一种融合负载差分与队列状态的多要素自适应退避方法及系统

本发明涉及卫星通信，尤其涉及一种融合负载差分与队列状态的多要素自适应退避方法及系统。

背景技术：

1、在低轨卫星通信网络中，大量地面终端通过共享星地上行链路进行竞争接入。当多个节点在同一时隙内同时发送数据包时，将发生碰撞，导致数据包无法被正确接收。对于碰撞后的数据包，系统需要决定其后续的重传时机，这一过程由退避机制控制。

2、传统的二进制指数退避算法因其实现简单而被广泛采用。其基本思想是：节点在发生碰撞后，从逐渐增大的竞争窗口中随机选择一个退避时隙，等待该时隙数后再进行重传。然而，在低轨卫星网络环境中，传统二进制指数退避机制存在以下明显缺陷：

3、首先，传统二进制指数退避仅依据本地碰撞次数进行被动响应，缺乏对全局网络负载状态的感知能力。低轨卫星星地链路存在毫秒量级的传播时延，节点难以及时获知碰撞后的信道状态变化，在长反馈闭环条件下容易产生连续碰撞和时延累积。

4、其次，低轨卫星网络中的业务竞争强度受卫星高速运动、波束切换及热点区域业务汇聚等因素影响，可能在短时间内发生剧烈变化。传统二进制指数退避缺乏对负载演化趋势的前馈调节能力，在拥塞突发时响应不足，在拥塞缓解后恢复过慢。

5、再次，传统退避机制对不同优先级业务通常采用相同或近似相同的退避策略，难以体现低轨卫星网络中遥控遥测、紧急控制与后台数据等异构业务之间的服务质量差异化需求。在极端拥塞场景下，若仍允许大量低优先级存量数据包持续参与竞争，将加剧高优先级业务的重传压力。

6、综上所述，如何在低轨卫星网络的高动态、长时延及多优先级业务并发场景下，设计一种能够感知网络负载趋势、区分业务优先级并提供主动拥塞规避能力的退避控制方法，成为该领域亟需解决的关键技术问题。

技术实现思路

1、为此，本发明实施例提供了一种融合负载差分与队列状态的多要素自适应退避方法及系统，用于解决现有技术中传统二进制指数退避机制在低轨卫星网络中存在的退避盲目性、缺乏全局负载感知和优先级区分能力不足的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种融合负载差分与队列状态的多要素自适应退避方法，该方法包括：

3、获取信道负载预测值，并基于当前帧与上一帧的所述信道负载预测值计算负载差分因子，所述负载差分因子用于反映网络负载的演化趋势；

4、监测地面节点本地各优先级业务的缓存队列状态，计算本地队列积压比例，所述本地队列积压比例用于表征节点在特定优先级业务上的局部重传压力；

5、根据所述信道负载预测值与预设的重传挂起触发阈值和安全恢复阈值的比较结果，判断是否触发低优先级重传挂起：当所述预测值大于或等于所述重传挂起触发阈值时，将预设的低优先级业务集合的重传过程由正常退避状态切换为冻结挂起状态，暂停该等业务的退避倒计时和重传出队操作；当所述预测值小于或等于所述安全恢复阈值时，将处于冻结挂起状态的低优先级业务恢复为正常退避状态；所述安全恢复阈值小于所述重传挂起触发阈值；

6、对未挂起的碰撞数据包，基于所述负载差分因子、所述本地队列积压比例、预设的优先级权重以及所述信道负载预测值与目标负载的比值，计算退避时间；

7、按照计算得到的退避时间执行退避等待后进行重传。

8、优选地，所述退避时间的计算公式为：

9、；

10、其中，为优先级为的数据包在时刻发生碰撞后，实际需要执行的退避时间长度；为系统时隙长度，为指数底数，为所述负载差分因子，为优先级权重，为所述本地队列积压比例，为所述信道负载预测值，为目标负载，为均匀分布随机数，取值范围为；为优先级对应的初始竞争窗口。

11、优选地，对于最高优先级业务，其优先级权重取值为0，使得该级业务的退避时间退化为仅由所述初始竞争窗口的随机项决定；对于非最高优先级业务，所述优先级权重随优先级降低而逐步增大。

12、优选地，所述负载差分因子的计算公式为：

13、；

14、其中，为负载差分因子，为当前帧的信道负载预测值，为上一帧的信道负载预测值；当分母为零时，定义。

15、优选地，所述本地队列积压比例的计算公式为：

16、；

17、其中，为所述本地队列积压比例，为当前时刻节点本地优先级为的缓存队列长度，为系统支持的最大优先级数，为惩罚调节系数，为极小正数，用于防止分母为零。

18、优选地，所述重传挂起触发阈值大于所述目标负载值，且设置在信道吞吐量理论最优负载值的右侧过载区域；所述安全恢复阈值与所述重传挂起触发阈值之间形成迟滞区间，当所述信道负载预测值落入所述迟滞区间内时，维持当前冻结或正常状态不变，不触发状态切换。

19、优选地，所述获取信道负载预测值，具体包括：

20、网络中心节点在每一帧结束时统计当前帧的信道观测状态，包括空闲时隙、成功时隙和碰撞时隙的数量，构成观测向量；

21、利用递推估计算法，结合系统状态演化模型与所述观测向量，对当前时刻信道的瞬时竞争负载进行递推估计，得到所述信道负载预测值。

22、优选地，所述递推估计算法为扩展卡尔曼滤波方法。

23、优选地，所述低优先级业务集合为优先级索引大于或等于预设索引阈值的所有业务队列；所述方法应用于低轨卫星网络的上行链路随机接入场景；所述信道负载预测值由卫星中心节点广播至其覆盖波束内的地面节点。

24、本发明实施例还提供了一种融合负载差分与队列状态的多要素自适应退避系统，该系统包括卫星中心节点和多个地面节点；

25、所述卫星中心节点包括：

26、负载预测单元，用于获取信道竞争负载的预测值，并广播至所述地面节点；

27、所述地面节点包括：

28、负载差分计算单元，用于接收所述预测值，并基于当前帧与上一帧的所述预测值计算负载差分因子；

29、队列状态监测单元，用于监测本地各优先级业务的缓存队列长度，计算本地队列积压比例；

30、重传挂起判决单元，用于根据所述预测值与预设的重传挂起触发阈值和安全恢复阈值的比较结果，控制预设的低优先级业务集合的重传过程在正常退避状态与冻结挂起状态之间切换；

31、退避时间计算单元，用于对未挂起的碰撞数据包，基于所述负载差分因子、所述本地队列积压比例、预设的优先级权重以及所述预测值与目标负载的比值，计算退避时间；

32、退避执行单元，用于按照计算得到的退避时间执行退避等待后进行重传。

33、从以上技术方案可以看出，本发明申请具有以下有益效果：

34、（1）增强退避机制的前馈调节能力。通过引入负载差分因子，节点能够根据网络负载的变化趋势提前调整退避时间，无需等待碰撞次数累积后才被动响应，在拥塞突发时快速拉长退避、在拥塞缓解后及时恢复，有效降低了长时延条件下的连续碰撞和时延累积。

35、（2）实现多优先级业务的差异化退避保障。通过优先级权重映射和对最高优先级业务的惩罚豁免设计，从机制上确保了高优先级业务在重传阶段始终保持较快的重传节奏，避免了传统退避机制中优先级优势在重传阶段被削弱的问题，在重载条件下形成清晰的多级业务时延隔离。

36、（3）提供极端拥塞下的主动保护能力。通过低优先级重传冻结机制和双阈值迟滞恢复逻辑，在极限拥塞状态下主动切断低优先级重传流量，为关键业务释放信道竞争空间，同时避免了因集中解挂引发的二次拥塞振荡，系统吞吐量在重载下基本保持不变。

37、（4）工程可实现性强且暂态鲁棒性优异。退避时间计算基于显式解析表达式，单次计算时间复杂度为常数级，不涉及迭代求解，信令开销小，适合部署于计算资源受限的星载和终端平台；同时，在突发流量条件下吞吐量跌落幅度更小、恢复更快，具有更好的暂态稳定性。