CN101056261A - 多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法 - Google Patents

Abstract

一种多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法。包括以下步骤：当下行流在接入节点发生拥塞时，该方法依据接入节点的无线信道数据发送速率确定各流在接入节点缓存的目标队列长度，速率快的流的目标队列较长，速率慢的流的目标队列较短。依据不同的概率丢弃不同流的包，将各流队列长度稳定在各自理想的目标队列，以保证各流占用无线信道时间相等。该方法既能避免、缓解接入节点上的拥塞，又可以保证各无线节点的时间公平性，提高了网络的整体效率。

Description

多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法

技术领域

本发明涉及一种多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法。

背景技术

随着无线技术的逐渐成熟，无线网络已经融入Internet，并成为其中的重要组成部分。由于IEEE802.11等无线技术能让用户方便地接入Internet，这些技术已经被广泛地部署在学校、车站、机场、运动场等信息“热点”地区。其中无线局域网作为目前最成熟的无线网络，已经广泛地运用到日常的生活中。

然而，作为一种新的技术，无线局域网也面临着一些新的问题：

(1)目前无线局域网普遍存在无线网络和有线网络的带宽不对称性和流量不对称性，导致排队延迟加长、大量丢包和吞吐率的下降。

(2)在802.11无线局域网中，因为信号衰减、干扰等原因，无线节点的信号传输质量与其所在位置相关。目前在无线局域网中广泛采用自适应速率选择策略能根据特定时间内外界因素来决定无线数据最佳发送速率，这就使得在无线局域网中普遍存在不同数据传输速率。而在多速率无线局域网中，低速传输的数据流会占用大量的信道时间，无形中挤占了高速传输的数据流的信道时间，这样不但无线局域网总体吞吐率的急剧下降，而且下行高速流的包大部分时间只能在接入节点排队等待信道变得可用，进一步加剧接入节点的拥塞。

为此，各国学者针对拥塞控制和时间公平这两个问题，提出了大量的改进方法和增强策略。其中，主要做了以下的研究：

(1)拥塞问题

在无线局域网中，下行流的数据包和上行TCP流的ACK都要由接入节点发送，很容易造成接入节点上缓存的拥塞。如果对接入节点的缓存实施拥塞控制，就能有效地避免或缓解无线局域网的拥塞。在有线网络主动队列管理机制中，各输出流在相同的有线链路上发送，具有相等的发送速率。FDA、RateAd接入节点tive Snoop和VQ-RED等算法沿用有线网络中公平拥塞控制的思路，在接入节点上实施拥塞控制，同时保证通过接入节点的下行流吞吐率公平。FDA算法当接入节点出现下行流拥塞时，由接入节点向下行TCP的发送端重复发送3次收到的ACK副本。由于吞吐率较大的TCP流的ACK到达接入节点可能性较大，吞吐率较大流降速的可能性也就较高，从而提高各流的吞吐率公平。Rate Ad接入节点tive Snoop在接入节点上将无线信道带宽和接入节点上可用缓存平均分配给各流，用ACK的通告窗口把分配给各流的带宽延时乘积反馈给TCP发送端，保证各流的吞吐率公平。VQ-RED对通过接入节点的单流运用RED拥塞控制算法，算法为每流设置相同的丢弃门限，确保每流的吞吐率公平。

但实际上在多速率无线局域网中，通过接入节点的下行流虽然共享同一无线信道，但有不同的发送速率。如果在无线局域网中保证发送速率不同的单流间吞吐率公平，反而会让慢速发送的流长期占用无线信道，导致网络总体效率低下。因此，在接入节点上保证吞吐率公平的拥塞控制管理算法完全忽视了目前无线局域网中多种速率共存的实际情况，并不适用于目前普遍存在的多速率无线局域网。

(2)时间公平问题

在MAC层改进机制中，可以依据各无线节点的发送速率来设置各节点不同竞争窗口大小、帧间的时隙长度和每次发送包的个数等参数，来保证时间公平。典型的时间公平MAC层改进包括OAR、Idle sense等。但修改MAC层协议需要大范围更新网络设备，因此目前不大可能推广应用。

在已有的多速率无线局域网的接入节点队列管理算法中，TTPDE算法在接入节点拥塞丢包时选择丢弃发送延时最大的包，接入节点在发送包时选择发送延时最小的包发送。这种极端的方法让快速流尽量长时间占据信道，尽最大可能提高网络效率，但同时有可能造成低速节点长期处于“饿死”状态，完全牺牲公平性。另外，在接入节点上利用队列调度算法能够保证时间公平，但这些算法并不能解决接入节点队列的拥塞问题。

发明内容

为了解决现有多速率无线局域网中接入节点的拥塞问题，本发明提供一种多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法。本发明可将各流队列长度稳定在各自理想的目标值，保证各流占用无线信道时间相等，并能有效避免接入节点上的拥塞。

本发明解决上述技术问题的技术方案包括以下步骤：

当数据包到达接入节点时，被按目的节点分成单流，并且根据每流的无线信道发送速率估计每流的目标队列长度；

根据缓存中聚集流的当前队列长度判断是否拥塞；

如果拥塞，计算丢弃概率，并选择当前队列长度与目标队列长度之差最大的单流，依据丢弃概率，随机丢弃该单流的一个包，并将到达包加入接入节点的缓存队列。

上述的多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法，所述各流的目标队列长度采用下式计算：

$l_i=L\×\frac{1}{\frac{s_d}{r_i}+t_{\mathrm{ov}}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{\frac{s_d}{r_i}+t_{\mathrm{ov}}}$

式中l_i是第i流的当前队列长度，L是接入节点缓存中聚集流的目标队列长度，n是当前通过接入节点的流的数目，s_d为发送数据包的大小，r_i为接入节点第i流无线信道发送速率，t_ov是控制开销时延。

本发明的技术效果在于：当下行流在接入节点发生拥塞时，本发明依据接入节点的无线信道数据发送速率，以较低的丢包概率随机丢弃高速发送流中的包，以较高的丢包概率随机丢弃低速发送流中的包，将各流队列长度稳定在各自理想的目标值，保证各流占用无线信道时间相等，并能有效避免接入节点上的拥塞。

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

附图说明

图1为本发明的构思。

图2为本发明的流程图。

图3无线节点协议栈。

图4本发明吞吐率比较的模拟场景。

图5不同算法的UDP吞吐率比较。图5(a)采用RED的单流吞吐率；图5(b)采用VQ-RED的单流吞吐率图；5(c)采用TTPDE的单流吞吐率；图5(d)采用本发明的单流吞吐率；图5(e)四种算法的总吞吐率。

图6不同算法的TCP流的平均吞吐率和网络平均吞吐率比较。

图7UDP、TCP流共存的吞吐率比较。

图8TCP、UDP流共存的各流的平均吞吐率和网络平均吞吐率比较。

图9公平性比较的模拟场景。

图10公平性比较。图10(a)时间公平因子；图10(b)吞吐率公平因子。

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

具体实施方式

需要指出的是，发送到各无线节点的包在接入节点中并不需要真正按流来形成队列，接入节点只需要统计在目前在缓存等待发送到各无线节点的包的个数(各流“虚队列”的长度)。同时为了避免死锁和全局同步，采用了随机丢弃的方法丢弃缓存单流队列中数据包。

本发明流程如图2所示，具体实现过程如下：

(1)当包到达接入节点时，被按目的节点分成单流，并且根据每流的无线信道发送速率r估计每流的目标队列长度l。

(2)根据缓存中聚集流的当前队列长度判断是否拥塞。如果拥塞，计算丢弃概率p_drop，并选择当前队列长度与目标队列长度之差最大的单流，依据丢弃概率p_drop，随机丢弃该单流的一个包。同时不论是否拥塞，将到达包入队。

在本发明中，依据接入节点的无线信道发送速率来估计各流的目标队列长度，具体方法如下：

我们定义802.11无线局域网中，如果忽略传输时延，向节点i发送一个数据包的信道占用时间t_channel由发送时延t_tr和控制开销时延t_ov组成，记为：

             t_channel＝t_tr+t_ov                         (1)

其中， $t_{\mathrm{tr}}=\frac{s_d}{r_i},$ s_d为发送数据包的大小，r_i为接入节点第i流无线信道发送速率。如果MAC层采用RTS/CTS机制，在没有数据包碰撞，并且在退避时间分布服从均匀分布的情况下，t_ov可以认为是一个常数。例如，802.11b标准参数设置如表1所示，则

$t_{\mathrm{ov}}=\frac{C{W}_{\min }\×\mathrm{Slottime}}{2}+\mathrm{DIFS}+3\×\mathrm{SIFS}+\frac{\mathrm{RTS}+\mathrm{CTS}+\mathrm{ACK}+{\mathrm{PHY}}_{\mathrm{header}}}{\mathrm{BasicRate}}=1542\mathrm{\μs}.$

  表1 IEEE 802.11b标准参数

参数	参数值
		PHY headerRTS frameCTS frameACK frameBasic rateSlot timeSIFSDIFSCWmin	192bits160bits+PHYheader112bits+PHYheader112bits+PHYheader1Mbps20μs10μs50μs31

假设接入节点采用先进先出调度算法，我们定义接入节点发送第i流中包的概率p_i为：

$p_i=l_i/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i---\left(2\right)$

其中，l_i是第i流的当前队列长度，n是当前通过接入节点的流的数目， 是当前聚集流队列的总长度。

假设各流的数据包大小相等，可以定义第i流的无线信道占用时间T_i为：

$T_i=(\frac{s_d}{r_i}+t_{\mathrm{ov}})\×p_i\×T---\left(3\right)$

其中，T为所有流占用信道的总时间。

由(2)、(3)式可知：为了使得不同速率的流占用相等的信道时间，接入节点缓存中每流的队列长度l_i应与

成反比。这样可以计算出第i流目标队列长度为：

$l_i=L\×\frac{1}{\frac{s_d}{r_i}+t_{\mathrm{ov}}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{\frac{s_d}{r_i}+t_{\mathrm{ov}}}---\left(4\right)$

其中L是接入节点缓存中聚集流的目标队列长度。依据RED算法的参数，我们将L设为

我们在NS2.27网络仿真平台上实现了本算法，并对其性能进行了测试。NS(Network Simulator，网络模拟器)是一种通用的多协议网络模拟软件，它是互联网上公开发布的(网址：http://www.isi.edu/nsnam/ns)，目前已被网络研究者广泛使用。NS2.27是它的版本之一。

为了验证算法的有效性，我们将本发明与RED、VQ-RED、TTPDE算法进行性能比较。其中，RED作为经典的拥塞控制算法，VQ-RED代表了吞吐率公平算法，TTPDE则是完全牺牲公平追求效率的算法。在仿真实验中，每个移动节点，包括接入节点，采用的协议如图3所示：路由协议采用NO Ad-HocRouting(NOAH)，MAC层采用IEEE 802.11b协议。队列位于LL层和MAC层之间。MAC层的速率调节算法采用RBAR。信号传播模型采用Ricean衰落信道模型。同时为了降低多路径衰减，将Ricean模型中主径衰落因子设为较大的值256。

我们首先比较接入节点采用RED、VQ-RED、TTPDE和TFRED时各无线节点的吞吐率。实验的网络拓扑见图4。实验场景设置节点A-E到接入节点的距离分别是：10m，60m，80m，102m和10m。因此各节点和接入节点之间的速率分别是11Mbps，5.5Mbps，2Mbps，1Mbps和11Mbps。模拟实验开始后，节点E以1m/s的速率移动远离接入节点。这时，节点E和接入节点之间的速率从11Mbps逐步降至5.5Mbps、2Mbps、1Mbps。有线链路带宽都是25M，延时为1ms。接入节点缓存容量为100个包。设置RED、VQ-RED和TFRED参数为：w_q＝0.002，min_th＝40，max_th＝60，max_p＝0.1。

在吞吐率比较的实验中，先比较UDP流的情况。我们设置5条UDP流flow1-5，分别从节点1-5到节点A-E。每流带宽为5M，数据包大小为1000B。

图5(a)显示当接入节点使用RED算法时，各节点的吞吐率虽然变化较大，但总体趋势都是随着节点E的移动而下降。从图5(b)可以看出当接入节点使用VQ-RED算法时，各节点的吞吐率基本相同，都随着节点E的移动而下降。这是由于VQ-RED算法使用较多的、较为准确的流状态信息，使各节点获取相同的吞吐率，但结果却反而压制了快速节点的吞吐率。图5(c)显示当接入节点使用TTPDE算法时，保证了快速节点的吞吐率，但大大压制其他慢速节点的吞吐率。而图5(d)显示当接入节点使用本发明时，各节点的吞吐率和其数据速率相关。由于本发明考虑了各节点的情况，保证各节点的时间公平，当节点E的数据发送速率下降，而其他静止节点的数据发送速率不变时，本发明能够确保静止节点的吞吐率不会降低。同时节点的数据发送速率下降意味着接入节点发送到节点E的数据包数减少，从而减小了接入节点和节点E之间通讯控制开销，其他静止节点得到更多的信道资源，提高了静止节点的吞吐率。从图5(e)可以看出本发明相对RED、VQ-RED算法网络总吞吐率平均提升40％，这是由于本发明保护静止节点吞吐率不会下降，从而大大提高网络整体效率。

在吞吐率比较的实验中，我们接着比较TCP流的情况。我们设置5条TCP流flow1-5，分别从节点1-5到节点A-E。节点移动和位置如图4，节点E移动，其他节点静止，数据包大小为1000B。统计在四种算法下5条TCP流的平均吞吐率和网络平均吞吐率如图6所示。

尽管TCP流由于在接入节点的拥塞和信道速率变化而出现抖动，但图6可以看出，本发明仍然能够使得TCP流的吞吐率依据其发送速率形成“梯度”，保证了网络总吞吐率相对RED和VQ-RED算法的网络总吞吐率较高。本发明虽然获取了最高的吞吐率，但这完全是以牺牲慢速的TCP吞吐率为代价。

在吞吐率比较的实验中，我们最后比较TCP流和UDP流共存的情况。为了比较算法在多种流共存时的性能，设置4条TCP流和1条发送速率为2M的UDP流。TCP流1-4分别从节点1-4到节点A-D，UDP流从节点5到节点E，节点移动和位置如图4，节点E移动，其他节点静止。实验结果如图7、图8所示。

从实验结果看，在UDP流节点移动场景中，由于RED算法无法惩罚非响应的UDP流，导致UDP流压制其他TCP流；VQ-RED算法为了保证各流公平性，牺牲了网络的总体效率，网络总吞吐率最低；TTPDE算法获得的网络总吞吐率是最高的，但慢速TCP流几乎饿死；而本发明保证各流的信道时间公平，有效地压制了UDP流，保护了TCP流，同时在TCP流中依据发送速率分配信道占用时间，获得了较好的网络效率。

我们又用5条UDP流测试接入节点采用RED、VQ-RED、TTPDE和TFRED时各无线节点的时间公平性和吞吐率公平性，目的是验证本发明既能保证多速率无线节点的时间公平，又能保证相同速率无线节点吞吐率公平。实验的网络拓扑见图9。实验场景设置除了节点A-D到接入节点的距离都是10m外，其他设置都与实验1的UDP流测试场景相同。

实验采用公平性因子对时间公平性和吞吐率公平性进行量化。假设各个无线节点(n₁，n₂，…，n_n)的信道占用时间分别为(T₁，T₂，…，T_n)，吞吐率分别为(T₁′，T₂′，…，T_n′)，那么时间公平性因子f_tf(n₁、n₂、Λ，n_n)按如下公式计算：

$f_{\mathrm{tf}}(n_1,n_2,L{,n}_n)={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{T}_i\right)}^2/\left(n\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left(T_i\right)}^2\right)---\left(5\right)$

吞吐率公平因子f_rf(n₁、n₂、Λn_n)按如下公式计算：

$f_{\mathrm{tf}}(n_1,n_2,L,n_n)={\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{T}_i^{\′}\right)}^2/\left(n\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left(T_i^{\′}\right)}^2\right)---\left(6\right)$

从图10(a)可以看出当采用本发明时，虽然有节点移动，时间公平因子一直接近1。这意味所有节点占用信道的时间基本相等。从图10(b)可以看出当节点E的数据传输速率和其他无线节点的数据传输速率相等时，本发明吞吐率公平因子等于1。这表示本发明能够保证相同发送速率节点的吞吐率公平性。当各节点速率不相同时，TTPDE算法的吞吐率公平因子降至0.8，此时节点E的吞吐率为0，处于“饿死”状态；而本发明的吞吐率公平因子虽有所下降，但相对网络总体吞吐率的提升，吞吐率公平的下降是可以接受的。

Claims (2)

1.一种多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法，包括以下步骤：

当数据包到达接入节点时，被按目的节点分成单流，并且根据每流的无线信道发送速率估计每流的目标队列长度；

根据缓存中聚集流的当前队列长度判断是否拥塞；

如果拥塞，计算丢弃概率，并选择当前队列长度与目标队列长度之差最大的单流，依据丢弃概率，随机丢弃该单流的一个包，并将到达包加入接入节点的缓存队列。

2.根据权利要求1所述的多速率无线局域网中接入节点的主动拥塞处理方法，所述各流的目标队列长度采用下式计算：

$l_i=L\×\frac{1}{\frac{S_d}{r_i}+t_{\mathrm{ov}}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{\frac{S_d}{r_i}+t_{\mathrm{ov}}}$

式中l_i是第i流的当前队列长度，L是接入节点缓存中聚集流的目标队列长度，n是当前通过接入节点的流的数目，s_d为发送数据包的大小，r_i为接入节点第i流无线信道发送速率，t_ov是控制开销时延。

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