蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)擁塞控制機(jī)制研究綜述①

李莉莉 周建二 李 清 段經(jīng)璞* 王志強(qiáng)*

(*南方科技大學(xué)未來網(wǎng)絡(luò)研究院 深圳 518055)

(**鵬城實驗室 深圳 518055)

(***清華大學(xué)深圳研究生院 深圳 518057)

0 引言

隨著移動設(shè)備的普及和蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步,蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為網(wǎng)間接入的主流模式。第五代移動通信技術(shù)網(wǎng)絡(luò)(5th generation mobile communication technology,5G)可提供從超可靠低延遲通信(ultra reliable low latency communications,URLLC)、巨鏈接(massive machine type communications,mMTC)到超高帶寬(enhanced mobile broadband,eMBB)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)[1]。伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的蓬勃發(fā)展與應(yīng)用擴(kuò)展,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量問題變得更為復(fù)雜,擴(kuò)展到整個網(wǎng)絡(luò)模型的各個方面,包括接入控制、流量管理與控制、隊列監(jiān)測與調(diào)度和擁塞控制等諸多方面,其中最為基礎(chǔ)也最是關(guān)鍵的是擁塞控制。實際運(yùn)行的5G 網(wǎng)絡(luò)是一個開放、異構(gòu)、多元、動態(tài)演化的復(fù)雜系統(tǒng),在其中進(jìn)行擁塞控制極具挑戰(zhàn)性。

傳輸控制協(xié)議(transmission control protocol,TCP)可保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。目前互?lián)網(wǎng)上絕大多數(shù)數(shù)據(jù)傳輸基于TCP[2],TCP 已經(jīng)成為事實上的擁塞控制協(xié)議,而蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)的特征嚴(yán)重影響TCP 性能。

(1)信道高度變化。無線鏈路易受天氣、遮擋物等干擾因素影響,信道的可用帶寬也隨之產(chǎn)生高度變化。蜂窩技術(shù)比WLAN 等無線技術(shù)更為復(fù)雜,用戶的流動、負(fù)載變化都會造成可用帶寬變化,使得TCP 難以追蹤信道。

(2)用戶移動性。蜂窩網(wǎng)絡(luò)重要特征就是用戶的移動切換,這造成了不同程度的時延甚至網(wǎng)絡(luò)鏈接中斷。隨著5G 采用小蜂窩結(jié)構(gòu),這種切換更加頻繁。

(3)鏈路不對稱性?；九c移動終端之間的無線鏈路本質(zhì)上是不對稱的。與基站相比,移動終端的處理能力、緩沖空間都是有限的,這就表現(xiàn)為上行、下行鏈路的不對稱。另外同時包含有線與無線兩種不同特征鏈路,給準(zhǔn)確定位擁塞位置帶來挑戰(zhàn)。

(4)延遲不可預(yù)測性。蜂窩網(wǎng)絡(luò)中延遲產(chǎn)生的來源更加復(fù)雜。如部署的ARQ(automatic repeat request)和糾錯技術(shù)向上層隱藏了鏈路層的數(shù)據(jù)包丟失,卻造成時延增加。用戶移動與基站間的距離變化,導(dǎo)致不同延遲等。不可預(yù)測性延遲影響TCP 擁塞判定準(zhǔn)確性。

(5)基站深度緩沖?；咎幍拿總€用戶都擁有獨(dú)立的深度緩沖區(qū)是蜂窩網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)之一[3]。供應(yīng)商這樣部署旨在提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?提高鏈路的利用率,然而這導(dǎo)致更嚴(yán)重的緩沖區(qū)膨脹問題。

對擁塞控制算法主要的評價指標(biāo)有如下3 個方面。

(1)吞吐量。吞吐量是指在沒有數(shù)據(jù)包丟失的情況下,設(shè)備端能接收并轉(zhuǎn)發(fā)的最大數(shù)據(jù)的速率。吞吐量這個指標(biāo)能夠直觀地反映出算法在單位時間內(nèi)傳輸性能的好壞。

(2)時延。時延是指從數(shù)據(jù)包發(fā)出,直至收到回應(yīng)的ACK 包為止的這一段時間,是擁塞控制里的重要評價指標(biāo)。

(3)公平性。終端用戶可以自由選擇其擁塞控制算法,多種擁塞算法共存在網(wǎng)絡(luò)中,需要保證這些算法間的公平性。同時還需要考慮不同時延、不同流長度等對公平性的考驗。

1 蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制研究背景

由于蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)在組網(wǎng)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)部署和時延影響方面都和傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)有較大區(qū)別,本章將分析5G 網(wǎng)絡(luò)特征,從網(wǎng)絡(luò)特征入手,探討蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)對擁塞控制的影響。

1.1 蜂窩網(wǎng)絡(luò)整體框架

數(shù)據(jù)傳輸會經(jīng)過無線網(wǎng)絡(luò)和固定網(wǎng)絡(luò),無線網(wǎng)絡(luò)指從無線設(shè)備到基站,再到蜂窩移動數(shù)據(jù)面出口范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò),固定網(wǎng)絡(luò)指Internet 或者數(shù)據(jù)中心等。圖1 顯示了簡化的5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

圖1 5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

蜂窩通信系統(tǒng)主要包含2 部分,即無線接入網(wǎng)(radio access network,RAN) 和核心網(wǎng)(core network)。無線接入網(wǎng)主要由基站組成,為用戶提供無線接入功能。核心網(wǎng)則主要為用戶提供互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)和相應(yīng)的管理功能等。

在接入網(wǎng)中,gNB 是提供5G 用戶平面和控制平面服務(wù)的基站。5G gNB 可進(jìn)一步劃分為集中單元(central unit,CU)和分布單元(distributed unit,DU),提供低成本部署。在核心網(wǎng)中,AMF 主要負(fù)責(zé)控制面注冊和連接、移動性管理等;SMF 主要負(fù)責(zé)會話管理、UPF 選擇和控制等;UPF 主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能,執(zhí)行來自SMF 的統(tǒng)籌調(diào)度?？傮w來看,5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)清晰地呈現(xiàn)出接入面、控制面、轉(zhuǎn)發(fā)面分離的特點(diǎn)。

圖1 還顯示了簡化的PDU 會話建立流程。終端發(fā)起PDU 會話建立的請求,AMF 根據(jù)終端配置信息向NRF 發(fā)起SMF 的發(fā)現(xiàn)和選擇流程,由選定的SMF 進(jìn)行會話的上下文的建立。SMF 向UDM 取用戶響應(yīng)的簽約信息,然后向UPF 和RAN、UE 下發(fā)策略控制消息,由UPF 和RAN、UE 建立PDU 會話的連接進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

與之前幾代移動通信系統(tǒng)不同,5G 系統(tǒng)架構(gòu)是服務(wù)化的。服務(wù)化的架構(gòu)模型采用了網(wǎng)絡(luò)功能模塊化、可重用和自包含等原理,讓5G 能夠利用最新的虛擬化技術(shù)和軟件技術(shù)。各種新技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)控制產(chǎn)生了不同的影響,將在1.3 節(jié)作進(jìn)一步詳述。

1.2 網(wǎng)絡(luò)部署情況

過去,新一代移動通信系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)部署完全是獨(dú)立進(jìn)行的。5G 時代不同,5G 將長期與4G 共存。因為考慮到現(xiàn)實因素,實際上4G 與5G 網(wǎng)絡(luò)是混合部署的。

5G 網(wǎng)絡(luò)部署備選方案可分為兩大類:獨(dú)立部署(standalone,SA) 和非獨(dú)立部署(non-standalone,NSA)。3GPP 標(biāo)準(zhǔn)[4]中規(guī)定了8 類部署架構(gòu)選項,而部署架構(gòu)演進(jìn)路徑可歸納為兩大類。一為5G 商用初期直接選擇SA 架構(gòu),二是初期選擇NSA,后期過渡到SA。考慮到成本等問題,絕大多數(shù)采用的是第二類分步走方案,如圖2 所示。目前處于5G 商用的初期,即圖2 第一步,采用NSA Option3x 模式,只引入5G NR,將控制面在LTE 側(cè)實現(xiàn)。5G NR 將按照圖2 逐步由熱點(diǎn)覆蓋演進(jìn)到5G NR 連續(xù)覆蓋,實現(xiàn)到SA 架構(gòu)Option2 的過渡[5]。

圖2 5G 網(wǎng)絡(luò)部署架構(gòu)演進(jìn)路徑示意

然而,采用NSA 架構(gòu)使得流量情況更加復(fù)雜。如5G-5G 切換時延明顯高于4G-4G 切換時延[6],這就是由于NSA 使得5G 間的切換步驟增加。同時4G 和5G 的混合部署讓切換發(fā)生的次數(shù)大幅增加,進(jìn)一步影響時延。NAS 部署具有諸多局限性,對擁塞控制提出了新的挑戰(zhàn)。

1.3 5G 網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)影響

5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的重構(gòu)是以一系列新技術(shù)的引入作為先決條件的,例如,基于SDN 實現(xiàn)控制與轉(zhuǎn)發(fā)的分離,基于NFV 實現(xiàn)軟硬件解耦。另外,還引入網(wǎng)絡(luò)切片、邊緣計算、D2D 通信等技術(shù)方向[7],以形成針對所有場景的解決方案。這些技術(shù)的引進(jìn)使得網(wǎng)絡(luò)有了新的特征,本節(jié)介紹這些技術(shù)的同時進(jìn)一步分析對網(wǎng)絡(luò)擁塞控制的影響。

(1)毫米波。5G 服務(wù)部分使用5G NR 毫米波(mmWave)。毫米波的引進(jìn)極大地擴(kuò)寬了可用帶寬,但其使用面臨著許多技術(shù)挑戰(zhàn)。例如,由于其無線電的范圍和方向有限,對周圍障礙物高度敏感,使得性能會急速下降[8],增加網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性,擁塞控制變得更加復(fù)雜。

(2)MIMO。這是利用無線信號的空間獨(dú)立性提高系統(tǒng)頻譜效率的一種天線技術(shù)。需要基站和UE 之間緊密交互進(jìn)行控制,會交換各種信息,并且發(fā)生在毫秒級規(guī)模上,擁塞控制算法可以選擇充分利用這些信道信息來進(jìn)行設(shè)計。

(3)移動邊緣計算。移動邊緣計算為無線接入網(wǎng)提供IT 和云計算能力,使業(yè)務(wù)本地化、近距離部署成為可能。無線接入網(wǎng)由此具備了低時延、高帶寬的傳輸能力,業(yè)務(wù)面下沉可有效降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷以及對網(wǎng)絡(luò)回傳帶寬的需求。

(4)網(wǎng)絡(luò)切片。網(wǎng)絡(luò)切片可以讓運(yùn)營商在硬件基礎(chǔ)設(shè)施中切分出多個虛擬的端到端網(wǎng)絡(luò),適配各種類型的服務(wù)并滿足用戶的不同需求。切片技術(shù)的應(yīng)用使得網(wǎng)絡(luò)控制更加簡潔,可以在相對獨(dú)立的環(huán)境中進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)擁塞控制。

1.4 蜂窩網(wǎng)絡(luò)常用模型

蜂窩網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)增加一跳無線網(wǎng)絡(luò),由于無線信道的劇烈變化,以及用戶的移動性,對信道容量進(jìn)行追蹤十分困難。因此,研究人員的主要研究方向大體分為兩類:一是探究信道變化的具體來源,根據(jù)產(chǎn)生條件細(xì)致地劃分各類網(wǎng)絡(luò)狀況,針對擁塞進(jìn)行控制;二是忽略對復(fù)雜無線網(wǎng)絡(luò)狀況以及各種交互的分析,利用觀察到的蜂窩特征學(xué)習(xí)推斷蜂窩容量。在關(guān)注蜂窩網(wǎng)絡(luò)的特征同時,研究中普遍對蜂窩網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了建模,并對其做了諸多假設(shè)。一般的蜂窩模型如圖3 所示。

圖3 蜂窩網(wǎng)絡(luò)模型

圖3 顯示了一般對蜂窩網(wǎng)絡(luò)的假設(shè)。

(1) 基站為每個用戶維護(hù)獨(dú)立的隊列,減少了交叉流量效應(yīng),使得用戶時延一般認(rèn)定為自致時延。而且基站對用戶進(jìn)行公平調(diào)度,用戶可以專注于管理自己的瓶頸。

(2) 內(nèi)容下發(fā)靠近蜂窩鏈路,瓶頸向蜂窩鏈路轉(zhuǎn)移。對于時間敏感數(shù)據(jù)的處理和存儲也離用戶越來越近,以期降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延,使得無線端可能成為大多數(shù)的通信的瓶頸。

這些假設(shè)包括了絕大部分的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),讓蜂窩網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征清晰,明顯地降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,大多數(shù)的算法都采用這些合理的假設(shè)。但是,實際中基站對用戶帶寬的分配會隨著用戶數(shù)目變化,表明獨(dú)立的用戶隊列一定程度上會受其他用戶影響。而且,少數(shù)時間瓶頸位于有線端時,僅僅針對假設(shè)設(shè)計擁塞控制算法顯然是不夠充分的。

1.5 蜂窩網(wǎng)絡(luò)時延分析

擁塞控制算法從面向吞吐朝著面向吞吐和時延并重的方向發(fā)展,甚至向更加注重時延的方向演變。本節(jié)將對蜂窩網(wǎng)絡(luò)的時延開展更深的介紹與分析。

如圖4 所示,當(dāng)前LTE 系統(tǒng)的總單程傳輸時間為t=TRadio+TBackhaul+TCore+TTransport,即包括了無線、回程、核心網(wǎng)、有線傳輸?shù)臅r間。

圖4 數(shù)據(jù)包傳輸E2E 延遲

5G 較之4G 各項服務(wù)都對時延提出了更嚴(yán)格的要求。比如eMBB 業(yè)務(wù)的用戶面時延(用戶終端到CU)不超過4 ms,控制面時延(用戶終端到核心網(wǎng))不超過10 ms;uRLLC 業(yè)務(wù)對時延要求更嚴(yán)苛,規(guī)定用戶面時延不能超過0.5 ms。其中從終端到核心網(wǎng),和4G 網(wǎng)絡(luò)相比,5G 時延的組成如圖5 所示。

圖5 5G 時延的主要組成

5G 承載的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基于4G 承載網(wǎng)架構(gòu),但有顯著區(qū)別。由于出現(xiàn)了CU、DU 分離的部署場景,導(dǎo)致出現(xiàn)前傳、中傳和回傳三級結(jié)構(gòu)。另外核心網(wǎng)的部分應(yīng)用功能,下發(fā)到靠近用戶的基站一側(cè),達(dá)到了縮短時延的效果。文獻(xiàn)[6]指出,相比于4G 網(wǎng)絡(luò),5G NR 僅將無線時延降低了不到1 ms,而扁平化核心網(wǎng)架構(gòu)則將時延降低了20 ms。

然而,因為NSA 架構(gòu)等因素5G NR 端到端時延仍然與4G LTE 相似,傳統(tǒng)的擁塞控制信號RTT 等不足以反映網(wǎng)絡(luò)的具體狀況,對網(wǎng)絡(luò)時延開展進(jìn)一步的分析是必不可缺的。實際上應(yīng)用的性能主要取決于用戶數(shù)據(jù)面的時延,所以用戶數(shù)據(jù)面時延是低時延通信的重點(diǎn)關(guān)注對象。下面分析時延的幾個重要影響因素。

(1)自動重傳機(jī)制。自動重傳功能在鏈路層幀丟失時,對上層隱藏丟失,但實際上端到端的時延有所增加,而這并非擁塞所導(dǎo)致的。

(2)上下行調(diào)度。在LTE 網(wǎng)絡(luò)下行鏈路以1 ms的傳輸時間間隔調(diào)度,而上行鏈路需要向基站發(fā)送周期性的調(diào)度請求,授予權(quán)限后進(jìn)行調(diào)度。這使得RTT 擁塞信號變化不能準(zhǔn)確反映擁塞,需要開展進(jìn)一步校準(zhǔn)工作。

(3)緩沖區(qū)大小。在RAN 內(nèi),5G 緩沖區(qū)大小比4G 大5 倍,但是有線網(wǎng)絡(luò)內(nèi)相差2.5 倍左右[6],由于緩沖區(qū)的不匹配,造成高丟包以及過度排隊。4G 和5G 共享同一個網(wǎng)絡(luò)路徑造成對4G 流的損害。因此,大緩沖區(qū)對丟包和時延之間的權(quán)衡影響需要深入研究。

(4)極端移動性。極端移動性場景越來越普遍,如在高鐵上切換成為中斷TCP 流的主要原因[9],合適的擁塞控制算法可降低極端的移動性破壞的程度。

時延的變化與上述眾多因素相關(guān)聯(lián),一般僅根據(jù)端到端時延難以定位擁塞發(fā)生時刻,如何利用可獲取的時延信息辨別擁塞是5G 網(wǎng)絡(luò)擁塞控制研究的難點(diǎn)。

2 傳統(tǒng)擁塞控制研究進(jìn)展

傳統(tǒng)擁塞算法是研究針對蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)擁塞算法的基礎(chǔ),下面將分析傳統(tǒng)擁塞控制算法及其在蜂窩網(wǎng)絡(luò)的局限性。

主流的擁塞控制算法可以分為基于隱式反饋、顯式反饋、學(xué)習(xí)預(yù)測的擁塞控制算法,它們主要面向的是傳統(tǒng)的有線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)則存在一定的缺陷,算法匯總于表1。

表1 傳統(tǒng)擁塞控制算法

2.1 基于隱式反饋的擁塞控制算法

隱式反饋傳輸協(xié)議是不需要中間節(jié)點(diǎn)的反饋信息,即可進(jìn)行擁塞窗口調(diào)整的協(xié)議,其優(yōu)勢是沒有額外開銷,便于實現(xiàn),但是存在傳輸效率較低等問題。隱式反饋算法又主要包括基于丟包、時延以及其他信號的擁塞控制算法。

TCP 基本的擁塞控制機(jī)制就是基于丟包的,在此基礎(chǔ)上發(fā)展了許多版本,如TCP New Reno[10]、Sack[11]、Scalable[12]、CUBIC[13]等擁塞控制算法。其中的CUBIC 是現(xiàn)在廣泛應(yīng)用的算法之一,它通過一個立方函數(shù)來提高增長速率。基于丟包的算法在淺緩沖區(qū)的有線網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)良好,因為丟包很大概率是由擁塞造成的。但是在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,無線端具有深度緩沖區(qū),使得傳統(tǒng)的基于丟包的擁塞控制算法應(yīng)用于無線網(wǎng)絡(luò)中時性能下降。

基于時延的擁塞控制算法也是擁塞控制算法改進(jìn)研究的重點(diǎn),包括BBR[14]、TCP Vegas[15]、FAST[16]、TIMELY[17]、Copa[18]等。其中由谷歌提出的BBR 應(yīng)用十分廣泛,它通過實時交替測量傳輸速率和最小RTT 實現(xiàn)帶寬時延積BDP(bandwidth delay product)的觀測,控制網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的總量。但無線鏈路的速率變化更加迅速,使得BBR 性能表現(xiàn)較差。在無線網(wǎng)絡(luò)中直接利用RTT 的擁塞控制算法可能并不理想。

除了基于丟包和時延的方案,基于其他信號的擁塞控制方案還有許多,比如Illinois[19]、CTCP[20]、Africa[21]等。針對傳統(tǒng)有線環(huán)境的算法,大多適應(yīng)于穩(wěn)定變化較小的環(huán)境,直接應(yīng)用于蜂窩無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中難以展現(xiàn)良好的性能。

2.2 基于顯式反饋的擁塞控制算法

基于顯式反饋的擁塞控制協(xié)議主要有XCP[22]、RCP[23]、VCP[24]、DCTCP[25]、D2TCP[26]以 及HPCC[27]。XCP 通過在數(shù)據(jù)分組上添加當(dāng)前的擁塞窗口值和RTT 估計值,為路由器計算當(dāng)前鏈路的可用帶寬提供了重要的參考。VCP 利用IP 報頭的冗余位作為載體,發(fā)送端通過這個載體向外傳達(dá)當(dāng)前的擁塞情況?；陲@示反饋的協(xié)議需要路由器的額外支持,實際部署存在困難。

2.3 基于學(xué)習(xí)預(yù)測的擁塞控制算法

不同于上述協(xié)議,基于學(xué)習(xí)的擁塞控制不再依賴簡單的網(wǎng)絡(luò)反饋調(diào)整發(fā)送窗口值,而基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的測試值,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立動態(tài)發(fā)送窗口。典型的算法有Remy[28]、PCC[29]和PCC-Vivace[30]、Indigo[31],以及基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法如Aurora[32]、Orca[33]、QTCP[34]等。其中PCC 運(yùn)行類似于梯度上升的在線學(xué)習(xí)算法,根據(jù)提出的性能指標(biāo)進(jìn)行速率的調(diào)整。PCC-Vivace 則是在PCC 的性能評價函數(shù)中加入了時延,緩解緩沖區(qū)膨脹的問題,并改進(jìn)速率控制算法部分加快收斂。但是在無線場景中這類算法性能下降明顯,因為無線場景的變化更加迅速難以預(yù)測,對于模型的選擇要求更為嚴(yán)苛。

3 蜂窩網(wǎng)絡(luò)擁塞控制算法

3.1 蜂窩網(wǎng)絡(luò)中擁塞控制發(fā)展現(xiàn)狀

蜂窩網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)之間存在的差異,使得傳統(tǒng)擁塞算法不能很好地適應(yīng)蜂窩網(wǎng)絡(luò),性能有所下降?？苫诜涓C網(wǎng)絡(luò)特性,從網(wǎng)絡(luò)中獲取更多信息輔助擁塞控制算法設(shè)計,提高TCP 性能。表2 根據(jù)輔助信息獲取位置,總結(jié)了蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)中的擁塞控制算法。

表2 蜂窩無線網(wǎng)絡(luò)擁塞控制算法

3.2 基于基站側(cè)信息的擁塞控制

基站可以觀測到豐富的鏈路信息和用戶排隊情況,能進(jìn)行直觀有效地?fù)砣刂啤?/p>

2017 年Lee 等人[35]提出了基于蜂窩邊緣服務(wù)器的BRC 算法。該算法是以基站(base station,BS)為中心的速率控制,其中BS 根據(jù)緩沖區(qū)的占用程度與無線信道的質(zhì)量配置的閾值,通知邊緣服務(wù)器擁塞情況,控制緩沖區(qū)只有較小的隊列,避免了緩沖區(qū)膨脹問題。基站雖然需要將每個用戶的隊列狀態(tài)傳送到邊緣服務(wù)器而產(chǎn)生開銷,但是根據(jù)無線信息對速率進(jìn)行了精確的控制,同時緩解了嚴(yán)重的過度延遲問題,并依靠基站公平地共享帶寬。

2017 年Leong 等人[36]提出了PropRate 算法,這是一種基于速率的TCP 算法,實際部署在基站和代理中。其關(guān)鍵思想是發(fā)送速率在網(wǎng)絡(luò)容量附近波動,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)容量的探測。它假設(shè)了一個穩(wěn)態(tài)模型的緩沖區(qū),將緩沖區(qū)調(diào)節(jié)視為黑盒,通過引入負(fù)反饋循環(huán)來收斂到所需的緩沖時延。但這并不是最優(yōu)解,仍存在改進(jìn)的空間。PropRate 工作于單向時延,只處理上行鏈路擁塞的情況。

2020 年Goyal 等人[37]提出了ABC 算法,它部署在基站(路由器)上,對每個數(shù)據(jù)包標(biāo)記“加速”或“制動”來控制窗口的增減,這樣路由器可準(zhǔn)確反饋目前鏈路的變化情況。標(biāo)簽是通過基站側(cè)的信息來計算的,采用了基站當(dāng)前數(shù)據(jù)包到達(dá)和離開速率等信息進(jìn)行判斷,利用ECN 機(jī)制對數(shù)據(jù)包進(jìn)行標(biāo)記。文中不僅介紹了簡單利用ECN 機(jī)制進(jìn)行增量部署的方案,同時提出了無ECN 情形下的部署方案,具有很強(qiáng)的可實施性。

2021 年Sacco 等人[38]提出了OWL 算法。OWL在端到端和網(wǎng)內(nèi)信號中學(xué)習(xí),是一個基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的傳輸協(xié)議。強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要由狀態(tài)集、行動集、效用函數(shù)3 個部分組成。其中端到端的統(tǒng)計特征和網(wǎng)絡(luò)層面的統(tǒng)計特征構(gòu)成了OWL 的狀態(tài)空間,值得關(guān)注的是OWL 選用了部分網(wǎng)絡(luò)知識(PNK)這一網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí)。行動集合和效用函數(shù)則是通過經(jīng)驗評估,學(xué)習(xí)收斂得到的高效用集合和函數(shù)。通過實際和測試評估,在絕大多數(shù)場景中OWL 的表現(xiàn)都優(yōu)于現(xiàn)有的協(xié)議,有更快的傳輸速率和更低的時延。

3.3 基于無線信道信息的擁塞控制

無線物理層的信令協(xié)議中含有豐富的蜂窩信道信息,如何對其進(jìn)行合理的提取利用成為了新的擁塞控制研究方向。

2015 年Lu 等人[39]提出了CQIC 算法,CQIC 完全不對信道建模,而采用物理層的控制信息,如信道質(zhì)量指標(biāo)(CQI)、不連續(xù)傳輸比(DTX)來預(yù)測瞬時蜂窩容量。這意味著摒棄了TCP 擁塞機(jī)制中AIMD式的擁塞探測過程,直接從信令中獲取瓶頸帶寬信息。這使得CQIC 消除了對建立模型準(zhǔn)確性的不確定性,同時避免丟包式反應(yīng)造成的緩沖區(qū)膨脹現(xiàn)象,而且可以密切跟蹤迅速變化的蜂窩信道帶寬。CQIC 能擁有如此大的優(yōu)勢,需要同時對發(fā)送方和接收方進(jìn)行改造,存在部署難度大的問題。其公平性則是依靠蜂窩基站底層的調(diào)度算法實現(xiàn)的,應(yīng)對特殊情況則需要額外部署其他機(jī)制。

2016 年Liu 等人[40]提出了ABRWA 算法。本文揭示了緩沖區(qū)膨脹的根本原因是發(fā)送窗口和大緩沖區(qū)下的動態(tài)可用帶寬不匹配。該算法為了解決緩沖區(qū)膨脹問題,在接收端檢索無線鏈路容量,并使用它來動態(tài)地計算接收窗口,控制擁塞窗口的大小。結(jié)果表明,該算法在保持吞吐的同時降低了隊列大小,提高了時延性能。

同年Zhang 等人[41]對ABRWA 算法做出改進(jìn),提出了DRW 算法。在毫米波鏈路中緩沖區(qū)膨脹問題更加嚴(yán)峻,主動隊列管理和動態(tài)接收窗口都可以有效緩解這一問題。文中分析出ABRWA 算法利用的無線鏈路容量實際上是高于可用帶寬的,DRW 改用下行鏈路控制信息(DCI)更好地估計可用帶寬,并利用最小RTT 信息計算窗口值。通過實驗表明,DRW 具有更高的吞吐和低時延性能。

2017 年Azzino 等人[42]提出了X-TCP 算法,針對5G 毫米波網(wǎng)絡(luò)的上行鏈路流量,利用下行鏈路控制信息(DCI)對可用帶寬進(jìn)行估計。該算法在接收到每個ACK 后,蜂窩移動發(fā)送方(UE)會根據(jù)無線鏈路估計的帶寬、RTT 和信號質(zhì)量更新?lián)砣翱凇-TCP 認(rèn)為RTT 的增加超過一定的閾值就表示擁塞,同時還將信號質(zhì)量差視為擁塞指標(biāo)。通過模擬評估X-TCP 展現(xiàn)了良好的性能,可以達(dá)到與CUBIC相似吞吐量的同時實現(xiàn)更低的時延。

2018 年Na 等人[43]提出了DL-TCP 算法。5G毫米波網(wǎng)絡(luò)中,由于波束錯位和阻塞問題TCP 非常脆弱。發(fā)送方(UE)選擇學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的移動信息和信號強(qiáng)度,通過預(yù)測網(wǎng)絡(luò)斷開和重新連接的時間來調(diào)整TCP 擁塞窗口。信號斷開會導(dǎo)致重傳超時,TCP代理就會利用預(yù)測的鏈路故障類型來進(jìn)行決策。DL-TCP 增加了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,實現(xiàn)了更高的吞吐。

2020 年Xie 等人[44]提出了PBE 擁塞控制算法。PBE 包括修改的BBR 的端到端擁塞控制算法模塊,然后將擁塞控制用于移動設(shè)備的無線物理層容量測量模塊。PBE 考慮到瓶頸帶寬位置的切換,根據(jù)瓶頸鏈接的位置,移動用戶顯式發(fā)送鏈路容量或基于來自接收端的ACK 估計鏈路容量,然后PBE發(fā)送方根據(jù)估計的瓶頸鏈路容量控制其發(fā)送速率。對于無線容量的突然上升和下降PBE-CC 可以快速準(zhǔn)確地做出反應(yīng)。但PBE 算法需要對移動終端進(jìn)行重大更改,來實現(xiàn)對物理層信息的解碼獲取準(zhǔn)確的信道容量信息,部署難度較大。

3.4 基于接收包信息的擁塞控制

蜂窩網(wǎng)絡(luò)和有線網(wǎng)絡(luò)有明顯的不同,研究人員在接收端利用反應(yīng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的特征,如數(shù)據(jù)包的到達(dá)模式等來設(shè)計擁塞控制算法。

2012 年Jiang 等人[45]為了解決緩沖區(qū)膨脹的問題提出了DRWA 算法。傳統(tǒng)基于丟包的擁塞控制算法在緩沖區(qū)膨脹的情況下失效,導(dǎo)致?lián)砣翱谶^度增長。接收方通過設(shè)置接收窗口可以控制擁塞窗口的上限,簡單有效地緩解了這一問題。但靜態(tài)的接收窗口,具有一定的局限性,該文利用RTT 信息,提出了動態(tài)接收窗口調(diào)整算法,進(jìn)一步提高了蜂窩網(wǎng)絡(luò)的TCP 性能。DRWA 只需要在客戶端進(jìn)行修改,與現(xiàn)有的TCP 協(xié)議兼容,方便部署。

2013 年Winstein 等人[46]提出了Sprout 算法。Sprout 為了處理蜂窩鏈路變化的不確定性,以接收端觀測到的數(shù)據(jù)包到達(dá)時間來確定網(wǎng)絡(luò)狀況。它利用網(wǎng)絡(luò)特征構(gòu)建模型,證實預(yù)測對于控制時延是有效的,并且提供比RTT 更細(xì)粒度的端到端擁塞控制算法。但后續(xù)眾多研究都指出了Sprout 算法模型的有限性,其在其他不同的場景下性能下降。

2013 年Leong 等人[47]提出新的擁塞控制算法TCP-RRE。蜂窩網(wǎng)絡(luò)上行緩沖區(qū)飽和的情況并不少見,這直接造成下行TCP 流的ACK 數(shù)據(jù)包嚴(yán)重延遲。RRE 和以往的解決辦法不同,選擇直接消除ACK 時鐘,使用TCP 時間戳來估計接收方的接收速率,然后使用它來確定發(fā)送速率。它不需要修改現(xiàn)有的移動設(shè)備,因此容易部署。

2018 年P(guān)ark 等人[48]提出了ExLL 算法。ExLL選擇分析下行鏈路中LTE 子幀粒度的數(shù)據(jù)包接收模式來估計蜂窩信道的帶寬,同時通過在上行鏈路中加入SR(scheduling request)周期性來估計最小RTT,來獲取準(zhǔn)確的最大吞吐量和最小RTT,使得擁塞控制算法圍繞BDP 進(jìn)行低時延的控制。這種設(shè)計可以在不影響服務(wù)器的情況下部署到蜂窩移動用戶上,此外也可以在發(fā)送端實現(xiàn),提供了廣泛部署的機(jī)會。

3.5 基于ACK 信息的擁塞控制

2015 年Zaki 等人[49]提出了Verus 算法,它是一個基于時延的擁塞控制算法。Verus 利用返回的ACK 信息來觀測時延變化,根據(jù)這些信息學(xué)習(xí)一個對應(yīng)關(guān)系表,包含端到端時延與窗口值之間的關(guān)系。Verus 時刻保持在探索階段,然后通過學(xué)習(xí)來應(yīng)對變化的信道條件,改變發(fā)送窗口。采用一系列的增減操作代替了TCP 傳統(tǒng)的加法增加(AI)操作,來應(yīng)對快速變化的蜂窩信道條件,并保留了乘性減少步驟來響應(yīng)擁塞。

2018 年Zhong 等人[50]提出的CDBE 算法主要包括2 個模塊,分別是接收端的帶寬估計模塊和發(fā)送方的狀態(tài)轉(zhuǎn)換模塊。該算法在接收端采用雙窗口速率估計,即在等于一個RTT 的較長窗口上組合多個短時窗口進(jìn)行隱式速率估計。然后接收方將估計速率和單程延時發(fā)送給發(fā)送方。發(fā)送方使用接收的速率來計算擁塞窗口,依據(jù)返回的單向延遲在啟動、增長、排空、正常4 種狀態(tài)中切換。CDBE 可以良好地應(yīng)對瓶頸帶寬轉(zhuǎn)移的情況。

2018 年Abbasloo 等人[51]提出了C2TCP。它受RED 和CoDel 等網(wǎng)內(nèi)主動隊列管理設(shè)計啟發(fā),在不修改任何網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的情況下適應(yīng)不同應(yīng)用的QoS要求。C2TCP 的工作原理是在基于丟包的TCP 上增加一個附加功能,對丟包是否為擁塞進(jìn)行判別。該算法主要包括未經(jīng)修改的基于丟包的TCP 和窗口細(xì)化模塊。兩部分同時運(yùn)行在擁有原有TCP 的優(yōu)勢的同時,它也受原TCP 算法的限制,不能有更高的吞吐。

4 未來研究方向

4.1 面向低時延應(yīng)用需求

視頻會議、虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實等越來越多的應(yīng)用對于時延更敏感,對低時延提出更加嚴(yán)格的要求。端到端的時延通常是實時通信應(yīng)用整體響應(yīng)時間的主要組成部分,因此擁塞控制也愈加注重時延。同時越來越多的服務(wù)器放置在蜂窩網(wǎng)絡(luò)邊緣,約有70%的互聯(lián)網(wǎng)流量是從附近的緩存直接到達(dá)客戶端。降低RTT 水平,可以更快地對鏈路狀況做出反應(yīng),TCP控制也將受益于這種更短的控制環(huán),適當(dāng)情形下對TCP 鏈接進(jìn)行拆分可獲得更低的RTT。

4.2 尋找新理論新模型

在原有的擁塞控制思路下,算法都在維護(hù)公平性的前提下尋找一個延遲和吞吐更佳的權(quán)衡點(diǎn),有學(xué)者提出是否可以打破TCP 對公平性的需求的設(shè)想[52]。如果忽略公平性的限制,擁塞控制算法的性能又有新的提升空間。尤其蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)資源分配方式使得每個用戶之間相互獨(dú)立,本身就保障一定的公平性?，F(xiàn)有的部分算法已經(jīng)忽略對公平性的追求,并取得良好的性能。在理論與實踐角度,我們可以尋找新的替代方案。

4.3 結(jié)合運(yùn)用跨層信息

蜂窩網(wǎng)絡(luò)場景下端到端方案有個難題就是準(zhǔn)確跟蹤鏈路的可用容量。僅通過端到端的方式估計可用容量并不準(zhǔn)確,可利用其他層的信息來輔助測量可用帶寬。如部署在基站的方案可以用路由器來輔助,部署在移動設(shè)備網(wǎng)絡(luò)層的方案可以結(jié)合物理層信息。跨層信息極大地豐富了獲取鏈路可用帶寬的渠道,但也對設(shè)備硬件、軟件、能耗等方面都提出了新的要求,如何選用適宜的方法采集利用信息來提升TCP 性能是未來研究的一個方向。

4.4 商業(yè)部署后的實際問題

5G 網(wǎng)絡(luò)逐漸開始了商業(yè)部署,5G 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與4G 網(wǎng)絡(luò)存在許多差異。5G 毫米波鏈路容量峰值至少比LTE 高一個數(shù)量級[53],導(dǎo)致鏈路探測時間大幅加長,對快速提升擁塞窗口至鏈路容量水平提出更高的要求。實際部署的5G 網(wǎng)絡(luò)中更頻繁的鏈路質(zhì)量變化,對控制擁塞提出更嚴(yán)苛的考驗。眾多算法都沒能很好地在把握精度的基礎(chǔ)上降低算法的復(fù)雜度,需要針對5G 網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模部署后的問題,優(yōu)化擁塞控制算法。

5 結(jié)論

隨著5G 的部署,蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制產(chǎn)生新的挑戰(zhàn)。本文從5G 網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)、特征入手,重點(diǎn)分析了其影響因素,為擁塞控制算法設(shè)計提供了清晰的研究思路。然后歸納總結(jié)了現(xiàn)有傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)擁塞控制算法在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的局限性。進(jìn)一步依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,介紹了分析專門為蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的擁塞控制算法的優(yōu)缺點(diǎn)。最后總結(jié)了蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)擁塞控制在未來5G 網(wǎng)絡(luò)中可能的研究方向。