2023 “华为杯”研赛A题|WLAN网络信道接入机制建模,建模解析,小鹿学长带队指引全代码文章与思路

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题目重述

  1. 当多个BSS共享同一个信道时,存在同频干扰问题。给出两个BSS互听的场景,要求对不同的SIR情况建模求解系统吞吐。

  2. 当BSS不互听时会产生隐藏节点问题。给出两个BSS不互听的场景,要求建模求解系统吞吐,考虑信道质量导致的丢包率。

  3. 给出三BSS的场景,其中两个BSS不互听,要求建模求解系统吞吐。

问题一

好的,我给出问题1的建模思路和关键公式:

  1. 建立退避过程的二维Markov链模型。状态空间为{s(t),b(t)},s(t)表示退避阶数,b(t)表示退避计数器值。一步转移概率如Bianchi模型。

  2. 求解Markov稳态分布 b i , k b_{i,k} bi,k

首先考虑从状态 b i − 1 , 0 b_{i-1,0} bi1,0转移到 b i , 0 b_{i,0} bi,0的步长:

  • b i − 1 , 0 → b i , 0 b_{i-1,0}\to b_{i,0} bi1,0bi,0
  • b i − 1 , 0 → b i , 1 → b i , 0 b_{i-1,0}\to b_{i,1}\to b_{i,0} bi1,0bi,1bi,0
  • b i − 1 , 0 → b i , W i − 1 → . . . → b i , 1 → b i , 0 b_{i-1,0}\to b_{i,W_i-1}\to...\to b_{i,1}\to b_{i,0} bi1,0bi,Wi1...bi,1bi,0

因为从 b i − 1 , 0 b_{i-1,0} bi1,0 b i , 0 b_{i,0} bi,0的转移概率是 p / W i p/W_i p/Wi,所以上面 W i W_i Wi种步长的概率求和为:

b i , 0 = b i − 1 , 0 ⋅ ( p / W i + p / W i + . . . + p / W i ) = p ⋅ b i − 1 , 0 b_{i,0} = b_{i-1,0} \cdot (p/W_i + p/W_i + ... + p/W_i) = p \cdot b_{i-1,0} bi,0=bi1,0(p/Wi+p/Wi+...+p/Wi)=pbi1,0

同理,从成功状态转移到 b 0 , k b_{0,k} b0,k的步长有 r + 1 r+1 r+1种,每种的概率是 ( 1 − p ) / W 0 (1-p)/W_0 (1p)/W0,求和可得:

b 0 , k = ( 1 − p ) ⋅ ∑ j = 0 r b j , 0 ⋅ W 0 − k W 0 b_{0,k} = (1-p) \cdot \sum\limits_{j=0}^{r}b_{j,0} \cdot \dfrac{W_0-k}{W_0} b0,k=(1p)j=0rbj,0W0W0k

综合两种情况,可以得到 b i , k b_{i,k} bi,k的表达。

  1. 求解碰撞概率 p p p

碰撞发生的条件是至少有2个节点在同一时隙传输,假设总节点数是 N N N,单个节点传输概率为 τ \tau τ,则 p p p可表示为:

p = 1 − P ( 均不传输 ) = 1 − ( 1 − τ ) N − 1 p = 1 - P(\text{均不传输}) = 1 - (1-\tau)^{N-1} p=1P(均不传输)=1(1τ)N1

其中节点传输概率 τ \tau τ可以用稳态概率表示:

τ = ∑ i = 0 r b i , 0 \tau = \sum\limits_{i=0}^{r}b_{i,0} τ=i=0rbi,0

  1. p p p τ \tau τ联立求解。

  2. 根据节点处于三种状态(成功、碰撞、空闲)的稳态概率,计算吞吐量公式。

import numpy as np

# 模型参数
N = 50 # 总节点数 
W0 = 16 # 最小竞争窗口大小
Wm = 1024 # 最大竞争窗口大小
r = 6 # 最大重传次数
phy_rate = 455.8e6 # 物理层速率 

header = 30 # MAC帧头长度
phy_header = 13.6e-6 # PHY帧头时长
SIFS = 16e-6 # SIFS时隙时长
DIFS = 43e-6 # DIFS时隙时长  
ACK = 32e-6 # ACK帧时长
slotTime = 9e-6 # slot时长
ACKTimeout = 65e-6 # ACK超时时长

payload = 1500*8 # 数据帧载荷长度

# 初始化
p = 0.1  
m = int(np.log2(Wm/W0))
b00 = 2*(1-p)*(1-2*p)/((1-2*p)*(1-p**(r+1)) + W0*(1-p)*(1-(2*p)**(r+1)))
tau = b00*(1-p**(r+1))/(1-p)

问题二

问题2的建模思路与公式如下:

  1. 同样建立二维Markov链模型,状态空间为{s(t), b(t)}。

  2. 求解Markov稳态分布 b i , k b_{i,k} bi,k

从状态 b i − 1 , 0 b_{i-1,0} bi1,0转移到 b i , 0 b_{i,0} bi,0的步长共有 W i W_i Wi种,每种步长的概率都是 p / W i p/W_i p/Wi,求和可得:

b i , 0 = b i − 1 , 0 ⋅ ( p / W i + p / W i + . . . + p / W i ) = p ⋅ b i − 1 , 0 b_{i,0} = b_{i-1,0} \cdot (p/W_i + p/W_i + ... + p/W_i) = p \cdot b_{i-1,0} bi,0=bi1,0(p/Wi+p/Wi+...+p/Wi)=pbi1,0

从成功状态转移到 b 0 , k b_{0,k} b0,k的步长有 r + 1 r+1 r+1种,每种步长概率是 ( 1 − p ) / W 0 (1-p)/W_0 (1p)/W0,求和可得:

b 0 , k = ( 1 − p ) ⋅ ∑ j = 0 r b j , 0 ⋅ W 0 − k W 0 b_{0,k} = (1-p) \cdot \sum\limits_{j=0}^{r} b_{j,0} \cdot \dfrac{W_0-k}{W_0} b0,k=(1p)j=0rbj,0W0W0k

综合两种情况,可以得到 b i , k b_{i,k} bi,k的表达:

b i , k = { p ⋅ b i − 1 , 0 ⋅ W i − k W i , 0 < i < r ( 1 − p ) ⋅ W i − k W i ⋅ ∑ j = 0 r b j , 0 , i = 0 b_{i,k}=\begin{cases} p\cdot b_{i-1,0}\cdot \dfrac{W_i-k}{W_i}, & 0<i<r\\ (1-p)\cdot \dfrac{W_i-k}{W_i}\cdot \sum\limits_{j=0}^{r}b_{j,0}, & i=0 \end{cases} bi,k= pbi1,0WiWik,(1p)WiWikj=0rbj,0,0<i<ri=0

  1. 求解碰撞概率 p p p

单节点传输概率 τ \tau τ由稳态概率求和:

τ = ∑ i = 0 r b i , 0 \tau = \sum\limits_{i=0}^{r} b_{i,0} τ=i=0rbi,0

N N N个节点同时传输概率,需要扣除成功并发传输的概率:

p = 1 − P ( 均不传输 ) − P ( 成功并发 ) p = 1 - P(\text{均不传输}) - P(\text{成功并发}) p=1P(均不传输)P(成功并发)

展开可得 p p p的表达式。

请您检查我的详细推导,提出修改意见。非常感谢您的耐心指导!

  1. 与问题1不同的是,这里考虑了高SIR导致并发传输成功的情况。

定义 P s P_s Ps为并发传输成功概率。

则碰撞概率修正为:

p = 1 − ( 1 − τ ) N − 1 − C N 2 τ 2 P s ( 1 − τ ) N − 2 p = 1 - (1-\tau)^{N-1} - C_N^2 \tau^2 P_s(1-\tau)^{N-2} p=1(1τ)N1CN2τ2Ps(1τ)N2

  1. 求解吞吐量时,并发传输成功的情况需单独计算时长。
import numpy as np

# 模型参数
N = 50  
W0 = 32
Wm = 1024
r = 5
phy_rate = 275.3e6

header = 30  
phy_header = 13.6e-6
SIFS = 16e-6
DIFS = 43e-6
ACK = 32e-6
slotTime = 9e-6
ACKTimeout = 65e-6

payload = 1500*8  

# 初始化
p = 0.1  
m = int(np.log2(Wm/W0))

def get_b00(W0, Wm, r, p):
    if r <= m:
        numerator = 2*(1-p)*(1-2*p)
        denominator = (1-2*p)*(1-p**(r+1)) + W0*(1-p)*(1-(2*p)**(r+1))

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