2. 天津大学 电子信息工程学院, 天津 300072
2. School of Electronic Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China
为了适应空中交通管理的发展需要,国际民航组织提出了建立航空电信网(ATN)的目标.ATN可实现全球无缝隙覆盖,将成为未来民用航空通信的基础网络.目前,VDL2已在国际上被确定为向ATN过渡的主流地空数据链,并已在欧洲得到部分应用[1].我国也正在积极部署从现有的飞机通信选址报告系统(ACARS)到VDL2的转型工作[2].
VDL2采用半双工工作方式,工作于VHF频段(118~136.975 MHz),带宽为25kHz,协议栈包括物理层、数据链路层和子网层[3].数据链路层又分为两个子层和一个实体:①介质访问控制子层(MAC),实现P坚持载波侦听多路访问(P-CSMA);②数据链路服务子层(DLS),实现AVLC;③甚高频链路管理实体(VME),完成链路建立与切换[4].
作为航空数据链协议,AVLC在帧结构和控制方式上对高级数据链路控制(HDLC)都具有很大的继承性,可视为HDLC的一个子集.AVLC对HDLC最明显的改进是应用了信道估计算法,可自适应地调整发送重传时间.
目前,对AVLC的直接研究较少见到,主要以HDLC的研究成果作为AVLC的应用基础.Jacques等[5]应用排队论方法,得出了对等节点非空条件下的HDLC最大吞吐量和非饱和链路条件下的响应时间.Daniel等[6]应用自动验证系统,证明了HDLC协议的逻辑正确性.Lv等[7]推导出HDLC帧调整对SDH骨干网POS信号的影响关系.在应用方面,宋飞等[8]基于FPGA实现了HDLC.
鉴于协议栈的复杂性,目前对VDL2的相关研究主要采用网络仿真方法.北京航空航天大学的专家学者作了大量工作,并取得了一定的研究成果.贾旭光等[9]通过基于OPNET的仿真,分析了VDL2中平均链路层延时与飞机数量之间的关系.韩亚启等[10]对VDL2的MAC子层建立了OPNET仿真模型,分析了MAC子层中媒体接入概率p和最大信道访问次数Ml对系统性能的影响.王晓琳等[11]建立了完整的VDL2三层协议模型,基于不同的飞机数量与报文特性分析了网络吞吐量及端到端的网络延迟性能.
本文将AVLC发送方重传的自适应信道估计算法应用于接收方,提出基于自适应信道估计的监督帧定时算法.通过网络仿真建模和实验,验证该算法对系统性能的改进作用.
1 自适应信道估计算法
VDL2主要承担空管业务,对可靠性和实时性有很高的要求.同时,作为地空数据链,VDL2的带宽资源严重受限,从而限制了最大传码率.改进AVLC＼HDLC的重传算法为解决VDL2带宽受限与高业务要求矛盾提供了一条有效途径.
1.1 HDLC数据链路控制
HDLC使用了序号和确认方式,可提供无差错、无丢失、无重复的可靠传输[12].HDLC帧由地址域、控制域、信息域、帧检验序列以及两个标志字段组成.依据控制域前两位的比特取值,HDLC帧可分为信息帧(I帧)、起确认作用的监督帧(S帧)和起控制作用的无编号帧(U帧).在HDLC控制规程中,为了减少应答次数,提高传输效率,引入了滑动窗口和捎带应答:
1) 在最大窗口长度(默认值为7)内,通信双方可连续发送未被确认的I帧,由控制域的N(R)位确认[N(R)-1]mod 8各帧;
2) 允许在反向传输的I帧中附带确认信息.
为了防止发送方无期限地等待接收方的确认,HDLC引入了超时重发[13]:在发送方(强制策略),每发送一个I帧后计时,直到收到接收方的确认(包括捎带应答);若超时,则重发.在接收方(可选策略),若正确接收到I帧,计时;若在一定的时间内未收到后继信息,则发S帧,准备接收,并告诉发送方前面已接收到.
1.2 AVLC对HDLC协议的发展在HDLC固定时长的重传定时控制下:当信道利用率很高时,在固定时长后重发数据帧,很容易出现碰撞(对P-CSMA而言),并进一步加剧信道负担.反之,当信道利用率较低时,在固定时长后重发,又可能导致延时的无谓增大.
为了解决HDLC重发定时中的问题,AVLC基于信道估计,增加了自适应的重传定时算法.基本思路是:认为信道特性具有连续性,用当前的信道利用率,预测未来的信道利用率.从而,用该预测值调整重发定时器的超时值(T1),以期减小包(为了简化问题,本文将包与帧等同)碰撞概率,提高系统性能.具体算法如下:
由式(1)~式(3)可知,随着μ的增大,传输延迟估计值TD99增大,并且x增大.随着x的增大,u(x)依平均分布概率而增大.而且,重传计时器T1值依概率增加.因此T1与μ成同向变化.亦即:信道利用率高时重发帧慢发,信道利用率低时重发帧快发.
1.3 自适应S帧定时算法
AVLC所采用的自适应重传算法是从发送方出发,而对HDLC进行的改进.事实上,在接收方也存在信道估计的问题.在接收方重发控制上,AVLC继承了HDLC,可选择固定时长的S帧确认方式:在正确接收到I帧后,开启S帧定时器.若在一个预定的固定时长内,未收到来自发送方的后继信息,则S帧定时器超时,从而触发向发送方的S帧确认.这种固定时长方式,未考虑S帧定时与重发定时以及稍带应答间隔(TR)之间的关系,会产生如下问题:①当固定时长(记作TS)取值过大时,有可能超过某一时刻自适应算法所计算的T1值.若接收方已成功接收到信息包,且在T1内发送方由于未收到有效信息包而不能通过稍带应答得到确认,则此时由于TS>T1,发送方也不能通过S帧在T1内得到确认.在此情况下,发送方重发计时器将超时,从而启动重发.而这种重发是由于S帧不能对已成功接收包进行及时确认而产生的误重发.误重发将增大信道负担,降低系统容量.②当TS取值过小时,稍带应答的作用将被削弱,而确认将以S帧为主要方式.S帧密度的增加将加剧S帧对I帧的信道抢占,降低发送信息对信道的占用比率.
为了解决AVLC协议S帧确认中存在的问题,必须将TS与T1以及TR的关系加以考虑:一方面,TS不能取得过大,必须小于T1,否则将引起误重发;另一方面,TS又不能取得过小,必须大于TR,否则将使稍带应答失效.因此TS必须满足:
由于在AVLC重发控制中T1是随信道利用率自适应变化的,且TS必须满足TS<T1,因而TS也应随信道利用率自适应变化.本文将AVLC重发算法应用于S帧重发控制中,提出了基于自适应信道估计的S帧定时算法:
由式(4),可知:
应该指出,在以上分析中未考虑传播时延问题.这是由于AVLC无需逐帧确认,而采用稍带应答和重传相结合的方式,从而AVLC的确认时间间隔是以发包间隔来量度的.根据VDL2业务情况,发包间隔在10-1数量级上.而VDL2工作在巨区(100~500 km)范围内,电磁波(光速)的传播时延在10-3数量级上,与发包间隔比较可忽略不计.
2 VDL2仿真建模
本节将基于OPNET仿真平台,以实现自适应算法的DLS子层为重点,描述VDL2的建模过程.建模中应用了OPNET三级建模机制:网络级,用子网、节点、链路以及地理背景描述网络拓扑结构;节点级,用功能实体以及它们之间的数据流描述节点内部结构;进程级,用有限状态机和可扩展高级语言定义进程行为.
2.1 建模总体描述VDL2网络可分为地面网和空中网:前者由固定的地面站(GS)节点构成;后者由可移动的飞机(AC)节点构成.GS间可相互通信;AC只能与GS实现通信,AC之间不能通信.本文建立了单个GS和多个AC(16架飞机)的VDL2场景,作为仿真实验的网络拓扑结构.
由于自适应算法在数据链路控制(DLS子层)层面上,本文未考虑AC在多个GS间的切换问题,只建立了一个GS节点,且假设GS仅占用一个25kHz的VHF频段,并屏蔽了地空两侧的VME实体.又由于自适应算法是以信道利用率为基础的,与物理层和MAC子层直接相关;本文对物理层和MAC子层作了完整实现,并建立了多个AC节点,以模拟信道的抢用竞争.
在物理层模块中,本文采用了OPNET收发信机机制,可提供内建的信道忙闲统计量:当信道由空闲变为占用时,仿真内核将产生信道忙统计量;反之,当信道由占用变为空闲时,仿真内核将产生信道闲统计量.通过建立收发信机与DLS模块的统计量通信,可将当前信道忙闲统计量传递给DLS,为自适应算法提供数据.此外,使用频率和发送功率等主要属性的配置也是在收发信机中完成的[14].
数据链路层分为MAC模块和DLS模块.MAC模块实现P-CSMA协议,其接收来自DLS模块的AVLC数据帧,但仅作访问控制,不作任何修改.DLS模块实现AVLC协议以及本文的S帧改进算法.DLS的源数据流是由子网层模块提供的,数据流分布满足泊松分布.
AC高速移动会带来信噪比变化和多普勒效应,将对系统性能产生很大影响,从而弱化数据链路控制对系统性能的作用效果.为了消除干扰因素,本文实验将飞机节点设置为静止.又根据民用航空实际情况,在仿真场景中设置AC的飞行高度为10 km,GS的收发机高度为30 m.
2.2 DLS进程在DLS进程级模型中,要对GS和AC节点分别建模.以GS侧DLS为例,根据VDL2协议,GS侧DLS由多实体的DLE和单实体LLC以及发送队列构成.一个DLE实体对应于GS和AC之间的一条逻辑连接链路,控制信息流量,完成I帧和S帧的接收.而LLC负责逻辑链路的管理,主要完成U帧的接收和处理.为了简化进程和提高仿真效率,本文采用动态进程方法实现上述关系:首先建立DLS父进程,再由父进程在初始状态(INIT)中建立LLC和DLE两类子进程.DLE子进程根据由VME发送的链路信息,动态管理进程:当某链路建立时,产生一个对应的DLE子进程;当该链路释放时,销毁所对应的子进程[15].
DLS父进程如图 1所示:状态u_UPDATE通过处理来自物理层的信道忙闲统计量,估算当前的信道利用率μ.状态pro_doy负责根据链路信息,动态销毁DLE子进程.状态INVOKE主要根据触发中断的帧类型,调用相应的子进程.ENDSIM负责收集仿真统计量.
 |
| 图 1 GS侧DLS子层DLE父进程Fig. 1 GS DLS sub-layer DLE father process |
在DLE子线程进程中,待发送的I帧加入到发送队列排队.在AVLC协议作用下,以FIFO方式向MAC子层发送数据.子线程有限状态机如图 2所示:T1重传定时和S帧确认自适应算法分别在I_RETRANS和S_SEND状态中实现.
 |
| 图 2 GS侧DLS子层DLE子进程Fig. 2 GS DLS sub-layer DLE child process |
AC侧DLS子层与GS侧在DLE上基本相似,二者主要区别于LLC:在不考虑信道切换情况下,AC侧仅存在一条逻辑连接链路.
3 仿真实验
通过对比仿真实验,验证自适应信道估计算法在重传定时和S帧定时中对系统性能的改进作用,并讨论S_PARA的选取问题.
3.1 评价性能指标
选取吞吐量和包延时作为性能评价指标如下.
定义1 吞吐量是成功发送的比特速率与信道容量之比.信道容量表征系统的最大传输速率;在一定带宽下,必须满足奈奎斯特定理或奈氏一、二准则条件,从而保证不产生码间串扰.
定义2 成功发包延时是从发送方产生数据包到接收方成功接收到该包的时间间隔.
上述指标反映了系统的整体性能,是多协议层共同作用的结果.为了分析自适应算法对系统性能的影响,本文将AC设置为静止,并屏蔽了VME,从而消除了移动节点和切换所带来的干扰.
3.2 系统仿真条件选定和设置以下仿真参数:①假设任意节点的发包均符合泊松分布,且发送强度λ相同.记发包间隔为a,则由泊松过程可知:a=1/λ.②根据协议中对包长度的规定,假设数据包的信息长度符合0~8 192 bit上的均匀分布.③MAC子层参数均取为协议默认值:P-CSMA媒介接入概率p为13/256,最大发送尝试次数M1为135.④DLS子层参数均取为默认值:最大重传次数N2为6,滑动窗口长度为4.⑤T1计时器的可配置参数设定为默认值:T1min=1 s,T1max=15 s,T1mult=1.45 s,T1exp=1.7 s.
3.3 信道估计算法在重发过程中的有效性验证
本实验目的是验证自适应信道估计算法对HDLC重传定时的改进作用.实验设定了布尔型全局仿真量I_RETRAN_DYNAMIC_or_not,用以控制在重发过程中是否采用信道自适应估计算法:该仿真量为0对应于HDLC,表示采用了以0.1 s为间隔的固定重发定时;该仿真量为1对应于AVLC,表示采用了式(1)~式(3)的重传自适应算法.仿真结果如图 3所示,每个仿真点的仿真时间为30 min.
图 3(a)为自适应信道估计与固定间隔两种重发控制方法对吞吐量的影响对比:自适应算法吞吐量曲线中的所有点都处于静态吞吐量曲线之上,应用自适应算法后吞吐量均值改善了7.6%.图 3(b)为成功发包的平均延时对比,结果表明:使用自适应算法后平均延时缩小了910 μs.
 |
| 图 3 重传自适应算法对性能的影响Fig. 3 Effect of retransmission adaptive algorithm on performance |
值得注意的是,当静态值为0.6时,系统在吞吐量和延迟两方面都表现出良好的特性.仿真数据表明,在本文特定场景下,该点以大概率接近于自适应算法的估算值,从而达到了与仿真参数的良好匹配.由于不作信道估计,其延时甚至优于自适应算法.但在现实中,由于AC数量与位置等因素的随机变化,该静态点并不能稳定存在.改变接入概率值,仿真结果与13/256时相类似.实验结果表明,在HDLC重传中加入自适应定时算法,可有效改善系统性能.
3.4 S帧自适应算法对系统性能的影响本实验目的是验证S帧算法对AVLC的改进作用,并分析S_PARA的选取问题.作为S帧算法的实验基础,文中还验证了S帧重发控制的有效性.
基于实验目的,设计了两组仿真实验:①无S帧和AVLC中S帧固定间隔重发控制(静态算法)的性能对比(图 4:以0.1 s为间隔作抽样仿真,横轴表示固定间隔);②无S帧和S帧自适应算法的性能对比(图 5:以0.1 s为间隔,取S_PARA作抽样仿真).
 |
| 图 4 静态算法对性能的影响Fig. 4 Effect of static algorithm on performance |
 |
| 图 5 自适应算法对性能的影响Fig. 5 Effect of adaptive algorithm on performance |
为了研究S帧对性能的影响,实验中设定了S_SET布尔型全局仿真量,用以开关S帧重发控制:S_SET=1,打开;S_SET=0,关闭.在以上实验中,对应每个仿真点的仿真时间为30 min.
图 4显示:S帧在固定间隔小于0.7的范围内可提高吞吐量,在所有的仿真点上都可缩短延时.图 5显示:S帧自适应算法较无S帧情形可明显提高系统性能.综上所述,在S帧作用下,系统性能在总体上优于无S帧情况.
在S帧重发控制下,对图 4和图 5中的吞吐量和延时做对比分析,表明S帧自适应算法较静态算法有明显的性能改善,吞吐量均值高出0.009,平均延时减小了30 μs.此外,S帧自适应算法在总体上表现出了良好的性能稳定性.
观察图 5中S_SET=1下曲线:在S_PARA到达0.2之前,两种性能指标都表现出高频次的振荡特征.这是因为:在S_PARA<0.2区间内,S帧发送很早,引起:①较少启动I帧重发和稍带应答;②S帧发送频繁,增加了与I帧的碰撞概率.在①和②的共同作用下,系统性能会不稳定,表现为强烈的振荡.随着S_PARA的增大,将引起捎带应答比例不断增加和S帧的发送频次持续降低,从而信道的负荷减小,导致系统性能趋稳,表现为振荡趋于缓和.在分区点0.2以后,系统趋于稳定,曲线随着S_PARA的增大而缓慢减小,具有良好的平坦特性.由于笔者希望系统工作在平稳状态,并结合式(6),可知:在本实验仿真环境下,区间(0.2,1)是S_PARA的合理取值范围.
进一步实验表明:改变多个飞行场景后,S帧自适应算法性能曲线仍呈先震荡后平坦的特点,只是分区点发生了偏移.为了保证离开振荡区域,可将S_PARA取较大值,如在(0.5,1)范围取值.
4 结 论
本文基于AVLC/HDLC提出了S帧定时自适应算法,并开展了仿真建模与实验.结果表明:
1) 在吞吐量和包延时两方面,AVLC性能均明显优于HDLC.AVLC重传信道估计算法具有有效性.
2) 加入S帧后,无论是原AVLC/HDLC算法还是自适应算法,均可在总体上改善系统性能.
3) S帧自适应算法较原AVLC算法在吞吐量和包延时性能上均有明显的改善.在乘系数取值为(0.2,1)的合理区间内,S帧自适应算法表现出良好的稳定性.
仿真表明,本文所提出的S帧自适应算法明显优于原AVLC算法,可应用于VDL2系统中.由于本文算法在数学形式上是以简单的系数乘实现的,具有较大的局限性.事实上,可尝试用更一般的函数关系逼近,以期得到更好的改善效果.
| [1] | Steven C B, Robert W M,Vijay K K.Characteristics and capacity of VDL mode 2,3,and 4 subnetworks[J].Journal of Aerospace Computing,Information,and Communication,2005,2(11): 470-489. |
| Click to display the text | |
| [2] | Zheng H Y. Migration form ACARS to new VHF data link in China[C]//ITS Telecommunications Proceedings.Piscataway,NJ:IEEE,2007:1297-1300. |
| Click to display the text | |
| [3] | 杨成雷,黄智刚, 张军.新航行系统中的ATN及VDL2技术[J].电讯技术,2003,53(3):87-91. Yang C L,Huang Z G,Zhang J.ATN and VDL 2 technique in CNS/ATM system[J].Telecommunication Engineering,2003,53(3):87-91(in Chinese). |
| Cited By in Cnki (13) | |
| [4] | RTCA DO-224C Signal-in-space minimum aviation system performance standards (MASPS) for advanced vhf digital data communications including compatibility with digital voice techniques[S].USA:RTCA,2010:56. |
| [5] | Jacques L, Guy P.HDLC throughput and response time for bidirectional data flow with nonuniform frame sizes[J].IEEE Transactions on Computers,1981,C-30(6):405-413. |
| Click to display the text | |
| [6] | Daniel B, William H J.Verification of HDLC[J].IEEE Transactions on Computers,1982,C-30(5):1136-1142. |
| Click to display the text | |
| [7] | Lv X Z, Su S J,Huang Z P.Influence analysis of HDLC frame alignment and ESC on link transport efficiency of POS signal[C]//Internet Technology and Applications Proceedings.Piscataway,NJ:IEEE,2010:1-4. |
| Click to display the text | |
| [8] | 宋飞, 李志蜀.HDLC协议在FPGA通信系统中的实现[J].计算机应用,2009,29(4):1092-1094. Song F,Li Z S.Implementation of HDLC protocol based on FPGA in communication systems[J].Journal of Computer Applications,2009,29(4):1092-1094(in Chinese). |
| Cited By in Cnki (6) | Click to display the text | |
| [9] | 贾旭光, 张学军,张军.航空甚高频数据链模式二建模及仿真研究[J].系统仿真学报,2007,19(21):5046-5050. Jia X G,Zhang X J,Zhang J.Research on modeling and simulation of aviation VHF data link mode 2[J].Journal of System Simulation,2007,19(21):5046-5050(in Chinese). |
| Cited By in Cnki (7) | Click to display the text | |
| [10] | 韩亚启, 张学军,张军.甚高频数据链模式二协议参数仿真研究[J].计算机仿真,2006,23(11):66-70. Han Y Q,Zhang X J,Zhang J.Simulation research on parameters of VDL mode 2[J].Computer Simulation,2006,23(11):66-70(in Chinese). |
| Cited By in Cnki (3) | |
| [11] | 王晓琳, 张学军,贾旭光.甚高频数据链模式2网络仿真分析[J].系统仿真学报,2006,18(3):638-642. Wang X L,Zhang X J,Jia X G.Research on simulation of very high frequency data link network mode 2[J].Journal of System Simulation,2006,18(3):638-642(in Chinese). |
| Cited By in Cnki (10) | |
| [12] | 谢希仁. 计算机网络[M].4版.北京:电子工业出版社,2006:83-87. Xie X R.Computer network[M].4rd ed.Beijing:Publishing House of Electronics Industry,2006:83-87(in Chinese). |
| [13] | ISO/IEC 13239 Information technology-telecommunications and information exchange between systems-high-level data link control(HDLC) procedures[S].Switzerland:ISO,2002:71-73. |
| [14] | Zakrzewska A, Michael S,Ruepp S.Modeling multistandard wireless networks in OPNET[C]//Proceedings of OPNETWORK.USA:OPNETWORK,2011:1-5. |
| [15] | Malhotra R, Gupta V,Bansa R K.Simulation & performance analysis of wired and wireless computer networks[J].International Journal of Computer Applications,2011,14(7):11-17. |
| Click to display the text |