AVCW-MAC:自适应变化竞争窗口MAC 协议

AVCW-MAC:自适应变化竞争窗口MAC 协议

大家好,本周给大家分享的论文是来自IEEE SENSORS JOURNAL 2023的“Adaptive Varying Contention Window MAC Protocol Based on Underwater Acoustic Propagation Delay”。

这篇论文主要基于竞争窗口MAC(CW-MAC)协议提出AVCW-MAC进行通信性能优化:降低延迟、提高吞吐量和公平性。

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/10114670

01 Background

随着现代信息技术的进步,对海洋的不断开发和研究,水声传感器网络(UASN)已成为一个热门话题。由于水声信道的特性,传统陆基无线通信网络中使用的 MAC 协议直接的水下应用来说效率低下,甚至无法用于直接水下应用。

这篇论文主要是针对竞争窗口MAC(CW-MAC)协议进行研究。CW-MAC使用预定义的固定值作为当前网络的 CW。

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02Motivation

争用窗口MAC (CW-MAC)协议应用在水声信道主要存在以下几个问题:

  1. 大型网络中,CW-MAC 协议无法保证竞争节点访问通道的公平性。

  2. 一旦网络环境发生变化,很容易产生信道拥塞或信道资源浪费,从而影响网络吞吐量。

  3. 如下图所示受水下传播时延的影响,导致每个节点传输数据包的传播延迟不同,造成簇头节点R空闲的信道无法及时利用,形成空窗期w,导致信道利用率低。

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论文主要通过下列方法来解决这些问题。

a)使用差异化的 CW 策略以提高通道利用率并减少平均端到端延迟,同时增加网络吞吐量;

b)引入退避因子K1和K2提高信道公平性

03Method

1.差异化CW

AVCW-MAC协议根据每个传感器节点和簇头节点的传播延迟,采用差异化的CW策略,为每个传感器节点设置不同的CW,使得每个节点能够以更“本地化”的方式发送数据包。

原理:传感器节点距离簇头节点越近,就越早知道簇头节点空闲的时刻。由于载波传播延迟的差异导致“簇头信道恢复空闲”消息的滞后更短,这些节点可以更快地重新占用信道,从而缩短了窗口期。

方法:使靠近簇头的传感器节点采用更积极的发送策略,而距离簇头较远的传感器节点则采用更保守的发送策略。

实现:

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Dave:评价传播延迟 Di:节点传播延迟 CWi:节点竞争窗口 CWopt:基于CW-MAC的最优竞争窗口 K1、K2:退避因子

• Di<Dave: 传感器节点距离簇头节点较近,应采取相对积极的发送策略,减小当前节点的 CW,以缩短节点的退避时间

• Di<Dave: 传感器节点距离簇头节点较远,应采取相对积极的发送策略,适当增大当前CW。

2.引入退避因子K1K2

根据退避算法的CW值将信道的工作状态划分(激烈竞争、过渡和竞争缓解),然后根据当前工作状态选择相应的退避因子。大多数退避算法的CW值在[4, 1024]范围内,本文引入两个窗口阈值φ1和φ2进行状态划分。设置φ1和φ2的值分别为32和128。

状态划分标准:

当CWopt在[4,φ1]区间时,由于CW较小,节点成功接入信道的概率较大,数据包冲突概率较高。这被称为激烈竞争阶段。

当CWopt在[φ2, 1024]区间时,CW较大,节点接入信道的概率较小。这称为竞争缓和阶段。

当CWopt处于(φ1,φ2)区间时,称为过渡阶段。

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在设计计算退避因子K1和K2的曲线时应注意以下三点。

1)在激烈竞争阶段,CWopt位于[4,φ1]区间,K1设计为下凹。K2设计为向上凸。由于CWopt趋于接近φ1,K1迅速变大,K2迅速减小,使得较远节点的CW大于较近节点的CW,同时尽量使两者之间的差异不要太大。

2)过渡阶段,CWopt位于(φ1,φ2)区间,令K1=K2=(1/2)。

3)在竞争缓解阶段,当CWopt位于[φ2, 1024]区间时,K1设计为向上凸,K2设计为向下凹。当CWopt趋于1024,即CW较大时,[1−K1·(Dave−Di)/Dave]和[1+K2·(Di−Dave)/Dave]的小波动会导致整体CW的较大波动。因此,K1缓慢上升,K2缓慢下降,使得较远节点的CW大于较近节点的CW,同时尽量使两者之间的差异不要太大。

04 Simulation

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模拟常规 CW-MAC 协议,在具有 20 个节点的准静态 UASN 中使用 CW-MAC 协议。得到在CW=143 时可以得到最大网络吞吐量和最低丢包率。最优CWopt=143

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结果表明,与传统的CW-MAC协议相比,AVCW-MAC协议的性能要好得多;网络吞吐量提高了约 13.7%,平均端到端延迟降低了约 27.3%。

降低了水声通信过程中的数据包冲突率,提高了水声通信的信道利用率和可靠性。

05 Conclusion

在准静态 UASN 中,AVCW 随机回退机制根据每个节点到簇头节点的传播延迟对每个节点的 CW 设置不同,并且还引入了退避因子K1 和K2 。在这种机制中,保证每个节点的 CW 不会相差太大,从而提高网络中每个节点的通道访问公平性。

不足:

1.该论文是基于准静态的传感器网络,但实际上传感器节点所部署的是动态水声传感器网络中。没有考虑到考虑了包括洋流、船舶噪声以及温度和深度差异在内的因素。

2.对提到的公平性问题没有实验数据证明。