of system throughputs of different protocols

由图4可知，MPS-MAC协议和PIH-MAC协议可以始终保证优先级1分组成功传输概率在99%以上，PAJ-MAC协议仅能保证优先级1分组成功传输概率在95%. 由图5可知，MPS-MAC协议采用的接入控制机制，可以保证优先级1分组的时延始终低于2 ms，而PAJ-MAC协议仅能保证最高优先级分组时延在7 ms左右。PIH-MAC协议的时延较稳定，但在轻负载时不具有良好的时延性能。由于PAJ-MAC协议的其余优先级未采用生命周期约束机制，其时延会随着网络负载的增加持续增大，而MPS-MAC协议的时延性能将随着网络负载的增大最终趋于稳定。由图6可知，MPS-MAC协议、PIH-MAC协议及PAJ-MAC协议的吞吐量随着网络负载的增加最终分别稳定在11 Mbit/s、9.6 Mbit/s及8 Mbit/s，表明MPS-MAC协议在阈值和退避机制的作用下，能够把网络中的冲突降至可控水平，从而使系统吞吐量达到最优且保持稳定。

5 结论

本文针对蜂群无人机自组网中多种混合业务的不同QoS需求，提出了一种区分优先级的MPS-MAC协议。该协议通过为不同类型业务制定不同的信道接入策略和设置不同的生命周期值，实现了多优先级区分服务。仿真结果表明：

1) MPS-MAC协议可以保证最高优先级分组接入时延在2 ms以内，一次接入成功率在99%以上，且在重负载下系统吞吐量能够稳定在11 Mbit/s. 因此本协议可以提高空中无人机编队对机动性较强的空中时延敏感目标的精确打击能力，并提供较高系统容量。

2) MPS-MAC协议通过为混合业务采用不同的信道接入策略，设置生命周期并采用基于信道忙闲感知的多优先级退避算法，可为各优先级业务提供QoS保障能力。

3) 与PIH-MAC协议及PAJ-MAC协议相比较，MPS-MAC协议在时延敏感信息等最高优先级业务保障能力及系统吞吐量上均有明显的优势。