高通量卫星随机接入控制技术研究

摘 要：为提升高通量卫星随机接入成功概率，提出了一种高通量卫星通信系统下的随机接入控制技术。高通量卫星多波束间存在重叠覆盖区域，可通过对重叠覆盖区域的用户接入进行管控，优化各波束的负载，提升系统吞吐率。通过对串行干扰消除算法的误包概率进行推导分析，得出了不同误包概率要求下的最大系统负载，根据该负载值，设计了自适应接入控制策略。当系统负载未超过最大负载时，可通过接入控制策略均衡各波束负载；当系统负载超过最大负载时，可通过限制用户接入方式控制系统负载。

关键词：高通量卫星；随机接入；接入控制；串行干扰消除

中图分类号：ＴＮ９２７ 文献标志码：Ａ 开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：

文章编号：１００３－３１０６（２０２４）０６－１５５３－０７

０ 引言

高通量卫星［１－４］是一种新型通信卫星，采用了一系列新技术来增强卫星通信的能力，比传统卫星更具有速率、容量上的优势。近年来，随着互联网、物联网等信息化应用的不断发展，对于卫星通信带宽的需求也越来越大。高通量卫星可以为用户提供更高速、更稳定、更安全的数据通信服务，广泛应用于远程医疗、高清视频和物联网等领域，可以为偏远地区提供高速网络接入，改善数字鸿沟问题；也可以为航空、海事等行业提供高质量的通信服务，成为卫星通信市场的一个重要发展趋势。随着物联网［５－６］的快速发展，高通量卫星物联网领域的应用也越来越广泛，主要包括智能城市、智慧医疗、智能交通、智能农业和智能制造等方面［７］。

本文研究了高通量卫星在物联网应用场景下的随机接入［８－９］问题。物联网时代，用户的接入量激增，高效的多用户接入技术也受到越来越多的关注。传统的接入技术是为每个接入用户分配一个固定的时频资源块，然而资源分配需要通过信令进行调度，当接入用户数很大且传输数据较少时，使用调度方式传输信息会导致信令开销较大，造成频谱效率的降低。因此可以考虑采用基于竞争机制的随机接入方式完成接入过程，有效降低信令开销，提升频谱利用率。纯ＡＬＯＨＡ［１０－１１］是最基本的随机接入技术，具有实现简单、信令开销小等特点，用户向基站发送数据时不会预先分配时频资源，而是自由选择合适的资源块进行传输。然而，若有多个用户选择了同一资源块，则意味着数据包发生碰撞，纯ＡＬＯＨＡ 的接入性能受到数据包碰撞的严重影响，导致其信道利用率较低。纯ＡＬＯＨＡ 的吞吐量仅能达到０． １８。为了提升传输效率，时隙ＡＬＯＨＡ［８，１２－１４］被提出，每一帧被分为多个时隙，用户的数据包仅在每个时隙的起始位置开始传输，避免了部分碰撞的情况发生，也使时隙ＡＬＯＨＡ 的吞吐量达到了０． ３６。充分利用碰撞包中所含的信息，本文利用了基于串行干扰消除算法的接收技术［１５－１７］。每个用户在发送端生成多个数据包的副本，并在帧结构中随机选择多个时隙传输数据包副本，每个数据包副本中都包含了所有副本的位置信息，如果接收端收到一个没有碰撞的数据包副本时，该副本可以被成功译码，进而利用被译码数据包所包含的位置信息获得其他副本所在的时隙位置信息，再通过信号重构方式恢复出该数据包并从各时隙中消除其副本。该算法可不断迭代直至数据完全恢复或无法找到无碰撞的数据包副本。

考虑到高通量卫星各波束间存在重叠区域，用户接入策略会影响接入成功概率。因此，本文在使用串行干扰消除算法的基础上，通过对成功接入概率的性能分析，得到不同负载情况下的用户接入性能，进而提出了一种自适应的负载控制技术，使高通量卫星场景下的随机接入性能得到优化。仿真结果表明，通过利用自适应负载接入控制技术，可以有效保障高通量卫星物联网用户成功接入概率。

１ 系统模型

高通量卫星随机接入系统模型如图１ 所示，高通量卫星多点波束间存在重叠区域，在重叠区域内的用户终端可通过调整发送频率点的方式选择从哪个波束接入卫星通信系统。传统情况下，用户通过监测２ 个波束的信号接收强度，并设置切换门限的方式进行波束切换，但在重叠区域的用户接收到２ 个波束的信号强度相近，用户有可能通过任一波束接入卫星通信系统。考虑到用户分布的不确定性，该选择方式可能导致不同波束内接入用户数差别较大，高负载波束用户接入成功率下降，而低负载波束会产生资源浪费。本文通过分析系统的成功接入概率的方法，设计了一种新的高通量卫星随机接入控制方式。

对于每个高通量波束，都采用串行干扰消除算法对接收数据包进行恢复，其系统模型可以简化为图２。单个波束内，各用户接入方式类似于时隙ＡＬＯＨＡ 方式。高通量卫星波束覆盖区域内用户总量为Ｍ，所有用户都将自身的数据包通过一条复用的卫星信道发送至星上转发器，进而转发至卫星地面站进行数据译码。信道按照时间划分为时隙，每个时隙长度记为Ｔｓｌｏｔ，且用户只能在时隙开始时进行传输。假设传输的帧长记为Ｔｆｒａｍｅ，每帧包含Ｎ ＝Ｔｆｒａｍｅ ／ Ｔｓｌｏｔ 个时隙。用户的激活概率记为ｐａｃｔ，则系统负载可以表示为Ｇ ＝ Ｍｐａｃｔ ／ Ｎ，即平均每个时隙需要传输的用户数据量。

每个激活用户在每一帧中只生成一个数据包，Ｍ 个用户的数据包可记为ｕ ＝ ［ｕ１ ，ｕ２ ，…，ｕＭ ］。Ｎ 个时隙接收到的数据包记为ｓ ＝ ［ｓ１ ，ｓ２ ，…，ｓＮ ］。每个用户将其数据包进行复制，生成ｄ 个副本，然后从Ｎ 个时隙中随机选取ｄ 个时隙发送数据包的副本，记为每各用户数据包的度值。同理，每个时隙被Ｍ 个用户选中的次数记为每个时隙的度值，例如图２ 中用户２ 生成了２ 个数据包的副本并选择时隙３ 和时隙５ 进行发送，则用户２ 的度值为ｄ ＝ ２。ｄ 值的选取服从分布：

Λ（ｘ） ＝ Λ１ ｘ ＋ Λ２ ｘ２ ＋ … ＋ ΛＮ ｘＮ ， （１）

式中：Λｄ 为用户将数据包重复ｄ 次的概率，ΣＮｄ ＝ １ Λｄ ＝１。数据包的平均复制数量可表示为Λ ＝ΣＮｄ ＝ １ｄΛｄ。

恢复数据包的过程可以用二分图来描述，如图３ 所示。二分图可以用Ｇｒａｐｈ ＝ （ｕ，ｓ，ｅ）表示，ｕ由Ｍ 个用户节点组成，ｓ 由Ｎ 个时隙节点组成，ｅ 表示用户节点和时隙节点之间的边的集合，即相应的用户在该时隙中发送数据包的副本。由于每个用户独立地随机选择时隙来传输其数据包的副本，当２ 个或多个用户在同一时隙中传输其数据包副本时，会发生碰撞，导致数据无法恢复。在传统的时隙ＡＬＯＨＡ 系统中，碰撞是无用的，会被直接丢弃，这会显著降低译码性能。

利用串行干扰消除算法可有效提高随机接入系统的性能，该算法为数字信号级的算法，使用的前提是每个数据包副本中都包含了所有副本的时隙位置信息。如果接收端收到一个没有碰撞的数据包副本时，通过解调及译码运算，该副本可以被成功恢复，进而利用译码恢复的数据包所包含的位置信息获得其他副本所在的时隙位置信息，再通过信道编码、调制恢复出数据包的信号，并与其他副本所在时隙的数据包信号进行相减，从而从各时隙中消除该副本的影响。该算法可不断迭代直至数据完全恢复或无法找到无碰撞的数据包副本。

图４ 展示了处理用户数量为３、时隙数量为４的高通量卫星接入系统译码过程，该译码过程类似于信道编码中的置信传播迭代译码。接收端首先找到无碰撞的时隙，即时隙Ｓ１ ，并恢复出用户１ 的数据包ｕ１ 。通过提取位置信息，可以从时隙Ｓ４ 中删除ｕ１ 的副本，并得到无碰撞的数据包ｕ３ ，进而再恢复数据包ｕ２ ，通过迭代译码过程，可以恢复出所有用户的数据包。

２ 性能分析及接入策略

２． １ 度分布分析

通过分析串行干扰消除算法的误码底限，得到固定帧长及接入用户数情况下的误包率，进而通过设置接入控制策略，实现接入成功率的最大化。

每个用户节点选取度为ｄ 的边的概率为Λｄ，则任一边连接至度为ｄ 的用户节点的概率可表示为：

式中：ρｄ 表示任一条边连接到度值为ｄ 的时隙节点的概率。对应表达式为：

将Ｇ* 记为可进行迭代译码门限的最大系统负载值，通过分析此负载值，即可推导出单波束下的最大接入用户比例，由于Ｇ ＝ Ｍｐａｃｔ ／ Ｎ，且Ｍ 与Ｎ 在系统中一般为定值，则最大化系统负载即最大化用户激活概率ｐａｃｔ，记为ｐ*ａｃｔ。

２． ２ 有限帧长误码率分析

基于串行干扰消除的随机接入系统误码率分析和ＬＤＰＣ 码迭代译码过程类似，借鉴有限长迭代译码的分析方法，推导了其的错误概率。

基于文献［１８］对有限长ＬＤＰＣ 码误帧率的推导公式，可以得到本系统的误帧率（某一帧中出现错误时隙的概率），表示为：

式中：ｐ*ａｃｔ，０ 、Λ（ｘ）、β０ 表示当Ｍ ＝ Ｎ 时的值，根据不同的度分布Λ（ｘ）取值不同，具体取值如表１ 所示。

当用户数量足够大时，Ｎ ／ Ｍ →０。式（８）可简化为：

式中：ｑ 为迭代译码过程中无法恢复的用户数据包比例，且当用户量足够大时，ｑ 的值不随ｐａｃｔ 进行变化。

２． ３ 自适应接入控制策略

根据上文分析，对误包概率的理论推导及实际仿真结果进行对比，结果如图５ 所示。由图５ 可以看出，误包概率到达误码底限前，即误包概率处于陡降区时，理论分析可以很好地贴合实际仿真结果；误包概率到达误码底限后，理论分析与实际仿真结果差别较大。对于不同的度分布，平均度值（每个用户的数据包重复次数）越大，在系统负载较低时，性能越好，这是由于多次重复减弱了由于偶然碰撞所导致的数据包无法恢复的问题。随着系统负载的增加，过多的重复次数会导致大量碰撞，使译码性能下降。本文主要通过误码概率分析确定用户激活概率，进而对比有无接入控制情况下的系统性能，因此选用ｘ３ 、ｘ４ 、ｘ５ 作为副本重复数量的典型值，副本重复数量的最优解可通过度分布优化算法［１９］获得，不在本文的分析范畴之内。

由误码率理论分析结果，可根据系统所需误码概率选取合适的系统负载。以误包概率０． １ 为例，根据仿真分析可知，当时隙数为Ｎ ＝ ２００ 时，不同度分布的最大系统负载值如表２ 所示。

当系统负载高于Ｇ 时，吞吐量会随激活概率的增大而急剧下降。因此接入控制算法应考虑将最大系统负载控制在相应指标之下。因此，当某一波束系统负载过高时，需要通过重叠区域用户接入规划对用户接入波束进行设计，从而保证单一波束用户激活概率维持在ｐ-ａｃｔ。

高通量卫星波束覆盖如图６ 所示，阴影区域为卫星波束的重叠区域，当某一波束负载小于最大负载值时，允许波束内用户接入。其中，非重叠区域用户接入对应波束，重叠区域用户选择负载较小的波束接入。考虑到各波束用户数量不一致，当某一波束内用户数量超过最大负载值时，则通过调整阴影区域内用户接入波束，实现各波束间的负载均衡。当各个波束都已到达最大负载时，则通过限制用户接入方式保证用户的成功接入概率。

３ 仿真结果及分析

本节对所提出的高通量卫星随机接入技术进行了性能仿真，每波束每帧时隙数量设定为２００，则任意２ 个波束的重叠区域为波束大小的１ ／ ３－根号下３ ／ ２π≈０． ０５７ ７。每波束内与其他波束的重叠区域所在比例为０． ０５７ ７×６ ＝ ０． ３４６ ２。覆盖范围内用户数量记为１ ４００，用户在覆盖区域内随机分布，当所有用户全部接入时，系统负载为Ｇ ＝ １。分别对度分布Λ（ｘ）＝ ｘ３ ，Λ（ｘ）＝ ｘ４ 和Λ（ｘ）＝ ｘ５ 进行仿真，每个数据点进行１ ０００ 帧仿真。在本文中，仅考虑由于碰撞所带来的丢包问题，没有考虑信道丢包，在实际系统中，信道丢包可直接通过比例计算进行推导。

图７ ～ 图９ 分别对比了在度分布为Λ（ｘ）＝ ｘ３ 、Λ（ｘ）＝ ｘ４ 和Λ（ｘ）＝ ｘ５ 时，使用本文所提出的接入控制算法以及不使用接入控制算法情况下的吞吐率对比。可以看出，在不使用接入控制算法的情况下，系统吞吐率首先随着系统负载的增加而增加，当超过分析得到的最大负载Ｇ* 后，由于碰撞增多导致接入性能下降，吞吐率也随着系统负载的增加而降低。

本文所提出的接入控制算法，随着系统负载的上升，当某一波束内负载超过最大负载Ｇ*时，可通过接入控制策略将重叠区域的用户调整至相邻为超过负载的波束内，从而保障各波束接入负载保持在最大负载之内，进而保证了每个波束都有较高的吞吐率。当所有波束都已到达最大负载Ｇ* 时，若继续增加系统负载，则没有资源可用于支撑额外的用户，此时通过接入控制策略限制用户继续接入，从而使系统负载维持在最大负载Ｇ ，以保证系统吞吐量维持在一个较高水平。

为体现度值对系统性能的影响，对ｘ１ 和ｘ２ 的性能进行了进一步分析。不同度分布负载如表３所示。图１０、图１１ 分别对比了在度分布为Λ（ｘ）＝ ｘ１ ，Λ（ｘ）＝ ｘ２ 时，使用本文所提出的接入控制算法以及不适用接入控制算法情况下的吞吐率对比。由于ｘ１ 情况下少量碰撞即可导致误码概率超过０． １，因此分析出的Ｇ* 参数过低，接入控制在此情况下无实际意义。因此，ｘ１ 的情况仅进行吞吐量仿真，不对比有无接入控制。通过仿真结果可以看出，随着度分布的增加，系统吞吐量出现先增后减的状态，具体优化结果可通过度分布优化算法［１３］获得。

４ 结束语

为提升高通量卫星用户吞吐率，本文研究了高通量卫星多波束间覆盖区域内的用户接入控制方式，提出了一种基于串行干扰消除算法的高通量卫星通信系统随机接入控制技术，通过对该算法的误包概率进行推导分析，得出了不同误包概率要求下的最大系统负载。该接入控制技术在系统负载未超过最大负载时，可通过接入控制策略优化各波束的负载，使各波束负载均衡，保障了用户的成功接入概率，当系统负载超过最大负载时，可通过限制用户接入方式控制系统负载，使系统吞吐量维持在一个较高水平。

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作者简介

白建东 男，（１９８３—），硕士，助理研究员。主要研究方向：卫星通信。

贾 岱 男，（１９９０—），博士，高级工程师。

卢 山 女，（１９８２—），博士，高级工程师。

王 宇 男，（１９８５—），硕士，助理研究员。主要研究方向：卫星通信。