數據分析與改進方式

本節將進行上述比較結果之數據分析，以及改進的方法

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4.1 比較方法、分析項目及評估場景

此章節我們將比較原始之 Hamming Distance Based Algorithm 以及本論文提 出之 Imoroved Hamming Distance Algorithm 兩演算法的重傳吞吐量以及封包傳 輸的成功率。表 4-1 為參數設定之詳細內容，window size 我們將設定為 6、8、

10、12，而終端節點數也設定為 6、8、10、12，並且我們擁有兩種不同的場景，

場景一為只進行單一回合的比較；場景二為比較重傳 100 個封包的比較。接下 來的章節中將顯示出比較結果，其中 HD 代表 Hamming Distance Based Algorithm；

IHD 代表 Improved Hamming Distance Based Algorithm。

表 4-1 實驗參數、場景設定

Window Size

Mobile Terminal

Scenario

one transmission slot、

one hundred retransmitted packets

4.2 吞吐量之結果比較

吞吐量的定義為合併封包組合之 Hamming Distance 的總和；換句話說即是 假設在沒有 Packet loss 的情況下，有多少封包可以成功的重傳。

圖 4-1 為單一 transmission slot 下兩演算法之吞吐量比較，可以明顯的發現 Improved Hamming Distance Based Algorithm 不論 window size 以及 mobile terminal 的數量多寡，皆能有較高的重傳吞吐量。

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圖 4-1 Throughput in One Transmission Slot

圖 4-2 Throughput with One Hundred Retransmitted Packets

圖 4-2 為兩演算法重傳 100 個封包後的吞吐量比較，結果顯示在較小 window size 以及較少 mobile terminal 的狀況下，Improved Hamming Distance

0

6*6 8*8 10*10 12*12

The nunber of packet

Window size*Mobile Terminals

HD

6*6 8*8 10*10 12*12

The number of packet

Window size*Mobile Terminals

HD IHD

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Algorithm 跟原始 Hamming Distance Based Algorithm 有相近的重傳吞吐量，但 在 window size 較大、mobile terminal 較多的狀況下無法取得較好的重傳吞吐 量。

4.3 封包傳輸成功率之結果比較

封包傳輸成功率的定義為需要重傳之封包中成功重傳的比率，以下我們也

將比較單一 transmission slot 的情況以及重傳 100 個封包後的結果比較。

圖 4-3 Packet Successful Delivery Ratio in One Transmission Slot

圖 4-3 為比較單一 transmission slot 之下的封包傳輸成功率，如圖所示不論 window size 的大小以及 mobile terminal 的數量，Improved Hamming Distance Algorithm 的封包傳輸成功率皆比原始的 Hamming Distance Based Algorithm 來

0.77

6*6 8*8 10*10 12*12

packet delivery ratio

Window size*Mobile Terminals

HD IHD

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的出色，但是隨著 window size 以及 mobile terminal 的增加，兩者之間成功率的 差距越小。

圖 4-4 Packet Successful Delivery Ratio with One Hundred Retransmitted Packets

圖 4-4 為重傳 100 個封包的封包傳輸成功率，結果顯示在較小 window size 和較少 mobile terminal 的情況下，Improved Hamming Distance Algorithm 雖然沒 有較好的結果，但在 window size 以及 mobile terminal 數量較大時，相較原始的 Hamming Distance Based Algorithm 有較好的封包傳輸成功率。

造成此現象的因素為在 window size 較小的狀態下，Improved Hamming Distance Algorithm 較容易造成特定使用者皆無收到任何封包的情況，導致在 window size 小的情況下無法有比原始 Hamming Distance Based Algorithm 更好 的封包傳輸成功率，在 4.4 節中我們將更詳細的說明造成此情況的原因。

6*6 8*8 10*10 12*12

packet delivery ratio

Window size*Mobile Terminals

HD IHD

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4.4 數據分析與改進方式

從上一節的實驗結果數據可以發現，在單一 transmission slot 的狀況下，本 論 文 提 出 的 Improved Hamming Distance Algorithm 相 較 於 原 始 Hamming Distance Based Algorithm 都能有相近甚至有更好重傳吞吐量以及封包傳輸成功 率，但是在重傳 100 個封包的狀況下，我們提出的 Improved Hamming Distance Algorithm 就未必能擁有較好的吞吐量以及成功率，而造成此現象的因素將由下 面敘述的範例來說明。

表 4-2 Packet Status Table of Simulation

P

P

P

P

P

P

U

1 0 1 0 0 1

U

1 1 1 1 0 0

U

0 0 0 0 0 0

U

0 0 1 0 1 1

U

1 1 0 1 0 0

U

1 1 0 0 1 0

表 4-2 中為造成 Improved Hamming Distance Algorithm 在重傳 100 個封包的 情況下，無法擁有較好的吞吐量以及成功率的範例，表中可以發現 U₃節點皆無 收到本 transmission slot 中的所有封包，因此不論網路編碼以何種配對方式重傳 封包，U₃ 皆無法順利解開，也造成此回合的所有封包無法離開重傳的 window 中。為了要避免此狀況的發生，在上面的實驗過程中，我們將 pass 這六個封包 不再做重傳動作，而本論文提出的 Improved Hamming Distance Algorithm 沒有 考慮到上述例子中類似孤點的狀態形成的情況，因此在 window size 以及 mobile

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terminal 數量較小的狀況下，導致此情況形成的機會大幅增加，因此造成了在吞 吐量以及封包傳輸成功率都無法有所突破，甚至出現相對於原始 Hamming Distance Based Algorithm 較差的情形發生。

在下個章節中，我們將提出一個孤點優先圖形演算法來幫助解決孤點無法 重傳的問題，進而改善重傳的吞吐量以及封包傳輸成功率，並且改善實驗方式，

將設計一個暫存 Queue 用來儲存部份封包，來減少被 pass 掉的封包數量。

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第五章 利用孤點優先圖形演算法改進