Dynamic Traffic Allocation in IEEE 802.11be Multi-Link WLANs

文章目录

- 摘要
- [I. 引言](#I. 引言)
- [II. 面向支持 MLO 的 WLAN 的基于策略的流量管理](#II. 面向支持 MLO 的 WLAN 的基于策略的流量管理)
- - [A. 非动态拥塞感知策略](#A. 非动态拥塞感知策略)
  - [B. 动态拥塞感知策略](#B. 动态拥塞感知策略)
- [III. 系统模型](#III. 系统模型)
- - [A. 场景](#A. 场景)
  - [B. 节点操作](#B. 节点操作)
  - [C. 流量设置](#C. 流量设置)
- [IV. 性能评估](#IV. 性能评估)
- - [A. 长持续时间流](#A. 长持续时间流)
  - [B. 与传统网络共存](#B. 与传统网络共存)
- [V. 结论与未来工作](#V. 结论与未来工作)
- 脚注
- 参考文献

摘要

多链路操作（Multi-Link Operation, MLO）是下一代 IEEE 802.11be 极高吞吐量（Extremely High Throughput, EHT）修订版的一项关键特性。通过采用 MLO，预计可以提升吞吐率并降低时延，从而改善用户体验。然而，MLO 的潜在收益与流量如何在多个无线接口之间分配密切相关。本文在 MLO 之上引入一个流量管理器（traffic manager），并评估多种高层流量到链路（traffic-to-link）分配策略，用于把到达流量分配到一组已启用接口上。按照流级别的方法，本文比较了非动态和动态两类流量均衡策略。结果表明，将动态策略与 MLO 结合使用，可以显著降低流量流所遭受的拥塞，在所有评估场景中增强流量交付，尤其能够提升视频流获得的服务质量。此外，本文还表明，在未来 Wi-Fi 网络中采用 MLO，也可以改善与非 MLO 网络的共存，从而同时提升 MLO 与非 MLO 网络的性能。

索引词：IEEE 802.11be，多链路操作，流量管理，动态分配，无线局域网（Wireless Local Area Network, WLAN）。

I. 引言

多链路操作（MLO）是一项革命性特性，计划成为 IEEE 802.11be 极高吞吐量（EHT）修订版 $1$ 的一部分。通过使用多个无线接口，具备 MLO 能力的设备将能够在不同无线链路上发送和接收流量，使设备获得更高的吞吐率以及更低的端到端时延。为了支持这种实现，任务组 "be"（TGbe）对标准提出了若干修改，其中节点架构是最重要的修改之一。在这方面，标准建议把通用的介质访问控制（Medium Access Control, MAC）功能与链路特定的 MAC 功能拆分为两个不同层级 $2$ 。

通过这种方法，TGbe 旨在为节点提供动态、灵活且无缝的跨频段操作。为此，上层看到的是一个唯一的 MAC 实例，而每个接口都能够维护一组独立的信道接入参数 $3$ 。然而，为了充分发挥 MLO 的作用，必须在不同接口之间进行适当的流量均衡。为了实现这种负载均衡，本文依赖于 MLO 框架之上的流量管理器，以便应用不同的流量管理策略，把新的到达流/数据包分配到已启用接口上。^[1](#1) 这种方法允许控制分配过程，从而保证网络资源得到更均衡的使用。

尽管 MLO 正在快速获得关注，但已有工作尚未处理如何执行流量分配的问题。例如，现有 MLO 工作主要涉及特性改进，如文献 $4$ 中作者证明 MLO 可以通过最小化拥塞来降低时延。类似地，文献 $5$ 通过实验表明，在某些条件下，仅使用两个无线接口，MLO 就能将 Wi-Fi 时延降低一个数量级。此外，文献 $6$ 的作者认为，在高密度区域中，如果接入点（Access Point, AP）之间缺乏协调，仅靠 MLO 本身可能不足以提供预期收益。因此，他们提出了一种协调框架，以便在这些情况下实现高吞吐量。另一方面，文献 $7$ 、 $8$ 重点关注最大化介质利用率，同时最小化受限节点遭受的干扰。如上所述，这些工作既没有处理 MLO 之上的流量管理器实现问题，也没有从流级别视角考虑性能收益。

文献 $9$ 对本文提出的流量管理器能力进行了首次评估。该工作表明，与预期一致，拥塞感知策略优于盲目分配方案。此外，更重要的是，该工作还表明，把到达流的全部流量分配到最空闲的接口，几乎与按比例把该流分散到多个接口一样好。这个发现基于如下事实：使用更多接口时，由相邻 WLAN 引起的频谱占用条件变化会使业务流更容易遭遇拥塞事件。

在本文中，我们引入并评估一种用于流量管理器的动态流量均衡策略，该策略根据信道瞬时占用条件周期性修改流量到链路的分配。因此，我们希望通过对频谱占用变化作出反应，最小化相邻 WLAN 对流量流的负面影响。本文结果表明，应用动态策略会显著影响频谱使用效率，同时改善流量流获得的服务。例如，我们观察到，当应用动态策略时，在大多数场景中视频流能够保持高达 95% 的性能。此外，本文还展示了在未来 Wi-Fi 网络中采用 MLO 可以缓解与非 MLO 网络的共存问题：当非 MLO 网络被 MLO 基础服务集（Basic Service Set, BSS）包围时，其性能最多可提升 40%。

Fig. 1. 场景和架构表示。深、中、浅阴影区域分别表示 6 GHz、5 GHz 和 2.4 GHz 频段的工作范围。红色表示分配给每个接口的流量，灰色表示信道占用率。

II. 面向支持 MLO 的 WLAN 的基于策略的流量管理

多接口可用性自然引出了使用管理器来分配流量的想法。按照 TGbe 的提议，这个逻辑实体应放置在上层 MAC，因为流量通过它之后才会执行接口分配 $10$ 。一旦 AP-站点（Station, STA）对之间建立连接^[2](#2)，并且流量流开始传输，流量管理器就负责把流量分配到相应接口。这种方法不仅可以实现网络资源的高效利用，还能更好地控制多链路设备（Multi-Link Device, MLD）的能力，例如支持高级流量区分，超越 MLO 默认的业务标识符到链路映射（Traffic Identifier-to-link mapping, TID-to-link mapping）功能 $2$ 。图 1 展示了包含流量管理器的 MLD 架构示意图。

为了执行分配过程，发送端 MLD 会根据接收节点已启用接口集合，收集每个接口上的瞬时信道占用情况。然后，流量管理器能够确保发送端 MLD 不会把流量分配给拥塞接口，而是根据各接口占用情况，按比例把流量分布到所有接口上。下面介绍不同策略；根据其行为，这些策略可分为非动态策略和动态策略。

A. 非动态拥塞感知策略

在非动态策略下，每个流在其生命周期内保持相同的流量到链路分配。也就是说，当一个流到达时，系统收集信道占用情况，并根据接口拥塞程度把流量按比例分散到多个接口，或者把流量全部分配给最不拥塞的接口。本文定义两种不同的非动态策略。

单链路最不拥塞接口（Single Link Less Congested Interface, SLCI）：当一个流到达时，选择最不拥塞的接口，并把新的到达流分配给该接口。
流到达时的多链路拥塞感知负载均衡（Multi-Link Congestion-aware Load balancing at flow arrivals, MCAA） ：当一个流到达时，考虑接收站点的已启用接口，根据 AP 观测到的信道占用情况分配新的到达流的流量。具体地，令 ρ i \rho_i ρi 表示接口 i i i 上可用（空闲）信道通话时间的百分比。于是，分配给接口 i i i 的流量份额为：

ℓ i = ℓ ρ i ∑ ∀ j ∈ J ρ j , i ∈ J , \ell_i = \ell \frac{\rho_i}{\sum_{\forall j\in J}\rho_j},\quad i\in J, ℓi=ℓ∑∀j∈Jρjρi,i∈J,

其中， ℓ \ell ℓ 为流量负载， J J J 为目标站点处已启用接口的集合。如果 AP 上还有其他活动流，它们的流量分配保持不变。

由于方法直接，非动态策略非常适合接口拥塞水平几乎保持稳定的场景。它们的计算成本较低，因为只有在流到达时才执行少量计算。

B. 动态拥塞感知策略

动态策略能够周期性地调整流量到链路的分配，以跟踪信道占用率变化，从而充分利用不同的已启用接口。在这方面，流量（重）分配可以由两类事件触发：新流到达，或者周期性定时器到期；该定时器每隔 δ \delta δ 个时间单位唤醒一次。在这两种事件下，系统都会收集信道占用率，并把所有活动流的流量负载按比例（重新）分配到任意已启用接口。值得注意的是（It is worth mention that），流量的动态重新分配通过调整接口的流量权重（即与每个接口相关联的流量百分比）来执行，这些权重由上层 MAC 级别的流量管理器跟踪（by the traffic manager at the upper MAC level）。此外，本文认为这种重新分配是瞬时完成的。本文定义如下动态策略。

注：

动态分配的触发条件。 MCAB 的流量重分配由两类事件触发：一是新流到达，二是周期性定时器到期。新流到达时，调度器需要把新流纳入当前流量分配；定时器到期时，即使没有新流，调度器也会重新检查所有活动流和链路状态，以便跟踪链路占用率变化。

"新流到达"的实现含义。 "新流到达"不是 802.11 MAC 层天然能感知的事件。MAC 层通常只看到待发送的 MSDU/MPDU、目的 STA、TID/QoS 优先级和队列状态，并不会自动区分这是新的 TCP/UDP 流，还是已有流的新分组。若要在真实系统中识别新流，需要在驱动、操作系统或上层流量管理器中维护 flow table，例如用源 IP、目的 IP、源端口、目的端口和传输层协议等五元组识别流。第一次看到某个五元组时，可认为新流到达；后续相同五元组的数据包则属于已有流。

按链路空闲比例分配。 每次触发分配后，流量管理器先测量每条已启用链路的空闲信道时间比例 ρ i \rho_i ρi。 ρ i \rho_i ρi 越大，表示该链路越空闲； ρ i \rho_i ρi 越小，表示该链路越拥塞。随后按照前文 MCAA 的公式 ℓ i = ℓ ρ i / ∑ j ∈ J ρ j \ell_i=\ell\rho_i/\sum_{j\in J}\rho_j ℓi=ℓρi/∑j∈Jρj 分配流量，即越空闲的链路分到越多流量，越拥塞的链路分到越少流量。

具体例子。 假设某个流需要 100 100 100 Mbps，目标站点有 2.4 GHz、5 GHz 和 6 GHz 三条可用链路，空闲比例分别为 0.2 0.2 0.2、 0.3 0.3 0.3 和 0.5 0.5 0.5，则流量会被分为 20 20 20 Mbps、 30 30 30 Mbps 和 50 50 50 Mbps。若 1 s 后 6 GHz 变拥塞，而 2.4 GHz 和 5 GHz 更空闲，MCAB 会在定时器触发时重新计算权重，把已有流的更多流量转移到更空闲的链路上。

MCAB 与 MCAA 的区别。 MCAA 只在新流到达时做一次按比例分配，之后已有流的链路权重保持不变；MCAB 在新流到达和每次定时器到期时都会重新评估所有活动流，因此能够持续跟踪链路占用率随时间变化的情况。周期性定时器不需要识别新流，它只负责触发对已有活动流和链路状态的重新评估。

多链路拥塞感知负载均衡（Multi-Link Congestion-aware Load balancing, MCAB） ：当一个流到达或每隔 δ \delta δ 个时间单位时，收集信道占用率数值，并按照目的站点已启用接口数量的升序对所有流（包括到达流）排序，即先处理已启用接口较少的流。如果两个或多个流在目的站点具有相同数量的已启用接口，则按到达时间排序。之后，按照与 MCAA 相同的过程开始（重新）分配这些流的流量。

通过动态实现，MCAB 可以最小化相邻 BSS 动作带来的影响，因为这些动作通常会导致每条链路上观测到的拥塞发生突变。因此，这种策略方案能够调整分配给每条链路的流量，利用不同的流量活动模式，同时最大化流量交付。然而，也应注意（it is noticeable that），MCAB 的收益取决于在短时间内执行多次操作；在高密度区域中，这可能并不实际，因为（重新）分配所有流的计算需求会随活动用户数量增加而增长。

III. 系统模型

A. 场景

为了评估不同策略的性能，本文考虑一个包含 N N N 个 BSS 的场景，每个 BSS 由一个 AP 和 M M M 个站点组成，如图 1 所示。在每个场景中，本文把 B S S A BSS_A BSSA 放在中心，并将其余 N − 1 N-1 N−1 个 BSS 在感兴趣区域内均匀随机分布。为了把随机生成的场景视为有效，AP 间距离必须大于或等于 3 m。否则，丢弃该场景并生成新场景。对于每个 BSS，站点放置在距其服务 AP 的距离 d ∈ $1 , 5$ d\in $1,5$ d∈ $1,5$ m、角度 θ ∈ $0 , 2 π$ \theta\in $0,2\\pi$ θ∈ $0,2π$ 的位置上，两者均从对应范围内均匀随机选择。

B. 节点操作

所有 AP 和站点都具有三个无线接口，每个接口配置在不同频段中，即 2.4 GHz、5 GHz 和 6 GHz。对于每个 AP-站点对，建立一组已启用接口。每个已启用接口使用的调制与编码方案（Modulation and Coding Scheme, MCS）根据信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）选择。所有站点至少位于其服务 AP 的 2.4 GHz 频段覆盖范围内。出于评估目的，同一频段对应的所有 AP 接口都配置为相同无线信道。

除非另有说明，所有 AP 和站点都被视为具备 MLO 能力，并采用异步传输模式 $2$ 。值得一提的是，尽管本文考虑的是异步操作模式，即启用同时发送和接收（Simultaneous Transmit and Receive, STR）能力，但设备内共存干扰（In-Device Coexistence interference, IDC）不是问题，因为每个节点接口之间的频谱间隔足够大，能够避免这类干扰（见表 I）。

除 A P A AP_A APA 会被设置为使用 SLCI、MCAA 或 MCAB 之一以外，其余 AP 将实现 SLCI 或 MCAA 策略方案，并以相同概率选择。对于 MCAB 策略，本文把两个适配周期之间的时间设置为 δ \delta δ s。在本文中， δ \delta δ 设为 1 s。由于篇幅限制，本文不讨论 MCAB 对 δ \delta δ 的依赖关系。

C. 流量设置

本文仅考虑下行链路流量。部署的站点根据其请求的流量被定义为数据站点或视频站点。此外，每个站点只考虑一个连接，并将该连接设置为在整个仿真时间内保持活动。视频流量被建模为一个 ℓ S \ell_S ℓS Mbps 的单一恒定比特率（Constant Bit Ratio, CBR）流量流；数据流量则遵循 ON/OFF 马尔可夫模型，其中每个 ON 周期都被视为一个新流。因此，对于数据流，在 ON 周期内其流量负载为 ℓ E \ell_E ℓE Mbps，否则为零。ON 和 OFF 周期都服从指数分布，平均持续时间分别为 T O N T_{\mathrm{ON}} TON 和 T O F F T_{\mathrm{OFF}} TOFF。

IV. 性能评估

本文使用 Neko^[3](#3) 仿真平台执行流级别仿真，该平台实现了文献 $11$ 中提出的 CSMA/CA 抽象。CSMA/CA 指载波侦听多路访问/冲突避免（Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance）。这种抽象依赖每个 AP 观测到的信道占用情况来计算每个流可分配的通话时间，从而保留 Wi-Fi 固有的"公平"频谱资源共享特性。表 I 描述了完整参数集。

TABLE I. 评估设置。

A. 长持续时间流

这里，本文分析动态和非动态流量到链路分配策略对视频流的影响，即对具有恒定流量需求和较长生命周期的流的影响。为此，本文生成 N s = 500 N_s=500 Ns=500 个场景，在 20 × 20 20\times20 20×20 m 2 ^2 2 区域内部署 N = 5 N=5 N=5 个 BSS。在中心 BSS，即 B S S A BSS_A BSSA 中，本文配置一个视频站点，其 ℓ S ∼ U $20 , 25$ \ell_S\sim U $20,25$ ℓS∼U $20,25$ Mbps；其余 BSS 中则有 M ∼ U $5 , 15$ M\sim U $5,15$ M∼U $5,15$ 个站点，请求 ℓ E ∼ U $1 , 3$ \ell_E\sim U $1,3$ ℓE∼U $1,3$ Mbps 的数据流量。

图 2 绘制了 A P A AP_A APA 服务的流量流在不同策略类型下经历的平均满意度 s s s 的累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）。本文把 s s s 定义为每个站点满意度之和除以 BSS 中站点总数。此外，本文把一个流的满意度定义为：该流生命周期内 AP 分配给它的通话时间与其所需总通话时间之间的比值。与预期一致，MCAB 优于两种非动态策略。例如，对于最差 5% 的场景，相比 MCAA 和 SLCI，MCAB 分别能将 s s s 提高 17% 和 6%。此外，本文观察到，在超过 90% 的场景中，MCAB 提供的满意度数值可达 95%。这些性能收益来自对信道占用情况的周期性评估，这使系统能够利用最空闲的接口，从而更好地使用可用资源。

Fig. 2. A P A AP_A APA 在每种策略下的平均满意度。

图 3 给出了进一步细节。图中展示了单次仿真的前 30 s 内， A P A AP_A APA 每个接口的拥塞演化。图 3(a) 和图 3(b) 分别揭示了 SLCI 和 MCAA 的主要缺点，因为拥塞的时间演化表明接口之间极不均衡。首先，SLCI 把整个视频流放在 6 GHz 链路上，从而使该链路过载，而其他接口仍然可以承载一部分流量。相反，MCAA 没有利用 6 GHz 接口上的空闲空间，使得分配给 2.4 GHz 和 5 GHz 链路的流量比例部分遭受拥塞。图 3© 表明，非动态策略的这种低效操作可由 MCAB 克服，因为 MCAB 展现出更加均衡的接口使用。不过，本文也观察到，在大多数时间里，6 GHz 接口的拥塞值低于另外两个接口。这种效应与每个频段检测到的相邻节点数量不同有关。因此，即使大部分流量被分配到该接口，它仍然能够以更少的拥塞事件提供流量服务。

Fig. 3. A P A AP_A APA 每个接口和每种策略应用下的拥塞分布。

B. 与传统网络共存

Wi-Fi 的持续演进使实现最新规范的新设备必须与能力较弱的其他设备共存。因此，最新一代设备可能因与传统设备共存而出现性能下降。为了评估多频段单链路（Multi-Band Single Link, MB-SL）BSS 是否影响 MLO BSS 的性能，本文分析四种不同情况：将中心 BSS 周围 MLO BSS 的比例从 0 增加到 0.3、0.7 和 1。为此，本文生成 N s = 200 N_s=200 Ns=200 个场景，并部署 N = 11 N=11 N=11 个 BSS。在中心 BSS，即 B S S A BSS_A BSSA 中，本文配置一个视频站点，其 ℓ S ∼ U $20 , 25$ \ell_S\sim U $20,25$ ℓS∼U $20,25$ Mbps；其余 BSS 中则有 M ∼ U $5 , 15$ M\sim U $5,15$ M∼U $5,15$ 个站点，请求 ℓ E ∼ U $1 , 3$ \ell_E\sim U $1,3$ ℓE∼U $1,3$ Mbps 的后台数据流量。值得一提的是，MB-SL AP 配备 3 个接口，并认为其关联站点在三个频段之间均匀随机分布。

图 4(a)、图 4(b) 和图 4© 展示了每种策略下 s s s 的 CDF。无论采用哪种策略，当中心 B S S A BSS_A BSSA 被更多传统 BSS 包围时，都会出现负面趋势，因为此时结果显示的满意度更低。尽管随着 MLO BSS 数量增加，MCAA 和 MCAB 获得的收益较低，但在比较最佳和最差情况（即全部为 MLO 和全部为 MB-SL）时，SLCI 在第 25 百分位处表现出 17% 的提升。这种提升来自相邻 BSS 更高的链路可用性，它们可以分配流量，并且也通过使用拥塞感知策略避免接口过载。另一方面，在比较不同策略时，本文发现 MCAB 优于其他策略。特别是，本文观察到，在具有更多 MB-SL 相邻 BSS 的情况下，MCAB 往往表现更好。在这些情况下，使用 MCAB 时一半场景的 s s s 高于 94%，而使用 SLCI 和 MCAA 时低于 85%。虽然最优解是通过完全没有传统 BSS 来避免共存问题，但 MCAB 的周期性信道评估增加了所需的灵活性，可以最小化这些负面影响。

最后，图 4(d) 展示了当 B S S A BSS_A BSSA 被设置为传统 MB-SL 时的平均满意度，目的是观察 MLO 设备的存在是否有益于传统设备。与之前一样，本文把 MLO BSS 的比例从 0 增加到 0.3、0.7 和 1。图 4(a) 显示，传统 MB-SL BSS 可以从周围存在 MLO BSS 中受益，因为改进非常明显。事实上，本文观察到，在最佳与最差情况下，对于一半评估场景，满意度提升了 40%。因此，从传统 BSS 的角度来看，其他 BSS 采用 MLO 同样代表着一种性能改进。

Fig. 4. 每种策略类型和 MB-SL 下的共存性能。

V. 结论与未来工作

本文评估了在支持 MLO 的 BSS 之上实现流量管理器以执行流量分配。本文在不同条件下评估了三种策略方案，以揭示动态策略相对于非动态策略的潜在性能收益。在多种场景下，结果表明，当存在长持续时间流时，应采用动态策略，因为动态策略会频繁适配瞬时拥塞条件，从而最小化相邻 AP MLD 动作的影响。由于视频流的性质，本文还发现 MCAB 能够最大化流量交付，并在大多数评估场景中保持 95% 的满意度。在共存条件下，本文观察到过多传统 BSS 可能损害 MLO BSS 的性能。然而，本文发现，与 MCAA 相比，MCAB 能够把传统 BSS 的负面影响降低近 10%，因为它能够对不同接口的信道占用变化作出反应。

关于未来研究，本文计划扩展当前流量管理策略，使其也支持信道接入层面的链路聚合。关于在下一代 Wi-Fi 网络中改进服务质量（Quality of Service, QoS）供给的问题，应在存在异构站点的情况下进一步研究流量区分策略，提供超越默认 TID 到链路映射功能的解决方案。最后，本文还考虑把流量管理模块重新设计为端到端软件定义网络（Software Defined Networking, SDN）解决方案的一部分，使其与负责多个 AP 的外部控制器紧密协作，从而把流量流适当地分配到接口。

注：

信道接入层面的链路聚合（link aggregation at channel access）。 当前本文主要研究上层流量管理器如何把流量分配到不同链路上；而信道接入层面的链路聚合关注的是 MAC 层竞争信道和获得 TXOP 时，能否把多条链路联合起来使用。例如，若 5 GHz 链路先退避到 0 并获得发送机会，设备可以检查 6 GHz 链路是否也空闲；若空闲，就把 5 GHz 和 6 GHz 一起纳入本次多链路传输机会。

与流量分配的区别。 流量分配回答"数据应该放到哪些链路上"；信道接入层面的链路聚合回答"这些链路能不能在一次信道接入中一起发送"。未来工作想把这两层结合起来，使流量管理器不仅考虑链路拥塞，还考虑底层链路是否能够同步/并行获得发送机会。

"超越默认 TID 到链路映射"的含义。 TID 到链路映射是 802.11be MLO 提供的基础流量区分机制，它允许按 TID/QoS 类别把不同业务映射到不同链路。但 TID 粒度仍然比较粗，例如同属视频类 TID 的业务可能有不同的实时性、码率、TCP 状态或链路敏感性。因此，作者所说的"超越"并不是否定 TID 到链路映射，而是希望在该基础上进一步按具体流、业务需求、链路状态或跨层信息进行更细粒度、更动态的流量区分。

脚注

参考文献

$1$ Draft Standard for Information Technology. Telecommunications and Information Exchange Between Systems Local and Metropolitan Area Networks. Part 11. Amendment 8: Enhancements for Extremely High Throughput (EHT), IEEE Standard P802.11be/D1.0, May 2021.

$2$ Á. López-Raventós and B. Bellalta, "Multi-link operation in IEEE 802.11be WLANs," 2022, arXiv:2201.07499.

$3$ J. Levy and X. Wang, "802.11be architecture/association discussion," IEEE, Piscataway, NJ, USA, document IEEE 802.11, 2020. $Online$ . Available: https://mentor.ieee.org/802.11/documents?is_dcn=1122\&is_group=00be

$4$ G. Naik, D. Ogbe, and J.-M. J. Park, "Can Wi-Fi 7 support real-time applications? on the impact of multi link aggregation on latency," in Proc. IEEE Int. Conf. Commun., 2021, pp. 1--6.

$5$ M. Carrascosa, G. Geraci, E. Knightly, and B. Bellalta, "An experimental study of latency for IEEE 802.11be multi-link operation," 2021, arXiv:2111.09281.

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$7$ S. Naribole, W. B. Lee, S. Kandala, and A. Ranganath, "Simultaneous transmit-receive multi-channel operation in next generation WLANs," in Proc. IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. (WCNC), 2020, pp. 1--8.

$8$ S. Naribole, S. Kandala, W. B. Lee, and A. Ranganath, "Simultaneous multi-channel downlink operation in next generation WLANs," in Proc. Global Commun. Conf. (GLOBECOM), 2020, pp. 1--7.

$9$ Á. López-Raventós and B. Bellalta, "IEEE 802.11be multi-link operation: When the best could be to use only a single interface," in Proc. 19th Mediterr. Commun. Comput. Netw. Conf. (MedComNet), 2021, pp. 1--7.

$10$ M. Hamilton and J. Levy, "MLD architecture part 2," IEEE, Piscataway, NJ, USA, document IEEE 802.11, 2021. $Online$ . Available: https://mentor.ieee.org/802.11/documents?is_dcn=1111\&is_group=00be

$11$ Á. López-Raventós and B. Bellalta, "Concurrent decentralized channel allocation and access point selection using multi-armed bandits in multi BSS WLANs," Comput. Netw., vol. 180, Oct. 2020, Art. no. 107381.

这里指能够被有效使用的接口，因为从服务 AP 接收的功率高于清晰信道评估（Clear Channel Assessment, CCA）阈值。 ↩︎
连接被定义为一条逻辑链路，某个应用程序的流量在两个端主机之间通过该链路交换。 ↩︎
Neko 仿真平台可在 GitHub 获取：https://github.com/wn-upf/Neko。 ↩︎