Cải tiến cho điều khiển tốc độ tầng giao vận trong mạng không dây đa bước

Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 57 -
Abstract: Transport protocols in IEEE 802.11 
multihop wireless networks (MHWN) face 
performance degradation problem due to wireless 
medium characteristics and multihop nature which 
induce several types of packet loss including collision, 
random channel errors and route failures. The 
common approach to address this problem is that the 
transport protocol should exploit the MAC 
information in order to regulate efficiently the source 
rate in MHWNs. In this paper, we propose to use two 
MAC metrics: the Medium Access Delay used to detect 
the network contention level, and the Average 
Transmission Time used to estimate the effective 
packet sending rate by which the network will not be 
overloaded. The novel rate control mechanism based 
on these two metrics is called MAC Metric based Rate 
Control (MMRC) and is expected to provide better 
performance than similar rate control mechanisms in 
terms of fairness, packet loss rate and delay in 
MHWNs. 
I. GIỚI THIỆU 
Vấn đề về suy giảm hiệu suất hoạt động của TCP 
trong mạng không dây đa bước truyền (Multihop 
Wireless Networks - MHWN) dựa trên chuẩn IEEE 
802.11 [1] đã được nghiên cứu nhiều trong những năm 
vừa qua [2] [3]. Sự suy giảm này chủ yếu xuất phát từ 
đặc điểm của kênh truyền không dây như nhiễu, lỗi 
kênh và đa bước truyền của mạng MHWN. Một trong 
những cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này là thiết 
kế liên tầng giữa tầng MAC mà tầng giao vận, trong 
đó các thông tin ở tầng MAC được thu thập và cung 
cấp cho tầng giao vận. Các giao thức giao vận sẽ dựa 
vào các thông tin ở tầng MAC để cải thiện hiệu suất 
hoạt động của mình [2] [4] [5] [6]. 
Công trình này tập trung vào việc cải tiến dựa trên 
thiết kế liên tầng cho điều khiển tắc nghẽn dựa trên tốc 
độ, như trong giao thức TCP-Friendly Rate Control 
(TFRC) [7], vốn được sử dụng nhiều cho các ứng 
dụng VoIP hoặc Streaming. Mặc dù TFRC hoạt động 
tốt trong mạng có dây, các công trình [8] và [9] đã chỉ 
ra rằng TFRC chỉ có hiệu suất trung bình trong mạng 
MHWN bởi vì TFRC phán đoán không chính xác 
nguyên nhân mất gói tin cũng như tính toán không 
chuẩn về độ trễ khứ hồi của gói tin. Do đó, cần thiết 
phải có một cơ chế điều khiển tốc độ mới dựa trên 
thông tin ở tầng MAC để các giao thức giao vận dựa 
trên tốc độ hoạt động tốt trong mạng MHWN. 
Mục tiêu của công trình này là đề xuất một cơ chế 
điều khiển tốc độ mới có khả năng điều chỉnh tốc độ 
phát gói tin dựa trên mức cạnh tranh ở tầng MAC. 
Các công trình [9] và [10] đã chỉ ra rằng tắc nghẽn 
trong mạng MHWN có mối liên hệ trực tiếp với mức 
độ cạnh tranh tại tầng MAC. Do vậy, việc cải thiện 
hiệu suất hoạt động của các giao thức giao vận trong 
mạng MHWN bằng cách xử lý vấn đề cạnh tranh tại 
tầng MAC là hoàn toàn khả thi. Khi mức độ cạnh 
tranh tăng lên, yếu tố này cần phải được phát hiện sớm 
và chính xác, sau đó cần phải có một cơ chế điều 
khiển tốc độ thích hợp để giảm thiểu sự ảnh hưởng của 
mức độ cạnh tranh tăng cao trong mạng. 
Công trình [11] đã đề xuất một mô hình điều khiển 
tốc độ mới (MAD-TP) dựa trên thông số độ trễ truy 
cập kênh truyền (Medium Access Delay - MAD) có 
Cải tiến cho điều khiển tốc độ tầng giao vận trong 
mạng không dây đa bước 
MAC-based Improvement for Transport Rate Control in 
Multihop Wireless Networks 
Trần Trúc Mai và Dương Lê Minh 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 58 -
khả năng phát hiện mức độ cạnh tranh trong mạng 
MHWN tăng và điều chỉnh hiệu quả tốc độ phát gói 
tin trong mạng. Kết quả mô phỏng cho thấy giao thức 
MAD-TP có hiệu suất tốt hơn nhiều so với TFRC về 
các tiêu chí liên quan đến ứng dụng thời gian thực như 
độ trễ đầu cuối và tỷ lệ mất gói tin. Hơn nữa, giao thức 
MAD-TP cũng có kết quả nhỉnh hơn trong hầu hết các 
kịch bản so với giao thức LATP, một giao thức được 
đề xuất cho các ứng dụng streaming thời gian thực 
[12]. Tuy nhiên, MAD-TP có điểm yếu là dựa vào giá 
trị tuyệt đối của ngưỡng MAD để tính toán lượng dữ 
liệu còn có thể truyền vào trong mạng và không có sự 
liên hệ rõ ràng giữa MAD và tốc độ truyền dữ liệu. 
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một cơ chế 
điều khiển tốc độ mới giải quyết được điểm yếu của 
MAD-TP và cho hiệu suất hoạt động tốt hơn. Đề xuất 
của chúng tôi được gọi là điều khiển tốc độ dựa trên 
thông số tầng MAC (MMRC) được thiết kế dựa trên 
hai thông số tầng MAC là độ trễ truy cập kênh truyền 
MAD, dùng cho việc xác định khi nào thì mạng 
chuyển sang trạng thái có mức cạnh tranh cao, và thời 
gian truyền trung bình ATT, được dùng để ước lượng 
tốc độ phát gói tin phù hợp. 
Bài báo có cấu trúc như sau. Phần II sẽ mô tả ngắn 
gọn các thông số tầng MAC và giao thức MAD-TP. 
Thiết kế của MMRC sẽ được mô tả kỹ trong phần III. 
Phần IV sẽ trình bày các kịch bản mô phỏng và kết 
quả tương ứng. Kết luận của bài báo nằm trong phần 
V. 
II. CÁC THÔNG SỐ TẦNG MAC TRONG ĐÁNH 
GIÁ TÌNH TRẠNG MẠNG 
A. Tổng quan về cơ chế DCF trong chuẩn IEEE 
802.11 
Chuẩn IEEE 802.11 [1] định nghĩa cơ chế truy cập 
kênh truyền DCF (Distributed Coordination Function) 
sử dụng trong mạng MHWN. DCF có hai phương thức 
truy cập kênh truyền là phương thức cơ sở và phương 
thức bắt tay bốn bước RTS/CTS. Phương thức truy 
cập cơ sở là phiên bản rút gọn của của phương thức 
RTS/CTS, được sử dụng cho các gói tin có kích thước 
nhỏ. Với các gói tin tương đối lớn, RTS/CTS được sử 
dụng như Hình 1. 
Hình 1. Cơ chế truy cập kênh truyền với RTS/CTS 
Nút mạng có nhu cầu truyền dữ liệu sẽ định kỳ 
kiểm tra xem kênh truyền rỗi hay không. Nếu kênh 
truyền rỗi trong một khoảng thời gian, nút mạng sẽ gọi 
cơ chế backoff để giảm thiểu khả năng va chạm trước 
khi truyền gói tin. Nếu kênh truyền lại bận trong quá 
trình backoff, nút sẽ tạm dừng quá trình này. Khi kênh 
truyền rỗi và số đếm backoff trở về không, nút sẽ bắt 
đầu truyền gói tin theo phương thức cơ sở nếu kích 
thước gói tin nhỏ. Với các gói tin có kích thước tương 
đối lớn, nút sẽ gửi và nhận các gói tin RTS và CTS các 
nút đích trước khi gửi gói tin dữ liệu. Các nút hàng 
xóm sẽ sử dụng thông tin lưu trong hai gói tin RTS và 
CTS để biết được thời gian kênh truyền sẽ bận. Việc 
truyền tin được coi là thành công nếu nút gửi nhận 
được biên nhận từ nút nhận. Biên nhận này được sử 
dụng trong cơ chế ARQ của DCF để đảm bảo tính tin 
cậy trong truyền tin tại tầng MAC. 
B. Thời gian truyền trung bình 
ATT được tính dựa trên giá trị thời gian phục vụ tại 
tầng MAC (Tsrv) là khoảng thời gian tính từ thời điểm 
bắt đầu cạnh tranh cho việc truyền gói tin đến thời 
điểm nút gửi nhận được gói tin MACK của gói tin đó 
hoặc hủy bỏ gói tin này sau một loạt lần truyền bất 
thành. ATT sẽ là giá trị trung bình của thời gian phục 
vụ tại lớp MAC trong một khoảng thời gian của một 
gói tin được truyền thành công [13]. 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 59 -

 =
∑
	
	(1) 
trong đó Nsp là số gói tin được truyền thành công. 
Theo định nghĩa này, ATT có thể được dùng để chỉ 
mức độ cạnh tranh xung quanh nút mạng. 
C. Độ trễ truy cập kênh truyền 
MAD là giá trị trung bình của tổng độ trễ cạnh 
tranh trong một khoảng thời gian của một gói tin tại 
tầng MAC trước khi nó được truyền đi thành công 
hoặc bị hủy bỏ sau một loạt lần truyền bất thành [13]. 
Với định nghĩa này, MAD sẽ được tính như sau: 

 =
∑ ∑


	
	(2) 
trong đó Nap là số gói tin xuống tầng MAC trong một 
khoảng thời gian và  là thời gian backoff cho 
lần truyền thứ ith (Hình 1). MAD có thể được dùng để 
chỉ độ bận kênh truyền và mức độ xung đột xung 
quanh nút mạng. 
MAD đã được sử dụng trong giao thức MAD-TP 
[11] như một cảnh báo sớm về tình trạng tăng lên của 
mức độ cạnh tranh. Nút gửi trong MAD-TP điều chỉnh 
tốc độ phát gói tin dựa trên giá trị trung bình của tổng 
giá trị MAD trên toàn tuyến đường được mang về bởi 
gói tin phản hồi (ACK). Dựa vào kết quả so sánh giữa 
giá trị MAD nhận được và một ngưỡng MADTH, nút 
gửi sẽ xác định xem mạng đang ở trong tình trạng bão 
hòa hay không và từ đó điều chỉnh tốc độ truyền một 
cách phù hợp sao cho mạng luôn hoạt động ở trạng 
thái có mức độ cạnh tranh hợp lý. Kết quả mô phỏng 
trong [11] cho thấy MAD-TP hoạt động tốt hơn hẳn 
TFRC và LATP về độ trễ đầu cuối (End-to-End Delay 
- E2E) và tỷ lệ mất gói tin (Packet Loss Ratio - PLR) 
là hai chỉ số quan trọng đối với các ứng dụng 
streaming. Tuy vậy, phương trình điều khiển tốc độ 
được sử dụng trong MAD-TP chưa thực sự hợp lý vì 
giữa MAD và thông lượng không có sự liên quan trực 
tiếp nào. Để cải thiện điều đó, trong bài báo này, 
chúng tôi sử dụng gradien của MAD để xác định mức 
độ cạnh tranh trong mạng. Thêm vào đó, chúng tôi sử 
dụng thêm thông số ATT để ước lượng chính xác hơn 
tốc độ phát gói tin thích hợp của nút gửi. 
Phần tiếp theo sẽ đi vào mô tả chi tiết cơ chế 
MMRC có thiết kế dựa trên hai thông số MAD và 
ATT để điều chỉnh một cách thích hợp tốc độ truyền 
của nút gửi trong mạng MHWN. 
III. MMRC - ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ DỰA TRÊN 
THÔNG SỐ TẦNG MAC 
MMRC được thiết kế để cung cấp một cơ chế điều 
khiển tốc độ hiệu quả tại tầng giao vận sao cho có thể 
giảm thiểu được ảnh hưởng của vấn đề cạnh tranh 
trong mạng MHWN. 
A. Các nút trung gian 
Vai trò của các nút trong gian là cung cấp giá trị 
mức độ cạnh tranh của môi trường xung quanh mà nó 
đo được. Mỗi nút sẽ định kỳ đo các giá trị MAD và 
ATT. Nếu khoảng thời gian định kỳ này quá ngắn, giá 
trị của các thông số có thể sẽ khác nhau rất lớn tùy 
theo sự thay đổi của mức độ cạnh tranh, điều này dẫn 
đến việc điều khiển tốc độ tại nút nguồn sẽ không ổn 
định. Ngược lại, nếu khoảng thời gian định kỳ quá dài, 
các thông số này không thể phản ánh kịp sự hay đổi 
của mức độ cạnh tranh trong mạng, dẫn đến sự thiếu 
hiệu quả của MMRC. Trong cài đặt thử nghiệm, chúng 
tôi chọn khoảng thời gian định kỳ tính toán các thông 
số là 0.1 giây để cân bằng giữa tính ổn định à hiệu quả 
như trong [11]. Với mỗi gói tin đi qua nút, nút sẽ lần 
lượt cộng giá trị MAD và ATT các giá trị được lưu 
trong các trường tùy chọn của tiêu đề của gói tin IP là 
Cummulative MAD (CMAD) và Cumulative ATT 
(CATT). Giá trị lớn nhất của ATT trên toàn tuyến 
đường mà gói tin đi qua sẽ được lưu trong một trường 
tùy chọn khác của gói tin IP là Maximum ATT 
(MATT). Theo [13], mỗi trường này chỉ cần dùng 1 
byte kích thước để lưu các giá trị trên (tính theo ms). 
Với quy tắc này, khi gói tin đi đến đích, các trường 
CMAD, CATT và MATT sẽ lưu các giá trị về tổng độ 
trễ cạnh tranh, tổng độ trễ truyền gói tin và độ trễ 
truyền lớn nhất của tuyến đường mà gói tin đã đi qua. 
B. Bên nhận MMRC 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 60 -
Chức năng của bên nhận MMRC là tính toán một 
số thông số quan trọng và gửi chúng về cho bên gửi. 
Mỗi khi nhận được một gói tin dữ liệu, bên nhận sẽ 
lấy các giá trị CMAD, CATT và MATT tương ứng từ 
các trường CMAD, CATT và MATT, lấy số hop (gọi 
là Nh) từ trường TTL trong tiêu đề của gói tin IP hoặc 
từ bảng định tuyến, và tính giá trị MADsample = 
CMAD/Nh. Bên nhận MMRC sau đó sẽ tính độ trễ 
cạnh tranh trung bình bằng cách sử dụng hàm 
Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) 
với α = 0.5 như sau: 
MAD = MAD + (1 − α)*MADsample (3) 
Giá trị trung bình này sẽ được tính theo công thức 
3 mỗi khi bên nhận nhận được một gói tin. Bên nhận 
cũng sử dụng CATT và MATT để ước lượng cận trên 
của tích thông lượng-độ trễ (Bandwidth-Delay Product 
- BDP) của tuyến kết nối như trong [14]. Theo đó, 
trong mạng MANET dựa trên chuẩn IEEE 802.11 với 
phạm vi cảm nhận sóng (carrier sensing range) gấp đôi 
phạm vi truyền (transmission range), cận trên của BDP 
(gọi là BDPUB) của một chuỗi các nút mạng có thể 
được tính thông qua các độ trễ truyền gói tin theo hop 
dọc theo tuyến đường khứ hồi của gói tin. Từ định 
nghĩa của ATT và độ trễ truyền gói tin theo hop (di) 
[14], có thể thấy rằng nếu di được tính trung bình trong 
một khoảng thời gian thì chúng ta sẽ có di ≃ ATT. 
Trong [14], BDPUB được tính với mỗi cặp gói tin 
dữ liệu TCP và ACK của nó. Tuy nhiên, trong trường 
hợp của giao thức giao vận dựa trên tốc độ, gói tin 
phản hồi không được tạo ra với mỗi gói tin dữ liệu mà 
là sau một khoảng thời gian nhất định, ví dụ như thời 
gian khứ hồi (Round Trip Time - RTT), hoặc với mỗi 
sự kiện mất gói tin xảy ra (trong TFRC). Vì vậy, công 
thức tính BDPUB trong [14] hoàn toàn có thể được tính 
như sau 
 ≈ " ×
∑ 
 + ∑ 

%&
'(
)
'(
4 × 
&+
	(4)	
	≈ " ×
2 × ∑ 

)
'(
4 × 
&+
	≈ " ×
,

2 ×

trong đó S là kích thước gói tin, n và ATTi lần lượt là 
số hop và giá trị ATT của từng hop trên tuyến đường 
gửi đi của gói tin, mà 
% lần lượt là số hop và giá trị 
ATT của từng hop trên tuyến đường quay lại của gói 
tin ACK, và ATTmax là giá trị ATT lớn nhất trên tuyến 
đường khứ hồi. Bên nhận MMRC cũng sử dụng hàm 
EWMA để tính giá trị trung bình của BDP với mỗi gói 
tin nhận được như sau 
BDP = µBDP + (1 − µ)BDPUB (5) 
Vì BDP sẽ được sử dụng để ước lượng tốc độ gửi 
gói tin nên chúng tôi đặt µ = 0.95 để đảm bảo tính ổn 
định của giá trị tính được. Cơ chế phản hồi của 
MMRC cũng giống như của MAD-TP [11], chỉ khác ở 
chỗ ngoài giá trị trung bình MAD và tốc độ nhận gói 
tin Rrcv, bên nhận sẽ gửi thêm giá trị BDP. 
C. Bên gửi MMRC 
Khi lấy được giá trị MAD và BDP từ gói tin phản 
hồi, bên gửi sẽ tính gradien của MAD và tốc độ gửi tối 
đa RUB. Gọi Ai và Ai+1 lần lượt là các thời điểm nhận 
được gói tin phản hồi ith và (i + 1)th, MADi và MADi+1 
là các giá trị MAD tương ứng, vậy gradien của MAD 
sẽ được tính như sau 
∝=

. −


. − 

	(6) 
Chúng tôi đã xây dựng một kịch bản đánh giá bằng 
mô phỏng với một tôpô mạng đơn giản hình chuỗi để 
xác định khoảng phân bố giá trị của α trong cả hai 
trạng thái mạng là bão hòa và chưa bão hòa. Kết quả 
cho thấy khi mạng chưa bão hòa (chưa quá tải), thì tỷ 
lệ mất gói tin thấp và trễ đầu cuối nhỏ. Khi đó, hầu hết 
các giá trị của α nằm trong khoảng [-5,5]. Điều này có 
thể hiểu rằng, để mạng hoạt động tốt, giá trị gradien 
của MAD không nên vượt quá 5. Khi mạng bị quá tải, 
chúng tôi thấy rằng giá trị α sẽ phân bố trong một 
khoảng lớn hơn rất nhiều. 
Từ kết quả trên, chúng tôi định nghĩa hai ngưỡng 0 
< TH1 < TH2 cho gradien của MAD dùng làm chỉ dẫn 
cho mức độ cạnh tranh trong mạng. Nếu α < TH1, điều 
này có nghĩa là MAD giảm (trong trường hợp α < 0) 
hoặc tăng nhẹ (trong trường hợp 0 < α < TH1), thì bên 
gửi MMRC có thể tăng tốc độ gửi gói tin. Chúng tôi 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 61 -
đặt TH1 = 5. Nếu α > TH2 nghĩa là nhiều khả năng 
mạng đã ở vào trạng thái có mức độ cạnh tranh 
nghiêm trọng. Bên  ...  
của việc mất gói tin do lỗi kênh truyền. Trong mô 
phỏng, MMRC, MAD-TP, TFRC và LATP hoạt động 
với đặc điểm là luôn có gói tin để gửi và do đó tốc độ 
gửi của nó không phụ thuộc vào tốc độ của ứng dụng 
ở tầng trên. Các thông số đo hiệu suất được sử dụng sẽ 
là: thông lượng (Throughput), độ trễ đầu cuối (E2E), 
tỷ lệ mất gói tin (PLR) và tính công bằng (Fairness). 
Các thông số này đều được tính trung bình cho 16 lần 
chạy mô phỏng, mỗi lần chạy với thời gian là 400s. 
Bảng 1. Cấu hình chung cho mô phỏng 
Tham số Giá trị 
Mô hình truyền sóng TwoRayGround 
Giao thức MAC 802.11 DCF 
Băng thông 6Mbps 
Kích thước hàng đợi thiết bị 
mạng 
50 gói 
Khoảng cảm nhận sóng mang 250m 
Khoảng truyền 500m 
Kích thước gói tin dữ liệu 1000 bytes 
Giao thức định tuyến AODV 
A. Kịch bản mô phỏng 
Chúng tôi sử dụng các kịch bản mô phỏng giống 
như trong công trình trước đây [11]. Sau đây là mô tả 
ngắn gọn các kịch bản này. Chúng tôi sử dụng ba tôpô 
mạng là chuỗi (chain), lưới (grid) và ngẫu nhiên 
(random) với mục tiêu tạo ra các mô hình nhiễu khác 
nhau. Trong tôpô chuỗi và lưới, mỗi cặp nút sẽ cách 
nhau 200m. Cách đặt vị trí này sẽ khiến cho 2 cặp nút 
cạnh nhau bất kỳ sẽ nằm trong khoảng truyền sóng của 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 62 -
nhau và hai nút cách nhau 2 hop trên cùng một hàng sẽ 
nằm trong khoảng cảm nhận sóng của nhau. Kịch bản 
đầu tiên chỉ có một kết nối từ nút đầu đến nút cuối 
trong tôpô mạng chuỗi, số lượng các nút trong mạng 
sẽ thay đổi. Kịch bản thứ hai có 4 kết nối như kịch bản 
đầu tiên, tôpô mạng cố định là 9 nút. Kịch bản thứ ba 
sử dụng tôpô mạng lưới có kích thước 8x8 nút, trong 
đó chúng tôi tạo ra 4 mô hình kết nối sao cho chúng có 
thể cung cấp các mức độ khác nhau về mức độ cạnh 
tranh trong mạng. Mỗi mô hình là một số nhất định 
các kết nối được tạo ra dọc theo chuỗi các nút nằm 
trên các dòng kẻ trong lưới. Kịch bản thứ tư sử dụng 
tôpô mạng với 60 nút được phân bố ngẫu nhiên trong 
một không gian có kích thước 1500mx1500m. Số 
lượng các kết nối chạy đồng thời trong mạng sẽ lần 
lượt là 5, 10, 15 và 20. 
Kết quả mô phỏng sẽ được trình bày trong các 
phần tiếp theo. 
B. Kết quả thử nghiệm và nhận xét 
Tôpô dạng chuỗi 
Hình 2. Tôpô dạng chuỗi với 1 kết nối 
Trong Hình 2, MMRC cho hiệu suất về PLR và E2E 
tốt hơn nhiều so với các giao thức khác. PLR của 
MMRC nằm trong khoảng từ 0.1% (chuỗi với 4 hop) 
đến 0.22% (chuỗi với 7 hop), trong khi kết quả của 
MAD-TP, LATP và TFRC lần lượt nằm trong khoảng 
[0.5%, 1%], [0.6%, 1.4%] (với chuỗi 4 và 7 hop) và 
[1.7%, 6.7%] (với chuỗi 13 và 7 hop). Giá trị trung 
bình của PLR của MMRC như vậy chỉ vào khoảng 
1/5, 1/7 và 1/27 của MAD-TP, LATP và TFRC. 
MMRC cũng cho kết quả về E2E nhỏ hơn rất nhiều so 
với các giao thức còn lại và giá trị này tăng khi số 
lượng hop tăng. Mặc dù E2E của MAD-TP cũng tăng 
cùng với số lượng hop, nhưng E2E của MAD-TP lại 
lớn hơn của MMRC. Cùng một kích thước mạng, giá 
trị E2E của MAD-TP luôn lớn hơn khoảng 10ms so 
với của MMRC. 
Một điểm đáng chú ý nữa là, mặc dù PLR và E2E 
của MMRC nhỏ hơn, nhưng MMRC lại có thông 
lượng tương đương với MAD-TP và LATP, và nhỏ 
hơn một chút so với TFRC. Phần thông lượng giảm đi 
này chính là cái giá phải trả để có PLR và E2E tốt hơn. 
Tuy nhiên, với các ứng dụng có yêu cầu chặt chẽ về tỷ 
lệ mất gói tin cũng như độ trễ, chúng tôi tin rằng sự 
đánh đổi này là chấp nhận được. Kết quả này đến từ 
hai cơ chế của MMRC: dò điều kiện mạng và điều 
khiển tốc độ gửi gói tin. Cơ chế điều khiển tốc độ của 
TFRC ước lượng sai năng lực hiện thời của mạng và 
thường có xu hướng làm mạng quá tải. Nguyên nhân 
đến từ việc sử dụng công thức tính tốc độ gửi của 
TFRC vốn phụ thuộc vào tỷ lệ mất gói tin được tính ở 
bên nhận TFRC. Công trình [8] đã chứng mình rằng 
công thức tính tỷ lệ mất gói tin của TFRC trong 
MHWN là không chính xác bởi việc mất mát gói tin 
trong MHWN chủ yếu gây ra bởi mức độ cạnh tranh 
cao trong mạng. Do vậy, TFRC vẫn tăng tốc độ gửi 
khi mạng đang ở trạng thái có mức độ cạnh tranh cao 
và không giảm tốc độ gửi kịp thời khi tình trạng cạnh 
tranh trong mạng ở vào mức độ nghiêm trọng. Kết quả 
là các gói tin được truyền đi trong mạng sẽ có xác suất 
bị lỗi cao và độ trễ lớn gây ra bởi nhiễu giữa các nút 
gần nhau, cơ chế ARQ của tầng MAC [1] cũng như 
mức độ bận cao của kênh truyền. 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 63 -
Hình 3. Tôpô dạng chuỗi 9 nút với 4 kết nối 
LATP có khả năng dò điều kiện mạng tốt hơn của 
TFRC nhờ sử dụng thông số thông lượng cho phép 
[12]. Cơ chế điều khiển tốc độ của LATP dựa trên 
thông số này cũng hiệu quả hơn của TFRC. Do đó, 
LATP có hiệu suất hoạt động tốt hơn TFRC. 
Tuy vậy, MMRC vẫn hoạt động tốt hơn LATP nhờ 
sử dụng thông số MAD. MMRC còn sử dụng công 
thức ước lượng băng thông chính xác hơn và một cơ 
chế điều khiển tốc độ hiệu quả hơn dó với MAD-TP, 
LATP và TFRC. Công thức ước lượng băng thông của 
MMRC phản ánh chính xác năng lực hiện thời của 
mạng, do đó ngăn không cho bên gửi của MMRC gửi 
quá nhiều gói tin làm mạng bị quá tải. Cơ chế điều 
khiển tốc độ của MMRC cũng đồng thời duy trì được 
tốc độ gửi gói tin của bên gửi tương đối ổn định, khiến 
cho tình trạng mạng cũng ổn định theo. Vì thế, 
MMRC luôn cố gắng làm cho mạng hoạt động ở một 
trạng thái với mức độ cạnh tranh thấp, dẫn đến giảm 
thiểu số lần truyền và độ trễ của gói tin ở tầng MAC. 
Hình 3 thể hiện kết quả của kịch bản với 4 kết nối 
song song trong tôpô mạng dạng chuỗi với 9 nút. 
Trong kịch bản này, MMRC cho kết quả tốt hơn 
TFRC rất nhiều về PLR và E2E. Ngoài ra, hiệu suất 
của MMRC cũng tốt hơn của LATP về cả ba thông số 
PLR, E2E và thông lượng. Chúng ta có thể thấy rằng 
PLR và E2E của MMRC nhỏ hơn so với LATP một 
lượng khoảng 0.9% và 24 ms, trong khi có thông 
lượng xấp xỉ. Chú ý rằng kịch bản này là cho 4 kết nối 
song song nên mức độ cạnh tranh trong mạng sẽ cao 
hơn so với trong kịch bản đầu tiên với 1 kết nối. Kết 
quả này một lần nữa chúng minh rằng cơ chế điều 
khiển tốc độ của MMRC hiệu quả hơn so với các giao 
thức còn lại. Tuy nhiên, mặc dù thông lượng của 
MMRC trong kịch bản này cao hơn so với của MAD-
TP, nhưng PLR và E2E lại cho giá trị lớn hơn. Nguyên 
nhân là do MAD-TP sử dụng một ngưỡng MADTH để 
hạn chế hoạt động của MAD-TP và bên gửi MAD-TP 
sẽ ngay lập tức giảm tốc độ khi giá trị MAD nhận 
được lớn hơn ngưỡng này. Vấn đề là ở chỗ ngưỡng 
này chưa thật sự tối ưu, do đó MAD-TP làm cho mạng 
hoạt động ở trạng thái “dưới” tối ưu. Ngược lại, 
MMRC sử dụng cơ chế điều khiển chính xác và hiệu 
quả hơn, do đó khiến cho mạng luôn hoạt động xung 
quanh trạng thái tối ưu. Đây chính là lý do khiến cho 
MAD-TP có PLR, E2E và Thông lượng đều nhỏ hơn 
của MMRC. 
Tôpô dạng lưới 
Trong kịch bản này, kết quả của MMRC là tốt nhất 
trong tất cả các giao thức. Hình 4 cho thấy MMRC tốt 
hơn hẳn TFRC và LATP trong cả 4 mô hình kết nối về 
PLR và E2E mà vẫn có thông lượng chấp nhận được. 
MMRC thậm chí còn có hiệu suất nhỉnh hơn của 
MAD-TP. 
Ngoài ra, kết quả mô phỏng còn cho thấy TFRC 
gây ra sự mất công bằng nghiêm trọng giữa các luồng 
trong mạng. Một vài luồng có thông lượng rất cao, 
như trong mô hình kết nối số 3 là ∼543 kbps, trong 
khi một vài luồng khác lại rất thấp, như trong mô hình 
3 là ∼1.5 kbps. Tỷ lệ giữa hai giá trị này lên đến 362. 
Mặc dù LATP có kết quả tốt hơn của TFRC, nhưng tỷ 
lệ giữa hai giá trị thông lượng lớn nhất (∼415 kbps) và 
nhỏ nhất (∼16 kbps) là 26. Các giá trị này của MAD-
TP lần lượt là ∼348 kbps, 17 kbps và 20. MMRC cho 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 64 -
kết quả tốt hơn rất nhiều so với TFRC và LATP về độ 
công bằng khi mà giá trị trung bình của thông lượng 
luồng nhỏ nhất của MMRC lớn hơn và tỷ lệ giữa giá 
trị thông lượng lớn nhất và nhỏ nhất của MMRC nhỏ 
hơn (28.1 kbps và 12). Hình 4 cũng chỉ ra rằng 
MMRC cải thiện chỉ số công bằng Jane (Jane’s 
fairness index [16]) trung bình một lượng khoảng 0.23 
với giá là sự sụt giảm thông lượng trung bình 31% so 
với TFRC. 
Kết quả này đến từ khả năng nhận biết sớm mức độ 
cạnh tranh cao trong mạng và cơ chế điều khiển tốc độ 
với hàm 8 hợp lý của MMRC. Nhờ có quy tắc điều 
khiển hợp lý với các hạn chế về cận trên của tốc độ, 
tốc độ gửi của MMRC nếu tăng cũng sẽ rất vừa phải, 
nhờ vậy mà kênh truyền được chia sẻ công bằng hơn 
giữa các luồng. 
Tôpô ngẫu nhiên 
Bảng 2 hiển thị kết quả thử nghiệm mô phỏng cho 
tôpô ngẫu nhiên. Chúng ta có thể thấy rằng, dù trong 
kịch bản mô phỏng phức tạp như thế này, MMRC vẫn 
cho kết quả tốt hơn rất nhiều so với TFRC về độ công 
bằng, PLR và E2E. MMRC cũng cho kết quả tốt hơn 
LATP về độ công bằng, PLR và E2E với thông lượng 
kém hơn không đáng kể. 
Như vậy, đối với kịch bản rất sát với thực tế này, 
chúng ta có thể thấy rằng MMRC hiệu quả hơn các 
giao thức khác. 
V. KẾT LUẬN 
Trong công trình này, chúng tôi đã đề xuất cơ chế 
MMRC - một cơ chế điều khiển tốc độ hiệu quả cho 
các giao thức dựa trên tốc độ trong mạng MHWN. 
Trong MMRC, hai thông số MAD và AT T đã được 
kết hợp để cung cấp khả năng nhận biết mức độ cạnh 
tranh/va chạm trong mạng nhanh và chính xác hơn. 
MMRC được thiết kế dựa trên gradien của MAD 
nhằm nhận biết sớm sự thay đổi của mức độ cạnh 
tranh trong mạng. Hai ngưỡng của gradien của MAD 
đã được định nghĩa và sử dụng trong cơ chế điều khiển 
tốc độ. 
 Mô hình kết nối Mô hình kết nối 
Hình 4. Kết quả mô mỏng cho tôpô dạng lưới 
Bảng 2. Kết quả mô phỏng cho tôpô ngẫu nhiên 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 65 -
Ngoài việc nhận biết sớm tình trạng cạnh tranh 
trong mạng, MMRC còn sử dụng thông số AT T để có 
thể ước lượng chính xác thông lượng hiệu quả của 
mạng, và từ đó tính được cận trên của tốc độ gửi gói 
tin. Cận trên này chính là tốc độ tối đa mà bên gửi 
MMRC có thể sử dụng để gửi các gói tin vào mạng 
mà không làm cho mạng bị quá tải. MMRC sử dụng 
các kỹ thuật này để cung cấp một cơ chế điều khiển 
tốc độ hiệu quả trong mạng MHWN. Thử nghiệm mô 
phỏng cho thấy rằng MMRC có kết quả tốt hơn về độ 
công bằng giữa các luồng trong mạng MHWN so với 
của LATP và TFRC. MMRC cũng cho kết quả tốt hơn 
nhiều so với LATP và TFRC về PLR và E2E là hai 
tiêu chí quan trọng của các ứng dụng streaming thời 
gian thực. 
Tuy vậy, MMRC vẫn còn một vài thiếu sót cần 
điều chỉnh. Đầu tiên là phải tìm được giá trị chính xác 
hơn của hai ngưỡng TH1 và TH2. Mặc dù các giá trị 
được chọn thông qua mô phỏng đã cho kết quả tương 
đối tốt, chúng vẫn cần được cải thiện, như thông một 
mô hình toán học chẳng hạn. Thứ hai là giả thuyết 
được sử dụng trong công thức tính BDP: tuyến đường 
đi của gói tin dữ liệu và tuyến đường về của ACK là 
như nhau trong mạng. Giả thuyết này không phải lúc 
nào cũng đúng. Do vậy, công thức này cũng cần phải 
được cải tiến hơn nữa. 
LỜI CẢM ƠN 
Các tác giả trân trọng cảm ơn sự hỗ trợ từ Đề tài 
CN.11.10 của Trường Đại học Công nghệ, Đại học 
Quốc gia Hà Nội. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] IEEE Computer Society, IEEE 802.11-2007, 
Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and 
Physical Layer (PHY) Specifications, June 2007. 
[2] A. Hanbali and E. Altman, “A Survey of TCP 
over Ad Hoc Networks,” IEEE Communications 
Surveys and Tutorials, vol. 7, pp. 22–36, 2005. 
[3] Z. Fu, H. Luo, P. Zerfos, S. Lu, L. Zhang, and 
M. Gerla, “The impact of multihop wireless channel 
on tcp performance,” IEEE Transactions on Mobile 
Computing, vol. 4, pp. 209–221, March 2005. 
[4] H. Zhai, X. Chen, and Y. Fang, “Rate-based 
transport control for mobile ad hoc networks,” in 
Proceedings of IEEE WCNC’05, pp. 2264–2269, 2005. 
[5] E. Hamadani and V. Rakocevic, “A Cross 
Layer Solution to Address TCP Intra-flow Performance 
Degradation in Multihop Ad Hoc Networks,” Journal 
of Internet Engineering, vol. 2, pp. 146–156, 2008. 
[6] X. Zhang, W. Zhu, and N. Li, “TCP Congestion 
Window Adaptation Through Contention Detection in 
Ad Hoc Networks ,” IEEE Transactions on Vehicular 
Technology, vol. 59, pp. 4578–4588, 2010. 
[7] S. Floyd, M. Handley, J. Padhye, and J. 
Widmer, “TCP Friendly Rate Control (TFRC): 
Protocol Specification,” 2008. RFC 5348. 
[8] K. Chen and K. Nahrstedt, “Limitations of 
equation-based congestion control in mobile ad hoc 
networks,” in Proceedings of the 24th International 
Conference on Distributed Computing Systems 
Workshops - W7: EC (ICDCSW’04) - Volume 7, 
ICDCSW ’04, (Washington, DC, USA), pp. 756–761, 
IEEE Computer Society, 2004. 
[9] K. Nahm, A. Helmy, and J. C. Kuo, “On 
interaction between mac and transport layers for 
multimedia streaming in 802.11 ad hoc networks,” in 
in Proc. SPIE ITCOM 2004, 2004. 
[10] H. Zhai, X. Chen, and Y. Fang, “Improving 
transport layer performance in multihop ad hoc 
networks by exploiting MAC layer information,” IEEE 
Transactions on Wireless Communications, vol. 6, no. 
5, pp. 1692– 1701, 2007. 
[11] L. M. Duong, L. Zitounel, and V. Veque, 
“MAC-aware Rate Control for Transport Protocol in 
Multihop Wireless Networks,” in PIMRC ’12, Sept 
2012. 
[12] P. Navaratnam, H. Cruickshank, and R. 
Tafazolli, “A link adaptive transport protocol for 
multimedia streaming applications in multi hop 
wireless networks,” in MobiMedia ’07, pp. 1–6, ICST, 
2007. 
Các công trình nghiên cứu, phát triển và ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số 9 (29), tháng 6/2013 
 - 66 -
[13] L. M. Duong, L. Zitounel, and V. Veque, “A 
Medium Access Delay MAC aware Metric for Multihop 
Wireless Networks,” in IWCMC ’12, Aug 2012. 
[14] K. Chen, Y. Xue, S. Shah, and K. Nahrstedt, 
“Understanding bandwidthdelay product in mobile ad 
hoc networks,” Computer Communications, vol. 27, 
pp. 923–934, 2003. 
[15] “The Network Simulator - NS-2.”  
ns/ 
[16] R. K. Jain, D. W. Chiu, and W. R. Hawe, “A 
Quantitative Measure Of Fairness And Discrimination 
For Resource Allocation In Shared Computer 
Systems,” tech. rep., Digital Equipment Corporation, 
Sept. 1984. 
Nhận bài ngày: 09/04/2013 
SƠ LƯỢC VỀ TÁC GIẢ 
TRẦN TRÚC MAI 
Sinh ngày 31/5/1977. 
Tốt nghiệp Đại học Bách Khoa, 
Hà Nội, Việt Nam năm 2000. 
Nhận bằng Tiến sĩ tại Bristol 
University, United Kingdom 
năm 2009. 
Hiện đang công tác tại Bộ môn 
Mạng và Truyền thông máy tính, Khoa CNTT, Trường 
Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội. 
Lĩnh vực nghiện cứu: Mạng thông tin di động 3G, 4G, 
MIMO. 
Email: mai.tran@vnu.edu.vn 
DƯƠNG LÊ MINH 
Sinh ngày 12/01/1982. 
Tốt nghiệp Trường Đại học 
Công nghệ, Đại học Quốc gia 
Hà nội năm 2004. 
Nhận bằng Tiến sĩ tại Đại học 
Paris XI, Pháp năm 2012. 
Hiện đang công tác tại bộ môn 
Mạng và Truyền thông máy 
tính, Khoa CNTT, Trường Đại 
học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội. 
Lĩnh vực nghiện cứu: Mạng wifi 802.11, mạng thông 
tin di động 3G, 4G. 
Email: minhdl@vnu.edu.vn