Wi-Fi 7多链路高能效联合传输优化策略.pdf
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1、2023 年 9 月 Chinese Journal on Internet of Things September 2023 第 7 卷第 3 期 物 联 网 学 报 Vol.7 No.3Wi-Fi 7 多链路高能效联合传输优化策略 戴林燕,方旭明,何蓉(西南交通大学信息科学与技术学院,四川 成都 611756)摘 要:下一代 Wi-Fi 7 协议多链路非同步传输与接收模式下,多链路设备(MLD,multi-link device)在各个链路的传输结束时间需要对齐,可能需要进行数据填充(padding),从而导致频谱资源和能量的浪费。提出了一种 MLD高能效传输算法,在满足数据传输时延限制的
2、前提下,提高 MLD 站点(STA,station)总能效。所提算法分别从链路数据分发比例、通信资源与 STA 发送功率 3 个方面进行优化。仿真结果显示,所提算法在保证数据传输时延限制的前提下,通过减少 padding 数据降低能耗,使系统传输能效相较于基线方案提升约 150%。关键词:Wi-Fi 7;多链路;能效;数据填充;粒子群优化 中图分类号:TN929.5 文献标志码:A doi:10.11959/j.issn.20963750.2023.00328 Optimization strategy of multi-link energy efficient joint transmis
3、sion of Wi-Fi 7 DAI Linyan,FANG Xuming,HE Rong School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756,China Abstract:In the multi-link non-simultaneous transmit and receive mode of next-generation Wi-Fi 7 protocol,the trans-mission ending time of multi-link device(
4、MLD)needs to be aligned on each link,which may require data padding,re-sulting in the waste of spectrum resources and transmission energy consumption.A high energy efficient MLD transmis-sion algorithm was proposed to improve the total energy efficiency of MLD station(STA)on the premise of meeting t
5、he data transmission delay limit.The proposed algorithm was optimized from the following three aspects:link data distribu-tion ratio,communication resource allocation and STA transmission power.Simulation results show that the proposed al-gorithm can reduce energy consumption by reducing padding dat
6、a on the premise of guaranteeing the delay limit of data transmission,and the transmission energy efficiency of the system is increased by about 150%compared with that of the baseline scheme.Key words:Wi-Fi 7,multi-link,energy efficient,data padding,particle swarm optimization 0 引言 在下一代 Wi-Fi 标准 IEE
7、E 802.11be(即 Wi-Fi 7)协议中,多链路操作(MLO,multi-link operation)是提升系统性能的一项重要技术1-2。MLO 技术与之前 Wi-Fi 标准中定义的多频段技术虽有一定相似性,但也有较大差别。IEEE 802.11n/ax/ad 标准中接入点(AP,access point)支持多频段并行工作,支持多频多发,但站点(STA,station)受限于天线和基带资源,一般采用双频单发(DBSC,dual band single 收稿日期:20221028;修回日期:20230322 通信作者:方旭明, 基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.6207139
8、3);四川省应用基础研究项目(No.2020YJ0218)Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China(No.62071393),The Sichuan Provincial Applied Basic Re-search Project(No.2020YJ0218)第 3 期 戴林燕等:Wi-Fi 7 多链路高能效联合传输优化策略 43 concurrent)3。STA 每次只能选择一个频段进行连接和传输,一对节点之间的数据传输在同一时刻只能在一个频段进行,即 STA 无法获得多链路带来的性能增益。Wi-F
9、i 7 中引入的多链路技术支持一对多链路设备(MLD,multi-link device)在 2.4 GHz、5 GHz和 6 GHz 频段并发传输,且 3 个频段/链路之间可进行一定程度的协同,不仅增加了多链路设备可用频谱资源,也提高了频谱资源利用的灵活性。虽然多链路技术的引入可以有效提升系统吞吐量与时延性能,但与传统单链路操作相比,MLO技 术 引入了 更 大链路 维 护/传 输 能 耗 与 填 充(padding)数据传输能耗。MLD 的每条链路配置了独立的发送/接收机,需要在各链路上进行信道监听等操作,因此,数据传输、链路维护所耗费的能量会成倍增加4。同时,MLO 定义了同步传输与接收
10、(STR,simultaneous transmit and receive)和异步传输与接收(NSTR,non-simultaneous transmit and receive)两种操作模式5-6,多链路操作模式示意图如图 1 所示。其中,STR 模式下各链路可独立进行数据的传输与接收,允许在一条链路发送数据的同时,另一条链路接收数据。而 NSTR 模式下各链路的收发状态需要保持一致,即不允许在一条链路发送数据的同时,另一条链路接收数据。当 MLD 工作在 STR 模式下,不同链路同时进行数据的发送与接收时,发送链路与接收链路之间可能会产生邻频干扰,这种干扰被称为设备内共存(IDC,in-
11、device coexistence)干扰7-8。无法消除 IDC 干扰的 MLD被称为 NSTR 设备,能够消除 IDC 干扰的 MLD 被称为 STR 设备。图 1 多链路操作模式示意图 为了避免 IDC 干扰影响,NSTR 设备需要工作在 NSTR 模式,在发送数据时,不同链路的传输结束时间需要保持对齐9-10。由于不同链路的传输能力及缓存数据量可能存在差异,若需要对齐传输结束时间,往往需要在某些链路上进行数据填充,通过数据填充对齐结束时间示意图如图 2 所示。而padding 数据通常为全 0 bit11,无法携带有用信息,会导致频谱资源的浪费,也会使 MLD 产生更大的传输能耗。图
12、2 通过数据填充对齐结束时间示意图 现有关于 Wi-Fi 网络能效管理的研究大多针对单链路场景。常用的方案包括:改进现有协议中的节能模式(PSM,power save mode)12-13、目标唤醒时间(TWT,target wake time)14-15等机制提高能效;适当降低节点的发送功率16、带宽17以及空间流数目18等操作实现节能;关闭冗余接入点19或增大网络中周期性发送的控制帧/管理帧实现节能20。文献21提出了一种 AP 休眠结合用户卸载的方案,通过测量 AP 能效设置休眠或清醒阈值,根据实时网络状态信息选择利用率低的 AP 进行睡眠,并将用户卸载问题建模为反向拍卖,在最小化用户卸
13、载能耗的同时,保持用户吞吐量。文献22研究 TWT 机制中同时唤醒节点数量、可使用的资源单元(RU,resource unit)数量等参数对吞吐量和能效的影响,提出了一种通过决定是否接受 TWT 请求来协商目标信标传输时间的 TWT 调度方案。在针对多链路场景的能效管理方案中,研究者大多从降低链路的维护/传输能耗角度进行优化。例如,文献23提出了一种交叉链路唤醒方案。AP 通过在主链路上发送携带唤醒链路信息的新信标帧来唤醒其他休眠链路。文献24提出使用 STA 每条链路的电源状态来指示链路状态,AP 只能在 STA处于活跃状态的链路上为其发送数据。文献25提出在多链路中扩展常规流量指示信息(T
14、IM,traffic indication message)机制以指示 STA 多条链路的信息情况。通过上述分析可以发现,在现有多链路能效管44 物 联 网 学 报 第 7 卷 理研究中,鲜有从减小 padding 数据传输能耗的角度进行优化。在实际多链路传输中,padding 无效数据传输导致的频谱资源和传输能耗的浪费也不可忽视,如何高效地协同管理各链路的传输状态,实现多链路高能效联合传输是需要解决的一个关键问题。因此,本研究针对多链路场景下链路传输结束时间对齐导致的 padding 数据问题,在满足数据传输时延限制的前提下,以提高 MLD STA 总能效为目标,提出了一种多链路高能效联合传
15、输算法,分别从链路数据分发比例、通信资源分配与 STA 发送功率 3 个方面进行了优化,减少 padding 数据及其产生的能量浪费,提高传输能效。1 系统模型 本文所研究场景假设由一个MLD AP和N个关联的 MLD STA 组成,AP 和 STA 设备均支持 3 条链路,系统场景如图 3 所示。图 3 系统场景 当节点在多个链路同时竞争成功时,可以将数据分发到多条链路上同时传输。本文主要关注如何提 高 STA 侧 的 上 行 传 输 能 效,假 设STAn(1,2,3,nN)的上行缓存数据量用nD表示,且数据可以分割成任意比例分配到不同的链路上传输,并利用,n mx表示STAn在链路m(1
16、,2,3m)上分发的数据比例(,0,1n mx)。那么,STAn在链路m上待传的数据量则表示为 ,n mn mnDxD(1)假设STAn在链路m上分配得到的RU大小为,n mr,根据SNR、RU规格与调制与编码策略(MCS,modulation and codding scheme)速率之间的映射关系,可得到STAn在链路m上的数据传输速率为 ,MCS_mapping(,SNR)n mn mn mvr(2)由此,可计算出STAn在链路m上的数据传输时延为 ,DATA,n mn mn mDtv(3)沿用IEEE 802.11ax/be标准中基于正交频分多址(OFDMA,orthogonal fr
17、equency division multiple access)的多用户传输方式9,11,同一链路不同STA的传输结束时间需要对齐。OFDMA对齐后,STAn在链路m上的传输时延为 DATA,OFDMA,max,00 ,0mn mn mnn mn mtxtx(4)其中,m表示在链路m上分发了数据,需要进行数据传输的STA集合。同时,为了避免MLD受IDC影响,同一NSTR MLD在多条链路进行数据传输时,各链路的传输结束时间必须对齐。STAn在链路m上最终的传输时延表示为 OFDMANSTR,OFDMA,max,1 LN1 ,nn mnnmn,mn mtftt且其他(5)其中,n表示STAn
18、进行数据传输的链路集合;NSTRnf表示STAn是否为 NSTR MLD 的指示,为 1 时表示STAn是 NSTR MLD;LNn表示STAn进行数据传输的链路数量。在采用 OFDMA 多用户传输方式下,完成各链路传输结束时间对齐后,可能导致某些链路上不同 STA 传输时间不对齐,此时需要再进行一次 OFDMA 对齐,对齐方式如式(4)所示。假设在数据传输过程中,STAn在链路 m 上的功率用,n mp表示,,n mp分为两种类型,当STAn在链路 m 上进行数据传输时,,n mp为数据发送功率;当STAn在链路 m 上无数据传输时,,n mp为监听信道功率。因此,,n mp表示为 tra,
19、lis,0,0n mn mn mn mpxppx(6)则所有 STA 的传输总能耗表示为 sum,11MNn mn mmnEpt(7)第 3 期 戴林燕等:Wi-Fi 7 多链路高能效联合传输优化策略 45 因此,系统 STA 的总能效(即传输数据量与能耗之比)表示为 sum1sumEENnnDE(8)本文的优化目标为通过联合优化链路数据分发比例、通信资源和STA发送功率,实现在满足数据传输时延限制的前提下,最大化系统STA总能效。因此,优化问题可归纳为 sumP:maxEEX,R,P(9),s.t.C1:01,n mxmn(10),1C2:1,Mn mmxn(11),C3:,mn mmnrB
20、m(12)max,C4:0,n mn mppmn(13)C5:max(),n,mnmtn(14)其中,C1 表示 STA 在各链路分发的数据比例取值范围;C2 表示 STA 在竞争接入成功的各链路分发的数据比例之和为 1;C3 表示所有 STA 在一条链路上被分配的 RU 大小之和不能超过该链路的工作信道总带宽;C4 表示 STA 的发送功率不能超过其最大发送功率;C5 表示 STA 的传输时延需要满足其时延限制。2 多链路高能效联合传输策略 本文在满足数据传输时延限制的前提下,以最大化 STA 总能效为优化目标,提出了一种多链路高能效传输算法,从数据分发比例、通信资源分配与STA 发送功率
21、3 个方面进行优化。相应地,该算法可分为:数据分发比例决策、通信资源分配、STA发送功率调整 3 个子模块。首先,随机产生一组数据分发比例,通信资源分配模块决策出各链路的 RU 分配结果。随后,STA发送功率调整模块根据 STA 数据传输时延限制调整 STA 发送功率。然后计算各数据分发比例的能效,利用数据分发比例模块通过启发式算法对能效最大的近似最优解进行迭代搜索,得到数据分发比例、通信资源分配结果、STA 发送功率调整的最终结果。需要说明的是,3 个子模块均在 AP 侧执行,由 AP 对所有 STA 的相关参数进行统一决策。3 个子模块的具体设计思路如下。2.1 数据分发比例决策 padd
22、ing 传输能耗开销示意图如图 4 所示,由于不同链路的工作频率、带宽、信道条件等因素存在差异,分发到各链路传输的数据比例会影响各链路的传输时间。不合理的数据分发,可能会导致不同链路传输结束时间差异过大,产生较大的 padding传输能耗开销,如图 4(a)所示。因此,MLD 在进行数据传输时,应该结合各链路传输能力,合理地将数据分发到不同链路上传输,尽可能少甚至不产生padding 传输能耗开销,以提高传输能效,如图 4(b)所示。图 4 padding 传输能耗开销示意图 粒子群算法26-27是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随机搜索算法,通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优
23、解。该算法简单易实现,对优化问题不存在求导和函数连续性的限制,采用概率化的寻优方式,无须自行设计规则就能自动获取和指导优化的搜索空间,适用于连续变量的46 物 联 网 学 报 第 7 卷 求解。因此,本文采用粒子群算法对数据分发比例决策问题进行求解。粒子群算法流程如图 5 所示。图 5 粒子群算法流程 利用粒子群算法求解数据分发问题的具体流程如下。步骤 1 初始化每一个粒子的位置和速度。随机生成 K 个粒子组成一个种群,每个粒子都包含了两个特征:位置与速度。位置通常为待求解的变量,数据分发比例决策X为 1,11,21,2,12,22,1,2,.MMNNN MxxxxxxxxxX(15)速度通常
24、表示为位置的变化量,用于在每次迭代中决定位置的突变,数据分发比例的变化量V为 1,11,21,2,12,22,1,2,.MMNNN MvvvvvvvvvV(16)其中,,i jv表示STAi在链路j上数据分发比例的变化量,且,0,1,i jvij。步骤 2 评估每一个粒子的适应度。根据适应度函数,计算每一个粒子的适应度。适应度是用来衡量粒子是否“优质”的一个指标,适应度越大,距离最优解越近,粒子越“优质”。适应度函数通常利用优化问题的目标函数进行构建,本文的优化目标是最大化STA总能效,因此考虑将STA总能效作为适应度函数。为避免仅考虑能效而忽略系统时延性能的情况,本文在适应度函数中引入了时延
25、指标作为惩罚因子。适应度函数表示为 EE()()fXX(17)其中,EE()X表示数据分发比例决策X所对应的STA总能效,表示时延惩罚因子,表示为 1max 1,Ni,miiit(18)其中,i表示STAi缓存数据的时延限制。步骤 3 更新每一个粒子的局部最优解与所有粒子的全局最优解。若粒子k当前的适应值优于之前记录的该粒子局部位置最优解,则更新局部最优解。若粒子k当前的适应值优于之前记录的全局位置最优解,则更新全局最优解。步骤 4 判断是否满足迭代结束条件。若全局最优解符合迭代结束条件,则跳转到步骤6,否则跳转到步骤5。步骤 5 更新每一个粒子的速度和位置。粒子根据式(19)、式(20)更新
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