基于信道信息統計的WLAN速率自適應算法

李二兵，徐偉強

(浙江理工大學 信息學院，浙江 杭州 310018)

10.3969/j.issn.1003-3114.2018.01.11

李二兵，徐偉強.基于信道信息統計的WLAN速率自適應算法[J].無線電通信技術,2018,44(1):55-59.

[LI Erbing ,XU Weiqiang.A WLAN Rate Adaptive Algorithm Based on Channel Information Statistics[J].Radio Communications Technology,2018,44(1):55-59.]

基于信道信息統計的WLAN速率自適應算法

李二兵，徐偉強

(浙江理工大學 信息學院，浙江 杭州 310018)

隨著802.11協議簇的新標準越來越多，調制編碼方式也越來越多，速率越來越高。在不同的信道條件下，針對如何快速準確地獲取發(fā)送速率來提高系統在不同條件下的適應能力，提出了一個新型實用基于信道信息統計的速率適應(RA)算法，稱為ISRA。發(fā)送方在發(fā)送狀態(tài)和探測狀態(tài)來回切換，在信道條件不停地變化中根據探測速率的表現及時找到合適的發(fā)送速率，提供給發(fā)送狀態(tài)使用。構建了一個用于探測時使用的二維速率探測表，在探測時，根據傳輸統計的更新決定探測的方向。在實際的硬件設備中實現了該算法，并將實驗所獲得的數據與現有的速率控制機制進行比較。實驗證明此方案的信道適應能力明顯優(yōu)于內核默認的minstrel速率適應算法。

無線局域網；信道條件；速率適應；Ath9k

TP391.4

A

1003-3114(2018)01-55-5

2017-10-09

國家自然科學基金項目(61374020)；中國博士后科學基金一等資助項目(20080440201)

AWLANRateAdaptiveAlgorithmBasedonChannelInformationStatistics

LI Erbing,XU Weiqiang

(School of Information Science and Technology,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 310018,China)

With new standards of 802.11 protocol cluster get more and more,the modulation and coding modes are becoming more and more,and the rate higher and higher.Under different channel conditions,a new practical rate-adaptive (RA) algorithm based on channel information statistics,which is called ISRA,is proposed to obtain the transmission rate continuously and accurately to improve the adaptability of the system under different conditions.The sender switches between transmission state and detection state,and when the channel condition is constantly changing,the appropriate transmission rate is found according to the performance of the detection rate,and is provided for use under transmission state.A two-dimensional rate detection list is used for probing,and the detection direction is determined according to the update of the transmission statistics.The algorithm is implemented in actual hardware device,and the data obtained by the experiment is compared with the existing rate control mechanism.Experiments show that this scheme is superior to the kernel's default minstrel rate adaptation algorithm in channel adaptability.

WLAN; channel condition; rate adaptation; Ath9k

0 引言

無線網絡因其移動性的巨大優(yōu)勢，更容易部署、減少維護和配置成本。 例如，無線技術被廣泛地應用在工業(yè)控制系統自動化[1]、醫(yī)療保健、生物醫(yī)學系統[2]和智能機器人系統[3]。但是多數情況下信道條件在不停地動態(tài)變化，由于無線信道遭受不受控制的干擾、接收站的流動性和來自隱蔽站對信道資源的爭奪，導致吞吐量性能比較差。如何及時調整數據發(fā)送速率來減少對系統性能的影響，成為研究的焦點。速率適應(RA)是802.11設備基礎資源的管理問題，它的目標是在不同的環(huán)境下優(yōu)化無線鏈路吞吐量。默認的內核minstrel算法在信道條件較好或者信道條件變化緩慢的情況下能夠擁有很好的表現，在信道條件快速變化時表現卻極劇降低?；谶@個缺陷，對默認的速率適應算法進行了改進。高速無線網絡要求一個基于時變信道條件的有效控制機制優(yōu)化速率選擇。在一些文獻中，有一些RA算法專為最近的標準而設計，但是，其中許多測試的開展僅使用了網絡模擬器NS-2。此外，目前這些提出的RA算法沒有在實踐中使用現有設備驅動，因為需要修改IEEE 802.11標準。

1 研究現狀

對于WLAN，現有的RA算法是采用簡單直觀的規(guī)則找到最優(yōu)的速率，但在信道條件快速變化中其表現非常遲緩并出現性能下降。那么，需要一個兼容802.11標準的算法來抵抗各種動態(tài)變化。本文設計了一個基于探測的WLAN實用速率控制算法,然后在實際使用的設備中使用Ath9k驅動程序，而且不需修改現有標準。新的速率適應將鏈路條件中的短暫和持續(xù)變化分類，然后控制短期和長期信道質量變化，不斷智能監(jiān)控傳輸歷史并且探測可能勝過當前速率的新數據速率，通過有效的傳輸速率調整來快速適應這些變化。因此，它優(yōu)化了無線鏈路上的吞吐量(或延遲)性能。

RA算法可以分為兩類，第一類基于統計的算法(例如ARF[4]、AARF[5]、SampleRate[6]和ONOE[7])和第二類基于信號測量的算法(例如，CHARM[8]、RBAR[9]、OAR[10]和Goodput Analysis[11])。在文獻[12]中，提出了一種使用混合方法收集的傳輸統計并測量接收信號強度信息(RSSI)提高網絡多媒體性能的應用。一些RA的績效評估算法出現在文獻[13-14]中。

2 Atheros芯片組和Ath9k驅動程序

Ath9k是一個完全免費和開源的用于Atheros芯片組的Linux設備驅動程序，它是在802.11系列的WLAN卡進行操作。Ath9k驅動程序維護了一些FIFO(先進先出)隊列。每當一個數據從網絡層接收到，驅動程序添加適當的IEEE 802.11 MAC頭與必要的信息并將數據包插入一個FIFO隊列。在Ath9k中，Atheros 傳輸為每個幀指定4個重試系列(r0/c0,r1/c1,r2/c2,r3/c3)去準備發(fā)送，每對具有特定速率ri和最大傳輸嘗試ci。因此，丟失的數據包以4個不同速率來傳輸直到成功或超過重試限制。每幀在(c0+c1+c2+c3)次不成功的傳輸嘗試之后被丟棄。

3 ISRA算法設計與實現

ISRA算法由兩部分組成，分別是統計信息更新和發(fā)送速率選擇。前者是估計機制，用來估算信道質量；后者是響應機制，實現速率的自適應調節(jié)。本文算法采用‘S’型的速率調節(jié)方式，如圖1所示，通過不斷地在子集間和子集內來回切換搜索，選擇出最佳的發(fā)送速率以獲得吞吐量性能的最大化，當無線信道狀況發(fā)生變化時，首先選擇在同一個速率子集內進行向上/向下搜索，直到取得該區(qū)間內吞吐率性能的最大值；然后選擇向右/向左切換到不同的速率子集進行搜索，判斷是否存在更高吞吐率的發(fā)送速率。

圖1 ISRA算法的速率調節(jié)示意圖

3.1 二維速率探測表

本文提出一個實際的基于發(fā)送的算法，這是隨著無線信道條件變化的自調整和快速響應。它是一個開環(huán)RA的算法不需要來自接收器的任何顯式反饋，僅監(jiān)視二進制ACK(隱式反饋)，ISRA算法是通過速率組來實現對速率的管理。MCS_group是一個根據MCS(調制與編碼策略)組成的長度為8的數組；rate_group是一個長度為8的數組，按照空間流數，是否支持SGI和使用的帶寬分為不同速率，其配置順序如表1所示。

表1 速率的分類

組號空間流數是否支持SGI帶寬的選擇20MHz/40MHz01否2012否2021是2032是2041否4052否4061是4072是40

在每個子集MCS中，速率按從低到高排序，這樣就構成了二維的速率探測表rateProbeTable[MCS_group][Rate_group]。如圖1所示，當需要探測的時候，從rateProbeTable選擇需要探測的速率。

3.2 長期統計和短期統計

ISRA 算法保持當前信道對每個使用過的傳輸速率的統計(包括吞吐率、投遞率、吞吐率與投遞率的加權平均、PER)。在ISRA 算法中，收集發(fā)送方的統計數據分為兩類以適應時變信道的特征。長期統計和短期統計通過監(jiān)測的傳輸結果不斷更新。長期統計維持適應的傳輸速率，保證這個吞吐量的長期最大化。其潛在的最佳速率通過觀察在探測階段的傳輸吞吐率與投遞率的加權平均值來決定。短期統計用于控制傳輸速率應對瞬態(tài)變化來提高系統響應能力。無線鏈路通常表現多樣，不遵循固定成敗模式。在這種情況下，連續(xù)接收和丟失ACK幀反映出信道條件在短時間內快速改善和惡化。

3.3 probe()函數的設定

在單輸入單輸出(SISO)情況下，決定只是簡單的一步步提升或降低，這可能導致過早的速率切換決定。然而，在MIMO技術的情況下，附加的發(fā)射天線可用于分集增益。probe()函數被定期調用，在可能的探測方向智能探測。探測速率根據多速率重試機制進行調整，圖2顯示了6個自定義的探測函數，每個函數執(zhí)行不同的探測方向功能，對應于以下功能：Up_Probe()、Down_Probe()、Right_Probe()、Left_Probe()、Left_Up_Probe()和Right_Down_Probe()。分別代表向上探測、向下探測、向右探測、向左探測、向左上探測、向右下探測。

圖2 不同的探測方向

3.4 探測速率的選擇

探測速率的選擇。在探測階段，發(fā)送方設置2個連續(xù)的探測序列進入Probe狀態(tài)，第一個序列被用于探測當前使用的空間流，其中數據的10%是在與max_tp_rate同一個MCS組的2個相鄰速率發(fā)送的。因此多速率重試序列r1=Up_Probe()、r2=max_tp_rate、r3=Down_Probe()；第二序列中的探測是基于目前使用的流的數量，10%的數據包在另一個窗口被發(fā)送在其他候選的速率；如果發(fā)送方只有一個空間流，向右進行高速率探測，調用的函數是Right_Probe()和Right_Down_Probe()；否則，對于其他情況向左進行低速率探測，調用的函數是Left_Probe()和Left_Up_Probe()；在探測期間，max_tp_rate保持在多速率重試序列中。在這2個探針序列之后，發(fā)送者返回Tx(發(fā)送)狀態(tài)。每個速率發(fā)送完后調用minstrel_ht_update_caps()函數，對速率參數進行更新，對所有探測的5個速率的表現(吞吐率與投遞率的加權平均)進行評估，得到最佳速率在二維速率探測表中的索引sample_idx。

3.5 發(fā)送速率的選擇

速率選擇由get_rate()功能控制，它決定了新的發(fā)送數據包的速率ri。在獲得成功發(fā)送速率的sample_idx后，用這個速率與當前吞吐率最高的速率max_tp_rate進行比較，如果sample_idx速率大于max_tp_rate，sample_idx速率就會成為當前新的吞吐率最高的速率max_tp_rate，也就是接下來的發(fā)送速率，否則max_tp_rate不變。

3.6 ci的設定

在ISRA算法中，鏈路質量的短期變化由多速重試系列控制，長期的變化是通過操縱來改變ri的值。高速率在信道條件下降時可能導致額外重傳。另一方面，低速率可能導致傳輸減少速度相當快。多速率重試系列在發(fā)送(Tx狀態(tài))和探測(Probe)期間使用。對于這2個狀態(tài)可能不止一次嘗試，不要第一次嘗試失敗就急于去降低速率，因為很可能這樣的失敗是由于碰撞引起的。因此，將c2設置為2，這意味著第一次和第二次嘗試使用長期的速率在傳播期間或保護期間的探測。同樣，c1和c3重試限制設置為2個，以確?？焖龠m應短期信道變化。其他子集間的速率探測也都是設置c為2。

ISRA方案中，對每個站長期的傳輸速度的minstrel_ht_rate_status根據發(fā)送方的狀態(tài)。狀態(tài)轉換和使用功能如圖3所示，發(fā)送方有2種狀態(tài)，即Tx狀態(tài)和Probe狀態(tài)。在每一輪中，發(fā)送方周期性地移動在這2種狀態(tài)之間并且不斷地更新相關統計。發(fā)送方調整長期MCS，兩個時期的統計重置，這意味著開始一個新的回合。

采用長期統計和短期統計相結合的方式，長期統計根據一段時間內對數據幀發(fā)送狀態(tài)的統計來決定當前的發(fā)送速率，短期統計采用多速率重試機制。同時，發(fā)件方觀察當前速率的傳輸結果。具體來說，根據監(jiān)控PER來計算吞吐量。在實踐中，TCP的平均碰撞率約為11%，因此PER值相比這個閾值較小時被忽略。長期傳輸速率調整后，下一個探測時間probe_interval被設置為默認周期60 ms。

圖3 發(fā)送方的傳輸狀態(tài)

4 系統驗證與性能比較

本文在有無線干擾的實驗室進行了性能驗證，基于不同的信道條件，把ISRA算法與內核默認的minstrel算法進行了性能比較。

4.1 系統設置

在實驗中使用Intel Core i3的cpu和內核版本為3.11.0-15的ubuntu 12.04操作系統。部署一個TDMA AP在帶有英特爾酷睿i3的筆記本電腦上，其他4個筆記本電腦作為站。每個TDMA節(jié)點配備Atheros 系列的無線網卡，默認采用ISRA速率適應算法。網絡拓撲實驗模型如圖4所示。

圖4 網絡拓撲實驗模型

4.2 吞吐量性能比較

以minstrel算法作為參考，圖5給出了不同速率適應算法的TCP吞吐量性能比較。所有的測試都是由站主動發(fā)起，并與網絡連接點AP實現上層流量的通信。

圖5(a)與圖5(b)分別是minstrel方法的客戶端與服務端，圖5(c)與圖5(d)分別是ISRA方法的客戶端與服務端。在進行多次實驗后，通過圖5(a)與圖5(c)、圖5(b)與圖5(d)的對比可以發(fā)現，相同的系統條件狀況下，采用ISRA算法明顯比minstrel算法吞吐量要高。圖6給出的是在一個實驗室環(huán)境中，每個站發(fā)出請求在不同速率算法條件下的最大吞吐量。

(a)Minstrel算法的客服端

(b)Minstrel算法的服務端

(c)ISRA算法的客服端

(d)ISRA算法的服務端圖5 不同速率適應算法的TCP吞吐量性能比較

圖6 2種速率適應算法性能上的比較

5 結束語

研究了無線局域網絡速率自適應算法的改進問題，綜合考慮了信道條件各種情況下的發(fā)送策略。首先介紹了內核默認的速率發(fā)送機制以及它的不足，然后提出了ISRA算法。一方面通過長期統計來提高系統穩(wěn)定性，另一方面通過短期統計來提高系統的響應性。最后在Ath9k驅動中實現ISRA算法，在實驗室中通過測量對比發(fā)現，ISRA算法比內核默認的minstrel算法在吞吐量性能上提高8%左右，表明了ISRA算法在速率控制上具有良好的性能。后續(xù)工作將會在鏈路調度的優(yōu)先級上展開。

[1] Song J, Han S,Mok A,et al.Wireless HART: Applying Wireless Technology in Real-Time Industrial Process Control[C]∥ IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium.IEEE Computer Society,2008:377-386.

[2] Zhang W, Zhu X,Han S,et al.Design of a Network-based Mobile Gait Rehabilitation System[C]∥ IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics.IEEE,2015:1773-1778.

[3] Han S, Mok A K,Meng J,et al.Architecture of a Cyberphysical Avatar[C]∥ ACM/IEEE International Conference on Cyber-Physical Systems.IEEE,2013:189-198.

[4] Kamerman A, Monteban L.WaveLAN?-II: a High-performance Wireless LAN for the Unlicensed Band[J].Bell Labs Technical Journal,2010,2(3):118-133.

[5] Lacage M, Manshaei M H,Turletti T.IEEE 802.11,Rate Adaptation: a Practical Approach[C]∥ ACM International Symposium on Modeling,Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems.ACM,2004:126-134.

[6] Bicket J C.Bit-rate Selection in Wireless Networks[D].NewYork:Master’s Thesis Mit,2005.

[7] ONOE Rate Control[OL].Available: http:∥www.madwifi.org/browser/madwifi/trunk/ath_rate/onoe.

[8] Judd G, Wang X,Steenkiste P.Low-overhead Channel-aware Rate Adaptation[C]∥Proceedings of the 6th International Conference on Mobile Systems,Applications,and Services,New York,USA,2008: 118-131.

[9] Holland G, Vaidya N,Bahl P.A Rate-adaptive MAC Protocol for Multi-Hop Wireless Networks[C]∥ ACM,2001:236-251.

[10] Sadeghi B, Kanodia V,Sabharwal A,et al.OAR: An Opportunistic Auto-Rate Media Access Protocol for Ad Hoc Networks[J].Wireless Networks,2005,11(1-2):39-53.

[11] Qiao D,Choi S,Shin K G.Goodput Analysis and Link Adaptation for IEEE 802.11 a Wireless LANs[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing,2002,1(4): 278-292.

[12] Haratcherev I,Langendoen K,Lagendijk R,et al.Hybrid Rate Control for IEEE 802.11[C]∥Proceedings of Acm Mobiwac,2004:10-18.

[13] Pal S,Kundu S R,Basu K,et al.IEEE 802.11 Rate Control Algorithms: Experimentation and Performance Evaluation in Infrastructure Mode[C]∥ Digital Information,Networking,and Wireless Communications (DINWC),International Conference on.IEEE,2008:105-108.

[14] Yang Y,Marina M,Bagrodia R.Experimental Evaluation of Application Performance with 802.11 PHY Rate Adaptation Mechanisms in Diverse Environments[C]∥ Wireless Communications and Networking Conference,WCNC.IEEE,2006:2273-2278.

李二兵( 1991—) ，男，碩士研究生，主要研究方向: 物聯網應用與開發(fā)；

徐偉強( 1975—) ，男，教授，碩士生導師，主要研究方向:物聯網、無線傳感網絡、通信網絡的分布式優(yōu)化與控制等， 承擔國家自然科學基金資助項目(No.61374020,No.61302076)；浙江省自然科學基金資助項目(No.LR15F010002,No.Y17F010088)。