随着以4k视频、虚拟现实等大视频为主的数字洪峰的到来，现有通信系统对提高传输能效、谱效的需求日益迫切。一方面，广播多播技术将同一信源传输给多个用户，充分利用多用户增益，正受到越来越多的关注；另一方面，“空天地”一体化网络融合地面发射基站和空中飞行器，通过通信平台的密切合作，最大限度地实现业务的可靠覆盖^[1]。作为“空天地”一体化的重要组成部分，高空平台(high altitude platforms, HAP)通信系统在17~22 km的平流层安放无线基站，介于地面通信和卫星通信之间，具有广覆盖、大容量、低成本、部署灵活的优点，可以提供各种综合业务，尤其是与地面通信系统协同，用于提供开阔区域的多媒体广播多播业务^[2](multimedia broadcast/multicast services, MBMS)。

为提高发射能效，对于单个MBMS业务，传输信道的选择取决于用户终端的位置分布和信道状态。例如，若用户分布在少量零散的小区内，由小区基站分别提供服务能耗较低；若用户均匀分布在多个小区内，由HAP统一提供服务更加经济。国内外针对该场景的资源分配问题已有少量研究。文[3]以最小化发射功率为目标对HAP的广播信道和点对点信道进行分配，但没有考虑与地面系统的协同；文[4]在存在多个广播多播业务时对空地协同系统优化资源分配，但规定同一种业务只能由单一基站提供服务，限制了资源分配的灵活性；文[5]将中心基站的覆盖范围根据可调功率设定为离散的同心圆，联合优化广播信道和专有信道，但所描述的信道分类基于早期3G移动通信标准UMTS(universal mobile telecommunications system)的定义，已不适用于现有标准。最新的3GPP标准重新定义了2种支持点对多点模式的下行信道^[6]，其中多播信道仅支持半静态资源分配，下行共享信道支持混合自动重传请求(hybrid automatic repeat request，HARQ)、自适应调制编码(adaptive modulation and coding, AMC)技术和动态资源分配，灵活普适，为本研究所采用。

进一步地，对同一传输信道，多个MBMS业务间的下行多址接入方案需要兼顾传输性能、业务公平性和实现复杂度等多种因素。传统的正交多址接入(orthogonal multiple access，OMA)技术将不同业务对应到正交的物理层子信道，例如时分复用和频分复用，接收端实现复杂度低，但损失了较大的频谱效率。而非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术作为5G提高系统容量的关键技术之一，将发射端叠加编码与接收端串行干扰消除相结合，以达到退化广播信道容量域的上界^[7]。具体的实现方式如层分复用(layer division multiplexing, LDM)、比特分割复用(bit division multiplexing，BDM)等方案已经被纳入通信领域的国际标准。但是，当叠加层数较高时，系统的实现复杂度难以接受。

为解决上述问题，本文结合地面与HAP协同广播多播(terrestrial/HAP MBMS, TH-MBMS)的场景建立了系统模型，并提出了一种能效和谱效优先的无线资源分配策略。首先以能效为中心跨信道优化资源配置，然后联合正交与非正交多址接入，以谱效为中心跨业务优化资源配置，在2个维度提升资源利用率，以实现更优的传输性能。

1 系统模型 1.1 网络结构

TH-MBMS的系统结构见图 1。图中，服务提供商通过长期演进技术(long term evolution，LTE)核心网，经由HAP或地面广播链路将MBMS内容传输给用户终端(user equipment，UE)；广播多播服务中心(broadcast-multicast service center, BM-SC)负责对业务内容进行鉴定、授权和完整性检测；无线网络控制器(radio network controller, RNC)作为接入网的重要组成部分，分别位于空地网络的入口，根据用户的反馈信息实时管理和优化网络资源。

1.2 信道描述

图 1中，HAP波束可同时覆盖多个地面小区，通过调整HAP的发射功率，其覆盖范围在若干个同心圆之间放缩，而地面基站的覆盖范围局限于单小区之内。HAP与地面通信系统中的下行共享信道(downlink shared channel, DL-SCH)均支持点对点(point to point, PTP)和点对多点(point to multi points, PTM)两种传输模式。对于TH-MBMS业务，规定HAP的DL-SCH仅可使用PTM模式，而地面基站的DL-SCH可以根据小区内活跃用户的数量在PTM和PTP间动态切换。

表 1总结了两种信道的特性对比，可以看到二者最主要的区别在于传输环境。无遮挡的空—地传输链路服从自由空间衰减，衰减系数为2；环境复杂的地—地传输链路在Okumura Hata模型下的衰减系数为4。

2 算法描述 2.1 单业务传输模式组合优化

为减少发射能耗，算法的第1步是为每个MBMS业务选择最优的传输模式，即将HAP的PTM模式、地面基站的PTM模式和地面基站的PTP模式进行合理的组合分配。由于HAP的覆盖范围是以中心小区为圆心向外延伸的若干层小区的集合，本文将整个网络划分为内外2个区域。如图 2所示，在一个4层蜂窝网络中，由深色标识的中心2层为内部区域，由HAP提供服务，由浅色标识的外侧2层为外部区域，由地面基站提供服务。

则业务x的系统总能耗P_x表示为

$ {P_x} = P_{{\rm{HAP}}}^x + P_{{\rm{Terr }}}^x. $

(1)

其中P_HAP^x表示HAP的发射功率。发射功率越大，覆盖的小区层数越多。给定业务数据速率和小区传输参数，P_HAP^x是一个离散变量。对于包含M层小区的蜂窝网络，其取值范围$ P_{{\rm{HAP}}}^x \in \left\{ {0, P_{{\rm{HAP}}}^{x(1)}, P_{{\rm{HAP}}}^{x(2)}} \right., \left. { \cdots , P_{{\rm{HAP}}}^{x(M)}} \right\}$，这里P_HAP^x(m)表示HAP覆盖m层小区所需的发射功率。

P_Terr^x表示地面基站的发射功率。受限于PTM模式的启动条件，存在一个固定的阈值，仅当请求同一业务的活跃用户数大于该阈值时才允许采用PTM模式^[8]。对任意地面小区i，根据小区内的活跃用户数和用户反馈的位置信息，可以分别计算采用PTP模式的能耗P_{PTP, i}^x和采用PTM模式的能耗P_{PTM, i}^x，并比较二者的大小。将外部区域中采用PTP模式的小区集合记为Π_PTP^x，采用PTM模式的小区集合记为Π_PTM^x，则地面基站发射总功率的计算公式为

$ P_{\mathrm{Terr}}^{x}=\sum\limits_{i \in \mathit{\Pi}_{\mathrm{PTP}}^{x}} P_{\mathrm{PTP}, i}^{x}+\sum\limits_{i \in \mathit{\Pi}_{\mathrm{PTM}}^{x}} P_{\mathrm{PTM}, i}^{x}. $

(2)

因此，最优传输模式组合可以用枚举法得到。具体地，计算(M+1)种情况所需的系统能耗：

1) 所有小区由地面基站覆盖：$ P_{x}^{(0)}=P_{\text {Terr }}^{x(M)}$；

2) 1层内部区域，(M-1)层外部区域：P_HAP^x(1)+P_Terr^x(M-1)；

3) 2层内部区域，(M-2)层外部区域：P_HAP^x(2)+P_Terr^x(M－2)；

4) 依次到第(M+1)种情况下所有小区由HAP覆盖：P_x^(M)=P_HAP^x(M)。从中选择能耗最低的传输模式组合。

当有新的小区加入业务请求时，控制中心首先判断该小区是否处于当前的内部区域。若是，则保持现有传输模式不变；若否，则需要进一步比较以下2个传输方案，选择其中能耗较低的一个：

1) 保持HAP发射功率不变，新加入小区由地面基站提供服务；

2) 提高HAP发射功率，扩展内部区域的覆盖范围，使得内部区域的最外层恰好是新加入小区所在的层；被新扩展部分所覆盖的活跃小区停止地面基站服务。

同样，当有活跃小区退出业务请求时，控制中心首先判断该小区是否处于当前的外部区域。若是，则停止该小区的地面基站服务，其余基站保持不变；若否，则进一步判断是否需要缩小内部区域的覆盖范围。

2.2 多业务混合下行多址接入

确定传输模式后，每个发射信道可能同时承载多个MBMS业务。为进一步提升系统性能，算法的第2步是以频谱效率为中心设计新型下行多址接入方案。经过步骤1的优化，HAP基站的发射功率远大于单个地面基站的发射功率，且承载的业务数量最多。为简化讨论，本文仅考虑HAP基站的多址接入优化。

根据网络信息论，给定多业务的服务质量需求，在功率域采用直接叠加编码(superposition coding, SC)是使得退化广播信道传输速率最大化的解决方案。反过来，给定业务的实际传输速率，利用SC可以使得发射功率最小化，同时得到最佳的功率分配比例作为系统工作点。

然而，从工程角度出发，该最优方案将导致非常高的实现复杂度。具体地，当大量组播业务接入系统时，发射端会把所有的业务信息全部叠加在一起，于是接收端需要通过多级迭代的联合解映射进行串行干扰消除(successive interference cancellation, SIC)。受计算能力的限制，用户的接收时延随业务数的增加显著上涨，错误传递的概率也随之提升。文[9]对于多业务联合优化的SC技术已有一些研究，但依然无法解决用户体验差的问题。为实现性能与复杂度的折中，本文采用联合正交多址接入与非正交多址接入技术的混合下行多址接入^[10]，其具体描述为：

1) 按照HAP所提供业务的服务质量要求，将所有业务分成多个业务组，每个业务组包括一个或多个业务；

2) 每个业务组内的业务通过NOMA技术传输，其中，为每个业务分配的非正交域资源比例根据组内业务的服务质量要求确定；

3) 不同业务组通过OMA技术进行传输，其中，为每组分配的正交域资源比例根据不同组业务的服务质量要求确定。

显然，分组颗粒度越细，接收复杂度越低，极限情况退化为正交多址复用。如图 3所示，5个业务被分成了3个业务组，每个业务组包含1到2个业务。为探讨混合下行多址接入策略的系统频谱效率与接收端复杂度的关系，本文不失一般性地假设组间OMA技术为TDMA，组内NOMA技术为理想SC。

假设共有L个业务，被分成J个组，其中第j个业务组包含l_j个业务，被分配的时间比例为β_j，即：

$ \sum\limits_{j = 1}^J {{l_j}} = L{\rm{, }} $

(3)

$ \sum\limits_{j = 1}^J {{\beta _j}} = 1. $

(4)

组内业务(j, k)被分配的功率比例为α_{j, k}, j=1, 2，…, J, k=1, 2，…, l_j，则该业务的Shannon容量C_{j, k}可以计算如下：

$ {C_{j, k}} = {\beta _j}1{\rm{b}}\left( {1 + \frac{{{\alpha _{j, k}}{\gamma _{j, k}}}}{{1 + \left( {1 - \sum\limits_{i = 1}^{k - 1} {{\alpha _{j, i}}} } \right){\gamma _{j, k}}}}} \right). $

(5)

其中γ_{j, k}表示该业务的接收信噪比阈值。本文采用直接比例策略(direct ratio policy, DRP)准则分配信道资源，即业务数据率与容量成正比，用R_{j, k}表示业务的额定数据率，则有：

$ {\frac{{{R_{j, k}}}}{{{C_{j, k}}}} = {\mu _j}, k = 1, 2, \cdots , {l_j}, } $

(6)

$ {\frac{{{\beta _j}\sum\limits_{k = 1}^{{l_j}} {{R_{j, k}}} }}{{\sum\limits_{k = 1}^{{l_j}} {{C_{j, k}}} }} = \nu , j = 1, 2, \cdots , J.} $

(7)

联合式(6)和(7)可以得到

$ \mu, \beta_{j}=\nu, j=1, 2, \cdots, J. $

(8)

进而计算出系统的总数据率为

$ {C_{{\rm{total }}}} = \frac{{\sum\limits_{j = 1}^J {\sum\limits_{k = 1}^{{l_j}} {{C_{j, k}}} } }}{{\sum\limits_{j = 1}^J {\frac{1}{{{\mu _j}}}} }}. $

(9)

由式(9)可以看出，随着业务数J的减少，接收复杂度增加，系统总容量表达式的分母越来越小，对应的容量值越来越大。图 4给出了AWGN信道下系统总传输率随J的变化趋势。数值仿真结果表明，当J=L/2，l_j=2时，混合多址接入可以达到完全SC的70%性能增益，是性能与复杂度的理想折中点。

考虑结合实际的编码调制，作为两层SC的代表，层分复用(layered division multiplexing, LDM)技术已被写入ATSC3.0标准，在广播领域被广泛应用^[11]。图 5是两层QPSK叠加的LDM原理示意图，功率分配通过调整星座点的间距来实现。在利用HAP进行MBMS多业务传输时，本文选择TDM作为组间OMA技术，LDM作为组内NOMA技术，业务的接收信噪比阈值由业务的目标覆盖小区层数来标识。

文[12]表明，组内业务的信噪比阈值差距越大，SC相对TDM的增益越大。假设L个业务对应的HAP覆盖小区层数m₁≥m₂≥…≥m_L，则最佳的业务分组方式为：将服务质量最高与最低的业务配对，次高与次低的业务配对。以此类推，配对结果是(1, L)(2, L－1), …, (L/2, L/2+1)。

2.3 整体算法流程

综合节2.1和2.2的分析，TH-MBMS多业务传输中的资源配置算法流程如图 6所示。

3 仿真结果

为验证所提算法的有效性，本节给出了在MATLAB平台下对TH-MBMS场景的仿真结果，基站参数设置见表 2。在600 s的时间周期内，4路独立的MBMS业务(分别记为业务A、B、C、D)先后到达，每个业务的活跃用户分布在不同区域内。如表 3所示，N_m(m=1, 2, 3, 4)表示活跃用户的分布情况，其具体含义是，对于蜂窝网的第m层小区集合，请求某个业务的用户分布在该层中的N_m个小区内。为简化讨论，假设每个小区内的活跃用户数均大于PTM启动阈值。可以看出，随时间推移，业务B的活跃用户分布越来越集中，而业务C的活跃用户分布越来越分散。

基于上述场景假设，图 7给出了4种业务的发射功率和系统总功率随时间的变化趋势。由图可知，在0~100 s，系统内仅存在业务A，由HAP为全部4层小区提供服务。在100~200 s内，系统中有A、B两个业务，后者的覆盖范围包含3层小区，两业务均由HAP单独提供服务，并以LDM方式相互叠加。200 s时业务C到达，其能耗最低的传输模式组合是最外层2个小区由地面基站提供服务，内侧3层小区由HAP提供服务；在HAP信道内，业务C与业务A、B以TDM方式正交复用。300 s时，业务B的覆盖范围由3层缩减至2层，改用地面基站服务可以显著提高能效；与此同时，HAP信道内的业务C取代业务B，与业务A以LDM方式相互叠加。类似地，400 s时业务C的覆盖范围扩展，最外层改由HAP提供服务，此时业务A与C的服务质量趋同，LDM相对TDM没有增益，因此，HAP信道内的多址接入方式更新为业务A与最后到达的业务D以LDM方式叠加，然后与业务C正交复用，总能耗趋于平稳状态。

图 8给出了本文所提HAPs/eMBMS协调+混合多址复用算法与非HAP/地面协同算法以及正交多址复用算法的能耗比较。在150、250、500 s三个时刻，本文所提算法发射功率均为最优。

4 结论

本文讨论了TH-MBMS网络中多业务传输的无线资源配置问题，提出了一种基于信道模式选择和混合多址接入的优化算法。该算法包括2部分：前者合理地将多种信道资源、多种传输模式高效混合，在满足用户业务需求的前提下提高发射能效；后者联合正交与非正交多址接入技术，在保证接收端复杂度的前提下显著提高发射谱效。同时，本研究讨论了业务分组策略对谱效和复杂度的影响，并结合实际系统中的编码调制技术进行了场景仿真。仿真结果表明，随着用户分布和业务需求的变化，所提算法在任意时刻的传输性能相比传统算法均有改进。