海上移动网络TDMA和CSMA协议性能仿真评估研究∗

（中国人民解放军91977部队 北京 100036）

1 引言

媒体接入控制（Media Access Control，MAC）［1］上，是所有报文在无线信道上发送和接收的直接控制者，它的性能好坏直接关系着信道的利用效率和整个网络的性能。MAC协议的作用主要是完成网络中多个节点对物理信道使用权的分配和调度功能，使共享信道能够在网络中尽可能达到最大的利用效率。

本文分别以固定资源分配协议的TDMA和竞争资源分配协议中的CSMA为代表，分别通过仿真验证来比较这两种协议在海上移动网络组网中的性能和各自适应的环境［2～3］。

2 TDMA协议和CSMA协议分析

无线多址接入协议采用多用户共享信道技术，解决了突发性、间歇性的数据业务用户竞争信道的问题，不同的多址协议适用于不同的网络应用环境［4］。总体而言，无线多址接入协议分为固定资源分配协议和竞争资源分配协议两种。

其中固定资源分配协议以TDMA（Time Division Multiple Access）和 FDMA（Frequency Division Multiple Access）两种协议为最典型的代表，而竞争资源分配协议以ALOHA（Additive Line On-line Hawaii System）和 CSMA（Carrier Sense Multiple Access）为代表［5～7］。随着时间、社会、经济的蓬勃发展，多址接入技术领域也在日新月异的革新，基于ALOHA、CSMA以及TDMA的扩展协议如同雨后春笋般诞生。

2.1 TDMA协议

TDMA系列协议又称为时分多址技术，就是把一个传输通道进行时间分割成周期性的帧，每帧再分割成若干个时隙分配给预先规划的节点进行使用并发送信号［8］。在满足定时和同步的条件下，节点可以分别在各时隙中接收到其他节点的信号而不互相干扰。理论上，TDMA将信道资源按照参与的用户节点数进行规划和预分配，各个节点仅在自己的时隙资源上发送数据，可以从根本上避免无限组网中的各节点数据碰撞问题，但考虑到节点业务分布的不均衡性，TDMA协议在保证公平性的前提下，可能会导致信道资源的浪费和链路利用率的下降［9］。

2.2 CSMA协议

CSMA协议起源于美国夏威夷大学开发的ALOHA网所采用的争用型协议。ALOHA是最早的随机多址协议，是最简单、最基础的无线数据通信协议［9］。其核心思想是：终端站点有数据分组发送，其立即占用信道发送信息分组；若在一定的时间内收到中心站点通过专用反馈信道回送的应答信号，则信息分组发送成功；若超过规定的时延，终端站点未收到中心站点的确认信号，则表示此次通信失败［10～11］。

CSMA在ALOHA的基础上进行了改进，使之具有比ALOHA协议更高的介质利用率。CSMA协议中每个站在发送数据帧之前，首先要进行载波监听，只有介质空闲时，才允许发送帧。这时，如果两个以上的站同时监听到介质空闲并发送帧，则会产生冲突现象，这使发送的帧都成为无效帧，发送随即宣告失败。每个站必须有能力随时检测冲突是否发生，一旦发生冲突，则应停止发送，以免介质带宽因传送无效帧而被白白浪费，然后随机延时一段时间后，再重新争用介质，重发送帧［12～13］。

本文的后续实验中将使用简单的CSMA协议进行建模，以代表此类竞争型信道接入协议对海上移动网络组网进行评估验证。

3 仿真场景设计

3.1 仿真场景配置

仿真软件平台为OPNET14.5A，Anaconda3，visual studio 2010，硬件平台为中低档个人微机（台式机笔记本电脑），CPU赛扬1.2G及以上，硬盘容量100G及以上，内存容量2G及以上。支持鼠标、键盘操作，安装有网络适配器（有线无线）。

根据实际海上移动网络组织情况，目前移动节点数量不多，节点移动性不高。仿真场景由10个节点构成，其拓扑如图1所示。图中的线段是为各个节点规划的移动轨迹，各个节点分别由6段移动路径构成，每段移动时间长度为10min，整个仿真持续时间为60min。

图1 仿真拓扑结构图

全网节点的初始拓扑为直线型排列，相邻节点间距为5～6公里，仿真过程中节点拓扑会经历横队、纵队和三角形等队形前进，前进过程中各节点间距会发生变化，从而可以评估网络由单跳到多跳不同可达性条件下的性能。

本节主要的仿真评估对象为MAC层协议，所以本节仅仿真全互联网络场景而忽略多跳网络的环境。为尽量降低路由性能对MAC层性能的影响，本节实验中路由协议采用表驱动（OLSR）协议组网。该协议开销小，与按需路由（AODV）协议相比，其开销和组网性能不随业务分布的不同而变化。

3.2 业务流量配置

在业务流量配置方面，1号节点位于全网的中心位置（移动过程中也是如此），后文称之为中心旗舰节点，其他节点称为普通节点。为体现流量的不均衡性，网络中的业务流量仅存在于中心旗舰节点和普通节点之间。普通节点发起的业务流量称之为上行流量，中心节点发起的流量称之为下行流量。

具体流量分布仍然采用下行流量符合POSSION分布，上行流量符合确定性分布（即CBR业务流）的方法，这主要是考虑模拟上报节点的周期性和突发性。另外，在业务流量强度方面，本节为测试不同接入协议的吞吐量上限，根据信道容量的差异，设置了由轻载到重载的多种业务流量负载。具体如表1所示。在每个场景中，上行业务负载始终为每个流4kbps，全网上行流量共计36kbps。下行业务流量由轻载到重载分别为72kbps～590kbps不等。信道容量为650kbps。

表1 业务流量

4 接入协议的仿真性能对比

本节通过选取两种有代表性的MAC协议（CSMA和TDMA）进行仿真分析，从而评估两种MAC协议在典型场景下的性能优劣以及对路由协议的影响。为MAC协议选型提供数据支撑和决策依据。

4.1 CSMA协议仿真性能分析

图2为使用CSMA协议时仿真获取的上行业务交付率（吞吐率）与网络应用层归一化负载关系曲线。本文定义的应用层归一化负载如式（1）所示，其中ρ为应用层归一化负载、A为应用层流量负载（单位为bps）、C为信道容量（CSMA仿真中使用UHF信道，所以C为650kbps）。值得注意的是，此处所定义的应用层归一化负载并非全网所有流量的归一化负载，相同条件下后者的数值应略大于前者（含部分路由开销和IP层及以下报头开销）。因本节重点从应用层角度评估MAC协议的承载能力，故选择应用层负载为输入。由图中可以看到，CSMA协议下，在应用层归一化负载小于0.6时，上行业务交付率为95%以上；当应用层归一化负载大于0.6后，上行业务的交付率急剧下降；当应用层归一化负载大于0.8后，上行业务交付率几乎为0。由图中可以看到，应用层交付率随负载增加的恶化是一个突变的过程，而不是通常认为的渐变过程。这主要是由于业务分布不对称造成的。本实验所采用的上行和下行的数据量具有不对称性，上行流量相比下行流量而言负载较轻（设为恒定的每节点4kbps）且为CBR分布，这就导致了其丢包大部分是由于碰撞引起。而在不对称流量下的上行业务之间的碰撞概率以及上行和下行业务之间的碰撞概率并不是随流量增长而均匀分布的，所以导致上行业务交付率的恶化具有一个临界值，通过图2的曲线可以看到，其归一化负载临界值在0.6附近。

图2 不同应用层负载下的上行业务交付率曲线

图3为使用CSMA协议时仿真获取的下行业务交付率（吞吐率）与网络应用层归一化负载关系曲线。由图中可以看到，与上行业务相比，下行业务的吞吐率随归一化负载负载增加的恶化更为明显。例如：上行业务交付率在归一化负载小于0.7时均高于0.5，大部分情况下保持在80%以上，而下行业务在归一化负载超过0.6时其交付率即低于50%，另外，下行业务的应用层交付率的随负载增加的恶化相对于上行业务较平滑，其临界点较模糊。其原因也在于用户业务的分布。本实验中不同场景的上行业务流量均设为恒定的每节点4kbps，而下行流量则根据不同场景的需求设置为如表1所示下行流量1到下行流量9的不同强度。由于随着全网流量的增大，下行业务流量占全网业务流量的比重持续增加，所以导致下行业务的丢包主要由缓存拥塞溢出引起（不同于上行流量的报文碰撞）。由于下行业务的流量分布设置为泊松分布，所以下行业务的源节点（中心旗舰节点）的缓存队长变化较为平缓，所以其交付率劣化曲线较为平缓。

图3 不同应用层负载下的下行业务交付率曲线

图4所示为使用CSMA协议时仿真获取的上行业务平均端到端时延与网络应用层归一化负载关系曲线。从图中可以看到，在各种不同的负载激励下，上行业务的时延基本是稳定在0.06s～0.07s之间。一般来说，当网络负载饱和后（对照图2和图3应该是归一化负载为0.6附近）网络数据报文的端到端时延将急剧攀升，这与图4的曲线相违背。实际上，通过分析仿真数据后发现，这仍然与不对称的业务配置相关。在不对称业务配置条件下，上行业务流量在总流量中占比很小，其丢包大部分来源于无线信道中的报文碰撞而非节点排队拥塞。所以，从曲线上看，当负载较大时，上行业务的交付率急剧下降（大量丢包），但是因为源节点缓存系统的平均队长较短（并没有达到拥塞程度），所以少部分成功交付的应用层报文的端到端时延仍然很小。

图4 不同应用层负载下的上行业务时延曲线

图5所示为使用CSMA协议时仿真获取的下行业务平均端到端时延与网络应用层归一化负载关系曲线。从图中可以看到，随着网络负载的增加，下行业务的时延显著上升。综合图4的分析可以知道，这实际上是由于下行业务负载大大增加而造成了中心旗舰节点的信道容量达到饱和，从而使发送节点进入拥塞状态，缓存队列长度急剧增加从而带来时延的攀升。

图5 同应用层负载下的下行业务时延曲线

图6所示为图5的对数版本，从图中可以看到，当应用层归一化负载达到0.36时，下行业务时延即出现了显著攀升（达到了100s以上），可见此时网络已经处于严重拥塞状态。36%的利用率也与理论上的CSMA信道利用率相吻合。

4.2 TDMA协议仿真性能分析

本节对TDMA协议的仿真结果进行分析和评估并讨论其在不同环境下的适应性。

图7为使用TDMA协议时仿真获取的上行业务交付率（吞吐率）与网络应用层归一化负载关系曲线。为便于与CSMA协议性能比较，将CSMA协议的上行业务交付率曲线一并列入图7。可以看到，使用TDMA协议作为接入协议且归一化负载超过10%之后，上行业务交付率即显著下降并且在各种负载条件下都显著低于CSMA协议。本实验采用的是基于静态资源分配的TDMA协议，所有信道资源以时分方式在所有节点之间平均分配。试验场景中配置了10个节点，所以每个节点占用1/10信道资源（即65kbps）。由图7可知，上行业务流的每个源节点发起的负载为4kbps，远远小于节点占用的10%信道速率。直观地理解，上行流量业务应该不会受全网归一化负载的影响并且具有很高的通信质量保证。然而事实上是，当下行负载较小（表1中的下行流量1）时，全网信道资源相对充沛，上行业务交付率较高（高于95%）；随着下行负载的逐步增加，中心旗舰节点（下行业务的源节点和上行业务的目的节点）的发送队列出现拥塞，路由数据无法及时有效进行扩散从而导致上行业务的源节点（除中心旗舰节点之外的其他节点）认为中心旗舰节点脱网，致使上行业务无法有效投递。

图6 对数坐标版本的下行时延曲线的

图7 TDMA与CSMA上行业务交付率比较

图8为使用TDMA协议时仿真获取的下行业务交付率（吞吐率）与网络应用层归一化负载关系曲线。为便于与CSMA协议性能比较，将CSMA协议的下行业务交付率曲线一并列入图8。可以看到，TDMA协议的下行业务交付率相对好于其上行业务交付率，这是因为下行业务的目的节点（除中心旗舰节点之外的其他节点）自身所发送的数据量较少，相对于中心旗舰节点而言，路由信息的扩散没有受到影响，所以其业务报文的交付率较高。从图中也可以看到随着全网归一化负载的增大，TDMA下行业务交付率远低于CSMA下行业务的交付率。这是因为TDMA的时隙资源采用静态分配原则，中心旗舰节点和其他节点一样仅分配1/10信道资源（约65kbps），当下行业务增大时，其相对基于竞争的CSMA协议更早地进入了拥塞状态。所以，静态TDMA协议会造成资源浪费（上行业务量小，部分资源未使用）与拥塞同时出现，解决这个问题的办法是采用更为复杂的动态时隙分配算法，根据实时业务的分布动态申请和释放时隙。

图8 TDMA与CSMA下行业务交付率比较

图9为使用TDMA协议时仿真获取的上行业务时延与网络应用层归一化负载关系曲线。为便于与CSMA协议性能比较，将CSMA协议的上行业务时延曲线一并列入图9。可以看到，TDMA的上行业务时延远远高于CSMA协议的上行业务时延，其原因在于TDMA采用时分接入方式而CSMA采用竞争接入方式，采用时分接入方式的网络必须等待到属于自己的时隙时才可以发送数据，所以总体看，其端到端时延中除了传输时延外还包括排队等待时隙的时延，故TDMA协议的端到端时延远远高于CSMA协议。

图9 TDMA与CSMA上行业务时延比较

图10为使用TDMA协议时仿真获取的下行业务时延与网络应用层归一化负载关系曲线。为便于与CSMA协议性能比较，将CSMA协议的下行业务时延曲线一并列入图10。可以看到，TDMA的下行业务时延与归一化负载并非完全呈现正相关。当下行业务负载相对于下行时隙资源而言未形成网络拥塞时，下行业务时延较小，当形成拥塞时，下行业务的时延急剧攀升。由于时分接入方式下不存在数据碰撞的问题，所以这部分的时延完全是由缓存拥塞引起。另外，随着网络归一化负载继续加大，下行业务的端到端时延会出现一定的波动，而不是单纯的正相关，这与实际业务的交付率有关，在负载较高时，下行业务交付率会急剧下降，带来有效的计算样本的下降，从而影响了统计数据的数值，其实可以认为大部分未交付数据的端到端时延为无穷大，而曲线中统计的仅为少部分交付业务的时延，少数样本统计的数值导致从曲线上看是出现了时延下降。

图10 TDMA与CSMA下行业务时延比较

4.3 接入协议对路由的影响

前面对TDMA协议组网性能的分析提到，当下行业务流量超过中心旗舰所拥有的信道资源最大容量后，会造成节点缓存拥塞进而严重影响节点路由消息的扩散，从而对上行和下行业务带来较大的影响。为进一步比较接入协议对路由性能的影响，本节通过修改节点TDMA协议的缓存策略来提高路由消息的优先级，从而保证无论怎样配置业务负载，均不会影响路由消息的扩散。通过对改进策略前后应用层面业务性能的比较来说明接入协议（尤其是TDMA协议）对路由性能的影响。

本节对调度策略的修改如图11所示，上层业务到达后，调度器对路由消息和普通业务消息进行区分，如果当前报文是路由消息报文，就将其调度到队头位置，如果当前报文是普通业务消息报文，则将其调度到队尾。缓存队列的发送原则是：当时隙到来时，从队头到队尾依次取出报文并发送于信道。这样就保证了路由消息的优先发送和优先扩散。另外，由于路由报文的整体开销较小，其优先发送对业务报文的时延和吞吐量带来的影响可以忽略不计。

图11 修改后的调度策略

本节的仿真场景与前述基本一致，所不同过的是本节仅对归一化业务负载为0.6（即上行流量36kbps，下行流量360kbps）的业务配置进行仿真。这样做的原因是在TDMA接入协议下，此时已经能够完全模拟中心旗舰节点拥塞的情况（中心旗舰节点信道资源约为65kbps）。

图12 改进前后上行业务吞吐量对比

图12为改进策略前后的上行业务吞吐量曲线对比图。由于仅选用一种业务负载进行仿真，本节选用与上行业务交付率具有正相关的上行业务吞吐量的绝对值进行分析。图中横轴为仿真时间（单位：s），纵轴为上行业务吞吐量。可以看到，改进调度策略后的网络上行吞吐量一致保持在36kbps，达到了100%的交付率，而改进前的吞吐量则在仿真后急剧下降为0。在其他配置相同的情况下，充分说明未进行业务区分的TDMA协议会严重影响热点节点（例如本场景中的中心旗舰节点）的路由扩散。

图13为改进调度策略前后某个节点的下行业务的吞吐量示意图。由图中可以看到改进后的吞吐量一直维持在较高和稳定的区间内，而改进前的吞吐量除个别峰值外基本很低，并且在有些时段降为0。我们知道，每个节点仅有4kbps的上行业务流量，远未达到上行业务源节点的信道容量极限。理论上其路由扩散不会受到影响，但其作为接收节点仍然受到了较大的影响。可见，即便业务负载没有对信道造成拥塞，优先调度路由协议报文仍然对提高全网吞吐量具有重要意义。

图13 改进前后下行业务吞吐量对比

图14为改进前后图13所示节点的下行业务无线子网跳数比较。可以看到，改进后的业务流跳数一直稳定在1跳，而改进前统计的下行业务流的报文跳数波动较大。其原因在于，中心旗舰节点位于海上移动网络中央，在OLSR路由协议中，该节点相当于MPR节点，对全网拓扑的维护具有重要意义。当下行业务拥塞引起MPR节点失效后，全网会进入重新选取MPR节点以及重新计算网络拓扑的过程，这就造成了网络的震荡。网络震荡直接引起了下行业务流的端到端跳数的变化。全互联网网络中各个节点的是1跳可达的，但是在网络震荡的条件下，上层业务流的数据被反复转发，会进一步造成各个转发节点的拥塞，从而进一步恶化路由消息的扩散效果，同时在全网造成类似广播风暴的破坏性效应。

图14 改进前后下行业务吞吐量对比

图15 改进前后下行业务吞吐量对比

图15为改进前后全网总流量的对比示意图。可以看到，改进后的全网流量一直稳定在150kbps左右（具体由下行65kbps，上行36kbps，路由开销50kbps构成），而改进前全网总流量高达500kbps以上，接近信道容量的90%。其原因与图14的原因相同，均因中心节点拥塞导致的路由转发震荡引起的。可以看到，路由震荡带来了网络数据量成倍的增加，足以瘫痪网络的正常运行。

5 结语

通过本文仿真评估及数据分析可以看出，在节点数量不多（10个左右），节点移动性不强的条件下，从上行及下行业务交付率、时延以及其他性能指标上分析，CSMA协议优于静态TDMA协议。其原因在于海上移动网络的业务分布是不对称的。中心旗舰节点到其他节点的下行业务流量较大，分布的随机性较强；而普通节点到中心旗舰节点的上行业务流量较小，周期性较强（例如定期上报的态势业务和传感器业务）。这就决定了基于静态时隙分配的TDMA无法适应这种不对称性，造成了旗舰节点拥塞而普通节点资源浪费。所以，海上移动网络组网更适合使用基于竞争的CSMA协议或者基于复杂时隙预约算法的动态TDMA协议。

另一方面，路由消息的调度和服务质量保证对全网性能至关重要。这是因为即便是全互联网络，由于拥塞等原因造成路由消息扩散问题后，网络流量会成倍攀升从而进一步加剧网络的拥塞，引起恶性循环。建议无论采用何种路由协议，均应该给予路由消息以较高优先级，避免路由扩散问题引起的网络性能恶化。