Binary exponential backoff (BEB) is a decades-old algorithm for coordinating access to a shared channel. In modern networks, BEB plays an important role in WiFi (IEEE 802.11) and other wireless communication standards. Despite this track record, well-known theoretical results indicate that under bursty traffic BEB yields poor makespan, and superior algorithms are possible. To date, the degree to which these findings impact performance in wireless networks has not been examined. To address this issue, we investigate one of the strongest cases against BEB: a single burst batch of packets that simultaneously contend for access to a wireless channel. Using Network Simulator 3, we incorporate into IEEE 802.11g several newer algorithms that, while inspired by BEB, possess makespan guarantees that are theoretically superior. Surprisingly, we discover that these newer algorithms underperform BEB. Investigating further, we identify as the culprit a common abstraction regarding the cost of collisions. Our experimental results are complemented by analytical arguments that the number of collisions - and not solely makespan - is an important metric to optimize. We argue that these findings have implications for the design of backoff algorithms in wireless networks.


翻译:BEB在WiFi(IEE 802.11)和其他无线通信标准中发挥着重要作用。尽管有这一记录,但众所周知的理论结果表明,在爆炸性交通BEB下,BEB的产量低,而且有可能采用高级算法。迄今为止,这些调查结果在多大程度上影响了无线网络的运行。为了解决这一问题,我们调查了BEB最有力的案例之一:一组单发包,同时争夺无线频道的接入。我们使用网络模拟器3,我们将若干新算法纳入IEEEE 802.11g, 尽管受到BEB的启发,但这些新算法具有在理论上优越的保证。令人惊讶的是,我们发现这些新算法低于BEB。我们进一步调查,我们发现这些新算法对于碰撞成本的共同抽象是罪魁。我们实验结果得到分析论的补充,即碰撞次数----而不是单纯的制造板――是一个可以优化的重要指标。我们争辩说,这些结论对无线网络的反射式设计具有影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年10月12日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
1+阅读 · 2021年1月20日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月15日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年10月12日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员