一種基于冪函數(shù)增長的IEEE 802.16e休眠算法

摘要:為了減少移動站點的功率消耗，降低服務(wù)基站空中資源的使用，IEEE 802.16e引入了休眠模式，移動站點在與服務(wù)基站協(xié)商后進(jìn)入休眠周期并暫時終止業(yè)務(wù)服務(wù)。提出了一種統(tǒng)一的休眠模式增長模型，通過增長因子a調(diào)節(jié)休眠間隔的變化趨勢，滿足不同業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量要求。重點分析了a > 0時不同休眠間隔增長算法在平均能量消耗與平均等待時間上的性能表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明當(dāng)a 取1.2時，冪函數(shù)休眠算法取得了最好的能耗表現(xiàn)，比指數(shù)增長算法降低了約11%能耗的同時，減少了近55%的平均等待時間。

關(guān)鍵詞:IEEE 802.16e;休眠模式;冪函數(shù)增長;節(jié)能;響應(yīng)時間

中圖分類號:TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

A Power Function Increase Algorithm for Sleep Mode in IEEE 802.16e

LU Shao-fei， WANG Jian-xin， KUANG Yue-juan， YANG Guan-zhong

Abstract: In order to reduce the power consumption of a mobile station and the air interface resources utilization of serving base stations， IEEE802.16e introduced the sleep mode in which a mobile station stops its normal service. In order to balance the average energy consumption and the average waiting time， this paper proposes a power function increase algorithm for sleep mode. According to different traffic requirements， this algorithm can adjust the increase of sleep interval with different a. Average response time and average power consumption are two performance measurements. After Numerical analysis and simulation experiments， the authors compare the above two performance measurements of different sleep mode algorithms under a > 0. Simulation results show that the power function increase algorithm with a=1.2 has lowest average power consumption. It saves the average energy consumption by 11% and decreases the response time by 55% comparing with exponential algorithm.

Key words: IEEE 802.16e; sleep mode; power function increase; energy conservation; response time

IEEE 802.16e-2005是IEEE 802.16/802.16a 的增補方案，它在2～6GHz的特許頻段內(nèi)支持移動速度最高達(dá)120km/h的移動終端，填補了高速率的無線局域網(wǎng)和高移動性的蜂窩通信系統(tǒng)之間的空白，可同時提供對固定和移動寬帶無線接入的雙重支持[1]。IEEE 802.16e提出一種既能提供高速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)又使終端具有移動性的寬帶無線接入解決方案。該技術(shù)已被列為3G標(biāo)準(zhǔn)之一，并被業(yè)界視為目前惟一能與其它3G技術(shù)競爭的下一代寬帶無線移動通信技術(shù)。IEEE 802.16e標(biāo)準(zhǔn)定義了基站(Base Station，BS)和移動站點(Mobile Station，MS)兩類節(jié)點，MS在移動中保持與BS的通信。由于移動終端主要靠電池供電，因此如何有效控制終端的能量消耗成為802.16e面向移動性必須解決的核心問題之一。為了減少移動站點的功率消耗，減少基站空中接口資源的使用，延長移動終端的電池使用壽命，IEEE 802.16e 引入了休眠模式(sleep mode)。MS在與BS 協(xié)商后進(jìn)入休眠模式的休眠周期，暫時中止與基站的通信服務(wù)以節(jié)省終端能耗。IEEE 802.16e最大的特點是在MAC層面向連接，MS與BS建立的所有的連接按照業(yè)務(wù)類型不同而對應(yīng)不同的服務(wù)質(zhì)量參數(shù)。IEEE 802.16e根據(jù)不同服務(wù)類型提出了三種不同的休眠模式節(jié)能機(jī)制:PSC(Power Saving Class Type)#1030;、П、Ш。 PSC #1030;用于盡力而為服務(wù)(Best Effort Service， BE)與非實時輪詢服務(wù)(Non-Real-Time Polling Service， nrtPS)業(yè)務(wù)所建立的連接。PSC П用于主動授權(quán)服務(wù)(Unsolicited Grant Service， UGS)、實時輪詢服務(wù)(Real-Time Polling Service， rtPS) 與可擴(kuò)展的實時輪詢服務(wù)(Extended Real-Time Polling Service， ertPS)業(yè)務(wù)所建立的連接。PSC Ш用于服務(wù)于管理連接與多播連接。BS結(jié)合所有MS的連接執(zhí)行全局的休眠管理，緩存所有指向處于休眠間隔移動終端的數(shù)據(jù)，并通過指示器使其在偵聽期由休眠狀態(tài)轉(zhuǎn)到清醒狀態(tài)進(jìn)行正常數(shù)據(jù)通信。在休眠模式下，移動終端會保持管理連接并進(jìn)行周期性測距。

目前針對IEEE 802.16e休眠模式的研究工作主要集中在休眠算法的優(yōu)化與休眠算法的性能評估等方面。文獻(xiàn)[2]理論與實驗分析了基于指數(shù)增長的休眠模式算法，并對休眠模式中各個參數(shù)對性能的影響進(jìn)行了論證與實驗。為了提高休眠模式的響應(yīng)時間，文獻(xiàn)[3]提出了一種線性增長休眠算法，休眠周期中的休眠間隔比上一休眠周期增長一個起始休眠間隔。文獻(xiàn)[8]提出了一種基于自適應(yīng)的休眠算法，當(dāng)休眠間隔增長到最大間隔Tmax后，取一個固定的常量值Ta，并在隨后的休眠周期中保持不變。文獻(xiàn)[9]根據(jù)進(jìn)入清醒狀態(tài)前的休眠間隔大小對下一次進(jìn)入休眠模式的最小休眠間隔與最大休眠間隔參數(shù)值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，通過參數(shù)值的調(diào)整以降低站點的能量消耗。文獻(xiàn)[4-7]主要設(shè)計性能分析模型通過理論與實驗對IEEE 802.16e的休眠模式進(jìn)行性能評估。實驗證明，較之指數(shù)增長休眠模式，線性增長休眠模式和自適應(yīng)休眠模式在平均等待時間與平均能量消耗方面都有所降低，針對實時性與低能耗的要求有了一定的改進(jìn)。本文在研究了802.16e休眠模式算法，重點分析了線性增長與指數(shù)增長等遞增休眠模式算法的特點及性能表現(xiàn)的基礎(chǔ)上，提出了一種可兼容幾種不同休眠算法變化的冪函數(shù)休眠模式算法模型，并重點分析了該模型在增長因子的調(diào)節(jié)下，不同休眠間隔的增長幅度變化對休眠性能的影響。

本文在第1節(jié)中簡單介紹了IEEE 802.16e休眠模式的基本原理及指數(shù)增長算法;第2節(jié)提出冪函數(shù)增長休眠算法;第3節(jié)理論分析了冪函數(shù)休眠模式算法在平均能量消耗和平均等待時間兩個性能指標(biāo)上的性能表現(xiàn);第4節(jié)通過實驗比較了冪函數(shù)增長算法、線性增長及指數(shù)增長3種休眠模式算法的性能表現(xiàn)，并考察了增長因子a對休眠性能的影響;最后在第5節(jié)總結(jié)了全文。

1 IEEE 802.16e休眠模式

802.16e協(xié)議中，移動站點的休眠機(jī)制具有兩種操作模式:清醒模式(awake mode)和休眠模式(sleep mode)。處于清醒模式中的MS可以根據(jù)BS的調(diào)度進(jìn)行正常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。而處在休眠模式中的MS則可在休眠間隔內(nèi)關(guān)閉相應(yīng)物理器件，暫停數(shù)據(jù)通信服務(wù)以達(dá)到節(jié)省終端能耗的目的。

802.16e休眠模式的操作機(jī)制如圖1所示。在指定的一段時間內(nèi)沒有數(shù)據(jù)通信的情況下，MS向BS發(fā)送MOB_SLP_REQ消息以請求進(jìn)入休眠模式。在收到BS返回的MOB_SLP_RSP響應(yīng)消息后MS進(jìn)入休眠模式。BS返回的響應(yīng)消息同時還包括最小休眠間隔(Tmin)，最大休眠間隔(Tmax)，以及偵聽間隔(L)等參數(shù)值。休眠模式由多個休眠周期組成，每個休眠周期包含一個休眠間隔(T)和一個偵聽間隔(L)。如果在休眠間隔期間有MS的下行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，BS設(shè)置MOB_TRF_IND的值為1，同時緩存所有指向該MS的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。在休眠間隔T1過后，MS進(jìn)入偵聽間隔L1偵聽BS 廣播的指示消息MOB_TRF_IND，判斷在剛經(jīng)過的休眠間隔中，BS是否有指向該 MS 的數(shù)據(jù)包。如果有， MS在本次偵聽間隔之后回到清醒模式，反之則進(jìn)入下一個休眠周期。

休眠間隔的變化對休眠算法的性能影響至關(guān)重要，成為休眠模式算法研究的重點。802.16e建議了一種2倍指數(shù)增長休眠算法，如公式(1)所示。進(jìn)入休眠模式的第一個休眠周期的休眠間隔設(shè)為Tmin，每隔一個休眠周期，休眠間隔比上一個休眠間隔擴(kuò)大兩倍但不能超過最大休眠間隔Tmax。如果休眠間隔超過Tmax，則將休眠間隔設(shè)為Tmax直到MS退出休眠模式。

(()

(1)

(2)

休眠模式主要是在業(yè)務(wù)量低的情況下被應(yīng)用，而指數(shù)遞增算法在低業(yè)務(wù)量下會使休眠間隔很快增長到一個比較大的值。如果在此休眠間隔內(nèi)，BS有指向該MS的數(shù)據(jù)幀到達(dá)，則會經(jīng)過一個比較長的等待時間，待MS進(jìn)入清醒狀態(tài)后才會得到響應(yīng)，難以滿足低業(yè)務(wù)量的服務(wù)質(zhì)量要求。

2 冪函數(shù)增長算法描述

802.16e協(xié)議根據(jù)五種不同的業(yè)務(wù)服務(wù)類型提出了三種不同的休眠模式節(jié)能機(jī)制。不同休眠模式在移動站點可同時并存。只有當(dāng)移動站點的所有休眠模式同時都處于休眠間隔而形成不可達(dá)的狀態(tài)下，移動終端才能關(guān)閉相應(yīng)物理通訊器件而實現(xiàn)真正的節(jié)能。休眠模式中休眠間隔的周期性控制是影響休眠模式節(jié)能效果的主要因素。802.16e協(xié)議定義了休眠模式框架及消息機(jī)制，但并沒有指定休眠間隔增長算法。由此，眾多研究者針對不同業(yè)務(wù)提出了大量的休眠間隔增長算法，而不同類別的休眠模式同時并存時，其休眠間隔變化對節(jié)能效果的影響少有研究。

我們基于指數(shù)增長與線性增長等休眠間隔算法分析的基礎(chǔ)上，并考慮到不同類別休眠間隔的共存情況，構(gòu)造出一種統(tǒng)一的休眠間隔增長算法模型，通過增長因子a調(diào)節(jié)休眠間隔的變化趨勢，滿足不同業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量要求，如公式(2)所示。

(2)

模型中各參數(shù)定義如下:j(j>0)表示休眠周期;Tj表示第j 個休眠周期中的休眠間隔;Tmax表示最大休眠間隔;Tmin表示最小休眠間隔;a為適應(yīng)不同業(yè)務(wù)而設(shè)定的增長因子。

基站可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型及服務(wù)質(zhì)量要求，通過對增長因子的調(diào)節(jié)以實現(xiàn)對不同類別休眠模式的統(tǒng)一管理。增長因子a的取值對休眠間隔變化趨勢的影響如下:當(dāng)a >1時，休眠間隔的增長速度最快，指數(shù)增長算法屬于此變化區(qū)域;當(dāng)a = 1時，等同于文獻(xiàn)[3]提出的線性增長算法;當(dāng)0 < a < 1時，休眠間隔的增長速度較為平緩;當(dāng)a = 0時，休眠間隔固定不變，適用于第 П類休眠模式;當(dāng)a < 0時，表示減函數(shù)增長算法，適用于休眠間隔由大變小的遞減變化。本文重點考察當(dāng)a > 0時的冪函數(shù)增長算法應(yīng)用于第一類休眠模式的性能表現(xiàn)。

3算法性能分析

衡量休眠算法的性能指標(biāo)主要有兩個:平均能量消耗與平均等待時間，分別用E(en)與E(t)表示。平均能量消耗指休眠周期中單位時間的功率消耗，平均等待時間指包在休眠周期中的平均等待時間。假定移動站點數(shù)據(jù)幀的到達(dá)遵循泊松過程，令n 表示MS在進(jìn)入清醒狀態(tài)前所經(jīng)過的休眠周期個數(shù)，令ej表示MS在第j個休眠周期中偵聽到數(shù)據(jù)幀的事件。

由泊松過程定義可知，在第j+1個周期時間內(nèi)偵聽到k個數(shù)據(jù)包的概率為:

當(dāng)k=0時，表示在此休眠周期內(nèi)沒有偵聽到數(shù)據(jù)包，其概率為:

，

反之，在此休眠周期內(nèi)偵聽到數(shù)據(jù)包的概率為:

由上可知，在第n個休眠周期偵聽到有數(shù)據(jù)包到達(dá)的概率如下:

(3) (4)

設(shè)I為小于

的最大整數(shù)。當(dāng)休眠周期j > I時，Tj = Tmax。則可以將公式(4)以I為界，分成j <= I與j > I兩部分表示。

在第j ( j <= I )個休眠周期內(nèi)，有數(shù)據(jù)包到達(dá)的概率為:

(5)

在第j (j > I )個休眠周期內(nèi)，有數(shù)據(jù)包到達(dá)的概率為:

(6)

當(dāng)有數(shù)據(jù)幀在休眠周期到達(dá)移動站點時，考慮到泊松分布的隨機(jī)性，可以假定數(shù)據(jù)幀在同一休眠周期內(nèi)的到達(dá)時刻服從均勻分布。則平均等待時間

(7)

令ES，EL分別為休眠間隔和偵聽間隔中單位時間內(nèi)所消耗的功率，則平均能量消耗為:

(8)

根據(jù)公式(7)和(8)分析可知，休眠算法中各參數(shù)(Tmin，Tmax，L)對性能的影響如下:

(1) 平均能量消耗隨最小休眠窗口減少而增大。

(2) 平均等待時間隨最小休眠窗口或最大休眠窗口的減少而減少。

(3) 平均能量消耗和平均等待時間都隨偵聽窗口減少而減少。

4性能評估

為了得出冪函數(shù)休眠增長算法的性能表現(xiàn)，我們分別選取了指數(shù)增長算法和線性增長算法，通過設(shè)置相同的實驗參數(shù)進(jìn)行了實驗比較。仿真參數(shù)統(tǒng)一設(shè)置為:Tmin= 5ms ， L = 1ms， Tmax = 1024 ms， ES = 1， EL =10， λ從1增長到 60 (frame/s)， a = 1.2。三種休眠算法的平均等待時間與平均能量消耗的實驗結(jié)果分別如圖2和圖3所示

實驗結(jié)果表明冪函數(shù)增長算法(a=1.2)的平均等待時間與平均能量消耗較之指數(shù)增長算法尤其是在低業(yè)務(wù)量情況下都有明顯的改進(jìn)，平均等待時間比指數(shù)算法平均減少了55%，能量消耗減少了11%。與線性增長算法相比，冪函數(shù)增長算法(a=1.2)的能量消耗減少了3%，但平均等待時間卻增加了20%。同時，可以看出隨著速率λ的增長，由于休眠模式中休眠周期會急劇減少，導(dǎo)致不同休眠間隔變化所帶來的影響也會越來越小，三種算法的平均等待時間與平均能量消耗會逐漸趨向一致。

4.1a的影響

休眠算法中增長因子a的取值直接決定休眠間隔的變化趨勢。移動終端可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型確定a的取值范圍，實現(xiàn)兼容幾種不同休眠算法的目的(詳見第2節(jié))。為了考察a >0時，冪函數(shù)增長算法在響應(yīng)時間與能耗上的表現(xiàn)，仿真實驗中參數(shù)a分別取4，2，1.2，0.6，0.4，其對應(yīng)的冪函數(shù)休眠模式算法在平均等待時間與平均能量消耗上的仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

由圖4可以看出，a越大，休眠周期中的休眠間隔就越大，算法的平均等待時間也會變得越來越大。由圖5可以看出，特別是在低業(yè)務(wù)量下(λ<20)，當(dāng)a≤1.2時，隨著a的增加，如a分別取0.4，0.6，1.2時，平均能量消耗會有所下降。但當(dāng)a >1.2時，隨著a的增加，如a分別取2，4時，由于太大的休眠間隔浪費了休眠能耗使得平均能量消耗反而會增大。仿真結(jié)果表明，當(dāng)需要考慮最大節(jié)能時，可以將a設(shè)為1.2，當(dāng)需要犧牲少量能耗的同時較大提高包的響應(yīng)時間，可以將a設(shè)為0.6。a=0.6與a=1.2的休眠算法相比，前者在增加了8.5%的能耗下，能降低約51%的平均等待時間。

5結(jié)論

本文基于IEEE802.16e 提出了一種新的休眠模式增長算法，降低移動站點的功率消耗以延長電池的使用。該算法可以通過調(diào)整增長因子a的取值，達(dá)到兼容幾種已有的休眠模式算法。論文主要針對a>0的冪函數(shù)增長算法進(jìn)行了理論分析與仿真實驗，全面考察了遞增休眠間隔變化下不同增長趨勢算法在平均等待時間與平均能耗上的性能表現(xiàn)，并得出了相應(yīng)結(jié)論，對于不同業(yè)務(wù)需求下如何合理選取相應(yīng)的遞增算法給出了參考。此外，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)中的自相似特性考察a<0時的遞減休眠算法的性能表現(xiàn)將是下一步的研究工作。

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