灾害应对网络的新范式：框架、策略与解决方案

这篇是投稿到IEEE Wireless Communications Magazine的论文，现在要写审稿意见。

作者：

中国电力科学研究院

西安电子科技大学

华中科技大学

西北工业大学

摘要

1. 起因：自然灾害频发、恐怖势力猖獗
2. 特性：DRN（disaster-response network灾害应对网络）更看重网络的灵活性和应急救援能力，对网络框架和资源配置策略提出了新的要求
3. 技术基础：卫星通信和无人机（UAV）动态中继
4. 本文：提出了DRN建设和资源配置的新范式，通过卫星和无人机构建动态可扩展的DRN；提出了新的网络资源配置视角；在DRN框架下设计了资源调度计划。

Introduction

DRN的结构

1. 需求：快速恢复通信，为救灾提供前提，提高救援效率
2. 关键问题：个人安全
3. 传统DRN：在快速部署和网络灵活性方面不好
4. 新技术DRN：根据是否使用其他基础设施分为两类，基础设施包括可移动和可部署的ICT资源单元（MDRU）、卫星、无人机；总的来说使用其他基础设施的这一类更好
5. 大多数现有网络的问题：只重视容量或覆盖性能，忽视救灾需求，尤其是用户的人身安全

DRN中的资源分配

1. 受灾用户的实时需求通常远远大于 DRN 的能力。因此，资源配置策略成为决定系统效率的关键因素。传统网络中的资源配置策略通常涉及容量、延迟或吞吐量，并相应地进行优化。
2. 救灾的特殊性，即及时性和任务导向性，加上DRN之间的建筑差异，使得现有的资源配置策略不适应。由于时间和任务导向，主要考虑如何提高受灾用户的救援能力。因此，DRN 中的资源分配策略需要更多地考虑应用层的要求，而不是物理层的性能。

本文

1. 针对时效性和任务导向，提出了一种新范式
2. 采用卫星、无人机
3. 快速部署、动态覆盖、灵活中继
4. 第二部分：DRN的框架；第三部分：跨层资源优化和资源分配方案的开发；第四部分：性能评估；第五部分：总结

Disaster response network

框架

1. 由空间层、空气层和地面层组成：用户在地面层，需要发射信号；无人机在空气层收集信号传递给空间层的卫星；卫星和卫星基站通信。
2. 空间层：使用低轨道卫星、中心化网络控制器
3. 空气层：无人机作为中继来弥补卫星欠缺的灵活性等；假设无人机数量大于卫星容量，配备移动充电设施，可动态规划工作路径；简化卫星信道受大气变化的影响问题，重点关注资源分配策略
4. 地面层：遇险用户发射求救信号成功则被视为成功救援；用户分为三类：成功发出信号的被救援用户（R-user）、有足够电量试图发求救信号的活跃用户（A-user）、用完电池无能为力的沉默用户（S-user）
5. 本文框架中的A-user通过无人机中继器向卫星发信号，无人机分配完成后网络拓扑保持不变，每个用户只涉及一个无人机中继，使用译码转发和波束形成技术，用户与无人机中继之间的链路采用Nakagami衰落信道模型

资源分配策略

1. 控制层和数据层通过卫星上的中心化网络解耦
2. 控制层：网络控制器制定通信请求接收率（CRAR），接收用户、无人机报告的信道状态信息，收集用户设备的剩余工作时间
3. 资源分配问题：用户的剩余电量不同，卫星要在电量耗尽前接收用户的遇险通信请求；通信请求的数量可能超过网络容量，要综合考虑用户设备的剩余工作时间和卫星、无人机可以处理的通信请求。

Resource allocation

1. 用CRAR作为系统效率指标，即优化目标是提高CRAR
2. t时刻的CRAR指当前CRAR和未来CRAR的总和
   1. 当前CRAR：s(t)
   2. 未来CRAR：$\sum_{\tau=t+1}^{\infty}P_{\tau}(B, C_{v-u}, C_{u-s})$
   3. $B, C_{u-s},C_{v-u}$分别表示用户电量、空间层频道和空气层频道
   4. 电量越多用户等待救援的时间越久
3. 无人机算力有限，因此需要降低资源分配算法的复杂度——本文资源分配分为两阶段：空间层和空气层各一阶段
4. 第一阶段中，对于每个无人机中继，网络控制器都会收集 CSI（频道状态信息） 并保持空气层链路的信道增益，这是成功传输的最关键因素之一。卫星根据卫星接入能力以更大的信道增益访问无人机中继
5. 第二阶段中，t时刻的空气层链路资源分配方案：用矩阵表示卫星到无人机的分配方案、无人机到用户的分配方案和根据信道容错率判断的信道可用性（1或者0），用户电量不同会有不同的权重（低电量高延迟的优先级高），计算上述矩阵卷积相乘的F范数来作为目标函数
6. 优化算法：贪婪的迭代匹配过程

Performance

1. 仿真模拟实验：用户由泊松点过程建模，使用二进制相移键控发送信号，位错误概率阈值$\epsilon=10^3$，进行20轮实验

CRAR

1. 不同信噪比下，无人机数量和CRAR之间的关系

传输功率

1. 不同无人机数量下，CRAR和传输功率之间的关系

Conclusions

提出了灾害应对系统中的资源分配方案，可改善CRAR

审稿意见

Strength

Weakness

• 创新性较差，实质就提出了一个基于电量和延迟的资源分配方案
• 灾害应对系统的通信恢复过程除了考虑用户电量和延迟，也应当考虑用户本身的生命体征等；第一部分中提到的其他DRN存在的问题，本文中的DRN同样也有
• 公式1中的P函数具体形式没有介绍，且后文中的资源分配方案是否能得到最优的R(t)也需要进行分析
• 没有具体介绍空间层（卫星和无人机）的分配方案，“卫星以较大的信道增益访问无人机”是否会和卫星本身的容量和传输能力发生冲突，如果发生冲突（即资源不够分配）时，应当如何向不同的无人机分配资源？
• 网络控制器是卫星和无人机上都有吗？是否可以把无人机的资源分配计算工作放到卫星上，无人机仅进行通信中继？
• 在用户设备与无人机建立通信连接后，如果因为意外导致连接断开如何判断和处理？
• 在灾害应对系统中，直接将信息发送成功视作救援成功合适吗？是否还需要考虑周期性确认用户状态等后续操作带来的能量消耗？
• 实验中用作对比的传统方案具体是指哪种方案？
• 实验是数值仿真还是小规模的无人机仿真？如果是前者，无人机和卫星在实际使用场景的差异很大，数值仿真无法有效说明方案的效率；如果进行了无人机实验，则型号等相关参数应该在实验部分进行说明。