《电子技术应用》
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密集WiFi网络环境网络分配矢量优化与性能分析
2017年电子技术应用第9期
何明泰,李 可,刘 恒
西南交通大学 信息科学与技术学院,四川 成都611756
摘要: IEEE 802.11协议利用RTS/CTS帧交换来设置设备的网络分配矢量(NAV)。现有NAV方案未考虑密集部署场景,可能存在误清除的情况。提出一种简便可行的可计数NAV(C-NAV)设置方案,通过统计NAV设置信息的个数并进行实时更新以防止误清除,从而更有效地利用传输机会。对所提C-NAV方案进行了理论分析和仿真验证,证明在密集部署WiFi场景中,该方案能有效避免现有设置方案NAV时长浪费和错误清除等问题,提升网络的整体吞吐量。
中图分类号: TN925.93
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.170232
中文引用格式: 何明泰,李可,刘恒. 密集WiFi网络环境网络分配矢量优化与性能分析[J].电子技术应用,2017,43(9):106-110.
英文引用格式: He Mingtai,Li Ke,Liu Heng. Optimized network allocation vector setting and performance analysis in dense WiFi networks[J].Application of Electronic Technique,2017,43(9):106-110.
Optimized network allocation vector setting and performance analysis in dense WiFi networks
He Mingtai,Li Ke,Liu Heng
School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756,China
Abstract: IEEE 802.11 defines a virtual carrier sense mechanism, via RTS/CTS handshaking, to adjust channel access. AP and STAs overhearing either RTS or CTS set their network allocation vector(NAV) and defer the channel access. However, conventional NAV setting may causes the channel waste. Some literatures resolve the problem by clearing redundant time, though, they rarely focus on dense WiFi networks involving multiple overlapping BSS, and may lead to incorrect clearing. This paper proposes a simple and feasible scheme named countable-NAV(C-NAV), which can more effectively utilize transmission opportunity by introducing a counter of NAV setting message and updating it in real time to avoiding incorrect clearing. Both theoretical analysis and simulation results show that the proposed scheme is feasible by more accurately setting and clearing NAV. It can avoid channel waste and incorrect clearing result from the existed NAV setting schemes, and then improve the network throughput.
Key words : network allocation vector;dense deployment scenario;transmission opportunity;overlapping basic service

0 引言

    随着无线网络技术的快速发展,移动终端和智能设备的数量迅猛增长,使无线网络环境变得越来越拥挤。尤其在WiFi网络热点处,已经出现了诸如容易掉线、网速差等现象,严重影响用户体验。同时,人们对无线网络性能的要求却越来越高。为了满足用户需求,在下一代无线网络中,接入点(Access Point,AP)将会部署得越来越密集,最终形成一种新的网络形式——密集型WiFi网络。密集型WiFi网络是指场景中任意一个基础服务集(Basic Service Set,BSS)都有3个以上的重叠的基础服务集(Overlapping BSS,OBSS),即AP所拥有的邻居AP数远多于3个的无线网络[1]

    在WiFi网络中,为避免因距离远而不能感知正在通信的终端的存在,802.11协议提出了虚拟载波侦听机制,利用请求发送帧和清除发送帧(Request To Send/Clear To Send,RTS/CTS)交换来设置终端的网络分配矢量(Network Allocation Vector,NAV)。即在开始发送数据前,先发送RTS和CTS帧,这两个帧都含有NAV设置的信息,所有接收到这两个帧的终端根据协议判断是否需要设置NAV。

    传统的NAV设置方案大多以传输机会(Transmission Opportunity,TXOP)来设置,设置的时间一般较长,这意味着会浪费较多的信道利用机会。而现有改进的NAV设置方案虽然能够克服时长浪费的问题,但在密集型WiFi网络环境下仍然存在误清除的情况。误清除可能会造成终端过早接入信道,与正在通信的终端发生碰撞,从而影响网络整体吞吐量。因此,提出一个适用于密集型WiFi网络场景的NAV方案就成了解决碰撞和时长浪费问题的关键。

    近年来,已有一些文献[2-9]提出了改进的NAV设置方案以提升系统性能。主要包括以下几个方面的内容:

    (1)基于传统的NAV设置方案进行改进以解决时长浪费的问题。例如文献[2]中提出的两层网络分配矢量方案(Two Level NAV,TLNAV)。该方案是通过用块确认帧/块确认请求帧(Block Acknowledge/Block Acknowledge Request,BA/BAR)中的保留字段携带最后一帧信息来清除冗余的NAV设置,以解决因多用户MIMO(Multiple Users Multiple Input Multiple Output,MU-MIMO)给系统带来的TXOP时长浪费问题。此方案没有考虑密集场景的情况,仍有可能无法避免干扰,甚至造成干扰加剧。文献[3]中通过两级载波侦听机制OBNAV(Overlapping BSS NAV)和SBNAV(Self BSS NAV)来解决OBSS的干扰问题,但保持多个NAV的方式需要传输更多的帧[4],会增加额外的通信开销。

    (2)根据STA传输的业务类型[5]和数据包[7]不同、或使用的协议类型[6]不同来设置不同的NAV。文献[5]根据终端传送的是数据还是语音信息来设置对应的NAV值。语音信息则设置较短的NAV值,而数据信息则多加一个优先接入时长作为其NAV值。文献[6]通过对使用802.11g的高速STA设置较短的NAV值,保证高速STA的吞吐量不低于使用802.11b的低速STA的吞吐量,确保系统整体吞吐量不受相同的NAV设置策略的影响,解决了不同协议类型的STA的共存问题。文献[7]通过仿真比较了传输每一个数据包独立设置NAV和传输多个数据包一次设置NAV的吞吐量差异,并证明在没有NAV清除机制的情况下,传输每一个包独立设置NAV的吞吐量优于多个包一次设置NAV。但分类设置要求AP对其关联的每一个STA都进行分类管理,增加了系统管理的复杂度。

    (3)通过改进RTS/CTS发送机制来减少无用的NAV设置。文献[8]采用一种替代RTS/CTS的机制——带冲突避免的媒质接入(Media Access with Collision Avoidance,MACA)机制。该机制实质上是缩短了NAV的时长,减少了时长浪费,但是该方案需改变现有的RTS/CTS机制。文献[9]提出一种由发送端主动发送 “取消”帧来清除无用的NAV设置的方案,以减少不合理的NAV设置带来的时长浪费问题。由于每个“取消”帧仅对一个STA的NAV进行清除,当存在多用户时,特别是在MU-MIMO场景下仍然存在时长浪费的现象。

    综上所述,现有NAV设置方案并不适用于密集WiFi网络场景,目前针对密集WiFi场景的NAV设置方案的研究还存在不足。因此本文提出了一种可计数的网络分配矢量(Countable-NAV,C-NAV)方案,以解决密集WiFi网络场景带来的时长浪费和误清除问题。通过理论分析和仿真结果证明:该方案能有效避免传统NAV设置带来的时长浪费和已有改进设置方案可能带来的NAV错误清除,从而提升了网络的整体吞吐量。

1 NAV设置的问题和C-NAV方案设计

    在密集场景下,一个终端(AP或STA)在一段时间内会接收到多个NAV设置信息,当终端上电后接收到第一个NAV信息,自然将其作为NAV值设置。在收到第二个NAV信息时,终端将新的NAV值与其剩余NAV时长比较,若新NAV值长于终端的剩余NAV时长,则更新其NAV值为新的NAV时长。当AP与STA之间完成数据传输,按照传统的NAV设置方式AP会广播CF-End(Contention Free-End)帧来清除剩余时长,但是此方式可能造成TXOP时长浪费的问题。

    如图1所示,4个AP的覆盖范围相互都有重叠。现以STA4为例做进一步说明,当AP1、AP2、AP3分别向STA1、STA2、STA3发送数据包,STA4会分别收到来自STA1、STA2、STA3的NAV设置信息。假设STA4最先收到STA1的NAV设置信息,则STA4以STA1的NAV设置信息中的时长值作为其NAV值。当接收到STA2和STA3的NAV设置信息后,STA4会将其与当前的NAV剩余时长比较,判断是否需要更新其NAV值。一旦AP1与STA1,或AP2与STA2,或AP3与STA3完成数据发送,各AP广播CF-End帧,接收到CF-End帧的STA就会清除剩余TXOP时长。然而STA4不在AP1、AP2和AP3的覆盖范围内,会因收不到CF-End帧而不能清除TXOP剩余时长,从而造成STA4传输机会的浪费。

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    为了解决这个的问题,AP1、AP2、AP3可在BAR帧的保留字段中设置最后一帧信息,同时相应的STA响应BAR时,在BA帧的保留字段中也设置最后一帧信息,STA4就可以根据收到的BA帧来清除剩余TXOP时长[2]。但这种方法仍有可能导致TXOP剩余时长被误清除。从图2中STA4的NAV设置情况可以看出,AP1与STA1最先完成数据传输,并传输携带最后一帧信息的BAR和BA帧。若STA4接收到携带最后一帧信息的BA时清除TXOP剩余时长,而此时STA2和STA3还没有完成数据传输,若STA4清除了NAV并与AP4进行数据传输,必然会对STA2和STA3造成干扰。

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    基于上述原因,本文在文献[2]基础上提出C-NAV方案。方案在BA和BAR携带最后一帧信息的同时,增加了一个NAV设置个数的统计计数器。计数器的值表示当前状态下已收到设置信息但未收到清除信息的NAV的个数,初始值为0。当STA在接收到一个NAV信息时,无论更新与否都要对NAV信息个数进行统计,计数器值递增。当STA接收到携带最后一帧信息的BA或BAR时,计数器递减,当收到携带最后一帧信息的BA或BAR且计数器减至零时,清除TXOP剩余时长。

    下面用图2来详细说明C-NAV方案:

    (1)STA4收到第一个NAV设置信息(来自STA1),设置其NAV值,且计数器加1。

    (2)当收到一个新的NAV设置信息时(来自STA2)计数器加1。并比较剩余NAV与新NAV的时长,若新NAV大于剩余NAV时长,则更新NAV值为新的NAV值,否则不更新。

    (3)收到第3个NAV设置信息时,同步骤(2)的操作,STA4的计数器加1,计数器的值为3。

    (4)当AP1与STA1之间结束传输,AP1与STA1分别发送携带最后一帧信息的BAR和BA。STA4检测到STA1发送的携带最后一帧信息的BA,其计数器减1。

    (5)当STA4检测到STA3发送的携带最后一帧信息的BA时,计数器再减1。

    (6)STA4收到STA2发送过来的携带最后一帧信息的BA, 计数器减1。此时计数器值为0了,则清除TXOP剩余时长。

2 性能分析

    假设RTS、CTS、BAR、BA 4种帧在发送过程中都能成功发送并被周围的STA成功接收。设传输时延为δ,则在一个TXOP时长内这4种帧发送的总时长是固定的,将这个总时长记为T1。则: 

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其中,G表示AP一次同时通信的STA个数,tSIFS表示一个SIFS间隔的时间(SIFS是RTS与CTS及BAR与BA之间响应的时间间隔)。

    假设第i帧发送完成的时间(即单帧服务时间)yi服从参数为λ的指数分布(其均值为1/λ),那么在一个TXOP时长内发送完成n帧的时间Yn=y1+y2+…+yn服从参数为(n,λ)的Erlang分布[10]。则TXOP内n个帧的平均帧发送时长为n/λ。

    冗余时间应该是NAV设置的时长减去发送固定帧的总时长(式(1))和发送数据包的时间,所以冗余时间Tr为:

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3 仿真设置及结果分析

    仿真场景设置:在一个热点区域内布有4个AP,位置坐标分别为(40 m,40 m)、(-40 m,40 m)、(40 m,-40 m)、(-40 m,-40 m)。每个AP的覆盖半径RAP=60 m。一个AP关联20个STA,每个STA的传输半径为40 m,这20个STA的位置可以在所关联的AP覆盖范围内服从均匀分布。

    基本的仿真参数设置由表1给出。图3分别给出了在发送数据帧n和每帧发送完成时间均值不同情况下产生的冗余时间概率密度分布,同时给出理论结果。从图3可以看出:(1)仿真计算的冗余时间概率密度分布曲线与理论计算曲线吻合,说明了仿真过程的正确性;(2)冗余时间随TXOP时长内发送的数据帧数n增加而减小,冗余时间小的概率就越大。这是因为TXOP时长是一段固定的时间,在这段时间内用于发送的数据帧的时间越多,冗余时间就越少,与实际情况相符合。

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    图4给出了可清除无用NAV的终端数目M与发送数据帧n不同情况下的吞吐量概率密度分布,仿真中的参数设置与之前相同。从图4可以看出,随着可清除无用NAV的终端数目M增加,冗余时间也就越多,冗余时间内可发送的帧数也会增加。当可清除无用NAV的终端数目M相同的情况下,如果TXOP时长内发送的数据帧数n越少,那么TXOP剩余时长就越多,可利用的发送时长就也越多,网络整体吞吐量也会随之增加。

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    图5是不同NAV更新次数下的各个STA数量,统计得到在密集无线网络场景下80%以上的STA会收到多个NAV设置信息。从图中可以看出随着AP所关联的STA数目增加,STA收到的NAV设置信息会越多,需要更新NAV的次数超过2次的STA个数也会随之增加。再者,AP的覆盖半径RAP的增大也会导致STA收到更多的NAV更新信息。这是由于AP的覆盖半径越大,则与其他AP的重叠覆盖区域就越大,处于AP重叠区域的STA的数目就越多。为了避免多个STA同时发送数据产生碰撞,能收到的NAV的更新信息越多,造成的误清除的可能性就越大。

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    图6对比了本文提出的C-NAV方案和TLNAV方案的平均吞吐量。由图可以看出,平均吞吐量随冗余时间增加开始上升,到1.8 ms左右达到峰值,然后呈现下降的趋势。这是因为进行50 000次数据传输得到冗余时间约为1.8 ms的概率最大,在1.8 ms时刻叠加的吞吐量值也越大,这与图4中发送数据帧n为3和单帧服务时间均值为0.2 ms仿真结果的峰值点是一致的。而TLNAV方案的平均吞吐量峰值出现在2 ms附近,这主要是因为,C-NAV方案需要在计算器统计收到的携带最后一帧信息的BA/BAR递减到零时才能触发清除操作,实质上会造成清除NAV的可能性会有所降低,且在一定程度上推迟了清除的时间,相应地由清除操作得到的冗余时间也越短。也正因为这样才保证了无误清除。

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4 结束语

    本文针对下一代密集WiFi网络场景提出了一种可计数的网络分配矢量方案C-NAV,通过统计NAV设置信息的个数与收到的携带最后一帧信息的BA/BAR的个数并进行实时更新以防止误清除,解决了密集WiFi网络场景带来的时长浪费和误清除问题。本文对C-NAV方案进行了理论分析和仿真验证,证明了方案的正确性,并能有效避免传统NAV设置带来的时长浪费和已有改进设置方案可能带来的NAV错误清除,从而提升了网络的整体吞吐量。

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作者信息:

何明泰,李  可,刘  恒

(西南交通大学 信息科学与技术学院,四川 成都611756)