2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室, 辽宁 沈阳 110016;
3. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 辽宁 沈阳 110169;
4. 中国科学院大学, 北京 100049
2. Key Laboratory of Networked Control Systems, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China;
3. Institutes for Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110169, China;
4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
0 引言
相比于有线网络，工业无线网络(industrial wireless network，IWN)不仅具有更好的扩展性，能够显著节约安装与维护费用，还可支持自动导引车、旋转机械臂等移动设备的组网。因此，近年来IWN已经成为工业自动化系统中不可或缺的一项关键使能技术，越来越多地受到学术界和工业界的重视[1-2]。
IWN主要有两大应用领域：过程自动化和工厂自动化[3]。过程自动化是指将高度可变的原材料制造成质量稳定的产品，其是一个涉及模拟控制器的连续过程。典型应用包括化工制造、采矿采气和冶金工业等。工厂自动化是指将工程配件组装成最终产品，其是一个涉及数字控制器的离散过程。典型应用包括组装、包装和码垛等。现有的针对过程自动化的工业无线网络标准(Wireless HART、WIA-PA、ISA 100.11a等)均基于IEEE 802.15.4物理层，仅能保证秒级的时延和99%的可靠性[4]。但是工厂自动化要求更严格的确定性性能，比如毫秒级的时延和99.999%的可靠性[3]。
WIA-FA是第一个也是唯一一个被IEC批准的用于工厂自动化应用的IWN国际标准[5]。WIA-FA采用星型网络拓扑，其物理层基于IEEE 802.11标准，并自定义了数据链路层和应用层。在数据链路层，WIA-FA采用基于时分多址接入(time division multiple access，TDMA)机制的超帧技术来进行数据传输，并且定义了多种数据重传模式，如针对周期性上行数据传输的基于否定确认(Negative ACKnowdgement，NACK)的重传模式，针对周期性下行数据传输的多单播重传模式和用于广播的多播重传模式等，以适应不同的数据传输场景。WIA-FA网络的一个典型应用是物流仓储系统中的自动引导车(automated guided vehicle，AGV)系统[6]。在该系统中，AGV以一定的周期向网关上传位置信息，网关在收到信息后向AGV发送动作控制信息，其中动作控制信息的发送即是本文所研究网络下行数据传输的一个举例。
为保证工业自动化系统的稳定性以及控制性能，IWN要满足工业现场中传感和控制信息的高可靠通信要求[7-8]。但是由于大路径损耗、强噪声干扰、多径效应等不利因素的影响，工厂射频环境通常十分恶劣，导致无线通信极不可靠[9]。为提升数据传输的可靠性，重传机制被广泛采用。目前关于重传方法的研究主要集中在上行数据传输方面[10-18]，而针对下行数据传输的重传方法[19-24]不适用于WIA-FA网络。文[6]和文[25]针对WIA-FA网络采取基于静态时隙预留的单播重传模式，通信资源的利用率较低，无法满足工业的高可靠通信要求。针对以上问题，本文提出了一种面向WIA-FA网络下行数据传输的灵活可靠重传方法(flexible and reliable downlink retransmission，FRDR)。FRDR的创新思想在于可以动态地根据传输结果和可用资源决定重传模式，提升资源利用效率。具体贡献为：
1) 首次针对WIA-FA网络，提出一种新型超帧结构，一个超帧分为多个子超帧，子超帧又分为按需重传子超帧和循环重传子超帧两种，分别支持按需重传模式与循环重传模式。
2) 分别对循环重传与按需重传两种重传模式进行了可靠性建模分析，网关动态选择更可靠的重传模式进行数据传输，提升了数据传输的可靠性。
3) 通过大量仿真，分析了重要参数对FRDR的可靠性影响。仿真结果还表明，FRDR相比于传统的重传方法在可靠性方面具有明显的优势。
1 相关工作为提升数据传输的可靠性，重传机制被广泛采用。根据数据传输方向的不同，现有的IWN重传方法可分为两种。一种是面向上行数据传输的重传方法，即网络中的节点将感知数据发送给网关；另一种是面向下行数据传输的重传方法，即网关将控制信息发送给网络中的节点。
上行数据传输：文[10]基于网络编码算法对整体NACK(BlockNACK)重传方法进行了改进，实验证明，它在可靠性上优于传统的BlockNACK、主/从和冗余TDMA方法。文[11]提出了一种基于中继节点的重传方法，在该方法中，重传时隙被循环分配给首次传输失败的节点，在每个重传时隙中网关选用传输可靠性更高的中继节点向节点发送数据包，从而获得了更高的传输可靠性。针对异质信息收集问题，文[12]将不同设备的信息产生周期作为子周期，各个子周期的最小公倍数作为宏周期，并提出了一种基于整数线性规划的重传方法，该方法首先确定每个设备在其子周期内被分配的时隙数量，之后确定每个设备在其传输时隙中的重传方法。文[13]提出了基于动态优先级的重传方法，其中截止期越接近的数据流调度的优先级越高，从而降低了数据包超时的概率。文[14]针对采用轮询协议的工业无线网络，提出了基于排队和自适应的重传方法，并且通过仿真和实验证明了它们在不同外部干扰条件下的高可靠性能。文[15]提出了同时集成共享时隙竞争算法和时隙资源调度算法的重传方法，该方法可以减小当链路或节点失效时重设计的开销。文[16]分别考虑了数据包传输失败后立即进行持续重传和在一定时间区间内完成重传的场景，并利用干扰感知松弛度理论进行了重传方法的设计，有效提升了调度成功率和传输可靠性。文[17]将共享链路策略和虚拟令牌思想引入重传方法的设计中，相比于基于静态预留时隙的重传方法，提升了链路的利用效率和可靠性。文[18]提出了一种自动按需重传方法，该方法根据实际的数据传输结果，按需预留重传时隙，在保证确定性时延的情况下，提高了数据传输的可靠性。
下行数据传输：文[19]提出了一种结合循环重传的混合自动重传机制，在该机制中，网关将数据包循环重传一定次数后再接收节点发送的NACK，从而减少了需接收NACK的数量，节约了信道资源。文[20]提出了一个基于交叠NACK的重传方法，通过设计一个特殊的NACK结构，使网关能够识别发生碰撞后的NACK。于是，各个节点可以同时发送NACK，网关因此可以获得更多的重传机会。文[21]提出了Occupy Cow协议，即借助无线传输的开放性特点，允许接收到网关数据的节点作为中继节点向接收失败的节点重传数据，从而充分利用多用户分集提升数据传输的可靠性。针对下行正交频分多址网络，文[22]提出了一种综合索引编码的数据重传方法，在该方法中，接收数据包失败的节点会监听并接收其余子信道上的数据包，并将正确接收到的数据包的ID告知网关，网关根据该信息并利用索引编码技术进行下一次重传，减少了重传使用的子信道数目，提高了重传效率。文[23]提出了一种基于快速可解网络编码的重传方法，在该方法中，每个节点收听并存储公共信道上的所有数据包，之后将其正确收到数据包的ID反馈给网关，网关利用该信息和快速可解网络编码技术来构建重传数据包，显著减少了重传数据包的个数。文[24]考虑了随机下行传输情况，即在数据周期内网关以一定的概率向每个接收节点发送数据，并提出了一个基于马尔可夫决策过程的重传方法。文[6, 25]介绍了目前国际上唯一一个工厂自动化网络国际标准WIA-FA的协议架构和技术特点，重点阐述了下行单播重传机制，并给出了基于WIA-FA的AGV无线调度系统下行重传方法设计和示范应用。
综上，目前关于重传方法的研究主要集中在上行数据传输方面[10-18]，在上行数据传输中，网关可以直接获知数据接收情况。但是，在下行数据传输中，网关需要借助ACK等手段获知数据接收情况，不仅需要更多通信资源而且ACK的传输不一定可靠，故针对上行数据传输的重传方法一般不适用于下行数据传输；在针对下行数据传输的重传方法中，文[19-24]提出时空码多维度的冗余通信技术，但是与WIA-FA标准不兼容，不适用于具有高可靠低时延通信需求的WIA-FA网络。文[6]和文[25]所提出方法虽然适用于WIA-FA网络且考虑了工业特点，但主要采取静态时隙预留以及单一的重传方法，导致通信资源的利用率较低，在网络规模增加或者信道变差的情况下无法满足工业现场高可靠通信要求。基于上述讨论可知，目前迫切需要一种面向WIA-FA网络下行数据传输的灵活可靠重传方法，本文应运而生。
2 WIA-FA网络 2.1 网络模型如图 1所示，本文考虑一个WIA-FA网络，网络中包含一个网关(GW)，N0个现场设备(FDi，i=1，2，…，N0)，M个接入设备(ADj，j=1，2，…，M)。GW与AD之间通过有线网络连接，AD与FD之间通过无线网络连接。本文研究WIA-FA下行周期数据的可靠传输(GW→FD)。网络运行时间以时隙为单位，假设下行数据的周期为L0个时隙。为便于表述，本文定义L0个时隙为一个超帧，未能在超帧内被FD成功接收的数据包将被GW丢弃。因此，本文参考文[15]和文[18]，将传输可靠性定义为一个超帧内FD成功接收GW数据包的概率。为保证下行数据的可靠传输，GW采用TDMA机制对时隙资源集中调度。尽管如此，由于大路径损耗、强噪声干扰、多径效应等因素的影响，工业现场中的无线传输很容易发生丢包。令无线下行链路(AD→FD)的丢包率为P，无线上行链路(FD→AD)的丢包率为Q。假设(P，Q)在一个超帧内是固定的，在不同超帧中(P，Q)可以是变化的。由于有线通信的高可靠性，本文不考虑GW和AD之间的丢包，因此下行数据传输的丢包率仅由无线链路决定。考虑(P，Q)，本文致力于提出一个高效重传方法，通过提高L0个时隙资源的利用率，保障下行数据的可靠传输。
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| 图 1 网络模型 Fig.1 Network model |
为便于阅读，表 1列出了本文中用到的主要符号。
| 符号 | 符号含义 |
| N0 | 现场设备的数量 |
| M | 接入设备的数量 |
| P | 下行链路的丢包率 |
| Q | 上行链路的丢包率 |
| L0 | 超帧中包含的时隙数量 |
| C | 空白时段包含的时隙数量 |
| Nω | 第ω次数据传输后，仍需要接收下行数据的FD数量的期望 |
| Nω，1 | 第ω次数据传输后，未成功接收数据包的FD数量的期望 |
| Nω，2 | 第ω次数据传输后，发送ACK失败的FD数量的期望 |
| tω，1 | 第ω+1次数据传输中，传输数据包占用的时隙数量的期望 |
| tω，2 | 第ω+1次数据传输中，传输ACK占用的时隙数量的期望 |
| Lω | 第ω次ODR传输后的超帧剩余时隙数 |
| Nω | 第ω次ODR传输后需要接收下行数据的FD数量 |
| Nω，1 | 第ω次ODR传输后未成功接收数据包的FD数量 |
| Nω，2 | 第ω次ODR传输后发送ACK失败的FD数量 |
| RFRDR1(ω) | 第ω+1个子超帧采用CRDR后，Nω，1个FD的传输可靠性 |
| RFRDR2(ω) | 第ω+1个子超帧采用CRDR且下一个子超帧采用ODR后，Nω，1个FD的传输可靠性 |
WIA-FA针对网络中的下行数据传输定义了多单播重传模式(MUR)。在MUR中，GW首先将数据包发送给AD，再由AD依次循环发送给FD。AD的重传次数(Rmax)由单次循环丢包率(LRP=PM)和目标丢包率(LRT)决定。图 2给出了MUR的超帧结构，其包括信标时段和数据时段：
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| 图 2 MUR的超帧 Fig.2 Superframe for MUR |
信标时段：长度为M个时隙，每个时隙用于不同AD广播一次信标。信标中包含了需要接收数据包的FD的地址以及数据传输阶段的调度表。鉴于信标的重要作用，GW可通过先进信道编码和增加传输功率等技术手段保证信标的可靠传输。
数据时段：长度为(Rmax+1)MN，用于AD向FD循环传输数据包。WIA-FA中规定的Rmax计算方法为
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(1) |
其中，⌈⋅⌉表示向上取整。
3 灵活可靠下行重传方法在MUR中，Rmax是基于信道的统计丢包率计算得到，一方面与实际所需的重传次数不完全一致，另一方面可能造成超帧中剩余时隙的浪费，进而导致可靠性指标无法达到。
为了克服MUR中存在的缺点，本文提出了一种灵活可靠下行重传方法FRDR。FRDR采用了一种新型超帧(如图 3所示)，一个超帧可以分为多个子超帧，子超帧可以分为按需重传子超帧与循环重传子超帧，分别对应按需重传模式(3.1节)与循环重传模式(3.2节)下网络设备的运行规则。该超帧支持在两种重传模式之间进行灵活切换，从而融合了二者的优点。
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| 图 3 FRDR的超帧 Fig.3 Superframe for FRDR |
为了克服MUR中Rmax与实际所需重传次数不一致的问题，本节提出了按需重传模式(On-Demand Retransmission mode，ODR)。如图 3所示，ODR子超帧由4个时段构成，分别是信标时段、按需重传时段、ACK时段和空白时段。信标时段长度为M个时隙，AD1，…，ADm依次利用一个时隙向FD广播信标。信标中包含了未成功接收数据包的FD的地址以及按需重传时段和ACK时段的调度表。如果FD发现信标中包含自己的地址，则其在按需重传时段中的预定时隙接收数据包，若成功接收数据包，还需要在ACK时段中的预定时隙向AD广播ACK；在按需重传时段，AD依次向未成功接收数据包或发送ACK失败的FD传输数据包；在ACK时段，AD接收FD发送的ACK并且将其转发给GW；在空白时段(长度为定值C)，GW根据接收到的ACK更新调度表，并将其发送给各个AD。
ODR的优点在于，根据前一轮的丢包情况确定当前轮的重传资源分配，从而避免了MUR中预留资源浪费或不足的问题，但需要传输多次ACK和信标，造成了较高的信令开销。
由于信标时段和空白时段均为固定长度，ODR的重传效率主要由按需重传时段和ACK时段决定，下面重点研究关键参数(Nω，1，Nω，2，Nω，tω，1，tω，2，ω≥0)之间的关系，为FRDR的可靠性分析奠定基础：
Nω，1：代表第ω次数据传输后，未成功接收数据包的FD数量的期望；
Nω，2：代表第ω次数据传输后，发送ACK失败的FD数量的期望；
Nω：代表第ω次数据传输后，仍需要接收下行数据的FD数量的期望；
tω，1：代表在第ω+1次数据传输中，传输数据包占用的时隙数量的期望；
tω，2：代表在第ω+1次数据传输中，传输ACK占用的时隙数量的期望。
在第1次数据传输前，所有的FD都未成功接收数据，也未成功发送ACK，所以有：
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(2) |
由于在一轮按需重传中，有M个AD向FD发送相同的数据包，所以FD端数据包丢包的概率为PM，故有：
|
(3) |
第ω次数据传输中，需要发送ACK的FD包括两个部分：一部分是在上一轮成功接收数据包但发送ACK失败的Nω-1，2个FD，这些FD在本轮按需重传中不需要再接收数据包，只需要发送ACK即可；另一部分是在本轮按需重传中成功接收数据包的Nω-1，1(1-PM)个FD。这些FD将ACK广播给M个AD，M个AD又分别将这些ACK发送给GW，所以GW接收ACK失败的概率为QM。于是有：
|
(4) |
GW认为发送ACK失败的FD和未成功发送数据包的FD均需要在下一轮重传中接收数据包，所以有：
|
(5) |
和
|
(6) |
为了克服MUR中的剩余时隙浪费问题，本节提出了循环重传模式(Cyclic Reservation Diversity Retransmission mode，CRDR)。如图 3中CRDR子超帧，CRDR不定义最大重传次数Rmax，而是循环重传数据包直到超帧结束。CRDR通过充分利用剩余时隙资源创造更多重传机会以提高传输的可靠性，但是大量的无效重传(传输成功的数据包被多次重传)导致资源利用率仍然不高。
如图 3所示，本文令第ω次ODR传输后的超帧剩余时隙数为Lω，需要接收下行数据的FD数量为Nω。CRDR的重传效率主要由Lω和Nω决定。为了便于描述，定义符号qω和rω：
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(7) |
其中，⌊⋅⌋表示向下取整。
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(8) |
其中，mod代表取余运算。
根据式(7)可知，Nω个FD都至少获得了qω次接收数据包机会。根据式(8)可知，在第qω+1次数据传输中，只有rω个FD获得了接收数据包的机会。对于任意FD，其属于rω个被选中FD的概率为rω/Nω，不属于的概率为(Nω-rω)/Nω。注意到，Nω个FD包括Nω，1个未成功接收数据包的FD和Nω，2个发送ACK失败的FD。对于其中的Nω，1个FD，其传输可靠性为RCRDR(Nω，1，Lω)，对于其中的Nω，2个FD，其传输可靠性为1，所以Nω个FD的平均传输可靠性为
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(9) |
其中，
|
(10) |
由以上分析可知，ODR的预留资源和实际所需相匹配，但是需要多次使用ACK和信标；CRDR虽然无需ACK，但是无效重传多。FRDR采取如图 3所示的超帧结构，充分利用ODR和CRDR的优点，即在超帧起始阶段(此时无效重传对可靠性影响更大)采用ODR子超帧，在超帧的末端(此时信令开销对可靠性影响更大)采用CRDR子超帧。
在数据传输过程中，FRDR在线实时判断当前子超帧应采取的重传模式。同3.2节，假设当前子超帧为第ω+1个子超帧，GW可获知Lω和Nω的数值，但是不可获知Nω，1与Nω，2的数值。在Nω≠0的情况下，GW计算当前子超帧采用CRDR(如图 4所示)后Nω，1个FD的传输可靠性RFRDR1(ω)和当前子超帧采用ODR且下一个子超帧采用CRDR(如图 5所示)后Nω，1个FD的传输可靠性RFRDR2(ω)。如果RFRDR1(ω)≥RFRDR2(ω)，那么当前子超帧采用CRDR，GW循环重传数据包至超帧结束；如果RFRDR1(ω) < RFRDR2(ω)，当前子超帧采用ODR。在ODR子超帧结束后，若Nω+1=0则结束数据重传，否则重复上述过程判断下一个子超帧的重传模式。接下来，给出RFRDR1(ω)与RFRDR2(ω)的计算方法。
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| 图 4 第ω+1个子超帧采用CRDR Fig.4 Adopting CRDR in the(ω+1)-th sub-superframe |
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| 图 5 第ω+1个子超帧采用ODR Fig.5 Adopting ODR in the (ω+1)-th sub-superframe |
如果第ω+1个子超帧采用CRDR，RFRDR1(ω)的计算考虑Lω的两种情况：
情况1.1：Lω≤M。如图 4所示，超帧在信标时段结束，未进行数据传输，显然：
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(11) |
情况1.2：Lω>M。此时，超帧在循环重传时段结束，基于式(10)可得
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(12) |
如果第ω+1个子超帧采用ODR且第ω+2个子超帧采用CRDR，RFRDR2(ω)的计算考虑Lω与Nω的4种情况：
情况2.1：Lω≤M。如图 5所示，超帧在ODR子超帧的信标时段结束，未进行数据传输，显然：
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(13) |
情况2.2：M < Lω≤M+NωM。此时，超帧在ODR子超帧的按需重传时段结束。由于未传输ACK，此时ODR子超帧等价于CRDR子超帧，基于式(10)可得
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(14) |
情况2.3：M+NωM < Lω≤M+NωM+Nω+C+M。此时，超帧在ODR子超帧的ACK时段、空白时段或者CRDR子超帧的信标时段结束，不能进入CRDR子超帧的循环重传时段。由于ACK以及信标属于信令开销，此时的ODR子超帧等价于超帧长度为M+NωM的CRDR子超帧，所以有：
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(15) |
情况2.4：Lω>M+NωM+Nω+C+M。此时，超帧剩余时隙足够开始CRDR子超帧的循环重传时段。CRDR子超帧包含的时隙数为
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(16) |
为对传输可靠性进行估算，本文假设Nω，1/Nω，2=Nω，1/Nω，2。根据式(3)~式(5)可以得到ODR子超帧过后，需要接收下行数据的FD数量期望为
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(17) |
由于
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(18) |
当
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(19) |
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(20) |
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(21) |
从式(20)、式(21)中的
当
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(22) |
由以上分析可知，GW将M、P、Nω、Lω、Nω，1、Nω，2等数据代入式中即可计算出RFRDR1(ω)和RFRDR2(ω)，不需要循环计算和额外存储空间，故FRDR的时间复杂度与空间复杂度均为O(1)。另外，GW一般具有较强的计算能力和储存能力，能够在给定空白时段完成可靠性分析和重传模式的在线选择。因此，FRDR是一个可行且适用于WIA-FA下行数据传输的重传方法。
4 仿真实验本节做了大量仿真来验证FRDR的有效性，所选用的参数配置如表 2所示。为了更清晰地展示结果，对比图中均采用丢包率(packet loss rate，PLR)作为指标来衡量方法的可靠性性能，仿真中的PLR对比曲线均是对系统运行106个超帧后的统计结果取平均值所得。本文选取如下两个典型重传方法作为FRDR的对比方法。
| 参数 | 配置 |
| 信道数量 | 1个 |
| 空白时段长度(C) | 1个时隙 |
| 超帧长度(L0) | 300~550个时隙 |
| FD的数量(N0) | 80~120个 |
| AD的数量(M) | 1~4个 |
| 下行信道丢包率(P) | 0.1~0.5 |
| 上行信道丢包率(Q) | 0.1~0.5 |
● MUR：WIA-FA的默认下行数据重传模式，被设置为106[20]。
● AODR：超帧开始即采用ODR直至超帧结束[13]。
图 6展示了当(M，N0，P，Q)=(3，100，0.3，0.3)时，各个方法的PLR随着L0变化时的图像。随着L0的增加，重传可用时隙增多，各方法的PLR均成下降趋势，但FRDR的PLR始终小于等于其它两种方法。当L0≤411时，FRDR和MUR的PLR相同，这是因为FRDR在第一次数据传输时，就选择了CRDR。此时，AODR的PLR最高，且不随超帧长度的增加而下降，这是因为ODR子超帧在ACK时段、空白时段或者信标时段结束，增加L0无益于PLR性能。当L0>411时，FRDR的PLR明显低于其它两种方法，这是由于FRDR可以动态地根据丢包数和超帧剩余时隙数灵活选择重传模式，从而更加有效地利用了时隙资源。
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| 图 6 PLR与L0关系图 Fig.6 Relationship between PLR and L0 |
图 7展示了当(L0，M，P，Q)=(450，3，0.3，0.3)时，各个方法的PLR随着N0变化时的图像。随着N0增加，每个FD分到的时隙资源变少，PLR呈上升趋势，但FRDR的PLR始终小于等于其它两种方法。当N0≥110时，FRDR为了避免信令开销，第1个子超帧就选择了CRDR，因此，FRDR和MUR的PLR相同，并且低于AODR。当N0 < 110时，FRDR的PLR比AODR和MUR都低，这是因为FRDR可以动态地选择重传模式，使得传输失败的数据包获得更多重传机会。
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| 图 7 PLR与N0关系图 Fig.7 Relationship between PLR and N0 |
图 8展示了当(L0，M，N0，Q)=(450，3，100，0.3)时，各个方法的PLR随着变化时的图像。随着P的增加，下行丢包变多，需要更多重传，但时隙资源是有限的，这导致PLR呈上升趋势。图 9展示了当(L0，M，N0，P)=(450，3，100，0.3)时，各个方法的PLR随着Q变化时的图像。MUR的PLR不随着Q的变化而改变，这是因为MUR不使用ACK，所以上行信道条件不会影响MUR的PLR。随着Q的上升，AODR与FRDR的PLR呈上升趋势，这是因为ACK的丢失，导致无效重传增多，时隙资源利用率下降。图 8和图 9中FRDR的PLR是最小的，这说明FRDR在各种信道条件下都可以有效提升数据传输可靠性。
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| 图 8 PLR与P关系图 Fig.8 Relationship between PLR and P |
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| 图 9 PLR与Q关系图 Fig.9 Relationship between PLR and Q |
图 10展示了当(L0，N0，P，Q)=(420，100，0.3，0.3)时，各个方法的PLR随着M变化时的图像。FRDR的PLR在M的不同取值条件下均小于等于其他两种方法，且其不随着M单调变化。当M=2时，FRDR可以取得最小的PLR。这给实际的网络设备的配置提供了一个参考，即可通过部署最优的AD个数实现最高的传输可靠性。
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| 图 10 PLR与M关系图 Fig.10 Relationship between PLR and M |
图 11展示了当(L0，M，N0，P，Q)=(600，3，100，0.3，0.3)时，各个方法的数据包时延频率分布。相比于MUR，FRDR与AODR的时延频率分布大致相同，且所有数据包的时延不超过500个时隙。为了更清晰地对比FRDR与AODR的时延频率分布，图 12给出互补累积频率分布图(complementary cumulative frequency distribution，CCFD)。由图 12可以看出，当时延大于400时隙时，FRDR的CCFD曲线略低于AODR的CCFD曲线，这说明FRDR的数据包时延分布在较小的时延范围。
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| 图 11 时延频率分布 Fig.11 Delay frequency distribution |
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| 图 12 互补累积频率分布 Fig.12 Complementary cumulative frequency distribution |
本文提出一种面向WIA-FA网络下行数据传输的灵活可靠重传方法FRDR。FRDR采用了一种新型的超帧结构，该超帧结构通过引入子超帧的概念，可以支持在一个超帧内实现ODR子超帧和CRDR子超帧的在线灵活选择。分别对ODR和CRDR重传模式进行了可靠性建模，分析结果使得FRDR可动态选择更可靠的重传模式。仿真结果表明，在各种参数条件下FRDR在可靠性方面性能均优于传统方法。
未来工作主要有两个方面：一方面是对FRDR进行原型开发与测试；另一方面是智能反射平面与FRDR的联合设计，即利用智能反射平面重新配置无线传输环境，提升传输可靠性。
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