本发明属于无线通信技术领域，具体是一种多载波协作时隙aloha方法。
背景技术：
在过去几年中，物联网(internetofthings)吸引了很多研究所和企业的研究兴趣。但在很多应用场景中，节点分布在偏远的地区，并且无法接入地面核心网。
远程物联网(internetofremotethings)为这些应用场景下的节点接入问题提供了一个低成本、高效的解决方案。远程物联网以卫星作为通信中继，进一步扩大了通信覆盖范围，并克服了偏远地区因地形地势等原因地面基站难以部署的问题。
据全球工业分析员提供的一份综合市场报告指出，到2017年基于卫星的机器到机器市场达到了17亿美金，随着全球通信产业的发展，这种以卫星作为通信中继的机器到机器的通信(m2m)具有非常广阔的市场，远程物联网有很多应用的场景，如：智能电网(smartgrid)和环境监测(environmentmonitoring)等；这些应用场景具有分布区域较远、节点较多和节点接入频繁等特点，使得传统的多址接入技术难以适用，并且还会受到成本和卫星无线资源紧张等条件的限制。
传统的多址接入技术分为竞争型的和非竞争型；非竞争型的多址接入技术把信道资源分配给固定的用户使用，典型的如tdma和mf-tdma。非竞争型的多址接入技术在远程物联网等应用场景中会存在系统资源利用率较低的问题。竞争型多址接入技术由用户竞争系统接入资源，典型的如竞争消除多样性时隙aloha(contentionresolutiondiversityslottedaloha,crdsa)以及由其衍生的crdsa++和不规则复制时隙aloha(irregularrepetitionslottedaloha)irsa。这些单载波多址接入技术适用于负载较低的情景，在高负载应用条件下会存在丢包率较高的问题。
技术实现要素：
本发明基于远程物联网，具有大量接入节点的高负载应用场景下的卫星多址接入，提出了一种多载波协作时隙aloha(multi-carriercooperativeslottedaloha,mc-csa)方法，具有低成本和高资源利用率的特点，并具有比crdsa更好的吞吐量和丢包率性能。
具体步骤如下：
步骤一、构建具有发射节点，多载波以及接收终端的卫星无线通信场景；
该通信场景包括若干发射节点，若干发射节点同时发送各自的数据，每个发射节点发送的数据帧，分别复制到各载波传输到接收终端；多载波的载波数根据实际情况调整，每条载波的带宽相同；每个发射节点发送的数据包长度都相同。
步骤二、每个发射节点将自身的待发送帧，存储并组织成与载波中的时隙长度相同的数据包，并根据多载波的数量将数据包进行复制；
步骤三、每个发射节点从相互独立的每个载波中，为要发送的每个数据包随机选择时隙位置。
步骤四、针对每个发射节点，在发送前该发射节点的每个复制数据包会把所有复制数据包的时隙位置信息附加到自身消息的头部，并进行编码和载波调制，发射到接收终端。
步骤五、接收终端通过数字解调器把每个载波上的信号进行分离，并将每个载波上的帧信息存入到内存中。
步骤六、对内存中的帧信息进行多载波协作干扰消除，直至所有数据包均成功接收或者达到最大迭代次数。
具体步骤如下：
步骤601、针对干扰消除过程，初始设置计数器的迭代次数为1；
当达到设定的最大值迭代次数时，退出干扰消除流程。
步骤602、对于每个载波上的帧信息，接收端寻找没有发生碰撞的数据包；
每个发射节点在多个载波上发送的复制包中至少有一个没有发生碰撞；此时该发射节点发送的数据被成功接收。
步骤603、针对每个载波，将成功接收的该载波上的数据包，根据头部的位置信息，经过重编码和调制过程，去除该数据包的在其他载波上的复制包；
步骤604、消除干扰后的其余载波，能成功接收其他发射结点的复制包；
步骤605、重复上述步骤，直到达到最大的迭代次数或者所有数据包均被成功接收。
本发明的优点在于：
本发明是具有低成本和高系统资源利用率的多载波协作多址接入技术，显著地改善了系统的吞吐量和丢包率性能。
附图说明
图1为多载波协作时隙aloha方法的整体流程图；
图2为基于多载波协作时隙aloha技术的系统结构图；
图3为迭代干扰消除过程示意图；
图4为基于多载波协作时隙的aloha技术、crdsa和dsa吞吐量性能比较；
图5为基于多载波协作时隙的aloha技术、crdsa和dsa丢包率性能比较。
具体实施方式
为了更好的说明本发明，以下参照附图和实施例对本发明的具体实施做进一步详细的描述。
本发明针对具有大量接入节点或终端的卫星无线通信场景，在发送端，在多个载波上按照预定的规则发送相同的复制包，在接收端通过多载波间的协作迭代干扰消除技术，来解决用户间数据包碰撞问题。从仿真结果表明，与典型的crdsa技术相比，mc-csa无论在吞吐量还是丢包率性能上都得到了一定程度的提升；尤其在3个条载波(或3个复制包)的情景下，性能提升更为显著。
如图1所示，具体步骤如下：
步骤一、构建具有发射节点，多载波以及接收终端的卫星无线通信场景；
如图2所示，该通信场景为多载波多址接入系统，包括若干发射节点，若干发射节点同时发送各自的数据，每个发射节点发送的数据帧，分别复制到各载波传输到接收终端；多载波的载波数根据实际情况调整，每条载波的带宽相同；发射端的每个用户会发送相同长度的数据包，而且数据包长度与载波中的时隙长度相同。
接入流程可在接入星上完成，从而大大减少通信过程中的传播时延。
步骤二、每个发射节点将自身的待发送帧，存储并组织成与载波中的时隙长度相同的数据包，并根据多载波的数量将数据包进行复制；
一旦发射端有消息需要发送，它首先把消息存储起来组织成一定长度的数据包。由于传感器网路中发送的消息一般较短，如表示温度和湿度的消息等，对发射端存储能力的要求不高。
步骤三、每个发射节点从相互独立的每个载波中，为要发送的每个数据包随机选择时隙位置。
发射端每发送一个数据包时，在指定的相互独立的多个载波中每一个帧为该包选择发送时隙位置。如图3所示，设定每个终端发送2个复制包，因此需要在2个载波上分别为每个复制包选择发送时隙。为了避免发送端峰值功率过高，发送端不会同时发送复制包，即不会为复制包选择相同的时隙编号；不同用户选择发送时隙的过程是相互独立的。
步骤四、针对每个发射节点，在发送前该发射节点的每个复制数据包会把所有复制数据包的时隙位置信息附加到自身消息的头部，并进行编码和载波调制，发射到接收终端。
每次发送之前，每个复制包都会把自身和其他复制包的时隙位置信息附加到该复制包消息的头部，然后通过编码和载波调制过程后发射出去。
步骤五、接收终端通过数字解调器把每个载波上的信号进行分离，并将每个载波上的帧信息存入到内存中。
由于复制包会在多个载波上独立地发送，接收端首先需要通过数字解调器把多载波输入信号分离出来，然后把不同载波上的帧信息存入到内存当中，以便后续的多载波协作干扰消除过程。
步骤六、对内存中的帧信息进行多载波协作干扰消除，直至所有数据包均成功接收或者达到最大迭代次数。
具体步骤如下：
步骤601、针对干扰消除过程，初始设置计数器的迭代次数为1；
每次干扰消除过程都会设置一个计数器来计算干扰消除过程中的迭代次数，该迭代次数初始化为1，当达到最大迭代次数时，则退出干扰消除流程。
步骤602、对于每个载波上的帧信息，接收端寻找没有发生碰撞的数据包；
每个发射节点在多个载波上发送的复制包中至少有一个没有发生碰撞；此时该发射节点发送的数据被成功接收。
接收端首先寻找没有发生碰撞的数据包(cleanpacket)，如图3中的数据包u1_1。该数据包由于没有与其他的数据包发生碰撞，因此经过解调和解码流程即可完成数据包的检测。该数据包成功解码之后即代表数据包已被成功接收。
步骤603、针对每个载波，将成功接收的该载波上的数据包，根据头部的位置信息，经过重编码和调制过程，去除该数据包的在其他载波上的复制包；
该数据包u1_1经过重编码和重调制的过程，来去除该包的其他的复制包在其他载波上造成的干扰；当数据包u1_1成功接收后，用户1的复制包u1_2被去除，从而去除第二个载波上复制包u1_2对用户m的复制包um_2造成的干扰。
步骤604、消除干扰后的其余载波，能成功接收其他发射结点的复制包；
复制包um_2由于复制包u1_2造成的干扰被消除，从而成为cleanpacket。
步骤605、重复上述步骤，直到达到最大的迭代次数或者所有数据包均被成功接收。
多载波协作干扰消除可以解决大多数数据包的碰撞问题；但出现“环”的情况除外。
“环”指的是当一个用户的复制包与其他用户的复制包都发生相同的碰撞的情况，如图3中用户2和用户3的复制包在不同的载波上都发生了碰撞。这种碰撞通过干扰消除是无法解决的，因此称为不可解决的碰撞。
这种不可解决的碰撞是造成多载波协作时隙aloha丢包的主要原因。
在多址接入技术领域中判断多址接入技术性能的指标主要是吞吐量和丢包率。本发明同时基于多载波协作时隙aloha技术建立了分析模型，证明了其在高负载情境下具有的性能优势。
设定载波数为ncar，由于发射端会在每条载波上都发送复制包，因此每个用户发送的包的数量等于ncar。一般而言，平均负载的单位为packets/slot，为了去除码率r和调制指数m的影响，使用归一化负载：
g＝λ×rlog2m/ncar1)
其中，λ为平均负载，g为归一化负载。
吞吐量t、归一化负载g和丢包率(packetlossrate，plr)的关系如下：
t(g)＝g(1-plr(g))(2)
假设所有用户的数据包具有相同的功率，并且不可恢复的碰撞仅仅与图3中的“环”现象有关。根据归一化负载g和平均负载λ的关系，得知一条载波上的用户负载计算为：
n＝λ·(g,ncar)·nslot(假设计算结果为整数)。
在用户复制包不同时发送的条件下，一个特定的用户在多载波上发送复制包时，可选择的时隙位置组合总数为
上述公式求得的即是有l个用户与特定用户形成“环”的概率。则多载波协同时隙aloha的丢包率公式为：
其中，ploop(l)是在形成“环”的条件下丢包的概率，
pcoll(t)表示在一个载波中有t个数据包与特定用户的复制包发生碰撞的概率，
pcoll(t；g,nslots)＝f(t；n-1,pc)(6)
其中f表示二项分布，n-1表示实验次数，pc是成功率。由于每条载波的负载情况是相同的，因此对于一个用户而言，它的复制包在各条载波上的丢包率是相同的，都是
其中q是由公式5所得的先前迭代过程求得的丢包率。当niter＝0时，
多载波协作时隙aloha(mc-csa)与crdsa、dsa的性能仿真过程考虑了服从对数正态分布(μ＝0,σ＝0，3db)的功率不均衡情况，分别对他们的吞吐量和丢包率性能进行了比较。
如图4所示，是三种算法下归一化负载与吞吐量的关系图；随着归一化负载的增大，归一化吞吐量先增加，后下降，这是因为随着负载的增加，用户数据包碰撞的情况会越来越严重，使得能够被成功接收的数据包越来越少。在发送的复制包数和功率不均衡情况相同的情况下，mc-csa的吞吐量性能要优于crdsa和dsa，在复制包数(或载波数)为2的情况下比crdsa高0.1bits/symbol/carrier；比dsa提升了0.5bits/symbol/carrier,约为dsa的2倍；而在负载包数为3的情况下，比crdsa提升了约0.2bits/symbol/carrier,比dsa提升了2.5倍。mc-csa的吞吐量随着载波数的增加而增加，并且可以通过利用远近效应来获得更好的吞吐量性能。
如图5所示，为三种算法下归一化负载与丢包率的关系图，采用的各参数与图4相同，随着归一化负载的增大，由于数据包碰撞的原因，各算法的丢包率是不断增加的。在卫星通信中，往往需要保持一定的丢包率性能，来保证用户的通信服务质量。在丢包率为10-2时，在复制包数为2的情况下，dsa能够取得的吞吐量为0.1bits/symbol/carrier(参考图4)，crdsa的为0.5bits/symbol/carrier,而mc-csa可获得高达0.8bits/symbol/carrier的吞吐量，比crdsa提高了60％；并且在功率不均衡条件下mc-csa的吞吐量可进一步提升到1.2bits/symbol/carrier。在丢包率要求为10-4情况下，复制包数为3的mc-csa仍可取得约1.2bits/symbol/carrier的吞吐量性能，在功率不均衡条件下为1.6bits/symbol/carrier,均比典型的crsa要提高约50％的性能。