適用于IEEE 802.11ac協議的高效速率自適應算法

潘志鵬，吳 斌，葉甜春

（中國科學院微電子研究所，北京 100029）

適用于IEEE 802.11ac協議的高效速率自適應算法

潘志鵬，吳 斌，葉甜春

（中國科學院微電子研究所，北京 100029）

速率自適應作為多速率無線局域網必不可少的一種機制，決定著系統的性能.針對IEEE 802.11ac協議，以不改變MAC幀格式為前提，提出了一種基于接收端信息反饋的高效速率自適應算法.算法的基本思想是，通過RTS幀實時準確地估計當前信道狀況，然后將選擇的最佳發送速率信息攜帶于CTS幀的擾碼序列中并反饋給發送端.另外，根據統計的接收誤幀率，自適應地調節速率選擇的閾值水平，進一步保證了系統性能的穩定性.利用NS-3軟件進行了仿真驗證，結果表明在不同的信道環境下，該算法的吞吐率性能均優于AARF、ONOE以及Minstrel這3種常用的速率自適應算法.

802.11ac；速率自適應；信道狀況；閾值

隨著第5代無線局域網標準的制定和推廣，越來越多的設備將支持IEEE 802.11ac協議，多種發送信道帶寬以及調制編碼方式，使得物理層具備更多可選擇的發送速率.速率自適應作為多速率無線局域網必不可少的一種機制，能夠根據不同的信道狀況選擇最佳傳輸速率，進而提升整個系統的信道利用率和傳輸穩定性.然而，802.11系列標準并沒有明確地指定所采用的速率自適應算法，因此一直以來都是學術界和工業界研究的重點.

目前，大量的文獻針對速率自適應提出了一系列算法.以接收端是否參與速率選擇進行區分，可以將速率自適應算法劃分成兩大類:開環算法［1-8］和閉環算法［9-11］.在通常情況下，開環算法基于信息統計方式，例如AARF算法［1］統計連續成功或失敗幀數；ONOE算法［2］維持了當前傳輸速率的信用度；SampleRate算法［3］統計各速率下數據幀的平均傳輸時間；Minstrel算法［4］則統計各速率對應的傳輸吞吐率；HA-RRAA算法［5］統計短時間內的誤幀率；MiRA算法［6］根據塊確認統計子幀錯誤概率；H-RCA算法［7］統計幀丟失概率等.然后，以統計信息值作為衡量信道質量的依據，逐級調整發送速率，最終達到理想的傳輸性能.由于開環算法不需要發送端與接收端之間額外的信息交互，使得所設計的算法易于兼容不同的協議標準，但速率調整的滯后性無法實時跟蹤信道狀況的快速變化，尤其是不利于快衰落時變信道.文獻［8］則提出了CHARM算法，根據發送端統計反饋幀的接收信號強度（RSSI值），估計接收端所處的信道狀況，然而實測表明無線信道往往是非對稱的［11］，使得信道狀況估計存在較大的偏差.

另一方面，以RBAR［9］算法為代表的閉環算法，利用接收端估計當前信道質量，并反饋最佳發送速率給發送端，使得信道估計更加準確，且適用于快速變化的信道環境.但是，RBAR算法通過修改RTS、CTS幀實現速率信息的交互，而OFRA算法［10］則采用自定義幀格式的方式，在協議兼容性方面兩者均具有一定的局限性.RAM算法［11］通過控制反饋幀的速率，決定發送端是否提升傳輸速率，雖然無須改變原有MAC幀格式，但卻無法實現發送速率的實時調整.

基于RBAR算法所采用的接收端反饋速率信息的核心思想，針對不同衰落程度的信道環境，筆者提出了一種適用于IEEE 802.11ac協議的高效速率自適應算法——改進RBAR算法（Modified RBAR，MRBAR）.相比于RBAR算法，該算法以不改變802.11協議幀格式為前提，將速率及帶寬選擇信息攜帶于CTS幀的擾碼序列中，保證了不同協議之間的兼容性.同時，接收端通過不斷統計接收誤幀率，可以動態調整速率選擇閾值表，相比于固定閾值表方式提高了速率選擇的靈活性和準確性，也極大地提升了系統的吞吐率性能.采用NS-3仿真軟件［12］對M-RBAR算法進行系統建模，在4種不同的信道環境下，其UDP吞吐率性能均優于AARF［1］、ONOE［2］和Minstrel［4］等速率自適應算法.

1 IEEE 802.11ac MAC協議

IEEE 802.11ac協議通過物理層（PHYsical layer，PHY）采用先進的MIMO-OFDM技術以及更高的發送信道帶寬，使得基帶數據傳輸速率可達109量級.而媒體接入控制層（Media Access Control，MAC）的協議設計與實現效率則最終決定了網絡的系統性能.

1.1DCF協議

分布式協調功能（Distributed Coordination Function，DCF）是IEEE 802.11 MAC協議的基本接入方式，其核心是采用具有沖突避免的載波偵聽多路訪問（CSMA/CA）機制，提供多站點公平競爭信道的能力. DCF協議支持兩種數據交換方式:基本模式和RTS/CTS模式.RTS/CTS交互機制不僅可以解決隱藏站點問題，而且避免了數據幀交互過程中發生碰撞的可能性.為了提升MAC層傳輸效率，802.11ac協議會采用幀聚合和塊確認的高效傳輸方式，但卻增大了數據幀傳輸沖突引起的信道資源浪費.在通常情況下，聚合幀傳輸均要求采用RTS/CTS交互機制.

1.2動態帶寬選擇

對照組和觀察組的60例研究患者每天給予患者1枚安達芬栓（重組人干擾素α2b栓，安徽安科生物工程（集團）股份有限公司生產，國藥準字S20020103，10萬U/粒）進行治療，于月經結束后第3天開始使用，具體用藥方法為每晚睡前將藥物置入到陰道后穹窿處，1粒/次，且連續使用12次為1個治療療程，治療3個療程。患者在治療期間禁止盆浴、陰道沖洗、性生活。

IEEE 802.11ac協議支持多種傳輸信道帶寬，在多個無線網絡共存的信道環境下，動態帶寬選擇的系統性能明顯優于靜態帶寬選擇的.圖1給出了動態帶寬選擇的過程.發送端準備以80 MHz信道帶寬傳輸數據幀之前，首先采用復制模式向所有主次20 MHz信道發送Non-HT格式的RTS 幀.接收端根據當前各主次信道的忙閑狀態，選擇適合數據幀傳輸的信道帶寬，并通過復制模式的CTS幀反饋給發送端.完成RTS/CTS幀交互之后，發送端便可在不受其他網絡干擾的情況下，選擇最佳傳輸信道帶寬發起數據幀交互.

圖1　動態帶寬選擇

2 M-RBAR速率自適應算法

基于802.11ac協議信道帶寬選擇的實時反饋機制，提出了M-RBAR速率自適應算法.該算法利用RTS/CTS幀交互，使得接收端可以通過解析RTS幀的信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR），實現對時變信道實時性、準確性的估計；然后，根據當前信道狀況選擇出適合數據幀發送的最佳速率；最后，將攜帶速率信息的CTS幀反饋給發送端.相比于發送端間接統計的速率自適應算法，M-RBAR算法采用接收端直接反饋的方式，可以實現高效的速率選擇.

2.1速率信息交互

M-RBAR算法無須改變MAC幀格式，而是通過RTS與CTS幀的物理層擾碼序列攜帶帶寬與速率信息.表1給出了詳細的編碼格式，其中擾碼序列的B4位表示通信雙方的信道帶寬選擇方式，而B5和B6位則指示了具體的帶寬選擇信息.同時，利用B0至B3位攜帶所選擇的最佳調制編碼方式，間接實現了速率信息的反饋.

表1　RTS/CTS幀的擾碼格式

2.2協議兼容性分析

為了保證被其他站點正確地接收并解析，M-RBAR算法并未改變RTS與CTS的MAC幀格式，但發送端在獲得CTS幀之前不能事先地預知數據幀即將采用的速率信息，因此也就無法準確地設置RTS幀的信道預留時間，進而影響其他站點的虛擬載波偵聽效果.針對該問題，筆者對RTS、CTS幀的持續時間字段進行了精細化設計.

圖2　M-RBAR算法協議兼容

分析圖2（a）所示的場景，節點A和D分別為節點C和B的隱藏站點.圖2（b）給出了該場景下，節點B和C采用RTS/CTS交互方式進行數據幀傳輸，節點A和D的虛擬載波偵聽效果.采用M-RBAR算法的節點B發送RTS幀時，會假設數據幀將以節點所能支持的最高速率vmax進行發送，同時也將該信息通過RTS幀的擾碼序列（表1所示）傳遞給接收端，因此對應的持續時間字段DRTS為

其中，SSIFS為協議規定的最小幀間間距，TCTS、TACK分別為CTS與ACK幀采用基本速率發送所需的傳輸時間，而LData表示待發送數據幀的長度.當節點B接收到CTS幀之后，將采用反饋的速率信息vexact發送數據幀，由于vexact≤vmax，保證了節點A以DRTS預留的信道時間不至于過長而浪費信道資源.另一方面，節點A在監聽到數據幀之后又能更新自己的NAV值，使得在節點B結束此次傳輸之前不會去競爭信道.而節點D可以通過CTS幀獲得節點C給予的確切信道預留時間.CTS幀的持續時間字段DCTS設置為

3 M-RBAR算法設計與實現

圖3　M-RBAR算法體系架構

表2　速率選擇機制

3.1速率選擇

速率選擇機制決定了M-RBAR算法對發送速率的自適應調節效果.與其他基于發送端信息統計的速率自適應算法不同的是，M-RBAR算法可以實時地根據當前信道狀況選擇最佳的發送速率，而非步進式的速率更新或隨機性的速率探測.M-RBAR算法速率選擇模塊的實現流程如圖3所示，依次進行了信道估計、閾值表查找和速率信息反饋3個步驟.

采用M-RBAR算法的接收端不斷地檢測RTS幀是否正確地接收，過濾掉錯誤的RTS幀，而提取正確RTS幀的信噪比SNRRTS.然后，查找SNR-速率閾值表并選擇與SNRRTS所表征的信道環境匹配的發送速率，其速率選擇機制參考RBAR算法［9］進行設計.假設通信雙方支持的調制編碼方式有MCS0，…，MCS7，各模式在特定的誤比特率（10-6）條件下，對應的信噪比閾值分別為TH0，…，TH6，則具體的速率選擇機制如表2所示.

在進行速率選擇的同時，接收端判斷當前各主次信道的忙閑狀態CCAi，選擇合適的發送信道帶寬.最后，以選擇的最佳發送帶寬和調制編碼模式兩者信息，生成并發送CTS反饋幀.

表3　閾值自適應調整參數

3.2閾值自適應調整

在實際應用中，無法事先獲得一張十分精準的信噪比速率閾值表，同時又要求該閾值表適用于參差不齊的接收端處理性能，更增加了閾值表的設計復雜度.針對該問題，筆者提出了一種閾值自適應調整機制，通過不斷地微調閾值表以期尋求系統性能的最大化.該機制的實現流程如圖4所示，利用ONOE算法［2］的自適應調節思想，為每一時間段內的閾值水平維持一個信用值，并以該信用值變量作為更新閾值的依據.通過不斷統計固定時間段內接收數據幀的誤幀率Per，以及各調制編碼模式的使用率PMCS0，…，PMCS7，獲得反映當前速率選擇效果的必要信息，與其他系統參數（見表3）進行比較并自適應調節閾值水平.如果誤幀率超過Per?up且MCS0使用率不足Po，則提升閾值水平α，并復位信用值，使得速率水平整體向低速率偏移，增加系統的穩定性.當誤幀率小于Per?down且MCS7使用率小于Po時，提高當前閾值水平的信用值，直至信用值達到10，則降低閾值水平α，并復位信用值，而這會使得速率水平整體往高速率偏移，提升系統的吞吐率性能.在其他情況下，均減小信用值.利用該自適應調節機制，可以將SNR-速率閾值表調整到一個最佳水平.

圖4　閾值自適應調整實現流程

4 軟件仿真與性能分析

采用NS-3網絡協議仿真軟件［12］對MRBAR速率自適應算法進行性能仿真驗證.基于4種不同信道環境，對比M-RBAR算法與幾種常用算法之間的性能差異.由于RBAR算法無法與現有協議保持兼容，因此不考慮與RBAR算法的性能比較，而是選擇了AARF、ONOE、Minstrel算法作為性能仿真的參考.

4.1仿真平臺

為了評價不同速率自適應算法的調節性能，需要建立一個統一的基于NS-3的802.11協議仿真系統平臺.如圖5所示，采用最基本的網絡拓撲，通過AP和STA節點建立一個簡單的一對一基礎型網絡.每個節點均需要對上層應用、TCP/IP協議棧、WiFi網絡設備和無線信道等各個層次進行模型的構建.為了便于分析各種速率自適應算法的選擇效果，仿真系統采用UDP單向傳輸協議，并綁定上恒定速率的數據流（CBR），為網絡性能測試提供飽和的、穩定的上層激勵.

圖5　網絡拓撲及節點層次框架

圖6　基于NS-3的802.11協議體系架構

基于NS-3的802.11協議模型具備對真實無線網絡設備的模擬，清晰的層次化架構，良好的模塊化設計，便于速率自適應算法的仿真驗證，且能夠與實測效果較為吻合，其體系架構如圖6所示.其中，網絡設備接口實現了與TCP/IP協議棧的標準socket交互.802.11協議層包含對AP或STA的管理，實現了掃描、關聯等協議操作.中間層包括了基本的DCF競爭接入機制、隊列調度算法和速率自適應等模塊，需要依次對M-RBAR、AARF、ONOE和Minstrel等速率自適應算法進行建模并集成于現有的仿真平臺中.同時，速率自適應模塊需要不斷地統計數據幀的發送與接收狀況，并以此作為速率選擇的依據，最終將速率信息反饋給MAC Low層.另外，為了模擬不同節點間距以及不同移動環境所引起的差異化的接收信號質量，采用LogDistance模型仿真無線信道的大尺度衰落，并疊加上Jakes’模型的瑞利分布特性仿真無線信道的小尺度衰落.而物理層則選擇yans模型，設置數據幀錯誤模型為NistError Rate Model.

4.24種信道環境

不同的信道環境對速率自適應算法提出了嚴峻的考驗.筆者通過配置Jakes’模型參數，模擬節點移動所帶來的多徑效應，建立了4種不同衰落程度的信道環境，分別是靜止、慢衰落、中等衰落和快衰落.其中，運動速率為0.2 m/s，模擬了節點緩慢移動環境；速率為1.2 m/s，仿真正常步行環境；速率為5 m/s，代表了車載移動環境.如圖7所示，通過NS-3仿真獲得4種信道環境下對應不同波動程度的接收信號質量，即信噪比值.

圖7　4種信道環境下的信噪比曲線

4.3吞吐率性能比較

為了驗證M-RBAR算法性能，筆者選擇固定速率、AARF算法、ONOE算法以及Minstrel算法作為參考.圖8給出了不同的信道環境下，遞增節點間距，不同速率自適應算法的UDP吞吐率性能對比.

由圖8（a）可知，在穩定的信道環境下，M-RBAR算法并沒有完全優于其他速率選擇方案.這是由于MRBAR算法根據固定的信道質量將會選擇不變的傳輸速率，而具備速率探測功能的AARF、Minstrel等其他算法，會嘗試以更高的發送速率去傳輸數據幀，在一定條件下吞吐率性能會略高于M-RBAR算法.比如，更高的發送速率雖然導致了更高的誤比特率，但相同時間內可能成功傳輸更多的數據幀，使得吞吐率反而得到了提升.

圖8　不同速率自適應算法性能比較

從圖8（b）至圖8（d）可以看出，在3種不同衰落程度的信道環境下，不同節點間距對應的M-RBAR算法的UDP吞吐率性能均優于其他速率自適應算法的.特別是在快衰落信道環境下，40 m節點間距所對應的M-RBAR算法性能相比于AARF算法、ONOE算法和Minstrel算法分別提高了54%、144%和153%.由此也表明，采用M-RBAR算法的節點可獲得理想的速率選擇性能，且能較好地適用于不同的時變信道.

4.4閾值自適應調節效果

對M-RBAR算法的閾值自適應調節功能進行仿真驗證.采用圖5所示的網絡拓撲以及圖7（b）的信道環境，節點間距設置為30 m，通過改變接收節點的接收處理能力，使得其真正的閾值水平與事先設定的閾值表存在一定的差異.然后，對是否啟用閾值自適應調節機制的兩種情況，觀察各自對應的瞬時UDP吞吐率性能.如圖9所示，具備閾值自適應調節機制的節點會在較短的時間內，自動地調整到與接收節點一致的閾值水平上進行數據幀傳輸，使得整體吞吐率性能相比未采用該機制的節點具有顯著的提升，保證了不同系統的性能穩定性.

圖9　閾值自適應效果對比

5 結束語

在綜合分析IEEE 802.11ac協議的幀聚合和動態帶寬選擇機制之后，基于RTS/CTS傳輸方式，提出了一種高效的速率自適應算法MRBAR.該算法通過對當前信道狀況實時準確地估計，可以獲得數據幀的最佳發送速率，而采用擾碼序列實現速率信息的交互，避免了MAC幀格式的修改.同時，閾值自適應調整保證了算法實現的性能穩定性.NS-3仿真驗證表明，在不同運動場景下該算法的UDP吞吐率性能優于AARF、ONOE以及Minstrel等速率自適應算法.但受限于仿真工具，缺少對更高信道帶寬以及MIMO技術的精確模擬，后續工作將會在實際的802.11ac硬件系統平臺上集成M-RBAR算法，以期進一步驗證該算法的實現可行性和性能優越性.

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（編輯:郭 華）

Highly efficient rate adaptation algorithm for IEEE 802.11ac

PANG Zhipeng，WU Bin，YE Tianchun
（Institute of Microelectronics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100029，China）

Rate adaptation，which is one indispensable mechanism for the multi-rate wireless local area network（WLAN），is critical to the system performance.In this paper，we propose a highly efficient rate adaptation algorithm for IEEE 802.11ac based on the receiver’s information feedback without modifying the MAC frame format.The basic idea is that the RTS frame is used to estimate the channel condition accurately，and then the CTS frame is sent back with the information of the chosen rate in a scrambling sequence.Moreover，according to the probability of the error received，the threshold of rate selection can be adaptively adjusted，thus further enhancing the stability of system performance.Simulation and verification by NS-3 show that the throughput performance of this algorithm outperforms that of three well-known rate adaptation solutions（AARF，ONOE，and Minstrel）in different channel environments.

802.11ac；rate adaptation；channel condition；threshold

TN925+.93

A

1001-2400（2016）01-0120-07

10.3969/j.issn.1001-2400.2016.01.022

2014-08-21 網絡出版時間：2015-04-14

國家科技重大專項資金資助項目（2012ZX03004004）；北京市科技新星計劃資助項目（2010B060）

潘志鵬（1988-），男，中國科學院博士研究生，E-mail:panzhipeng@ime.ac.cn.

網絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20150414.2046.019.html