大规模校园无线局域网性能优化技术研究

殷冬冬

摘 要：文章通过研究大规模校园无线局域网自身特点和面临的问题，为系统性的无线局域网性能优化提供了研究基础。文章通过对基于用户流量的比例公平网络优化算法的研究，在不改变现有IEEE 802.11协议的前提下，充分利用贫瘠的无线频谱资源，提升网络性能。

关键词：无线局域网；性能优化；网络优化

1 无线局域网

IEEE 802家族是由一系列局域网络技术规格所组成，802.11属于其中成员之一。随着IEEE802.11的提出，无线局域网的概念正式被提出。IEEE802.11b的提出促进了无线局域网（Wireless Local Area Networks，WLAN）的初步发展，也使得人们看到了WLAN的前景。而数据传输能力较高的802.11a/g是WLAN保持竞争力的重要优势。自从2006年被提出后，采用802.11n标准的WLAN吞吐量可达600 Mbps。为了适应高清视频传输等宽带数据业务的发展，并继续保持WLAN的竞争优势，IEEE于2008年年底启动了吞吐量可达千兆的新一代WLAN技术标准（802.11ac和802.11ad）的研制工作。

2 大规模校园无线局域网存在的问题

2.1 容量规划问题

在无线局域网的网络规划中，整个网络的容量对系统性能的影响比无线局域网的覆盖范围对系统性能的影响更大。为了防止单个用户接入使得整个小区的传输速率下降，首先需要发现问题所在，然后通过调整网络参数，保证小区内的每个用户都有较理想的传输速率。

2.2 射频干扰问题

射频干扰是对无线局域网性能影响最大的问题，在大规模校园无线局域网中更加突出。大规模校园无线局域网，特别是运营商网络，由于布设的接入点数量多、用户数量大、信号覆盖重叠区域大，使得其中的干扰问题相当严重。干扰不仅影响无线局域网的覆盖范围和通信容量，而且伴随着同一个地理空间内多个无线网络的共存更加吸引人们的关注。

2.3 频率资源分配问题

目前最常用的IEEE 802.11g/n协议都运行在2.4 GHz频段，总频宽为83.5 MHz，每个信道占用22 MHz频宽，划分为13个信道。可见WLAN能够使用的频谱资源非常紧张，加上在实际使用中这点有效的频谱资源往往还得不到合理的分配，导致网络性能的进一步下降。大规模校园无线局域网中接入点数量多、用户密度大，但是可分配资源却很少。因此解决频率资源分配问题主要有两种手段，一是在现有协议框架下通过研究有效的频率分配方法，使有限的频率资源得到充分的利用；另一种手段是通过协议的改进，进行频段的扩展，如IEEE 802.11a/ac协议工作在同为工业科学医学频段但外部设备干扰相对较少的5 GHz频段；而更加先进的IEEE 802.11ad则工作在60 GHz频段提供125 MHz的单信道带宽。

2.4 隐藏节点与暴露节点问题

隐藏终端问题是指在无线通信中，两个无线站都能感知接入点的存在，但由于某种原因如地理分布，这两个无线站无法感知对方的存在。这样，就使得两个无线站相对于对方都是隐藏终端。虽然IEEE 802.11协议定义了分布式协调功能来避免冲突的产生，但是隐藏终端问题才是无线局域网中产生大量冲突错误的主要原因。在无线网络中，由隐藏节点所导致的碰撞难以被监听，因为无线收发器通常是半双工工作模式，即无法同时收发数据。为了防止碰撞发生，802.11允许工作站使用请求发送（Ready to Send，RTS）和允许发送（Clear to Send，CTS）帧来清空传送区域。但是RTS-CTS机制会大大降低无线信道的利用效率，使得网络性能下降。

暴露终端问题是指即使发射机无法同时利用无线传输介质时，在这种情况下发射机不会发送数据。在这种情况下，发送器可以在不影响对方情况下发送数据，但不这样做是因为可以感知到通道状况较为繁忙。因此，这些发射器成为对方的暴露终端。

3 基于用户流量的比例公平網络优化算法

3.1 基于用户流量的比例公平算法与其他方法的比较

如图1所示，在此例子中，有两个访问接入点（Access Point，AP）：a，b及两个用户u，v，它们间的传输速率分别为rua=10，rub=0，rva=2，rvb=1。

图1 优化方法说明示意

首先说明本方法与传统比例公平算法的优势。如果用户关联基于最强的信号能量，则u和v都会关联到AP a。如果系统只在AP a采用传统的比例公平调度算法，则u的带宽分配为5，而v的带宽分配为1。但是，如果系统采用比例公平联合用户关联与信道选择算法调整，使得AP a与b处于正交信道，并且v关联到AP b。这样使得u的带宽为10，而v的带宽为1。这是一个相对于单纯的比例公平更好的结果，并且也保证了公平性。而且单纯的比例公平的分配结果5，1相对于联合比例公平的10，1来说并不是帕累托最优解。帕累托最优是指资源分配的一种理想状态，即假定固有的一群人和可分配的资源，从一种分配状态到另一种状态的变化中，在没有使任何人境况变坏的前提下，也不可能再使某些人的处境变好。换句话说，就是不可能再改善某些人的境况，而不使任何其他人受损。

其次，说明本方法与max-min fairness方法的优势。由于max-min fairness算法保证各用户的绝对公平而不考虑系统性能。于是上例中u，v依然关联与AP a，并且它们分配的带宽均为10/6。而本方法的带宽分配分别为10，1。

3.2 用户速率对网络性能的影响

定理1：同一个信道内不同速率用户的吞吐量由发送速率最低的那个用户决定。

证明：考虑以下情况，一个无线局域网中有N个不同发送速率的用户竞争同一个无线信道。其中N-1个用户采用高发送速率R（例如：IEEE 802.11g 54 Mbps），只有一个用户使用低发送速率r（如1，2，5.5 Mbps）。则它们的帧传输时间分别为：ttr=Sd/R和ttr=Sd/r，其中，Sd为发送数据帧的长度。同样的，MAC层ACK帧也以不同用户对应的速率从AP发回该用户。不同速率用户的关联开销时间分别定义为tROV和trOV。endprint

Tf表示發送速率为R的高速率用户的传输时间：

同样的，发送速率为r的低速率用户相应的传输时间Ts为：

于是，高速率用户的信道利用率表示如下：

其中，tjam为碰撞消耗的平均时间。考虑到N-1个高速率用户和1个低速率用户两两都会发生碰撞，则tjam可以表示为一下形式：

N-1个高速率用户的MAC层吞吐量为：

其中，，于是得到：

同样的，可以得到低速率用户的信道利用率为：

于是低速率用户的MAC层吞吐量为：

其中，。于是得到：

说明同一个信道内发送速率更高的高速率用户的吞吐量与低速率用户的吞吐量相同。

802.11中的CSMA/CA机制为了给不同速率的用户提供平等的接入机会，导致了负载长度相同的情况下，低速率用户相较于高速率用户占用信道的时间更长，从而导致了整个信道吞吐量的下降。

3.3 基于用户流量的比例公平

基于负载的比例公平的效用函数其实就是以分配带宽b为底，负载d为指数的指数函数。于是有4种用户出现，低流量低速率用户，大流量高速率用户，低流量高速率用户及大流量高速率用户。低速率用户是影响网络性能的最主要原因。首先，本方法的设计思路就是在保证公平性的前提下，通过将负载少并且速率低的用户集中分配到同一个基站子系统（Base Station Subsystem，BSS）中，这样就可以防止这些用户的影响降低网络的性能。其次，保证大负载量、速率高的用户可以得到尽量多的信道占用时间，并减少其他用户对其的干扰，这样可以大幅增加网络性能。然后，考虑其他两种用户的分配问题。指数函数增长更快，说明指数变量即负载d的增长对于效用函数U增长贡献更大。于是，大流量低速率用户会分配在独立BSS内，而更多的低流量高速率用户会被集中在同一个BSS中。低流量高速率用户占用时间少而效率高，所以分配在同一个BSS内也不会降低它们的性能。所以在四种情况下，基于负载的比例公平算法都可以提高网络性能。

[参考文献]

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