摘要：在空间信息网通信中，空间略有变动就可能出现较大的场强变化。当使用两个接收信道时，它们受到的衰落影响是不相关的，且二者在同一时刻经受深衰落谷点影响的可能性也很小，因此这一设想引出了利用两副接收天线的方案，独立地接收同一信号，再合并输出，衰落的程度能被大大地减小，这就是空间分集。空间分集是利用场强随空间的随机变化实现的，空间距离越大，多径传播的差异就越大，所接收场强的相关性就越小。这里所提相关性是个统计术语，表明信号间相似的程度，因此必须确定必要的空间距离。本文将重点针对空间信息网故障进行诊断分析，并采用CBCD算法对其应用进行研究。
关键词：空间信息网；诊断；故障；研究
近几年来，由于无线通讯的蓬勃发展，使得无线通讯之应用也越来越广泛及普及化，随着无线通讯系统提供了大量的多媒体网路服务，使用者的数量大增，并导致无线通讯资料传输的需求量越来越大，系统对传送品质的要求与传输速率的需求也越来越高，然而系统所能使用的频宽却是有限。因此要如何有效地利用频宽，已衍然成为一个很重要的研究议题[1]。在现今无线通讯系统，往往都会遇到讯号衰落、多路径、广域环境的干扰和受限制的频宽等多项因素，因此如何利用分集增益（Diversity）改善无线通讯系统的效能和链路可靠性已经成为必然的趋势[2]。
一 空间信息网诊断技术概述
合作式通讯技术将是继多载波调变技术、MIMO 技术之后对未来无线通信的发展产生重大影响的一个研究重点。空间信息网之所以受到关注，主要是每一个用户端可以在不具备多天线的硬体环境架构下，通过合作式跳跃中继站（Relay Station）辅助技术，当作虚拟天线来协助传输资料以达到类似于 MIMO 系统的空间分集增益（Spatial Diversity），可以使得系统增加传输资料的可靠度或是通道的容量。此外，相较MIMO 通讯系统，透过合作式通讯的概念，在用户端能降低硬体设计上的复杂度及硬体制作成本亦能够有效的降低[3]。
在空间信息网中，通过中继站来当作虚拟天线，达到类似于虚拟的 MIMO系统。使用者之间互相的合作以协助对方传送资料到达目的端，除了能达到与 MIMO系统相同的分集增益之外，更能利用中继站的布建使得吞吐量（Throughput）及涵盖范围（Coverage）增加，且无需增加硬体复杂度[4]。
二 空间信息网的故障诊断分析
在混合式卫星-地面网路中，卫星为广大地区的低密度人口提供了一个最好且最广泛的覆盖范围，而地面设备则为城市中的高密度人口提供了最高的频宽和最经济的覆盖范围。为了获得空间分集增益，应用合作式分集增益在混合式卫星-地面网路中，可以改进系统的效能与减少硬体的复杂度。而且为了分析在接收端的SNR 也已经有文献开始研究[5]。
由于卫星天线上的高频头在室外，受自然环境的影响较大。如密封不严或接口不良等，都可能使高频头逐渐氧化、生锈甚至损坏，所以最好利用防护罩进行保护。高频头的电源是由卫星数据接收卡或卫星接收机馈送来的，由于某些原因，可能造成电缆短路等情况，或者由于电源打火产生高频脉冲信号造成高频头损坏。当发现高频头损坏时，可用国内市场上的相同型号和具有相同参数的高频头进行更换[6]。更换时考虑以下几点：高频头的输入和输出范围要一致；高频头的噪波温度越小越好，一般选用噪波温度小于25K的高频头；高频头的供电电压和电流范围要适合卫星接收机的输出馈电指标；高频头本振频率要一致。我国规定C波段的高频头本振频率为5170MHz，而Ku频段高频头的本振频率各不相同，常用的高频头的本振频率为11250MHz或11300MHz。如本振频率偏差较大，可能出现在整个接收频段上重台、少台的现象[7]。
三 CBCD算法在空间信息网故障诊断中的应用
基于CBCD[8]的算法中，网络中的某个节点需要诊断网络中其它节点的状态时，需要先向其所在的检测节点发送一个诊断发起请求DTR（Diagnosis Trigger Request），检测节点接收到DTR后，将向覆盖范围内所有的被检测节点发送测试请求报文mtst，发起测试。并向周围的检测节点发送DTR，一起发起测试。mtst=（i，t，Tt）表示检测节点Ci在t时刻发送的测试报文，Tt是测试任务。收到测试请求报文mtst的被测节点vj发出响应测试的报文mrsp。mrsp=（j，t，Ri，t）表明是Vj对Ci在t时刻发起测试的响应。其中Ri，t是对mtst=（i，t，Tt）中的Tt的执行结果。如果接收到测试请求报文mtst的节点是另外一个检测节点，则该节点还需要向其覆盖的被检测节点发起诊断，通过这种方式将诊断遍及整个空间信息网络。检测节点接收到被检测节点发送来的测试应答后，可以将其检测范围内被检测节点的状态封装成分发消息（Dissemination Message，DSM），并广播到所有的检测节点，同时该检测节点也将收集从其它检测节点发送来的DSM。mrsp和DSM都属于诊断消息（Diagnosis Message，DGM）。当所有的检测节点已经获知整个空间信息网络中所有节点的状态后，诊断过程结束。某一个节点如果需要获知网络中其它节点的状态，可以发送请求向其所在的检测节点进行查询[9]。
在仿真中，传输数据类型采用CBR（恒定比特流），数据载荷为512字节，节点数分别设50、100、150、200、250个，故障数均设为节点数的20%，每个场景仿真100次，分别记录诊断出的节点故障次数及链路故障次数，按照公式中计算故障诊断精度。首先分析了不同网络规模（通过网络节点数反映）下诊断算法的精度[10]。
由图3可以看出，随着网络规模的变化，本文算法的正判率保持着较高的水平，说明了该算法的有效性。而且在三种算法中，本文算法的正判率最高，未选举检测节点算法次之，CBCD最低。这是因为CBCD算法只能诊断节点故障，对于网络中随机的出现链路故障，CBCD无法检测出来，导致正判率下降。未选举检测节点算法，属于集中式故障诊断，很可能由多个故障源引发的警报判断给一个可以引起这些警报的实体，造成故障定位的不准确，而选举检测节点的算法克服了这个缺点，把诊断规模控制在适合的范围内[11]。
通过算法其中（A）曲线为所有通道环境都是瑞雷衰减通道；（B）曲线为来源端至中继站及来源端至目的端为莱斯衰减通道，且中继站至目的端为瑞雷衰减通道，如结果所示（B）曲线比（A）曲线尤其在高SNR 时来得要好，将近好6dB，其主要因素在于来源端到中继站及来源端到目的端的通道环境，由瑞雷衰减通道换成莱斯衰减通道，并多了一个较强的LOS（Line-of-Sight）路径成份[12]。
四 结论
根据空间信息网的特点及应用环境的特殊，提出了基于系统级的和基于CBCD的故障检测与诊断算法。采用权值比较法选举出检测节点并分划好检测范围，有效保证了检测节点和检测范围的稳定性；在故障诊断中，在检测节点采用基于系统级的故障诊断，在各检测范围内采用基于CBCD的故障诊断算法，可以减少对网络资源的占用，有效地控制通信开销。
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作者简介：刘志（1981-），男，硕士，湖北城市建设职业技术学院讲师，主要从事计算机及相关专业教学
