0 引言

    隨著無線網絡技術的快速發展，移動終端和智能設備的數量迅猛增長，使無線網絡環境變得越來越擁擠。尤其在WiFi網絡熱點處，已經出現了諸如容易掉線、網速差等現象，嚴重影響用戶體驗。同時，人們對無線網絡性能的要求卻越來越高。為了滿足用戶需求，在下一代無線網絡中，接入點(Access Point，AP)將會部署得越來越密集，最終形成一種新的網絡形式——密集型WiFi網絡。密集型WiFi網絡是指場景中任意一個基礎服務集(Basic Service Set，BSS)都有3個以上的重疊的基礎服務集(Overlapping BSS，OBSS)，即AP所擁有的鄰居AP數遠多于3個的無線網絡^[1]。

    在WiFi網絡中，為避免因距離遠而不能感知正在通信的終端的存在，802.11協議提出了虛擬載波偵聽機制，利用請求發送幀和清除發送幀(Request To Send/Clear To Send，RTS/CTS)交換來設置終端的網絡分配矢量(Network Allocation Vector，NAV)。即在開始發送數據前，先發送RTS和CTS幀，這兩個幀都含有NAV設置的信息，所有接收到這兩個幀的終端根據協議判斷是否需要設置NAV。

    傳統的NAV設置方案大多以傳輸機會(Transmission Opportunity，TXOP)來設置，設置的時間一般較長，這意味著會浪費較多的信道利用機會。而現有改進的NAV設置方案雖然能夠克服時長浪費的問題，但在密集型WiFi網絡環境下仍然存在誤清除的情況。誤清除可能會造成終端過早接入信道，與正在通信的終端發生碰撞，從而影響網絡整體吞吐量。因此，提出一個適用于密集型WiFi網絡場景的NAV方案就成了解決碰撞和時長浪費問題的關鍵。

    近年來，已有一些文獻^[2-9]提出了改進的NAV設置方案以提升系統性能。主要包括以下幾個方面的內容：

    (1)基于傳統的NAV設置方案進行改進以解決時長浪費的問題。例如文獻[2]中提出的兩層網絡分配矢量方案(Two Level NAV，TLNAV)。該方案是通過用塊確認幀/塊確認請求幀(Block Acknowledge/Block Acknowledge Request，BA/BAR)中的保留字段攜帶最后一幀信息來清除冗余的NAV設置，以解決因多用戶MIMO(Multiple Users Multiple Input Multiple Output，MU-MIMO)給系統帶來的TXOP時長浪費問題。此方案沒有考慮密集場景的情況，仍有可能無法避免干擾，甚至造成干擾加劇。文獻[3]中通過兩級載波偵聽機制OBNAV(Overlapping BSS NAV)和SBNAV(Self BSS NAV)來解決OBSS的干擾問題，但保持多個NAV的方式需要傳輸更多的幀^[4]，會增加額外的通信開銷。

    (2)根據STA傳輸的業務類型^[5]和數據包^[7]不同、或使用的協議類型^[6]不同來設置不同的NAV。文獻[5]根據終端傳送的是數據還是語音信息來設置對應的NAV值。語音信息則設置較短的NAV值，而數據信息則多加一個優先接入時長作為其NAV值。文獻[6]通過對使用802.11g的高速STA設置較短的NAV值，保證高速STA的吞吐量不低于使用802.11b的低速STA的吞吐量，確保系統整體吞吐量不受相同的NAV設置策略的影響，解決了不同協議類型的STA的共存問題。文獻[7]通過仿真比較了傳輸每一個數據包獨立設置NAV和傳輸多個數據包一次設置NAV的吞吐量差異，并證明在沒有NAV清除機制的情況下，傳輸每一個包獨立設置NAV的吞吐量優于多個包一次設置NAV。但分類設置要求AP對其關聯的每一個STA都進行分類管理，增加了系統管理的復雜度。

    (3)通過改進RTS/CTS發送機制來減少無用的NAV設置。文獻[8]采用一種替代RTS/CTS的機制——帶沖突避免的媒質接入(Media Access with Collision Avoidance，MACA)機制。該機制實質上是縮短了NAV的時長，減少了時長浪費，但是該方案需改變現有的RTS/CTS機制。文獻[9]提出一種由發送端主動發送 “取消”幀來清除無用的NAV設置的方案，以減少不合理的NAV設置帶來的時長浪費問題。由于每個“取消”幀僅對一個STA的NAV進行清除，當存在多用戶時，特別是在MU-MIMO場景下仍然存在時長浪費的現象。

    綜上所述，現有NAV設置方案并不適用于密集WiFi網絡場景，目前針對密集WiFi場景的NAV設置方案的研究還存在不足。因此本文提出了一種可計數的網絡分配矢量(Countable-NAV，C-NAV)方案，以解決密集WiFi網絡場景帶來的時長浪費和誤清除問題。通過理論分析和仿真結果證明：該方案能有效避免傳統NAV設置帶來的時長浪費和已有改進設置方案可能帶來的NAV錯誤清除，從而提升了網絡的整體吞吐量。

1 NAV設置的問題和C-NAV方案設計

    在密集場景下，一個終端(AP或STA)在一段時間內會接收到多個NAV設置信息，當終端上電后接收到第一個NAV信息，自然將其作為NAV值設置。在收到第二個NAV信息時，終端將新的NAV值與其剩余NAV時長比較，若新NAV值長于終端的剩余NAV時長，則更新其NAV值為新的NAV時長。當AP與STA之間完成數據傳輸，按照傳統的NAV設置方式AP會廣播CF-End(Contention Free-End)幀來清除剩余時長，但是此方式可能造成TXOP時長浪費的問題。

    如圖1所示，4個AP的覆蓋范圍相互都有重疊?，F以STA4為例做進一步說明，當AP1、AP2、AP3分別向STA1、STA2、STA3發送數據包，STA4會分別收到來自STA1、STA2、STA3的NAV設置信息。假設STA4最先收到STA1的NAV設置信息，則STA4以STA1的NAV設置信息中的時長值作為其NAV值。當接收到STA2和STA3的NAV設置信息后，STA4會將其與當前的NAV剩余時長比較，判斷是否需要更新其NAV值。一旦AP1與STA1，或AP2與STA2，或AP3與STA3完成數據發送，各AP廣播CF-End幀，接收到CF-End幀的STA就會清除剩余TXOP時長。然而STA4不在AP1、AP2和AP3的覆蓋范圍內，會因收不到CF-End幀而不能清除TXOP剩余時長，從而造成STA4傳輸機會的浪費。

    為了解決這個的問題，AP1、AP2、AP3可在BAR幀的保留字段中設置最后一幀信息，同時相應的STA響應BAR時，在BA幀的保留字段中也設置最后一幀信息，STA4就可以根據收到的BA幀來清除剩余TXOP時長^[2]。但這種方法仍有可能導致TXOP剩余時長被誤清除。從圖2中STA4的NAV設置情況可以看出，AP1與STA1最先完成數據傳輸，并傳輸攜帶最后一幀信息的BAR和BA幀。若STA4接收到攜帶最后一幀信息的BA時清除TXOP剩余時長，而此時STA2和STA3還沒有完成數據傳輸，若STA4清除了NAV并與AP4進行數據傳輸，必然會對STA2和STA3造成干擾。

    基于上述原因，本文在文獻[2]基礎上提出C-NAV方案。方案在BA和BAR攜帶最后一幀信息的同時，增加了一個NAV設置個數的統計計數器。計數器的值表示當前狀態下已收到設置信息但未收到清除信息的NAV的個數，初始值為0。當STA在接收到一個NAV信息時，無論更新與否都要對NAV信息個數進行統計，計數器值遞增。當STA接收到攜帶最后一幀信息的BA或BAR時，計數器遞減，當收到攜帶最后一幀信息的BA或BAR且計數器減至零時，清除TXOP剩余時長。

    下面用圖2來詳細說明C-NAV方案：

    (1)STA4收到第一個NAV設置信息(來自STA1)，設置其NAV值，且計數器加1。

    (2)當收到一個新的NAV設置信息時(來自STA2)計數器加1。并比較剩余NAV與新NAV的時長，若新NAV大于剩余NAV時長，則更新NAV值為新的NAV值，否則不更新。

    (3)收到第3個NAV設置信息時，同步驟(2)的操作，STA4的計數器加1，計數器的值為3。

    (4)當AP1與STA1之間結束傳輸，AP1與STA1分別發送攜帶最后一幀信息的BAR和BA。STA4檢測到STA1發送的攜帶最后一幀信息的BA，其計數器減1。

    (5)當STA4檢測到STA3發送的攜帶最后一幀信息的BA時，計數器再減1。

    (6)STA4收到STA2發送過來的攜帶最后一幀信息的BA, 計數器減1。此時計數器值為0了，則清除TXOP剩余時長。

2 性能分析

    假設RTS、CTS、BAR、BA 4種幀在發送過程中都能成功發送并被周圍的STA成功接收。設傳輸時延為δ，則在一個TXOP時長內這4種幀發送的總時長是固定的，將這個總時長記為T₁。則： 

其中，G表示AP一次同時通信的STA個數，t_SIFS表示一個SIFS間隔的時間(SIFS是RTS與CTS及BAR與BA之間響應的時間間隔)。

    假設第i幀發送完成的時間(即單幀服務時間)y_i服從參數為λ的指數分布(其均值為1/λ)，那么在一個TXOP時長內發送完成n幀的時間Y_n=y₁+y₂+…+y_n服從參數為(n，λ)的Erlang分布^[10]。則TXOP內n個幀的平均幀發送時長為n/λ。

    冗余時間應該是NAV設置的時長減去發送固定幀的總時長(式(1))和發送數據包的時間，所以冗余時間T_r為：

3 仿真設置及結果分析

    仿真場景設置：在一個熱點區域內布有4個AP，位置坐標分別為(40 m，40 m)、(-40 m，40 m)、(40 m，-40 m)、(-40 m，-40 m)。每個AP的覆蓋半徑R_AP=60 m。一個AP關聯20個STA，每個STA的傳輸半徑為40 m，這20個STA的位置可以在所關聯的AP覆蓋范圍內服從均勻分布。

    基本的仿真參數設置由表1給出。圖3分別給出了在發送數據幀n和每幀發送完成時間均值不同情況下產生的冗余時間概率密度分布，同時給出理論結果。從圖3可以看出：(1)仿真計算的冗余時間概率密度分布曲線與理論計算曲線吻合，說明了仿真過程的正確性；(2)冗余時間隨TXOP時長內發送的數據幀數n增加而減小，冗余時間小的概率就越大。這是因為TXOP時長是一段固定的時間，在這段時間內用于發送的數據幀的時間越多，冗余時間就越少，與實際情況相符合。

    圖4給出了可清除無用NAV的終端數目M與發送數據幀n不同情況下的吞吐量概率密度分布，仿真中的參數設置與之前相同。從圖4可以看出，隨著可清除無用NAV的終端數目M增加，冗余時間也就越多，冗余時間內可發送的幀數也會增加。當可清除無用NAV的終端數目M相同的情況下，如果TXOP時長內發送的數據幀數n越少，那么TXOP剩余時長就越多，可利用的發送時長就也越多，網絡整體吞吐量也會隨之增加。

    圖5是不同NAV更新次數下的各個STA數量，統計得到在密集無線網絡場景下80%以上的STA會收到多個NAV設置信息。從圖中可以看出隨著AP所關聯的STA數目增加，STA收到的NAV設置信息會越多，需要更新NAV的次數超過2次的STA個數也會隨之增加。再者，AP的覆蓋半徑R_AP的增大也會導致STA收到更多的NAV更新信息。這是由于AP的覆蓋半徑越大，則與其他AP的重疊覆蓋區域就越大，處于AP重疊區域的STA的數目就越多。為了避免多個STA同時發送數據產生碰撞，能收到的NAV的更新信息越多，造成的誤清除的可能性就越大。

    圖6對比了本文提出的C-NAV方案和TLNAV方案的平均吞吐量。由圖可以看出，平均吞吐量隨冗余時間增加開始上升，到1.8 ms左右達到峰值，然后呈現下降的趨勢。這是因為進行50 000次數據傳輸得到冗余時間約為1.8 ms的概率最大，在1.8 ms時刻疊加的吞吐量值也越大，這與圖4中發送數據幀n為3和單幀服務時間均值為0.2 ms仿真結果的峰值點是一致的。而TLNAV方案的平均吞吐量峰值出現在2 ms附近，這主要是因為，C-NAV方案需要在計算器統計收到的攜帶最后一幀信息的BA/BAR遞減到零時才能觸發清除操作，實質上會造成清除NAV的可能性會有所降低，且在一定程度上推遲了清除的時間，相應地由清除操作得到的冗余時間也越短。也正因為這樣才保證了無誤清除。

4 結束語

    本文針對下一代密集WiFi網絡場景提出了一種可計數的網絡分配矢量方案C-NAV，通過統計NAV設置信息的個數與收到的攜帶最后一幀信息的BA/BAR的個數并進行實時更新以防止誤清除，解決了密集WiFi網絡場景帶來的時長浪費和誤清除問題。本文對C-NAV方案進行了理論分析和仿真驗證，證明了方案的正確性，并能有效避免傳統NAV設置帶來的時長浪費和已有改進設置方案可能帶來的NAV錯誤清除，從而提升了網絡的整體吞吐量。

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作者信息：

何明泰，李  可，劉  恒

（西南交通大學 信息科學與技術學院，四川 成都611756）