wifi時延的測量和優(yōu)化

《wifi時延的測量和優(yōu)化》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。

1、ＷｉＦｉ時延的測量和優(yōu)化（申請清華大學工學博士學位論文）培養(yǎng)單位：計算機科學與技術(shù)系學科：計算機科學與技術(shù)研究生：裴昶華指導教師：趙有健教授二？一七年六月ＭｅａｓｕｒｉｎｇａｎｄＯｔｉｍｉｚｉｎｐｇｔｈｅＬａｔｅｎｃｏｆｙＷｉｒｅｌｅｓｓＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＴｓｉｎｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｐｑｆｏｒｔｈｅ

2、ｄｅｒｅｅｏｆｇＤｏｃｔｏｒｏｆＰｈｉｌｏｓｏｈｐｙｉｎＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｙｂｙＣｈａｎｇｈｕａＰｅｉＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒＹｏｕｉａｎＺｈａｏｐｊＪｕｎｅ２０１７，摘要摘要ＷｉＦｉ已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)多樣應用的重要的載體。根據(jù)思科２０１７年２月的報告，至２０２０年，４９％的網(wǎng)絡流量將通過ＷｉＦｉ產(chǎn)生。這些流量中延遲敏感應用在快速ＷｉＦｉ的增加；而，如網(wǎng)頁瀏覽、視頻直播等，

3、它們對時延提出了更高的要求作為一２［］ＷｉＦｉ端到端通信中重要的環(huán)，其高時延問題已經(jīng)直接影響到應用層的體驗。時延主要分為兩個方面：使用時延和接入時延。使用時延是指ＷｉＦｉ接入成功之后數(shù)據(jù)包通信面臨的時延，接入時延是指用戶接入ＷｉＦｉ過程所需的總時間。ＷｉＦｉ高：環(huán)境的復雜多變性時延主要有三方面的原因，協(xié)議的低效性和設備的異構(gòu)性。為了解決上述的問題和挑戰(zhàn)：，本論文進行了如下的研究內(nèi)容，創(chuàng)新點如下（１）提出并實現(xiàn)了針對ＷｉＦｉ使用時延的診斷和ＡＰ優(yōu)化配置系統(tǒng)ＷｉＬｊ。針對現(xiàn)有ＷｉＦｉ環(huán)境復雜多變

4、的問題，ＭＬ）；在商用ＡＰ（ＡｃｃｅｓｓＰｏｉｎｔ）上將端到端往返時ｒｏｕｎｄ－ｔｒｉｔｉｍｅＲＴＴ、延（ｐ，簡稱）分解為上行時延下行時延和有線時延；基于測量方法，Ｗ／Ｌｙ提出了基于機器學習的普適模型來幫助用戶診斷高延遲的根因。實際場景的性能評估顯示ＭＬｙ提出的指導意見能夠有效降低ＡＰ的使用時延。（２）提出并實現(xiàn)了基于ＷｉＦｉ使用時延的干擾測量機制Ｗ７Ｍ；。為了減緩無線一ＡＰ之間的干擾ＷＷＧＡＰ、降低時延，提出方法能夠在單上測量包級別干擾程度，并且擴展到測量和周圍鄰居ＡＰ的干擾圖，解決了

5、現(xiàn)有干擾測量方法需要額外的硬件設備或時間同步的問題。在真實部署環(huán)境下，ＷＷＧ測量的干擾圖在指導單ＡＰ信道選擇、多ＡＰ協(xié)同優(yōu)化方面都取得了顯著的效果。（３）提出并實現(xiàn)了根據(jù)流量大小自動分配優(yōu)先級的ＷｉＦｉ協(xié)議改進機制必ｒ＞。ＩＥＥＥ８０２．１１標準信道訪問機制使得隨著等效競爭節(jié)點的變多現(xiàn)有，包級別的時延／ＡＰ會線性增加。ＱＡｒ提出并在商用上實現(xiàn)了擁塞控制算法，能控制等效競爭節(jié)Ａ／。ｒ點的個數(shù)，并根據(jù)流量大小隱性給延遲敏感應用高優(yōu)先級實際結(jié)果顯示，Ｑ能夠在不降低總體吞吐率的前提下有效降低延遲敏

6、感應用包級別的時延。（４）提出并實現(xiàn)了基于大規(guī)模真實環(huán)境測量的ＷｉＦｉ接入時延優(yōu)化機制。接入時延的大小直接影響用戶使用ＷｉＦｉ的體驗，學術(shù)界現(xiàn)有研究工作較少。本論文通一Ａｎｄｒｉｏｄ應用市場排名前列的軟件４過款在，測量真實環(huán)境下約億條接入數(shù)據(jù)，分析現(xiàn)有ＷｉＦｉ接入過程的瓶頸。本論文提出模型和算法幫助用戶提前預測ＡＰ的接入時延，選擇更佳的無線ＡＰ，能有效地降低接入失敗率和接入時延。關(guān)鍵詞：ＷｉＦｉ使用時延；ＷｉＦｉ接入時延；性能診斷；干擾圖測量；擁塞控制ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃ

7、ｔＩｎｒｅｃｅｎｔｅａｒｓ，ｗｉｒｅｌｅｓｓｄａｔａｔｒａｆｆｉｃｈａｓｗｉｔｎｅｓｓｅｄａｎｅｘｏｎｅｎｔｉａｌｒｉｓｅｄｕｅｔｏｔｈｅｙｐｅｘｐｌｏｓｉｏｎｏｆｓｍａｒｔｄｅｖｉｃｅｓ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｓｅｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＷｉＦｉｈａｓｓｅｒｖｅｄａｄｏｍｉｎａｎｔ’ｆｒａｃｔｉｏｎｏｆｔｏｄａｙｓｗｉｒｅｌｅｓｓｔｒａｆｉｃｓ．Ｉｎ２０２０，４９％ｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｔｒａｆｉｃｗｉｌｌｔｒａｖｅｒｓｅ

8、ＷｉＦｉ１［］Ｗａｓｔｈｅｌａｓｔｈｏ．Ｈｏｗｅｖｅｒｍａｎｏｕｌａｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅａｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｂｂｒｏｗｓｉｎｖｉｄｅｏｐ，ｙｐｐｐｐ（ｇ，ｃｈａｔｔｉｎｉｎｓｔａｎｔｍｅｓｓａｉｎｅｔｃ．ａｒｅｖｅｒｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｌａｔｅｎｃ．Ｏｎｅｋｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏ