周期性采样的两步指数退避算法研究

针对二进制指数退避算法（BEB）中退避窗口调整机制的不足以及在各个节点传输数据时公平性差的问题,提出了周期性采样的两步指数退避算法（PTEB）。PTEB算法首先引入了采样周期的概念,在此基础上又引入了信道竞争能力参数[Qc]和网络拥挤参数[Qb]。在采样周期内计算[Qc]与[Qb]的值,并根据这两个参数的值定义了调整竞争窗口的公式。窗口的调整需要经过两个阶段来完成,不同的阶段分别对应不同的公式。仿真结果表明PTEB算法能够有效地减少节点的碰撞次数,增加网络的吞吐率和节点的公平性。     

退避算法多负载状况下的退避窗口最优设定

为了实现无线传感器网络节点在不同忙碌状态(忙碌状态:节点一段时间内的忙碌状态时间与对应时间段的比值)的区域中均达到网络吞吐量的最优,对退避算法中退避窗口大小取值做了一定工作。基于节点忙碌状态的讨论,依据节点的吞吐量模型,通过分析不同网络负载区域影响节点吞吐量的因素,为使网络中节点的吞吐量更接近理论最大值,给出了基于不同忙碌状态的退避窗口设定算法MNLBA(multi-node-loading back-off algorithm,多节点负载条件下退避机制)。在最后的仿真结果中可以看出,与不考虑区域网络负载不同的SBA协议相比,MNLBA算法针对不同的区域状态设定退避窗口值,约能提升网络吞吐量5%~10%,起到了均衡负载、提升网络性能的作用。     

移动自组网多速率MAC协议吞吐量分析及优化

针对移动自组网（MANET）多速率媒体接入控制（MAC）协议吞吐量和公平性偏低问题,推导不同发送速率节点吞吐量表达式,定量分析限制协议性能的关键在于低速率节点和高速率节点信道占用时间的不公平性。基于时间公平性最大化考量,在不影响低速率节点性能的前提下,提出低速率节点竞争窗口和分组长度最优化两种机制,最大化高速率节点吞吐量,使网络饱和吞吐量最优。实验结果表明,发送速率为1 Mb/s和11 Mb/s且Jain公平索引值最大时,低速竞争窗口仿真和理论最优值为320和340,分组长度为64 B和60 B,且低速节点吞吐量基本不变,但饱和吞吐量理论值比仿真时高0.2~0.5 Mb/s,公平性和吞吐量均得到改善。     

IEEE 802.11无线局域网二进制指数退避算法改进与分析

IEEE 802.11标准引入二进制指数退避算法BEB,以降低节点发送数据包碰撞的概率。两步指数退避算法TBEB避免了BEB算法中竞争窗口长度出现振荡这一现象,可以提高吞吐率。导出了TBEB算法和BEB算法中节点的平均竞争窗口长度和平均退避次数的解析表达式,并采用仿真进行验证;以退避时间最小为目标,给出了求解竞争窗口长度最优复位值的优化模型。研究结果可用于基于IEEE 802.11无线局域网的BEB算法的性能评价。     

无线多跳网络中基于区分策略的退避算法

针对无线多跳网络环境,改进了IEEE 802.11 DCF的二进制指数退避算法,提出一种基于源节点和转发节点区分机制的退避算法。该算法能根据网络冲突状况,自适应地调节退避窗口,更适合多跳网络中流量分布不均的特点。仿真结果表明,该种区分退避机制能同时适应于低速和高速的网络环境,与BEB和AASC两种退避算法相比,在提高网络的吞吐量的同时,也提高了流间的公平性,表现出了更好的网络性能。     

IEEE 802. 11无线局域网中基于最优窗口的退避算法

首先通过把资源分配看成效用最大化的优化模型,说明在IEEE 802. 11无线局域网中各个节点争用信道的退避窗口应当一样,然后通过最小化节点间的冲突概率,得出节点个数与最优退避窗口之间的关系,由此提出一种基于最优共享退避窗口的重传算法。由于各个节点的退避窗口一样,算法有效地解决了I3EI3(I3inary Exponential Back-off)算法的不公平性问题;并且退避窗口根据网络的状况置,吞吐量也得到了较大的提高。仿真试验验证了算法的有效性。     

一种自组织网络MAC层退避算法

针对IEEE 802.11 DCF通信机制所使用的二进制退避算法存在的问题,提出了S-BEB退避算法。该算法利用了DCF机制MAC层中的两个参数,保持了二进制退避算法简单高效的特点,动态调整节点在发送数据包冲突时竞争窗口增大的幅度,同时也加大了节点成功发送数据包后的竞争窗口以减小下一轮竞争的冲突。利用OPNET软件实现了该退避算法的仿真并进行了分析。研究结果表明,无论在网络延时、吞吐量还是公平性方面,S-BEB算法的网络性能均好于经典二进制退避算法。     

适用于S-MAC协议的自适应随机退避机制研究

S-MAC协议通过周期性睡眠侦听机制来减少无线传感器网络中节点能量的消耗,但是其在随机退避过程中使用固定竞争窗口,使其在节点碰撞的避免、节点间公平性以及吞吐率上有所欠缺。针对S-MAC的以上不足,基于二进制指数退避算法(BEB)提出自适应指数随机退避算法(AD-BEB)。AD-BEB算法引入了信道竞争能力参数和网络拥挤参数,根据这两个参数对竞争窗口进行调整,并且窗口的调整经过两个阶段来完成。仿真结果表明,AD-BEB算法能够有效地减少节点的碰撞次数,增加网络的吞吐率和节点的公平性。     

基于对数函数的Ad Hoc网络MAC退避算法

针对IEEE 802.11 MAC协议二进制退避算法存在的缺陷,引入随网络状态变化的参数,提出了一种基于对数函数的新退避算法。该算法使用以网络节点数为变量的对数函数,动态调整竞争窗口初始值和窗口退避增大幅度,降低了数据传输的冲突概率,利用OPNET软件实现对退避算法的网络仿真。仿真结果表明,基于对数函数的退避算法对提高Ad Hoc网络的吞吐量性能和公平性、降低网络延时有明显的效果,性能优于二进制退避算法。     

基于对数函数的Ad Hoe网络MAC退避算法

针对IEEE802．11MAC协议二进制退避算法存在的缺陷,引入随网络状态变化的参数,提出了一种基于对数函数的新退避算法。该算法使用以网络节点数为变量的对数函数,动态调整竞争窗口初始值和窗口退避增大幅度,降低了数据传输的冲突概率,利用OPNET软件实现对退避算法的网络仿真。仿真结果表明,基于对数函数的退避算法对提高AdHoe网络的吞吐量性能和公平性、降低网络延时有明显的效果,性能优于二进制退避算法。     

一种无线Ad hoc网络MAC协议优化算法

通过对IEEE 802.11DCF中最优最小竞争窗口的分析,推导出最小竞争窗口的自适应调整公式,并给出一种估计网络竞争站点数目的算法,即S-DCF。将以上两点改进应用于无线Ad hoc网络MAC协议。仿真结果表明,这种自适应优化算法对无线Ad hoc网络有足够的精度和有效性,在系统饱和情况下,优化之后的系统吞吐量、系统时延和系统丢比特率均有明显改善。     

最优常数竞争窗口对WLAN的性能优化研究*

在IEEE 802.11网络中可通过监控信道获得系统中竞争节点数目,而IEEE 802.11DCF协议的设计并没有利用这一参数。因此,首先分析了在IEEE 802.11DCF中使用常数竞争窗口的可行性,提出了DCF/CCW这一改进协议,并对其进行系统吞吐量和接入时延分析。在此基础上,提出根据网络中竞争节点数目来选择最优常数竞争窗口的optimal-DCF/CCW协议。在optimal-DCF/CCW中,各终端首先利用S-DCF算法估算网络中竞争节点的数目,据此选择所应采用的最优常数竞争窗口Wopt的值。仿     

基于IEEE802.11 DCF的优化竞争窗口算法

针对现有IEEE802.11分布式协调功能DCF(Distribute Coordination Function)方式下吞吐量较小、时延较大的缺点,提出了一种优化竞争窗口的算法。该算法通过增加最小竞争窗口和最大竞争窗口,改进其退避算法,并综合考虑到了公平性的问题。经OPNET仿真验证表明,该算法提高了系统的吞吐量,减小了接入时延。     

IEEE 802.11 EDCA带宽分配控制的竞争窗口优化

Two approximate computation methods were proposed to acquire the optimal transmitting probability and further to find the optimal contention window setting by analyzing the influence of the priority-based service differentiation of IEEE 802.11 Enhanced Distributed Channel Access (EDCA) on throughput. The optimal contention window setting can help yield the maximum aggregate throughput while maintaining the weighted proportional bandwidth differentiation among different traffic classes. Through validation by numeric evaluation and simulation, the results are proved to be very close to the theoretical value, and the optimal contention window setting can effectively optimize the throughput performance of the whole network.     

缓解拥塞的IEEE802.11速率选择算法

IEEE802.11的速率选择算法OAR能有效利用信道条件,但不适合拥塞的网络环境。该文改进OAR算法,通过调整拥塞节点的初始竞争窗口值来增加其获得信道的概率,使其在拥塞时能尽快将分组转发出去,从而缓解了拥塞。仿真结果表明,改进后的OAR在网络负荷大时能有效地提高分组投递率。     

基于竞争窗口递减因子自适应调整退避算法

包括IEEE802.11、802.15.4标准在内的许多无线网络协议都采用二进制指数退避机制管理数据的重发。在动态分布式的网络环境中,二进制指数退避算法固定的竞争窗口递减方式难以适应动态变化的网络规模。针对这一问题,提出了一种改进的回退机制,该机制通过引入竞争窗口递减因子,自适应地调整无线节点的等待时间,以实现网络吞吐量的最大化。同时,在算法实现上提出一种启发式算法以跟踪网络中竞争节点数量的改变。在IEEE 802.11DCF协议中以相同的物理层参数进行仿真,结果表明改进算法提高了网络吞吐量,降低了分组平均接入时延。     

一种基于慢退避思想的SD_DCC退避算法及其性能分析

改进了IEEE 802.11协议的二进制指数退避算法,提出了一种基于慢退避思想的分布式接入控制退避算法.它将慢退避的思想同分布式接入控制的思想相结合,有效地解决了标准协议中二进制指数退避算法成功发送数据帧后没有记录网络当前繁忙程度的缺点,能够更准确地记录数据帧成功发送后高负荷网络的退避阶数,降低数据帧接入信道的碰撞概率,提高无线信道的利用率.算法能够与现有的IEEE 802.11协议完整地结合在一起,具有简单、无开销、完全分布性和自适应性的特点.分析和仿真结果表明,基于慢退避思想的分布式接入控制退避算法较之其它三种常用的接入算法能够更能有效地利用网络中已有的信息,更准确地估计网络当前的竞争状态,表现出更好的网络性能.     

DCF及其自适应竞争窗口改进算法的仿真研究

基于Ad Hoc网络IEEE 802.11协议原理,对Ad Hoe网络标准DCF算法进行了改进,提出了一种自动调整最小竞争窗口的退避算法(adaptive minimum contention window binary exponential backoff algorithm,AWBEB算法),建立了AWBEB算法的二维Markov链模型,依据 DCF 和 AWBEB 算法模型思想设计了一个多参数选择仿真程序,并应用编程仿真方法对 DCF 和AWBEB 算法的网络吞吐量和系统延时等性能进行了仿真研究.研究结果表明,论文设计的仿真程序可普遍适用 DCF 和AWBEB算法,编程仿真结果正确;与标准DCF算法相比,AWBEB算法具有更好的吞吐量、时延性能.