吳大鵬，武穆清，甄巖

(北京郵電大學(xué) 寬帶通信網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室，北京 100876)

1 引言

IEEE802.11協(xié)議規(guī)定了分布式協(xié)調(diào)功能(DCF,distributed coordination function)為節(jié)點(diǎn)提供信道接入[1]，其采用CSMA/CA偵聽(tīng)信道，當(dāng)數(shù)據(jù)幀發(fā)生碰撞后根據(jù)二進(jìn)制指數(shù)退避(BEB,binary exponential backoff)算法計(jì)算退避時(shí)間，進(jìn)而執(zhí)行重傳。此機(jī)制無(wú)法充分利用有限的無(wú)線資源[2～4]，其原因主要包含2個(gè)方面：首先，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載逐漸增加的時(shí)候，共享無(wú)線媒介的各個(gè)節(jié)點(diǎn)處于飽和狀態(tài)，所發(fā)送的數(shù)據(jù)幀碰撞概率也隨之上升，雖然 BEB算法能夠通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)窗口加倍機(jī)制來(lái)降低碰撞概率，但是其調(diào)整速度較慢，在短時(shí)間段內(nèi)，數(shù)據(jù)幀碰撞的情況沒(méi)有明顯的緩解；此外，節(jié)點(diǎn)成功發(fā)送數(shù)據(jù)幀之后，BEB算法將競(jìng)爭(zhēng)窗口恢復(fù)到最小值，由于沒(méi)考慮到當(dāng)前碰撞情況，快速縮減競(jìng)爭(zhēng)窗口將會(huì)導(dǎo)致碰撞概率顯著增加。以上2個(gè)方面都將浪費(fèi)無(wú)線資源。

減少退避過(guò)程中空閑時(shí)隙數(shù)量或者降低數(shù)據(jù)幀碰撞次數(shù)都能夠提高網(wǎng)絡(luò)的總體性能，而通過(guò)減少退避空閑時(shí)隙數(shù)量來(lái)增加網(wǎng)絡(luò)資源利用率的方法又會(huì)增大數(shù)據(jù)幀的碰撞概率。諸多文獻(xiàn)根據(jù)上述分析提出了各種退避機(jī)制，以被動(dòng)地解決數(shù)據(jù)幀碰撞問(wèn)題，文獻(xiàn)[5]提出了一種分布式競(jìng)爭(zhēng)控制機(jī)制，利用數(shù)據(jù)幀發(fā)送前的退避過(guò)程來(lái)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，并根據(jù)結(jié)果決定退避結(jié)束后是否發(fā)送該數(shù)據(jù)分組。該算法在每次數(shù)據(jù)幀發(fā)送成功后立刻將退避寄存器的窗口置為最小競(jìng)爭(zhēng)窗口，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入高負(fù)載狀態(tài)后，每次發(fā)送數(shù)據(jù)幀均需經(jīng)歷多次碰撞，導(dǎo)致數(shù)據(jù)幀時(shí)延增大，網(wǎng)絡(luò)吞吐率下降。

文獻(xiàn)[6]提出了一種“慢退避”機(jī)制用于解決多個(gè)節(jié)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)信道過(guò)程中出現(xiàn)的多次碰撞問(wèn)題，其主要思想是在節(jié)點(diǎn)成功發(fā)送數(shù)據(jù)幀后，并不將競(jìng)爭(zhēng)窗口的數(shù)值立即恢復(fù)為最小值，而按照固定速度縮減當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)窗口。但是該機(jī)制沒(méi)有考慮發(fā)送成功后網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，進(jìn)而無(wú)法合理地選取下一幀的競(jìng)爭(zhēng)窗口以避免盲目的發(fā)送動(dòng)作，使得其無(wú)法適用于各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。此外，文獻(xiàn)[7～10]均采用被動(dòng)方式調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)窗口，但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)擁塞程度較高的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)始終處于回退狀態(tài)，這將導(dǎo)致業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分組將會(huì)由于緩沖溢出而丟棄，另一方面，當(dāng)信道處于相對(duì)空閑狀態(tài)的時(shí)候，隊(duì)列中數(shù)據(jù)幀較少，無(wú)法高效地利用當(dāng)前空閑的網(wǎng)絡(luò)資源。解決這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵點(diǎn)在于根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分組的發(fā)送速率。

區(qū)別于各種退避機(jī)制，Clausen提出了一種隨機(jī)發(fā)送時(shí)間機(jī)制[11]從網(wǎng)絡(luò)層主動(dòng)地來(lái)解決該問(wèn)題，節(jié)點(diǎn)對(duì)其負(fù)責(zé)發(fā)送的數(shù)據(jù)分組進(jìn)行分類，包括本地業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分組和為其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)分組，然后按照不同的方式隨機(jī)地改變各種數(shù)據(jù)分組發(fā)送到MAC隊(duì)列的時(shí)間，從而有效地降低了數(shù)據(jù)幀同時(shí)發(fā)送所導(dǎo)致的碰撞問(wèn)題。但是與前面所介紹的回退機(jī)制類似，其固定調(diào)整范圍的方式無(wú)法適用于不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況。

為了更加合理地利用有限的網(wǎng)絡(luò)資源，本文提出了MAC層自適應(yīng)退避機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)分組發(fā)送時(shí)間調(diào)整的聯(lián)合優(yōu)化策略，該機(jī)制能夠有效地根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的碰撞情況調(diào)整數(shù)據(jù)分組發(fā)送速率，同時(shí)還能夠根據(jù)當(dāng)前回退階數(shù)調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)窗口，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)充分利用網(wǎng)絡(luò)資源。

2 網(wǎng)絡(luò)吞吐率分析

若當(dāng)前共享同一無(wú)線媒介的節(jié)點(diǎn)數(shù)量為 n，則至少有一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)幀的概率為 Ptr，如式(1)所示，τ為一個(gè)時(shí)隙內(nèi)節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)幀的概率。

節(jié)點(diǎn)成功完成數(shù)據(jù)幀傳輸?shù)母怕蕿?/p>

節(jié)點(diǎn)成功傳輸數(shù)據(jù)幀概率與節(jié)點(diǎn)發(fā)送概率之間的關(guān)系可以按照?qǐng)D1中所示的各個(gè)曲線描述，在此選擇了6種節(jié)點(diǎn)密度進(jìn)行考慮。

圖1 節(jié)點(diǎn)成功傳輸概率與節(jié)點(diǎn)發(fā)送概率關(guān)系

由Ps的定義和圖1可知，碰撞發(fā)生過(guò)程中，較低的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)幀發(fā)送概率將會(huì)使得發(fā)送成功概率增加。

網(wǎng)絡(luò)的歸一化系統(tǒng)吞吐率S定義為單位時(shí)隙內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)凈荷所用的時(shí)間與時(shí)隙長(zhǎng)度的比例，可以按照下面的方式來(lái)描述：

其中，Ts和Tc分別為信道由于成功發(fā)送以及碰撞所導(dǎo)致的占用時(shí)間；E[P]表示平均數(shù)據(jù)幀長(zhǎng)度，δ表示一個(gè)時(shí)隙所占用的時(shí)間，由于δ數(shù)值相對(duì)較小，則式(3)可以簡(jiǎn)化為

對(duì)于式(4)來(lái)說(shuō)，E[P]、Ts和 Tc都是固定值，因此，網(wǎng)絡(luò)歸一化吞吐率將隨Ps變化而單調(diào)變化。結(jié)合圖1和式(2)的結(jié)果可知，在碰撞頻繁的過(guò)程中，降低數(shù)據(jù)分組的發(fā)送概率將能夠有效地提升網(wǎng)絡(luò)吞吐率。

3 自適應(yīng)回退機(jī)制

在檢測(cè)到數(shù)據(jù)幀連續(xù)碰撞的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)需要快速地增加競(jìng)爭(zhēng)窗口以有效地避免該數(shù)據(jù)幀再次碰撞，其增加程度與連續(xù)碰撞次數(shù)明顯相關(guān)。因此，在數(shù)據(jù)幀出現(xiàn)碰撞的時(shí)候，按照式(5)調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)窗口，其中k表示節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的回退階數(shù)，即該數(shù)據(jù)幀碰撞次數(shù)。

如前所述，與標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的數(shù)據(jù)幀成功傳輸后的競(jìng)爭(zhēng)窗口調(diào)整策略不同，若當(dāng)前數(shù)據(jù)幀在傳輸過(guò)程中連續(xù)出現(xiàn)碰撞，則表明共享相同無(wú)線媒介的節(jié)點(diǎn)數(shù)量較大，且多個(gè)節(jié)點(diǎn)都處于飽和狀態(tài)，此時(shí)，若各個(gè)成功發(fā)送數(shù)據(jù)幀節(jié)點(diǎn)都將競(jìng)爭(zhēng)窗口恢復(fù)到最小，數(shù)據(jù)幀的碰撞情況無(wú)法得到明顯改善，因此，連續(xù)碰撞多次的數(shù)據(jù)幀成功傳輸之后，各個(gè)節(jié)點(diǎn)應(yīng)將競(jìng)爭(zhēng)窗口維持在較大的范圍以有效地降低數(shù)據(jù)幀碰撞概率，調(diào)整方法如式(6)所示，其中m為最大重傳次數(shù)。

按照上述競(jìng)爭(zhēng)窗口調(diào)整策略，節(jié)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)窗口的狀態(tài)轉(zhuǎn)移情況如圖2所示，由于基于碰撞感知的競(jìng)爭(zhēng)窗口增加速度和節(jié)點(diǎn)成功傳輸數(shù)據(jù)分組后競(jìng)爭(zhēng)窗口的縮減速度并不相同，因此，為了簡(jiǎn)潔，只對(duì)主要狀態(tài)進(jìn)行描述。

4 動(dòng)態(tài)發(fā)送時(shí)間調(diào)整策略

主動(dòng)調(diào)節(jié)注入到隊(duì)列中的數(shù)據(jù)分組數(shù)量能夠從根本上提高無(wú)線資源利用率，將節(jié)點(diǎn)所需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)分組分為兩類：節(jié)點(diǎn)本地業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分組和為其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)分組，2個(gè)類型的數(shù)據(jù)分組所對(duì)應(yīng)的發(fā)送時(shí)間偏移量均勻分布在區(qū)間[0,Jg]和[0,Jf]，其中Jg和Jf分別為用于調(diào)整本地業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分組和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組發(fā)送時(shí)間的計(jì)時(shí)器，滿足

對(duì)于本地產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分組來(lái)說(shuō)，按照式(7)的方式調(diào)整其發(fā)送間隔，其中Jc為均勻分布在[0,Jg]的數(shù)值，Io為原始數(shù)據(jù)分組間隔。

節(jié)點(diǎn)可以獲知應(yīng)用層所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流情況，其中包括帶寬、數(shù)據(jù)分組長(zhǎng)度、數(shù)據(jù)分組間隔等信息，因此，當(dāng)碰撞發(fā)生的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)需要減小發(fā)送速率，而當(dāng)數(shù)據(jù)幀成功發(fā)送的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)則需要加大發(fā)送速率以有效地使用無(wú)線資源，為了加快節(jié)點(diǎn)的調(diào)整速度，采用加性增加乘性減小(AIMD,additive increase multiplicative decrease)的方式，具體如式(8)和式(9)所示。

對(duì)于轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組來(lái)說(shuō)，節(jié)點(diǎn)無(wú)法獲得其業(yè)務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)分組的速率，從而無(wú)法計(jì)算數(shù)據(jù)分組之間的間隔，因此，在數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)程中對(duì)其接收到的數(shù)據(jù)分組采用延遲發(fā)送的方式，在區(qū)間[0,Jf]上均勻地選取具體的延遲時(shí)間數(shù)值。與發(fā)送本地?cái)?shù)據(jù)分組類似，當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)分組出現(xiàn)碰撞的時(shí)候，節(jié)點(diǎn)需要降低其轉(zhuǎn)發(fā)速率，否則，增加轉(zhuǎn)發(fā)速率。類似地，采用了乘性增加加性減小(MIAD,multiplicative increase additive decrease)的方式來(lái)加速節(jié)點(diǎn)的調(diào)整速度，具體如式(10)和式(11)所示。

5 算法性能分析

文中所提出的基于競(jìng)爭(zhēng)感知的聯(lián)合調(diào)整(CAA,contention aware adjusting)策略的偽代碼如下：

圖2 自適應(yīng)回退機(jī)制

對(duì)于IEEE 802.11標(biāo)準(zhǔn)中的二進(jìn)制指數(shù)退避算法來(lái)說(shuō)，其復(fù)雜度分析過(guò)程如表1所示，假設(shè)平均重傳次數(shù)為mBEB。

表1 二進(jìn)制指數(shù)回退機(jī)制復(fù)雜度分析

由表1結(jié)果可知，IEEE802.11標(biāo)準(zhǔn)中所采用的二進(jìn)制指數(shù)退避算法的時(shí)間復(fù)雜度僅與平均重傳次數(shù)有關(guān)，即O(mBEB)。

對(duì)于文獻(xiàn)[6]中所提出的EIED算法來(lái)說(shuō)，其時(shí)間復(fù)雜度分析過(guò)程如表2所示，假設(shè)平均重傳次數(shù)為mEIED。

表2 EIED機(jī)制復(fù)雜度分析

由上述分析過(guò)程可知，EIED算法的時(shí)間復(fù)雜度也僅與平均重傳次數(shù)有關(guān)，即O(mEIED)。

對(duì)于本文所提出的基于競(jìng)爭(zhēng)感知的聯(lián)合調(diào)整策略來(lái)說(shuō)，假設(shè)平均重傳次數(shù)為madaptive，最大重傳次數(shù)為m，復(fù)雜度分析過(guò)程如表3所示。

表3 CAA復(fù)雜度分析

為了衡量采用了碰撞感知技術(shù)之后，節(jié)點(diǎn)退避算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)吞吐率的改進(jìn)情況，本文采用二維Markov模型分析穩(wěn)態(tài)條件下的吞吐率。W(t)、b(t)分別為描述節(jié)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)窗口和退避計(jì)數(shù)器數(shù)值的隨機(jī)過(guò)程，該二維Markov{W(t),b(t)}模型如圖3所示，其中p表示數(shù)據(jù)幀傳輸過(guò)程中的碰撞概率，L為最大重傳次數(shù)。

最大競(jìng)爭(zhēng)窗口和最小競(jìng)爭(zhēng)窗口分別為CWmin和CWmax，當(dāng)重傳次數(shù)達(dá)到某個(gè)數(shù)值的時(shí)候，競(jìng)爭(zhēng)窗口將增加至CWmax而不再繼續(xù)增長(zhǎng)，令該數(shù)值為m，則BEB退避策略可以按照式(12)進(jìn)行描述。

而所提出的碰撞感知的節(jié)點(diǎn)回退算法可以按照式(13)描述。

則圖3所示的狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系可以用下面等式描述：

圖3 退避過(guò)程的二維Markov鏈

上述狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件的意義如下：

1) 退避計(jì)數(shù)器減少；

2) 發(fā)送數(shù)據(jù)幀成功后，新數(shù)據(jù)幀的計(jì)數(shù)器需要從退避階段0開(kāi)始；

3) 數(shù)據(jù)幀之間發(fā)生碰撞導(dǎo)致發(fā)送不成功，調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)窗口；

4) 碰撞次數(shù)達(dá)到最大值，無(wú)論數(shù)據(jù)幀成功發(fā)送還是再次碰撞，都直接開(kāi)始下一個(gè)數(shù)據(jù)幀傳輸過(guò)程。

令bi,k表示穩(wěn)態(tài)分布{i,k}的概率，則有：

由Markov模型歸一化條件可知：

經(jīng)整理可得：

可以獲得系統(tǒng)初始狀態(tài)b0,0的表達(dá)式：

任意一個(gè)站點(diǎn)發(fā)送的概率τ可表示為

當(dāng)采用BEB算法的時(shí)候，則節(jié)點(diǎn)發(fā)送概率為

因此，兩者在相同碰撞概率情況下的節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)幀概率如圖4所示。

可見(jiàn)，采用碰撞感知的回退機(jī)制之后，節(jié)點(diǎn)能夠有效地根據(jù)碰撞情況調(diào)整數(shù)據(jù)幀發(fā)送情況。碰撞發(fā)生比較頻繁的時(shí)候，采用碰撞感知的方法能夠有效地降低節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)幀的概率，從而降低碰撞發(fā)生次數(shù)，達(dá)到增加系統(tǒng)吞吐率的目的?？梢?jiàn)，所提出的 CAA機(jī)制能夠在不改變?cè)芯W(wǎng)絡(luò)物理結(jié)構(gòu)以及拓?fù)潢P(guān)系的情況下，通過(guò)更新終端驅(qū)動(dòng)軟件，即可在維持原算法復(fù)雜度的情況下，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的改善。

圖4 碰撞概率與傳輸概率關(guān)系

6 網(wǎng)絡(luò)性能仿真

采用OPNET平臺(tái)對(duì)CAA機(jī)制進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真，與文獻(xiàn)[9]類似，選取 Jmin為 1ms，Jmax為10ms，仿真場(chǎng)景為1 000m×1 000m，數(shù)據(jù)分組長(zhǎng)度為1 024byte，仿真時(shí)間為300s，數(shù)據(jù)速率為11Mbit/s，其他參數(shù)使用標(biāo)準(zhǔn)中推薦的數(shù)值，文中以每秒數(shù)據(jù)分組數(shù)量為參數(shù)描述網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。

如前所述，數(shù)據(jù)幀碰撞將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)資源浪費(fèi)，因此，碰撞次數(shù)是衡量調(diào)整機(jī)制的重要指標(biāo)，如圖5所示，對(duì)于各種網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況來(lái)說(shuō)，CAA機(jī)制都能夠有效地降低碰撞次數(shù)，并且性能改善程度隨負(fù)載上升而增加，總體來(lái)說(shuō)，相比于BEB算法，CAA機(jī)制能夠使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)幀碰撞次數(shù)降低27.5%，同時(shí)也明顯優(yōu)于EIED機(jī)制。

圖5 碰撞次數(shù)

網(wǎng)絡(luò)吞吐量是衡量資源利用率的有效指標(biāo)，采用CAA機(jī)制之后的網(wǎng)絡(luò)吞吐量如圖6所示，從整體來(lái)說(shuō)，相比于BEB算法，網(wǎng)絡(luò)吞吐量平均提高30%以上，可見(jiàn)，采用CAA機(jī)制能夠更加合理地利用網(wǎng)絡(luò)資源；此外，結(jié)果表明，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到飽和之后，增加注入到網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分組數(shù)量并不能提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量，同時(shí)，CAA機(jī)制的性能也優(yōu)于EIED機(jī)制。

圖6 網(wǎng)絡(luò)吞吐量

CAA調(diào)整策略能夠降低數(shù)據(jù)幀碰撞次數(shù)，對(duì)特定數(shù)據(jù)幀來(lái)說(shuō)，連續(xù)發(fā)生碰撞的概率小于標(biāo)準(zhǔn)中所使用的 BEB機(jī)制，因此，其成功傳輸?shù)母怕室簿透哂谑褂肂EB機(jī)制的情況。仿真結(jié)果如圖7所示，通過(guò)使用 CAA調(diào)整策略，網(wǎng)絡(luò)中分組投遞率上升接近13%。

圖7 分組投遞率

CAA機(jī)制采用主動(dòng)和被動(dòng) 2種方式調(diào)整數(shù)據(jù)分組發(fā)送過(guò)程中的相關(guān)參數(shù)，其在各種網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以及節(jié)點(diǎn)密度情況下的數(shù)據(jù)分組平均時(shí)延如圖8所示，從結(jié)果中可知，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較小時(shí)，采用CAA機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)分組時(shí)延改善程度并不明顯，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載逐漸增加的時(shí)候，相比于EIED機(jī)制和BEB機(jī)制來(lái)說(shuō)，采用CAA機(jī)制能夠獲得較小的平均時(shí)延。

圖8 數(shù)據(jù)分組平均時(shí)延

7 結(jié)束語(yǔ)

以被動(dòng)方式調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)窗口變化情況無(wú)法從根本上改善當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中資源競(jìng)爭(zhēng)情況，文中提出了一種結(jié)合主動(dòng)和被動(dòng)的數(shù)據(jù)分組傳輸過(guò)程調(diào)整機(jī)制，節(jié)點(diǎn)根據(jù)數(shù)據(jù)幀碰撞情況被動(dòng)地調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)窗口增加和縮減的速度，同時(shí)采用主動(dòng)的方式，動(dòng)態(tài)地控制進(jìn)入到節(jié)點(diǎn)隊(duì)列中的數(shù)據(jù)分組速率。結(jié)果表明，該聯(lián)合調(diào)整策略能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量，為業(yè)務(wù)提供更好的服務(wù)質(zhì)量保障。

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