Luận án Tiến sĩ Toán học: Nâng cao hiệu năng thông lượng và độ công bằng trong mạng không dây adhoc của chuẩn IEEE 802.11 EDCA

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ -----------------------------

LƯƠNG DUY HIẾU

NÂNG CAO HIỆU NĂNG THÔNG LƯỢNG VÀ ĐỘ CÔNG

BẰNG TRONG MẠNG KHÔNG DÂY AD HOC CỦA

CHUẨN IEEE 802.11 EDCA

LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC

Hà Nội - 2020

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ -----------------------------

LƯƠNG DUY HIẾU NÂNG CAO HIỆU NĂNG THÔNG LƯỢNG VÀ ĐỘ CÔNG

BẰNG TRONG MẠNG KHÔNG DÂY AD HOC CỦA

CHUẨN IEEE 802.11 EDCA

Chuyên ngành: Cơ sở toán học cho Tin học

Mã số: 9 46 01 10

LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. PGS. TS. Thái Quang Vinh

2. PGS. TS. Phạm Thanh Giang

Hà Nội – 2020

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan Luận án Tiến sĩ với tiêu đề "Nâng cao hiệu năng thông

lượng và độ công bằng trong mạng không dây AD HOC của chuẩn

IEEE 802.11 EDCA" là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng

dẫn của PGS.TS. Thái Quang Vinh và PGS.TS. Phạm Thanh Giang.

Các kết quả, số liệu được trình bày trong luận án là trung thực, một phần

đã được công bố trên các Tạp chí và Kỷ yếu Hội thảo khoa học chuyên ngành.

Luận án có tham khảo và sử dụng một số thông tin từ các nguồn sách, tạp chí

và luận án được liệt kê trong danh mục tài liệu tham khảo.

Hà Nội, ngày 2 tháng 10 năm 2020

Lương Duy Hiếu

LỜI CẢM ƠN

Nội dung luận án được thực hiện tại Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện

Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Nghiên

cứu sinh xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS. Thái Quang Vinh và PGS.TS.

Phạm Thanh Giang, người đã tận tình hướng dẫn, định hướng cho quá trình

nghiên cứu thực hiện luận án.

Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn các ý kiến đóng góp quý báu qua các

buổi seminar định kỳ hàng tháng của quý Thầy Cô, các chuyên gia, các NCS

trong nhóm nghiên cứu về Công nghệ mạng và Truyền thông tại Viện Công nghệ

thông tin.

Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo Học viện Khoa học và

Công nghệ, Viện Công nghệ thông tin, Phòng Tin học Viễn thông đã tạo điều

kiện thuận lợi cho việc nghiên cứu thực hiện luận án.

Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn lãnh đạo Cục ứng dụng và Phát triển

công nghệ, Bộ Khoa học và Công nghệ cũng như các đồng nghiệp đã tạo điều

kiện và giúp đỡ tôi hoàn thành đề tài nghiên cứu của mình.

Cuối cùng là sự biết ơn sâu sắc tới gia đình đã luôn chia sẻ, cảm thông, khích

lệ tinh thần để tôi hoàn thành luận án này.

NCS Lương Duy Hiếu

iii

MỤC LỤC

i LỜI CAM ĐOAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

ii LỜI CẢM ƠN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

MỤC LỤC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT . . . . . vii

x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xii

1 MỞ ĐẦU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

CHƯƠNG 1. NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ MẠNG KHÔNG

8 DÂY ADHOC

8 1.1 Giới thiệu mạng adhoc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8 1.1.1 Định nghĩa mạng adhoc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1.1.2 Kiến trúc mạng adhoc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.1.3 Công nghệ truyền thông . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.1.4 Một số đặc tính của mạng adhoc . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.1.5 Ứng dụng của mạng adhoc . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.2 Nhân tố ảnh hưởng đến hiệu năng mạng adhoc . . . . . . . 18

1.2.1 Hiện tượng multipath fading trên đường truyền . . . . . . 18

1.2.2 Sự suy giảm tín hiệu và dung lượng kênh . . . . . . . . . . 19

1.2.3 Biến động về định tuyến . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

1.2.4 Tương tranh các luồng dữ liệu tại tầng LLC . . . . . . . . 21

1.2.5 Tương tranh các luồng dữ liệu tại tầng MAC . . . . . . . . 24

1.3 Phương pháp đánh giá hiệu năng mạng adhoc . . . . . . . . 25

1.3.1 Sử dụng mô hình giải tích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

1.3.2 Phương pháp thực hiện mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . 26

1.3.3 Phương pháp thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

1.4 Hướng tiếp cận giải quyết bài toán hiệu năng trong mạng

adhoc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

1.4.1 Hướng tiếp cận về giao thức định tuyến . . . . . . . . . . . 27

1.4.2 Hướng tiếp cận về cơ chế xử lý hàng đợi . . . . . . . . . . . 29

1.4.3 Hướng tiếp cận về phương thức truy nhập môi trường truyền 30

1.4.4 Một số đánh giá, nhận xét . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

1.5 Hướng tiếp cận và định hướng nghiên cứu của luận án . . 32

1.6 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ BỘ THAM SỐ TRUY

XUẤT KÊNH TRUYỀN PHÂN TÁN NÂNG CAO

IEEE 802.11 EDCA 39

2.1 Phương thức truy nhập kênh truyền phân tán nâng cao

IEEE 802.11 EDCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

2.1.1 Tổng quan IEEE 802.11 EDCA (Enhanced Distributed

Channel Access) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

2.1.2 Định dạng cấu trúc trường thông tin IEEE 802.11 EDCA 41

2.1.3 Cơ chế truy nhập kênh truyền IEEE 802.11 EDCA . . . . 42

2.1.4 Phân tích, đánh giá thông lượng các luồng dữ liệu trong

IEEE 802.11 EDCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

2.2 Xây dựng mô phỏng đánh giá ảnh hưởng các tham số

trong IEEE 802.11 EDCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

2.2.1 Thiết lập mô hình mạng và môi trường mô phỏng . . . . . 45

2.2.2 Các chỉ số đo lường mạng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

2.2.3 Kịch bản đánh giá tham số TXOP . . . . . . . . . . . . . . 47

2.2.4 Phân tích kết quả mô phỏng đánh giá tham số TXOP . . . 47

2.2.5 Kịch bản đánh giá tham số CW . . . . . . . . . . . . . . . 49

2.2.6 Phân tích kết quả mô phỏng đánh giá tham số CW . . . . 49

2.3 Một số kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

2.4 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP CẢI THIỆN CHẤT

LƯỢNG LUỒNG DỮ LIỆU THEO MỨC ĐỘ ƯU

TIÊN KHÁC NHAU DỰA TRÊN CƠ CHẾ ĐIỀU

CHỈNH THAM SỐ TXOP ĐỘNG 53

3.1 Đặt vấn đề . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

3.2 Giải pháp đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.2.1 Ý tưởng của phương pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.2.2 Mô hình đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.2.3 Thuật toán điều chỉnh tham số TXOP . . . . . . . . . . . . 60

3.3 Hàm mục tiêu và chỉ số đo lường của đề xuất . . . . . . . . 63

3.4 Thực hiện mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

3.4.1 Mô hình đơn chặng với tham số TXOP động . . . . . . . . 66

3.4.2 Mô hình đa chặng với tham số TXOP động . . . . . . . . . 66

3.5 Phân tích, đánh giá mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

3.5.1 Phân tích kết quả mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

3.5.2 Đánh giá về thông lượng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

3.5.3 Đánh giá về chỉ số công bằng . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

3.5.4 Đánh giá về chỉ số độ trễ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

3.5.5 Đánh giá về tải . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

3.5.6 Đánh giá về tính khả thi trong ứng dụng . . . . . . . . . . 78

3.6 So sánh với một số kết quả đã công bố . . . . . . . . . . . . 79

3.6.1 So sánh về phương pháp thực hiện . . . . . . . . . . . . . . 79

3.6.2 So sánh về kết quả được công bố: . . . . . . . . . . . . . . . 83

3.7 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

CHƯƠNG 4. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG FUZZY

LOGIC ĐỂ ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH MỘT

SỐ THAM SỐ TRONG IEEE 802.11 EDCA NHẰM

NÂNG CAO TÍNH CÔNG BẰNG CHO CÁC LUỒNG

DỮ LIỆU 86

4.1 Đặt vấn đề . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

4.2 Cơ sở lý thuyết liên quan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.2.1 Fuzzy logic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

4.2.2 Điều khiển thông minh qua Fuzzy logic . . . . . . . . . . . 90

4.2.3 Các nghiên cứu liên quan Fuzzy logic . . . . . . . . . . . . 91

4.3 Giải pháp sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông minh

tham số TXOP, CW . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

4.3.1 Ý tưởng của đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

4.3.2 Mô hình Fuzzy logic điều khiển tham số TXOP . . . . . . 92

4.3.3 Mô hình Fuzzy logic điều khiển tham số CW . . . . . . . . 97

4.3.4 Case-study: Fuzzy logic điều khiển tham số TXOP . . . . 99

4.3.5 Case-study: Fuzzy logic điều khiển tham số CW . . . . . . 101

4.4 Phân tích và đánh giá mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . 102

4.4.1 Các chỉ số đo lường . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

4.4.2 Thực hiện mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

4.5 So sánh kết quả của hai mô hình . . . . . . . . . . . . . . . . 106

4.6 So sánh một số kết quả đã công bố . . . . . . . . . . . . . . . 106

4.7 So sánh kết quả với đề xuất 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

4.8 Kết luận chương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

KẾT LUẬN 113

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 115

TÀI LIỆU THAM KHẢO 117

vii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt

AODV Adhoc On-demand Dis- Giao thức định tuyến vector

tance Vector routing khoảng cách theo yêu cầu

AIFS Arbitration Interframe Khoảng thời gian truyền giữa

Space các frame

Adhoc Adhoc Network Mạng Adhoc

Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit BER

Backoff Factor Hệ số trì hoãn BF

Basic Service Set Tập các trạm dịch vụ cơ sở BSS

Constant Bit Rate Tôc đô bit không đổi CBR

CSMA.CA Carrier Sense Multiple Giao thức đa truy nhập cảm

Access with Collision nhận sóng mang có dò tìm xung

Avoidance đột

Contention Period Khoảng xung đột CP

Clear To Send Gói tin thông báo sẵn sàng để CTS

truyền trong chuẩn IEEE 802.11

Contention Window Cửa sổ tranh chấp CW

Distributed Coordination Chức năng điều phối phân tán DCF

Function

DSSS Direct Sequence Spread Trải phổ trực tiếp

Spectrum

EDCA Enhanced Distributed Điều khiển truy nhập kênh

Channel Access truyền phân tán nâng cao

viii

EDCAF Enhanced Distributed Chức năng điều khiển truy nhập

Channel Access Function kênh truyền phân tán nâng cao

EP Estimation Period Giai đoạn ước lượng

FHSS Frequency Hopping Trải phổ theo phương thức nhảy

Spread Spectrum tần

FIFO First In First Out Vào trước ra trước

FCFS First Come First Serve Vào trước phục vụ trước

HCCA HCF Controlled Channel Truy nhập kênh truyền được

Access điều khiển bởi HCF

HCF Hybrid Coordination Chức năng cộng tác lai

Function

IEEE Institute of Electrical and Học viện Điện và Điện tử

Electronics Engineers

IFS Inter Frame Space Khoảng cách giữa các khung tin

LCFS Last Come First Serve Vào sau phục vụ trước

MAC Media Access Control Điều khiển truy nhập môi

trường

NS-2 Network Simulator 2 Bộ mô phỏng mạng NS2

OFDM Orthogonal Frequency Phân chia kênh theo tần số trực

Division Multiplexing giao

Point Coordinator Điểm điều phối PC

Point Coordination Func- Chức năng điều phối điểm PCF

tion

Quality of Service Chất lượng dịch vụ QoS

Request To Send Gói tin gửi yêu cầu để truyền RTS

trong chuẩn IEEE 802.11

Real-Time Thời gian thực RT

Round Robin Thuật toán xoay vòng RR

UDP User Datagram Protocol Giao thức bản tin người dùng

SIFS Short Interframe Space Khoảng cách ngắn (thời gian

giữa các khung tin trong chuẩn

IEEE 802.11)

TXOP Transmission Opportunity Cơ hội truyền

TCP Transmission Control Proto- Giao thức điều khiển việc

truyền col

WLAN Wireless Local Area Net- Mạng cục bộ không dây

work

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Mạng adhoc di động . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

Hình 1.2 Mô hình đơn chặng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

Hình 1.3 Mô hình đa chặng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

Hình 1.4 Mô hình tham chiếu OSI và IEEE 802.11 . . . . . . . . . . . 10

Hình 1.5 Kiến trúc logic của một IBSS [18] . . . . . . . . . . . . . . . 11

Hình 1.6 Phương thức truy nhập kênh trong mạng adhoc . . . . . . . 12

Hình 1.7 Mạng VANET [1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

Hình 1.8 Mạng FANET [2] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

Hình 1.9 Mạng BAN [4] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

Hình 1.10 Mô hình hàng đợi có một người phục vụ . . . . . . . . . . . . 20

Hình 1.11 Mô hình đa chặng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

Hình 1.12 Tương tranh về băng thông trong IEEE 802.11 [30] . . . . . 24

Hình 1.13 Các loại ACs và hàng đợi trong IEEE 802.11 EDCA [30] . . 33

Hình 1.14 Cơ chế truy nhập kênh có xung đột bên trong 802.11 EDCA 35

Hình 1.15 Cơ chế truy nhập kênh có xung đột bên ngoài 802.11 EDCA 36

Hình 1.16 Phương pháp điều khiển truy nhập trong IEEE 802.11 [19] . 36

Hình 2.1 Cấu trúc trường thông tin EDCA [18] . . . . . . . . . . . . . 41

Hình 2.2 Cấu trúc trường thông tin cho mỗi AC [18] . . . . . . . . . . 42

Hình 2.3 Thủ tục truy nhập kênh truyền trong IEEE 802.11 EDCA . 42

Hình 2.4 Tham số TXOP limit trong IEEE 802.11 EDCA [30] . . . . 43

Hình 2.5 Mô hình đơn chặng với 3 luồng dữ liệu . . . . . . . . . . . . 44

Hình 2.6 Throughput theo các tham số chuẩn IEEE 802.11 EDCA . . 45

Hình 2.7 Throughput các luồng BE cho từng kịch bản tại Bảng 2.5 . 48

Hình 2.8 Throughput các luồng BE cho từng kịch bản tại Bảng 2.7 . 50

Hình 3.1 Mô hình IEEE 802.11 EDCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

Hình 3.2 Mô hình IEEE 802.11 EDCA với các module đề xuất . . . . 56

Hình 3.3 Sơ đồ khối mô tả thuật toán của modun TXOP-Flow . . . . 57

Hình 3.4 Sơ đồ khối mô tả thuật toán TXOP-Flow-Active-Time . . . 58

Hình 3.5 Sơ đồ khối mô tả thuật toán Adaptive-TXOP module . . . . 60

Hình 3.6 Kịch bản đơn chặng với 3 luồng dữ liệu . . . . . . . . . . . . 66

Hình 3.7 Kịch bản đa chặng với 3 luồng dữ liệu . . . . . . . . . . . . . 66

Hình 3.8 Kịch bản đa chặng 5 nút với 3 luồng dữ liệu . . . . . . . . . 67

Hình 3.9 Kịch bản đa chặng hỗn hợp với 3 luồng dữ liệu . . . . . . . . 67

Hình 3.10 Throughput các luồng theo tham số IEEE 802.11 EDCA . . 68

Hình 3.11 Throughput các luồng theo phương pháp đề xuất . . . . . . 68

Hình 3.12 So sánh chỉ số Fairness của hai phương pháp . . . . . . . . . 69

Hình 3.13 So sánh tổng Throughput của hai phương pháp . . . . . . . 69

Hình 3.14 Tổng Throughput các luồng theo IEEE 802.11 EDCA . . . . 70

Hình 3.15 Tổng Throughput các luồng theo phương pháp đề xuất . . . 70

Hình 3.16 Throughput các luồng theo IEEE 802.11 EDCA . . . . . . . 71

Hình 3.17 Throughput các luồng theo phương pháp đề xuất . . . . . . 71

Hình 3.18 So sánh tổng Throughput của hai phương pháp . . . . . . . 72

Hình 3.19 So sánh chỉ số Fairness của hai phương pháp . . . . . . . . . 72

Hình 3.20 Phần trăm độ tăng Throughput luồng BE đơn chặng . . . . 74

Hình 3.21 Phần trăm độ tăng Throughput luồng BE đa chặng . . . . . 74

Hình 3.22 Phần trăm độ tăng chỉ số Fairness đơn chặng . . . . . . . . . 75

Hình 3.23 Phần trăm độ tăng chỉ số Fairness đa chặng . . . . . . . . . 76

Hình 3.24 Độ trễ các luồng mô hình đơn chặng theo 802.11 EDCA . . 76

Hình 3.25 Độ trễ các luồng mô hình đơn chặng theo đề xuất . . . . . . 77

Hình 3.26 Tổng độ trễ các luồng giữa hai phương pháp . . . . . . . . . 77

Hình 3.27 Tổng độ trễ các luồng theo mô hình đa chặng . . . . . . . . 78

Hình 3.28 Lưu đồ điều chỉnh tham số TXOP động trong [48] . . . . . . 80

Hình 3.29 Lược đồ phân bổ giá trị TXOP theo lưu lượng [51] . . . . . 81

xii

Hình 3.30 Lưu đồ điều chỉnh tham số TXOP động trong [51] . . . . . . 82

Hình 4.1 Cấu hình của Fuzzy Control System . . . . . . . . . . . . . . 88

Hình 4.2 Bộ điều khiển mờ cho tham số TXOP . . . . . . . . . . . . . 93

Hình 4.3 Hàm thành viên điều khiển tham số TXOP. . . . . . . . . . 94

Hình 4.5 Bộ điều khiển mờ cho tham số CW . . . . . . . . . . . . . . 97

Hình 4.6 Hàm thành viên điều khiển tham số CW. . . . . . . . . . . . 98

Hình 4.7 Fuzzy logic thực hiện kịch bản 1. . . . . . . . . . . . . . . . . 100

Hình 4.8 Fuzzy logic thực hiện kịch bản 2. . . . . . . . . . . . . . . . . 102

Hình 4.9 Kết quả chỉ số Fairness mô hình đơn chặng. . . . . . . . . . 104

Hình 4.10 Kết quả chỉ số Fairness mô hình đa chặng. . . . . . . . . . . 105

xiii

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Đặc tính kỹ thuật cơ bản một số chuẩn giao tiếp không dây 13

Bảng 2.1 Bảng các luồng dữ liệu theo thứ tự ưu tiên [30] . . . . . . . 40

Bảng 2.2 Bảng ánh xạ giữa UP và AC [30] . . . . . . . . . . . . . . . . 41

Bảng 2.3 Tham số mặc định của chuẩn IEEE 802.11 EDCA [30] . . . 44

Bảng 2.4 Các tham số mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

Bảng 2.5 Các kịch bản đánh giá tham số TXOP . . . . . . . . . . . . 47

Bảng 2.6 Bảng chỉ số công bằng cho các kịch bản tại Bảng 2.5 . . . . 48

Bảng 2.7 Các kịch bản đánh giá tham số CW . . . . . . . . . . . . . . 49

Bảng 2.8 Bảng chỉ số công bằng cho các kịch bản theo Bảng 2.7 . . . 50

Bảng 3.1 Bảng phân mức chỉ số Fairness từ cao đến thấp . . . . . . . 64

Bảng 3.2 Các tham số mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

Bảng 3.3 Bảng thông lượng mô hình 5 nút giữa 802.11 EDCA và

phương pháp đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

Bảng 3.4 Bảng thông lượng mô hình 5 nút hỗn hợp giữa 802.11 EDCA

và phương pháp đề xuất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

Bảng 3.5 Bảng kết quả thông lượng luồng ưu tiên thấp trong [48], [51] 83

Bảng 3.6 Bảng so sánh tỷ lệ tăng thông lượng các luồng ưu tiên thấp 84

Bảng 3.7 Bảng so sánh chỉ số công bằng giữa các phương pháp . . . . 84

Bảng 4.1 Bảng các luật mờ điều khiển tham số TXOP . . . . . . . . . 96

Bảng 4.2 Bảng các luật mờ điều khiển tham số CW . . . . . . . . . . 99

Bảng 4.3 Các kịch bản thử nghiệm điều khiển tham số TXOP . . . . 99

Bảng 4.4 Các kịch bản thử nghiệm điều khiển tham số CW . . . . . . 101

Bảng 4.5 Các tham số mô phỏng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

xiv

Bảng 4.6 Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số CW . . . . 104

Bảng 4.7 Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số TXOP . . . 104

Bảng 4.8 Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số CW, đa chặng105

Bảng 4.9 Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số TXOP . . . 106

Bảng 4.10 Bảng thông lượng và chỉ số công bằng trong đề xuất 2 . . . 106

Bảng 4.11 Bảng các luật mờ trong [72] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

Bảng 4.12 Bảng các luật mờ trong [74] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

Bảng 4.13 Bảng thông lượng trong [72] với đề xuất 2 . . . . . . . . . . 109

Bảng 4.14 Bảng tỷ lệ tăng thông lượng trong [72] với đề xuất 2 . . . . 109

Bảng 4.15 Bảng thông lượng trong [74] với đề xuất 2 . . . . . . . . . . 110

Bảng 4.16 Bảng tỷ lệ tăng thông lượng trong [74] với đề xuất 2 . . . . 110

Bảng 4.17 Bảng thông lượng trung bình giữa đề xuất 1 và đề xuất 2 . 110

Bảng 4.18 Bảng chỉ số công bằng giữa đề xuất 1 và đề xuất 2 . . . . . 111

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu

Ngày nay, công nghệ truyền dẫn không dây (Wireless Technology) đang phát

triển rất nhanh chóng và được sử dụng như hạ tầng cơ sở phục vụ cho việc kết

nối các thiết bị, thậm chí cả con người với nhau và với mạng Internet. Các công

nghệ kết nối không dây tốc độ cao như WiFi, 4G, 5G. . . cho phép các thiết bị có

thể được kết nối dễ dàng, hiệu quả và kinh tế. Trong đó loại hình mạng không

dây di động adhoc được đánh giá cao bởi tính tiện dụng và có miền ứng dụng

rộng lớn.

Các ứng dụng điển hình của mạng adhoc trải rộng trên nhiều lĩnh vực trong

đời sống từ quân sự đến dân sự với nhiều biến thể khác nhau. Tiêu biểu như

trong lĩnh vực quân sự với mạng FANET [1] cho phép thu thập thông tin tình

báo, xây dựng bản đồ tác chiến. Trong lĩnh vực dân sự với mạng VANET [2,

3] cho phép triển khai các dịch vụ cho giao thông thông minh, với mạng BAN

[4] được ứng dụng trong lĩnh vực y tế cho phép triển khai các dịch vụ theo dõi

chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

Mạng adhoc với các đặc tính như tự trị, không cần có hạ tầng, định tuyến

đa chặng, năng lượng hoạt động hạn chế, rủi ro về an ninh, tô-pô mạng thường

xuyên thay đổi. Những đặc tính này tạo ra nhiều thách thức trên tất cả các

tầng của mạng. Ví dụ, tầng vật lý phải xử lý tín hiệu với sự thay đổi nhanh của

các đặc tính liên kết. Tầng MAC phải đảm bảo khả năng truy nhập kênh công

bằng, giảm thiểu xung đột gói tin, tầng mạng đòi hỏi các nút phối hợp để tính

toán đường đi tối ưu trong điều kiện phải thỏa mãn nhiều ràng buộc phức tạp.

Bên cạnh đó, do đặc tính di động trong mạng không dây adhoc, các nút tham

gia mạng có những đặc điểm khác nhau trong việc truy nhập kênh truyền cũng

như sự khác nhau về số luồng, số chặng. Điều này, kéo theo hiệu năng của mạng

adhoc bị suy giảm nhanh thể hiện qua các thông số như tỉ lệ lỗi, tỷ lệ mất gói

cao, thông lượng giảm và tính công bằng dễ bị phá vỡ.

Trong những năm gần đây, lĩnh vực nghiên cứu về mạng adhoc ở trong [5, 6,

7] và ngoài nước [8, 9, 10, 11] được giới nghiên cứu quan tâm, bởi nó mang lại

giá trị thực tiễn và giá trị khoa học, giúp mở ra nhiều cơ hội ứng dụng và nâng

cao tiềm lực công nghệ cho mỗi quốc gia. Nhiều bài toán quan trọng vẫn đang

được các nhà khoa học giải quyết như điều khiển truy nhập, vấn đề tìm đường

đi, truyền thông tin cậy, đảm bảo chất lượng dịch vụ [12, 13],...Trong đó, một

phân lớp đang được cộng đồng nghiên cứu quan tâm là đi sâu giải quyết những

bài toán then chốt tại tầng điều khiển truy nhập MAC trên chuẩn IEEE 802.11

nhằm cải thiện hiệu năng và nâng cao chất lượng dịch vụ cho các ứng dụng

trong mạng không dây adhoc. Bài toán trong phân lớp này, bao hàm nhiều vấn

đề cần giải quyết với các ràng buộc kỹ thuật phức tạp. Đó là vấn đề tranh chấp

tài nguyên và va chạm truyền phát giữa các nút mạng và giữa các luồng dữ liệu

trong mạng. Các liên kết không dây lỗi bít cao khiến các gói tin phải truyền lại

nhiều lần, làm hạ thấp băng thông hiệu dụng. Các yếu tố bên ngoài như nhiễu

kênh vô tuyến, giao thoa, fading . . . ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng tín hiệu

truyền. Trong mạng adhoc đa chặng, một trạm phải truyền đi cả luồng trực tiếp

được sinh ra bởi chính trạm đó và các luồng chuyển tiếp được sinh ra bởi các

luồng hàng xóm, do đó phải chia sẻ dung lượng kênh truyền với các trạm khác.

Hiệu ứng của sự tranh chấp này làm ảnh hưởng đến hiệu năng mạng.

Trước sự gia tăng mạnh mẽ của các ứng dụng trên nền tảng mạng không dây,

nhu cầu nghiên cứu theo hướng nâng cao hiệu năng cho mạng adhoc trở thành

vấn đề cấp thiết. Nắm bắt xu thế đó, nghiên cứu sinh lựa chọn đề tài “Nâng

cao hiệu năng thông lượng và độ công bằng trong mạng không dây

adhoc của chuẩn IEEE 802.11 EDCA”.

Để đảm bảo tính khả thi trong việc nghiên cứu với điều kiện giới hạn về thời

gian, hạ tầng trang thiết bị hiện có, nghiên cứu sinh tập trung vào hướng nghiên

cứu nâng cao hiệu năng thông lượng và độ công bằng tại tầng điều khiển truy

nhập MAC theo phương thức truy nhập phân tán nâng cao EDCA trên chuẩn

IEEE 802.11.

2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Trên cơ sở phân tích về tính cấp thiết của đề tài, nghiên cứu sinh xác định

mục tiêu nghiên cứu của luận án là tập trung giải quyết bài toán nâng cao hai

chỉ số đo lường hiệu năng mạng là thông lượng và độ công bằng. Mục tiêu này

được cụ thể hóa bằng các nội dung dưới đây:

(1) Đề xuất phương pháp cải thiện chất lượng luồng dữ liệu theo mức độ ưu

tiên khác nhau dựa trên cơ chế điều chỉnh tham số TXOP động trong EDCA.

Trong đó, việc cải thiện chất lượng luồng dữ liệu được thể hiện trong đề xuất

này cần đảm bảo cho các luồng ưu tiên thấp không bị các luồng ưu tiên cao sử

dụng hết băng thông hiện có đồng thời vẫn giữ được chỉ số công bằng của các

luồng dữ liệu ở mức trên trung bình theo chuẩn IEEE 802.11 EDCA đạt được.

(2) Đề xuất phương pháp sử dụng Fuzzy Logic để điều khiển thông minh một

số tham số trong IEEE 802.11 EDCA nhằm nâng cao tính công bằng cho các

luồng dữ liệu. Trong đó, tính công bằng thể hiện thông qua việc các luồng ưu

tiên thấp được dành mức băng thông theo tỷ lệ thích hợp với các luồng ưu tiên

cao. Với việc phân chia tài nguyên hiện có theo phương pháp điều khiển thông

minh các tham số trong IEEE 802.11 EDCA sẽ góp phần duy trì tính ổn định

và nâng cao chất lượng truyền tải dữ liệu trong các ứng dụng trên nền tảng của

mạng không dây adhoc.

3. Đối tượng nghiên cứu của đề tài

Luận án tập trung vào các đối tượng sau đây của mạng adhoc:

(1) Tầng điều khiển truy nhập môi trường truyền MAC (Medium Access

Control).

(2) Phương thức điều khiển truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA

(Enhanced Distributed Channel Access).

4. Phạm vi nghiên cứu của đề tài

Nghiên cứu các tham số trong cơ chế truy nhập kênh truyền phân tán nâng

cao IEEE 802.11 EDCA nhằm nâng cao hiệu năng cho các luồng dữ liệu theo

các chỉ số đo lường cơ bản gồm thông lượng và chỉ số công bằng.

5. Nội dung nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu như đã đề ra, luận án xác định các nội dung

nghiên cứu cụ thể sau:

(1) Khảo sát, phân tích, đánh giá ảnh hưởng tham số TXOP trong IEEE 802.11

EDCA tới hiệu năng mạng adhoc.

(2) Khảo sát, phân tích, đánh giá ảnh hưởng tham số CW trong IEEE 802.11

EDCA tới hiệu năng mạng adhoc.

(3) Đề xuất phương pháp cải thiện chất lượng luồng dữ liệu theo mức độ ưu

tiên khác nhau dựa trên cơ chế điều chỉnh tham số TXOP động trong IEEE

802.11 EDCA.

(4) Đề xuất phương pháp sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông minh một

số tham số trong IEEE 802.11 EDCA nhằm nâng cao tính công bằng cho

các luồng dữ liệu.

6. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sinh thực hiện phương pháp nghiên cứu theo quy trình sau:

(1) Nêu lên vấn đề đang tồn tại của đối tượng nghiên cứu

(2) Phân tích, khảo sát các yếu tố có ảnh hướng đến đối tượng nghiên cứu để

xác định ưu nhược điểm của từng yếu tố.

(3) Tìm hiểu các nghiên cứu trong và ngoài nước về các đối tượng nêu trên để

đưa ra phương pháp mới.

(4) Xây dựng thuật toán, mô hình mới để giải quyết vấn đề đã được nhận diện.

(5) Kiểm tra tính đúng đắn bằng các kỹ thuật tin cậy.

7. Kỹ thuật và công cụ sử dụng

(1) Công cụ mô phỏng: Sử dụng phần mềm mô phỏng NS2 [14] để kiểm chứng

tính hiệu quả trong các đề xuất thông qua những kịch bản mô phỏng điển hình,

mang tính đại diện trên mạng adhoc.

(2) Kỹ thuật phân tích, nghiên cứu lý thuyết: Sử dụng phương pháp tổng hợp,

so sánh, phân tích đánh giá các công trình nghiên cứu liên quan ở trong và ngoài

nước để nhận dạng những vấn đề chưa giải quyết, những vấn đề cần tiếp tục

nghiên cứu theo định hướng của đề tài. Từ đó, lựa chọn thích hợp các nội dung,

vấn đề sẽ nghiên cứu. Trên cơ sở đó, thực hiện cải tiến hoặc đề xuất phương

pháp mới nhằm giải quyết bài toán.

8. Ý nghĩa nghiên cứu của đề tài

(1) Giá trị thực tiễn: Ngày nay, công nghệ truyền dẫn không dây đang phát

triển rất nhanh chóng và được sử dụng như hạ tầng cơ sở phục vụ cho việc kết

nối các thiết bị IoT [15]. Các công nghệ kết nối không dây tốc độ cao như WiFi,

3G, 4G. . . cho phép các thiết bị kết nối dễ dàng, hiệu quả và kinh tế. Nhiều ứng

dụng trên nền tảng mạng không dây, đặc biệt là trong mạng adhoc như giao

thông thông minh, y tế thông minh, nông nghiệp thông minh, thành phố thông

minh được dự báo sẽ trở nên phổ biến và có ảnh hưởng lớn tới đời sống xã hội

trong nhiều thập kỷ tới. Giải quyết bài toán nâng cao hiệu năng cho mạng không

dây adhoc là vấn đề có tính thời sự, mang lại nhiều ý nghĩa trong việc triển khai

các ứng dụng đòi hỏi khắt khe về thông lượng, độ tin cậy và tính sẵn sàng cao.

(2) Ý nghĩa khoa học: Kết quả nghiên cứu của đề tài luận án góp phần hỗ trợ

trong việc đào tạo cán bộ trình độ cao, đẩy mạnh ứng dụng kết quả nghiên cứu

cơ bản, đóng góp thiết thực cho việc phát triển kinh tế - xã hội của đất nước;

góp phần nâng cao tiềm lực nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực công nghệ cao,

thúc đẩy đổi mới công nghệ trong các lĩnh vực của cuộc cách mạng công nghệ

4.0.

9. Đóng góp vào tính mới của đề tài luận án

Đóng góp vào hướng nghiên cứu, luận án đề xuất hai nội dung cơ bản có tính

mới như sau:

(1) Luận án đề xuất phương pháp cải thiện chất lượng luồng dữ liệu theo mức

độ ưu tiên khác nhau dựa trên cơ chế điều chỉnh tham số TXOP động trong

phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA.

(2) Luận án đề xuất phương pháp sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông

minh một số tham số trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao

IEEE 802.11 EDCA nhằm nâng cao tính công bằng cho các luồng dữ liệu.

(3) Ngoài hai đề xuất có tính mới mang tính lý thuyết, luận án thực hiện khảo

sát phân tích, đánh giá ảnh hưởng các tham số trong IEEE 802.11 EDCA

tới hiệu năng mạng adhoc qua việc xây dựng bộ mô phỏng với các tham số

riêng. Luận án giới thiệu kết quả một thực nghiệm trong việc truyền dữ liệu

đa phương tiện ứng dụng cho mạng VANET, một trường hợp điển hình của

mạng adhoc. Thực nghiệm này, thiết lập kênh truyền thông và kiểm soát

việc xử lý dữ liệu đa phương tiện giúp mở ra cơ hội trong việc triển khai

các ứng dụng trên mạng VANET với độ tin cậy cao nhằm sớm bắt kịp với

công nghệ của cuộc cách mạng 4.0.

10. Bố cục của luận án

Bố cục của luận án bao gồm phần Mở đầu, 4 chương Nội dung, phần Kết

luận và hướng phát triển của đề tài. Cụ thể như sau:

Phần mở đầu: Tập trung phân tích, tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu,

từ đó xác định mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu cũng như

phương pháp nghiên cứu của đề tài luận án.

Chương 1: Tổng quan về mạng không dây adhoc.

Nội dung chương này hệ thống hóa lại những kiến thức cơ sở, trong đó tập trung

phân tích các yếu tố liên quan đến hiệu năng mạng adhoc, các hướng tiếp cận

chủ đạo trong việc giải bài toán nâng cao hiệu năng mạng. Phân tích, đánh giá

những nghiên cứu trong nước và ngoài nước đã đạt được, từ đó xác định những

vấn đề còn tồn tại cần tiếp tục nghiên cứu.

Chương 2: Khảo sát, phân tích, đánh giá ảnh hưởng các tham số trong IEEE

802.11 EDCA tới hiệu năng mạng adhoc.

Nội dung chương thực hiện khảo sát cơ chế điều khiển truy nhập kênh truyền

phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA thông qua việc phân tích các tham số

truy nhập môi trường truyền trong IEEE 802.11 EDCA nhằm đánh giá tác động,

ảnh hưởng đến chất lượng các luồng ưu tiên cao và luồng ưu tiên thấp. Đây là

cơ sở để đưa ra các đề xuất mới với mục tiêu nâng cao hiệu năng, tăng chất

lượng cho các luồng dữ liệu thực thi trên các ứng dụng đòi hỏi khắt khe về các

tiêu chí đảm bảo chất lượng QoS.

Chương 3: Đề xuất phương pháp cải thiện chất lượng luồng dữ liệu theo mức

độ ưu tiên khác nhau dựa trên cơ chế điều chỉnh tham số TXOP động trong

IEEE 802.11 EDCA.

Nội dung của chương trình bày một phương pháp mới, thông qua việc điều chỉnh

tham số TXOP theo cơ chế động trong IEEE 802.11 EDCA. Mục tiêu của đề

xuất nhằm nâng cao độ công bằng và đảm bảo thông lượng cho các luồng dữ

liệu phù hợp với độ ưu tiên của từng loại dữ liệu trong môi trường mạng adhoc.

Chương 4: Đề xuất phương pháp sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông

minh một số tham số trong IEEE 802.11 EDCA nhằm nâng cao tính công bằng

cho các luồng dữ liệu.

Nội dung chương trình bày một phương pháp tiếp cận mới cho việc điều khiển

các tham số trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11

EDCA theo hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Giải pháp sử dụng Fuzzy logic để

điều chỉnh thông minh tham số TXOP, CW trong IEEE 802.11 EDCA áp dụng

trên môi trường mạng adhoc theo độ ưu tiên của từng loại dữ liệu.

CHƯƠNG 1. NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN

VỀ MẠNG KHÔNG DÂY ADHOC

Trong chương này, luận án hệ thống hóa lại những kiến thức cơ sở liên quan

đến mạng không dây adhoc, trong đó tập trung phân tích các đặc tính, cấu trúc,

ứng dụng, công nghệ truyền thông của mạng adhoc. Phân tích các yếu tố ảnh

hưởng đến hiệu năng mạng, các hướng tiếp cận chủ đạo trong việc giải quyết

bài toán nâng cao hiệu năng mạng adhoc, đồng thời đánh giá những kết quả

nghiên cứu trong nước và ngoài nước đã đạt được trong những năm gần đây, từ

đó xác định các vấn đề còn tồn tại cần tiếp tục nghiên cứu. Phần cuối chương

trình bày hướng tiếp cận và định hướng nghiên cứu của luận án, xác định mục

tiêu cùng các nội dung thực hiện.

1.1. Giới thiệu mạng adhoc

1.1.1. Định nghĩa mạng adhoc

Thuật ngữ mạng adhoc ra đời từ những năm 1972, tại thời điểm đó thường

gọi với tên Packet Radio Networking (PRNET) được phát triển trong một dự

án của Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) [16]. Đến những

năm đầu thập kỷ 1990, khái niệm adhoc mới thực sự phổ biến và được đề cập

trong các thiết bị dùng kết nối thông dụng như notebook, computers. Mạng

không dây adhoc hiện có nhiều định nghĩa, mỗi định nghĩa có cách diễn đạt

khác nhau nhưng đều thể hiện đặc tính cơ bản của mạng adhoc là tính độc lập

và tự kết nối. Dưới đây trích dẫn hai định nghĩa về mạng adhoc [17].

Định nghĩa 1: Mạng adhoc network là mạng không dây trong đó mỗi trạm

có thể liên lạc trực tiếp với các trạm khác mà không cần dựa trên điểm truy

nhập chung. Các trạm trong mạng adhoc có thể liên lạc trực tiếp nếu chúng

cung nằm trong một vùng phủ sóng của nhau.

Định nghĩa 2: Mạng adhoc là mạng tự cấu hình của các nút di động kết

nối với nhau thông qua các liên kết không dây tạo nên mạng độc lập không phụ

thuộc vào cơ sở hạ tầng mạng. Các thiết bị trong mạng có thể di chuyển một

cách tự do theo mọi hướng.

Hình 1.1: Mạng adhoc di động

Có thể hình dung mạng adhoc như một đồ thị, trong đó các nút mạng được

biểu diễn bởi các đỉnh của đồ thị. Mỗi nút mạng có thể là thiết bị, máy tính

riêng lẻ tham gia vào mạng. Hai nút được kết nối với nhau bởi liên kết nếu

như chúng nằm trong phạm vi hoạt động (vùng phủ sóng / cự li truyền) của

nhau. Mạng adhoc có hai mô hình cơ bản là đơn chặng và đa chặng. Mô hình

đơn chặng Hình 1.2 là khoảng cách giữa hai nút mạng S1 và R nằm trong vùng

truyền sóng của nhau.

Hình 1.2: Mô hình đơn chặng

Mô hình đa chặng Hình 1.3 là khoảng cách truyền sóng giữa hai nút vượt ra

khỏi vùng truyền sóng của nhau. Nút S2 muốn truyền dữ liệu qua nút R phải

đi qua nút S1. Trong mạng không dây quy định khoảng truyền là khoảng cách

trạm nhận có thể nhận và giải mã đúng tín hiệu của trạm gửi.

Hình 1.3: Mô hình đa chặng

Khu vực ngoài khoảng truyền, tín hiệu từ trạm gửi bị suy hao không thể giải

mã đúng, những vẫn có thể cảm nhận được sự tồn tại của trạm gửi.

1.1.2. Kiến trúc mạng adhoc

Mạng không dây adhoc được thiết kế phức tạp hơn so với các trạm trong

mạng không dây có cơ sở hạ tầng bởi mọi trạm đều phải cài đặt các kỹ thuật

truy cập đường truyền và thực hiện được chức năng của một bộ định tuyến.

Hình 1.4: Mô hình tham chiếu OSI và IEEE 802.11

Hiện có nhiều chuẩn giao tiếp không dây ra đời để đáp ứng nhu cầu truyền

thông, trong đó chuẩn IEEE 802.11 được sử dụng phổ biến trong mạng adhoc.

Trong kiến trúc giao thức, nếu tham chiếu với mô hình OSI (Open Systems

Interconnection), chuẩn IEEE 802.11 đặc tả tương ứng trên hai tầng thấp như

Hình 1.4, trong đó tầng liên kết gồm hai tầng con.

(1) MAC (Medium Access Control): Chịu trách nhiệm tạo khuôn dạng gói số

liệu theo cấu trúc quy định. Điều khiển việc truy nhập vào kênh truyền chung

một cách bình đẳng đồng thời phát hiện và giải quyết xung đột.

(2) LLC (Logical Link Control): Chịu trách nhiệm thực hiện các biện pháp

điều khiển lưu lượng và điều khiển tắc nghẽn, đồng thời phát hiện lỗi và sửa

lỗi. Nhiệm vụ chung của lớp con LLC là đảm bảo chuyển tiếp số liệu chính xác

giữa các thực thể cuối của giao thức trao đổi số liệu và hỗ trợ ứng dụng ở các

mức chức năng cao hơn trong LAN. Ngoài ra, tầng LLC còn sử dụng các dịch

vụ của tầng MAC để cung cấp dịch vụ vận chuyển giống nhau cho tầng network

bên trên. Trong mạng adhoc, mỗi node mạng đóng vai trò là trạm trung chuyển

Hình 1.5: Kiến trúc logic của một IBSS [18]

của các node khác. Hình 1.5 mô tả một tập dịch vụ độc lập IBSS (Independent

Basic Service Set) điển hình của mạng adhoc, gồm các nút không dây ngang

hàng với nhau, chúng truyền thông trực tiếp với nhau không thông qua bất cứ

điểm truy cập nào khác. Các nút phải ở trong vùng phủ sóng của nhau để có

thể truyền thông.

Tầng MAC của mạng adhoc hỗ trợ hai phương thức truy nhập môi trường

truyền là phương thức cộng tác điểm DCF (Distributed Coordination Function)

và phương thức truy nhập phân tán nâng cao EDCA (Enhanced Distributed

Channel Access) tại Hình 1.6. Trong đó chức năng tránh xung đột CA được

thực hiện bằng cách mỗi trạm chờ một khoảng thời gian được tính ngẫu nhiên

(random back off time) khi phát hiện xung đột, ngược lại nếu cảm nhận môi

trường rỗi trạm sẽ thực hiện truyền tin. Hai phương thức này đều dựa vào giao

thức truy cập cảm nhận sóng mang tránh xung đột CSMA/CA (Carrier Sense

Multiple Access With Collision Avoidance). Trong đó phương thức DCF chỉ cung

Hình 1.6: Phương thức truy nhập kênh trong mạng adhoc

cấp được dịch vụ kiểu Best-effort, không có cơ chế đảm bảo chất lượng dịch vụ

(QoS). Phương thức EDCA là một phiên bản nâng cao của DCF cho phép xử

lý dữ liệu dựa trên dịch vụ có phân biệt nhằm hỗ trợ QoS.

1.1.3. Công nghệ truyền thông

Chuẩn IEEE 802.11 đã được phê chuẩn để trở thành chuẩn thực tế của mạng

không dây [19]. Tổ chức IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

thành lập các nhóm WGs chuyên trách chịu trách nhiệm công bố và mô tả các

thông số kỹ thuật đặc trưng cho từng tiêu chuẩn khác nhau của hai tầng thấp

là tầng liên kết dữ liệu (data link layer) và tầng vật lý (physical layer) theo mô

hình 7 tầng OSI. Bảng dưới đây tổng hợp đặc điểm một số chuẩn IEEE 802.11

được sử dụng phổ biến cho mạng adhoc.

Bảng 1.1: Đặc tính kỹ thuật cơ bản của một số chuẩn giao tiếp không dây

Công nghệ IEEE 802.11b Tốc độ 11 Mbit/s 124 m

IEEE 802.11g 54 Mbit/s 140 m 2.4 GHz

IEEE 802.11a 54 Mbit/s 5 GHz 120 m

600 Mbit/s IEEE 802.11n IEEE 802.11ac 1.73 Gbit/s 2.4 GHz 5 GHz 250 m 140 m

Tần số Phạm vi Kỹ thuật điều chế DBPSK, DQPSK, 2.4 GHz CCK/ DSSS DBPSK,DQPSK,16- QAM,64- QAM/OFDM BPSK,QPSK,16- QAM,64-QAM OFDM 64-QAM/OFDM BPSK,QPSK,16- QAM, 64-QAM,256- QAM/OFDM

(1). Tầng Vật lý (Physical Layer): Chuẩn IEEE 802.11 hỗ trợ ba công nghệ

khác nhau cho tầng vật lý. Bảng 1.1 chỉ ra các loại công nghệ đang được sử

dụng cho mạng WLAN [19]. Trong đó chuẩn IEEE 802.11b [20] hoạt động ở

băng tần 2.4 GHz, cho phép truyền dữ liệu lên tới 11 Mbps, sử dụng công nghệ

hồng ngoại (infrared IR) theo phương pháp trải phổ tuần tự trực tiếp DSSS

(Direct Sequence Spread Spectrum) và nhảy tần FH (Frequency Hopping). Hai

chuẩn IEEE 802.11a [21] và IEEE 802.11g [22] sử dụng công nghệ sóng radio.

Với IEEE 802.11a hoạt động ở băng tần 5 GHz và cho phép truyền với tốc độ lên

tới 54Mbps sử dụng phương pháp phân chia kênh theo tần số trực giao OFDM.

Chuẩn IEEE 802.11g mở rộng tốc độ truyền từ chuẩn IEEE 802.11b lên tới 54

Mbps.

(2) Tầng MAC (Medium Access Control): Tầng điều khiển truy nhập đường

truyền có hai phương thức cơ bản sử dụng giao thức đa truy nhập cảm nhận

sóng mang có tránh xung đột (CSMA/CA) là cộng tác phân tán (DCF) và cộng

tác điểm (PCF). DCF là phương thức truy nhập cơ bản được sử dụng trong

mạng adhoc. Chế độ adhoc về cơ bản không cần điểm truy nhập chung, trong

chế độ này các nút mạng tự động kết nối và thiết lập theo cách tùy ý. Toàn bộ

các nút mạng hoạt động như bộ định tuyến và tham gia vào việc duy trì đường

đi tới các nút khác. Giao thức định tuyến thường được sử dụng là định tuyến

theo yêu cầu (on-demand routing protocol) như DSR [9], [23], AODV [10], hoặc

OLSR [24], [11]. Ngược lại, chức năng cộng tác điểm (PCF) là cơ chế truy nhập

tập trung, đòi hỏi có một một trạm cơ sở làm điểm tập trung và được sử dụng

trong mạng dựa trên hạ tầng cơ sở (infrastructure). Với kiến trúc hạ tầng cơ sở

dựa trên điểm truy cập mạng (AP) hoạt động như là một hub của mạng giúp

kết nối các thành phần lại với nhau.

1.1.4. Một số đặc tính của mạng adhoc

Bên cạnh những ưu điểm vốn có, mạng adhoc tồn tại nhiều đặc tính khi ứng

dụng vào thực tế phải đối diện với nhiều thách thức [8, 16, 17].

(1) Tô-pô mạng động: Việc các nút mạng thường xuyên gia nhập và rời khỏi

mạng nên mô hình mạng luôn biến động. Việc thay đổi mô hình kéo theo bảng

định tuyến tại các nút mạng phải được cập nhật lại thường xuyên. Những thách

thức cho đặc tính này là phải bảo đảm truy nhập dữ liệu trong trường hợp các

nút di chuyển với tốc độ nhanh. Việc cấu hình cũng phải biến đổi theo các mức

độ di chuyển của nút mạng, phải tự tổ chức lại địa chỉ, định tuyến v.v.

(2) Năng lượng hạn chế: Năng lượng sử dụng trong các thiết bị di động thường

là pin nên khi tham gia vào mạng adhoc bị hạn chế và suy yếu về năng lượng.

Thời gian tồn tại của mỗi nút phụ thuộc vào mức tiêu thụ năng lượng thông

qua các hoạt động như xử lý gói dữ liệu, gói điều khiển, xử lý chuyển mạch và

định tuyến, bên cạnh đó khả năng xử lý của CPU cùng kích thước bộ nhớ hạn

chế.

(3) Băng thông hữu hạn và bán kính phát sóng ngắn: Phạm vi phủ sóng và

băng thông phụ thuộc vào công nghệ truyền thông trong mạng WLAN. Các

chuẩn 802.11 được sử dụng chủ yếu cho mạng adhoc có vùng phủ sóng trung

bình tối đa 100m nên các nút trong mạng phải sử dụng cơ chế đa chặng. Các

liên kết không dây có băng thông thấp hơn so với đường truyền có dây, ngoài ra

còn chịu ảnh hưởng của nhiễu, suy giảm tín hiệu và các điều kiện giao thoa nên

làm giảm băng thông hiệu dụng, hao tốn các tài nguyên thông tin và tính toán.

(4) Nhiều thách thức về bảo mật: Đặc điểm của mạng adhoc là truyền sóng

qua môi trường không dây, điều này khiến cho cơ chế bảo mật kém hơn so với

môi trường truyền có dây vì tiềm ẩn nhiều nguy cơ bị tấn công, nghe lén đường

truyền, giả mạo, tấn công kiểu DoS,. . . Việc bảo vệ mạng adhoc khỏi các tấn

công là rất khó khăn. Các cơ chế ngăn ngừa thường là sử dụng mã hóa. Tuy

nhiên, vẫn còn nhiều bất cập do không có trung tâm phân phối khóa tập trung.

(5) Đường truyền kém tin cậy: Công nghệ truyền thông tại tầng vật lý của

mạng adhoc là kênh vô tuyến với các nút mạng thường xuyên di chuyển. Kênh

truyền dẫn lại có cấu trúc đa chặng, mỗi chặng có chất lượng đường truyền khác

nhau. Do vậy đường truyền dẫn chịu ảnh hưởng bởi các hiệu ứng vật lý như

fading, doppler, can nhiễu v.v. trong đó hiệu ứng multipath fading có ảnh hưởng

tiêu cực nhất đến độ tin cậy của đường truyền.

Từ những nhân tố được phân tích, có thể nhận thấy rằng, những đặc tính

của mạng adhoc như tô-pô mạng động, năng lượng hạn chế, băng thông hữu

hạn và đường truyền kém tin cậy cũng là những nhân tố có ảnh hưởng trực tiếp

đến hiệu năng mạng. Để triển khai mạng adhoc đáp ứng các yêu cầu trong thực

tế cần giải quyết được những thách thức tạo ra từ những đặc điểm được phân

tích ở trên

1.1.5. Ứng dụng của mạng adhoc

Các ứng dụng trên nền tảng mạng không dây, đặc biệt là trong mạng adhoc

như giao thông thông minh, y tế thông minh, nông nghiệp thông minh, thành

phố thông minh đang phát triển mạnh mẽ. Mạng adhoc với đặc thù không dựa

trên nền tảng hạ tầng có sẵn, phù hợp trong các trường hợp triển khai cơ sở hạ

tầng mạng khó khăn hoặc mang tính tạm thời. Việc tạo lập một mạng tạm thời

để giải quyết vấn đề có tính cấp bách là một lựa chọn ưu tiên thích hợp. Dưới

đây là một số ứng dụng điển hình.

(1) Lĩnh vực giao thông: Một biến thể của mạng adhoc là mạng VANET [1, 3]

được phát triển để ứng dụng trong lĩnh vực giao thông thông minh (ITS). Mạng

VANET được định nghĩa là mạng di động tùy biến, ứng dụng trong lĩnh vực

giao thông, trong đó các thiết bị không dây giữa các xe, các trạm cố định trên

các tuyết đường tạo thành một mạng, mọi giao tiếp được thực hiện trong mạng

VANET giúp xe có thể liên lạc nhằm chia sẻ thông tin lẫn nhau. Xe tự hành là

Hình 1.7: Mạng VANET [1]

một ví dụ điển hình cho mạng VANET, ở đó hệ thống sẽ tự động kết nối, liên

lạc và tự thực hiện các tác vụ của mình, như phát hiện làn đường, nhận dạng

chướng ngại vật. Trong nghiên cứu [CT3] tác giả xây dựng một thực nghiệm

trên xe tự hành với mục tiêu kiểm soát việc xử lý dữ liệu đa phương tiện phục

vụ trong điều khiển xe tự hành. Trong đó cài đặt các thuật toán nhận diện làn

đường, sử dụng logic mờ để ra quyết định điều chỉnh tốc độ phù hợp trong quá

trình di chuyển. Kết quả của nghiên cứu cho thấy việc xử lý dữ liệu trong xe tự

hành nhằm tối ưu hóa các chức năng giúp cho việc điều khiển phương tiện tự

động trên các làn đường phức tạp tương đối hiệu quả. Đây cũng là một đóng

góp trong hướng nghiên cứu nâng cao hiệu năng cho các ứng dụng trên mạng

adhoc được nghiên cứu sinh thực hiện và công bố tại [CT3] [CT4] [CT8].

(2) Lĩnh vực quân sự: Trong hầu hết các hoạt động về quân sự thường diễn

ra nhanh, không có sẵn hạ tầng mạng cố định. Do đó mạng adhoc đáp ứng nhu

cầu về tính linh hoạt trong các trận chiến như triển khai nhanh, kết nối di động

và có cơ chế chống gây nhiễu. Một biến thể của adhoc là mạng FANET [2] được

phát triển để kết nối với các máy bay không người lái (UAV).Mỗi phương tiện

bay có thể trao đổi thông tin với nhau và có khả năng thu thập dữ liệu điều

khiển từ các nút mạng dưới mặt đất để thực hiện các nhiệm vụ như thu thập

thông tin tài nguyên rừng, tài nguyên nước, biến đổi khí hậu, thông tin tình báo

và xây dựng bản đồ khu vực.

Hình 1.8: Mạng FANET [2]

(3) Lĩnh vực giáo dục, y tế: Hỗ trợ việc thiết lập các nhóm làm việc tức thời

qua mạng adhoc hoặc thiết lập các ứng dụng có tính di động trong phạm vi nội

bộ cho bệnh viện. Một biến thể của mạng adhoc dành cho y tế là mạng BAN

[4]. Tại đó mỗi nút mạng trong BAN là một nút cảm biến gắn trên cơ thể người

nhằm thu thập thông tin sức khỏe của bệnh nhân. Mạng BAN có thể kết nối

với một mạng khác để trao đổi thông tin sức khỏe của bệnh nhân tại cơ sở y tế.

Hình 1.9: Mạng BAN [4]

(4) Cứu hộ khẩn cấp: Các thảm họa thiên nhiên thường phá hủy hạ tầng

thông tin liên lạc ngay lập tức, để đáp ứng liên lạc cứu hộ trong điều kiện này,

mạng adhoc thích hợp cho những tình huống đặc biệt này. Ví dụ các hoạt động

cứu hộ trên sa mạc, trên núi nơi không có hạ tầng thông tin liên lạc thiết lập

sẵn.

Ngoài các lĩnh vực được phân tích ở trên, các lĩnh vực khác như môi trường,

giải trí gia đình, mạng cho công ty dịch vụ đều có thể ứng dụng mạnh mẽ mô

hình mạng adhoc trong hoạt động của mình.

1.2. Nhân tố ảnh hưởng đến hiệu năng mạng adhoc

Trong nhiều vấn đề đang tồn tại của mạng adhoc cần nghiên cứu để giải

quyết, đề tài luận án đề cập tới vấn đề nâng cao hiệu năng mạng. Đây là một

khái niệm bao hàm nhiều thành tố có liên quan đến độ đo hướng tới người

dùng và hệ thống. Các độ đo thông dụng hướng tới người dùng là thời gian đáp

ứng (response time), thời gian phản ứng của hệ thống (system reaction time).

Các độ đo hướng tới hệ thống điển hình là thông lượng (throughput), chỉ số

công bằng (fairness), thời gian trễ (delay), tỉ suất lỗi (error rate), tính sẵn sàng

(availability). Tùy theo hệ thống được thiết kế, nghiên cứu, mà khái niệm hiệu

năng được sử dụng một hoặc kết hợp từ nhiều nhân tố trên. Dưới đây trình bày

sơ lược các yếu tố có ảnh hưởng lớn đến hiệu năng mạng.

1.2.1. Hiện tượng multipath fading trên đường truyền

Mạng adhoc sử dụng kênh truyền vô tuyến nên chịu ảnh hưởng của các hiệu

ứng vật lý trên đường truyền. Các hiệu ứng này bao gồm nhiễu kênh vô tuyến,

nhiễu giao thoa giữa các kênh truyền, nhiễu tạp âm, nhiễu xuyên âm, nhiễu

xung, hiện tượng fading, hiệu ứng suy giảm công suất qua môi trường không khí

vv...Trong đó hiệu ứng multipath fading có ảnh hưởng lớn đến độ tin cậy của

đường truyền.

Hiện tượng này xảy ra do giữa nơi phát và nơi thu luôn tồn tại các vật thể cản

trở sự truyền sóng trực tiếp. Có nhiều nguyên nhân gây ra hiện tượng multipath

fading như sự thăng giáng của tầng điện ly đối với hệ thống sóng ngắn; sự hấp

thụ gây bởi các phân tử khí, hơi nước, mưa, tuyết, sương mù; sự khúc xạ gây

bởi sự không đổng đều của mật đô không khí; sự phản xạ sóng từ bề măt trái

đất, đăc biệt trong trường hợp có bề măt nước và sự phản xạ sóng từ các bất

đổng nhất trong khí quyển; sự phản xạ, tán xạ và nhiễu xạ từ các chướng ngại

trên đường truyền lan sóng điện từ, gây nên hiện tượng trải trễ và giao thoa

sóng tại điểm thu do tín hiệu nhận được là tổng của rất nhiều tín hiệu truyền

theo nhiều đường.

Hiệu ứng multipath fading gây ra nhiều tác động tiêu cực đến chất lượng

dịch vụ do tín hiệu đi theo một đường khác dài hơn đường truyền trực tiếp và

trực tiếp gây ra trễ tín hiệu. Trong các hệ thống thông tin tốc độ cao, người ta

thường sử dụng kỹ thuật điều chế đa sóng mang để khắc phục nhiễu xuyên ký

tự gây ra bởi hiện tượng đa đường.

1.2.2. Sự suy giảm tín hiệu và dung lượng kênh

Quá trình truyền tín hiệu luôn bị giảm dần năng lượng trên đường đi [13].

Độ suy giảm tín hiệu trên đường truyền được tính theo hàm logarit. Thông qua

hàm suy hao tín hiệu trên đường truyền, ta có thể định lượng được mức năng

lượng bị mất, qua đó xác định được năng lượng cần thiết của tín hiệu nguồn.

Đơn vị decibel (dB) được dùng để xác định độ tương quan do suy hao hoặc

khuyếch đại giữa tín hiệu nguồn và tín hiệu đích. Tính theo công suất, ta có

)

AT = 10log(

công thức: (1.1):

P 2 P 1

(1.1)

Trong đó, P 1 là công suất tại nguồn, P 2 là công suất tại đích.

Khi một nút tiêu hao hết năng lượng, nút đó sẽ bị loại bỏ khỏi hệ thống mạng.

Mô hình mạng thay đổi làm cho lộ trình đi qua nút mạng đó bị tắc nghẽn, buộc

các nút phải cập nhật lại bảng định tuyến để xác định đường đi. Việc các gói

dữ liệu bị lỗi buộc phải truyền lại nhiều lần làm hạ thấp băng thông hiệu dụng.

Dung lượng kênh là tốc độ tối đa mà dữ liệu có thể truyền trên một kênh hoặc

đường truyền dữ liệu trong các điều kiện cụ thể. C.E.Shannon [25] đưa ra công

thức xác định dung lượng kênh đối với một kênh truyền có nhiễu.

C = B × log2 (1 + SN R)

(1.2)

SN R là tỷ lệ cường độ tín hiệu trên cường độ nhiễu (Signal to Noise Ration).

Trong đó, C là dung lượng kênh truyền (bps), B là băng thông tín hiệu (Hz),

SN R =

Trong đó SN R được tính theo công thức:

signal_power noise_power

(1.3)

Dung lượng kênh phụ thuộc vào bốn nhân tố chính bao gồm tốc độ truyền dữ

liệu (data rate), băng thông (bandwidth), nhiễu (noise), tỷ lệ lỗi (error rate).

Các tham số này dễ bị tác động làm thay đổi trong môi trường adhoc, ảnh hưởng

trực tiếp đến việc truyền tin của kênh.

1.2.3. Biến động về định tuyến

Khi các nút di chuyển, mô hình mạng thay đổi, bảng định tuyến của tất cả

các nút phải được cập nhật lại. Nếu các nút di chuyển với tốc độ cao, một số

nút không kịp cập nhật lại bảng định tuyến để đáp ứng nhu cầu truyền dữ liệu

giữa các nút, làm tăng xác suất chặn gói dữ liệu. Xét một kết nối không dây từ

nút i đến nút j trong mạng không dây adhoc (cij), khi đó một kết nối (cij) trong

mạng không dây adhoc tương đương với một mô hình hàng đợi M/M/1/L như

Hình 1.10 với L là tổng số gói dữ liệu tối đa trong hàng đợi.

Hình 1.10: Mô hình hàng đợi có một người phục vụ

Gọi λij là tốc độ đến trung bình của các gói dữ liệu muốn truyền qua kênh

(cij). Thời gian phục vụ các gói dữ liệu theo phân phối hàm mũ với tốc độ trung

bình là µij. Đối với các gói dữ liệu muốn truyền từ nút i đến nút j, gói dữ liệu

(cij) đang ở trạng thái bận. Khi đó, xác suất gói dữ liệu bị chặn Pij được xác

sẽ bị chặn trong trường hợp gói đến tại thời điểm bộ đệm đầy và kênh truyền

if ρij (cid:54)= 1

định như sau:

ρL ij (1 − ρij) (cid:1) , (cid:0)1 − ρL+1

Pij =

if ρij = 1

  (1.4)

1 L + 1



Trong đó, ρij = λij/µij là mật độ lưu lượng phân phối đến kết nối từ nút i đến

nút j.

Hơn nữa, việc thay đổi mô hình cũng dẫn đến việc các nút phải gửi lại gói

thông tin trạng thái cho nhau làm tiêu tốn một khoảng băng thông trên các kết

nối mạng. Việc sử dụng giao thức định tuyến thích hợp cũng tác động tới hiệu

năng mạng thể hiện qua chất lượng truyền dẫn, thời gian trễ và xác suất tắc

nghẽn.

1.2.4. Tương tranh các luồng dữ liệu tại tầng LLC

Tương tranh tại tầng LLC là sự cạnh tranh giữa các luồng dữ liệu trong không

gian bộ đệm. Việc điều phối các gói tin trong không gian bộ đệm hữu hạn theo

tốc độ truyền gói tin có ảnh hưởng trực tiếp tới sự tương tranh tại tầng LLC.

Hầu hết các vấn đề liên quan đến hiệu năng đều tính tới thời gian mà các gói

số liệu phải xếp hàng chờ được phục vụ. Thời gian chờ cũng phụ thuộc vào thời

gian xử lý của nút và chiều dài của gói số liệu. Nó cũng còn phụ thuộc vào dung

lượng đường truyền, tức là khả năng truyền, đo bằng packet/s, phụ thuộc vào

chiến lược phục vụ được áp dụng ở hàng đợi. Các phương pháp lập lịch truyền

thống như FIFO, RR,.v.v. gặp vấn đề trong việc bảo đảm cân bằng thông lượng

giữa các luồng.

Xét một mô hình mạng adhoc đa chặng cơ bản như Hình 1.11. Trong đó,

ký hiệu S2, S1 là nút gửi với tốc độ gửi gói tin G. Gọi B là băng thông đường

Hình 1.11: Mô hình đa chặng

truyền tối đa và B1, B2 tương ứng là băng thông cấp phát cho trạm S1, S2. Ta

có B=B1+B2. Nút nhận D nằm ngoài miền phát sóng của nút S2. Gọi thông

lượng đầu cuối đạt được của trạm S2, S1 lần lượt là Th(flow2), Th(flow1). Các

luồng sử dụng giao thức UDP để vận chuyển. Xét ba trường hợp điển hình với

lập lịch FIFO khi băng thông đủ, băng thông không đủ cho mọi luồng và trường

hợp ở trạng thái bão hòa. Với trường hợp băng thông đủ lớn, tổng thông lượng

yêu cầu tại mỗi trạm sẽ nhỏ hơn so với khả năng của băng thông, lúc này thông

T h(f low2) = T h(f low1) = G, if G <

lượng đầu cuối tại mỗi luồng là.

B 3

(1.5)

Trường hợp thứ hai, băng thông không đủ cấp phát cho mọi luồng, khi đó,

luồng trực tiếp S1 có thể nhận đủ thông lượng theo yêu cầu, còn luồng chuyển

tiếp từ S2 chỉ có thể nhận được phần băng thông còn lại. Thông lượng đầu cuối

T h(f low1) = G

cho mỗi luồng được biểu diễn theo công thức 1.6.

T h(f low2) ≤

if G <

≤ B1 − B2

  (1.6)

B − G 2

B 3



Xét trường hợp thứ ba ở trạng thái bão hòa, khi đó phần băng thông dành

cho trạm S1 là B1 không đủ đáp ứng yêu cầu của luồng dữ liệu trực tiếp từ

trạm S1 và luồng dữ liệu chuyển tiếp từ trạm S2. Giả sử kích thước bộ đệm là

vô hạn, khi đó tỷ lệ sử dụng bộ đệm tại trạm S1 giữa luồng dữ liệu trực tiếp và

chuyển tiếp sẽ là:

Qf low1 : Qf low2 = G : B2

(1.7)

f low1, f low2 tại trạm S1. Do đó thông lượng đầu cuối đạt được của các luồng

Trong đó, Qf low1, Qf low2 tương ứng là kích thước bộ đệm dành cho luồng dữ liệu

T h(f low1) = B1

dữ liệu là.

if G ≤ B1 − B2

T h(f low2) = B1

  (1.8)

G G + B2 B2 G + B2



Với thuật toán RR (Round Robin), khi tốc độ gửi gói tin G nhỏ hoặc trung

bình, thông lượng đầu cuối của các luồng dữ liệu có kết quả tương tự với phương

pháp lập lịch theo thuật toán FIFO (First In First Out). Khi tốc độ gửi gói tin

lớn, mặc dù tại trạm S1 sử dụng các hàng đợi riêng biệt cho luồng dữ liệu trực

tiếp và luồng dữ liệu chuyển tiếp, nhưng tốc độ gửi gói tin của luồng chuyển

tiếp bị hạn chế bởi B2 do luồng dữ liệu trực tiếp sử dụng hết băng thông còn

T h(f low1) = B1 − B2

lại. Thông lượng đầu cuối của hai luồng dữ liệu là.

T h(f low2) = B2,

if G ≥ B1 − B2

  (1.9)



Thực nghiệm bằng mô phỏng theo nghiên cứu [26] cũng chứng minh rằng các

thuật toán lập lịch FIFO, RR không đảm bảo việc cân bằng thông lượng giữa

luồng dữ liệu trực tiếp và luồng dữ liệu chuyển tiếp. Vấn đề tương tranh tại tầng

LLC đang đặt ra nhiều bài toán cần giải quyết như cân bằng thông lượng giữa

các luồng dữ liệu lớn và dành băng thông cho việc nhận các luồng dữ liệu nhỏ,

giải quyết bài toán độ trễ và giảm tài nguyên bộ đệm v.v.

1.2.5. Tương tranh các luồng dữ liệu tại tầng MAC

Tương tranh tại tầng MAC là sự cạnh tranh giữa các trạm trong việc sử dụng

kênh truyền thông không dây dùng chung. Đối với mạng adhoc đặc biệt là các

mạng adhoc đa chặng, dữ liệu được truyền qua nhiều chặng (hop) cũng như các

nút tham gia mạng có những điều kiện khác nhau trong việc truy nhập kênh

truyền. Sự tương tranh về băng thông trong tầng điều khiển truy nhập (MAC)

ảnh hưởng đến sự cân bằng thông lượng giữa các luồng dữ liệu do các trạm gần

thường có nhiều lợi thế hơn các trạm xa [27, 28, 29]. Khái niệm trạm gần được

hiểu là khoảng cách từ nút gửi đến nút nhận có số trạm trung chuyển ít hơn so

với các trạm xa.

Hình 1.12: Tương tranh về băng thông trong IEEE 802.11 [30]

Trong sơ đồ Hình 1.12, trạm B có xu hướng dành được băng thông lớn hơn

trạm A do trạm B có thể giải mã được các gói tin từ các trạm khác. Như vậy

trạm gửi A sẽ chờ đợi lâu hơn trong lần truy cập kênh truyền kế tiếp. Li et al

[27] đã chứng minh rằng với mô hình này thì dung lượng băng thông trạm nhận

C gấp 4 lần trạm gửi A trong trạng thái bão hòa. Điều này dẫn đến sự mất cân

bằng trong việc chia sẻ băng thông giữa các trạm gửi A, B và trạm nhận C.

Như vậy, từ việc phân tích các yếu tố có ảnh hưởng lớn đến hiệu năng mạng

adhoc đưa lại một số nhận xét chung sau:

Mạng adhoc sử dụng kênh truyền vô tuyến nên chịu ảnh hưởng của các hiệu

ứng vật lý trên đường truyền, trong đó hiệu ứng multipath fading có ảnh hưởng

lớn đến độ tin cậy của đường truyền. Bên cạnh đó, với tính chất băng thông hữu

hạn, năng lượng hạn chế, quá trình truyền tín hiệu luôn bị giảm dần năng lượng

trên đường đi, điều này ảnh hưởng đến việc truyền tin của kênh. Ngoài ra, do

đặc tính tô-pô mạng động, nên việc lựa chọn thuật toán định tuyến thích hợp

cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu năng mạng. Tính tương

tranh giữa các luồng dữ liệu tại tầng LLC và tầng MAC cũng đặt ra nhiều bài

toán quan trọng cần giải quyết nhằm đảm bảo tính công bằng trong không gian

bộ đệm hữu hạn và việc truy nhập môi trường truyền một cách bình đẳng. Việc

chọn yếu tố nào để giải quyết bài toán nâng cao hiệu năng mạng sẽ tùy thuộc

vào cách chọn đối tượng nghiên cứu và phương pháp tiếp cận của mỗi tác giả.

1.3. Phương pháp đánh giá hiệu năng mạng adhoc

Có ba phương pháp phổ biến được sử dụng để đánh giá hiệu năng mạng là

phương pháp đánh giá bằng thực nghiệm, phương pháp đánh giá bằng mô hình

giải tích và phương pháp đánh giá bằng mô hình mô phỏng.

1.3.1. Sử dụng mô hình giải tích

Phương pháp này sử dụng các mô hình và khái niệm toán học để mô tả các

tham số hiệu năng và mối tương quan, tác động giữa các tham số. Lý thuyết

nền tảng thường sử dụng là lý thuyết hàng đợi, lý thuyết xác suất thống kê, lý

thuyết đồ thị. Trong đó lý thuyết hàng đợi thường được sử dụng trong đánh giá

hiệu năng. Hầu hết các vấn đề liên quan đến hiệu năng đều liên quan tới thời

gian mà các gói số liệu phải xếp hàng chờ được phục vụ hay phụ thuộc vào các

xác suất trạng thái hàng đợi. Để tính các xác suất trạng thái cần hội đủ các

tham số, quá trình đến của các gói số liệu; phân bố của chiều dài các gói số liệu;

chiến lược phục vụ (FCFS, FIFO, LCFS). Đây là một tham số quan trọng bởi

vì nó là một thành phần của thời gian trễ chuyển tiếp gói số liệu từ thực thể

nguồn tới thực thể đích, được gọi tắt là thời gian trễ đầu cuối - đầu cuối, một

tham số quan trọng trong đánh giá hiệu năng. Ưu điểm của phương pháp này là

chi phí và thời gian thử nghiệm thấp, tuy nhiên nhược điểm của phương pháp

này là nhiều giả thuyết đưa ra để giải quyết bài toán khi áp dụng vào thực tế

không khả thi hoặc thiếu các điều kiện cần thiết.

1.3.2. Phương pháp thực hiện mô phỏng

Phương pháp sử dụng các phần mềm mô phỏng để đánh giá hiệu năng mạng.

Các phần mềm thông dụng có độ tin cậy cao thường được sử dụng là NS2,

OMNet++, OPNET, QualNet, GloMoSim, Netsim, MATLAB . . . Mô phỏng là

quá trình bắt chước hoạt động trên hệ thống thực thông qua mô hình ảo thực

hiện bằng phần mềm. Phương pháp mô phỏng có ưu điểm tiết kiệm chi phí và

mềm dẻo trong việc thiết kế, có thể thực hiện nhiều lần nên thường được sử

dụng chính trong đánh giá hiệu năng mạng. Nhược điểm của phương pháp này

là cần nhiều thời gian để kiểm nghiệm độ chính xác và tin cậy của các kịch bản

mô phỏng, trong đó việc thiết lập các tham số, cấu hình hệ thống đòi hỏi nhiều

kỹ năng liên quan đến phần mềm chuyên dụng.

1.3.3. Phương pháp thực nghiệm

Thực nghiệm là phương pháp đánh giá hiệu năng trên thiết bị mạng thực

thông qua việc đo lường các chỉ số để giám sát và kiểm chứng kết quả. Phương

pháp này thường sử dụng trong giai đoạn lắp đặt và vận hành hệ thống để chọn

các tham số cấu hình phù hợp. Phương pháp này chỉ được áp dụng hệ thống

mạng thực đã tồn tại và được phép truy cập để đánh giá. Phương pháp này có

nhược điểm là tốn kém và khó thực hiện. Việc thực nghiệm cũng gặp khó khăn

khi sử dụng các công cụ đo lường. Ưu điểm chính của phương pháp này là đưa

lại kết quả sát với thực tế, giúp đánh giá một cách chính xác các thông số của

hiệu năng.

Đánh giá chung cả ba phương pháp nêu trên đều có những ưu điểm, nhược

điểm trong vấn đề đánh giá hiệu năng mạng. Dựa vào điều kiện thực tế và loại

bài toán giải quyết, luận án sử dụng phương pháp đánh giá hiệu năng bằng mô

phỏng thông qua phần mềm NS2. Đây là bộ mô phỏng được các nhà nghiên cứu

uy tín sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về mạng truyền thông nói chung

và mạng adhoc nói riêng.

1.4. Hướng tiếp cận giải quyết bài toán hiệu năng trong

mạng adhoc

Để giải quyết bài toán nâng cao hiệu năng trong mạng adhoc, hiện nay có

nhiều hướng tiếp cận, trong đó nổi lên ba hướng tiếp cận chủ đạo sau: Hướng

tiếp cận về giao thức định tuyến [31, 32, 33, 34, 35]; Hướng tiếp cận về cơ chế

xử lý hàng đợi [28, 29, 36] và Hướng tiếp cận về phương thức truy nhập môi

trường truyền [34, 37, 38, 39, 40, 41]. Phần dưới đây trình bày tóm tắt một số

phương pháp nghiên cứu phổ biến theo các hướng tiếp cận được nêu.

1.4.1. Hướng tiếp cận về giao thức định tuyến

Do đặc tính biến động của mô hình mạng khi các nút mạng di chuyển nên

việc định tuyến khó khăn và phức tạp hơn so với mạng truyền thống. Bài toán

định tuyến trong mạng không dây adhoc phải thỏa mãn nhiều ràng buộc phức

tạp, đó là giảm tối đa các gói tin điều khiển để tối ưu hóa phụ tải, thuật toán

đơn giản nhưng hiệu quả để nâng cao thời gian hoạt động của thiết bị v.v. Các

tham số đo lường cơ bản của hiệu năng như độ trễ, độ mất gói phụ thuộc rất

nhiều vào thuật toán định tuyến. Đây là hướng nghiên cứu, hiện nhận được sự

quan tâm của cộng đồng các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước.

Nhiều nghiên cứu [31, 32, 33, 34, 35] theo hướng này giới thiệu phương pháp

cải tiến phương thức định tuyến thông qua gói tin điều khiển và hàm trọng số.

Nghiên cứu trong [31] đề xuất một hàm trọng số phản ánh tỷ lệ tín hiệu trên

nhiễu trung bình WSA (Weighted Signal to noise ratio Average) tại tầng vật lý

cho giao thức định tuyến DSDV (Destination Sequenced Distance Vector). Kết

quả của nghiên cứu này cho thấy các thông số về độ trễ và thông lượng đều

được cải thiện. Nghiên cứu [32] đề xuất hàm trọng số phản ánh tỷ lệ nhiễu theo

phương pháp thăm dò, sau đó điều chỉnh lại giao thức OSLR. Kết quả nghiên

cứu cho thấy hiệu năng được cải thiện so với phương pháp gốc. Nghiên cứu [33]

đề xuất phương pháp cải tiến giao thức AODV (Ad hoc On Demand Distance

Vector) sử dụng mô hình xuyên lớp bằng cách thêm trường dữ liệu LC (Link

cost) để chọn lại lộ trình. Kết quả được đánh giá qua mô phỏng cho thấy các

thông số thời gian trễ, thông lượng và tỷ lệ truyền gói dữ liệu thành công cao

hơn so với giao thức gốc. Nghiên cứu [34] đề xuất giải pháp cải tiến giao thức

định tuyến dựa trên nền thuật toán DSR và AODV bằng cách thêm các trường

SNR và RP ( Received Power) vào gói tin RREP để lựa chọn tuyến đường thích

hợp. Các tham số đo lường tỷ lệ truyền gói tin thành công, trễ truyền tải trung

bình và chi phí hoạt động đều đưa lại kết quả tích cực.

Các nghiên cứu [42, 43, 44, 3, 45] đề xuất phương pháp định tuyến theo mật

độ tải lưu lượng nhằm đảm bảo cân bằng tải giữa tất cả các kết nối trong mạng

nhằm giảm thiểu tình trạng nghẽn cục bộ. Kết quả mô phỏng cho thấy các tham

số đo lường như thời gian trễ trung bình giảm và việc thiết lập kết nối hiệu quả

hơn.

Ngoài các phương pháp đã nêu ở trên, phương pháp sử dụng lý thuyết logic

mờ để cải tiến các thuật toán định tuyến trong mạng adhoc cũng thu hút nhiều

sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Nghiên cứu [46] sử dụng logic mờ để đề

xuất một thuật toán định tuyến ERPN (Efficient Routing Protocol under Noisy

Environment). Trong đó đầu vào xét các hiệu ứng vật lý từ tham số cường độ

tín hiệu và hệ số nhiễu. Giải pháp này đã chứng minh thuật toán định tuyến

ERPN mang lại tỷ lệ truyền gói tin thành công và thông lượng cao hơn, giảm

tỷ lệ lỗi bit so với các thuật toán định tuyến truyền thống.

Đánh giá chung, đây là hướng tiếp cận nhằm xây dựng chiến lược tìm đường

đi tối ưu thực hiện chủ yếu tại tầng mạng. Các giải pháp đề xuất đều tập trung

vào cách thức thiết lập và duy trì thông tin định tuyến tại các nút mạng nhằm

đảm bảo các tiêu chí như giảm độ trễ, độ mất gói góp phần nâng cao hiệu năng

mạng nói chung.

1.4.2. Hướng tiếp cận về cơ chế xử lý hàng đợi

Nhiều nghiên cứu về phương pháp lập lịch được công bố xoay quanh việc cải

tiến các phương pháp lập lịch truyền thống như FIFO, Round Robin. Cơ chế

chung của các giải pháp này nhằm kiểm soát các gói tin đi vào và đi ra hàng đợi

từ đó điều chỉnh lưu lượng giữa các luồng và các nút mạng một cách thích hợp.

Nghiên cứu [28] đề xuất phương pháp cải tiến thuật toán lập lịch FIFO theo

trọng số ưu tiên từ lớp MAC để nâng cao tính công bằng. Kết quả mô phỏng

trên mô hình mạng adhoc đa chặng cho thấy thông lượng được cải thiện. Trong

nghiên cứu [29] các tác giả đề xuất phương pháp lập lịch cải tiến dựa theo hàng

đợi RR với giả thiết tầng MAC đã bảo đảm cân bằng trong việc chia sẻ băng

thông. Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu năng được cải thiện nhưng giải pháp

này không phù hợp trong thực tế. Nghiên cứu [36] đề xuất phương pháp lập lịch

mới dựa trên xác suất với hàng đợi Round Robin nhằm đạt được tính công bằng

trên mỗi luồng trong các mạng adhoc đa chặng. Ý tưởng chủ đạo của phương

pháp này dựa trên việc quản lý các hàng đợi RR để bảo đảm công bằng trên bộ

đệm dựa vào các thuật toán điều khiển số lượng các gói tin đầu vào đến hàng

đợi, thuật toán điều khiển lượt các hàng đợi được đọc, và thuật toán điều khiển

các gói tin đi ra khỏi hàng đợi. Mô phỏng với các chỉ số hiệu năng như thông

lượng tổng cộng và công bằng đều được cải thiện.

Đánh giá chung về các phương pháp tiếp cận theo hướng hàng đợi, các nghiên

cứu cho thấy đều thực hiện trên tầng liên kết với các giải pháp cải tiến từ các

giải thuật đã có nhằm vào các tiêu chí thông dụng như nâng cao thông lượng,

giảm độ trễ. Đây là hai tiêu chí quan trọng để giải quyết bài toán nâng cao hiệu

năng trong mạng adhoc. Mặc dù, các kết quả công bố gần đây được cải thiện

nhưng xét về tiêu chí công bằng thì đây vẫn là một hướng cần đầu tư nhiều

nghiên cứu để đạt được hiệu quả hơn nữa cho các ứng dụng hỗ trợ QoS trong

mạng adhoc.

1.4.3. Hướng tiếp cận về phương thức truy nhập môi trường truyền

Các nghiên cứu theo hướng này tập trung vào giải quyết vấn đề tương tranh

tại tầng MAC nơi có sự cạnh tranh kênh truyền giữa các thiết bị. Trong đó có

hai xu hướng nghiên cứu chính, xu hướng thứ nhất là cải tiến các giao thức truy

nhập phân tán (DCF, EDCA. . . ) với việc tập trung xây dựng cơ chế truy nhập

thông qua các gói tin điều khiển. Xu hướng thứ hai là cải tiến các tham số trong

giao thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA, nhằm cải thiện

hiệu năng và gia tăng tính công bằng cho các luồng dữ liệu. Một phân lớp đang

được nhiều nghiên cứu quan tâm là giải quyết các bài toán trong phương thức

truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA do phương thức chức năng

cộng tác phân tán DCF không có cơ chế bảo đảm QoS [34].

Nằm trong xu hướng thứ nhất, một số nghiên cứu [37] tập trung vào việc thiết

kế thuật toán điều khiển truy nhập MAC nhằm chia sẻ hiệu quả kênh truyền

giữa các nút có tranh chấp. Mục đích của giải pháp là giải quyết bài toán xung

đột thường gây ra do cơ chế BEB (Binary Exponential Backoff) trong thuật toán

quay lui và sự tương tranh giữa các nút có tốc độ truyền cao và thấp. Qua đó

[37] đề xuất thuật toán để giảm xung đột dựa vào bộ đếm ngược được thiết lập

khi truy nhập thành công vào kênh. Bộ đếm ngược có nhiệm vụ xác định giá

trị DRV (Deterministic Reservation Value) để làm cơ sở cho việc truyền dữ liệu

tại mỗi nút. Thuật toán trong [37] có thể áp dụng cho các thực thể của IEEE

802.11 DCF và IEEE 802.11 EDCA. Kết quả mô phỏng cho thấy các tham số

về thông lượng và tính công bằng tốt hơn và tỷ lệ xung đột giảm. Các nghiên

cứu [38], [39], [40] đề xuất phương pháp cải tiến giao thức thiết lập kênh truyền

từ các gói tin điều khiển RTS/CTS/Data/ACK để giảm việc xung đột với các

trạm ẩn trong mạng. Tuy nhiên các phương pháp này vẫn chưa giải quyết triệt

để được vấn đề mất cân bằng trong sử dụng băng thông giữa các trạm [41], [27].

Với xu hướng thứ hai, các nghiên cứu [46, 26, 36, 47] đề cập đến giải pháp

điều chỉnh cơ chế cửa số tương tranh CW trong phương thức truy nhập phân

tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA. Phần lớn các nghiên cứu theo hướng này tiếp

cận qua mô hình toán học theo sơ đồ Markov. Nhược điểm của những phương

pháp này chủ yếu mới chứng minh về mặt toán học kèm nhiều giả thiết khi áp

dụng vào thực tế khó khả thi. Các nghiên cứu [48, 49, 50, 51] đề xuất cơ chế cải

tiến điều chỉnh tham số truyền TXOP. Trong đó nghiên cứu [49] đề xuất điều

chỉnh TXOP dựa trên tỷ lệ CBR (Channel Busyness Ratio) để giải quyết vấn đề

công bằng. Trong phương pháp này, CBR được tính bằng cách phân chia thời

lượng kênh bận với thời lượng truyền khung. Sau đó, dựa trên việc so sánh tỷ

lệ kênh bận và giá trị ngưỡng để tính toán giá trị TXOP mới. Nghiên cứu [49]

đề xuất cơ chế điều chỉnh tham số TXOP động, dựa trên trạng thái hiện tại

của hàng đợi. Mỗi hàng đợi sẽ so sánh với giá trị ngưỡng để điều chỉnh tham

số TXOP tăng hay giảm tùy thuộc vào lưu lượng của mạng. Nghiên cứu [50]

đề xuất thuật toán phân tán thích ứng để xác định TXOP một cách linh hoạt

dựa trên thông lượng yêu cầu tại mỗi nút mạng. Mỗi trạm sẽ đo thông lượng

của mình trong một khung thời gian để so sánh với giá trị mong muốn nhằm

thiết lập lại giá trị TXOP mới. Nghiên cứu [51] đề xuất phương pháp điều chỉnh

tham số TXOP theo cơ chế động dựa vào trọng số công bằng của hàng đợi WFR

(Weighted Fair Queuing) và tốc độ lưu lượng trung bình của các luồng dữ liệu

để thiết lập giá trị TXOP mới.

Đánh giá chung về hướng tiếp cận theo phương thức truy nhập môi trường

truyền thực hiện tại tầng MAC nơi diễn ra sự cạnh tranh về kênh truyền thông

không dây dùng chung được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm giải quyết. Các

phương pháp giới thiệu gần đây cho thấy chủ yếu tập trung vào việc cải tiến

giao thức truy nhập phân tán DCF và EDCA. Trong đó, hướng nghiên cứu cải

thiện các tham số trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11

EDCA nhằm cải thiện chất lượng cho các luồng dữ liệu đa phương tiện được

nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Mặc dù nhiều kết quả mang tính tích cực đã

đạt được, nhưng với mạng không dây adhoc nhiều chỉ số quan trọng như tính

công bằng và tính ổn định thông lượng vẫn chưa có giải pháp toàn diện.

1.4.4. Một số đánh giá, nhận xét

Qua nhiều công trình nghiên cứu thuộc các hướng tiếp cận giải quyết bài toán

hiệu năng cho mạng adhoc, nghiên cứu sinh rút ra một số nhận xét sau:

(1) Các tham số về độ đo sử dụng trong đánh giá hiệu năng tập trung chủ yếu

vào các độ đo hướng tới hệ thống như thông lượng, độ trễ, tỷ lệ truyền gói

dữ liệu thành công và chỉ số công bằng. Phần lớn các công trình công bố

đều tập trung giải quyết một vài độ đo thành phần theo mục tiêu nghiên

cứu mà chưa có nhiều công trình nghiên cứu nâng cao đồng thời nhiều chỉ

số về độ đo. Các giá trị tham số đầu vào trong mô phỏng ít được công bố

nên khó khăn cho việc so sánh giữa các giải pháp.

(2) Giao thức truyền thông IEEE 802.11 cho mạng adhoc là đối tượng được

nhiều nghiên cứu giới thiệu các đề xuất cải tiến nhằm nâng cao hiệu năng

mạng. Những đề xuất này thực thi trên tầng vật lý, tầng điều khiển liên kết

logic và tầng điều khiển truy nhập.

(3) Phương pháp đánh giá hiệu năng phổ biến là dùng phần mềm mô phỏng

như NS2, OMNet++. Các phương pháp sử dụng mô hình giải tích và thực

nghiệm do tính phức tạp và hiệu quả áp dụng trong thực tế nên còn hạn

chế.

1.5. Hướng tiếp cận và định hướng nghiên cứu của luận

án

Trên cơ sở phân tích những hướng tiếp cận chủ đạo ở trên, luận án chọn

hướng tiếp cận theo phương thức điều khiển truy nhập môi trường truyền nhằm

cải tiến các tham số trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE

802.11 EDCA. Hướng tiếp cận này được lựa chọn dựa trên những vấn đề còn

tồn tại trong việc thiết lập bộ giá trị tham số ưu tiên IEEE 802.11 EDCA cho

mạng adhoc.

(1) Vấn đề về tính cố định trong bộ tham số điều khiển truy nhập phân tán

nâng cao trong IEEE 802.11 EDCA.

Chuẩn IEEE 802.11e [30] dựa trên phương thức truy nhập phân tán nâng cao

EDCA (Enhanced Distributed Channel Access) để truy cập môi trường truyền

có phân biệt mức ưu tiên khác nhau cho mỗi loại luồng dữ liệu. Năm 2012 [18]

chuẩn IEEE 802.11e đã được chấp thuận như một phần của chuẩn IEEE 802.11.

Cơ chế EDCA cài đặt trên các thực thể chuẩn IEEE 802.11 sử dụng các hàng

đợi để nhận và xử lý những frame cần truyền đi, mỗi hàng đợi dựa trên những

tham số đặc trưng cho từng AC (Access Category) để tạo các mức ưu tiên tranh

chấp khác nhau cho mỗi loại dữ liệu (Voice, Video, Best-effort, Background)

như Hình 1.13. Trong đó khối Packet Reception có chức năng nhận gói tin của

tầng trên chuyển xuống. Khối chức năng Access Category Mapping thực hiện

việc ánh xạ trọng số ưu tiên người dùng UP (User Priority) vào các hàng đợi

tương ứng. Khối Access Category tương ứng với các loại hàng đợi xử lý mức ưu

tiên cho từng loại dữ liệu.

Hình 1.13: Các loại ACs và hàng đợi trong IEEE 802.11 EDCA [30]

Cơ chế xử lý tranh chấp truy nhập đường truyền theo mức ưu tiên trong

IEEE 802.11 EDCA dựa vào các tham số sau.

(i) Tham số AIFS (Arbitration Inter-Frame Space): là khoảng thời gian chờ

trước khi truyền gói tin tiếp theo hoặc khởi động thuật toán quay lui. Trong đó

số AIFSN là số khe thời gian (slotTime) sau mỗi khung tin SIFS. Theo đó một

AC với giá trị AIFSN thấp sẽ có giá trị AIFS nhỏ, tương ứng với mức ưu tiên

cao hơn.

(ii) Tham số CWmin, CWmax: là giới hạn nhỏ nhất, lớn nhất của cửa sổ tương

tranh (CW), sử dụng trong thuật toán quay lui (back-off); Một AC có mức ưu

tiên cao, thì giá trị CWmin, CWmax nhỏ so với những AC có mức ưu tiên thấp.

Việc một AC có độ ưu tiên cao được chia sẻ phần băng thông lớn hơn khi mạng

trở nên tắc nghẽn điều này làm giảm sút hiệu quả hoạt động của những AC có

độ ưu tiên thấp.

(iii) Tham số TXOP (Tranmission Opportunity): là khoảng thời gian truyền

tối đa khi luồng được quyền truyền dữ liệu. Khi giá trị bằng 0, nghĩa là chế độ

CFB (Contention Free Bursting) không được kích hoạt và do đó mỗi lần truyền

dữ liệu chỉ được truyền đi một khung tin duy nhất. Nếu giá trị này khác 0, thì

AC sẽ được truyền khung tin từ hàng đợi tương ứng của loại AC đó không vượt

quá giá trị TXOP của AC đó. Một AC có độ ưu tiên cao thì giá trị TXOP sẽ

lớn hơn giá trị TXOP của AC có độ ưu tiên thấp.

Vấn đề đang tồn tại với bộ tham số trong phương thức truy nhập phân tán

nâng cao IEEE 802.11 EDCA được giới thiệu ở trên là các giá trị này được thiết

lập theo giá trị mặc định của chuẩn IEEE 802.11e tại Bảng 2.3. Bộ giá trị này

được áp dụng cho tất cả các loại kiến trúc mạng tỏ ra không phù hợp với đặc

tính của mạng adhoc, có cấu trúc thường xuyên thay đổi với mức độ chia sẻ,

tương tranh về băng thông giữa các nút láng giềng vào từng thời điểm là khác

nhau. Nhiều nghiên cứu [52, 53, 54] chỉ ra rằng, phương thức truy nhập phân

tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA đã đáp ứng phần nào việc đảm bảo QoS cho

dữ liệu đa phương tiện, tuy nhiên nhiều chỉ số hiệu năng vẫn còn hạn chế vì yếu

tố cố định giá trị cho bộ tham số trong IEEE 802.11 EDCA.

(2) Vấn đề về tính công bằng trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao

IEEE 802.11 EDCA.

Xét một AC với 4 hàng đợi, tương ứng cho 4 loại dữ liệu Voice, Video, Best-

effort, Background. Kích thước cửa sổ tương tranh CW và giá trị Backoff cho

mỗi luồng được gán như Hình 1.14. Dễ nhận thấy, AC có mức ưu tiên cao hơn

(AC[VI], AC[VO]) chỉ chờ khoảng thời gian có AIFS nhỏ hơn. Các AC có mức

ưu tiên thấp hơn (AC[BE], AC[BK]) phải chờ trong khoảng thời gian AIFS lớn

hơn. Điều này giúp cho bộ đếm của các AC có mức ưu tiên cao về 0 sớm hơn.

Hình 1.14: Cơ chế truy nhập kênh có xung đột bên trong 802.11 EDCA [55]

Ví dụ này, cho thấy vai trò của các tham số trong IEEE 802.11 EDCA với

các luồng dữ liệu ưu tiên có sự khác biệt. Tức là AC có mức ưu tiên cao hơn,

sẽ chiếm nhiều băng thông hơn, truyền nhiều khung tin hơn so với AC có mức

ưu tiên thấp. Điều này cũng cho thấy các AC có mức ưu tiên thấp dễ bị “bỏ

đói” khi mạng đạt trạng thái bão hòa. Các mô hình xung đột do sự canh tranh

kênh truyền bên trong AC trong cùng một trạm và bên ngoài giữa các trạm như

Hình 1.15 cũng dẫn đến sự mất cân bằng thông lượng giữa các luồng. Việc xảy

ra xung đột bên trong được giải thích khi có tình huống nhiều ACs trong một

trạm có bộ đếm thời gian chờ trở về 0 cùng lúc. Trong trường hợp này AC có

mức ưu tiên cao nhất sẽ được truyền frame và AC có mức ưu tiên thấp hơn sẽ

nhân đôi cửa sổ tương tranh và thực hiện khởi tạo lại bộ đếm.

Hình 1.15: Cơ chế truy nhập kênh có xung đột bên ngoài 802.11 EDCA [55]

Sự cạnh tranh về môi trường truyền theo mức độ ưu tiên khác nhau đặt ra

những thách thức về bài toán nâng cao tính công bằng trong phương thức truy

nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA đối với mạng adhoc.

Trên cơ sở các phân tích trên, luận án xác định phạm vi tập trung nghiên

cứu các tham số trong cơ chế truy nhập kênh truyền phân tán nâng cao IEEE

802.11 EDCA với mục tiêu hướng tới nhằm bảo đảm thông lượng cho các luồng

dữ liệu trong điều kiện khi tải của mạng tăng cao đồng thời nâng cao chỉ số

công bằng (fairness index) cho các luồng dữ liệu. Để giải quyết bài toán đặt ra,

luận án nghiên cứu các nội dung chủ yếu sau.

Hình 1.16: Phương pháp điều khiển truy nhập trong IEEE 802.11 [19]

Nội dung 1: Khảo sát, phân tích, đánh giá ảnh hưởng một số tham số trong

IEEE 802.11 EDCA có ảnh hưởng đến thông lượng các luồng dữ liệu ưu tiên tới

hiệu năng mạng adhoc.

Trong nội dung này, luận án tiếp cận theo hướng khảo sát, đánh giá các tham

số trong phương thức truy nhập IEEE 802.11 EDCA có ảnh hưởng đến thông

lượng các luồng Voice, Video và Best-effort. Đây là cơ sở để đưa ra các đề xuất

mới nhằm nâng cao hiệu năng theo hướng thích nghi cho nhiều tô-pô mạng khác

nhau.

Nội dung 2: Đề xuất phương pháp cải thiện chất lượng luồng dữ liệu theo

mức độ ưu tiên khác nhau dựa trên cơ chế điều chỉnh tham số TXOP động trong

IEEE 802.11 EDCA.

Trong nội dung này, luận án đề xuất thuật toán điều chỉnh cơ hội truyền qua

tham số TXOP động với các luồng dữ liệu có mức độ ưu tiên khác nhau dựa

theo trọng số. Mỗi nút sẽ căn cứ trên các luồng dữ liệu phát và các luồng dữ

liệu của các nút láng giềng để điều chỉnh tham số TXOP nhằm đạt được băng

thông theo trọng số ưu tiên. Ý tưởng của phương pháp này là ngăn chặn việc

mất công bằng xảy ra khi các luồng có độ ưu tiên cao có xu hướng chiếm toàn

bộ băng thông của các luồng ưu tiên thấp. Luận án đưa ra trọng số ưu tiên cho

từng loại luồng dữ liệu. Trong trạng thái mạng bão hòa, khi các luồng dữ liệu

yêu cầu thông lượng vượt quá khả năng của băng thông, mỗi loại luồng dữ liệu

sẽ nhận được thông lượng theo tỉ lệ phân chia thích hợp.

Nội dung 3: Đề xuất phương pháp sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông

minh một số tham số trong IEEE 802.11 EDCA nhằm nâng cao tính công bằng

cho các luồng dữ liệu.

Nội dung này là sự kế thừa phát triển các kết quả của hướng nghiên cứu về

lĩnh vực mạng không dây adhoc trong nhiều năm. Trong đó, luận án giới thiệu

một mô hình đơn giản để sử dụng các kết quả dữ liệu đã được thực nghiệm qua

mô phỏng nhằm xây dựng một cơ chế điều khiển thông minh các tham số trong

IEEE 802.11 EDCA bằng phương pháp sử dụng Fuzzy logic trong môi trường

mạng adhoc. Mục tiêu của phương pháp là nhằm đưa lại sự công bằng về thông

lượng của từng loại dữ liệu trong chuẩn IEEE 802.11.

1.6. Kết luận chương

Trong chương này, luận án hệ thống lại những lý thuyết cơ bản của mạng

không dây nói chung và mạng adhoc nói riêng. Trong đó đi sâu phân tích những

vấn đề ảnh hưởng đến hiệu năng mạng adhoc, đồng thời nhận diện các vấn đề

đang còn tồn tại. Luận án cũng điểm lại những nghiên cứu liên quan theo các

hướng tiếp cận chủ đạo trong những năm gần đây mà các nhà nghiên cứu trong

nước và trên thế giới đã đạt được. Trên cơ sở đó, luận án trình bày định hướng

nghiên cứu để giải quyết các vấn đề mình lựa chọn.

Nội dung chương được tổng hợp từ các tài liệu chuyên ngành và một phần

được trích rút từ các công bố trong 3 bài báo khoa học chuyên ngành [CT3],

[CT5], [CT8].

CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ BỘ THAM

SỐ TRUY XUẤT KÊNH TRUYỀN PHÂN TÁN

NÂNG CAO IEEE 802.11 EDCA

Trong chương này, luận án phân tích cơ chế điều khiển truy nhập kênh truyền

phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA thông qua việc phân tích, khảo sát các

tham số điều khiển truy nhập môi trường truyền trong IEEE 802.11 EDCA

nhằm đánh giá sự tác động, ảnh hưởng đến chất lượng các luồng Voice, Video

và Best-effort. Nội dung cơ bản của chương 2, bao gồm: Khảo sát, phân tích,

đánh giá ảnh hưởng tham số TXOP trong IEEE 802.11 EDCA tới hiệu năng

mạng adhoc; Khảo sát, phân tích, đánh giá ảnh hưởng tham số CW trong IEEE

802.11 EDCA tới hiệu năng mạng adhoc; Thiết lập các kịch bản và xây dựng

mô phỏng để đánh giá vai trò của các tham số trong IEEE 802.11 EDCA. Việc

đánh giá, sẽ xem xét dựa trên các tiêu chí về thông lượng, chỉ số công bằng qua

công cụ mô phỏng NS2. Đây là cơ sở để đưa ra các đề xuất mới nhằm nâng cao

hiệu năng, tăng chất lượng cho các luồng dữ liệu thực thi trên các ứng dụng đòi

hỏi khắt khe về các tiêu chí đảm bảo chất lượng QoS.

2.1. Phương thức truy nhập kênh truyền phân tán nâng

cao IEEE 802.11 EDCA

2.1.1. Tổng quan IEEE 802.11 EDCA (Enhanced Distributed Chan-

nel Access)

Giao thức IEEE 802.11 hiện đã trở thành chuẩn thực tế trong việc điều khiển

truy cập kênh truyền thông trong mạng không dây. Giao thức IEEE 802.11 có

hai chế độ hoạt động là Infrastructure mode và adhoc mode. Nhiều nghiên cứu

[56, 57, 58] đã chỉ ra rằng các chức năng cộng tác phân tán DCF (Distributed

Bảng 2.1: Bảng các luồng dữ liệu theo thứ tự ưu tiên [30]

Độ ưu tiên AC Kiểu dữ liệu

Thấp nhất BK Background

- BE Best-effort

- VI Video

Cao nhất VO Voice

Coordination Function) trong chuẩn IEEE 802.11 không có bất kỳ một cơ chế

nào phân biệt các luồng dữ liệu để ưu tiên xử lý, do đó không đảm bảo chất

lượng dịch vụ (QoS) cho những ứng dụng đa phương tiện.

Khắc phục những hạn chế đó, chuẩn IEEE 802.11e ra đời cho phép xử lý dữ

liệu dựa trên dịch vụ có phân biệt [59, 60, 61]. Điểm nổi bật của IEEE 802.11e,

có chức năng cộng tác lai HCF (Hybrid Coordination Function) là sự kết hợp

của DCF và PCF. HCF bao gồm hai cơ chế điều khiển truy nhập kênh truyền,

gồm truy cập kênh truyền phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA (Enhanced

Distributed Channel Access) dựa trên cơ chế có tranh chấp (Contention-based)

và cơ chế điều khiển truy nhập tập trung không có tranh chấp HCCA (HCF

Controlled Channel Access) dựa trên cơ chế hỏi vòng.

Cơ chế EDCA cài đặt trên các thực thể chuẩn IEEE 802.11 sử dụng các hàng

đợi để nhận và xử lý những frame cần truyền đi, phân loại tương ứng với từng

AC (Access Categories). Để cung cấp chất lượng dịch vụ, cơ chế IEEE 802.11

EDCA áp dụng bốn bộ tham số độc lập cho từng hàng đợi. IEEE 802.11 EDCA

được xem là một phiên bản nâng cấp của IEEE 802.11 DCF, theo cơ chế tranh

chấp truy nhập môi trường truyền sử dụng CSMA/CA và hàm quay lui (back-

off), nhưng dựa trên những tham số đặc trưng cho từng AC để tạo các mức ưu

tiên tranh chấp khác nhau [62, 63]. Có 4 kiểu dữ liệu với độ ưu tiên được mô

tả trong Bảng 2.1, dưới đây. Mỗi frame từ tầng trên chuyển xuống tầng MAC

được đánh trọng số ưu tiên người dùng (User Priority - UP) tùy thuộc vào ứng

dụng sinh ra frame đó. Có 8 giá trị trọng số ưu tiên được mô tả trong Bảng 2.2.

Bảng 2.2: Bảng ánh xạ giữa UP và AC [30]

ưu UP AC

Kiểu dữ liệu Độ tiên

BK Background Thấp nhất 1

BK Background Thấp nhất 2

BE Best-effort - 0

BE Best-effort - 3

VI Voice - 4

VI Voice - 5

VO Voice Cao nhất 6

VO Voice Cao nhất 7

Các giá trị này sẽ được ánh xạ vào các hàng đợi tương ứng với kiểu dữ liệu. Tùy

thuộc vào tập tham số ưu tiên trong mỗi hàng đợi, các gói tin thuộc luồng dữ

liệu ưu tiên cao hơn sẽ được truy nhập vào kênh truyền với xác suất cao hơn.

2.1.2. Định dạng cấu trúc trường thông tin IEEE 802.11 EDCA

Cấu trúc trường thông tin cho tập các tham số EDCA được biểu diễn tại Hình

2.1. Trong đó, trường thông tin cho các loại AC (AC_BE, AC_BK, AC_V I, AC_V O)

sử dụng 4 bytes, mỗi AC bao gồm các trường chứa thông tin tập tham số của

EDCA như Hình 2.2.

Hình 2.1: Cấu trúc trường thông tin EDCA [18]

Trong đó, trường ACI sử dụng 2 bits làm trường định danh AC. Có 4 loại AC

tương ứng với các bit định danh 00, 01, 10, 11. Trường AIFS sử dụng 4 bits để

quy định số khoảng cách giữa các frame. Trường TXOP sử dụng 2 bytes để chưa

giá trị tham số cơ hội truyền TXOP. Trường ECWmin và ECWmax sử dụng 1

byte để quy định hệ số mũ cho cửa số tương tranh.

Hình 2.2: Cấu trúc trường thông tin cho mỗi AC [18]

Trong đó, giá trị CWmin và CWmax được thể hiện qua phương trình chứa giá

ECW min = 2ECW min − 1

trị hệ số mũ ECWmin và ECWmax:

ECW max = 2ECW max − 1

  (2.1)



Trong mỗi trạm, các tham số này được gán theo giá trị mặc định của chuẩn

IEEE 802.11 EDCA. Chức năng EDCAF chịu trách nhiệm gán quyền truy nhập

lên môi trường truyền dựa vào các giá trị ưu tiên được thiết lập trong mỗi AC.

2.1.3. Cơ chế truy nhập kênh truyền IEEE 802.11 EDCA

Cơ chế truy nhập kênh truyền được thực hiện thông qua bộ tham số thiết lập

cho mỗi AC theo mức độ ưu tiên của từng kiểu dữ liệu. Mỗi AC bao gồm các

tham số AIF S[AC], CWmin[AC], CWmax[AC] và T XOP [AC].

Hình 2.3: Thủ tục truy nhập kênh truyền trong IEEE 802.11 EDCA [30]

Hình 2.3 thể hiện mức độ ảnh hưởng các tham số trong thủ tục truy nhập

kênh truyền. Tất cả các luồng trong một trạm đều được gán quyền truy nhập

kênh khi cảm nhận kênh rỗi trong khoảng AIF S[AC] và khi biến đếm backof f

về 0. Do đó, khi luồng có chỉ số AIF SN [AC] và CW nhỏ sẽ có cơ hội truy nhập

kênh truyền lớn hơn các trạm khác. Đặc điểm và vai trò các tham số trong IEEE

802.11 EDCA được trình bày dưới đây:

(1) Tham số CWmin, CWmax: là giới hạn nhỏ nhất, lớn nhất của cửa sổ tương

tranh (CW). Trong đó tham số CWmin[AC], CWmax[AC] cho phép xác định hệ

số Backoff[AC] theo công thức (2.2).

Backof f [AC] = Random[0, min(2k(CWmin[AC] + 1) − 1, CWmax[AC])]

(2.2)

Với k là số lần truyền xảy ra xung đột.

(2) Tham số AIFS[AC]: xác định khoảng thời gian tối thiểu trước khi thực

hiện truyền một frame và thực hiện giảm bộ đếm biến backof f.

AIF S[AC] = AIF S[AC] × Te + SIF S

(2.3)

Trong đó, Te là biến thời gian cho 1 slot time.

(3) TXOP(Tranmission Opportunity): là khoảng thời gian truyền tối đa khi

luồng được quyền truyền dữ liệu. Luồng yêu cầu về độ trễ nhỏ sẽ có thời gian

truyền tối đa lớn và ngược lại.

Hình 2.4: Tham số TXOP limit trong IEEE 802.11 EDCA [30]

Theo Hình 2.4, một TXOP được tính bằng khoảng thời gian thực hiện truyền

các khung tin.

T XOP [AC] = TDAT A + 2 × SIF S + TACK

(2.4)

Trong đó, thoảng thời gian truyền thông báo gồm toàn bộ quá trình trao đổi

frame, như khoảng thời gian chờ SIFS, thời gian truyền ACK, thời gian truyền

dữ liệu và thời gian gửi nhận RTS/CTS nếu sử dụng cơ chế RTS/CTS.

2.1.4. Phân tích, đánh giá thông lượng các luồng dữ liệu trong IEEE

802.11 EDCA

Để đánh giá thông lượng các luồng dữ liệu trong IEEE 802.11 EDCA, luận

án sử dụng bộ mô phỏng NS2 có cải tiến. Mô hình đánh giá được mô tả tại Hình

2.5, trong đó, lựa chọn 3 loại dữ liệu điển hình Voice, Video, Best-effort để xem

xét, đánh giá thông lượng các luồng dữ liệu qua bộ tham số của IEEE 802.11

EDCA chuẩn.

Hình 2.5: Mô hình đơn chặng với 3 luồng dữ liệu

Bảng 2.3: Tham số mặc định của chuẩn IEEE 802.11 EDCA [30]

CWmin CWmax AIFS TXOP

AC[BK] 31 1024 7 0ms

AC[BE] 31 1024 3 0ms

AC[VI] 15 31 2 6.016ms

AC[VO] 7 15 2 3.264ms

Kết quả mô phỏng được thể hiện trong Hình 2.6, tùy theo mức độ ưu tiên,

phương thức truy nhập IEEE 802.11 EDCA đảm bảo luồng ưu tiên cao Voice

nhận được thông lượng nhiều hơn các luồng ưu tiên thấp hơn.

Hình 2.6: Throughput theo các tham số chuẩn IEEE 802.11 EDCA

Đồ thị tại Hình 2.6 cho thấy khi tải mạng nhỏ dưới 1.5Mbps, thông lượng

các luồng tương đương nhau, khi tải mạng trên 1.5Mbps, mức độ ưu tiên được

thể hiện rõ, trong đó luồng có mức ưu tiên theo thứ tự từ cao đến thấp Voice,

Video, Best-effort thể hiện qua các tham số TXOP, CW, AIFS được phân bổ

thông lượng theo tỷ lệ xấp xỉ 3:2:1.

2.2. Xây dựng mô phỏng đánh giá ảnh hưởng các tham số

trong IEEE 802.11 EDCA

Với mục tiêu nhằm đánh giá tác động của các tham số trong phương thức

truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA đối với mạng adhoc. Trong

chương này, luận án tiến hành xây dựng các kịch bản nhằm khảo sát, đánh giá

tính tương tranh giữa các luồng ưu tiên cao và luồng ưu tiên thấp theo chỉ số

thông lượng và tính công bằng trong mạng adhoc.

2.2.1. Thiết lập mô hình mạng và môi trường mô phỏng

Công cụ mô phỏng được sử dụng là Network Simulator (NS-2) [14]. Các tham

số mô phỏng được mô tả trong Bảng 2.4. Luận án sử dụng mô hình đơn chặng

với một nút gửi và một nút nhận theo Hình 2.5 nhằm đánh giá tính cạnh tranh

trực tiếp giữa các luồng trong một nút. Mô hình cho kịch bản đơn chặng, gồm

một nút phát S và một nút nhận D. Nút phát S gửi 3 luồng Best-effort, Video

and Voice tới nút D.

Bảng 2.4: Các tham số mô phỏng

Thông số Giá trị

Channel data rate 11 Mbps.

Antenna type Omni direction.

Radio Propagation Two-ray ground.

Transmission range 250 m.

Carrier Sensing range 550 m.

MAC protocol IEEE 802.11e.

Connection type UDP/CBR.

Buffer size 100 packet.

Simulation time 150s.

Trong đó, nguồn sinh lưu lượng CBR có các thông số cơ bản, gồm packet

size=1024bytes; packet interval= 1.0/lambda, với lambda là bước tăng của tải,

dataRate=11mb.

2.2.2. Các chỉ số đo lường mạng

(1) Thông lượng tổng cộng (Total throughput): Giá trị thông lượng tổng cộng

được định nghĩa bằng tổng các thông lượng của toàn bộ các luồng theo công

n (cid:88)

T otalT hroughput =

thức (2.5).

i=1

(2.5)

(2) Chỉ số công bằng (Fairness Index): Chỉ số Fairness Index được định nghĩa

F airnessIndex =

bởi by R. Jain [64] được tính theo công thức (2.6):

((cid:80)n n × (cid:80)n

i=1 xi)2 i=1(xi)2

(2.6)

Trong đó, n là số luồng và xi là thông lượng của luồng dữ liệu i.

2.2.3. Kịch bản đánh giá tham số TXOP

Trong kịch bản này, tham số TXOP được thiết lập cố định theo số liệu tại

Bảng 2.5, các giá trị thay đổi theo các trường hợp Case 1 đến Case 3. Trong đó,

kịch bản cho Case 1 đến Case 3 thực hiện cố định tham số TXOP của luồng

Video và Voice. Riêng luồng Best-effort thực hiện tăng dần giá trị theo mức

thấp đến mức cao. Các tham số AIFS, CW sử dụng theo giá trị mặc định của

chuẩn IEEE 802.11 EDCA tại Bảng 2.3.

Mục đích của kịch bản này nhằm đánh giá tác động tham số TXOP của luồng

có mức ưu tiên thấp đối với các luồng có mức ưu tiên cao. Tốc độ lưu lượng

tải G tăng dần theo bước nhẩy là 0.4 [Mbps] đến khi đạt thông lượng 8[Mbps].

Trong đó, các giá trị TXOP của luồng VI và luồng VO được giữ nguyên theo

giá trị mặc định của chuẩn IEEE 802.11 EDCA.

Bảng 2.5: Các kịch bản đánh giá tham số TXOP

AC TXOP Case 1(ms) TXOP Case 2(ms) TXOP Case 3(ms)

BE 3.264 6.016 10

VI 6.016 6.016 6.016

VO 3.264 3.264 3.264

Việc chọn các tham số của luồng BE theo nguyên tắc tăng dần giá trị ưu tiên.

Ở đây thông lượng của luồng BE được coi là cơ sở nhằm so sánh tỷ lệ thông

lượng giữa luồng Voice: Best-effort, và giữa luồng Video:Best-effort khi tải tăng

dần đến trạng thái bão hòa.

2.2.4. Phân tích kết quả mô phỏng đánh giá tham số TXOP

Kết quả thông lượng các luồng theo từng kịch bản đánh giá tham số TXOP

được thể hiện tại Hình 2.7.

Hình 2.7: Throughput các luồng BE cho từng kịch bản tại Bảng 2.5

Kết quả về chỉ số công bằng đánh giá tham số TXOP theo từng kịch bản

được thể hiện tại Bảng 2.6.

Bảng 2.6: Bảng chỉ số công bằng cho các kịch bản tại Bảng 2.5

802.11 EDCA TXOP Case 1 TXOP Case 2 TXOP Case 3

0.6 0.67 0.8 0.78

Từ hai chỉ số đo lường của hiệu năng là thông lượng và độ công bằng thu

được qua các kịch bản mô phỏng, luận án đưa ra các nhận xét sau:

(1) Kết quả tại Hình 2.7 thực hiện mô phỏng với giá trị TXOP theo các kịch

bản Case 1 đến Case 3, cho thấy khi tải dưới 2Mbps, thông lượng của các

luồng tăng đều, khi tải mạng tăng lên trên 2Mbps thì thông lượng các luồng

ưu tiên thấp giảm xuống do có sự cạnh tranh với các luồng ưu tiên cao.

(2) Kết quả về chỉ số Fairness Index tại Bảng 2.6 với giá trị TXOP theo các

kịch bản Case 1 đến Case 3, cho thấy chỉ số Fairness trường hợp Case 2

đưa lại trọng số tốt nhất. Điều này, cho thấy giá trị thông lượng và chỉ số

công bằng không tỷ lệ thuận với nhau. Việc tìm điểm cân bằng giữa thông

lượng và chỉ số công bằng đòi hỏi phải tính đến trong bài toán nâng cao

hiệu năng cho mạng adhoc.

2.2.5. Kịch bản đánh giá tham số CW

Trong kịch bản này, tham số CW được thiết lập cố định theo số liệu tại Bảng

2.7, bao gồm giá trị thay đổi theo các trường hợp Case 1 đến Case 3. Trong đó,

các giá trị CW của luồng VI và luồng VO sẽ được giữ nguyên, còn giá trị CW

của luồng BE được giảm dần về giá trị nhằm gia tăng cơ hội truy nhập kênh

truyền cho luồng. Các tham số AIFS, TXOP sử dụng theo giá trị mặc định của

chuẩn IEEE 802.11 EDCA tại Bảng 2.3. Mục đích của các kịch bản này nhằm

đánh giá ảnh hưởng tham số CW của luồng có mức độ ưu tiên thấp với luồng

có độ ưu tiên cao. Trong mô phỏng này, tốc độ lưu lượng tải G tăng dần theo

bước nhẩy là 0.4 [Mbps] đến khi đạt tốc độ lớn nhất 8[Mbps]

Bảng 2.7: Các kịch bản đánh giá tham số CW

CW Case 1 CW Case 2 CW Case 3

Min Max Max Min Max Min

BE 15 31 7 15 2 7

VI 15 31 15 31 15 31

VO 7 15 7 15 7 15

Việc chọn các tham số CW của luồng BE theo nguyên tắc tăng dần giá trị

ưu tiên. Ở đây thông lượng của luồng BE được coi là cơ sở nhằm so sánh tỷ lệ

thông lượng giữa luồng Voice: Best-effort, và giữa luồng Video:Best-effort khi

tải tăng dần đến trạng thái bão hòa.

2.2.6. Phân tích kết quả mô phỏng đánh giá tham số CW

Kết quả thông lượng luồng BE đánh giá tham số CW theo các kịch bản được

thể hiện tại Hình 2.8.

Hình 2.8: Throughput các luồng BE cho từng kịch bản tại Bảng 2.7

Kết quả về chỉ số công bằng các luồng đánh giá tham số CW theo các kịch

bản được thể hiện tại Bảng 2.8.

Bảng 2.8: Bảng chỉ số công bằng cho các kịch bản theo Bảng 2.7

802.11 EDCA CW Case 1 CW Case 2 CW Case 3

0.6 0.67 0.79 0.77

Từ hai chỉ số đo lường của hiệu năng là thông lượng và độ công bằng thu

được qua các kịch bản mô phỏng, luận án đưa ra các nhận xét sau.

(1) Kết quả tại Hình 2.8 khi mô phỏng với giá trị CW theo các kịch bản Case 1

đến Case 3, cho thấy khi tải dưới 1.5Mbps, thông lượng của các luồng tăng

đều, khi tải mạng tăng lên trên 1.5Mbps thì thông lượng các luồng phân

hóa với ưu thế thuộc về luồng Voice và Video.

(2) Kết quả về chỉ số Fairness Index tại Bảng 2.8 với giá trị CW theo các kịch

bản Case 1 đến Case 3, cho thấy chỉ số Fairness trong trường hợp Case 2

tốt nhất. Điều này cũng cho thấy giá trị thông lượng và chỉ số công bằng

không tỷ lệ thuận với nhau. Việc tìm điểm cân bằng giữa thông lượng và

chỉ số công bằng đòi hỏi phải tính đến trong bài toán nâng cao hiệu năng

cho mạng adhoc

2.3. Một số kết luận

(1) Tham số TXOP, CW trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE

802.11 EDCA được thiết lập theo giá trị mặc định do IEEE 802.11 đưa ra

không phù hợp với mạng adhoc [65, 66, 26, 67] do tô-pô mạng luôn biến đổi

trong điều kiện có sự chia sẻ băng thông với các nút láng giềng.

(2) Nếu nâng cao chỉ số công bằng thì giá trị thông lượng sẽ bị thu hẹp lại. Hai

tham số này được xem là tỷ lệ nghịch nhau.

(3) Giá trị tham số TXOP, CW tại các luồng ít ưu tiên nếu được tăng dần sẽ

kéo theo việc tăng thông lượng nhưng chỉ số công băng sẽ phá vỡ vì thế

việc đảm bảo giữa thông lượng và chỉ số công bằng cần điều chỉnh các giá

trị TXOP, CW một cách linh hoạt.

2.4. Kết luận chương

Trong chương này, luận án tập trung phân tích cơ chế hoạt động của phương

thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA. Xây dựng các kịch bản

mô phỏng khác nhau cho hai tham số quan trọng trong phương thức truy nhập

phân tán IEEE 802.11 EDCA để đánh giá tác động đến hiệu năng mạng. Việc

đánh giá nhằm xác định vai trò cụ thể của các tham số TXOP và CW đối với

luồng Voice, Video và Best-effort theo hai tiêu chí của hiệu năng là thông lượng

và độ công bằng. Việc phân tích cơ chế hoạt động của các tham số trong phương

thức truy nhập môi trường truyền phân tán nâng cao tại tầng MAC cho ta đánh

giá một cách khách quan các mặt mạnh, mặt yếu của từng tham số. Thông qua

đó đề xuất xây dựng các giải pháp mới nhằm hạn chế những nhược điểm đang

tồn tại.

Kết quả từ mô phỏng đưa ra nhiều kết luận quan trọng, trong đó xác định rõ

vai trò của tham số TXOP, CW trong IEEE 802.11 EDCA có yếu tố ảnh hưởng

đến chất lượng của các luồng dữ liệu. Nhược điểm tồn tại lớn nhất là các tham

số được thiết lập theo giá trị mặc định của chuẩn IEEE 802.11 EDCA không

phù hợp đối với mạng adhoc.

Nội dung của chương này được công bố và thảo luận tại Hội thảo quốc gia

lần thứ XXII về “Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền

thông” tại CT[7].

CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP CẢI

THIỆN CHẤT LƯỢNG LUỒNG DỮ LIỆU THEO

MỨC ĐỘ ƯU TIÊN KHÁC NHAU DỰA TRÊN CƠ

CHẾ ĐIỀU CHỈNH THAM SỐ TXOP ĐỘNG

Trên cơ sở phân tích những hạn chế của tham số TXOP trong IEEE 802.11

EDCA tại chương 2. Trong chương 3 của luận án, tác giả đề xuất một phương

pháp mới nhằm điều chỉnh tham số TXOP theo cơ chế động phù hợp với độ ưu

tiên của từng loại dữ liệu. Nội dung chính bao gồm: Đặt vấn đề cho bài toán

dựa vào những vấn đề còn tồn tại của đối tượng nghiên cứu; Đề xuất ý tưởng,

xây dựng mô hình, giải pháp và thuật toán cho phương pháp mới; Thiết lập mô

phỏng để kiểm chứng phương pháp đề xuất với phương pháp theo chuẩn mặc

định của IEEE 802.11 EDCA; Đánh giá kết quả mô phỏng theo các tiêu chí cơ

bản về hiệu năng.

3.1. Đặt vấn đề

Giao thức IEEE 802.11 [19] hiện là chuẩn thực tế (de facto) trong việc điều

khiển truy nhập kênh truyền thông trong mạng không dây adhoc. Trong đó phiên

bản IEEE 802.11e [30] được phê duyệt và hiện trở thành 1 phần của giao thức

IEEE 802.11 nhằm hỗ trợ chất lượng dịch vụ QoS cho các ứng dụng đa phương

tiện đòi hỏi sự ưu tiên về thông lượng hay nhạy cảm về độ trễ. Chuẩn IEEE

802.11e dựa trên phương thức truy nhập phân tán nâng cao EDCA (Enhanced

Distributed Channel Access) để truy nhập môi trường truyền có phân biệt mức

ưu tiên khác nhau cho mỗi loại luồng dữ liệu.

Tham số TXOP trong IEEE 802.11 EDCA cho phép một trạm ưu tiên được

phép truyền liên tục trong khoảng thời gian TXOP sau khi giành được kênh

truyền. Tuy nhiên, việc thiết lập giá trị tham số TXOP theo giá trị mặc định

trong phương thức truy nhập IEEE 802.11 EDCA hiện chưa đem lại hiệu năng

tối ưu đối với mạng adhoc. Nhiều kết quả nghiên cứu [65, 66, 26, 67] đã chỉ ra

rằng khi tải của mạng đạt trạng thái bão hòa, các luồng có độ ưu tiên cao có xu

hướng chiếm toàn bộ băng thông của các luồng ưu tiên thấp, dẫn đến sự mất

công bằng trong mạng. Từ những vấn đề được nhận diện, bài toán đặt ra là làm

thế nào để lựa chọn được giá trị tham số TXOP tối ưu phù hợp với đặc tính

mô hình mạng thường xuyên biến đổi của mạng adhoc. Tham số điều chỉnh này

phải đảm bảo về thông lượng chung cho các luồng dữ liệu đồng thời cải thiện

được chỉ số công bằng ở mức tốt nhất.

3.2. Giải pháp đề xuất

3.2.1. Ý tưởng của phương pháp

Ý tưởng của phương pháp là ngăn chặn sự không công bằng xảy ra khi các

luồng có độ ưu tiên cao có xu hướng chiếm toàn bộ băng thông của các luồng

có độ ưu tiên thấp. Để đạt được mục tiêu như vậy, luận án đề xuất một thuật

toán điều chỉnh tham số TXOP cho các luồng dữ liệu theo mức độ ưu tiên khác

nhau dựa vào trọng số được thiết lập trước trong cơ chế truy nhập kênh truyền

phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA. Trong trạng thái mạng bão hòa, khi các

luồng dữ liệu yêu cầu thông lượng vượt quá khả năng của băng thông, mỗi loại

luồng dữ liệu sẽ nhận được thông lượng theo tỉ lệ phân chia theo trọng số.

3.2.2. Mô hình đề xuất

Trong mô hình được đề xuất bởi IEEE 802.11 EDCA [30], cơ chế EDCA cài

đặt trên các thực thể chuẩn IEEE 802.11 sử dụng nhiều hàng đợi để nhận và

xử lý những frame cần truyền đi, được phân loại tương ứng với từng loại AC

(Access Category). Mỗi hàng đợi gán những tham số cố định đặc trưng cho từng

AC để tạo các mức ưu tiên tranh chấp khác nhau. Khi đồng thời có nhiều AC

cùng đòi hỏi truy nhập đường truyền, AC ứng với mức ưu tiên cao hơn sẽ được

quyền truy nhập còn AC có mức ưu tiên thấp hơn phải khởi động thuật toán

quay lui giống như xảy ra xung đột ngoại trạm thông thường.

Hình 3.1: Mô hình IEEE 802.11 EDCA

Trong mô hình đề xuất bởi IEEE 802.11 EDCA, chức năng điều khiển truy

nhập kênh truyền phân tán nâng cao EDCAF (Enhanced Distributed Control

Access Function) sẽ thực hiện gán tham số TXOP của AC có mức ưu tiên cao

để truy nhập đường truyền. Tuy nhiên, với cơ chế này khi tải của mạng đạt

trạng thái bão hòa, các luồng có độ ưu tiên cao sẽ có xu hướng chiếm toàn bộ

băng thông của các luồng ưu tiên thấp, dẫn đến sự mất công bằng trong mạng.

Để giải quyết vấn đề này luận án đề xuất cải tiến mô hình của IEEE 802.11

EDCA bằng giải pháp tăng cường tổ hợp ba module có chức năng thực hiện tính

toán lại giá trị TXOP trước khi hàm điều khiển truy nhập kênh truyền phân

tán nâng cao IEEE 802.11 EDCAF thực hiện cấp phát giá trị TXOP truy nhập

đường truyền.

Phương pháp đề xuất sẽ điều chỉnh tham số TXOP để thích nghi với tỷ lệ

thông lượng giữa các luồng. Nhằm đạt được trạng thái công bằng lý tưởng cho

mạng, các luồng dữ liệu được đề xuất gán trọng số ki ứng với các loại dữ liệu có

các mức độ ưu tiên khác nhau. Tỷ lệ băng thông mong muốn là 3:2:1 với thứ tự

ưu tiên Voice, Video, Best-effort. Ba module đề xuất được mô tả chi tiết dưới

đây, gồm.

Hình 3.2: Mô hình IEEE 802.11 EDCA với các module đề xuất

(1) TXOP-Flow module: Hoạt động tại tầng MAC, có chức năng đếm số luồng

trong miền phát. Một luồng được xác định dựa vào địa chỉ IP nguồn, địa chỉ

IP đích, địa chỉ MAC nguồn, địa chỉ MAC đích và loại AC trong phần đầu của

frame. Ký hiệu số luồng là n, ki là trọng số cho mỗi loại luồng dữ liệu. Trọng số

các luồng được thiết lập kV O = 3, kV I = 2, kBE = 1. Đầu ra của module, biến W

n (cid:88)

W =

đưa lại tổng trọng số của các luồng tại nút khảo sát theo công thức.

(ki)

i=1

(3.1)

Trong đó, ki là trọng số của các luồng, n là số luồng. Luồng dữ liệu được xác

định dựa trên 5 loại tham số bao gồm: địa chỉ MAC nguồn, địa chỉ MAC đích,

địa chỉ IP nguồn, địa chỉ IP đích, loại dữ liệu. Sơ đồ luồng của mô đun được thể

hiện tại Hình 3.3 trong đó, đầu vào là các biến W, k được khởi tạo và đầu ra là

tổng các luồng có gán trọng số.

Hình 3.3: Sơ đồ khối mô tả thuật toán của modun TXOP-Flow

Điều kiện thu thập các luồng được thực hiện thông qua việc phát hiện các

gói tin trong miền truyền. Việc thu thập tính với các gói tin đi qua nút đó và

cả những gói tin đi qua nút hàng xóm những vẫn nằm trong phạm vi truyền.

Trong sơ đồ, hàm Decode(packet) trả về thông tin luồng dữ liệu của gói tin.

Hàm flow.weight trả về giá trị trọng số k tương ứng với loại dữ liệu. Hàm now()

trả về thời gian hiện tại.

(2) TXOP-Flow-Active-Time module: Có chức năng đánh giá hiệu suất liên

kết thực của một luồng trong khoảng thời gian EP (Estimation Period) định

U [i] =

nghĩa trước.

TActime−time[i] EP

(3.2)

Trong đó, U [i] là hiệu suất liên kết thực của luồng i, TActive−T ime[i] là tổng thời

gian gửi gói tin hiện tại của luồng i. TActive[i] là tổng thời gian gửi nhận gói tin

trước đó của luồng i.

Hình 3.4: Sơ đồ khối mô tả thuật toán TXOP-Flow-Active-Time

Hiệu suất liên kết xác định thông qua việc phân tích thời gian dùng để phát

các gói tin trong luồng i với tỷ lệ 80% thời gian gửi nhận hiện tại và 20% thời

gian gửi nhận trước đó. Sơ đồ luồng biểu diễn hoạt động của mô đun được thể

hiện tại Hình 3.4.

(3) AdaptiveTXOP: Module chứa thuật toán điều chỉnh tham số TXOP dựa

vào tỷ lệ chia sẻ băng thông thực tế. RSR (Real Share Ratio) và tỷ lệ chia sẻ

băng thông công bằng FSR (Fair Share Ratio). Như vậy, trước khi gửi các tham

số truy nhập môi trường truyền của 802.11 EDCA cho hàm ADCEF, giá trị

TXOP sẽ được tính toán lại. Giá trị điều chỉnh TXOP’[i] sẽ được xác định bởi

T XOP (cid:48)[i] =

× T XOP [i]

công thức (3.3).

F SR[i] RSR[i]

(3.3)

Trong đó, F SR[i] là tỷ lệ chia sẻ băng thông công bằng, RSR[i] là tỷ lệ chia sẻ

băng thông thực tế, T XOP [i] là giá trị hiện hành chứa khoảng thời gian truyền

tối đa của luồng i. Tham số T XOP (cid:48)[i] điều chỉnh theo nguyên tắc khi tỷ lệ chia

sẻ băng thông thực tế lớn hơn tỷ lệ chia sẻ băng thông công bằng thì module

thực hiện giảm giá trị T XOP [i] nhằm gia tăng cơ hội truy nhập kênh truyền cho

các luồng khác.

Với cơ chế kiểm soát mức độ chia sẻ băng thông linh hoạt dựa vào các thông

số đầu vào là tỷ lệ chia sẻ băng thông công bằng F SR và tỷ lệ chia sẻ băng

thông thực tế RSR, giúp cho mạng đảm bảo mức phân chia băng thông một

cách hợp lý giữa các luồng khi tải mạng tăng cao. Trong trường hợp có những

luồng chỉ có các luồng có tải nhỏ, chúng sẽ truy cập kênh truyền dễ dàng hơn

và băng thông còn lại sẽ được chia sẻ bởi các luồng khác. Điều này cho phép sử

dụng băng thông kênh truyền hiệu quả hơn và đảm bảo cấp phát băng thông

công bằng giữa các luồng.

Sơ đồ khối mô tả cơ chế hoat động của modun được thể hiện tại Hình 3.5.

Trong đó hàm Flows.TXOP-Flow (flow) cho phép trả về tổng trọng số các luồng

thu thập được. Hàm Flows.TXOP-Flow-Active-Time(flow) trả về giá trị hiệu

suất liên kết thực của luồng. Hàm Decode(packet) trả về thông tin luồng dữ liệu

của gói tin. Hàm Flow.append(flow) trả về số luồng dữ liệu. Hàm now() trả về

thời gian hiện tại.

Hình 3.5: Sơ đồ khối mô tả thuật toán Adaptive-TXOP module

3.2.3. Thuật toán điều chỉnh tham số TXOP

Thuật toán điều chỉnh tham số T XOP sử dụng kết quả đầu ra từ các module

trong mô hình đề xuất. Trong đó, mỗi module đóng vai trò là một hàm con trả

về giá trị theo chức năng. Một số thuật toán cơ bản được trình bày dưới đây,

bao gồm thuật toán tính tổng số các luồng tại nút i; Tính hiệu suất liên kết thực

của từng luồng; Tính tỷ lệ chia sẻ băng thông công bằng FSR;Tính tỷ lệ chia sẻ

băng thông thực tế RSR;Thuật toán điều chỉnh tham số TXOP.

1: Khởi tạo các biến EP = 2s, W = 0 //Gán trọng số cho các luồng 2: Gán kV O = 3; kV I = 2; kBE = 1. 3: repeat 4: 5:

Thuật toán 3.1 Tính tổng số các luồng tại nút i INPUT: Một topo mạng adhoc, nút gửi phát các luồng dữ liệu VO, VI, BE. OUTPUT: Trả về giá trị W là tổng trọng số các luồng thu thập được.

i=1(ki).

6: W = (cid:80)n 7: until (Quá thời gian EP) 8: Trả về giá trị W .

//Giải mã gói tin flow = Decode(packet) ; Flows.append(flow) //Tính tổng các trọng số các luồng

Thuật toán 3.2 Tính hiệu suất liên kết thực của từng luồng INPUT: Một topo mạng adhoc, nút gửi phát các luồng dữ liệu VO, VI, BE.

2: for (trong mỗi khoảng thời gian EP) do

OUTPUT: Giá trị hiệu suất liên kết thực của từng luồng i. 1: Khởi tạo các biến TActive−T ime[i] = 0; TActive[i] = 0

//Thực hiện tính thời gian phát gói tin

Tính: TActive−T ime[i] = 0.8 × TActive−T ime[i] + 0.2 × TActive[i]

for (với mỗi gói tin p) do

if (trường địa chỉ đến p → destID == localID) then

if (trường gói tin điều khiển là CT S → T ype = CT S) then

TActive[i] = TActive[i] + TRT S + TCT S

10:

//Thực hiện tính khoảng thời gian trao đổi các gói tin điều khiển

11:

if (trường gói tin điều khiển p → T ype = ACK) then

12:

TActive[i] = TActive[i] + TDAT A + TACK

13:

//Thực hiện tính khoảng thời gian trao đổi dữ liệu.

14:

end if

15:

end if

16:

end if

17: end for

18: Trả về giá trị TActive−T ime[i].

end for

Thuật toán 3.3 Tính tỷ lệ chia sẻ băng thông công bằng FSR INPUT: Một topo mạng adhoc, nút gửi phát các luồng dữ liệu VO, VI, BE.

1: //Khởi tạo các biến

2: EP = 2s; W = 0; F SR = 0

3: //Gán trọng số cho các luồng

4: kV O = 3; kV I = 2; kBE = 1.

5: for (trong mỗi khoảng thời gian EP) do

OUTPUT: Giá trị tỷ lệ chia sẻ băng thông công bằng F SR, .

7: W = Flows.TXOP-Flow.Weight (flow)

//Gọi hàm tính tổng trọng số các luồng

F SR =

//Thực hiện tính tỷ lệ chia sẻ công bằng trên mỗi luồng

ki W

10: end for

11: Trả về giá trị F SR.

Thuật toán 3.4 Tính tỷ lệ chia sẻ băng thông thực tế RSR(Real Share Ratio) INPUT: Một topo mạng adhoc, nút gửi truyền các luồng dữ liệu VO, VI, BE.

1: //Khởi tạo các biến

2: EP = 2s; W = 0; RSR = 0

3: //Gán trọng số cho các luồng

4: kV O = 3; kV I = 2; kBE = 1.

5: for (trong mỗi khoảng thời gian EP) do

OUTPUT: Giá trị tỷ lệ chia sẻ băng thông thực tế RSR.

TActive−T ime[i] = F lows.T XOP _F low_Active_T ime(f low)

//Gọi hàm tính giá trị hiệu suất liên kết thực

RSR =

//Thực hiện tính tỷ lệ chia sẻ thực tế trên mỗi luồng

TActime−T ime[i] EP

10: end for

11: Trả về giá trị RSR.

Thuật toán 3.5 Thuật toán điều chỉnh tham số TXOP INPUT: Một topo mạng adhoc, nút gửi truyền các luồng dữ liệu VO, VI, BE.

2: EP = 2s, W = 0, RSR = 0, F SR = 0

3: //Gán trọng số cho các luồng

4: kV O = 3; kV I = 2; kBE = 1.

5: for (trong mỗi khoảng thời gian EP) do

OUTPUT: Giá trị điều chỉnh T XOP (cid:48)[i]. 1: //Khởi tạo các biến

F SR[i] = F air_Share_Ratio.Get(f low)

//Gọi hàm tính giá trị chia sẻ băng thông công bằng

RSR[i] = Real_Share_Ratio.Get(f low)

10:

//Gọi hàm tính giá trị chia sẻ băng thông thực tế

11:

T XOP (cid:48)[i] =

× T XOP [i].

F SR[i] RSR[i]

12: end for

13: Trả về giá trị T XOP (cid:48)[i].

//Thực hiện tính lại giá trị TXOP mới

3.3. Hàm mục tiêu và chỉ số đo lường của đề xuất

Hai chỉ số quan trọng được sử dụng để đánh giá hiệu năng là thông lượng và

độ công bằng. Với chỉ số công bằng, áp dụng cho các luồng không có ưu tiên,

trường hợp tốt nhất xảy ra, khi thông lượng của các luồng bằng nhau, lúc đó

chỉ số công bằng sẽ tiệm cận tới 1. Trường hợp xấu nhất, khi có 1 luồng chiếm

toàn bộ băng thông và các luồng còn lại bằng không, chỉ số công bằng lúc này

là 1/n. Trong đề xuất này, để đánh giá độ công bằng về thông lượng giữa các

luồng dữ liệu có độ ưu tiên khác nhau trong mạng adhoc. Luận án đề xuất trọng

số ki ứng với các loại dữ liệu có các mức độ ưu tiên khác nhau. Mạng đạt trạng

= ... =

thái công bằng lý tưởng nếu:

x1 k1

x2 k2

xn kn

(3.4)

Trong đó, n là số luồng, xi là thông lượng của luồng dữ liệu i với trọng số tương

ứng là ki.

(1) Chỉ số công bằng (Fairness Index): Áp dụng công thức tính chỉ số công

bằng (Fairness Index) được định nghĩa bởi R. Jain [64], công thức xác định chỉ

số công bằng trong mạng có các luồng dữ liệu theo độ ưu tiên khác nhau, được

((cid:80)n

F airnessIndex =

phát biểu như sau:

i=1 n × (cid:80)n

xi ki i=1(

)2 xi ki

(3.5)

Bảng dưới đây phân mức đánh giá chỉ số fairness theo trọng số thu được.

Bảng 3.1: Bảng phân mức chỉ số Fairness từ cao đến thấp

Mức đánh giá Fairness Index Index

Very good Good Good enough Bad 0.9-1 0.7-0.9 0.4-0.6 < 0.3 4 3 2 1

(2) Thông lượng tổng cộng (Total throughput): Giá trị thông lượng tổng cộng

được định nghĩa bằng tổng các thông lượng của toàn bộ các luồng trong mô

phỏng theo công thức tại (2.5). Với chỉ số thông lượng, hàm mục tiêu hướng tới

là tiệm cận thông lượng tốt nhất theo lý thuyết đồng thời đảm bảo tỷ lệ thông

T hroughput(M b/s) =

lượng được phân chia. Thông lượng theo lý thuyết được tính theo công thức:

Amountof data(bits) T ransmissiontime(s)

(3.6)

Trong đó, thời gian truyền dữ liệu phụ thuộc vào đặc điểm của từng chuẩn với

các thông số khác nhau tại tầng vật lý như tham số DIFS, SIFS, Slotime, giá

trị PLCP.

3.4. Thực hiện mô phỏng

Để đánh giá hiệu năng của phương pháp đề xuất, công cụ mô phỏng NS2

được lựa chọn sử dụng. Đây là phần mềm có độ tin cậy cao và phổ biến trong

giới nghiên cứu học thuật. Việc sử dụng NS2 cũng mang lại lợi điểm cho việc

khai thác các kho thư viện phong phú đóng góp từ cộng đồng nghiên cứu rộng

lớn. Mô phỏng sử dụng hai chỉ số đo lường theo công thức (3.5) và (2.5) để

đánh giá tính hiệu quả giữa phương pháp thiết lập giá trị TXOP mặc định theo

IEEE 802.11 EDCA và phương pháp đề xuất điêu khiên giá trị TXOP động.

Các tham số mô phỏng chung sử dụng theo bảng Bảng 3.2. Bộ tham số theo giá

trị mặc định của IEEE 802.11 EDCA sử dụng theo Bảng 2.3. Tham số EP = 2

(s). Trọng số các loại dữ liệu kV O : 3, kV I : 2, kBE : 1. Tỷ lệ tải của luồng Voice

là 3G, của luồng Video là 2G và Best-effort là 1G. Tốc độ lưu lượng tải G tăng

dần theo bước nhẩy là 0.4 [Mbps] đến khi đạt tốc độ lớn nhất 8 [Mbps].

Bảng 3.2: Các tham số mô phỏng

Thông số Giá trị

Channel data rate 11 Mbps.

Antenna type Omni direction.

Radio Propagation Two-ray ground.

Transmission range 250 m.

Carrier Sensing range 550 m.

MAC protocol IEEE 802.11e.

Connection type UDP/CBR.

Buffer size 100 packet.

Simulation time 300s.

3.4.1. Mô hình đơn chặng với tham số TXOP động

Trong kịch bản này, mô hình đơn chặng, gồm một nút phát S và một nút

nhận D như Hình 3.6. Nút phát S gửi 3 luồng Best-effort, Video and Voice tới

nút D. Mô hình đơn chặng, giúp quan sát tính cạnh tranh giữa các luồng trong

cùng một nút phát.

Hình 3.6: Kịch bản đơn chặng với 3 luồng dữ liệu

3.4.2. Mô hình đa chặng với tham số TXOP động

(i) Kịch bản đa chặng cơ bản

Trong kịch bản này, mô hình thực hiện gồm 3 nút, nút S2 nằm trong miền

phát sóng của nút S1 và nút S1 nằm trong miền phát của nút D. Nút nguồn S2

sẽ gửi ba luồng dữ liệu Best-effort, Video and Voice tới node D qua nút S1 như

hình 3.10. Trong mô hình đa chặng giúp quan sát thêm tính cạnh tranh giữa

các nút bên ngoài.

Hình 3.7: Kịch bản đa chặng với 3 luồng dữ liệu

(ii) Kịch bản đa chặng nâng cao Trong kịch bản này, mô hình gồm 5 nút,

gồm S4, S3, S2, S1, D có tọa độ như Hình 3.8 và Hình 3.9. Các nút khởi tạo ba

luồng dữ liệu Best-effort, Video and Voice tới node D. Thông lượng thu được tại

nút D được dùng để đánh giá theo sự tăng dần của tải. Phương pháp đa chặng

nâng cao giúp quan sát đầy đủ hơn tính cạnh tranh giữa các luồng khi có nhiều

nút trung gian.

Hình 3.8: Kịch bản đa chặng 5 nút với 3 luồng dữ liệu

Hình 3.9: Kịch bản đa chặng hỗn hợp với 3 luồng dữ liệu

3.5. Phân tích, đánh giá mô phỏng

Phần mềm Network Simulator (NS-2) [14] được sử dụng để xây dựng chương

trình mô phỏng đánh giá hiệu năng của phương án đề xuất. Mô phỏng được

thưc hiên nhằm so sánh mức độ hiệu quả giữa phương pháp đề xuất và phương

pháp theo tiêu chuẩn IEEE 802.11 EDCA. Việc đánh giá thực hiện qua các chỉ

số đo lường dưới đây.

3.5.1. Phân tích kết quả mô phỏng

(1) Mô hình đơn chặng

Kết quả về thông lượng của các luồng Voice, Video và Best-effort giữa hai

phương pháp được thể hiện tại các hình 3.10 và hình 3.11.

Hình 3.10: Throughput các luồng theo tham số IEEE 802.11 EDCA

Hình 3.11: Throughput các luồng theo phương pháp đề xuất

So sánh kết quả thông lượng giữa các luồng Voice, Video và Best-effort tại

Hình 3.10 và Hình 3.11, chúng ta thấy rằng thông lượng luồng Best-effort theo

phương pháp đề xuất được cải thiện đáng kể trong khi thông lượng của các

luồng Voice và Video bị suy giảm so với phương pháp thiết lập tham số theo giá

trị mặc định của chuẩn IEEE 802.11 EDCA.

Hình 3.12: So sánh chỉ số Fairness của hai phương pháp

Chỉ số công bằng giữa các luồng được chỉ ra trong hình 3.12, cho thấy khi

tải mạng dưới 2.5Mbps, chỉ số công bằng của hai phương pháp là tương đương,

nhưng khi tải mạng trên 2.5Mbps chỉ số công bằng của phương pháp đề xuất

vượt trội so với phương pháp thiết lập tham số TXOP mặc định theo chuẩn

IEEE 802.11 EDCA.

Hình 3.13: So sánh tổng Throughput của hai phương pháp

Đồ thị so sánh tổng thông lượng tại Hình 3.13, cho thấy khi tải mạng nhỏ,

tổng thông lượng của hai phương pháp giống nhau, nhưng khi tải mạng lớn,

tổng thông lượng của phương pháp đề xuất giảm nhẹ.

(2) Mô hình đa chặng

(i) Kịch bản đa chặng cơ bản: Kết quả mô phỏng về tổng thông lượng giữa

các luồng dữ liệu giữa phương pháp đề xuất với phương pháp thiết lập giá trị

mặc định theo chuẩn IEEE 802.11 EDCA được biểu diễn tại Hình 3.14 và Hình

3.15.

Hình 3.14: Tổng Throughput các luồng theo IEEE 802.11 EDCA

Hình 3.15: Tổng Throughput các luồng theo phương pháp đề xuất

Hình 3.16 biểu diễn kết quả các luồng dữ liệu từ nút S1 đến nút đích D và

từ nút S2 đến nút đích D theo chuẩn IEEE 802.11 EDCA. Việc thực hiện tính

toán dựa trên từng nút, bằng cách thu thập tất cả các luồng dữ liệu trong phạm

vi truyền bao gồm cả những luồng đi qua nút đó và những luồng không đi qua

nút đó.

Hình 3.16: Throughput các luồng theo IEEE 802.11 EDCA

Hình 3.17 biểu diễn kết quả các luồng dữ liệu từ nút S1 đến nút đích D và từ

nút S2 đến nút đích D theo phương pháp đề xuất.

Hình 3.17: Throughput các luồng theo phương pháp đề xuất

So sánh kết quả tại Hình 3.14, Hình 3.16 theo phương pháp dùng tham số

TXOP mặc định của chuẩn IEEE 802.11 EDCA và kết quả tại Hình 3.15, Hình

3.17 theo phương pháp đề xuất tham số TXOP động, cho thấy thông lượng các

luồng Voice, Video và Best-effort thu được từ phương pháp đề xuất đưa lại tỷ

lệ giữa các luồng cân bằng hơn.

Hình 3.18: So sánh tổng Throughput của hai phương pháp

Hình 3.18 biểu diễn tổng thông lượng của các luồng theo hai phương pháp.

Đồ thị cho thấy khi tải mạng nhỏ, thông lượng của hai phương pháp giống nhau,

khi tải mạng tăng lên tổng thông lượng của phương pháp đề xuất có sự chênh

lệch nhẹ.

Hình 3.19: So sánh chỉ số Fairness của hai phương pháp

Hình 3.19 mô tả chỉ số công bằng của hai phương pháp, kết quả cho thấy

phương pháp đề xuất tham số TXOP động đưa lại chỉ số công bằng cao hơn

so với phương pháp thiết lập tham số TXOP theo giá trị mặc định của chuẩn

IEEE 802.11 EDCA.

(i) Kịch bản đa chặng nâng cao: Với mô hình đa chặng nâng cao theo tô-pô

Hình 3.8 cho thấy thông lượng tổng cộng của phương pháp đề xuất cao hơn

phương pháp sử dụng tham số của chuẩn IEEE 802.11 EDCA, đồng thời chỉ số

công bằng cũng cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện hơn. Với mô hình đa

chặng nâng cao theo tô-pô Hình 3.9 cho thấy thông lượng tổng cộng của phương

pháp đề xuất cao hơn phương pháp sử dụng tham số của chuẩn IEEE 802.11

EDCA, trong khi chỉ số công bằng vẫn tương đương nhau.

Bảng 3.3: Bảng thông lượng mô hình 5 nút giữa 802.11 EDCA và phương pháp đề xuất

Tổng thông lượng (Mbps) Chỉ số công bằng

802.11 EDCA 0.6 5.64

Phương pháp đề xuất 0.7 5.95

Bảng 3.4: Bảng thông lượng mô hình 5 nút hỗn hợp giữa 802.11 EDCA và phương pháp đề xuất

Tổng thông lượng (Mbps) Chỉ số công bằng

802.11 EDCA 0.7 4.46

Phương pháp đề xuất 0.7 5.87

3.5.2. Đánh giá về thông lượng

(1) Trong mô hình đơn chặng: Kết quả thể hiện trên Hình 3.10 và Hình

3.11 cho thấy, tổng thông lượng của các luồng Voice, Video và Best-effort giữa

phương pháp thiết lập theo tham số TXOP mặc định của IEEE 802.11 EDCA

và phương pháp thiết lập theo tham số TXOP động không có sự chênh lệch.

Tuy nhiên, thông lượng của luồng Best-effort trong phương pháp thiết lập theo

tham số động được cải thiện rõ rệt. Tỷ lệ phần trăm về mức độ cải thiện được

thể hiện trong Hình 3.20 dưới đây.

Hình 3.20: Phần trăm độ tăng Throughput luồng BE đơn chặng

Hình 3.21: Phần trăm độ tăng Throughput luồng BE đa chặng

(2)Trong mô hình đa chặng: Trong mô hình đa chặng cơ bản, kết quả về

thông lượng tổng cộng giữa các luồng tại Hình 3.14 và Hình 3.15 cho thấy không

có sự chênh lệch, tuy nhiên điểm cải thiện chính là luồng Best-effort có sự gia

tăng về thông lượng khi giá trị tải được tăng dần. Tỷ lệ phần trăm về mức độ

cải thiện được thể hiện trong đồ thị Hình 3.21. Với mô hình đa chặng nâng cao,

các chỉ số về tổng thông lượng và chỉ số công bằng đều có sự cải thiện tương

đối.

3.5.3. Đánh giá về chỉ số công bằng

Đánh giá chỉ số công bằng giữa các luồng dữ liệu có độ ưu tiên khác nhau

trong mạng adhoc, luận án sử dụng theo công thức 3.5. Qua đó, mạng đạt trạng

thái công bằng lý tưởng nếu tỷ lệ thông lượng trên trọng số bằng nhau.

(1)Trong mô hình đơn chặng: Theo kết quả tại hình 3.11, khi tải mạng nhỏ

dưới 2.5Mbps, thì chỉ số công bằng là tương đương nhau, nhưng khi tải mạng

lớn chỉ số công bằng theo phương pháp đề xuất được cải thiện. Tỷ lệ phần trăm

mức độ cải thiện giữa IEEE 802.11 EDCA và phương pháp đề xuất được thể

hiện trong biểu đồ Hình 3.22.

Hình 3.22: Phần trăm độ tăng chỉ số Fairness đơn chặng

(2) Trong mô hình đa chặng: Trong mô hình đa chặng cơ bản, theo kết quả

tại hình 3.19, khi tải mạng nhỏ dưới 1.5Mbps, thì chỉ số công bằng là tương

đương nhau, nhưng khi tải mạng lớn chỉ số công bằng theo phương pháp đề

xuất được cải thiện rõ rệt. Tỷ lệ phần trăm mức độ cải thiện giữa IEEE 802.11

EDCA và phương pháp đề xuất được thể hiện trong biểu đồ Hình 3.23. Với mô

hình đa chặng nâng cao, chỉ số công bằng có sự cũng có sự cải thiện.

Hình 3.23: Phần trăm độ tăng chỉ số Fairness đa chặng

Việc cải thiện chỉ số công bằng là đóng góp quan trọng của luận án khi tỷ

lệ đối nghịch giữa hai chỉ số thông lượng và công bằng được thu hẹp ở mức cao

nhất.

3.5.4. Đánh giá về chỉ số độ trễ

(1)Trong mô hình đơn chặng: Độ trễ giữa các luồng theo mô hình đơn chặng

được biểu diễn tại 3.24 theo chuẩn 802.11 EDCA và Hình 3.25 theo phương pháp

đề xuất.

Hình 3.24: Độ trễ các luồng mô hình đơn chặng theo 802.11 EDCA

Hình 3.25: Độ trễ các luồng mô hình đơn chặng theo đề xuất

Biểu đồ cho thấy, khi tải dưới 2Mbps, độ trễ các luồng tăng dần đều, khi tải

lớn hơn 2Mbps độ trễ luồng Voice và Video theo phương pháp đề xuất được cải

thiện so với phương pháp theo chuẩn 802.11 EDCA.

(2) Trong mô hình đa chặng: Với mô hình đa chặng, tổng độ trễ các luồng từ

nút S1 đến nút D theo phương pháp đề xuất và theo chuẩn 802.11 EDCA được

biểu diễn tại Hình 3.26.

Hình 3.26: Tổng độ trễ các luồng giữa 802.11 EDCA và phương pháp đề xuất

Tổng độ trễ các luồng từ nút S2 đến nút D theo phương pháp đề xuất và theo

chuẩn 802.11 EDCA được biểu diễn tại Hình 3.26. Kết quả cho thấy phương

pháp đề xuất có chỉ số độ trễ tốt hơn.

Hình 3.27: Tổng độ trễ các luồng theo mô hình đa chặng

Hình 3.27 biểu diễn tổng độ trễ của phương pháp đề xuất từ nút S1 đến nút

D và từ nút S2 đến nút D. Các chỉ số này nếu so sánh với công bố [68] cho thấy

phương pháp đề xuất mang lại nhiều cải tiến tích cực, góp phần giúp nâng cao

chất lượng dịch vụ đặc biệt với các ứng dụng truyền thông đa phương tiện.

3.5.5. Đánh giá về tải

Kịch bản mô phỏng trên hai mô hình đại diện là mô hình đơn chặng và mô

hình đa chặng đều được mô phỏng theo sự tăng dần của tải. Tốc độ lưu lượng tải

G tăng dần theo bước nhẩy là 0.4 [Mbps] đến khi đạt tốc độ lớn nhất 8 [Mbps].

Dựa vào kết quả trên hai mô hình, đưa lại nhận xét sau: Khi tải nhẹ, các chỉ số

giữa phương pháp thiết lập tham số TXOP mặc định theo chuẩn IEEE 802.11

EDCA và TXOP động không có sự khác biệt. Tuy nhiên khi tải mạng đạt trạng

thái bão hòa, các chỉ số đo lường được sử dụng đều cải thiện rõ rệt.

3.5.6. Đánh giá về tính khả thi trong ứng dụng

Ngày nay, công nghệ truyền dẫn không dây đang phát triển nhanh chóng và

được sử dụng như hạ tầng cơ sở phục vụ cho việc kết nối các thiết bị IoT [15].

Các ứng dụng trên nền tảng mạng không dây, đặc biệt là trong mạng adhoc

như giao thông thông minh, y tế thông minh, nông nghiệp thông minh, thành

phố thông minh được dự báo sẽ trở nên phổ biến và có ảnh hưởng lớn tới đời

sống xã hội. Giải quyết bài toán nâng cao chất lượng cho các luồng dữ liệu đa

phương tiện là vấn đề có tính thời sự, mang lại nhiều ý nghĩa trong việc triển

khai các ứng dụng đòi hỏi khắt khe về thông lượng, độ tin cậy và tính sẵn sàng

cao. Phương pháp đề xuất, giúp củng cố thêm về luận cứ cho các tô-pô mạng

phức tạp, tùy biến như mạng adhoc thì việc sử dụng tham số TXOP theo cơ

chế động sẽ cho phép đạt được một mức độ chia sẻ công bằng thích hợp và bảo

đảm thông lượng giữa các luồng dữ liệu đa phương tiện góp phần duy trì tính

ổn định và nâng cao chất lượng truyền tải dữ liệu trong các ứng dụng trên nền

tảng của mạng không dây.

3.6. So sánh với một số kết quả đã công bố

Luận án sử dụng hai nghiên cứu [48], [51] được công bố trong những năm gần

đây theo cùng hướng cải tiến tham số TXOP để tiến hành so sánh dựa trên các

tiêu chí về thông thông lượng, chỉ số công bằng và phương pháp thực hiện.

3.6.1. So sánh về phương pháp thực hiện

(1) Công bố [48] : Các tác giả sử dụng phương pháp điều chỉnh tham số

T hresholdmin để so sánh với kích thước hàng đợi hiện tại nhằm thiết lập lại giá

TXOP động dựa vào kích thước hàng đợi. Sử dụng tham số ngưỡng T hresholdmax,

trị TXOP mới. Thuật toán hoạt động theo cơ chế tính toán kích thước hàng đợi

của các luồng có độ ưu tiên cao, nếu kích thước hàng đợi lớn hơn hoặc bằng giá

trị ngưỡng T hresholdmax thì tiến hành thiết lập lại giá trị T XOPmax. Nếu kích

thước hàng đợi nhỏ hơn hoặc bằng giá trị ngưỡng T hresholdmin thì tiến hành

thiết lập lại giá trị T XOPmin. Lưu đồ của phương pháp [48] được biễu diễn tại

hình 3.28.

Bắt đầu

M in

T XOPmax = (cid:18)(cid:80)n i=1 Fk Rk

T XOPmin = (cid:18) Fk (cid:19) Rk

T hresholdmax =

T hresholdmin =

(cid:19) Thiết lập TXOP

T XOPmax × Rk

T XOPmin × Rk

Qk >

T XOPk = T XOPmax

T hresholdmax

Thiết lập Threshold

đúng

sai

Qk >

T XOPk = T XOPmin

T hresholdmax

đúng

T XOPk =

Qk × T XOPmax T XOPmax

Qk × T XOPmin T XOPmin

sai

Kết thúc

Hình 3.28: Lưu đồ điều chỉnh tham số TXOP động trong [48]

Qk là kích thước hàng đợi. Kết quả về chỉ số thông lượng trung bình và độ trễ

Trong đó, các tham số R là tốc độ truyền, F là tổng số frame tại hàng đợi,

cho thấy được cải thiện so với giá trị mặc định theo chuẩn IEEE 802.11 EDCA.

Chỉ số cải thiện của thông lượng là 14.80 % và độ trễ là 40.9%. Ưu điểm của giải

pháp này là giảm thiểu được vấn đề xung đột truyền phát giữa các frame. Tuy

nhiên giải pháp này vẫn chưa linh hoạt trong việc phân bổ băng thông theo tỷ

lệ mong muốn cho các luồng dữ liệu.

(2) Công bố [51] : Với phương pháp trong công bố [51] các tác giả giới thiệu

phương pháp điều chỉnh tham số TXOP theo cơ chế động dựa vào tốc độ lưu

lượng trung bình của các luồng dữ liệu để thiết lập giá trị TXOP mới.

Hình 3.29: Lược đồ phân bổ giá trị TXOP theo lưu lượng [51]

Thuật toán thực hiện theo cơ chế xét riêng lẻ lưu lượng từng luồng, dựa vào

tốc độ truyền dữ liệu Rj tại thời điểm đang xét và được cấp phát rj băng thông

cho mỗi luồng cùng trọng số cân bằng w của hàng đợi để phân bổ lại giá trị

TXOP mới. Kết quả mô phỏng với các tham số R = 18Mbps, cố định các giá

trị CW, AIF S theo chuẩn mặc định cho thấy giá trị thông lượng của tất cả các

luồng được cải thiện so với chuẩn mặc định. Tuy nhiên, phương pháp này đưa

lại chỉ số công bằng thấp, trong đó thông lượng của luồng được ưu tiên Voice bị

đẩy xuống làm phá vỡ tính trật tự ưu tiên đã được thiết lập trong chuẩn IEEE

802.11 EDCA. Lưu đồ thuật toán được biểu diễn tại Hình 3.30.

Service =

Tính Sj(r) Bắt đầu

EF (V oice)

sai

T XOP [BF ] =

Service =

rs ≤

đúng

REF (V oice)

AF (V ideo)

T XOPmin[BF ] + T XOPmax − T XOPmin RBF

sai

rs ≤

× rij

T XOP [EF ] = T XOPmin[EF ] + T XOPmax − T XOPmin REF

RAF (V ideo)

đúng đúng

T XOP [AF ] = T XOPmin[AF ] + T XOPmax − T XOPmin RAF

đúng

Kết thúc

Hình 3.30: Lưu đồ điều chỉnh tham số TXOP động trong [51]

Trong đó, EF ứng với luồng Voice, AF ứng với luồng Video và BF ứng với

rj là băng thông phân bổ thực tế của luồng j.

luồng Best-effort. Các biến REF , RAF , RBF là tốc độ truyền dữ liệu các luồng,

Đánh giá chung về phương pháp thực hiện trong nghiên cứu [48], [51] cho

thấy cả hai phương pháp đều điều chỉnh tham số TXOP theo cơ chế động. Điểm

khác biệt so với phương pháp của luận án là cơ chế điều chỉnh tham số TXOP

dựa vào thông tin dữ liệu đầu vào khác nhau.

3.6.2. So sánh về kết quả được công bố:

Kết quả các công bố [48], [51], cho thấy có sự cải thiện về chỉ số thông lượng

và chỉ số công bằng so với chuẩn 802.11 EDCA. Tuy nhiên điểm hạn chế của

các công bố này là không đạt được tỷ lệ ưu tiên mong muốn cho các luồng dữ

liệu như trong đề xuất của luận án.

Các công bố [48], [51] thực hiện trên nhiều topology và kịch bản mô phỏng

khác nhau, tuy nhiên đều có điểm chung là so sánh sự cải thiện của phương

pháp đề xuất với chuẩn 802.11 EDCA. Trong đó, điểm nổi bật là chỉ số thông

lượng luồng ưu tiên thấp được cải thiện. Dựa vào điểm chung này, luận án thực

hiện so sánh về sự cải thiện của các công bố với chuẩn 802.11 EDCA theo chỉ

số công bằng và chỉ số tỷ lệ tăng thông lượng.

(1)So sánh về tỷ lệ tăng thông lượng: Bảng 3.5 thể hiện kết quả thông lượng

luồng ưu tiên thấp trong [48], [51].

Bảng 3.5: Bảng kết quả thông lượng luồng ưu tiên thấp trong [48], [51]

Thông lượng trong [48] Thông lượng trong [51]

802.11 EDCA Trong [48] 802.11 EDCA Trong [51]

0.06 (Mbps) 0.07 (Mbps) 0.3 (Mbps) 0.4 (Mbps)

Dựa vào dữ kết quả thông lượng của từng công bố áp dụng cho các luồng dữ

liệu ưu tiên thấp, Bảng 3.6 thể hiện tỷ lệ tăng thông lượng giữa các công bố

[48], [51] và đề xuất 1 của luận án.

Bảng 3.6: Bảng so sánh tỷ lệ tăng thông lượng các luồng ưu tiên thấp

Tỷ lệ tăng thông lượng

Đề xuất 1 Trong [48] Trong [51]

36.7% 16.6% 33.3%

Dựa vào tỷ lệ phần trăm giá trị tăng thông lượng giữa tham số theo chuẩn

IEEE 802.11 EDCA và tham số của các phương pháp cải tiến trong [48], [51] và

đề xuất của luận án. Kết quả so sánh cho thấy, phương pháp đề xuất đưa lại

trọng số cao hơn, điều này có nghĩa là chất lượng luồng ưu tiên thấp của phương

pháp đề xuất cải thiện tốt hơn.

(2) So sánh về chỉ số công bằng: Bảng 3.7 thực hiện so sánh chỉ số công bằng

giữa các phương pháp.

Bảng 3.7: Bảng so sánh chỉ số công bằng giữa các phương pháp

Tỷ lệ tăng thông lượng

Đề xuất 1 Trong [48] Trong [51]

0.8 0.6 0.6

Kết quả so sánh cho thấy, phương pháp đề xuất của luận án đưa lại chỉ số

công bằng cao hơn, điều này có nghĩa tính công bằng theo phương pháp đề xuất

của luận án được cải thiện so với các phương pháp được so sánh.

Đánh giá chung

(1) Mức độ cải thiện về chỉ số công bằng hợp lý giữa các luồng dữ liệu dựa trên

điều kiện chia sẻ băng thông thực tế của mạng. Mức độ cải thiện cao hơn

so với giải pháp của các đề xuất [48], [51].

(2) Thông lượng cho các luồng vẫn đảm bảo, không bị suy hao dù phải đánh

đổi để nâng cao chỉ số công bằng cho các luồng. Về lý thuyết hai chỉ số này

đối nghịch nhau, khi thông lượng gia tăng thì chỉ số công bằng bị suy giảm.

3.7. Kết luận chương

Nội dung chương này, luận án đã chỉ ra những ưu nhược điểm của tham số

TXOP trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA.

Qua đó đề xuất phương pháp điều chỉnh tham số TXOP theo cơ chế động nhằm

cải thiện chất lượng các luồng dữ liệu theo mức độ ưu tiên dựa vào trọng số

được thiết lập trước trong cơ chế truy nhập kênh truyền IEEE 802.11 EDCA.

Kết quả kiểm chứng từ mô phỏng được đánh giá theo các chỉ số đo lường cơ

bản bằng phương pháp so sánh giữa giải pháp đề xuất với phương pháp theo

IEEE 802.11 EDCA cho thấy phương pháp đề xuất được cải thiện rõ rệt. Đây

là điểm đóng góp về tính mới trong nghiên cứu theo hướng nâng cao hiệu năng

cho mạng không dây adhoc.

Ý nghĩa của đề xuất đã góp phần chứng minh, với các tô-pô mạng phức tạp,

tùy biến như mạng adhoc, việc sử dụng tham số TXOP theo cơ chế động sẽ cho

phép đạt được một mức độ chia sẻ công bằng thích hợp và bảo đảm thông lượng

giữa các luồng dữ liệu, góp phần duy trì tính ổn định và nâng cao chất lượng

truyền tải dữ liệu trong các ứng dụng trên nền tảng của mạng không dây.

Kết quả nghiên cứu của chương này đã được tác giả công bố trên tạp chí

chuyên ngành thuộc danh mục tiền SCI [CT1].

CHƯƠNG 4. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP SỬ

DỤNG FUZZY LOGIC ĐỂ ĐIỀU KHIỂN THÔNG

MINH MỘT SỐ THAM SỐ TRONG IEEE 802.11

EDCA NHẰM NÂNG CAO TÍNH CÔNG BẰNG

CHO CÁC LUỒNG DỮ LIỆU

Nội dung chương trình bày một phương pháp tiếp cận mới cho việc điều

khiển các tham số trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11

EDCA theo hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Thông qua Fuzzy logic để điều

chỉnh thông minh các tham số TXOP, CW trong môi trường mạng adhoc dựa

vào độ ưu tiên của từng loại dữ liệu. Nội dung cơ bản bao gồm: Giới thiệu lý

thuyết cơ bản về Fuzzy logic và các nghiên cứu liên quan tiếp cận theo hướng

Fuzzy logic để nâng cao chất lượng QoS cho mạng adhoc. Đề xuất phương pháp

sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông minh tham số TXOP, CW trong IEEE

802.11 EDCA nhằm nâng cao tính công bằng cho các luồng dữ liệu. Thiết lập

mô phỏng để kiểm chứng phương pháp đề xuất. Đánh giá kết quả mô phỏng

theo các tiêu chí cơ bản về hiệu năng.

4.1. Đặt vấn đề

Chuẩn IEEE 802.11 cung cấp cơ chế cho phép các luồng có độ ưu tiên cao

như luồng dữ liệu đa phương tiện có thể nhận nhiều băng thông hơn các luồng

dữ liệu có độ ưu tiên thấp. Thông qua bộ tham số truy nhập kênh truyền phân

tán nâng cao EDCA (Enhanced Distributed Channel Access) để phân chia cơ

hội truy nhập kênh, qua đó các luồng có độ ưu tiên cao sẽ được thiết lập cửa sổ

tương tranh nhỏ CW (Contention Window) và thời gian giữ kênh truyền TXOP

(Transmit Opportunity TXOP) lớn. Điểm yếu của phương thức truy nhập phân

tán nâng cao EDCA là các tham số truy nhập kênh truyền sử dụng theo giá trị

mặc định của chuẩn IEEE 802.11 EDCA đã được chứng minh không phù hợp

với các tô-pô mạng luôn biến đổi trong điều kiện có sự chia sẻ băng thông với

các nút láng giềng như trong mạng adhoc.

Trong chương 3, luận án đã đề xuất phương pháp điều chỉnh tham số TXOP

theo cơ chế động phù hợp với độ ưu tiên của từng loại dữ liệu. Kết quả của

phương pháp giúp nâng cao tính công bằng và đảm bảo thông lượng giữa các

luồng dữ liệu, phù hợp với đặc tính của mạng adhoc. Tuy nhiên, một vấn đề

đặt ra là hiệu suất của phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11

EDCA chịu sự tác động bởi hơn một tham số, gồm AIFS (Arbitration Inter-

Frame Space), cửa sổ tương tranh (CW), TXOP (Tranmission Opportunity).

Bài toán đặt ra là tìm cơ chế cho phép điều chỉnh thích hợp nhiều hơn một

trong các tham số trên một cách linh hoạt với ràng buộc đảm bảo các tiêu chí

về QoS. Để giải quyết vấn đề nêu trên, luận án đề xuất điều chỉnh thông minh

tham số TXOP và CW bằng phương pháp sử dụng Fuzzy logic trong EDCA của

chuẩn IEEE 802.11.

4.2. Cơ sở lý thuyết liên quan

4.2.1. Fuzzy logic

(1) Giới thiệu: Lý thuyết Fuzzy logic [69] được Zadeh, L.A. nêu ra lần đầu

tiên vào năm 1965. Cơ sở của lý thuyết này giải quyết các bài toán rất gần với

cách tư duy của con người. Theo logic truyền thống (traditional logic), một biểu

thức logic chỉ nhận một trong hai giá trị 1 (true) hoặc 0 (false). Khác với lý

thuyết logic truyền thống, một biểu thức logic mờ có thể nhận một trong vô số

giá trị nằm trong khoảng số thực từ 0 đến 1. Ánh xạ các biến đầu vào thành các

hàm thành viên và giá trị chân lý sau đó đưa ra quyết định cho hành động nào

cần thực hiện dựa trên một bộ luật. Một luật mờ có dạng: IF [. . . .] then [. . . .].

Sự kết hợp giữa các hàm mờ và suy luận dựa trên quy tắc này mô tả một hệ

thống mờ. Một bộ điều khiển mờ xử lý qua ba giai đoạn, giai đoạn đầu vào, giai

đoạn xử lý và giai đoạn đầu ra. Giai đoạn xử lý gọi từng luật phù hợp và tạo

kết quả cho từng tập luật, sau đó kết hợp các kết quả của luật. Cuối cùng, giai

đoạn đầu ra chuyển đổi kết quả kết hợp trở lại thành một giá trị đầu ra điều

khiển cụ thể. Hình 4.1 hiển thị các giai đoạn của hệ thống điều khiển mờ.

Hình 4.1: Cấu hình của Fuzzy Control System

Định nghĩa 4.2.1 (Một tập mờ A trên một không gian nền X được định nghĩa

như sau).

A = {x, µA(x))|x ∈ X}

(4.1)

Trong đó, µA(x) được gọi là hàm thành viên lượng hóa mức độ mà các phần

tử x thuộc về tập cơ sở X. Nếu hàm cho kết quả 0 đối với một phần tử thì

phần tử đó không có trong tập đã cho, kết quả 1 mô tả một thành viên toàn

phần của tập hợp. Các giá trị trong khoảng mở từ 0 đến 1 đặc trưng cho các

thành viên mờ. Như vậy, một tập mờ A trên không gian nền X là tập được định

nghĩa bởi hàm thành viên µA(x) ánh xạ từ tập cơ sở X vào một khoảng đơn

vị: µA(x) : X → [0 − 1]. Hàm thành viên µA(x) ∈ [0 − 1] chỉ mức độ thuộc về

(membership degree) của phần tử x vào tập mờ X.

(2) Nguyên lý xây dựng bộ điều khiển mờ: Các bước tiến hành xây dựng một bộ

điều khiển mờ bao gồm:

(cid:136) Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào và ra: bao gồm các biến đầu vào

(cid:136) Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào ra: là bước xác định

cho hệ thống và các biến đầu ra để điều khiển.

hàm thành viên với miền giá trị vật lý cơ sở cho các biến vào ra, đồng thời

(cid:136) Xây dựng các luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành): luật điều khiển

phải xác định được số lượng hàm thành viên.

được xây dựng trên cơ sở các mệnh đề: Ri: Nếu . . . thì . . . hoặc đối với

bộ điều khiển mờ chỉ có một đầu vào và một đầu ra. Ri: Nếu. . . và . . .

thì. . . và . . . hoặc đối với bộ điều khiển mờ có đầu vào hoặc ra nhiều hơn

(cid:136) Chọn thiết bị hợp thành: Có thể sử dụng các luật hợp thành max-MIN;

một

luật hợp thành max-PROD; luật hợp thành sum-MIN; luật hợp thành sum-

(cid:136) Tối ưu hệ thống: Sau khi đã đảm bảo được bộ điều khiển làm việc ổn định,

PROD.

bước tiếp theo là tối ưu trạng thái làm việc của nó theo các chỉ tiêu khác

nhau. Việc điều chỉnh bộ điều khiển theo các chỉ tiêu này chủ yếu được thực

hiện thông qua việc hiệu chỉnh hàm thuộc và thiết lập thêm các nguyên tắc

điều khiển bổ sung hoặc sửa lại các nguyên tắc điều khiển đã có.

(3) Giải mờ: Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y(cid:48) nào đó có thể chấp

nhận được từ hàm thuộc µB(y) của giá trị mờ B(cid:48). Có hai phương pháp giải mờ

chính là phương pháp cực đại và phương pháp điểm trọng tâm. Với phương pháp

cực đại thường dùng cho tập mờ có đỉnh nhọn, được biểu diễn qua biểu thức

(4.2)

A = {y ∈ Y |µB(y) = H}

(4.2)

Với phương pháp giải mờ theo trọng tâm sẽ cho ra kết quả giá trị rõ y(cid:48) là hoành

độ của điểm trọng tâm miền được tạo bởi đường µB(y)và trục hoành. Công thức

y(cid:48) =

xác định y(cid:48)

(4.3) (cid:82) s(yµ(cid:48) B(y))dy (cid:82) S(µB(cid:48)(y))dy

Để đơn giản hóa sự tính toán, phù hợp với điều khiển nhỏ, phương pháp trọng

y(cid:48) =

tâm thường sử dụng công thức (4.4)

(4.4) (cid:80) µB(y)y (cid:80) µB(y)

trong đó S là miền xác định của tập mờ B

4.2.2. Điều khiển thông minh qua Fuzzy logic

Fuzzy logic thường được sử dụng cho thuật ngữ “điều khiển thông minh” với

mục tiêu giúp cho hệ thống phức tạp có thể điều khiển một cách tự chủ. Điều

khiển thông minh cũng nhắm đến khi hệ thống có sự thay đổi về tham số hay

môi trường điều khiển, thông qua quá trình học từ kinh nghiệm, tiếp thu và tổ

chức dữ liệu về môi trường xung quanh và hành vi lặp lại của hệ thống.

Thuật ngữ “điều khiển thông minh” cũng thường được dùng cho để chỉ một số

kỹ thuật có cội nguồn là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence AI) có

mục tiêu là bắt chước một số phần tử cơ bản của trí tuệ như lý luận (reasoning),

học (learning) v.v. Trí tuệ nhân tạo được định nghĩa là lĩnh vực mô phỏng các

quá trình trí tuệ con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các

quá trình này bao gồm học tập, lập luận và tự điều chỉnh. Thuật ngữ AI ra đời

vào năm 1956 bởi nhà khoa học máy tính John McCarthy. Trải qua hơn 6 thập

kỷ phát triển thăng trầm bởi những giới hạn về kỹ thuật công nghệ tại thời

điểm đó, cho đến những năm của thập kỷ 90 trí tuệ nhân tạo mới thực sự bùng

nổ khi lĩnh vực phân tích dữ liệu lớn, thuật toán tiên tiến, phần cứng hiệu năng

cao, xử lý song song phát triển mạnh mẽ.

Ngày nay, AI đang hiện diện tại nhiều nơi trên thế giới với những ứng dụng trải

khắp trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội. Những ứng dụng điển hình của

AI như xe tự lái, xử lý hình ảnh, gợi ý (recommendation), hỗ trợ ra quyết định,

xử lý ngôn ngữ tự nhiên. . . AI hỗ trợ cải thiện đáng kể hiệu quả công việc, tiết

kiệm sức lao động và giúp con người đưa ra những quyết định đúng đắn hơn.

4.2.3. Các nghiên cứu liên quan Fuzzy logic

Hướng nghiên cứu tiếp cận theo phương pháp Fuzzy logic nhằm nâng cao chất

lượng cho mạng adhoc trong những năm gần đây có sự gia tăng về số lượng.

Nhiều tác giả đã công bố nghiên cứu của mình có liên quan đến Fuzzy logic

trong điều khiển thông minh để nâng cao QoS cho mạng adhoc.

Trong nghiên cứu [70], tác giả C. Chao-Lieh giới thiệu một điều khiển mờ cho

mô hình đa tầng để tối ưu hóa phương thức truy nhập phân tán IEEE 802.11

EDCA. Kết quả của phương pháp này chỉ ra các luồng dữ liệu đa phương tiện

được nâng cao về QoS. Ưu điểm của phương pháp này là hỗ trợ cơ chế ngăn

chặn khả năng bùng nổ luồng đa phương tiện, tuy nhiên việc xây dựng giải pháp

tối ưu hóa tài nguyên mạng vẫn chưa được giải quyết hiệu quả.

Nghiên cứu [71] của nhóm tác giả Ali El Masri, Naceur Malouch và Hicham

Khalifé đã sử dụng Fuzzy logic để đề xuất một chiến lược định tuyến dựa trên

lý thuyết logic mờ cho các mạng không dây đa chặng. Kết quả của nghiên cứu

này đã chỉ ra phương pháp tìm đường đi dựa trên Fuzzy logic đem lại sự tối ưu

về tìm đường trong điều kiện đa chặng với mật độ nút cao.

Nghiên cứu [72] của nhóm tác giả Hicham Touil và Youssef Fakhri sử dụng

Fuzzy logic để đề xuất một phương pháp nhằm giảm thiểu xung đột trong

phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA. Kết quả của

nghiên cứu đã chỉ ra rằng các thông số về tỷ lệ truyền gói tin thành công cao

hơn so với phương thức tiêu chuẩn.

Một số nghiên cứu gần đây theo hướng tiếp cận sử dụng Fuzzy logic nhằm

nâng cao QoS cho mạng adhoc đang thu được nhiều kết quả tích cực. Tuy vậy,

số lượng nghiên cứu công bố theo phương pháp này vẫn còn khiêm tốn so với

các hướng tiếp cận truyền thống. Đây là hướng nghiên cứu mới nhiều tiềm năng

trong bối cảnh lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được dự báo sẽ bùng nổ trong tương

lai gần nhờ những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực tính toán hiệu năng cao.

4.3. Giải pháp sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông

minh tham số TXOP, CW

4.3.1. Ý tưởng của đề xuất

Các tham số trong bộ điều khiển phương thức truy nhập IEEE 802.11 EDCA

đều có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng mạng adhoc. Trong đề xuất này, luận

án sử dụng từng tham số để điều khiển thông minh và cố định các tham số

khác nhằm giảm bớt độ phức tạp khi thiết kế luật điều khiển của hệ thống.

Mục tiêu của phương pháp nhắm đến khi hệ thống có sự thay đổi về môi trường

điều khiển, thông qua quá trình học, tiếp thu và tổ chức dữ liệu. Dựa trên nền

tảng nguồn cơ sở dữ liệu của phòng thí nghiệm trọng điểm Công nghệ mạng

và Truyền thông tại Viện Công nghệ thông tin, luận án xây dựng một mô hình

theo hướng trí tuệ nhân tạo thông qua Fuzzy logic để thử nghiệm khả năng tự

học nhằm điều chỉnh một cách thông minh tham số CW, TXOP phù hợp với

mạng adhoc.

4.3.2. Mô hình Fuzzy logic điều khiển tham số TXOP

Bộ điều khiển logic mờ cho tham số TXOP có ba thành phần chính, gồm tập

các tham số đầu vào (input), tập các tham số đầu ra (output) và trung tâm

điều khiển. Trung tâm của bộ điều khiển mờ là cơ sở luật mờ (fuzzy rules) được

tạo ra dựa trên cơ sở các hàm thành viên (Membership Functions). Các tham số

đầu vào là hiệu suất liên kết thực của các luồng Voice, Video, Best-effort được

xử lý tuần tự qua trung tâm của bộ điều khiển mờ để cho ra các tham số đầu

ra TXOP thích hợp. Bộ điều khiển logic mờ thực hiện qua ba bước cơ bản, mờ

hóa (fuzzification), suy luận (inference system), khử mờ (defuzzification). Các

thành phần trong bộ điều khiển logic mờ được mô tả tại Hình 4.2

Hình 4.2: Bộ điều khiển mờ cho tham số TXOP

(1) Fuzzification: Trong giai đoạn này, hệ thống Fuzzy logic đặc tả ba tham

số đầu vào U [V O], U [V I], U [BE] tương ứng với hiệu suất liên kết thực cho luồng

Voice, Video và Best-effort. Miền giá trị của tỷ lệ hiệu suất liên kết thực

giữa các luồng là 100%. (U [V I] + U [V O] + U [BE] = 100%). Ba tham số đầu

ra, T XOP [V O], T XOP [V I] và T XOP [BE] ứng với giá trị biến đổi của tham số

TXOP cho các luồng Voice, Video, Best-effort, trong đó 0 ≤ T XOP [i] ≤ 8, với i

là chỉ số luồng. Tham số tỷ lệ hiệu suất liên kết thực U [i]và tham số T XOP [i]

được chia thành ba trạng thái “thấp”, “trung bình”, “cao”. Hiệu suất liên kết được

i với tỷ lệ 80% thời gian gửi nhận hiện tại và 20% thời gian gửi nhận trước đó

xác định thông qua việc phân tích thời gian dùng để phát các gói tin trong luồng

U =

trong một khoảng thời gian EP theo công thức (4.5):

Actime − T ime[i] EP

(4.5)

Trong đó, hàm tính hiệu suất liên kết thực sử dụng theo thuật toán 3.2. Trong

đó, EP là khoảng thời gian được định nghĩa trước. Tổng hiệu suất là 100% được

áp dụng cho 3 luồng Voice, Video, Best-effort. Các hàm thành viên biểu diễn

tham số đầu vào và đầu ra thể hiện tại Hình 4.3.

(b)

(a)

(d)

(c)

(f)

(e)

Hình 4.3: Tập các hàm thành viên: (a) Hàm thành viên biến input U[VO]; (b) Hàm thành viên biến input U[VI]; (c) Hàm thành viên biến input U[BE]; (d) Hàm thành viên biến output TXOP[VO]; (e) Hàm thành viên biến output TXOP[VI]; (f) Hàm thành viên biến output TXOP[BE].

Hàm thành viên sử dung theo hai phương pháp cơ bản là tập mờ tam giác

và tập mờ đa giác. Với tập mờ tam giác như Hình 4.4a, xác định rõ giá trị cận

trên và cận dưới theo công thức tổng quát.

if u ≤ a; u ≥ b

if a < u < c



µT rimf =

if c < u < b

u − a c − a b − u b − c

if u = c

(4.6)

 

Với tập mờ đa giác dạng L như Hình 4.4b, hàm thành viên xác định các điểm

cận trên và cận dưới theo công thức tổng quát:

if u ≤ a



µlmf =

if a < u < b

b − u b − a

(4.7)

if u > a

(a)

(b)

 

Hình 4.4: (a) Hàm mờ dạng tam giác; (b) Hàm mờ dạng đa giác.

Việc chọn các hàm mờ theo phương pháp tam giác và đa giác dựa trên mức

độ phù hợp về độ biến thiên. Độ biến thiên được đo lường thông qua độ nhạy

trung bình của các giá trị hàm thuộc trong tập mờ A có miền xác định [ab] → [01]

theo công thức (4.8).

S(A) =

(cid:19)2 (cid:90) b (4.8) (cid:18) dµA(u) du

trong đó, a, b tương ứng là cận dưới và cận trên của hàm thành viên.

(2) Inference system: Hoạt động dựa vào các luật mờ để khử giá trị mờ. Các

luật mờ trong mô hình đề xuất được tạo ra theo nguyên tắc giữ cân bằng hiệu

suất liên kết thực giữa các luồng tương ứng thứ tự ưu tiên 3 : 2 : 1 với luồng

Voice, luồng Video và luồng Best-effort, đồng thời đảm bảo tổng hiệu suất liên

kết thực của 3 luồng là 100%. Các biến đầu ra được áp dụng theo cơ chế khi

hiệu suất liên kết thực của luồng ưu tiên cao tăng cao thì sẽ giảm giá trị TXOP

để tăng cơ hội truy nhập kênh truyền cho luồng ít ưu tiên, nhưng vẫn đảm bảo

theo tỷ lệ 3:2:1. Giá trị output cho mỗi luồng sẽ được tạo ra từ việc kết hợp các

luật mờ và do hệ thống Fuzzy logic quyết định.

Bảng 4.1: Bảng các luật mờ điều khiển tham số TXOP

RULES INPUT OUTPUT

1 H M M H H L

2 H L L H H L

3 H L L H H L

4 H L M H H L

5 M H M M H H

6 L H L M H H

7 M H H H H M

8 L H M M H H

9 M M H M L H

10 L L H H L M

11 L M H H L M

(3) Defuzzification: Cuối cùng, hệ thống thực hiện bước giải mờ thông qua hệ

cơ sở dữ liệu tri thức là các luật mờ đã được thiết lập trong hệ thống. Để thực

hiện giải mờ, luận án sử dụng phương pháp trọng tâm CoG (Center of Gravity)

theo (4.4) nhằm giảm chi phí tính toán.

4.3.3. Mô hình Fuzzy logic điều khiển tham số CW

Hình 4.5: Bộ điều khiển mờ cho tham số CW

Trong mô hình này, hệ thống Fuzzy logic được đặc tả bởi ba tham số đầu

vào U [V O], U [V I], U [BE] tương ứng với hiệu suất liên kết thực cho luồng Voice,

Video và Best-effort. Miền giá trị về tỷ lệ hiệu suất liên kết thực giữa các luồng

n (cid:88)

(U [i]) = 100%

là 100%.

(4.9)

Trong đó U [i] là hiệu suất liên kết thực của luồng i, n là số luồng. Miền giá trị

các tham số đầu ra SF (Shift Factor) 0 ≤ SF [i] ≤ 1, trong đó SF là hệ số dịch

chuyển, i là số luồng. Mô hình này khảo sát cho ba luồng Voice, Video, Best-

effort tương ứng với SF [V O], SF [V I] và SF [BE]. Tham số SF dùng để điều

chỉnh giá trị biến đổi của cửa số tương tranh CW dựa vào công thức (4.10).

CWnew = SF × (CWcurr − CWmin) + CWmin

(4.10)

Trong đó, CWnew là cửa sổ tương tranh thiết lập mới. SF là hệ số dịch chuyển.

(1) Fuzzification: Quá trình mờ hóa cho tham số đầu vào U [i] được chia thành

các trạng thái “low”, “medium”, “high” và cho các tham số đầu ra SF [i] là “very

near”, “near”, “far”. Các hàm thành viên biểu diễn tham số đầu vào và đầu ra

(a)

(b)

(c)

(d)

thể hiện tại Hình 4.6.

Hình 4.6: Tập các hàm thành viên: (a) Hàm thành viên biến input U[VO]; (b) Hàm thành viên biến input U[VI]; (c) Hàm thành viên biến input U[BE]; (d) Hàm thành viên biến output SF[VO],SF[VI],SF[BE].

(2) Inference system: Áp dụng các luật mờ để khử giá trị mờ. Các luật mờ

này được trình bày tại Bảng 4.2. Việc xây dựng luật thực hiện theo nguyên tắc

khi hiệu suất liên kết thực của luồng ưu tiên cao tăng thì sẽ giảm hệ số SF nhằm

gia tăng cơ hội truy nhập kênh truyền cho luồng ưu tiên thấp. Khi hiệu suất

liên kết thực của luồng ưu tiên thấp giảm, sẽ giảm giá trị SF để luồng có cơ hội

lớn hơn trong việc truy nhập kênh truyền.

(3) Defuzzification: Để cung cấp dữ liệu cho Fuzzy Control System, trong

bước tiếp theo, hệ thống sử dụng các luật mờ được thiết kế tại bảng 4.2. Bước

giải mờ được thực hiện thông qua hệ cơ sở dữ liệu tri thức là các luật mờ theo

phương pháp trọng tâm CoG (Center of Gravity) tại (4.4).

Bảng 4.2: Bảng các luật mờ điều khiển tham số CW

RULES INPUT OUTPUT

1 2 3 4 5 6 7 8 10 11 U[VO] U[VI] H H H H M L M L L L M L L L H H H H L M U[BE] M L L M M L L M H H SF[VO] SF[VI] VN VN VN VN F F F F F F F F F F N N N N N N SF[BE] F F F F F F F VN VN VN

4.3.4. Case-study: Fuzzy logic điều khiển tham số TXOP

Ví dụ dưới đây, xây dựng 2 kịch bản cho các tham số đầu vào là hiệu suất

liên kết thực các luồng Voice, Video và Best-effort. Thông qua quá trình tự học,

Fuzzy logic thực hiện điều khiển dựa vào hệ cơ sở dữ liệu tri thức để sinh ra giá

trị điều chỉnh tham số TXOP thích hợp cho từng luồng.

Bảng 4.3: Các kịch bản thử nghiệm điều khiển tham số TXOP

Hiệu suất sử dụng kênh (%)

Kịch bản 1 70 20 10

Kịch bản 2 30 10 60

Việc xây dựng kịch bản tại Bảng 4.3 theo hai trường hợp điển hình về hiệu

suất sử dụng kênh truyền. Với kịch bản 1, hiệu suất sử dụng kênh truyền của

luồng ưu tiên cao (Voice, Video) lớn hơn hiệu suất sử dụng kênh truyền của luồng

ưu tiên thấp (Best-effort). Trong kịch bản 2, hiệu suất sử dụng kênh truyền của

luồng ưu tiên cao nhỏ hơn hiệu suất sử dụng kênh truyền của luồng ưu tiên

thấp. Quá trình xử lý các tham số đầu vào và đầu ra được thể hiện tại Hình 4.7

trên phần mềm MATLAB [73]

(a)

(b)

(c)

(d)

100

Hình 4.7: Kết quả: (a) Xử lý tham số đầu vào của kịch bản 1; (b) Xử lý tham số đầu vào của kịch bản 2; (c) Xử lý tham số đầu ra của kịch bản 1; (d) Xử lý tham số đầu ra của kịch bản 2.

Kết quả, với giá trị biến đầu vào U [V O] = 70%, U [V I] = 20%, U [BE] = 10%, bộ

7.04ms và T XOP [BE] = 3.04ms. Kết quả, với giá trị biến đầu vào U [V O] =

30%, U [V I] = 10%, U [BE] = 60%, bộ điều khiển Fuzzy logic đưa lại giá trị biến

điều khiển Fuzzy logic đưa lại giá trị biến đầu ra T XOP [V O] = 1.04ms, T XOP [V I] =

đầu ra T XOP [V O] = 3.44ms, T XOP [V I] = 7.44ms và T XOP [BE] = 0.72ms.

101

4.3.5. Case-study: Fuzzy logic điều khiển tham số CW

Ví dụ tiếp theo, minh họa bộ điều khiển Fuzz logic thực hiện quá trình mờ

hóa và giải mờ ứng với các tham số đầu vào là hiệu suất liên kết thực của các

luồng Voice, Video và Best-effort. Ví dụ xây dựng cho hai kịch bản thường gặp.

Với kịch bản 1, tỷ lệ hiệu suất sử dụng kênh của luồng ưu tiên cao (Voice, Video)

tương đương với hiệu suất liên kết thực của luồng ưu tiên thấp (Best-effort).

Trong kịch bản 2, tỷ lệ hiệu suất sử dụng kênh luồng ưu tiên cao lớn hơn hiệu

suất sử dụng kênh của luồng ưu tiên thấp. Thông qua bộ luật tại Bảng 4.4, hệ

thống thực hiện điều khiển để sinh ra giá trị điều chỉnh tham số SF thích hợp

cho từng luồng. Quá trình xử lý các tham số đầu vào và đầu ra được thể hiện

tại Hình 4.7 trên phần mềm MATLAB [73].

Bảng 4.4: Các kịch bản thử nghiệm điều khiển tham số CW

Hiệu suất sử dụng kênh (%)

Kịch bản 1 50 20 30

Kịch bản 2 70 20 10

Quá trình xử lý các tham số đầu vào và đầu ra được thể hiện tại Hình 4.8.

Kết quả, với giá trị biến đầu vào U [V O] = 50%, U [V I] = 30%, U [BE] = 20%, bộ

điều khiển Fuzzy logic đưa lại giá trị biến đầu ra SF [V O] = 0.431, SF [V I] = 0.8

U [BE] = 10%, bộ điều khiển Fuzzy logic đưa lại giá trị biến đầu ra SF [V O] =

0.106, SF [V I] = 0.8 và SF [BE] = 0.858.

và SF [BE] = 0.124. Kết quả, với giá trị biến đầu vào U [V O] = 70%, U [V I] = 20%,

(a)

(b)

(c)

(d)

102

Hình 4.8: Kết quả: (a) Xử lý tham số đầu vào của kịch bản 1; (b) Xử lý tham số đầu vào của kịch bản 2; (c) Xử lý tham số đầu ra của kịch bản 1; (d) Xử lý tham số đầu ra của kịch bản 2.

4.4. Phân tích và đánh giá mô phỏng

4.4.1. Các chỉ số đo lường

(1) Chỉ số công bằng (Fairness Index): Để đánh giá độ công bằng về thông

lượng giữa các luồng dữ liệu có độ ưu tiên khác nhau trong mạng adhoc. Áp

dụng công thức tính chỉ số công bằng (Fairness Index) được định nghĩa bởi R.

103

Jain [64].

(2)Thông lượng tổng cộng (Total throughput): Giá trị thông lượng tổng cộng

được định nghĩa bằng tổng các thông lượng của toàn bộ các luồng trong mô

phỏng. Chỉ số đo lường này được sử dụng theo công thức (2.5).

4.4.2. Thực hiện mô phỏng

Để đánh giá tính đúng đắn của phương pháp đề xuất, luận án sử dụng công

cụ mô phỏng NS2. Mô phong sử dụng hai chỉ số đo lường ở trên để đánh giá tính

hiệu quả giưa phương phap thiết lập giá trị mặc định theo chuẩn IEEE 802.11

và phương pháp đề xuất điêu khiên thông minh giá trị các tham số theo hai mô

hình đề xuất ở trên.

Các tham số mô phỏng chung sử dụng theo bảng Bảng 4.5. Bộ tham số IEEE

802.11 EDCA cho phương pháp theo giá trị mặc định sử dụng theo Bảng 2.3.

Tham số EP = 2(s). Mô phỏng sử dụng kịch bản khi hiệu suất liên kết thực

giữa các luồng theo tỷ lệ đầu vào U[VO]: U[VI]: U[BE] xấp xỉ 70:20:10. Bộ mô

phỏng MATLAB sẽ tạo ra các giá trị đầu ra tương ứng theo kịch bản tại Bảng

4.3 và Bảng 4.4. Tham số đầu ra và tỷ lệ này được cấu hình trong NS2 để đánh

giá thông lượng và chỉ số công bằng dựa trên tải cung cấp. Mô phỏng thực hiện

trên hai mô hình đại diện cho mạng adhoc là đơn chặng (Hình 1.2) và đa chặng

(Hình 1.3).

Bảng 4.5: Các tham số mô phỏng

Thông số Channel data rate Antenna type Radio Propagation Transmission range Carrier Sensing range MAC protocol Connection type Buffer size Simulation time Giá trị 11 Mbps. Omni direction. Two-ray ground. 250 m. 550 m. 11 IEEE 802.11. UDP/CBR. 100 packet. 300s.

104

(1)Mô hình đơn chặng: Trong kịch bản này, mô hình đơn chặng gồm một nút

phát S và một nút nhận D như Hình 3.6. Nút phát S gửi 3 luồng Best-effort,

Video and Voice tới nút D. Kết quả mô phỏng về chỉ số công bằng giữa phương

pháp đề xuất điều khiển thông minh cho tham số TXOP và CW được biểu diễn

(a)

(b)

tại Hình 4.9.

Hình 4.9: Kết quả: (a) Chỉ số Fairness điều khiển tham số TXOP; (b) Chỉ số Fairness điều khiển tham số CW.

Kết quả mô phỏng về tỷ lệ thông lượng giữa các luồng qua phương pháp đề

xuất điều khiển thông minh cho tham số TXOP và CW được thể hiện tại Bảng

4.6 và Bảng 4.7.

Bảng 4.6: Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số CW, đơn chặng

Throughput (Mbps)

Voice Video Best-effort

Proposed method 3.11 1.87 0.71

802.11 EDCA 4.21 1.21 0.22

Bảng 4.7: Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số TXOP, đơn chặng

Throughput (Mbps)

Voice Video Best-effort

Proposed method 3.22 1.82 0.79

802.11 EDCA 4.01 1.58 0.17

105

Dữ liệu từ Bảng 4.6 và Bảng 4.7 đưa lại đánh giá sau: Chỉ số công bằng và tỷ

lệ thông lượng giữa các luồng của mô hình đề xuất tốt hơn so với phương pháp

thiết lập giá trị mặc định theo chuẩn IEEE 802.11 ECDA.

(2)Mô hình đa chặng: Trong kịch bản này, mô hình gồm 3 nút, nút S2 nằm trong

miền phát sóng của nút S1 và nút S1 nằm trong miền phát của nút D theo Hình

3.7. Trong mô hình này nút S1 vừa gửi nhận thông tin của chính nó vừa chuyển

tiếp thông tin từ nút S2 chuyển sang, điều này dẫn đến tương tranh về băng

thông giữa các nút mạng trong vùng phủ sóng vừa phải tương tranh trong việc

truyền giữa các loại dữ liệu. Trong mô hình 3 nút này, nút nguồn S2 sẽ gửi ba

luồng dữ liệu Best-effort, Video and Voice tới node D qua nút S1. Kết quả mô

(a)

(b)

phỏng theo chỉ số fairness index được biểu diễn tại Hình 4.10.

Hình 4.10: Kết quả: (a) Chỉ số Fairness điều khiển tham số TXOP; (b) Chỉ số Fairness điều khiển tham số CW.

Kết quả mô phỏng về tỷ lệ thông lượng giữa các luồng qua phương pháp đề

xuất điều khiển thông minh cho tham số TXOP và CW được thể hiện tại Bảng

4.8 và Bảng 4.9.

Bảng 4.8: Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số CW, đa chặng

Throughput (Mbps)

Voice Video Best-effort

Proposed method 3.11 2.08 0.94

802.11 EDCA 4.17 1.18 0.33

106

Bảng 4.9: Thông lượng giữa các luồng điều khiển tham số TXOP, đa chặng

Throughput (Mbps)

Voice Video Best-effort

Proposed method 3.21 1.98 0.69

802.11 EDCA 4.16 1.48 0.15

Từ dữ liệu tại Bảng 4.8 và Bảng 4.9 đưa lại đánh giá sau: Chỉ số công bằng

và tỷ lệ thông lượng giữa các luồng của mô hình đề xuất tốt hơn so với phương

pháp thiết lập giá trị mặc định theo chuẩn IEEE 802.11 ECDA.

4.5. So sánh kết quả của hai mô hình

Hai mô hình đề xuất đều đưa lại chỉ số công bằng có kết quả tốt hơn so với

phương pháp thiết lập giá trị theo tham số mặc định của chuẩn IEEE 802.11

EDCA. Tại Bảng 4.10 cho thấy chỉ số công bằng đưa lại từ mô hình Fuzzy logic

điều khiển cho tham số TXOP và CW có mức độ cải thiện tương đương.

Bảng 4.10: Bảng thông lượng và chỉ số công bằng trong đề xuất 2

Đề xuất 2 (TXOP) Đề xuất 2 (CW)

Total throughput (Mbps) Fairness Total throughput (Mbps) Fairness

5.62 0.8 5.88 0.8

4.6. So sánh một số kết quả đã công bố

Lựa chọn một số công bố cùng hướng tiếp cận trong những năm gần đây để

so sánh hai chỉ số đo lường hiệu năng là thông lượng và công bằng để đánh giá

khách quan ưu điểm, nhược điểm của phương pháp đề xuất. Trong phần này,

luận án sử dụng công trình [72] và [74] để tiến hành so sánh dựa vào các tiêu

chí trên.

(1) So sánh về phương pháp: Trong công bố [72] nhóm tác giả sử dụng Fuzzy

logic để điều chỉnh tham số AIFS dựa vào trạng thái mạng thông qua tham

107

số CC (Collision Counter) và SPC (Sent Packet Counter) với năng lượng hiện

hành. Mô hình gồm 9 luật cơ sở theo Bảng 4.12 với kiến trúc tương tự mô hình

đề xuất. Điểm khác biệt là các tham số đầu ra của hệ thống được gán trực tiếp

cho từng kịch bản với các bộ tham số AIFS cố định.

Bảng 4.11: Bảng các luật mờ trong [72]

IF RULES

REL Low THEN Decisions Config A CR LOW R1

Medium Config A LOW R2

High Config A LOW R3

low Config C MEDIUM R4

Medium Config B MEDIUM R5

High Config B MEDIUM R6

Low Config E HIGHh R7

Medium Config E HIGH R8

High Config D HIGH R9

Trong công bố [74] nhóm tác giả sử dụng Fuzzy logic để điều chỉnh tham số

CW. Bộ điều khiển Fuzzy logic dựa trên các tham số đầu vào gồm mức độ tắc

nghẽn, trạng thái mạng để điều chỉnh hệ số dịch chuyển của sổ tương tranh CW.

Mô hình gồm 9 luật cơ sở theo bảng 4.9 với kiến trúc tương tự mô hình đề xuất.

Điểm khác biệt so với đề xuất của luận án là các tham số đầu vào của hệ thống

và miền giá trị cho tham số đầu ra.

108

Bảng 4.12: Bảng các luật mờ trong [74]

RULES IF THEN

Channel Congestion Channel knowledge Output

LOW not-sure Very-close R1

R2 MEDIUM not-sure Close

R3 HIGH not-sure Close

R4 LOW somehow-sure Very-close

R5 MEDIUM somehow-sure Close

R6 HIGH somehow-sure Somehow-close

R7 LOW very-sure Very-close

R8 MEDIUM very-sure Somehow-close

R9 HIGH very-sure Far

Đánh giá chung về phương pháp thực hiện trong nghiên cứu [72], [74] cho

thấy cả hai phương pháp đều sử dụng mô hình Fuzzy logic để điều chỉnh tham

số theo cơ chế động. Điểm khác biệt so với phương pháp của luận án là tham số

đầu vào và tập luật được xây dựng khác biệt nhau.

(2)So sánh về kết quả: Kết quả của các công bố [72], [74] đều thể hiện sự cải

thiện các chỉ số quan trọng như thông lượng, độ trễ, công bằng v.v. Tuy nhiên,

thông lượng các luồng ưu tiên thu được không đạt tỷ lệ thích hợp như đề xuất

của luận án.

Các công bố [72], [74] thực hiện trên các tham số đầu vào khác nhau, tuy

nhiên kết quả công bố đều thực hiện so sánh với chuẩn 802.11 EDCA đồng nhất

về tô-pô mạng và tham số đầu vào. Dựa vào điểm chung về sự cải thiện của các

công bố với chuẩn 802.11 EDCA trong phần dưới đây, luận án so sánh về mặt

định lượng các kết quả đã công bố theo chỉ số công bằng và chỉ số tỷ lệ tăng

109

thông lượng. Bảng 4.9 thể hiện kết quả thông lượng theo mô hình đơn chặng

trong [72].

Bảng 4.13: Bảng thông lượng trong [72] với đề xuất 2

Trong [72] Đề xuất 2 (TXOP) Đề xuất 2 (CW)

802.11 Cải tiến 802.11 Đề xuất 2 802.11 Đề xuất 2

EDCA [72] EDCA EDCA

5.83 5.69 5.64 0.9 (Mbps) 0.9 (Mbps) 5.76

(Mbps) (Mbps) (Mbps) (Mbps)

Dựa vào mức độ tăng thông lượng của từng phương pháp, Bảng 4.14 so sánh

tỷ lệ tăng thông lượng giữa công bố [72] và đề xuất 2 của luận án.

Bảng 4.14: Bảng tỷ lệ tăng thông lượng trong [72] với đề xuất 2

Tỷ lệ tăng thông lượng (%)

Trong [72] Đề xuất 2 (TXOP) Đề xuất 2 (CW)

0 0.8 1.2

Bảng 4.14 thể hiện chỉ số tỷ lệ tăng thông lượng của mỗi phương pháp dựa

trên mô hình thử nghiệm chung là mô hình đơn chặng. Kết quả so sánh cho

thấy, phương pháp đề xuất của luận án đưa lại trọng số cao hơn, điều này có

nghĩa là mô hình đề xuất được cải thiện so với phương pháp được so sánh.

Trong công bố [74] các tác giả thực hiện so sánh giữa tham số theo chuẩn IEEE

802.11 EDCA và theo phương pháp cải tiến. Dựa vào chỉ số đo lường được công

bố trong [74], Bảng 4.15 trình bày kết quả thông lượng của luồng ưu tiên thấp

BE.

110

Bảng 4.15: Bảng thông lượng trong [74] với đề xuất 2

Trong [74] Đề xuất 2 (TXOP) Đề xuất 2 (CW)

tiến 802.11 Đề xuất 2 802.11 Đề xuất 2 802.11 Cải

EDCA [54] EDCA EDCA

0.49 0.33 0.94 0.69 0.15 0.34

(Mbps) (Mbps) (Mbps) (Mbps) (Mbps) (Mbps)

Dựa vào tỷ lệ mức độ tăng thông lượng của từng phương pháp, Bảng 4.16

trình bày tỷ lệ tăng thông lượng giữa công bố [74] và đề xuất 2 của luận án.

Bảng 4.16: Bảng tỷ lệ tăng thông lượng trong [74] với đề xuất 2

Tỷ lệ tăng thông lượng (%)

Trong [74] Đề xuất 2 (TXOP) Đề xuất 2 (CW)

44 64 78

Số liệu tại Bảng 4.16 thể hiện chỉ số tăng về tỷ lệ thông lượng của mỗi phương

pháp dựa trên kết quả của thông lượng luồng ưu tiên thấp. Kết quả cho thấy,

phương pháp đề xuất của luận án đưa lại trọng số cao hơn, điều này có nghĩa

là mô hình đề xuất được cải thiện so với phương pháp được so sánh.

4.7. So sánh kết quả với đề xuất 1

Kết quả về các chỉ số đo lường cơ bản của đề xuất 1 và đề xuất 2 thể hiện

tại Bảng 4.17 và Bảng 4.18

Bảng 4.17: Bảng thông lượng trung bình giữa đề xuất 1 và đề xuất 2

Tổng thông lượng trung bình (Mbps)

Mô hình đơn chặng Mô hình đa chặng

Đề xuất 1 5.60 5.88

Đề xuất 2 5.64 5.89

111

Bảng 4.18: Bảng chỉ số công bằng giữa đề xuất 1 và đề xuất 2

Chỉ số công bằng [0-1]

Mô hình đơn chặng Mô hình đa chặng

Đề xuất 1 0.98 0.80

Đề xuất 2 0.80 0.78

Dựa vào kết quả thể hiện tại Bảng 4.17 và Bảng 4.18, cho thấy kết quả của

hai đề xuất là tương đương nhau.

Đánh giá chung:

(1) Ưu điểm của đề xuất 2: Phương pháp điều khiển thông minh đang là xu

hướng được đề xuất sử dụng nhắm đến khi hệ thống có sự thay đổi về tham số

hay môi trường điều khiển, điều này phù hợp với đặc tính của mạng adhoc. Hệ

thống có ưu thế trong việc áp dụng cho mọi kích thước mạng .

(2) Nhược điểm của đề xuất 2: Điều khiển thông minh các tham số sẽ cho độ

tin cậy cao khi mẫu học đủ lớn. Đây là thách thức cho việc xây dựng hệ thống

theo hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

4.8. Kết luận chương

Trong chương này, luận án đã trình bày một phương pháp tiếp cận mới trong

việc điều khiển các tham số theo phương thức truy nhập phân tán nâng cao

IEEE 802.11 EDCA. Trong đó, đề xuất sử dụng Fuzzy logic để điều chỉnh thông

minh tham số TXOP và CW phù hợp với độ ưu tiên của từng loại dữ liệu trong

môi trường mạng adhoc.

Phương pháp điều khiển thông minh được đề xuất sử dụng nhắm đến khi hệ

thống có sự thay đổi về tham số hay môi trường điều khiển, thông qua quá trình

học, tiếp thu và tổ chức dữ liệu. Mô phỏng với các chỉ số đo lường cơ bản cho

thấy mô hình đề xuất đưa lại kết quả tích cực so phương pháp thiết lập tham

số mặc định theo chuẩn IEEE 802.11 EDCA. Điều này giúp mở ra một hướng

nghiên cứu mới theo hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc điều khiển các

112

tham số có yếu tố biến đổi theo thời gian và không gian.

Kết quả nghiên cứu của chương này được công bố trên tạp chí chuyên ngành

khoa học quốc tế thuộc danh mục SCOPUS [CT2] và tại Hội nghị quốc tế về

Trí tuệ nhân tạo và tính toán thông minh [CT6]

113

KẾT LUẬN

Đề tài luận án “Nâng cao hiệu năng thông lượng và độ công bằng

trong mạng không dây AD HOC của chuẩn IEEE 802.11 EDCA” là

công trình nghiên cứu có ý nghĩa khoa học và mang lại giá trị thực tiễn, góp

phần thúc đẩy các ứng dụng trên nền tảng mạng không dây. Trải qua một thời

gian nghiên cứu miệt mài, luận án đã đạt được một số kết quả mang tính mới,

tuy nhiên vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế cần tiếp tục nghiên cứu phát triển.

(a) Kết quả đạt được

Đóng góp vào hướng nghiên cứu, luận án đưa ra được hai nội dung có tính mới

như sau:

(1) Luận án đã đề xuất phương pháp cải thiện chất lượng luồng dữ liệu theo

mức độ ưu tiên khác nhau dựa trên cơ chế điều chỉnh tham số TXOP động

trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE 802.11 EDCA. Kết

qủa của đề xuất này được công bố trên tạp chí chuyên ngành tại [CT1].

(2) Luận án đã đề xuất phương pháp sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông

minh một số tham số trong phương thức truy nhập phân tán nâng cao IEEE

802.11 EDCA nhằm nâng cao tính công bằng cho các luồng dữ liệu. Kết

qủa của đề xuất này được công bố tại Hội nghị khoa học cấp quốc tế và

trên tạp chí chuyên ngành tại [CT2] [CT6].

(3) Ngoài hai đề xuất mang tính lý thuyết, luận án đã thực hiện khảo sát phân

tích, đánh giá ảnh hưởng các tham số trong IEEE 802.11 EDCA tới hiệu

năng mạng adhoc qua việc xây dựng bộ mô phỏng với các tham số riêng.

Luận án còn giới thiệu một ứng dụng thực nghiệm trong việc truyền dữ liệu

đa phương tiện ứng dụng cho mạng VANET, một trường hợp điển hình của

mạng adhoc. Thực nghiệm này, giúp thiết lập kênh truyền thông và kiểm

114

soát việc xử lý dữ liệu đa phương tiện giúp mở ra cơ hội trong việc triển

khai các ứng dụng trên mạng VANET với độ tin cậy cao nhằm sớm bắt kịp

với công nghệ của cuộc cách mạng 4.0. Kết quả của thực nghiệm này được

công bố trên các tạp chí chuyên ngành [CT3] [CT4] [CT8].

(b) Hạn chế và hướng phát triển

Bên cạnh một số kết quả đã đạt được, luận án vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế

cần tiếp tục nghiên cứu nhằm nâng cao hiệu năng cho mạng không dây adhoc.

(1) Tối ưu hóa thuật toán điều chỉnh tham số TXOP động để đạt hiệu suất cao

về hiệu năng áp dụng được cho các mô hình mang tính tổng quát.

(2) Nghiên cứu để đánh giá thêm về các độ đo hiệu năng quan trọng khác như

thời gian trễ (delay), độ tin cậy (reliability), tỉ suất lỗi (error rate), hiệu

năng của ứng dụng vv. . .

(3) Tích hợp các mô hình sử dụng Fuzzy logic để điều khiển thông minh đồng

thời các tham số truy nhập môi trường truyền trong IEEE 802.11 EDCA.

(4) Thực nghiệm các giải thuật dựa trên môi trường thiết bị thật (testbed) để

đánh giá đầy đủ sự tác động từ các hiệu ứng vật lý.

(5) Trong luận án, các kịch bản mô phỏng mới chỉ tập trung vào tỷ lệ thông

lượng giữa các luồng Voice, Video, Best-effort theo khuyến nghị của chuẩn

IEEE 802.11 EDCA. Trong thời gian tới, NCS sẽ tiếp tục nghiên cưú sâu,

đồng thời áp dụng nhiều kịch bản mô phỏng với các tỷ lệ thông lượng đa

dạng giữa các luồng dữ liệu để đánh giá được đầy đủ tính hiệu quả của

phương pháp đề xuất.

115

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

Tạp chí khoa học

[CT1] Luong Duy Hieu, Bui The Tung, Pham Thanh Giang “Improving fairness

index between data flows in 802.11e EDCA Wireless Adhoc Network by ad-

justing the dynamic TXOP parameter”, International Journal of Computer

Science Network Security(IJCSNS), ISSN 1738-7906 Vol.20, No.1, pp. 117-

124, 2020. (ESCI).

[CT2] Luong Duy Hieu, Bui The Tung, Pham Thanh Giang, Thai Quang Vinh,

Le Nam, “Improving fairness in IEEE 802.11 EDCA Adhoc Networks based

on Fuzzy Logic”, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intel-

ligent Informatics (JACIII), Vol.24, No.5, 2020 (SCOPUS) - (Accepted).

[CT3] Ngo Tung Son, Luong Duy Hieu, Tran Binh Duong, Bui Ngoc Anh, “An

Empirical Research in Autonomous Vehicles Control”, International Journal of Soft Computing and Engineering(cid:151) (IJSCE), at Volume-7 Issue 3, July

2017 (SCOPUS).

[CT4] Ngo Tung Son, Luong Duy Hieu, “Object Size Measurement Using Multi-

ple Depth Cameras”,Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Trường Đại học Công

nghiệp Hà Nội (Journal of Science and Technology), Số 33 – 2016.

[CT5] Luong Duy Hieu, Phạm Thanh Giang, “Improvement of the Performance

in Mobile Communication System by Combination between OFDM and

MIMO”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Trường Đại học Công nghiệp Hà

Nội (Journal of Science and Technology), ISSN 1859-3585, Vol. 10, pp 8,

No. 12, 2012.

Hội nghị khoa học

116

[CT6] Luong Duy Hieu, Thai Quang Vinh, “A Fuzzy Logic approach for ad-

justing TXOP parameter in IEEE 802.11e Wireless Adhoc Networks”, The

International Conference on Artificial Intelligence and Computational In-

telligence, Hanoi, January 4-6, 2020.

[CT7] Lương Duy Hiếu, Bùi Thế Tùng, Phạm Thanh Giang, “Phân tích, đánh

giá ảnh hưởng tham số TXOP trong EDCA tới hiệu năng mạng Adhoc”,Hội

thảo quốc gia lần thứ XXII: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông

tin và truyền thông - Thái Bình, 28-29/6/2019.

[CT8] Lương Duy Hiếu, Phạm Thanh Giang, “Đánh giá thuật toán điều khiển

cửa sổ tương tranh theo phương pháp tập trung/phân tán trong chuẩn

IEEE802.11p.”, Hội thảo quốc gia lần thứ XVI: Một số vấn đề chọn lọc của

Công nghệ thông tin và truyền thông - Đà Nẵng,13-14/11/2013.

117

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Hamssa and Abed, “VANET security challenges and solutions: A sur-

vey”, Vehicular Communications, vol .7, pp. 7–20, 2017.

[2] Ilker, Ozgur, and Samil, “Flying Ad-Hoc Networks (FANETs): A sur-

vey”, Ad Hoc Networks, vol .11, pp. 1254–1270, 2013.

[3] M. Elshaikh et al, ““SNR-Based Dynamic MANET On Demand Routing

Protocol For VANET Networks.”, ARPN Journal of Engineering and

Applied Sciences, vol .10, 11–18 2014.

[4] Chen et al, “Body Area Networks: A Survey”, Mobile Networks and

Applications, vol .16, pp. 171–193, 2011.

[5] Nguyễn Kim Quốc, Nghiên cứu cải tiến cơ chế điều khiển tại các nút

mạng, Luận án Tiến sĩ tại Trường Đại học khoa học, Đại học Huế, 2015.

[6] Lê Hữu Bình, Nghiên cứu nâng cao hiệu năng mạng MANET sử dụng

kỹ thuật định tuyến cân bằng tải đảm bảo chất lượng truyền dẫn, Luận

án tiến sĩ tại Học viện Khoa học và Công nghệ, 2019.

[7] Đỗ Đình Cường, Nghiên cứu cải tiến hiệu năng giao thức định tuyến

AODV và AOMDV trong mạng MANET, Luận Luận án tiến sĩ tại Học

viện Khoa học và Công nghệ, 2017.

[8] Kumar and Mishra, “An Overview of Mobile Ad Hoc Networks: Appli-

cations and Challenges”, Journal of the Communications Network, vol

.3, pp. 60––66, 2004.

[9] Ad Hoc Networking Chapter 5: DSR: The Dynamic Source Routing Pro-

tocol for Multi-Hop Wireless Ad Hoc Networks, Addison-Wesley, 2001.

118

[10] B.Royer and S.Das, “Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV)

Routing” 2001.

[11] Hasan, Mehran, and Dutkiewicz, “A review of routing protocols for mo-

bile ad hoc networks”, Ad Hoc Networks, vol .2, pp. 1–22, 2004.

[12] Lương Thái Ngọc, Nghiên cứu một số giải pháp nâng cao an ninh trên

mạng MANET, Luận án tiến sĩ tại Đại học khoa hoc, Đại học Huế,

2019.

[13] Phạm Thanh Giang, Giáo trình Mạng máy tính nâng cao, NXB Khoa

học Tự nhiên và Công nghệ, 2016.

[14] The Network Simulator ns 2., http://www.isi.edu/nsnam/ns/.

[15] Smith Cheruvu Kumar and Wheeler, “Connectivity Technologies for

IoT”, Demystifying Internet of Things Security, no.2, pp.347–411, 2020.

[16] Imrich, Marco, and Jennifer, “Mobile ad hoc networking: imperatives”,

Ad Hoc Networks, vol .1, pp. 13–64, 2003.

[17] Kumar and Mishra, “An overview of MANET: History, challenges and

applications”, Indian Journal of Computer Science and Engineering IJCSE,

vol .3, pp. 121––125, 2012.

[18] IEEE Standard 802.11, Reference number ISO/IEC 8802-11 Interna-

tional Standard for Information Technology - Telecommunications and

information exchange between systems - Local and metropolitan area

networks, Specific Requirements Part 11: wireless LAN media, IEEE

802.11 Std, 2012.

[19] IEEE Standard 802.11, Reference number ISO/IEC 8802-11 Interna-

tional Standard for Information Technology - Telecommunications and

information exchange between systems - Local and metropolitan area

networks, Specific Requirements Part 11: wireless LAN media, IEEE

Press, 1999.

119

[20] IEEE 802.11 WG part 11b. Wireless LAN Medium Access Control (MAC)

and Physical Layer (PHY) specifications, High-speed Physical Layer in

the 5 GHz Band, EEE 802.11 Std, 1999.

[21] IEEE 802.11 WG part 11a. Wireless LAN Medium Access Control (MAC)

and Physical Layer (PHY) specifications, High-speed Physical Layer in

the 5 GHz Band, EEE 802.11 Std, 1999.

[22] IEEE 802.11 WG part 11g. Wireless LAN Medium Access Control (MAC)

and Physical Layer (PHY) specifications, High-speed Physical Layer in

the 5 GHz Band, EEE 802.11 Std, 1999.

[23] C.Perkins and P.Bhagwat, “Highly dynamic destination-sequenced distance-

vector routing (DSDV) for mobile computers”, ACM SIGCOMM Com-

puter Communication Review, vol .24, pp. 234–244, 1994.

[24] S.Khurana, S.Kumar, and S.Sharma, “Performance Evaluation of Con-

gestion Control in MANETs using AODV, DSR and ZRP Protocols”,

International Journals of Advanced Research in Computer Science and

Software Engineering, vol .7, pp. 398–403, 2017.

[25] C. E. Shannon, “Communication in the Presence of Noise”, in Proceed-

ings of the IRE, vol .37, pp. 10–21, 1949.

[26] C.Casetti and Chiasserini, “Improving fairness and throughput for voice

traffic in 802.11e EDCA”, 15th IEEE International Symposium on Per-

sonal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), vol .8, pp.

525–30, 2004.

[27] Li et all, “An enhanced carrier sensing mechanism for wireless ad-hoc

networks”, Computer Communication, vol .17, pp. 11–13, 2005.

[28] Jangeun et al, “Fairness and QoS in Multihop Wireless Networks”, IEEE

Vehicular Technology Conference, vol .5, pp. 2936–2940, 2003.

120

[29] O.Shagdar, K.Nakagawa, and B.Zhang, “Achieving per-flow fairness in

wireless ad hoc networks”, Electronics and Communications in Japan,

vol .89, pp. 37–49, 2006.

[30] IEEE 802.11e WG part 11g. Wireless LAN Medium Access Control

(MAC) and Physical Layer (PHY) specifications, High-speed Physical

Layer in the 5 GHz Band, EEE 802.11 Std, 2005.

[31] Elshaikh, Fadzil, and Kamel, “Weighted Signal-toNoise Ratio Average

Routing Metric for Dynamic Sequence Distance Vector Routing Proto-

col in Mobile Ad-Hoc Networks”, Prceedings of IEEE 8th International

Colloquium on Signal Processing and its Applications (CSPA), vol .2,

pp. 329–334, 2012.

[32] Y.ElshaikAdarbah, S.Ahmad, and A.Duffy, “Impact of noise and inter-

ference on probabilistic broadcast schemes in mobile ad-hoc networks”,

Journal of Computer Networks, vol .88, pp. 178–186, 2015.

[33] Sharma and Yadav, “Cross-Layer Approach for Communication in MANET”,

International Journal of Computer Science and Mobile Computing, vol

.4, pp. 285–292, 2015.

[34] F.Alnajjar, “SNR/RP Aware Routing Model for MANETs”, Journal of

Selected Areas in Telecommunications (JSAT), vol .4, pp. 40–48, 2011.

[35] S. Mallapur and S. R. Patil, ““Route Stability Based on Demand Mul-

tipath Routing Protocol for Mobile Ad Hoc Networls,.”, Prceedings of

Interational Conference on Communication and Signal Processing, vol

.14, 1859–1863, 2014.

[36] P.T.Giang and K.Nakagawa, “Achieving Fairness over 802.11 Multihop

Wireless Ad Hoc Networks”, IEICE Transactions on Communications,

vol .E92-B, pp. 2628–2637, 2009.

121

[37] J.Lei et al, “A Differentiated Reservation MAC Protocol for Achiev-

ing Fairness and Efficiency in Multi-rate IEEE 802.11 WLANs”, IEEE

Access, vol .1, pp. 1–1, 2019.

[38] Alan, Scott, and Zhang, “MACAW: a media access protocol for wireless

lan’s”, Proceedings of the conference on Communications Architectures,

vol .1, pp. 212–225, 1994.

[39] Karn and Phil, “A New Channel Access Method for Packet Radio”, The

proceedings of the 9th ARRL Computer Networking Conference, vol .1,

pp. 212–225, 1990.

[40] F.Talucci, M.Gerla, and L.Fratta, “MACA-BI (MACA By Invitation)-a

receiver oriented access protocol for wireless multihop networks”, Pro-

ceedings of 8th International Symposium on Personal, Indoor and Mo-

bile Radio Communications, vol .2, pp. 435–439, 1997.

[41] Nandagopal, Thyagarajan, and Kim, “Achieving mac layer fairness in

wireless packet networks”, Proceedings of the 6th annual international

conference on Mobile computing and networking, vol .1, pp. 87–98, 2000.

[42] Tiwari and Malviya, “LMP-DSR: Load Balanced Multi-Path Dynamic

Source”, Proceedings of Fourth International Conference on Computing,

Communications and Networking Technologies (ICCCNT), vol .3, pp.

1–5, 2013.

[43] J.Dsouza, “MRA: Multi-level Routing Algorithm to Balance the Traffic

Load in Wireless Ad hoc Network”, Proceedings of National Confer-

ence on Parallel Computing Technologies (PARCOMPTECH), vol .1,

pp. 10–15, 2015.

[44] Kim et all, “Load Balanced Congestion Adaptive Routing for Mobile Ad

Hoc Networks”, International Journal of Distributed Sensor Networks,

vol .7, pp. 5–15, 2014.

122

[45] Y. Tashtoush and O. Darwish, ““Fibonacci sequence based multipath

load balancing approach for mobile ad hoc networks.”, Ad Hoc Networks,

vol .16, 237–246 2014.

[46] S.Srivastava and A.Daniel, “An Efficient Routing Protocol under Noisy

Environment for Mobile Ad Hoc Networks using Fuzzy Logic”, Inter-

national Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, vol .2,

pp. 534–39, 2013.

[47] P.T.Giang and K.Nakagawa, “Cooperation Between Channel Access

Control and TCP Rate Adaptation in Multi-hop Ad hoc Networks”,

15th IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile

Radio Communications (PIMRC), vol .1, pp. 0916–8516, 2015.

[48] Alam et al, “Enhancements of the Dynamic TXOP Limit in EDCA

Through a High-Speed Wireless Campus Network”, Wireless Personal

Communications, vol .90, pp. 16–26, 2016.

[49] S.Kim and Y.Cho, “Adaptive transmission opportunity scheme based on

delay bound and network load in IEEE 802.11e wireless LANs”, Journal

of Applied Research and Technology, Elsevier, vol .4, pp. 604–611, 2013.

[50] Hu, Min, and Woodward, “Performance analysis of a threshold-based

dynamic TXOP scheme for intra-AC QoS in wireless LANs”, Future

Generation Computer Systems, Elsevier, vol .38, pp. 69–74, 2014.

[51] Namazi, Mohammad, and Moghim, “Dynamic TXOP Assignment in

IEEE802.11e Multi-hop Wireless Networks Based on an Admission Con-

trol Method”, Springer Science Business Media New York, vol .8, pp.

6–17, 2017.

[52] Acharya et all, “WLAN QoS Issues and IEEE 802.11e QoS Enhance-

ment”, International Journal of Computer Theory and Engineering, vol

.2, pp. 61–67, 2010.

123

[53] Alam et all, “Enhancements of the Dynamic TXOP Limit in EDCA

Through a High-Speed Wireless Campus Network”, Wireless Pers Com-

munication, vol .4, pp. 1647–1672, 2016.

[54] Castoldi et all, “Elastic QoS Scheduling with Step-by-Step Propagation

in IEEE 802.11e Networks with Multimedia Traffic”, Wireless Commu-

nications and Mobile Computing, vol .5, pp. 47–72, 2019.

[55] A. Shahzad, G. A. Shah, and A. U. Khattak, “QoS-supported energy-

efficient MAC (QEMAC) protocol based on IEEE 802.11e for Wireless

Multimedia Sensor Networks”, The 5th International Conference on New

Trends in Information Science and Service Science, Macao, vol .2, pp.

200–204, 2011.

[56] Ni and Qiang et al, “A Survey of QoS Enhancements for IEEE 802.11

Wireless LAN.”, Journal of Wireless Communications and Mobile Com-

puting,Wiley, vol .4, pp. 547–566 2004.

[57] Durbha and Praveen, “Quality of Service (QoS) in IEEE 802.11 Wireless

Local Area Networks: Evaluation of Distributed Coordination Function

(DCF) and Point Coordination Function (PCF).”, Communications,

ICC 2002. IEEE International Conference, vol .4, pp. 547–566, 2002.

[58] O.Shagdar and K.Nakagawa, “Achieving per-flow fairness in wireless

ad hoc networks.”, Electronics and Communications in Japan, vol .89,

285–292, 2015.

[59] I.Tinnirello and G.Bianch, “Rethinking the IEEE 802.11e EDCA Per-

formance Modeling Methodology.”, IEEE/ACM Transactions on Net-

working, vol .18, 540–553, 2010.

[60] V.A.Siris and G.Stamataki, “Optimal CWmin selection for achieving

proportional fairness in multi-rate 802.11e WLANs: test-bed implemen-

tation and evaluation.”, WiNTECH ’06 Proceedings of the 1st interna-

124

tional workshop on Wireless network testbeds, experimental evaluation

characterization, vol .18, 41–48, 2006.

[61] P.A.Regis and C.Miley, “Multi-hop Mobile Wireless Mesh Network Testbed

Development and Measurements.”, International Journal of Innovative

Research in Computer and Communication Engineering, vol .5, 11–18

2017.

[62] Yazid and Mohand, “Modeling and performance study of the packet

fragmentation in an IEEE 802.11e-EDCA network over fading channel”,

Springer, vol .74, pp. 9507–9527, 2015.

[63] Reddya and Bheemarjuna, “Providing MAC QoS for multimedia traffic

in 802.11e based multi-hop ad hoc wireless networks”, Computer Net-

works, vol .4, pp. 17–27, 2007.

[64] R.Jain et al, “A quantitative measure of fairness and discrimination

for resource allocation in shared computer systems”, Technical Report

TR-301, DEC Research Report, vol .9 1984.

[65] Suk and Young-Hwan Kim, “Performance Improvement for Best-Effort

Traffic of IEEE 802.11e QoS MAC in Mobile Ad Hoc Networks”, In-

ternational Conference on Wireless Communications, Networking and

Mobile Computing, vol .4, pp. 1–4, 2006.

[66] Hyogon Kim et al, “Resolving 802.11 performance anomalies through

QoS differentiation”, IEEE Communications Letters, vol .9, pp. 655–

657, 2005.

[67] J.Majkowski and F.Palacio, “Dynamic TXOP configuration for Qos en-

hancement in IEEE 802.11e wireless LAN”, IEEE Xplore, vol .9, pp.

655–657, 2009.

[68] F.Parastar and J. Wang, “Quality of Service in IEEE 802.11 WLANs:

An Experimental Study”, ArXiv, abs/1910.07743 2019.

125

[69] T. J. Ross, “Fuzzy Logic With Engineering Applications.”, Wiley India

Pvt. Ltd, vol .1, pp. 6–11 2011.

[70] C.Chao-Lieh, “IEEE 802.11e EDCA QoS Provisioning with Dynamic

Fuzzy Control and Cross-Layer Interface”, Proceedings of 16th Interna-

tional Conference on Computer Communications and Networks Hon-

olulu HI, vol .11, pp. 766–771, 2007.

[71] Masri et al, “A Fuzzy-based Routing Strategy for Multihop Cognitive

Radio Networks”, International Journal of Communication Networks

and Information Security (IJCNIS), vol .3, pp. 766–771 2011.

[72] Fakhri and Touil, “A Fuzzy-based QoS Maximization Protocol for WiFi

Multimedia (IEEE 802.11e) Ad hoc Networks”, International Journal

of Communication Networks and Information Security (IJCNIS), vol

.6, pp. 66–71, 2014.

[73] MATLAB Works, [Online]. Available: https://www.mathworks.com.

[74] Naoum-Sawaya and Joe, “A Fuzzy Logic Approach for Adjusting The

Contention Window Size in IEEE 802 . 11 e Wireless Ad Hoc Net-

works.”, Second International Symposium on Communications, Control

and Signal Processing, vol .6, pp. 6–11, 2006.

126

PHỤ LỤC MÃ NGUỒN MỘT SỐ HÀM CƠ BẢN TRONG MÔ PHỎNG

1. File thiết lập các tham số mô phỏng

Tên file: Multiphops_wl.tcl

Chức năng: Thiết lập các tham số cho bộ mô phỏng

[new Simulator]

"ser_arri.tcl"

;#scenario file ;#Servise arrival rate type

puts -nonewline "[lindex $argv $i] "

set ns $ns use-scheduler Heap set pattern "pattern.tcl" set ser_arri source $pattern source $ser_arri # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ # Display Command Line # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ proc DisplayCommandLine {} { global opt argc argv puts "* Command Line is:" for {set i 0} {$i < $argc} {incr i} { } puts "" } # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ # Read arguments from the command line # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ proc Getopt {} {

global opt argc argv

for {set i 0} {$i < $argc} {incr i} { set key [lindex $argv $i] if ![string match {-*} $key] continue set key [string range $key 1 end] set val [lindex $argv [incr i]] set opt($key) $val if [string match {-[A-z]*} $val] { incr i -1 continue } switch $key { ll { set opt($key) LL/$val } ifq { set opt($key) Queue/$val } mac { set opt($key) Mac/$val } }

127

global val

;# channel type ;# radio-propagation

;# network interface

Propagation/FreeSpace Phy/WirelessPhy

;# set trafic type ;# link layer type ;# antenna model ;# max packet in ifq

Mac/802_11e

;# MAC type Queue/PCRQ ;# interface queue type Queue/DropTail/PriQueue ;# interface queue type "udp" LL Antenna/OmniAntenna 100 5 DSDV AODV 5000 200 2 100 110 20.0 100.0

;# number of mobile nodes ;# routing protocol ;# routing protocol ;# X dimension of topography ;# Y dimension of topography ;# distance beween nodes ;# time init trafic ;# time stop trafic ;# time end simulation ;#average offer rate ;#average service rate

;#Output file from NS

0 ;#State Static: (1 Start); (0: Processing) "output.tr" 0.0 0.0 1.0 "chain" "proposed" 3

#set val(ifq) set val(ifq) set val(tra) set val(ll) set val(ant) set val(ifqlen) set val(nn) set val(rp) #set val(rp) set val(x) set val(y) set val(distance) 200 set val(init) set val(stop) set val(end) set val(lambda) set val(mu) set val(state) set val(output) set val(beta) set val(gamma) set val(kappa) set val(sce) set val(test) set val(MAX_P) set val(txoplimit0) 0 ; #Hight priority set val(txoplimit1) 0 ; #Medium priority set val(txoplimit2) 0 ; #Low priority

} } proc default_options {} { # ===================================================================== # Define default options # ====================================================================== Channel/WirelessChannel set val(chan) set val(prop) Propagation/TwoRayGround model #set val(prop) set val(netif) type set val(mac) } proc init {} {

#$self instvar ns global ns val node foutput namtrace #trace file output

128

Mac/802_11e set BackoffDelay [expr 1.0*$val(kappa)] Mac/802_11e set EstimationPeriod 2 Mac/802_11e set VoiceWeight 3 Mac/802_11e set VideoWeight 2 Mac/802_11e set BestWeight 1

set foutput [open $val(output) w] #set namtrace [open out.nam w] $ns trace-all $foutput #$ns namtrace-all-wireless $namtrace $val(x) $val(y) # set up topography object set topo [new Topography] $topo load_flatgrid $val(x) $val(y) # Create God create-god $val(nn) #Set MAC parameters #Mac/802_11 set bandwidth_ 2mb #Mac/802_11 set dataRate_ 54mb #Mac/802_11 set basicRate_ 11.0e6 #Mac/802_11 set basicRate_ 1mb Mac/802_11e set dataRate_ 11mb Mac/802_11e set RTSThreshold_ 100000 #RTS CTS mode #Mac/802_11e set RTSThreshold_ 0 Queue/DTail/PriQ set TXOPLimit0 $val(txoplimit0) Queue/DTail/PriQ set TXOPLimit1 $val(txoplimit1) Queue/DTail/PriQ set TXOPLimit2 $val(txoplimit2) Phy/WirelessPhy set debug_ true # New API to config node: # 1. Create channel (or multiple-channels); # 2. Specify channel in node-config (instead of channelType); # 3. Create nodes for simulations. if {$val(test) == "w802.11txop"} { } # Create channel #1 and #2 set chan_1_ [new $val(chan)] set chan_2_ [new $val(chan)]

# Create node(0) "attached" to channel #1 # configure node, please note the change below. $ns node-config -adhocRouting $val(rp) \

-llType $val(ll) \ -macType $val(mac) \ -ifqType $val(ifq) \ -ifqLen $val(ifqlen) \ -antType $val(ant) \

129

-propType $val(prop) \ -phyType $val(netif) \ -topoInstance $topo \ -agentTrace ON \ -routerTrace ON \ -macTrace ON \ -movementTrace ON \ -channel $chan_1_

initScenario initConnection

global ns foutput namtrace val tracetcp $ns flush-trace close $foutput #TcpTrace #close $namtrace #puts "running nam..." #exec nam out.nam & exit 0

global ns val opt Getopt DisplayCommandLine set val(ifq) $opt(queue) set val(nn) $opt(stations) set val(tra) $opt(traffic) set val(lambda) $opt(speed) set val(state) $opt(init) set val(output) $opt(output) $opt(beta) set val(beta) $opt(gamma) set val(gamma) set val(kappa) $opt(kappa) set val(sce) $opt(scenario) set val(test) $opt(testcase) set val(txoplimit0) $opt(txoplimit0) set val(txoplimit1) $opt(txoplimit1) set val(txoplimit2) $opt(txoplimit2)

proc stop {} { } proc RunMultihops {arg} {

puts "$val(nn) $val(sce)" #set simulation parameter init $ns at $val(end) "stop" puts "Starting Simulation..."

130

$ns run

} global argv arg0 default_options RunMultihops $argv 2. File thiết lập các kịch bản mô phỏng

Tên file: pattern.tcl.tcl

Chức năng: Thiết lập các tô-pô mô phỏng

;# disable random motion

set node($i) [$ns node] $node($i) random-motion 0 $node($i) set X_ [expr $val(distance)*($i+1)] #$node($i) set Y_ [expr 50.0+50.0*(($i+1)%2)] $node($i) set Y_ 50 $node($i) set Z_ 0.0

puts "Init $val(sce) $val(nn) nodes model..." for {set i 0} {$i < $val(nn) } {incr i} { }

;# disable random motion

set node($i) [$ns node] $node($i) random-motion 0 $node($i) set Z_ 0.0

puts "Init $val(sce) $val(nn) nodes model..." for {set i 0} {$i < $val(nn) } {incr i} { }

# 0 - 1 - 2 $node(0) set X_ 50 $node(0) set Y_ 250

global ns val node # Define node initial position puts "Init model..." if { $val(sce) == "chain" } { } if { $val(sce) == "3node" } {

$node(1) set X_ 250 $node(1) set Y_ 250 $node(2) set X_ 450 $node(2) set Y_ 250

set node($i) [$ns node]

;# disable random motion

proc initScenario {} {

} if { $val(sce) == "5node" } {

puts "Init $val(sce) $val(nn) nodes model..." for {set i 0} {$i < $val(nn) } {incr i} { $node($i) random-motion 0 $node($i) set Z_ 0.0 }

131

# 0 - 1 - 2 - 3 - 4 - 5 $node(0) set X_ 50 $node(0) set Y_ 200

$node(1) set X_ 250 $node(1) set Y_ 200 $node(2) set X_ 450 $node(2) set Y_ 200

$node(3) set X_ 650 $node(3) set Y_ 200

$node(4) set X_ 850 $node(4) set Y_ 200

} }

3. File thiết lập kiểu dịch vụ

Tên file: ser_arri.tcl

Chức năng: Thiết lập kiểu dịch vụ

#Multi-flow UDP connection

SetMFUDPConnection ActiveMFUDPConnection

if {$val(tra) == "mfudp"} { }

} # #Set Multi-flows UDP connection with same offered load # proc SetMFUDPConnection {} { #$self instvar ns global ns val node udp cbr null puts "SetMSUDPConnection $val(nn) nodes..." # UDP connections between node_(i) and node_(0) for {set i 1} {$i < $val(nn)} { incr i } {

for {set j 0} {$j < $val(MAX_P)} { incr j } { set k [expr ($i-1)*$val(MAX_P)+$j] set udp($k) [new Agent/UDP] set null($k) [new Agent/Null] $udp($k) set fid_ $i $udp($k) set prio_ $j #$udp($k) set prio_ 0 $ns attach-agent $node($i) $udp($k) $ns attach-agent $node(0) $null($k)

132

$ns connect $udp($k) $null($k) set cbr($k) [new Application/Traffic/CBR] $cbr($k) attach-agent $udp($k) $cbr($k) set packetSize_ 1024

$cbr($k) set interval_ [expr 1.0/(($val(MAX_P)-$j)*$val(lambda))] }

}

for {set j 0} {$j < $val(MAX_P)} { incr j } { set k [expr ($i-1)*$val(MAX_P)+$j]

#set startsend [expr $val(init)] #$ns at $val(init) "$cbr($i) start" ;#arrange for cbr to start $ns at $startsend "$cbr($k) start" ;#arrange for cbr to start $ns at $val(stop) "$cbr($k) stop" ;#arrange for cbr to start }

}

} proc ActiveMFUDPConnection {} { #$self instvar ns global ns val node udp cbr puts "ActiveMSUDPConnection $val(nn) nodes..." for {set i 1} {$i < $val(nn)} { incr i } { set startsend [expr $val(init)+0.1($val(nn)$val(MAX_P)- $k)/($val(nn)*$val(MAX_P))] } 4. Thiết lập định nghĩa cấu trúc dữ liệu cho 802.11 EDCA

Tên file: mac-802_11e.h

Chức năng: Thiết lập cấu trúc dữ liệu cho 802.11 EDCA

class EDCA_PHY_MIB { friend class Mac802_11e; public: EDCA_PHY_MIB(Mac802_11e *parent); inline u_int32_t getCWMin() { return(CWMin); } inline u_int32_t getCWMax() { return(CWMax); } inline double getSlotTime() { return(SlotTime); } inline double getSIFS() { return(SIFSTime); } inline double getPIFS() { return(SIFSTime + SlotTime); } inline double getDIFS() { return(SIFSTime + 2 * SlotTime); } inline double getEIFS() { return(getDIFS()); } inline u_int32_t getPreambleLength() { return(PreambleLength); } inline double getPLCPDataRate() { return(PLCPDataRate); } inline u_int32_t getPLCPhdrLen() { return((PreambleLength + PLCPHeaderLength) >> 3); } inline u_int32_t getHdrLen11() {

133

+ ETHER_FCS_LEN);

return(getPLCPhdrLen() + sizeof(struct hdr_mac802_11e) } inline u_int32_t getRTSlen() { return(getPLCPhdrLen() + sizeof(struct rts_frame)); } inline u_int32_t getCTSlen() { return(getPLCPhdrLen() + sizeof(struct cts_frame)); } inline u_int32_t getACKlen() { return(getPLCPhdrLen() + sizeof(struct ack_frame)); } private:

u_int32_t CWMin; u_int32_t CWMax;

friend class DeferTimer_802_11e; friend class SIFSTimer_802_11e; friend class BackoffTimer_802_11e; friend class IFTimer_802_11e; friend class NavTimer_802_11e; friend class RxTimer_802_11e; friend class TxTimer_802_11e; friend class AkaroaTimer;

recv(Packet *p, Handler *h);

double SlotTime; double SIFSTime; u_int32_t PreambleLength; u_int32_t PLCPHeaderLength; double PLCPDataRate; }; /* ====================================================================== The actual 802.11e MAC class. ====================================================================== */ class Mac802_11e : public Mac { public:

Mac802_11e(); void inline int hdr_dst(char* hdr, int dst = -2); inline int hdr_src(char* hdr, int src = -2); inline int hdr_type(char* hdr, u_int16_t type = 0); void setQ(PriQ* priqueue); PriQ* queue_; // for pointer to Queues in priq.cc //PCR2Queue* queue_; double getAIFS(int pri); void defer_stop(int pri); void calc_throughput();

134

double idle_time;

inline void transmit(Packet *p, double t); inline void set_rx_state(MacState x); inline void set_tx_state(int pri, MacState x); void backoffHandler(int pri); void deferHandler(int pri); void navHandler(void); void recvHandler(void); void sendHandler(void); void txHandler(void);

int getCW(int level); double interval_;

command(int argc, const char*const* argv);

k_[MAX_PRI]; // 20140620

int void check_backoff_timer(); bool AIFSset; bool CWset; int cw_[MAX_PRI]; int cwmin_[MAX_PRI]; int cwmax_[MAX_PRI]; int double txop_limit_[MAX_PRI]; Handler* callback_[MAX_PRI];

recv_timer(void); send_timer(void); check_pktCTRL(int pri); check_pktRTS(int pri); check_pktTx(int pri);

* Called by the timers. */ void void int int int int levels; int slotnum; double aifs_[MAX_PRI]; Packet* packets_[MAX_PRI];

protected: // methods for priority-parameters private: /* /*

* Packet Transmission Functions. */ void send(Packet *p, Handler *h); void sendRTS(int pri, int dst); void sendCTS(int pri, int dst, double duration); void sendACK(int pri, int dst); void sendDATA(int pri, Packet *p); void RetransmitRTS(int pri); void RetransmitDATA(int pri);

135

/* * Packet Reception Functions. */ void recvRTS(Packet *p); void recvCTS(Packet *p); void recvACK(Packet *p); void recvDATA(Packet *p);

void void void void void

capture(Packet *p); collision(Packet *p); discard(Packet *p, const char* why); rx_resume(void); tx_resume(void);

trace_pkt(Packet *p); dump(char* fname);

inline int is_idle(void); /* * Debugging Functions. */ void void

logtarget_->recv(p, (Handler*) 0);

inline int initialized() { return (cache_ && logtarget_ && Mac::initialized()); } void mac_log(Packet *p) { } double txtime(Packet *p); double txtime(double psz, double drt); double txtime(int bytes) { /* clobber inherited txtime() */ abort(); }

inline void inc_cw(int level) { //get persistence factor pf = queue_->pri_[level].getPF(); cw_old = cw_[level]; //calculate new cw_[pri] cw_[level] = ((cw_old + 1) * pf) - 1; if(cw_[level] > cwmax_[level]) cw_[level] = cwmax_[level]; } inline void rst_cw(int level) { cw_[level] = cwmin_[level]; }

inline double sec(double t) { return(t *= 1.0e-6); } inline u_int16_t usec(double t) {

u_int16_t us = (u_int16_t)floor((t *= 1e6) + 0.5); /* u_int16_t us = (u_int16_t)rint(t *= 1e6); */ return us;

136

} inline void set_nav(u_int16_t us) {

double now = Scheduler::instance().clock(); double t = us * 1e-6;

mhNav_.stop();

nav_ = now + t; if(mhNav_.busy()){ } mhNav_.start(t);

if((now + t) > nav_) { }

}

inline void reset_eifs_nav(); bool inc_retryCounter(int pri);

EDCA_PHY_MIB phymib_; EDCA_MAC_MIB macmib_;

basicRate_; dataRate_;

double eifs_nav_; double double int numbytes_[MAX_PRI]; // for Akaroa Observation double start_handle_[MAX_PRI]; // for delay investigation double throughput; double jitter; int rtx_[MAX_PRI];

int cw_old;

/* * Contention Free Burst */ int cfb_; int cfb_broadcast; double cfb_dur; int cfb_active; void cfb(int pri);

mhIF_; // interface timer

// NAV timer

// incoming packets

/* * Mac Timers */ IFTimer_802_11e NavTimer_802_11e mhNav_; RxTimer_802_11e mhRecv_; TxTimer_802_11e mhSend_; // outgoing packets

protected: private: int pf;

137

mhBackoff_; // backoff timer

DeferTimer_802_11e mhDefer_; // defer timer SIFSTimer_802_11e mhSifs_; // defer timer for sifs, not stoppable! BackoffTimer_802_11e AkaroaTimer AK; /* ============================================================ Internal MAC State ============================================================ */ double

// Network Allocation Vector

nav_;

// outgoint state // transmitter is ACTIVE // transmitter is ACTIVE

rx_state_; // incoming state (MAC_RECV or MAC_IDLE) tx_state_[MAX_PRI]; tx_active_; sending;

*pktRTS_[MAX_PRI]; *pktCTRL_[MAX_PRI];

// outgoing RTS packet // outgoing non-RTS packet

MacState MacState int int Packet Packet

// Contention Window

// Short Interface Space // PCF Interframe Space // DCF Interframe Space

ssrc_[MAX_PRI]; // STA Short Retry Count slrc_[MAX_PRI]; // STA Long Retry Count

sifs_; pifs_; difs_; eifs_; // Extended Interframe Space

//u_int32_t cw_; u_int32_t u_int32_t double double double double

tx_sifs_; tx_pifs_; tx_difs_;

//double //double

min_frame_len_;

//int

logtarget_;

NsObject*

Packet *pktTx_[MAX_PRI]; //double

sta_seqno_; // next seqno that I'll use cache_node_count_; *cache_;

/* ============================================================ Duplicate Detection state ============================================================ */ u_int16_t int Host private: Packet* ppkt; RRTQueue *rr_rev_; RRTQueue *rr_snd_; int flow_rev_[MAX_PRI], flow_snd_[MAX_PRI]; // --> array type bool delayed_; double para_delay_; void update_rev_flow (int prio, Packet* p); // Add prion prameter void update_snd_flow (int prio, Packet* p); // Add prion prameter

138

//void updateIdleTime(bool ended); //void updateCollisionTime(double ended = -1); void updateGlobalTime(); void estimation(Packet* p, bool detected = true); void debug (RRTQueue* cl); void TxopAdjust(int prio); // them bien bool isCtrPacket (Packet* p);

void setdelay(bool d); double CurRevc[MAX_PRI], CurSend[MAX_PRI];//edit from double -> double[] double boa_[MAX_PRI]; double avePacket[MAX_PRI]; int nPacket[MAX_PRI]; double GlobalRevc[MAX_PRI], GlobalSend[MAX_PRI]; // --> array double GlobalTime[MAX_PRI], EP_; // --> array type

public: //end ptg }; #endif /* __mac_80211e_h__ */

Tên file: mac-802_11e.cc

Chức năng: Thiết lập cấu trúc dữ liệu cho 802.11 EDCA

// Tinh prio cua tung Packet p void Mac802_11e::update_rev_flow (int prio, Packet* p) { //Update number of flow receive in CS Range and TX Range

RRTQueue* cl = rr_rev_; //RRTQueue* next = 0; RRTQueue* tail = rr_rev_; bool find = false; u_int32_t src; nsaddr_t saddr; int32_t sport; u_int32_t dst; nsaddr_t daddr; int32_t dport; if (p == NULL){ //return; //Cerrier Sensing packet src = 255; dst = 255; saddr = 255; sport = 255; daddr = 0; dport = 255; } else {

139

hdr_mac802_11 *mh = HDR_MAC802_11(p); dst = ETHER_ADDR(mh->dh_ra); src = ETHER_ADDR(mh->dh_ta); struct hdr_ip *ih = HDR_IP(p); daddr = ih->daddr(); dport = ih->dport(); saddr = ih->saddr(); sport = ih->sport();

} //struct hdr_ip *ih1 = HDR_IP(pkt); //printf("packet: src->dst %d:%d:%d -> %d:%d:%d\n", src, ih->saddr(),

if (cl == 0) {

cl = new RRTQueue(); cl->daddr = daddr; cl->dport = dport; cl->saddr = saddr; cl->sport = sport; cl->src = src; cl->dst = dst; cl->prio = prio; cl->setnext(cl);

/*increase number of flow*/ flow_rev_[prio] ++; // them gia tri prio } rr_rev_ = cl;

return;

//found the flow of packet rr_rev_ = cl; return;

if((cl->daddr == daddr) && (cl->saddr == saddr) && (cl->dst == dst) && (cl->src == src) && (cl->prio == prio) && (!find)) { } tail=cl; cl = cl->next();

} do {

ih->sport(), dst, ih->daddr(), ih->dport()); if ((cl->daddr != (int32_t) IP_BROADCAST) && (cl->daddr != cl->saddr)){ //printf("src->dst %d:%d -> %d:%d\n", ih->saddr(), ih->sport(), ih->daddr(), ih->dport() ); } while (cl != rr_rev_); if(find == false) {

//not found, create a new queue cl = new RRTQueue(); cl->daddr = daddr; cl->dport = dport;

140

cl->saddr = saddr; cl->sport = sport; cl->src = src; cl->dst = dst; cl->prio = prio; cl->setnext(rr_rev_); tail->setnext(cl);//insert next in tail rr_rev_ = cl;

if ((cl->daddr != (int32_t) IP_BROADCAST) && (cl->daddr != cl->saddr)){

}

} //debug(rr_rev_);

if (isCtrPacket(p)) return; RRTQueue* cl = rr_snd_; RRTQueue* next = 0; RRTQueue* tail = rr_snd_; bool find = false; struct hdr_ip *ih = HDR_IP(p); hdr_mac802_11 *mh = HDR_MAC802_11(p); struct hdr_cmn *ch = HDR_CMN(p);

cl = new RRTQueue(); cl->src = ETHER_ADDR(mh->dh_ta); cl->dst = ETHER_ADDR(mh->dh_ra); cl->daddr = ih->daddr(); cl->dport = ih->dport(); cl->saddr = ih->saddr(); cl->sport = ih->sport(); cl->prio = prio; cl->setnext(cl);

if (cl == 0) {

/*increase number of flow*/ flow_rev_[prio] ++; //printf("Tai %d: Gia tri flow_rev_[%d] = %d, packet: src->dst %d:%d:%d -> %d:%d:%d\n", index_, prio, flow_rev_[prio], src, cl->saddr, cl- >sport, dst, cl->daddr, cl->dport); } // Add prio forPacket p void Mac802_11e::update_snd_flow (int prio, Packet* p) { // //struct hdr_ip *ih1 = HDR_IP(pkt); //printf("packet: src->dst %d:%d -> %d:%d copy: src->dst %d:%d -> %d:%d \n", ih->saddr(), ih->sport(), ih->daddr(), ih->dport(), ih1->saddr(), ih1- >sport(), ih1->daddr(), ih1->dport() ); // 0301: moi chi kiem tra flow theo IP --> chia flow theo port // port khac nhau --> tang 1 if ((cl->daddr != (int32_t) IP_BROADCAST) && (cl->daddr != cl->saddr)){

/*increase number of flow*/

141

} rr_snd_ = cl;

return; } do {

&& (!find)) { //found the flow of packet rr_snd_ = cl; return; } tail=cl; cl = cl->next();

} while (cl != rr_snd_); if(find == false) {

//not found, create a new queue // 0301: xem lai doan nay cl = new RRTQueue(); cl->src = ETHER_ADDR(mh->dh_ta); cl->dst = ETHER_ADDR(mh->dh_ra); cl->daddr = ih->daddr(); cl->dport = ih->dport(); cl->saddr = ih->saddr(); cl->sport = ih->sport(); cl->prio = prio; cl->setnext(rr_snd_); tail->setnext(cl);//insert next in tail rr_snd_ = cl;

/*increase number of flow*/ flow_snd_[prio] ++; //printf("Tai %d: Gia tri flow_snd_[%d] = %d\n", index_, prio,

}

} //if (ch->ptype() == PT_ACK) printf("src->dst %d::%d:%d -> %d::%d:%d\n",

//printf("src->dst %d::%d:%d -> %d::%d:%d\n", ih->saddr(), ih->sport(), ih- >daddr(), ih->dport() ); flow_snd_[prio] ++; // Them gia tri prio //printf("Gia tri flow_snd_[%d] (trong if) = %d\n", prio, flow_snd_[prio]); //printf("src->dst %d:%d -> %d:%d\n", ih->saddr(), ih->sport(), ih->daddr(), ih->dport() ); if((cl->daddr == ih->daddr() && cl->saddr == ih->saddr() && cl->prio == prio) if ((cl->daddr != (int32_t) IP_BROADCAST) && (cl->daddr != cl->saddr)){ flow_snd_[prio]); ETHER_ADDR(mh->dh_ta), ih->saddr(), ih->sport(), ETHER_ADDR(mh->dh_ra), ih- >daddr(), ih->dport()); } void Mac802_11e::setdelay (bool d) {

delayed_ = d;

142

double now = Scheduler::instance().clock(); //printf("%f Delayed index: %d \n", now, index_);

do { printf("queue: %d, src->dest: %d:%d:%d->%d:%d:%d\n", cl, cl->src,

double now = Scheduler::instance().clock(); printf("%f MAC %d\n", now, index_); RRTQueue* cl = rr; if(cl != 0) {

cl = cl->next(); }while (cl != rr);

}

double now = Scheduler::instance().clock(); int wTFlow_ = 0; for (int i=0; i < MAX_PRI; i++) { wTFlow_ = wTFlow_ + k_[i]*(flow_snd_[i]+flow_rev_[i]); //boa_[i]=1;

if ((GlobalTime[i] + EP_ < now) && (flow_snd_[i]>0)){

} //return; for (int i=0; i < MAX_PRI; i++) { GlobalRevc[i] = (4*GlobalRevc[i] + CurRevc[i])/5; GlobalSend[i] = (4*GlobalSend[i] + CurSend[i])/5; // Time send tung flow GlobalTime[i] = now;

if (GlobalSend[i]*wTFlow_>0) {

} //else boa_[i]=1; TxopAdjust(i); TxopAdjust(i);

//printf("Now: %f, Index: %d, Prio: %d, GRevc: %f, GSend: %f, sndFlow:

} void Mac802_11e::debug (RRTQueue* rr) { cl->saddr,cl->sport, cl->dst, cl->daddr,cl->dport); } // Dua tham so prio vao ham void Mac802_11e::updateGlobalTime(){ if (nPacket[i] >= 1) { avePacket[i] = (4*avePacket[i]+ CurSend[i]/nPacket[i])/5 ; } //else avePacket[i] = 0; //30.8.2018 //boa_[i] = 1.0*GlobalSend[i]*wTFlow_/(k_[i]*flow_snd_[i]*EP_); boa_[i] = (k_[i]*flow_snd_[i]*EP_)/(GlobalSend[i]*wTFlow_);//edit date 24/8/2018 %d, revFlow: %d, avePacket: %f, nPacket : %d, txop_limit: %f, boa_[i] : %f \n", now, index_, i, GlobalRevc[i], GlobalSend[i], flow_snd_[i], flow_rev_[i], avePacket[i], nPacket[i], txop_limit_[i], boa_[i]);

CurRevc[i] = CurSend[i] = 0; nPacket[i] = 0; //30.8.2018 //printf("avePacket[i]: %f \n", avePacket[i]);

143

}

double now = Scheduler::instance().clock(); //int prio = LEVEL(pktRx_); // Rx: Packet; Tx: array //printf("Truoc khi loi now = %f \n", now);

prio = LEVEL(p);

break;

switch(subtype) { case MAC_Subtype_RTS: case MAC_Subtype_CTS:

if(dst == (u_int32_t)index_){

CurSend[prio] += t;

} break;

//if (index_ ==1 ) printf("%f %d (GlobalSend %f / EP_ %f) * (flow_snd_[%d] %d / wTFlow_ %d = %f) = %f cw2 %d/cw %d\n",now, index_, GlobalSend[i], EP_, i, k_[i]*flow_snd_[i], wTFlow_, boa_[i]); } void Mac802_11e::estimation(Packet* p, bool detected) { int prio=0; if (p != NULL) { }

//printf("Sau khi loi now = %f prio = %d \n", now, prio); updateGlobalTime(); if (!detected) { //The packet out of Transmission range but in Carrier sensing range update_rev_flow(0,NULL); //20130705: update cho cac flow return; } hdr_cmn *ch = HDR_CMN(p); //struct hdr_cmn *sd = HDR_CMN(p); hdr_mac802_11 *mh = HDR_MAC802_11(p); u_int32_t dst = ETHER_ADDR(mh->dh_ra); u_int32_t src = ETHER_ADDR(mh->dh_ta); u_int8_t type = mh->dh_fc.fc_type; u_int8_t subtype = mh->dh_fc.fc_subtype; switch(type) { case MAC_Type_Control: double t = txtime(phymib_.getRTSlen(), basicRate_) + phymib_.getSIFS() + txtime(phymib_.getCTSlen(), basicRate_) + phymib_.getSIFS();

case MAC_Subtype_ACK:

if(dst == (u_int32_t)index_) {

if (!isCtrPacket(pktTx_[prio])) {

144

}

CurSend[prio] += t; nPacket[prio] +=1; //Counter the sender flow

break; default:

subtype); } break; case MAC_Type_Data:

switch(subtype) { case MAC_Subtype_Data: //printf("%f, MAC Data %d, src->dest: %d->%d seqno: %d\n", now,

update_rev_flow(prio, p); break;

default:

} break;

printf("recv_timer3:Invalid MAC Type %x\n", type);

printf("recv_timer2:Invalid MAC Data Subtype %x\n",subtype); default: }

txop_limit_[prio] = boa_[prio]*txop_limit_[prio];

(txop_limit_[prio]>MAX_TXOP) {

if txop_limit_[prio]=MAX_TXOP;

double now = Scheduler::instance().clock(); if (txop_limit_[prio]>avePacket[prio]) { } }

double t = 0.5*cw_[prio]*phymib_.getSlotTime() + txtime(phymib_.getDIFS(), basicRate_) + txtime(pktTx_[prio]) + phymib_.getSIFS() + txtime(phymib_.getACKlen(), basicRate_)+phymib_.getSIFS(); //ptg //printf("%f, MAC ACK %d, src->dest: %d->%d seqno: %d\n", now, index_, ETHER_ADDR(mh->dh_ta),ETHER_ADDR(mh->dh_ra), mh->dh_scontrol, MAC_BROADCAST); printf("recvTimer1:Invalid MAC Control Subtype %x\n", index_, ETHER_ADDR(mh->dh_ta),dst, mh->dh_scontrol, MAC_BROADCAST); } // Add parameter prio void Mac802_11e::TxopAdjust(int prio) { //printf("txop_limit_[prio]: %f, boa_[prio]: %f , prio : %d \n", txop_limit_[prio], boa_[prio], prio); }