結合藍牙低功耗的 IEEE 802.11無線網路負載平衡機制 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學資訊科學研究所碩士論文 Graduate Institute of Computer Science . National Chengchi University Master Thesis . 治無線網路負載平衡機制結合藍牙低功耗的 IEEE 政802.11 大. 立. ‧ 國. 學. Load Balance for IEEE 802.11 Wireless LAN with Bluetooth . Nat. 李致賢 . n. al. er. io. sit. y. ‧. Low Energy . Ch. engchi. i n U. v. 指導教授：張宏慶博士. 中華民國 104 年 6 月 June, 2015 .

(2) 誌謝. 首先誠摯的感謝指導教授張宏慶博士，老師悉心的教導，使我得以在無線通訊的眾多技術中，選擇了有興趣的研究領域，並指點我正確的方向，使我在這兩年中獲益匪淺。老師對學問的嚴謹更是我輩學習的典範。另外亦得感謝政治大學資訊科學系提供的學習與研究的資源，使得本論文能夠完成。 . 藍牙低功耗是新興的一個通訊協定，在這兩年中我除了論文的研究外，亦花了不少時間研究其通訊協定 GATT 在各平台上的實作與應用，相信這樣的累積，. 政治大. 對我未來幫助很大，無論是未來的物聯網應用，乃至行動支付，藍牙低功耗都會. 立. 在其中扮演重要角色，很謝謝張老師，讓我有時間去研究這方面的技術。 . ‧ 國. 學. 另外亦感謝實驗室的夥伴，在每次 Meeting 中參與過程的討論和激盪，及最. Nat. y. ‧. 後準備口試的工作，和這兩年來在學業上的相互幫助。 . sit. 最後要感謝我的雙親，在含辛茹苦把我養育到大的二十四年後，我終於要完. n. al. er. io. 成我的學業，讓我能在社會上立足，得以讓我回報你們。. Ch. engchi. 1 . i n U. v.

(3) 中文摘要. 在使用者較為密集的場合中，常會碰到無線網路壅塞的問題，例如在一個大型會議廳中，常會在各個 IEEE 802.11 頻道上部署不同的 WiFi AP（Access Point），來分散使用者的連線。但是由於 IEEE 802.11 的連線機制是屬於使用者主導（client driven），只能透過使用者去選定 AP 進行連線，對於使用者裝置來說,，連線到不同 AP 的優先順序，是依照接收到不同 AP 的信號強度（RSSI）作為排序指標。這種做法會讓在空間上使用者分佈不平均的環境中，造成多數使用者 UE 只連線到少. 政治大. 數 AP，而其餘 AP 資源閒置無用的情形。 . 立. 本論文提出一個 IEEE 802.11 的負載平衡解決方案，結合藍牙低功耗. ‧ 國. 學. （Bluetooth Low Energy，BLE）及 IEEE 802.11 成為一個智慧型 AP 架構。我們利用藍牙低功耗通訊協定 GATT （Generic Attribute Profile）分派 AP 給不同使用者. ‧. 進行連線，再結合馬可夫鏈平穩狀態分佈（Markov Chains Stationary Distribution）. sit. y. Nat. 演算法，依照使用者在 AP 網路拓樸中的歷史分佈紀錄，將多個 AP 的分派轉化為. io. n. al. er. Erlang-‐C 模型的排隊系統以計算 AP 分派規則，藉此達到系統的負載平衡。. Ch. i n U. v. 關鍵字：Wireless、IEEE 802.11、Bluetooth Low Energy、Load Balance . engchi. 2 .

(4) Abstract Usually, a user crowded space encounters wireless network congestion problem. For example, a large conference hall often deploys different wireless AP (Access Point) on each IEEE 802.11 channel to separate users’ connections. However, since the connection mechanism of IEEE 802.11 is client driven, the AP connection is selected by the user and the selection is according to the received signal strength (RSSI) from different APs. This conventional approach may result in most of the user devices connect to relatively limited number of APs, and the resource of the rest of the APs left unused. This paper proposes a smart AP architecture which is . 治政 Energy (BLE) GATT (Generic Attribute Profile) protocol 大in order to appropriately 立 assign AP to different user devices. The core AP assignment algorithm is based on able to manage load balance for IEEE 802.11 Wireless LAN using Bluetooth Low . ‧ 國. 學. Markov chain stationary distribution. Simulation results show that the proposed BM-‐MS (BLE Management with Markov-‐Chains Stationary Load Balance) method data rate. . ‧. outperforms RSSI based method in terms of system throughput and average user . sit. y. Nat. er. io. Keywords: IEEE 802.11, Bluetooth Low Energy (BLE), Load Balance, Markov Chains Stationary Distribution. n. al. Ch. engchi. 3 . i n U. v.

(5) CONTENTS . 口試委員會審定書 .................................................................................................................................. # 誌謝 ............................................................................................................................................................... 1 中文摘要 ..................................................................................................................................................... 2 Abstract ....................................................................................................................................................... 3 CONTENTS ................................................................................................................................................. 4 . 政治大. 圖目錄 .......................................................................................................................................................... 7 . 立. 緒論 ................................................................................................................... 9 . Chapter 2 . 背景知識 ....................................................................................................... 11 . ‧ 國. 學. Chapter 1 . ‧. 2.1 IEEE 802.11 ......................................................................................................................... 11 2.1.1 IEEE 802.11 網路架構簡介 ............................................................................. 11 . y. sit. al. er. 精簡型無線網路（Thin AP）架構 ..............................................................12. io. 藍牙低功耗（Bluetooth Low Energy） ................................................................. 13 . n. 2.2 . Nat. 2.1.2 . Ch. engchi. i n U. v. 2.2.1 . 簡介...........................................................................................................................13. 2.2.2 . 藍牙低功耗的架構與通訊協定 ..................................................................... 14 . 2.2.3 . 藍牙低功耗的設備運作流程 .......................................................................... 15 . 2.2.4 GATT（Generic Attribute Profile）通訊協定 .......................................... 16 2.2.5 2.3 . 廣播封包（Advertising） ............................................................................... 17 . 排隊系統與馬可夫鏈模型 ........................................................................................... 20 2.3.1 M/M/c 排隊模型（Erlang-‐C 模型） .......................................................... 20 2.3.2 M/M/c 排隊系統的平穩狀態分析（Stationary） ............................. 21 4 .

(6) Chapter 3 . 相關研究 ....................................................................................................... 23 . 3.1 IEEE 802.11 基礎架構中的連線機制 ....................................................................... 23 3.2 . 現有 IEEE 802.11 負載平衡機制 .............................................................................. 24 3.2.1 WS-‐based Load Distribution ........................................................................... 24 3.2.2 Network-‐based Load Distribution ................................................................ 25 公共 WLAN 中的使用者行為分析 ............................................................................ 26 . Chapter 4 4.1 . 方法論 ............................................................................................................ 29 . 4.1.1 . 負載平衡架構的可行性。 ............................................................................... 33 . 學. 4.1.2 4.2 . 政治大負載平衡架構設計立 .............................................................................................. 30 . 結合藍牙低功耗的 WLAN 連結管理方法 ............................................................. 29 . ‧ 國. 3.3 . 負載平衡（BM-‐MS）核心演算法 ............................................................................. 37 . ‧. 4.2.1 Erlang-‐C 模型與使用者行為假設 ................................................................. 37 . y. Nat. 4.2.3 . 分派流程 ................................................................................................................. 42 . er. al. v i n Ch 模擬驗證 ....................................................................................................... 45 engchi U n. Chapter 5. sit. 演算過程 .................................................................................................................39. io. 4.2.2 . 5.1 . 實驗條件 .............................................................................................................................. 45 . 5.2 . 模擬環境介紹 .................................................................................................................... 47 5.2.1 SimPy – 離散時間事件模擬 ............................................................................ 47 5.2.2 NS3 – Network Simulator 3 ............................................................................. 48 . 5.3 . 模擬結果分析 .................................................................................................................... 50 5.3.1 . 拓樸變化 ................................................................................................................. 50 . 5.3.2 . 實驗結果比較 ....................................................................................................... 52 5 .

(7) 5.4 . 模擬結果 .............................................................................................................................. 53 . Chapter 6 . 結論與未來研究 ......................................................................................... 54 . 參考資料……………………………………………………………………………………………………..56 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6 . i n U. v.

(8) 圖目錄圖 1-‐1 Thin AP 架構示意圖 .............................................................................................................. 9 圖 2-‐1 IEEE 802.11 無線網路架構分類 ...................................................................................... 11 圖 2-‐2 精簡型 AP 與一般型 AP 比較 ........................................................................................... 12 圖 2-‐3 藍牙低功耗架構 ..................................................................................................................... 14 圖 2-‐4 藍牙低功耗設備類型 ........................................................................................................... 15 . 治政圖 2-‐5 GATT Profile ............................................................................................................................. 16 大立. 圖 2-‐6 藍牙低功耗廣播封包示意圖 ............................................................................................. 17 . ‧ 國. 學. 圖 2-‐7 藍牙低功耗廣播封包 Payload .......................................................................................... 18 . ‧. 圖 2-‐8 藍牙低功耗廣播封包流程 .................................................................................................. 19 . sit. y. Nat. 圖 2-‐9 Erlang-‐C 模型轉移矩陣 ....................................................................................................... 21 . n. al. er. io. 圖 2-‐10 Erlang-‐C 模型生滅過程 .................................................................................................... 21 . i n U. v. 圖 3-‐1 IEEE 802.11 連線流程 ......................................................................................................... 23 . Ch. engchi. 圖 3-‐2 WLAN 使用時間分佈 [6] ................................................................................................... 27 圖 3-‐3 WLAN 使用時間分佈-‐CDF [7] .......................................................................................... 27 圖 4-‐1 BM-‐MS 架構 .............................................................................................................................. 30 圖 4-‐2 BM-‐MS Management Flow ................................................................................................. 31 圖 4-‐3 BM-‐MS Management Flow in Centralized Control .................................................. 32 圖 4-‐4 Android WiFiManager API ................................................................................................. 34 圖 4-‐5 Android BlutoothLeScanner API ..................................................................................... 35 圖 4-‐6 Android BluetoothGatt API ................................................................................................ 36 . 7 .

(9) 圖 4-‐7 Cisco Meraki MR32 ............................................................................................................... 36 圖 4-‐8 WLAN 使用時間分佈 [6] ................................................................................................... 38 圖 4-‐9 計算轉移矩陣 P 原始碼 ...................................................................................................... 40 圖 4-‐10 逼近求π解原始碼 .............................................................................................................. 42 圖 4-‐11 Flow chart of Load balance decision in Gateway .................................................. 43 圖 5-‐1 UE arrival rate distribution ............................................................................................... 45 圖 5-‐2 UE session duration distribution .................................................................................... 46 . 政治大. 圖 5-‐3 NS3 網路拓樸 .......................................................................................................................... 48 . 立. 圖 5-‐4 NS3 WLAN 網路模擬架構 .................................................................................................. 49 . ‧ 國. 學. 圖 5-‐5 使用者 UE 人數變化 ............................................................................................................. 50 . ‧. 圖 5-‐6 使用者位置熱區 ..................................................................................................................... 51 . sit. y. Nat. 圖 5-‐7 實驗結果總流量比較 ........................................................................................................... 52 . al. n. . io. . er. 圖 5-‐8 實驗結果使用者平均速率比較 ........................................................................................ 53 . Ch. engchi. 8 . i n U. v.

(10) Chapter 1. 緒論 . 以往在公共空間的 IEEE 802.11 無線網路環境中，例如火車站和機場；或是人數眾多的活動會場，常會為了服務公共空間中的使用者架設數個公共 WiFi Access Point。傳統上常會使用 Fat AP 的架構，不同的 AP 間以 SSID (Service Set IDentifier) 名稱區分，讓使用者自己選擇連線到哪一台 AP。在比較進步的環境中，可能會使用類似 Thin AP 的架構，將 AP 的功能簡化，而由後端的 Gateway 統一管控 AP 的行為(包含信號強度及可容納使用者 UE 數量)，不同 AP 以相同的 SSID 服務使用者。 . 立. 政治大. 以往這兩種方式能為來去往返的眾多使用者提供更多公共 WiFi 連線服務。然. ‧ 國. 學. 而在這兩種架構下，由於 IEEE 802.11 的設計是以信號強度(RSSI)做為使用者選擇. ‧. AP 連線的判斷依據，常會遇到 AP 資源分配不均的問題。意即由於少數 AP 對多. sit. y. Nat. 數使用者 UE 的信號強度較強，多數使用者會盡量連上這些少數 AP，造成這些 AP. n. al. er. io. 因連線數較多而產生壅塞現象。反觀其餘 AP 也因連線數較少導致使用率不佳，資源閒置的狀況。 . Ch. engchi. i n U. v. 圖 1-‐1 Thin AP 架構示意圖（截自 Computer News No. 124 Nov.-‐Dec. 200 . 9 .

(11) https://www.its.hku.hk/news/ccnews124/wireless-‐lan.htm） . 本論文的研究動機即在於提出一個 IEEE 802.11 網路的負載平衡解決方案。近. 年來由於近場（near field）通訊技術（如 NFC、ZigBee、BLE）等日趨成熟，其中更以因 IoT （Internet of Things）應用而聞名的藍牙低功耗技術（BLE）被認為是未來應用上的主流技術，在現今的行動裝置中，該技術的服務滲透率非常高。因此我們擬結合 BLE 及 IEEE 802.11 技術成為一個智慧型的 AP 架構，以達到負載平衡的目的。 . 立. . 政治大. ‧ 國. 學. 我們以 Markov Chains Stationary Distribution 做為負載平衡演算法的基礎，依據使用者群體行為架構出一個預測模型，預測在系統中每個 AP 未來的負載量，. ‧. 以負責分派 AP 給使用者 UE。最後我們也透過實驗模擬驗證所提出的 BM-‐MS 在系. y. Nat. n. al. er. io. sit. 統吞吐量及使用者平均資料傳輸速率等指摽效能是否有顯著提升。 . . Ch. engchi. 10 . i n U. v.

(12) Chapter 2. 背景知識 . 2.1. IEEE 802.11 . 2.1.1. IEEE 802.11 網路架構簡介 . IEEE 802.11 規格書中，主要將 WLAN 分為兩種不同的網路架構： . 政治大. 立. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. . 圖 2-‐1 IEEE 802.11 無線網路架構分類 . n. al. Ch. engchi. i n U. v. （截自 IEEE 802.11 Standard）首先是無線隨意網路（Ad-‐Hoc Mode），又稱無線臨時網路，是一種分散式的無線網路系統。這種網路系統是臨時形成，由 WS（Wireless Station）與 WS 間的動態連線所形成。它不需要依賴一個既存的網路架構，相反的，每一個 WS，都有能力轉送網路封包給其他 WS，若距離過遠無法直接通訊，則必須利用多點跳躍（Multi-‐hop）的方式轉送封包。另一種則是“基礎架構網路”（Infrastructure Mode），在“基礎架構網路模 . 11 .

(13) 式”中，WS 必須先與 AP（Access Point）建立連線後，才可以存取網際網路或和其他 WS 溝通。BSS（Basic Service Set）由單一個 AP 以及與其連線的 WS 組合而成，ESS（Extend Service Set）則由骨幹網路和不同的 BSS 建立而成，這種架構下的負載平衡需求亦是本論文探討的焦點。 . 2.1.2. 精簡型無線網路（Thin AP）架構 . Thin AP 是 WiFi 普遍被大眾使用後才興起的概念，與一般無線基地臺架構. 政治大. （Fat AP）比較，Thin AP 的 AP (Access Point) 本身功能比較精簡，只負責傳遞. 立. 無線訊號，無法設定頻率、頻道及安全性，可從功能層面與 Fat AP 區隔。一般無. ‧ 國. 學. 線基地臺大多從網頁介面連線至單一個 AP 設定網路位置、連網方式，也可以設定. ‧. WEP、WPA、802.1x 等安全性資訊，但是系統管理者必須親自連線到每一臺無線. y. sit. io. n. al. er. . Nat. 基地臺設定相關資訊，無法集中管理所有 AP。 . Ch. engchi. i n U. v. 圖 2-‐2 精簡型 AP 與一般型 AP 比較（截自 iTome 2013 年一月號）之後有廠商提出 WLAN Appliance 的概念（例如無線閘道器），從集中式管理 . 12 .

(14) 出發，只需要在後端架設管理系統即可，這類型產品透過後端管理機制，配合人員管理，提昇無線網路的安全性，也提供無線入侵偵測的功能，但缺乏無線入侵防禦的能力，若發現無線基地臺有問題，系統管理者還是必須親自到每臺無線基地臺操作。 Thin AP 的概念則是為了讓集中式無線管理更有效率，配合 WLAN Gateway，Thin AP 只提供無線訊號傳遞的功能，其他功能則從 WLAN Gateway 設定。 . 2.2. 藍牙低功耗（Bluetooth Low Energy）政治. 2.2.1. 簡介 . 大. 立. ‧ 國. 學. 藍牙低功耗的研發始於 2001 年，由 Nokia 著手進行，其目的是為了發展一套. ‧. 相容於標準藍牙，並且在功耗與製造價格上能進一步優化的標準。 . Nat. sit. y. 為達成低功耗及快速建立連線的目標。在收送資料的時間外，藍牙低功耗晶. n. al. er. io. 片大多保持在閒置狀態。而其快速連線的特性，更能讓藍牙低功耗得以在數毫秒. i n U. v. 內完成資料收送並回到閒置狀態。相較之下，傳統藍牙需要花數百秒才能完成一. Ch. engchi. 個收送的循環。藍牙低功耗因此成為快速傳輸極小量資料的不二選擇。從喚起到傳輸的時間，一般可以在 3~6 ms 之內完成，對比傳統藍牙技術所需要的 100 ms 要快上十多倍。 . . 13 .

(15) 藍牙低功耗的架構與通訊協定 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 y. Nat. 圖 2-‐3 藍牙低功耗架構 . . io. sit. 2.2.2. er. （截自 Bluetooth 4.0 Standard） . al. n. v i n Ch 藍牙低功耗與傳統藍牙架構有類似的階層，那就是 PHY、HCI、L2CAP engchi U. 以及. GAP，除了延用傳統藍牙時的舊有功能，針對藍牙低功耗也做了整體性的加強。藍牙低功耗從起初設計就是為了省電及傳輸小量資料為最主要目的，所以需求上只為了達成以上的目的，通訊協定(Protocol) 的設計相較傳統藍牙簡單，傳統的藍牙有 9 種 Protocol，而 BLE 中則簡化為一個，也就是 ATT (Attributes Protocol)，只有一種 Packet Structure，一個 Packet Format。 . . 14 .

(16) 2.2.3. 藍牙低功耗的設備運作流程 . . 政治大. 圖 2-‐4 藍牙低功耗設備類型 . 立. （截自 Apple BLE Document） . ‧ 國. 學. 藍牙低功耗設備基本上主要分為中心裝置 (Central) 和週邊裝置 (Peripheral) . ‧. 兩種。一般而言，周邊裝置會產生 (或擁有) 資料，在平時它會不斷地發出廣播封包 (Advertising / Broadcast)，向環境中的其他裝置告知自已的存在。而中心裝置. y. Nat. al. er. io. sit. 則是不斷地掃瞄 (Scan) 環境中存在的裝置，查看是否有可提供服務的藍牙低功耗. n. 週邊設備。一旦中心設備取得某一個周邊設備的廣播資訊 (主要是其藍牙位址 BD . Ch. engchi. i n U. v. Address) 之後，它就可以要求和周邊設備進行連線。連線之後，就可以互相傳送資料，進行正常的工作了。 . . 15 .

(17) 2.2.4. GATT（Generic Attribute Profile）通訊協定 . 政治大. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. 圖 2-‐5 GATT Profile . al. . sit. y. Nat. . i n U. v. （截自 Bluetooth GATT Standard） . Ch. engchi. GATT 為藍牙低功耗的應用層通訊協定，是透過藍牙低功耗連接，用以讀寫小量資料,如氣溫，濕度等數值類型的內容。現在所有的藍牙低功耗應用都是基於 GATT。GATT 是基於 ATT Protocol。ATT 針對藍牙低功耗設備做了專門的優化，具體就是在傳輸過程中使用盡量少的數據。每筆資料屬於一個 Characteristic，每個 Characteristic 都有一個唯一的 UUID（識別碼），中心裝置和週邊裝置透過 UUID 區分資料種類，並進行傳輸。 . 其中，每個週邊裝置會定義一份 Profile，Profile 內會定義他提供哪些 Service， 16 .

(18) 每份 Service 中，又定義了若干 Characteristic，Characteristic 也有 Atrribute 的意涵，週邊裝置和中心裝置主要需要交換的資料，就是 Characteristic 的內容， Characteristic 以 Value 與 Descriptor 組成， Descriptor 是指該 Characteristic 的解釋單位 (非必需)，Value 則為其當下的資料內容。 . 2.2.5. 廣播封包（Advertising） . 立. 政治大. . 圖 2-‐6 藍牙低功耗廣播封包示意圖 . ‧ 國. 學. （截自 Apple BLE Document） . ‧. 廣播封包為藍牙低功耗中的一種行為，由週邊裝置 (Peripheral) 間隔一段時 . Nat. sit. y. 間發送一個廣播封包給其他中心裝置 (Central)。一方面是告知中心裝置自身的存. n. al. er. io. 在，另一方面則是可以在廣播封包中，提供本身服務的類別及相關訊息，例如蘋. i n U. v. 果公司的 iBeacon 技術就是廣播封包的其中一個實用化的應用。一個廣播封包的 . Ch. engchi. Payload 為 31 字元組 (bytes)，詳細的規格示意如下。 . . 17 .

(19) 立. 政治大. . 學. ‧ 國. 圖 2-‐7 藍牙低功耗廣播封包 Payload （截自 Bluetooth 4.0 Standard） . ‧. 封包中會帶有數個 AD (Advertising) Structure, 每個 AD Structure 中存放一段. sit. y. Nat. 週邊裝置 (Peripheral) 定義的資料。其中第一個字元組紀錄這個 AD Structure 的. io. al. er. 長度，接下來的部分就是資料內容，資料內容中的表頭是 AD Type，為代表資料. v. n. 類型的 16 進位制代號，可以使用由藍牙協定官方定義的代碼，也可由開發商自行. Ch. engchi. 定義，其餘內容則為 AD Data，即資料本體。 . i n U. 週邊裝置 (Peripheral) 在進行廣播封包時，可以設定時間間隔 (Interval)，若時間間隔較短，中心裝置 (Central) 可以更快速捕捉到封包，若間隔較長，則對週邊裝置會比較省電。 . . 18 .

(20) 學圖 2-‐8 藍牙低功耗廣播封包流程（截自 Bluetooth 4.0 Standard） . . Nat. sit. y. ‧. ‧ 國. 立. 政治大. io. al. er. 在藍牙低功耗中，週邊裝置和中心裝置有三種主要的資料傳輸方式：讀取 . n. (Read)、寫入 (Write)、通知 (Notify)，以 GATT 通訊協定為基礎作資料傳輸。. Ch. engchi. 以下簡述這三種傳輸方式在使用上的情境： . i n U. v. 1. 若週邊裝置想要寫入資料到中心裝置時，則使用“寫入”。 2. 若週邊裝置想要從中心裝置讀取資料時，則使用“讀取”。 3. 若週邊裝置想要長時間觀察某一資料的變化時，並透過中心裝置及時通知變化時，則使用“通知”。這三種資料傳輸方式，主要是針對小量的資料進行傳輸，所以這三種傳輸方式每次傳遞的資料封包 (Payload) 大小被限制在 20 字元組 (在 Read 中是 22 字元組) ，也是 Characteristic 中 Value 的長度上限，這三種資料傳輸標的正是 . 19 .

(21) Characteristic 的內容。由上述的資料傳輸操作，便可實現週邊裝置和中心裝置間的互動和延伸應用。 . 2.3. 排隊系統與馬可夫鏈模型 . 2.3.1. M/M/c 排隊模型（Erlang-‐C 模型） . M/M/c 排隊模型是 M/M/1 排隊模型的變形，也被稱為 Erlang-‐C 模型 [1]。在過去，M/M/c 模型首先被用來解決電話系統的問題 (Circuit Switch)，有一位在. 治政丹麥哥本哈根電話局工作的工程師 Erlang 發現電話系統中客人打電話的速率類似大立. 普瓦松過程，且通話時間是類似指數分布，所以佔用通訊線路的數目和等待接線. ‧ 國. 學. 的人數被假設成是 M/M/c 模型。M/M/c 排隊模型有以下特徵： . ‧. . sit. y. Nat. 1. 抵達率 (arrival rate) λ 是呈現普瓦松行程分布 (Poisson Process)。 . io. 3. 系統中有 c 個服務台在服務使用者。 . al. n. . Ch. engchi. er. 2. 服務時間 (service time) 是呈現符合參數為μ的指數分布。 . i n U. v. 這樣的排隊模型為 M/M/c 排隊模型。 M/M/c 排隊模型也可分為標準的 M/M/c 模型、系统容量有限的 M/M/c 模型和顧客有限的 M/M/c 模型三種。此三種模型可對應如下表示： 1. M/M/c/∞/∞ 2. M/M/c/N/∞ 3. M/M/c/∞/m 這個模型在連續時間的轉移矩陣中，可被表示為： . 20 .

(22) 圖 2-‐9 Erlang-‐C 模型轉移矩陣在連續時間生滅行程 (Birth-‐death Process) 的狀態空間 (State Space) 中可被表示為： . 立. 政治大. ‧ 國. 學圖 2-‐10 Erlang-‐C 模型生滅過程 . io. sit. y. Nat. M/M/c 排隊系統的平穩狀態分析（Stationary） . er. 2.3.2. ‧. 系統使用效率 (Utilization) 可表示為 ρ = λ/(c μ) 。 . . al. n. v i n Ch 在離散時間馬可夫鏈中，平穩分布 e n gπ c是一個（列）向量，它的元素都是非 hi U. 負且和為 1，不隨施加 P 操作而改變，定義為： P 為狀態空間在觀察時間 (time window) 中狀態轉移的累計，是一個 N 乘 N 的矩陣，每一列 (Row)元素的加總也是非負且和為 1。而 M/M/c 排隊系統中如果系統利用率小於 1 時： . 21 .

(23) 則 M/M/c 排隊系統會有平穩分布，可用機率質量函數 (probability mass function) 表示如下： . . 立. . ‧ 國. 學. . 政治大. sit. y. Nat. c 為服務台數目 . ‧. k 為系統中的顧客人數 . n. al. er. io. π為系統人數的機率 (probability) 分佈。 . . Ch. engchi. 22 . i n U. v.

(24) Chapter 3. IEEE 802.11 基礎架構中的連線機制 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. io. y. （截自 IEEE 802.11 Standard） . n. al. er. Nat. 圖 3-‐1 IEEE 802.11 連線流程 . . sit. 3.1. 相關研究 . i n U. v. WS 在與 AP 建立連線前，必須先偵測在它的通訊範圍內，存在哪些 AP 可供. Ch. engchi. 選擇，這個步驟稱作掃描（scan）。首先 WS 會先在所有的頻道中廣播 Probe Request，當廣播區域中的 AP 收到 Probe Request 時，會回傳 Probe Response 給 WS。當 WS 收到不同 AP 傳回的 Probe Response，則須選定其中一個 AP，作為連結對象。此時 WS 就可以藉由收到 Probe Response 的訊號強度來量測 RSSI 值，在得知每台 AP 的 RSSI 值後，WS 就可以嘗試與具有最大 RSSI 值的 AP 建立連線。然而，以 RSSI 值做為指標去排序，當作 WS 的選擇順序，可能導致多數的 . 23 .

(25) WS 只與少數的 AP（信號較強）建立連接，使得這些 AP 負載過重造成網路壅塞，而其餘的 AP 負載較低，頻寬沒有利用完全，而造成負載不平衡的現象[2]。 . 3.2. 現有 IEEE 802.11 負載平衡機制現有的 IEEE 802.11 負載平衡機制是透過 AP 偵測其本身的負載狀態，並將這. 些資訊透過不同的負載平衡機制做處理。這些機制大致可分為 WS-‐based 和 Network-‐based 兩種[3]，其說明如下。 . 政治大. . 立. WS-‐based Load Distribution . 學. ‧ 國. 3.2.1. WS-‐based load distribution 主要是將 AP 的負載資訊透過 WS (Wireless Station). ‧. 與 AP 建立連結時的 protocol 傳送給 WS。WS 在收集到不同 AP 的負載資訊後，透. sit. al. er. io. . y. Nat. 過其內嵌演算法決定連線到其中一選定的 AP。 . v. n. 例如 Papanikos [2]提出 DLBA (Dynamic Load Balance Algorithm)方法，藉由. Ch. engchi. i n U. AP 在回傳 Probe Response 時，將其本身的負載資訊包括： 1. 該 AP 連結 WS 的個數 2. 透過 Probe Response 量測的 RSSI 3. 所有連結 WS 的 RSSI 平均值一併傳給欲連線的 WS，並藉由加權公式計算，選定其中一個 AP 與之建立連線。然而該類型方法需要修改 WS 與 AP 建立連結時的通訊協定，即 WS 的 IEEE 802.11 無線通訊模組必須改寫，因此該作法在實際上並不容易實現。 . 24 .

(26) . 3.2.2. Network-‐based Load Distribution . Network-‐based load distribution 主要是透過 AP 做為 WS 與 AP 連線的主導者，決定 WS 該連上哪一台 AP。常見的方法主要分為調整訊號範圍(coverage adjustment)，允入控制(admission control)與連結管理(association management)三類。 (1) 調整訊號範圍的其中一個例子為 cell breathing 技術。由於 WS 具有透過 RSSI. 政治大制。Cell breathing 原先是被應用在立 CDMA 的技術上，是指當一個行動電話同時被排序 AP 進行連結的特性，因此有學者提出使用 cell breathing 來實作負載平衡機. ‧ 國. 學. 多個基地台覆蓋，基地台會根據自身的負載，調整基地台的信號強度以改變其涵蓋範圍的一種技術。當基地台負荷超載時，會縮小它的服務範圍，以減少使用者. ‧. 數量。Cell breathing 在 IEEE 802.11 的情境下，可利用動態負載平衡演算法調整. y. Nat. er. io. sit. 不同 AP 的訊號強度，控制 WS 連線的數量，以達負載平衡[4]。在實際應用上此方法曾被用在商業產品中的集中式 Thin AP 架構中。透過 Thin AP 的控制器計算不同. n. al. i n C hengchi U AP 的負載，進而調整 AP 的 RSSI，以達負載平衡。 . v. (2) 允入控制則是讓負載過重的 AP 得以拒絕 WS 的連線請求，或是中斷此 AP 中部分 WS 的連線以減輕 AP 的負擔。Tsai [5]提出兩階段的做法，首先，新加入的 WS 發送連結請求給 RSSI 值最高的 AP，該 AP 收到請求後會評估自身的負載量，若超過負載量門檻就會拒絕該連線，反之則會允入。此外，AP 會週期性檢查負載狀況，若超過門檻時則會觸發以下流程，從負載紀錄中，選擇使用量較小的 WS，將其重新連結到未過載的 AP。上述兩種方法不論是透過調整 RSSI 值改變訊號涵蓋 . 25 .

(27) 範圍或是以拒絕連線的方式間接控制使用者 UE 數量，均缺乏對 WS 連線到 AP 的行為做直接的控制。 (3) 連結管理是一種完全控制 WS 與 AP 間連線行為的機制。例如 IAPP (Inter-‐Access Point Protocol)就是一個典型的例子。過去在 IEEE 802.11f 的標準中，曾經訂定 IAPP 通訊協定以達到跨 AP 通訊、控制 WS 連入 AP 及 WS 在不同 AP 間換手的機制。這是一種透過 AP 來管理通信連結的方法，也因此可將負載平衡演算. 政治大. 法結合 IAPP 達成 IEEE 802.11 負載平衡的目的。然而 WS 若要支援 IEEE 802.11f，. 立. 也意味著 WS 的規格須大幅度修改，才可支援該協定。因推廣不利，該標準在 2006. ‧. 公共 WLAN 中的使用者行為分析 . sit. y. Nat. 3.3. ‧ 國. . 學. 年 2 月被 IEEE 批准撤銷。 . n. al. er. io. Anand 等學者將公共空間的 WLAN 使用者行為進行分析[6]，他們將公共空間. i n U. v. 的 AP 架構當作是 MMPP （Markov-‐Modulated Poisson Process）模型，並對使用. Ch. engchi. 者抵達（user arrival），使用者平均使用時間（user session duration），以及使用者流量（user data rate），做出一些分析。圖 3.2 中可以看到在公共空間中使用者數量和使用時間 (Session Time) 的直方圖分佈情形： . . 26 .

(28) 立. 政治大. ‧ 國. 學. . 圖 3-‐2 WLAN 使用時間分佈 [6] . ‧. 可以看到一個趨勢，就是大部分的使用者的使用時間落在 20 分鐘內，而在. sit. y. Nat. 40 分鐘以上的人數相對來說比較少。在 Afanasyev 等學者提出 WiFi 使用者行為. n. al. er. io. 分析的研究中[7]，也觀察到類似的情形，如下方以累積分佈函數 (CDF) 呈現 WLAN 使用時間分佈圖所示 . Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-‐3 WLAN 使用時間分佈-‐CDF [7] . 27 .

(29) 多數使用者的使用時間較短，而較長使用時間者屬於少數。由此我們或許可以假設系統內顧客的服務時間也是類似指數分佈。 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. . Ch. engchi. 28 . i n U. v.

(30) Chapter 4 4.1. 方法論 . 結合藍牙低功耗的 WLAN 連結管理方法 . 本研究所提出的 WLAN 負載平衡機制屬於前述的連結管理方法。我們所提出之結合 BLE 與 WLAN 的智慧型無線網路架構會透過 BLE 做連結管理中 handshake 的通訊介面。並利用類似 Thin AP 架構，由 AP 後端的中央控制閘道(Gateway)做負載平衡的集中控管，指派適合的 AP 給 WS 以進行連線。 . 政治大本方法適用於所有具備 Bluetooth 4.0 通訊介面的 WS。可透過符合該架構自定立. ‧ 國. 學. 義的軟體層去控制 WLAN 連線與 BLE 連結管理。我們將此方法命名為 BM-‐MS (BLE Management with Markov-‐Chains Stationary Load Balance)，此智慧型無線網路架. ‧. 構是以 BLE 為輔，其負載平衡核心演算法則以馬可夫鏈平穩狀態分佈為基礎。 . n. al. er. io. sit. y. Nat. . . Ch. engchi. 29 . i n U. v.

(31) 4.1.1. 負載平衡架構設計 . 學. ‧ 國. 立. 政治大圖 4-‐1 BM-‐MS 架構 . . ‧. 智慧型無線網路架構如圖 4.1 所示。本架構為 Thin AP 架構，而 Thin AP 在現. Nat. sit. y. 今大型公共空間中已十分成熟。該架構由後端的中央控制閘道(Gateway controller). n. al. er. io. 統一控管其下的 AP，亦即屬中央式管理(centralized management)負載平衡的 AP. Ch. i n U. v. 分派，在此 AP 僅負責有限的功能(即負責無線訊號傳遞)。 . engchi. 在每個 AP 中內嵌 IEEE 802.11 及 BLE 兩個無線通訊模組，每個 WS 也需具備此兩個無線通訊模組，其中 BLE 是負責連結管理。在 WS 中控制 BLE 與 802.11 連結管理流程的實作則是透過軟體層來實現，亦即 IEEE 802.11 及 BLE 兩個模組的行為，以及整個建立連結的流程，都是透過我們自定義的系統軟體去達成，此有賴作業系統提供相對應的 API 方能實作，在後面我們會探討這方面的可行性。 . . 30 .

(32) . 政治 Flow 圖 4-‐2 BM-‐MS Management 大立. 圖 4.2 是 AP 與 WS 間建立連線的流程。當一個 WS 進入 WLAN 環境時，WS. ‧ 國. 學. 會以下列步驟建立無線連結。 . ‧. sit. Nat. 者 UE 已進入可連線的環境，並同時收到 AP 本身的資訊； . y. (1)首先，WS 會接收到 AP 的廣播(BLE advertising)，廣播內容則是通知使用. n. al. er. io. (2)接著，WS 隨機挑選一個 AP 進行 BLE 連接，透過 GATT 通訊協定進行資料交換； . Ch. engchi. i n U. v. (3) WS 透過 BLE 發出連線請求。 . 圖 4.3 說明透過 AP 將此請求遞交到後端的 Gateway，Gateway 查核負載平衡後指派可提供連線的 AP 及其 SSID 給 WS。WS 收到 SSID 後，會透過本身系統軟體層控制，將連線轉送到本身 IEEE 802.11 模組，最後由本身 IEEE 802.11 模組透過先前得到的 SSID 資訊連線到指定的 AP，至此即完成一次負載平衡的連結。 . . 31 .

(33) . 政治大. 圖 4-‐3 BM-‐MS Management Flow in Centralized Control . 立. 圖 4.3 中為透過 BLE 連結管理中的詳細流程（圖 4.2 中第二步 Centralized . 學. ‧ 國. . Control 的內容），由 BLE GATT 通訊協定實作 AP 與 WS 間連線管理的資料傳輸，. ‧. 而 AP 與 Gateway 間則是普通的區域網路（LAN）。首先，由 WS 向 AP 申請無線連. sit. y. Nat. 線時，WS 先使用 IEEE 802.11 模組，掃描周圍 AP 的無線訊號，並給予一個 RSSI. n. al. er. io. 門檻值(threshold)，記錄有哪些 AP 超過此門檻值，並在送出申請無線連結時一併. i n U. v. 附上可用 AP 列表，以便在計算負載平衡前，避免被分派到無線訊號不良，或是由此 WS 無法連結到的 AP。 . Ch. engchi. 接著，由 AP 透過 LAN 將此請求遞交給 Gateway 做負載平衡計算，此為一個單純資料傳遞的步驟。Gateway 經過計算後即可決定如何分派 AP。此時，會先檢查可用列表中的 AP 是否過載，若均過載則拒絕連線，若有未過載可用之 AP，則透過 BM-‐MS 核心演算法計算此系統的負載狀況，並將指定連線 AP 的 SSID 回傳給使用者。最後，使用者 UE 便可透過指定的 SSID 建立無線連結。 . 32 .

(34) 4.1.2. 負載平衡架構的可行性。 . 能夠支援此架構的前提是使用者裝置必須同時具有 IEEE 802.11 模組及 Bluetooth Low Energy 模組（Bluetooth 4.0）。在現今的行動裝置中，無論是智慧型手機、平板電腦，筆記型電腦中，大多已具備 Bluetooth 4.0，市場滲透率很高，已是主要的近場通訊技術。再者，在此架構的系統軟體實現上，我們以 Android 為例, Android 的系統 . 政治大. API（Application Programming Interface）就可以完整支援 WiFi 管理，以及 BLE . 立. GATT 資料傳輸的實作。以下我們會以 Android 系統的 API 作為分析目標，去仔. ‧ 國. 學. 細檢視在我們的方法中，自定義軟體層的部分是否都可以使用 Android 系統的 API. y. sit. 在 WiFi 管理的部分，Android 系統中提供“android.net.wifi.WifiManager” . io. al. er. . Nat. . ‧. 實作和支援這些定義的功能。 . n. API 管理與 WiFi 有關的一切管理流程。他提供一些實例方法（Instance Method），. Ch. engchi. 例如 “ getScanResults() ” 提供附近. i n U AP. v. 的掃瞄結果，. “ addNetwork(WifiConfiguration config) ” 提供建立連線的方法， “disableNetwork(int netId)”則用來中斷連線。 . . 33 .

(35) 學. Nat. er. io. . sit. （截自 Android BLE Document） . 在 Bluetooth Low Energy 中，Android 也有提供完整的實作方法。在 Android . al. n. v i n Ch 4.0 版本之後 Android 作為中心裝置（Central）的 API 大部分皆已完善，而 5.0 以 engchi U 後 Android 的 API 甚至還可以將裝置本身當作週邊裝置（Peripheral）向外提供服務。而在本論文中需要用到的功能大多數屬於中心裝置的功能，例如. “android.bluetooth.le.BluetoothLeScanner”提供我們掃描環境中 BLE 週邊裝置（Peripheral）的實作，可取得環境中的 BLE 週邊裝置。取得了週邊裝置後，就可以接受到廣播封包（Advertising），此時，我們就可判斷是否有可連線的 AP 存在。 . . y. 圖 4-‐4 Android WiFiManager API . ‧. ‧ 國. 立. 政治大. 34 .

(36) 當要進一步進行連線時，實作中心裝置（本身）與週邊裝置（AP）的資料交換，需要透過 GATT 通訊協定達成。在 Android 中 GATT 的部分 API 也提供 “android.bluetooth.BluetoothGat”，使用此 API 去管理和實現 GATT 連線。 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. Nat. sit. y. 圖 4-‐5 Android BlutoothLeScanner API . n. al. er. io. （截自 Android BLE Document） . . Ch. engchi. 35 . i n U. v. .

(37) 立. 政治大. . 學. ‧ 國. 圖 4-‐6 Android BluetoothGatt API （截自 Android BLE Document） . ‧. 由以上 Android 的例子，我們可以證明以系統軟體去作為此負載平衡架構中，. sit. y. Nat. WS 上的流程控制是合理可行的。另一方面，同時具備 BLE 和 WiFi 的 AP 也出. al. n. . er. io. 現在市面上，例如 Cisco Meraki MR32 就是一款具備 BLE Beacon 的商用型 AP： . Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-‐7 Cisco Meraki MR32 . 36 .

(38) （截自 Cisco）說明了在物聯網時代來臨中，將 BLE 和傳統 Wireless 做整合也可能是一種潛在的趨勢，但其應用應該是更多元開放。 . 4.2. 負載平衡（BM-‐MS）核心演算法 . 在套用 BM-‐MS 負載平衡之核心演算法前需滿足以下幾個前提：Gateway 須能. 政治大. 主導分派 AP 給 WS、Gateway 須已事先記錄各 AP 過去連線使用者 UE 的數量變. 立. 化。核心演算法的設計理念如下： . ‧ 國. Erlang-‐C 模型與使用者行為假設 . ‧. 4.2.1. 學. . sit. y. Nat. 在此我們先將公共空間這一詞的範圍侷限在使用者有流動出入的場域，如火. n. al. er. io. 車站、機場、圖書館等。在之前我們提到 Anand Balachandran 學者提出觀察，在. i n U. v. 公共 WLAN 中，使用者連上 WLAN 後使用時間分佈並不平均[5]。 . . Ch. engchi. 37 .

(39) 立. 政治大. . ‧ 國. 學. 圖 4-‐8 WLAN 使用時間分佈 [6] . 由圖 4.2 可知大部份使用者 UE 的連線時間是短暫的，而需要長時間連線的使用者. ‧. UE 事實上是相對少。在設計上我們期望每個 AP 的使用率更加公平，因此希望佔. y. Nat. er. io. al. v i n 我們發現，在公共空間中 C WLAN UE 的停留時間(service time)接近指 h e 使用者 ngchi U n. . sit. 據長時間的使用者能被平均分散到不同 AP 上，以達到 AP 使用率的公平性。 . 數分布(exponential distribution)，符合了 Erlang-‐C 模型的要件，我們將其假設為符合係數為μ的指數分布。使用者服務抵達率(arrival rate)可被視為 Markov modulated Poisson process 過程，亦即抵達率符合普瓦松分佈(Poisson process distribution)。而每台 AP 只能提供有限的使用者 UE 數，因此我們可將此系統中的每台 AP 假設為 Erlang-‐C 排隊模型(M/M/c)。在此我們記錄每個使用者 UE 連接 AP 的時間，並將此假設做以下描述: . 38 .

(40) 1. . N：AP 負載 UE 數上限 . 2. . λ：單位時間內使用者 UE 平均抵達次數 . 3. . 1/μ：單位時間內使用者 UE 平均停留時間 . 此模型屬於 Erlang-‐C 排隊模型中的“M/M/c/N/∞” 類別，即 AP 數量是有限的，進入系統的使用者 UE 並無上限。 . 4.2.2. 政治大. 演算過程 . 立. 在 Erlang-‐C 模型中我們得知，它具備平穩狀態分佈，在平穩狀態分析推導中，. ‧ 國. 學. 我們得到以下結論： . ‧. . n. er. io. sit. y. Nat. al. . . Ch. engchi. i n U. v. 其中，k 為系統中 UE 數，c 為 AP 數量，在此模型中，因為 AP 的使用者 UE 數量有限，可假設 k 介於 0 到 c 之間。接著可套用馬可夫鏈平穩狀態分佈的特性：其中，P 為 N 乘 N 的轉移矩陣，他是紀錄 i 狀態到 j 狀態的機率變化，例如： . . 39 .

(41) 該矩陣表示狀態空間由 0 到 3，矩陣 P 中每個橫列(row)記錄狀態 i 到其它狀. 政治大. 態 j 的機率分佈，因此每橫列的機率加總為 1。 . 立. . ‧ 國. 學. 系統會記錄離散時間上 AP 的使用時間變化，每一次的改變為一個狀態變化. y. sit. io. n. al. er. . Nat. matrix)： . ‧. (state transitions)。將單位時間內所有狀態變化累加可計算出轉移矩陣(transitions . Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-‐9 計算轉移矩陣 P 原始碼圖 4.6 是計算轉移矩陣 P 的演算法示意，以 Python 實作，在最外圍迴圈將矩陣歸零，內層迴圈將狀態變化累加到矩陣上的每個橫列（Row）上，最後將每個橫列整理為加總為 1 的橫列（由於一個狀態到其他狀態的機率加總為 1）。 . 40 .

(42) 在上述算式左右側的π，為相等的 N 維向量，代表此一平穩狀態的分佈結果。舉例來說，給定如下轉移矩陣 P： . 假設π為多元多項式，我們可將多元多項式整理出以下等式，求解此三個等式即可算出π。 . 政治大. 立. . ‧. ‧ 國. 學. al. y er. io. sit. Nat. . . v. n. 並整理多元多項式為以上等式，去解這三個等式即可取得π。 . Ch. engchi. i n U. 然而在計算上，程式演算法不易處理多元多項式的計算，π需用逼近法推算。. 我們先初始化兩個向量(內容全為 0，與內容全為 1)，透過有限次數的迴圈，重複利用轉移矩陣 P 去做兩個向量的轉稀疏矩陣運算(transposed sparse matrix-‐vector product)。最後會得到約略相等的π滿足πP =π。取得π後便可將π與使用者 UE 數做內積運算，得到一個期待值 e，代表 AP 未來可能的使用者 UE 數量： . . 41 .

(43) 圖 4-‐10 逼近求π解原始碼圖 4.6 為演算法利用 Python 數學函式庫 NumPy 的實作，迴圈的中止條件為“兩個向量差小於門檻”或“迴圈次數大於一定限制”，最後的結果會得到滿足πP = π的π。 . 治政取得 π後，我們便可以將π內積本身維度代表的人數，取得一個值 e，即為大立. 期待值，代表 AP 之後可能的使用者數量。 . ‧ 國. ‧. 4.2.3. 學. . 分派流程 . Nat. sit. y. 由前一小節透過馬可夫鏈平穩狀態分佈，計算每一個 AP 在未來可能的使用. n. al. er. io. 者人數 e，我們便可以透過得到的結果去制定分派 AP 給新進入系統使用者的流程。. Ch. i n U. v. 當一個使用者 UE 新進入系統時，第一步是發送申請連線請求，請求進入 Gateway 時，會執行以下程序： . . engchi. 42 .

(44) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-‐11 Flow chart of Load balance decision in Gateway [步驟一] 使用者 UE 數未達上限以及 RSSI 超過門檻(threshold)的 AP 當作可用 AP。若無可用 AP，則拒絕使用者 UE 透過連線進入系統中。其中，選取 RSSI 超過門檻的 AP 是為了避免使用者 UE 距離過遠，無法建立連結，或是建立連結後因距離過 . 43 .

(45) 遠造成訊號品質不佳及資料傳輸效能不彰。 [步驟二] 每個 AP 中的使用者 UE 平均停留時間為 1/μ。利用馬可夫鏈平穩狀態分佈計算每個 AP 的未來使用者 UE 數期望值。 [步驟三] 透過指摽，1/μ + e/λ，排序各個 AP，選擇指標數值最小的 AP 為指定分派的 AP，其中 1/μ為使用者平均服務時間（Service time），e 為使用者數量期. 政治大. 望值，λ為經過統計所得到的使用者抵達率（Arrival rate）。 . 立. . ‧. ‧ 國. . 學. 藉此演算法可決定該如何選擇 AP 讓 WS 進行連結，以期提升 AP 使用率的公平性。 . n. er. io. sit. y. Nat. al. . Ch. engchi. 44 . i n U. v.

(46) Chapter 5. 模擬驗證 . 本論文模擬驗證部分，主要是為了驗證基於此架構條件下的 BM-‐MS 負載平衡演算法是否可達到負載平衡的效果。模擬設計是以離散時間軸的模擬為基礎，計算 BM-‐MS 演算法與 RSSI-‐Based（訊號強度優先）方法產生的網路拓樸（topology）變化，比較兩種拓樸在不同時間點下的系統效能。 . 5.1. 實驗條件 . 政治大模擬實驗主要是為了驗證本論文所提出的 BM-‐MS 負載平衡機制是否能達到預立. ‧ 國. 學. 期效果。模擬實驗是以離散時間，計算 BM-‐MS 演算法與 RSSI based (訊號強度優先)方法產生之網路拓樸(topology)的變化，以比較兩種拓樸在不同時間點的系統效. ‧. 能。我們需要產生與使用者行為息息相關的三個序列(sequence)，分別為抵達率序. y. Nat. er. io. sit. 列(arrival rate sequence)，服務時間序列(service time sequence)及使用者 UE 空間位置序列(UE location sequence)，假設時間軸上的使用者 UE 總數為 3000。 . n. al. Ch. 第一個序列為抵達率（arrival rate）序列： . engchi. i n U. v. 圖 5-‐1 UE arrival rate distribution . 45 .

(47) 抵達率序列記錄第 i 個使用者 UE 與上一個使用者 UE 進入系統的時間間隔,以秒為單位，例如 A 為 T0 進入系統，B 和 A 間隔 3 秒進入系統，所以時間點為 T3，C 與 B 間隔 2 秒進入系統，所以時間點為 T5，D 與 C 間隔 3 秒進入系統，所以時間點為 T8，則此系統抵達間隔 3 秒為 2 人，抵達間隔 2 秒為 1 人，以此類推。圖 5-‐1 為其分佈圖，橫軸是時間間距，以秒為單位做表示，縱軸是人數，其分布屬於普瓦松分佈（Poisson Process Distruibution）。 . . 學. . 政治大第二個序列為服務時間序列，代表服務時間（service time）：立 ‧. ‧ 國. . n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 5-‐2 UE session duration distribution 服務時間序列代表服務時間(service time)，記錄第 i 個使用者 UE 在連線 AP 的使用時間，橫軸是服務時間長度，以秒為單位，縱軸為 UE 數分佈，例如，服務時間為 2000 秒的使用者 UE 總數，在上圖呈現約為 10 人，其分布呈指數分佈 (exponential distribution)。 . 46 .

(48) 第三個序列為使用者 UE 空間位置序列，為在系統環境的空間中座落的座標位置。若隨機產生座標，使用者 UE 對各個 RSSI 的強度分佈也呈隨機分佈，無法產生 AP 壅塞的情形，因此我們在產生此座標序列時，給予空間上的熱點，並使用常態分佈(Normal distribution)。因此在不同時間點，若以 RSSI based (訊號強度優先) 方法分配時可看出有明顯的使用者 UE 群集熱點的效應（如圖 5-‐6），也因此可透過 BM-‐MS 演算法來驗證是否達到負載平衡的效果。 . 政治大. 5.2. 模擬環境介紹 . 5.2.1. SimPy – 離散時間事件模擬 . 立. ‧ 國. 學. SimPy 是一個基於 Python 的離散時間事件模擬工具。透過非同步設計模式實. ‧. 作模擬過程，常被用於網路模擬。在實驗開始執行前，先建立虛擬的時間軸，並. Nat. sit. y. 定義時間軸在不同時間點上發生的事件，及可能會被觸發的其他事件。當條件都. n. al. er. io. 透過程式定義好後，就可開始執行模擬，在執行模擬的過程中，SimPy 會盡快完. i n U. v. 成模擬過程。舉例來說，我們定義了時間軸為一小時的模擬，但是在執行這些行. Ch. engchi. 為的時間會被壓縮，可能在少許的時間中就完成模擬。在本論文建構系統模擬中，我們使用抵達率序列來建立使用者抵達系統的時間點所該發生的事件。此事件內要執行的內容包含：分配 AP 給使用者 UE，並透過使用時間序列指定使用者 UE 何時該離開系統。而在分配 AP 給使用者 UE 的過程中，我們參照使用者空間序列，分別使用 RSSI based 及 BM-‐MS 演算法分配 AP 給使用者 UE。我們在每位使用者 UE 加入該系統 . 47 .

(49) 時，都用此方式分配指定連結 AP 給使用者 UE，並在分配後記錄當下的網路拓樸 (每個 AP 當下存在哪些使用者 UE)。我們利用 SimPy 模擬，得到兩個分配結果的網路拓樸序列，第一個是基於 RSSI based 方法產生，第二個是基於 BM-‐MS 演算法產生。 . 5.2.2. NS3 – Network Simulator 3 . NS3 為非常知名的網路模擬工具，相較於前一代 NS2，他是透過 C++建構而成，. 政治大. 但也提供 Python Binding，因此我們可以透過 Python 來撰寫 NS3 的網路模擬。 . 立. 由於在實驗情境中，UE 會不斷地隨著時間變化進出系統，所以我們先以 SimPy. ‧ 國. 學. 模擬拓樸的變化，再依照拓樸的變化序列，輸入到 NS3 中模擬不同時間點的拓樸，. ‧. 計算拓樸的總吞吐量，及做出相關的效能分析。 . n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 5-‐3 NS3 網路拓樸圖 5-‐3 是透過 NS3 的輔助工具 PyViz（可即時的可視化 NS3 模擬的拓樸狀 . 48 .

(50) 況）得到某個時間點的拓樸狀況，綠色點為 AP，紅色點為使用者 UE 的位置分佈，在拓樸中我們設定以下條件： 1. 50 公尺乘 50 公尺的模擬場域 2. 9 個 AP（在這個場域中呈現 3 乘 3）的分佈 3. 使用者會有熱點區域（圖 5-‐6 為左上方） . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. . 圖 5-‐4 NS3 WLAN 網路模擬架構 . n. al. . i n C （截自 h eNS3 n gDocument） chi U. v. 在 NS3 中 WiFi 的模擬架構如圖 5-‐4，我們建立了 WiFi 物件後，會透過. “ns.internet.InternetStackHelper”分配 IP，並且在 AP 透過 “ns.applications.BulkSendHelper”產生封包，並且在 WS 上透過 “ns.applications.PacketSinkHelper”接收封包，藉由這些步驟，我們在 NS3 上建立拓樸並製造各個 AP 與其使用者間的流量。 . 我們將不同時間點的網路拓樸送進 NS3 中，建立拓樸及測試每個拓樸的最大 49 .

(51) 流量，並記錄總系統流量，各個 AP 的流量，以及平均使用者 UE 的傳輸速率。 . 5.3. 模擬結果分析 . 5.3.1. 拓樸變化 . 由於拓樸的變化是動態的，在不同時間點會有不同數量的使用者在系統中。因此我們需要先建立人數變化的模型，才可知道依照實驗條件，在什麼時間點，系統人數才會達到動態平衡。若沒有動態平衡，則代表進來使用者 UE 很可能大於. 治政離開的使用者 UE，即系統使用率(utilization)大於等於大1 時，會造成此實驗條件不立. 符合 Erlang-‐C 模型要件，因此我們需先觀察實驗條件是否滿足，圖 5-‐5 為觀察時. ‧ 國. 學. 間內使用者 UE 數的變化。 . ‧. . n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 5-‐5 使用者 UE 數變化圖 5-‐5 表示在 0~550 時間區間系統內總使用者 UE 數變化。橫軸代表第 i 個使用者進入系統的時間點（當然除此之外也有使用者 UE 離開系統的時間點，但我們先以進入系統的時間點當作基準觀察）。我們發現約在 550 左右時會到達一個動態 . 50 .

(52) 平衡，系統內總使用者 UE 數會約略介於 220~240 左右，平均每一 AP 負擔的使用者數目約為 24 ~ 27 左右，屬於合理範圍。因此確認可用這三個實驗條件序列來進行實驗模擬。 . 因為 NS3 在運算任一時間點的拓樸會花較多的時間，NS3 在百位數以上的節. 點會需要較久的時間運算來產生結果，因此我們會採用抽樣時間點來比較，觀察其趨勢變化即可。 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 5-‐6 使用者位置熱區圖 5-‐6 為使用者 UE 於熱點區域的位置分佈圖。我們在使用者 UE 的空間分佈座標上，設計了空間分佈的熱點區域，以符合多數使用者 UE 集中在少數 AP 的情形。至此我們已驗證實驗條件和問題的體現是合理的，可據此情境來比較 RSSI based 與 BS-‐MS 兩種方法的效能。 . 51 .

(53) . 5.3.2. 實驗結果比較 . 我們主要從兩個效能指標來做比較，第一是系統吞吐量，第二是使用者平均資料傳輸速率。在少數使用者 UE 情況下，AP 本身的頻譜被切割的份數較少，頻譜較能完整使用，因此系統吞吐量較大是合理的。隨著使用者 UE 數增加，吞吐量會逐漸下降。但從 BM-‐MS 演算法可看出，在使用者 UE 數較多的情況下，下降幅度反而較小，吞吐量比 RSSI based (訊號強度優先)方法更佳，就整體效能來說約提. 政治大. 升了 15%左右，如圖 5-‐7 所示。圖 5-‐8 是使用者 UE 平均資料傳輸速率比較結果。. 立. 縦軸是使用者 UE 的平均資料傳輸速率，單位為 Kbps，其表現與吞吐量比較結果. ‧ 國. 學. 一致，也是 BM-‐MS 較佳，相較之下成長約 14.8%左右。 . ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 5-‐7 實驗結果總流量比較 T . 100 . 150 . 200 . 250 . 300 . 350 . 400 . 450 . 500 . BM-‐MS . 21.5 . 17.6 . 17 . 16.2 . 15.2 . 14.7 . 14.7 . 14.6 . 14.4 . RSSI-‐base 21.1 . 17.7 . 16.1 . 17.3 . 13.7 . 12.8 . 12.9 . 12.9 . 12.8 . 表 5-‐1 實驗結果總流量比較（MB/s） . . 52 .

(54) 圖 5-‐8 實驗結果使用者平均速率比較 . 100 . BM-‐MS . 2348 . 1243 . RSSI-‐base 2337 . 1239 . 2037 . 982 . 826 . 602 . 2018 . 853 . 762 . 524 . 400 . 450 . 500 . 564 . 552 . 549 . 473 . 463 . 學. ‧ 國. T . 治政 150 200 250 300 大 350 立. 482 . 5.4. ‧. 表 5-‐2 實驗結果使用者平均速率比較（Kb/s） . io. sit. y. Nat. 模擬結果 . er. 由以上模擬實驗結果可以得知，本論文所提出的方法可以獲得一定程度上. al. n. v i n IEEE 802.11 WiFi 效能的改善，達到負載平衡的目標。當然，文獻中也有許多其 Ch engchi U. 他不同種類的負載平衡方法及演算法，如相關研究中所提及，但由於這些演算法立足的架構不同，基礎不同，不能很簡單的去做純粹效能上的比較。重點是本論文提出了不同的改善方法，並且使用了與藍牙低功耗結合的新技術和創新的架構。 . . 53 .

(55) Chapter 6. 結論與未來研究 . IEEE 802.11 無線網路是在過去十幾年中最被廣泛使用的無線通訊技術，普及於各個場域中。然而近年來近場通訊技術日趨成熟，在市場上佔有率穩定成長，隨著 IoT 的風潮走入一般人的生活中。其中，BLE 是被看好且指日可待的無線通訊技術。本論文對於以往 IEEE 802.11 無線網路存在的負載平衡問題提供了新的解決. 治政方向，在現有的 Thin AP 架構中整合 BLE 與 IEEE 802.11，實現更加智慧化的連結大立. 管理，在現今普及的行動裝置上，具備向下相容的實作可行性。在分析部分，本. ‧ 國. 學. 研究假設在公共空間(如機場或車站)使用人口較密集的環境中，使用者行為符合. ‧. Erlang-‐C 模型，基於馬可夫鏈穩態分佈的特性，提出負載平衡演算法。 . sit. y. Nat. . n. al. er. io. 末了，我們透過 SimPy 及 NS3 的實驗模擬驗證所提出的 BM-‐MS 方法較 RSSI . i n U. v. based(訊號強度優先)方法在系統吞吐量提升約 15%的效能，在使用者 UE 的平均. Ch. 資料傳輸速率也有 14.8%的成長。 . engchi. 本論文所提出的是以使用者 UE 數量分布的歷史紀錄為基礎的負載平衡演算法，但其實若是以 Gateway Controller 的角色，是有能力收集更多資訊，包含每個 AP 下每個使用者 UE 的流量紀錄。在未來研究的部分，我們可著重在建立以使用者行為為基礎的負載平衡演算法，如此一來在 Gateway Controller 上的分派決策可更為準確，得到更好的系統效能。對於結合藍牙低功耗的 Wireless 連線機制架構，我們在下一個階段更可以嘗試進行軟硬整合，實作出這樣的架構以進一步 . 54 .

(56) 的檢驗實際運行上可能遇到的問題，或探討延伸的應用。 . 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. . Ch. engchi. 55 . i n U. v.