第一章 緒論
1.4 研究流程
Opportunistic Protocol
Prediction-based Protocol
Scheduling Protocol
Epidemic Routing Protocol Spray Routing
Protocol Solar Routing
Protocol Prophet Routing
Protocol MF Routing
Protocol
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第二章 相關研究
DTN(Delay-Tolerant Network)耐延遲網路為間歇性的移動網路，在訊息傳送的過程中並 不保證有固定的路徑存在，因此許多專家、學者針對這種網路特性進行研究並提出適合 此網路的傳輸路由協定(Routing Protocol)，本章節中將針對不同的路由協定進行研究及 討論。
我們將現今的DTN網路中常見的傳輸路由協定(Routing Protocol)彙總如下，依不同 的 種 類 特 性 分 為 機 會 路 由 (Opportunistic Protocols) 、 基 於 預 測 路 由 (Prediction-based Protocols) 及調度路由(Scheduling Protocols)三種方向來討論。
2.1Opportunistic Protocol
機會路由協定訊息傳送機制為當節點相遇時，不計算和預測節點的訊息傳送率或相 遇機率等資訊，判斷那一個節點是較佳的傳輸節點，而是採用當節點相遇時即傳送訊息，
故此種路由方式並不需知整個網路的拓樸即可運作。
2.1.1 Epidemic Routing Protocol
Epidemic 路由協定是 DTN 網路中最早提出的路由協定，當節點相遇時傳送給未知 的節點，直到訊息傳送到目的地。此種像洪水般傳送給每個節點，將迅速消耗緩衝區空 間，但如果在不考量緩衝區大小的情況下，Epidemic 路由協定則具有較高的訊息傳送率
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[10]。
2.1.2 Spray Routing Protocol
Spray 路由協定為 Epidemic 路由協定的改良版。Spray 路由協定控制每個訊息的最 大可複製的傳送量，相較於 Epidemic 路由協定未限制每一訊息複製的傳送量，在網路 中可有效減少並避免過多訊息傳送，避免網路負載[11]。
2.2 Prediction-based Protocol
基於預測路由協定，在傳送訊息之前會先預測哪些節點是較佳的訊息傳送節點而傳 送訊息。節點會依據與其他節點的相遇歷史次數、歷史行走的模式、衛星定位服務(Global Positioning System)或節點剩餘的電池壽命等資訊計算哪些節點具有較高的訊息傳送率 可將訊息傳送到目的地。此種基於預測的路路由協定需要部分的網路拓樸，常見的路由 協定如下：
2.2.1 Solar Routing Protocol
Solar 路由協定假定節點會定期訪問一個顯著的小型社會集合和相距遙遠的地方稱 為”hubs”。每個節點擁有自己的移動資訊，其中包括 hub 走訪的機率。在 Solar 路由協 定中，每個節點知道所有其他節點的移動資訊，當傳送端有訊息要傳送時，它只需要將 訊息傳送給較可能走訪至目的地 hub 的節點[12]。
2.2.2 Prophet Routing Protocol
Prophet 路由協定是一種概率路由協定，依據節點的歷史相遇次數計算傳送的機率，
依據相遇機率得知每個節點及相遇節點到達目的地的機率[13]。
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2.3 Scheduling Protocol
調度路由協定依據某些節點移動固定的路線，使用儲存及攜帶(Store-and-Carry)增加 訊息傳送率。常見的路由協定為：
2.3.1MF Routing Protocol
MF 路由協定利用網路中的運送節點(Ferry Node)，此節點具有特定的移動路徑，並 專門從來源端獲取訊息並將訊息傳送至目的地，而不將訊息送給其他的節點。因網路中
Opportunistic Protocol：此類的路由協定被動等待機會傳送訊息，當緩衝區的容量不 考量時將資料傳送率有顯著效能，但當網路規模擴大時，此路由協定將耗費更大的系統 資源及更多的負載，故在一般城市中結合公車及汽車節點所形成的網路節點數較多，因 此在此環境下未能有較佳的效能。
Prediction-based protocols ：此類的路由協定需要較多節點的位置關係計算節點送達 機率，故當網路節點增多時，將影響計算的效能而導致更複雜化，故在系統初期將 slow-start 問題而影響節點在城市中的效能。
Scheduling protocols ：此類路由協定主要利用運送節點行走固定的路線傳送訊息，
而運送節點的緩衝區大小將需被考量，因緩衝區的容量不可能為無限制性的，此類路由 多應用於節點稀疏的網路環境，而我們研究的環境為在一般城市中的資料傳送故不適用 此類路由。
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因此我們提出一個以公車站為基礎的資料傳送策略，適用於一般城市中，利用汽車 機動性及公車行駛固定路徑特性的資料傳送方法所產生的效能。
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第三章
研究方法與系統架構
3.1 研究方法
本研究方法主要為利用一般城市中公車及汽車移動速度較快的節點傳送資料，公車節點 行經固定的公車路線，公車路線中又依不同的間距有公車站節點，利用公車站節點接收 及傳送訊息，在各公車路線中的交匯點視為公車轉運站，利用公車轉運站挑選最合適的 公車傳送資料至目的地，並結合汽車的機動性行駛增加資料在網路中的資料傳送率及降 低系統的延遲性。
3.2 系統架構
3.2.1 訊息轉發方式在本文中分別有汽車、公車、公車站、公車轉運站四種節點，依此四種節點的相遇方式，
共有多種相遇組合，基於考量系統資源、訊息的送達機率、及訊息的延遲時間，我們統 整並提出最基本且對網路有最佳效能的七種訊息轉發方式如表 1 所示。而我們不考量汽 車和公車站相遇情形原因為第一，因公車數量多所以藉由公車和公車站相遇判斷方式傳 送訊息；第二，因汽車傳送訊息給公車站可能會造成每一個公車站都要挑選最適合公車，
如果在一直挑選的情形之下，訊息在公車上上下下上傳下載傳送訊息重複計算，最後挑 選出來仍是同路線公車將造成系統資源浪費及訊息延遲時間增多；而不考慮汽車和公車
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送至最近的公車轉運站，利用公車轉運站挑選最合適的公車，並判斷送達成本最低為最 適公車；當訊息無法直接利用公車站的傳輸範圍送達時，則在公車站的子區域中利用 flooding 方式將訊息傳送給汽車；而汽車和汽車相遇時的判斷，傳送給能送達目的地的 汽車或是距目的地最近的汽車；汽車和目的地相遇時，直接利用汽車傳送訊息至目的 地。
表 2：系統架構節點表
移動的節點 汽車 路徑規劃(GPS) 公車 行駛固定的公車路線 固定的節點 公車站 各公車停靠站的座標
公車轉運站 各路線公車交匯的座標
圖 2：以公車亭為基礎之耐延遲車載網路封包轉發策略之系統架構圖
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藉由公車轉運站的 Bus Selection Algorithm 挑選最適公車，最適公車 將訊息傳送至目的地，直到最適公車
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息的目的地，則不做任何的資料傳送。未避免汽車和汽車相遇之後仍保留訊息，導致訊 息過多的情況產生，在本研究中新增了訊息複製的上限判斷，以避免過多的訊息造成整 個網路環境的負載增多。
圖 4：汽車與汽車相遇圖
3.3.2 汽車與公車相遇
汽車與公車相遇如圖 5 所示，汽車自行可送達至目的地的資料不傳送給公車，汽車 只傳送自己無法送達目的地的資料給公車，公車收到訊息後，判斷是否行經目的地，如 果在公車行經的公車站傳輸範圍內可送達則由同一路公車送達目的地；如果公車判斷無 法送達至目的地則將訊息傳送至公車轉運站，經由公車轉運站挑選最合適公車傳送至目 的地。在本文中將公車站分為一般公車站及公車轉運站，一般公車站只負責接收及傳送 訊息；公車轉運站負責接收及傳送訊息外，並挑選最合適公車將訊息傳至目的地，利用 公車轉運站挑選公車目的，可避免將傳送給一般公車站在同路線的公車站進行公車挑選 及計算的機制，造成挑選到最後仍是同一路公車及形成網路過度負載及緩衝區資源浪 費。
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圖 5：汽車與公車相遇圖
3.3.3 公車與公車站相遇
當公車可行經目的地時如圖 6 所示，如果在公車站可傳送的範圍內，則將訊息傳送 給公車利用公車傳送至目的地。
如果未在公車的傳輸範圍內如圖 7 所示，將訊息傳送給距目的地最近的兩個子區域，
再 Flooding 給子區域內的汽車，可增加訊息的送達率。
圖 6：公車與公車站相遇-在公車站傳輸範圍內
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圖 7：公車與公車站相遇-未在公車站傳輸範圍內
3.3.4 公車與公車轉運站相遇
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圖 8：公車與公車轉運站相遇圖
當公車接收到訊息後如圖 8 所示，進行判斷無法直接將訊息傳送至目的地時，公車 將訊息傳送至最近距離的公車轉運站，利用公車轉運站挑選最適公車的機制，直到選擇 距目的地最短距離的公車。
3.3.5 公車轉運站與公車相遇
公車轉運站從公車接收到訊息後如圖 10 所示，利用公車挑選機制挑選最適公車。
公車挑選機制為計算每路公車的到達成本如表 3 所示。
利用 THE ONE 模擬程式中的預設地圖為 4500m*3400m，切割為每子區域為 500m*500m 如圖 9 所示，考慮子區域的目的為如果公車或汽車無法直接將訊息利用單 一座標的方式順利傳送時，可考量將訊息傳送到最近目的地的大範圍，再利用子區域的 分割觀念將訊息利用 Flooding 傳送汽車，可避免全部 Flooding 方式造成整個網路負載過 多並可增加訊息的送達率。
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圖 9：子區域分割圖
表 3：挑選最適公車公式表 公車轉運站挑選最適公車公式 Bus_DCu = TGrid * Grid_Hop (u) + Twait(u) + Twaitonbus(u)
TGrid 公車在子區域的平均行駛時間
(子區域長度 * 子區域寬度 ) / 公車的平均時速 Grid_Hop (u) Bus_Line[u]距目的地區域最近子區域的間隔數 TGrid * Grid_Hop (u) Bus_Line[u]距目的地區域最近子區域的平均等待時間
Twaitonbus(u) Bus_Line[u]在目前子區域到最近目的地子區域或目的
地子區域的行駛時間
Twait(u) ( Max (Bus wait_Time) + Min (Bus wait_Time) ) / 2
Bus_Line[u]的平均等待時間
3400m
500m 500m
4500m
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圖 10：公車轉運站挑選最適公車圖
3.3.6 公車站與汽車相遇
當公車將訊息傳送至距目的地最近的公車站時如圖 11 所示，利用子區域的概念，
將訊息以 Flooding 方式傳送給相遇汽車，汽車和汽車相遇的機制仍進行座標判斷，只傳 送給可送達目的地的相遇汽車。
圖 11：公車站與汽車相遇圖
3.3.7 汽車與目的地相遇
當汽車和目的地相遇時，直接利用汽車傳送訊息至目的地。
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第四章
模擬實驗與結果分析
在本章節中我們將說明模擬實驗的各項設定，並針對實驗結果進行分析解釋。我們利用
在本章節中我們將說明模擬實驗的各項設定，並針對實驗結果進行分析解釋。我們利用