车载自组织网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整算法

针对基于IEEE 802.11p的车载自组织网络(VANET)中控制信道上周期性广播的可扩展性问题,提出了一种基于邻居节点估计的最小竞争窗口调整算法.首先,在IEEE 802.11广播退避的马尔可夫模型的基础上,以最小化碰撞概率为目的,推导出最小竞争窗口(CWmin)和活跃节点数n之间的关系;然后,利用周期性广播的beacon消息的特点对节点的邻居节点数进行实时估计,并根据估计的邻居节点数动态调整最小竞争窗口;最后,对提出的算法和IEEE 802.11p固定CWmin方法进行仿真比较分析.结果表明,提出的算法在广播接收率上优于原始方法.     

车用自组网媒体访问控制机制改进

为提升车用自组网传输音频、视频的服务质量,对基于IEEE802.11p的车用无线接入技术MAC机制进行改进,提出竞争窗口自适应EDCA机制。仿真实验表明,竞争窗口自适应EDCA机制有效地降低了车用自组网中音频、视频流的传输时延、时延抖动和丢包率,保证了车用自组网传输VoIP、视频会议、音视频流媒体等多媒体业务的服务质量。     

IEEE 802.11移动自组织网络节点竞争窗口长度的概率分布

 在基于IEEE 802.11的移动自组织网络中,MAC(Medium Access Control)层提供了DCF(Distributed Coordinate Function)以控制节点对无线信道的争用.DCF包括了BEB (Binary Exponential Backoff)算法.该文对BEB的重要参数——竞争窗口CW(Contention Window)进行研究,通过随机建模,导出了竞争窗口长度的概率分布,并进行数值分析.研究结果可应用于IEEE 802.11移动自组织网络.     

IEEE802.11MAC协议中一种改进的退避解决算法

IEEE802.11无线局域网,在共享信道中经历碰撞的网络节点需要随机退避一段时间,这段时间是从竞争窗口中均匀选取,竞争窗口大小由BEB机制动态控制,一些文献研究表明,BEB机制在重负载的情况下,突现出公平性问题和低的吞吐量,本文基于MILD退避机制,提出一种适用于分布式协调功能改进算法。该算法通过修改802.11的MAC层中的DCF(DistributedCoordinationFunction)子协议,改善了IEEE802.11无线局域网在拥塞情况下的性能,提高了网络吞吐量。     

无线视频传输的跨层动态映射算法

在IEEE 802.11e EDCA机制和基于场景的马尔可夫链模型基础上,提出跨层动态映射算法来改善无线视频传输的服务质量（QoS）。根据视频帧的重要性和网络的负荷情况,将来自应用层的视频帧信息动态地映射到MAC层中合适的队列中去,并且采用网络仿真工具NS2进行仿真,来比较IEEE 802.11e EDCA机制以及跨层动态映射算法。仿真结果表明跨层动态映射算法能明显提高传输后的视频质量。     

IEEE 802．11 DCF中带优先级的退避算法

该文针对IEEE 802.11 DCF提出一个带优先级的退避算法.算法的基本思想是网络中的节点在侦听信道的同时,搜集其他节点发送数据的统计信息,并在本地维护一个关于节点已发送数据量的统计表.当节点有数据需要发送时,将根据表中的统计数据以及本节点的优先级来计算竞争窗口.计算机仿真证明,该算法能很好地完成网络的信道容量在不同优先级的节点之间按一定的比例分配,同时还可提高整个网络的吞吐率.     

通过自适应调整最小竞争窗口最大化IEEE 802.11DCF的饱和吞吐量

最大化802.11 DCF的饱和吞吐量对充分利用无线局域网宝贵的带宽资源具有重要意义。该文在分析802.11 DCF的饱和吞吐量与最小竞争窗口、最大回退等级、网络中竞争信道的节点数的关系的基础上,推导了根据网络中竞争信道的节点数,计算最小竞争窗口的最佳值的简单公式。给出了估计竞争信道的节点数并据此动态调整最小竞争窗口的最佳值的自适应算法。同时,该文对估计竞争节点数的算法的准确性和计算最小竞争窗口最佳值的公式的准确性进行了仿真分析,并比较了改进后的802.11 DCF的饱和吞吐量与原802.11 DCF的饱和吞吐量的大小。仿真结果证明了上述公式、算法是准确和有效的。     

基于拥塞控制的多速率MAC协议的研究

在IEEE 802.11b协议中有四种速率用于数据传输,节点可根据信道情况选择传输速率,致使802.11DCF公平的退避机制不再适用.为了让高速节点能更容易的竞争到信道以体现多速率协议的优势,提出了基于拥塞控制的速率自适应机制.竞争信道的节点根据拥塞情况来选择合适的退避窗口.通过NS2软件仿真证明该机制进一步提高了竞争窗口自适机制的性能.     

一种最小竞争窗口自适应调整的802.11退避算法

该文在对原有的IEEE 802.11 DCF研究的基础上,提出了一种基于最小竞争窗口自适应调整的退避算法(Minimum Contention Window Self-adaptive Adjusting, MCWSA)。该算法的思想是每个站点根据网络中当前的时隙利用率和理论上最优时隙利用率进行比较,周期性动态调整自身的最小竞争窗口,以适应不同的网络拥塞状况。仿真表明,该算法提高了IEEE 802.11局域网在拥塞情况下的性能,在饱和吞吐量和时延上都有不同程度的改善。     

IEEE 802.11无线网络的两步指数退避算法

IEEE 802.11标准引入二进制指数退避(Binary Exponential Backoff, BEB) 算法以降低节点发送数据包碰撞的概率。然而,BEB存在着不足之处,当数据包碰撞概率较大时,节点的竞争窗口长度会出现振荡,即节点每次发送数据包之前,需要多次加倍扩大竞争窗口长度,而在发送成功之后又把竞争窗口长度缩小到最小值,这个过程反复出现。为了克服竞争窗口振荡问题以增加吞吐量,该文提出两步指数退避(Two-step BEB, TBEB)算法,利用2维马尔可夫链进行建模,导出TBEB算法中节点的退避状态概率分布、平均竞争窗口长度、平均退避次数、每发送一个数据帧所耗时间以及吞吐量等指标,并通过仿真进行验证。通过求解一个简单的优化问题,TBEB可以获得最优竞争窗口长度复位值,使吞吐量达到最优。