下一代WLAN分組目標喚醒時間調度改進方案

陳清華，邵劍集，翁正秋

1(浙江工業大學 計算機科學與技術學院,杭州 310014) 2(溫州職業技術學院 信息技術系,浙江 溫州 325035)

1 引 言

隨著無線訪問需求的增長和各類富媒體的廣泛應用，移動數據流量呈爆炸式增長.據思科(Cisco)調查[1]顯示，預計到2021年全球移動數據流量年均值將上升至587 EB，且將會有63%的移動數據流量分流到基于IEEE 802.11標準[2]的WLAN(Wireless Local Area Network，無線局域網)上.WLAN的部署隨之變得更加密集.為提高高密度WLAN的性能，IEEE協會于2013年成立TGax工作組啟動對下一代WLAN標準IEEE 802.11ax的研究，并推遲于2020發布正式版本.

期間發布的3.0草案[3]中引入了OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，正交頻分復用多址)技術.該技術將整個信道劃分成多個被稱為RU(Resource Unit，資源單位)的子信道，通過在介質訪問控制層為不同用戶分配不同RU，實現了上行多用戶同時傳輸的能力，并進一步依據可用的RU數量提出了基于快速退避的信道隨機接入過程，即UORA(Uplink OFDMA Random Access，基于OFDMA技術的上行隨機接入).由于上行需求的不可預知性和分布式隨機接入特性，網絡上行性能很大程度上制約于UORA過程.密集環境中，大規模接入站點共同競爭有限的頻譜資源造成高碰撞率和強干擾，引起信道的激烈碰撞和站點能耗的浪費.利用動態分組機制，將站點劃入不同數據傳輸服務期，可有效提高網絡整體吞吐率.

據此，本文結合網絡密度提出了一種改進的基于TWT(Target Wake Time,目標喚醒時間)分組休眠調度過程的信道接入方案，即ITSS(an Improved TWT Scheduling Scheme).ITSS可依據網絡參數及站點密度，通過控制同時活躍的站點數確定不同的分組調度策略，提升信道利用率的同時提高密集部署情境下的整體網絡吞吐率及能效，主要工作及貢獻如下：

1)同時活躍站點個數與整體吞吐率密切相關，在考慮未要求休眠站點的情況下，提出的ITSS方案根據推演得到的吞吐率公式計算最優服務站點個數，并做出兩類不同的調度模式的選擇；

2)提出使用最速下降法獲得最優服務站點個數.同時在考慮能耗問題的情況下，使用啟發式搜索算法解決了決策過程中的背包問題及休眠時長調整問題；

3)ITSS計算速度更快.仿真結果表明，ITSS方案具有更高吞吐率和能效.

下面就本文相關工作、方案、仿真及結果分析展開介紹.

2 相關工作

便攜式設備能量存儲有限，其有效利用一直備受關注.自1997提出IEEE 802.11標準開始，WLAN電源管理方案就引入了PSM(Power Save Mode，能量節省模式)[2].該模式通過適時關閉無線接收器節省能耗，來保障終端設備更長時間的運轉.處于PSM的站點每隔LI(Listen Interval，偵聽間隔)的時長醒來，即整數倍的信標幀間隔，以接收數據.站點設置的LI過長可能引發AP緩存溢出，同時醒來的站點過多則會導致激烈的碰撞，數據傳輸能效降低.此外，數據是否能夠傳輸成功，還取決于醒來時刻的信道狀態等條件.研究人員針對傳統WLAN的節能方案存在的問題提出了諸多改進的方案，例如采用自適應的LI[4]、不同約束條件下動態調整LI[5]及修改流量指示圖中的信息位[6]，也有借助物理層技術來改善站點能耗[7,8].

而在下一代WLAN標準草案中引入適用于大規模終端的IEEE 802.11ah標準[5]中的TWT(Target wake Time，目標喚醒時間)節能機制.TWT通過協商確定站點的休眠周期及其對應的數據傳輸服務期，從時域角度緩解了碰撞和干擾.同時，該草案結合上行多用戶傳輸的新特性提出廣播TWT[9].研究[10]指出，結合多用戶傳輸的廣播TWT具有更高的吞吐率和更低的能耗.

下一代WLAN的廣播TWT工作機制如圖1所示.站點休眠調度通過兩個階段完成：第一階段，站點與AP協調第一個TBTT(Target Beacon Transmission Time，目標信標幀傳輸時間)和LI，并由這兩個參數確定后續的所有TBTT時間；第二個階段，站點在相應的TBTT時間點醒來，接收包含在信標幀中的TWT SP(Service Period，服務期)信息，加入到指定的廣播TWT服務期實施數據傳輸任務.

不難發現，在同一個TBTT時刻醒來的站點數將很大程度上影響TWT服務期內的整體吞吐率和能效.文獻[11]針對傳統WLAN的PSM提出了使用特定LI的調度方案.方案中所有站點使用的LI值均為2的倍數，使得在每個信標幀時槽內醒來的站點數均為最小，以最小化整體碰撞概率.基于該思想，課題組[12]結合下一代WLAN的多用戶傳輸新特性提出了結合TWT機制的TBTT調度方案，并擴展了其可使用的LI值，仿真證明了該方案在上行數據傳輸的有效性.Gaurnag等[13]和Tatsumit等[14]在Bianchi提出的馬爾可夫鏈[15]的基礎上，分別對下一代WLAN中不同約束下的UORA性能進行分析，得到了形式化的吞吐率公式，從另一角度說明了在下一代WLAN中站點數對網絡吞吐率的影響.基于上述吞吐率的形式化公式，課題組結合新的節能在文獻[16]和文獻[17]中進一步擴展了該吞吐率表達式，并使用仿真的方式說明了每個時槽內同時醒來站點平均個數對吞吐率影響，實現了控制站點的喚醒時刻來優化TWT服務期內吞吐率及能效.文獻[16]提出的TSS1方案中，AP依據TWT服務期內的網絡容量決策站點是否進入休眠狀態，來調度站點的休眠時間.而文獻[17]提出的TSS2方案通過修改偵聽間隔時長來調整站點休眠和喚醒時刻.兩種方法在不同的網絡密度下，性能表現不同，各有優劣.其中，TSS1在站點數較多的情況下，具有更好的能效；而TSS2在站點數較少的情況下，有更高的吞吐率.

基于上述分析，本文提出了改進的基于TWT分組休眠調度過程的信道接入方案，即ITSS.ITSS可根據站點密度，通過選擇不同的方法來篩選或調整不同時期內同時活躍的站點數，以實現更高的網絡吞吐率或能效.

3 應用場景與假設

3.1 應用場景

ITSS方案考慮基于IEEE 802.11ax的單個WLAN情況，其典型網絡模型如圖2所示.它由1個單天線的AP以及n個處于AP覆蓋區域內的單天線站點組成.該n個站點記為集合S={si|i=1,2,…,n}，每個站點均與AP關聯，并可根據需要與AP協商關閉無線網絡接口進入休眠狀態.圖中AP可用的隨機接入RU數量為m，定義該網絡結構為W(1,n,m).IEEE 802.11ax標準草案中的下行多用戶傳輸采用集中調度，在飽和情況下其網絡吞吐率等價于網絡傳輸能力.此外，調度時只需保持單個站點傳輸、其它站點處于休眠時即可保證整體網絡能效的最優.因此，本文僅考慮分析W(1,n,m)網絡中MAC層的上行數據傳輸.

3.2 模型假設

休眠時，站點需要傳輸的數據包將存儲在緩沖區中，在醒來時刻再參與信道資源的競爭.相比未休眠的情況，休眠間隔越長，緩沖區存有待傳輸數據包的概率更大.此外，還可通過數據包的統計特征取得更為合適的休眠間隔.因此，為分析網絡W(1,n,m)中的性能和簡化方案的描述，給定如下假設：

圖2 應用場景Fig.2 Application scenario

1)假設傳輸使用的物理信道是理想的，碰撞是數據傳輸失敗的主要原因；

2)移動站點的流量是飽和的，即緩沖區中時刻存在上行數據；

3)每個RU的大小相同，且使用同一傳輸速率γ.

3.3 ITSS方案的運行機制

在網絡W(1,n,m)中，各設備間的協調運作過程如下所述.該過程與IEEE 802.11ax草案3.0兼容.

首先，AP接收站點需求的偵聽間隔LI，記為T={ti|i=1,2,…,n}.當ti=0時，表示站點si未提出休眠需求.

最后，AP使用TWT響應幀返回休眠參數.從AP收到相應的休眠時間參數后，站點根據參數設置喚醒時間，周期性地醒來發送或接收數據.對于偵聽間隔為0站點，可由AP分配其它TWT休眠參數.

4 基于TWT調度的信道接入方案

針對TWT服務周期內站點不均衡引起的資源浪費，文章提出通過休眠來分組的信道訪問機制以提高吞吐率.因此，建立以下吞吐率模型.

令S′={si|ti=0,i=1,2,…,n}，表示未提出休眠需求的站點集合.由偵聽間隔LI的定義，可得出：

(1)

式中符號“”表示集合的差集運算.UORA過程中，站點退避計數器為0的站點共同競爭AP在觸發幀中指定的隨機接入RU.當兩個站點隨機選擇了同一個RU時，將在接收端發生包接收錯誤.因此，包成功傳輸的概率很大程度上受制于參與資源競爭的站點數n、可用的隨機接入RU數量m及成功退避的概率p1.其中，成功退避的概率取決于OFDMA競爭窗口的大小(OFDMA Contention Window，OCW)、可用的隨機接入RU數量m以及成功選擇空閑RU的概率p2.因此，網絡的整體有效吞吐率可定義為:

(2)

其中，p1p2表示站點獲得傳輸機會，且不與其它站點發生碰撞的概率，γ表示單個RU上的傳輸速率,ρ表示有效數據占比.

結合文獻[13，16]的吞吐率公式，得到W(1,n,m)網絡中站點成功退避的概率p1的表達式：

(3)

成功選擇空閑RU表示一個站點隨機選擇的RU與任意其他站點選擇的RU均不相同.因此，有

(4)

其中，W表示UORA過程中最小退避窗口大小，b是指最大退避等級.b可表示為：

(5)

式中，OCWmax和OCWmin分別表示UORA過程使用的最大退避窗口大小和最小退避窗口大小.在不考慮幀間間隔時，ρ可以表示為傳輸一個數據包的有效時間占比.即:

(6)

其中，Tt、Td及Tm分別表示傳輸一個觸發幀、數據幀及塊應答幀的時間長度.

4.1 控制服務站點數獲得最優吞吐率

算法1.查找最優服務站點數.

輸入：T={t1,t2,…,tn},n,m,W,b,γ,ρ,e

//e表示求解精度

1.S′←{si|ti=0,i=1,…,n};

6.α←0.5

7.WhileTruedo

9.θ′←Cal_θ(n′,m,W,b,γ,ρ,0.01*e);

12. Break;

13.End

16.End

18.FunctionCal_θ

輸出：θ

19.p20←0.5;

20.WhileTruedo

24. Break;

25.End

27.End

29：Returnθ;

4.2 低密度情況下的TWT調度方案

Maxθ

(7)

w.r.tt′1,t′2,…,t′n

(7a)

S′={si|t′i=0,i=1,2,…,n};

(7b)

t′i≤t′j,ifti≤tj;

(7c)

i,j∈{1,2,…,n}

(7d)

4.3 高密度情況下的TWT調度方案

Maxθ

(8)

w.r.ta1,a2,…,an

(8a)

S′={si|ai=0,i=1,2,…,n}

(8b)

ai∈{0,1},i∈{1,2,…,n}

(8c)

5 仿真與分析

下一代WLAN標準尚在制定中，目前還未有成熟的仿真平臺可以直接用來模擬細粒度的物理層技術.本文關注新標準中MAC層技術，編寫了Matlab程序對IEEE 802.11ax標準3.0草案[3]中提出的上行多用戶UORA隨機接入過程和TWT機制進行了仿真，重點研究不同TWT調度策略對不同上行傳輸性能的影響.因此，仿真程序中忽略了物理層對包傳輸失敗的影響，僅統計由碰撞引起的傳輸失敗的情況，即假設其物理信道是理想的.

利用編寫的程序，基于蒙特卡洛方法，對本文提出的ITSS方案在同時醒來站點數、整體吞吐率、能效等指標上，與TSS1[17]、TSS2[16]、EPCS[11]進行了比較.

1)TSS1中，AP調整站點提出的LI值來獲得最優吞吐率，并通過文獻[12]中指定的方法調度每個站點的第一個TBTT時刻讓站點平均分布；

2)TSS2中，AP決策站點是否進入休眠來獲得最優吞吐率，同樣通過調度第一個TBTT時刻讓站點平均分布來盡可能讓同時醒來的站點數接近最優服務站點數；

3)文獻[11]中提出的EPCS方案，其偵聽間隔LI的取值要求為2的倍數，需要將站點需求的LI設定為最接近2i形式的值(i≥0).同時使得在每個時槽內醒來的站點數的最大值最小化.

上述3個方案均可用來調整偵聽間隔LI與第一個TBTT時刻.在性能指標中，能效定義為每毫焦傳輸的有效數據比特數，并僅考慮站點無線網絡接口的能耗.

5.1 仿真實驗參數設置

根據IEEE 802.11ax標準的3.0草案[3]，仿真實驗中的AP使用的工作頻寬設定為20MHz，并采用基于OFDMA的隨機接入過程UORA.最大可用RU數量為9，大小均為26-tone，其中用于隨機接入的RU默認數量為8.根據草案，UORA退避過程中默認的最小退避窗口OCWmin及最大退避窗口OCWmax分別為7和31.站點的無線網絡接口在不同的狀態下能耗不同，一般分為傳輸狀態、接收狀態、空閑狀態和休眠狀態，平均能耗分別為1000mW、600mW、300mW和150mW[18].仿真程序每次運行約計10萬個幀間間隔，并對網絡接口不同狀態的所處時間長度進行統計以獲得能耗及能效指標.站點最先提出的偵聽間隔LI取值隨機均勻分布于[1,32].仿真設置的主要參數如表1所示.

表1 主要的仿真參數表Table 1 Main parameters for simulation

5.2 性能指標分析

設定不同網絡密度比較4個方案，即ITSS、TSS1、TSS2與EPCS，在100,000個信標幀時間內的性能表現.

1)吞吐率分析：圖3(a)中顯示了吞吐率的變化趨勢.隨著網絡站點數n的增加，ITSS與TSS2吞吐率基本保持不變.方案TSS1吞吐率在n較小時，隨站點數的增加而增加，并逐步達到最優值.主要原因在于：在n比較小，TSS1方案中同一個時段內參與競爭的站點較少.站點采用退避機制，部分RU空閑，無法得到充分利用，吞吐率小.在EPCS方案中，站點的休眠時長并未考慮具體的網絡情況.在到達頂峰后，其吞吐量開始下降.隨著n的增加，同時參與競爭的站點隨之增加，站點間由于激烈的碰撞而導致傳輸失敗，RU利用率變低，吞吐率下降.

2)能效分析：圖3(b)顯示的是站點數n對能效的影響.在n較小時，ITSS與TSS2具有更高的能效.而在n超過約150時，ITSS與TSS1中具有更高的能效.這是因為在低密度的環境中，通過調小偵聽間隔LI，可以增強站點的活躍度，達到在提高吞吐量的同時提升能效的目標.在高密度的環境中，將部分活躍度高的站點選擇進入其它休眠區間，降低本服務期內的總能耗，以此來提升能效.顯然ITSS具有最優的能效.EPCS一方面由于吞吐率低，另一方面由于偵聽間隔LI未考慮整體網絡情況，因碰撞能耗的有效利用率降低，整體上能效較差.

3)同時醒來站點個數分析：在每個周期內醒來的站點數，對網絡的競爭程度影響較大.在網絡中站點數較多時，TSS2通過提高偵聽間隔來減少平均服務的站點數，ITSS與TSS1則通過剔除站點達到需要服務的最優站點數.圖3(c)給出了當n= 760時，前64個信標幀周期內不同方案的服務站點數的變化情況.易觀察得出，每個方案中服務站點數相對平穩.圖3(c)中除EPCS外，服務站點數約計14個，吞吐率高.但由于其使用的偵聽間隔LI的值無約束，平穩度較差，并引起每個不同時期內吞吐率的波動.在EPCS中，同一時間內服務的站點數約計52個，吞吐率最差，但服務的站點數最為平穩.主要原因在于，EPCS中使用的偵聽間隔均為2的倍數，通過休眠時刻的準確分配，其最大與最小服務站點數之差可控制在1以內.因此，如圖3(a)所示EPCS方案在整體吞吐量峰值處會略超過其它3個方案.

圖3 仿真結果性能比較Fig.3 Performance comparison

5.3 TWT服務期時長的影響分析

在不考慮其它服務期內活躍站點的情況下，分析TWT服務期時長對4個方案中的性能的影響.以n=100為例，性能分析結果如圖4所示.

圖4 TWT服務期時長對吞吐率的影響分析Fig.4 Performance analysis on the duration of TWT SP

由于n比較小時，ITSS中采用的是調整偵聽間隔的策略(TSS2)來提升網絡吞吐率.因此，圖4(a)中ITSS與TSS2方案重合.隨著TWT SP(服務期)時長的增加，ITSS與TSS2方案的吞吐率稍許增加，并逐漸平穩.主要原因在于，TWT服務期內的剩余時間無法傳輸整個包的情況對整體吞吐率影響在逐步減少，并因此獲得略高的平均吞吐率.同時，相比其它方式，ITSS與TSS2保持了其吞吐率優勢.而大能效上三者相差不大.由此可知，TWT SP時長的取值對方法的適用性并無影響.

此外，對于其它參數的取值，比如可用的RU個數、退避窗口取值等，ITSS也保持了相應的優勢，不再詳述.

6 結束語

為減少高密度WLAN環境中的高碰撞問題，本文結合基于IEEE 802.11ax標準草案中的UORA過程，提出了一種改進的基于TWT分組休眠調度過程的信道接入方案.該方案根據網絡密度來選擇不同的休眠策略來提高TWT服務期內的吞吐率和能效.此外，本文還給出了求解最優吞吐率和對應的服務站點數的算法，同時使用計算復雜度更低的啟發式搜索方法取得對應的LI次優解.仿真證明了該方案在TWT服務周期內具有更高的吞吐率和能效.在接下來的研究中將關注不同流量、多AP網絡模型下方案的適用性.此外，還將對不同指標進行分析.