关键字 |
| 无线局域网，能源消耗，便携式通信设备，互联网 |
介绍 |
| 双模式手机，如苹果的iPhone和RIM的黑莓，是一种新兴的趋势，同时具有蜂窝和无线局域网(WLAN)接口。除了数据访问外，WLAN接口还可以用于数据包传输。与传统的蜂窝接口呼叫相比，这提供了两个优势:1)通过wlan在Internet上进行呼叫更具成本效益，2)这些呼叫不受蜂窝网络在办公室或家庭等室内区域或某些室外区域缺乏覆盖的影响。然而，使用WLAN接口需要注意的是，现在能源消耗是更大的问题。一个活跃甚至闲置的无线网络接口对智能手机容量相对有限的电池来说是一个巨大的消耗。 |
| 先前的研究表明，对于笔记本电脑这样的高端设备，活动WLAN接口至少消耗总能量的15- 20%，而对于PDA这样的低端设备，这一数字增加到总能量消耗的65%左右。因此，减少用于数据传输的WLAN接口所消耗的能量是延长这些移动设备用于此类应用时的操作寿命的关键步骤。对于长时间不活动的应用程序(如网络文件系统)或具有可容忍的秒级延迟的应用程序(如网页浏览)，可以通过让WLAN无线电频繁且长时间地保持在低功耗睡眠模式来节省能源。然而，在实时应用程序中采用这种方法更具挑战性。数据传输的可容忍延迟仅为数百毫秒，任何由周期性转换到睡眠模式引起的更大延迟都会降低呼叫质量，超出用户可容忍的限制。数十毫秒量级的包生成间隔使无线电难以在睡眠模式中花费大量时间，从而加剧了这种情况。 |
| 在本文中，我解决了在数据包传输期间降低WLAN接口能耗的问题，同时将质量保持在可接受的水平。我的方法是基于使用一种可以作为软件解决方案实现的算法来节省能源。这种解决方案将适用于那些无线电可能不如新兴接口那么节能的旧接口。此外，当更节能的硬件解决方案出现时，我们的方法将补充这些进步。我的贡献可以总结如下: |
| 1.我提出了在wlan数据传输过程中节约能源的GreenCall算法。我的算法通过计算睡眠/唤醒计划来节省能源，该计划允许无线电在通话期间的相当长一段时间内保持在低功率睡眠模式。这些时间表是根据用户在对话中所能容忍的最大延迟来计算的。这使我的算法能够最大限度地提高能源消耗，同时针对指定的应用程序质量水平。此外，该算法只需要在希望节省能源的移动设备上进行软件升级。 |
| 2.我通过跟踪驱动的模拟以及商用硬件/软件的实验，对我们的算法进行了广泛的评估。我在商用硬件上评估了我的算法，量化了在互联网的广泛地理点之间节省的能量，并描述了我们在这个过程中的经验。通过基于跟踪的仿真，我进一步评估了我们的算法对应用程序的各种可配置参数的有效性。我演示了，使用该算法，在数据传输期间的大多数路径上可以节省近80%的能源。更重要的是，从基本的角度来看，我的评估表明，即使对于实时交互应用程序，WLAN接口所消耗的能量也可以显著减少。 |
| 本文的组织结构如下:第一节介绍了在WLAN接口空闲模式下节能的一些背景知识，并介绍了相关工作。第3节从端到端角度考虑了数据传输呼叫在节省WLAN接口能耗方面的问题，并阐述了我在本文中要解决的问题。在第4节和第5节中，我开发了我们问题的解决方案，并描述了我们的算法如何计算节能睡眠/唤醒时间表。我的GreenCall算法及其伪代码的详细信息将在第6节中介绍。第7节采用后退算法对抖动和碰撞进行分析。第8节介绍了跟踪驱动模拟的评估结果，这些模拟详细分析了针对各种应用程序配置在不同网络路径上的GreenCall & Backoff性能。结束语见第9节。 |
2背景及相关工作 |
| 在本节开始时，首先提供一些背景知识，说明如何将在WLAN接口的空闲模式下所花费的时间所造成的能量浪费降到最低。随后，我将根据考虑的流量类型分类，看看空闲模式下节能的相关工作: |
节约WLAN接口能耗 |
| 无线接口节能的关键思想是通过减少在空闲模式下花费的时间，使其尽可能多地休眠。在空闲状态和休眠状态下，功耗之间通常有一个数量级的差异。这是一个困难的问题，因为无线电可能不知道它必须在什么时候唤醒来接收传入的数据包，如果它保持在睡眠状态，就会丢失它们。因此，其他研究人员提出了使用多无线电解决方案的方案。数据信道和控制信道是分开的，控制信道一般使用功率较低、始终有源的无线电唤醒功率较高的无线局域网无线电。 |
| 这个问题的标准化解决方案是在IEEE 802.11基础设施wlan标准中引入的省电模式(PSM)。PSM允许一个节点在不主动发送或接收报文时通过通知AP切换到低功率睡眠状态。随后，AP会缓冲它收到的任何发往该节点的报文。AP会定期发送信标，通知所有相关节点是否有通过流量指示映射(TIM)缓冲的数据包。该信标在每个信标间隔(BI)发送，是AP的预配置值。每个节点在接收到一个信标内的缓冲包通知时，可以离开睡眠模式并从AP请求缓冲包。在这些检索到的包中，只要有挂起的包，AP就设置一个“更多数据”位。客户端发现没有更多的数据包缓冲后立即进入睡眠状态。 |
| 当客户端不想再使用PSM时，它会通知AP, AP不再缓冲发往客户端的报文。客户端网卡在休眠时，通过切断除定时电路以外的所有组件的电源，可以大大降低功耗。因为PSM作为标准的一部分已经很多年了，所以目前所有的部署都支持PSM。使用PSM不需要任何补充设备来降低WNIC的能源消耗。正如接下来所解释的，近年来PSM有了重要的补充;因此，在本文中，我将上面概述的方案称为遗留PSM。 |
3问题定义 |
| 基于前一节提供的背景，我在本节中陈述了需要解决的问题。我首先从端到端的角度研究数据传输的延迟组件，然后提供一个更正式的问题说明。 |
3.1数据传输时采用PSM节能 |
| 数据传输的两端互为对等体。为了简化描述，我将寻求节能并运行节能算法的设备称为客户端。我的描述将基于客户的观点。客户端另一端的设备将被称为对端。如果两端都在运行一种节能算法，出于我的描述目的，它们是对称的，其中任何一个都可以被称为客户端，另一个被称为对等端 |
| 如图1所示，如果客户端使用PSM进入睡眠状态，从对端到达的任何数据包都将被缓冲到AP。如果到达的数据包是耐延迟的，那么客户端可以在从AP收集数据包之前休眠很长时间(以秒为单位)。然而，流量有很小的可容忍延迟，每个数据包必须在播放截止日期之前到达客户端。因此，客户端睡眠计划必须足够精确，以确保没有由于错过播放截止日期而丢失数据包。 |
| 为了计算这样严格的睡眠/唤醒计划，我需要考虑从对等端到客户机的数据包的延迟(从口到耳的延迟)。它可以被分解成不同的组件，如图1所示。从对端到客户端AP的时延主要是报文从对端站应用层发出后的网络时延。对等端在将数据包交给网络层之前会产生编码和分组延迟。一旦数据包到达AP，它就被缓冲在那里，直到客户端从PSM中出来并准备好接收数据包。最后，一旦数据包到达客户端，它被保存在播放缓冲区中以减少播放时的抖动。播放缓冲区引起的最小延迟只是解码和播放数据包的时间。当口耳延迟超过一个特定的可容忍值(因此，称为可容忍延迟)，数据包被丢弃。 |
3.2问题陈述 |
| 客户机上两种情况下可能的数据包到达模式——它根本不进入睡眠状态，以及它周期性进入睡眠状态。为了简单起见，这个示例和相关描述假设只有客户端在尝试节省能源。当客户端周期性进入睡眠状态时，报文会突发到达客户端。与AP在同一睡眠时段发送的其他数据包相比，在睡眠时段后交付给客户端的第一个数据包可能最接近其播放截止日期 |
| 客户端需要计算一个睡眠/唤醒计划，以允许它尽可能多地睡眠，同时确保它在播放截止日期之前接收所有数据包。较大的睡眠时间比较小的睡眠时间更可取，因为它们通过每次通知AP来最小化从睡眠状态过渡到睡眠状态所引起的总开销 |
| 如果客户端在整个数据传输过程中知道每个包的网络延迟，这个问题就很容易解决。不幸的是，当客户机必须计算其调度时，将来到达的数据包的网络延迟是未知的。如果客户端使用的网络延迟的估计值大于底层网络延迟，那么它就错过了通过多睡觉来节省能量的机会。另一方面，如果底层网络延迟增加到超出客户端使用的任何估计值，则可能出现包丢失。为了在这种情况下实现节能，我引入了一个参数LR，该参数指定应用程序的可容忍损失率，以避免由于转换到睡眠模式而导致的一些数据包丢失。设T = {δ1…δn}是客户端在数据传输过程中使用的睡眠时间集，n是在呼叫过程中转换到睡眠模式的次数。这个睡眠/唤醒计划所消耗的能量可以建模为 |
| Eτ=_ PtxTtx + PrxTrx + PidleTidle + PsleepTsleep; |
| 其中Ps是已知的功耗值，Ts分别是整个呼叫在发送、接收、空闲和睡眠状态下所花费的总时间。 |
| 通过查看所涉及的参数的一些典型数字，可以更好地理解设计GreenCall所涉及的挑战。根据地理距离和/或路径特征，站点之间的网络延迟从0到1000毫秒不等。可容忍延迟广泛使用在100-300毫秒。客户端和它的AP之间的通信延迟根据媒体上的争用从0到20毫秒不等。这些数字由于许多因素而有所不同，这些因素将在本文其余部分的不同地方进行讨论。 |
四、睡眠/唤醒时间表的推导 |
| 在本节中，我们将描述我们推导睡眠/唤醒时间表的方法，并提出我们的GreenCall算法来解决这个问题。 |
4.1 PSM仅供客户端使用时的时间表推导 |
| 假设我们的节能算法在客户端运行。为了计算睡眠时间，客户端需要执行以下三个步骤:1)确定每个到达数据包的播放截止日期，2)如果从未使用PSM，估计数据包在客户端收到的时间，3)根据播放截止日期和客户端未使用PSM的理论接收时间的差值计算未来数据包的睡眠时间。我首先描述了播放时间截止日期的计算 |
4.1.1播放期限 |
| 数据包的播放截止日期可以计算为从数据包内容生成时间开始的可容忍延迟的总和。 |
4.1.2网络时延 |
| 现在客户端可以计算每个包的播放截止日期，如果它从未使用PSM，它需要估计包网络延迟来计算每个包的接收时间。为此，我使用包的空闲时间的概念，它是它的播放时间和到达客户端时间之间的差异。任何接收数据包的空闲时间都可以由客户端根据其到达时间和播放截止日期之间的差值直接计算出来。 |
4.1.3睡眠周期 |
| 最后，我将使用为重要数据包计算的播放截止日期和空闲时间，通过数据传输得出各个决策点的睡眠时间。决策点可以定义为客户端在接收到来自前一个睡眠期间缓冲的AP的数据包后，必须计算下一个睡眠时段的时间。如果客户端知道下一个到达数据包的网络延迟，它可以计算出下一个要使用的睡眠周期。 |
4.2客户端和对端同时使用PSM时的调度程序推导 |
| 如果对等端也希望节省能量并计算PSM使用的睡眠时间，客户端和对等端都必须确保他们的计算考虑到每个数据包在两端都可能被延迟的事实。如果报文受到的网络时延在两个方向上都是对称的，则两端计算的睡眠时间应该相同。在这种情况下，两端使用计算睡眠时间的一半是一种公平的方式，可以在两端之间共享可能的睡眠时间，并确保数据包满足它们的播放截止日期。 |
五、绑定网络时延和随丢失率的自适应 |
| 在本节中，我将介绍如何通过系统地研究实际网络延迟特征来绑定未来的网络延迟。我还将提出一种自适应的方法来处理这个边界不成立的情况，并确保随后的数据包丢失得到控制。我首先给出了我们用来研究如何预测网络延迟边界的数据集的收集和描述的细节。 |
5.1网络时延数据集 |
| 我收集了一个AP的多个广域网延迟和WLAN延迟。这些延迟的总和给了我们任何两个端点之间的端到端延迟的痕迹。广域网跟踪从马萨诸塞州阿默斯特的马萨诸塞大学(UMASS)收集到美国国内外的不同节点位置，两端都有以太网访问Internet。 |
5.2网络时延特征 |
| 随着数据传输的进行，对以前网络延迟的估计可用于预测未来网络延迟的边界。因此，第一步是研究以前的延迟如何准确地反映未来的网络延迟。我研究了下一次网络延迟超过前一次网络延迟的Pth百分位的频率。因此，对于给定的P，我有关于下一次延迟超过第P个百分位值的次数的统计信息。而不是在计算第p百分位时考虑所有之前看到的延迟。 |
5.3时延绑定对丢包率的适应。 |
| 请注意，第4节中的睡眠时间计算严重依赖于许多参数的估计;当这些估计不正确时，要么就会错过节省能源的机会，要么就会丢失数据包。此外，对于某些跟踪，某个P值的延迟边界可能比预期的损失率要大，因此调整以适应这种情况非常重要。因此，I依赖于从当前延迟绑定中添加或减去一个移位值S来控制在调用期间预测绑定的保守性或侵略性。如果当前丢包率大于用户指定的丢包率LR，则可以增加S的值。反之，当当前损耗率小于用户指定的损耗率时，S可以减小。这种适应有助于平衡能源节约和损失率之间的权衡。 |
六、greencall算法 |
| 在描述了我计算睡眠时间的方法之后，在本节中，我将介绍完整的GreenCall算法，以在通话期间推导睡眠时间表。Green- Call通过跟踪之前在客户端接收的数据包所遭受的延迟来处理未知的网络延迟，并预测未来网络延迟的延迟边界，基于此计算后续的睡眠周期。用于网络延迟界的移位值S的大小取决于当前的损失率。因此，在较高的损失率下，使用更保守的睡眠时间。这使得损耗率和节能之间的平稳平衡，是算法的主要特点。 |
算法可分为三个阶段: |
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| 阶段0，处理由应用程序定义的参数集合以及算法的可调参数。该阶段的最后一步是估计客户端和对等体之间的单向首包网络时延lpc和lcp，以及客户端和AP、lac之间的单向时延。这是通过从客户端向每个点发送特殊控制包(ICMP回声包)来实现的，以获得RTT。然后将RTT除以2，用作单向延迟估计 |
| 为了考虑可变性，这些估计是在一系列10个数据包中收集的，其中选择第二大数据包，以避免低估网络延迟。由于此时客户端还没有开始转换到睡眠模式，因此这些测量结果给出了这些点之间延迟的真实情况，而不会由于AP的缓冲而引入任何延迟 |
| 阶段1从计算数据包的空闲时间开始，算法对接收到的每个数据包进行循环，直到调用继续。请注意，此计算仅对睡眠期后的第一个数据包进行，因为这表示算法的一个决策点，从那里派生出下一个睡眠期。在这个决策点，只有这个包的估计空闲时间和已知应用程序常量的值被利用。随后，一旦AP没有为其缓冲的数据包，客户端将进入睡眠状态。当睡眠时间不大于0时，客户端将处于CAM (constant awake)模式。为了确保客户端不会中断其睡眠周期来发送数据包，客户端会缓冲所有生成的数据包，直到唤醒。在唤醒时，客户端与来自AP的下行报文争夺介质以发送自己所有的报文。 |
| 阶段2涉及S的适应，S的值越大，睡眠时间就越保守。另一方面，如果更多的网络损失是可以容忍的，或者如果网络延迟估计只会随着时间的推移而略有变化，我可以通过更积极地选择s值较小的睡眠时段来节省更多的能量。为了保持在目标损失率LR内，并实现最大可能的节能，算法会不断监控当前的损失率并调整s值。客户端试图通过对S的适应来控制它的损失率。一旦达到最大S，它就向对等端发送一个反馈，让对等端增加lcp的估计，以便将来的睡眠周期考虑到这一点。 |
7补偿算法 |
| 利用Backoff算法分析了时延抖动和碰撞问题。针对这些问题，提出了提高数据传输服务质量的方法。仿真结果表明，在保持可接受的丢包率的情况下，WDB能够显著降低时延抖动和碰撞概率，以及端到端时延。 |
| WDB引入WT作为BI函数的控制因子。在WDB中，BI范围窗口[0,CW]变为[Wil,Wiu]， Wil和Wiu随WT先增大，当WT达到Tth时减小。如果WT达到WTmax或r达到max r，则结束backoff过程并丢弃报文 |
| 威尔:BIi窗口的下界。 |
| Wiu: BIi窗口的上界。 |
| WTmax:最大服务数据单位 |
| BI:回退时间初始值。 |
| R:最大重试次数R。 |
| 下标i: STAi的标识符。 |
8通过基于跟踪的模拟进行评估 |
| 在本节中，我使用定制的模拟器在多个实际网络延迟跟踪上运行了GreenCall算法。目的是看看我们的算法如何适应网络延迟在一段时间内的波动，以及睡眠时间的持续时间如何与不同路径上的节能相对应。为了量化通过模拟器节省的能源，我们现在依赖于能源模型，而不是像前一节中所述的实际测量。我首先描述我们的能源模型，然后是我的评估结果 |
8.1能量模型 |
| 我允许客户端在模拟器中指定一个确切的睡眠时间。在通话结束时，根据第3节(1)中描述的能量模型，以通话期间使用的睡眠时间集为基准，计算出能量消耗。 |
| Eτ= PtxTtx + PrxTrx + PidleTidle + PsleepTsleep |
8.2流量模型 |
| 在模拟中，流量是基于间隔30或60毫秒生成的恒定数据包。这些数据包的网络延迟是基于收集的延迟跟踪。所使用的跟踪让客户端和对等端各自只在大约40% - 50%的时间内进行主动传输。在节点的on-time期间，每隔固定的时间间隔就会产生报文 |
8.3结果 |
| 在本节中，我将介绍基于前一节中描述的实验设置，在不同设置下运行GreenCall所获得的结果。在本节中，我还研究了非对称网络路径对GreenCall播放截止日期估计精度的影响。我通过研究GreenCall在客户端与其AP之间的无线链路中不同争用级别的性能来结束本节。 |
8.4性能评估 |
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9结论 |
| 我已经解决了移动客户端在数据传输过程中由于无线接口而节省能源的重要问题。我提出了GreenCall WDB算法，它利用IEEE 802.11 PSM模式来节省无线无线电消耗的能量，同时确保应用程序质量。通过广泛的评估，包括在不同互联网路径上的实验和基于跟踪的模拟，我展示了绿色呼叫的实用性，并强调了即使使用实时应用程序，也能节约能源的巨大潜力。这为主动通信(如音频和视频)中更耐延迟的流量节省能源铺平了道路。 |
数字一览 |
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| 图1 |
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参考文献 |
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