system: [SYSTEM]

user: 3. 资源预留机制 通过对切换过程的分析我们发现，影响切换成功的一大重要因素是目标波束的资源可用状况。而为了提高切换成功率通常有一个基本思路，那就是对资源预留。由于在一般场景下，比起新连接发起的阻塞，用户往往更讨厌正在进行的连接被强迫终止，因此在地面蜂窝通信系统和低轨卫星通信系统中，都有文献提出过一些策略，来考虑优先接纳切换请求。预留方案必须经过精心设计，在保证用户服务质量的同时提高资源利用率。被广泛采用的被称为保护信道的方案系列为切换目的保留了固定数量的信道，只要网络利用率低于给定的门限值，则同等对待新的连接和切换请求，若利用率高于给定的门限值，所有新的连接都被拒绝并且接受切换请求直到饱和。但是固定信道预留的方式难以随着系统状况动态变化，很多时候造成了一定的资源浪费。因此我们考虑使用动态资源预留机制，根据当前系统状况动态改变资源预留数量，以获得更好的切换性能。 由于用户在系统内移动时，网络状况(资源使用情况和需求)不断变化，因此高效预留方案的设计应考虑用户的移动模式，即移动速度和方向。终端的移动模式由很多因素决定，如终端的始发点和目的地，终端类型等。由于我们采用了基于地理位置的触发机制，和基于剩余时间估计的切换排队机制，终端在当前波束的剩余时间是可知的，我们根据 [ 7 ] ，将终端的连接时间概念引入，根据终端的移动模式和当前波束内的剩余时间估计，来动态改变预留的信道数。 而预留信道给切换请求，一定会带来新连接请求阻塞的代价。如何在新连接的接入和切换接入之间取得最佳平衡是一个非常复杂的问题。在包含移动终端的网络中，速度，位置和方向等移动信息，是资源预留和准入控制等策略可参考的关键参数。当终端在服务中移动向目标波束时，我们可通过预留目标波束的资源来保证当前即将发起切换的连接的服务质量，尽量减少切换失败率。因此，我们通过考虑终端的剩余连接时间来对波束内的信道数目进行动态预留。根据每个当前连接的剩余时间来估计每个点波束中将要向邻近点波束迁移的概率，以及可能在给定时间内释放资源的终端的概率，以最小化为切换目标波束中所需保留的信道数目。我们的预留机制旨在尽量降低切换失败的发生，同时也尽量减少预留策略对新呼叫阻塞概率的影响。 在此预留机制中，切换检测采用 [ 6 ] [ 8 ] 中的基于地理位置的触发方案和剩余时间估计方案，我们将满足切换检测条件的终端视为集合 Ω t r ，通过估计这些终端的连接时间，来确定是否在目标波束为其预留资源，信关站根据连接时间统计分布，估计它们在切换后仍然活动的概率如下： Pres = P { 此 连 接 在 当 前 波 束 内 不 结 束 } = P { con_res_time > t res } = ∫ Δ t ∞ f ( t ) d t (1) 其中con_res_time为该终端连接的剩余时间，满足con_res_time = con_time − t_setup。由于每个终端的连 接时间con_time可看作参数为μ的指数分布随机变量，即为服从参数为μ的负指数分布，均值为 1 μ 。式 (1)中，积分下限 Δ t 可通过 t res 和t_setup得到： Δ t = t now − t setup + t res (2) 此处的 t now 为当前系统时刻， t res 为根据终端移动模式的计算得出的终端在当前波束的剩余驻留时间，t_setup为该终端建立连接的初始时刻， f ( t ) 为连接时间的概率密度函数。 我们估计Pres的目的在于，对于可能在当前点波束内自发终止其连接的终端，不希望为其在目标点波束中进行资源预留。为此，我们也定义了一个概率门限值Threshold_in，当新连接请求到达时，计算此概率Pres。如图3为资源预留估计的流程图，若Pres >= Threshold_in，则预留信道数G_resv = G_resv + 1 (以CRA方式来计算)，若Pres < Threshold_in，则预留信道数G_resv = G_resv + 1*Pres。若Pres在此门限值以下，我们只保留与Pres成比例分配的信道资源。由于Pres是概率值，门限应Threshold_in在0~1内取值，而此概率Pres越小，代表越有可能在当前波束范围内结束此连接，我们希望为当前波束范围内有较大概率结束连接的终端不预留资源，因此Threshold_in取值应在0~0.5之间。此外，Inrcst表示考虑用于资源预留的终端的数量，而Tcu是累积变量，信关站用它来估计在来自相邻点波束的终端切换到发起新连接的点波束之前的平均延迟。该延迟定义为Delay_av，定义为Tcu与Inrcst之比。 为了更精准地在每个点波束中预留资源，我们应用同样的方法来估计该波束中可能终止的终端，以导出更准确的预测，即通过计算在即将切换的终端到达目标波束之前，可能在目标点波束中释放的资源量。信关站仍然根据连接寿命统计分布估计在时间Delay_av之前目标波束中有资源释放(即连接终止)的概率如下： Pdie = P { 目 标 波 束 中 终 端 释 放 资 源 概 率 } = P { con _ res _ time < Delay _ av } = ∫ − ∞ Δ t d f ( t ) d t (3) 我们将Pdie定义为目标波束中当前正在保持的连接在Delay_av时间过去之前自然终止的概率， Δ t d 表示未来的一刻，即来自相邻点波束的终端切换至目标波束的时刻，这是通过连接建立时间t_setup和Delay_av计算的。 Δ t d = t now − t setup + Delay_av (4) 图3. 资源预留估计流程图 如图4为资源释放估计流程图，其中Ωde表示目标波束正在连接的终端集合，此处也定义了一个概率门限值Threshold_out，当新连接请求到达时，计算此概率Pdie，并根据流程图计算相应的信道资源释放数量。同理门限Threshold_out也应在0~1内取值，而概率Pdie越大，代表目标波束中连接的终端越有可能在当前波束范围内释放资源，我们希望为当前波束范围内有较大概率结束连接的终端释放资源，因此Threshold_in取值应在0.5~1之间。 通过这两种估计方法，一旦G_resv已经计算，并四舍五入到最接近的整数，则信关站计算当前空闲资源，即C_avai，然后应用准入流程对新连接进行资源分配，如图5为连接请求准入机制。如果容量可用C_avai >= 0，则新连接请求或切换请求将被允许接入，信关站将发出切换命令或为新连接登陆请求分配资源。若无可用容量，则新连接阻塞或切换请求失败。 在固定信道预留机制中，我们可以通过一维马尔科夫链来估计终端在不同状态中转移的概率，从而通过理论推导得到切换性能分析的结果，然而在本文所提的动态预留机制中，G_resv是随时间动态变化的，较难推导得到一个数值概率结果，因此在下文中将通过仿真分析来说明该机制的作用。 当然，切换过程主要的指标仍然采用经典的切换性能评价指标：新连接的阻塞率 P n b 和切换失败率 P h f 。新连接的阻塞指的是当终端发起新连接请求后，主站不能及时分配资源让其登陆，导致新连接建立的过程受到阻塞，阻塞率由阻塞的次数除以新连接发起的次数求得；而切换失败指的是终端在发起切换请求后，最终没能成功切换到新波束中，导致失败的原因可能是切换请求发起后一直无法分配资源，终端移动到波束边缘信号微弱断开连接，也可能是切换过程中的丢包与错包导致，切换失败率由失败的次数除以发起切换的次数求得。根据 [ 9 ] ，由于系统对切换失败率的要求往往比对新连接阻塞率的要求低一 图4. 资源释放估计流程图 图5. 连接请求准入机制 个数量级，所以可以给予切换失败率高一个数量级的加权值，定义服务等级变量GoS (Grade of Service)如下： GoS = K ∗ P h f + P n b (5) 其中K为比例因子，根据文献 [ 9 ] K值通常取值为5~20，因为对于切换失败比新连接阻塞对于用户体验更加不能忍受。