MIMO-WLAN的幀聚合優(yōu)化方案*

李志杰方旭明

(西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，四川成都610031)

隨著多輸入多輸出(MIMO)等技術(shù)的使用，下一代無線局域網(wǎng)(WLAN)如IEEE 802.11ac和IEEE 802.11ad物理層速率可望達(dá)到1Gb/s［1-2］，但介質(zhì)訪問控制(MAC)層吞吐率效率不足的問題更加突出，在物理層速率為432Mb/s時，MAC層有效吞吐率僅為物理層速率的10%［3-4］.幀聚合可以有效地解決高速系統(tǒng)傳輸效率低下的問題.研究表明:幀聚合的吞吐率除了受網(wǎng)絡(luò)狀況、業(yè)務(wù)條件等影響外，還對幀傳輸?shù)乃俾屎驼`碼率(BER)比較敏感.在同樣條件下，低的BER可以有更好的吞吐率性能，給定BER下存在一個最優(yōu)的聚合子幀數(shù)目即聚合長度［4-5］.

MIMO系統(tǒng)對幀聚合的性能有明顯的影響.相同的收發(fā)天線配置下，系統(tǒng)可以工作在空間復(fù)用(SM)、空間分集(SD)和空時分組碼(STBC)及其組合等多種模式下;不同MIMO模式可以提供不同的空間流數(shù)目，得到不同的傳輸速率和BER，帶來不同的性能［6-8］.在合適環(huán)境下，動態(tài)地使用不同的MIMO模式還可以提高系統(tǒng)的容量［7］.因此MIMO系統(tǒng)中幀聚合性能優(yōu)化必須考慮MIMO模式的影響.

系統(tǒng)的速率控制也會影響幀聚合的性能.為適應(yīng)時變信道速率控制的需求，WLAN系統(tǒng)定義了由空間流數(shù)目、調(diào)制編碼方式組成的調(diào)制編碼方案(MCS)［9］.在確定的信噪比(SNR)下，單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)中不同的MCS具有不同的速率，高速率的MCS意味著大的BER，MIMO系統(tǒng)中不同的MCS因MIMO模式、空間流數(shù)等不同而可能具有相同的速率、不同的BER［10-11］，這使得MIMO系統(tǒng)中MCS的選擇更加復(fù)雜.因此幀聚合性能優(yōu)化還需要綜合考慮MIMO模式和調(diào)制編碼方式的影響.

文獻(xiàn)［4-5］中提出了根據(jù)BER選擇優(yōu)化聚合長度以提高性能的方法，但這些方法把物理層簡化為僅具有單一速率的傳輸模型，因而沒有考慮信道變化和速率控制對優(yōu)化聚合長度的影響.文獻(xiàn)［12］中提出了對調(diào)制編碼方式和聚合長度聯(lián)合優(yōu)化選擇的FALA算法，但該算法仍然基于SISO系統(tǒng)中BER隨傳輸速率增大而減小的假定，且在一定SNR范圍內(nèi)只有一個優(yōu)化結(jié)果，因而不適用于MIMO系統(tǒng).

因此，MIMO系統(tǒng)中幀聚合性能的優(yōu)化必須緊密結(jié)合網(wǎng)絡(luò)接入和業(yè)務(wù)性要求等條件，準(zhǔn)確地反映空間信道的變化，實時地選擇最優(yōu)的工作模式/空間流數(shù)目、調(diào)制編碼方式和聚合長度等，以獲得最優(yōu)的吞吐率，并提高傳輸效率.文中在飽和業(yè)務(wù)下，分析了MIMO系統(tǒng)中MAC層幀聚合的吞吐率性能，提出了最大化吞吐率的跨層優(yōu)化控制算法，并給出了近似最優(yōu)、簡單、高效、實時、準(zhǔn)確的實現(xiàn)方法.

1 系統(tǒng)模型

假定網(wǎng)絡(luò)中有N個WLAN節(jié)點，節(jié)點間存在幀長為L的飽和業(yè)務(wù).每個節(jié)點的發(fā)射、接收天線數(shù)分別為Nt和Nr，使用恒定發(fā)射功率，支持的最大空間流數(shù)目為Ns≤min(Nt，Nr).因物理層采用正交頻分復(fù)用(OFDM)子信道，可假設(shè)收發(fā)天線間信道為平坦衰落的窄帶信道［13］，用Nr×Nt的矩陣H表示，其元素Hij為第j個發(fā)射天線和第i個接收天線間信道的復(fù)增益.系統(tǒng)信噪比為γs.

多天線系統(tǒng)的SM模式在較好的信道條件下可提供更多的空間流，得到較大的傳輸速率;SD模式雖然支持的空間流較少，但在信道質(zhì)量較差時有較好的BER性能［5-6］.在SD模式的空間流上采用接收分集和STBC總可以提高性能，所以如果可行(有足夠的收發(fā)天線)，假定SD模式總是采用STBC和接收分集.為簡化分析并不失一般性，假定收發(fā)節(jié)點都有2個天線，采用SD和SM模式時，其Ns分別為1和2，這樣空間流數(shù)目也代表了MIMO模式類型.在采用上述的SD模式時，接收信號通過使用最大比合并(MRC)技術(shù)的MIMO接收器后，輸出符號的SNR可以表示為［7］

采用SM模式時，接收信號經(jīng)過線性、無偏的最小均方誤差(MMSE)估計的MIMO接收器后，在空間流i(i=1，2，…，Ns)上輸出符號的SNR為［10］

式中，I Ns為Ns×Ns的單位矩陣，下標(biāo)“i，i”表示矩陣的第i行第i列元素.

假定MIMO信道的相關(guān)時間大于數(shù)據(jù)幀的傳輸時間［13-14］，則上述輸出符號的SNR就可以看作是數(shù)據(jù)幀在MIMO接收器輸出端得到的SNR.物理層采用位交織編碼調(diào)制(BICM)，并假設(shè)接收端采用硬決策的維特比(Viterbi)卷積碼解碼器.假定接收端可以將控制信息無延遲、無差錯地反饋給發(fā)送端以控制下一幀的傳輸［15］.

MAC層幀聚合有協(xié)議數(shù)據(jù)單元聚合(A-MPDU)和協(xié)議服務(wù)單元聚合(A-MSDU)兩種.A-MPDU聚合的所有子幀必須具有完備的802.11幀格式，子幀存在獨立的幀校驗序列，性能受信道的影響較小;而A-MSDU聚合的所有子幀構(gòu)成一個802.11幀，在不同的BER下聚合長度a具有優(yōu)化值［3］，因此文中僅考慮A-MSDU的幀聚合方式，并假定其最大聚合長度為amax.

2 吞吐率的跨層優(yōu)化控制算法

在飽和業(yè)務(wù)下，MAC層幀聚合的吞吐率既取決于物理層系統(tǒng)狀態(tài)(γs和H)、選擇的空間流數(shù)目和調(diào)制編碼方式，也取決于MAC層的聚合長度和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)等，其中γs、N是確定的.幀聚合的優(yōu)化控制就是在給定的系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下，根據(jù)當(dāng)前信道H實時地優(yōu)化選擇和控制空間流數(shù)目、調(diào)制編碼方式和聚合長度等參數(shù)，使得MAC層吞吐率最大，并提高吞吐率的有效性.

2.1 BER性能分析

MIMO接收器的MMSE輸出具有近似高斯性質(zhì)［14］，MRC輸出也具有同樣的近似結(jié)果［10］，因此可以假定MIMO接收器的輸出具有近似加性高斯白噪聲(AWGN)信道的特點.設(shè)ρk(γ)表示k階調(diào)制在接收器的輸出SNR為γ時解調(diào)輸出的BER，采用相干解調(diào)時，802.11n標(biāo)準(zhǔn)的各調(diào)制方式解調(diào)得到的BER可近似為［10］

假定所有空間流采用相同的調(diào)制方式，空間流i解調(diào)后的BER為ρi，k，那么MIMO接收器輸出的BER為

在AWGN信道且輸入數(shù)據(jù)位的出錯相互獨立的條件下，硬決策維特比解碼器輸出的BER可表示為

式中:K為卷積碼編碼器移位寄存器輸入位的數(shù)目;dfree為碼字的最小漢明距離;cd為到全零路徑的距離為d的路徑上產(chǎn)生錯誤位的數(shù)目;Pd為選擇該路徑的概率，可表示為

ρD為解碼器輸入的BER.

MIMO接收器的輸出經(jīng)過解交織后，輸入到維特比解碼器，因交織編碼降低了錯誤的相關(guān)性但不會改變信號的統(tǒng)計特征［14］，故可認(rèn)為解碼器輸入數(shù)據(jù)位的出錯是相互獨立的，接收器輸出的BER就是解碼器輸入的BER，即ρD=ρ.

這樣，在當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)下，可以分別計算Ns=1，2時4種調(diào)制方式的ρ;再按表1所示調(diào)制方式、編碼碼率rc的組合關(guān)系，使用802.11n的卷積碼生成多項式，可分別計算各個MCS索引對應(yīng)的輸出BER.

表1 Ns=1，2的調(diào)制編碼方案Table 1 Modulation and coding schema when Ns=1，2

2.2 MAC層幀聚合吞吐率分析

在競爭接入的網(wǎng)絡(luò)中，MAC層的吞吐率η可表示為一個聚合幀成功發(fā)送的平均時間E(t)內(nèi)承載的聚合幀有效負(fù)載的平均長度E(l)與E(t)的比值，即η=E(l)/E(t).它取決于接入沖突、聚合長度、傳輸速率及其對應(yīng)的BER等參數(shù).

文獻(xiàn)［16］中的兩維馬爾科夫鏈模型描述了飽和業(yè)務(wù)下具有最大重傳次數(shù)限制的WLAN單個節(jié)點上的信道接入過程，但沒有考慮信道傳輸錯誤的影響.假設(shè)Ps為單個節(jié)點的發(fā)送概率，P為該節(jié)點一次發(fā)送中因幀傳輸失敗而需對競爭窗口加倍的條件概率，考慮傳輸錯誤時，其關(guān)系可表示為

式中:W=Wmin+1，Wmin為初始競爭窗口大小;n'為允許的最大競爭窗口等級，2n'W=Wmax+1，Wmax為最大競爭窗口大小;n為最大重傳次數(shù).

幀傳輸失敗的原因可以是信道噪聲或接入沖突，假定沖突和噪聲造成的錯誤是獨立的，則

式中:Pc為條件沖突概率，Pc=1-(1-Ps)N-1;Pf為聚合幀的誤幀率(FER).

設(shè)MCS索引m對應(yīng)的傳輸速率和BER分別為Rm和ρm，hMSDU表示聚合為每個MSDU子幀附加的頭長度，則聚合幀的幀長為l=a(L+hMSDU)，L為子幀長度.因維特比解碼器輸入的錯誤是不相干的，可以認(rèn)為其輸出數(shù)據(jù)位的出錯也是相互獨立的，則Pf可表示為

已知N、a和m及其對應(yīng)的ρm等，求解非線性方程式(7)-(9)，就可以得到單個節(jié)點的參數(shù)Ps和P.

一個幀的信道接入和傳輸過程可以劃分為信道空閑、接入沖突、信道傳輸錯誤和成功發(fā)送等狀態(tài).信道空閑就是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點均不發(fā)送，其概率為

接入沖突就是網(wǎng)絡(luò)中至少有兩個以上節(jié)點同時傳輸，其概率為

信道傳輸錯誤就是在沒有接入沖突時，因信道噪聲造成傳輸失敗，其概率為

成功發(fā)送就是無沖突、無傳輸錯誤的幀傳輸，其概率為

則聚合幀有效負(fù)載的平均長度可以表示為

因聚合幀較長，信道競爭接入總采用請求發(fā)送/清除發(fā)送(RTS/CTS)機(jī)制.假定所有控制幀都使用基本傳輸速率，則可認(rèn)為控制幀傳輸不會因信道噪聲而失敗.設(shè)thdr為聚合幀的MAC層幀頭和物理層前導(dǎo)等占用信道的時間，聚合幀傳輸一次占用信道的時間為tdata=l/Rm+thdr，控制幀占用信道的時間為tctrl=lctrl/R1+thdr.

信道空閑的平均時間為物理層時隙σ的長度.設(shè)tc、te和ts分別為接入沖突、信道傳輸錯誤和成功發(fā)送的時間長度，使用RTS/CTS接入機(jī)制時有

式中:SIFS、DIFS、EIFS分別為短、分布式和擴(kuò)展的幀間間隔.

這樣，MAC層飽和吞吐率為

2.3 吞吐率最大的優(yōu)化控制方法

選擇的MCS索引m確定了使用的Ns和調(diào)制編碼方式，信道H確定了m對應(yīng)的ρm，所以H、m和a最終確定了吞吐率，即吞吐率具有η(H，m，a)的形式.吞吐率最大的優(yōu)化控制就是在當(dāng)前H下，選擇使吞吐率最大的優(yōu)化調(diào)制編碼方式m*和聚合長度a*，并控制下一次的傳輸.

已知當(dāng)前H，先計算不同Ns的輸出SNR，從而得到所有的ρm;再在每個m上使用ρm計算集合A(A={1，2，…，amax})上所有a的吞吐率，即η(H，m，A)，將使吞吐率最大的聚合長度作為這個m的優(yōu)化聚合長度最后，在所有索引M中選擇吞吐率最大的索引作為優(yōu)化的m*，并使因此，優(yōu)化m*和a*的選擇可以表示為

通過式(17)獲得的m*和a*不僅確定了優(yōu)化的MIMO模式，而且參數(shù)是在全部m和a的組合中選擇，所以總是可以得到最大的吞吐率性能.易知，對單種MIMO模式或SISO系統(tǒng)，優(yōu)化同樣可以得到該系統(tǒng)下的最大吞吐率.當(dāng)N=20、L=100B、amax=80、thdr=20μs、W0=32、n'=5、n=7、MCS參數(shù)如表1所示、其它參數(shù)采用802.11n標(biāo)準(zhǔn)［9］參數(shù)時，使用Hij為獨立同分布、零均值、單位方差的復(fù)高斯隨機(jī)變量表示的獨立同分布信道，每個γs運算500次，在Ns=1，2以及自動選擇Ns3種幀聚合優(yōu)化方式下，文中算法的吞吐率和BER結(jié)果如圖1所示.

圖1 3種空間流方式下文中算法的吞吐率和BER比較Fig.1 Comparison of throughputs and BERs of proposed algorithm under three kinds of spatial stream

從圖1(a)可見:在γs較小或較大時，文中算法總是分別選擇SD或SM模式，得到與Ns=1，2兩種幀聚合優(yōu)化相近的結(jié)果;在γs處于中間值時，文中算法利用了MIMO模式的分集性，根據(jù)H自動選擇不同的模式，得到了更大的聚合吞吐率.從圖1(b)可以看出，當(dāng)Ns=1時BER隨γs增大而穩(wěn)定地下降，當(dāng)Ns=2時，BER在下降過程中出現(xiàn)了明顯的波動.這是由于當(dāng)Ns=2時各個Rm相差較大，而且高速率的m具有更大的聚合長度am，這樣在某些γs時，高速率的m雖然有較大的ρm，但得到的η(m，am)仍比鄰近的η(m-1，am-1)大，所以引起B(yǎng)ER的震蕩;當(dāng)Ns=1時各個Rm相差不大，相應(yīng)的am也相差不大，ρm成為影響性能的主要因素，此時總是選擇ρm較小的MCS索引，而γs增大到一定程度后，選定m對應(yīng)的ρm已經(jīng)較小(如在γs≈7 dB時，ρ3≈10-6)，因此出現(xiàn)Ns=1時BER迅速下降而不會出現(xiàn)震蕩的現(xiàn)象.自動選擇Ns時因綜合考慮這些特點而大大降低了優(yōu)化的BER.

可見，通過選擇最優(yōu)的m*和a*可得到MIMO模式、調(diào)制編碼方式、聚合長度的最優(yōu)組合，因此文中算法不僅能適應(yīng)信道變化，而且還充分利用了MIMO模式的分集性，使系統(tǒng)性能得到了全面的提升.

3 簡化算法的實現(xiàn)

優(yōu)化控制算法雖然可以通過選擇理想的m*和a*來得到最大飽和吞吐率并降低BER，但上述計算過程不僅需要復(fù)雜的非線性計算，還需要非常大數(shù)據(jù)量的計算、存儲和窮盡搜索等操作，效率較低，難以滿足實時控制的需要.當(dāng)然，可以將整個計算過程及其數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的計算結(jié)果以查找表的形式實現(xiàn)，以減少需要的實時運算量，例如可以建立輸出SNR與ρ、ρ與ρm、聚合長度與吞吐率3級查找表，但需要的表較多、數(shù)據(jù)量大，大量的數(shù)據(jù)存儲和多次的查詢、插值操作不僅降低了實時控制的效率，而且影響控制精度.

從前面的分析可知，只要能從H準(zhǔn)確地得到不同模式、不同調(diào)制編碼方式下的ρm，就可以從吞吐率分析中得到優(yōu)化的m*和a*.對于MIMO信道的BER估計，學(xué)術(shù)界提出了將系統(tǒng)狀態(tài)映射為標(biāo)量鏈路質(zhì)量判據(jù)(LQM)的估計方法［9-10，17］.為簡化分析和實現(xiàn)，文中假設(shè)Ns=i時使用LQM映射得到的標(biāo)量輸出SNR為γi，則吞吐率具有η(γi，m，a)的形式.采用與前述分析相同的參數(shù)，各個m的η(γi，m，a*m)與γi的關(guān)系如圖2所示.

圖2 各MCS的優(yōu)化吞吐率Fig.2 Optimized throughputs of MCSs

從圖2可見，在具有相同空間流Ns=i的MCS索引構(gòu)成的子集Mi中，在γi的某個范圍內(nèi)，最大吞吐率僅能在一個m內(nèi)得到.因此可以按m(m∈Mi)的大小將γi劃分為依次對應(yīng)于Mi中8個m的、互不重疊的連續(xù)區(qū)間，表示為γi，j(j=1，2，…，9);當(dāng)時，選擇Mi中第j個MCS索引mi，j作為Ns=i的優(yōu)化選擇的結(jié)果，即設(shè)Ns=i時聚合幀傳輸可允許的最小輸出SNR為γi，1，γi，9=∞，那么其余的γi，j可以通過圖2和式(18)來選擇:

圖3 m與γi的關(guān)系Fig.3 Relationship between m andγi

圖4 各MCS的優(yōu)化聚合長度Fig.4 Optimized aggregation lengths of MCSs

i迅速趨向飽和.從圖4中可以看出:在每個γi∈［γi，j，γi，j+1)中，當(dāng)γi較小時隨γi的增大單調(diào)遞增;當(dāng)γi較大時當(dāng)mi，j對應(yīng)的傳輸速率Rm較大時，始終存在例如，在i=1時，只有j=7，8時才有在i=2且j=5，6，7，8時這說明γi，j確定后，SNR對高傳輸速率的聚合性能影響變小，此時優(yōu)化聚合長度的選擇變得簡單.Ns=2時聚合長度的選擇結(jié)果也說明了此時選擇的ρm可能并不是最小的BER，這也是圖2中BER有較大波動的原因.

以上分析的γi及γi，j門限等都是基于LQM方式映射的標(biāo)量輸出SNR得到的，因此只要采用合適的LQM算法將MIMO接收器輸出的矢量SNRγ映射為γi，即γi=f(γ)，并保證BER預(yù)測的準(zhǔn)確性，就可以直接使用上述過程.為簡化并保證性能，文中采用γi=minγ的LQM映射方式.這樣使用LQM的SNR映射、預(yù)計算的γi，j門限和查找表，按以上簡化過程，就可以將優(yōu)化選擇的復(fù)雜計算過程簡化為簡單的查表和插值操作，極大地減少查找表的數(shù)據(jù)量，在提高自適應(yīng)算法吞吐率的同時，也可以滿足系統(tǒng)實時運行的需要.

4 仿真結(jié)果分析

使用NS2網(wǎng)絡(luò)仿真器［18］來驗證文中簡化算法的性能.為實現(xiàn)MIMO系統(tǒng)的仿真并準(zhǔn)確分析性能，修改了NS2的物理層和MAC層的BER/FER錯誤模型:物理層使用Matlab信道仿真工具［19］預(yù)計算生成的信道H和各模式的輸出SNR數(shù)據(jù)，傳送到MAC層;MAC層根據(jù)SNR按簡化算法預(yù)測、選擇下一幀的傳輸參數(shù)m*和a*，然后采用如下簡化方法實時計算當(dāng)前的BER和FER.其中，M-QAM調(diào)制方式的BER采用文獻(xiàn)［20］中的簡化方式計算:

式(5)采用如下的簡化形式:

式中:Pd(ρ)是距離為d的路徑的選擇概率，使用Chernoff上界公式，可簡化為

為仿真真實的空間無線環(huán)境，采用802.11n室內(nèi)信道模型中具有最大均方根延遲(150 ns)的F信道模型［13］，載波頻率為5.25GHz、帶寬為20MHz的信道，室內(nèi)非視距環(huán)境，移動速率為1.2 km/h，天線間距為λ/2，λ為無線信號的波長.

仿真采用與前述分析同樣的參數(shù)，在每個γs，NS2仿真時間為30s，使用了1000個樣本H，圖5給出了簡化算法仿真結(jié)果與理想優(yōu)化算法分析結(jié)果的比較.從圖5可以看出，簡化算法的仿真結(jié)果優(yōu)于Ns=1和Ns=2優(yōu)化的仿真結(jié)果，接近于理想優(yōu)化的分析結(jié)果，所以簡化算法仍近似優(yōu)化地選擇了MIMO模式、調(diào)制編碼方式和聚合長度，保持了MIMO模式分集帶來的性能提高，可以得到理想的結(jié)果.簡化算法的吞吐率比理想優(yōu)化吞吐率略低，這是由采用的LQM映射總是簡單地選擇較低的SNR造成的，可以通過更加準(zhǔn)確的LQM映射來克服.

圖5 理想優(yōu)化分析結(jié)果與簡化算法的仿真結(jié)果Fig.5 Ideal optimized analysis results and simulation results obtained by simplified algorithm

從圖5中還可以看出，采用SISO簡化算法可得到與FALA算法［12］近似的仿真結(jié)果，但在［γi，m，內(nèi)，優(yōu)化聚合長度和吞吐率對SNR/BER的變化非常敏感，SNR/BER的細(xì)微改變就可能造成性能的較大變化，簡化算法能更快、更準(zhǔn)確地反映這種變化趨勢，獲得更好的性能.

5 結(jié)語

為滿足下一代WLAN的需求，文中提出了一種MIMO-WLAN幀聚合優(yōu)化控制算法.該算法能夠在不同條件下準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)狀態(tài)的變化，自適應(yīng)地選擇最優(yōu)的MIMO模式、調(diào)制編碼方式和聚合長度等參數(shù)，利用了MIMO模式的分集性，提高了幀聚合的吞吐率，并降低了系統(tǒng)的BER/FER.基于LQM映射機(jī)制的簡化算法在保證優(yōu)化性能的同時，大大降低了系統(tǒng)的復(fù)雜程度，滿足了實時控制的需求.

文中算法的結(jié)果雖然是針對特定的MIMO模式，但其原理和結(jié)論也適用于其它的MIMO系統(tǒng).在不同的天線配置下，將更準(zhǔn)確的LQM算法與SNR門限計算有效結(jié)合以進(jìn)一步提高性能是今后研究的重點.

［1］doc.:IEEE 802.11-09/0992r11，Specification framework for TGac［S］.

［2］Paulraj A，Gore D，Nabar R，et al.An overview of MIMO communications:a key to gigabit wireless［J］.Proceedings of the IEEE，2004，92(2):198-218.

［3］Skordoulis D，Ni Q，Chen H.IEEE 802.11n MAC frame aggregation mechanisms for next-generation high-throughputWLANs［J］.IEEE Wireless Communications，2008，15(1):40-47.

［4］Li T J，Ni Q，Malone D，et al.Aggregation with fragment retransmission for very high-speed WLANs［J］.IEEE/ACM Transactions on Networking，2009，17(2):591-604.

［5］Lin Y，Wong V.Frame aggregation and optimal frame size adaptation for IEEE 802.11n WLANs［C］∥Proceedings of IEEE Global Telecommunications Conference.San Francisco:IEEE，2006:1-6.

［6］Zheng L，Tse D.Diversity andmultiplexing:a fundamental tradeoff in multiple-antenna channels［J］.IEEE Transactions on Information Theory，2003，49(5):1073-1096.

［7］Heath R，Paulraj J.Switching between diversity and multiplexing in MIMO systems［J］.IEEE Transactions on Communications，2005，53(6):962-968.

［8］Gesbert D，ShafiM，Shiu D，etal.From theory to practice:an overview of MIMO space-time coded wireless systems［J］.IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2003，21(3):281-302.

［9］IEEE 802.11n—2009，Telecommunications and information exchange between systems-localandmetropolitan area networks-specific requirements，part11:wireless LAN medium access control(MAC)and physical layer(PHY)specifications amendment 5:enhancements for higher throughput［S］.

［10］Martorell G，Riera-Palou F，F(xiàn)emenias G，et al.Cross-layer link adaptation for IEEE 802.11n［C］∥Proceedings of the Second International Workshop on Cross Layer Design.Palma de Mallorca:IEEE，2009:1-5.

［11］Jensen T，Kant S，Wehinger J，et al.Fast link adaptation for MIMO OFDM［J］.IEEE Transactions on Vehicular Technology，2010，59(8):3766-3778.

［12］Feng K T，Lin P T，Liu W J.Frame-aggregated link adaptation protocol for nextgeneration wireless local area networks［J］.EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking，2010，2010:1-12

［13］doc.:IEEE 802.11-09/0308r0，TGac channelmodel addendum for IEEE 802.11 WLANs［S］.

［14］Peng F，Zhang J Y，Ryan W E，et al.Adaptive modulation and coding for IEEE 802.11n［C］∥Proceedings of IEEE Wireless Communications and Networking Conference.Hong Kong:IEEE，2007:656-661.

［15］Kim W，Khan O，Truong K T，et al.An experimental evaluation of rate adaptation for multi-antenna systems［C］∥Proceedings of IEEE INFOCOM.Rio de Janeiro:IEEE，2009:2313-2321.

［16］Wu H，Peng Y，Long K，et al.Performance of reliable transport protocol over IEEE 802.11 wireless LAN:analysis and enhancement［C］∥Proceedings of IEEE INFOCOM.New York:IEEE，2002:599-607.

［17］Kim J，Lee K，Sung C，et al.A simple SNR representation method for AMC schemes of MIMO systemswith ML detector［J］.IEEE Transactions on Communications，2009，57(10):2971-2976.

［18］The network simulator-ns-2［CP/OL］.［2009-05-12］.http:∥www.isi.edu/nsnam/ns/.

［19］Schumacher L.WLAN MIMO channel matlab program［CP/OL］.［2010-05-03］.http:∥www.info.fundp.ac.be/～lsc/Research/IEEE_80211_HTSG_CMSC/distribution_terms.html.

［20］AlouiniM，Goldsmith A.Adaptivemodulation over Nakagami fading channels［J］.Wireless Personal Communications，2000，13(1/2):119-143.