第四章 模擬實驗與結果分析
4.3 實驗結果
4.3.4 汽車及公車緩衝區大小之效能評估
在訊息送達率中如圖 27，Epidemic Routing 及 Prophet Routing 皆因緩衝區增大，而 訊息送達率高。但需空間大的緩衝區才能呈現高送達率，而我們的方法僅需汽車緩衝區 25MB 公車緩衝區 50MB 即足夠，可減少更多的緩衝區成本，以低成本即可有高送達率。
在網路負載及訊息延遲率中如圖 28、29，緩衝區增加可以載送更多的訊息，傳送的 封包數減少，訊息的送達率提高，網路負載及訊息延遲率降低。
25 50 75
Kiosk Based 363.0266 265.5584 240.4293
Epidemic 618.7448 460.1481 447.1792
Prophet 601.7042 529.0673 448.8442
0
Delay Time (sec)
Latency Time
‧
5MB,25MB 25MB,50MB 50MB,100MB
Kiosk Based 0.3788 0.4671 0.4658
Epidemic 0.2315 0.3411 0.45
Prophet 0.2966 0.3932 0.4856
0
Succ es sfu l d eliv er y ra tio
Delivery Ratio
5MB,25MB 25MB,50MB 50MB,100MB
Kiosk Based 88.5226 116.3182 116.0647
Epidemic 7557.2929 4361.7972 3057.4872
Prophet 2338.836 2748.8902 2826.4838
0
Transmission Overhead
‧
Routing 而言一直重新計算節點的相遇次數及訊息傳送率，形成整個網路負載增加，而 訊息送達機率因速度增快可以愈快速送給其他節點，而減少延遲。5MB,25MB 25MB,50MB 50MB,100MB
Kiosk Based 279.8036 306.9092 306.721
Epidemic 961.9645 590.9948 623.0728
Prophet 584.9296 623.6629 661.1472
0
Delay Time (sec)
Latency Time
‧
20~30 km/h 30~40 km/h 40~60 km/h
Kiosk Based 0.3719 0.3863 0.3788
Epidemic 0.1993 0.1979 0.1993
Prophet 0.2589 0.276 0.2521
0
Succ es sfu l d eliv er y ra tio
Delivery Ratio
20~30 km/h 30~40 km/h 40~60 km/h
Kiosk Based 92.267 92.945 88.5226
Epidemic 2778.433 3053.4498 3203.6048
Prophet 1249.1429 1213.2754 1320.6196
0
Transmission Overhead
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
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圖 32：公車速度-延遲時間
20~30 km/h 30~40 km/h 40~60 km/h
Kiosk Based 278.3672 263.8156 279.8036
Epidemic 519.4567 478.5474 444.2677
Prophet 471.887 531.9675 466.6236
0 100 200 300 400 500 600
Delay Time (sec)
Latency Time
‧
Routing 及 Prophet Routings 相比有較佳的效能。在訊息送達率中，當網路的節點愈多規模愈大時，雖送達率下降，但我們提出的封 包轉發策略較 Epidemic routing 及 Prophet Routing 仍有較佳的訊息傳送率；針對系統的 負載程度，我們提出的方法對於節點的緩衝區大小汽車僅需 25MB 公車僅需 50MB，不 需要太多的緩衝區除了可以省電亦可節省建置成本；在訊息的延遲時間，因本文主要結 合公車行駛固定路線及汽車隨機式的行駛，綜合行駛固定及隨機路線的優勢，由實驗結 果得知，我們提出的方法使系統的延遲時間整體降低，且我們提出的方法較適用於訊息 容量大且節點緩衝區大小受限並基於成本考量的情況下，有較佳的實驗結果而相較於 Epidemic routing 及 Prophet Routing 需利用各節點配置容量較大的緩衝區情形下才能在
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
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41
訊息送達率、傳送負載、延遲時間有較好的結果。
5.2 未來展望
我們提出的封包轉發策略，公車轉運站為多個同方向公車路線的交匯點，目前一個 公車轉運站只得知有限的公車路線資訊，而非全部的公車路線資訊，故在未來的方向中，
可再利用公車轉運站的各公車路線交匯點的優勢，再增加為公車轉運站得知全部各公車 轉運站的公車路線資訊，在此情況下將使最適公車的挑選機制更精確及完善。
以公車亭為基礎之耐延遲車載網路封包轉發策略，主要由四個節點組合成的七種不 同訊息規則判斷方式，我們提出的方法主要利用於市區的環境，在未來展望中，可動態 調整依不同的環境及時間地點或汽車、公車數量選擇不同的訊息轉發方案，例如在凌晨 的時間點，並無公車行駛，此時的訊息判斷方式可利用汽車和汽車相遇的方式傳送訊息；
如果是在市區公車數量多的情況下，可利用汽車和公車相遇並利用公車及公車站、公車 轉運站的結合傳送訊息；以動態調整並選擇合適的規則判斷方式亦為未來可加深研究的 方向。
‧
[1] V. Cerf, S. Burleigh, A. Hooke, L. Torgerson, R. Durst, K. Scott, K.Fall, and H. Weiss,
"Delay-Tolerant Networking Architecture," RFC4838, April 2007, [Online]. Available:
ftp://ftp.rfc-editor.org/innotes/rfc4838.txt.
[2] P.Juang, H. Oki, Y. Wang, M. Martonosi, L. S. Peh, and D. Rubenstein,"Energy-efficient
computing for wildlife tracking: design tradeoffs and earlyexperiences with ZebraNet," in
Proc. of the 10th International Conference onArchitectural Support for Programming Languages and Operating Systems, 2002,pp. 96-107.
[3] M. Martonosi, S. Lyon, L.-S. Peh, V. Poor, and D. Rubenstein. "The ZebraNet Wildlife
Tracker." Internet: http://www.princeton.edu/~mrm/zebranet.html, Retrieved on Apr. 20,
2011.
[4] S. Burleigh, A. Hooke, L. Torgerson, K. Fall, V. Cerf, B. Durst, K. Scott, and H.Weiss,
"Delay-tolerant networking: an approach to interplanetary internet," IEEE Communications Magazine, vol. 41, no. 6, pp. 128-136, Jun. 2003.
[5] S. Farrell, et al. "InterPlanetary Internet." Internet: http://www.ipnsig.org/, Retrievedon Apr. 20, 2011.
[6] E. Brewer, et al. "Technology and Infrastructure for Emerging Regions (TIER)."Internet:
http://tier.cs.berkeley.edu/drupal/about, Retrieved on Apr. 20, 2011.
[7] Z. Lu and J. Fan, "Delay/Disruption tolerant network and its application in military
communications," in Proc. of the 2010 International Conference on Computer Design and
‧
Applications (ICCDA), 2010, pp. 231-234.
[8] Y. Sasaki and Y. Shibata, "Distributed disaster information system in DTN based mobile
communication environment," in Proc. of the 2010 International Conference on Broadband,
Wireless Computing, Communication and Applications, 2010, pp. 274-277.
[9] Vasco N. G. J. Soares, Joel J. P. C. Rodrigues, Paulo Salvador Ferreira, António M. D.
Nogueira,”Improvement of Messages Delivery Time on Vehicular Delay-Tolerant
Networks”,in International Conference on Parallel Processing Workshops,2009,pp 344-349
[10] Vahdat A, Becker D (2000) “Epidemic routing for partially connected ad hoc networks.”
Technical report, Duke University
[11] Spyropoulos T, Psounis K, Raghavendra CS (2007) “Spray and focus: efficient
mobility-assisted routing for heterogeneous and correlated mobility.” In: PERCOMW ’07.
Washington, DC, USA, pp 79–85
[12] Ghosh J, Ngo HQ, Qiao C (2006) “Mobility profile based routing within intermittently
connected mobile ad hoc networks (icman).” In: IWCMC ’06. pp 551–556
[13] Lindgren A, Doria A, Schelen O (2003) “Probabilistic routing in intermittently
connected networks.” In: SIGMOBILE mobile computing communications review. July, pp
7:19–20
[14] Zhao W, Ammar M, Zegura E (2004) “A message ferrying approach for data delivery in
sparse mobile ad hoc networks.” In: MobiHoc
[15] Shaoge Yan, Yanbin Qian, Daowen Hua, and Xuehui Du, “A DTN Routing Protocol base