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基于松弛時延的真空管高速飛車uRLLC貪心復用機制

2023-12-01 11:26:34張嘉馳
鐵道學報 2023年11期
關(guān)鍵詞:資源

張嘉馳,劉 留,王 凱,劉 琪

(1.北京交通大學 電子信息工程學院,北京 100044;2.中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司 智能城市研究院,北京 100033)

近十年來,我國高速鐵路取得的成就吸引了全世界的目光。伴隨著輪軌高鐵快速發(fā)展的同時,被譽為“第五種交通工具”的下一代超高速高鐵——真空管高速飛車正進入人們的視野[1]。真空管高速飛車采用磁懸浮技術(shù),在密閉金屬管道中將空氣抽取掉以實現(xiàn)接近真空的低氣壓環(huán)境,從而使列車在全天候、無輪軌阻力、低空氣阻力、低噪聲模式下超高速運行。列車在接近真空的管道內(nèi)行駛時,理論速度為1 000~4 000 km/h,屆時將極大縮短旅客的在途時間[2-3]。

真空管高速飛車安全、高效地運行離不開穩(wěn)定可靠的無線通信系統(tǒng)的支撐和保障。當今的軌道交通移動通信系統(tǒng),如GSM-R、LTE-R等,能支持終端的最大移動速度僅為500 km/h,不能直接應用于真空管高速飛車的車地通信[4]。而一些國外的軍用通信系統(tǒng),雖可支持終端的移動速度高達5馬赫(≥6 000 km/h)[5],但是專網(wǎng)系統(tǒng)不僅會大大提升建設運營成本,同時也存在通信安全隱患。

為實現(xiàn)可靠的真空管高速飛車車地無線通信,已有部分團隊開展了相應的研究。文獻[2]調(diào)研了適用于真空管高速飛車的寬帶無線接入技術(shù),并提出一套基于漏泄波導的無線接入方案;文獻[3]分析了真空管高速飛車車地無線通信需求,并提出基于云接入架構(gòu)實現(xiàn)免切換的方案;文獻[6]提出一種能抑制多普勒頻偏的漏泄波導架構(gòu),從根源上消除高速移動帶來的嚴重多普勒效應;文獻[7]提出一種基于多對多映射關(guān)系的云接入架構(gòu),以降低真空管高速飛車頻繁的越區(qū)切換次數(shù);文獻[8]綜合分析了車地無線通信業(yè)務類型以及相應的指標,并提出一種基于電磁透鏡的無線接入方案;文獻[9]基于傳播圖理論分析了真空管道場景內(nèi)基于分布式天線車地無線信道的傳播特性;文獻[10]在文獻[9]基礎上,一方面研究了物理資源復用機制,另一方面針對非安全類業(yè)務探討了基于緩存的資源管理,然而其所提的復用方案采用粒子群算法進行求解,難以適用于高速時變場景。綜上所述,以上研究大多聚焦在車地信道、接入架構(gòu)等方向,本文則從通信物理資源管理角度進行探討。

與傳統(tǒng)軌道交通通信不同的是,真空管高速飛車的通信服務質(zhì)量需求更為精細與苛刻。文獻[11]將真空管高速飛車車地無線通信數(shù)據(jù)分為安全與非安全兩大類,并分析了各類數(shù)據(jù)所涉及到的通信業(yè)務及具體指標。一方面,列車運行、安全監(jiān)控、維護等安全類業(yè)務信息需要實時傳送到地面上,以滿足地面控制中心對真空管高速飛車的實時動態(tài)跟蹤和信息的實時交互傳輸,這部分業(yè)務雖然數(shù)據(jù)量較小,但對傳輸時延和誤碼率要求非常苛刻,可視為超高可靠低時延通信(ultra-Reliable Low Latency Communications, uRLLC)業(yè)務;另一方面,以旅客為主體的移動多媒體等非安全類業(yè)務對帶寬需求較大,而對時延和誤碼率要求較低,可視為增強移動帶寬(Enhanced Mobile Broadband, eMBB)業(yè)務。

在第五代移動通信系統(tǒng)(The Fifth Generation, 5G)體制中,eMBB業(yè)務的調(diào)度最小單位是時隙,而uRLLC業(yè)務的調(diào)度單位是2個mini-slots。2種異質(zhì)業(yè)務共存時,可通過時頻域資源復用的方式來同時保證高吞吐量、高可靠性的通信需求。現(xiàn)今,已有大量文獻開展了對2種異質(zhì)業(yè)務復用的研究,如:文獻[12]研究在滿足uRLLC業(yè)務的約束條件下,采用貪婪算法以期最大化eMBB業(yè)務利用率和多用戶間的公平性;文獻[13]基于正交與非正交接入技術(shù),研究集中式云接入環(huán)境下eMBB與uRLLC業(yè)務的復用;文獻[14]提出一種風險敏感的分配方案,在保障高可靠uRLLC傳輸?shù)幕A上降低eMBB業(yè)務傳輸?shù)娘L險;文獻[15]提出一種空間搶占調(diào)度算法,為安全類業(yè)務設計一個即時且無干擾的信號子空間來保障安全類業(yè)務的傳輸。這些工作從多角度深入研究了uRLLC與eMBB通信業(yè)務的復用,提出許多行之有效的方法,但是,其僅將兩種業(yè)務一分為二地區(qū)別對待,并未進一步研究各類型uRLLC業(yè)務的不同時延、誤比特率(Bit Error Rate, BER)等指標對資源復用的影響。

5G通信中的切片技術(shù)可為不同業(yè)務提供定制化服務,類比切片概念,適當松弛業(yè)務時延,采用靈活的復用方案能提高通信系統(tǒng)性能。文獻[10]已初步提出松弛時延的思想來復用不同的uRLLC業(yè)務,以期降低功耗和提升吞吐量;文獻[16]通過松弛業(yè)務可靠性約束,提出一種復用方案;文獻[17]提出一種松弛時延的資源復用方案,并探討了高鐵通信場景下資源復用性能。真空管高速飛車車地通信uRLLC業(yè)務類型多、指標不盡相同,本文在滿足各uRLLC業(yè)務BER約束基礎上,通過松弛時延約束降低資源復用功耗,并提出一種貪婪策略來實現(xiàn)快速復用以應對高速時變的通信場景。

1 異質(zhì)業(yè)務資源復用

1.1 車地無線通信業(yè)務需求分析

作為一種新型的交通運輸方式,真空管高速飛車需要多類uRLLC業(yè)務以保障列車能在速度至少1 000 km/h的情況下實現(xiàn)可管可控。文獻[3,8,10,15]對真空管車地無線通信業(yè)務進行了定性、定量分析,并給出不同業(yè)務類型、數(shù)據(jù)量、延時、BER等具體指標,指出各業(yè)務所要求的各項指標均不同。本文進一步將不同的uRLLC業(yè)務劃分為5個等級。真空管高速飛車車地無線通信業(yè)務需求見表1。表1中,TCS為牽引控制系統(tǒng);OCS為運行控制系統(tǒng);OVCS為運行語音通信系統(tǒng);TOSM為列車運行狀態(tài)監(jiān)測與診斷;VS為視頻監(jiān)控;PIS為旅客信息服務。

表1 真空管高速飛車車地無線通信業(yè)務需求

1.2 各等級業(yè)務資源塊映射

真空管高速飛車的可管可控離不開多種uRLLC業(yè)務的傳輸,而每類業(yè)務的時延、BER等需求不一致,因而需先將不同等級的安全類業(yè)務映射到不同大小的資源塊。在5G通信系統(tǒng)中,采用參數(shù)集技術(shù)可實現(xiàn)靈活的組幀,為多種業(yè)務共存的通信場景提供物理層基礎[18]。

真空管高速飛車車地通信多種等級業(yè)務的資源塊映射示意見圖1。圖1中,Δf為子載波帶寬;Δt為mini-slot時長。由圖1可見,在復用過程中,uRLLC業(yè)務搶占了eMBB業(yè)務中的部分時頻資源,即uRLLC的資源塊疊加在eMBB資源塊上。圖1中僅展示了2種等級(Lv-1和Lv-2)uRLLC業(yè)務的資源塊映射,其中,高等級uRLLC類業(yè)務對延時較敏感,因而對其分配的資源塊具有較短時長以便快速響應傳輸,其在頻域上占據(jù)較大的帶寬;類似的,低等級業(yè)務對時延敏感程度較低,故對其分配的資源塊具有較長時長,其在頻域上占據(jù)較小帶寬。

圖1 松馳復用時延約束示意

1.3 基于松弛時延約束的資源復用

資源復用是應對異質(zhì)通信業(yè)務共存的一種有效的解決方案。當今的5G系統(tǒng)對uRLLC通信業(yè)務并不做區(qū)分對待,在uRLLC業(yè)務到達的下一個mini-slot即對該業(yè)務進行復用處理,是一種“即到即處理”的方案。而真空管高速飛車通信業(yè)務種類較多,各類uRLLC業(yè)務對延時、誤比特率等指標要求均不同,因而可適當松弛時延約束,將復用時間范圍放寬至uRLLC業(yè)務的最大允許時延。下面以圖1為例進行詳細闡釋。

圖1中,以最小Δf和最短Δt為基本單位將時頻域資源劃分為若干個方格,最小方格尺寸為Δt×Δf,仿照資源粒子(Resource Element, RE)的定義,將其定義為mini-RE。在時刻t1同時到達2個不同級別的uRLLC業(yè)務時,傳統(tǒng)復用方法是在下一個mini-slot對uRLLC業(yè)務進行復用;在復用時刻t2到達2個不同級別的uRLLC業(yè)務時,根據(jù)Lv-2的uRLLC時延指標適當放寬時延約束,增大時域復用范圍,使得復用更加靈活。

2 優(yōu)化問題模型

1)僅存在eMBB業(yè)務

根據(jù)上述計算可知,真空管高速飛車車地時變信道的相關(guān)時間近似為1個mini-slot,因而資源調(diào)度單位不再設為RE,而是mini-RE。考慮基站發(fā)射功率為定值情況下最大化系統(tǒng)的吞吐量,采用注水功率分配算法對每個時隙對應的Nf個mini-RE分配功率。

2)異質(zhì)業(yè)務共存

( 1 )

( 2 )

( 3 )

( 4 )

( 5 )

( 6 )

當產(chǎn)生隨機并發(fā)的uRLLC業(yè)務時,考慮到uRLLC業(yè)務需要較高SINR以實現(xiàn)較低BER,設定對2種異質(zhì)業(yè)務采用2個獨立的功率控制器分別進行功率分配。在復用時,一方面要保障各類uRLLC業(yè)務時延和BER的需求,另一方面還應考慮最小化uRLLC業(yè)務總功率以達到節(jié)能的目的。基于上述表述,構(gòu)建如下優(yōu)化問題:

3 問題求解

3.1 單uRLLC業(yè)務

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

3.2 多uRLLC業(yè)務

上述方案僅針對單個uRLLC業(yè)務,對于同時到達的多個不同等級的uRLLC業(yè)務資源塊,一方面考慮滿足各uRLLC業(yè)務的復用范圍約束和BER約束,即約束條件式( 1 )、式( 2 )和式( 6 ),另一方面考慮復用時任意資源塊間不會發(fā)生復用重疊,即約束條件式( 9 )。該問題為NP-hard難題,難以直接求得最優(yōu)解,常規(guī)的方法是采用啟發(fā)式算法通過多次迭代,直至搜尋到最優(yōu)解(或次優(yōu)解),但這類算法所需時長過長,無法滿足業(yè)務實時性要求。對此,本文提出一種多業(yè)務貪心算法,步驟如下。

2 fors= 5:-1:1

3Vs={1,2,…,Qs};

4 whileVs≠?

5 ①q=rand{Vs},Vs=Vs-q;

9 end

10 end

貪心復用策略示例見圖2。圖2中,第5層已確定了某個等級為5的資源塊復用位置,初始位置為(6,3),假設該等級業(yè)務的資源塊尺寸為3×3,則該等級的其他業(yè)務不能在范圍[4,9]×[1,6]內(nèi)進行復用。第4層中的資源塊尺寸為2×2,則該等級的業(yè)務不能在范圍[5,9]×[2,6]內(nèi)進行復用,通過限制每層復用范圍的方式,來滿足約束條件式( 9 ),即任意2個資源塊復用時不得重合。按照上述算法對所有uRLLC業(yè)務復用完畢后,每層的資源塊坐標即為該等級業(yè)務的復用位置。

圖2 貪心復用策略示例

4 仿真分析

在真空管高速飛車車地通信系統(tǒng)中,每個mini-slot時長Δt=0.1 ms,子載波帶寬Δf=180 kHz,設定子載波數(shù)目Nf=500,噪聲功率譜密度為-60 dBm/Hz,對所有等級的uRLLC業(yè)務均采用16-QAM調(diào)制方式,uRLLC業(yè)務共分為5個等級,各個等級對應的資源塊大小、最大松弛時延、BER等參數(shù)如表1所示,其他仿真參數(shù)指標見表2。

表2 仿真參數(shù)

列車經(jīng)由車載天線與管壁內(nèi)側(cè)的漏泄波導進行無線通信[8],該場景下存在直射徑,由于管壁以及車體的反/散射造成的多徑影響,可將該場景近似為萊斯信道,在每個mini-slot上對eMBB業(yè)務分配的總功率為1 W。采用漏泄波導無線接入方式,則無線信道的大尺度衰落服從指數(shù)函數(shù),小尺度衰落按式(15)進行計算。參照基于幾何的隨機模型,該場景下窄帶信道增益h的表達式為

(15)

為便于后文陳述,將“即到即處理”方案記為方案1;將本文所提出的松弛時延約束方案記為方案2;將未采用注水功率分配算法的松弛時延約束方案記為方案3;將基于PSO的復用算法記為方案4。

1)時頻域資源復用分析

某時刻方案1、2復用結(jié)果見圖3。圖3中,黑、白背景色為不同時刻、不同頻率位置處的信道增益,其中白色為高增益,黑色為低增益。不同等級的uRLLC業(yè)務被分配到不同尺寸的資源塊,即不同顏色的矩形塊。縱向黃色實線、虛線分別為uRLLC到達時刻以及允許的最大資源調(diào)度范圍(包含資源塊的時長),橫向黃色實線為允許的調(diào)度范圍。以圖3(a)為例,在第2 017個mini-slot時刻,共到達了30個不同類別的uRLLC業(yè)務,對于傳統(tǒng)的即到即處理方案,在下一mini-slot立即對所有業(yè)務進行復用,復用時仍以式(10)為目標函數(shù)進行位置和功率的求解,各個資源塊對應位置見圖3(a)。圖3(b)展示了松弛時延約束下的復用結(jié)果,與圖3(a)相比,Lv-1~Lv-4的uRLLC業(yè)務可復用的時域范圍更寬,可選擇信道增益較高的區(qū)域復用以避開信道條件較差的區(qū)域,因而靈活性更強,能一定程度上擺脫信道深衰落的影響。

2)不同時刻資源復用功耗分析

不同等級的uRLLC業(yè)務隨著列車逐漸遠離初始波導縫隙時所耗平均功率曲線見圖4。圖4中,5條不同顏色實線為采用方案2時不同位置上各等級uRLLC的平均功率曲線,黑色虛線為采用方案1時在不同位置上所消耗的功率。從圖4可知:①較高的等級所要求的BER更為苛刻,因而需要消耗較高的功率實現(xiàn)較低的BER;②在信道條件較好的時刻中(如1~1 500 mini-slot),方案1、方案2所耗功率基本一致,但在信道條件較差的時刻(如2 000~3 500 mini-slot),方案2所耗功率比方案1要少。

圖4 不同時刻各等級業(yè)務所耗功率

3)與傳統(tǒng)復用方案功耗對比分析

為更加清晰地展示方案1、2兩種方案所耗功率間的關(guān)系,本文將該段漏泄波導均分為4段,分別統(tǒng)計每段內(nèi)各等級業(yè)務所耗總功率。各等級業(yè)務在不同波導段內(nèi)所耗功率對比見表3。由表3可見,方案1、2在不同的波導段內(nèi)各等級業(yè)務所消耗的總功率與圖4反映的趨勢一致,在信道條件較差的波導段內(nèi)(如第4段),傳統(tǒng)的方案1需要更多的功率來滿足uRLLC業(yè)務的BER需求。

表3 各等級業(yè)務在不同波導段內(nèi)所耗功率對比 W

4)與塊內(nèi)均分策略復用方案功耗對比分析

與塊內(nèi)功率均分策略(方案3)的對比,即在資源塊內(nèi)進行功率分配時,不采用式(12)的分配方案,而是將功率均勻分配到各個時頻域坐標上。方案2(注水功率分配方法)與方案3對于5類等級業(yè)務在不同波導段內(nèi)所耗功率對比如表3所示:①在相同波導段內(nèi),采用方案3時低等級業(yè)務所需的額外功率較高,這是由于相比于頻域衰落,真空管車地無線信道在時域的變化更為劇烈,導致在一個時域較長的資源塊(即低等級業(yè)務)信道變化較為明顯,因而采用方案2更為節(jié)能;②對于相同等級的業(yè)務,在信道狀態(tài)較差的波導段內(nèi),方案3所消耗的額外功率也更高。

5)不同信干噪比復用功耗分析

SINR影響著uRLLC業(yè)務資源復用狀況,而信道狀態(tài)與噪聲也將影響著SINR。真空管列車自身產(chǎn)生的噪聲影響著SINR,因而本文仿真了不同噪聲PSD條件下uRLLC業(yè)務所消耗的功率。3個不同時刻(第764、7 527、2 210個mini-slot)時,不同噪聲PSD條件下各類別uRLLC業(yè)務所耗的平均功率見圖5。圖5中,5條不同顏色實線為第764個mini-slot時刻不同噪聲PSD下的各等級uRLLC業(yè)務所耗功率曲線,虛線和點劃線分別為第1 527、第2 210個mini-slot時刻結(jié)果。從圖5可知,隨著PSD以分貝形式增長,SINR急劇下降,因而需要消耗更多的功率來滿足uRLLC的SINR需求。在高噪聲PSD條件下,低等級業(yè)務所需功率遠低于高等級功率。同樣的,當噪聲功率譜密度為-53 dBm/Hz時,3個不同時刻上等級1業(yè)務所需功率分別為2.37、4.22、6.77 W,等級5業(yè)務所需功率分別為9.17、14.55、22.66 W。

圖5 不同噪聲PSD條件下所耗的平均功率

6)與基于PSO的復用算法對比

針對某個特定列車位置處所有uRLLC業(yè)務待求解的復用坐標,將所有業(yè)務的時頻坐標視為一個粒子的維度,根據(jù)式(15)可計算出對應的功耗,采用PSO算法求解粒子的最佳位置,即所有業(yè)務的復用位置。仿真硬件平臺配置為:內(nèi)存為12 GB,CPU主頻為2.6 GHz,型號為Intel(R) Core(TM) i7-9750 H CPU,仿真平臺為Matlab R2021a。仿真時粒子群種群數(shù)目設為100,迭代次數(shù)為500。不同方案的耗時和總功耗對比見表4。由表4可見,4類算法總功耗對比為:方案2<方案4<方案3<方案1。其中,本文所提出的方案2功耗最低;方案4的總功耗低于方案1、3,這是由于仿真中種群數(shù)目和迭代次數(shù)較少所導致。結(jié)合表3中各方案在不同位置、不同等級業(yè)務的功耗,本文方案在各個波導段內(nèi)的功耗最低,且與方案3、4相比耗時較短,固而本文方案優(yōu)于其他已有資源復用方案。

表4 不同方案性能對比

5 結(jié)論

本文針對真空管高速飛車車地通信中多類別uRLLC業(yè)務的物理資源復用問題,對不同指標業(yè)務采取差異化處理方式,通過松弛各個業(yè)務的時延約束,在同時滿足BER約束條件下降低uRLLC復用功耗,并提出一種貪婪策略實現(xiàn)復用的快速求解以應對高速時變場景。仿真結(jié)果表明:

1)本文提出的貪心求解算法能實現(xiàn)復用的快速求解。

2)在SINR較差的條件下,本文所提方案可大幅度節(jié)省uRLLC業(yè)務所耗功率。

3)與群體智能算法相比,本文所提方案可大幅度降低計算復雜度。

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