Analysis of the Impact of the Restricted Target Wake Time Mechanism on the Wi-Fi Network Performance

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

С каждым годом в сетях Wi-Fi увеличивается доля трафика приложений реального времени (англ.: real time application, RTA), предъявляющих строгие требования к задержкам и надежности доставки данных. Для удовлетворения данных требований часто используется резервирование канальных ресурсов с последующим их выделением для передач RTA-кадров. Однако в случае нерегулярного RTA-трафика часть зарезервированных канальных ресурсов может оказаться неиспользованной при его отсутствии, что приводит к снижению общей пропускной способности сети. Для решения этой проблемы был разработан механизм пробуждения по расписанию с ограниченным резервированием (англ.: restricted target wake time, R-TWT), запрещающий всем станциям передачу в заданный момент времени R-TWT. Механизм R-TWT одновременно позволяет RTA-трафику в момент R-TWT быстрее получить доступ к каналу и не запрещает его другим станциям после момента R-TWT. В статье представлена аналитическая модель сети Wi-Fi, при помощи которой были получены зависимости пропускной способности пользователей от параметров передачи и периода резервирования R-TWT.

Keywords

References

  1. Chemrov K., Bankov D., Khorov E., Lyakhov A. Smart Preliminary Channel Access to Support Real-Time Traffic in Wi-Fi Networks // Future Internet. 2022. V. 14. № 10. Paper No. 296 (14 pp.). https://doi.org/10.3390/fi14100296
  2. Угловский А.Ю., Мельников И.А., Алексеев И.А., Куреев А.А. Оценка низкого уровня ошибок с помощью выборки по значимости с равномерным распределением // Пробл. передачи информ. 2023. Т. 59. № 4. С. 3–12. https://doi.org/10.31857/S0555292323040010
  3. Фернандес М., Кабатянский Г.А., Круглик С.А., Мяо И. Коды для точного нахождения носителя разреженного вектора по ошибочным линейным измерениям и их декодирование // Пробл. передачи информ. 2023. Т. 59. № 1. С. 17–24. https://doi.org/10.31857/S0555292323010023
  4. Лихтциндер Б.Я., Привалов А.Ю., Моисеев В.И. Неординарные пуассоновские модели трафика мультисервисных сетей // Пробл. передачи информ. 2023. Т. 59. № 1. С. 71–79. https://doi.org/10.31857/S0555292323010060
  5. Лихтциндер Б.Я., Привалов А.Ю. Обобщение формул для моментов очереди при неординарном пуассоновском потоке для очередей пакетов в системах телекоммуникаций // Пробл. передачи информ. 2023. Т. 59. № 4. С. 32–37. https://doi.org/10.31857/S0555292323040046
  6. Hu C., Torab P., Cherian G., Ho D. Protected TWT Enhancement for Latency Sensitive Traffic. IEEE 802.11-20/1046r1. Jul. 29, 2020. https://mentor.ieee.org/802.11/dcn/20/11-20-1046-01-00be-prioritized-edca-channel-access-slot-management.pptx.
  7. Bankov D.V., Lyakhov A.I., Stepanova E.A., Khorov E.M. Performance Evaluation of Wi-Fi 7 Networks with Restricted Target Wake Time // Probl. Inf. Transm. 2024. V. 60. № 3. P. 233–254. https://doi.org/10.1134/S0032946024030062
  8. Qiu W., Chen G., Nguyen K.N., Sehgal A., Nayak P., Choi J. Category-Based 802.11ax Target Wake Time Solution // IEEE Access. 2021. V. 9. P. 100154–100172. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3096940
  9. Степанова Е.А., Банков Д.В., Хоров Е.М., Ляхов А.И. Влияние дрейфа часов на эффективность механизмов энергосбережения в сетях Wi-Fi // Информационные процессы. 2022. Т. 22. № 4. С. 261–275. http://www.jip.ru/2022/261-275-2022.pdf
  10. Cavalcanti D., Cordeiro C., Smith M., Regev A. WiFi TSN: Enabling Deterministic Wireless Connectivity over 802.11 // IEEE Commun. Stand. Mag. 2022. V. 6. № 4. P. 22–29. https: //doi.org/10.1109/MCOMSTD.0002.2200039
  11. Adame T., Carrascosa-Zamacois M., Bellalta B. Time-Sensitive Networking in IEEE 802.11be: On the Way to Low-Latency WiFi 7 // Sensors. 2021. V. 21. № 15. Paper No. 4954 (20 pp.). https://doi.org/10.3390/s21154954
  12. Galati-Giordano L., Geraci G., Carrascosa M., Bellalta B. What will Wi-Fi 8 Be? A Primer on IEEE 802.11bn Ultra High Reliability // IEEE Commun. Mag. 2024. V. 62. № 8. P. 126–132. https://doi.org/10.1109/MCOM.001.2300728
  13. Shaji George A., Hovan George A.S., Baskar T. Wi-Fi 7: The Next Frontier in Wireless Connectivity // Partners Univ. Int. Innov. J. 2023. V. 1. № 4. P. 133–145. https://doi.org/10.5281/zenodo.8266217
  14. Reshef E., Cordeiro C. Future Directions for Wi-Fi 8 and Beyond // IEEE Commun. Mag. 2022. V. 60. № 10. P. 50–55. https://doi.org/10.1109/MCOM.003.2200037
  15. Avallone S., Imputato P., Magrin D. Controlled Channel Access for IEEE 802.11-Based Wireless TSN Networks // IEEE Internet Things Mag. 2023. V. 6. № 1. P. 90–95. https: //doi.org/10.1109/IOTM.001.2200070
  16. Gu´erin E., Begin T., Lassous I.G. An Overview of MAC Energy-Saving Mechanisms in Wi-Fi // Comput. Commun. 2023. V. 203. P. 129–145. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2023.03.003
  17. Haxhibeqiri J., Jiao X., Shen X., Pan C., Jiang X., Hoebeke J. Coordinated SR and Restricted TWT for Time Sensitive Applications in WiFi 7 Networks // IEEE Commun. Mag. 2024. V. 62. № 8. P. 118–124. https://doi.org/10.1109/MCOM.001.2300431
  18. Liu S., Wang D., Yang M., Yan Z., Li B. A Channel Reservation Mechanism in IEEE 802.11be for Multi-cell Scenarios // Smart Grid and Internet of Things: Proc. 6th EAI Int. Conf. (SGIoT 2022). TaiChung, Taiwan. Nov. 19–20, 2022. Lect. Notes Inst. Comput. Sci. Soc.-Inform. Telecommun. Eng. V. 497. Cham: Springer, 2023. P. 241–253. https: //doi.org/10.1007/978-3-031-31275-5_23
  19. Peng X., Fang Y., Li C., Guo L. Access Point Coordination Based TWT Scheduling for the Next Generation WLAN // 2024 IEEE 13th Int. Conf. on Communications, Circuits and Systems (ICCCAS 2024). Xiamen, China. May 10–12, 2024. P. 238–243. https://doi.org/10.1109/ICCCAS62034.2024.10652675
  20. Barroso-Ferna´ndez C., Mart´ın-P´erez J., Ayimba C., De La Oliva A. Aligning rTWT with 802.1Qbv: A Network Calculus Approach // Proc. 24th Int. Symp. on Theory, Algorithmic Foundations, and Protocol Design for Mobile Networks and Mobile Computing (MobiHoc’23). Washington, DC, USA. Oct. 23–26, 2023. P. 352–354. https://doi.org/10.1145/3565287.3617606
  21. Belogaev A., Shen X., Pan C., Jiang X., Blondia C., Famaey J. Dedicated Restricted Target Wake Time for Real-Time Applications in Wi-Fi 7, https://arxiv.org/abs/2402.15900 [cs.NI], 2024.
  22. Bianchi G. Performance Analysis of the IEEE 802.11 Distributed Coordination Function // IEEE J. Sel. Areas Commun. 2000. V. 18. № 3. P. 535–547. https://doi.org/10.1109/49.840210
  23. Vishnevsky V.M., Lyakhov A.I. IEEE 802.11 Wireless LAN: Saturation Throughput Analysis with Seizing Effect Consideration // Cluster Comput. 2002. V. 5. P. 133–144. https: //doi.org/10.1023/A:1013977425774

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».