基于EDCA的無線網絡服務質量研究綜述

昝懿軒 李曉娟,2* 關 永,3 宋家東 王 瑞,5

1(首都師范大學信息工程學院 北京 100048) 2(高可靠嵌入式系統北京市工程研究中心 北京 100048) 3(北京成像理論與技術高精尖創新中心 北京 100048) 4(機械工業信息中心 北京 100823) 5(輕型工業機器人與安全驗證北京市重點實驗室 北京 100048)

0 引 言

無線網絡成為全球通信必不可少的組成部分,其廣泛應用和快速發展使得用戶更加關注網絡的協議設計以及性能體現。IEEE于1997年頒布802.11協議,定義了開放式系統互聯模型的物理層和介質訪問控制層(MAC),采用帶有沖突避免的載波監聽多路訪問算法(CSMA/CA)和二進制退避訪問控制，隨后分別頒布802.11b和802.11a兩個版本[1]。但傳統802.11協議對網絡數據只提供盡力而為服務,且無線網絡與有線網絡相比信道速率較低,在數據發送過程中具有較高出錯率等性質,使得無線局域網難以保證音視頻等多媒體業務的服務質量(Quality of Service,QoS)。

為保障不同業務對網絡性能的QoS需求,IEEE頒布了802.11e協議,提出混合協調功能機制(Hybrid Coordination Function,HCF),并在此基礎上實現了基于競爭的增強分布式信道訪問機制(Enhanced Distributed Channel Access,EDCA)和基于無競爭的混合控制信道訪問機制(HCF Controlled Channel Access,HCCA)[2]。HCCA較EDCA相比更為復雜,屬于集中式控制方法,具有可擴展性差等缺點。EDCA屬于分布式控制方法,在網絡健壯性等方面體現良好,增強了MAC級QoS保障,對不同業務類型提供了優先級區分的信道接入傳輸服務[3],因此分布式EDCA機制成功應用于多領域并發揮了重要作用。國內外學者大都基于EDCA進行研究,提出了多種改進方案和服務質量保證策略。

本文旨在分析基于EDCA的QoS實現工作機制及其相關算法模型,從功能和特性兩個維度綜述EDCA可行的優化設計,總結當前研究存在的優缺點,對提高網絡性能的不同角度文獻進行歸類分析,準確把握該領域最新研究進展,對未來發展方向和研究熱點進行總結與展望。

1 信道訪問控制機制

1.1 分布式協調控制機制

IEEE 802.11協議定義了兩種媒體訪問控制機制，其中一種為基于競爭的分布式協調控制機制(Distributed Coordination Function,DCF)[4]。節點發送數據前首先監聽信道,若空閑且等待一個分布式幀間間隔(Distributed Inter-frame Spacing,DIFS)后仍空閑,則節點發送數據幀,否則等待忙狀態結束后啟動退避機制。DCF定義了基本模式和RTS/CTS[5]兩種數據傳輸模式,為減小節點競爭產生碰撞的概率，采用二進制指數退避算法[6],當節點進入退避過程時啟動退避計數器,并在區間[0,CW]上隨機選取一個整數作為其初始值,CW是動態變化的競爭窗口值,范圍定義在最小競爭窗口(CWmin)和最大競爭窗口(CWmax)之間。退避計數器在每經過一個空閑時隙后減1,當減為0時節點發送數據幀[7]。若有兩個或兩個以上計數器同時減為0且在發送數據后產生碰撞,此時節點的競爭窗口值將更新如式(1)所示,隨后退避計數器的值重新初始化。

CWnew=2×(CWold+1)-1

(1)

1.2 增強分布式信道訪問機制

EDCA對CSMA/CA算法進行拓展,提供了區分業務方式的參數化QoS保證[8],在保留傳統分布式信道競爭的情況下,定義了8種業務類別(Traffic Category,TC)和4種基于IEEE 802.1D的訪問類別(Access Category,AC)[9],其優先級順序分別是音頻(AC_VO)、視頻(AC_VI)、盡力而為服務流(AC_BE)和背景流(AC_BK),且分別對應不同的仲裁幀間間隔(Arbitration Inter-Frame Space,AIFS)[10]。8種TC分別映射至4種AC以接入無線媒體,為各業務類型提供不同的業務等級。EDCA業務流分類如表1所示[11]。

表1 EDCA業務流分類

EDCA機制為訪問類別設置了四種參數：CWmin[AC]、CWmax[AC]、AIFS、發送機會限制(TXOP limit)。分別決定了最小最大競爭窗口值、延遲接入時間和業務可連續占用信道的時間限制,利用這四種參數達到了支持基于優先級的QoS目的[12],其基本訪問機制如圖1所示。

圖1 IEEE 802.11e EDCA基本訪問機制

(1) 競爭窗口(CWmin、CWmax)。競爭窗口值決定數據幀的退避時間,當節點等待了一段AIFS后,退避計數器將隨機設置為[1,CW+1]區間的任意一個整數[13]。節點首次發送數據幀時競爭窗口值為CWmin,當發送失敗導致數據重傳時,窗口值變為原來的兩倍,直至等于CWmax則不再增大,且重傳達到最大次數后將丟棄該幀。

(2) 仲裁幀間間隔(AIFS)。IEEE 802.11協議規定,所有節點必須在持續檢測信道空閑一段指定的時間后才能發送數據幀,這段時間稱為幀間間隔(Inter-Frame Space,IFS)。為支持QoS保證,802.11e協議根據不同業務類型定義了不同AIFS,且高優先級業務的AIFS小于低優先級業務,其計算公式如式(2)所示[14]。

AIFS[AC]=SIFS+AIFSN×aSlotTime

(2)

信道空閑一段AIFS后業務發送數據幀,具有較小AIFS的高優先級業務提前接入信道,若未收到確認幀或發生碰撞則認為發送失敗,信道忙時退避計數器停止計數,直至再次空閑AIFS后重新開始,該過程如此重復直至發送成功或達到重傳限制[15]。系統根據業務類型分別設置接入時延和退避窗口值,使隊列從開始退避等待發送數據到成功傳輸的歷時和產生碰撞的概率不同,實現了良好的區分服務。

(3) 發送機會(TXOP)。EDCA機制為避免過多信道競爭,提出了一種無競爭突發模式,若站點獲得介質訪問權限且有不止一組數據幀等待發送,則在TXOP limit之內站點可獨自占用信道連續發送多個數據幀,無須再次競爭信道[16],且每次發送只需等待SIFS而不是更長的AIFS。數據幀在TXOP間隔內發送完畢或間隔結束,信道再次進入競爭狀態,該模式不僅提高了系統吞吐量和信道利用率,也降低了發生碰撞的概率。

TXOP結束連發數據幀具有三個條件:(1) 在發送數據幀的過程中產生碰撞或出現其他錯誤;(2) 獲得發送機會的AC緩存隊列中數據幀發送完畢;(3) 剩余的TXOP limit不夠傳輸一個數據幀。

TXOP limit是由支持QoS的接入點在信標幀的EDCA參數集中發布,其傳輸過程如圖2所示。

圖2 TXOP傳輸過程

1.3 DCF與EDCA對比分析

DCF機制將時間域的劃分與幀格式緊密聯系在一起,確保某個時刻只有一個站點發送數據,其優點是能夠保證各站點之間進行公平競爭。但隨著具有QoS功能站點數目的增多,數據接入信道之后產生頻繁碰撞且發送率降低,因此對實時信息等業務無法提供正常的QoS保障。EDCA機制在DCF的基礎上實現了服務質量支持擴展,提出了訪問類別和四種參數標準,滿足了各類業務的不同服務需求。兩種機制的具體對比分析如表2所示。

表2 DCF與EDCA對比分析

2 EDCA機制分析

接入控制機制能夠保證新業務不會降低已接入業務的服務質量,且能夠最大程度利用網絡資源。EDCA提供了區分業務的QoS保證,但對于接入信道方面只考慮部分因素,當網絡規模擴大或網絡拓撲處于頻繁變化時,該機制設置的靜態參數無法根據實際狀況動態調整使系統性能實現最優。因此,參數自適應變化成為提高網絡性能且保證服務質量得到最大體現的挑戰性問題。

2.1 TXOP算法研究

站點發送MAC服務數據單元(MAC Service Data Unit,MSDU)檢測信道狀態,DCF機制只能發送一個MSDU,成功傳輸后便失去信道使用權,若繼續發送則必須重新競爭[17]。TXOP算法的特點是站點獲取信道使用權后可無競爭地傳輸同一業務中的多個數據幀,站點中其他業務存在待發數據也無法占用所獲得的發送機會,只能等待TXOP limit結束后站點退出信道進行下一輪競爭。

與DCF中由物理層決定的固定參數不同,EDCA通過管理實體和支持QoS的接入點分配參數。高優先級的訪問類別具有較小AIFS和CW[AC],因而隨機選擇的時隙值較小，獲得連發數據幀的機會變大[18],但低優先級AC_BE和AC_BK的TXOP值為0,只能傳輸請求發送/允許發送幀和普通數據幀,使其更晚進入退避狀態,造成信道訪問概率減小。EDCA參數具有各自優勢,競爭窗口值的確定給各優先級業務提供不同的接入時延,AIFS參數為業務流提供良好的區分服務,但它們并不能降低數據在高負載網絡中頻繁產生碰撞的概率。而TXOP算法的連發機制減少了各站點競爭信道的次數并利用一次競爭連續發送多幀,一定程度上改善了網絡整體性能。

但隨著網絡負載加重,固定的TXOP limit難以適應網絡變化,當緩存隊列中數據較多無法全部發送時須等待下一次發送機會,極易造成數據分組丟失等情況,且無線網絡較有線網絡相比更易發生難以預知的錯誤,若無法提供一種合理有效地接入控制機制,不僅難以保證新接入業務的服務質量,還會嚴重影響已有的網絡性能。因此改進TXOP算法是EDCA機制的一個重要研究方向。

2.2 基于競爭窗口的動態退避問題

接入機制表現為根據不同優先級業務的服務質量需求定義EDCA參數,使業務在競爭信道使用權時具有各自優勢,其經典參數設置如表3所示[19]。但對于網絡性能而言,這些優勢往往是以損害低優先級業務為代價,而動態改變競爭窗口可最大限度地避免此類問題產生,現有的QoS控制方法主要是改進退避算法[20]。

表3 EDCA經典參數設置

合理地定義競爭窗口值有利于提高網絡質量,若CWmin取值較小,當訪問類別數量增多,信道競爭就越激烈,碰撞概率也逐漸變大;若CWmin取值較大,當網絡負載較輕時會產生不必要的延時,造成信道資源浪費和利用率下降。EDCA機制規定各優先級業務的競爭窗口值只能以CWmin開始并以二進制退避的方式增大,這意味著一個站點要經過無數次碰撞才能獲得發送機會,最終無法對實時多媒體業務提供QoS保障。為進一步提高網絡質量,研究人員開始提出動態調整競爭窗口的改進算法。

2.3 虛擬碰撞及其管理機制

擁有4個退避實例的節點根據802.11e定義的8個優先級分別對應4種接入類別,若退避實例中有多個節點要求在同一時刻發送分組,則等級最高的退避實例獲得信道使用權,其余分組按發生了一次沖突處理,這種機制稱為虛擬碰撞[21],屬于節點內部競爭機制,目的是減少發生在節點間的真實碰撞。當節點內部同時發送多個隊列產生虛擬競爭,此時調度器選擇高優先級隊列發送,若與節點外部隊列的優先級相同才發生真正碰撞,因此,該機制極大地減小了真實碰撞的概率。

傳統STA(普通站點)利用DCF機制接入介質,而QSTA(支持QoS站點)利用EDCA機制接入介質。對傳統STA而言,發送分組時會與其他STA產生物理層的外部競爭,且可能產生碰撞。對QSTA而言,分組發送過程分為兩個步驟:

(1) 同一STA內的訪問類別競爭信道,屬于內部競爭,可能產生碰撞,且退避過程與DCF機制類似。

(2) 在第一步中獲得信道使用權的訪問類別與網絡中其他QSTA競爭信道,可能產生外部沖突。EDCA機制競爭信道過程如圖3所示[22]。

圖3 EDCA機制競爭信道

EDCA定義了兩種碰撞類型:一種是經典碰撞(真實碰撞),發生在兩個(或多個)節點中的兩種(或多種)訪問類別同時嘗試訪問媒體時。另一種是內部沖突(虛擬碰撞),表現為某節點中不同隊列的退避過程在同一時隙內結束,優先級最高的隊列獲得訪問介質權,而其他隊列競爭窗口加倍,類似于真實碰撞[23]。因此，碰撞管理機制有以下四種情況,如圖4所示(不顯示第四種情況):

(1) VC·RC:虛擬碰撞(Virtual Collision,VC)在某個節點內產生,且在介質上發生真實碰撞(Real collision,RC),如圖4(a)所示。

(2) VC·nRC:虛擬碰撞在某節點內產生,但介質上沒有發生真實碰撞,如圖4(b)所示。

(3) nVC·RC:虛擬碰撞沒有在某節點內產生,但在介質上發生真實碰撞,如圖4(c)所示。

(4) nVC·nRC:不發生碰撞,節點中的隊列成功接入介質。

(a) VC·RC情況

(b) VC·nRC情況

(c) nVC·RC情況圖4 碰撞管理機制情況

碰撞管理機制可以有效地保護和提高介質使用率,但該機制仍存在缺點。當某節點同時具有AC_VO和AC_VI兩種訪問類別且發生虛擬碰撞時,具有較高優先級的AC_VO訪問媒體,而AC_VI競爭窗口加倍。同時這兩種訪問類別具有相同的AIFS和較低的競爭窗口范圍,這將使它們之后頻繁地產生虛擬碰撞。

3 EDCA建模與參數改進

目前在分析EDCA性能的大量文獻中,以研究網絡飽和與非飽和情況為重點。網絡隨著節點數目的增加最終會處于飽和狀態,不合理的參數設置和有限的網絡資源都會在一定程度上影響網絡整體效率。因此,無線網絡性能的研究熱點是飽和情況下的網絡狀態。

3.1 馬爾可夫理論模型

假設網絡中存在n個站點,信道為非理想狀態且不存在隱藏終端,可用一個二維的隨機過程表示信道中業務的退避狀態,s(i,t)表示業務i在t時刻的退避階數,b(i,t)表示業務i在t時刻的退避計數器值,類似于文獻[24]的模型,隨機過程可表示為{s(i,t)=j,b(i,t)=k}。其中退避階數j的取值如式(3)所示,m為最大重傳次數,m0為最大退避階數。

(3)

分析EDCA性能的Markov模型狀態轉移如圖5所示。Pi為業務i在給定時隙發送數據幀的概率,Pic為業務i發送數據幀產生碰撞的概率,Ps為某時刻節點成功發送數據幀的概率,Pib為業務i退避時檢測信道忙的概率。

圖5 Markov狀態轉移圖

業務i退避時共有CWmin種狀態,EDCA模型隨機選取一種進入退避階段。Markov模型表示某種特定狀態為(i,j,k),若檢測到信道忙則保持該狀態不變。若檢測到信道空閑,則狀態轉移為(i,j,k-1),直到k減為0時發送數據幀。產生碰撞之后,EDCA有概率地選擇一種(i,j+1,k)狀態重新退避。當狀態轉移為(i,m,0)表示已達到最大重傳次數,則丟棄該數據幀。綜合上述,可將節點發包過程用Markov鏈的非空一步轉移概率式(4)表示。式中：Wi,j為業務i在第j退避階數時的競爭窗口值。

(4)

式(4)中各等式含義如下:

1) 第一個等式表示信道連續空閑AIFS個間隔,退避計數器以1-Pib的概率減1,且發送數據幀。

2) 第二個等式表示信道忙則保持原狀態不變。

3) 第三個等式表示數據幀在發送過程中產生碰撞,業務i轉移到下一階退避狀態,并在[0,Wi,j]之間隨機產生一個數作為退避值。

4) 第四個等式表示數據幀發送成功,下一個數據幀在[0,Wi,0]之間隨機產生一個數作為退避值。

5) 第五個等式表示業務i在進行m+1次發送之后重新進入退避過程。

式(4)中Wi,j與Wi,0存在如式(5)所示關系[25]。

(5)

3.2 飽和狀態下的模型分析

目前針對EDCA機制分析最常用的模型是基于Bianchi[26]提出的Markov鏈,其作用是分析理想信道條件下的DCF退避過程。該模型不考慮優先級順序和重傳次數,而假設系統為飽和狀態,數據幀的碰撞概率相等且相互獨立,并將時隙劃分為三類,分別是空閑時隙、成功傳送時隙和發生碰撞時隙[27]。

3.2.1基于吞吐量和時延的研究

基于Bianchi模型的研究過程和分析思路,許多文獻對其進行了拓展。文獻[28]在Bianchi模型的基礎上利用離散時間Markov鏈進行建模,分析出網絡時延表達式,提出了最小窗口自適應調整算法,降低了沖突發生的可能性,在吞吐量和幀延遲方面有了很大改善,且吞吐量在理論上接近最大值。文獻[24]分析了EDCA設置的不同優先級競爭窗口參數對于競爭信道是否提供了良好的區分服務，并提出一種改進模型,從飽和吞吐率、飽和延遲以及幀丟失概率等方面研究所有優先級方案,但缺點是該模型未考慮AIFS與TXOP機制。

針對802.11e協議分析,大多以文獻[24]對Markov鏈分析網絡性能的研究模型為主。文獻[29]采用平均碰撞概率算法進行等效處理,提出了針對站點回退和傳輸的二維離散時間Markov過程模型以及EDCA飽和吞吐性能的精確數值模型,且該模型支持擴展到更加復雜的訪問機制中。Banchs[30-31]提出了一種基于AIFS機制的k-slot思想,利用二維Markov鏈模型對EDCA網絡的吞吐量和延遲進行研究,實驗分析結果幾乎與模擬一致,所有情況下的誤差都遠低于1%。文獻[32]提出了基于AIFS區分的信道吞吐率分析模型,實驗結果表明該模型在吞吐率方面的準確性優于文獻[24]的Markov鏈模型。同時還提出DPS即類似調整每類業務的發送概率,結果表明幾乎在各種場景下都能實現最大信道吞吐率。文獻[33]提出了一種飽和流量負載下的二維Markov鏈模型,與現有分析模型相比,該模型加入更多EDCA特征,將每個退避階段中競爭窗口值的變化單獨考慮,消除了部分局限性,模型的理論分析結果與仿真結果吻合較好,具有良好的精度。

傳統TXOP算法規定節點發送數據失敗后需讓出信道使用權,但這樣不僅浪費信道資源,且降低了連發機制性能。文獻[34]提出了改進的TXOP連發算法,使高吞吐量的應用程序在低吞吐量、延遲敏感的應用程序中運行時能保證更好的服務質量,但該算法沒有根據網絡狀況動態調整參數,具有TXOP的固有缺點。文獻[35]提出了一種DA-TXOP算法,在網絡擁塞的狀況下增大TXOP值,在負載較輕時減小TXOP值,即根據重傳和碰撞次數動態調整發送機會值,仿真結果表明該算法較傳統算法相比提升了吞吐量和信道利用率,使系統性能有了較大改善。文獻[36]提出了改進算法ETXOP,當站點獲得發送機會時只發送少量數據幀,利用剩下的TXOP limit發送因碰撞導致重傳或其他業務中的數據幀,該算法較好地實現了網絡QoS需求。文獻[37]利用博弈論方法確定TXOP值,即在該方法中,將節點看作“玩家”，“勝者”可發送數據幀直至TXOP達到最大。

利用Markov鏈模型對TXOP算法進行改進是保證可靠服務質量的重要思路。文獻[38]使用二維Markov鏈模擬節點排隊系統,推導出吞吐量、幀丟失概率和端到端延遲的QoS性能度量,指出根據傳輸隊列的狀態靈活地調整TXOP limit,數據結果表明該算法降低了時延和丟包率,滿足了特殊的QoS需求,在性能方面優于EDCA原始方案。文獻[39]提出了一種基于Markov鏈性能模型分析算法和動態調整TXOP參數設置的接納控制算法D-TXOP,對網絡可承載的隊列施行接納控制,避免接入的業務量超過網絡可承載量,仿真結果表明該算法提高了系統信道的有效利用率和吞吐量,達到了增強網絡業務承載能力的目的。

3.2.2基于區分服務的研究

DCF機制的研究中多數以發送成功的競爭窗口值作為判斷依據,其值越大表示負載越重。但在EDCA機制中,每種AC具有不同的競爭窗口范圍和發送機會限制,且過大的TXOP會使低優先級業務出現“餓死”的情況[41]。因此,可根據重傳次數和碰撞次數動態調整TXOP并判斷網絡擁塞情況。

文獻[42]指出缺少對TXOP持續時間的有效配置會浪費帶寬甚至會對網絡性能產生消極影響,故提出了根據接入點隊列的平均分組數目動態調整算法。該算法在網絡負載加重時有效地控制了高優先級業務的飽和峰值,提供了良好的區分服務,但無法保障普通站點的性能和分布式無線網絡的QoS需求。文獻[43]提出了一種快速解決碰撞算法FCR,該算法將節點分為三種狀態：數據傳輸成功狀態、碰撞狀態和延遲傳輸狀態,通過修改競爭窗口值的增長算法,有效緩解了數據碰撞和空閑時隙浪費的問題,提供了保證網絡質量的優先級區分服務。文獻[44]提出了一種針對不同業務類型計算AIFS的算法,實現了對不同優先級業務的有效區分,一定程度上提高了系統吞吐量。

3.2.3基于公平性的研究

802.11e協議為不同業務定義了標準值,使低優先級隊列在競爭接入信道時不斷“讓步”,因此EDCA的優先級分配并沒有實現真正意義上的公平,針對該問題,已有相關研究從不同角度對其進行分析。文獻[45]認為對各站點采用相同TXOP參數不能有效地區分實時業務,故提出最大持續時間算法DTXOP,當下流業務(AP向STA傳輸)小于上流業務時,減少接入點占用信道的時間,提高了上下流之間接入信道時間的公平性。文獻[46]指出合適的TXOP分配算法可使信道實現有效共享并且滿足多媒體應用的QoS需求,因此提出了一種改進接入控制算法,當下流需求小于上流需求時能夠有效地減少業務占用信道的時間,實現了訪問類別之間的公平。文獻[47]提出了一種基于信道精確條件預測的動態TXOP分配算法,與標準TXOP方法相比更好地實現了帶寬分配并提高了網絡可靠性。Kim等[48-49]認為節點速率對TXOP也會產生影響,故提出一種基于速率的調整算法,即數據速率較低的節點比數據速率較高的節點獲得更多傳輸機會,確保兩種速率下的節點所占信道時間的平均值相同,為隊列獲得了更多發送分組的機會。

在虛擬碰撞機制中,兩個隊列在節點內產生沖突使得低優先級隊列的競爭窗口值加倍,高優先級隊列接入信道,但如果其并未在介質上發生真實碰撞,增大低優先級隊列的競爭窗口值是沒有意義的,同時會產生以下2種問題:

1) 優先級倒置問題。持續的虛擬碰撞會導致某個隊列的競爭窗口值最終等于或大于未發生虛擬碰撞的低優先級隊列。

2) 不公平問題。EDCA為每種優先級分配了一組特性,這些特性對于無線局域網中具有相同優先級的所有隊列是一致的,即相同優先級的所有訪問類別具有平等訪問媒體的機會。但由于訪問類別在虛擬碰撞中產生不同的結果,導致相同優先級的訪問類別無法實現平等的訪問機會。

文獻[19]和[50]提出了相似的改進算法,當發生圖4(b)所示情況時,低優先級隊列的競爭窗口保持不變;當發生圖4(a)所示情況時,加倍虛擬碰撞中低優先級隊列的競爭窗口。通過對兩種機制建模并分析吞吐量和訪問時延的變化情況,從實驗結果可以看出,在不降低介質總利用率的前提下,改進算法有效地減小了訪問類別之間的不公平性。

當數據幀發送成功或到達最大重傳次數限制之后,訪問類別的競爭窗口值重置為CWmin,但一次成功的傳輸并不能判斷當前網絡狀態,也不能斷定碰撞概率已經減小。因此,文獻[51]提出了一種競爭窗口重置算法,即窗口值在新一輪信道競爭之前不會立即重置為CWmin,而是根據網絡狀態和隊列的優先級順序緩慢遞減到CWmin。實驗結果表明，該算法性能優于EDCA機制,在相同優先級的應用程序之間實現了高度公平。文獻[52-53]對Markov鏈理論模型進行分析,提出了解決不同優先級以及上下行信道之間的公平性問題和競爭窗口調整算法,通過仿真驗證了該算法的有效性。

3.3 非飽和狀態下的模型分析

多媒體實時業務的應用效果體現了無線網絡QoS的可靠性,且數據流傳輸具有非飽和性質。因此,文獻[54]提出了一種分析非飽和條件下EDCA機制的服務質量模型,根據Banchs[30]得到的飽和系統結果分析了節點的傳播時延和發送概率,仿真驗證了該模型在各種真實源模型下的準確性,包括音頻、視頻和數據流量的典型發送過程。文獻[55]針對不同應用類型提出了一種將不飽和系統轉化為等效飽和系統的流量分析模型,計算出發送器緩沖區中的排隊延遲,分析了多種應用的回退延遲和丟包率,該模型較好地體現了AIFS等EDCA參數的功能。文獻[56]分析了非飽和狀態下的數據延遲,但其不足是采用了飽和狀態下的近似結果計算業務利用率,導致仿真實驗與分析結果相差較大。

4 未來研究方向

雖然現有的自適應參數調整算法大多可以有效地提高EDCA網絡服務質量,但仍有問題亟待解決,例如保證高優先級業務競爭接入信道的同時不損害低優先級業務。筆者對該問題和其他問題進行分析并作為未來研究方向。

1) 參數的動態變化:本文重點綜述了關于IEEE 802.11e協議中“標準值”的改進策略,研究人員對參數集設置提出了動態調整算法。但由于網絡具有多樣性和變化性等特點,改進策略只適用于某一種特定的網絡環境,在提高吞吐量的同時造成了網絡時延變大等問題,因此難以有效地保障各類實時業務的服務質量。當網絡狀況逐漸復雜時,為保證隊列成功接入信道且不影響當前的業務性能,需提供一種更加有效的接入控制算法來維持已有的網絡質量。對于改進方案可嘗試與更多的新型優化算法或模型綜合考慮,使其逐漸符合未來的應用需求。

2) 虛擬碰撞機制解決策略:虛擬碰撞在提供業務區分服務的同時造成了優先級變化以及倒置的問題,這種情況在流量不對稱時更容易產生。針對下一步研究方向,在保證管理機制運行良好的狀況下,實行一種更加簡便有效的調節策略,從而提高各站點間相同優先級業務的公平性,確保實時多媒體數據的QoS支持。

3) 公平性問題研究:影響網絡整體性能的另一個重要因素是公平性問題。在實際條件下,吞吐量和公平性保持著一種相互制約的關系,若只考慮公平性而對所有業務類型“一視同仁”,則違背了EDCA機制提出的目的；若只考慮吞吐量因素,即高優先級業務優先原則,最終會耗盡低優先級業務競爭信道的可能性,嚴重影響網絡業務公平。在下一步研究中,要保證所有節點的隊列滿足各自需求并遵循一定原則公平接入信道,才能使兩種指標保持在相對平衡的狀態。

5 結 語

EDCA機制較DCF機制明顯的改進是定義了一組參數集,提供了基于競爭的優先級QoS保證,但隨著網絡規模的不斷擴大,協議中的參考值無法適應網絡狀況并滿足業務需求,因此,針對參數的動態調整方式受到研究人員的廣泛關注。本文由介紹DCF機制過渡到EDCA機制,詳細闡述了其工作原理和各類參數設置,對比了兩種機制的特點進而分析出EDCA機制存在的優勢與不足。從多個方面的不同角度綜述了研究者對EDCA的改進算法,總結出目前所存在的問題并給出下一步研究方向。該機制仍有大量的研究空間,其設計思想為未來無線網絡帶來了巨大的研究動力并將不斷優化和促進網絡發展。