CN109618375A - 基于业务优先级和信道中断概率的uav自组网时隙调度算法 - Google Patents

基于业务优先级和信道中断概率的uav自组网时隙调度算法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于业务优先级和信道中断概率的UAV自组网时隙调度算法，通过预测的中断概率值的大小来调整该节点的信道时隙分配，如果节点的中断概率较小，则为该节点分配信道时隙；如果节点的中断概率较大，则暂停下一帧中该节点的时隙信道分配，待该节点中断概率减小后再恢复分配；如果节点的中断概率介于两者之间，则根据前几帧的中断概率做出判断。通过概率反馈的信道分配策略降低了数据发送失败的概率，提高了信道的利用率。

Description

基于业务优先级和信道中断概率的UAV自组网时隙调度算法
技术领域
本发明涉及分无人机自组网技术领域，尤其涉及一种UAV自组网时隙调度算法。
背景技术
无人机(UAV)数据链在复杂的地理自然环境中可靠性受到严重威胁，民用无人机频谱资源紧缺。信道的特性对信号的传输有着极大的影响。目前针对无人机信道中断概率的研究主要集中于无人机作为中继系统上。大多数研究的做法是：首先将UAV抽象为一个移动节点，然后建立UAV中继移动模型，根据移动模型的不同，将UAV中继信道看作莱斯信道、瑞利信道、高斯信道以及Nakagami-m信道中的一种，这样就可以把无人机信道转化为常用的信道模型，然后进行中断概率的研究。
目前无人机自组网MAC协议的研究主要集中于两类：大多数项目采用的基于TDMA的MAC协议，部分项目采用的基于随机竞争接入的MAC协议。基于随机接入的MAC协议的基本思想是：节点有分组到达时，则立即发送分组，或先通过某种方式判断信道忙闲，若信道闲，则发送分组，信道忙则退避一段时间。随机接入方式，不需要预先给各个节点分配时隙，能有效处理用户数量的可变性和通信业务的突发性，对高实时性业务传输有着天然的优势。基于TDMA的MAC协议以某种方式动态或静态地为每个用户固定分配一定的信道时隙资源，用户可以不受干扰地独享已分配的时隙。这种方式可以保证用户接入信道的公平性和平均时延，网络规模确定后能保证较高的系统吞吐量，系统稳定。但其对同步的要求较高，不能有效应对网络规模的变化和通信业务的突发性，动态TDMA在灵活性方面有所改善，但其时分复用的机制很难适用于对时延要求较高的场合，且实现复杂度较大。
现有队列调度算法有FIFO(First In First Out)算法，优先级队列(PriorityQueue，PQ)调度算法，加权公平队列(Weighted Fair Queuing，WFQ)调度算法。FIFO调度算法只有一个排队队列，并按照数据包到达的先后顺序对其进行服务，该算法目前在航空自组网获得了广泛的运用，其优点是队列管理非常简单，接收节点不需要对到达的数据包进行重排序，其最大时延由最大队列深度决定。缺点是不具备对不同服务等级要求的业务进行区别对待的给每个队列赋予不同的优先级。PQ调度算法的优点是能为不同的业务提供不同等级的服务，可以将对时延敏感的实时业务设定一个比较高的优先级以保证该类业务的QoS，其缺点是如果某段时间内有大量高优先级数据包进入队列，那么低优先级队列中的数据包可能一直得不到服务。WFQ算法的长处在于配置简单，对长度较短的数据包传输十分有利，每个队列都能够得到公平的调度，同时又保障了高优先级数据包的利益。但由于数据包分类是自动完成的，不能进行人工干涉，所以缺少灵活性，且因为队列总数的约束，当多种优先级的数据包进入同一个队列时不可以为不同优先级的数据包准确地提供与之对应的服务，无法保证不同数据包实际的QoS需求。除此之外，WFQ算法均衡了各个队列的时延，并不适合对时延敏感的实时业务。
综上，针对现有算法的不足和面向无人机组网协议的局限性。结合NAANET无中心控制，高动态性等特点，本专利以时隙的调度出发，以优先级和信道中断概率分配时隙，尽可能的保证了紧急业务的发送和信道资源的合理分配。
发明内容
为了解决现有技术中的不足，本发明提出一种基于信道中断概率的时隙调度算法，来改善高优先级业务的传输质量，并在不同业务优先级之间取得平衡。
本发明具体通过如下技术方案实现：
一种基于业务优先级和信道中断概率的UAV自组网时隙调度算法，所述算法通过预测的中断概率值的大小来调整UAV自组网的节点的信道时隙分配；具体地，如果节点的中断概率小于第一阈值，则为该节点分配信道时隙：若节点在连续的N帧中未出现信道中断，则保持时隙分配策略不变，若点在连续的N帧中至少出现一次信道中断，则采用动态时隙分配算法；
如果节点的中断概率大于第二阈值，则暂停下一帧中该节点的时隙信道分配，待该节点中断概率减小到低于所述第二阈值后再恢复分配；
如果节点的中断概率介于所述第一阈值与第二阈值之间，则根据前m帧的中断概率做出判断，其中，m为一预设值，m＞2；若节点在连续的N帧中信道中断次数小于等于一次，则保持时隙分配策略不变；
其中，动态时隙分配算法具体为：资源按照时隙编号依次分配给各个优先级，先根据不同节点的优先级请求数设置固定时隙分配个数，然后根据各个节点剩余的请求数分配动态时隙。
作为本发明的进一步改进，所述调度算法还包括：如果长时间检测不到某节点的信息，则广播消息并检索丢失的节点。如果长时间不能收到丢失节点的响应，则认为该节点已经被破坏；如果接收到节点信息，则该节点在下一帧中访问信道。
作为本发明的进一步改进，动态时隙的个数M的大小可根据业务情况调整，总时隙数不超过M的两倍。
本发明的有益效果是：在低空高动态环境下无人机组网时，在采用动态TDMA协议的基础上，运用本发明提出的优先级区分机制和信道概率中断反馈算法可提高时隙的利用率，从而提升整体服务质量，并保证了优先级业务的传输，为QoS服务提供数据指导。在实际中，信道中断概率的研究基于莱斯信道、瑞利信道、高斯信道以及Nakagami-m信道中的一种，但尚未应用到无人机组网之中。在本发明中，将信道的中断概率与信道的时隙分配相结合，通过保证优先级业务的传输的同时以较大的概率利用信道资源。
附图说明
图1是本发明的系统框图；
图2是优先级队列缓存区分配示意图；
图3是信道时隙分配二维资源示意图；
图4是M/M/1/K排队模型示意图；
图5(a)是不同优先级数据包的丢包率随数据包到达率的变化；
图5(b)是不同优先级数据包的时延随数据包到达率的变化；
图6是不同优先级数据包的吞吐量随数据包到达率的变化。
具体实施方式
下面结合附图说明及具体实施方式对本发明进一步说明。
本发明的提出一种基于信道中断概率的时隙调度算法来改善高优先级业务的传输质量，并在不同业务优先级之间取得平衡。在实际中，信道中断概率的研究基于莱斯信道、瑞利信道、高斯信道以及Nakagami-m信道中的一种，但尚未应用到无人机组网之中。在本发明中，将信道的中断概率与信道的时隙分配相结合，通过保证优先级业务的传输的同时以较大的概率利用信道资源。具体地，图1给出了本发明的系统框图。
本发明的调度算法只关注时隙和信道的分配问题，并在此基础上将数据缓冲区一分为二，而不涉及MAC运行的其它方面，所以我们可以假设调度算法运行在一套较完整的MAC基础协议规范之上，并作为该协议规范的一个补充组成部分，负责解决信道随机中断情况下优先级机制的资源分配问题。
基于现有技术的考虑，本发明基于调度类的TDMA协议。与传统的动态TDMA协议不同，本发明设计的动态预留时隙不仅仅是为了提高系统的吞吐量。预留的时隙优先分配给高优先级请求，确保高优先级信息的及时传输；其次，信道随机中断后会导致缓存区存储的业务量增大，预留的时隙能够降低缓存区存储的业务量。这种基于优先级的动态预留时隙避免了某些消息长时间分配不到时隙，由于超时而导致的大量消息的删除，降低了丢包率，提高了网络吞吐量。在网络中，主节点需要管理和分配动态保留时隙，而其他节点充当从节点。当出现信道中断时，可以在帧的末尾动态增加时隙用于再次发送。
[队列调度模型与算法]
如图2所示，各个节点的应用层请求发送到MAC层映射为特定优先级的数据包，并被存放在MAC层请求缓冲队列中，该缓冲队列实际上是一个优先级队列组。对应于各个优先级数据包，分别有一个缓冲队列。例如，如果规定有1～3共三个优先级，那么就至少有三个队列组成的一个优先级队列组作为缓冲队列，队列也依次编号，优先级i(1≤i≤3)的数据包会被送到队列i中等待。
队列缓冲区分为缓冲区A和缓冲区B，缓冲区B为预留区，其中缓冲区A的容量大于缓冲区B。优先级队列包首先进入缓冲区A，若信道发生中断，该优先级的队列这一帧中不能发送，则将该队列传到缓冲区B。缓冲区B中的优先级队列何时发送取决于信道的连接情况。
优先级缓冲队列中等待的数据包数跟应用层的发包速率有关，如果应用层发包速率大于MAC处理包的速率，则优先级缓冲队列中会有等待发送的数据包滞留。如果应用层发送速率等于或者小于MAC层处理包的速率，则理论上优先级缓冲队列中不会有包滞留。
当优先级队列到达缓冲区后，各节点请求发送和请求处理，首先将缓冲区A中的优先级队列按照优先级分配给固定时隙等待发送，若固定时隙分配完成后缓存区A中还存有队列，则将队列按照优先级高低分配给动态时隙。若信道中断，则将该中断节点的优先级队列发送到缓冲区B，缓冲区B中的优先级队列何时发送取决于该节点的通信链路，若信道恢复连接，则在下一帧的动态时隙分配信道，若长时间信道未恢复连接，则将该优先级队列从缓存区B中移除。若缓冲区B队列存满，则优先移除优先级较低的队列。
假设一个UAANET网络结构由一个无人机中心节点，N个从节点组成(这里N为3)。假设每个无人机网络节点生成对应于位置和数据应用的各种类型的多个数据分组。每个数据包都有自己的优先级。假设三类优先级，即高优先级服务A1B1C1、中优先级服务A2B2C2、低优先级服务A3B3C3。忽略帧中的前导时隙等结构，各类优先级数据包的长度是固定的。其信道-时隙分配资源示意如图3所示。
本发明的调度算法将图3上的资源按照时编号依次分配给各个优先级。先根据不同节点的优先级请求数设置固定时隙分配个数。然后根据各个节点剩余的请求数分配动态时隙，预设值M的大小可根据业务情况调整，动态时隙分配的总时隙数原则上不超过M的两倍。动态时隙分配算法的流程如表1所示。
表1 动态时隙分配算法的伪代码
[信道随机中断下的时隙调度]
本发明主要考虑低空高动态环境下的UAANET，地形情况会对无人机信号的覆盖范围和传播产生一定的影响，如山脉、建筑物等障碍物，都会对信号传播产生阻碍。假设UAANET中有N个节点，i，j∈N代表网络中的节点，当节点之间的信噪比SNR的值大于某个设定的门限值γ时，则我们可以认为节点i和节点j可以直接通信。
其中Pi是节点i的发送功率，Lb(i，j)是节点i和节点j之间路径损耗，N是当前环境因素引起的噪声影响参数。
本发明的调度算法并不关注产生信道中断的原因，只关注信道中断的概率。信道中断概率服从某种分布，时隙的调整与概率分布规则有关。在数据传输过程中，节点可能会经历两种状态。一个是传输过程中信道发生中断，另一个是传输过程中信道保持连接。我们假设每帧传输过程中发生中断的概率为P。P的值由环境决定，可根据当前节点间的SNR值的变化推出P。记事件A为无人机节点在某帧信道中断，第X帧传输中节点中断的概率为p(AX)，并且分布在帧的节点的中断概率分布如下：
表2 帧中断概率分布
通过预测的中断概率值的大小来调整该节点的信道时隙分配，如果节点的中断概率较小，则为该节点分配信道时隙；如果节点的中断概率较大，则暂停下一帧中该节点的时隙信道分配，待该节点中断概率减小后再恢复分配；如果节点的中断概率介于两者之间，则根据前几帧的中断概率做出判断。通过概率反馈的信道分配策略降低了数据发送失败的概率，提高了信道的利用率。如果长时间检测不到某节点的信息，则广播消息并检索丢失的节点。如果长时间不能收到丢失节点的响应，则认为该节点已经被破坏；如果接收到节点信息，则该节点在下一帧中访问信道。通过信道中断概率调整节点的时隙分配算法如下：
表3 随机中断概率反馈算法的伪代码
[仿真模型及性能指标]
UAANET由许多无人机节点组成，用于收发信息，处理数据并传输到相应节点。通常，无人机节点产生数据包的速率服从参数为λ的泊松分布，并且节点的MAC层处理数据包的速率服从参数为μ的均匀分布。这与到达速率为λ包/秒和服务速率μ包/秒的排队网络模型类似。因此，网络排队模型可用于验证UAANET其性能参数。
仿真使用的系统模型如下：
(1)排队模型：当某节点网络层的优先级队列到达时，进入相应的优先级缓冲区并设置为单通道传输。假设缓冲区的最大容量为K，即M/M/1/K排队模型，参见图4。
(2)输入过程：根据传输业务的类型，服务对象被分为r个优先级。优先级i的服务对象服从到达率为λi的泊松分布，并且在时间t内到达k个优先级为i服务对象的概率是其中i＝1，2，...，r。
(3)排队规则：根据缓冲区的容量，数据包到达后进入相应的优先缓冲区队列。然后，检查队列中最高优先级分组的信息以确定分组是否过期。如果没有过期，则将此时的缓冲区占用率统计与优先级数据包的阈值进行比较，如果当前的缓冲区占用率统计小于阈值，则允许传输；否则，数据包将进入退避等待状态，最后重复上述过程。如果优先级较高的数据包在等待过程中进入队列，则会终止等待并直接处理较高优先级的数据包。最后，允许发送的数据包将从队列中移除并分配时隙发送。
(4)服务流程：也就是说，对应于时隙分配过程，所有的对象服务时间都服从参数μ的负指数分布。根据缓冲区中的当前数据包大小分配时隙。
为了便于对UAANET的排队网络模型进行分析，下表中定义了一些参数符号。
表4 参数定义
从本发明的算法流程和动态时隙分配算法，下一帧在上一帧的基础上调整时隙发送并补发信道中断而传输失败的数据。具体分析如下：
假设具有不同优先级的数据包被传送到不同的队列。节点数量为N，数据类型为速率λi的泊松分布，i表示其优先级等级。数据包占用时隙并在指定时隙发送的过程可以看作是排队理论中的顾客排队接受服务过程。假设每个优先级的处理速率为μi，从Little定理可知，平均服务时间为：
记ρi＝λi/μi(1≤i≤m)。由于第1～第m级数据均是相互独立的泊松流，故在任何时刻到达系统的数据包属于第i个优先级的概率为λi/λ。因此，系统的平均服务时间是
优先级为i的业务的时延包含三部分：高优先级业务所需的剩余处理时间，等待正在处理的业务窗空出来的时间和数据传输中断的时间。
如果信道发生中断，对应的时隙发送数据会中断，假设中断间隔服从泊松分布fi，，中断持续时间服从泊松分布gi，则平均中断时间为：
Mleft表示当前时间内优先级较高的业务未占用的剩余时隙，优先级为i的所有数据包个数为M，每个数据包的处理时间为Si，其他时间消耗可忽略不计。具有优先级i的节点的平均排队时间如(5)中所示：
根据上面的公式，我们可以推导出优先级为i的业务的时延为(6)中的排队延迟和处理时延之和：
Di＝Si_off+Wqi (6)
假设优先级为i的业务发送的长度为Lsi，优先级为i的业务接收包的长度为Lri，则优先级为i的丢包率为：
假设系统仿真时间为T，则优先级为i的业务的吞吐量为：：
本发明将动态TDMA协议的性能与加入中断机制后的动态TDMA协议的性能相比较。为了简化模型，只考虑两种服务优先级，对所提算法进行了实验模拟。假设系统的服务时间服从参数为1packets/ms的均匀分布，每个时隙的长度设置为2ms，每个时隙能处理的数据包数目为1个。各个优先级业务的到达速率分别从0.1packets/ms增加到1packets/ms，λi/μi的值的大小代表了网络负载的情况，值越大表示网络负载越重。仿真参数定义如下：
表5 仿真参数
符号 参数定义 值
T 仿真时间 1000s
μ 服务率 1packets/ms
λ<sub>1</sub> 高优先级业务到达率 0.1-1packets/ms
λ<sub>2</sub> 低优先级业务到达率 0.1-1packets/ms
p 信道随机中断概率 Possion(0.1)
与低优先级服务相比，高优先级服务的性能明显得到改善。从图5(a)可以看出，高优先级业务的丢包率在重负载和中等负载情况下明显优于低优先级业务。从图5(b)可以看出，在重负载和中等负载情况下，高优先级服务的平均排队延迟几乎是低优先级服务的两倍，原因是为了保证高优先级业务的及时传输，缓存区存有大量高优先级的业务，以牺牲部分时延为代价获取部分时隙的使用。此外，相对时延在系统重负载时达到峰值，在中等负载时略有下降。
从图6可以看出，在使用信道反馈机制算法下，高优先级业务随着负载的加大丢包率降低明显，整体时延缩短，系统的吞吐量提升，即系统的Qos性能提升明显。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于业务优先级和信道中断概率的UAV自组网时隙调度算法，其特征在于：所述算法通过预测的中断概率值的大小来调整UAV自组网的节点的信道时隙分配；
具体地，如果节点的中断概率小于第一阈值，则为该节点分配信道时隙：若节点在连续的N帧中未出现信道中断，则保持时隙分配策略不变，若点在连续的N帧中至少出现一次信道中断，则采用动态时隙分配算法；
如果节点的中断概率大于第二阈值，则暂停下一帧中该节点的时隙信道分配，待该节点中断概率减小到低于所述第二阈值后再恢复分配；
如果节点的中断概率介于所述第一阈值与第二阈值之间，则根据前m帧的中断概率做出判断，其中，m为一预设值，m＞2；若节点在连续的N帧中信道中断次数小于等于一次，则保持时隙分配策略不变；
其中，动态时隙分配算法具体为：资源按照时隙编号依次分配给各个优先级，先根据不同节点的优先级请求数设置固定时隙分配个数，然后根据各个节点剩余的请求数分配动态时隙。
2.根据权利要求1所述的算法，其特征在于：所述调度算法还包括：如果长时间检测不到某节点的信息，则广播消息并检索丢失的节点。如果长时间不能收到丢失节点的响应，则认为该节点已经被破坏；如果接收到节点信息，则该节点在下一帧中访问信道。
3.根据权利要求2所述的算法，其特征在于：动态时隙的个数M的大小可根据业务情况调整，总时隙数不超过M的两倍。
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