【优质信源】计划09 — 浅谈无线局域网下的单用户MAC层接入协议（基于CSMA/CA框架） - 知乎每日精选

我们先大体总结下目前802.11协议这一块的科研现状，也就是Wi-Fi科研这一块，其实大致两种思路，1）顺着标准来，优化或者重新设计802.11的PHY或者MAC，2）开辟新战场，利用Wi-Fi技术本身做别的功能，比如说CSI感知，CTC通信，Backscatter无源传感器通信等等。目前我们看到的大部分基于802.11协议的无线局域网感觉上无疑是以上两种思路。

第一种思路其实科研做的比较多，而且时间比较久，也就是顺着802.11协议的主框架，做修改或者优化。第二种思路主要是随着现在SDR发展速率比较快，而且价格相对便宜一多，大大方便了原型验证，所以好做了很多。

本文我们主要关注在802.11网络，也就是无线局域网下的单用户MAC层接入协议。

Remark：其实我一般都偏重写标准的解读，而很少谈科研的内容。一方面是自己的科研实际上和标准的gap比较大，标准更多是专利，成本，硬件难度和稳定性，技术创新综合博弈的结果，而我做的科研实际上偏重于技术创新一方面，实际被应用基本上没什么可能，另外一方面在于，围绕802.11的协议优化实际上比较有局限性，也就是脱离了802.11协议，其不具备很强的泛化能力，不像物理层编码技术之类，可以多个无线通信协议中都可以应用。所以我大致就罗列下目前看到过的一些研究思路，做一个简单的讲解，可以当做一些启发。

我们目前的802.11场景主要分成两种传输场景：

• 传统的单用户传输。
• 基于MU-MIMO或者OFDMA的多用户传输，科研里面还多了一个SIC。

概括而言，多用户传输相对于单用户传输实际上是多了一个user-selection的过程，在通信问题里面往往呈现是一个最优化问题。而单用户传输关注点的在于如何最快的竞争到信道，并且避免冲突。因为所有用户起码会满足一种公平性，所以大家都有抢占的信道发送数据的可能，所以关注整个竞争过程更多一些，而少关注一些节点间的搭配传输和参数优化。

以上图为例，单用户传输的场景，简单而言就是STA1和STA2如何竞争，然后避免两个节点同时传输所造成的冲突。这种场景的最典型代表就是CSMA协议（Carrier Sense Multiple Access）。

CSMA：“节点在每一次发送之前先监听信道是否是空闲的，如果信道不是空闲的话，那么就不发送数据，等待一会再进行尝试。只有确保是空闲的情况下，才可以发送数据，从而避免打断其他节点正在进行的传输过程"。

其中CSMA还分成三种机制，1-persistentes CSMA，0-persistentes CSMA，p-persistentes CSMA。我们这里展开说明下p-persistentes CSMA：

p-persistentes CSMA：“节点需要持续监听信道，一旦发现信道空闲后，节点以p的概率立刻发送数据，以1-p的概率不发送数据。若节点该时刻不发送数据，那么等待一段时间后，再次进行监听，并以p概率再次发送”。

CSMA/CA的思路实际上是延续了p-persistentes CSMA，其用back-off过程代替了p概率。

back-off：“节点首先需要从一个范围（[0，CW])中选择一个随机数，该随机数称为back-off counter。在发送数据之前，节点需要逐个时隙（Slot）监听信道，如果该信道空闲，那么back-off counter会减1。如果该信道忙，则意味着可能有别的节点正在传输，从而要接收数据，当接收结束后，节点继续进行逐个时隙的监听。当节点的back-off counter逐次递减直到0之后，其才可以进行数据传输）”

所以back-off实际上是一种p-persistentes CSMA的实现，而其在时域slot上执行的这种back-off的机制，从而让我们更多的称之为“时域竞争”。

Remark：这里简化说明了下CSMA/CA的过程，细节点的可以参考-802.11协议精读2：DCF与CSMA/CA。

我们主要讨论无线局域网下的单用户MAC的优化，这里其实也可以分成两个门类：

• 基于CSMA/CA机制做优化
• 更替“时域竞争”的竞争模式

前者实际上还是在802.11的框架内，也就是不动CSMA/CA的机制，那么能够优化的参数实际上就是包含了CW值，Back-off counter值等一系列参数，同时也包含了slot之类的时间参数，这一系列的优化足以有很多研究内容。

后者实际上是从CSMA/CA竞争的本质，也就是时域竞争入手，希望能够引入一些更有效率的竞争模式，通常后者的研究需要搭配上更新的PHY技术，所以跨层设计居多。

本文我们主要还是探讨前者，也就是还在CSMA/CA框架内做优化。

这里的目标实际上是做CSMA/CA的优化，那么维度实际上有很多。目的只有一个，就是提升吞吐量。那么维度很多，其实就是影响吞吐量的参数有很多。所以略微要对802.11的吞吐量模型有所了解。典型的802.11吞吐量模型就是bianchi模型（细节参考：802.11协议精读13：协议理论性能（Bianchi模型）），最后的吞吐量式子可以写成下面这样：

这里吞吐量（归一化吞吐量）被定义为传输真实数据（Data）的时间占总传输时间（Overhead + Data）的比例（在一个标准的slot内），具体写成参数的式子如下：

其中Ptr和Ps两个概率如下，里面的 是发送概率：

其他还有一些是时间参数 ，Ts，TC，E[P]之类 , 是协议固定值，E[p]实际上是平均的数据包长度，Ts和Tc如下。

我们首先将吞吐量的式子放在上面，我们这里的优化实际上是偏重于纯MAC层的设计优化，所以优化的思路一般都是通过设计机制，而不是直接求数学优化，我们大致举一举例子：

1. 直接优化时隙，上面的式子中我们看到有 （也就是slot时隙），SIFS，DIFS之类的时隙参数，直接优化这一系列参数就可以缩短协议的时隙开销，直观而言，就是优化了back-off的单位时隙。这个研究的典型代表就是wifi-nano[1]，其是基于802.11a的STF结构进行了优化，把时间从slot的几us，缩减到了1us内。

2. 直接优化控制帧，上面式子中ACK就是一个典型的控制帧，其余在802.11协议面还有RTS/CTS这样类型的控制帧，所以控制帧时间优化同时能够提升效率，那么典型的研究就是802.11ec[2]，其实际上是一个PN序列代替了帧结构，从而物理层上相关到了该PN序列就识别到哪种控制帧，PN序列相比帧结构更短，所以能够优化时间，在RTS/CTS相关的场景中更有意义。

上面两个是直接进行的参数优化，我们关注吞吐量公式的分母和分子，分子实际上是真实数据传输的时间，分母是三部分，空闲slot开销，传输整个PPDU时间，也就是物理层整个帧，以及冲突所造成的时间。从这一块而言，可以下述优化：

3. 增大payload数据传输的比重，实际上就是增加单次竞争传输的数据量，比较简单粗暴。这一快实际上协议已经做了很多内容，包含TXOP发送机制以及帧聚合[3]。

4. 优化竞争窗口CW以及回退次数m等参数（基于活跃节点数目优化参数），我们在上面可以看到分母影响的主要是ptr和ps两个参数，这两个参数展开实际上都是关联到 的。 的具体展开如下：

实际上关联到参数包含了活跃节点数目n，竞争窗口CW和回退次数m。在802.11标准中，CW值和回退次数限制m，都是标准给定的，如果节点比较多的情况下，那么造成冲突后，会通过BEB算法，增加CW竞争窗口降低冲突概率后，重新进行发送。如果节点数较少的情况下，即使当前信道空闲，传输不会发生冲突，但是还需要等待多个slot倒数，直到back-off counter到0才可以发送，所以存在浪费。

所以思路就变成了 - 如何感知当前节点数目n，然后进行CW优化。

4.1 可以通过wifi探针，获知当前周边的节点数目，从而带入优化。

上述的方法由于很多设备目前是启用了随机MAC，所以简单的WiFi探针会失效，所以更进一步的方法就是:

4.2 基于CSI这种物理指纹做wifi探针，识别周边的节点数目，从而优化MAC层参数。

实际情况下，随便可以得知周边的节点数目，但是不一定很多节点是有内容要发送的，有很多节点是“非活跃”的，也就是网络是工作在非饱和状态下，最好的情况是根据当前“活跃”的节点数目做优化，那么问题就转变为，如何得知活跃的节点数目：

4.3 通过一些PHY/MAC参数反推(比如基于空闲时隙数目)，比如idle-sense[4]，其是通过监听在竞争过程中，空闲的idle时隙数目，也就是仅仅回退，没有发送的slot间隙数目，来推断当前的网络环境，从而进一步对CW之类的参数优化。这里是举个例子，还要比如用卡尔曼滤波的来估计活跃节点数目的设计也有，目的都是相同的。

4.4 AP直接获取节点缓存情况，这个是802.11ax中引入的特性了，实际上也是从移动通信里面来的。由于802.11ax中引入了BSRP过程，AP可以获取节点的缓存情况，从而可以对全局参数进行一个优化。

5. 优化竞争窗口CW以及回退次数m等参数（基于修改CW和BEB机制优化）。5和4实际上很接近，但是方法的偏重点不同，802.11的当前CW参数调节实际上是基于BEB算法的。

BEB机制指的是:“如果发送者没有成功接收到ACK反馈，那么其会认为当前传输造成了冲突，从而要增大CW值（即CW*2），从而减少冲突概率。只有成功传输或者丢包时，才会将CW重置回CWmin”。

那么实际上优化思路是从修改CW值的选择，也就是改进BEB机制，或者用新的冲突解决方法，或者直接控制CW值的选择方法。具体如下：

5.1 改进BEB的机制。实际上BEB的机制是最简化的机制，甚至比TCP的AIMD还直接。标准工的CW增加是按照2倍递增，然后减少策略是成功传输后重置。因此，很多研究借鉴TCP的AIMD，加性增，乘性减的思路来优化这一块，比如MILD，MIMD，MIMLD等等，这一系列的研究都是很早期的了，所以就不多加探讨了。

5.2 解析冲突。传统802.11中，冲突发生以后是调节CW值，然后重传，直到传输成功。还有一种新的方式就是在传输的时候，给每一个节点对应的帧做一个PN序列标记，让AP可以识别到哪些人冲突了。然后AP就以轮询的方式，代替节点的主动竞争，逐个轮询冲突节点，把冲突解析掉。这个方式的代表就是Semi-backoff[5]。

5.3 Backoff-counter保持上一轮数值，实现无冲突。这种方法实际上有一些凑运气，但是如果成功的话，并且参数合理的话，确实能够实现一个无冲突的传输。在802.11中，冲突的本质实际上是两个及两个以上节点选择了相同的back-off counter，所以如果大家选择的back-off都不一样，那么只要保持这个状态，重复传输，那么就意味着不会有冲突发生了。一个典型的设计就是CSMA/ECA[6]。不过这个实际上有一些碰运气，不一定网络每次收敛的参数一样，很有可能出现虽然无冲突，但是back-off的时间周期很长。

上述实际上是优化BEB和CW选择机制。

6. 优化传输速率从而优化E[P]时间。这点实际上是和5.1类似的，当冲突发生后，不仅仅会影响CW参数的选择，还会影响传输速率的适配。这一块由于标准是将权限下放给厂家，所以不好明确说对什么进行了优化。主要还是两种思路：

6.1 类似5.1，采用类似优化AIMD的机制，优化速率调节机制。跟5.1一样实际上是一个速率适配，所以还是一个如何调节的问题。

6.2 基于CSI调节速率。其实802.11这一块比移动通信要简单点，移动通信是要求速率和功率两个都优化，顺序是先调速率，然后TPC控制功率。而802.11直接控制速率即可。在802.11ac协议引入NDP过程测量CSI以后，协议设计了一种Fast link adaption，实际上就是移动通信中，将CSI和CQI挂钩，然后CQI直接对应到MCS的思路。

7 识别冲突和SNR差导致的传输错误。在标准的802.11中，传输错误是通过ACK Timeout造成的。而造成错误的原因一般而言包含了冲突，和传输错误这两种。按照目前的协议而言，节点是无法识别当前的错误到底是冲突产生的，还是错误产生的，所以在发生错误以后，CW窗口和物理层传输速率，两者都要进行调整。那么如何识别冲突和物理层错误，有一篇文章提出了一种post-CCA[7]机制，由于无线传输时，不同节点的数据包大小是不同的。所以如果冲突节点在传输完当下这个冲突的数据包后，其如果还检测信道是CCA，那么就意味着是冲突发生了，如果传输完成后，信道会出现idle，但是还是ACK Timeout，那么就是传输错误造成的。这种在传输结束后继续检测CCA的方式就是post-CCA了。

8. 控制CW实现吞吐量的分配最优化。根据一开始bianchi的吞吐量式子， 当节点数n，时隙的参数，数据包大小，回退次数m之类全部固定的情况下，实际上吞吐量是直接和CW值关联的。那么意味着控制CW，就可以控制吞吐量。这里我们从全局的角度换到每一个节点的角度，也就是通过控制每一个节点的CW值选取，可以控制其单个的吞吐量。进而可以做吞吐量优化，比如按比例分配，固定分配一部分，然后剩余的按照某种规则分配（其实是让固定流量的QoS得以保障）等等，这也包含诸多研究。

9. 基于机器学习修改CW之类的配置参数，这里实际上是目前机器学习带动起来的一个坑，本文目前还不怎么打算扩展，我目前做的一些研究也比较偏重于这个方向了。其实802.11的环境配机器学习还是挺适合的，因为很多东西其实都是未知，且机制上不可知的，比如没有通信的专用控制信道可以定期反馈信息。所以本身优化就是有些盲调的感觉，比较黑盒。所以配上适合解决黑盒问题的机器学习方法也是可以的。

本文给出了一些关于基于无线局域网，也就是802.11协议框架下的一些科研做过的优化思路，可以做一个简单参考。另外还存在的一种思路就是更替掉802.11当下的CSMA/CA机制，也就是更替掉“时域竞争”，引入更多的资源平面做竞争，从而提升MAC层的效率，之后可以再进行补充探讨。

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