基于时间切片与集中调度的Wi-Fi多接入点协同优化研究

研究团队与发表信息

本研究的作者团队来自印度科学研究所（Indian Institute of Science）的智能网络中心（Centre for Networked Intelligence），包括Shivam Vinayak Vatsa、Anusha GP、Rishabh Roy、SVR Anand、Anurag Kumar和Joy Kuri。研究以演示和展览形式发布于2024年IEEE第16届国际通信系统与网络会议（COMSNETS 2024）。

学术背景与目标

Wi-Fi网络中密集部署的接入点（Access Points, APs）和终端设备（Stations, STAs）因信道重叠导致严重的跨基本服务集（BSS）干扰，降低传输效率。虽然IEEE 802.11标准在2.4 GHz和5 GHz频段提供了非重叠信道，但在建筑多楼层等高密度场景中，信道资源仍不足。传统分布式调度机制难以协调多AP间的干扰，因此团队提出一种名为Adiser（Advanced Wi-Fi Service Enhancer）的集中式调度框架，通过时间切片（time-sliced scheduling）和动态批处理释放（adaptive batch）优化网络资源分配，目标包括：
1. 无需完整网络拓扑或实时信号强度（RSSI）即可实现近最优网络效用；
2. 支持异构流量（如TCP与实时交互流量）的混合调度；
3. 通过集中控制提升密集部署场景下的空间复用效率。

研究方法与流程

1.Wiser框架设计

核心架构：AdWiser作为集中控制器部署在有线网络与无线网络之间（图1），接管AP的队列控制权，以下机制实现多AP协同：
- 动态时间切片：将时间轴划分为固定长度的切片（time-slice），每个切片内调度一组非干扰的AP-STA链路。
- 基于索引的调度算法（TS-PFS-IB-ABR-OT）：
- 指数计算（公式1）: 综合历史吞吐量（θᵢ）、批次大小（rᵢᵐ）和排空时间（vᵢᵐ）计算每组链路的“调度指数”（γₘ），优先选择指数最高的链路集。
- 自适应批处理释放（公式2）: 使用Robbins-Monro随机近似算法动态调整批次大小，确保数据在切片时间内刚好排空（即“准时”完成）。
- 排空时间估计（公式3）: 通过ACK反馈实时修正未确认数据量（εᵢᵐ），提高调度准确性。

2. 实时流量处理

为应对视频会议等实时流量（如WebRTC），AdWiser在标准时间切片内嵌入微时隙（mini-slots）：
- 基于协议字段分类流量，维护独立队列；
- 将实时流量调度在切片起始阶段，确保低延迟（jitter <50 ms）吞吐（≥1.6 Mbps）。

3. 实验验证

测试环境（图3）:
- 设备：2台802.11ax AP、4台STA（含“小区边缘”和“小区内部”终端），部署于实验室多。
- 流量配置：
- TCP场景：通过iperf模拟下行批量传输；
- 混合场景：Microsoft Teams通话与TCP流量共存。

实验设计:
- 基准对比：测量无调度（传统Wi-Fi）、AdWiser调度及理论最优（公式4）的吞吐量与网络效用。
- 关键指标：单链路隔离吞吐、多链路并发效用、实时流量的抖动与速率。

主要结果

1. TCP性能提升（表I）:

   • 无调度时，边缘STA（STA12/STA21）因干扰吞吐骤降至2.⁹¹⁄₇.45 Mbps，网络效用为11.46；
     
   • AdWiser调度后，边缘STA吞吐提升至21.⁹⁰⁄₂₁.91 Mbps，效用达14.10（接近理论上限14.42）。
     

2. 实时流量优化（图4）:

   • 无调度时，Teams通话抖动达3秒，速率低于150 kbps；
     
   • AdWiser控制下，抖动降至50 ms，速率稳定在1.6 Mbps，满足HD视频标准（表II）。
     

结论与价值

AdWiser通过集中式时间切片调度实现了：
1. 学术价值：提出无需全局网络信息的轻量级调度算法，为密集Wi-Fi的干扰管理提供新范式；
2. 应用价值：可部署于企业、校园等高密度场景，支持IoT设备激增与实时应用需求。

研究亮点

1. 算法创新：TS-PFS–ABR-OT首次将比例公平、动态批处理与时间切片结合；
   
2. 架构通用性：兼容现有80211标准，无需修改硬件；
   
3. 异构流量支持：通过微时隙设计兼顾吞吐敏感与延迟敏感业务。
   

其他发现

实验揭示了小区边缘STA对干扰的敏感性，验证了集中调度在空间复用中的必要性。团队计划扩展至多AP多信道场景，进一步探索协同增益。