一種基于動(dòng)態(tài)約束發(fā)送門限退避算法

張長森　陳鵬鵬

(河南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院　河南 焦作 454000)

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一種基于動(dòng)態(tài)約束發(fā)送門限退避算法

張長森陳鵬鵬

(河南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院河南 焦作 454000)

為了改進(jìn)IEEE 802.11 DCF協(xié)議的二進(jìn)制退避算法，提出一種基于動(dòng)態(tài)約束發(fā)送門限退避算法。算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中站點(diǎn)對(duì)信道資源的爭用程度設(shè)置動(dòng)態(tài)門限，適當(dāng)?shù)丶s束部分站點(diǎn)數(shù)據(jù)的發(fā)送。一方面，算法沒有對(duì)二進(jìn)制退避算法的競爭窗口調(diào)整機(jī)制進(jìn)行修改，保留了其簡單、容易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)；另一方面，有效地解決了傳統(tǒng)二進(jìn)制退避算法在完成退避過程后，沒有考察網(wǎng)絡(luò)狀況而直接進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，容易產(chǎn)生沖突的缺點(diǎn)。仿真結(jié)果表明，該算法能夠提高飽和吞吐量和降低分組平均接入時(shí)延。

退避算法分布式協(xié)調(diào)功能動(dòng)態(tài)門限

0　引　言

隨著人們對(duì)便攜電腦和移動(dòng)工作站需求的日益增加，需要無線終端提供更加高效和可靠的通信。退避機(jī)制是無線網(wǎng)絡(luò)MAC層協(xié)議中解決站點(diǎn)競爭信道資源發(fā)生碰撞的方法，目的是在多個(gè)站點(diǎn)爭用同一信道時(shí)，保證接入的有效性，使得系統(tǒng)資源得到合理利用。算法既要抑制沖突的發(fā)生，又要避免因回退時(shí)間過長導(dǎo)致信道利用率的降低。

BEB機(jī)制為節(jié)點(diǎn)提供一種基于競爭窗口CW(Contention Window)解決沖突問題的方法。站點(diǎn)經(jīng)歷一個(gè)以時(shí)隙為單位的退避時(shí)間后，進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送，當(dāng)沖突發(fā)生時(shí)，CW增大為原來的二倍；當(dāng)數(shù)據(jù)幀傳輸成功時(shí)，CW設(shè)置為初值。BEB算法在一定程度上抑制了沖突的發(fā)生。包括IEEE 802.11[1]、802.15.4標(biāo)準(zhǔn)在內(nèi)的許多無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議都采用二進(jìn)制指數(shù)退避機(jī)制BEB(Binary Exponential Backoff)管理數(shù)據(jù)的重發(fā)。但是，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量動(dòng)態(tài)站點(diǎn)嘗試接入傳輸媒體時(shí)，其存在碰撞概率高、信道利用率低、接入公平性差等缺點(diǎn)[2-4]。針對(duì)算法的不足，一些研究者通過改進(jìn)CW的調(diào)整方式來提高網(wǎng)絡(luò)性能。在文獻(xiàn)[5]提出的MIMD(Multiple Increase Multiple Decrease)算法中，發(fā)生碰撞時(shí)，CW按二進(jìn)制指數(shù)方式逐級(jí)增加；發(fā)送成功時(shí)，CW按二進(jìn)制指數(shù)方式減小。文獻(xiàn)[6,7]在文獻(xiàn)[5]的基礎(chǔ)上提出GDCF(Gentle DCF)，GDCF設(shè)定了一個(gè)連續(xù)傳輸成功次數(shù)計(jì)數(shù)器，計(jì)數(shù)器達(dá)到閾值c時(shí)，CW減半。文獻(xiàn)[8]發(fā)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較重時(shí)，算法不能賦予站點(diǎn)充足的退避時(shí)間，將導(dǎo)致大量沖突。為此，提出根據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模調(diào)整站點(diǎn)對(duì)信道的爭用策略。文獻(xiàn)[9]提出一種適用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的退避算法，使用工作模式切換機(jī)制管理網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)站點(diǎn)數(shù)量，進(jìn)而制定相應(yīng)的CW。文獻(xiàn)[10]參照站點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)成功次數(shù)和失敗次數(shù)對(duì)CW進(jìn)行設(shè)定，提高了信道接入的公平性。在文獻(xiàn)[11]中，無線站點(diǎn)利用接入點(diǎn)AP(Access Point)共享信息在分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中優(yōu)化CW。文獻(xiàn)[12]根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中競爭節(jié)點(diǎn)的數(shù)量自適應(yīng)地調(diào)整最小競爭窗口，提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

傳統(tǒng)二進(jìn)制指數(shù)退避算法在完成退避過程后，沒有考察網(wǎng)絡(luò)狀況而直接進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，容易產(chǎn)生沖突。文獻(xiàn)[13]的思想是站點(diǎn)完成退避后不是立即接入信道，而是通過一個(gè)和數(shù)據(jù)幀重傳次數(shù)相關(guān)的傳輸概率P_T來競爭信道的使用權(quán)，并改進(jìn)了數(shù)據(jù)發(fā)送成功時(shí)BEB算法的CW調(diào)整方式，但是卻沒有通過建立數(shù)學(xué)模型對(duì)傳輸概率的選取進(jìn)行討論。文獻(xiàn)[14]延續(xù)了文獻(xiàn)[13]的思想并通過數(shù)學(xué)建模求得傳輸概率P_T的理論最優(yōu)值，但是沒有考慮數(shù)據(jù)幀重傳次數(shù)對(duì)站點(diǎn)接入信道概率的影響。為了便于表述，稱之為CDCF。

在深入研究文獻(xiàn)[13，14]的基礎(chǔ)上，提出一種基于動(dòng)態(tài)約束發(fā)送門限退避算法。算法設(shè)置了一個(gè)和網(wǎng)絡(luò)中競爭站點(diǎn)數(shù)量密切相關(guān)的門限對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸進(jìn)行適當(dāng)?shù)募s束，以達(dá)到靈活地配置站點(diǎn)退避時(shí)間的目的。門限值設(shè)置為關(guān)于數(shù)據(jù)幀重傳次數(shù)的隱函數(shù)，并通過二維離散時(shí)間馬爾科夫鏈建模分析其取值對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響。和大多數(shù)改進(jìn)算法不同的是，該算法完整地保留了BEB算法的CW調(diào)整策略，便于控制、容易實(shí)現(xiàn)。理論分析和仿真結(jié)果表明，該算法在網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量等性能指標(biāo)上都有不同程度的提高。

1　相關(guān)工作

1.1IEEE 802.11 DCF

分布式協(xié)調(diào)功能(DCF)是IEEE802.11中重要的信道接入機(jī)制。DCF描述了兩種數(shù)據(jù)幀發(fā)送方式：基本方式和RTS/CTS方式。RTS/CTS方式可以解決隱藏終端和數(shù)據(jù)幀過大引起的信道利用率降低等問題。DCF采用BEB機(jī)制解決節(jié)點(diǎn)沖突問題，在高負(fù)荷的無線網(wǎng)絡(luò)中，站點(diǎn)都要經(jīng)歷一個(gè)和CW相關(guān)的退避時(shí)間。具體方法是每個(gè)站點(diǎn)在嘗試發(fā)送報(bào)文之前，以CW表示CW的大小，按照均勻分布在競爭窗口[0,CW-1]中取一個(gè)退避時(shí)隙數(shù)T作為退避計(jì)數(shù)器的初值。每次站點(diǎn)偵聽到一個(gè)空閑時(shí)隙，T自減1。當(dāng) T減小到0時(shí)，站點(diǎn)以基本方式或者RTS/CTS方式發(fā)送數(shù)據(jù)。CW按照數(shù)據(jù)是否傳輸成功進(jìn)行更新，如下式所示：

(1)

需要指出的是，CWmax表示當(dāng)CW最大時(shí)T的最大取值，由于T是按照均勻分布在[0,CW-1]中取值的，CW的最大取值比CWmax大1；CWmin表示CW最小時(shí)T的最大取值，同理，CW的最小值比CWmin大1。

以Wi表示節(jié)點(diǎn)各個(gè)遞增階段CW的大小，則Wi滿足：

(2)

其中，W=W0=CWmin+1 表示CW的最小值，2mW=CWmax+1表示CW的最大值，i為數(shù)據(jù)幀所經(jīng)歷的重傳次數(shù)，即節(jié)點(diǎn)所處退避階段，m為最大重傳次數(shù)或最大退避階段?？梢?，網(wǎng)絡(luò)中碰撞越頻繁，重傳次數(shù)越大，節(jié)點(diǎn)所處退避階段越高。

1.2飽和吞吐量

假定1在網(wǎng)絡(luò)中有n個(gè)站點(diǎn)競爭一個(gè)無線信道，信道條件是理想的(不考慮隱藏終端和信道捕獲)，系統(tǒng)工作在飽和狀態(tài)，即每個(gè)站的發(fā)送隊(duì)列總是非空的。

以τ表示某個(gè)隨機(jī)選定的時(shí)隙，每個(gè)站點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)幀的概率對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的n個(gè)站點(diǎn)，可能有以下三個(gè)事件發(fā)生：

(1) 網(wǎng)絡(luò)中沒有站點(diǎn)嘗試接入信道，其概率pidl為:

pidl=(1-τ)n

(3)

(2) 網(wǎng)絡(luò)中有一個(gè)節(jié)點(diǎn)成功接入信道，其概率psuc為:

(4)

(3) 網(wǎng)絡(luò)中有兩個(gè)或者更多的站點(diǎn)嘗試接入信道發(fā)生碰撞，其概率pcol為:

pcol=1-psuc-pidl=1-(1-τ)n-nτ(1-τ)n-1

(5)

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的歸一化飽和吞吐量可以定義為成功傳輸數(shù)據(jù)分組(不包含頭部)的信道時(shí)間與總的信道時(shí)間的比值[15]。以符號(hào)S表示歸一化飽和吞吐量。可以把S表示成下面的形式：

(6)

其中，Ts是一次傳輸成功導(dǎo)致信道被偵聽到繁忙的平均時(shí)長，Tc是一次沖突而導(dǎo)致信道被偵聽到繁忙平均時(shí)長，E[L]是數(shù)據(jù)分組平均有效長度，σ是一個(gè)空閑時(shí)隙的長度。

圖1　飽和吞吐量S和節(jié)點(diǎn)發(fā)送概率τ的關(guān)系

圖1參照標(biāo)準(zhǔn)[1]中相關(guān)參數(shù)描述了在基本發(fā)送方式和RTS/CTS方式下，網(wǎng)絡(luò)中競爭站點(diǎn)數(shù)量為10到30時(shí)，飽和吞吐量S與節(jié)點(diǎn)發(fā)送概率τ的關(guān)系。其中，數(shù)據(jù)分組平均有效長度E[L]為1000 Byte。從圖中發(fā)現(xiàn)，在相同條件下，基本方式下飽和吞吐量的曲線比RTS/CTS方式更為陡峭。兩種方式中，均存在一個(gè)使得S取得最大值的發(fā)送概率τ0，在τ0兩側(cè)S均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。設(shè)計(jì)退避算法時(shí)，應(yīng)該使得發(fā)送概率τ盡量接近τ0，這樣可以提升網(wǎng)絡(luò)性能。

2　基于動(dòng)態(tài)約束發(fā)送門限退避算法

2.1算法描述

在動(dòng)態(tài)分布式的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，動(dòng)態(tài)競爭站點(diǎn)數(shù)量反映了網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的競爭狀態(tài)。站點(diǎn)的競爭接入碰撞概率隨著網(wǎng)絡(luò)中競爭站點(diǎn)數(shù)量的增多而增大，當(dāng)碰撞概率很大時(shí),盲目地發(fā)送數(shù)據(jù)包會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)狀況惡化。為了能夠根據(jù)動(dòng)態(tài)競爭站點(diǎn)數(shù)量調(diào)整門限值從而達(dá)到特定的性能需求，把門限值定義成一個(gè)容易實(shí)現(xiàn)的非線性函數(shù)，以表現(xiàn)站點(diǎn)在不同退避階段所偵聽到信道的擁塞程度。定義約束發(fā)送門限如下式所示：

Ci=θii∈[0,m]

(7)

式中符號(hào)Ci表示站點(diǎn)處于退避階段i時(shí)的約束發(fā)送門限。在2.2節(jié)中，將根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中競爭站點(diǎn)數(shù)量確定θ的最優(yōu)值?；趧?dòng)態(tài)門限約束發(fā)送門限退避算法描述如下所示：

if (reach the slot of transmission)

//到達(dá)發(fā)送時(shí)隙

then { obtain θ based on the information of competition stations,then calculate Ci}

//根據(jù)競爭站點(diǎn)數(shù)量確定θ，從而得到門限值Ci

if (R≤Ci)

//按照均勻分布在[0,1]中隨機(jī)取一個(gè)值R和Ci進(jìn)行比較

then {send frames or RTS packet }

//發(fā)送數(shù)據(jù)幀

else { back off in current back-off stage}

//若R>Ci，不進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送，在當(dāng)前退避階段重新退避

if (the node fails to access the channel)

then {CWnew=min(CWmax+1,CWold×2) }

//把競爭窗口更新為原來的2倍，直到達(dá)到最大

else {CWnew=CWmin+1}

//把競爭窗口設(shè)置為最小值

在上述對(duì)改進(jìn)算法的描述中容易發(fā)現(xiàn)，站點(diǎn)完成退避過程后，需要通過門限值Ci判斷是否對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)送。由均勻分布的性質(zhì)可得，站點(diǎn)完成退避后，有Ci的概率進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送，有1-Ci的概率約束發(fā)送，在當(dāng)前退避階段重新退避。

2.2算法性能分析

這一節(jié)主要是通過建立二維離散時(shí)間馬爾科夫鏈模型，分析當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中競爭節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化時(shí)θ和網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量的關(guān)系，求得θ的最優(yōu)值。

假定2某一個(gè)站點(diǎn)在某個(gè)時(shí)隙發(fā)送的數(shù)據(jù)幀發(fā)生沖突的概率pc為常數(shù)，和數(shù)據(jù)幀經(jīng)歷過多少次沖突無關(guān)[15]。

其余參數(shù)定義如下：

k為退避計(jì)數(shù)器的值;

馬爾科夫鏈的二維狀態(tài)空間為：{(0,0)，(0,1)，(1,0)，…，(i,k)},i∈[0,m],k∈[0,Wi-1]；

P{i,k|i-1,k-1}表示從狀態(tài)(i-1,k-1)轉(zhuǎn)移到狀態(tài)(i,k)的轉(zhuǎn)移概率；

bi,k表示站點(diǎn)處于退避階段為i,退避計(jì)數(shù)器的值為k這一狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率。

改進(jìn)算法保留BEB算法的競爭窗口調(diào)整策略，以Wi表示站點(diǎn)處于各個(gè)退避階段的競爭窗口CW，則Wi同樣滿足式(2)，CWmax、CWmin和W的定義均和1.1節(jié)中相同。在假定1和假定2的條件下，可以得到改進(jìn)算法的二維離散時(shí)間馬爾科夫鏈模型，如圖2所示。其一步非空狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系，如式(8)所示：

(8)

式(8)中第一個(gè)式子表示在退避過程中，站點(diǎn)每次偵聽到一個(gè)空閑時(shí)隙，退避計(jì)數(shù)器的值自減1；第二個(gè)式子表示站點(diǎn)退避計(jì)數(shù)器的值減至0，站點(diǎn)以Ci的概率進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送，且發(fā)送成功，退避階段設(shè)置為0，退避計(jì)數(shù)器按均勻分布在[0,W0-1]中取值；第三個(gè)式子表示如果發(fā)生沖突，退避階段增加1，退避計(jì)數(shù)器按均勻分布在[Wi-1]中取值；第四個(gè)式子表示站點(diǎn)在完成退避過程后，以1-Ci的概率不進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送，根據(jù)原退避階段所對(duì)應(yīng)的競爭窗口確定退避計(jì)數(shù)器的值，重新進(jìn)行退避；第五個(gè)式子表示當(dāng)退避階段達(dá)到最大值m時(shí)，被約束發(fā)送或者發(fā)送數(shù)據(jù)失敗都不會(huì)使得退避階段增加。

圖2　改進(jìn)算法的二維馬爾科夫鏈模型

由狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系得各穩(wěn)態(tài)概率滿足式(9):

(9)

將式(7)代入式(9)，經(jīng)過化簡，得到：

(10)

由于遍歷狀態(tài)空間中所有狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率分布之和為1，得到：

(11)

聯(lián)立式(2)、式(10)、式(11)，得到：

(12)

由式(10)可以把某個(gè)時(shí)隙站點(diǎn)的發(fā)送概率τ表示為:

(13)

聯(lián)立式(6)、式(12)和式(13)，可以把系統(tǒng)飽和吞吐量表示成只含有θ、W和n的函數(shù) 。在W和競爭站點(diǎn)數(shù)量n為常量的情況下，使得系統(tǒng)歸一化飽和吞吐量S最大化需要滿足S對(duì)θ的偏導(dǎo)數(shù)為0。

(14)

在MATLAB中使用迭代法可以得到在競爭節(jié)點(diǎn)數(shù)量n為10到100，θ在兩種接入方式下的最優(yōu)值，如表1所示。其中，W=32，E[L]=1000 Byte。

表1　θ的最優(yōu)解

求得θ的最優(yōu)解后，聯(lián)立式(12)和式(13)，得到某個(gè)隨機(jī)選定的時(shí)隙，某個(gè)站點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)幀的概率τ。圖3描繪了在兩種發(fā)送方式下，改進(jìn)算法和BEB算法的發(fā)送概率τ隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的變化曲線。為了進(jìn)行比較，在圖3中還給出了當(dāng)歸一化飽和吞吐量取得最大值時(shí)發(fā)送概率τ0的取值隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的變化曲線。在圖中可以看到，在兩種方式中發(fā)送概率τ都是隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的遞增而減小。在兩種方式下，BEB算法的發(fā)送概率是相同的，改進(jìn)算法的發(fā)送概率τ都小于BEB算法。隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的增加，改進(jìn)算法的發(fā)送概率τ越來越接近于飽和吞吐量最大時(shí)發(fā)送概率τ0的曲線。通過前面的結(jié)論可知，改進(jìn)算法通過約束站點(diǎn)數(shù)據(jù)幀的發(fā)送減小站點(diǎn)的發(fā)送概率，可以使得網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)態(tài)性能得到提升。

圖3　站點(diǎn)發(fā)送概率與競爭站點(diǎn)數(shù)量的關(guān)系

3　仿真分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的效果以及上述理論分析的正確性，利用Matlab R2009a進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真時(shí)間為300 s。網(wǎng)絡(luò)中競爭站點(diǎn)數(shù)目分別取10到100，隨機(jī)選取一個(gè)站點(diǎn)為目的站點(diǎn)，其余站點(diǎn)均向其發(fā)送數(shù)據(jù)分組。任意兩個(gè)站點(diǎn)之間均是一跳可達(dá)的。數(shù)據(jù)分組的平均有效長度為1000 Byte，其他仿真參數(shù)參照文獻(xiàn)[1]中基于DSSS PHY的DCF協(xié)議，如表2所示。下面仿真分析了改進(jìn)算法在不同競爭站點(diǎn)數(shù)量下的網(wǎng)絡(luò)性能。

表2　主要仿真參數(shù)

圖4和圖5給出了兩種方式下，不同算法的飽和吞吐量隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量增大的變化曲線。從圖中可以看到，在RTS/CTS方式下，當(dāng)競爭站點(diǎn)數(shù)量較少時(shí)，BEB算法和其他算法的飽和吞吐量差距較小。隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的增大，其他算法的飽和吞吐量開始均高于BEB算法，其中，改進(jìn)算法的網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量是所有算法中最高的。在基本發(fā)送方式下，網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量隨著競爭站點(diǎn)的增多呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，其中，BEB算法的網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量隨著競爭站點(diǎn)數(shù)目的增加下降最為明顯，改進(jìn)算法的飽和吞吐量隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的增加基本保持平穩(wěn)，下降幅度很小。改進(jìn)算法的飽和吞吐量始終高于其他算法，隨著競爭站點(diǎn)數(shù)目的增大這種趨勢(shì)越來越明顯。在競爭站點(diǎn)數(shù)目為100時(shí)，改進(jìn)算法的網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量比BEB算法提高了69.35%。

圖4　基本發(fā)送方式網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量

圖5　RTS/CTS方式網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量

分組的平均接入時(shí)延為數(shù)據(jù)幀從進(jìn)入MAC層緩存到完成發(fā)送所需的時(shí)間。圖6給出了兩種發(fā)送方式下平均接入時(shí)延隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的變化曲線。

圖6　兩種方式平均接入時(shí)延

從圖中可以看出，在兩種發(fā)送方式下，隨著競爭站點(diǎn)數(shù)量的增大不同算法的平均接入時(shí)延曲線均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。在兩種發(fā)送方式下，對(duì)于不同競爭站點(diǎn)數(shù)目，改進(jìn)算法的平均接入時(shí)延始終低于BEB算法，隨著站點(diǎn)數(shù)量的增加，它們之間的差距有擴(kuò)大的趨勢(shì)。在基本發(fā)送方式下，當(dāng)競爭站點(diǎn)數(shù)量為100時(shí)，改進(jìn)算法的平均接入時(shí)延不到BEB算法的一半。這表明改進(jìn)算法可以有效地降低網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)競爭有限資源發(fā)生碰撞的概率，提高了站點(diǎn)接入信道的效率。

4　結(jié)　語

為了改進(jìn)BEB機(jī)制，提出一種基于動(dòng)態(tài)約束發(fā)送門限退避算法。算法中設(shè)置了一個(gè)和網(wǎng)絡(luò)中競爭站點(diǎn)數(shù)量密切相關(guān)的門限對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸進(jìn)行適當(dāng)?shù)募s束,并通過二維離散時(shí)間馬爾科夫鏈建模求得其最優(yōu)值。以相同的物理層參數(shù)在802.11 DCF協(xié)議中進(jìn)行仿真，在兩種發(fā)送方式下，該算法的網(wǎng)絡(luò)飽和吞吐量和平均接入時(shí)延均優(yōu)于BEB算法。在基本發(fā)送方式下，改進(jìn)算法網(wǎng)絡(luò)性能的提升更加明顯，和其他改進(jìn)算法相比該算法也有不同程度的性能提升。和大多數(shù)改進(jìn)算法不同的是，該算法完整地保留了BEB算法的CW調(diào)整策略，便于控制、容易實(shí)現(xiàn)。

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A BACK-OFF ALGORITHM BASED ON DYNAMIC SENDING-CONSTRAINED THRESHOLD

Zhang ChangsenChen Pengpeng

(College of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,China)

In order to improve the binary back-off algorithm of IEEE 802.11 DCF protocol,this paper proposes a dynamic sending-constrained threshold-based back-off algorithm.According to contention degree of sites in networks on the use of channel resources the algorithm sets the dynamic threshold,and appropriately constrains the data sending of part sites.On the one hand,the algorithm does not modify the adjustment mechanism of competition window of binary back-off algorithm but retains its advantages of simplicity and convenience in implementation;on the other hand,it effectively solves the shortcomings of traditional binary back-off algorithm that it directly transmits data without inspecting the network status after the completion of back-off process and thus is prone to cause conflicts.Simulation results demonstrate that this algorithm can improve the saturation throughput and reduce the average access delay.

Back-off algorithmDistributed coordination functionDynamic threshold

2015-05-21。國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51174263)；教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目(20124116120004);河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究項(xiàng)目(142300410144)。張長森，教授，主研領(lǐng)域：礦井監(jiān)控與通信，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。陳鵬鵬，碩士。

TP393.04

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.09.026