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3 a-EDCA算法仿真分析
为了验证a-EDCA机制算法性能，根据网络实际应用中的具体情况，建立了模拟仿真环境，并利用网络仿真工具对该算法进行了仿真。仿真工具选择NS2，仿真时物理层采用802.11b，物理带宽设为6 Mb/s，整个仿真时间为3 min。开始时假设只有2个站分别发送声音(AC0)、图像(AC1)、尽力而为(best effort,AC2)以及背景流4种业务流。每经过15 s，发送各业务流的移动站增长一倍。60 s时发送各业务流的移动站达到16个，即发送4种业务的站共计64个；在60 s~105 s时间段内，保持64个发送站数目不变；105 s~165 s时间段内,发送各业务流的移动站开始每隔15 s以1/2递减，到165 s时4种业务流的移动站递减到2个；165 s~180 s时间段内,各业务流移动站没有增减变化。分别对a-EDCA、EDCA算法的整体吞吐量及a-EDCA、EDCA算法4种业务流的吞吐量进行了仿真，仿真结果如图2、图3及图4所示。图3、4中AC0为声音，AC1为图像，AC2为尽力而为, AC3为背景流。
从图2的仿真结果可以看出，a-EDCA使整个网络的吞吐量基本稳定在5 Mb/s左右，与EDCA相比较信道利用率得到了很大的提高。从图3与图4的仿真结果可以看出，在a-EDCA算法中，4种业务流的比例基本保持稳定,在为音视频实时业务提供及时服务的前提下，保证了高低优先级业务的公平性。
本文提出的a-EDCA算法能够根据当前的网络负载及业务分布情况来动态调整EDCA参数，以达到自适应网络业务需求的目的，实现了网络性能的最优化。通过仿真分析可知，该算法在为音视频实时业务提供及时服务的同时，保证了低优先级业务的带宽，提高了信道利用率。文中的站点来自于同一个站，主要是为了研究虚拟碰撞问题，不同站之间的竞争依然基于DCF机制，因此本文提出的算法在无线局域网中具有较大的推广应用价值。
