基于802.11e EDCA的自适应参数调节机制研究

1 IEEE 802.11e及其EDCA机制存在的问题

    IEEE工作组于2005年底正式推出了IEEE 802.11e协议。该协议增强了原有的IEEE 802.11MAC信道接入方式,并支持优先级QoS和参数化QoS；该协议中包含了两种接入模式,即增强型分布式信道访问EDCA（Enhanced Distributed Channel Access)与混和协调功能控制信道访问HCCA（HCF，Controlled Channel Access)。其中，增强型分布式信道访问(EDCA)是分布式信道访问（DCF）的增强版，只能在竞争期 CP(Contention Period)内使用,提供了不同优先级的QoS。混合控制信道访问(HCCA)则扩展了点协调功能（PCF），在竞争期和无竞争期CFP(Contention Free Period)内均可使用,提供了参数化的QoS。

    增强型分布式信道访问（EDCA）机制是目前学者研究的热点，与IEEE 802.11标准的DCF机制相比较其改进主要集中在两个方面：接入控制与碰撞管理机制[3]。

    (1)接入控制:在增强型分布式信道访问(EDCA)机制模式下，传送数据类似IEEE 802.11b的分布式协调功能（DCF），依然是基于 CSMA/CA (Carrier Sense Medium Access with Collision Avoidance)，它将IEEE 802.11b的访问队列AC从一个队列变为8个不同优先级的队列，不同的AC有不同的任意帧间隔AIFS(Arbitrary Inter Frame Space)、竞争窗口CW(Contention Window)和传输机会TXOP(Transmission Opportunities)，对于各式的数据，分别进入其对应的队列。目前的研究以4个队列最为常见，如对于声音、图像、尽力而为（best effort）、背景流（backgound），有其对应的队列和不同的参数设置表，可以让这些队列在竞争信道时的优先级有差异，各队列的传送优先级从高到低依次为：声音（AC0）>图像（AC1）>尽力而为（best effort,AC2）>背景流（backgound,AC3），这样可以使实时性强的数据较快地得到服务。

    (2)碰撞管理机制：在802.11e协议中， EDCA机制对来自不同站点的业务（队列）之间没有优先级设置，它们必须通过公平竞争获得信道。协议中除了涉及两个不同站的队列碰撞即真正的物理层碰撞之外，还有一种新的碰撞——虚拟碰撞，也叫内部碰撞。 虚拟碰撞中涉及的碰撞队列来自于同一个站点，如果从某站点发出的几个队列，在某一时间间隙同时完成退避，站点内部的调度器会允许高优先级发送，优先权最高的队列将首先访问信道，之后其他队列将执行与真正的碰撞一样的行为，且其竞争窗口增加了一倍，再次争抢信道[4]。虚拟碰撞实现了队列优先级的区分，同时在某种程度上，加大了队列碰撞的机率。

    对于EDCA参数，802.11e标准中给出了一组建议值, 适合于大部分情况下的网络应用。由于WLAN网络业务是随时变化的，在网络规模较大且网络拓扑（负载）变化频繁的情况下,标准中的建议值往往不足以满足业务需求，音视频等实时业务也常常得不到及时的服务，且低优先级业务受到很大的限制。因此对研究具有动态调节EDCA参数的机制就显得尤为重要和迫切，以满足WLAN网络业务QoS的需要。

2 a-EDCA算法机制

　 802.11b网络处于高负荷状态时，一方面，帧头开销及帧间间隔占用了信道传输时间；另一方面，冲突频繁，有较多的碰撞与重传，从而使业务总吞吐量有所下降。802.11e标准中的EDCA中采用了区分优先级的策略，是以牺牲低优先级业务的带宽为前提的，使低优先级业务受到了很大的限制。当网络规模较大且负载变化频繁,尤其负荷变大时，网络吞吐量严重下降并出现低谷现象。出现这一现象的主要原因是EDCA中优先传输的音频和视频流的帧长较短，传输的帧越短，帧的开销比例就越大,且对背景流和尽力而为业务而言，AIFS与CW都较大，相当于空闲时隙增大，从而导致网络吞吐量下降。遵循什么原则来设置或实时调整EDCA参数是目前学术界关注的热点[5-6],但基于802.11ｅ标准参数建议值进行WLAN性能优化的算法则不多[7]，不能满足实际WLAN网络业务的需要。通过对802.11ｅ标准参数建议及实际WLAN网络业务的分析研究，笔者提出了一种自适应调节EDCA机制——adaptive-EDCA机制(a-EDCA）。该算法参数设置仍然以802.11e EDCA中默认的参数为基础, a-EDCA算法参数设置如表1所示。

    a-EDCA参数调整机制是根据网络运行的具体条件动态地调整参数 CWmin和CWmax，从而及时适应网络负载的变化。各个接入点AP连续监测网络流量，通过参数调节算法确定CW的值，并广播数据帧到内部其他站点，各站点在收到信息之后以更新后的参数值竞争信道，从而达到公平占用信道的目的。a-EDCA机制算法的基本思想是：接入点AP一直监听网络状态，以1 s作为时间周期来判断网络吞吐量的变化，引入吞吐量变化门限值为0.3 Mb/s，当检测到吞吐量变化量达到门限值时，就及时进行调整。当网络负载变大时，若检测到吞吐量减小，接入点AP将各业务流窗口CW[i]减小为原来的1/2，相对延长了高优先级业务的退避时间，缩短了低优先级业务的退避时间，有效减少了碰撞机率。网络负载减少时，若检测到吞吐量减小，则同时将各业务流的退避窗口CW[i]减小为原值的1/3，减少空闲时间。若检测到吞吐量增大，则同时将各业务流的退避窗口CW[i]增大为原值的2倍。每作一次调整，对4个队列的窗口CWmin和CWmax同时进行同倍数的调整,所以4队列的业务流量比例始终不变，a-EDCA机制算法流程图如图1所示。[!--empirenews.page--]

3 a-EDCA算法仿真分析
     为了验证a-EDCA机制算法性能，根据网络实际应用中的具体情况，建立了模拟仿真环境，并利用网络仿真工具对该算法进行了仿真。仿真工具选择NS2，仿真时物理层采用802.11b，物理带宽设为6 Mb/s，整个仿真时间为3 min。开始时假设只有2个站分别发送声音(AC0)、图像(AC1)、尽力而为(best effort,AC2)以及背景流4种业务流。每经过15 s，发送各业务流的移动站增长一倍。60 s时发送各业务流的移动站达到16个，即发送4种业务的站共计64个；在60 s~105 s时间段内，保持64个发送站数目不变；105 s~165 s时间段内,发送各业务流的移动站开始每隔15 s以1/2递减，到165 s时4种业务流的移动站递减到2个；165 s~180 s时间段内,各业务流移动站没有增减变化。分别对a-EDCA、EDCA算法的整体吞吐量及a-EDCA、EDCA算法4种业务流的吞吐量进行了仿真，仿真结果如图2、图3及图4所示。图3、4中AC0为声音，AC1为图像，AC2为尽力而为, AC3为背景流。

    从图2的仿真结果可以看出，a-EDCA使整个网络的吞吐量基本稳定在5 Mb/s左右，与EDCA相比较信道利用率得到了很大的提高。从图3与图4的仿真结果可以看出，在a-EDCA算法中，4种业务流的比例基本保持稳定,在为音视频实时业务提供及时服务的前提下，保证了高低优先级业务的公平性。
    本文提出的a-EDCA算法能够根据当前的网络负载及业务分布情况来动态调整EDCA参数，以达到自适应网络业务需求的目的，实现了网络性能的最优化。通过仿真分析可知，该算法在为音视频实时业务提供及时服务的同时，保证了低优先级业务的带宽，提高了信道利用率。文中的站点来自于同一个站，主要是为了研究虚拟碰撞问题，不同站之间的竞争依然基于DCF机制，因此本文提出的算法在无线局域网中具有较大的推广应用价值。