一种应用于高密度WLAN的高效节能调度方法与流程

本发明涉及通信技术领域，具体为一种应用于高密度wlan的高效节能调度方法。

背景技术：

基于ieee802.11的wlan(wirelesslocalareanetwork，无线局域网)由于其支持用户移动性、部署灵活性强、维护成本低、可伸缩性强等优点，应用广泛。随着网络访问要求的提高和需求的增加，像众多公共场所，如机场、火车站、大型体育场馆等都部署了大量的ap(accesspoint，接入点)，以方便移动用户随时随地、不间断地接入网络。面对有限的免授权频谱资源，密集部署(高密度)wlan由于其信道接入的竞争机制和相互间干扰，网络性能急剧下降。ap往往由电源供电、位置基本固定，较少研究涉及ap节能。而无线通信终端设备为保障可移动性和便携性往往是由携带有限能源的电池供电。因此，如何保障终端设备更长时间的运转成为研究重点。一般地，终端站点可关闭无线收发器进入休眠状态以降低能耗，处于休眠状态时间越长、用来传输的时间越短，设备则越节能。

针对密集环境，下一代wlan引入twt(targetwaketime，目标唤醒时间)节能机制，并针对多用户传输技术创新性地提出广播twt机制，让短时间内没有收发数据的终端站点尽可能地进入休眠状态来实现移动终端的节能。广播twt以tbtt(targetbeacontransmissiontime，目标信标帧传输时间)调度为先导，通过控制每个站点的tbtt时间来广播twt服务期间。

同时醒来的站点数不均衡必然引起部分信标帧时槽内的过度竞争和部分时槽内的资源浪费。然而，在下一代wlan协议草案中，并未对休眠需求站点何时醒来的调度机制做出明确的规定，转而交由各个无线网络接口硬件厂商自行实现。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，结合上行多用户同时传输机制，提供一种应用于高密度wlan的高效节能调度方法，通过本发明提出的方案控制同时醒来的站点数，在保障吞吐率的前提下尽可能地减少竞争，并最终达到提高整体吞吐率和终端站点能效的目标。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种应用于高密度wlan的高效节能调度方法，其特征在于，包括如下步骤

各请求休眠的站点先后发送twt(目标唤醒时间)请求帧至ap；

ap结合网络参数及站点密度调用集中式调度过程确定li(listeninterva]，侦听间隔)和tbtt(目标信标帧传输时间)值，并通过twt响应帧将休眠站点醒来的tbtt时刻返回至各个站点；

站点接收到twt响应帧后，进入休眠状态，并在指定tbtt时刻醒来接收携带twt服务期信息的信标帧；

站点休眠时，ap发往站点的数据存储在ap缓冲区中；

站点醒来时，站点可向ap发起请求来接收存储在ap缓冲区中的数据；

当ap缓冲区发生溢出时，ap可向占用缓冲区的较大站点提出减小侦听间隔的请求；

对于流量小的站点，ap可向该站点提出增大侦听间隔的请求；

对醒来站点所在的twt服务期的数据传输过程，设计了确定性信道接入策略。

作为本发明的进一步改进，ap内预设gtss(基于分组的目标唤醒时间调度方案)方案，并通过gtss方案获得li和第一个tbtt值来确定所有的tbtt时刻，该gtss方案包括

根据上行接入过程中的关键退避参数，确定最优的服务站点数；并根据网络中的站点密度，采用不同的方式确定twt服务期中的站点，或调整站点侦听间隔li至最优；

依据取得的最终休眠站点集合及对应的侦听间隔值进行分组并将对应站点归入到不同的组别，对组内具有共同侦听间隔属性的站点进行tbtt调度，通过初始索引的飘移进行组间错位和醒来站点的均衡化。

作为本发明的进一步改进，根据网络中的站点密度及退避机制中的参数包括最小退避窗口大小、最大退避窗口大小、退避等级、可用信道资源个数、信道的数据传输速率计算退避成功的概率、站点成功选择信道的概率确定整体吞吐率与每个信标帧时间内醒来的平均活跃站点数量之间的关系。

作为本发明的进一步改进，所述gtss方案中关于获取tbtt值的步骤包括

对给定的最优侦听间隔进行排序，根据不同的特性，归入不同的子集，将对应的站点归入至相应的子集；

将站点的tbtt错开，并控制组内每个信标帧时槽内醒来站点数量；

对每个信标帧时槽列表的初始索引进行随机飘移。

作为本发明的进一步改进，根据网络中的站点密度及退避机制中的参数获得吞吐率和最优醒来站点个数间的关系，并通过该关系确定传输周期内，每个信标帧时间内醒来的平均醒来站点个数，以此取得最优的侦听间隔li。

作为本发明的进一步改进，当网络中的站点密度较高时，通过决策所有站点是否进入休眠状态来获得最优的侦听间隔li组合，当网络中的站点密度较低时，通过计算已有的竞争水平与最优竞争水平的差值，并按比例调整站点的侦听间隔li的值。

作为本发明的进一步改进，对侦听间隔进行排序，根据不同的特性，归入不同的子集中不同的特性为同一子集中的各元素与该子集中其它值更小的元素呈正整数倍数关系特征。

作为本发明的进一步改进，当站点醒来时，当活跃站点数小于等于可用的信道资源个数时，采用确定性访问机制，ap根据tbtt时间中醒来的站点数量，将twt服务期分为bsrp阶段和数据传输阶段；通过设计的bsrp(轮询)阶段，依据可用的信道个数向醒来站点轮询缓冲区状态，并在后续的数据传输阶段通过集中式的确定性访问信道。

本发明的有益效果，可以调整站点的唤醒间隔，减少站点连接ap的时长，通过控制站点进行休眠状态来降低站点的能耗，同时能够调配ap的信道分配实现高效的确定性信道接入，能够在节能的同时提高信道的使用效率。

附图说明

图1为本发明的一种实施例的编排结果示意图；

图2为本发明的分组和组内分组的结果示意图；

图3为本发明的飘移结果示意图；

图4为本发明的算法2的流程示意图；

图5为本发明twt服务期内确定性信道接入过程示意图；

图6为本发明改进后的twt信息元的帧结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图所给出的实施例对本发明做进一步的详述。

参照图1-6所示，本实施例的一种应用于高密度wlan的高效节能调度方法，其特征在于，包括如下步骤

各请求休眠的站点先后发送twt(目标唤醒时间)请求帧至ap，ap确定li(侦听间隔)和tbtt(目标信标帧传输时间)值，并通过twt响应帧将休眠站点醒来tbtt时刻返回至各个站点；

站点接收到twt响应帧后，进入休眠状态，并在指定tbtt时刻醒来接收携带twt服务期间信息的信标帧；

站点休眠时，ap发往站点的数据存储在ap缓冲区中；

站点醒来时，站点可向ap发起请求来接受存储在ap缓冲区中的数据；

当ap缓冲区发生溢出时，ap可向占用缓冲区的较大站点提出减小侦听间隔的请求；

对于流量小的站点，ap可向该站点提出增大侦听间隔的请求。

以上方案中，在各个站点休眠之前先发送twt请求帧给ap，ap接收到该twt请求帧后确定对应该请求帧的li和tbtt值，并通过twt响应帧的方式将休眠站点醒来的tbtt时刻返回至各个站点，站点接收到对应的twt响应帧后即可进入休眠状态，直至站点休眠至对应的tbtt时刻后醒来与ap通信；在站点休眠期间，ap发往该站点的数据会先存储在ap缓冲区，对数据进行临时存储，便于一次性传输所需的完整数据，避免长期占用信道，却只用于间断的传输数据，造成信道的浪费；通过在站点醒来时，向ap发起请求接收ap缓冲区的数据，此时站点可以一次性接收缓存的所有数据，由此可以提高信道的使用效率，避免了长期占用信道却只用于间断传输数据的情况。其中ap会实时检测ap缓冲区的数据存储状态，如果ap缓冲区出现数据溢出，此时ap会向占用ap缓冲区数据较大的站点提出减小侦听间隔的请求，进而缩短侦听间隔时长，让侦听频率更高，进而避免ap缓冲区溢出。反之，ap缓冲区长时间不被占满的站点则ap会向其发送增大侦听间隔的请求，进而避免ap对数据使用量较小的站点进行频繁唤醒。由此可以调整站点的唤醒间隔，减少站点连接ap的时长，通过控制站点进行休眠状态来降低站点的能耗，同时能够调配ap的信道分配，能够在节能的同时提高信道的使用效率。

作为优化的一种实施例，ap内预设gtss(基于分组的目标唤醒时间调度方案)方案，并通过gtss方案获得li和tbtt值，该gtss方案包括根据网络中的站点密度及退避机制中的参数，确定最优的服务站点数、侦听间隔li；

对侦听间隔值进行分组并将对应站点归入到不同的组别，对组内具有共同侦听间隔属性的站点进行tbtt调度，通过初始索引的飘移进行组间错位和醒来站点的均衡化。

结合站点密度和退避机制能够让获得的侦听间隔li更加适用于高密度wlan，能够控制高密度wlan中站点的节能效果。并通过站点侦听间隔值不同将对站点进行分组，让同一组内具有共同侦听间隔属性的站点进行tbtt调度，利用tbtt的节能调度方案使同一组内的站点具有更高效的信道布局和节能效果，并且结合分组的效果能够让所有站点进行高效节能。

具体的来说，根据网络中的站点密度及退避机制中的参数包括最小退避窗口大小、最大退避窗口大小、退避等级、可用信道资源个数、信道的数据传输速率计算退避成功的概率、站点成功选择信道的概率确定整体吞吐率与每个信标帧时间内醒来的平均活跃站点数量之间的关系。

根据以上参数得到吞吐率和最优醒来站点个数间关系如下：

式1

式2

式3

式4

请求休眠的站点数量为n个，记为集合s＝{si|i＝1，2，...，n}，对应的侦听间隔集合记为t＝{ti|i＝1，2，...，n}，第i个站点的第一个tbtt值记为fi(i∈{1，2，...，n})，则指定的醒来的tbtt时刻wi＝fi+mi×ti(mi是≥0的整数)；

式1-4中，θ表示吞吐率；表示传输周期内，每个信标帧时间内醒来的平均醒来站点个数。1/ti表示站点平均醒来的频次。由上述定义，可以得到式5：

式5

此外，tt、td及tm分别表示传输触发帧(triggerframe)、数据帧(dataframe)及多ack块(multi-blockack)的平均时间；p1表示退避成功的概率，b表示退避等级，ocwmin、ocwmax分别表示最小和最大退避窗口大小，w表示最小窗口值ocwmin+1；p2表示一个站点成功选择信道的概率；m代表可用的信道资源个数，γ代表一个信道上的数据传输速率；

根据以上得到出的最优同时服务的站点数确定采用的具体方法。显然，p1、p2与之间的关系式，其中p1与p2、与p2分别负相关，且三者与式(2)中整体吞吐率正相关。因此，在给定网络参数的情况下，可通过确定最优的计算p1与p2来最大化吞吐率θ。

算法1给出了查找最优服务站点个数的过程，输入为各项网络参数及吞吐率的求解精度e，输出则表示最优服务站点数。通过下降法，逐步搜索最优的以最终求得最优吞吐率。

在未求解得到p1与p2的情况下，函数cal_θ用于计算吞吐率。在给定站点数n、可用于随机接入ru个数m、退避窗口大小等网络参数的情况下，通过不断逼近p2求得吞吐率θ。函数中的参数e同样用来约束求解精度。

算法1：获取最优服务站点数据的算法过程

当原始得到以下优化问题，通过调小侦听间隔值解决优化问题，取得任意站点si对应的优化li的值ti′。

式6maxθ(6)

w.r.tt1′，t2′，...，tn′

s′＝{si|ti′＝0，i＝1，2，...，n}；(6b)

ti′≤tj′，ifti≤tj；(6c)

i，j∈{1，2，…，n}.(6d)

对应于最优吞吐率，与最优服务站点个数相关的站点侦听间隔值可能存在多个组合解。考虑到每个站点自身提出的休眠需求值，提出了约束(6c)。它的目的是使得ap可依据站点最先提出的休眠时长需求按比例缩放侦听间隔值，最终取得对应最优的值具体是令任意si的最优li值ti′为

式7

其中函数r(·)表示四舍五入。

当原始得到以下优化问题，通过决策背包问题将站点进入休眠状态，取得取优吞吐率和能效。

式8maxθ(8)

w.r.ta1，a2，...，an

s′＝{si|ai＝0，i＝1，2，...，n}；(8b)

ai∈{0，1}，i∈{1，2，…，n}.(8c)

其中ai＝0表示站点si无需进入要调度的twt服务期，否则si按ti的间隔醒来。上述问题即是一个简单的背包问题，现存多种方法解得全局最优解，比如穷举法、匈牙利算法等。为节省站点的整体实际能耗和ap的计算量，本发明中将休眠间隔值最小的站点优先判定为拒绝进入twt服务期，直至满足最优的通过启发，算法复杂度可降至o(n)以下。

通过以上两种方案的选择确定最优的侦听间隔li。

在分配完li后，需要确定第一个tbtt值，以下提供一种优选的实施例：

所述gtss方案中关于获取tbtt值的步骤包括

对给定的最优侦听间隔进行排序，根据不同的特性，归入不同的子集，将对应的站点归入至相应的子集；

将站点的tbtt错开，并控制组内每个信标帧时槽内醒来站点数量；

对每个信标帧时槽列表的初始索引进行随机飘移。

以上方案中，首先对侦听间隔进行排序，便于后续分类归组划分至不同的子集中，同时将对于的站点进行相应的子集划分。然后将站点的第一个tbtt时间错开，控制每个信标帧时槽醒来的站点数量，以此来提高每个信道的使用效率。最后对初始索引随机飘移，由此实现组间错位和醒来站点的均衡化。

具体的来说，确定第一tbtt的方法分为以下三个步骤：

(1)步骤1(分组)：根据侦听间隔值的不同性质，将对应站点进行分组，让侦听间隔具有正整数倍数关系的站点进入同一组别。首先对侦听间隔进行排序，根据不同的特性，归入不同的子集，最后将站点归入至相应的子集。

以t＝{8，18，9，3，3，4，2，6，12，6，9}为例，得到排序后的侦听间隔结果to＝{2，3，4，6，8，9，12，18}。to中第一个元素2首先归入新生成的子集subt1；接着to的第2个元素为3，由于其不能被2整除则归入到新的子集subt2；第3个元素为4，由于其可被subt1中的所有元素整除，因此4归入到子集subt1中。以此类推，得到侦听间隔的子集划分结果为：subt1＝{2，4，8}，subt2＝{3，6，12}和subt3＝{9，18}。最后，得到站点子集划分：subs1＝{s1，s6，s7}，subt2＝{s4，s5，s8，s9，s10}和subt3＝{s2，s3，s11}。详细过程如算法2所述。

算法2确定最优分割子集

算法3确定第一个tbtt时刻

(2)步骤2(内部分组)：由于组内站点的侦听间隔具有倍数关系，设置合理的第一个tbtt值可将站点的每一个tbtt错开，并达到控制组内每个信标帧时槽醒来站点数量的目标。

以一个分割后的任意子集subtk为例，其tbtt确定过程如算法3所述。具体地，以subtk＝{2，4，4，4，4，4，4，8，8，8，16}为例来说明组内分组过程。根据算法3的结果易知，所有元素的公倍数即为最大元素16，列表长度即为16。首先，subtk中的最小元素先会被分配，由于列表为空，所以产生一新的长度为16的列表，并占据列表第一个非空单元lst[1][1]。同时，站点会在3，5，…，15等时刻醒来，对应lst[1]中的位置被标记为非空。接着，li为4的站点被编排到相应的位置：2，6，10，14。以此类推，当最后一个列表没有非空单元时，则产生新列表。该实例的最终编排结果如图1所示。

(3)步骤3(飘移)：步骤2对所有组别的初始索引均从第1个空位开始，势必引起每个周期内第1个tbtt突发醒来站点数。通过对最后一个列表的初始索引的随机飘移实现一定程度的均衡。

步骤2后，在传输周期内，最大的竞争站点数总是出现在第一个信标帧时槽内。然而通过适当的编排，侦听间隔有倍数关系或存在公因子的站点可在将来任意时刻都不会同时醒来的目标。以t＝{3，2，2，10，9，3，2，3，3，6}为实例从整体上描述了分组和组内分组的结果，如图2所示。易得出，最大同时醒来的站点数nmax＝5，最小同时醒来的站点数nmin＝2，因此最大偏差ncv＝3，且最大的竞争站点数总是出现在第一个信标帧时槽内。图2实例中的站点s2与s4的侦听间隔具有倍数关系，可通过初始索引的飘移达到减少最大竞争水平。

其中一种飘移结果如图3所示，通过初始索引的飘移，有更新的最大同时醒来的站点数n′max＝4，更新的最小同时醒来的站点数n′min＝2，以及新的偏差n′cv＝2。显然，飘移在保持组内竞争水平和周期不变的情况下有效地降低了组间总体最大竞争水平和竞争抖动，站点醒来数量更加均衡化。然而，要找到最优初始索引值需要遍历所有可能或者使用其它耗时的算法(如：穷举法、贪婪算法)，效率较低。特别是当侦听间隔均为质数(最坏情况下)时，飘移并不会产生任何有益效果。

由于仅每个组内列表的最后一个列表存在有空闲的单元，对非空单元的初始索引的飘移并不会带来任何有益的效果。因此，对每个组内的最后一个列表的初始索引进行飘移结果即可。从时间复杂度和网络实时性的因素考虑，初始索引的确定采用随机过程。

在确定每个具体时刻唤醒站点后，由可使用的信道个数及同时活跃站点数量，确定是否采用确定性信道接入策略。即，当活跃站点数≤m时，采用确定性访问机制，即无竞争方式，进一步获得更高的吞吐率和能效。在确定性访问机制中，ap根据tbtt时间中醒来的站点数量，将twt服务期分为bsrp阶段和数据传输阶段。通过设计的bsrp(轮询)阶段，依据可用的信道个数向醒来站点轮询缓冲区状态，并在后续的数据传输阶段通过集中式的确定性访问信道接入策略来传输数据，如图5所示，其中twtsp代表twt服务期。

同时本发明中改进了twt信息帧结构，添加bsrpolling位来确定广播twt服务期的具体种类，其中置1代表是bsrp阶段，即为bsrptwt服务期。当站点收到bsrp的服务期信息后，在相应的时间点醒来，报告缓冲区状态，其具体结果如6所示。

综上所述，本方法通过对第一个醒来时刻、侦听间隔的调度来控制每个信标帧时槽内醒来的站点数以缓解竞争及负载不均衡问题。给合醒来站点数、退避过程，提出了最优化吞吐率、提高能效的优化方法、具体的睡眠调度过程以及信道接入策略。所提方法在吞吐率、能效和丢包率方面具有更好的性能。该方案同样适用于终端能源溃乏、对时延不敏感的周期性上行传输场景。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。