一種基于WiFi的TCP和UDP流吞吐量分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及IEEE802. 11無線局域網(wǎng)領(lǐng)域，建立一個(gè)針對(duì)UDP和TCP協(xié)議同時(shí)存 在的系統(tǒng)模型，并提出一種基于WiFi的吞吐量分析方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，以TCP/IP(TransferControlProtocol/InternetProtocol)為核心的 Internet取得了飛速的發(fā)展，已成為現(xiàn)代社會(huì)最重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一。如今，它逐漸滲透到 社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，成為知識(shí)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)和載體，并在人類社會(huì)的政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、文化和商 業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生著日益廣泛和深遠(yuǎn)的影響。
[0003] 自1994年中國(guó)接入Internet以來，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)就一直保持高速發(fā)展，接入方式從 傳統(tǒng)電話撥號(hào)、ISND發(fā)展為ADSL、數(shù)據(jù)專線、光纖以太網(wǎng)等多種方式，網(wǎng)絡(luò)承載的業(yè)務(wù)也由 傳統(tǒng)的WWW、FTP、Email等占絕對(duì)地位向承擔(dān)包括語(yǔ)音、數(shù)據(jù)、視頻等在內(nèi)的綜合業(yè)務(wù)及增 值服務(wù)發(fā)展。
[0004] 據(jù)統(tǒng)計(jì)，網(wǎng)絡(luò)容量成倍增加的同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)性能并沒有如人們期望那樣的相應(yīng)提高， 其中對(duì)網(wǎng)絡(luò)速度非常滿意和比較滿意的總和僅為36. 7%。一方面，多年來因特網(wǎng)本身特別 是因特網(wǎng)在國(guó)內(nèi)的運(yùn)行情況一直未被充分測(cè)量；另一方面，隨著Internet網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò) 大，實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展和用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)速度、網(wǎng)絡(luò)性能要求的不斷提高，人們對(duì)于服務(wù)的質(zhì) 量和服務(wù)驗(yàn)證的需求亦已日益增長(zhǎng)。
[0005] 隨著無線局域網(wǎng)接入速度的提高和安全的加強(qiáng)，無線局域網(wǎng)終端產(chǎn)品越來越多， 尤其是移動(dòng)手機(jī)里面嵌入了WiFi芯片，使手機(jī)也具備了無線局域網(wǎng)接入功能。通過WiFi手 機(jī)等終端設(shè)備上網(wǎng)的用戶越來越多，而手機(jī)用戶主要以手機(jī)視頻和文件下載等用途為主。 這些應(yīng)用都涉及到傳輸層對(duì)應(yīng)的UDP和TCP協(xié)議，如何有效地對(duì)它們進(jìn)行吞吐量的建模和 分析，對(duì)于改善WLANs終端的應(yīng)用服務(wù)效果有很大的影響。
[0006] 通過閱讀大量文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于IEEE802. 11協(xié)議的分析，其主要是基于DCF模型， 而后續(xù)的大部分文獻(xiàn)均采用的Bichan提出來的二維離散馬爾科夫模型進(jìn)行分析。此后， Calietal?等人提出了一個(gè)P-Persitent模型用以分析IEEE802. 11吞吐量，并得到更為 精確的估計(jì)，也是到目前為止最為理想的分析IEEE802. 11DCF協(xié)議的模型。
[0007] 然而，分析傳輸層吞吐量的文獻(xiàn)并不多，主要集中于兩個(gè)大類：（l)Adhoc，（2) InfrastructureBSS。針對(duì)Adhoc網(wǎng)絡(luò)，已有的文獻(xiàn)中分析研究的跳數(shù)均很少，比如一 跳。在BSS網(wǎng)絡(luò)中，分析比較多的僅僅只是TCP的單向飽和流（上行或下行）。而研究雙向 TCP流的非常之少，對(duì)于UDP吞吐量分析研究的文獻(xiàn)則更少，無法真實(shí)地反映現(xiàn)實(shí)無線通信 系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)吞吐量和網(wǎng)絡(luò)的性能。
[0008] 基于上述問題，本發(fā)明提出一種針對(duì)UDP和TCP協(xié)議同時(shí)存在的系統(tǒng)模型，并提出 一種基于WiFi的吞吐量分析方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明旨在同時(shí)存在UDP和TCP協(xié)議情況下，提出吞吐量的分析模型和分析方法， 從而得出更為精確的吞吐量估計(jì)。
[0010] 本發(fā)明的技術(shù)方案：
[0011] 系統(tǒng)模型如附圖1所示，同一接入點(diǎn)AP下的移動(dòng)終端之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交流。假設(shè)在 任何時(shí)間，每個(gè)無線站點(diǎn)都是單個(gè)的上行或下行流。表示TCP下行鏈路的接收站點(diǎn)數(shù)目， 表示TCP上行鏈路的發(fā)送站點(diǎn)數(shù)目。AP轉(zhuǎn)發(fā)TCPACK給#,丨發(fā)送者或TCP數(shù)據(jù)給AZj'接 收者，St表示一個(gè)站點(diǎn)產(chǎn)生的TCP流，SUT是一個(gè)站點(diǎn)發(fā)送TCP上行數(shù)據(jù)，SdT表示一個(gè)站點(diǎn) 接收TCP下行數(shù)據(jù)。
[0012] 模型假設(shè)：
[0013]S.I:TCP流沒有丟包損失，也就是每個(gè)站點(diǎn)的傳輸隊(duì)列無窮大避免緩沖區(qū)溢出。
[0014]S. 2:信道為理想的信道，不會(huì)影響幀傳輸。
[0015]S. 3:無線信道是系統(tǒng)鏈路的瓶頸。
[0016]S. 4:只考慮長(zhǎng)時(shí)間的TCP鏈接，也就是有無窮的數(shù)據(jù)需要發(fā)送。
[0017]S. 5:在接收點(diǎn)的應(yīng)用程序從socket接收緩沖區(qū)讀數(shù)據(jù)的速率為它從網(wǎng)絡(luò)接收到 的速率。
[0018]S. 6:不考慮ACK延遲。
[0019] 附圖2由附圖1得到，為基礎(chǔ)架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型的等效網(wǎng)絡(luò)，假定Su表示站點(diǎn)的UDP 流，有#個(gè)UDP上行流。A了個(gè)TCP上行流和TVf個(gè)下行流。TCP流為持續(xù)不間斷且UDP流 是一個(gè)有限的負(fù)載，當(dāng)進(jìn)行TCP和UDP建模時(shí)，可忽略用于雙向傳輸復(fù)雜的基于反饋的流控 制算法，這樣TCP站點(diǎn)可以模擬為一小部分的單向傳輸源。對(duì)個(gè)TCP下行流而言，實(shí)際 的AP產(chǎn)生TCP數(shù)據(jù)。對(duì)iVf個(gè)TCP上行流而言，AP產(chǎn)生TCPACK，因此在等效網(wǎng)絡(luò)中，AP是 飽和的，那么它傳輸時(shí)的包負(fù)載的概率分布函數(shù)為：
[0021] 其中，AP的有效負(fù)載包大小不超過Ibytes，TCP段的大小固定為1T，ACK不占用 有效負(fù)載。
[0022] 假設(shè)小為飽和無線站點(diǎn)，也就是P(0<纊），仿真實(shí)際TCP站點(diǎn)產(chǎn)生的總的TCP 吞吐量?？紤]到這些等效站點(diǎn)為個(gè)TCP下行流產(chǎn)生TCPACK，并且對(duì)iVf個(gè)TCP上行 流產(chǎn)生TCP數(shù)據(jù)，那么通用的^「站點(diǎn)包負(fù)載分布概率可以計(jì)算為：
[0024]令Yudp (t)為在t時(shí)刻存儲(chǔ)在所有#站點(diǎn)傳輸隊(duì)列里面總的UDP數(shù)目，t和t+1作 為兩個(gè)連續(xù)退避時(shí)隙的開始時(shí)刻。在穩(wěn)定條件下的虛擬時(shí)間結(jié)束后Su個(gè)站點(diǎn)傳輸隊(duì)列有h 個(gè)UDP數(shù)據(jù)報(bào)文的概率為：
[0026]其中，hu=Nu ?Wu ?，Wu表示操作系統(tǒng)分配給UDP套接字緩沖區(qū)的大小。
[0027] 假設(shè)套接字緩沖區(qū)是有限的，因此在發(fā)送方緩沖區(qū)溢出造成的數(shù)據(jù)報(bào)文丟失依賴 于UDP和當(dāng)前網(wǎng)路競(jìng)爭(zhēng)。為簡(jiǎn)便起見，采用短符號(hào)Yh表示系統(tǒng)狀態(tài){Yudp(t) =h}，E[R]h(也 可以寫作E[R(h)])表示狀態(tài)應(yīng)的隨機(jī)變量R的期望。
[0028] 為了減少模型的復(fù)雜性，采用近似方法，比如說，對(duì)每次傳輸嘗試，不管有幾次重 傳，站點(diǎn)傳輸概率始終為pk，k是網(wǎng)絡(luò)中積壓的站點(diǎn)數(shù)目。為了計(jì)算在狀態(tài)Yh的積壓站點(diǎn) 數(shù)，假定UDP數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在#站點(diǎn)的傳輸緩沖區(qū)里面，并且均勻分布在Su個(gè)站點(diǎn)的輸出隊(duì)列 里面。又令C表示在Yudp(t) =h狀態(tài)時(shí)，積壓的#站點(diǎn)數(shù)目，并且$kh是狀態(tài)Yh時(shí)的積 壓節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。鑒于先前的考慮，有：
[0029]fi'l=m\n(h,Nl ) (4)
[0030] 因此，在YhW，總的活躍站點(diǎn)的數(shù)目有個(gè)活躍UDP站點(diǎn)，一個(gè)飽和六？和小個(gè)等 效飽和TCP站點(diǎn)。那么：
[0031] .%.= ?:+.1+夢(mèng) /?￡(0，/廣）（5)
[0032] 為了簡(jiǎn)便，忽略在參數(shù)k里面的下標(biāo)h。
[0033] 事實(shí)上，實(shí)際的包到達(dá)過程是一個(gè)連續(xù)時(shí)間過程，一個(gè)新的UDP包到達(dá)是隨機(jī)的。 簡(jiǎn)單來說，假設(shè)隊(duì)列僅僅在時(shí)隙的末尾結(jié)束時(shí)發(fā)生變化，但是在這個(gè)時(shí)隙內(nèi)，^是一個(gè)常 數(shù)。而到達(dá)過程離散化只是一個(gè)近似，它存在一點(diǎn)誤差，但可提供精確的結(jié)果。
[0034] 根據(jù)先前的觀察，可以把{Yudp(t)}的隨機(jī)過程看作是離散的馬爾科夫鏈，如附圖 3所示。注意，這是一個(gè)有限的馬爾科夫鏈，因?yàn)?站點(diǎn)的輸出隊(duì)列不能存儲(chǔ)超過hu個(gè)UDP 數(shù)據(jù)包。設(shè)Y11^是PHYudp(t+l) =il|Yudp(t) =i0}的縮寫，為了計(jì)算傳輸概率，需要引 入一些輔助的概率。首先，必須定義如何計(jì)算UDP負(fù)載。關(guān)鍵的假設(shè)是，定義函數(shù)?(i，T) 表示在一個(gè)一般時(shí)間間隔T內(nèi)到達(dá)#個(gè)站點(diǎn)傳輸隊(duì)列里面的數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)有i個(gè)。為了獲 得這個(gè)封閉的的傳輸概率，需考慮在Yh的狀態(tài)下不同的虛擬時(shí)隙的類型。一般地，一 個(gè)虛擬時(shí)隙可以是：
[0035] ①一個(gè)空閑時(shí)隙
[0036] 概率Pr{Idle}h= (1-pk)k。在一個(gè)空閑時(shí)隙，i個(gè)新的UDP數(shù)據(jù)到達(dá)#站點(diǎn)傳輸 隊(duì)列的概率是? (i，SLOT)，SLOT表示時(shí)隙長(zhǎng)度。
[0037] ②一個(gè)成功的傳輸
[0038] 虛擬時(shí)隙包含一個(gè)成功的傳輸概率是Pr{SuCC}h=kpk(l_pk)k。另外，我們還可 以區(qū)別三種不同類型的成功傳輸，DAP以概率PHSuccaISuccU^lf，它的平均持續(xù)時(shí)間是 可g]A; 2) -個(gè)#站點(diǎn)以概率PHSuccuISucc}h進(jìn)行傳輸，