用于状态更新收集的自适应随机多址接入技术，结合了连续干扰消除（Successive Interference Cancellation）机制

《Ad Hoc Networks》：Adaptive random multiple access for status update collection with Successive Interference Cancellation

多包接收自适应时分多址（MASA）方案在物联网大规模机器通信中的性能研究，重点分析成功接收概率、年龄信息与能效优化之间的动态平衡，提出联合自适应调整传输概率和目标信噪比策略，并通过解析模型和仿真验证其优于传统Slotted ALOHA及AIRA-SIC方案。

　　

阿斯玛德·本·阿卜杜勒·拉扎克（Asmad Bin Abdul Razzaque）| 安德烈亚·拜奥基（Andrea Baiocchi）

意大利罗马大学萨皮恩扎分校（University of Rome Sapienza）信息工程、电子与电信系（Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, DIET）

摘要

我们研究了在大规模机器类型通信（massive machine-type communication）框架下，一种多包接收自适应时隙接入（Multi-packet Reception Adaptive Slotted Access, MASA）方案的性能，该方案专门用于更新消息收集。由于需要支持大量未协调设备及时更新数据，因此分析了信息时效（Age of Information, AoI）和能源效率。我们考虑了一个结合了连续干扰消除（Successive Interference Cancellation, SIC）和自适应接入策略的系统模型，在不同的竞争水平下用户调整接入参数以实现高频谱效率。具体来说，我们提出调整目标信噪加干扰比（Signal-to-Noise-plus-Interference Ratio, SNIR）以及传输概率。我们引入了一个考虑活动用户数量变化的分析模型，并通过仿真进行了验证。进一步将所提出的MASA方案与基线方案（无SIC的稳定时隙ALOHA）和最先进的AIRA-SIC方法进行了比较。结果表明，联合调整传输概率和目标SNIR可以显著提升性能。

引言

物联网（Internet of Things, IoT）的出现引发了无线通信系统设计和运营的范式转变[1]。这一转变的核心是大规模机器类型通信（Massive Machine Type Communications, MTC）场景的出现，其特征是大量自主设备通过共享无线介质发送零星且异步的消息。在这种情况下，应用通常旨在系统监控和报告或系统控制。无论哪种情况，设备发送的消息都被称为状态更新[2]、[3]、[4]，这对于确保接收端及时了解情况至关重要。信息时效（AoI）是一个关键的性能指标，旨在量化接收端信息的新鲜度。在工业自动化、车辆安全和环境监测等应用中，保持较低的AoI至关重要，因为系统状态的及时知识直接影响决策功能[5]、[6]。

本文研究了通过在接收端使用连续干扰消除（SIC）结合自适应接入控制，在状态更新报告系统中可实现的性能提升。我们研究了一种多包接收自适应时隙接入（Multi-packet Reception Adaptive Slotted Access, MASA）方案，其中每个设备生成状态更新并在不与其他设备事先协调的情况下传输它们，只是根据当前的信道积压情况调整传输参数。

受到[7]中方法的启发，传输参数的值被设置为在饱和时隙ALOHA中最大化总速率。具体来说，在每个时隙中，传输概率和目标信噪加干扰比（SNIR）作为积压节点数量的函数被选中，以最大化总速率。这种公式允许系统在不同的运行模式下工作，要么是高传输概率和低SNIR，要么是低传输概率和高SNIR，具体取决于当前的积压水平。需要注意的是，[7]关注的是饱和环境下的总速率优化，而在这里这些最优值应用于非饱和系统，使得接入参数能够根据积压情况进行调整。此外，我们还为传输概率和目标SNIR提出了简单的封闭形式表达式，这些表达式与从总速率最大化方法获得的最优值非常接近。

所提出的方案通过基于平均场近似的分析模型进行了分析，并通过仿真进行了验证。性能分析揭示了能耗和信息新鲜度之间的基本权衡：激进的传输策略可以提高AoI，但会导致能耗增加；而保守的策略则会降低能耗，但更新会变慢。与传统的时隙ALOHA（Slotted ALOHA, SA）相比，所提出的MASA方案在密集流量场景下实现了显著更好的AoI、平均接入延迟和吞吐量。

我们还将所提出的MASA方案与[8]中的年龄独立随机接入（Age-Independent Random Access, AIRA）-SIC方案进行了比较。虽然两种方案都使用了SIC，但AIRA-SIC仅调整传输概率，并且在饱和环境下运行，即每个节点总是有消息要传输[1]。为了进行一致的比较，同样在饱和环境下评估了MASA的AoI性能。与AIRA-SIC相比，MASA联合调整了传输概率和目标SNIR，从而在广泛的流量负载范围内提高了AoI性能。为了完整性，我们还包括了一个固定参数的ALOHA-SIC基线方案，该方案将传输概率和目标SNIR设置为常数值[2]，它使用与MASA相同的SIC接收器，但不应用任何自适应控制。

本文的主要贡献可以总结如下：

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  针对状态更新消息收集的情况，我们将稳定时隙ALOHA的概念进行了推广，其中传输概率作为信道积压的函数进行调整，展示了只需一个关键参数（即目标SNIR水平）就足以控制多址接入。
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  我们提供了一个准确且可扩展的状态更新消息收集系统分析模型，得出了所有相关指标的表达式，包括平均接入延迟、AoI和能耗。此外，我们提出了一种动态算法，根据每个时隙解码的数据包数量来估计积压节点的数量。
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  我们讨论了可实现的性能，并将其与纯时隙ALOHA进行了比较，以了解SIC的作用，并与优化状态更新消息收集系统的最先进算法进行了对比。

本文的其余部分组织如下。第2节探讨了相关工作。第3节定义了分析模型，包括假设、定义和符号。第4节介绍了模型分析，将数学细节推迟到附录中。第5节从模型中推导出几个性能指标的表达式。第6节报告了数值结果，并使用仿真验证了模型，用于研究性能指标。最后，第7节得出了结论。

相关工作

在物联网（IoT）和大规模机器类型通信（mMTC）网络中，及时状态更新已成为一个核心设计目标[9]、[10]。AoI已被广泛采用作为量化通过不可靠通信通道发送的更新消息新鲜度的关键性能指标，特别是那些通过随机多址接入管理的消息[5]、[6]、[11]、[12]。早期研究在集中调度和经典随机接入协议下研究了AoI[13]，发现 在密集环境中维护新鲜度存在局限性

系统模型

我们考虑了一个由$n$个节点组成的网络，这些节点向一个称为基站（BS）的公共接收点发送更新消息。时间轴是分时的，时隙大小可变。在每个时隙开始时，一个有积压的节点以$p$的概率尝试传输，并根据目标SNIR$\gamma$选择其调制和编码方案。$\gamma$的可行值上限为${\gamma }_{\text{max}}$，这与基站的最大可用传输功率和目标覆盖距离有关。目标容量（信息

模型分析

模型分析是从一个标记节点的角度进行的，例如节点$i$。除非另有说明，否则省略了下标以避免歧义，假设每个节点特定的变量或量都指的是这个标记节点。

我们假设在时隙开始时有积压的节点数量$t$$Q\left(t\right)$是已知的。如果$Q\left(t\right)$，则系统参数如下调整：

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  目标SNIR
  被设置为${\gamma }_k$。

•

传输

性能指标

本节推导了所有考虑的性能指标（成功概率、吞吐量、信道占用率（Channel Busy Ratio, CBR）、接入延迟（Access Delay, AD）、AoI和能耗）的解析表达式。附录F中提供了简化表达式，这些表达式为较大的数量提供了准确的性能指标近似值。

性能评估

本节的目的是双重的：（i）证明所提出的分析模型的准确性；（ii）了解本文介绍的基于SIC的自适应随机多址接入所提供的性能权衡。

首先，一个小节介绍了在整个性能评估部分考虑的三种MASA配置。然后，在第6.2节给出了参数的数值，以及用于验证的仿真设置描述

结论

本文讨论了一种为共享公共通信通道的节点设计的多址系统，这些节点向中央基站发送更新消息。本文分析的动机是了解通过在基站接收端使用SIC，在自适应随机多址接入方案（名为MASA）下，与仅使用时隙ALOHA的纯接收器相比，可以实现的性能提升。所提出的MASA方案

CRediT作者贡献声明

阿斯玛德·本·阿卜杜勒·拉扎克（Asmad Bin Abdul Razzaque）：撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、验证、软件、方法论、调查、形式分析、概念化。

未引用的参考文献

图8

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。