一個在WiMAX網路上以估算佇列長度為基礎的網路語音下行鏈結排程方法

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(1)國立屏東商業技術學院資訊管理研究所碩士論文. 一個在 WiMAX 網路上以估算佇列長度為基礎的網路語音下行鏈結排程方法 A downlink scheduling based on queue length estimation for VoIP in WiMAX networks. 指導教授：陳俊麟博士研究生：潘政毅. 中華民國 99 年 1 2 月. I.

(2) A downlink scheduling based on queue length estimation for VoIP in WiMAX networks. Advisor： Dr. Chin-Ling Chen By： Cheng-Yi Pan. A Thesis Submitted to the Graduate Program of Information Management In Partial Fulfillment of the Requirements For the Degree of Master of Science in Information Management National Pingtung Institute of Commerce. Pingtung, Taiwan, R.O.C. December, 2010 II.

(3) 一個在 WiMAX 網路上以估算佇列長度為基礎的網路語音下行鏈結排程方法研究生：潘政毅. 指導教授：陳俊麟博士. 國立屏東商業技術學院資訊管理系（所）摘要如何有效率的資源分配和提供服務品質一直是 WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access)最主要的議題。尤其是網路語音 (VoIP， Voice over IP)這種對封包延遲時間與遺失率敏感的交通類型，更是近年來受到關注的焦點。一個有效率的排程方法可以降低封包延遲時間與遺失率，並提高吞吐量。本文提出了一個在 WiMAX 網路上以估算佇列長度為基礎的網路語音下行鏈結排程方法。這個方法考慮每個連線的佇列長度，作為頻寬配給的依據。我們並將這個排程演算法與傳統演算法 DRR (Deficit Round-Robin)、WRR (Weighted Round-Robin) 在網路語音交通上來進行模擬與比較。模擬結果顯示出，本文所提出的演算法在封包延遲時間、遺失率及系統吞吐量都有較佳的表現。. 關鍵字：排程、WiMAX、網路語音、服務品質. III.

(4) A downlink scheduling based on queue length estimation for VoIP in WiMAX networks Student：Cheng-Yi Pan. Advisor：Ph.D. Chin-Ling Chen. Dept. of Information Management, Nation Pingtung Institute of Commerce Abstract How to allocate resources in an efficient way and the provision of Quality of Services (QoS) guarantee are the major issues in delivering delay sensitive traffic, like VoIP service, in WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access). One well-designed scheduling algorithm is expected to coordinate QoS-related functional entities in WiMAX architecture. Existing downlink scheduling algorithms of WiMAX, like DRR (Deficit Round-Robin) and WRR (Weighted Round-Robin), usually reserve minimum rate to each type of traffic and cannot consider the status of queue length of each connection, thus making it unsuitable for VoIP on-off traffic model. Therefore, we propose an efficient downlink scheduling algorithm, which allocate the bandwidth based on queue-length estimation. We compare the proposed scheme with DRR and WRR by estimating the system performance such as average delay, loss rate and throughput under several traffic scenario and system parameters value.. Keywords：Scheduling, WiMAX, VoIP and QoS. IV.

(5) 誌謝本論文得以順利的完成，首先要感謝的是我的指導教授. 陳俊麟. 博士。老師悉心得教導及不厭其煩得指點我正確的研究方向，使我在研究所的這兩年中獲益匪淺。老師對學問嚴謹的態度，更是我輩值得效法的典範。其次要感謝論文口詴委員黃天佑教授、陳偉業教授及鄭進興教授，承蒙各位老師在口詴期間給予的鼓勵與疏漏處之指正，使得本論文能夠更臻完備。感謝研究所林晉民、吳柱遑、張志孙及張順評等諸位學長，不僅在學業甚至人生的態度上，給我的教訓及啟發，都使我受益良多。感謝兩年來與我並肩作戰的同窗抑是好兄弟的沈信任與李晧維，無論是在學業上的討論甚至是辯論、在研究室裡趕作業的革命情感還是言不及義的閒扯，這些點點滴滴都是我一輩子最重要的回憶。最後，謹以此文獻給我最敬愛的父母親以及我的女友，他們是我能夠完成碩士學位背後的精神支柱。. 潘政毅謹誌於屏東商業技術學院資訊管理研究所中華民國 99 年 12 月. V.

(6) 目錄摘要......................................................................................................... III 1. 緒論 ....................................................................................................... 1 1.1. 研究背景 ...................................................................................... 1 1.2. 研究動機 ...................................................................................... 3 1.3. 研究目的 ...................................................................................... 4 1.4. 論文架構 ...................................................................................... 5 2. 文獻探討................................................................................................ 6 2.1. IEEE 802.16 標準簡介 .................................................................. 6 2.1.1. IEEE 802.16 PHY 層 ........................................................... 8 2.1.2. IEEE 802.16 MAC 層 .......................................................... 9 2.2. VoIP Codec for WiMAX ...............................................................11 2.3. 排程器及相關演算法介紹 .......................................................... 13 2.3.1. 排程器介紹 ....................................................................... 13 2.3.2. 上行排程演算法 ............................................................... 15 2.3.3. 下行排程演算法 ............................................................... 19 3. 以佇列長度估算為基礎的排程方法..................................................... 24 4. 模擬環境與實驗分析 ........................................................................... 29 4.1. 模擬環境與網路架構.................................................................. 29 4.2. 效能評估之分析方法.................................................................. 31 VI.

(7) 4.3. 演算法參數調整實驗比較 .......................................................... 32 4.3.1. QLS 門檻值組合之比較實驗 ............................................ 33 4.3.2. WRR Quantum 值組合之比較實驗 ................................... 39 4.3.3. DRR Quantum 值參數調整之比較實驗............................. 43 4.4. 排程演算法效能分析.................................................................. 46 5. 結論與未來研究................................................................................... 51 參考文獻 ................................................................................................. 52. VII.

(8) 圖目錄圖 1-1 無線網路技術分類及其涵蓋範圍............................................... 2 圖 2-1 WIMAX 部屬情境....................................................................... 6 圖 2-2 IEEE 802.16d 標準協定堆疊架構 ............................................... 7 圖 2-3IEEE 802.16 PHYs ........................................................................ 9 圖 2-4 BS 與 SS 端排程器示意圖[3] .................................................... 14 圖 2-5 UGS-AD 演算法運作示意圖[5]................................................. 17 圖 2-6 LEE 演算法運作示意圖[5] ........................................................ 19 圖 2-7 Deficit Round-Robin 演算法第一回合示意圖 ............................ 21 圖 2-8 Deficit Round-Robin 演算法第二回合示意圖 ............................ 22 圖 3-1 QLS 演算法正常情況示意圖..................................................... 25 圖 3-2 QLS 演算法特殊情況示意圖..................................................... 26 圖 3-3 QLS 演算法流程圖.................................................................... 28 圖 4-1 本研究之網路拓樸架構............................................................ 29 圖 4-2 QLS 最高門檻值調整之平均封包延遲時間比較....................... 35 圖 4-3 QLS 最高門檻值調整之封包遺失率比較 .................................. 36 圖 4-4 QLS 最低門檻值調整之平均封包延遲時間比較....................... 38 圖 4-5 QLS 最低門檻值調整之封包遺失率比較 .................................. 39 圖 4-6 WRR 分組之平均封包延遲時間比較 ........................................ 42 VIII.

(9) 圖 4-7 WRR 分組之封包遺失率比較 ................................................... 43 圖 4-8 DRR 分組之平均封包延遲時間比較......................................... 45 圖 4-9 DRR 分組之封包遺失率比較 .................................................... 45 圖 4-10 演算法之平均封包延遲時間比較 ........................................... 49 圖 4-11 演算法之封包遺失率比較 ...................................................... 50 圖 4-12 演算法之系統吞吐量比較 ...................................................... 50. IX.

(10) 表目錄表 4-1 模擬環境參數表........................................................................ 31 表 4-2 QLS 最高門檻值調整之分組表 ................................................. 34 表 4-3 QLS 最低門檻值調整之分組表 ................................................. 37 表 4-4 WRR 權重 quantum 值分組表................................................... 40 表 4-5 DRR Quantum 值比較實驗分組表............................................. 44 表 4-6 演算法參數設定表 ................................................................... 47. X.

(11) 1. 緒論 1.1. 研究背景由於電腦科技的蓬勃發展與網際網路的日益普及，進而帶動了近年來無線網路技術的興起，更使得人們對於無線寬頻存取（ broadband wireless access，BWA）的需求及服務品質（Quality of Services, QoS）要求大為增加。然而，目前的無線網路技術略分為四大類，如圖 1-1，依涵蓋範圍由小至大分別是，應用藍芽（Bluetooth）等技術的無線個人區域網路（wireless Personal Area Network, PAN）、WiFi 技術的無線區域網路（wireless Local Area Network, LAN）、WiMAX 技術的無線都會區域網路（wireless Metropolitan Area Network,. MAN）以及涵蓋範圍最大的. GSM 與 3G 技術的無線廣域網路（wireless Wide Area Network, WAN）。. 1.

(12) WAN wireless Wide Area Network GSM/3G（CDMA/WCDMA）. MAN wireless Metropolitan Area Network WiMAX. LAN wireless Local Area Network WiFi. PAN wireless Personal Area Network Bluetooth. 圖 1-1 無線網路技術分類及其涵蓋範圍在台灣近幾年受到相當程度的注目的 IEEE 802.16[1-2]，在商業上又稱為 WiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access）擁有許多與其他無線都會區域網路不同的特性，例如：於 PHY 層（Physical Layer）上採用了 Orthogonal Frequency Division Multiple Access （OFDMA）數位調變技術；可擴充任意使用的頻譜寬度從 1.25MHz 起至 28MHz；下行（downlink, DL）及上行（uplink, UL）子訊框（subframe）皆可使用分時多工（time division duplex，TDD）或分頻多工（frequency division duplex， FDD）傳輸模式；能夠採用 Multiple Input Multiple Output（MIMO）這類的先進天線技術；每一個 SS 可以擁有個別的調變與編碼機制（Modulation and Coding Scheme, MCS）；不管是資料、語音或影像傳輸都有各自的 QoS 類別。 2.

(13) 然而，在 WiMAX 技術受到各界注目的同時，WiMAX 產業之供應商及設備商也將目光轉移到網路語音（voice over IP, VoIP）業務。這股提供行動用戶予以寬頻無線存取的商機，吸引了電信產業廠商的鉅額投資在建構及部屬 WiMAX 網路系統上。由於 WiMAX 網路具有快速部屬特性，因此導入 VoIP 將會成為另一個殺手級的應用。 1.2. 研究動機 IEEE 802.16 提出了五種不同的 QoS 類別來支援多媒體、網路語音電話與資料傳輸等服務。並且定義了兩種運行模式：Point-to-Multipoint（PMP）與 Mesh。PMP 模式適合典型的定點存取情境，也就是一個基地台（Base Station, BS）集中服務在其訊號涵蓋範圍內所有用戶端（Subscriber Station, SS），而每一個 SS 所傳輸的資料都必頇透過 BS 的協調才能到達目的地的 SS 端。這樣 BS 可以輕鬆的監控及確保在它訊號範圍內的通訊品質。在 IEEE 802.16e[2]中，更說明了 PMP 模式也得以支援行動 WiMAX；在 Mesh 模式底下，除了能透過 BS 來傳送資料外，SS 也可以在其傳送範圍裡自行與其他 SS 建立連線。然而，在 IEEE 802.16 協議中，有兩項重要的議題並沒有明確制定： 1. 封包排程機制（Packet Scheduling Mechanism），即 BS 收到 SS 所提出的頻寬請求後，如何將有限的網路頻寬分配給不同的 SS 並且確保其 QoS。 2. 允入控制機制（Call Admission Control），當有 SS 欲加入網路或者建立 3.

(14) 連線而提出請求時，BS 可以依據當時網路服務的能力而決定是否允許其所提出之請求。 1.3. 研究目的如何有效率的資源分配和提供 QoS 一直是無線網路技術最主要的議題。尤其是 VoIP 這種對封包延遲時間與遺失率敏感的交通類型，更是近年來受到關注的焦點。即使 IEEE 802.16 標準中定義了相關的排程服務及不同的 QoS 機制，但是在交通排程的細節部分卻刻意留給設備廠商或網路系統設計者自行開發制定適合其網路特性的排程演算機制。然而，欲改善網路語音的表現效能需要注意兩項重點：1. 改善通道環境（Channel Condition）品質：由於無線通訊的媒介或網路使用者行動的特性，往往會造成通道環境惡劣的結果。即使 BS 端分配給用戶端（Subscriber Station, SS）適合的網路頻寬，但有可能也會因為無線通訊通道環境的衰退（fading）、干擾（interference）或雜訊（noise）的影響，而沒辦法進行傳送。關於這方面，因為通道環境屬於無可避免及無法控制之因素，所以本文討論目標將假設是在無感知通道（ channel unawareness）的環境下，以利於研究的進行。2. 有效率的配置有限的網路頻寬資源：不管在有線還是無線網路通訊中，由於眾多的用戶端數量，並且每一個用戶端皆可存在一條以上的連線，而網路頻寬卻是固定的。因此，如何以有限的頻寬資源服務數量不斷上升的用戶端，將是網路尤 4.

(15) 其是無線網路技術的一大挑戰。在 WiMAX 模組架構中排程器（scheduler）是負責處理這個項業務的主要元件。然而，影響排程器表現效能主要的因素就是其所擁有的排程演算法（Scheduling Algorithm）。由於 IEEE 802.16[1-2]並沒有規範出標準的 BS 與 SS 排程演算法。因此本論文提出了一個以估算佇列長度為基礎的 BS 端下行鏈結排程方法。並且在 PMP 模式下，針對 VoIP 交通與傳統的演算法: DRR（Deficit Round-Robin）、 WRR（Weighted Round-Robin）進行模擬與比較。 1.4. 論文架構本論文共分為五大章，第一章介紹本論文之研究背景、動機、目的及論文架構；第二章為相關文獻探討；第三章為介紹本文所提出的排程機制；第四章為模擬環境與實驗分析；最後一章則是結論以及未來方向。. 5.

(16) 2. 文獻探討 2.1. IEEE 802.16 標準簡介 IEEE 802.16 是一套專為無線都會區域網路而制定的電信技術標準，主要目的在提供遠距離的無線存取，並且能夠支援從點對點到完全移動蜂巢式存取模式，如圖 2-1。理論上，一個 WiMAX 基地台（BS）能夠支援定點用戶端（fixed Station）的傳輸範圍為 50 公里與時速低於 120 公里的行動用戶端（Mobile Station, MS），並且以最大資料傳輸率 70Mbps 進行寬頻無線存取服務[1-2]。IEEE 802.16 標準從 2002 年至今已發展出許多版本。而本文討論的版本著重在固定式無線存取服務的 IEEE 802.16d[1] 。 Telco Core Point to Multipoint. Point to point < 50 km. < 70 Mbps. 城市. < 120 km/hr 房屋建築 1. Rural areas 建築 1. Fixed mobile station （congested areas）. mobile stations （MSs）. 圖 2-1 WIMAX 部屬情境. 6.

(17) IEEE 802.16 標準主要定義在實體（Physical, PHY）層及媒體存取控制（Medium Access Control, MAC）層，如圖 2-2。在標準中，PHY 層連同 MAC 層以提供可靠的網路環境。而在 BS 與 SS 連結路徑上，MAC 層支援兩種模式：分時多工（TDD）以及分頻多工（FDD）。在 TDD 模式下，UL 與 DL 在不同的時間點分享相同的頻道，換句話說也就是 UL 及 DL 無法同時進行傳輸。然而在 FDD 模式中，UL 與 DL 分別在不同的頻道中進行傳送，並且可以同時作業。本研究實驗環境是採用 TDD 模式來進行網路模擬。. CS SAP Service-specific Convergence sublayer （CS）. MAC. MAC SAP MAC common part Sublayer （MAC CPS）. Security sublayer. PHY. PHY SAP. Physical sublayer （PHY）. 圖 2-2 IEEE 802.16d 標準協定堆疊架構 7.

(18) 2.1.1. IEEE 802.16 PHY 層 IEEE 8021.16支援多種樣式的PHY層，而每一種都具有其節然不同的特性。首先，為10至60GHz頻譜所設計的WirelessMAN-SC （Single Carrier）。儘管IEEE制定了此PHY層類型，但由於它要求可視通路（line of sight, LOS）之通訊，容易因為多路徑效應（multipath）以及降雨衰減（Rain attenuation）降低其頻道網路的可靠性，所以並沒有太多的產品實做這類型的PHY層。為了允許非可視通路（non-line of sight, NLOS）的傳輸，IEEE 802.16設計了使用低於11GHz頻譜的Orthogonal Frequency Division Multiplexing （OFDM）。這類型的PHY也被提供定點用戶端存取的IEEE 802.16d以及現在大多數的WiMAX產品所採用。在這類型的PHY層上，所有的SS使用分時多重存取（Time Division Multiple Access, TDMA）來分享媒介。 OFDM為多載波傳輸，意即在傳輸當中有著數以千計的子載波並且每個用戶在傳輸時，給予所有子載波的控制所有權。在排程概念上，就是很簡單的配置時槽（slot）給予需要傳輸的用戶端，讓它在這段時間裡進行傳送。然而，針對行動用戶的特性，必頇降低子載波的數量以提升每個用戶端的信號功率，這樣使得多數用戶需在同一個時槽使用不同的子載波進行傳送，而排程方式就必需為每個用戶配置特定的子載波與時槽供予傳輸。這種結合分時及分頻多重存取概念在OFDM上的PHY層，稱之為Orthogonal Frequency Division Multiple Access（OFDMA）。錯誤 ! 找 8.

(19) 不到參照來源。為上述三類PHY層示意圖。每種顏色區塊分別為不同的用戶。. Time. OFDMA. Frequency. OFDM. Frequency. Frequency. SC. Time. Time. 圖 2-3IEEE 802.16 PHYs 2.1.2. IEEE 802.16 MAC 層如圖 2-2 所示，MAC 層分為三個子層： (1) service-specific Convergence Sublayer（CS）由於 WiMAX 的 MAC 層必頇支援像是 ATM 或以 IP 為基礎的骨幹網路，因此 CS 需要有足夠的能力將不同類型的傳輸層（transport layer）交通對應（mapping）到 WiMAX MAC 層格式的連線。因為 WiMAX MAC 層是一個連線導向的架構，每一條連線都必頇至少對應一個服務流（Service Flow），每個服務流都有其各自的 SFID （Service Flow Identifier），如果服務流連線建立成功，還會被賦予一個 16-bit 的連線識別碼（Connection Identifier, CID）。因此 CS 層的主要功能就是匯集服務資料單位（Service Data Units, SDUs）並以特定的服務品質參數將其分類到適合的連線。 9.

(20) 10.

(21) (2) Mac Common Part Sublayer（CPS）經過 CS 的分類後，接下來就進入整個 MAC 最主要的核心 CPS。其主要的功能如進行網路控管的允入控制（CAC）、封包切割（fragmentation）及重組（packing）、自動重傳機制（Automatic Repeat Request, ARQ）、PUD （Protocol Data Units）的傳送以及本文的重點 SDUs 的排程（Scheduling）等運作。 (3) Security Sublayer Security Sublayer 負責管理網路的安全，其包含有 SS 的身分認證（Authentication）、資料的加密以及安全金鑰（key）的交換，以確保資料傳輸時的安全性。本文的重點將集中在 MAC CPS 中，因為其包含了所有 MAC 層的主要功能，也就是整個網路的資源分配排程與服務品質的保證。 2.2. VoIP Codec for WiMAX 在 WiMAX 系統語音服務中有許多 VoIP 編碼供使用，像是 Enhance Variable Rate Codec （ EVRC ）、 Adaptive Multiple Rate （ AMR ）、 AMR-wideband （AMR-WB）、G.711、G.722 系列、G.723.1、G.726、G.728 以及 G.729 系列等。每一種語音編碼都有其不同的特性、封包大小、封包產生間隔時間與數種不同的資料速率。在這小節裡我們將介紹在 WiMAX 網路系統中幾個候選的 VoIP 編碼。. 11.

(22) (1) Variable Rate Codec（EVRC） EVRC 是一種被採用在 CDMA2000 系統中的語音編碼，其主要的目的是讓行動載波的頻寬使用更有效率。EVRC 訊框為每 20 毫秒壓縮取樣一次，其語音活動因子（voice Active factor）為 0.403 並採用四種取樣速率：8.6kbps 的 29% full rate、4kbps 的 4% half rate、2kbps 的 7% quarter rate 及 0.8kbps 的 60% eighth rate。Full, half 與 quarter rate 使用在 on（speech, active）語音狀態，eighth rate 則為 off（silence, inactive）的語音狀態。然而，eighth rate 的訊框可以為空白也就是不被傳送的特例。 (2) Adaptive Multiple Rate（AMR） AMR 被標準語音編碼 3GPP 在 1998 年 10 月選用，目前廣泛的用在 GSM 與 UMTS 中。AMR 訊框每 20 毫秒採樣一次，並且使用 4.75kbps 至 12.2kbps 共八種的速率編碼以及速率 1.80kbps 的靜音描述符號（Silence Descriptor, SID）。本研究則採用此語音編碼進行模擬 VoIP 之語音交通，細節將於第四章詳細說明。 (3) ITU-T G.729B G.729 是 ITU-T 定義的語音編碼演算法，而 G.729B 則是 G.729 與 G.729A 語音編碼的進階版。其訊框每 10 毫秒採樣一次，並且使用速率 8kbps 在 active 與 0kbps 在 inactive 兩種語音狀態。在此語音編碼中，接收端會檢測不連續傳輸的特徵，用以推斷出此傳輸是否在 active 語音狀態。假如，此傳輸模式為 active 狀態，接收端才會對所接收的語音資料 12.

(23) 進行解碼。否則，接收端將自動產生其本地的背景噪音。G.729B 的語音活動因子為 0.4。 2.3. 排程器及相關演算法介紹 2.3.1. 排程器介紹排程器（scheduler）的工作是一個資源配置者，用來有效的分配網路中有限的頻寬並確保各個連線的服務品質，也是 MAC CPS 中最主要的元件。而排程演算法更是能夠左右排程器表現的重點之一，用以計算與配置出每條連線所該配置的頻寬資源。因此，擁有一套穩健的演算法將大大提升排程器的表現效能，系統設計者也可以針對不同的網路特性將不同的演算法設定在不同的排程器上，以達到最佳的效能。在 WiMAX 模組架構下，我們可分為三種不同的排程器類型，分別為在 BS 端處理下行（DL-BS）及上行（UL-BS）的排程器與在 SS 端處理上行的排程器（UL-SS），如圖 2-4。. 13.

(24) DL SDUs. UL SDUs. DL PDUs. SS queue. QoS UL grants. UL frame. UL PDUs. UL queue （virtual）. DL frame. UL scheduler. QoS. DL scheduler. Bandwidth request. SS. DL queue （per CID）. BS. SS scheduler UL grant. Physical layer. 圖 2-4 BS 與 SS 端排程器示意圖[3] 在理想化的概念中，BS 端上每一個 SS 端的 DL 或 UL 連線服務都各自擁有以 CID 做為區別的佇列（queue），使得 BS 可以將由上層來的封包以其各自的 CID 分別送入不同的佇列中。接下來，DL-BS 將依照每個連線所要求的服務品質參數（QoS parameter）甚至是頻道狀態條件（channel State condition）這類的額外資訊來決定哪一個佇列該被服務與多少 SDUs 該傳送給 SS 端。由於 BS 端掌控整個網路環境媒介的存取，UL-BS 也將針對 SS 端傳來的頻寬請求（bandwidth request）配合相對的服務品質參數進行對所有 SS 端的上傳排程服務。在 WiMAX 網路系統中，制定了多種頻寬請求機制，如 Poll-me bit（PM）、piggybacking、bandwidth stealing 及 contention 等，不同的頻寬請求機制頇對應到適合的服務品質參數，以達到最佳的品質服務。 14.

(25) 對於上行交通，SS 端必頇傳送頻寬請求封包給 BS 端，讓 BS 端依照不同的需求來決定下一個上行子訊框中的時槽該怎麼分配。即使原始標準允使 BS 以連線（Grant Per Connection, GPC）或 SS（Grant Per SS, GPSS）為基礎來配置時槽。但是後來的版本只建議 GPSS，並且把接下來分配所授予的頻寬資源工作留給在每一個 SS 上的 UL-SS。當然，不管是在 BS 或是 SS 端上的排程器，都得以具備其各自的演算法機制。以下將對較常見的演算法分為上行及下行做介紹。 2.3.2. 上行排程演算法 IEEE 802.16 定義五種排程服務（scheduling service）來處理不同 QoS 需求的 SDU：UGS、ertPS、rtPS、nrtPS 及 BE，其中用來處理 VoIP 封包的排程服務有 UGS、rtPS 與 ertPS。然而，接下來也有相關研究針對既有的排程服務加以改良以利 VoIP 交通得以更佳的服務。 (1) UGS-AD 演算法 UGS-AD[4]的設計結合了 UGS 和 rtPS 演算法，用來支援能在半週期性（semi-periodic）的時間內產生固定大小的資料封包的即時（real-time）服務流，意即此演算法根據語音使用者藉由設定 grant management subheader 內的 piggyback request 欄位來告知 BS 做 UGS 與 rtPS 兩種模式的切換。在連線初始時，演算法將以 rtPS 模式運行，在此模式運行中，假使語音使用者所請求的頻寬仍然維持在 0 byte 時（off），則 BS 繼續維 15.

(26) 持在 rtPS 模式中。然而，當使用者的頻寬請求大於 0 時（on），BS 必頇將之模式切換到 UGS 下。BS 收到要求後，會先配置一個可以滿足 Off 到 On 前次產生的語音封包和這次產生的語音封包的總頻寬給 SS，之後再使用 UGS 的週期性頻寬配置上傳資源給 SS。藉由兩種模式的相互切換，能夠解決 UGS 使用在 VoIP 上，因為周期性固定的分配頻寬，在語音狀態為 off 時所浪費的頻寬，亦可以解決 rtPS 在 MAC overhead 及存取延遲（access delay）上的缺點。然而，如圖 2-5 所示，在 UGS-AD 的演算法中，由於使用者只能利用 on 或 off 兩種速率的語音編碼，BS 無法依照像是 EVRC 這類的語音編碼進行 half 或 quarter 速率來調整頻寬配置，所以仍然會發生上行資源的浪費。. 16.

(27) Resource. Dot line : Assigned resources Solid line : Used resources Bandwidth request header rtPS mode. UGS mode Rate 1. Rate 1. Grant management subheader. …. …. Rate 1/2. Rate 1/4 Rate 1/8. On. Off Data rate decrement. Time. Data rate increment. 圖 2-5 UGS-AD 演算法運作示意圖[5] (2) Lee 演算法與 UGS-AD 相似，在 Lee 演算法[6]中，基本上 BS 也根據使用者的 on-off 兩種轉變來指派頻寬，並且也能解決一些由 UGS 與 rtPS 產生的問題。不同於 UGS-AD 的是，此演算法利用 IEEE 802.16d /e 標準中所定義的一般 MAC 表頭（generic MAC header）裡兩個保留 bit 的其中一個來對 BS 告知 SS 語音狀態的變化，並將這個 bit 定義為 Grant-Me（GM）。GM bit 設為 1 時表示 SS 的語音狀態是處於 On（speech）；GM bit 設為 0 時則. 17.

(28) 是處於 Off（silence）狀態。藉此方法能夠有效的告知 BS 使用者的語音狀態改變，更能達到沒有 MAC overhead 的問題產生。如圖 2-6 所示，當 GM bit 為 0 時，BS 會指派最小的配額給 SS 足夠傳送靜音封包。然而，如果使用者將 GM bit 狀態從 1 改變為 0，也就是從 On 的語音狀態變成 Off 的語音狀態時，此時 BS 仍然來不及將此次的頻寬配額縮小而依照上次的狀態指派了最大的配額給 SS，就會造成上傳資源浪費。而在 GM bit 為 1，BS 會指派最大的配額給 SS 足夠傳送語音封包給 BS。但是當使用者將 GM bit 狀態從 0 改變為 1，也就是從 Off 的語音狀態變成 On 的語音狀態時，此時 BS 仍然來不及增加此次的頻寬配額而依照上次的狀態指派了最小的配額，則 SS 必頇使用 grant management subheader 內的 piggyback requests 或者是頻寬請求表頭的 bandwidth requests 來要求足夠的頻寬以傳送語音封包。. 18.

(29) Resource Dot line : Assigned resources Solid line : Used resources. Bandwidth request header Rate 1. …. Rate 1. …. Rate 1/2. Rate 1/4 Rate 1/8. On. Off Data rate decrement. Time. Data rate increment. 圖 2-6 LEE 演算法運作示意圖[5] 2.3.3. 下行排程演算法在無線通訊中，頻譜的使用必頇支付相當可觀的費用，因此頻寬資源就顯得更珍貴。在 IEEE 802.16 標準所定義的 PMP 模式下，使用者之間的通訊、頻寬的分配及訊息的管理都必頇經由 BS 端扮演一個溝通橋梁的角色。當 SS 數量逐漸增加，網路環境變得擁擠時，BS 如何有效公平的分配頻寬資源並且又要做好每一種不同連線的品質服務，就變得格外重要。以下將對以往常見的排程演算法做介紹。 (1) First In First Out（FIFO）顧名思義 FIFO 是根據封包抵達佇列的先後順序來進行排程服務，為最傳統也是最簡單的佇列管理機制。但因為現今多樣式的網路服務，FIFO 19.

(30) 並沒有辦法滿足服務品質的保證，而後來更有其他研究者以 FIFO 為基礎，發展出新的排程演算法。 (2) Round-Robin（RR） Round-Robin （RR）是基於 FIFO （First In First Out, FIFO）的佇列管理機制針對每個連線一一的平均分配資源。這樣的方法很簡單也以最公平的方式，讓所有的用戶端分享現有的網路資源。它最大的優點就在於它的複雜度（O）等於 1 （O（1））。然而，當某個連線亦或是用戶端在得到傳送資料的機會時，本身並沒有資料需要傳送的話，就將會造成網路頻寬資源的浪費。 (3) Deficit Round-Robin（DRR）文獻[7]改進 RR 的缺點，將 RR 加上不足額計數器（Deficit Counter, DC）成為 Deficit Round-Robin（ DRR），在[8]中也被證實可以用在 WiMAX 系統下。在 DRR 中，每當連線建立時就會產生一個 Deficit Counter（DC），用以紀錄上一回合未使用而剩餘的資源配額（Quantum）。如圖 2-7 與圖 2-8 所示，在每一回合開始時，DC 數值會加上這回合的 Quantum 值，用以代表此回合所允許之最大使用額度。爾後，如果此佇列中所停留的封包個數小於或等於 DC 值時，此連線將以佇列中所有停留的封包個數進行傳送，而 DC 值也會以所傳送的封包個數而減少，直至 0 為止。. 20.

(31) 如上述，剩餘未使用的 DC 值將成為下一回合額外供使用之額度。然而，如果佇列中所停留的封包個數大於 DC 值時，此連線將會以 DC 值為當下回合的最大配額，而傳送完畢後，DC 值也會重新設為 0。雖然 DRR 改善了 RR 浪費頻寬資源的缺點，但是當網路環境中用戶端增加而導致網路壅塞的時候，因基本平均配給的 Quantum 不敷使用， DC 的功能也漸漸變得無用。然而，如果將 Quantum 值增加的話，將會變成網路頻寬資源不敷使用，而導致某些連線根本沒辦法進行傳送。由於頻寬資源無法達到有效的分配，將會對 VoIP 這類型無法忍受封包延遲率過高的連線，提供服務品質（Quality of Services, QoS）的保證。 Round-Robin pointer Deficit Counter. packet queue #1. 3. #2. 0. #3. 0. #n. 0 Quantum 3. 圖 2-7 Deficit Round-Robin 演算法第一回合示意圖. 21.

(32) Round-Robin pointer Deficit Counter. packet queue #1. 1. #2. 3. #3. 0. #n. 0 Quantum 3. 圖 2-8 Deficit Round-Robin 演算法第二回合示意圖 (4) Weighted Round-Robin（WRR）而為了使 RR 能在不同服務品質的連線類別裡運作，在[9]中也將網路中每個佇列封包個數的比值做為各個佇列的權重（ weight），成為 Weighted Round-Robin （WRR）。並且[10]也將 WRR 導入 WiMAX 中針對不同服務類別連線做排程的實驗。雖然 WRR 具 RR 的簡易性，並且能提供不同頻寬保證，但是當包封長度不固定，某一個佇列裡所停留的封包長度很大，則使用的頻寬資源就會越多，也就造成了不公平的現象，因此，後來就有學者將 Deficit Counter 的概念導入而演化成了 WDRR，並且在文獻[8]中也被證實了可以在 WiMAX 上運用。 (5) Worst-case fair Weighted Fair Queuing（WF2Q）在 FIFO 佇列管理機制裡，Worst-case fair Weighted Fair Queuing （WF2Q）在文獻[11]中也被應用在 WiMAX 排程器演算法上。在 WF2Q 22.

(33) 中，排程器採用了虛擬時間的概念。使用 Generalized Processor Sharing （GPS）來當參考，用以計算虛擬時間。並且選擇具有最短虛擬完成時間（virtual finish time）的封包做為下一個將傳送的封包。然而，複雜度過高，對講求高速傳輸效率的 VoIP 網路是一個致命傷。因此時間複雜度需要 O（N）成為 WF2Q 的最大之劣勢。N 為系統中服務佇列的數量。 (6) Largest Weight Delay First （LWDF）在眾多排程演算法之中，也有針對多媒體網路即時服務的特性，以延遲時間為主要考慮條件的演算法則。最基本的概念就是 Earliest Deadline First（EDF），其法則就是針對截止時限（deadline）來進行封包排程的運作。而 Largest Weight Delay First（LWDF）[12]排程器選擇在佇列裡等待最久的封包進行下一次的傳送，避免因錯過截止時限而導致封包丟棄的結果，不僅僅考慮到封包延遲時間，且又考慮到封包丟棄的問題。 (7) Proportional Fairness（PF） PF[13]最終的目標是維持網路中每個連線間長期的公平性。此演算法首先計算每個連線通道的傳輸能力與其長期吞吐量（throughput）的比值，並選擇比值最大者為優先給予傳送的資格。在文獻[8]中，也有學者將此方法導入 WiMAX 網路系統中。PF 的方法雖然會增加整個系統長期的公平性，但缺點卻是無法保證封包延遲時間的限制。 23.

(34) 3. 以佇列長度估算為基礎的排程方法由於，許多演算法並沒有將有限的佇列長度加入網路系統設計的考量，甚至假設無上限的佇列長度。因此，本文所提出之排程器演算法在分配資源時參考該連線的佇列狀態，將網路頻寬優先分配予佇列使用程度較滿之連線，以避免佇列滿溢（overflow）而造成封包丟棄之結果。本文提出了一個以估算佇列長度為基礎的BS端下行鏈結排程方法。此法參考原有 Random Early Detection（RED）[14]方法，以估算佇列長度來進行排程，稱之為 Queue-Length based Scheduling（QLS）。原始的 RED 是針對路由器的壅塞控制問題而進行所謂的佇列管理機制。讓不同網路應用，如：Telnet、FTP、P2P、VoIP 及其他多媒體應用在封包遺失率、生產效能等之表現都有所改善提升。在 QLS 機制裡，如圖 3-1 封包佇列有固定的最低（Minimum Threshold， Tmin）與最高門檻值（Maximum Threshold， Tmax）。並且依照最長至最短短之佇列長度順序進行頻寬分配。在每一次頻寬分配回合開始時，QLS 利用公式（1）找出使用程度最高即最長的佇列，為該回合欲服務的佇列。（1） QLi 為第 i 個佇列之佇列長度，並且 QLi≧0；n 為所有 QL≧0 的佇列個數。. 24.

(35) Tmin. Tmax. State 1 State 2 State 3. Qtmi. i*. QLS scheduler. n. 圖 3-1 QLS 演算法正常情況示意圖  State 1（佇列使用程度過低）：當 QLi 值小於等於 Tmin 時。  State 2（佇列使用程度正常）：當 QLi 值大於 Tmin 但小於 Tmax 時。  State 3（佇列使用程度過大）： QLi 大於等於 Tmax。在 QLS 排程器根據公式（1）選出目前最長之佇列後，首先判斷其是否小於等於最低門檻值。假使是的話，即表示現存所有佇列皆為 State 1 之佇列，如圖 3-2。在這樣的情況下，我們將先以最公平的方式分配頻寬資源，如公式（2）所示。（. ）. （2）. 其中 W 為連線可供分配的所有頻寬（link capacity），n 為所有 QL≧ 0 的佇列個數。. 25.

(36) Tmin. Tmax Qtmi. i*. QLS scheduler. n. 圖 3-2 QLS 演算法特殊情況示意圖接著，將那些上一個步驟利用公式（2）分配而 QLi 仍然大於 0 的佇列，再次藉由公式（1）選出最長的佇列，將剩餘的 W 以 1 個封包單位的配額循環逐次增加 Qtmi*值，直到所有佇列皆被清空或是頻寬分配完畢為止。然而，假使所選出佇列 i*之長度大於 Tmax 時，則以估算佇列長度之動態分配頻寬的方式來進行資源配置，如公式（3）所示。（. ）. （. ）. （3）. Qtmi*為佇列 i*所分配的頻寬資源配額（Quantum），其單位為封包個數；假設 QLi*為佇列 i*之佇列長度（Queue Length），單位為封包個數；C 為固定分配的頻寬資源常數值（Constant）；Tmin 為最低門檻值；Tmax 為最高門檻值；而 W 則為該連線可供分配的所有頻寬（link capacity）。如上公式（2）分為兩種情境：當 QLi*值大於 Tmin 但小於 Tmax 時。即佇列狀態為 State 2，QLS 排程器將取固定配額 C 與剩餘頻寬 W，兩者中較小值為該佇列 Qtmi* 值，足以應付其佇列需求，而不至於過度飢餓 26.

(37) （starvation）；QLi*大於等於 Tmax。這時 QLS 排程器不僅配予此佇列 C 值的固定配額，並且將取 QLi*與 Tmax 之差額加 1 與剩餘頻寬 W 中較小值為該佇列 Qtmi*值，配予比之 State 2 更多的配額，並盡可能讓佇列之使用程度恢復成正常（State 2）而不會有佇列滿溢之結果。當然，每次計算出來 Qtmi*值後，會將可供分配頻寬 W 減掉該 Qtmi*值，以供下次欲服務的佇列參考。直到所有佇列皆被清空或是頻寬分配完畢為止。如上述，本研究不僅僅以佇列使用程度進行動態的分配網路頻寬資源，更考慮了特殊情況並依照其特性採用了權重的概念為每個網路用戶端提供更有效率的頻寬分配同時更確保了頻寬資源分享的公平性。圖 3-3 為本研究所提出之 QLS 演算法流程圖。其中. ≧ 0 的佇列集合，而. 。. 27. 為所有 QLi.

(38) Start. find i* based on formula (1). Yes. No. if i*  Tmin. assign Qtmi for all based on formula (2). assign Qtmi* based on formula (3). W = W– Qtm i. W = W - Qtmi*. i. QLi = QLi - Qtmi. No. QLi* = QLi* - Qtmi*. if W  0 and QLi  0 Yes find i* based on formula (1). Qtmi* = Qtmi* + 1. W=W-1. QLi* = QLi* - 1 if QLi *  0. No. Yes No. if W  0 or N   Yes End. 圖 3-3 QLS 演算法流程圖 28. . N  N  i*.

(39) 4. 模擬環境與實驗分析 4.1. 模擬環境與網路架構本研究模擬使用 NS-2 （ Network Simulator 2） [15]與 CGU-III WiMAX v2.03[16]模組來進行 WiMAX 網路下行頻寬分配之效能模擬實驗，並於 Cygwin[17]環境下進行編譯。本研究之網路拓樸架構是以 IEEE 802.16d 網路協定為基礎，建立在一個 BS 服務多個 SS 所組成的 Point-to-Multipoint （PMP）模式，如圖 4-1。. … SS1. SSn. 圖 4-1 本研究之網路拓樸架構本研究模擬實驗之 SS 數量為 10 至 100 個，每個 SS 在模擬期間隨機進入網路中運作，並且各產生一條 VoIP 交通服務流。而對於每一條連線 29.

(40) 所產生一連串的 VoIP 封包是模擬運作於 12.2kb/s 的 AMR 語音編碼且使用簡易的 on-off 馬可夫模型（Markov model）[18]。在連線處於主動通話（active speech/on）期間，網路交通服務流將每 20 毫秒產生 44 個位元組的 VoIP 封包。而當連線進入非主動（inactive/off）通話期間，網路交通於每 160 毫秒產生 21 個位元組的 VoIP 封包。在模擬通話的效能評估方面，語音活動因子（Voice activity factor）為 40%。本實驗模擬了 PHY 層與 MAC 層，相關模擬參數請參考表 4-1。由於本研究的主要目的是希望比較在 MAC 層裡不同 DL 封包排程器之演算法的效能，因此模擬情境假設為無干擾之無線訊號環境，並且假設傳輸延遲（propagation delay）時間為 1 毫秒，並忽略處理延遲（processing delay）。而在封包佇列方面，我們做以下兩項假設：  每個連線所擁有的佇列設有其最大值。如超出所設定之最大值，封包將不再允許進入佇列並將之丟棄。  佇列之封包傳送方式是採取 FIFO 機制用以傳送各個佇列裡所停留的封包。. 30.

(41) 表 4-1 模擬環境參數表 parameters. Value. PHY. OFDMA. Duplexing mode. TDD. Frame length（ms）. 5. Bandwidth（Mbps）. 20. DL modulation. QPSK1/2. No. of DL symbol per frame. 36. No. of DL subchannels. 60. Physical queue length（packets）. 15. propagation delay （ms）. 1. 4.2. 效能評估之分析方法在效能評估中為了驗證及比較排程演算法效能，本實驗做了三項表現數據分析比較：  平均封包延遲時間（Average delay）： ITU-T G.114 建議語音封包之最大單向延遲為 150 毫秒。在本模擬實驗中，封包延遲時間（d）包括 A 端點到 BS 及 BS 到 B 端點來回的傳輸延遲時間（Tprop），以及在 BS 端上 VoIP 封包進入佇列至封包得到傳輸機會而送出佇列這段期間（Tq），如（4）所示。（4）. 31.

(42)  封包遺失率（Packet loss rate）：Cisco 定義 VoIP 之封包遺失率應小於 1%（語音編碼使用 G.729）。本實驗將封包遺失定義為當封包將佇列填滿時，隨後繼續產生的封包，因佇列滿了而無法進入佇列，則此封包會隨之丟棄所造成封包的遺失。而封包遺失率（pkt loss rate）則由遭丟棄之封包（pktdrop）除以總產生出的封包（pkttotal）得之，如（5）。（5）而總產生出的封包（pkttotal）等於以進入佇列之封包（pktenq）加上遭丟棄之封包（pktdrop），即. 。.  系統吞吐量（System throughput）：吞吐量為網路通道底下，在某段時間裡網路交通的總流量，是最適合用來評估網路效能的方法之一。本模擬實驗也將之用來評估不同的排程演算法之間的效能比較。 4.3. 演算法參數調整實驗比較在本模擬實驗中，我們比較三種排程演算法包括：DRR、WRR 以及本文所提出的 QLS，並進行效能分析。然而，在做上述三種排程演算法比較分析前，我們首先進行參數調整實驗。比較出 QLS 不同門檻值之間的設定對於效能的表現有何差異，並找出最佳的最高與最低門檻值的組合。接下來是個別進行 WRR 與 DRR 的參數設定調整實驗，找出最佳的參數值後，再與 QLS 做最後的排程演算法效能分析。. 32.

(43) 4.3.1. QLS 門檻值組合之比較實驗本小節實驗將 QLS 參數調整分成兩部分做比較分析，最高門檻值之調整實驗與最低門檻值之調整實驗，於下面兩小節分別介紹。以下兩項實驗皆包含 1 個 BS 與節點數量由 10 個至 100 個，每次增加 10 個節點之十種情境。實驗時間為 3 秒，每個 SS 在 0 到 1 秒時隨機產生一條 VoIP 服務流，並在第 3 秒時結束，而實驗數據將從中採集，並分別以 4.2 小節所述之平均封包延遲時間與封包遺失率兩種效能分析方法來進行比較。在實驗中門檻值設定之實驗對照組以佇列最大長度的三分之一，即 5 為最低門檻值；佇列最大長度的三分之二，即 10 為最高門檻值。並以固定最高門檻值而變動最低門檻值及固定最低門檻值而變動最高門檻值，兩種方式進行實驗分析。而模擬實驗的頻寬資源分配相關參數則參考第三章中的公式（2）與（3）；QLS 對 State 2 設定之 C 值則為 2 個封包數量。 4.3.1.1. 最高門檻值之調整實驗本小節實驗將最高門檻值比之對照組以調升與降低的方式進行模擬，因此我們將分成三種組合情境，如表 4-2。. 33.

(44) 表 4-2 QLS 最高門檻值調整之分組表 Scenario. Tmin. Tmax. A. 5. 8. B. 5. 10. C. 5. 12 ※B 為對照組. 在平均封包延遲時間方面，如圖 4-2 所示，在節點數量低於 60 個時，由於頻寬資源足夠的情況下，每個佇列皆可以分配到所需的頻寬，因此平均延遲時間幾乎一致，約 12ms。然而當節點數量超過 60 時，由於 BS 系統運算效能的負荷與頻寬資源逐漸不足時，平均延遲時間開始有逐漸上升的表現。但是比較三項情境我們可以得知，最高門檻值的調整對平均封包延遲時間沒有太大的影響，是由於在 QLS 機制當中，規劃最高門檻值最主要的目的是防止封包遺失的產生，也就是在佇列即將滿溢時，能夠對該佇列提供較大的頻寬資源。而圖中表現最好的為 Scenario B，較差的為 Scenario C，其原因為 QLS 每次進行頻寬分配時皆由最長之佇列開始分配，因此多數佇列裡封包數量都在 State 2 狀態下。雖然我們在 Scenario C 將最高門檻值提升至 12以提高佇列狀態為 State 2之發生機率，但是在模擬節點增加至 60 個以上時，由圖中可以明顯的看見，由於 Scenario C 提高最高門檻值，導致 QLS 能提供給急需頻寬資源的 State 3 佇列的頻寬比之其他兩種情境來的少，而平均封包延遲時間就表現得略 34.

(45) 差；反觀 Scenario A，就算我們將最高門檻值降低至 8 以提高佇列狀態為 State 3 之發生機率；也就是讓佇列中有 11 個封包的佇列，比之在 Scenario B（11-10+1）或 C（C=2）時只能分配到 2 個封包的頻寬配額，在 Scenario A（11-8+1）中卻可以被分配到 4 個封包配額，如公式（2）。即使分配到這麼多的頻寬配額，相對的原本得以固定分配資源的 State 2 之佇列，卻因為頻寬不足而無法得到配額。所以表現反而比 Scenario B 來得略差，如圖中紫色線條的 Scenario A。 160. avg. delay (ms). 140 120 100. 80. A. 60. B. 40. C. 20 0. 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-2 QLS 最高門檻值調整之平均封包延遲時間比較在封包遺失率方面，如圖 4-3 所示。很明顯可以發現，在延遲時間表現幾乎不相上下的三種情境，在封包遺失率表現卻大不相同。其原因是由於 Scenario A 與 B 之最高門檻值比 Scenario C 還低，所以當有佇列處於 State 3 之狀態時，因為公式（2）機制，兩種情境都可以分配到比 Scenario C 更多的資源頻寬，可以避免佇列的滿溢而丟棄封包。三種情境在節點數量低於 60 時，由於頻寬資源足夠的情況下，每個佇列皆可以分 35.

(46) 配到所需的頻寬，因此表現皆沒有封包遺失的問題。然而，節點數量超過 60 時，由於 BS 系統運算效能的負荷與頻寬資源逐漸不足時，Scenario C 出現了封包遺失的問題。其原因是 Scenario C 的最高門檻值為三種情境當中最高者，而過於提高最高門檻值的數值，雖然增加佇列狀態 State 2 的發生機率，但是比之 Scenario A 與 B，在佇列處於 State 3 狀態時，被分配到的頻寬卻較少。因無法確實減少佇列裡等待的封包之數量，而導致封包佇列因為滿溢而丟棄將進入佇列之封包的結果。因此在節點數量為 100 的情境時，封包遺失率幾乎到達 1%的表現。在這個實驗中，我們發現雖然調整最高門檻值與平均延遲時間並沒有太大的關聯，但卻對封包遺失有顯著的影響。. pkt loss rate (%). 10 8. 6 A 4. B. 2. C. 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-3 QLS 最高門檻值調整之封包遺失率比較綜合以上的實驗模擬，三種情境中，Scenario B 的門檻值組合能夠對佇列的三種狀態提供較適當且公平的管理，因此不管在平均延遲時間或是封包遺失率皆為表現較佳者。我們也可以藉由此小節的實驗得知，最 36.

(47) 佳的最高門檻設定值為 10。 4.3.1.2. 最低門檻值之調整實驗本小節實驗將最低門檻值比之對照組以調升與降低的方式進行模擬，因此我們將分成三種組合情境，如表 4-3。表 4-3 QLS 最低門檻值調整之分組表 Scenario. Tmin. Tmax. A. 3. 10. B. 5. 10. C. 7. 10 ※B 為對照組. 在平均封包延遲時間方面，如圖 4-4 所示，在節點數量低於 60 個時，平均延遲時間幾乎一致，約 12ms。然而當節點數量超過 60 時，由於 BS 系統運算效能負荷與頻寬資源逐漸不足時，平均延遲時間開始有逐漸上升的表現。然而與上一小節調整最高門檻值之實驗所不同的是，很明顯的，調整最低門檻值與平均封包延遲時間有著較大的關係。如圖所示，可以發現最低門檻值越低表現越好，每一種情境大約有 20ms 的差距。其原因是由於降低最低門檻值將提高佇列狀態為 State 2 發生的機率，讓佇列中封包數量為 4 的佇列，原本 Scenario B 與 C 中在正常情況下是無法被分配到頻寬配額，而在 Scenario A 中（C=2）卻可被固定分配到 2 個；然而，當佇列中封包數量為 5 的佇列，於 Scenario C 中在正常情況下是 37.

(48) 無法被分配到頻寬配額，卻在 Scenario B 中（C=2）卻可被固定分配到 2 個，才會造成這樣的表現差距。 160. avg. delay (ms). 140. 120 100 80. A. 60. B. 40. C. 20 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-4 QLS 最低門檻值調整之平均封包延遲時間比較在封包遺失率數據方面，如圖 4-5 所示，在延遲時間表現最好的 Scenario A 卻在封包遺失率表現最差。在節點數量高於 60 時，Scenario A 約有平均 0.4%的封包遺失產生。其原因與佇列狀態處於 State 1 之發生機率有關。由於 QLS 機制的特色是將狀態為 State 1 之佇列所需頻寬保留，而將之預先分配予佇列使用狀態較大的State 3。過於將最低門檻值降低，即使能讓更多佇列以 State 2 的狀態有機會傳送資料，但是將會減少處於 State 1 之佇列所保留的頻寬，使得有限的頻寬資源下，無法確實滿足即將滿溢之佇列，而產生些微封包遺失的結果。在這方面，Scenario B 與 C 就能完整展現出 QLS 優點，將封包遺失率始終維持在 0%。. 38.

(49) pkt loss rate (%). 10 8 6 A. 4. B. 2. C. 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-5 QLS 最低門檻值調整之封包遺失率比較基於以上兩項模擬實驗，我們可以得知表現最佳、最穩定的組合依然是 Scenario B。因此，最佳的門檻值設定組合是，最高門檻值為 10 而最低門檻值為 5。接下來的小節，我們將再進行其他兩種演算法參數調整的實驗，挑選出最佳的參數設定，並於最後與 QLS 的最佳組合做比較實驗。 4.3.2. WRR Quantum 值組合之比較實驗在 WRR 方面，由於本模擬實驗環境所有 SS 端的連線都是 VoIP 網路交通，且都假設在相同的調變與編碼機制（ Modulation and Coding Scheme， MCS）狀況下，所以本模擬實驗中 WRR 的權重是由連線之該回合的佇列使用程度來決定。本實驗將權重分為 W1、W2 及 W3 三種等級。 W1：當佇列中封包數量低於佇列最大值的三分之一；W2：當佇列中封包數量高於佇列最大值的三分之一且低於佇列最大值的三分之二；W3：當佇列裡封包數量超過佇列最大值的三分之二。而所配給的 Quantum 值由 39.

(50) 大至小排列順序為 W3 ＞ W2 ＞ W1，並且單位皆為封包個數。本實驗將比較四組權重組合，如表 4-4 所示。將這四種組合進行 4.1 小節所述之情境模擬，並分別以 4.2 小節所述之平均封包延遲時間與封包遺失率兩種效能分析方法來進行比較。表 4-4 WRR 權重 quantum 值分組表 Scenario. W1. W2. W3. A. 1. 2. 3. B. 2. 3. 4. C. 1. 3. 5. D. 2. 4. 6 ※單位：Packet. 本次實驗包含 1 個 BS 與節點數量由 10 個至 100 個，每次增加 10 個節點之十種情境。實驗時間為 3 秒，每個 SS 在 0 到 1 秒時機產生一條 VoIP 服務流，並在第 3 秒時結束，而實驗數據將從中採集。在平均封包延遲時間比較方面，如圖 4-6 所示，我們可以發現兩項重點： (1) W1 值之設定：由圖 4-6 可以發現，W1 值的設定與節點數量小於 30 時的情境較有關係。四種組合中，W1 設定為 1 個封包的 Scenario A 與 C，都在節點為 20 個的情境中陡然劇增；而 Scenario B 與 D，因為 W1 都設為 2 個封包，在節點數量小於 40 以前都還算平穩。在這方面，是由 40.

(51) 於在網路環境中節點數量少時，每個節點等待輪詢的時間並不會太長，因此其佇列中停留的封包都不會太多，也就是說，BS 幾乎都是以 W1 所設定的數值進行頻寬分配。而封包的延遲，大部分都是耗費在等待被分配的這段時間，因此，W1 設定為 1 個封包的 Scenario A 與 C 才會在當節點為 20 個時，表現不如 Scenario B 與 D。總而言之，W1 值之設定與節點數量少時的網路環境有較顯著之影響。 (2) W3 值之設定：隨著後來節點數的增加至 70 時則與 W3 值設定有關。如圖 4-6 所示，由於 Scenario C 與 D 所設定的 W3 值皆大於 4，所以當 Scenario B在 70個節點，即平均封包延遲時間約為 150毫秒時，Scenario C 與 D 表現卻趨於平穩，甚至優於 Scenario B。原因是因為當網路中節點數量增加時，節點等待輪詢時間增加，也將造成其佇列裡停留的封包數量增加，這時 BS 幾乎都是以 W3 所設定的數值進行分配，因此才會產生原先表現較差的 Scenario C 後來追上的結果。由此可得知， W3 值之設定將對網路節點數量眾多時產生顯著的影響。. 41.

(52) 350 avg. delay (ms). 300 250 200. A. 150. B. 100. C. 50. D. 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-6 WRR 分組之平均封包延遲時間比較在封包遺失率方面，如圖 4-7 所示，除了 Scenario A 以外，其他三種情境的表現相差都不會超過百分之 0.5。然而，Scenario C 與 D 即使在網路中節點數量眾多時，可以對每個資源需求較大的節點分配多一點的頻寬單位，但因頻寬資源是有限的，也造成了原本在該訊框得以傳送的某些節點因資源無法公平分配而必頇等到下一次的訊框傳送機會，因此也產生些微的封包遭到丟棄的結果。反觀 Scenario B 得以較公平的分配頻寬資源，比之 Scenario C 與 D 兩者在網路壅塞時，更能有效的控制封包遺失率的表現。. 42.

(53) pkt loss rate (%). 10 8 6. A. 4. B. C. 2. D 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-7 WRR 分組之封包遺失率比較綜合以上之表現，雖然 Scenario B 在平均封包延遲時間的表現不如 Scenario C 與 D 來得好，但差距甚小。然而對於 VoIP 來講，封包遺失率的要求比之封包平均延遲時間更為嚴格，即使差異只有不到 0.5%。因此，經由上述的兩項模擬實驗可得知，Scenario B 這項組合比之其他三項較為突出，接下來我們也將選擇此組合進行三種演算法之比較。 4.3.3. DRR Quantum 值參數調整之比較實驗在 DRR 演算法的模擬實驗中，我們將其設計與 WRR 一致，即每回合所配置的 Quantum 值與不足額計數器（DC）皆以封包數量為單位。本節將進行的 Quantum 值參數調整實驗，是用以比較每回合所配置之 Quantum 值對效能表現的影響。本模擬實驗將 Quantum 值的設定分為四種情境，如表 4-5。所設定之 Quantum 值由最小單位 1 個封包至 4 個封包數量，而 DC 最大值則為封包佇列之最大長度也就是 15 個封包。. 43.

(54) 表 4-5 DRR Quantum 值比較實驗分組表 Scenario. Quantum. A. 1. B. 2. C. 3. D. 4 ※單位：Packet. 本次實驗包含 1 個 BS 與節點數量由 10 個至 100 個，每次增加 10 個節點之十種情境。實驗時間為 3 秒，每個 SS 在 0 到 1 秒時機產生一條 VoIP 服務流，並在第 3 秒時結束，而實驗數據將從中採集。圖 4-8 顯示出對 DRR 設定不同 Quantum 值情境之間的平均封包延遲時間表現圖。圖中理所當然的表現出，Quantum值設定最大的 Scenario D，在平均封包延遲時間的表現最穩定也最好。藉由線條圖的表現我們也可以得知，不同 Quantum 值的設定對網路中節點數量的容忍度亦不相同。如 Scenario A 在 10 個節點時表現與其他三者一樣好，但是當網路節點增加至 10 個以上時，平均封包延遲時間就大幅上升；反觀 Quantum 設定值最大的 Scenario D，在網路節點低於 60 個時，表現一直都很平穩。. 44.

(55) 800. avg. delay (ms). 700 600 500. A. 400. B. 300 200. C. 100. D. 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-8 DRR 分組之平均封包延遲時間比較在封包遺失率表現上，如圖 4-9。由此圖可以觀察出，模擬結果幾乎與平均封包延遲時間有相對的表現，即不同 Quantum 值的設定與網路中節點數量容忍度之間的差異。Scenario A 在封包遺失率的表現與上圖一致，在 10 個節點時表現與其他三者一樣好，但是當網路節點增加至 10 個以上時，封包遺失率卻顯著得上升，在節點數量為 30 時，遺失率就已超越 10%。然而，表現最好的依然是 Scenario D，封包遺失率皆低於 1%。. pkt loss rate (%). 10. 8 6. A. 4. B C. 2. D. 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. number of nodes. 圖 4-9 DRR 分組之封包遺失率比較 45. 90. 100.

(56) 由此節兩項分析結果得知，DRR Quantum之最佳設定值為 Scenario D 的 4 個封包數量。接下來在模擬實驗的最後小節，本研究也將採用此一設定情境，進行 WRR、DRR 與 QLS 之間的效能比較模擬實驗。 4.4. 排程演算法效能分析在經過本章第一小節對本研究模擬實驗環境詳細的敘述以及第二小節介紹實驗結果數據分析的三種方法，再加上第三小節所做的初步模擬驗證，讓我們找出三種演算法所表現最好的最佳設定值。於本章的最後小節，我們將進行 WRR、DRR 與 QLS 三種排程演算法以第二小節所介紹的三項效能分析方法做綜合比較分析。演算法個別之參數設定表，如表 4-6。. 46.

(57) 表 4-6 演算法參數設定表 parameters. Value. Quantum of DRR. 4. W1 of WRR. 2. W2 of WRR. 3. W3 of WRR. 4. Tmin of QLS. 5. Tmax of QLS. 10. C of QLS. 2 ※單位：Packet. 與之前實驗相同，本次實驗包含 1 個 BS 與節點數量由 10 個至 100 個，每次增加 10 個節點之十種情境。實驗時間為 3 秒，每個 SS 在 0 到 1 秒時機產生一條 VoIP 服務流，並在第 3 秒時結束，而實驗數據將從中採集。圖 4-10 顯示 DRR、WRR 與本文所提出之排程演算法的平均封包延遲時間比較。由圖中數線圖可得知，三種演算法所能承受的網路節點數量有所不同。WRR 為 40 個節點；DRR 與本文提出的 QLS 大約都在 60 個節點。比較有趣的部分是當網路節點數量為 80 時，DRR 的延遲時間卻大於 WRR，其原因為 DRR 雖擁有不足額計數器的機制，得以盡量為每 47.

(58) 個節點在模擬期間提供最公平的頻寬分配，但是當節點數量逐漸上升，頻寬也漸漸的不敷使用，無法因應不同節點佇列使用程度而一味地提供固定配額，將會減少一個訊框中被服務的節點數量減少，因為必頇等待至下一個訊框的傳送機會而造成飢餓（starve），導致平均封包延遲時間增加的結果。反觀，WRR 在節點數量大於 40 個時，因為某些佇列使用程度較低被分配到的頻寬資源相對較少，所以延遲時間的上升幾乎都是因為節點在等待下次傳送機會的這段期間，而導致在模擬中期延遲時間較高。然而，當網路節點數量增加至頻寬不敷使用時，其動態分配頻寬的優點可以使得較多的節點在同一訊框得以傳送，使其平均封包延遲時間表現較 DRR 佳。在 QLS 表現方面，因為我們所提出的機制在網路節點較少，即使用程度皆處於本文所定義的 State 1 時，進行平均且公平的分配網路頻寬，讓最多的節點得以在同一個訊框進行傳送，減少節點的等待時間並避免節點佇列飢餓的產生，因此在網路中節點數量低於 60 時表現的最佳且穩定。即使當網路中節點數量增加以致頻寬不敷使用時， QLS 機制反過來保留使用程度處於 State 1 之佇列所需頻寬，將資源預先分配予 State 3 之佇列；並且也對使用狀態在平均值也就是 State 2 內的佇列提供保證頻寬。因此在網路壅塞時，QLS 在平均封包延遲時間表現上也是三者中最佳的。. 48.

(59) 160. avg. delay (ms). 140 120 100 80. QLS. 60. DRR. 40. WRR. 20 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-10 演算法之平均封包延遲時間比較圖 4-11 顯示 DRR、WRR 與本文所提出之排程演算法的封包遺失率比較。由下面數線圖可得知與平均封包延遲時間相似的表現，在節點數量低於 80 時表現一直優於 WRR 的 DRR，在節點數量逐漸增加而頻寬資源不敷使用時，封包遺失率漸漸超越 WRR。這是因為某些頻寬因為等待被分配頻寬的時間太久，而封包持續進入佇列導致超過佇列最大值而遭到丟棄的結果。反觀 QLS 機制因為針對最長佇列優先配予足夠的頻寬，並且有提供保證頻寬的優點，即使當網路壅塞時也沒有封包遺失問題。. 49.

(60) pkt loss rate (%). 1 0.8 0.6 QLS. 0.4. DRR. 0.2. WRR. 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100. number of nodes. 圖 4-11 演算法之封包遺失率比較圖 4-12 顯示 DRR、WRR 與本文所提出之排程演算法的系統吞吐量比較。在系統吞吐量方面，當網路逐漸變得壅塞頻寬資源不敷使用，BS 無法提供更多的頻寬給 SS 時，封包被迫停留在佇列裡，封包延遲時間上升甚至導致佇列因到達上限值而產生封包遺失的結果，系統吞吐量也有下降的表現。雖然 QLS 在 60 個節點的情境以前，表現與其他兩者不相上下，然而當節點數量增加至 70 個以上時，表現仍然為三者之冠。. throughput (Mbps). 1. 0.8 0.6 QLS 0.4. DRR. 0.2. WRR. 0 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. number of nodes. 圖 4-12 演算法之系統吞吐量比較 50. 100.

(61) 5. 結論與未來研究本文提出了一套擁有動態調整資源分配的頻寬分配機制 QLS。在參數模擬中發現，最高門檻值的設定對封包遺失率所造成的影響比平均封包延遲時間來的顯著；相反的，最低門檻值的設定卻對平均封包延遲時間的影響較為顯著。最後，我們比較三種不同的封包排程演算法，包括： DRR、WRR 以及本文所提出的 QLS，並進行平均封包延遲時間、封包遺失率及模擬系統吞吐量之三項的實驗分析比較。結果顯示出，本文所提出的 QLS 排程演算法在網路中節點數量較少時，比之其他兩者可以較公平的分配頻寬資源；而當網路節點增加以致頻寬資源不敷使用時，可以根據佇列狀態來進行有效率的頻寬配置。在三項模擬數據分析表現上，皆比其他兩者優越，這也證明了本文所提出之演算法比其他兩者更適合用於單純 VoIP 交通服務網路中。然而我們在實驗進行中發現，如果得以適度地根據 SS 數量或通話狀態而調整 BS 對每個封包佇列之間的輪詢時間（Polling interval），將更能提升排程器表現效能，如：封包延遲時間。在未來的工作裡，本文研究會將此功能加入模擬實驗當中，以尋求更好的資源分配機制。. 51.

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