基于能耗參量的擁塞控制算法無人機數據鏈設計*

2014-02-10 10:48:59尚小富王玉文董家志

通信技術 2014年9期

尚小富,王玉文,董家志,張洪

(電子科技大學航空航天學院,四川成都611731)

尚小富,王玉文,董家志,張洪

(電子科技大學航空航天學院,四川成都611731)

無人機在未來的戰爭中將扮演著越來越重要的角色。戰術無人機能夠將對本方有用的敵方信息傳遞到本方的地面控制中心,以便本方部署周密的作戰計劃。無人機通信負載和能量是衡量無人機數據鏈系統性能好壞兩個很重要的指標。通信負載的大小可以通過擁塞控制來解決,結合無人機能量有限的特點,無人機發送數據時采用最小功率發射,在MAC層,引入能耗參量,將其融入到擁塞控制中來提高無人機數據鏈的網絡性能。利用opnet仿真軟件,搭建半實物仿真平臺,設計了基于能耗參量的擁塞控制算法無人機數據鏈。仿真結果表明此算法能夠提高系統吞吐率,并節約了能量。

無人機數據鏈擁塞控制能耗參量

0 引言

如今,無人機在現代戰爭中扮演著越來越重要的角色,迄今為止,無人機已經歷了多次局部戰爭的實戰考驗[1]。戰爭實踐表明,戰術數據鏈已經成為現代戰爭中實現聯合作戰的有力保障[2]。但是無人機能量受限以及網絡負載的問題仍然是擺在各國無人機研發者們面前的一道難題。如果能夠改善其性能將在一定程度上提高無人機的作戰生存能力,通信導航支援能力和更方便快捷的戰場通信服務。

在無人機數據鏈系統中,地面站對無人機群進行測控并建立了無人機與地面站的數據通信鏈路。無人機通過此鏈路將自己偵查到的敵方或其它敏感信息、視頻圖像、自身位置信息、相關動態信息傳給地面站,供地面站進行分析處理。

文中首先對無人機數據鏈中的能量受限和網絡擁塞問題進行了闡述,然后在MAC層中融入基于能耗參量的擁塞控制算法(CCBE,The Congestion Control Algorithm Based on Energy Consumption parameters),使用OPNET軟件對無人機和地面站進行建模和仿真,搭建了OPNET的半實物仿真系統,并對結果進行分析。

1 無人機的能量受限與網絡擁塞

1.1 能量受限

在無人機數據鏈中,無人機一般在前端同時會執行多種任務。比如偵查,拍攝并實時與地面控制中心傳遞圖片,武器打擊、紅外探測等。完成這些任務決定了無人機的載荷不能夠過高。因此,無人機攜帶的電池也不能夠太大[3]。

無人機除了在執行任務的過程中會消耗能量,在收發數據時也會消耗能量。本文主要考慮后者,通過選取最小發射功率引入能耗參量來達到節約能量目的。

1.2 網絡擁塞

另一方面,無人機在執行任務時的通信是無線通信,根據無線通信原理我們知道信道容量也是十分有限的,因為無線信號在傳輸過程中會衰減,而且受噪聲遠近效應的影響。隨著時間不斷發生變化以及任務的增加造成通信的數據量增加,無人機網絡很容易產生擁塞。本文通過引入基于能耗參量的擁塞控制自適應的調整節點發送功率來達到緩解擁塞,提高吞吐量的目的。

2 基于能耗參量的擁塞控制算法

2.1 擁塞檢測函數

在戰術無人機模擬通信數據鏈系統中,當無人機下傳的有效載荷信息量過大即網絡中的分組數量太多時,分組到達接收節點會遇到沒有緩沖區可用的情況,此時網絡吞吐量就會下降,造成擁塞,我們用擁塞檢測函數ρ表征節點的擁塞情況:

式中,lbefore是前一時刻的隊列長度,lcurrent是當前時刻的隊列長度,q為隊列空間。η是一個(0,1)的平滑系數,當η取值大于0.5時,當前時刻隊列長度lcurrent對ρ值影響小于lbefore對ρ值影響,反之,lcurrent對ρ值影響大于lbefore對ρ值影響。

設源節點的發送速率為V0,則Vmin≤Vo≤Vmax,其中Vmin、Vmax為源節點發送的最小速率和最大速率。源節點根據擁塞檢測函數ρ在Vmin≤Vo≤Vmax之間調整發送速率V0。由于MAC可以獲取分組隊列長度,我們在MAC層加入擁塞控制后,就能夠合理地調節發送速率提高網絡性能[4]。

2.2 能耗參量

在無線通信中,由于遠近效應干擾等問題,網絡節點的發射功率不可避免地受到限制[5]。為了降低網絡節點的能耗,從而提高無線網絡的生存時間和系統的能量效率,網絡節點的發射功率也受到限制[6]。當源節點向目的節點發送數據包時,接收功率Pr計算公式如下:

式中,Am為基本損耗中值,Hb接收天線高度因子,Hm發射天線高度因子,KT為地形物修正因子,P0為自由空間下目的節點的接收功率[7]:

式中,Pt為發射信號功率,λ為工作波長,d為收發天線的距離。Gt、Gr分別為發射天線和接收天線增益,δ為系統損耗因子。目的節點為了能夠接收到源節點發送的信息,接收功率Pr須滿足:

式中,R_Thresh為接收機最小接收功率門限。G為源節點與目的節點的最小信道增益,G=Pr/Pmax,Pmax為最大發射功率。根據以上各式可以求得最小發射功率Pmin為:

在本文自動功率控制中引入能耗參量α:

式中,e0(k)為節點初始能量,er(k)為節點k在t時刻的剩余能量:

式中,Pmin表示最小發射功率,T為發送單位比特數據(bit)所需要的時間,D為比特數(bits)。

2.3 算法描述

設源節點發送速率為V0,根據以上理論,基于能耗參量α的擁塞控制算法(CCBE)描述如下:

1)當0＜ρ＜0.5時,節點隊列數據傳輸比較順暢,此時加大源節點發送速率V0,提高網絡吞吐量,更新為V0=(1+α)V0。

2)當0.5＜ρ＜0.7時,隊列擁塞情況比有些嚴重,此時減小源節點發送速率V0,更新為V0=(1-tα)V0,控制系數t代表減小幅度,0＜t＜1。

3)當0.7＜ρ≤1時,隊列擁塞情況很突出,此時應減小源節點發送速率V0,更新為V0=(1-α)V0。

以上算法是根據節點隊列擁塞的程度,通過能耗參量來控制發送速率的大小。節點的發送功率仍然是采用了最小發射功率,已達到節約能量目的。

3 仿真場景設計

這里采用OPNET仿真軟件搭建環境。在OPNET Modeler平臺上,戰術無人機模擬通信數據鏈系統的構建使用層次化、模塊化建模機制,共有3個層次:最底層為進程(Process)模型,以狀態機來描述協議;其次為節點(Node)模型,由相應的協議模型構成,反映設備特性;最上層為網絡模型。三層模型和實際的協議、設備、網絡完全對應,全面反映了網絡的相關特性[8]。為了驗證ECT算法,這里搭建了OPNET硬件半實物仿真平臺和網絡仿真場景,如圖1所示。

圖1 無人機模擬通信數據鏈系統硬件半實物仿真平臺Fig.1 Hardware semi-physical simulation platform of UAV analog communication data link system

OPNET網絡仿真場景配置如圖2所示。

圖2 仿真場景示意Fig.2 Schematic diagram of simulation scenarios

數據鏈路工作在UHF頻段,屬于視距鏈路范圍內。本文無人機群和地面站都位于一個局域網內。設置發射機的頻率為600 MHz,帶寬為60 kHz。設無人機的初始能量為0.5 J。t=0.5,代表減小幅度適中。仿真時間為213 s。調制方式采用BPSK,無人機高度為10 km,在業務層每0.01 s產生一個數據包。一個數據包的大小為1 000 bit。

4 仿真分析

將基于能耗參量的擁塞控制算法(CCBE)融入MAC層中,數據鏈采用TDMA協議,對CCBE-TDMA算法和TDMA進行仿真對比分析,這里無人機架數為10,一個地面站。

圖3為CCBE-TDMA算法與TDMA網絡平均吞吐量比較。

圖3 網絡吞吐量Fig.3 Network throughput

從圖3中可以看出,采用了CCBE算法的系統平均吞吐量在絕大多數情況下要高于沒有采用此算法的吞吐量。并且,當網絡出現擁塞時,擁塞控制算法使得系統吞吐量的下降趨勢不明顯,而沒采用此算法的情況下吞吐量下降的比較多。

這里對采用擁塞控制算法吞吐量曲線做一下說明:從大約10 s開始,一直到33 s左右,網絡吞吐量呈現一個較快的增長趨勢,這是因為仿真初期,網絡負載還很小,隊列空閑比較多,網絡十分通暢,節點剩余能量指數很高。此時自動的加快了節點發送速度V0,使其為(1+α)V0,后面在33～66 s的時候,吞吐量開始增長緩慢,這是因為數據包到達目的節點逐漸增多,節點負載加重,引起排隊延遲,此時自動的減小了源節點發送速度為(1-0.5α)V0,減輕了節點的擁塞情況。在66～105 s時,隊列擁塞程度達到很高了,吞吐量開始下降,這時進一步降低節點發送速率為(1-α)V0,緩解擁塞情況。在105～120 s,之前的吞吐量已經下降到最低點,并且節點擁塞已經減輕了不少,重新恢復順暢,此時增加節點發送速度使其為(1+α)V0,吞吐量也隨之增加,但是它增加的速度并沒有仿真開始時間段那么快,這是因為剩余能量指數a已經減小的緣故,因為經過了一段仿真時間,節點消耗了一部分能量。后面在120 s之后吞吐量開始下降,下降幅度并不大。這是由于隊列擁塞增加,減小發送節點速度的緣故,最后趨于穩定。

最后我們為了考察不同網絡負載情況下CCBE算法的性能。在這里設置節點數的變化范圍為4～40。仿真結果如圖4所示。

圖4 吞吐量變化情況Fig.4 Changes of throughput

從圖4中可以看出隨著無人機節點數的增多擁塞控制算法對網絡吞吐量的提升還是比較明顯的。

5 結語

本文綜合考慮無人機節點的能量和隊列擁塞情況提出了一種基于CCBE-TDMA算法的無人機模擬通信數據鏈系統設計。仿真結果表明該算法網絡吞吐量要高于經典TDMA協議的吞吐量。它能根據各節點能耗參量動態合理地控制節點發送速率,從而提高整個網絡性能。

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CHEN Min.OPNET Network Simulation[M].Beijing: Tsinghua University Press,2004:11-12.

SHANG Xiao-fu(1990-),male,graduate student,majoring in wireless communication technology and the UAV self-organized network.

王玉文(1962—),男,副教授,主要研究方為航空航天電子技術、民航通信導航監視技術;

WANG Yu-wen(1962-),male,associate professor,mainly working at aerospace electronic technology,communication navigation monitoring technology of civil aviation.

董家志(1990—),男,碩士,主要研究方向為無人機天線技術,無源定位技術;

DONG Jia-zhi(1990-),male,graduate student,mainly concerns UAV antenna technology,passive location technology.

張洪(1989—),男,碩士,主要研究方向為民航通信導航監視技術、多點相關定位技術。

ZHANG Hong(1989-),male,graduate student,majoring in civil aviation communication navigation monitoring technology,multipoint relative positioning technology.

UAV Data Link Design with Congestion Control Algorithm based on Energy Consumption Parameters

SHANG Xiao-fu,WANG Yu-wen,DONG Jia-zhi,ZHANG Hong
(School of Astronautics and Aeronautics,UESTC,Chengdu Sichuan 611731,China)

UAV may play an increasingly important role in the future wars.It can deliver the useful enemy information to its own ground control center for its own deployment of careful operation plan.UAV traffic load and energy are two important indexes to determine whether UAV data link system is good or bad.Traffic load can be solved by congestion control.In combination with the characteristics of UAV's limited energy,UAV adopts minimum power launch in data sending.In the MAC layer,energy consumption parameter is introduced and integrated into the congestion control for improving the network performance of UAV data link.With opnet simulation software,and by building up a semi-physical simulation platform,a congestion control algorithm based on energy consumption parameters of UAV data link is designed.The simulation results show that the algorithm can improve the system throughput and save the energy.

UAV data link;congestion control;energy consumption parameters

TN919

1002-0802(2014)09-1037-04

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.09.012