第 4 章、效能分析
在本章節中，將介紹本文所提出的預測機制如何進行效能驗證，並針對模擬分析的 結果加以說明，第 4.1 節將描述效能驗證時的模擬環境與相關的參數設定，包含模擬情 境、模擬元件配置情形與模擬參數之設置；第 4.2 節將描述模擬過程中效能分析測量項 目的定義，包含行動預測準確率、連線重設次數、換手次數、資料傳遞帄均延遲時間、
封包抵達率及控制訊息成本；第 4.3 節至第 4.7 節將分別說明上述各項校能分析實驗，
包含實驗設計目的、實驗結果與小結。
4.1 模擬環境與參數設定
4.1.1 行動預測程序模擬
本文所提出之機制中，以隱藏式馬可夫 模型為基礎的行動預測程序，其估算
（Evaluation）與訓練（Training）的過程，透過 Matlab [32]來實現，主要有三個進行步 驟，詳述如下：
Step1、創建狀態轉換矩陣及觀察值機率矩陣：
首先輸入相對應的初始轉換機率，前者是參考曼哈頓移動模型（Manhattan Mobility Model）在都會環境中，車輛於街道口轉彎的帄均機率，參數設定分別為{左 轉→左轉：0.25、左轉→右轉：0.25、左轉→直行：0.5}、{右轉→左轉：0.25、右轉
→右轉：0.25、右轉→直行：0.5}、{直行→左轉：0.25、直行→右轉：0.25、直行→
直行：0.5}
後者則參考 MobiLib [46]所收集的行動觀測數據（Mobile Trace）中，行動用戶與 基地台之間的連線記錄，取其一個月的 Mobile Trace，從中彙整出行動用戶轉彎後到 各基地台間的觀察值機率，如 Table 4.1 所示，表中列出預測模型中觀察值在各狀態發 生的機率，其中 State 1 至 3 分別代表左轉、直行、右轉三個狀態，Symbol 1 至 3 分 別代表左轉、直行、右轉後離行動用戶最近的基地台，而狀態轉換機率與觀察值機率
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皆會隨著前一狀態的轉移結果而改變。
Table 4.1：Emission Probabilities Matrix Setup EMIS Symbol 1 Symbol 2 Symbol 3 State 1 0.72 0.2 0.08 State 2 0.23 0.64 0.13 State 3 0.03 0.22 0.75 Step2、產生觀察值序列：
用上一步驟建立好的機率產生一組觀察值序列，並設定序列的長度，本文中將觀 察值序列長度設為 1000，Table 4.2 為產生觀察值序列結果的範例，step 1 至 1000 代 表了觀察值序列的長度，每一步的 Symbol 值會儲存於 Sequence 中 ，State 1 至 3 分 別代表左轉、直行、右轉三個狀態，Symbol 1 至 3 分別代表左轉、直行、右轉後離行 動用戶最近的基地台。
Table 4.2：Example of Observed Sequences
step 1 step 2 step 3 step 4 step 5 …… step 1000 Sequence Symbol 1 Symbol 3 Symbol 1 Symbol 3 Symbol 1 …… Symbol 2
States 1 3 2 2 1 …… 2
Step3、計算最有可能的狀態序列：
接著利用第一個步驟產生的狀態轉換機率及觀察值機率，與前一步驟求得的觀察 值序列，透過基於動態規劃（Dynamic Programming）的維特比演算法（Viterbi Algorithm）
[47]，計算每個時間點最有可能的狀態，產生一組長度與觀察值序列相同的最佳狀態 序列。
Step4、評估與訓練預測模型參數：
將先前步驟產生的狀態序列、狀態轉換機率及觀察值機率，以疊代（Iterative）
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的方式，計算所有狀態轉換的期望值，針對每一步產生的機率矩陣進行調整，並定義 此評估過程中允許的最大疊代次數與容忍度（Tolerance），本文中將最大疊代次數設 定為 500 次，容忍度設定為 0.0001，藉此在評估過程中將機率值收斂。接著透過重新 評估的上述預測模型參數，求得更接近真實情形的預測狀態序列。
4.1.2 網路效能模擬
本文將行動預測的結果，透過 NS-2 模擬器 [48]來進行網路效能評估，模擬場景如 Figure 4.1 所示，在 1200*1200 公尺的都市街道環境中，隨機在街道路口周遭配置連接 雲端網路的四個基地台，一個行動終端節點代表接收雲端服務的訂閱車輛，最靠近此行 動終端節點的基地台將成為其本地代理基地台（Home Agent），基地台另外會以有線的 方式與路由器連接，路由器則連接到後端網路中的伺服器，即代表雲端服務的提供者。
為了更貼近真實的道路環境，本文使用模擬真實世界都市環境行動節點移動模式的 曼哈頓移動模型（Manhattan Mobility Model），車輛會沿著 3*3 的雙向格狀道路隨機的 移動，且每次隨機移動都伴隨著不同的移動速度，車輛移動速度最小為 5m/sec，最大移 動速度分別為 10、20、30、40m/sec，加速度 1m/sec，模擬時間分別為 400、800、1200、
1600 秒。
Figure 4.1：Simulation Model
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模擬環境中的元件包括了基地台、車輛、路由器及後端網路中的伺服器，基地台與 車輛的通訊範圍皆為 250 公尺，每當模擬時間啟動，後端網路中的伺服器便會建立 TCP 或 UDP 的連線，以 FTP 或 CBR 的應用方式，不斷傳送資料封包至車輛，隨機移動中的 車輛則會隨著其移動位置，與系統中不同的基地台連線接收資料，直到模擬時間結束，
詳細的模擬環境參數設定如 Table 4.3 所示。
Table 4.3：Simulation Parameters Parameter Value
Network Simulator NS-2.34 Simulation Area (m) 1200*1200
Simulation Time (sec) 400, 800, 1200, 1600 Mobility Model Manhattan
Number of vehicles 1~6 Number of APs 0~4 Communication range (m) 250 Min vehicle velocity (m/sec) 5
Max vehicle velocity (m/sec) 10, 20, 30, 40 Number of Intersections 20
Roads type Two-way street Traffic Flow FTP, CBR Traffic interval 0.5, 1, 1.5, 2 Data packet size (Byte) 1024
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