IEEE802.11DCF机制的三维Markov模型分析与仿真

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1、第l9卷第7期计算机技术与发展、，o1．19No．72009年7月COMPUTERTECHNOL(~YANDDFVEL0PM叵NTJu1．2009IEEE802．1lDCF机制的三维Markov模型分析与仿真董明忠(昆明理工大学，云南昆明650093)摘要：IEl~FS02．11分布式协调机制(DCF)是颇具影响力的无线网络标准，协议基于载波检测／碰撞退避多址接人协议和时隙退避算法。针对IEEFS02．III~F饱和状态不能解决无线网络复杂的工作机制，提出三维Marl~v链(3M)模型，分析II~FPR02．1lDCF的非饱和性能，各站点在发送成功后随机产生新的数据分组，

2、且到达率满足Poisson分布。三维Markov模型的仿真与理论分析吻合，这表明3M对系统的吞吐率、延迟性能、稳定性等参数有明显的提高与改善。关键词：卿02．11DCF；三维Markov模型；非饱和中图分类号：TP391．9文献标识码：A文章编号：1673—629X(2009)07—0152—04AnalysisandSimulationIEEE802．11DCFMechanismBasedonThree—DimensionalMarkovModelDONGMing—zhong(KunmingUniversityofScienceandTechnology，Kunming

3、650093，China)Al~traet：mEE802．11distributedcoordinationmechanism(DCF)isaconsiderableinilueneeinthewirelessUstandardsAgreen~ntonca_rTi~t"detection／multipleaeonsprotocolandgivingthecolisionslotbackoffalgorithm．IEEE8O2．11DCFsaturatedwirelessnetworktOsolvethislevycomplexmechanism。3一DMarkovchai

4、n(3M)mode1．IEEE802．11DCFanalysethepropertiesofunsaturated．AfterthesIN℃essofthetransmissionstat~nsinarandomlygeneratednewdata．andmeetthepoiszondistributionarrivalrates．Simulationandtheo，reticalanalysisofthree—dknensk~mlMarkovmodel，whichshowsthethroughputof小esystem3MdelayperfDrmanceparamete

5、rssuchasamarkedhnprovementinstabilityand~nprovement．Keywolf'ds：麟02．11DCF：three—dimensionalMarkovmodel；unsaturatedO引言制，建立二维Markov模型，其思想是：该节点在任意选众多协议无线网协议都是在IEEE8O2．11DnF的取的一个时隙内发送的稳态概率r，此概率不依赖于框架下进行研究，如公平性、TCP性能、冲突避退、隐所使用的访问模式(即基本访问模式或RTS／CTS访藏和暴露终端等问题】。IEEE802．1lDCFE~J基本介问模式)，而且发生在任意选取的一个

6、时隙内的事件，质访问控制机制，提供异步的数据服务。基于CSMA／将吞吐率表示为概率r的函数。HaitaoWu[1J等人对CA的IEEE802．1lDCF，它具有两种介质访问模式：基Bianchi的模型进行了改进，考虑了重传次数限制，即本访问模式(basicaccessmethod)和可选的rs／CTS重传次数达到最大限制的阈值时，当前数据包将被丢(requesttosend／cleartosend)访问模式。弃，竞争窗口将被重置为最小竞争窗口大小。Bianchi文献[2，3]为了分析IEEE802．11DCF的饱和吞和HaitaoWu的Markov模型都没有考虑退避过程中

7、吐率，假设在理想信道(没有隐藏节点或独占信道现的冻结状态，而且都是只分析了DCF在饱和负载情况象)，有固定数目的节点，且每个节点总是有数据包要下的吞吐率性能，并没有分析介质访问延迟。发送，首先针对每一个单一的节点，根据指数退避机文中提出三维离散马尔可夫模型是基于非饱和状态下的系统分析，对IEEE802．1lDCF机制进行建模仿收稿日期：20o8一o9—26；修回日期：2oo8一l2—30真。所谓非饱和状态是指，各站点在成功发送数据后，基金项目：云南省教育厅科学研究基金项目(5Y0647D)；昆明金汇通依据泊松分布随机产生新的数