一种卫星信道的反馈优化接入机制

丁毅，曹昕宇，程子敬，李洁，钟琼慧，靳军

1. 北京物资学院 信息学院，北京 101149 2. 航天恒星科技有限公司，北京 100094

当前，在以航天科技和卫星互联网为代表的通信网络基础设施建设中，宽带卫星通信具有覆盖范围广、通信业务服务种类多、不易受地形等环境因素影响的优势，在数据通信方面应用前景广阔，将成为未来重要的通信方式之一，是当前的研究热点[1]。

随着空间卫星网络规模的不断扩大，用户对卫星通信资源的需求也日趋增加。各行业的不同终端用户请求的业务类型呈现多样化趋势[2]，因此，终端用户希望能够满足“随遇接入”的应用需求。而当前典型卫星通信系统使用(digital video broadcasting interactive satellite system，DVB-RCS)标准和预先资源规划的信道接入机制。而在卫星实际工程应用中，各卫星信道资源提供单位的端站接入方式略有不同，当出现信道资源不足时，主要存在以下3种解决方法：

1)先到先得的信道接入方式，就是将信道按照先后顺序接入，直到有端站主动退出再进一步分配；

2)等级优先的信道接入方式，如果后加入的端站等级较高，则将先加入的低等级端站强制退网，保证业务级别高的端站接入；

3)反馈控制的信道接入方式，当有新端站请求接入，其余端站按照一定比例进行带宽资源的削减，将部分带宽让渡给新接入端站使用。

当前卫星通信中使用的3种接入方式都存在一定问题[3]，具体表现如下：

1)第1种接入方式快速简单，对每个端站保证最大程度的公平，仅在多个端站同时接入时才考虑端站优先级，没有给予重要端站应用足够的资源倾斜，可能会导致一些重要的任务无法得到及时支持；

2)第2种接入方式充分保障了高等级端站需求，但会导致低等级端站由于缺乏支持而长期等待；

3)第3种接入方式使所有端站均损失部分带宽资源，用来提供后来端站的带宽需求。这样可能会造成有些应用因为带宽的消减无法正常运转。

可见，3种方式均具有强制性调整的特点，卫星在不同端站之间进行权衡，根据调整目标不同，选择不同的接入方式。但会在公平性和可操作性两方面都存在一定的局限性，端站缺乏根据自身情况自主参与的权利，无法充分理解端站的实际业务需求，会限制卫星通信的应用范围和发展规模。

总结起来，就是当前DVB-RCS标准基于带宽预先规划的卫星通信系统接入机制与端站“随遇接入”的需求矛盾凸显，无法满足终端用户对于卫星资源高效应用的需求。如何从整体协商角度建立一个更加合理有效，能够满足绝大多数终端业务请求，并且符合当前卫星信道接入工程特点的带宽资源分配机制成为一个亟待解决的重要问题。

本文针对这些问题，力图使用最优化及博弈理论来解决终端之间的带宽资源分配问题，以期达到最大化整体带宽通信业务效益的目的。

1 带宽分配理论研究

目前卫星通信中的DVB-RCS标准包括5种带宽资源分配方式，分别是恒定速率分配(constant-rate assignment，CRA)、基于速率的动态容量(rate-based dynamic capacity，RBDC) 申请、基于容积的动态容量 (volume-based dynamic capacity，VBDC) 申请、绝对基于容积的动态容量 (absolutely volume based dynamic capacity，AVBDC) 申请和自由容量分配(free capacity assignment，FCA)[4]。其中CRA方式面向业务速率固定的应用，优先级最高，应用广泛[5]。这是本文重点研究的基础场景。而其他几种方式会从不同角度对端站信道带宽进行动态调整，可以等价于下一轮对信道带宽的重新分配接入，因此，本研究的反馈优化接入机制融合了多种分配方法，具有较强的适用性。

另外，在已有的研究中，带宽资源的分配模式主要包括博弈论模型、最优化理论和拍卖机制设计。

博弈论是研究理性决策者在博弈中如何做出使自身或团队利益最大化的方法，可从经济学角度为卫星网络资源分配的问题，依据不同应用场景，提供求解模型。在非合作博弈领域，文献[6]考虑当卫星带宽容量一定时，在保证用户通信服务满意度的前提下，构建了基于博弈理论的卫星通信网络的速率分配模式，可实现带宽资源的整体规划再分配。文献[7]将通信业务提供商与终端用户看作是主从Stackelberg博弈模型，在此基础上文献[8]提出了基于改进Stackelberg博弈模型的卫星通信资源的多级业务分配方法，考虑将终端资源服务请求分为高低两个不同的业务等级，当出现资源拥塞情况时考虑高等级业务的合理调整，从而建立动态业务优化模型以保证资源的合理分配，结果表明在带宽利用率和通信业务处理效率方面取得了明显改善。在合作博弈领域，文献[9]建立了基于完全信息博弈的讨价还价经济学模型，文献[10]将此理论运用于云环境下的任务资源调度模式中，将虚拟网络中的各节点当成博弈中的参与双方。在资源约束的条件下，网络中各博弈参与方选择适合自己的速率博弈策略，从而达到稳定状态下的最佳任务调度模式。但是目前网络通信资源分配模式更多的是合作与非合作博弈的结合问题，将其应用到卫星通信接入领域，因为交互复杂，各端站之间自成独立个体参与博弈，对资源消耗较大。本文主要基于DVB-RCS标准的应用特点，考虑多方面因素，并根据端站的实际需求情况综合确定端站的服务等级和分配的带宽，过程较为简单，开销较小，且无需增加额外信令。在最优化理论带宽分配模式研究中，文献[11]认为在卫星通信中，面向用户需求的优先级带宽分配模式并未能较好地解决带宽利用率问题。文献[12]借鉴生物遗传算法的相关理念，在信道资源有限的情况下，提出解决卫星信道的资源实时动态分配策略。文献[13-14]则将经济学中的定价机制融入到卫星资源分配模式中，在保证带宽用户体验质量(quality of experience，QoE)的情况下，综合考虑了用户的业务消耗和价格等因素，通过约束条件建立分段用户业务请求成本模型，最大限度提高资源利用率和降低用户成本。但是该方法在定价的公平机制设计方面还没有得到有效的改善。本文主要面向卫星通信的业务场景，在接入阶段，端站通过建立谦虚度和业务损失函数，可以更全面地反映各端站的带宽需求，量化让渡带宽的损失，并激励端站主动出让多余的带宽，保证更多端站接入，提高资源利用效率。同时还需要考虑服务等级，寻求操作效率和公平之间的平衡。

当前有研究人员将拍卖机制设计原理运用于网络资源分配中[15]。文献[16-17]考虑在P2P网络中带宽资源稀缺且存在分配不合理的情况，为了避免网络中出现自私节点“搭便车”的现象，引入经济学中的拍卖机制设计方案。考虑各节点在请求带宽服务的同时需要消耗一定的网络带宽支付成本，用于补偿潜在带宽需求节点。该机制将每个节点的带宽资源需求与贡献联系起来，从而形成良性循环。文献[18]则考虑在P2P网络资源分配中，构建动态价格匹配模式，业务提供商根据合适的价格将资源分配给用户。但是以上方案并没有考虑激励机制的设计，以此来激励更多不在该网络中的节点参与其中，没有达到扩大网络规模效应和提升整体网络性能的目的。本文则是通过引入谦虚度的方法，鼓励所有端站主动将闲置带宽让渡给新加入或有更多需求的端站使用，努力减少等待端站的平均排队时长，同时为自己提供后续信道优先接入的量化积累。

基于以上研究和分析，本文在不改变传统通信模式，不增加控制信令的前提下，提出一套面向卫星信道的反馈优化接入机制。该机制通过合作协商的方式满足大多数终端用户带宽需求，激励更多的端站接入，以期达到整体规模效益和资源利用最大化。

2 卫星信道反馈优化接入模型

如前文所述，目前卫星实际工程应用中信道接入采用的是DVB-RCS标准，信道的3种接入方式都存在公平和可操作的局限性，因此，本文在分析各种接入方式特点的基础上，结合最优化、反馈控制机制、博弈论等技术理论，提出一套新型的卫星信道反馈优化接入模型，形成高效分配机制，以有效缓解当前卫星通信系统接入机制与端站“随遇接入”需求的矛盾，提高卫星通信资源的利用率，满足端站用户的多样化需求。

2.1 模型假设与定义

卫星通信中，信关站信道资源的分配目标是在综合考虑端站不同服务等级的前提下，让尽可能多的端站接入。假设一旦有新的端站请求加入，或者需要调增带宽，致使总带宽需求超过了卫星信道可提供的总带宽B，则启动新一轮分配过程。同时，整个模型要求不能增加使用协议的信令长度，充分利用原有信令的扩展字部分来完成控制逻辑。

假设此模型中存在N个端站参与带宽分配，信关站对端站建议带宽为bi(i=1,2,…,N)，端站提供带宽需求为qi(i=1,2,…,N)。

假设:认为所有端站不存在恶意欺骗，可以根据自己的真实业务需求请求带宽资源。

定义1:谦虚度，是端站的基础属性，用来激励端站让渡多余带宽，并为后续信道优先接入提供量化积累。初始值设为0，使用mi来表示(i表示第i个请求端站)。当端站带宽需求量高于信关站上一轮带宽分配量的情况下，则可消耗谦虚度换取带宽。当端站新一轮分配带宽量少于上一轮时，则端站让渡的带宽量可转换为谦虚度。设本轮的初始谦虚度为mi(i=1,2,…,N)。

假定业务质量是与带宽密切相关的，存在上下两个门限。当获取带宽等于或大于业务服务上限时，业务持续保持最高质量服务水平，带宽继续增加也无法进一步提高业务服务质量；当获取带宽小于业务服务下限时，该业务终止，损失最大，当带宽继续减少也不会再增加损失。当获取带宽在上下两个门限之间，业务服务质量同带宽成正比，同损失成反比，进而可推出损失与带宽成反比。

定义2:业务损失函数，量化表示业务的损失程度，其含义见下式：

(1)

式中：对于i端站，Qi为业务服务带宽上限；Qmin,i为业务服务带宽下限；qi为端站提供的带宽需求。当qi≤Qmin ,i时，业务损失最大，损失值为Lmax ,i；当qi≥Qi时，损失值为0；当实际分配到的带宽qi介于两者之间时，业务损失随qi的增加逐渐减小，减小的速度与业务模式相关，各端站可能不尽相同，另外，该函数是连续函数，如图1所示。

图1 业务损失函数Fig.1 The graph of business loss function

2.2 服务等级协议设计

在信关站宽带业务服务模型中，需要设计带宽业务服务等级协议(service-level agreement，SLA)，信关站根据此标准为端站提供差异化带宽服务。在卫星通信业务中，根据卫星通信的特点，协议内容设计如表1所示。

表1 服务等级协议内容示例

这一协议反映了通信业务中的需求与服务，可以约束信关站和端站双方的行为，根据不同端站的实际情况，进行有针对性的分类和策略倾斜，并促进信关站提高通信服务质量，使资源能够合理分配、充分利用。根据该协议内容对端站进行评分，评分结果可分为不同等级，通过服务等级系数βs来反映端站服务不同等级之间的差别，βs(s表示不同的等级，假定分为A个等级，s∈[1,A]，1为最高级别，A为最低级别，0<βs≤1)也是信关站信道资源分配的重要影响因素。这样，服务等级作为输入端站的一个属性，与端站资源请求相结合，比如，(qi.s)=1(i∈[1,N])表示端站i的业务服务等级为1。

2.3 模型建立与求解

信关站和众端站要完成信道带宽接入，达成一致资源分配共识，需要经过以下协商过程：

1)第1回合将带宽需求qi,1(表示第i个端站的第1次上报请求)和业务服务带宽下限Qmin ,i报给信关站。由损失函数可知，如果带宽qi,1超过业务服务带宽上限Qi，端站不会得到额外的收益，反而在实际场景中，可能因此支付更多的宽带费用。如果qi,1低于Qi，则端站会产生业务损失，在初次提交带宽需求时通常也不会发生这种情况。因此，可认为qi,1=Qi。

2)信关站收到各端站的需求信息，将所有带宽需求进行加和，如果总带宽需求没有超过实际信关站可分配的带宽容量，即∑qi,1≤B(i=1,2,…,N)，则直接按此分配策略执行(若有端站退出，腾出的带宽容量也计算到可分配容量中)。当端站群所报的带宽总需求高于信关站所能提供的总带宽时(∑qi,1>B，i=1,2,…,N)，信关站会根据端站申报的带宽需求量并与服务等级系数βs加权后，再乘以缩减系数α(0<α<1)， 保证带宽总和不大于B。由于业务正常运行要求带宽不能低于最小可接受带宽Qmin,i，如果低于Qmin,i，则按照Qmin,i值分配资源。因此，带宽请求可表示为αβsqi,1和Qmin,i中的较大值。信关站的分配规则列式如下，其中bi,1表示端站i第1回合拟分配的带宽容量：

bi,1=max(αβsqi,1,Qmin,i)

(0<α<1,0<βs≤1)

(2)

式(2)受下式约束：

(3)

约束条件是第1回合所有端站拟分配带宽之和要小于B。进而，将bi,1通过广播的形式发送给端站i，其他端站也会完成同样的流程。

3)当端站收到信关站的建议需求bi,1(bi,1∈[Qmin,i,qi])时，构建效用函数方程描述如下：

ui=Ui+mi-li(i=1,2,…,N)

(4)

在本模型中，与效用函数相关的因素有：谦虚度、业务收益以及业务损失。其中Ui为端站利用带宽完成业务而获取的收益，仅与端站的实际业务相关，与带宽量无关。效用函数中的mi为谦虚度，其表达式设为：

(5)

当qi

将式(5)中当qi≥bi时的表达式进一步整理，推导得到：

进一步合并，得：

(6)

将式(2)代入式(6)，另外由于qi∈[Qmin,i,Qi]，且由Mi定义和式(2)可知，bi+Mi>Qmin,i, 可以进一步展开分析，则：

若bi+Mi∈(Qmin ,i,Qi]，有：

(7)

若bi+Mi>Qi则有：

mi=max(αβsqi,1,Qmin,i)-qi，

Qmin,i≤qi≤Qi

(8)

可以将qi,1=Qi,以及qi,2、bi,1带入式(7)(8)，可得：

若bi+Mi∈(Qmin,i,Qi]，有：

(9)

若bi+Mi>Qi，则有：

mi=max(αβsQi,Qmin,i)-qi,2，

Qmin,i≤qi,2≤Qi

(10)

综上所述，由式(1)(7)～(10)可知，在定义域qi∈[Qmin,i,Qi]内，mi、li都是qi的函数，式(4)中的ui达到最大值点时的qi即为端站应选择的最佳带宽需求，记为qi,2,tmp。在实际卫星通信中，最终分配的带宽容量通常表现为几个类别，代表不同的数值范围。比如128 kbit/s, 256 kbit/s, 512 kbit/s, 1 Mbit/s, 1.5 Mbit/s, 2 Mbit/s, 2.5 Mbit/s, 3 Mbit/s, 4 Mbit/s, 8 Mbit/s等按照容量向上取类的方式进行分配，即取a=[128 k,256 k,512 k,1 M,1.5 M,2 M,2.5 M,3 M,4 M,6 M,8 M](其中，1 M=1 024 k≈1 000 k)。按照以上分配方式计算得到的带宽qi,2,tmp,依次与数组a中的数据进行比对，确定所属带宽类别，即qi,2=uper(qi,2,tmp,a)。

4)信关站根据端站的带宽需求qi,2，在优先保证高等级端站带宽的前提下，尽可能让更多的端站接入。

信关站依据服务等级将端站进行排序，在同一等级中，使用背包算法进行分配。

步骤1：首先将端站按照业务服务等级分成不同类别，组成服务端站集合S1，S2，S3,…,SA。比如如果(qi,2.s)=1(i∈[1,N]),则该端站属于集合S1。

步骤4：如果当前服务等级不为A，信关站减去之前分配的带宽总和Qp，如果剩余量等于零，则跳转到步骤5；如果剩余量大于零，则跳转到步骤3继续执行。如果当前服务等级为A，则跳转到步骤5。

步骤5：系统分配算法结束，信关站将端站的分配结果bi,2(i∈(0,n])发给相应的端站，端站数量假定为n, 则n∈(0,N]。端站收到信号后陆续接入卫星信道。

这一分配方法的目标就是可以在等级相同的条件下，尽量满足更多的端站带宽接入服务，该过程描述如图2所示。

图2 信道反馈优化接入方法流程Fig.2 The flow chart of feedback optimization channel access mechanism

2.4 信道实现流程分析

在实际卫星通信DVB-RCS标准中实现信道反馈优化接入模型，将信关站和端站的反馈交互信息填充到信令保留字中，不额外增加信令。信道接入分为初始同步、登录、粗同步、精同步、同步保持5个阶段，其中前两个阶段使用随机时分多址方式(Aloha)进行数据通信，后3个阶段使用按需分配多路寻址(demand assigned multiple access，DAMA)方式通信。具体步骤如下：

1)初始同步：端站定位前向链路，并获取网络时钟参考(NCR)、卫星位置表(SPT)、超帧组成表(SCT)、帧组成表(FCT)、时隙组成表(TCT)等信号。

2)登录：端站在通用信号通道(CSC)时隙发送登录请求和Qmin,i,qi,1(i=1→N)信息。网络控制中心NCC工程中是和信关站集成在一起的。此步骤中，NCC接收该请求，并向端站发送单播终端信息消息(TIM)作为回复，该TIM信息除了需要包含端站的专用信令时隙和端站配置信息(如捕获ACQ分配描述符、SYNC分配描述符等)，还需额外加入bi,1(i=1→N)。

3)粗同步：端站根据收到的信息，计算收益最优时的qi,2(i=1→N)，并发送粗同步请求(ACQ突发)的时间和qi,2给NCC。信关站计算分配的bi,2(i=1→n)，连同该端站关于时间、频率和概率上的修正值信息放入校正信息表CMT中反馈给端站，允许接入的端站继续进行后续精同步及同步保持请求。

4)精同步：端站在精确同步信令SYNC时隙上发送精确同步请求，并根据NCC的反馈信息进行调整，进入精确同步状态。

5)同步保持：端站周期性地通过信道发送同步保持请求。

通过以上步骤，符合条件的端站可以完成卫星信道接入任务，具体交互流程如图3所示。

图3 DVB-RCS标准信道反馈优化接入实现流程Fig.3 The flow chart of feedback optimization channel access mechanism for DVB-RCS standard implementation

另外，在实际系统中，由于各个端站通信服务时间不同，端站可能会动态接入或退出系统。一旦端站退出系统，腾出的带宽可为其他端站所用。这种情况依然可以使用本文的反馈优化接入机制完成其他端站的接入。依据具体通信需求，可以将剩余带宽进行分配，也可以等一定周期统一完成该接入过程。本文重点研究一种新的端站接入机制，为工程实现提供解决思路。

3 信道分配计算模型分析

在上述分析的基础上，本节展开详细描述，使用信道反馈优化接入机制完成卫星通信资源的自动优化分配，在合理范围内，求解端站效用函数的最优解。

3.1 业务损失函数设计

由第2.1小节分析可知，当端站的带宽qi低于Qmin,i时，业务无法开展，损失最大；当带宽超过Qi时，业务损失为0，无需进一步扩大，即有qi∈[Qmin,i,Qi]，函数表现形式如图1所示，为连续函数，函数随qi的增加递减，减少速率通常随着请求带宽的数量增加而减缓，为简化计算过程，假定其表现形式如下：

li=ci+logdiqi(0

(11)

式中：ci和di为与端站业务相关的损失系数，ci表示当qi=1(单位可以是Mbps)时的业务损失值，di可反映业务损失函数的斜率变化情况。将[Qmin ,i,Lmax ,i]、[Qi,0]两点代入方程(11)，求解方程组得到：

(12)

将式(12)代回式(11)得到损失函数为：

(13)

3.2 服务等级设计

根据第2.2小节分析，在卫星通信场景中，端站的服务等级与可接入端站数量、通信业务范围、用户业务等级、业务服务评价指标、突发情况等因素相关，为简化计算过程，重点考虑用户业务的优先级，并综合其他因素，分为以下几个级别：

(14)

其中军用应急业务包括抗震救灾、国际应急合作等；军用训练业务包括日常训练和演习的日常战备任务等；民用商业业务包括商业音频业务和数据传输业务等；民用普通业务包括娱乐、网上冲浪等需求。服务等级系数βs(βs∈(0,1])越大，服务等级越重要。具体等级分类需根据实际需求提前设置，例如可以假设：

(15)

3.3 收益函数最大化计算求解过程

谦虚度mi与损失函数li两者对于式(4)结果的影响程度相同，但在计算中可能存在不同的取值范围和量纲，式(4)中mi与li相减，量纲不同可能会对结果的计算增加难度。而在实际工作中，也建议数据范围尽量保持同等范围或者量纲差距不大。为了增加通用性，本节的处理方法是分别对2个变量进行归一化处理。

由式(9)(10)(13)分析可知，模型中mi、li均是qi的函数。收益值Ui是与端站请求带宽qi无关的值，对qi求导为零，因此仅对式(4)中mi和li进行归一化处理，以统一量纲和数量级。则有：

(16)

将式(9)(10)(13)代入式(16)，将ui转化为qi的公式。下面根据不同情形进行分析：

1)当bi+Mi∈(Qmin,i,Qi]，且qi∈[Qmin,i,bi+Mi)时，可得：

(17)

将式(17)对qi求导，令导数等于0，即：

(18)

解得：

(19)

将式(17)对qi求二次导，即：

(20)

因此在qi∈[Qmin,i,bi+Mi)且bi+Mi∈(Qmin,i,Qi]时，ui是向上凸函数，当满足式(19)时具有极大值。在这一情况下，端站i的收益函数ui的函数曲线如图4所示。

2)当bi+Mi∈(Qmin,i,Qi]且qi∈[bi+Mi,Qi]时，有：

(21)

对式(21)进行求导，得到：

(22)

由此可知，当qi∈[bi+Mi,Qi]时，bi+Mi∈(Qmin,i,Qi]，ui为单调递增函数，极大值在自变量的最右端取得，此时有：

qi=Qi

(23)

3)当bi+Mi>Qi时, 则qi不受限制，在区间[Qmin,i,Qi]取值，可以得到：

(24)

将式(24)对qi求导，令导数等于0，即：

(25)

解得：

(26)

将式(24)对qi求二次导，即：

(27)

经过计算可知，式(27)与式(20)结果相等，因此，在这种情况下，ui的图形也是向上凸函数，与图4的示意图类似，满足式(25)可求得qi的极大值。

综上所述，在实际应用中，因为只存在以上三种情况，当端站的需求和信息已知，可以直接计算qi满足式(19)(23)(25)时收益函数的取值，并进行比较，较大者即为给定条件下收益函数的最大值，记为qi,2,tmp。设计a表示不同带宽类别，通过qi,2=uper(qi,2,tmp,a)计算得到第2.3小节中的qi,2，进而继续报给信关站，并利用背包算法和服务等级进行信道资源分配工作。

4 试验验证

本节针对卫星信道DVB-RCS标准反馈优化接入方法与常见的信道接入方法进行对比验证。其中等级优先方法依赖于优先级的设置，通信过程具有较强的先天确定性，这里不做量化对比。因此主要完成反馈优化方法与先到先得、反馈控制的实验量化分析。

实验环境为Intel Core i7-10710U处理器，16 Gbyte内存的测试计算机。假设卫星信道中信关站总带宽B为500 Mbit/s，分别随机生成N=100，200，…,1000个端站。端站的初始带宽需求从数据集{0.128,0.256,0.512,1,1.5,2,2.5,3,4,6,8}中随机取值，服务等级随机归属为4类，假设其服务等级系数βs分别为0.7，0.8，0.9以及1.0。

试验首先针对3种方法从最终信道端站接入数量和接入比例展开对比分析工作，进而比较不同服务等级下，3种方法的端站接入比例。

(1)端站接入数量对比试验

比较3种方法最终加入端站的数量，如图5所示。横坐标表示申请接入卫星信道的总端站数，而纵坐标则表示接入信道的端站数目。

图5 使用3种方法端站接入数量对比图Fig.5 The comparison graph of satellite terminals connected ratios by the three methods

由图5分析可知，随着申请带宽总端站数的增加，使用先到先得方法，信道在收到200个端站的带宽请求后，已超出其承载能力，最多仅能容纳160～170个端站。反馈控制方法，接入的端站数量略有上升，在180～200个端站之间。而本文提出的反馈优化方法中，同一信道的承载能力增长到约能处理300个左右的端站请求。若存在更多的端站请求，端站接入数量依然会出现小幅上升的现象。试验表明，反馈优化方法可以接入更多的端站，满足更多需求。

(2)端站接入比例对比试验

比较使用3种方法中卫星信道最终接入的端站数量与申请带宽的端站总数的比例，如图6所示。横坐标表示申请接入卫星信道的总端站数，而纵坐标则表示接入信道的端站占总申请端站数的比例。

图6 使用3种方法端站接入比例对比图Fig.6 The comparison graph of satellite terminals connected ratios by the three methods

从图6中可以看出，当申请带宽的总端站数量不大时，3种机制均有较高的端站接入比例，此时信道总带宽是相对充足的。在带宽申请总端站数不断增大的情形下，信道端站接入数量比例不断减少，减少速度呈现减缓趋势。总体来看，反馈控制方法略优于先到先得方法，下降更慢。而反馈优化方法可促使信道接入更多端站，尤其在端站数量越大时，差距越明显。当曲线趋于平缓后，反馈优化方法可接入端站比例接近另外两种方法的2倍。

(3)不同服务等级接入端站比例对比试验

选择总带宽B为500 Mbit/s，申请带宽资源的总端站数取N为500和1000两种情况，比较使用三种方法，不同服务等级的端站接入比例，如图7所示。横坐标表示不同的服务等级系数，纵坐标表示接入信道的端站占总申请端站数的比例。图7(a)表示N为500的情况，而图7(b)则表示N为1000的情况。

图7 使用3种方法在不同等级下 接入端站比例对比图Fig.7 The comparison graph of satellite terminals connected ratios with different SLA by the three methods

在该试验中，先到先得方法假设N个端站依次加入，不考虑中间有端站退出的情形(如果实际中有端站退出，则优先分配等待的端站，在退出处理方式上，3种方法设计思路相同)。从图7中可以看出，反馈优化方法和反馈控制方法均可为服务等级高的端站提供更高优先级，从而保证重要的业务能够较为及时给予响应，提供带宽资源，这具有重要的实际意义。反馈优化方法为高等级端站的优先服务更为明显。

从以上试验可知，从反馈优化与先到先得、反馈控制3种方法端站接入情况来看，反馈控制方法比先到先得方法的端站接入数量、比例略高，并考虑了服务等级的差异，对高优先级端站提供更多接入服务。反馈优化方法则比另两种方法具有更高的端站接入数量和比例，并优先考虑高等级端站需求，可满足工程实践需求。此外，随着N从100～1 000逐步增加，反馈优化方法耗时从0.20 s提高到1.55 s。当N处在最多可接入端站数左右时(N=300)，耗时0.67 s，所需时间合理可控。

5 结束语

本文提出一种面向卫星通信DVB-RCS标准的反馈优化接入机制，综合应用了最优化、反馈控制、博弈论等理论思想进行设计，具有以下特点：

1)相对于传统信关站向端站分配带宽资源预先规划模式，反馈优化机制通过信关站与端站之间的多回合协商，利用谦虚度、业务损失等因素建立业务收益损失模型，激励端站资源申请更具合理性，从而改善个别端站低效占用资源的问题，促使更多端站受益。

2)通过建立服务等级协议，将服务等级量化并参与分配计算，保障传统重要业务的优先级，维持公平竞争和统筹管理的平衡，加强卫星信道应用的可操作性。

3)利用已有信令的保留字完成信关站与端站的消息通信，无需使用额外信令，系统资源开销低，不会为信道增加额外负担。

4)信关站利用背包算法综合考量端站申请和服务等级的基础上完成信道资源分配，有效改进信道的利用效率，加大端站的接入数量，避免信道资源浪费。

总而言之，本研究有助于推动卫星信道“随遇接入”模式和差异化应用需求的发展，并致力于加大卫星通信的应用范围和发展规模。该机制目前尚处于理论推导、试验和验证阶段，还需要进一步完善、测试，并与实际卫星环境相结合，以期发挥出更加实际的应用价值。