支持优先等级的分布式自适应接入方案

石 春，何书前，邓正杰，张 洁

（1.海南师范大学 信息科学技术学院，海南 海口571158；2.琼台师范高等专科学校 信息技术系，海南 海口571127）

0 引 言

为支持不同业务优先等级网络环境，IEEE 802.11［1，2］协议族提供了最普遍的信道接入控制机制，提供了满足QoS服务相对应的协议标准。IEEE 802.11e处理碰撞的性能在文献 ［3－6］中得到比较详细的分析；文献 ［3，4］分析讨论了IEEE 802.11e的特性以及相关的QoS约束条件对于网络性能的影响；文献 ［7－12］提出了一些最优配置和自适应接入机制，这些方法主要在IEEE 802.11e基础上提供支持QoS需求。通常，现有方法会分析不同优先等级之间节点的接入性能，忽略了相同优先等级节点之间的竞争接入。

本文 从 信 道 状 态 信 息 （channel status information，CSI）与接入参数之间的关系着手，分析不同优先等级业务类型接入方案参数调整策略，提出分布式自适应接入方案DAAM 方 案 （distributed and adaptive access mechanism，DAAM）。在该方案中，节点根据信道中节点数量，首先给出低优先等级业务类型接入参数调整方案，然后再给予不同优先等级业务类型比例关系，给出高优先等级业务类型接入参数。

1 EDCA 接入方案退避策略

在IEEE802.11协议族的发展过程中，带碰撞避免的载波侦听多址接入 （carrier sense multiple access with collision avoidance，CSMA／CA）机制是解决数据传输碰撞问题的主要方法。在基于竞争的接入方案中，比如，DCF 和EDCA接入方案等，均采用CSMA／CA 机制。

和DCF 接入方案不同之处在于，在EDCA 接入方案中，首先根据接入类型，确定用户的级别，进而采用相应参数进行调整。

1.1 碰撞处理

在EDCA 方案中，采用了DCF方案同样的碰撞处理策略，关键内容是二进制指数退避 （binary exponential back off，BEB）算法。

在BEB算法中，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，节点A 首先设置一个初始CW 大小，然后在在［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 监测当前信道的状态。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 将以倍数增大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，当节点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。BEB 算法因其简单性而被广泛使用。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。虽然进行了信道状态的监测，节点并没有有效利用信道拥塞状态信息。

EDCA 方案和DCF方案的最大差别在于：EDCA 方案根据QoS服务要求，设定了不同业务的接入类型和接入参数数值范围。

1.2 EDCA用户等级和接入类别

在表1中，给出了8 种用户优先等级 （user priority，UP）和4种接入类别 （access category，AC）的映射关系。将接入类型划分为背景业务、尽力而为业务、视频业务和音频业务4种类型。其中，音频业务由于对于时延性能要求比较高，处于最高的优先级别。背景业务则处于最低优先级别。针对每一种接入类别AC，EDCA 方案提供了差异化和分布式信道接入，用于支持相应QoS服务要求。

在EDCA 方案中，不仅需要处理节点之间的数据传输碰撞，还需要解决内部不同业务类型之间的信道接入。在标准协议中，给出了一种参考应用模型，如图1所示。

表1 用户优先级别和接入类别映射关系

图1 EDCA 方案参考应用模型

在图1中，节点内部允许产生不同优先级别的数据包。参照表1映射关系，节点内部产生的数据包采用不同的接入参数，进入相应类别的数据缓冲区排队，数据包被节点调度后参与信道接入竞争。

1.3 CW 数值范围

在EDCA 方案中，不同的接入类别具有不同的数据传输优先等级，分别采用不同的接入参数。核心的接入参数主要包括竞争窗口 （CWmin［AC］，CWmax［AC］），任意帧间隔 （AIFS ［AC］）和传输机会 （TXOP ［AC］）。其中，AIFS和TXOP参数并不能有效解决网络规模变化引起的性能下降问题［13］。由于调整范围广，竞争窗口CW 是优化性能的主要研究内容。表2给出相应的参数数据。

表2 EDCA 方案参数 （单位：时隙）

表2给出了不同接入类别中参数范围。其中，aCWmin数值 为31 （slots，时 隙），aCWmax数 值 为1023 （slots）。AIFS取值范围较小 （＜10 （slots）），传输机会TXOP依据不同的物理条件参数稍有差别，这两种参数对于节点竞争信道影响较小，可以优化方式单一［14］。竞争窗口动态范围比较大 （8 （slots）～1024 （slots）），是优化性能的核心参数，也是研究的热点。

针对不同的接入类别，EDCA 接入方案中采用了差异化的竞争窗口参数动态范围。音频业务 （AC＿VO）是视频业务 （AC＿VI）的竞争窗口范围一半；视频业务 （AC＿VI）是尽力而为业务 （AC＿BE）的竞争窗口范围一半。通过简单限定不同业务类型的竞争窗口范围，EDCA 方案提供了支持数据优先等级的QoS服务要求。体现了音频业务优先级＞视频业务优先级＞尽力而为业务优先级。

1.4 CW 调整规则

在EDCA 方案中，每个数据包最大重传次数为K＝7次，最大竞争退避阶段 （竞争窗口倍数增长次数）为m＝5次。通常，对于时延性能QoS要求比较高的音频和视频业务限定退避阶段只有两次

其中，i（i≤5）表示竞争退避阶段。如式 （1）所示，相应接入类型的当前CW ［AC］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［AC］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 ［AC］为最小CWmin［AC］。

在EDCA 接入方案中，同样存在DCF 方案中的问题，比如，网络规模变化导致性能下降。同时，针对不同接入类型和需要处理QoS服务要求，EDCA 方案中简单划分了不同的竞争窗口范围，在一定程度上增加了高优先等级业务类型的接入概率，但另一方面，增加了信道中的碰撞概率，当网络规模比较大的情况下，降低整个网络吞吐量性能。

在EDCA 方案中，存在两种类型的碰撞：第一种是相同业务类型的数据之间的碰撞；第二种是不同业务类型数据之间的碰撞。其中，第二种碰撞解决方案对于网络性能影响很大。因此，在自适应接入方案中，接入参数调整规则和参数范围约束是研究的核心内容。

2 自适应接入方案退避策略

网络中传输的不同数据业务类型直接和相应接入参数关联。高优先等级业务类型通常采用比较小的竞争窗口参与信道竞争。而低优先等级业务类型则采用比较大的竞争窗口。在网络中存在多种业务类型，自适应接入方案则需要处理两种类型之间的碰撞：相同类型数据之间碰撞和不同类型数据之间的碰撞，处理碰撞的核心依然是接入方案的调整策略。高优先等级业务数据参数调整不仅影响高优先等级业务类型之间的碰撞，还会影响低优先等级业务类型的碰撞，因此，如何调整高优先等级业务的接入参数是自适应接入方案的关键。

自适应接入方案提供QoS服务，支持不同数据优先等级，需要给出不同业务类型的接入参数调整方案。本文从研究低优先等级接入参数入手，分析给出高优先等级业务类型接入参数调整方案。

2.1 分析条件假设

在EDCA 方案中，在节点内部产生不同的业务数据类型。为简化分析，本文假设每个节点只产生一种业务类型，并且在整个过程中保持不变；高优先等级吞吐量SH和低优先等级吞吐量SL之间比例关系为

采用上述假设条件，能简化分析难度，同时也符合多优先等级业务类型的实际运用环境。为简化分析，本文分析两种不同业务类型的网络环境，假定通过IP地址划分不同业务类型，采用末尾0～100 为低优先等级业务类型，101～200为高优先等级业务类型。

2.2 低优先等级参数

低优先等级参数调整主要针对低优先等级业务类型进行的接入参数调整。在分析过程中，假设信道中只存在同一种低优先等级业务类型，是研究支持QoS服务需求自适应接入方案的基础。

基于文献［13］研究，竞争窗口CW 和活动节点个数N之间保持线性关系，通过调整竞争窗口指标CWI，可以获得最优的吞吐量等网络性能。即存在CWI（θ）和CW，如下

式中：N——活动节点个数，并没有区分活动节点个数发送数据类型是高优先等级还是低优先等级。结合低优先等级业务类型接入参数调整方案，可以得到

式中：CWL——低优先等级业务类型使用的接入参数。当确定了接入方案，可以计算得到最优的竞争窗口指标参数（θopt），获得低优先等级业务类型环境下的最优网络性能。

2.3 高优先等级参数

根据式 （2）条件，高优先等级业务类型和低优先等级业务类型吞吐量之间存在比例关系。体现在接入参数，在同一个数据传输周期内，高优先等级业务类型接入信道概率和低优先等级业务类型接入信道概率近似符合吞吐量比例关系，即

式中：τH和τL——高优先等级和低优先等级业务类型在任一时隙接入信道的概率。根据文献 ［13］，τ≈2／CW，则式（5）可以进一步化简，得到

式 （6）进一步给出了不同业务类型在接入参数之间的比例关系，结合式 （4），可以进一步得到

式中：λ——调整因子 （0.1≤λ≤0.3）。在上述推导过程中，均采用了近似的优化方案，因此，调整因子的主要目的是优化竞争窗口CW 的取值范围，使得网络性能接近QoS服务质量需求。调整近似计算中的误差幅度，主要目的增大高优先等级节点接入参数CW 范围，可以降低网络碰撞概率，也可以更有效获得信道状态信息。

2.4 业务类型测量

在不同优先等级接入参数分析计算中，核心内容是业务类型参数N 的统计测量。在具有不同优先等级的网络中，根据本文假设，业务类型数量等价于网络中节点数量。可以得到节点个数测量方法

在式 （8）中，相关参数通过接收信道中数据包，比如，分析地址信息，节点可以获得的关于不同业务类型的信息。NC表示信道中发生碰撞的次数信息。NS表示信道中成功进行传输的节点信息，包含了两种不同业务类型的节点，即

式中：NH——节点分析得到的信道中高优先等级节点数量；NL——信道中低优先等级节点数量。在不同优先等级网络环境下，部分高优先等级节点存在多次传输数据的情况，在式 （9）的计算中，仅统计一次高优先等级节点。这种方式可以有效避免高优先等级节点多次传输从而造成测量的误差。

上述分析过程中，给出了信道中不同业务类型节点个数的统计分析方法如式 （8）所示，基于获得的节点个数信息，分别给出了计算低优先等级接入参数方法如 （4）所示和高优先等级接入参数方法如式 （7）所示，从而实现了完整的接入方案退避策略。

3 自适应接入方案

基于网络基本信息统计测量如式 （8）所示，采用对应高优先等级接入参数计算方法如式 （7）所示和低优先等级接入参数计算方法如式 （4）所示，不同类型的节点可以获得满足QoS服务质量要求的网络性能。现对自适应接入方案总结如下：

步骤1 统计信息。在退避计数器递减过程中，节点感知信道状态并接收数据包信息。通过分析成功接收的数据包，根据发送源IP地质信息和式 （9），节点统计得到信道中成功传输的节点信息NS；令NC等于信道中发送的碰撞次数信息，根据式 （8），节点可以获得网络基本业务信息数据。

步骤2 调整参数。根据 （步骤1）统计业务类型数值，不同接入类型节点根据式 （4）和式 （7）调整相应接入参数CW ［AC］。其中，高优先等级节点需要结合信道状态信息确定式 （7）中的调整因子λ，通常，取λ＝2。当确定了不同业务类型接入参数，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，并依据步骤1统计数据；

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。当数据传输成功或者信道预约失败，节点转到步骤2进行参数调整；

步骤4 转换状态。当缓存队列不为空，或者有数据需要重传，节点均需要启动步骤1，在退避过程中进行数据统计分析，处于信道监测状态；当退避计数器递减到 ‘0’，节点则进入步骤3，开始数据传输状态。当节点完成一次传输，或者传输发生碰撞，节点则转入步骤2，调整参数后开始新一轮的数据传输过程。

与文献 ［7－12］相比较，本文提出的分布式自适应接入方案保留了EDCA 方案中的过程和功能，并没有增加算法的复杂性。该分布式自适应接入方案，优势主要体现在两个方面：第一，参数调整主要结合信道状态信息的分析测量结果，从而消除了参数调整和节点自身数据传输状态之间的依赖关系，能保持网络中较低的碰撞概率；第二，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，进一步提高了接入方案的可扩展性能。

4 仿真与分析

本章使用了OPNET （version 14.5）验证本文提出的分布式自适应DAAM 方案，并和EDCA 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。节点在数据传输之前均使用RTS／CTS帧进行信道预约机制。网络仿真环境中，节点处于饱和状态，不同接入类型节点个数相同，且变化范围在10个到50个之间。为简化分析，本文只分析网络中存在两种不同优先等级的情况，且SH／SL＝α／β＝2／1，调整因子λ＝0.2。在EDCA 方案中，低优先等级业务类型CWH范围 ［32，128］；高优先等级业务类型CWL范围 ［16，64］。

根据表3 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2）、不同优先等级吞吐量比例关系 （图3）和接入时延 （图4）。

如图2和图3所示，随着网络中节点数数量变化，在EDCA 方案中，吞吐量性能随着节点数量增加而急剧下降（超过40%），不能维持业务类型之间的比例关系 （误差甚至超过35%）。在本文提出的DAAM 方案中，吞吐量曲线呈现较高的性能，波动幅度很小，并且基本保持了高优先等级业务类型与低优先等级业务类型之间比例关系 （误差小于5%）。

表3 主要仿真参数

图2 吞吐量

图3 吞吐量比例关系

图4 接入时延

DAAM 方案能达到比较好的性能，主要原因在于：第一，调整方案中采用信道拥塞状态信息；第二，线性调整接入参数，没有约束CW 的范围，从而能有效降低信道碰撞概率，保持较好的吞吐量性能，能满足不同业务类型的QoS需求。

图4接入时延性能曲线中，DAAM 方案中的接入时延随着网络中节点数量增加而递增。结合式 （4）和式 （7）的调整策略，自适应DAAM 方案接入参数CW 和网络中节点数量之间关联，随着节点数量增加而增大，因此，接入时延呈线性递增关系。在EDCA 方案中，由于采用了固定竞争窗口CW 的方式，当信道中碰撞概率较大的时候，存在最大的接入时延限制，超过一定时延的数据包均被丢失。因此，结合图4的曲线，自适应DAAM 方案不适宜时延敏感的业务类型。

5 结束语

通过分析研究支持不同优先等级业务类型的接入方案，本文提出分布式自适应DAAM 方案。该方案解决了EDCA方案中参数调整策略没有结合信道状态信息和简单限定接入参数范围的两个影响性能的关键问题，提出了支持不同优先等级业务类型的线性调整接入方案策略。新的参数调整方案综合了信道中活动节点个数信息和不同优先等级业务类型之间的比例关系，从而可以有效应对网络规模的动态变化，有效控制网络碰撞概率，保持高的吞吐量性能和良好的吞吐量比例关系。仿真验证了算法的有效性和可扩展性。

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