VoWLAN的MAC层QoS改进算法研究

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。

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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。