CN1202641C - 接近最公平的重传延时方法和系统 - Google Patents
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Abstract
公开一种接近最公平算法,用于在多个用户共享的网络中解决数据冲突。该NOF算法计算最佳的重传延时或争用窗口,把该窗口广播至竞争系统带宽的各用户。该NOF算法以循环的方式处理数据争用,并保证在一循环内竞争带宽的每一用户,都将在该循环结束及新循环开始前,完成一成功的预约。重传延时窗口的大小最好等于前一循环中成功的预约数,且作为本循环中估算的竞争用户数的函数。
Description
技术领域
本发明一般涉及多个用户竞争接入数据网络的数据争用解,更具体说,是涉及解决数据冲突的系统和方法。
背景技术
在把多个用户与一共享通信信道连接的任何网络中,当出现争用时,通常用某种方法解决由哪一个用户获得该信道的使用。当两个或更多用户同时试图在同一带宽中发送数据时,即发生冲突,数据可能丢失。解决用户之间的争夺并从数据冲突中恢复的各种方法,常常被称为媒体接入控制(MAC)协议。
MAC协议的一种主要类型,是随机接入型。该类型协议采用分组争用技术,如时分式ALOHA或载波检测多址(Carrier Sense MultipleAccess,CSMA)来处理信道争用。时分式Aloha通过把信道分为时隙,并要求各用户在每一时隙开始时发送,以降低数据冲突的数量。在时分式ALOHA系统中,当两个或更多用户同时向同一时隙发送时,出现冲突。CSMA通过让用户监控数据信道,以确定该信道是否忙或可供发送使用。在CSMA系统中,当两个或更多用户同时检测到一信道空闲并同时发送时,出现冲突。
一种独立的MAC协议类型,是按需分配型。该类型协议通过把信道分为若干预约时隙(reservation slot),并要求用户预约一用于发送的信道时隙,据此管理网络争用。与随机接入协议不同,按需分配型系统上的用户得到保证,一旦实现了成功的预约,则数据将无冲突地发送。但是,当两个或更多用户试图同时在同一带宽中进行预约时,则在发送的预约阶段,按需分配冲突仍然出现。
当把多个用户与一共享通信信道连接时,不论是用随机接入协议还是用按需分配协议,数据冲突都是无法回避的事实。为避免每次冲突发生时丢失数据,MAC协议使用冲突解或重传延时算法从冲突中恢复,并确定何时重发冲突的数据。
本领域有三种广为人知的重传延时算法类型。第一种是分解算法,亦称树算法。第二种是自适应p持续算法(adaptive p-persistencealgorithm),而第三种是二进制指数重传延时(binary exponentialback-off,BEB)算法。每一算法按不同的途径确定何时重发先前冲突的数据。
确定该三种重传延时类型算法中哪一种最佳,不存在唯一的标准。一个性能标准是吞吐量。一般说,吞吐量是在指定时间内,从一个用户传送至另一个用户的数据量。在各种争用解的算法中,吞吐量常常用成功的传送数与传送机会总数之比来测量。例如,在使用按需分配协议的无线互连网接入系统中,吞吐量是完成的成功预约数与可用的预约时隙总数之比。
在前述三种重传延时算法类型中,树算法一般有最高的吞吐量。虽然各种树算法的最大稳定吞吐量仍旧不清楚,但树算法曾达到0.4878的吞吐量。不过,该较高的吞吐量是有代价的。在该三种重传延时算法类型的实施中,树算法远远复杂得多,是最复杂的,又因为树算法要求各用户对每一预约时隙的三种可能条件(成功、冲突、空闲)有充分的了解,所以能实施树算法的网络,数量有限。
第二种重传延时算法类型是自适应p持续算法。自适应p持续算法的原理,是利用预约时隙的反馈,计算由估算的现用用户(参与竞争该带宽的用户)数确定的重发概率p。当出现一空闲时隙时,该算法便增大p,当检测到冲突时,该算法便减小p。当系统中有无限数量的用户时,自适应p持续算法可获得的最大吞吐量最多是1/e=0.3679。在此情况下,空闲出现的概率是1/e~0.3679,而冲突出现的概率是1-2/e~0.2642。
正如树算法一样,自适应p持续算法要求的有关数据信道的反馈,许多网络并不具备。在许多系统中,包括许多计算机和无线通信网络中,各个用户只知道他们自己的分组是否发送成功,但没有网络中其他信道状态的信息。由于如此多的多用户系统(包括Ethernet、CATV、和无线网络)不设置信道反馈要求,所以经常把BEB算法用于冲突解。
不像树算法和自适应p持续算法,BEB算法不要求用户提供任何数据信道的反馈。BEB的工作原理如下:当分组到达发送队列的队首时,尽快完成即时首先发送。如果发送的用户检测到冲突,则在k个时隙后重发,这里k是均匀分布在区间[1,2i]上的随机整数。在其上抽取均匀分布数的区间,本文此后称为重传延时窗口。如果i(冲突数)大于16,则丢弃并撤消该分组。某一分组一旦发送成功或被撤消,i被复位为零。作为BEB基础的逻辑是,对给定的分组,大量不成功发送,意味着更多用户正在竞争该可用带宽并应打开更大的重传延时窗口。
BEB的负面效应之一是,它遇到两个性能问题。首先,当用户数增加至很大时,它使网络变得不稳定。就是说,当系统上的用户接近无限大时,BEB系统的吞吐量接近零。此外,BEB还在各竞争用户之间导致晚来先服务效应。具体说,有新的分组到达发送队列队首的用户,比已经在队列中但遭遇一次或多次冲突的用户,有更高的获取预约时隙的概率。这是因为,分组刚到达队列的用户,比已经遭遇若干次冲突的用户,有相对较小的重传延时窗口。这一现象称为捕获效应,因为该效应能让单个或少数获胜的用户支配可用带宽。
在专利文献EP-A-0 877 511,申请日为1998年11月11日,发明名称为“System and method for improving CSMA/CD networkperformance during collisions”中,公开了一种连接到通信系统总线的节点,其包括能在总线上发送信息前检测在总线上发出的冲突数目的设备。然后所述节点根据所发出的冲突数,以随机的方式从一组重传延时窗口中选择一个重传延时窗口。
在1999年12月发表的“GIOBAL TELELOMMONICATIONSCONFERENCE-GLOBECOMM′99”,第570-579公开了一种用于无线链路的负载平衡算法以解决公平性问题。这种算法用于减少或防止在未充分连接的网络中出现的冲突。在未充分连接的网络中,存在不能“听到”其它站请求使用公共媒介的隐藏站。结果,这些隐藏站具有高的重传延时窗口尺寸并因此有时难以获得使用这些站之间的公共媒介。在窗口交换算法中,发送站在协议帧中插入有关最后一个重传延时窗口的尺寸以允许任何站接收该信息以计算新的重传延时窗口。使用各种基于载波检测多址算法计算新的重传延时窗口。
因此,本领域中存在未被满足的需求,希望改进解决数据冲突的方法,克服现有技术的缺点,其中一些缺点已在前面提及。
发明内容
本发明包括把接近最公平(Near Optimal Fairness,NOF)算法用于数据冲突解的系统和方法。NOF算法计算最佳重传延时或争用窗口,把该窗口广播至竞争系统带宽的各用户。NOF算法循环地处理数据争用,在每一循环内,每一用户在循环结束前一般能保证有一成功的预约。循环开始时,接入点向各用户发送一公共重传延时窗口或争用窗口。该窗口的大小最好等于前一循环的成功预约数,并作为本循环中估算的竞争用户数的函数。各用户在可供预约的时隙中试图预约。一些成功而另一些则冲突。根据冲突的用户数,计算新的重传延时窗口,然后,冲突的用户可以尝试另一次预约。该过程继续进行,直至在该循环开始时竞争带宽的每一个用户,都完成一成功的预约。在循环一半时请求带宽的用户,与在该循环之前预约成功的用户,不能试图对预约时隙进行预约,直至下一循环开始为止。
按照本发明的一个实施例,一种用于在多个用户共享的网络中解决数据冲突的方法,包括的步骤有:至少部分根据网络上用户数的估算,计算第一重传延时窗口;把该第一重传延时窗口发送至网络的多个用户;至少部分根据在第一重传延时窗口中出现的冲突数,计算第二重传延时窗口;以及把该第二重传延时窗口发送至网络的该多个用户的一个或更多用户。该第一、第二、和随后的重传延时窗口,最好在单个循环内计算,该循环允许有限数量的用户竞争网络资源。因此,在一循环内竞争网络资源的所有用户,一旦已经完成预约,就是说,没有冲突发生,则该循环结束,并开始新的循环。按照本发明的一个方面,重传延时窗口,是基于前一重传延时窗口中出现的冲突数,乘以卷入冲突的用户平均数的乘积。按照本发明的另一方面,重传延时窗口是基于上一次重传延时窗口中出现的冲突数,乘以近似2.3922的值的乘积。
按照本发明的另一个实施例,一种用于在多个用户共享的网络中解决数据冲突的方法,包括的步骤有:把第一重传延时窗口发送至网络中的多个用户;至少部分根据在第一重传延时窗口中,试图预约网络资源而出现冲突的用户数,计算第二重传延时窗口;把该第二重传延时窗口发送至网络中的该多个用户的一个或更多用户;以及把试图在第二重传延时窗口中预约网络资源的用户,限于在第一重传延时窗口中试图预约网络资源而出现冲突的用户。
按照本发明的再一个实施例,一种用于在共享的网络中解决数据冲突的系统,该系统包括多个远程装置,和与该多个远程装置通信的接入点。接入点最好包括:与该多个远程装置通信的交换机;向并从该多个远程装置发送信息和接收信息的收发器;以及可与该收发器和该交换机在通信上耦合的冲突解决装置,其中,该冲突解决装置把初始重传延时窗口发送至多个远程装置。该系统的特征还在于:冲突解决装置响应初始重传延时窗口中的冲突数,计算并发送随后的重传延时窗口,并且该冲突解决装置把在随后的重传延时窗口中能够竞争网络资源的远程装置,限于在初始重传延时窗口中试图预约网络资源成功的远程装置。初始重传延时窗口最好根据对竞争网络资源的远程装置的估算。按照本发明的本方面,重传延时窗口的计算,是根据初始重传延时窗口中出现的冲突数,乘以卷入冲突的远程装置平均数的乘积。按照本发明的另一方面,重传延时窗口的计算,至少部分根据前一重传延时窗口中出现的冲突数,乘以在2和3之间某个值的乘积。
附图说明
已经就本发明的一般情况作了说明,现在将参照附图来说明,这些图不一定是按比例画的,其中:
图1是通信网络的示意图;和
图2是曲线图,表示吞吐量与重传延时窗口大小的关系。
图3是曲线图,表示时隙冲突率与重传延时窗口大小的关系。
图4是流程图,按照固定冲突率算法,说明使接入点跟踪预约时隙和冲突的一种方法。
图5是流程图,按照固定冲突率算法,说明使接入点动态地调整重传延时窗口大小的一种方法。
图6是流程图,说明从无线装置的观点看的固定冲突率算法。
图7是曲线图,比较了固定冲突率算法与BEB算法的平均分组延迟。
图8是曲线图,比较了固定冲突率算法与BEB算法的延迟标准偏差。
图9是曲线图,比较了固定冲突率算法与BEB算法的吞吐量。
图10是流程图,按照本发明一个实施例,说明使接入点按照接近最公平重传延时算法动态地调整重传延时窗口的一种方法。
图11是流程图,按照本发明的一个实施例,说明从无线装置观点看到的接近最公平重传延时算法的过程流程。
图12是曲线图,比较了BEB重传延时算法和本发明一个实施例的接近最公平重传延时算法的平均分组延迟。
图13是曲线图,比较了BEB重传延时算法和本发明一个实施例的接近最公平重传延时算法的延迟标准偏差。
图14是曲线图,比较了BEB重传延时算法和本发明一个实施例的接近最公平重传延时算法的吞吐量。
图15是曲线图,比较了一最佳系统和本发明一个实施例的接近最公平重传延时算法的平均分组延迟。
图16是曲线图,比较了一最佳系统和本发明一个实施例的接近最公平重传延时算法的延迟标准偏差。
图17是曲线图,比较了一最佳系统和本发明一个实施例的接近最公平重传延时算法的吞吐量。
具体实施方式
现在将参照一些优选实施例的附图,更充分地说明本发明。不过,本发明可以用许多不同的形式体现,因此不能认为只限于本文说明的实施例;相反,提供的这些实施例,是便于完整地和完全地了解本公开的内容,从而向本领域熟练人员充分地传达本发明的范围。全部附图中相同的单元都用相同数字表示。
本领域熟练人员得益于前面说明的论述和有关的图,将能联想到本属本发明的许多变化和其他实施例。因此应当指出,本发明不受这里公开的特定实施例的限制,且该许多变化和其他实施例,都应包括在后面所附权利要求书的范围之内。虽然本文使用了一些专门词汇,但只在一般的和描述的意义下使用,而不是为了限制。
I.总体结构
下面各段按无线互连网接入系统的情况说明本发明。但这只为演示的目的。显然,本领域的一般人员易见,本发明能用于使用时分式和分时协议的任何网络环境,包括不加限制的电缆电视(“CATV”)、分组分解多址联接系统(“PRMA”)、和任何一般的时分复用系统。
参考图1,无线互连网接入系统10包括与多个无线装置14通信的接入点12,无线装置14如个人数字助理、蜂窝电话、或任何其他装有无线调制解调器的计算装置。无线通信链路16,最好是通过双向链路,在通信上把无线装置14与接入点12耦合。接入点12通过收发器13,向并从该多个无线装置14发送信息和接收信息。接入点12的工作就像网络18的基站,并包括冲突解决装置30(关于其工作原理在下面II段和III段中说明),按照本发明,该冲突解决装置30控制用户之间的数据争用。接入点12还可以包括如交换机15和带有存储器19的微处理器17等单元,微处理器17用于控制该交换机并提供到达网络18的接入。为说明该优选实施例,从接入点12到无线装置14的通信出现在下游方向,并受接入点12的控制和调度。沿上游方向的通信,即从无线装置14到接入点12,则通过按需分配协议(下面讨论)的预约时隙。
使用无线通信链路16的每一无线装置14,都有一发送队列20,用于保持该装置要发送的数据分组22。例如,从图1可见,无线装置14有一最早的分组24,放在分组发送队列20中。一旦通信链路16可供使用时,首先把分组24发送至接入点12。
当分组到达发送队列20的队首时,无线装置14通过预约时隙,在无线通信链路上预约带宽。当各无线装置试图在预约时隙中进行预约时,各无线装置14之间存在竞争,从而出现分组冲突。如果某无线装置14完成成功的预约,且接入点12无冲突地或无错误地接收该分组24,那么接入点12分配用于发送的带宽,无线装置14则在分配的带宽中发送其数据,没有冲突的危险。不过,如果两个或更多无线装置14同时试图在同一预约时隙中进行预约,则各分组发生冲突,从而没有一个预约是成功的。当发生该种情况时,该两个或更多无线装置14必须重传延时,并在试图另一次预约之前,等待一段随机时间。
在一个实施例中,冲突解决装置30检验每一预约时隙的状态,以确定是否发生冲突,并按固定冲突率(FCR)算法,重新计算使冲突率基本维持恒定的1-2/e的重传延时窗口,从而使吞吐量最大化。在FCR中,冲突解决装置30维持0.25的基本恒定的冲突率,相当接近1-2/e(~.2642)。冲突解决装置30通过在一给定预约时隙中是否出现冲突,来估算系统的冲突率。当多于25%的预约时隙发生冲突时,则冲突解决装置30增加重传延时窗口的大小,而当少于25%的预约时隙发生冲突时,则减小重传延时窗口。冲突解决装置30把重新计算的重传延时窗口发送至接入点12,然后接入点12把新的重传延时窗口发送至各远程装置14。
在另一个实施例中,冲突解决装置30用接近最公平(Near OptimalFairness(NOF))算法处理数据争用解。与FCR类似,NOF算法计算最佳的重传延时窗口或争用窗口,而接入点12则把该公共窗口广播至竞争系统带宽的所有用户。但NOF算法循环地处理数据争用,并保证任一用户都将在本循环结束前,完成一成功预约。在循环开始,接入点12向各用户发送公共重传延时或争用窗口。该窗口的大小等于前一循环中的成功预约数,并作为本循环中估算的竞争用户数的函数。各用户在可用的预约时隙中尝试预约。一些成功而另一些则冲突。根据冲突的用户数,计算新的重传延时窗口,然后,冲突的用户可以尝试另一次预约。该过程继续进行,直至在该循环开始时竞争带宽的每一个用户,都完成一成功的预约。在循环一半时请求带宽的用户,与在该循环之前预约成功的用户,不能试图对预约时隙进行预约,直至下一循环开始为止。
如本文所述,FCR和NOF算法都通过存储在存储器32的软件实现,其中冲突解决装置30使用中央处理单元34与存储器34互作用并执行该算法。不过本领域熟练人员易见,执行该算法的计算机指令,也能用硬件、软件、或固件实现。这些计算机指令可以装在通用计算机上、专用计算机上、或其他可编程数据处理设备上以产生一个装置,使计算机上或其他可编程数据处理设备上执行该指令,建立实现本文指定功能的装置。
II.工作原理
下面各段详细说明FCR算法,这是按照本发明实施例的一种冲突解的新方法,并就图1所示无线互连网接入系统的情况,说明该FCR算法。这里公开的方法可以在许多不同的系统上实现,因为与树和p持续算法不同,FCR重传延时算法不要求各个用户对网络中任何其他信道状态有充分了解。在本方面,本发明至少更类似于BEB算法而不是树或p持续算法。但是,FCR避免了BEB出现的许多性能问题,诸如不稳定性和捕获效应。
FCR与本领域熟知的其他重传延时算法的另一个差别,在于FCR把同一重传延时窗口指配给网络中每一个用户。这意味着每个用户都有相同机会获得网络资源,不论用户的数据先前已经冲突过多少次。因此,FCR把网络资源以更公平的方式分配,同时,避免了BEB中出现的捕获效应。
FCR通过定期地重新计算公共的重传延时窗口,并把新的重传延时窗口发送至各用户,以维持高的吞吐量。FCR根据网络的一种或多种运行特性,重新计算重传延时窗口。例如,在一个实施例中,FCR重新计算维持冲突率的重传延时窗口。在另一个实施例中,重传延时窗口的大小等于系统上的用户数。
本发明的发明者,通过Monte Carlo模拟技术确定,在无线互连网上,当网络中的现用用户数等于重传延时窗口的大小时,出现最大吞吐量。本发明的发明者还发现,当吞吐量最大时,网络的冲突率恒定地停留在1-2/e,且随着网络上的现用用户数的增加,该冲突率继续保持恒定。这些发现在数学上得到证实。
发明者对不同现用用户数U,用不同重传延时窗口(以W代表),运行Monte Carlo模拟来计算吞吐量。这里要指出,在下面讨论的模拟结果中,使用的“用户”和“现用用户”是有差别的。用户是指被系统识别但却空闲或不参与信道带宽竞争的用户。另一方面,现用用户是指那些有分组在队列中等待即时发送,并与别的现用用户竞争信道带宽的用户。在图2中,可见现用用户U=2,4,8,16,32,64,128,256,512和1024时吞吐量的模拟结果。从图2可以得出的第一结论是,当U=W时(现用用户数等于重传延时窗口),出现最大吞吐量。从图2可以得出的第二结论是,当现用用户数接近无限大时,最大可获得的吞吐量接近1/e=.3679。第三,当现用用户数少时,可能有更高的吞吐量。例如,图2表明,当两个现用用户竞争带宽时,可获得高达0.5的吞吐量。
图3的曲线是Monte Carlo模拟的另一个产物。图3在U=2,4,8,16,32,64,128,256,512和1024时,把时隙冲突率与重传延时窗口的大小(W)进行比较。如这里所用的,时隙冲突率是冲突的时隙与时隙总数的比值。图3表明,时隙冲突率是重传延时窗口的大小的递降函数。注意,图上用方框表示在W=U点上冲突率的值,且图上表明,当现用用户数等于重传延时窗口大小时,时隙冲突以几乎恒定的1-2/e~0.2642比率发生。重要的是,随着系统上的现用用户数的增加,时隙冲突率几乎保持恒定。
作为得到图2和3中Monte Carlo模拟结果基础的数学推导,在下面各段给出。
令n为现用用户数。如果P是某一现用用户将挑选号码1的预约时隙的概率,而该现用用户是在1与重传延时窗口W之间随机地挑选一个号码的,则p=1/W。注意,这里所有现用用户都被指配同一重传延时窗口,现用用户竞争挑选时隙1的数目,是参数p和n的二项式分布,于是:
P0=(1-p)n=没有用户挑选预约时隙1的概率
P1=np(1-p)n-1=一个用户挑选预约时隙1的概率
因为,当单个现用用户是唯一随机选择某特定预约时隙的现用用户时,便出现吞吐量,该吞吐量的概率可以表示为P1=np(1-p)n-1。在该方程式中,P1是p的单峰函数,并当p=1/n时有峰值P1max=(1-1/n)n-1。于是,当重传延时窗口等于现用用户数时,吞吐量最大,且当n接近无限大时,P1max=(1-1/n)n-1→1/e。
该方程式的另一方面,是当多于一个现用用户选择同一预约时隙进行预约时,出现冲突。出现冲突的概率(冲突概率为C)可以表示为:
C=1-P0-P1=1-(1-p)n-np(1-p)n-1=1-(1-p)n-1(1+(n-1)p)
值得注意的是,当现用用户数接近无限大时,冲突概率接近1-2/e~0.2624。此外,当吞吐量最大时,即当W=U和p=1/n时,冲突概率对所有n值都接近1-2/e,并能表示为:
Copt=1-(1-1/n)n-1(2-1/n),这里Copt是在最大吞吐量时的冲突概率。
前述模拟和数学分析表明,当重传延时窗口大小等于系统上的现用用户数时,出现最大吞吐量,又当达到该最大吞吐量状态时,分组冲突以恒定比率1-2/e出现。
实际上,具备跟踪现用用户数或时隙冲突率的能力的系统不多。本发明者终于找到一种新的重传延时算法,该算法不要求相当好的系统,即对系统每一信道的状态(空闲、成功、冲突)有充分了解的系统。为此,本发明者发展了FCR算法,该算法用任何中央控制系统都可用的信道状态信息,精确估算时隙冲突率。然后,FCR动态地重新计算重传延时窗口,以维持估算的近似为1-2/e~0.2642的冲突率。这一步反过来保证系统以最大吞吐量工作。
下面各段详细说明本发明的方法的一个实施例。该实施例是按无线互连网接入系统说明的,但本领域熟练人员显而易见,该FCR能用于使用时分式和分时协议的任何共享的网络环境。
在该说明的实施例中,至少每四个预约时隙广播新的重传延时窗口。该四个预约时隙本文此后称为预约的历史长度。预约历史长度是FCR用来估算时隙冲突率的预约时隙数。用四个预约时隙是因为0.25比较接近1-2/e~0.2642的目标时隙冲突率。不过,本领域一般人员显而易见,可以调整预约历史长度,以便更精确估算时隙冲突率或按更高频率广播重传延时窗口。虽然增加预约历史长度的大小,可以提供冲突率更精确的估算,但较大的预约历史长度意味着重传延时窗口较不频繁的调整。模拟结果表明,使用别的预约历史长度并不影响性能;而吞吐量的增加极其微小。
图4是流程图,该图概括了FCR如何使用预约时隙计数器和冲突计数器,来估算时隙冲突率和动态地调整广播至所有无线装置14(现用用户)的重传延时窗口。
参考图1和图4,开始的重传延时窗口在步骤100初始化。常常使用1的初始化重传延时窗口。在步骤102,把预约时隙计数器和冲突计数器赋值零。预约时隙计数器跟踪预约时隙的总数,而冲突计数器跟踪发生冲突的预约时隙数。已经指出,预约时隙是数据信道的一部分,被无线装置14用来在信道上预约带宽。无线装置14一旦预约成功,接入点12则分配用于数据传输的带宽,而无线装置14使用该带宽,把数据向上游发送至接入点12。当两个或更多无线装置14同时试图预约同一个预约时隙时,在该预约时隙中出现冲突。
一旦重传延时窗口初始化,且预约和冲突计数器赋值零,接入点12即把重传延时窗口广播至各无线装置14(步骤104),并等待下一预约时隙(步骤106)。
当预约时隙到达时,预约时隙计数器递增1(步骤108),并确定该预约时隙中是否出现冲突。检测冲突的多种方法,是本领域一般人员所熟知的,对这些方法的详尽评论,超出本文的范围。从根本上说,如果接入点12收到错误数据或带有误差的数据,FCR假定已经发生分组冲突,并把冲突计数器递增1(步骤112)。
接入点12不广播新的重传延时窗口,直至已经收到足够的预约时隙数,能估算时隙冲突率为止。在本实施例中,预约历史长度是4;因此,如果预约计数器未达到4(步骤116),FCR返回步骤106并等待下一预约时隙的到达。在重传延时窗口的大小小于预约历史长度时(步骤114),出现该规则的一种例外。在本实施例中,如果重传延时窗口小于4,预约计数器又小于重传延时窗口,则FCR返回步骤106并等待下一预约时隙(步骤118)。但是,当重传延时窗口小于4(步骤114)且预约计数器等于重传延时窗口(步骤118)时,FCR估算时隙冲突率,计算新的重传延时窗口(步骤120),同时,接入点12广播该新的重传延时窗口。
图5是一种示例性方法的流程图,图上按照本发明的一个实施例,表明FCR估算时隙冲突率和用该估算来计算新的重传延时窗口。已经说明,上述估算和重传延时窗口的计算(步骤130),在下述两种情况之一时出现:a)预约计数器到达预约历史长度,或b)重传延时窗口小于预约历史长度但预约计数器等于重传延时窗口。
在步骤132,FCR检验重传延时窗口的大小。1的重传延时窗口表明,自从上一次重传延时窗口广播后,接入点12只收到一个预约时隙。在步骤134,FCR检验冲突计数器,查看在接收的该单个预约时隙中是否有冲突发生。如果没有冲突发生,FCR前进至步骤200,接入点12把同一个重传延时窗口(大小为1)广播至各无线装置14。反之,如果发生冲突(冲突计数器等于2),则FCR把重传延时窗口增加至2(步骤136),同时,接入点12广播该较大的重传延时窗口(步骤200)。
如果重传延时窗口大于1但小于4(步骤138),FCR前进至步骤140。在步骤140,预约时隙计数器的值不是2便是3,然后FCR检验冲突计数器,以确定在这些时隙中有多少发生冲突。如果发生的冲突是零,则把重传延时窗口赋值1(步骤142)并广播之(步骤200)。如果发生一次冲突(步骤144),则不改变重传延时窗口,并再广播之(步骤200)。最后,如果冲突多于一,则把重传延时窗口赋值4(步骤146),并广播之(步骤200)。
在本实施例中,当重传延时窗口的大小大于或等于4(预约历史长度)时,FCR到达步骤148。这表示,自从上一次重传延时窗口广播之后,已经出现四个预约时隙。在步骤148,FCR检验冲突计数器,以确定已经发生了多少冲突。如果已发生的冲突是零,FCR把重传延时窗口的大小递减1(步骤150),并广播该较小的重传延时窗口(步骤200)。如果发生单个冲突(步骤152),则不改变重传延时窗口,并再广播之(步骤200)。最后,如果出现的冲突多于一,则把重传延时窗口递增1(步骤154),并广播之(步骤200)。
图6是流程图,表明从多个无线装置14之一的观点看到的FCR。在步骤300,无线装置14收到重传延时窗口。在步骤302,该无线装置14开始等待预约时隙(接入该信道)。如果需要的是一个预约时隙,无线装置14继续等待,直至一个时隙到达(步骤306)。一旦该预约时隙到达,FCR前进至步骤308。在步骤308,无线装置14在1与重传延时窗口大小之间随机地选择一个数(k)。例如,如果重传延时窗口大小是2,那么该随机选择不是1便是2。该随机数识别即将到来的哪一个预约时隙,是该无线装置14用来进行另一次预约尝试的预约时隙。在步骤310,FCR确定在步骤308中选择的随机数是否大于4(预约历史长度)。如果该随机数大于4,则无线装置14不能试图预约,而应等待下一个重传延时窗口(步骤312)。当新的重传延时窗口到达(步骤314),无线装置14返回步骤300。
如果在步骤310中选择的随机数小于4,则FCR前进至步骤316,无线装置14等待与随机选择的数对应的预约时隙(步骤318)。当该随机选择的预约时隙到达时,无线装置14在该预约时隙中试图预约(步骤320)。如果该无线装置14是在该特定预约时隙中试图预约的唯一装置,则预约成功。不过,如果两个或更多无线装置14在该同一预约时隙中试图预约,则预约失败并发生冲突。如果预约成功,该无线装置14被分配信道带宽(步骤324),用于数据发送。一旦分配完成,该无线装置14发送队列中的数据。当数据发送完毕,FCR结束,直至下一次冲突(步骤326)。如果FCR在步骤322中确定,步骤320的试图预约失败,则无线装置14前进至步骤312,并等待下一个重传延时窗口。
按照本发明的设备和方法,提供一种重传延时算法,该算法在许多方面优于本领域熟知的其他重传延时算法。不像树和p持续算法,FCR不要求网络对网络中每一信道的三种可能状态(空闲,冲突,成功)有充分了解。因此,FCR能够较容易并以小的代价实现,并且在不提供树和p持续算法需要的反馈的网络上,可以实施本算法。
FCR也优于BEB。图7的曲线比较了FCR和BEB的平均分组延迟。本文使用到达时间来测量现用用户多长时间进行一次试图预约。低的到达时间表明现用用户积极寻找信道资源,因此不试图预约就通过的预约时隙很少。相反,较高的到达时间表明,现用用户不用频繁试图预约,便有较多数量的预约时隙在试图预约之间通过。
图7表明,在最大业务量模式和系统负载下,FCR有较小的平均分组延迟。但当系统上的现用用户少(4≤U≤64),且正在积极获取带宽(平均到达时间=2时隙)的现用用户也少时,出现唯一的例外。在该限制条件下,BEB似乎比FCR有较低的平均分组延迟。不过,在该条件下BEB的成功发送,是由捕获效应支配的。在该条件下发生的是,少量用户以少的冲突发送,而有更多的用户正遭遇增大的重传延时窗口大小。
图7还画出随着现用用户数的增加,在FCR与BEB之间平均分组延迟的差别。FCR的性能优势,随着现用用户数的增加而增加。例如,当有1024用户时,FCR最坏的平均分组延迟,是2780时隙,而BEB的最佳情况,是6177时隙。
图8画出FCR与BEB间延迟的标准偏差的差别。延迟的标准偏差确定,系统的信道带宽在现用用户间的分配有多公平。小的延迟标准偏差表示,分组在被成功发送前等待近似相同的时间,从而,带宽在竞争用户间的分配是更公平的。反之,大的延迟标准偏差表示,带宽在竞争用户间不是平等分配的。因此,当存在捕获效应时,由于某些分组以小的冲突概率发送,而其他有增加得更大的重传延时窗口的分组,成功发送的概率却较低,所以出现大的标准偏差。
按上面参照图7所作的讨论,模拟结果证明,在几乎所有的系统条件下,FCR比BEB有较低的平均分组延迟。只当有少量现用用户正在积极竞争带宽时,出现唯一的例外。图8揭示了在特定条件下,BEB有较低平均分组延迟的原因。当有少量现用用户正在积极竞争带宽时,BEB有非常大的延迟标准偏差。这表明在该限制条件下,较低平均分组延迟是捕获效应的结果。该图画出在相同条件下,FCR比BEB有低得多的延迟标准偏差,因此,没有遭遇捕获效应。图8还表明,随着现用用户数的增加,FCR持续有较低的延迟标准偏差,因而,FCR始终如一地以明显更公平的方式分配系统资源。
图9比较FCR与BEB的吞吐量。该图表明,在有少量现用用户积极获取带宽的限制条件下,捕获效应使BEB有高得多的吞吐量。在所有其他情形,FCR比BEB有更高的吞吐量,或差别可以忽略。值得注意的是,FCR与网络上的现用用户数无关,总维持1/e~0.3679的吞吐量。
在结束上面详细说明的FCR算法时,应当指出,本领域熟练人员显而易见,在基本上不偏离本发明的原理下,能够对优选实施例作出许多变化和修改。这些变化和修改都应包括在本发明所附权利要求书阐明的范围之内。此外,在后面的权利要求书中,所有装置或执行步骤的功能单元的结构、材料、作用、和等效的装置或单元,都应认为包括完成列举的功能的任何结构、材料、或作用。
III.补充的实施例
下面各段详细说明NOF算法,即本发明补充的实施例。类似于FCR算法,NOF算法能在多种系统上实现,因为它不要求各个用户对网络中任何其他信道有充分的了解。此外,NOF避免了现有技术熟知的其他争用解算法存在的许多性能问题,如不稳定性和捕获效应。NOF与FCR的类似点还在于,NOF向所有竞争用户指配一公共重传延时或争用窗口,从而保证所有用户都有相同的机会获得网络资源,不论该用户先前试图预约带宽时,有过多少次冲突。NOF还进一步通过循环的工作方式,从而一般能确保每一用户在下一循环开始前获得一成功的预约。
在一优选的实施例中,直至每一用户都完成一成功预约,否则循环不会结束。在该实施例中,循环由接入点12启动,并指示各用户,他们可以尝试预约带宽。在该循环开始时正准备发送的用户,可在该循环内进行预约尝试,而在该循环开始时没有准备发送的用户,则必需等待下一循环才能预约带宽。通常,在循环进行时,一些用户完成成功的预约,而另一些则冲突。因为在该循环进行时,新的用户在下一循环开始前不能竞争带宽,所以试图预约的用户数是减少的,而先前已经冲突的用户,预约带宽的可能性则更大。直至每一个用户都完成一成功预约,否则循环不会结束。因此,循环的长度很可能是变化的。当少量用户竞争资源时,循环可能非常短。但随着积极争用网络资源的用户数的增加,循环的长度也增加。
图10是流程图,说明本发明NOF算法一个实施例的工作原理。开始的重传延时窗口在步骤400初始化。在步骤402,预约时隙计数器、成功预约计数器、与冲突计数器都被赋值零。在步骤404,接入点12广播新循环的开始。在一优选实施例中,接入点12在发送至用户的消息的额外开销中设一专用比特,用以指示循环的开始。但本领域一般人员易见,存在许多方式,可供接入点12把新的循环已经开始通知用户。
循环开始时,接入点12把初始重传延时窗口广播至各无线装置14(步骤406),并等待预约时隙(步骤408)。当一预约时隙到达时,预约时隙计数器递增1(步骤410)并确定在该预约时隙中是否出现冲突(步骤412)。如果出现冲突,则冲突计数器递增1(步骤414)。如果没有冲突,则确定在该预约时隙中是否获得成功的预约(步骤416)。如果预约成功,则成功预约计数器递增1(步骤418)。
下一步,该算法确定是否有另外的预约时隙正在到达,就是说,预约时隙计数器是否等于重传延时窗口(步骤420)。如果预约时隙计数器不等于重传延时窗口,则算法返回步骤408,等待下一个预约时隙。如果最后一个预约时隙已经到达,则系统前进至步骤422。
在步骤422,该算法确定是否每一个用户已经成功完成预约。如果没有冲突出现(冲突计数器等于零),则本循环已经完结,并令下一循环的重传延时窗口等于本循环中出现的成功预约数(步骤424)。或者,如果算法在步骤422确定本循环并未完结(冲突计数器大于零),则把冲突计数器复位为零(步骤426),计算新的重传延时窗口(步骤428),以及使该算法返回把新的重传延时窗口广播至各用户的步骤406。
下面各段说明在步骤428中如何计算新的重传延时窗口。前一重传延时窗口出现的冲突数,决定新的重传延时窗口的大小。具体说,新的重传延时窗口用下面的方程式计算:
W=Ceil(Nc*2.3922),这里W是新的重传延时窗口的大小,Nc是自从上一次重传延时窗口广播后出现的冲突数,和Ceil(x)是等于或大于x的最小整数。
在该方程式中,值2.3922代表当系统上的用户数接近无限大时,卷入冲突的用户平均数。如前面在II段中所述,当用户数接近无限大时,系统的最大吞吐量接近1/e=0.3679。在这些条件下,当达到最大吞吐量时,空闲时隙以1/e的概率出现,而冲突以1-2/e=0.2642的概率出现。所以,卷入冲突的用户平均数等于(1-吞吐量)/(冲突概率)=2.3679。
图11是流程图,表明从多个无线装置14之一的观点看的本发明NOF实施例。在步骤500,数据分组22在其发送队列20中的某一无线装置14,等待新循环的开始。为保证任一无线装置14在给定循环内都能成功发送,在该循环开始时,没有数据分组22在其发送队列20中的无线装置14,不能试图预约一预约时隙,直至下一循环开始为止。
新循环一旦开始,该无线装置14接收一初始重传延时窗口(步骤502)。上面已经说明,初始重传延时窗口的大小等于前一循环中出现的成功预约数,并作为当前竞争系统资源用户数的估算。在步骤504,无线装置14随机地在1和该重传延时窗口之间选择一个数(k)。例如,如果重传延时窗口的大小是2,则随机选择的数将是1或2。该随机数识别即将到来的预约时隙中哪一个时隙,是该无线装置14用来试图预约的预约时隙。
在步骤506,无线装置14等待与随机选择的数(k)对应的预约时隙。当该随机选择的时隙到达时,无线装置14试图在该时隙中进行预约(步骤508)。如果该无线装置14是在该特定预约时隙中试图预约的唯一装置,则预约成功。不过,如果两个或更多无线装置14在该同一预约时隙中试图预约,则预约失败且发生冲突。如果预约成功(步骤510),则把发送数据的信道带宽分配给该无线装置14,然后,该无线装置14发送数据(步骤512)。如果NOF在步骤510中确定,步骤508的预约尝试失败,则无线装置14前进至步骤514,并等待下一个重传延时窗口。该过程继续进行,直至该无线装置14完成成功预约并把在其发送队列20中的数据发送为止。
按照本发明的设备和方法,提供一种重传延时窗口算法,该算法在许多方面优于本领域熟知的其他重传延时窗口算法。不像树和p持续算法,NOF不要求网络对网络中每一信道的三种可能状态(空闲,冲突,成功),有充分了解。因此,NOF能够较容易并以小的代价实现,并且在不提供树和p持续算法需要的反馈的网络上,可以实施本算法。
如在段II所示,FCR比本领域熟知的数据争用算法,有好得多的吞吐量性能。下面各段表明,NOF同样优于本领域熟知的争用解方法。
图12比较了本发明NOF一个实施例与BEB的平均分组延迟。本文使用到达时间来测量现用用户多长时间进行一次试图预约。低的到达时间表明现用用户积极寻找信道资源,因此不试图预约就通过的预约时隙很少。相反,较高的到达时间表明,现用用户不用频繁试图预约,便有较多数量的预约时隙在试图预约之间通过。
图12表明NOF在最大业务量模式和系统负载下,有较小的平均分组延迟。但当系统上的现用用户少,且正在积极获取带宽(平均到达时间=2个时隙)的现用用户也少时,出现唯一的例外。这一点相当于上面关于FCR算法的讨论结果。在这些限制条件下,BEB似乎比NOF有较低的平均分组延迟。不过,在BEB中出现的成功发送,是由捕获效应支配的。少量用户能以少的冲突发送,而其他用户正遭遇由增加重传延时窗口大小所导致的延迟。
图13表明延迟的标准偏差在本发明的NOF实施例与BEB之间的差别。延迟的标准偏差确定,系统的信道带宽在现用用户间的分配有多公平。小的延迟标准偏差表示,分组在被成功发送前等待近似相同的时间,从而,带宽在竞争用户间的分配是更公平的。反之,大的延迟标准偏差表示,带宽在竞争用户间不是平等分配的。因此,当存在捕获效应时,由于某些分组以小的冲突概率发送,而其他有增加得更大的重传延时窗口的分组,成功发送的概率却较低,所以出现大的标准偏差。
如上面参照图12的论述,模拟结果证明,在几乎所有的系统条件下,NOF比BEB有较低的平均分组延迟。只当有少量现用用户正在积极竞争带宽时,出现唯一的例外。图13揭示了在这些条件下,BEB有较低平均分组延迟的原因。当有少量现用用户正在积极竞争带宽时,BEB有非常大的延迟标准偏差。这表明在该限制条件下,较低平均分组延迟是捕获效应的结果。该图画出在相同条件下,NOF比BEB有低得多的延迟标准偏差,因此,没有遭遇捕获效应。图13还表明,随着现用用户数的增加,FCR持续有较低的延迟标准偏差,因而,FCR始终如一地以明显更公平的方式均分系统资源。
图14比较了本发明某个NOF实施例与BEB的吞吐量。该图表明,在有少量现用用户积极获取带宽的限制条件下,捕获效应使BEB有高得多的吞吐量。在所有其他情形,NOF比BEB有更高的吞吐量,或存在的差别可以忽略。
图15-17对三种性能测量的每一种,即:平均分组延迟、延迟的标准偏差、和吞吐量,把本发明的NOF实施例与最佳系统作了比较。最佳系统,本文使用该词,用于指在接入点广播重传延时窗口的瞬间,对系统中竞争用户数有充分了解的系统。因为大多数现实世界的网络,对有多少用户在给定瞬间正在竞争资源,是没有概念的,而FCR和NOF则利用网络的运行特性,估算竞争用户数和相应地调整重传延时窗口的大小。从各图可见,对各性能标准,NOF的性能十分接近最佳系统。
在结束上面NOF算法的详细说明时,应当指出,本领域熟练人员显而易见,在基本上不偏离本发明的原理下,能够对优选实施例作出许多变化和修改。但是,该类变化和修改都应包括在本文中本发明所附权利要求书阐明的范围之内。此外,在后面的权利要求书中,所有装置或附加步骤的功能单元的结构、材料、作用、和等效者都应认为包括完成列举的功能的任何结构、材料、或作用。
Claims (11)
1.一种用于在多个用户共享的网络中解决数据冲突的方法,该方法包括:
把第一重传延时窗口发送至网络中的多个用户;
至少部分根据第一重传延时窗口中试图预约网络资源而出现冲突的用户数,计算第二重传延时窗口;
把该第二重传延时窗口发送至网络中该多个用户中的一个或更多用户;和
把试图在第二重传延时窗口中进行网络资源预约的用户,限于在第一重传延时窗口中试图预约网络资源而出现冲突的用户。
2.按照权利要求1的方法,还包括根据前一重传延时窗口中出现冲突的用户数,计算随后的重传延时窗口,并把随后的重传延时窗口发送至网络中该多个用户中的一个或更多用户。
3.按照权利要求2的方法,还包括把试图在随后的重传延时窗口中预约网络的用户,限于在前一重传延时窗口中试图预约网络资源而出现冲突的用户。
4.按照权利要求1的方法,还包括对循环中可以竞争网络资源的有限数量用户,启动第一循环。
5.按照权利要求4的方法,还包括当第一循环的重传延时窗口中没有冲突出现时,启动第二循环。
6.按照权利要求1的方法,其中至少部分根据第一重传延时窗口中试图预约网络资源而出现冲突的用户数计算第二重传延时窗口的步骤,包括根据第一重传延时窗口中出现的冲突数,乘以卷入冲突的用户平均数的乘积,计算第二重传延时窗口。
7.按照权利要求1的方法,其中至少部分根据第一重传延时窗口中试图预约网络资源而出现冲突的用户数计算第二重传延时窗口的步骤,包括根据第一重传延时窗口中出现的冲突数,乘以近似为2.3922的值的乘积,计算第二重传延时窗口。
8.一种用于在多个用户共享的网络中解决数据冲突的系统,包括:
多个远程装置;和
与该多个远程装置通信的接入点,其中该接入点还包括:
与该多个远程装置通信的交换机;
向并从该多个远程装置发送信息和接收信息的收发器;和
能在通信上与该收发器和交换机耦合的冲突解决装置,其中该冲突解决装置把初始重传延时窗口发送至该多个远程装置;
其中该冲突解决装置响应该初始重传延时窗口中的冲突数,计算并发送随后的重传延时窗口;和
其中该冲突解决装置把在随后重传延时窗口中能够竞争网络资源的远程装置,限于在初始重传延时窗口中试图预约网络资源成功的远程装置。
9.按照权利要求8的系统,其中初始重传延时窗口的大小是基于对竞争网络资源的远程装置的估算。
10.按照权利要求8的系统,其中随后的重传延时窗口的计算,是根据第一重传延时窗口中出现的冲突数,乘以卷入冲突的用户平均数的乘积。
11.按照权利要求8的系统,其中随后的重传延时窗口的计算,是根据第一重传延时窗口中出现的冲突数,乘以2和3之间的一个值的乘积。
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