摘 要： DVB-RCS衛星通信系統中，已有的帶寬請求算法多注重于隊列延遲以及帶寬利用率等性能的提高而未考慮衛星終端的存儲優化針對此問題，提出了一種應用于DVB-RCS衛星通信系統的存儲優化帶寬請求算法，該算法通過預測到達數據流的容量來實現對發送隊列中數據總量的控制，同時兼顧對傳輸時延以及傳輸效率的平衡。仿真表明，該算法能夠合理控制系統的存儲容量，并且在優化帶寬利用率、控制時延抖動等方面與已有算法相比具有同樣的高性能。
關鍵詞： 帶寬請求算法; DVB-RCS； 存儲優化
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衛星通信具有內在的覆蓋范圍廣、以廣播和組播多模式工作的特性，使其能夠提供高速因特網連接和多媒體數據遠距離傳輸。由于IP技術在因特網中起著不可替代的主導作用，基于衛星通信的IP數據傳輸近年來得到了廣泛深入的研究。另一方面，歐洲電信標準協會（ETSI）為數字電視廣播制訂的DVB-S和DVB-RCS標準使得采用經濟的衛星地面終端實現交互式衛星通信成為可能。因此，基于IP網絡的多樣化、交互式業務傳輸是衛星通信發展的重要方向之一。
在衛星通信交互式應用中，前向信道采用廣播模式，不存在媒體接入控制的問題，而回傳信道被大量用戶終端所共用，這必然要采用媒體接入控制技術。DVB-RCS標準即定義了回傳信道在物理層和媒體接入控制層的各項基本規范。該標準采用了MF-TDMA技術來實現多址接入，將回傳信道的帶寬分配給多個用戶終端使用。但標準本身并未規定系統所采用的具體BoD（Bandwidth on Demand）技術，即帶寬分配算法（BAA）和帶寬請求算法（BRA）。
本文研究了DVB-RCS系統中的帶寬請求算法。所謂帶寬請求是指衛星終端根據本地待發送的數據量，向網絡控制中心（NCC）發起使用一定大小帶寬的請求，并在收到NCC的帶寬分配方案后，按照方案使用指定大小的帶寬傳輸本地數據。帶寬請求算法對于回傳信道的帶寬使用效率、數據傳輸延遲等系統性能都具有關鍵性作用。分析目前已有的帶寬請求算法，其思路大致可分為以下三類：
(1) 僅基于MAC隊列的長度以及當前時刻的數據輸入速率來計算需要請求的帶寬大小[1-2]。
(2) 使用高層協議的隊列信息(如IP層的傳輸隊列)來指導帶寬申請。這種思想導致了一種跨層的帶寬請求，有望給系統帶來效率上的提高，但目前仍未有成熟可靠的算法見于公開文獻。
(3) 存儲過去時刻的帶寬請求和帶寬分配情況，再結合當前隊列狀態，預測在下一個時間段內到達的數據量，基于此計算帶寬請求[3-4]。
已有的帶寬請求算法主要考慮提高回傳信道的帶寬效率和降低數據傳輸延遲，但大部分算法并未考慮對MAC隊列長度的控制，而MAC隊列長度影響系統存儲容量的大小，該參數在某些應用場合具有十分重要的意義。參考文獻[4]首次考慮了對MAC隊列長度的控制問題，并提出了一個MAC隊列長度可控的帶寬請求算法，但該算法在隊列初始長度控制和隊列長度抖動控制方面仍有不足之處。本文提出了一種新的針對存儲容量優化的帶寬請求算法(MCI-BRA)，該算法在保證系統帶寬、使用效率和數據傳輸延遲要求的前提下，能夠對MAC隊列長度進行合理控制，從而達到控制終端存儲容量的目的。
1 系統模型
本文考慮如圖1所示的DVB-RCS衛星通信系統。在該系統中，地面終端(RCST 1, 2, … , n)通過一顆GEO衛星實現對因特網的訪問。衛星網絡通過網關接入因特網，NCC與網關駐留在同一個地面站。每個RCST不一定只為一個用戶提供因特網連接，也可以對本地的一個或多個局域網提供因特網連接。帶寬請求即發生在每個RCST當中。
DVB-RCS標準提供了5種帶寬請求：
(1) CRA（Continuous Rate Allocation）對該類請求必須在每個超幀滿足其所有帶寬需要；
(2) RBDC（Rate Based Dynamic Capacity）該類請求以指定碼率的方式提出帶寬需求；
(3) VBDC （Volume Based Dynamic Capacity）該類請求以指定容量的方式提出帶寬需求；
(4) AVBDC （Absolute Volume Based Dynamic Capacity）該類請求以指定容量的方式提出帶寬需求，與VBDC不同之處在于AVBDC提出的請求將覆蓋前一次的請求，而VBDC請求為累加性質；
(5) FCA （Free Capacity Assignment）該類請求沒有碼率以及容量方面的要求，NCC直接將空閑帶寬以某種方式分配給各個RCST，而不需要RCST再提出該類請求。
在上述5種帶寬請求方式中，CRA屬于一種靜態的請求方式，而FCA并不要求保證一定的碼率或者容量，AVBDC則屬于VBDC的一種特殊情況，因此真正需要考慮動態分配帶寬的類型為RBDC和VBDC兩種。實際上，在傳輸速率、編碼方式等一定的情況下，RBDC與VBDC請求是可以互換的。
DVB-RCS的這種分類方法與上層IP數據流的分類方法必須要有一個映射關系，本文采用了參考文獻[3]中提出的一種映射結構，如圖2所示。實時數據流在IP層被劃分到EF流中，在MAC層則依據一定的算法分為CRA和RBDC兩部分；非實時數據流在IP層被劃分至AF和BE兩類，在MAC層則被劃分到RBDC和VBDC當中。本文主要針對RBDC/VBDC兩類請求研究合理的帶寬請求算法，在DVB-RCS中也就是在每個超幀中申請一定數量的業務時隙。
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2 帶寬請求算法
本文提出的帶寬請求算法的基本思想是：通過提取數據包進入MAC隊列的統計特征，可以對即將到來的一個時段內到達MAC隊列的數據包的個數進行預測，通過該預測值進一步計算當前時刻應申請的時隙數，該時隙數的計算應盡可能保證MAC隊列中緩存的數據包的個數維持在某個事先設定的值。
本算法以下列假設為前提：
(1) 每個數據包為一個ATM cell，即53B，每個時隙傳輸一個ATM cell。本條假設在多個實際系統中均成立。
(2) 數據包的到達具有一定的概率模式，即數據包到達的量是可以被預測的。對于目前因特網中出現的各種業務數據流，其概率模型已逐步被人們所認識，參考文獻[5]中給出了多種類型數據流的概率模型。因此，本條假設在因特網傳輸的大量業務類型中均成立。
(3) NCC對于接收到的帶寬請求全部給予分配，實際上這種情況僅當系統未發生阻塞時才成立，但對于阻塞的處理需要考慮一定的阻塞算法，而這不在本文涉及內容之內。此外，本文提出的算法在系統發生阻塞時，仍能對MAC隊列長度起到控制作用。
系統的帶寬請求與分配過程如圖3所示。
圖3中，以水平方向為時間軸，RCST以恒定時間間隔發出帶寬請求。在t0時刻，RCST發出請求rr[k]，該次請求經過時間δ到達NCC，故δ即為一個RTD(Round-Trip Delay)，典型值為500ms。在t1時刻，RCST發出請求rr[k+1]，因此，RCST的請求發送間隔為：
在t2時刻，NCC發回對rr[k]的分配結果al[k]，RCST在t3時刻收到該次分配，并在下一個超幀內使用該次分配指定的時隙。定義調度延遲μ為RCST發出某次請求到收到該次請求的分配結果之間的時間間隔，即：
基于此，本文提出帶寬請求算法如(3)式所示：
(3)式中，rr[k]為第k次申請的時隙數，q[k]為當前MAC隊列長度，s[k]為下一個超幀將要占用的時隙數，p[k]為第k次到第k+1次申請之間到達隊列的數據包數的預測值，參數?茁用于控制隊列長度。
在(3)中，q[k]、rr[k-i]、s[k]均可以直接得到，對于p[k]的計算需要考慮數據包到達MAC隊列的統計特性來確定。
在參考文獻[5]中給出了視頻流、Web請求數據流等因特網上典型數據模式的分析。分析表明，大量的數據流在到達時間間隔上服從負指數分布，即數據包到達過程服從泊松分布。因此本文考慮數據包到達過程為泊松過程的情況，即時間間隔?子內到達隊列的數據包數滿足：
其概率分布如圖4所示，由此可知在時間間隔τ之內，到達λ個數據包的概率最大，因此對于泊松分布而言，在(3)式中：
對于其他模式的到達過程，可以用類似的方法預測固定時間間隔內到達的數據包數。
參考文獻[4]中提出的帶寬請求算法記為Alg-I，如式(8)、(9)、(10)所示。
其中,L[k]表示k到k+1這段時間間隔內實際到達的數據包數。
3 仿真結果
記本文提出的算法為MCI-BRA(Memory Cost Improved Bandwidth Request Algorithm)，使用Matlab對Alg-I和MCI-BRA兩種算法進行了仿真比較，仿真參數如表1所示，則在(3)式中，令N=3，可將(3)式重寫為：
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圖5、圖6、圖7所示分別為不同數據包到達率情況下兩種算法的平均隊列長度、隊列長度絕對偏差以及帶寬利用率。從圖中可以看出，當系統負荷低于75%(即600 cells/s)時，兩種算法均能很好地將隊列長度控制在預定的長度值，即200cells，與Alg-I相比，MCI-BRA在隊列長度上稍有抖動，兩種算法的帶寬利用率均達到了100％；當系統負荷超過75%后，MCI-BRA算法在三項指標上均開始明顯優于Alg-I算法。考慮最壞情況，即系統滿負荷時，Alg-I算法的平均隊列長度為237cells，而MCI-BRA算法的平均隊列長度為221cells，即前者的控制偏差為18.5%，后者的控制偏差為10.5%；此時MCI-BRA算法的帶寬利用率為97.935%，而Alg-I算法的帶寬利用率為97.440%。兩種算法的詳細比較結果如表2所示。
本文給出了一種新的帶寬請求算法，該算法能夠實現對MAC隊列長度的控制，同時保證了帶寬使用效率。仿真結果表明，在系統負荷低于75％時，該算法與已有算法具有同樣優異的性能，當系統負荷超過75％后，該算法與已有算法相比能夠達到更為理想的系統性能。在輸入數據包的到達模式一定時，該算法均能達到理想的控制效果。
在未來的工作中，需要進一步考慮對數據流的不同到達模式的合理預測，進而實現模式自適應的改進算法，同時結合帶寬分配算法從BoD的整體角度來改進本文提出的算法也是一個重要的研究方向。
參考文獻
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