蔡麗萍,姜忠泰,黃庭培,李大偉

1(中國石油大學(xué)(華東)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,青島 266580)2(中國石油大學(xué)(華東)海洋與空間信息學(xué)院,青島 266580)

1 引言

IEEE802.11 ac 是2012年2月頒布的新無線WLAN標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)對媒體訪問控制層中的物理層和媒體訪問控制層進(jìn)行了一系列擴(kuò)展和改進(jìn),在物理層,引入了多輸入多輸出和信道綁定等技術(shù),大大提高了物理層傳輸速率;同時還通過在媒體訪問控制層增加了幀聚合和塊確認(rèn)等機制,有效地提高了傳輸效率[1];理論上,802.11ac 能夠為多站無線WLAN 通信提供至少1 Gbps 的帶寬,或者為單個有線傳輸提供至少為500 Mbps 的帶寬[2].

802.11 ac 環(huán)境中的速率自適應(yīng)是通過響應(yīng)于變化的信道和干擾條件來調(diào)整各種MAC 和PHY 特征,因此鏈路自適應(yīng)對802.11ac WLAN 中的應(yīng)用性能的影響比傳統(tǒng)的802.11a/b/g/n WLAN 更大.但是,如文獻(xiàn)[3]所提到的,802.11a/b/g 速率自適應(yīng)方案在應(yīng)用于802.11ac 時效果不佳,因為后者打破了傳統(tǒng)方案的一些假設(shè),在IEEE 802.11a/b/g 無線網(wǎng)絡(luò)中,編碼與調(diào)制策略(MCS)決定了物理層發(fā)送速率,而在IEEE 802.11ac 網(wǎng)絡(luò)中則是由多輸入多輸出模式、信道寬度、編碼與調(diào)制方式等多種因素來決定物理層的發(fā)送速率.無線網(wǎng)絡(luò)的速率自適應(yīng)問題也從最初的一維空間的最佳MCS 搜索問題擴(kuò)展成由MIMO 模式,信道寬度,MCS 組合優(yōu)化的三維空間問題.同時相對于802.11n 協(xié)議,IEEE 802.11ac 提供的速率種類更多,空間內(nèi)速率搜索所造成的開銷問題則更為突出.因此,解決802.11ac 協(xié)議下速率搜索空間問題具有較強的現(xiàn)實意義.

速率自適應(yīng)算法的目標(biāo)是為無線數(shù)據(jù)傳輸找到最優(yōu)的物理層發(fā)送速率,也就是在發(fā)送速率和丟包率之間找到一個最佳的平衡,從而使得傳輸吞吐量最大化.

近幾年,針對IEEE 802.11ac 協(xié)議設(shè)計一種合適的速率自適應(yīng)算法[4-12](Rate Adaptive algorithm,RA)成為研究的焦點.文獻(xiàn)[4]針對高速無線局域網(wǎng)的特征提出一種多天線系統(tǒng)的速率選擇算法(RAMAS),RAMAS將不同類型的調(diào)制方式劃分為一個調(diào)制組,然后將空間多路復(fù)用、傳輸多樣性、保護(hù)間隔類型和通道寬度劃分為一個增強組.然后RAMAS 同時適應(yīng)這兩組,調(diào)制組和增強組的組合被映射回MCS,該算法是通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)幀來反饋當(dāng)前信道的狀況.文獻(xiàn)[5]提出的Minstrel-HT算法是Atheros 無線網(wǎng)卡在802.11n 標(biāo)準(zhǔn)中默認(rèn)的速率選擇方案,是Minstrel算法在HT 模式(802.11n)下的升級版,同時也適用于802.11ac.Minstrel-HT 適應(yīng)MCS,信道寬度,數(shù)據(jù)流個數(shù),基于探測信息來進(jìn)行動態(tài)學(xué)習(xí)以期獲得最大吞吐量.但是該算法在高速動態(tài)變化的環(huán)境下存在滯后性,無法實時根據(jù)信道情況進(jìn)行調(diào)整.上述兩種算法都具有實時性不強的缺點[6].

與上述研究的不同,本文首次對速率搜索空間進(jìn)行考慮,提出一種在802.11ac 高速無線局域網(wǎng)絡(luò)下混合速率自適應(yīng)算法VhRa,該算法利用MIMO 模式,信道寬度的最佳設(shè)置與RSSI 之間的單調(diào)關(guān)系來進(jìn)行特征選擇,在MCS 選擇上通過利用二分法基于Zigzag 探測的模式進(jìn)行選擇,從而縮小算法搜索的空間,提高搜索效率,進(jìn)一步提升傳輸吞吐量.

2 問題描述

傳統(tǒng)的速率自適應(yīng)算法在IEEE 802.11a/b/g 標(biāo)準(zhǔn)能夠有效工作的一個重要原因是給定無線信道狀態(tài),吞吐量在所有速率點上存在最優(yōu)物理層發(fā)送速率[7].但是在IEEE 802.11ac 標(biāo)準(zhǔn)中,由于引入多輸入多輸出模式和信道綁定等技術(shù),吞吐量在速率點上的最大值不是唯一解,如圖1 所示,對于不同的模式或者不同信道寬度,其最大值點也是不同的[3].因此這就意味著每次信道變化都需要對速率進(jìn)行重新選擇.

圖1 MIMO 模式對MCS 選擇的影響

IEEE 802.11ac 標(biāo)準(zhǔn)在物理層上支的速率種類高達(dá)600 多種,而IEEE 802.11n 支持256 種速率,IEEE 802.11a/g 標(biāo)準(zhǔn)物理層的速率種類只有8 種[8],IEEE 802.11b 標(biāo)準(zhǔn)更少,僅支持4 種速率,速率種類如表1所示.若按照傳統(tǒng)順序遞減或遞增的方式選擇IEEE 802.11ac 標(biāo)準(zhǔn)下的速率,需要很長時間才能收斂到最優(yōu)的速率,同時大的搜索空間會導(dǎo)致大的收斂延時與開銷[9],從而影響無線鏈路的傳輸性能.另外,若對802.11ac 物理層的每一種速率進(jìn)行離線訓(xùn)練,需要對每種編碼調(diào)制方案下的無線信道的通信特性進(jìn)行測量分析,建立鏈路質(zhì)量和信道通信特征之間的映射關(guān)系,從而會帶來大的控制開銷,且準(zhǔn)確性低[10].

表1 不同協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)速率種類

針對上述的兩個問題,本文設(shè)計一種在802.11ac高速無線局域網(wǎng)絡(luò)下混合速率自適應(yīng)算法VhRa.該算法利用MIMO 模式,信道寬度的最佳設(shè)置與RSSI 之間的單調(diào)關(guān)系來進(jìn)行特征選擇,利用二分法基于Zigzag探測的模式對MCS 進(jìn)行選擇;該算法既解決了傳統(tǒng)算法的收斂延時與開銷問題,同時也提高了速率選擇的準(zhǔn)確性.

3 算法設(shè)計

在傳統(tǒng)的802.11a/b/g 中,PHY 層的速率是由調(diào)制與編碼策略(MCS)來唯一確定的,每種MCS 對應(yīng)唯一的比特速率.但802.11ac 在PHY 層引入了兩種技術(shù)(多輸入多輸出技術(shù),信道綁定技術(shù)),使得傳輸速率提升至6 Gbps,因此,802.11ac 中的速率是由MIMO數(shù)據(jù)流、信道帶寬以及MCS 三者來共同確定.

本文提出的VhRa算法是通過RSSI 閾值來確定MIMO 模式和信道寬度;并且利用二分法基于Zigzag探測的模式來選擇MCS 模式.

3.1 基于RSSI 閾值的MIMO 模式和信道寬度的選擇

受文獻(xiàn)[8]中Samplelite 閾值思想的啟發(fā),通過控制實驗變量,在ns-3 仿真平臺[11]上進(jìn)行IEEE802.11ac數(shù)據(jù)的獲取并進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析,為了更加接近實際無線信道,試驗中添加隱藏節(jié)點干擾,引入大尺度衰落因素并在移動場景下測得該數(shù)據(jù);首先在ns-3 仿真平臺下使用固定速率(ConstantRate)對數(shù)據(jù)包進(jìn)行發(fā)送,并且設(shè)置多個測試點,每個測試點距離相差1 m(移動步速1 m/s),在每個測試點用Wireshark 工具進(jìn)行抓包分析得到其在該點的RSSI,之后將RSSI 與MIMO 和信道寬度關(guān)系映射到一個二維空間.如圖2 所示,隨著距離的越來越遠(yuǎn),不同信道寬度對吞吐量的影響,已有文獻(xiàn)證明RSSI 的變化與距離是成正比關(guān)系[12]的,距離越遠(yuǎn),RSSI 的值越大.通過對轉(zhuǎn)折點的分析,并且進(jìn)行多次實驗,獲得了不同模式下RSSI 的閾值.MIMO 模式的閾值選擇如圖3 所示.

圖2 不同信道狀態(tài)下吞吐量變化圖

圖3 不同MIMO 模式下下吞吐量變化圖

如表2 所示,當(dāng)平均RSSI 大于特定閾值 (-49 dBm)時,采樣應(yīng)關(guān)注于設(shè)置為4 個空間流的MIMO 模式,對于不同的RSSI 閾值,MIMO 模式有不同的選擇.實現(xiàn)過程中沒有考慮幀聚合功能,因為文獻(xiàn)[13]指出像Minstrel HT 這樣的現(xiàn)有方案已經(jīng)有了一種有效的方法來適應(yīng)在ath9k 驅(qū)動程序中實現(xiàn)的這個功能.表3 則反應(yīng)出RSSI 與信道寬度的映射關(guān)系,不同的RSSI 閾值,對應(yīng)著不同的信道寬度.

表2 RSSI 與MIMO 模式映射關(guān)系

表3 RSSI 與信道寬度映射關(guān)系

VhRa算法通過發(fā)送端接收到的Block ACK 幀來統(tǒng)計發(fā)送端RSSI,比較統(tǒng)計的RSSI 值繼而選擇出相對應(yīng)的信道帶寬和數(shù)據(jù)流數(shù),縮小比特速率選擇的搜索空間.RSSI 本身是一個波動性非常大的參數(shù),受外界環(huán)境以及設(shè)備本身硬件的因素影響比較大[14],因此在數(shù)據(jù)測量的過程中采用高斯濾波的方式來減少RSSI 波動的影響,對同一個節(jié)點接收到的多個RSSI 值中,通過高斯模型[15]選取高概率發(fā)生區(qū)的RSSI 值作為有效值,再求其幾何平均值,這種方法能夠有效地減少小概率、大干擾對整體測量數(shù)據(jù)的影響.具體公式如下:

RSSI 服從( 0,δ)的高斯分布,其概率密度為:

其中,

則區(qū)間( μ-σ ≤RS S Ik≤μ+σ)的概率為:

偽代碼如算法1.

?

3.2 基于Zigzag 探測的MCS 模式選擇

MIMO 模式和信道寬度均可以映射為一個大小為4 的集合,搜索空間相對MCS 較小,因此,本文首先對MIMO 模式和信道寬度進(jìn)行選擇.受默認(rèn)網(wǎng)卡驅(qū)動算法Minstrel-HT 的啟發(fā),在MCS 的選擇上引入支持向量機分類的思想,MCS=0～9 可以劃分為高速率區(qū)域和低速率區(qū)域,高速率區(qū)域則為(MCS=6,7,8,9),低速率區(qū)域(MCS=1,2,3,4).

首先探測MCS=4,5,6 三個狀態(tài)下吞吐量的情況(即既包括了高速率區(qū)域的值又包括低速率區(qū)域的值),選擇吞吐量較高的MCS 值作為下一次發(fā)送的值.與通過2.1算法確定的MIMO 模式,信道寬度則可以精確選擇當(dāng)前的速率.下一次探測將以上一次使用的速率MCSi為探測中心,繼續(xù)探測MCSi-1,MCSi,MCSi+1的吞吐量,更新吞吐量最好的速率.如圖4所示.

圖4 基于Zigzag 探測模式的MCS 選擇

偽代碼實現(xiàn)如算法2.

?

4 算法性能分析

采用NS-3 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議仿真軟件搭建基于IEEE 802.11ac 的網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境,并在此平臺上對VhRa算法進(jìn)行性能仿真驗證.為了驗證VhRa 的性能,本文分別在靜止?fàn)顟B(tài)和移動狀態(tài)以及有無干擾情況[16]下進(jìn)行實驗,并選擇RRAA、Minstrel-HT 和SampleLite 三種速率自適應(yīng)算法作為參考,對比分析各算法的吞吐量性能差異.

4.1 仿真平臺的搭建

為了驗證不同速率自適應(yīng)算法在IEEE 802.11ac標(biāo)準(zhǔn)下的性能,必須要建立一個基于NS-3 工具的802.11ac 協(xié)議仿真,環(huán)境如圖5 所示,采用最基本的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞⒁粋€簡單的基礎(chǔ)型網(wǎng)絡(luò)[17],該網(wǎng)絡(luò)包括AP 和6 個STA 節(jié)點.

圖5 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

真實無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的模擬可以通過基于NS-3 的802.11 協(xié)議模型來進(jìn)行,該模型層次化架構(gòu)清晰,模塊化設(shè)計良好,適合對速率自適應(yīng)算法的進(jìn)行仿真驗證,且能夠達(dá)到與實際環(huán)境相同的效果,其中,TCP/IP 協(xié)議棧標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)包交互是通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)備接口.802.11 協(xié)議層包含對AP 或STA 的管理,并實現(xiàn)協(xié)議操作,例如掃描和關(guān)聯(lián),中間層包括基本的DCF 競爭訪問機制、隊列調(diào)度算法和速率適配等模塊,其中速率適配模塊則需要進(jìn)行修改的部分,速率自適應(yīng)算法需要依次進(jìn)行建模并集成于現(xiàn)有的仿真平臺中.同時,速率自適應(yīng)模塊需要連續(xù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)幀的發(fā)送與接收情況,最終將速率信息反饋給MAC Low 層[18].

每個節(jié)點均需要對模型進(jìn)行構(gòu)建,模型包括物理層、應(yīng)用層、TCP/IP 協(xié)議棧、WiFi 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和無線信道等各個層次,各層次模型參數(shù)配置如表4 所示.為了更好地分析在不同傳輸協(xié)議下各種速率自適應(yīng)算法的性能,仿真系統(tǒng)采用UDP 單向傳輸協(xié)議,并且設(shè)置恒定速率數(shù)據(jù)流(ConstantRate)為網(wǎng)絡(luò)性能測試提供飽和、穩(wěn)定的上層激勵.另外,為了模擬由不同節(jié)點間距以及不同移動環(huán)境所引起的差異化,用LogDistance PropagationLossModel[15]模型來仿真無線信道的大尺度衰落,疊加上JakesPropagationLossModel 模型的瑞利分布特性來仿真無線信道的小尺度衰落,使用RandomWalk2dMobilityModel 模型的來模擬不同的移動狀態(tài)[19].

表4 仿真實驗參數(shù)配置

4.2 實驗結(jié)果分析

4.2.1 算法運行時間比較

由本文第2 章節(jié)的分析可知,在802.11ac 協(xié)議下,速率選擇的搜索空間對系統(tǒng)的吞吐量會產(chǎn)生影響.因此本節(jié)測試了算法的運行時間,通過算法的運行時間反映各算法速率選擇的搜索空間度上的差別.

如圖6 給出了STA 在不同運動狀態(tài)下VhRa、SampleLite、RRAA[20]和Minstrel-HT 三種速率自適應(yīng)算法的算法運行時間.從圖中可以明顯看出,在同種運動狀態(tài)下,RRAA 的運行時間最長,VhRa 與SampleLite在運行時間上相差不大,但是需要注意Samplelite 是Kriara 等人在802.11n 協(xié)議根據(jù)探測得出的閾值,雖然算法運行時間較短,但是對于802.11ac 協(xié)議并不適用,而VhRa 是根據(jù)802.11ac 協(xié)議進(jìn)行設(shè)計的,在減少了算法運行時間的同時,也提升了吞吐量.

圖6 不同運動狀態(tài)下算法運行時間

4.2.2 UDP 吞吐量比較

為了保證實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性,仿真實驗共進(jìn)行了6 次,將6 個STA 的吞吐量取平均值,得到如圖7 所示的UDP 吞吐量.由圖7(a)、(b)、(c)可以明顯看出,當(dāng)STA 處于靜止或移動速度較慢時,此時STA 處的信道狀態(tài)比較穩(wěn)定.在AP 與STA 間距離為5 米、15 米和25 米的情況下,算法的UDP 吞吐量明顯高于SampleLite、MinstrelHT 和RRAA[17]三種算法,這是由于VhRa算法先采用基于發(fā)送端RSSI 的方法選擇合適的數(shù)據(jù)流、信道帶寬,然后再采用Zigzag 探測的方式選擇MCS 模式,繼而定位更準(zhǔn)確的比特速率,同時也減少了由于搜索空間過大造成的開銷和損耗.圖7(e)、(f)表示的是在不同衰落狀態(tài)下UDP 吞吐量情況,VhRa在大尺度衰落和小尺度衰落情況下都高于傳統(tǒng)的速率選擇算法SampleLite、MinstrelHT 和RRAA.

圖7 不同狀態(tài)下UDP 吞吐量比較

5 結(jié)論與展望

在綜合分析IEEE 802.11ac 協(xié)議的新增特征之后,提出了一種高效的速率自適應(yīng)算法VhRa.該算法通過對當(dāng)前信道狀況實時準(zhǔn)確地估計,通過閾值來確定MIMO 模式、信道寬度,避免了搜索空間的選擇過大,減少了開銷,同時,基于Zigzag 探測的選擇MCS 值保證了算法實現(xiàn)的性能準(zhǔn)確性.仿真驗證表明,在不同運動場景和有無衰落情況下該算法的UDP 吞吐率性能和算法運行時間均優(yōu)于RRAA、SampleLite 以及Minstrel-HT 等速率自適應(yīng)算法.但受限于仿真工具,缺乏對更高信道帶寬和MIMO 技術(shù)的精確模擬,后續(xù)工作將把VhRa算法集成到實際的802.11 ac 硬件系統(tǒng)平臺上.