本文档属于类型a，是一篇关于Wi-Fi 8多接入点（AP）协调空间复用技术（Multi-AP Coordinated Spatial Reuse, MAPC）的原创性研究论文。以下是针对该研究的学术报告：
主要作者及发表信息
本研究由Universitat Pompeu Fabra的David Nunez和Boris Bellalta团队，以及Cisco Inc.的Malcom Smith合作完成，发表于2023年第21届地中海通信与计算机网络会议（Mediterranean Communication and Computer Networking Conference, MedComNet）。文章标题为《Multi-AP Coordinated Spatial Reuse for Wi-Fi 8: Group Creation and Scheduling》。
学术背景
科学领域：本研究属于无线局域网（WLAN）领域，聚焦下一代Wi-Fi 8标准中的多接入点协调（Multi-AP Coordination, MAPC）技术。
研究动机：随着高带宽实时应用（如视频流、云游戏、VR/AR）的普及，密集部署的AP因信道争用和干扰导致性能下降。传统方案（如AP密集化）因信道资源有限而难以解决此问题。
目标：提出一种框架，通过定期协调多AP传输，结合空间复用（Spatial Reuse, SR）技术，提升网络整体性能，同时兼容现有Wi-Fi操作。
研究流程与方法
1. MAPC框架设计
- 核心机制：在周期性MAPC传输中，通过中央控制器（Central Controller, CC）协调AP组的传输。每组传输分为协调时隙（Coordinated Slot），支持时分多址（TDMA）或增强型TDMA（结合SR）。
- 关键创新：提出“At-most-k”算法动态构建SR兼容的AP组（最多包含k个AP），并通过两种调度算法（基于单AP或全组状态）选择传输组。
- 实验设置：模拟一个包含9个AP和27个站点（STA）的企业场景，AP部署在10×10米子区域中心，STA随机分布。
2. SR兼容组构建（第一阶段）
- 算法逻辑：以单个AP为参考节点，迭代添加RSSI（接收信号强度）最低的候选AP（减少干扰），并通过信干噪比（SINR）阈值γ验证兼容性。
- 参数优化：γ=20 dB时，组内AP数量k=3可实现最佳性能（过高γ导致组规模过小，过低γ降低传输速率）。
3. 调度算法（第二阶段）
- 四类算法：
- Per-AP型：选择缓冲区数据量最大（NumpkSingle）或等待时间最长（OldpkSingle）的AP，再从其所属组中选最优组。
- Per-Group型：直接选择数据总量最大（NumpkGroup）或总延迟最长（OldpkGroup的组。
- 公平性处理：Per-Group算法归一化组规模以避免小规模组饥饿。
4. 模拟验证
- 工具与参数：使用Matlab仿真，参数包括TTxOP-max=3 ms、γ=20 dB、k=3。
- 性能指标：对比吞吐量、平均延迟、95%分位延迟及MAPC时隙占用率。
主要结果
- 吞吐量与延迟：
- SR算法（如NumpkSingle）在高负载下吞吐量比传统TDMA高40%，平均延迟降低50%。
- Per-AP算法（NumpkSingle/OldpkSingle）在低/中负载下表现更优，因其优先服务高负载AP。
- 参数影响：
- γ=20 dB时，k=3的组能平衡SINR与组规模；γ=14 dB时k=3因干扰增加导致性能下降。
- 最差延迟：NumpkSingle的95%分位延迟比Per-Group算法低15%，因其更高效调度数据包。
结论与价值
科学价值：
- 提出首个结合SR的MAPC动态组构建与调度框架，为IEEE 802.11bn标准提供理论支持。
- 证明Per-AP调度在高密度场景中的优越性，揭示了缓冲区状态对延迟优化的关键作用。
应用价值：
- 可部署于企业级Wi-Fi网络，显著提升密集环境下的实时服务质量（QoS）。
- 参数配置指南（如γ=20 dB、k=3）为实际部署提供参考。
研究亮点
- 创新算法：At-most-k算法通过SINR动态筛选兼容AP组，复杂度低且可扩展。
- 性能突破：首次证明Per-AP调度在延迟敏感场景中的优势，颠覆了传统组调度理念。
- 场景适配性：框架支持混合协调与非协调传输，兼容现有Wi-Fi设备。
其他发现
- 时隙效率：Per-Group算法（如OldpkGroup）的MAPC时隙占用率高达98%，而Per-AP算法可释放更多时间给非协调传输。
- 随机场景鲁棒性：在1000次随机部署测试中，NumpkSingle的95%分位延迟稳定性优于其他算法。