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摘要:竞争窗口及其退避算法是影响QoS的重要因素之一。本文以EDCF算法和它的改进算法AEDCF为基础,提出了一种新的动态改进竞争窗口的算法N-EDCF,根据网络冲突率和阈值来划分网络状态,然后对不同的网络状态选用不同的竞争窗口和退避算法。仿真表明,N-EDCF优化了vowlan的QoS性能。
关键词:竞争窗口;QoS;EDCF算法;AEDCF算法;VoWLAN
中图分类号:TP311.5 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2012) 16-0000-02
1 引言
随着VoWLAN(VoIP over WLAN,无线网络电话)的发展,QoS(Quality of Service,服务质量)问题已经成为VoWLAN技术研究的核心内容和热点问题。
目前,已经有很多在应用层和网络层上保证VoWLAN的QoS的关键技术,也能在一定程度上提高服务质量。但是VoWLAN是基于无线局域网的VoIP,局域网的网络性能很大程度上取决于所采用的mac协议。所以VoWLAN的qos更多依赖于MAC层的支持,故考虑对MAC层现有算法进行改进。
2 MAC层QoS优化算法
2.1 EDCF
IEEE 802.11e的EDCF机制改进了802.11的DCF(Distributed Coordination Function,分布式协调功能),提出了基于不同优先级AC(Access Category,接入类别)区分服务的思想,数据包加上标记并根据优先顺序访问信道和传输数据。
EDCF引入了四种接入类别AC(AC_VO、AC_VI、AC_BE和AC_BK)和八类优先级结构TC(0~7)来实现有区别的传输服务质量。
为便于计算,我们约定用一个变量i来表示AC的类别,i取值的范围是1~4,分别对应AC_VO、AC_VI、AC_BE、AC_BK。如AC1代表业务种类是AC_VO,AC3代表业务种类是AC_BE。
另外,EDCF采取了更有效的CW调整策略。当数据传送成功时,CW变成 。当数据传送失败时,用坚持因子PF修正原来的CW,CW的变化情况如公式1:
(公式1)
其中, 代表业务流为 的当前竞争窗口, 代表业务流为 的前一时隙的竞争窗口,PF根据AC的不同来进行了调整,AC优先级愈高,PF愈小。
可见,EDCF中,优先级高的网络电话业务在传送数据包时,能比一般的数据业务流更快的接入网络,从而降低实时通信的时延。
2.2 AEDCF
文献5中,作为一种改进,Lamia Romdhani提出AEDCF机制,通过引进冲突率因子,适时调整窗口的大小。冲突率因子 算法如公式2所示:
(公式2)
公式2, 和 分别代表第 个更新周期的节点 发包总数和冲突包总数。为了降低瞬时冲突偏差,提出了平均冲突率因子 ,其计算如公式3所示:
(公式3)
在公式3中,碰撞平滑因子 通常取0.8。 指 的上一周期平均冲突概率。另外,还引入了一个乘数因子MF,i类业务的MF定义正如公式4所示:
(公式4)
公式4中,优先级愈高,i值愈小,MF越小。CW更新公式5如下:
(公式5)
从公式5我们可以看出,数据成功送达后,用MF调整,缓慢减少竞争窗口的大小,以避免碰撞。而当数据在传输过程中出现碰撞时,AEDCF机制仍然按照以前的EDCF机制中的PF来调整CW,优先级高的拥有比较小的PF,以此来减少高优先级业务的接入延迟。
3 N-EDCF算法
3.1 N-EDCF算法思想
N-EDCF算法设计如下:
考虑到网络会进行动态变化,选取一些反应目前网络运行状况的参数将网络区分为高、中、低负载网络,根据出现的这些不同的状况动态地、缓慢地调整竞争窗口CW的大小,合理地避免出现再一次冲突,达到提高系统性能的目的。
包冲突概率使用AEDCF中的平均冲突率因子 ,计算方法参考公式3。网络阈值 (包括高门限 和低门限 )可静态设置,同时,还可以根据网络的需要进行一定的动态调整。
CW选好后,还要根据网络状态选择不同的退避算法来调整CW,各退避算法如下:
(1)高负载网络状态。在成功传送数据后,不是简单的将CW重置为 ,而是根据 来更新CW, 越大,CW越大。这样,在 较大时能缓慢更新CW以避免爆发冲突。即在发送报文成功后,CW的更新如公式6所示:
(公式6)
由公式6可以看出,因为 小于等于1,而由于处于高负载网络, 的值会恒大于 ,所以 总是小于等于 ,这样就有效的避免了冲突,且维持了接入信道的优先级。
(2)中负载网络状态。中负载网络状态因为没有数据包冲突的极端情况,所以仍选用EDCF机制来更新CW。在成功传送数据后,将CW重置为 ;在传送数据发生碰撞时,以PF增大CW。CW的更新如公式7所示:
(公式7)
(3)低负载网络状态。在成功传送数据后,将CW重置为 ;在传送数据发生碰撞时,以静态参数β增大CW。CW的更新如公式8所示:
(公式8)
公式8中,β是一个数值介于1~2之间的随机数。数据发送失败时窗口以β倍增加而不是以DCF中的2倍增加,主要是考虑到低负载网络中网络竞争少,不应该以增加竞争窗口为代价来进行冲突避免,低负载网络中即使发生了冲突,也很容易恢复,而如果竞争窗口增幅太大,不必要的接入延迟也会增加,导致网络性能下降。
3.2 N-EDCF算法流程
根据上节的分析,N-EDCF机制的算法流程如下:
(1)启动计数器计算更新周期内的发包总数和包冲突数目,直到周期结束。(2)通过网络监测工具检测更新周期内节点 发包总数和冲突包数量。(3)根据公式2计算出冲突概率,再根据公式3计算出平均冲突概率。(4)选定网络阈值。(5)分别根据不同的网络状态,用公式6和公式7,公式8来调整CW的大小。
4 N-EDCF算法性能分析
4.1 仿真参数配置
本文选用NS2软件作为仿真平台,对N-EDCF算法的QoS性能进行验证。
N-EDCF根据冲突率和网络阈值区分了网络状态,冲突率是在一定周期内计算出的,首先需要设置更新周期,本文的仿真环境中选更新周期为5000个时隙大小。
仿真过程中的冲突率计算由802.11e中的sendDATA发送数据函数、retransmitDATA数据重传函数和recvACK函数共同协作完成。网络阈值可由两个寄存器来分别存储Thigh和Tlow,本文仿真为了简便起见,设置Thigh和Tlow的值为常量,Thigh为0.7,Tlow为0.1。
4.2 仿真结果与分析
仿真场景选用星型网络拓扑结构,共有i个节点,包括一个中心节点,另外i-1个节点用来发送语音数据,实验只检测网络中语音业务AC_VO的QoS性能,附带让节点同时也发送AC_BE数据,这样更贴近于现实网络。高负载网络中,仿真拓扑中取17,不同机制下语音业务AC_VO时延和吞吐率比较分别如图2左和图2右所示:
图1高负载网络仿真结果(左:时延比较,右:吞吐量比较)
中负载网络中,仿真拓扑中取9,不同机制下语音业务AC_VO时延和吞吐率比较分别如图3左和图3右所示:
图2 中负载网络仿真结果(左:时延比较,右:吞吐量比较)
低负载网络中,仿真拓扑中取5,不同机制下语音业务AC_VO时延和吞吐率比较分别如图4左和图4右所示:
图3 低负载网络仿真结果(左:时延比较,右:吞吐量比较)
由仿真图1、2、3可知,与EDCF和AEDCF相比,N-EDCF由于采用了冲突率因子和网络阈值来划分网络状态,各网络状态采用不同的竞争窗口参数调整机制及相关退避算法,能有效改善延迟和吞吐量,从而优化了VoWLAN的服务质量。
5 结束语
针对VoWLAN的QoS问题,分析了经典的VoWLAN的QoS优化方案EDCF机制和AEDCF机制,了解了各种机制的优点和不足。并针对它们存在的不足,提出一种新的基于EDCF的改进算法N-EDCF。仿真结果表明,在复杂度相当的情况下,与EDCF和AEDCF相比,N-EDCF机制具有更好的QoS性能。
参考文献
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[作者简介]梁建武(1964-),男,湖南长沙人,副教授,导师,主要研究领域为计算机通信和网络安全;廖亮兵(1981-),男,湖南宁乡人,硕士研究生,主要研究方向为计算机通信和网络安全,就职于中国人民75485部队;李英(1987-),女,湖南武冈人,硕士研究生,主要研究方向为计算机通信和网络电话。