CN103442392A - 一种802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，由无线接入点依据网络冲突率判断网络负荷状态，并根据网络负荷状态自适应调节竞争窗口。若检测到冲突率大于给定阈值，将根据实际冲突率值，使用乘性减少的方式计算适应当前网络负荷的AP与站点的接入概率；若检测到的冲突率小于或等于给定阈值，将根据实际冲突率值，使用线性增加方式计算适应当前网络负荷的接入概率。在此基础上，根据AP当前队列长度对AP接入概率进行优化。最后根据接入概率与竞争窗口的关系，分别计算出AP与站点的最大最小竞争窗口。本发明能根据网络负荷状况，自适应调节竞争窗口值，提升无线信道有效利用率，提高网络吞吐量，降低网络时延。

Description

一种802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法

技术领域

本发明涉及一种802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法。 

背景技术

随着无线网络技术的不断发展，基于IEEE802.11标准的无线局域网近年来得到了快速、广泛的应用。但由于各种新业务的相继出现，对网络性能有了更高的要求，不同业务在吞吐率、带宽、延时等方面有着不同的要求。增强分布式信道接入机制(EDCA，Enhanced Distributed Channel Access)是IEEE802.11e工作组在IEEE802.11中DCF机制的基础上进行的QoS支持扩展，MAC级QoS增强的引入使得无线局域网可以开始较好地为音频业务和视频业务等提供具有优先级的支撑。 

EDCA MAC层采取CSMA/CA的控制机制，提供尽力而为的服务。只能保证各节点在MAC层长期公平地接入无线信道，并不能使系统性能实现最优。很多研究表明，在如机场等实际高负载网络环境中，EDCA的性能表现并不如人意。802.11e在高负载网络环境下的低效性主要由以下两点问题造成： 

(1)信道竞争造成较高的冲突率 

CSMA/CA RTS/CTS发包模式过程为：当一个站点检测到网络空闲时间达到DIFS(DCF Inter Frame Space)时间后，首先发给目的站点一个RTS短包，表明要向目的站点发送数据包；目的站点正确收到RTS包后，回复一个CTS短包，表示已经准备就绪；源站点正确收到CTS包后，即认为此次发包没有和其它站点发生冲突，接下来按照基本发包模式发包。如果站点发送RTS包后没有正确接收到CTS包，那么站点就会认为此RTS包与其它站点发送的包发生了冲突，接下来使用冲突回退算法等待一段时间后重新发包。 

CSMA/CA机制冲突回退算法通过扩大竞争窗口来避免下一次的冲突，但无法确定能够成功避免，也许会经过多次退避过程才能发送成功。在高负载网络中，一个数据包通常要经历多次冲突后，才能被成功的发送。因此，在高负载无线网 络中，虽然站点数目的增加会提高时隙的利用率，但是站点数目的增加也造成了冲突的大幅度增加。冲突的增加大大浪费了信道资源，使吞吐量迅速下降。因此，大量的冲突是造成高负载网络吞吐量降低的原因。 

(2)上行TCP流抑制性 

在无线局域网中，接入节点AP(Access Point)位于有线网络和无线网络的结合部，同时传输从有线网络到无线网络的下行流和从无线网络到有线网络的上行流。因为无线信道具有低带宽、高延时和高差错率的特性，AP的下行缓存很容易成为从有线网络向无线网络传输的瓶颈。由于下行流的DATA分组和上行流的ACK分组共同竞争下行缓存，当下行流DATA分组丢弃时，下行TCP流会降低发送速率；而当上行流的ACK分组丢弃时，因为ACK分组具有累计确认效应，上行TCP流不会因为ACK分组丢弃而减低发送速率。因此，TCP拥塞控制机制对DATA和ACK分组丢弃敏感度的不对称导致了上行TCP流会压制下行TCP流。而且当同时存在多条上行和下行流时，由于MAC层IEEE802.11协议使得包括AP的各无线节点具有相同接入信道概率，这也会造成上行流发送的概率高于下行流发送概率，加剧上行TCP流对下行TCP流的抑制作用。 

因此，有必要设计一种新的竞争窗口自适应调整方法。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，该方法能根据网络负荷状况，自适应调节竞争窗口值，提升无线信道有效利用率，提高网络吞吐量，降低网络时延。 

发明的技术解决方案如下： 

一种802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，计算无线接入点即AP处第j个周期的平均冲突率

再根据

按以下步骤处理： 

1)当

时【说明此时网络负载较重】，减小网络接入概率τ以适应网络负载； 

当

时【说明此时网络负载较弱】，增加网络接入概率τ以适应网络负载； 

2)统计AP处当前的队列长度q_len，并根据队列长度q_len对AP的网络接入概率进行优化，得到优化接入概率τ_AP； 

3)AP根据τ_AP及τ计算AP与站点的最大、最小竞争窗口；AP在下一个周期更新其最大、最小竞争窗口；并使用周期性的Beacon帧广播站点的最大、最小竞争窗口。 

的计算方法如下： 

【取为当前周期冲突率

与历史冲突率 

的指数加权滑动平均】 

其中，α为平滑因子，取值为0.875；

为第j-1周期的平均冲突率；

为第j周期的冲突率，由下式确定： 

其中，E(RTS_collisions_j)为第j周期内冲突的RTS数据包数目，E(RTS_sent_j)为第j周期内发送的RTS数据包数目。 

步骤1)中，网络接入概率τ按下式确定： 

$\mathrm{\τ}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\β\τ},f_{\mathrm{avg}}^j>f^{\mathrm{opt}}\\ \mathrm{\τ}+\mathrm{\ϵ},f_{\mathrm{avg}}^j\≤f^{\mathrm{opt}}\end{array}\right.;$

其中，ε为线性增加因子，

其中n为网络接入站点数目； 

β为比例减少因子，β取值为5/6；f^opt的取值为0.1。 

步骤2)中，

n为网络接入站点数目；Q_len为AP缓冲区大小。 

步骤3)中，最小竞争窗口CW_min和最大竞争窗口CW_max的计算公式如下： 

CW_max＝2^m*CW_min； 

其中，

为临时窗口；当计算站点的竞争窗口时，x＝τ；当计算AP的竞争窗口时，x＝τ_AP

式中n为网络接入站点数目；m为最大退避次数，取值3；

为向下取整操作符。 

【站点指应用终端设备，如手机，PC机等，AP((Access Point接入节点))相当于路由器】 

有益效果： 

本发明的802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，由无线接入点依据网络冲突率判断网络负荷状态，并根据网络负荷状态自适应调节竞争窗口。若检测到冲突率大于给定阈值，将根据实际冲突率值，使用乘性减少的方式计算适应当前网络负荷的AP与站点的接入概率；若检测到的冲突率小于或等于给定阈值，将根据实际冲突率值，使用线性增加方式计算适应当前网络负荷的接入概率。在此基础上，根据AP当前队列长度对AP接入概率进行优化。最后根据接入概率与竞争窗口的关系，分别计算出AP与站点的最大最小竞争窗口。本发明以AP处统计得到的网络冲突率作为信道接入概率调节依据，同时利用当前AP队列长度信息，对AP接入概率进行优化。 

本发明能根据网络负荷状况，自适应调节竞争窗口值，提升无线信道有效利用率，提高网络吞吐量，降低网络时延。 

本发明使用网络冲突率来判断网络负载状态，并调整站点及AP接入概率来适应当前网络负荷。在网络低负荷时，增加接入概率，提高时隙利用率；在网络负荷较重时，降低接入概率，减少网络冲突，提升有效利用率。本发明根据队列长度对AP接入概率进行优化，控制AP队列长度，减少AP处数据包丢失，避免了传统CSMA/CA机制中，上行流抑制下行流的现象，能有效提升下行流占主导的实际无线环境中的网络吞吐量，获得较高信道有效利用率，降低网络延迟。本发明使用802.11e网络中周期性的Beacon帧实时更新站点的最小最大竞争窗口，无须对站点进行修改，便于实际部署。 

附图说明

图1为本发明的流程图。 

图2为本发明测试环境拓扑图。 

图3为下行流吞吐量随发送速率变化曲线(站点数目：20) 

图4为下行流吞吐量随站点数变化曲线(发送速率：32kbps) 

图5为平均时延随发送速率变化曲线(站点数目：20) 

图6为平均时延随站点数变化曲线(发送速率：32kbps) 

图7为公平性随发送速率变化曲线(站点数目：20) 

图8公平性随站点数变化曲线(发送速率：32kbps)。 

具体实施方式

以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明： 

实施例1： 

参见图1，为本发明的流程图。它是在AP上实现的方法，过程如下：定义变量RTSFailureCount，RTSTotalCount分别用于统计每一个周期内，重传的RTS数据包数量及发送的RTS数据包数量，二者的比值作为当前周期(第j个周期)冲突率因子，并用变量存储，即： 

$f_{\mathrm{curr}}^j=\frac{E(\mathrm{RTS}\_{\mathrm{collisions}}_j)}{E(\mathrm{RTS}\_{\mathrm{sent}}_j)}$

为减少瞬时冲突的偏差，提出平均冲突率因子

使其在一个更新周期内动态计算，以反映第j个更新周期中的平均冲突率，其计算公式如下： 

$f_{\mathrm{avg}}^j=(1-\mathrm{\α})*f_{\mathrm{curr}}^j+\mathrm{\α}*f_{\mathrm{avg}}^{j-1}$

其中，α为碰撞平滑因子，取值为0.875。 

当一个周期时间到，完成包括RTSFailureCount，RTSTotalCoun变量在内的初始化。同时比较本周期平均冲突率与给定冲突率阈值的偏差，采用线性增加乘性减少的方式调整信道接入率τ，计算如下： 

$\mathrm{\τ}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\τ}+\mathrm{\ϵ},f_{\mathrm{avg}}^j\≤f^{\mathrm{opt}}\\ \mathrm{\β\τ},f_{\mathrm{avg}}^j>f^{\mathrm{opt}}\end{array}\right.;$

当网络冲突率大于给定阈值时，表明网络负荷较重，较高信道冲突造成资源浪费。因此，此时应当通过降低信道接入概率，降低网络冲突率。反之，当网络冲突率小于或等于给定阈值时，说明网络负荷较轻，信道时隙空闲率较高。因此，应当提高信道接入概率，从而提升信道时隙利用率，提升吞吐量。 

基于新的接入概率，再使用当前队列长度信息，对AP接入概率τ_ap进行优化，如下： 

${\mathrm{\τ}}_{\mathrm{ap}}=\frac{n}{Q_{\mathrm{len}}}*q_{\mathrm{len}}*\mathrm{\τ}$

实际无线网络环境中，上/下行流存在严重不对称现象，下行流量远远高于上行流量。但AP与站点拥有相同的接入概率，当站点数目较多，信道竞争严重时，会造成AP处严重丢包，导致吞吐量严重下降。因此，需要对AP接入概率进行优化。换而言之，应当在AP流量负荷较重时，给予AP较高的优先级；反之，当AP流量负荷较轻时，AP应当保持与站点一致的接入概率。而队列长度信息是AP流量负荷的一个重要指标。因此，本发明使用线性方式依据队列长度信息对AP进行优化。当AP队列长度较长，AP接入概率优化越高，反之亦然。 

依据计算得到的站点接入概率τ及AP接入概率τ_ap，利用公式： 

CW_max＝2^m*CW_min； 

其中，

为临时窗口；当计算站点的竞争窗口时，x＝τ；当计算AP的竞争窗口时，x＝τ_AP。分别计算出站点的最小、最大竞争窗口CW_min、CW_max。 

其中n为网络接入站点数目，m为最大退避次数，取值3。 

最后，AP分别在updateCWMin()、updateCWMax()函数中更新最小最大竞争窗口值；同时使用周期性(100ms)Beacon帧，将站点参数广播至站点。 

在NS2仿真平台上的测试结果表明，本发明方法与默认MAC层机制及美国北 卡罗来纳州立大学最近公布的一项新的软件协议WiFox相比，能有效降低往返时延，提升下行流吞吐率，提高网络公平性。 

图2是我们进行测试用的网络拓扑图。站点部署在以AP为圆心，半径为500米的圆上。下行TCP流从有线源节点发送到无线接收节点，上行TCP流从无线源节点发送到有线接收节点。各节点只接收或发送一条TCP流，TCP的Data包大小设为1000Byte。所有有线链路的带宽为100Mbps，时延为2ms。所有无线节点(包括AP)使用Destination-Sequenced Distance-Vector Routing(DSDV)路由协议，MAC协议采用IEEE802.11e，无线链路初始带宽设为11Mbps。AP下行缓存大小默认为100个分组。AP队列管理使用DropTail策略。方法中一些参数设置如下：α＝0.875，m＝3，β＝5/6。本发明调整方法AEDCA与默认EDCA机制及WiFox的性能随网络负载变化如图3-8所示。 

结合图3至图8可以看出，随着网络负载的增加(竞争站点数目增加或者发送速率增加)本发明方法AEDCA与传统EDCA、WiFox相比，提升效果越来越明显。在高负载网络环境下，能大幅度降低网络往返时延，提升下行流吞吐量，提高TCP流的Jain公平因子。竞争站点数目越多，各个站点发送速率越高，上行流对下行流抑制作用越明显，用于处理网络冲突的系统资源越多。AEDCA通过自适应调整竞争节点的接入概率，优化AP接入概率，有效降低网络冲突率，降低网络延迟。通过测试结果也可以看出，在低负载的网络环境中，AEDCA不仅没有负影响，亦能提升网络吞吐量，降低系统往返时延，提升TCP流的公平指数。 

Claims (5)

1.一种802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，其特征在于，计算无线接入点即AP处第j个周期的平均冲突率

再根据

按以下步骤处理：

1)当

时，减小网络接入概率τ以适应网络负载；

当时，增加网络接入概率τ以适应网络负载；

2)统计AP处当前的队列长度q_len，并根据队列长度q_len对AP的网络接入概率进行优化，得到优化接入概率τ_AP；

3)AP根据τ_AP及τ计算AP与站点的最大、最小竞争窗口；AP在下一个周期更新其最大、最小竞争窗口；并使用周期性的Beacon帧广播站点的最大、最小竞争窗口。

2.根据权利要求1所述的802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，其特征在于，

的计算方法如下:

$f_{\mathrm{avg}}^j=(1-\mathrm{\α})*f_{\mathrm{curr}}^j+\mathrm{\α}*f_{\mathrm{avg}}^{j-1};$

其中，α为平滑因子，取值为0·875；

为第j-1周期的平均冲突率；

为第j周期的冲突率，由下式确定：

其中，E(RTS_collisions_j)为第j周期内冲突的RTS数据包数目，E(RTS_sent_j)为第j周期内发送的RTS数据包数目。

3.根据权利要求1所述的802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，其特征在于，步骤1)中，网络接入概率τ按下式确定:

$\mathrm{\τ}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\β\τ},f_{\mathrm{avg}}^j>f^{\mathrm{opt}}\\ \mathrm{\τ}+\mathrm{\ϵ},f_{\mathrm{avg}}^j\≤f^{\mathrm{opt}}\end{array}\right.;$

其中，ε为线性增加因子，

其中n为网络接入站点数目；

β为比例减少因子，β取值为5/6；f^opt的取值为0.1。

4.根据权利要求1所述的802.lle无线网络中竞争窗口自适应调整方法，其特征在于，步骤2)中，

n为网络接入站点数目；Q_len为AP缓冲区大小。

5.根据权利要求1-4任一项所述的802.11e无线网络中竞争窗口自适应调整方法，其特征在于，步骤3)中，最小竞争窗口CW_min和最大竞争窗口CW_max的计算公式如下:

CW_max=2^m*CW_min;

其中，

为临时窗口;当计算站点的竞争窗口时，x=τ；当计算AP的竞争窗口时，x=τ_AP

式中n为网络接入站点数目；m为最大退避次数，取值3；

为向下取整操作符。

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