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Performance Evaluation of a State-Aware Backoff Algorithm in Congested Wireless Local Area Networks

机译：拥塞无线局域网中的状态感知退避算法的性能评估

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In this paper, we propose a state-aware backoff (SAB) algorithm for IEEE 802.11 to improve the performance of wireless local area networks (WLANs) by reducing the collision rate when WLANs are heavily congested. Since congestion tends to last for a while in WLANs once it occurs, theconventional binary exponential backoff (BEB) algorithm wastes a lot of time and bandwidth before reaching the appropriate contention window (CW) size whenever it sends a new frame in crowded WLANs. SAB pessimistically adjusts its CW in two different ways from BEB. Firstly, SAB starts fromthe CW size at the last successful transmission, not from the prefixed initial CW size for transmitting new frames. Secondly, SAB adjusts its CW in an exponential increase and linear decrease (EILD) way differently from the BEB algorithm that changes the CW in exponential increase exponentialdecrease (EIED) way. The SAB’s Markov chain and ns-2 simulation results confirmed that SAB outperformed BEB by 40% on average in congested WLANs.
机译：在本文中，我们提出了一种用于IEEE 802.11的状态感知退避（SAB）算法，以通过减少WLAN严重拥塞时通过降低碰撞速率来改善无线局域网（WLAN）的性能。由于发生在WLAN中，由于发生这种情况，拥塞趋于持续一段时间，因此在达到适当的争用窗口（CW）大小之前，强制二进制指数退避（BEB）算法在达到适当的争用窗口（CW）大小之前浪费了大量的时间和带宽。 SAB令人悲观地从BEB两种不同的方式调整其CW。首先，SAB从最后一次成功传输的CW尺寸开始，而不是从前缀初始CW大小传输新帧。其次，SAB以指数增长和线性减少（EILD）方式调整其CW，与之不同的BEB算法，这些算法在指数增加exconiLeydreceAse（Eied）方式中的CW变化。 SAB的马尔可夫链和NS-2仿真结果证实，SAB在拥挤的WLAN中平均平均表现为40％。

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