基于Licensed Assisted Access技术的退避算法设计与优化

王　爽，张　萌，董宏峰，张　欣（北京邮电大学无线理论与技术研究室，北京 100876）

基于Licensed Assisted Access技术的退避算法设计与优化

王爽，张萌，董宏峰，张欣
（北京邮电大学无线理论与技术研究室，北京 100876）

随着无线宽带网络的发展，移动数据业务疯狂增长，频谱资源紧缺，为了扩充LTE容量，提高频谱利用率，LAA技术，即在非授权频段部署LTE网络，与其它无线接入技术（如Wi-Fi技术）融合共存的问题，逐渐成为研究焦点。因此，竞争机制中退避算法的设计成为关键。本文主要针对Wi-Fi与LAA共存的场景，基于LBT竞争机制，设计了3种退避算法，并在ns-3仿真平台上实现仿真，对比纯Wi-Fi环境下的性能表现，对退避算法进行合理的优化。

非授权频段，LAA，Wi-Fi，退避算法

最新数据表明，2015年第一季度，中国移动的数据流量业务大幅增长，总流量达4 903亿兆，同比增长158%；同时，总通话时长和短信总量却出现了不同程度的下降，总通话时长1.03万亿分钟，同比下降1.3%，短信总量1 462亿条，同比下降4.5%。近年来，随着移动互联网的发展，智能终端的普及，移动数据流量疯狂的增长，这使得现有网络容量压力倍增，运营商虽然不断升级4G网络，同时新技术也在使每比特成本不断降低，但是这种成本和收入的差距越来越大，网络的升级还不足以满足被激发出来的用户需求。

在频谱资源异常珍贵的今天，如何利用非授权频段的免费频谱资源，将LTE与Wi-Fi整合到同一频段（如5 GHz频段），成为未来通信产业发展的关键。

LTE与Wi-Fi这两种技术本是定义在不同的频段上工作，LTE的信道是独享的，而Wi-Fi则部署在非授权频段，需要通过竞争机制抢占信道，从而实现信道共享。如果LTE与Wi-Fi网络部署在同一频段，LTE的传输会严重干扰Wi-Fi系统的工作，Wi-Fi很难获得接入信道的机会，从而无法进行数据传输，这两者并不能友好共存。针对这一问题，LAA中竞争机制的设计尤为重要。

本文基于LBT（Listen Before Talk）技术中LBE（Load Based Equipment）竞争机制，通过ns-3仿真平台，对不同场景，不同到达率下的性能表现做出比较分析，进而对退避算法做出优化。

1　LAA系统中的信道竞争模型

本文采用基于LBT技术的LBE机制来构建LAA系统中的竞争模型。如图1所示，对于LBE机制，一旦SCE检测到有数据要传输，就开始进行CCA（Clear Channel Assessment）检测。若在整个CCA期间，检测结果表明信道空闲，则可以进行数据传输，暂且设置Maximum Channel Occupancy Time（最长信道占用时长）为4 ms。在这段时间中，如果本次传输在4 ms以内被完成，可提前释放信道，该节点与其它节点一起进入下一次的信道竞争过程。

收稿日期：2015-11-07

若检测结果表明信道忙，或者该传输已经进行了4 ms，不可以再继续进行数据传输，则开始进入退避过程，即ECCA（Extended CCA）过程：在［1，q］范围内，产生一个随机数N，在接下来的每个CCA Slot进行检测，每检测到一次信道空闲，退避时间计数器减1，即N-1，如果信道忙，则退避过程将被推迟，退避时间计数器被冻结。直到该随机数减到0，节点可在下一CCA Slot开始传输数据。当多个节点同时竞争信道时，每个节点都经过退避过程，这样就大大减少了产生发送冲突的概率。退避时间计算公式如下。

Backoff_time=Int［q×Rnd（）］×Slot_time（1）

其中，Int是取整函数；q是指数竞争窗口参数；Rnd（）能够产生（0，1）之间的一个随机数；Slot_time为ECCA过程中的检测时隙。

图1　基于LBE机制的信道竞争过程示意图

2　退避算法的设计与优化

为了实现Wi-Fi与LTE在非授权频段的友好共存，我们在LTE中加入了竞争机制，若产生碰撞则需退避，LAA如何在不干扰Wi-Fi的前提下，保证自己的传输，其中，退避窗口的设计则显得尤为重要。

2.1基于确定模型的退避算法

确定模型即退避窗口q的取值固定不变，q=32。当退避过程开始时，在［1，32］之间随机取值，产生退避窗口数。因退避窗口取值范围较小，所以当网络负荷过重时，此种算法有可能导致碰撞概率增加。

2.2基于用户反馈的退避算法

在LAA场景中，发送方无法检测到媒体中是否发生碰撞。因此，基站和用户双方需一种确认机制来保证异步业务传输的可靠性。基站通过竞争得到信道后直接发送数据帧，接收节点检验所收到的数据的循环冗余校验码CRC（Cyclic Redundancy Code），如果正确，则会反馈一个应答分组ACK（Acknowledgement）以表明没有冲突发生，并且基站会分别将UE反馈回来的ACK数量与NACK数量记录下来。

表1　信道检测模型中忙时比率与退避窗口参数q的取值参考表

退避窗口参数q取值范围在［X，Y］之间。在初始化时，q值为X，如果N_NACK/（N_ACK+N_NACK）的比率超过5%，则说明网络负载较大或者链路状况较差，那么q值在下一个ECCA检测过程中增大一倍，否则q重置为最小的X值。当q达到最大的Y值时，q重置为X值。

2.3基于信道检测的退避算法

在一个检测时隙中，如果能量检测超出预定门限值，该检测时隙被标记为一个忙时隙，记为N_BUSY。否则，该时隙为空闲时隙，记为N_IDEL。则由N_BUSY/（N_BUSY+N_IDEL），可确定q值大小。优化后的映射关系如表1所示，忙时隙占比越大，网络负荷越重，q取值越大。基于更新后的q值，再产生随机的退避窗口数N。

2.4数学建模及分析

为分析竞争机制的性能，我们引用二

维离散时间Markov模型，如图2所示。

首先做两个假设。

（1）n个终端竞争同一无线信道时各终端总有数据分组等待发送，即各终端的发送队列总是非空。

（2）在终端的每一次发送尝试中，数据分组发生碰撞的概率p，恒定且互不相关。令b（t）表示一个终端的退避时间记数器的取值统计过程，t和t+1分别代表两个连续时隙的开始，该记数器在每个时隙的开始时刻减1。令s（t）代表在时刻t终端的退避级数（0，…，m）的随机过程，则b（t）取值范围为（0，Wi-1），s（t）取值范围为（0，m）。则可得二维离散时间Markov链｛s（t），b（t）｝的性能模型。图中状态｛i，j｝表示当前终端的退避等级为i，当前时隙回退计数器为j。当终端的回退计数器递减到零时，则发送数据；如果发送成功，返回到｛0，0｝状态；如果发送碰撞，退避等级加1，即退避窗口加倍，终端随机产生新的回退偏移。

根据二维离散时间马尔可夫链｛s（t）， b（t）｝的状态转移关系，可得｛s（t）， b（t）｝的一步转移概率：

公式（2）表示在每个时隙开始时，退避计时器减1的概率为1；公式（3）表示一次成功发送后，新的数据帧从退避级数0开始，从［0，Wo-1］中等概率的取一个值；公式（4）表示一次不成功的传输后，退避计时器的退避级数加1，退避值从［0， Wi-1］中等概率地选取一个值；公式（5）表示当退避级数已经达到最大时，一次不成功传输时，退避计时器的选取方法。

图2　二维离散时间Markov模型

令bi，k为该Markov链的稳态分布。根据状态转移图有：

τ为一个终端在任意时隙发送的概率，该终端的退避计时器为0时开始传输，无论其退避级数是多少，可得到：

由以上对二维离散时间Markov模型的分析可得单个终端的传输特性，并可以获得该终端在任一时隙传输帧的稳态概率τ。

其中，p为一次发送碰撞的概率。计算马尔可夫链的平稳分布可得状态P｛S（t）=i，b（t）=k｝的平稳分布。当退避计时器的值为0就发送，所以可得发送概率

另外，p表示发送的数据分组遇到碰撞的概率，也就是说在一个时隙时间内至少有一个其它的CLIENT在发送数据，所以可得一次发送碰撞概率p

通过上述分析，可以得到LTE节点的发送概率。通过LBT机制的设定，可以使得LTE和其它分享未授权频段的系统获得相较平等的发送信息的机会、占用时间以及吞吐量。

图3　不同到达率下基于两种场景的Wi-Fi系统平均吞吐量

3　仿真结果及分析

本文通过ns-3仿真平台，分别在不同场景不同到达率的情况下进行了仿真。其一是纯Wi-Fi环境，以该环境下的Wi-Fi性能为基准，与其余情况下的性能表现作对比。其二是Wi-Fi与LTE在非授权频段下共存的LAA环境，在该场景中，又分别运用了3种退避算法进行仿真比较。

图4　不同到达率下基于3种退避算法的LAA系统平均吞吐量

其中，网络拓扑采用经典的部署方式，即运营商1部署4个AP，运营商2部署4个AP，加入LAA场景后，将运营商2的4个AP改为4个LAA基站，每个运营商分别服务20个用户，随机均匀分布在服务范围内。业务模型采用FTP3模型，固定数据分组大小为4 Mbit，用户分组到达服从参数为λ的泊松分布。载频在5 GHz，系统带宽为20 MHz，ECCA时长设置为9 us，最大传输时长设置为4 ms，CCA Threshold（空闲信道检测）门限值为-60 dBm，退避机制中，X=16，Y=1 024。仿真结果如图3、4所示。

由仿真结果可得出以下结论。

（1）确定模型。在这种算法下，退避窗口参数q不变，取值恒定为32，若参数的设置得当（ECCA=9 us），可以基本实现LAA与Wi-Fi的友好共存。但对比其余两种算法，虽然确定模型中LAA性能更优，但Wi-Fi性能均为最差。尤其是在网络拥塞较重的情况下，碰撞增加，确定模型无法应对过大的网络负荷，导致LAA对Wi-Fi的性能不但没有增益，反而有所干扰，Wi-Fi性能下降。所以该模型适合与网络负荷较低，业务较少的场景。

（2）用户反馈模型。在这种算法下，LAA与Wi-Fi实现了更加友好的共存，以牺牲一部分LAA性能为代价，使得Wi-Fi吞吐量增益更大。随着网络拥塞的增大，算法优势愈加明显。当到达率λ=0.4时，Wi-Fi增益36%；λ=0.7时，Wi-Fi增益54%，同时LAA性能也有所改善；λ=0.9时，Wi-Fi增益62%，此时LAA性能高于确定模型中的LAA性能。优化后的退避算法能够在网络拥塞的情况下，更大限度的降低碰撞概率，从而改善网络性能，提高了信道资源分配的公平性与有效性。

（3）信道检测模型。在这种算法下，仿真趋势大体与用户反馈模型相同。证明在参数设置（ECCA=9us）的情况下，信道检测模型也可以保障Wi-Fi与LAA共存的公平性。但总体性能略逊于用户反馈模型。

4　结语

本文通过非授权频段上LAA与Wi-Fi共存时信道竞争情况的分析，基于LBT技术中LBE竞争机制，提出了3种合理的退避算法，使其在一定条件下能够保障LAA与Wi-Fi的友好共存。通过ns-3仿真平台，对不同场景，不同到达率下的性能表现做出比较分析，进而对退避算法做出优化。当网络负荷较小时，成功传输的概率较大，确定模型能够基本实现LAA与Wi-Fi的友好共存，使得LAA在增益Wi-Fi的同时，也保障了自身的优良性能；当网络负荷增大，甚至达到严重拥塞的情况下，应采用用户反馈算法或信道检测算法，使得Wi-Fi与LAA获得公平接入信道的机会，有效减小碰撞概率，保障各自的性能，实现友好共存。

［1］ 3GPP TR 36.889. Study on Licensed-Assisted Access to Unlicensed Spectrum［S］. 2015.

［2］ RWS-140025. 3GPP Workshop on LTE in unlicensed spectrum［R］，Sophia Antipolis， France， June 13th［S］. 2015.

［3］ 3GPP R1-153843. Downlink Channel Access for LAA， Cisco Systems［S］. 2015.

［4］ 3GPP R1-154622. On LBT and Scheduling Design for LAA Uplink，Ericsson［S］. 2015.

［5］ 3GPP R1-154791. WF on CW adjustment， Ericsson， Broadcom［S］. 2015.

［6］ 3GPP R1-154959. WF on CW adjustment based on HARQ-ACK feedback， Ericsson Samsung［S］. 2015.

［7］ 3GPP R1-154858. WF on eNB sensing based Cat4 LBT operation［S］. 2015.

［8］ 3GPP R1-154975. WF on CW adjustment based on eNB sensing，Qualcomm， Huawei， HiSilicon， LG， ZTE［S］. 2015.

［9］ Bianchi G Performance analysis of the IEEE 802.11 distributed coordination function［J］. Selected Areas in communications， IEEE Journal on， 2000， 18（3）：512-547.

［10］ 马春光，姚建盛. ns-3网络模拟器基础及应用［M］. 北京：人民邮电出版社：2014.

数据中心年度论坛成功召开 年度大奖荣耀绽放

由中国工程建设标准化协会（CECS）主办，中国数据中心工作组（CDCC）、综合布线工作组（CTEAM）联合承办的2015中国数据中心年度论坛暨中国优秀数据中心颁奖典礼于11月19～20日在北京新云南皇冠假日酒店成功召开。

年度论坛得到了业界的大力支持，Uptime Institute执行主席Martin McCarthy应邀在大会中做了以“数据中心、基础设施和商业价值”为题目的主题演讲，得到了来宾的赞许。来自The Green Grid （绿色网格）、UL、TUV NORD集团、腾讯、百度、阿里巴巴、设计院、领导企业等机构的50余位技术专家应邀在大会上也做了精彩的主题演讲。同时，在会议现场，共有数据中心行业的54家企业集中展示了数据中心产品和解决方案。

年度论坛中揭晓了“2015年度中国优秀数据中心评选”活动中各大奖项。经过专家初审会和终审专家答辩会，有18个数据中心从众多参评数据中心中脱颖而出，获得中国数据中心标准化示范项目奖；20多个产品获得中国数据中心工程建设产品应用奖；5家企业获得了中国数据中心优秀名族品牌和7家企业获得了中国数据中心优秀供应商称号。

“为促进数据中心行业规范发展，发挥行业导向作用，提升数据中心优秀产品价值，强化行业榜样力量。这是优秀数据中心评选的初衷。经过3年的发展，评选项目得到了数据中心行业广泛关注和高度认可，评选活动收到了很好的效果。”评选委员会主席、中国数据中心专家技术委员会主任委员、中国数据中心工作组组长钟景华先生介绍，“本次评选让我们看到了很多非常优秀的数据中心，不论在设计上、技术上、运维管理上都有很多项目体现出可圈可点的创新之处，为数据中心行业的健康、快速发展贡献力量。”

为了更好地服务数据中心行业，CDCC连续3年编制了《2015中国优秀数据中心手册》，手册中汇集所有获奖项目、产品和优秀企业的详细报道。

他山之石，可以攻玉。多个项目获得者的技术专家与参会嘉宾共同分享了项目的成功经验。深圳市英维克科技股份有限公司副总经理王铁旺先生对其产品和解决方案进行了介绍，并接受了本刊专访。

王总介绍，英维克主要是专注于数据中心机房与设备环境控制技术的企业。掌握着世界领先的制冷系统核心技术、控制技术、结构设计技术，拥有多项专利。经过多年积累，形成了数据中心和数据接入站点温控及节能体系，通过了多种国内外认证，方案及产品已广泛应用于中国及海外市场。解决方案包括数据中心机房温控及节能解决方案、中小型机房温控方案、微模块机柜解决方案、集装箱及模块化数据中心解决方案、基站与接入站点温控及节能解决方案、通信户外机柜温控及节能方案、特殊应用环境定制类温控及节能方案。

王总认为针对数据中心制冷系统最大的挑战就是创新，因为数据中心的规模不一样，其追求的目标也不一样。如有的数据中心追求更多的是节能，有的可能更多的追求是安全冗余和备份。这种情况下，如何去配置不同的制冷方案给数据中心，对公司来讲是非常重要的事情。因此从制冷形式上来讲，英维克采用风冷、乙二醇、冷冻水、制冷机构双循环等不同的冷却方式来适应不同的数据中心的冷却方式。另外一种从形式上来讲，目前数据中心变化非常大，并不是原有的机房专用水冷却，还有靠近热源式冷却等，这些不同的形式才能构建一个针对不同数据中心的完整解决方案，这是给英维克带来的挑战。针对超大型、大型、中型这些不同数据中心对安全或节能的不同诉求，英维克会提供完整的绿色制冷解决方案，要在这些方面实现创新，才能够降低数据中心的PUE。

数据中心年度论坛首次采用两天时间，设置了多个会场，2 000人次代表莅临了本次论坛。

（本刊讯）

Design and optimization of back-off algorithm based on Licensed Assisted Access

WANG Shuang， ZHANG Meng， DONG Hong-feng， ZHANG Xin
（Wireless Theories and Technologies Lab， Beijing University of Posts and Telecommunications， Beijing 100876， China）

The expansion of wireless broadband access network deployments is resulting in increased scarcity of available radio spectrum. To expand LTE capacity， increase the service efficiency of spectrum， LAA deploy the LTE system in the unlicensed bands， coexist with other wireless access technologies （such as Wi-Fi）， which has become the focus of the research. Hence， It is the heart of the matter that how to design a reasonable competition mechanism on LAA system. This paper mainly studies the coexistence mechanism of running LTE and Wi-Fi system simultaneously in the unlicensed frequency bands and achieves the system-level simulation. Three kinds of back-off algorithms have been put forward and optimized.

unlicensed bands； LAA， Wi-Fi； back-off algorithm

TN929.5

A

1008-5599（2015）12-0083-05