본 논문에서는 블루투스(Bluetooth) 시스템에서의 각 마스터-슬레이브 쌍(Master-Slave pair)에 대한 수율 (throughput)과 지연(delay), 즉 형평성(fairness) 측면 모두를 고려한 효율적인 QoS (Quality of Service) 기반 MAC (Medium Access Control) 스케쥴링(scheduling) 알고리즘을 제안한다. 특히 기존에 제안한 T-D PP (Throughput-Delay Priority Policy) 방식[6]의 단점을 보완하여 이에 대한 성능 개선이 이루어진 수정된 T-D PP 방식, 즉 MTDPP (Modified T-D PP) 알고리즘을 제안한다. 블루투스가 마스터 중심의 TDD (Time Division Duplex) 방식으로 동작하며 기본적으로 라운드로빈(Round Robin) 방식의 스케쥴링을 수행하므로 전송할 큐(queue)에 데이터가 없는 경우에도 POLL 및 NULL 패킷(packet)으로 인한 슬롯(slot) 낭비가 발생한다. 이러한 링크 낭비 문제를 해결하기 위해 많은 알고리즘들이 제안되어 왔고, 그 중 큐 상태 기반 우선순위(priority)방식과 저전력 모드(low power mode) 기반의 알고리즘이 비교적 좋은 성능을 보인다. 하지만 이들은 트래픽(traffic) 특성에 따라 일정하지 않은 성능을 나타내며, 추가적인 계산과정과 시그널링(signaling) 오버헤드(overhead)가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 놀은 수율과 낮은 지연을 보장하는 새로운 알고리즘을 제안하며, 시뮬레이션 결과를 통해 적절한 파라미터(parameter)의 선택이 기존의 방식에 비해 전반적인 성능의 향상을 가져옴을 보인다.
In this paper, we propose an efficient and QoS-aware MAC scheduling algorithm for Bluetooth, which considers both throughput and delay performance of each Master-Slave pair in scheduling decisions, and thus, attempts to maximize overall performance. The proposed algorithm, MTDPP (Modified Throughput-Delay Priority Policy), makes up for the drawbacks of T-D PP (Throughput-Delay Priority Policy) proposed in [6] and improves the performance. Since Bluetooth employs a master-driven TDD based scheduling algorithm, which is basically operated with the Round Robin policy, many slots may be wasted by POLL or NULL packets when there is no data waiting for transmission in queues. To overcome this link wastage problem, several algorithms have been proposed. Among them, queue state-based priority policy and low power mode-based algorithm can perform with high throughput and reasonable fairness. However, their performances may depend on traffic characteristics, i.e., static or dynamic, and they require additional computational and signaling overheads. In order to tackle such problems, we propose a new scheduling algorithm. Performance of our proposed algorithm is evaluated with respect to throughput and delay. Simulation results show that overall performances can be improved by selecting suitable parameters of our algorithm.
