0 引言

　　随着无线多媒体技术的不断发展和广泛应用，形成了许多新的多媒体业务需求，如语音通话、视频会议、多媒体监控等。这些业务对延时、延时抖动、带宽提出了更高的要求，而在无线网络中所有节点都共享同一个信道，这使得 QoS保障方法的实施显得尤为重要。

　　由于时延等参数与信道可用带宽都有一定的相关性，而且不论是对QoS路由的研究，还是对无线网络进行有效的接入控制、资源预留，几乎都需要以链路可用带宽这一基本参数作为度量。可用带宽的准确估计能使有限的带宽资源被充分利用，而错误的估计则会导致整个网络进入饱和状态，性能急速下降，造成节点之间无法正常通信。所以如何精确有效地估计可用带宽成为了无线网络中QoS保障的一个关键问题。

1 相关工作

　　目前，可用带宽的估计方法主要有基于测量的方法、基于分析模型的方法和基于感知的方法。

　　早期测量可用带宽的方法都是基于测量的[1-3]，即通过发送探测数据包来估计可用带宽，但是也存在着明显的缺点，那就是给网络加入了额外的通信量，这影响了数据的传输。而基于分析模型[4-6]的估计方法虽然能十分精确地估计WLAN的可用带宽，但是其非常依赖网络的拓扑结构。

　　基于感知的方法也称为被动测量方法[7，8]，利用无线节点的载波侦听机制来获取其周围的信道利用情况，然后交互这些信息来进行可用带宽估计。基于感知的方法除了使用Hello报文传递信道空闲信息之外，不会给网络带来其他的额外开销，因此其估计过程不会对已存在的背景数据流造成干扰，非常适用于信道共享的无线网络。下面着重介绍自适应接纳控制(Adaptive Admission Control，AAC)以及可用带宽估计(Available Bandwidth Estimation，ABE)两种代表算法。

　　在AAC中，每个节点在给定的时间周期内通过载波侦听机制记录本地信道的忙闲状况， 并通过Hello数据包跟邻居节点交换可用带宽信息，就可以获得指定链路的可用带宽。例如，定义发送节点为s，而接收节点为r，C为信道容量，则链路（s，r）的可用带宽即可以表示为：

　　但是AAC也存在着明显的缺点，它假设了两个节点间感知到的信道忙时间完全重叠，而在实际应用中，这会高估可用带宽。

　　ABE进一步考虑了数据碰撞带来的额外带宽消耗以及退避过程带来的消耗，并且提出了两个通信节点间的信道同步概率问题，改进了AAC算法。其可用带宽表达式为：

　　其中Pc为碰撞概率，而K为退避过程带来的消耗，可以表示为：

　　ABE中通过测量Hello报文的丢包率估计数据包的碰撞概率。同时考虑到数据包大小对碰撞概率的影响，ABE利用拉格朗日插值多项式的方法对任意大小的数据包碰撞概率进行拟合。定义m为数据包大小，则碰撞概率p(m)的表达式为：

　　p(m)=f(m)×pHello(4)

　　f(m)为拉格朗日插值多项式，通过NS2仿真可得：

　　f(m)=-5.65×10-9×m3+11.27×10-6×m2-5.58×10-3×m

　　+2.19(5)

　　然而ABE也存在一系列问题。一方面，由于IEEE 802.11中使用的是停止等待ARQ协议，因此不可忽视控制报文所带来的带宽消耗，ABE中并没有考虑控制报文所带来的带宽消耗；另一方面，ABE算法估计出的可用带宽并没有考虑不同等级的QoS要求，因此无法满足不同业务对可用带宽的需求。

2 改进的可用带宽估计策略

　　本节将对ABE中的退避消耗参数K以及碰撞概率Pc进行改进，同时引入信道利用率的概念。改进后的ABE算法可用带宽公式为：

　　其中K′、Pc分别表示协议开销和数据包碰撞所消耗的信道容量，C为信道业务层容量，Cu为信道利用率，是QoS要求与平均网络负载的函数。下面介绍改进策略。

　　2.1 信道利用率

　　ABE、AAC这两种算法的估计结果是信道剩余容量，而并非是真正的可用带宽。因为在实际估计过程中这两种算法都没有考虑加入业务后对已存在的背景业务的影响，这使得估计结果被新业务使用后仅能保证信道处于非饱和状态，缓存队列不会溢出，并不能保障有时延要求业务的服务质量。同时它们基于业务可以理想调度这一假设，但是在实际情况中，随着信道负载的增大以及通信节点数的增加，由此而产生的碰撞与时延使得服务质量无法得到满足，无法保证在自由竞争的情况下不同业务的QoS要求，实现业务的理想调度，因此本文加入信道利用率Cu这一参数。

　　设CABE为ABE算法所估计出的信道剩余容量，即式(2)，则可用带宽AB可以重新定义为ABE算法的可用带宽与信道利用率的乘积：

　　AB=CABE×Cu(7)

　　文献[10]证明了在理想工作点使用RTS/CTS的情况下，信道利用率为Cideal=0.95，因此为了保证新加入的业务能够不影响背景业务，定义在理想工作情况下的信道利用系数为：

　　其中Ridle为平均信道空闲时间，为QoS保障系数，由该业务以及背景业务的QoS要求决定。

　　2.2 控制报文开销

　　由图1可以看出，ABE的K值并没有考虑控制报文ACK、CTS以及帧间间隔SIFS对可用带宽估计带来的影响，这部分控制报文以及等待时间虽然不大，但是同样不容忽视。因此本文把退避过程带来的消耗K重新定义为协议开销，则改进后的K′可以表示为：

　　其中m为最大退避阶数，CWmin、CWmax分别为最小和最大退避窗口。

　　2.3 由干扰节点造成的数据包碰撞概率

　　当前的可用带宽算法大多假设当多个报文同时或先后到达接收节点，即它们的接收时间重叠时，接收节点就认为出现碰撞并丢弃所有报文。但在实际的无线通信系统中，由于距离不同。因此不同发送节点到接收节点的信号衰落也不同，当某一信号的强度与来自其他节点的信号强度之和的比值大于一定值时，则该报文仍然能够被正确接收，即所谓的捕获效应。

　　定义能实现信号捕获的最小信号强度差异为捕获阈值CPTH。设Pr与Pi分别表示接收节点处期望信号和干扰信号的功率，只有当Pi·CPTH<Pr时，捕获效应才能起作用。为了准确表达干扰信号对期望信号的影响，定义干扰距离RI，即能够影响接收节点正常接收时，接收节点与干扰节点的最大距离。该距离由捕获阈值CPTH和发送节点同接收节点间的距离d决定，即：

3 仿真实验

　　为了反映信道利用率对可用带宽估计的影响，设置如图2所示的场景，在NS2中进行仿真。其中传输距离为250 m，载波监听范围为550 m，d1=200 m，d2=400 m。链路（5，6）的流f1有着可变化的带宽，链路（1，2）的流f2为恒定的800 Kb/s。估计链路（3，4）的可用带宽为f1所消耗带宽的函数。介质容量为2 Mb/s，数据包大小为1 kB，则应用层吞吐量即为1.6 Mb/s。

　　由图3可以看出，ABE认为干扰是相互独立的，因此在信道负载低的情况下会低估可用带宽，而在信道高负载的情况下，信道利用率成为可用带宽估计的主要影响因素。可以看出，信道利用率随着信道负载的升高而下降。

　　为了评估本文所提出的可用带宽评估方法的性能，设置仿真场景大小为1 100 m×1 100 m，节点数为100，随机地选取10对节点进行通信，数据包大小为1 000 B，且每个连接对的业务负载均为x。在捕获阈值为10 dB的情况下，根据式(12)可以算出干扰范围为367 m。在(450，550)，(650，550)处放置两个节点以构成目标链路。

　　先考虑不同的QoS要求对实际可用带宽的影响，由图4可以看出，不同的QoS需求会得出不同的可用带宽估计结果，而ABE仅仅考虑非饱和约束，在估计过程中没有考虑实时业务的时延需求。

　　由图5的仿真结果可以看出，在150 ms时延约束条件下，ABE由于没有考虑信道利用率，因此高估了可用带宽。本文算法通过重新定义协议开销参数并且加入了信道利用率这一参数，使得时延约束下的可用带宽估计结果更加准确，可以保证在使用可用带宽之后，不会违背业务的QoS时延要求。

4 结论

　　本文提出了一种改进的可用带宽估计方法，通过考虑控制报文对估计结果的影响，重新定义了ABE算法中的K值，并改进了碰撞概率的估计方法。同时为了准确估计信道可用带宽，加入了信道利用率这一参数，保证了加入具有时延要求的新业务之后，业务仍能满足QoS要求。仿真结果表明，该机制能够准确地估计无线网络在时延约束下的可用带宽，但是还存在一定的误差，这是由于ABE算法时间同步概率低估所造成的。由于本文仿真并没有区分业务的优先级，因此只考虑了自由竞争环境下QoS要求最严格的业务的约束条件，在未来的工作中将引入业务的优先级，使其更加符合实际应用。

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