結合中間節點的TFRC改進協議

胡忠勝，陳元琰，黃精秈，王 娟

（廣西師范大學 計算機科學與信息工程學院，廣西 桂林541004）

0 引 言

當前流媒體應用迅猛增長，特別是隨著無線網絡的迅速普及，無線網絡中的多媒體流更是以幾何速度增長。但面對多媒體應用的蓬勃發展，同時由于多媒體流對服務質量（QOS）有著較高的要求，TCP作為目前Internet中使用最為廣泛的端到端傳輸協議，但因為其自身使用的擁塞控制策略而導致的速率波動劇烈，不能滿足流媒體應用對速率平穩性的要求［1］。如今，基于UDP協議的多媒體流占據了主導地位，但UDP缺乏擁塞控制機制，其占用帶寬的方式被認為是非TCP友好的，UDP在多媒體流中的應用會使有限的網絡帶寬資源更加匱乏并將會加重網絡擁塞，甚至可能導致網絡崩潰。由此UDP也不適合流媒體應用。根據流媒體應用面臨問題，對既能滿足流媒體的傳輸要求又是TCP友好的協議研究成為當前研究熱點。鑒于此，已有許多TCP友好協議被提出，例如Binomial、TEAR，TFRC等［2］。根據其調整網絡負載的擁塞控制機制分為基于窗口和基于速率兩大類。其中研究最為深入的是Floyd等人提出的基于速率的TFRC協議。它根據反饋的網絡狀況由公式得出發送速率［3］。基于速率公式的TFRC協議，發送速率較為平穩，具有較好的TCP友好性，因而適合流媒體的傳輸使用［4］。

然而，TFRC算法是基于誤碼率極低的有線網絡，在高誤碼率的無線網絡中，算法會錯誤地將丟包事件作為擁塞信號而引起不必要的擁塞控制［5］，導致多媒體應用的服務質量嚴重下降，影響多媒體應用在無線網絡中的發展。為此，文獻 ［6］提出一種結合延遲抖動大小和丟失事件率區分丟包原因。文獻 ［7］提出一種利用傳輸延時抖動判斷丟包類型。上述文獻均是在端結點通過對網絡狀態參數的分析來推斷丟包原因，吞吐量的提高普遍只在10%以內，改善效果有限。本文借鑒其思想，提出了一種新的改進算法TFRC BMN。該算法結合中間結點實時測量中間結點的隊列長度將網絡狀態進行擁塞等級分區，進而準確快速的判斷當前的網絡狀況。該算法根據發生丟包時網絡所處的狀態進行丟包原因區分，取得較好的效果。此外由于該算還采用MIMD的快速響應機制，因而提高了鏈路利用率與實時響應速度。

1 TFRC的基本結構和缺陷

1.1 TFRC的基本結構

TFRC （TCP－friendly rate control protocol） 算 法 是 一種端到端的基于TCP穩態速率模型，發送端根據接收到的反饋信息，采用Padhye等人提出的流量模型公式來決定其數據發送速率。TFRC擁塞控制公式如下

式中：T——發送速率；S——數據包的字節數；RTT——往返時間；p——丟包事件率，它是在一個發送窗口內發生的丟包事件數與發包總數的比值；tRTO——重傳超時時間，一般取tRTO＝4·RTT；b——單個ACK回復所確定的包的數量，通常的TCP實現設定為1或2；TFRC的基本實現過程是在接收端檢測網絡擁塞信號，這里是將丟包率作為擁塞信號反饋給發送端。而發送端則通過式 （1）調整發送速率，以適應網絡狀態的變化。TFRC并不會像TCP那樣發現丟包就直接減半發送速率，因而有較好的穩定性，適合多媒體的應用。

1.2 TFRC的局限性

TFRC協議作為主流的TCP友好控制協議，其自身也具有各種各樣的局限性，主要體現在以下兩個方面：

（1）傳統的TFRC協議是基于有線網絡環境，由于有線網絡下層子網誤碼率很低，一旦丟失就認為是網絡擁塞造成的，而非鏈路造成的數據丟失。在無線網絡中，無線信道由于多徑傳播、時延擴展，衰落特性以及多普勒效應等造成了很高的誤碼率，而鏈路的高誤碼率導致的無線丟包是不能忽略。如果默認為是擁塞丟包就會啟動擁塞退避機制造成吞吐量的下降，這是我們所不愿意看到的。

（2）由于TFRC協議的發送速率公式是基于速率模型的，其友好性與平穩性是以犧牲對網絡狀態變化的敏感性為代價的。在網絡進入與退出擁塞狀態時，TFRC協議的響應都顯得非常不及時。這些缺陷都不利于網絡擁塞的緩解與帶寬的充分利用。

2 TFRC算法的改進

針對上述存在的問題，提出一種結合中間路由節點的改進算法 （TFRC BMN），該算法能有效的區分丟包原因，提高鏈路利用率與實時響應速度。

2.1 擁塞等級的劃分

首先在中間節點計算出平均隊列長度。平均隊列長度雖然濾掉隊列長度突發的變化，但是不能很好實時反映當前網絡狀態。為此我們通過動態加權指數移動得出期望隊列長度。通過期望隊列長度我們可以過濾掉路由節點反饋的隊列長度的偶發性的波動同時保證了測得的隊列長度與網絡狀態一致性。原協議中平均隊列長度Qavg采用類似低通濾波器 （low－pass filter）加權［8］的方法計算。如式 （2）所示，其中K為加權值，Qlen為實時隊列長度

定義1 期望隊列長度Elen由動態加權指數移動計算得出。權值W的初始值為0.5，當隊列長度連續同向變化時，權值增大，期望隊列長度值偏向實時隊列長度。

定義2W為式 （3）中的動態權值，權值的計算方法如式 （4）所示，其中Qlen為實時隊列長度。

本文根據定義1與定義2求出的期望隊列長度使用模糊擁塞標識FCI（fuzzy congestion indicator）對網絡狀況進行簡單模糊判斷。同時使用NSI標記當前的網絡狀態。FCI具體含義是期望隊列長度Elen與中間路由節點最大隊列長度Qmax的比值，即FCI＝Elen/Qmax。NSI為當前網路擁塞等級，根據FCI的值將NSI具體劃分為4個等級。為過濾掉偶發性，根據網絡狀態的連續性的特征，認為當連續兩個FCI值范圍相同時才確定NSI的值。具體劃分見表1，其中nn、ns、nc是劃分等級的3個閾值。

表1 擁塞程度等級劃分

2.2 判定丟包判斷機制

TFRC原算法中的丟包事件率是由前n次丟包事件的丟包率通過指數加權移動求得的平均值，n的取值及權值的設定是根據網絡規模和擁塞程度來決定的。由此求出的丟包率并不能及時反映網絡中實時的丟包率變化。根據無線鏈路造成的丟包率與網絡擁塞程度的無關性可做以下推斷。當發生丟包事件時，而網絡擁塞程度卻正常甚至欠載，此時丟包為無線鏈路引起無線丟包。當負載過重時，通過隨機數無線丟包的概率標記為（1－FCI）而擁塞丟包的概率則標記FCI。當網絡擁塞時，此時丟包為擁塞丟包。根據丟包原因的不同采取不同速率調節機制。為方便討論，先確定該判斷機制所需的參數，losses丟包數，rate＿mode表示速率修正模式。描述偽代碼如下：

if（losses＞0）//當發生丟包事件；

｛if（NSI＜＝2）rate＿mode＝increase＿rate；//無線丟包則增加發送速率；

if（NSI＝＝3）

｛ p＝rand （）%101）/100；//產生一個0到101的隨機概率；

if（（1－FCI）＞＝p）rate＿mode＝increase＿rate；//無線丟包則增加發送速率；

else rate＿mode＝decrease＿rate；//擁塞丟包則降低發送速率；

｝

if（NSI＝＝4） rate＿mode＝decrease＿rate；//擁塞丟包則降低發送速率；

2.3 快速響應機制

由于TFRC協議是基于速率模型的，發送速率的變化十分保守，導致協議對網絡狀態的變化的敏感度較低，這不利于擁塞控制與鏈路的高效利用。本文在網絡由擁塞狀態與非擁塞狀態切換時采取積式增加積式減少 （MIMD）的響應策略，為避免速率調節過猛，我們引入一個動態修正因子m，m隨網絡擁塞狀態持續時間增加而增大，根據實驗結果m初值為0.55較為合適。圖1描述網絡狀態的切換時所采取的策略，其中由中間點得到的NSI為網絡狀態切換的信號，status＿c代表狀態變化情況。算法偽代碼如下所示：

if（status＿c＝＝1）//非擁塞進入擁塞狀態

｛

rnow＝last＿rate＊m；//積式減少發送速率；

m＝m＊Sqrt（1－p）；//結合當前誤碼率減小調節因子數值，加大調節幅度；

｝

if（status＿c＝＝2）//擁塞進入非擁塞狀態；

｛

rnow＝last＿rate＊m；//積式增加發送速率；

m＝m＊Sqrt（1＋p）；//結合當前誤碼率減小調節因子數值，加大調節幅度；

｝

if（（status＿c＝＝1＆＆NSI＜4）｜｜ （status＿c＝＝2＆＆NSI＞2））//根據NSI值退出快速響應機制；

｛

status＿c＝0；

m＝0.55；

｝

圖1 網絡狀態切換

3 仿真實驗及其分析

實驗采取了NS2（NS2.34）仿真平臺對原協議TFRC及改進協議TFRC BMN在多種鏈路條件下進行了模擬仿真，并記錄了各自的變化情況。實驗網絡采用傳統的啞鈴型拓撲結構，如圖2所示。網絡相關參數：有線鏈路帶寬均為100Mbps，10ms傳播時延，分組大小為1000Bytes。實驗采用802.11b標準，無線鏈路帶寬為11Mbps，20ms的時延，無線丟失率為0.01～0.05不等。路由中間節點使用droptail隊列機制，緩存大小為60。模擬時間為100s到160s不等。

圖2 啞鈴拓撲結構

實驗1：考察不同誤碼率下吞吐量，友好性。本實驗分別對TFRC與TFRC BMN進行測試，數據流有S1節點與S2節點間的測試協議流和TCP Newreno流，在S2、S3與S5、S6節點間發送CBR1流和CBR2流。CBR流速度都為5Mbps，模擬時間均為100s。由實驗1得出表1、圖3和圖4。從表2可以看出，在高誤碼率無線網絡中TFRC BMN平均吞吐量都顯著高于TFRC原算法的平均吞吐量，基本保持在沒有誤碼率的水平。隨著誤碼率的不斷增加原協議的吞吐量明顯下降，而改進算法的吞吐量得到了很好的保持。顯然，這是因為TFRC BMN能夠很好的區分無線丟包和擁塞丟包的結果。圖3顯示了改進協議TFRC BMN與TFRC原協議在誤碼率為1%時的平均吞吐量的比較。此外由于為了減少啟動時間，在初始階段速率增長方式為積式增加，圖3初始階段速率增加迅速，并伴有波動。

表2 不同誤碼率下平均吞吐量的比較/（kb/s）

圖4顯示了TCP流分別與TFRC流、TFRC BMN流共存下平均吞吐量的變化情況。結合表1，容易看出在無線鏈路中TFRC BMN平均吞吐量比原協議增加至少594.9%，同時TCP Newreno的平均吞吐量至多減少了3.1%。由此可知，TFRC BMN保持了對TCP的友好性。

實驗2：公平性。本實驗路由節點R1到S5、S5節點均設置為無線鏈路。為考察TFRC流與TFRC BMN的公平性，分別發送3個數據流，統計每個流的吞吐量，根據Jain公 式［9］計 算 其 公 平 性 指 數，公 式 為F（x）＝（∑xi）2/n（∑x2i），其中n表示流的個數，xi為其中某個流的平均吞吐量，F（x）的值越接近1公平性就越好。圖5顯示了不同誤碼率 （0.01～0.05）下 TFRC和 TFRC BMN的公平性的比較。由圖5可知，在不同誤碼率下，TFRC BFJ依然具有良好的公平性。

圖5 不同誤碼率下TFRC BMN、TFRC公平性的對比

實驗3：平滑性測試。本實驗加入一個TCP競爭流分別對TFRC與TFRC BFJ進行模擬仿真。這里引入SMV概念，SMV為吞吐量標準差與平均吞吐量的比值，SMV越小表示代表速率的抖動幅度就越小，其平滑性也越好。式（5）如下，其中Xi分別為第i秒的吞吐量與平均吞吐量珡X。由圖6可知，TFRC改進協議在增加吞吐量的前提下保持了較好的平滑性

實驗4：響應速度測試。為對比TFRC BMN與原協議在網絡擁塞狀態變化的敏感程度，本實驗加入兩個CBR流，在40s時啟動一個40Mbps的CBR1流，在60s時啟動一個90Mbps的CBR2流。網絡在60s時出現嚴重擁塞。由圖7可知，與原協議相比TFRC改進協議在網絡出現擁塞時能更早的進入擁塞退避狀態，并在網絡擁塞結束時迅速的退出擁塞避免狀態，這有利于網絡擁塞的緩解與鏈路帶寬的充分利用［10］。

圖6 不同誤碼率下TFRC BMN、TFRC平滑性的對比

圖7 TFRC BMN、TFRC對網絡變化響應速度對比

4 結束語

TFRC由于無法區分丟包原因而導致其在無線網絡中性能下降，以及基于速率模型而造成其響應遲鈍。針對以上缺陷，提出了新的TFRC改進算法。新算法結合中間節點反饋的隊列長度對網絡狀態進行劃分，進而區分丟包原因，并根據丟包原因的不同采取相應的速率調節機制。此外，在退出擁塞狀態與啟動時采取了積式增加積式減少的快速響應機制。從仿真實驗結果來看，TFRC BMN能更好的適應高誤碼率的無線網絡同時能對網絡狀態變化進行及時的響應，達到了預期的目標。

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