Abstract
This paper proposes a technique for improving IEEE 802.11e EDCA's performance by dynamically adjusting each class's contention window size based on each class's traffic amount. For providing differentiated service differently from 802.11, 802.11e EDCA maintains four classes each of which specifies different static minimum and maximum contention window sizes. Since the initial window sites significantly affect the 802.11e performance, several window adjustment schemes have been proposed. One of the schemes known as CWminAS (CWmin Adaptation Scheme) dynamically and synchronously determines the four windows' site based on the periodically measured collision rate. This method, however, can lower the send probability of high priority classes since it can't differentiate their collisions from those of low priority classes, leading to the channel underutilization. For solving this problem, we propose ACATICT(Adaptive Contention-window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic) algorithm which adapts each class window size based on each individual collision rate rather than one average collision rate. Our simulation experiments show that ACATICT achieves better utilization by around 10% at maximum.
본 논문은 IEEE 802.11e EDCA의 성능 향상을 위해서 클래스 트래픽에 기반하여 각 클래스의 경쟁 윈도우의 크기를 동적으로 조절하는 방안을 제안한다. IEEE 802.11e EDCA는 IEEE 802.11 DCF와는 달리 서비스 차별화를 위해 네 개의 클래스 AC마다 고정된 최소 경쟁 윈도우 크기인 CWmin 값과 최대 경쟁 윈도우 크기인 CWmax 값을 적용한다. 트래픽의 특성별로 나뉜 AC의 고정된 파라미터 값은 각 AC간의 차별화를 보장하지만 네트워크 환경이 혼잡할 경우 충돌 발생 확률을 높인다. 이를 해결하기 위해 채널과 네트워크 상태를 고려하여 일정한 주기마다 계산된 충돌 확률로 CWmin 값을 조절하는 CWminAS(CWmin Adaptation Scheme)가 제안되었다. 그러나 이 방식은 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 계산하고, CWmin 값을 조절하는 ACATICT(Adaptive Contention-window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic) scheme을 제안한다. 실험 결과 ACATICT가 CWminAS보다 효율이 최대 약 10% 향상되었다.
