无线Mesh网络中一种基于剩余时延的公平调度策略＊

符 琦，陈志刚，蒋云霞，尹风雨，李润求

（1.中南大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410083；2.湖南科技大学计算机科学与工程学院，湖南 湘潭 411201）

1 引言

随着无线用户和多媒体业务需求的快速增长，无线视频、话音和数据等多媒体业务在无线网络中的应用变得越来越重要。而作为下一代无线宽带主要接入技术之一的无线Mesh 网络 WMNs（Wireless Mesh Networks），以其低成本、高灵活的自组织等特性，为用户提供无处不在的宽带接入服务的同时，对上述宽带应用的服务质量提供了良好的技术支持[1]。目前，WMNs已被广泛用于楼宇自动化网络、社区网络、家庭宽带个域网络、企业网、无线城市等多层次、多范围的无线应用。国内外的研究机构与厂商都对其相关实现技术及标准进行了广泛研究[2]。

在基于IEEE 802.11标准的WMNs中，由于其 MAC 层中 DCF（Distributed Coordination Function）机制不能有效地为具有不同属性（如数据包传输优先级）的数据流提供区分服务，从而无法有效保障不同类型多媒体数据的QoS需求。为此，802.11e标准作为其补充标准而提出，该标准提供了两种QoS 机制：增加型分布式信道访问EDCA（Enhanced Distributed Channel Access）和混合协调功能控制信道访问HCCA（Hybrid Coordination Function Controlled Channel Access）。其中，EDCA 主要针对DCF的不足进行了扩展，可将八类具有不同服务需求（如最小时延、丢包率等）的数据流映射到四个具有不同QoS参数（如竞争窗口CW（Contention Window）、坚持因子PF（Persistent Factor）、仲裁帧间间隔AIFS（Arbitration Inter-Frame Space）、传输机会TXOP（Transmission Opportunity）等）的访问队列AC（Access Category）中，通过不同时隙大小的AIFS 值和退避定时器BT（Backoff Timer）来实现不同优先级多媒体数据对信道的抢占，优先级越高，AIFS 和BT 所用时隙越小，信道抢占成功率越高[3]。但是，由于其QoS参数是预先设置的，并没有考虑传输路径上多个节点间的参数自适应动态调整对数据传输性能的影响，加之队列中数据包的调度采用的是简单的先进先出（FIFO）机制，因此使得网络负载较大时，容易导致各优先级数据流之间对带宽的不公平使用，加剧信道时间的竞争，大大降低了网络吞吐量，增大了各类优先级数据包的传输时延，使一些应用（如对时延敏感度较高的实时数据流）的QoS需求难以得到有效保障。因此，如何在保障时延敏感的用户业务数据流QoS的同时，公平调度不同优先级数据，以最大化整个网络的吞吐量，在多类型媒体数据流间均衡信道使用率，已成为了无线Mesh网络多媒体传输技术的一个研究热点问题[4，5]。

针对上述问题，研究人员从网络的不同角度进行了相关研究[6～13]。其中，（1）文献[6～8]通过对现有802.11eMAC层机制进行改进满足多媒体数据的传输QoS需求。如文献[6]提出一种基于剩余TXOP 时间的数据分流方案，与原有802.11e机制以队列为调度对象不同的是，该方案重新定义基于流调度的TXOP机制，并根据剩余TXOP 时间值来调度不同流的数据包进行传输。文献[7]则通过HCCA 和EDCA 机制的联合调度来实现对速率可变数据流的区分服务，并通过模型分析了联合机制下TXOP与数据传输速率、数据包长之间的相互关系。（2）文献[9～11]则利用Markov模型对p-Persistent和二进制指数退避BEB（Binary Exponential Backoff）机制进行分析，以推导相关的QoS参数（如冲突概率、冲突时间、成功传输时间、信道空余时间等）与网络传输性能的关系。这些方法的具体实现通常比较复杂，且不能反映数据流的实时特性，因而不能适应现实环境的需求。（3）文献[12，13]则通过收集节点反馈信息来考量多媒体数据流的动态行为，然而反馈信息的产生与收集并不能精确、实时地反映当前节点所处网络的负载情况，因而也会导致数据包调度的失效，不能有效地提升网络的性能。

上述研究均只考虑了单跳范围内（即终端用户节点直接和网络接入节点进行通信，且通常假设不存在隐藏终端）改进的802.11eMAC 机制对网络流量饱和／非饱和情况下的性能分析，而对多跳传输环境下802.11e协议性能研究得不多[14～16]。文献[14]以数据流到达目标节点的跳数为数据包的调度考量，在中间转发节点处优先对跳数较大的数据流进行调度，跳数相对较小的数据流则分享剩余信道带宽，同时估算每跳的数据包传输时延，以最小化上行／下行节点的传输时延，确保最小网关数据开销的同时，满足数据流的延迟需求。文献[15]则提出了一种与现有802.11e协议兼容的、基于TXOP的数据流传输公平性恢复与实施（Restore／Enforce Fairness）机制。该机制利用当前节点的物理层数据发送速度、每个流的数据包转发数量及修改的无状态公平队列SFD（Stateless Fair Queuing）[17]转发策略（每个TXOP 周期每一个数据流只发送一个数据包）来实现多个数据流之间的传输公平性，其实现相对简单且易于应用到现有节点设备中。上述研究虽然对不同跳数环境中的802.11eMAC 层机制进行分析建模，但并没有涉及不同数据包长对传输冲突及吞吐量的影响，本文将从该角度对多媒体数据传输的公平性进行分析讨论。

本文通过分析802.11eMAC队列中不同媒体数据包的时延界限数据传输冲突带来的影响，提出了一种基于剩余时延界限的无线多跳带宽公平共享调度策略。通过对802.11eMAC层中每类队列数据包在节点的传输时延的计算，及时地调整队列的传输机会TXOP 值，同时调整数据包的重传阈值，以减少节点内部虚拟冲突和节点间实际冲突的次数，提高节点数据成功传送的概率，在提升网络公平传输数据能力的同时，增加网络各业务的吞吐量，满足不同多媒体业务对数据传输QoS性能的不同要求。

2 问题描述与网络模型

2.1 问题描述

在无线Mesh网络多媒体传输研究中，多媒体业务的时延界限DB（Delay Bound）通常是指端到端的数据包时延约束。不同传输速率下多媒体业务对时延界限的要求是不同的，如表1所示，一般来说，实时音频和视频流时延都要求不超过125ms～300ms，而对于非实时音频、视频流则无延时限制，FTP 等数据的延时要求则由定时器或设备的缓存大小来决定[18]。

Table 1 QoS requirement of multimedia business表1 多媒体业务QoS需求

为了更好地度量多跳传输对DB的影响，给出如下剩余时延界限的定义：

定义1 （剩余时延界限）多媒体业务为每个数据包定义的时延界限DB与数据包的当前转发累积时延Tf（i，j）的差值即为剩余时延界限RDB

其中，i，j＝1，2.3，…，即第i个数据包在第j 跳时的剩余时延界限，Tf（i，j）为数据包在当前节点的转发时延。由于不同多媒体业务对数据包的时延约束的需要不同；数据包在单路径多跳／多路径多跳转发时的累积时延不同；源、目的节点之间的距离等原因，导致了每个数据包的RDB 会有所差异，即使该数据包属于同一个多媒体业务流。这种时延约束上的差异使得现有802.11eMAC层机制难以保障不同多媒体业务流的传输公平性。具有较大RDB 值的数据包将得到更多的重传机会，从而获得更高的成功传输概率，增大了其对信道的占用时间，从而导致具有较小RDB 的数据包因为超时无效而被丢弃，降低了整个网络的吞吐量。如图1所示。

Figure 1 Unfair scheduling in RDB图1 基于RDB的不公平调度示意图

假设转发节点的某队列中有三个具有不同RDBi（i＝0，1，2.值的数据包Packeti（i＝0，1，2.。Packet0因为位于队首而第一个被尝试传给下一跳节点，由于发送冲突（节点内部的虚拟冲突或是节点间的实际冲突），该数据包在其RDB0的时间内被重传了三次后，在t1时刻成功抢占信道而被传输到下一跳节点；而在时间段（t0，t1）内，Packet1因为RDB1较小导致等待超时而被丢弃；Packet2因为其RDB2值大于RDB0，在一次发送冲突结束后，于t3时刻成功抢占信道而被传输到下一跳节点。从图1可以看出，在时间段（t0，t3）内，Packet0和Packet2因为具有较大的RDB 值，而获得多次重传的机会，从而具有较高的信道占用概率，Packet1则因为RDB 较小而无法获得传送与重传的机会，从而影响了其所属数据流的网络传输性能。当网络负载增大时，随着数据包冲突重传次数的增加，这种传输不公平的现象也会随之加剧。与此同时，数据发送冲突时间也随之增大，从而导致信道空闲时间增大，使网络吞吐量下降。为了减少这种现象出现的频率，可以考虑通过对RDB 的度量来减轻数据包重传的次数和数据发送冲突的频率，以提高不同RDB 不同优先级数据包之间的公平调度。

2.2 网络模型

本文主要考量了如图2所示的无线多跳Mesh网络G＝（N，E），其中N 为自组织模式节点集合，即网络中的节点既可以是数据的源节点（Mesh Client，Mesh用户端），也可以是转发和接收数据的中间或目的节点（Mesh Router／GateWay，Mesh路由器／网关）；E 为边的集合（若两节点i、j 间存在边ei，j∈E，则两节点一定处在彼此的通信半径内）。由于在EDCA 中，四个AC 队列最终只有一个队列的数据能成功抢占信道并被传送出去，因此在本文中，数据源节点（如图2中的MR7、MR10、MR11等Mesh节点）不考虑EDCA 的虚拟冲突情况，即每个源节点只产生具有一个优先级的多媒体数据，且数据源节点不具有转发数据的功能；EDCA 队列数据的虚拟冲突与实际冲突同时发生且只出现在转发节点当中（如MR1、MR2 等）。因此，本文所提出的基于剩余时延的自适应EDCA机制主要工作在转发节点当中。

Figure 2 Scene of NS2simulation图2 NS2仿真场景示意图

在上述网络模型中，转发节点数据发送冲突的减少，无疑会提高单个节点的吞吐能力，从而提升整个网络的性能。为了推导网络性能与数据冲突之间的关系，我们用Ui（xi）来表示单个节点数据传输效用函数，其中xi表示第i 个节点的平均吞吐量，其定义如下[3]：

其中，L 表示第i个节点的数据包大小；E[Li]为时间周期E[T]内成功发送的数据量大小。这两个值分别定义如下：

即在数据成功传送的情况下，最大化所有节点数据传输效用之和。当U（·）为可微且严格凹函数时，公式（5）存在最优解的必要条件为：

本文主要讨论所有节点具有相同数据传输速率的网络性能，因此，将公式（2）～公式（4）代入公式（6），可得公式（6）的全局近似最优解为：

其中，i∈N。当网络中节点数量较大时，有pi≪P，因此，E[T]可以近似等于：

在此基础上，为了能够以分布式方式来解决全局性能最优问题，我们给出了基于拥塞因子λ的节点平均吞吐量优化问题描述：

其存在最优解的必要条件为：

当所有节点的效用函数相同时，有U′＝λ，将其代入公式（10），可得总的节点传输概率P：

公式（11）表明，当节点具有相同的效用函数和相同的数据传输速率时，最大化无线信道的使用效率的最优总传输概率值不依赖于特定的节点效用函数和数据成功传输时间，而仅仅与被规范化成信道空闲时间槽数的数据发送冲突时间Tcol相关。由此说明，数据发送冲突时间的减少，将有效地提升单个及整个网络的传输性能，而冲突的减少也将进一步影响数据重传次数的减少，反之亦然。基于此种考量，本文利用无线多跳环境中数据包的剩余时延约束，对节点的重传次数及无竞争突发传输机制进行了优化处理，以在一定程度上减少节点的重传次数，提高节点及整个网络的吞吐量。

3 基于剩余时延的EDCA传输机制

3.1 相关定义

为了有效地计算和利用每个数据包的RDB，我们先给出了EDCA 机制中数据包的信道访问时延TCAD的相关定义：

Figure 3 RDB-based CFB transmission process图3 基于RDB的CFB数据块传输示意图

定义2 （信道访问时延）数据包进入某优先级队列开始，到其成功抢占信道的时间段称为数据包的信道访问时延TCAD。TCAD包括了数据包在队列中的等待时延Tq和信道空闲检测与冲突退避时延Tch，如图3所示。为了获得当前的TCAD值，CAD 将在数据包成功抢占信道后被更新，第n 次瞬时TCAD（n）值将通过加权的滑动平均窗口WMAW（Weighted Moving Averaging Window）方式来进行估算，以防止其统计值偏差较大：

其中，TCAD（n-1）为第n-1次的TCAD值，w 为平滑因子，取值范围为[0，1]，通常该值取[0.9，1]时，其统计结果更能反映真实情况。

与此同时，为了使多媒体数据具有不同的RDB 值，同时限制较大RDB 值数据包的重传次数，我们需要估算数据包当前的剩余时延DM（Delay Margin），并将其携带在包头信息中，以便转发节点对相关时延参数、TXOP 值等QoS 参数进行动态估算与设置。DM 定义如下：

定义3 （剩余时延）数据包的RDB与信道访问时延TCAD，以及数据被传送到下一跳节点的时间Ttrans差即为数据包的剩余时延DM：

为了提升数据传输的性能，EDCA 机制提供了一种无竞争突发CFB（Contention Free Bursting）传输策略，如图4所示。该策略使得某个优先级的队列一旦抢占了信道时间，则可在TXOP 时间内连续发送队列中的多个数据，而不需要重新竞争信道的使用权，只有在TXOP 超时后才重新竞争信道。由于CFB阶段传输的数据包可能有多个，也可能只有一个，为了更好地估算CFB 阶段结束后的剩余时延，我们引入块剩余时延界限BRDB（Block RDB）概念。如图3 所示，如果数据块中：（1）每个数据包的RDB 均大于Ttxop，则BRDB 被设为min（RDBi）（i＝0，1，2.…）；（2）某个数据包的RDB 大于其自身的成功传送时间，小于数据块的传送的结束时间，则BRDB 为CFB的TXOP时间；（3）某个数据包的RDB 小于其自身传输所需要的时间，则BRDB 为该数据包的RDB 时间。因此，在启动了CFB 机制的EDCA 策略中，第k 个AC队列中第i个数据块传输的剩余时延为（k 为AC队列的数量，k＝1，2.3，4；i为数据块编号）：

Figure 4 CFB transmission process图4 CFB数据突发传输示意图

由图4可知，CFB持续发送时间Tblock＿txop由数据包的传送时间、ACK 接收时间和SIFS（Short Inter Frame Space）组成（本文不考虑RTS／CTS／DATA／ACK 四次握手的CFB传输情况），即：

其中，N 为CFB 期间一次突发传送数据块所包含的数据包数量，Ldata和Lack分别为数据包的长度，dataRate和basicRate 分别为传送数据型数据包和应答型数据包的物理层传输速率，SIFS 为最短的帧间间隔（用于为某些帧提供最高的介质访问优先级）。

3.2 算法描述

为了便于描述，我们把本文提出的时延自适应机制称为DM-EDCA 机制。由以上定义与计算方法可以得到四个AC队列中所有块的BDM。为了利用该参数来提高网络中各业务流的吞吐量，减少数据包的重传次数，将BDM 转换成剩余重传机会ROM（Retransmission Opportunity Margin），即：

其中，函数Floor（x）用于对x 值进行下取整，EIFS-DIFS 值则是当数据包发生重传时需要额外等待的时间。如果存在某个ROMi，k≤0，表明该数据块数据的重传将导致其转发时延的增加而超过其BRDB 阈值，并因此而被丢弃。为此，DMEDCA 将数据包的重传次数设为0，以避免数据包的重传；反之，如果所有数据块的ROM 值均大于0，则DM-EDCA 将分别计算每个队列的平均ROM 值：

并将min1≤k≤4｛ROMavg（k）｝值设为新的数据包重传阈值，以满足确保具有较小RDB 值的数据包也能在其剩余时延界限内获得一定的重传机会。具体算法描述如下：

算法1 基于剩余时延界限的自适应传输算法

输入：AC 队列数据包的时延界限，CFB 数据块大小，EDCA 参数（AIFSN，CWmin，CWmax，TXOP）；

输出：数据包的重传次数、TXOP 值。

步骤1 设置数据包，CFB数据块大小及EDCA 相关参数。

步骤2 记录数据包入队时间；若成功占用信道，转到步骤3；否则继续等待信道空闲。

步骤3 计算数据包的信道访问时延TCAD，当前数据块的TXOP 传送时间Tblock＿txop，并利用WMAW 对瞬时Tblock＿txop值进行更新。

步骤4 计算当前数据块的BDM 及每个数据块的ROM。

步骤5 若ROM≤0，设置重传阈值为0，并转至步骤2；否则转到步骤6。

步骤6 计算数据块的平均ROM，并取min（ROMavg）为新的数据包重传阈值，返回新的重传阈值和TXOP 值。

在步骤3中，考虑到转发节点的同一AC 队列中可能缓存了不同多媒体数据流中不同大小的数据包，因此最初设定的CFB 数据块大小不能及时反映队列中数据包的平均大小，从而影响了CFB的传输效率。因此，DM-EDCA 执行过程中，将根据当前队列中数据包大小的平均值来更新当前的Tblock＿txop大小，并利用WMAM 对其进行加权平滑操作，以真实反映当前队列中数据包的数量，及时调整CFB的持续突发时长。

4 性能仿真与分析

为了验证DM-EDCA 机制的性能，我们在NS-2开源仿真软件和TKN 的802.11e 扩展模型[19]的基础上实现了本文所提数据包公平调度策略。由于本文的DM-EDCA 没有针对某个具体的路由协议，因此很容易在不同类型的路由协议中进行扩展，实现简单。

此外，我们定义了一个自组织模式的仿真场景（如图2所示），即仿真场景中的所有节点均为对等通信模式，所有节点既可以是产生业务数据的终端节点，也可以是Mesh路由器／网关节点，因而可以对数据进行路由和转发。该场景中的节点将产生四组业务数据流，分别与802.11e中的AC 优先级相对应（Flow1：AC＿VO，Flow2：AC＿VI，Flow3：AC＿BE，Flow4：AC＿BK）。为了测试DM-EDCA在不同优先级情况下的性能，我们进行了两组仿真实验：第一组中，Flow1／3为音频数据流（优先级为0），Flow2／4为视频数据流，其初始CFB 持续传输数据包的个数为3；第二组则为每一个业务数据流分配一个不同的优先级，其中音视频流的CFB 持续传输数据包个数为1，背景流的CFB 持续传输数据包个数为1，以便仿真音（视）频和背景数据流同时存在的情况下DM-EDCA 的网络性能。在场景一中，Flow1至Flow4分别从第5秒、10 秒、15秒和20秒开始产生数据流，每个流持续20秒，数据包的产生速率为640Kb／s。在场景二中，Flow1和Flow2分别为音频和视频流，且从第5 秒和第10秒开始产生数据流量（流速为640Kb／s）；Flow3和Flow4分别是优先级队列为AC＿BE 和AC＿BK的背景流，且从第15秒和第20秒出现在仿真网络场景中（流速为320Kb／s），所有流在第40秒结束数据包的产生。相关仿真结果如图5至图8所示，其他具体仿真参数如表2所示。

在场景一中（如图5a所示），在时段[15～35]秒内，采用了DM-EDCA 机制的四个数据流中，新增数据流（15秒后出现的数据流）的吞吐量峰值略小于原有EDCA 的仿真结果，但四条数据流均能完成对信道的占用，并完成各自数据包的传送；而在采用了EDCA 机制的数据流（如图5b所示）中，只有两条数据流（AC＿VO＿1和AC＿VI＿1）能占用信道并完成数据的传送，其他两条音视频流分别因为网络中两条新的音视频数据流的出现（第15秒和第20秒）及其对信道的抢占，在完成数据传输任务之前，因为DB 超时和冲突丢包，吞吐量锐减至0，未能在其任务时间（20 秒）段内公平地使用带宽。由此可知，DM-EDCA 虽然使得部分数据流的吞吐量有所下降，但整个网络中所有业务流的吞吐量和时延界限都能得到一定的保证，在单信道单路径传输的环境中，有效地实现了对信道带宽的公平使用，提升了整个网络带宽的利用率。

Table 2 Parameters in DM-EDCA simulation表2 DM-EDCA仿真参数

Figure 5 Results of simulation scene 1图5 场景一仿真结果示意图

在场景二中（如图6a所示），在时段[25～36]秒内，随着背景流数据的注入，原有的两条音视频数据虽然具有较高的优先级，但因为转发跳数较大，时延界限阈值相对较小而失去了信道的占用权，直到背景流数据减少时（第38秒之后），视频流数据才重新获得信道的部分占用。而在采用了DM-EDCA 机制的数据流转发场景中（如图6b所示），音视频数据流的吞吐量并没有随着背景数据流的注入而出现为0的情况。虽然新注入的背景流的吞吐量要小于EDCA 机制中的峰值，但网络中的所有多媒体业务流都能获得信道的占用权，大大地提升了整个网络的性能。由此可知，DM-EDCA 虽然牺牲了部分优先级数据流的吞吐量，但有效地均衡了信道带宽在各优先级业务流中的使用率，从而达到了信道公平共享的目的。

Figure 6 Results of simulation scene 2图6 场景二仿真结果示意图

5 结束语

本文提出了一种基于剩余时延界限的CFB数据包转发机制，该机制在现有802.11eEDCA 机制的基础上，针对由于具有较大时延界限的数据流长期占用传输信道，而导致具有较低时延界限数据流出现大量丢包、重传，从而影响整个网络吞吐量及多数据流传输的公平性问题，通过估算数据包的剩余时延，以及动态调整TXOP的时长及CFB 突发数据块的大小，来自适应网络中多优先级业务流量的变化。该机制仿真结果表明了该策略比原有802.11e机制具有更高的效率，且与原来802.11e标准兼容，实现简单，对无线Mesh网络中多媒体业务数据传输有一定的针对性和适应性，能较好地满足不同业务QoS的需求。与此同时，由于多媒体业务流具有自相似性，在这种情况下一旦网络拥塞发生便更加难以恢复，如何在自相似特性的业务模型中进行数据流公平共享调度的保障及CFB调控仍是一个要深入探讨的课题；另外，由于该机制并没有考虑数据转发路径上不同节点的EDCA 参数（如CW、AIFS、PF）及数据传输相关概率（如成功传输概率、冲突概率等）对隐藏终端及其传输冲突对网络性能的影响，因此，如何动态调整和分配不同节点的EDCA 相关QoS参数，以提高传输成功率和整个网络的带宽共享分布也是一个需要深入讨论的问题。

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