第四章 simulation
4.1 模擬模型假設
在本章節中，我們將比較我們選取閘道伺服器的方法對網路的影響。除了我們自己 提出的 Load Balancing 選取法外，將與我們提出的方法比較的樣本分別是：
（1）Nearest 選取法：選取離 initial backhaul router 最近的閘道伺服器
（2）Random 選取法：隨機選取閘道伺服器。
我們將針對閘道伺服器的負載狀況和建立路由路徑的失敗率進行比較與分析。
4.1.1 網路拓樸架構
我們將針對平衡（balanced）的環境與不平衡（unbalanced）的環境兩種不同的狀 況作分析，balanced 的環境主要是作為比較的樣本。而圖 4.1 和圖 4.2 則分別顯示我 們模擬所使用的 wireless mesh network 拓樸模型。拓樸模型主要是一個由十六個 backhaul router 和兩個閘道伺服器的網狀網路，每一個 backhaul router 與其上下左 右相鄰的 backhaul router 相連，每一個 link 的頻寬都設定成 54Mbps。
圖 4.1可以明顯看出是用在balanced的拓樸和環境變數下的。
圖 4.2則是unbalanced的拓樸和環境變數，和圖 4.1的差異在於少了GW1 到BR13 的 那一條link，因此閘道伺服器的接受流量能力也就不會相同，即兩個閘道伺服器的 capacity不同，我們可以從這個拓樸環境下，再去探討當有unbalanced的環境變數的情 況會是如何。unbalanced的環境變數設定在後面的 4.1.2 有詳細的講解。
由於在現實環境下，受到使用者的使用習慣，環境中使用群組差異性，時間上的因 素等等各式各樣的外在變數的影響，balanced 的環境變數是不大可能出現的情況，所以 balanced 的拓樸和環境變數的比較其實沒有很大的意義。因此，本論文比較注重在當在 unbalanced 的狀況下，選取法的效能的比較方面。
圖 4.1 Topology Model 1 of Simulation
圖 4.2 Topology Model 2 of Simulation
右半部 左半部
4.1.2 模擬架構
我們的模擬是以 event-driven 模擬器為架構，主要分成兩個階段。在 session 階 段，會做路由以及 resource reservation；在 packet 階段，則會開始傳送 data 封包。
我們模擬的架構中包含有兩種不同的 traffic 種類，他們有不同的 bandwidth 需求，一 個是 3Mbps，另一個則是 8Mbps，而 mobile node 需求哪一種 bandwidth 是隨機選擇的。
至於 mobile node 的 departure rate 則是採用 poisson distribution 來決定的，其λ 值設成一個人平均在系統中會呆上 3.33 個單位時間，也就是說每單位時間有 0.3 個人
會離開。
由於在現實世界中，不大有機會會是 balanced 的環境變數，所以就可以針對現實 世界的狀況來做出有許多不同的考量，設定出多樣的環境變數，並藉由調整他們來控制 unbalanced 的狀況。但在本論文中，為了避免太多的變數交互影響，所以目前只有設一 個環境變數，那就是 mobile node attach 到特定區域的 backhaul router 的機率。因 為 path request 是從 mobile node attach 到的 initial backhaul router 起始到 initial backhaul router 所選定的閘道伺服器，所以這個環境變數對於不同的選取法和網路的 流量狀況會有很大的影響。
在此，我們針對不同的區域設定不同的 mobile node attach rate。像是在校園網 路中，白天和晚上不同區域的使用者數目會有很大的差異。白天因為學生要上課，或是 node attach 機率，來作為設定 balanced 或 unbalanced 的環境變數參數。
4.1.3 performance metrics
這邊將先介紹一下會用作效能評估的 metrcis。除了閘道伺服器的負載（loading）
狀況外，接著比較重要的就是連線失敗率（call blocking rate）。連線失敗的情況包 含因為路由演算法沒有找到有足夠資源的路徑，或者是選定好的路徑在做 reservation 時沒有足夠的資源。後面這種狀況發生原因是因為在找適當的路徑時沒有一邊找一邊就 reserve 下來，而是找好路徑後，再一路從閘道伺服器端 hop-by-hop reserve 回 initial backhaul router，所以可能是尋找路徑的時候有足夠的頻寬，但當要 reserve 的時候 在這段時間差內已經被別的路徑 reserve 去了，導致 reservation 失敗。
雖然連線失敗率可以看出 mobile node 被拒絕的機率，但由於在我們的架構中，
mobile node 可已有兩種不同的 request bandwidth，所以另外增加了一個頻寬連線失 敗率（bandwidth blocking rate）。Bandwidth blocking rate 的定義是失敗的頻寬佔 總共 request 的頻寬的百分比。因為當 mobile node 需求不同的頻寬時，一個低的 call
blocking rate 並不一定代表說他的效率就比較高，可能是他靠拒絕頻寬需求比較大的 mobile node 來服務更多的低頻寬需求的 mobile node，這樣是不合公平原則的，每個 mobile node 的使用網路權力應該是相同的，不能有偏好。