劉嬌, 朱東弼
( 延邊大學(xué)工學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科, 吉林 延吉 133002 )
WAVE網(wǎng)絡(luò)中基于DCF的信道預(yù)約方案的時延分析
劉嬌, 朱東弼*
( 延邊大學(xué)工學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科, 吉林 延吉 133002 )
以車載環(huán)境下的無線接入(wireless access in vehicular environments, WAVE)網(wǎng)絡(luò)中基于DCF的信道預(yù)約方案為基礎(chǔ),通過排隊(duì)論的分析方法得出了采用該方案時系統(tǒng)中用戶預(yù)約服務(wù)信道所需的平均時延,并研究了系統(tǒng)的主要參數(shù)對該平均時延的影響.研究結(jié)果表明,預(yù)約數(shù)據(jù)包生成的速率和最小競爭窗口對平均時延影響較大,最大退避階數(shù)對平均時延影響較小.
WAVE; DCF機(jī)制; 信道預(yù)約; 時延
隨著通信產(chǎn)業(yè)和交通業(yè)的迅速發(fā)展,智能交通系統(tǒng)(intelligent transport systems, ITS)的應(yīng)用越發(fā)廣泛.其中車載環(huán)境下的無線接入(wireless access in vehicular environments,WAVE)是ITS的重要組成部分,它主要利用車輛自身的無線設(shè)備來實(shí)現(xiàn)車輛之間、車輛和路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間的無線通信.WAVE以IEEE 802.11p和IEEE 1609.4協(xié)議作為其行為標(biāo)準(zhǔn)[1-2],在IEEE 1609.4協(xié)議中將固定長度為100 ms的同步時隙分為相同長度的控制信道(control channel, CCH)時隙和服務(wù)信道(service channel,SCH)時隙,其中CCH是公共信道,主要提供與車載通信網(wǎng)絡(luò)安全性相關(guān)的信息,而SCH用于支持非安全性相關(guān)信息的傳送.若用戶要使用SCH,必須先通過CCH發(fā)送請求發(fā)送(request for send,RFS)數(shù)據(jù)包預(yù)約SCH后才可以使用SCH.但是,在IEEE 1609.4協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)中,固定的時隙長度分配限制了網(wǎng)絡(luò)的性能,使得網(wǎng)絡(luò)無法根據(jù)當(dāng)前的負(fù)載狀況對信道時隙長度做出自適應(yīng)調(diào)整.近年來,學(xué)者們針對如何根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動態(tài)調(diào)整信道時隙長度做了一些研究[3-5],這些文獻(xiàn)在對動態(tài)調(diào)整信道時隙長度的信道預(yù)約方案進(jìn)行性能分析時,主要是以吞吐量作為系統(tǒng)的主要性能指標(biāo).但是,用戶預(yù)約SCH所需的平均時延對系統(tǒng)的性能同樣有著不可忽視的影響,而這些文獻(xiàn)中并沒有對該性能指標(biāo)進(jìn)行分析.鑒于此,本文以基于DCF的信道預(yù)約方案為基礎(chǔ),探討了系統(tǒng)中主要參數(shù)對用戶預(yù)約服務(wù)信道所需平均時延的影響.
WAVE網(wǎng)絡(luò)中的用戶與路邊單元(road-side unit, RSU)進(jìn)行數(shù)據(jù)的發(fā)送/接收時,需要在CCH上采用分布式協(xié)調(diào)功能(distributed coordination function, DCF)機(jī)制發(fā)送RFS數(shù)據(jù)包預(yù)約SCH.用戶采用文獻(xiàn)[6]中的信道預(yù)約方案預(yù)約,若有空閑的SCH,則RSU給需要的用戶分配一個SCH,并發(fā)送一個包含SCH ID和傳輸機(jī)會(transmit opportunity,TXOP)的ACK作為回應(yīng).用戶接收到ACK后立即切換到分配的SCH上,并在TXOP時間內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送.若沒有空閑的SCH,則RSU給用戶發(fā)送NAK,用戶進(jìn)入退避階段.其中,用戶在發(fā)送數(shù)據(jù)的過程中一直在SCH上,只有當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)送成功后才能再次切換到CCH參與下一次競爭.
若在發(fā)送數(shù)據(jù)過程中有其他用戶同時發(fā)送數(shù)據(jù),則會發(fā)生碰撞.當(dāng)發(fā)生碰撞時,用戶的競爭窗口擴(kuò)大一倍,并在該窗口值范圍內(nèi)重新選擇退避計(jì)數(shù)器的初始值,再次進(jìn)入退避過程.在退避過程中競爭窗口的值不會無限增大,競爭窗口的最大值為CWmax=2m(CWmin+1)-1, 其中m為最大退避指數(shù).競爭窗口到達(dá)最大值后保持不變,直到用戶成功發(fā)送RFS數(shù)據(jù)包, 此時CW將被重置為CWmin.
用戶預(yù)約SCH所需的平均時延與傳送RFS數(shù)據(jù)包的概率τ和發(fā)生碰撞的概率Pcoll有關(guān),為求出概率τ, 通過跟蹤觀察單個用戶的概率特性,以Bianchi模型[7]為基礎(chǔ),構(gòu)建基于DCF的信道預(yù)約方案的馬爾科夫分析模型.
圖1 馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖
令b(t)表示t時刻用戶退避計(jì)數(shù)器的值, s(t)表示用戶在t時刻的退避階數(shù),且
(1)
圖1中Pcoll為用戶在傳送RFS數(shù)據(jù)包過程中發(fā)生碰撞的概率(包括沒有空閑SCH的情況).在分析過程中假設(shè)不論用戶傳送RFS數(shù)據(jù)包失敗多少次,該數(shù)據(jù)包與其他數(shù)據(jù)包的碰撞概率Pcoll始終保持不變,即退避計(jì)數(shù)器的值與傳輸歷史無關(guān).所以,設(shè)Wi為第i退避階的競爭窗口值.
在本文建立的模型中,單步的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率表達(dá)式為:
(2)
用戶在退避計(jì)數(shù)器的值減為0時開始傳送數(shù)據(jù),用戶在任意時隙傳送RFS數(shù)據(jù)包的概率為τ, 則
由于超導(dǎo)磁場儲能型微網(wǎng)所選取的材料為非導(dǎo)磁性材料,而導(dǎo)線的輻向?qū)挾容^小,因而在工頻狀態(tài)下磁場透入深度往往高于繞組[8]的尺度,因而從繞組渦流對漏磁場的反影響而言,能夠?qū)⒗@組分割為非渦流區(qū)間。通過漏磁場測算后,可選取電網(wǎng)導(dǎo)體損耗測算方式獲得繞組線圈的渦流損耗,如式(11),式(12)所示:
(3)
其中W=CWmin, Pg為生成RFS數(shù)據(jù)包的概率,即
Pg=Pidlee-λ σ+Psucce-λ Tsucc+Pcolle-λ Tcoll,
(4)
在多信道的情況下,用戶傳送RFS數(shù)據(jù)包發(fā)生碰撞的概率Pcoll包含兩種情況:一是當(dāng)用戶傳送RFS數(shù)據(jù)包時有其他用戶同時傳送RFS數(shù)據(jù)包,導(dǎo)致碰撞的發(fā)生;二是用戶在CCH上雖然成功地傳送了RFS數(shù)據(jù)包給RSU,但是沒有空閑的SCH分配給用戶.因此,用戶傳送RFS數(shù)據(jù)包的碰撞概率Pcoll可表示為
(5)
令Pidle,Psucc,Pcoll分別表示CCH上的一般時隙為空閑時隙、成功時隙和碰撞時隙的概率,則有:
(6)
其中ρ為用戶的利用率.由于用戶的平均服務(wù)時間為在CCH上預(yù)約SCH所需的平均時延與在SCH上傳送數(shù)據(jù)所需時間之和, 所以有
(7)
(8)
(9)
為考察系統(tǒng)的性能參數(shù)(數(shù)據(jù)包的生成速率、最大退避階數(shù)和最小競爭窗口)對用戶預(yù)約SCH所需平均時延的影響,假設(shè)系統(tǒng)中有6個服務(wù)信道,即K=6,用戶傳送數(shù)據(jù)的長度設(shè)為LDATA=500 KB,傳輸速率設(shè)為R=6 Mbps.當(dāng)系統(tǒng)的性能參數(shù)中有一個發(fā)生變化而其余參數(shù)固定時,平均時延的變化情況如圖2、圖3和圖4所示.
圖2顯示了RFS數(shù)據(jù)包的生成速率對用戶預(yù)約SCH所需平均時延的影響,其中RFS數(shù)據(jù)包的生成速率取了3個不同的值(λ=0.01,0.015,0.02), m=5, CWmin=3.由圖2可知:①當(dāng)系統(tǒng)中用戶逐漸增多時,平均時延也增大,當(dāng)用戶數(shù)大于60后,平均時延的增長幅度變大.這是因?yàn)橄到y(tǒng)中用戶越多,用戶預(yù)約SCH的競爭越大,發(fā)生碰撞的概率越大,相應(yīng)地用戶預(yù)約SCH的平均時延也越大.②隨著RFS數(shù)據(jù)包生成速率的增加,用戶預(yù)約SCH所需的平均時延也隨之增加.這是因?yàn)镽FS數(shù)據(jù)包生成的速率增加,系統(tǒng)中等待傳送的RFS數(shù)據(jù)包增多,增加了傳送過程中發(fā)生碰撞的概率,因此所需的平均時延隨之增加.
圖3顯示了最大退避階數(shù)取值不同時,用戶預(yù)約SCH所需平均時延的變化過程,其中最大退避階數(shù)取了3個不同的值(m=3,4,5), λ=0.02, CWmin=3.由圖3可以看出,當(dāng)用戶數(shù)低于100時,最大退避階數(shù)取不同數(shù)值時平均時延幾乎相等,即用戶數(shù)較少時最大退避階數(shù)對用戶預(yù)約SCH所需的平均時延幾乎無影響.但是當(dāng)用戶數(shù)增加到一定程度時,最大退避階數(shù)對用戶預(yù)約SCH的平均時延產(chǎn)生影響,并且最大退避階數(shù)越大,平均時延越小.這是因?yàn)樽畲笸吮茈A數(shù)越大,用戶處于退避狀態(tài)的時間越長,與其他用戶發(fā)生碰撞的概率越小,所以預(yù)約SCH所需的平均時延就越小.
圖4顯示了最小競爭窗口取值不同時,用戶預(yù)約SCH所需平均時延的變化過程,其中最小競爭窗口取3個不同的值(CWmin=3,7,15), m=5, λ=0.02.從圖4可以看出,當(dāng)用戶數(shù)低于60時,最小競爭窗口越小平均時延越小;而當(dāng)用戶數(shù)大于60時,最小競爭窗口越小平均時延反而越大.這是因?yàn)橛脩魯?shù)少時,用戶在系統(tǒng)中的競爭不激烈,最小競爭窗口小,即處于退避的時間短,可以較快地傳送RFS數(shù)據(jù)包,因而時延?。欢?dāng)用戶數(shù)明顯增多時,用戶在系統(tǒng)中的競爭激烈,若用戶處于退避階段的時間減少,則發(fā)生碰撞的概率增加,相應(yīng)地平均時延也增加.
圖2 RFS數(shù)據(jù)包的生成速率對平均時延的影響
圖3 最大退避階數(shù)對平均時延的影響
圖4 最小競爭窗口對平均時延的影響
本文以WAVE網(wǎng)絡(luò)中基于DCF的信道預(yù)約方案為基礎(chǔ),通過構(gòu)建馬爾科夫分析模型,并采用排隊(duì)論的分析方法,得出了系統(tǒng)中用戶預(yù)約SCH所需的平均時延的表達(dá)式.通過性能比較得知,RFS數(shù)據(jù)包的生成速率和最小競爭窗口對用戶預(yù)約SCH的平均時延有不可忽視的影響,而最大退避階數(shù)只在用戶數(shù)達(dá)到一定數(shù)量時才會對平均時延有影響.本文的研究結(jié)果有助于提高車載通信網(wǎng)絡(luò)的性能,但本文研究的信道預(yù)約方案在用戶處于非飽和狀態(tài)條件下的性能有待進(jìn)一步研究.
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Delay analysis of channel reservation scheme based on DCF for WAVE network
LIU Jiao, ZHU Dongbi*
(DepartmentofComputerScience&Technology,CollegeofEngineering,YanbianUniversity,Yanji133002,China)
We obtain the delay by queue analysis method based on the channel reservation scheme with DCF in WAVE (wireless access in vehicular environments), the delay is the duration from the arrival epoch at the head of the queue to transmission completion point. We research the influence of the main performance parameters on the average delay. The result shows that the generation rate of reservation packet and the minimum contention window have a great influence on the delay, and the maximum backoff stage almost have no effect on the delay.
WAVE; DCF mechanism; channel reservation; delay
2015-01-26
1004-4353(2015)01-0037-05
TN915
A
*通信作者: 朱東弼(1967—),男,教授,研究方向?yàn)橥ㄐ啪W(wǎng)MAC協(xié)議、通信網(wǎng)性能分析及排隊(duì)論模型分析.