基于IEEE 802.11的非饱和条件自适应接入方案

石春，何书前，邓正杰

海南师范大学信息科学技术学院，海口 571158

基于IEEE 802.11的非饱和条件自适应接入方案

石春，何书前，邓正杰

海南师范大学信息科学技术学院，海口 571158

1 引言

无线通信技术已经被广泛应用到生活各个领域。其中，802.11[1]协议是应用范围最广的标准，其性能主要体现在吞吐量和网络延迟两种参数。针对IEEE 802.11的DCF机制（Distributed Coordination Function，分布式协作功能），通常研究其饱和条件下的理论网络性能。在WLANs网络环境下，Bianchi提出了经典的饱和条件下评估吞吐量性能的算法[2]。文献[3-4]进一步分析研究了饱和条件下的网络时延性能。

实际应用中的业务负载，如：即时数据通信，E-Mail和语音等，通常处于非饱和条件的通信环境中，两次数据传输之间的间隔时间都比较长（相对于数据传输时间）。针对非饱和条件的网络性能，文献[5-8]扩展了文献[2]中状态空间模型，增加空闲状态描述了非饱和状态，利用二维马尔可夫模型进行DCF性能分析。由于假设队列长度为空，这些模型均没有研究队列长度对分组时延的影响。通过对数据包到达状态进行建模，文献[9-13]分别采用M/M/1，G/G/1和M/G/1/K队列建模深入分析DCF机制的性能。非饱和条件下，接入算法的可扩展性能受制于信道状态的判断，特别当网络处于动态变化状态下，会增加接入机制的复杂性，降低网络性能。

针对WLANs特性，本文从信道状态信息（ChannelStatus Information，CSI）与接入参数之间的关系着手，将信道状态事件化，分析并建立了两次数据传输之间信道繁忙事件数量与接入参数CW之间的线性关系式，提出了非饱和自适应接入方案ANSAM（Adaptive Non-Saturation Access Mechanism）。在新方案中，节点根据信道成功传输事件或者碰撞事件数量，动态调整接入参数CW，从而适应动态网络变化，降低信道碰撞概率，提高网络性能。在参数调整过程中，节点是否处于饱和状态并不会影响新方案的接入参数调整策略和网络性能，从而提高了自适应接入方案的可扩展性能。

2 DCF接入方案退避策略

在IEEE802.11协议族的发展过程中，DCF机制一直是解决基于竞争数据传输碰撞的重要方式。在DCF接入方案基础上，协议族还给出了PCF（Point Coordination Function，点协作功能）和HCF（Hybrid Coordination Function，混合协作功能）机制。本章主要研究DCF方案中解决碰撞的核心策略。

在DCF方案中，采用CSMA/CA（Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance，带碰撞避免的载波侦听多址接入）机制解决数据传输碰撞问题，其中关键内容是BEB（Binary Exponential Backoff，二进制指数退避）算法中调整接入参数CW的规则。BEB算法包含两个基本步骤：第一步，设定CW的大小，并在[0，CW]范围内随机均匀选择一个数值作为退避时间计数器初始数值；第二步，当信道空闲时，逐一递减计数器数值。

例如，节点A采用BEB算法，当其缓存队列中有数据需要传输时，节点A首先设置一个初始CW大小，然后在[0，CW]范围内选择一个数值作为计数器初始数值。当确定了退避时间计数器后，节点A监测信道的状态。假如信道处于忙的状态，节点A则冻结计数器递减过程；假如信道保持空闲状态达到一定时间，节点A则逐一递减计数器数值。当计数器数值递减至’0’时，节点A开始进行数据传输。

传输数据后，如果没有接收到相应应答信号，节点A判断数据传输过程发生碰撞。此时，节点A将倍数增大CW的大小（直至达到CW的最大值（CWmax）），然后在新的[0，CW]范围内重新选择退避时间计数器数值，开始计数器递减过程；如果数据传输成功，即节点A接收到应答信号，则将CW大小重置为最小值(CWmin)。每一次数据传输，节点均重复以上参数调整过程。在BEB算法中，节点仅依据自身上一次数据传输的状态进行相应参数调整，因其简单性而被广泛使用。虽然进行了信道状态的监测（信道忙与闲监控），节点并没有有效利用信道拥塞状态信息。单一调整策略和固定竞争窗口大小约束了BEB算法的可扩展性。

2.1 CW调整规则

如式（1）所示，节点A当前CW的大小仅依据其上一次数据传输的状态，监测的信道状态信息对参数调整并没有任何作用。第i-1次数据传输发生碰撞，第i次的CW会增大一倍。倍数增大的方式可以有效降低碰撞概率的发生。当数据传输成功后，节点A会重置CW为最小CWmin。

2.2 CW数值范围

如式（2）所示，CW数值范围是固定的，并且运用于所有网络条件环境中，比如网络中只有2个或者200个活动节点的环境。

在CW调整规则中，倍数增加竞争窗口的大小，通常能比较好地降低信道中的碰撞概率。当数据传输成功后，重置CW为最小值的方式是增加碰撞概率的主要原因，特别是在网络中活动节点个数多的时候，会导致网络性能的急剧下降[2，14]。采用固定CW取值范围，当网络中负载比较少的时候，即使只有一个活动节点在发送数据，节点也必须等待至少CWmin/2个时隙的时间，这样会降低信道利用率；当网络中节点个数较多的时候，比如极端情况，网络中存在1 024个活动节点，固定CW范围的方式不能解决数据传输碰撞问题，会极大降低网络性能[14]。

BEB算法中接入参数的调整策略没有体现信道状态信息，成功传输数据后重置CW的方式会增大信道中的碰撞概率；固定CW数值范围的方式不能很好适应网络规模的动态变化。

因此，新的自适应接入方案需要设计合理的退避策略，降低数据传输过程中的碰撞概率。其中，接入参数CW调整规则和数值范围均需要结合信道状态信息、退避策略才能体现信道拥塞状态，具备良好的可扩展性能。

3 自适应接入方案退避策略

在非饱和条件下，节点的缓存队列中并非一直有数据排队等待发送，而是阶段性进行数据传输（节点忙时间小于空闲时间）。假如网络活动节点个数较少（＜10个）[2，14]，信道会保持较低的碰撞概率，此时，不同接入机制的退避策略并没有太大区别。随着信道中业务负载的增加，接入机制采用不同的退避策略，其网络性能会有很大的差异。业务负载的增加有两种方式，第一种是节点产生数据包间隔时间保持不变，网络中活动节点个数增加；第二种是网络中活动节点个数保持不变，数据包产生时间间隔缩短。这两种方式体现了不同节点产生数据包速率的差异，表现出来的效果是相同的。

在本文分析中，首先分析网络中活动节点个数与接入参数CW之间的关系，然后进一步建立CW关于业务负载的计算方法。采用业务负载作为参数，可以表示不同节点产生数据的速率有差异场景，从而可以进一步分析退避策略的适用范围和可扩展性性能。

3.1 CW与活动节点个数

基于网络时延模型[3]，区别于文献[2]吞吐量模型，本文给出吞吐量计算模型，计算平均时延内的有效数据包净荷，即包含所有可能节点在该时延内传输数据包总和，得到总吞吐量S：

其中，p=1-(1-τ)N-1，pS=(N-1)τ(1-τ)N-2。τ表示任一时隙传输数据帧概率(τ=2/(CW+1))。总吞吐量S（4）是关于接入参数CW和节点个数N的函数。当网络中活动节点数量N确定后，存在一个最佳的CW数值，可以实现最大的网络总吞吐量。对公式（4）中的总吞吐量S求CW偏导数，令∂S/∂CW=0，忽略小于或等于(1/CW3)的高阶项，得到CW如下：

其中TECS=2TEIFS+2TC-2TSLOT。TEIFS，TC，TSLOT分别表示EIFS（扩展帧间间隔）时间，碰撞时间和任一时隙长度。θ被称为竞争窗口指标（Contention Window Index，CWI），其数值主要受碰撞时间TC数值的影响。通常，θ取值大于零，可以确定接入参数CW范围和退避时间计数器取值范围。

为方便分析和计算，本文选择具有RTS/CTS预约信道资源的数据交互接入机制，则碰撞时间TC是一个常数。当给定了具体的协议内容，参数TEIFS和TSLOT由物理层所确定，根据公式（5），存在最佳CWI(θopt)是一个常数。显然，最佳CW是关于活动节点数量的线性函数，当确定了活动节点数量，则可以获得最优的接入参数。与接入参数CW的其他调整规则比较，公式（5）中接入参数CW调整规则是关于活动节点数量的函数，体现了接入参数与网络规模的直接关联，使得接入参数能体现信道拥塞状态，从而可以在网络规模动态变化情况下获得高的吞吐量性能。

3.2 CW和业务负载

公式（5）分析建立了核心接入参数CW与网络中活动节点个数之间的线性关系，只需要给出节点个数，就可以得到最优的接入参数。然而，在无中心接入点的分布式接入方案中（DCF机制等），网络中的节点个数判断是个难题[14]。在非饱和条件下，节点缓存队列中并非一直有数据，节点空闲状态时间大于数据传输时间；同时，在一段时间内，存在同一节点发送多个数据包的情况，因此，活动节点个数不适合作为反映信道拥塞状态的参数。

选择业务负载数量建立与接入参数CW之间的关系，在非饱和条件下是一种很好反映信道状态信息的方法。采用业务负载数量，屏蔽了活动节点的信息，能有效解决同一节点发送多个数据包的情况，避免分析判断网络中的节点个数信息。在后续内容中，首先建立业务负载数量与接入参数CW之间的关系；然后给出业务负载数量测量方法，完善整个退避策略。

假设每一个数据包均对应一个活动节点，可以用业务负载数量替换公式（5）中活动节点个数，得到：

其中Nt指网络业务负载数量。根据（6），节点获知信道中的业务负载数量，进而确定接入参数CW的数值。

信道中业务负载数量统计主要来源于信道繁忙状态的分析和统计。信道繁忙状态包含数据成功传输和碰撞两种状态。忽略繁忙信道的长度细节，假设信道的每一种状态为一个事件，分别对应为成功传输事件和碰撞事件。采用事件的方式，由于节点仅需计算信道中所发生的事件个数，不再统计每种状态持续时间长度，复杂程度得到进一步降低。可以得到Nt计算如下：

其中，NS和NC分别是成功传输事件总数和碰撞事件总数。在退避时间计数器递减过程中，节点统计NS和NC总数，并根据公式（6）动态调整接入参数CW。

自适应退避算法测量和计算信道状态信息，并结合测量结果动态调整接入参数，从而有效降低信道碰撞概率，提高网络性能。

根据公式（7）给出了信道状态信息的测量方法，节点可以调整获得最优的接入参数CW，从而实现了完整的接入机制自适应退避策略。

4 ANSAM接入方案

基于CSI测量方法（7），节点采用线性调整规则获得最优的接入参数CW，从而降低信道中碰撞概率，提高了网络性能。现对ANSAM接入方案总结如下：

步骤1统计信道状态信息。在退避计数器递减过程中，节点感知信道状态信息。节点统计信道中数据成功传输事件次数以及碰撞事件次数，并根据公式（7）计算得到信道中的总业务负载数量。

步骤2调整接入参数CW。根据（步骤1）统计业务负载数值，节点根据公式（6）调整接入参数CW。然后，节点在[0，CW]中随机选择退避时间计数器数值并开始计数器递减过程。

步骤3传输数据。当计数器数值递减到0时，节点发送RTS帧进行信道预约，并开始数据传输。无论数据传输成功或者发生碰撞，通过（步骤1）统计结果，节点根据公式（6）计算得到新的接入参数CW数值。此步骤中不涉及参数调整。

步骤4转换状态。当数据传输成功，缓存中没有数据，节点则从激活状态转到空闲状态，并保留下次数据传输接入参数CW数值。当缓存中有新数据或者数据传输发生碰撞，节点则转入（步骤2）开始新一轮的数据传输过程。

与文[6-13]自适应接入机制比较，本文提出的ANSAM接入方案保留了DCF方案中的过程和功能，并没有增加算法的复杂性。通过对数据传输状态进行事件化处理，不仅能快速监测业务负载数量，还能减少复杂计算导致的能源消耗；基于信道状态信息的线性接入参数CW调整规则，没有CW范围约束，并消除了节点自身数据传输状态对接入参数调整的影响，进一步提高了接入方案的可扩展性能。

5 仿真与分析

本章使用了OPNET（version 14.5）验证ANSAM接入方案，并和DCF接入方案进行比较。假设信道处于无噪声的理想环境，传输碰撞主要来自于两个或者更多节点同时进行的数据传输。节点使用RTS/CTS帧进行信道预约机制。节点个数变化范围从10个到60个之间。

在仿真实验中，采用ON-OFF模式形成网络业务，产生的数据包时间间隔主要为0.01秒和0.001秒两种变化，每种仿真运行20秒。表1中列出主要参数。

表1 主要仿真参数

根据表1参数，可以计算得到RTS/CTS机制中最佳CWI(θopt≈10)。进一步得到仿真结果吞吐量图1和接入时延图2。

图1 吞吐量性能

图2 接入时延性能

如图1吞吐量性能所示，ANSAM方案的总吞吐量要优于DCF方案吞吐量。随着网络中活动节点个数增多，这种优势更明显。ANSAM方案保持了较高的吞吐量性能，并没有随着节点个数增加而降低吞吐量性能，主要原因在于结合信道状态信息自适应调整接入参数，从而保持了较低的碰撞概率保证较高的网络吞吐量性能。其中，数据包产生间隔为0.01秒的仿真结果吞吐量性能稍低于0.001秒的结果，主要原因是信道空闲时间过长，接入参数更新比较慢。DCF方案随着节点个数增加，吞吐量递减的主要原因是信道中碰撞概率增加。

图2接入时延仿真结果也进一步验证了图1中的分析内容。ANSAM方案的时延数据要低于DCF方案的仿真结果。随着网络中节点个数增加，ANSAM方案接入时延保持了较平稳的数值水平。主要因为ANSAM方案采用自适应调整接入参数，信道碰撞概率保持较低的水平，因此，接入时延保持较低的数值范围。同时，由于非饱和条件，即使网络中活动节点个数增加或者产生数据包间隔缩短，都不会对ANSAM方案的网络性能有太大影响。同样，由于碰撞概率随着节点个数增加，DCF方案的接入时延呈线性增加的趋势。

DCF方案中的网络性能随着活动节点个数的增加而降低，主要原因之一是接入参数调整策略，成功传输数据后重置CW为最小值会极大增加信道中的碰撞概率；之二是固定接入参数范围，使得接入参数调整无法适应复杂的网络规模变化。随着节点个数增加（图1），DCF方案总吞吐量性能减少了10%。文献[2-3，14]进行了详细的吞吐量和网络时延性能分析。

6 结束语

本文提出了非饱和条件下的自适应接入方案。在ANSAM方案中，将信道状态进行事件化处理，简化了信道状态信息测量和统计方法；基于信道状态信息，采用线性调整接入参数的方式，使得接入机制能更好反映信道拥塞状态，解除了接入参数调整对数据传输状态的依赖和固定接入参数竞争窗口范围对性能的影响，也进一步提高了算法的可扩展性能。新的接入方案能很好适应网络动态变化，有效降低信道碰撞概率，提高网络性能。

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SHI Chun,HE Shuqian,DENG Zhengjie

School of Information Science and Technology,Hainan Normal University,Haikou 571158,China

How to adapt parameters in non-saturated conditions to dynamic network conditions is a main problem of adaptive access mechanism in WLANs.Based on channel status information,the paper proposes an adaptive non-saturation access mechanism,which presents a linear adjustment rule of access mechanism.By sensing and counting channel busy status,a node adjusts contention window linearly and doesn’t limit the ranges of contention window,which embodies the channel congestion status.The adaptive access mechanism separates the adjustment rule of parameters from the status of data transmissions,which can decrease collision probability of channel and improve network performance.The simulation results demonstrate the validity and good scalability of the proposed access mechanism.

IEEE 802.11;medium access control;non-saturation condition;backoff algorithm;channel status information

调整参数以适应动态的网络环境，提供非饱和条件下的自适应接入方案，是无线局域网通信的研究热点。基于信道状态信息，设计线性调整接入参数规则，提出非饱和条件自适应接入方案。节点首先感知并统计信道繁忙状态数据，然后采用线性方式调整竞争窗口大小，能有效降低信道碰撞概率，提高网络性能。方案中接入参数调整体现了信道拥塞状态，解除了接入参数调整对于数据传输状态的依赖，取消了固定竞争窗口范围对性能的影响。仿真结果进一步验证算法有效性和良好的可扩展性能。

IEEE 802.11；媒介访问控制；非饱和条件；退避算法；信道状态信息

A

TP391

10.3778/j.issn.1002-8331.1403-0140

SHI Chun,HE Shuqian,DENG Zhengjie.Adaptive access mechanism based on IEEE 802.11 in non-saturated conditions.Computer Engineering and Applications,2014,50（22）：17-21.

国家自然科学基金（No.61362016）；海南省自然科学基金（No.613163，No.613164，No.612122）。

石春（1977—），男，博士，副教授，CCF会员，研究领域为无线通信协议性能研究，Ad Hoc和WSNs协议研究；何书前（1978—），男，博士，副教授；邓正杰（1980—），男，博士，副教授。E-mail：byshichun@126.com

2014-03-12

2014-06-10

1002-8331（2014）22-0017-05

CNKI网络优先出版：2014-06-26,http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1403-0140.html