基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法

为实现对时敏目标的快速探测、定位和打击,战术瞄准网络技术(TTNT)对战术信息接入信道、交互传输的实时性、可靠性提出高要求。TTNT采用基于统计优先的多址接入(SPMA)协议,通过周期性计算统计平均的思想,估计当前信道状态,控制战术信息接入信道的时机。该思想仅适用于流量相对平稳的情况,在流量非平稳时会导致较大的信道状态检测误差。针对此问题,引入流量预测技术,提出基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法。利用循环神经网络的学习特点学习历史流量数据的隐含特征,构建流量预测器对瞬时时刻的流量脉冲到达数进行实时预测,从而准确获取当前信道状态。实验结果表明:所提算法对信道状态的检测结果更接近真实值,显著降低了信道忙闲状态的误判率。

无人机自组网中基于优先级和发送概率的低时延MAC协议设计

媒体接入控制(MAC)协议是满足数据传输质量服务需求的一项关键技术,其性能的优劣直接决定了网络的整体运行效率。相较于其他经典MAC协议,基于统计优先级的多址接入(SPMA)协议采用了多优先级接入、信道检测和流量控制等机制,因此它能更好地满足无人机自组网的低时延、区分服务、大规模组网等重要需求。其中,不同优先级阈值是影响该协议性能的关键指标之一,而现有研究中的阈值设置策略会导致无人机自组网吞吐量波动较大的问题。除此之外,在大规模节点组网的情况下,由于特殊的发送机制,该协议面临数据包冲突加剧的问题。针对以上问题,本文提出了一种新的阈值设置方法和低优先级数据概率性接入信道的方法。在大规模节点网络高业务量的情况下,该改进策略根据新的阈值和周期性负载统计的比较结果决定是否延迟或者拒绝相关数据的接入。与此同时,将SPMA协议的多优先级接入机制和排队论基本原理相结合,通过计算设定发送概率对不同低优先级数据进行接入控制。仿真结果表明,所提方法能够使得无人机自组网的吞吐量保持稳定,并为不同类型业务的差异性服务质量(QoS)需求提供良好支持,提高不同优先级数据的首发传输成功率的同时不会带来较大的额外时延损耗,性能优于现有的SPMA协议。

基于SPMA协议的混合式信道负载统计方法

战术瞄准网络技术系统作为美军新一代战术数据链系统,在链路层面以"全双工"通信为基础实现了基于优先级概率统计的多址接入协议SPMA(Statistic Priority-based Multiple Access)。战术数据链的链路层协议或称MAC协议描述了节点接入无线信道的规则,采用合适的MAC协议,能够更合理地分配有限的无线带宽资源,是战术数据链的关键技术之一。本文主要对统计优先级多址接入(SPMA)协议的信道占用状态进行研究,从物理层和网络层两方面对信道占用状态进行统计,然后采用预测技术有效的估计实际的信道占用状态,设计了一种准确的混合式信道负载统计方法,有效地降低了信道冲突,保证了数据发送的实时性和高优先级数据较高的成功传输概率。

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access,SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重,网络性能无法满足协同攻击要求的问题,本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想,改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制,在原有的时域、频域基础上引入功率域,提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景,设计动态阈值算法,以达到降低碰撞概率,提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明,采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量,提高网络吞吐量。

一种SPMA协议的动态阈值设置方法

基于统计优先级的多址接入SPMA(Statistical Priority-based Multiple Access)协议出现于TTNT(Tactical Targetting Network Technology)数据链中,是一种基于随机竞争思想的接入方式。该协议联合使用时域和频域资源,并将上层业务划分优先级,通过对比阈值和信道占用来评估信道接入状态并控制各个优先级业务的接入行为。然而,SPMA协议中的固定阈值设置方法存在不能灵活应对通信业务变化的问题,造成时频资源浪费,难以保障异构业务服务质量。因此,提出了基于帧成功传输概率的动态阈值设置方法。该方法利用帧成功传输概率来反映网络实时负载情况,通过对比当前的帧成功传输概率和最高优先级业务的帧成功传输概率来动态调整各个优先级的阈值,使得各优先级业务按需地接入信道,从而维护网络吞吐量的稳定,在提高信道利用率的前提下,保障高优先级业务的接入时延为毫秒级且传输成功率不低于99%。

统计优先级多址接入协议的改进与仿真

统计优先级的多址接入(Statistical Priority-based Multiple Access,SPMA)协议的优良性能符合未来数据链的发展趋势。经典的SPMA协议中存在固定门限设置导致的吞吐量下降、退避时间设置过于简单和低优先级分组“饥饿”等三个问题。针对这些问题,提出了统计差值退避算法和虚拟时间戳排队算法。统计差值退避算法使用负载统计量和优先级门限的差值,计算出合理的分组退避时间。虚拟时间戳排队算法根据接入带宽的最低要求,按照虚拟完成时间大小进行分组接入。结合这两个算法,设计了基于SPMA的介质访问控制层改进协议,并使用OPNET软件对改进协议进行了仿真。仿真结果表明,相比于SPMA协议的传统算法,改进协议的系统吞吐量更大且更稳定,优先级平均时延更低,同时保证了低优先级业务的最小带宽接入需求。

一种数据链动态门限统计优先级多址接入协议

为实现战场态势的实时共享,通信时间延迟已经成为数据链的关键指标之一.战术瞄准网络技术在链路层采用基于统计优先级的多址接入协议,该协议可以粗颗粒度保障业务的时延服务质量,但离散优先级分类和固定门限导致队列中的高优先级业务排队造成时延.提出了基于动态门限的统计优先级多址接入协议,在链路层面将离散优先级表征转化为连续表征,将固定门限拓展为动态门限,该协议通过按需调整门限可使高优先级业务实现零排队时延.

蜂群无人机数据链自组网协议设计

针对蜂群无人机的国内外发展现状,设计了蜂群数据链组网技术方案,将遥测数据通过窄带和宽带数据链分别传输,通过数据链自组网完成遥控和遥测,增强了测控的可靠性;同时,设计集群数据链自组网协议栈,针对介质访问控制(MAC)协议和路由协议进行设计。基于QualNet和STK的通信网络仿真平台,针对无人机集群数据链的MAC协议和路由协议进行了仿真性能评估,验证了统计优先级多址接入(SPMA)协议的可行性,实现无人机之间不需要预约信道和时隙进行自组网通信,确保了高优先级业务的实时性。

基于信道占用及优先级的MAC协议退避算法

针对Ad Hoc网络MAC协议(SPMA协议)的退避时间问题,为降低包与包之间的冲突并提高信道利用率,提出了一种基于信道占用及优先级的自适应退避算法(A-COP算法)。分析了退避时间对系统性能的影响以及现有退避算法的不足;根据SPMA协议的特点以及初等函数模型建立退避算法模型;基于OPNET对该模型进行系统仿真,并与原算法协议模型进行比较。仿真结果表明,基于该算法的SPMA协议通过对低优先级业务的接入控制,可使系统吞吐量更加稳定,并且可满足高优先级业务高通信质量的要求。

基于动态门限的战术数据链MAC协议

战术数据链(TDL)的作用就是在战场上能够更准确、有效和快速地传递战术情报。随着军事信息技术的发展,战场上的节点数量和传输数据呈现快速增长趋势。传统的战术数据链媒介访问控制(MAC)协议为了保证Qo S,一般采用固定资源分配的多址访问算法,如TDMA,在面对大容量、高速率的需求时缺乏灵活性和有效性。为此,研究了基于统计优先级多址访问(SPMA)算法,提出了直接映射和差分趋势两种动态门限方法。仿真结果表明,动态门限比固定门限能够有效提高系统效率,更接近目标信道忙闲比设计,并且在相同负载下网络吞吐量也较固定门限高。

一种双通道数据链端机的多址接入方法设计

多址接入协议提供了一种信道共享的调度机制,确保多个通信节点间公平、高效地共享相同的无线信道资源,决定了节点业务量和网络吞吐量,是数据链路层设计的重中之重。本文设计了一种利用双通道技术,将SPMA和TDMA多址接入技术有效的结合起来的方法,既保证网络运行的可靠性,又保证特殊业务对时延的要求,研究结果具有一定的工程应用价值。