基于OPNET开发平台的太赫兹MAC协议仿真模型设计

刘颖出，李 宁

(中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄050081)

0 引言

太赫兹通信是未来6G通信的核心技术之一，可以应用在卫星通信、航天通信、数据链、芯片间通信、气象观测、医疗等多个领域。近年来国内外学者重点关注太赫兹通信系统的研发工作，并取得了一系列重要成果[1]。

日本NTT公司早在2010年便实现了一套最远距离达5.8 km的太赫兹无线传输系统，通信速率为10 Gbit/s，工作频段为120 GHz，发射功率达到了16 dBm[2]。2017年，德国Braunschweig太赫兹通信实验室基于单片微波集成电路的模拟前端，在300 GHz载波频率下传输数据速率高达64 Gbit/s的宽带复合调制信号，最大发射机符号速率为32 Gbit/s[3]。日本研究团队也于2017年完成了基于80 nm InP工艺的HEMT的300 GHz无线通信系统，在2.22 m距离下，利用16QAM调制方式，实现了100 Gbit/s的通信速率[4-5]。

在国内，同样有许多研究机构和高校针对太赫兹通信系统进行了研发。2017年，电子科技大学研究团队实现了在室外200 m距离下，利用QPSK调制方式，达到了3.52 Gbit/s的速率[6-8]。同年，中物院微太研究中心成功研制出可在21 km距离内通信的太赫兹通信系统。该系统采用16QAM调制方式，工作频率为140 GHz，可实现5 Gbit/s的数据传输速率，达到国际领先水平[9-10]。

总体而言，针对太赫兹通信系统的研究已经十分广泛，然而，对于太赫兹通信组网的研究却并不太多。太赫兹通信组网的核心在于MAC层协议和算法的设计。由于太赫兹波的超高频率，导致其具有极强的方向性，使得波束对准及组网难度大大增加。目前有两种主流的技术路线，第一种是采用双信道方式，将命令帧搭载到较低频段(如2.4 GHz)进行传输，使得通信节点双方能快速进行波束对准，之后在太赫兹频段进行数据帧的收发，但缺点在于通信节点需要搭载全向和定向两种天线，成本高昂，不易于小型化，这一思路的典型代表协议为TAB-MAC、MRA-MAC等[11-12]。第二种方式是通信全程均在太赫兹波段进行，同时采用天线扇区级扫描、快速波束赋形对准等技术，降低网络通信时延，其代表协议有FED-MAC、RHSU-MAC等[13-14]，该种技术路线主要基于IEEE802.15.3c协议。

本文依据上文提到的第二种思路，即只采用一种信道的方式，依托OPNET仿真平台，完成了CSMA/CA与TDMA相结合的太赫兹无线网络超高速定向MAC协议模块的开发，详细阐述了设计思想和关键算法实现，并最终搭建了多节点太赫兹通信组网模型，涵盖超帧时段划分、波束赋形与对准、天线建模、天线扇区级扫描以及帧设计等关键技术。

1 基于OPNET的太赫兹通信组网模型设计

本文使用的OPNET仿真平台为14.5版本，支持太赫兹信道下的数据传输和定向天线建模。同时，本文采用了从3个层次逐层建模的方法，从高到低依次为网络模型、节点模型、进程模型，分别由网络节点和信道环境、各协议模块和状态机组成。仿真模型包括开发进程模型、定义节点模型、构建网络模型以及最终收集统计量等步骤，同时建立了定向天线模型，并最终实现了太赫兹信道的数据传输及多点组网系统仿真。

1.1 网络模型

本文设计的网络模型如图1、图2和图3所示。

图1 网络模型Fig.1 Network model

图2 收信机信道模型Fig.2 Channel model of the receiver

图3 发信机信道模型Fig.3 Channel model of the transmitter

该模型包含DEV和PNC两种节点，其中DEV为普通通信节点，而PNC为中心协调节点，负责广播Beacon帧、分配时隙、维护网络信息以及与其他节点进行数据交互等。各个节点为固定节点且各节点均处于同一水平面。信道环境设计为图2和图3所示，均采用64QAM调制解调方式，通过11个管道阶段分别计算接收功率、信噪比、误码率等参数，最终根据误码率以及纠错门限判断是否丢包。其中接收功率计算方式为[15-16]：

Pr=Pin×Dtx×Ls×Drx,

(1)

式中，Pin为带内发射功率，Dtx为发射天线增益，Ls为自由空间下的路径损耗，Drx为接收天线增益。由此可计算出接收功率，并进一步得到SNR：

(2)

式中，Pr为接收功率，Pb和Pi分别为背景噪声和内部噪声。而处理增益计算方式为：

(3)

式中，Bw为带宽，Dr为传输速率。最终可得到有效SNR为[17]：

RSNR=SNR+Pt。

(4)

OPNET仿真核心根据RSNR和调制方式计算出误码率BER，进而再得到错误分布，同时与错误门限ECC进行对比，判断是否丢包。

1.2 节点模型

本文设计的节点模型由物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层组成，如图4所示。

图4 节点模型Fig.4 Node model

物理层由定向天线模块、接收机和发射机组成，其中论文独立设计的定向天线模型如图5所示。为确保精确性，以z轴为基准，在0°～180°范围内将天线分成210个切片，分别按照增益曲线进行建模。从图中可以看出，主瓣方向为z轴方向，其余方向均有增益不等的旁瓣；接收机和发射机主要作用为信道建模，模块存储了信道的各项参数供仿真核心进行管道阶段的计算；数据链路层的核心为太赫兹MAC模块，也是本文设计的核心底层模块，该模块制定了网络节点的通信规则、帧收发方式、资源调度、检错重传、波束赋形等多项核心功能；网络层负责对源产生的数据进行封装并对接收到的帧进行拆封；传输层负责对数据进行传输；应用层包含src和sink两个模块，分别负责产生数据和记录收到的数据并更新统计量。为保证仿真的真实性，设计的src模块以随机时间产生随机大小的数据包，并逐层下发，同时sink模块记录收到的数据包信息并实时更新统计量。

图5 定向天线模型Fig.5 Directional antenna model

1.3 进程模型

太赫兹MAC进程模型为本文设计和开发工作的重点，其底层状态机设计如图6所示。

图6 太赫兹MAC进程模型Fig.6 Terahertz MAC process model

从图6可以看出，本文共设计开发了4个状态机。其中Init强制状态的主要工作是初始化节点的各项参数和标志位、分配必要的链表所需内存等。Beacon、CAP和CTAP非强制状态机对应了超帧的3个时段,该超帧模型如图7所示[18]。Beacon状态机对应超帧中的Beacon时段，且在该时段下PNC负责定向轮询广播Beacon帧。该帧中包含此超帧必要的时间戳信息、ID信息及时隙分配信息。CAP状态机对应超帧中的CAP时段。该时段进一步又细分为关联CAP时段和常规CAP时段。在关联CAP时段中，DEV根据缓冲区的情况执行关联入网操作；在常规CAP时段，有数据发送需求的DEV将以CSMA/CA方式竞争时隙资源，同时PNC会根据时隙使用情况进行时隙资源分配；CTAP状态机对应超帧中的CTAP时段。在该时段下，需发送数据的DEV进行波束赋形训练后，开始在各自的CTA中传输数据。

图7 超帧结构Fig.7 Superframe structure

1.3.1 Beacon

设计的Beacon状态机算法如图8所示。为了方便未来软硬件结合及代码移植，将状态机内的实现代码封装到函数中，并放在了状态转移线上。

图8 Beacon状态机算法流程Fig.8 Algorithm flow of Beacon state

该算法的实现难点在于用程序模拟实现天线扫描。本文提出了一种设置参考坐标的方式，使得天线在固定时刻能够将经纬度等指向参数进行更新，使得其与参考坐标一致。以几何坐标理论，得到经纬度计算公式：

(5)

(6)

dlatitude和dlongitude分别为天线的维度和经度指向坐标；tlatitude和tlongitude为天线当下指向的经纬度参数；ddistance为固定值，取决于要设置的参考点与节点间的距离；θ为天线旋转角度。通过设定不同的θ值，便可以将扫描范围分成不同数量的扇区。此外，如图6所示，除了天线扇区扫描外，Beacon状态机还具有广播Beacon帧、处理从上层和下层接收的帧以及状态跳转等功能，分别由Scan_channel、Send_beacon、Up_arrivl以及Low_arrivl等函数实现。

1.3.2 CAP

本文设计的CAP状态机算法如图9、图10所示，分为CAP关联算法和CAP常规算法两部分，分别对应超帧中的CAP关联子时段和常规子时段。在不同的时段，PNC逐扇区扫描，以接收可能的请求帧，并实时更新维护关联列表和时隙请求列表；DEV节点会在不同时段检查自己的数据缓冲区，判断自己是否需要关联入网和请求时隙。为了充分利用时隙资源，设计了一种动态分配时隙资源的算法。首先PNC根据式(7)来计算所需分配的时隙量TCTAP，其中，TCTA是每个CTA持续时长，SIFS为保护时隙，ceil为向上取整。当剩余时隙大于零小于所需时隙时，PNC依然会给DEV分配，并在回复帧中通知DEV分配情况。DEV缓存区剩余数据帧将在下个超帧中继续分配，如此一来便能充分利用每个超帧中的时隙资源。

(7)

图9 关联CAP状态机算法流程Fig.9 Algorithm flow of S-CAP state

图10 常规CAP状态机算法流程Fig.10 Algorithm flow of S-CAP state

1.3.3 CTAP

本文设计的CTAP状态机算法模型如图11所示。为了尽可能降低波束赋形所占的时间，根据源节点的不同，优化了算法流程，即当源节点为PNC时，省略了部分波束赋形步骤，缩短了波束赋形时间。CTAP状态机主要的工作是进行数据帧的传输，为了减少重传次数，在每个数据帧发送后，目的节点都会返回一个ACK响应。

图11 CTAP算法模型Fig.11 Algorithm flow of CTAP state

2 仿真分析

本文基于OPNET14.5搭建的多节点太赫兹组网仿真环境参数如表1所示，分别对beacon帧接收情况、波束赋形情况进行了验证，并对网络的成功率和吞吐量进行了仿真。如图12所示，由于在本次仿真中只包含4个普通DEV，因此只有4个DEV会收到beacon帧。仿真结果显示收到的beacon帧只有4个不同扇区号，表示这4个DEV分别位于PNC的4个不同扇区，与理论分析相符；波束赋形情况如图13所示，左边较为密集的部分表示源DEV发出的训练帧数量，右边的部分表示目的DEV向源DEV发送的波束训练帧数量。从图中可以看出，源DEV在每一个扇区发送的训练帧数量变化都是从1到72，一共变化72次，说明源DEV在72个扇区都发送了训练帧，并且每个扇区发送了72个，而目的DEV只对准源DEV所在扇区连续发送了72个训练帧，与所设计的理论过程相符。

表1 仿真参数

图12 接收Beacon帧情况Fig.12 Receive Beacon frame situation

图13 波束赋形情况Fig.13 Beamforming situation

吞吐量和成功率仿真结果如图14和图15所示。从仿真结果看，除去初始化阶段，网络的数据发送成功率呈快速上升趋势，最终达到100%，证明本文设计的仿真模型在数据传输的可靠性方面是较为优秀的，并且吞吐量最高可达到10 Gbit/s。

图14 网络帧接收成功率Fig.14 Network frame receiving success rate

图15 网络吞吐量Fig.15 Throughput of network

3 结束语

基于OPNET仿真平台，采用分三层建模的思路设计并开发了太赫兹通信组网仿真模型，降低了建模的逻辑复杂度，提高了建模效率；在设计节点模型时参考了现有通信协议七层架构并做了简化，分层次分模块进行底层算法编写，这使得该节点模型的设计变得较为灵活，可拓展性大大加强；在设计MAC协议模块时，将所有算法均编写和封装进功能函数中，相对于在状态机中实现，能够极大增强算法的可移植性，同时大幅降低状态机数量，增强了算法的可读性和逻辑性；算法实现上，优化了波束赋形方面，能够在部分通信场景下降低波束赋形的时间开销，同时在时隙分配方面，本文设计的算法采用按需分配、尽力分配的设计思路，一定程度地避免了时隙浪费。

此外，本文详细阐述了仿真设计思路和核心算法流程，并进行了仿真分析，也为后续研究提供一种仿真设计思路。通过仿真结果可以看出，设计的天线扫描、波束赋形、帧收发等算法和开发的MAC协议模块、天线模块符合设计预期，且网络性能良好，可以用于模拟真实环境下太赫兹通信组网的各个过程。在未来的研究中，将以此为基础，不断完善太赫兹通信组网仿真模型，优化MAC协议模块，进一步发挥OPNET仿真平台的效用。