面向6G卫星物联网的帧内干扰消除随机接入技术研究

本文研究了6G卫星通信网络中的超大规模用户并发接入问题，重点针对卫星物联网场景中的大规模用户连接。论文提出了一种基于帧内干扰消除的随机接入协议，与传统的IC协议相比，该协议在吞吐率和时延方面表现更优。通过理论模型和仿真分析，该协议在过载情况下仍能保持较高的性能，显著提升了系统的吞吐率。研究结果表明，基于帧内干扰消除的随机接入协议在6G卫星物联网应用中具有重要价值。

摘要

空天地一体化网络系统，采用协同传输机制，实现认知无线电技术下的高效非正交多址接入技术，构建内容分发网络系统。

1 引言

突破地形障碍，实现卫星通信与地面网络的深度融合，构建全球无缝覆盖的海陆空天一体化信息网络，成为学术界和产业界的共同研究热点。国际组织如3GPP和ITU等成立了专门工作组，致力于星地融合领域的标准化研究。其中，3GPP主导的非地面网络（Non-Terrestrial Networks, NTN）致力于将卫星通信与5G技术相结合，解决新空中接口支持NTN的关键技术难题。相较于ETSI提出的较为成熟的DVB S2/S2X卫星协议，该技术标志着卫星通信正式进入3GPP标准化进程，其标准化工作将为6G技术的星地融合研究提供重要技术支撑。

6G卫星通信网络将由5G时代的增强移动宽带（eMBB）、超可靠与低时延通信（URLLC）和大规模机器类通信（mMTC）三大应用场景扩展为未来增强移动宽带（FeMBB）、极可靠低时延通信（ERLLC）、广覆盖高移动性通信（LDHMC）、超大规模机器类通信（umMTC）和极低功率通信（ELPC）五大应用场景。其中，umMTC主要应用于卫星物联网等海量用户并发接入的场景，在该场景下，每平方千米可支持多达数十亿个终端用户。针对6G卫星通信网络，设计一套能够实现umMTC用户并发接入业务需求的接入机制，将是本文研究的核心内容。

大量文献对卫星物联网通信中的介质访问控制（Medium Access Control, MAC）协议进行了深入研究和系统分析。总体而言，MAC协议主要可分为两大类。

基于中心控制节点的固定分配接入：这类协议能够确保每个用户在时间和频率上独立拥有用于数据传输的时频资源，从而避免冲突。NB-IoT技术作为此类接入机制的典型代表，在其工作原理中，下行链路采用OFDMA进行数据传输，上行链路则采用SCFDMA。每个接入用户获得的时频资源都是独特的。即使在多用户同时传输的情况下，也不会发生冲突。然而，该机制需要中心控制节点在数据传输开始前告知接入用户用于数据传输的资源，并依赖系统严格的同步以保证时间和频率的正交性，从而消除多用户信道间的干扰。卫星信道，尤其是LEO轨道，由于其较高的往返时延和严重的多普勒效应，使得将基于资源分配的MAC协议应用于未来的卫星通信网络充满挑战。

（2）主要采用随机接入：主要采用随机接入的MAC协议特别适合用作6G卫星物联网中的多用户接入机制，因为其与物联网用户流量特性具有高度契合性。现有按需分配多址协议在物联网应用中具有低占空比和短分组长度特征时，表现并不理想。在随机接入机制中，当需要发送信息时，用户无需与接入节点进行任何协作即可以分组形式发送信息。若用户未在网络中收到应答，将在随机时间延迟后再次发送相同的分组，直至达到最大发送次数。该协议虽然简单，但在中等负载下仍能保持良好性能。由于资源分配的随机性，可能导致多个用户争用同一资源进行数据传输，从而引发分组冲突。具有代表性的随机接入协议包括ALOHA、LoRa和Sigfox等物联网技术的变体。时隙ALOHA的最大吞吐量约为0.3，这显然无法满足卫星物联网中多用户并发接入的需求。近年来，针对此问题已进行大量改进研究，其中以采用干扰消除技术的ALOHA变体最为突出，代表方案包括冲突解决分集时隙ALOHA（CRDSA）和不规则重复分集时隙ALOHA（IRSA）等。研究表明，在渐进状态下，基于干扰消除的随机接入技术可达到理论极限的1吞吐量。

2 基于干扰消除的随机接入

卫星信道具有较高的RTT和较严重的多普勒效应，使得基于分配的MAC机制并不适用于未来面向海量用户连接的卫星物联网应用。随机接入技术具有接入灵活、不受网络规模限制、系统部署简单等优势，且能较好地适应物联网短分组突发业务，被视为未来卫星物联网系统中多址接入技术的有力候选方案。在已有的基于IC的随机接入技术中，大多数接入协议在网络过载的情况下吞吐率性能都会迅速下降，如CRDSA、IRSA等。与之相比，参考文献[11-12]提出了一种基于误率码的随机接入技术，能够根据当前的接入情况自适应地调整数据帧的长度，使其在网络过载的情况下吞吐率性能不至于下降太多。然而这种方式需要接入节点不停地检查当前的解码状态并实时地广播停止信标以便确定最佳帧长，这必然会带来接收机复杂度的提升。因此，本文提出了一种面向卫星物联网应用的基于帧内IC的随机接入协议。与参考文献]相比，本文所提协议基于固定长度数据帧，不需要接入节点不停地检查当前的解码状态，并且能够在网络过载的情况下获得较大的吞吐率。

2.1 系统模型

如图1所示，该系统模型展示了多址接入的基本框架。在该系统中，K个地面站用户同时共享一个卫星上行信道，用于数据传输。当用户需要发送信息时，会在当前竞争周期以分组形式发起接入。考虑将一个数据帧由M个等长时隙组成，作为用户接入的竞争周期。用户只能在指定的时隙时间段内发送分组。若多个用户在同一时隙发送分组，则视为冲突。每个用户会随机生成一个长度为M的二进制序列，该序列被定义为时隙索引。假设用户k生成的二进制序列中1的数量为Λk，且Λk服从参数为（M，p）的二项分布。其中，p为竞争参数，由接入节点通过下行信道广播给各个用户。用户k会根据时隙索引中的1的位置，在相应时隙中发送分组的Λk个副本，以完成数据传输。工作原理如图2所示。

图1 卫星多址接入系统模型

在图2中，数据帧的时隙数为M=5，持续时间为TF，每个时隙的时长TS=TF/M。用户1随机生成的二进制序列为11100，则用户1在数据传输帧的第一、二、三个时隙重复发送分组副本；用户2随机生成的二进制序列为00101，则用户2在数据传输帧的第三、五个时隙重复发送分组副本，依此类推。每个分组副本的有效信息载荷部分都包含该用户随机生成的二进制序列，当某个分组副本被成功接收时，即可获取该用户的时隙索引，从而帮助接收机接收其他用户发送的分组。

图2 基于帧内IC的随机接入工作原理

当每次需要发送分组副本时，用户k都会重复发送

在本系统中，Xk表示用户k传输的信息符号，更一般地，这里使用符号Xk表示用户k发送的分组副本。其中，hk为用户k信道估计参数，将发送的符号乘以基带系数。

可以抵消信道衰落带来的影响。

卫星节点在第j个时隙接收到的多用户叠加信号yj可表示为

其中，Zj代表服从均值为0、方差为1的高斯分布的加性噪声。a(k,j)是一个二进制变量，用于表示用户k在时隙j内是否发送了分组副本，若发送了分组副本，则a(k,j)=1，否则a(k,j)=0。

2.2 接收机译码

数据传输帧的每个时隙可能分为3种状态：未发送分组、发送单个分组、存在分组冲突。假设接收端能够识别时隙所处的这3种状态。与传统随机接入协议不同，在处理存在多个分组冲突的时隙时，接收端会将该时隙接收的叠加信号暂存，而非立即舍弃。根据参考文献[9]，多用户随机接入过程可借助二分图进行建模。图3展示了3个用户在一个包含4个时隙的数据帧中进行随机接入过程的示例。在图3中，用户节点以圆形表示，时隙节点以方形表示，用户节点和时隙节点分别以字母u和字母s标记。在随机接入过程中，图3中用户节点与时隙节点之间的连线表示用户选择在特定时隙发送数据副本。例如，在图3中，用户1在时隙3发送了数据副本，用户2则分别在时隙1和时隙4发送了数据副本。

图3 随机接入过程的二分图表示示例

对于采用物理层的可靠编码机制的单个分组发送的时隙，假设接收机能够无差错地接收该分组。此时，接收机不仅成功接收了用户传输的数据，还获得了该用户的时隙索引。通过分析未发生冲突分组有效信息载荷中其副本的位置信息，有效消除该副本引入的干扰，从而进一步获取更多未发生冲突的分组。该迭代IC过程可用二分图表示，如图4所示。

在图4中，接收机在时隙1和时隙3分别接收了多个用户的冲突分组，并将其存储起来。在时隙4时，接收机接收到了用户2的分组，并成功地重构并减去了可以从时隙1的冲突分组中得到的用户3的分组，同时成功接收了该分组。通过同样的方法，接收机获得了用户1的分组。当竞争周期结束时，若仍有未成功接收的分组，则丢弃已存储的冲突分组。未成功发送的用户将在下一轮竞争中重新发送分组。

图4 迭代IC译码的二分图表示

3 吞吐率理论性能评估

在二分图表示的随机接入过程中，假设在竞争周期内，每单位时间内的接入用户数量为K，则二分图中对应用户节点的数量为K；每个数据帧由M个等长的时隙构成，因此二分图中对应时隙节点的数量为M。我们定义用户节点度分布函数为

其中，Λl代表某个用户选择了l个时隙以发送分组副本的概率，在二分图中，某个用户节点连接了l个时隙节点的概率。时隙节点的度分布函数的定义为

Ψl被定义为某个时隙中存在l个用户同时发送分组副本的概率，这等价于二分图中对应该时隙节点的用户节点数量与其相连的概率。

在数据帧的某个时隙期间，发送的分组数服从参数为（N，p）的二项分布，由此可得，单个时隙的平均接入用户数G等于。

同时可以得出单个时隙有n个用户同时接入的概率

在式(6)中，当接入用户数量显著增加时，二项分布可近似为泊松分布。通过融合式(4)和式(6)，时隙节点度分布函数的计算结果为。

同理可计算出某用户在一个竞争周期内发送m次分组副本的概率为

其中，ε=M/N-1。

结合式(3)和式(8)，用户节点度分布函数可表示为

接下来，我们对用户节点边分布函数和时隙节点边分布函数进行具体说明，其中，用户节点边分布函数和时隙节点边分布函数分别被定义为

其中，参数λl和ρl分别由式(12)和式(13)计算得出

从上述定义不难看出度分布函数与边分布函数的关系满足下式

在竞争周期内，某用户发送了l组副本，对应二分图中该用户节点拥有l条边。以q表示该用户节点某条边未知的概率，该边未知意味着该用户在对应时隙节点所处时间段无法发送分组副本。假设其他l-1条边中任意一条边未知的概率为p，只要其他l-1条边中任意一条边已知，则该边即为已知。由此可得q=pl-1。类似地，在时隙节点连接了l个用户节点的情况下，对应二分图中该时隙节点拥有l条边，p表示任意一条边未知的概率。该边未知表示接收端成功接收了该时隙对应用户分组。假设其他l-1条边中对应用户分组在前一个IC迭代步骤中均以1-q的概率被检测出。只有当其他l-1条边所对应用户分组均被检测出时，当前边对应的用户分组才能被检测出。因此可以得到

或等价地得到

基于参考文献所提出的分析框架，利用用户节点和时隙节点之间的边分布函数表达式对这两个公式进行平均计算，从而可以得出第i次IC迭代过程中用户分组未被成功识别的概率。

其中下标i表示迭代次数。在式(16)和(17)的基础上进行迭代计算，可评估基于IC的随机接入方式的收敛特性，最终所得的q值即代表在该竞争周期内未能成功发送分组的用户平均占比率。

4 性能仿真与分析

本节主要采用蒙特卡洛仿真实验，对基于帧内IC的随机接入方式的性能进行系统性比较和分析。在仿真实验过程中，通过固定竞争周期的帧长大小，对不同性能指标与在一个周期内并发接入用户数量之间的关系进行深入研究。为了简化分析过程，假设在同一竞争周期内，所有需要发送数据的用户均发送分组，且分组的长度与信道时隙长度保持一致。在此基础上，各接入用户可通过下行信标与接收机实现同步对时。在接收机端，解码过程中不考虑捕获效应的影响，同时借助物理层的信道编码技术，假定接收机能够无差错地接收所有分组。基于此，系统的主要性能问题集中在分组冲突导致的丢包现象上。此外，在接收某用户分组成功后，需要将其从当前时隙重构并消去时，假设干扰消除是理想的，即不存在重构误差。

图5展示了6种随机接入方式的吞吐率对比分析，其中帧长时隙数M设定为200。这些随机接入方式可分为两类：一类是不带IC的传统随机接入方式，包括ALOHA、S-ALOHA和DSA；另一类是采用了IC的随机接入方式，包括CRDSA、IRSA以及基于帧内IC的随机接入技术。通过图5可以看出，ALOHA、S-ALOHA和DSA这三种协议所能达到的最大吞吐率分别为0.18、0.37和0.31。相比之下，CRDSA、IRSA以及基于帧内IC的随机接入方式的最大吞吐率分别为0.55、0.77和0.76。从峰值性能的角度来看，采用了IC的随机接入方式明显优于不带IC的传统方式。尽管IC的随机接入方式在最大吞吐率上表现更为出色，但随着接入用户数量的不断增加，其性能会迅速下降，这种现象主要是由于接入用户数量过多导致信道被堵塞。值得注意的是，基于帧内IC的随机接入方式在信道过载的情况下，吞吐率的下降幅度相对较小，在所有随机接入方式中表现最为优异。

图5 6种随机接入方式的吞吐率性能比较

图6展示了六种随机接入方式的丢包率性能与并发接入用户数之间的关系曲线。观察结果表明，各性能曲线呈现相似的增长趋势，丢包率随着并发接入用户数的增加而呈现上升趋势。当系统处于过载状态时，基于帧内IC的随机接入方式具有最佳性能。

图6 6种随机接入方式的丢包率性能与并发接入用户数之间的关系曲线

图7展示了6种随机接入方式的归一化平均时延性能对比。在接收端完成数据帧解码后，系统会计算平均时延，该计算仅针对用户在当前竞争周期内发送的分组因未成功接收而在后续帧中进行再传的情况。图中设定的最大重传次数为8次。通过观察图7可以看出，当并发接入用户数量增加时，平均时延也会随之提升。结合图5的分析可知，吞吐率较高的随机接入方式能够显著降低平均时延，其中基于帧内IC的随机接入方式表现最为优异。

图7 6种随机接入方式的归一化平均接入时延性能对比

图8详细比较了6种随机接入方式在达到最大重传次数时仍未能成功接入的用户比例。在过载条件下，大多数随机接入方式的性能表现欠佳，其中S-ALOHA在过载1倍时，约30%的用户在达到最大重传次数后仍未能被接入。基于帧内IC的随机接入方式在过载1倍时，约15%的用户未能被接入，其性能表现最优。

图8 6种随机接入方式中达到最大重传次数时仍未能够接入的用户占比

接收机的复杂度主要来源于两个方面。首先，在解码端，接收机会首先对所有时隙上的叠加信号进行检测，若通过循环冗余检测，则表明该时隙上的分组未发生冲突，并成功接收。复杂度的第一部分源于冲突检测部分。其次，在采用IC的随机接入协议时，接收机会根据信道状况重新生成分组，其中信道状况可通过导频信息结合信道估计算法获得。通过分析未发生冲突分组的有效信息载荷中的副本位置信息，可以消除该副本引入的干扰。复杂度的第二部分源于干扰消除过程，迭代次数越多，复杂度越高。与传统无IC的随机接入方式相比，IC的随机接入方式需要对所有时隙上的叠加信号进行多次检测，并执行后续的干扰消除算法。因此，可以推断IC的随机接入方式在复杂度上高于传统方式。在IC随机接入方式中，迭代次数越多，检测次数也越多。因此，采用解码过程中的迭代次数作为复杂度指标，能够较好地反映IC随机接入方式的实际复杂度性能。图9对比了三种采用IC随机接入方式的干扰消除迭代次数。从图9可以看出，三种采用IC技术的迭代次数会随着接入用户数的增加先上升后下降。这是因为用户数过多会导致单个分组发送的时隙占比减少，而干扰消除算法需要从单个分组发送的时隙开始迭代译码。在三种随机接入方式中，基于帧内IC的随机接入复杂度最高。结合图6的吞吐率性能曲线可知，在非过载情况下，基于帧内IC的随机接入方式的性能不及IRSA；而在过载情况下，其性能明显优于IRSA，但复杂度增加幅度较小。

图9 3种采用了IC的随机接入方式的干扰消除迭代次数比较

图10对比了基于帧内IC的随机接入方式在不同帧长设置下的吞吐率性能。参数设置包括M=100、200和500三种情况。通过图10可以看出，帧长的增加会导致峰值吞吐率的提升，性能曲线逐渐接近渐进性能曲线。在不同参数设置下，系统的峰值吞吐率分别为0.70、0.75和0.80。值得注意的是，帧长的增加会扩大线性区的范围，但这种差异并不显著。

图10 基于帧内IC的随机接入方式在不同帧长设置下的吞吐率性能比较

5 结束语

该文提出了一种面向6G卫星物联网的随机接入协议，该协议通过帧内干扰消除技术实现高效用户接入。在竞争周期内，用户将发送多个数据副本，每个分组由时隙索引和传输的数据两部分组成。当接收器成功接收某用户的数据分组时，即可确定该用户的时隙索引，从而辅助接收其他用户的分组。接收器通过帧内采用干扰消除算法，能够成功接收冲突时隙中的多用户分组。文章详细阐述了该协议的理论模型和研究方法，并对系统吞吐率等性能进行了仿真分析。与传统随机接入协议相比，基于帧内干扰消除的协议在吞吐率和时延性能方面均有显著提升。随着竞争周期长度的增加，协议的峰值吞吐率趋近于理论极限。仿真结果表明，在系统过载情况下，该协议能够保持较好的性能水平。