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面向舰船编队的5G无人机基站群组网接入方案研究
2020年电子技术应用第3期
芒 戈1,朱雪田2,侯继江3
1.中国电信股份有限公司研究院,北京102209; 2.中国联合网络通信有限公司网络技术研究院,北京100048;3.中国电信股份有限公司,北京100033
摘要:基于通航运行事故突发性、复杂性、动态性、信息缺失性等的特点,无人机技术与我国通航事故应急救援体系有机结合,成为当前海上应急通信研究热点。用户为中心的无人机基站群组网打破传统以基站为中心的架构,为每个用户选取潜在服务站点集合,构建动态的基站组,使得用户可以充分利用基站组内潜在服务站点的多样化增益,以及潜在服务站点间的协作增益。提出了以用户为中心的无人机基站群组网方案,并针对适合船舶编队场景的用户初始接入方案进行设计和性能仿真评估。
中图分类号:TN915.85
文献标识码:A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.200116
中文引用格式:芒戈,朱雪田,侯继江. 面向舰船编队的5G无人机基站群组网接入方案研究[J].电子技术应用,2020,46(3):19-22,27.
英文引用格式:Mang Ge,Zhu Xuetian,Hou Jijiang. Research on the access scheme of 5G UAV base station group oriented to ship formation[J]. Application of Electronic Technique,2020,46(3):19-22,27.
Research on the access scheme of 5G UAV base station group oriented to ship formation
Mang Ge1,Zhu Xuetian2,Hou Jijiang3
1.China Telecom Research Institute,Beijing 102209,China; 2.China Unicom Network Technology Research Institute,Beijing 100048,China;3.China Telecom Co.,Ltd.,Beijing 100033,China
Abstract:Based on the characteristics of suddenness, complexity, dynamics and lack of information of navigation accidents, UAV technology has been organically integrated with China′s navigation accident emergency rescue system, becoming a research hotspot of maritime emergency communication. The user-centered UAV base station group network breaks the traditional base-centered architecture, and selects the set of potential service sites for each user to build a dynamic base station group, so that users can make full use of the diversified gain of potential service sites within the base station group and the cooperation gain between potential service sites. In this paper, a user-centered base station group networking scheme for UAV is proposed, and the user initial access scheme suitable for ship formation scenario is designed and its performance is simulated and evaluated.
Key words :unmanned aerial vehicle(UAV);5G;ultra-dense network(UDN);emergency communication

0 引言

近几年来我国海洋战略的实施强度加大,这也使水上交通更加频繁。在进行海事安全管理过程中,安全事故的出现概率相对较高,相关部门也提升了对于海事监督管理工作的重视程度[1]无人机具有较强的灵活性、续航性和较广的覆盖面积,能够在较为广阔的水域进行实施监督,为海事工作的有效进行奠定基础。

5G关键技术——超密集组网(Ultra-Dense Network,UDN)可以在一定程度通过快速资源调度来提高系统无线资源利用率和频谱效率,但同时也带来了系统干扰和信令负荷加剧等问题[2]。因此,为了解决严重的干扰和频繁切换带来的挑战,网络体系结构由传统的以基站为中心发展到以用户为中心[3]。较之基于传统地面基站的用户为中心网络,用户为中心的无人机网络研究仍然在起步阶段。文献[4]和[5]的研究工作主要在用户为中心的体系结构设计和移动性增强的方面。其中,文献[4]首先提出基于本地锚点的双链接体系结构,使用户为中心的服务能够跟随每个用户移动。文献[5]定义了一种以用户为中心的新型网络结构,为每个用户构建一个动态基站组,从而无缝地为每个用户提供服务,保证用户始终如一的服务体验。

以用户为中心(User-Centric Network,UCN)的新网络结构成为下一代移动网络的发展方向[6]。在UCN网络中,典型用户可以根据自己的需求挑选网络资源,形成虚拟小区网络。通过使用UCN服务,用户可以按需挑选网络资源来创建虚拟网络,从而成为自己的服务提供商。考虑用户为中心网络宽波束场景,用户选取周围站点组成潜在服务群组为其进行多小区联合宽波束传输。随着用户的移动,用户的潜在服务群组不断动态更新,小区边缘用户的覆盖和吞吐量严重下降问题得到解决。

当无人机通信数据量较大时,需要较大的带宽进行通信,毫米波技术可以满足无人机进行超高速的数据传输。然而,由于毫米波频段的路径损耗严重,通信距离受限。为了提高毫米波频段的通信距离,窄波束聚集了传输能量实现方向性通信。地面基站和用户之间的波束对准、波束跟踪和链路中断后的快速波束恢复,成为近些年来的研究热点[7],目标在于设计新的波束对准、跟踪和快速波束恢复算法,从而减少用户和基站之间波束对准的时延、信令开销和波束选择的复杂度,而无人机站点具有移动性,通过波束扫描进行快速波束对准将更加频繁。此外,若无人机和用户侧都使用面阵天线(Uniform Planar Array,UPA)时,相对于使用线性天线阵列(Uniform Linear Array,ULA),波束对准和波束跟踪方法将更加复杂[8]

事实上,基于IEEE 802.11ad/ay的无线局域网已经具备毫米波频段使用面阵天线,支持点到点和点对多点通信的相关设计,这两种无线局域网的波束管理机制也同样适用于无人机之间以及无人机与地面用户之间的场景。基于IEEE 802.11ay协议中的波束管理机制,无人机站点群组与地面用户通过波束扫描选择最佳波束对作为服务波束对。随着无人机和地面用户的移动,若服务波束对无法满足链路性能要求,即对服务波束对进行波束跟踪。由波束偏移角度和波束主瓣宽度确定需要跟踪的波束对范围,验证以服务波束对为中心的圆形区域中的所有波束对的链路性能是否满足要求。

本文构建了用户为中心的无人机基站群组网,为船舶编队进行数据服务,并结合无人机基站的移动性、信道变化的复杂性以及无人机基站的能源限制,给出适合该场景的用户初始接入方案设计,包括波束扫描流程与算法设计,并针对波束信令开销进行计算和性能仿真。

1 系统模型

1.1 组网架构

假设每个旋翼无人机支持多波束,与附近的无人机建立方向性波束链路,为了提供较高速率的无线回传链路,无人机基站群组中的一个无人机作为数据中心将数据回传到地面基站(该无人机可视为无人机基站群组的控制中心),该无人机与地面基站的回传链路仍为方向性波束,如图1所示。

5g1-t1.gif

考虑到在实际场景(如补盲场景)中地面基站的数目较少,为了简化设计,本文只分析如下场景:

5g1-t1-x1.gif

1.2 波束模式模型

毫米波天线为面阵天线,为了覆盖到所有的方向,可以布置两个毫米波天线面阵分别位于无人机的上下方,地面的站点和用户同样采用毫米波天线面阵进行波束对的扫描跟踪,本文在用户侧采用的发送接收模式如图2所示。

5g1-t2.gif

用户侧可以装配多个面阵天线,包括以下3种工作方式:

(1)一次只有一个面阵被激活,且面板转换的时延为毫秒级;

(2)一次有多个面阵被激活,但一次只有一个面阵用于数据传输;

(3)一次有多个面阵被激活且可以用于数据传输。如图1所示,本文中考虑用户侧有两个面阵可以同时被激活,但只有一个被用于数据传输。

无人机之间及无人机与地面用户、地面基站之间的波束采用理想的天线模型建模,归一化的波束赋形增益为:

5g1-gs1.gif

1.3 信道模型

用户接收功率表达式为:

5g1-gs2.gif

其中,d为接收端和发送端之间的距离,Pt为发射功率,Gt为发送端波束赋形增益,Gr为接收端波束赋形增益,λ为波长,α为路径损耗指数。

若服务波束对来自UAVi,则无人机基站群组中其他无人机基站的波束对对于该用户均属于干扰,用户侧信干噪比为:

5g1-gs3.gif

其中,B为波束带宽,N0为功率谱密度。

2 用户初始接入无人机基站群组机制

假设无人机基站群组处于巡航状态,需要考虑用户为中心网络下地面用户初始接入的无人机基站群组方式的变化。考虑无人机基站的移动性、信道变化的复杂性及无人机基站的能源限制,给出适合该场景的用户初始接入方案设计,包括波束扫描流程与算法设计、波束信令开销计算和性能仿真。

在传统初始波束扫描方案中,主要存在以下缺陷:

(1)用户侧只与无人机群组中的一个无人机进行波束对连接,若该链路中断或性能低于要求,缺少快速波束恢复的设计;

(2)依据波束偏移角度和波束主瓣宽度确定波束跟踪范围,需要验证服务波束对周围的所有波束对的链路性能,造成不必要的波束跟踪开销;

(3)考虑到毫米波无人机站点群组被部署在天空,无人机之间及无人机与地面用户之间的相对位置变化频繁,这就需要无人机之间及无人机和地面用户之间频繁的波束跟踪以确保实时波束对准,从而提供可靠的、超高速的无线传输。

此外,无人机的使用寿命受电池的限制,较高频率的波束训练可能会浪费宝贵的数据传输机会。

本节将具体阐述地面用户和无人机基站群组之间的初始接入机制,先按步骤说明用户初始接入的整体流程,再给出简洁易懂的算法设计。

2.1 初始接入流程

无人机基站群组和地面用户的初始接入方法主要分为以下两个部分:

(1)快速波束扫描阶段

①波束扫描为上行波束管理过程;

②波束扫描为半周期性,在波束扫描周期内若出现波束跟踪和波束恢复无法满足波束链路性能,则触发下一次波束扫描;

③由于无人机的部署可能不在同一高度及存在较复杂的信道变化,优先考虑保证波束连接的稳定性和连续性,再考虑波束链路性能;

④在保证波束链路性能的前提下,尽可能减少无人机波束扫描的信令开销和能量开销。

(2)波束备份阶段

由于无人机基站的移动性导致服务波束链路容易发生中断,用户侧具有两个天线面阵,其中一个天线面阵的波束对可以作为备份波束,从而在发生链路中断后进行快速波束恢复。

①步骤1:初次波束扫描搜索过程

基于天线面阵的结构,每隔固定的距离选择天线阵子,发送上行波束进行初次波束扫描。如图3所示,假设{#beamUE,2;#beamUE,5;#beamUE,8;#beamUE,10;#beamUE,13;#beamUE,17;#beamUE,20;#beamUE,24;#beamUE,27}是用户侧一块天线阵列面板的初次波束扫描的集合,无人机基站群组进行接收波束扫描。

②步骤2:链路性能判决过程

给定两个SINR界限η1和η221),若初次波束扫描的信干噪比均低于η1,则重新选择一组初次波束扫描的集合;若初次波束扫描的信干噪比存在大于η1的波束对,则进行步骤3的二次波束扫描搜索过程。

③步骤3:二次波束扫描搜索过程

第二次波束扫描则从初次波束扫描的性能最佳波束附近进行,如图3所示,若初次波束扫描的最佳波束为24,第二次需要扫描{#beamUE,15 #beamUE,23 #beamUE,25},最佳性能波束在第二次扫描的波束对和初次扫描所得波束中比较选择。

5g1-t3.gif

④步骤4:链路性能判决过程

若此次波束扫描的波束对性能均低于η2,则重新进行步骤1的初次波束扫描过程;若此次波束扫描的性能最佳波束对的信干噪比性能大于η2,则将链路性能最佳波束对作为服务波束对。

⑤步骤5:波束备份过程

由于假设用户侧具有两个独立的天线面阵,两个天线面阵经过如上分层的波束扫描过程选择了各自的最佳性能波束对后,经过比较将该用户的信干噪比最佳波束对作为服务波束对,另外一个天线面阵的性能最佳波束对则作为备份波束对。

2.2 算法设计

相应的快速波束扫描算法(Fast Beam Sweeping Algorithm)如下:

(1) 用户的天线面阵进行上行初次波束扫描,选择每隔一定距离的天线阵子进行初次波束扫描;

(2) 无人机基站群组进行接收波束扫落,测量各个波束对的信干噪比;

(3) if 接收到的所有波束对的信干噪比值都小于η1,then

(4) 调整初次波束扫描的天线阵子,跳转到步骤(1);

(5) else if 初次波束扫描中存在波束对的信干噪比大于η1,then

(6) 进行第二次波束扫描过程,第二次波束扫描的扫描范围为初次波束扫描的性能最佳波束对附近,并测量各个波束对的信干噪比;

(7) if第二次波束扫描的所有波束对的信干噪比均低于η2,then

(8) 调整初次波束扫描的天线阵子,跳转到步骤(1);

(9) else if 在接收到的波束对中存在波束对的信干噪比大于等于η2,then

(10) 用户的另一个天线面阵同样经历这样的过程,选出各自天线面阵信干噪比性能最佳的波束对,经过比较将性能最佳的波束对作为服务波束对,性能次优的波束对作为备份波束对;

(11) end if

(12) end if

3 性能评估

3.1 信令开销计算

对于地面用户和地面基站或者固定位置无人机基站通信的场景,地面用户利用该天线面阵进行初始接入过程中,首先考虑通过详细的波束扫描选择信干噪比最佳的波束对进行数据通信,因此信令开销与用户侧天线面阵的大小直接相关。

基于地面用户初始接入流程和算法设计,可以得到地面用户初始接入无人机基站群组的波束信令开销表达式为:

5g1-gs4.gif

其中,M为天线面阵中天线阵子的数量,即在传统方法中需要进行波束扫描的波束对的数量;N1为需要初次波束扫描的次数;N2为需要二次波束扫描的次数。

该公式为基于本文波束扫描算法的最少信令开销,若天线面阵的形状为矩形或正方形的长和宽不满足为3的倍数,波束扫描的信令开销则随之增多。

3.2 性能评估

基于信令开销计算方法,分别设置{N1,N2}={1,1},{2,1},{2,2}。当基于天线面阵进行波束扫描时,分别对本文提出的波束扫描机制以及传统波束扫描机制进行对比,相应的初始接入信令开销和天线面阵中天线阵子数目的变化关系如图4所示。

5g1-t4.gif

由图4可以看出:

(1)随着天线面阵中天线阵子数目的增加,两种机制的初始接入信令开销均增加,相比于传统的波束扫描方法,本文提出的快速波束扫描方法有效降低了初始接入信令开销。

随着天线面阵中天线阵子数目的增多,两种方法均需要更多的天线阵子进行波束扫描,而本文提出的快速波束扫描方法利用空间相关性通过分层的波束扫描,即先进行初次波束扫描再在初次扫描的信干噪比最佳波束对附近进行第二次波束扫描选择性能最佳波束对作为服务波束对,从而有效减少了初始接入信令开销。但相比于传统的波束扫描方法,本文的快速波束扫描方法选择的可能不是所有波束对中性能最佳的波束对,对于无人机基站高速移动的巡航场景,优先考虑保证波束链路连接的稳定性和连续性,再考虑链路性能,因此在波束链路的性能和信令能源开销上需要一个折中方案。

(2)由于波束扫描算法中限定了两个信干噪比界限和,本文的快速波束扫描过程中选择的天线阵子对应的波束对信干噪比性能可能不满足上述要求,因此需要考虑调整选择的天线阵子位置、间隔和数量,多次进行快速波束扫描过程,初始接入信令开销有所增加,但仍然远低于传统的波束扫描初始接入方法。

4 结论

本文重点提出了5G场景下以用户为中心的无人机基站服务船舶编队的初始波束接入的策略设计,并进行了信令开销性能评估。相比于传统的波束扫描方法,本文提出的快速波束扫描方法利用空间相关性通过分层的波束扫描,有效减少了初始接入信令开销。

参考文献

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[2] ZHANG X,HAENGG M.A stochastic geometry analysis of inter-cell interference coordination and intra-cell diversity[J].IEEE Transaction on Wireless Communication,2014,13(12):6655-6669.

[3] CHIH-LIN I,Han Shuangfeng,Xu Zhikun,et al.New paradigm of 5G wireless internet[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communication,2016,34(3):474-482.

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[5] CHEN S, QIN F, HU B, et al.User-centric ultra-dense networks for 5G: challenges, methodologies, and directions[J].IEEE Wireless Communication,2016,23(2):78-85.

[6] RAPPAPORT T S, Sun Shu, MAYZUS R,et al.Millimeter wave mobile communications for 5G cellular: It will work![J].IEEE Access,2013,1:335-349.

[7] GIORDANI M, POLESE M, ROY A,et al.A tutorial on beam management for 3GPP NR at mmWave frequencies[J].IEEE Communications Survey & Tutorials,2019,21(1):173-196.

[8] ZHOU P, FANG X, FANG Y,et al.Beam management and self-healing for mmWave UAV mesh networks[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2019,68(2):1718-1732.



作者信息:

芒 戈1,朱雪田2,侯继江3

(1.中国电信股份有限公司研究院,北京102209;

2.中国联合网络通信有限公司网络技术研究院,北京100048;3.中国电信股份有限公司,北京100033)

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