基于星上自适应FEC的卫星数据分发*

冯玉龙

(镇江船艇学院，江苏 镇江 212003)

1 引言

在传统卫星数据分发系统中，为了解决雨衰等因素对文件分发可靠性的影响，一般采用基于端到端的分组级FEC(Forward Error Control)技术。但由于卫星接收站所在的地理位置跨度较大，所处区域不同，降雨等级不同，降雨对卫星下行链路的影响往往呈现异构性的特点，而端到端的FEC技术采用统一的纠错码率，对于处在不同降雨区域的接收端来说，带宽公平利用的问题一直无法很好地解决，进而影响了卫星数据分发系统的整体性能。

目前，关于改善卫星数据分发系统性能的方法大致有两类，一类是选择新的FEC编码方式，提高网络吞吐率，如 Raptor码［1］、LDPC 码［2］，缺点是增加了编译码的复杂度;一类是优化现有的FEC技术，提高网络吞吐率，如文献［3］中提出了一种包组联合的自适应FEC技术，依托该技术网络吞吐率有所提高，但关联冗余包丢失时，性能将急剧恶化;文献［4］给出了一种冗余递增的分组级FEC策略，一定程度上改善了吞吐率，但并未考虑到下行链路的异构性问题;文献［5］给出了一种基于FEC+ARQ的解决策略，通过接收端对误码率的检测并定时向发送端进行报告，自适应改变FEC纠错码率，但过大的回传时延忽略了用户对多媒体数据的视听效果。以上两类方法，都是基于端到端的FEC技术进行的优化改善，因为冗余分组占用上行共享链路，所以都无法根本解决降雨对下行链路的异构性影响。文献［6］中提出了一种采用预测估值思想来调整码率的动态控制策略，但由于不同区域降雨规律变化较大，预先估值的不确定性同样可能产生冗余开销，降低网络吞吐率。针对下行链路的异构性问题，本文提出基于星上自适应FEC的数据分发解决策略，即依托再生转发器和多波束技术建立卫星数据分发系统，在星上采用分组级FEC技术，通过触发式回传信令获取不同下行波束的降雨等级，根据降雨等级选择纠错码率，从而实现对下行链路差错控制的动态调整，提高网络吞吐率。

2 基于再生转发器和多波束技术的卫星数据分发系统模型

为了解决下行链路的异构性问题，构建如图1所示的基于再生转发器和多波束技术的卫星数据分发系统模型。

图1 卫星数据分发系统模型Fig.1 Satellite data distribution system model

图1中，Pu表示上行共享链路的分组出错率，假定有m个下行波束，各下行波束内的分组出错率为Pdm，波束内接收端密度为每波束t个接收端，接收端配有降雨检测传感器。星上再生处理器设有码率转换开关，根据回传信令自适应调整纠错码率，如没有收到回传信令，则直接转发。

由于卫星数据分发系统通常工作在Ku、Ka等频段，降雨衰耗是造成分组出错的主要因素。其中降雨对上行链路的影响通常采用自动上行链路功率控制的方式来消除，所以这里主要针对降雨等因素对下行链路造成的异构性影响，因为卫星是不会因为局部区域降雨而进行星上功率调节的［7］。假设各波束内接收端受到降雨影响相同，我们参照文献［7］给出了下行链路信道差错模型，其中，当降雨等级在暴雨以上时，数据分发系统将无法正常工作，因而没有给出取样值。

表1 卫星数据分发系统下行信道差错模型Table 1 Satellite data distribution system downlink channel error model

3 星上自适应FEC的方法描述

结合图1建立的卫星数据分发系统模型，星上自适应FEC的方法描述如下:初始状态，发送端将文件按照默认纠错码率(对应大部分接收端的多云和晴朗的信道环境)进行编码发送，卫星收到数据后实行直接转发，接收端以默认码率解码;如果卫星收到任何波束内接收端的回传信令，则表示该波束受降雨影响，接收端可能因此无法正确恢复文件，进行同步确认后，停止对相应波束直接转发数据，而是对后续文件进行解码，并以新码率重新编码发送到指定波束覆盖的接收端中，其他未受降雨影响的波束仍实行直接转发。该策略采用触发式回传，回传信令开销只在降雨开始和结束之后，几乎可以忽略不计。

其中，码率调整算法描述如下:假定发送端采用(n，k)RSE 编码［8，3］，当接收端传感器检测到降雨时，会根据降雨等级产生相应的码率调整指令回传给卫星，以提高纠错效果，星上处理器收到指令后以α为梯度进行码率调整，其中梯度α的定义是冗余率的提高比例，调整后编码为(x，k)，则

梯度α的值不能太小，因为太小不能满足纠错效果，而梯度过大会降低传输效率，α范围应在［0.2，0.5］区间内。对照下行信道的差错模型，表2给出了降雨等级和码率调整的对应关系。

表2 降雨等级和码率调整关系表Table 2 Relation between rain level and code rate changing

从表中还可以看出，码率调整指令只有2 b开销，所以回传信令几乎就等于1个IP报头开销，由于是触发式回传，只在降雨前后产生a(a=接收端到卫星的传输时延×接收端的回传信令速率×2)个回传信令开销，和传输总文件大小相比几乎可以忽略不计。

4 算法性能分析

假设发送文件大小为f(单位B)，分组中信息长度为I(单位B)，则一个文件打包为「f/I?个分组，分组长度为s(单位B)，下行波束数量为r个，每波束接收机数量为t个，受降雨影响的波束为yw(w∈{1，2}，分别对应弱降雨、强降雨)个，上行链路分组出错率用pu表示，未受降雨影响的波束分组出错率相同均用pd表示，受降雨影响的分组出错率用pdw表示。在评价算法的性能时，我们主要针对文件正确分发率β和网络吞吐率T两个指标进行分析。

要想使文件成功被分发，则必须使所有r个波束内的接收机都成功接收到文件的全部分组，所以在没有采用FEC的情况下，文件正确分发率β为

当采用基于端到端的FEC策略(下文简称“普通FEC”)，即(n，k)RSE编码，则一个文件被分割成「「f/I?/k?个FEC块。要想使文件成功被分发，必须使所有r个波束的接收机都能成功收到每个FEC块的任意k个分组，因而文件正确分发率βF为

当采用星上自适应FEC策略(下文简称“自适应FEC”)，发送端采用(n，k)RSE编码，星上采用(nw，k)RSE编码，则文件正确分发率βZF为

下面我们来分析一下网络吞吐率。影响网络吞吐率的主要有编码引起的冗余包开销、分组报头开销和丢包开销，因此，采用普通FEC的网络吞吐率TF为［9］

采用自适应FEC后的吞吐率TZF为

5 仿真与分析

下面我们来看一下算法的仿真性能，首先设置仿真共性参数，考虑到硬件实现的复杂度引起的时延问题，一个FEC块的分组数量取k=10，RSE码长取8 b，参照文献［9］的仿真结论，RSE码的最佳分组长度为128 B，因而这里我们取分组长度为 s=128 B，IP报头长度为s－I=24 B，上行共享链路误比特率取样值为1×10－11，下行链路误比特率对应不同的降雨程度取样值参照表1。以受降雨影响的下行波束值变化来反映异构性带来的影响，参照表1的降雨时间分布，假定受弱降雨和强降雨影响的波束比例为2∶1，其他未受降雨影响的下行波束误比特率相同。

图2给出了没有采用FEC、采用普通FEC和自适应FEC 3种策略下文件正确分发率随受降雨影响波束值变化的情况。从图2中可以得出如下结论:

(1)没有采用FEC的分发系统在有强降雨影响时，无法正常工作;

(2)初始纠错码率相同时，自适应FEC的正确分发率明显高于普通FEC，但要想保证99%以上的正确分发率以确保系统正常工作，初始纠错码率必须达到n－k=6;

(3)随着降雨影响波束的增多，普通FEC文件正确分发率的衰落速度明显高于自适应FEC。

图2 3种策略下文件正确分发率与受降雨影响波束的关系(f=128 kB，α=0.2)Fig.2 The relation between the file right distributing rate and the beams affected by rain(f=128 kB，α=0.2)under three tatics

图3给出了在保证同样文件正确分发率下，采用普通FEC和采用自适应FEC的网络吞吐率比较。从图3中可以看出:

(1)普通FEC要想达到和自适应FEC同样的99%以上的文件正确分发率，其纠错码率选择至少要达到n－k=10以上，这与算法的理论结果是一致的;

(2)在保证同样的文件正确分发率条件下，采用自适应FEC的网络吞吐率明显高于普通FEC;

(3)随着降雨波束增多，采用自适应FEC的网络吞吐率趋近于普通FEC，这是因为当降雨波束越多时，纠错码的冗余率越高，越接近普通FEC的纠错码率，当降雨区域覆盖所有波束时，动态调整策略几乎失效，两者吞吐率接近一致，但实际中，这种情况是极其少见的，否则异构性问题也不会产生，据气象经验统计，较合理的降雨区域概率应该在5%～40%之间，这种情况下，从图中可看出，自适应FEC的网络吞吐率提高至少在15%以上。

图3 在保证同样的正确分发率下普通FEC和自适应FEC的吞吐率比较(f=128 kB，α=0.2)Fig.3 The throughput comparison between normal FEC and adaptive FEC(f=128 kB，α=0.2)under the same right distributing rate

由图3可知，当文件大小在128 kB时，自适应FEC需要初始纠错码率达到n－k=6才能保证99%以上的文件正确分发率，而普通FEC必须达到n－k=10，那么随着分发文件的增大，两者的情况又如何呢?图4给出了降雨波束5%为时，两种策略下文件正确分发率随着文件f大小变化的情况。

图4 降雨波束为5%时两种策略的文件正确分发率随分发文件大小变化情况(y=5，α=0.2)Fig.4 The file right distributing rates of the two tactics change as the file size varies(y=5，α=0.2)when the rate of the beams affected by rain is 5%

从图4中可以看出，在降雨波束为5%时，要想保证99%以上的文件正确分发率，普通FEC分发文件最大是10MB，而自适应 FEC则可以达到256 MB，这是因为尽管普通FEC的编码冗余度为10时表面上大于自适应编码的冗余度6，但自适应编码的冗余度只是初始发送端的冗余度，当有降雨时，在星上会根据码率调整公式重新编码发送至降雨波束，此时对应弱降雨和强降雨的自适应编码的冗余度分别为9和12，因此，在文件较小时，虽然两者都能满足99%的正确分发率，但随着分发文件的增大，普通FEC的性能下降严重;在吞吐率上，由于自适应FEC只针对降雨波束进行星上二次编码，不占用上行共享链路和未降雨下行链路，所以优势明显。显然，普通FEC对分发文件大小更敏感，不能满足视频等多媒体文件的分发要求，否则就需要提高冗余率，而这将进一步降低网络的吞吐率，影响传输质量。

由图4的分析可知，当降雨波束为5%时，普通FEC对于视频等多媒体文件的传输已经出现了困难，那么随着受降雨影响的波束增多，自适应FEC的变现如何呢?图5给出了自适应FEC文件正确分发率随着降雨波束和文件大小变化的情况。

图5 自适应FEC的文件正确分发率随降雨波束和分发文件大小变化情况Fig.5 The file right distributing rates of the adaptive FEC change as the beams are affected by rain and the file size varies

从图5中可以看出，采用自适应FEC对分发文件大小的敏感度不大，其分发正确率主要受降雨波束的影响。图6(a)通过对图5进行水平投影给出了在保证99%文件正确分发率下自适应FEC对降雨波束和文件大小的要求，更加形象地说明了图5的结论。综合图5和图6(a)可以看出，当降雨波束超过40%时，文件正确分发率衰减很快，系统将无法正常工作，当然，通过增加梯度值的方法，仍然可以提高文件正确分发率，但也会使网络的吞吐率有所降低。图6(b)给出了梯度α增加0.1时，降雨波束和文件大小对分发率影响的变化，从图6(b)中可以看出，当梯度值增加0.1时，降雨波束对分发率的影响下降了25%。

图6 保证99%正确分发率下自适应FEC对降雨波束和分发文件大小的要求Fig.6 The demand of adaptive FEC to the beams affected by rain and the file size(α=0.2，0.3)when the file right distributing rate is assured to99%

6 结束语

卫星数据分发系统具有距离和通信成本无关等优势，一直是应急通信和军事通信采用的重要手段。针对降雨对卫星下行链路的异构性影响。本文提出了一种基于星上自适应FEC的卫星数据分发解决策略，并通过仿真和传统的基于端到端的FEC策略进行了比较分析。结果表明，采用自适应FEC策略的卫星数据分发系统网络吞吐率明显提高，且对分发文件大小不敏感，当降雨波束增加时，鲁棒性更强，还可以通过调整梯度值来进一步改善降雨波束的影响，该策略的思想可以为多波束卫星数据分发系统设计师提供理论参考。下一步需要继续研究和解决的问题主要有:该策略和端到端FEC策略的传输时延仿真分析;当采用不同编码方式时，该策略的可行性如何以及性能变化情况;进一步构建接近实际的虚拟仿真环境，为该策略的硬件实现方案论证奠定基础等。

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