CN111447668B - AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法 - Google Patents

AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法，包括：构造基于功率控制的AOS跨层资源优化模型；对跨层资源控制模块功率控制过程中影响业务QoS的相关元素进行分析；基于业务的QoS需求来构造效用函数；通过动态资源规划算法对效用函数进行求解，为各业务分配功率资源。本发明既保证了实时性业务的优先发送又降低了可靠性业务的误帧率，提高了业务的吞吐量，同时降低了系统的能量消耗，节省了资源。

Description

AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法
技术领域
本发明涉及卫星通信技术领域，具体而言，尤其涉及一种对卫星空间通信系统中的高级在轨系统进行功率资源控制的方法。
背景技术
随着空间站通信技术的不断发展,空间通信系统承载的业务类型越来越多，业务的QoS(Quality of Service，服务质量要求)也各不相同，为了满足复杂的数据需求，多国联合成立了空间数据系统咨询委员会(Consultive Committee for Space Data System,CCSDS)，并提出了高级在轨系统(Advanced Orbiting System,AOS)。AOS系统可以统一地、动态地处理多样化的数据类型，并满足其对应的QoS要求。但是信号传输时延较大、误码率较高，容易造成系统吞吐量降低等问题。增加发射功率可以使系统的吞吐量得到提升，但是因为功率资源有限，过多的消耗功率资源会造成浪费甚至降低系统的使用寿命，如何合理的控制功率资源成为AOS系统亟待解决的问题。
对于功率的控制问题，传统的固定功率分配方法将总功率平均分配给每一个业务，保证了功率分配的公平性，但是没有对应用层业务的QoS进行分析，不能很好的满足各类业务的需求。文献《基于LTE-A的无线资源分配算法研究》提出一种基于遗传算法的下行链路功率优化分配算法(Optimal power allocation algorithm for downlink based ongenetic algorithm，OPOGA)，该算法兼顾各类业务的QoS需求和公平性要求，利用遗传算法对功率分配模型进行求解，算法明显提高了QoS需求，但是没有考虑到功率消耗代价的函数，容易使系统的资源过度消耗。文献《AdHoc网络节能型功率控制与拥塞控制的跨层优化》就能耗和拥塞的问题提出相应的节能型功率控制与拥塞控制联合的优化算法，在最终的效用函数中引入了能量消耗成本函数，既提升了网络的效用又延长了网络的寿命，但是算法计算量较大，求解困难。文献《ARobust Energy Aware Power Control Algorithm withSINR-Flexible Requirement in Cognitive Radio Networks》算法比较容易实现，在满足信噪比要求的同时降低了总发射功率，考虑了功耗和信噪比之间的折衷，但是公平性较低。文献《认知无线网络中基于衬底模式的功率控制算法》提出一种改进的基于衬底模式的功率控制算法(Power control method based on substrate mode，PCBSM)，算法兼顾了业务的公平性，有效地降低了算法的时间复杂度，并考虑了系统中能量的消耗问题，但是算法没有对数据链路层的虚拟信道队列积压程度进行分析，容易导致信道的堵塞。
发明内容
根据上述提出AOS传输业务种类多、业务传输过程中存在的误帧率高、资源受限和物理信道状态时变的问题，提出一种基于业务QoS的跨层功率控制方法，该方法既保证了实时性业务的优先发送又降低了可靠性业务的误帧率，在提高业务的吞吐量的同时，降低了系统的能量消耗，节省了资源。
本发明采用的技术手段如下：
一种AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法，包括：
S1、构造基于功率控制的AOS跨层资源优化模型，所述跨层资源优化模型包括应用层、数据链路层、物理层以及跨层资源控制模块，所述跨层资源控制模块用于接收应用层提出的QoS要求、数据链路层输出的虚拟新到积压队列比以及物理层输出的信道状态并进行功率控制；
S2、对跨层资源控制模块功率控制过程中影响业务QoS的相关元素进行分析；
S3、基于业务的QoS需求来构造效用函数，所述效用函数将可靠等级反应为应用层的QoS需求、将虚拟信道积压队列比反应为数据链路层的队列积压程度，并引入功耗代价函数；
S4、通过动态资源规划算法对效用函数进行求解，为各业务分配功率资源。
较现有技术相比，本发明具有以下优点：
为了满足AOS中不同业务的QoS需求，本发明提出了基于功率控制的AOS跨层资源优化模型，并基于该模型提出了基于业务QoS的的跨层功率控制方法，该方法联合了应用层业务可靠等级，数据链路层虚拟信道积压队列比，物理层信道状态有关参数建立效用函数，同时考虑到功率的消耗问题，在效用函数中引入了功耗代价函数，在一定程度上优化了功率的分配。仿真证明，该方法在满足业务误帧率QoS的基础上，降低了系统功耗，节省了资源，同时提高了系统吞吐量。
本发明的技术方案解决了现有技术中AOS传输业务种类多、业务传输过程中存在的误帧率高、资源受限和物理信道状态时变的问题。
基于上述理由本发明可在卫星通信等领域广泛推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于功率控制的AOS跨层资源优化模型；
图2为本发明的算法流程图；
图3为实施例中本发明所提算法与OPOGA算法和PCBSM算法在功耗上的对比图；
图4a为实施例中应用本发明所提算法与OPOGA算法和PCBSM算法在第一业务量下不同业务的误帧率对比图；
图4b为实施例中应用本发明所提算法与OPOGA算法和PCBSM算法在第二业务量下不同业务的误帧率对比图；
图5a为实施例中应用本发明所提算法与OPOGA算法和PCBSM算法在第一吞吐量下的对比图。
图5b为实施例中应用本发明所提算法与OPOGA算法和PCBSM算法在第二吞吐量下的对比图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
如图1-2所示，本发明提供了一种AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法，该方法为满足不同类型业务的误码率要求，联合应用层业务的可靠等级、数据链路层虚拟信道中数据队列的积压程度、物理层信道状态参数构建跨层效用函数。同时，在效用函数中引入功耗代价函数,从业务的QoS要求和资源消耗两方面来综合优化系统的性能。具体步骤包括：
S1、构造基于功率控制的AOS跨层资源优化模型，如附图1。该模型描述了跨层功率控制涉及应用层、数据链路层、物理层以及跨层资源控制模块四大模块及其对应的功能，同时以三类具有代表性的业务为实例，分别阐述各业务的不同QoS需求、传输基本过程以及影响功率控制的相关因素。
S2、对功率控制过程中影响到业务QoS的相关元素进行分析。对于可靠性等价高的业务，系统需要尽力的减小其误帧率，误帧率用式子表示为：
Figure GDA0002537877320000041
式中，pf为误帧率，pb为物理层的误码率，Lf为业务的数据帧长。而误码率pb又受到信噪比、调制解调、压缩编码等因素的影响，pf为误帧率，pb为物理层的误码率，Lf为业务的数据帧长。而误码率pb又受到信噪比、调制解调、压缩编码等因素的影响，为：
Figure GDA0002537877320000042
其中ri表示第i个业务的信噪比大小，M为调制阶数。同时，信噪比可以通过发射功率、噪声功率以及信道增益等进行表示：
Figure GDA0002537877320000051
其中，Pi为业务i的发射功率，G为扩频增益，hi表示业务i的链路增益，hj表示第j个业务的链路增益，与第j个业务的发功率一起构成其他业务对当前业务i的干扰功率，PNoise则代表传输中的噪声功率，
Figure GDA0002537877320000052
表示业务i受到的干扰，反映的是物理层的信道状态。
S3、基于业务的QoS需求来构造效用函数。为了提升各类业务的QoS需求，本发明在传统的效用函数的基础上进行跨层分析，并将可靠等级反应为应用层的QoS需求，将虚拟信道积压队列比反应为数据链路层的队列积压程度，虚拟信道积压队列比用式子表示为：
Figure GDA0002537877320000053
式中：
Figure GDA0002537877320000054
为平均到达的数据量大小，
Figure GDA0002537877320000055
为平均发送的数据量大小。
另外考虑到功率资源的消耗问题，本发明在效用函数中引入了功耗代价函数，最终的效用函数为：
Figure GDA0002537877320000056
Figure GDA0002537877320000057
其中，U(Pi)为用于控制功率的效用函数，N为业务的总数，Nreal表示实时性业务的数量，Pi为业务i的发射功率，Preal为实时性业务的发射功率，Pmin为系统最小发射功率，Pmax为系统限制的最大发射功率，ri为业务i的信噪比，
Figure GDA0002537877320000058
为业务i可以接受的最小信噪比，Fq为应用层反馈的可靠性等级，Fu为数据链路层虚拟信道积压队列比反应的积压程度，
Figure GDA0002537877320000059
为功耗比，其中λ是代价的比例调节因子。
S4、通过动态资源规划算法对效用函数进行求解，为各业务分配功率资源。具体步骤为：
S401、划分分配过程：根据待传输的业务数N-Nreal将功率分配过程分为N-Nreal个阶段。
S402、设定范围值：分配的功率值满足
Figure GDA0002537877320000061
S403、根据子策略计算相应的效用值：根据式(5)计算N-Nreal个阶段在Pi(Pi＝Pmin,...,Pmax)下的效用值U(Pi)。
S404、确定每个阶段的最优子策略：先从第一阶段找出最优效用值U(P1 *)对应的功率子策略P1 *，再从第二阶段找Pmax-P1 *状态下最优效用值U(P2 *)对应的功率子策略P2 *，接着从第三阶段中找Pmax-P1 *-P2 *状态下最优效用值U(P3 *)对应的最优功率子策略P3 *，……直到找出第N个阶段中最优功率子策略PN *。
S405、确定最终分配方案：从第一阶段开始，找出满足关系式P1 *'+P2 *'+...+PN *'≤Pmax的每个阶段最佳分配功率Pi *'，从而得到最终整个分配过程中最佳的功率分配方案。
下面通过具体的应用实例，对本发明的技术方案和效果做进一步说明。
实施例1
针对系统中不同业务的吞吐量、误帧率以及系统的功耗，将本发明提出的方法(CPBSQ方法)分别和OPOGA方法以及PCBSM方法进行对比分析。由于实时性业务(A业务)对时延要求较高，系统将直接按最小发射功率进行发送，本发明中只对大容量下卸业务(B业务)和分散业务(C业务)进行可靠性等级的设置，并且分散业务和大容量下卸业务的可靠等级分别设置为1.5和2。其他仿真参数如表1、表2所示：
表1仿真参数
Figure GDA0002537877320000062
表2调制编码方式及相关参数
Figure GDA0002537877320000071
如附图3中所示，随着业务量的增加，OPOGA方法中的系统功耗基本保持不变，PCBSM方法和本发明提出的CPBSQ方法随着业务量的增加，系统总功耗逐渐增加，且CPBSQ方法的总功耗低于OPOGA方法。这是由于OPOGA方法忽略了功耗的问题，所以在业务量较低的时候，系统为了提升业务的QoS，总是将总功率按照QoS需求等级全部下发给各业务，而PCBSM方法和CPBSQ方法考虑到功耗的问题，所以业务量较低时，在满足业务的QoS条件下，不会继续为业务提供额外的功率，所以功耗较少，随着业务量的不断增加，才不断升高。另外，PCBSM没有引入虚拟信道积压队列比，所以在队列积压严重的情况下，系统还继续为业务提供发射功率，不仅加剧了堵塞问题还会浪费资源，所以PCBSM的功耗大于本发明的CPBSQ方法。
如附图4a-4b中所示，随着业务量的增加，三种方法的各业务误帧率都逐渐上升并最后趋于固定值。图4a中，OPOGA方法各业务的误码率相差较大，B业务的误帧率远远低于另外两种业务，本发明的CPBSQ方法三种业务的误帧率相差不大，且CPBSQ方法中的业务A和业务C的误帧率要低于OPOGA方法的A业务和C业务的误帧率。这是因为随着业务量的增加，系统给每个业务分配的功率越来越小，并最终趋于最小发射功率。而OPOGA方法虽然考虑了业务的不同误帧率的QoS需求，但是没有考虑到资源的消耗问题，在业务量较少时就为可靠等级高的业务分配过多的发射功率，所以业务B误帧率较低，但是另两种业务的误帧率却远远大于B业务，公平性较低，且会导致资源的过度消耗。图4b中，PCBSM方法的B业务误帧率稍低于CPBSQ方法的B业务的误帧率，这是因为CPBSQ方法考虑到虚拟信道积压队列比的问题，为了降低信道的阻塞程度和资源的消耗，会对队列积压严重的业务减少功率的分配。
如附图5a-5b中所示，随着业务量的增加，三种业务的吞吐量都先呈上升趋势，然后均有不同程度的减少。这是因为，随着业务量的增加，要传输的数据越来越多，所以吞吐量开始增加；当业务量达到一定值时，数据的增加也加剧了业务之间功率竞争，每个业务分配的功率越来越小，导致误码率升高，所以吞吐量后期开始降低。图5a中，OPOGA方法中三种业务的吞吐量相差较大，且A、C业务吞吐量小于CPBSQ方法，B业务吞吐量在业务量少时大于CPBSQ方法，业务量大时，开始低于CPBSQ方法。这是因为该方法只考虑了业务的QoS要求，业务之间的公平性较低，致使可靠等级不高的A、C业务吞吐量小，而可靠等级要求高的B业务吞吐量大，但是由于后期数据量越来越多，导致B业务出现堵塞，所以吞吐量开始降低。图5b中PCBSM方法中A、C业务吞吐量低于CPBSQ方法，B业务的吞吐量均先大于CPBSQ方法后小于CPBSQ方法。这是因为方法没有考虑队列积压的问题，系统对于积压程度严重的B业务，仍然继续增加功率的分配，加剧了堵塞程度，同时使A、C业务的分配的功率也较CPBSQ方法少，导致A、C业务误帧率较高。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (4)

1.一种AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法，其特征在于，包括：
S1、构造基于功率控制的AOS跨层资源优化模型，所述跨层资源优化模型包括应用层、数据链路层、物理层以及跨层资源控制模块，所述跨层资源控制模块用于接收应用层提出的QoS要求、数据链路层输出的虚拟信道积压队列比以及物理层输出的信道状态并进行功率控制；
S2、对跨层资源控制模块功率控制过程中影响业务QoS的相关元素进行分析；
S3、基于业务的QoS需求来构造效用函数，所述效用函数将可靠等级反应为应用层的QoS需求、将虚拟信道积压队列比反应为数据链路层的队列积压程度，并引入功耗代价函数；
S4、通过动态资源规划算法对效用函数进行求解，为各业务分配功率资源，包括：
S401、根据待传输的业务数N-Nreal将功率分配过程分为N-Nreal个阶段，其中N为业务的总数，Nreal表示实时性业务的数量；
S402、分配的功率值满足
Figure FDA0004082791720000011
其中Pmin为系统最小发射功率，Pmax为系统限制的最大发射功率，Pi为业务i的发射功率；
S403、根据效用函数计算N-Nreal个阶段在Pi(Pi＝Pmin,...,Pmax)下的效用值U(Pi)；
S404、先从第一阶段找出最优效用值U(P1 *)对应的功率子策略P1 *，再从第二阶段找Pmax-P1 *状态下最优效用值U(P2 *)对应的功率子策略P2 *，接着从第三阶段中找Pmax-P1 *-P2 *状态下最优效用值U(P3 *)对应的最优功率子策略P3 *，……直到找出第N个阶段中最优功率子策略PN *；
S405、从第一阶段开始，找出满足关系式P1 *'+P2 *'+...+PN *'≤Pmax的每个阶段最佳分配功率Pi *'，从而得到最终整个分配过程中最佳的功率分配方案。
2.根据权利要求1所述的AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法，其特征在于，所述影响业务QoS的相关元素至少包括误帧率，所述误帧率根据以下计算获得：
Figure FDA0004082791720000021
其中，pf为误帧率，pb为物理层的误码率，Lf为业务的数据帧长。
3.根据权利要求1或2所述的AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法，其特征在于，所述虚拟信道积压队列比根据以下计算获得：
Figure FDA0004082791720000022
其中，
Figure FDA0004082791720000023
为平均到达的数据量大小，
Figure FDA0004082791720000024
为平均发送的数据量大小。
4.根据权利要求3所述的AOS中基于QoS的业务跨层功率控制方法，其特征在于，所述效用函数为：
Figure FDA0004082791720000025
Figure FDA0004082791720000026
其中，U(Pi)为用于控制功率的效用函数，N为业务的总数，Nreal表示实时性业务的数量，Pi为业务i的发射功率，Preal为实时性业务的发射功率，Pmin为系统最小发射功率，Pmax为系统限制的最大发射功率，ri为业务i的信噪比，
Figure FDA0004082791720000027
为业务i可以接受的最小信噪比，Fq为应用层反馈的可靠性等级，Fu为数据链路层虚拟信道积压队列比反应的积压程度，
Figure FDA0004082791720000028
为功耗比，其中λ是代价的比例调节因子。
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