論文組織與架構

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種分群方式只能提供一般大眾會用到的資料訊息，無法兼顧每位使用者的需求。所以我 們提出一個兼具動態性和檔案喜好的群組架構，此架構考慮兩個重要因素：節點行動性 和使用者對檔案的喜好特性。整合後的群組架構既擁有相似的動態性，也具備了相似的 檔案類型，以便群組內進行檔案傳輸。建立叢集後，考慮車輛速度變化大，可能造成群 組內車輛與 cluster head 失去聯繫，如何有效重新選擇一個新的 cluster head 或是轉變新 的 cluster head 是個大問題。在網路拓樸變動性大的環境中，某節點發現無可用的 cluster head，都使用事先定義的等待時間，直到時間結束，該節點才轉變成新的 cluster head，

此作法會造成當下頻寬資源的浪費，但該節點馬上轉換為 cluster head，也會衍伸出其他 問題，萬一在短時間內遇到可用的 cluster head，那麼小範圍內存在著兩個 cluster head，

會彼此競爭資源、傳遞封包時產生碰撞。有鑑於此，我們在失去 cluster head 時，設定 新的 cluster head 決定時間，此值隨著車流密度動態調整，一旦時間結束，依然無可用 的 cluster head，該節點就變更為新的 cluster head，提供鄰近節點服務，以減少資源的浪 費，快速提供 cluster 成員服務。

1.3 論文組織與架構

本論文分為五個章節：第一章為緒論，簡單介紹研究背景及論文的研究動機與架構。第 二章為相關研究，介紹各種分群的方式與其失敗的可能原因及其解決方法。這些失敗的 原因包括：考慮動態性未考量檔案喜好、考慮了檔案相似性但傳送距離可能過長。第三 章為研究方法，介紹本篇論文要解決的問題，並提出適當的解決方法 FAPC。第四章為 模擬實驗，觀察群組的分群傳輸驗證效能。第五章為結論與未來研究。

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第二章 相關研究

2.1 Affinity Propagation

文獻[1]中，將使靜態資料中的分群演算法與車用網路結合在一起，計算各個節點的動態 相似性進而分群。與VANET整合後的架構稱為Affinity PROpagation for VEhiclar networks (APROVE)，在此架構中，網路中的節點會與鄰近節點交換上一章所介紹的Responsibility 與Availability，並決定分群結果。此演算法規定：在一個hop內的鄰近節點才能劃分在同 一群組。演算法的相似性公式為

S i, j = − x_i− x_j + x′_i − x′_j x_i = X_i

Y_i x′_i = X_i + V_{x ,i}∗ τ_t Y_i+ V_y,i∗ τ_t

(4) 使用負的Euclidean距離，來表示未來此兩節點的動態相似性。 X_i是i節點現在的位 置, x^′i為X節點根據速度V_{x ,i}和時間τ_t計算未來位置，同理x_j也會經過相同的計算得知未 來時間τ_t後的位置。

此架構有兩個主要的部份為Message Passing and the Neighbor List與

Cluster Formation and Maintenance。首先，Message Passing and the Neighbor List：

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的r(i,j)、a(i, j)、傳送出的r(i, j)、a(i,j)。

(x, y)_j 節點 j 的位置

CH_{cnvg ,j} 收斂(converge)時，表示節點 j 為可用的 cluster head，

此時值設為 1

CH_j 節點 j 的 cluster head

t_expire 節點 j 剩餘的連結時間

T_M 傳送 Responsibility 和 Availability 訊息的時間

T_CM 維護分群的時間

CI 分群決定的時間 Clustering Interval 表 2.1 鄰近節點資訊及環境參數

叢集的維護方式和格式：分群決定的時間Clustering Interval 簡稱為CI，傳送 Responsibility和Availability訊息的時間定為T_M， T_M比CI小。在每個CI，節點i會使用公 式：

CH_i= arg max_j a i,j + r i, j

(5)

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來決定cluster head。節點i只會考慮有設定 CH_cnvg flag的鄰居節點，假設節點為j，此時 節點j就會成為cluster head。假設附近都沒有鄰居節點設定 CH_cnvg flag，節點i就成為這 個群組的cluster head。而在每個Cluster Interval (CI)區間內，此架構也會維護這些分群，

而這個維護分群的時間為T_CM 每個節點會根據鄰居節點清單內的texpire，來清除附近的 鄰居節點。此時節點i需檢查cluster head是否還在鄰居清單內，假設消失，就要搜尋附近 有無其他的cluster head，假如找到一個以上則根據上面公式選取一個較佳的cluster head，

如果沒有找到任何一個cluster head，此節點自己成為新的cluster head。

文獻[1]的架構根據行動性將各節點劃分群組，有效解決contention極 hidden terminal 的問題，適用於車禍事故警告、傳送車況資訊、地區廣播訊息等應用，但對於檔案傳輸 方面沒有實際貢獻，因為各個群組擁有的檔案不一定是此群組成員需要的，很可能需要 向遠方群組發出檔案要求後輾轉獲得的資料。此距離可能過大，造成檔案傳送失敗，降 低整體網路吞吐量。在維護整個cluster上，叢集成員會定期更新鄰居節點清單上那些節 點已無法繼續通訊，進而清除這些節點資訊，接下來再檢查鄰居節點清單，查詢清單中 叢集管理員是否還存在。如果沒有找到，則在一個既定時間內搜尋鄰近節點是否有可用 的叢集管理員，若查無，則此節點就自行成為叢集管理員，提供其他節點服務。然而，

時間長短可能會引發問題，假設設定的時間太長，則此節點長時間無法得到任何服務；

反之，時間設定較短，此節點快速成為叢集管理員，但很可能不久就可以發現可使用的 叢集管理員，此時該節點轉變為叢集管理員的動作分明是不需要的，而且也可能會跟既 有的鄰近管理員靠得太近，通訊範圍重疊，無法達到最大的效能，造成資源浪費的情形。

2.2 Social Cluster-based Overlay Structure

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由於車輛的高速移動，車載網路中的行動節點需要傳送較多的控制訊息來尋找鄰居節點 的位置和數量，而這些訊息是相當大的負擔，因此產生了一種新的架構：將一群行動節 點和一個固定節點進行分群，固定節點負責管理行動節點的分群架構，架構圖如下。

圖 2.1 群組架構[4]

文獻[4]建構出的分群式架構，分為三個部分：Social Cluster-based Overlay Structure、

Lifetime-aware Flooding Scheme及Connectivity-aware Retrieval Scheme。Social

Cluster-based Overlay Structure的主要架構為：挑選動態節點的因素考量是根據使用者喜 好的檔案類型來進行分配。假設兩個節點的檔案喜好是相似的，就會將此兩節點分到同 一個群組；反之，則分配到另一群組。每個節點i都會將其擁有的檔案分為幾類，並且記 錄起來，採用向量的格式表示：

W_i

= W_i,k1,W_i,k2,… , W_i,kl, …

(6) 其中每一個數值的計算方式為

W_i,k

m = O_i,k

m

O_i

(7)

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Lifetime-aware Flooding Scheme是根據公式來決定兩輛車剩餘的連線時間[4]，公式 與關係圖如下

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圖 2.2 節點v_i與節點v_j關係圖[4]

Connectivity-aware Retrieval Scheme是利用剩餘時間、要求的檔案和傳送的檔案，三 者計算出在剩餘時間內可傳輸的檔案大小，有效率的使用頻寬，不會因為多傳檔案造成 頻寬浪費或是封包碰撞的情形。此架構依照喜好性分群，讓檔案的取得和搜尋更有效 率。

此架構可能會衍生出其他問題，對於動態性極高的車用網路車輛節點行動性高，短 時間內可能進行大範圍的移動，造成與固定位置的cluster head距離過遠，在進行通訊傳 輸時，因為距離過遠需要多次轉傳才能送達目的端，進行多hop的傳送可能會造成封包 遺失，降低效能。

2.3 Video Streaming for Vehicular Communication

文獻[5]提出一種用在即時影音相關的架構，其中包含Distributed Vehicles-Adaptive Clustering algorithm (DVAC)和Vehicles-Adaptive Peer-to-pEer Relay method (VAPER)。

DVAC接收訊息來調整車間通訊和群組架構的方法，這些步驟稱為V-procedures。

V-procedures將車輛節點根據行車方向劃分組別，把相同方向的車輛定義為同一個叢集，

而每個叢集都擁有一個獨特的叢集號碼，每個叢集則包含cluster-head 、cluster-tail和 cluster members。車輛節點使用DVAC來建立叢集並維護叢集相關的訊息，而cluster-head 和cluster-tail扮演了最重要的角色：延伸整個群組的通訊範圍和在VAPER架構中傳送即

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時影音的應用。決定叢集的方式是執行DVAC演算法以決定誰是cluster-head 、cluster-tail 和cluster members。詳細的方式是在1個hop間廣播自己的位置訊息，位於前方的車輛則 定為cluster-head，一旦決定cluster-head後，在1個hop範圍內的車輛節點的角色也會接著 公布，在最後面的車輛為cluster-tail，其餘車輛則視為此叢集的成員，cluster-head的決定 必須要在一開始就完成，接著決定cluster-tail。在叢集內的通訊，cluster-head是主要的管 理員，cluster-tail則扮演了備份管理員的角色。在叢集間的通訊，cluster-head和cluster-tail 執行延伸通訊範圍和增加可用的即時影音資料。除此之外，cluster-head和cluster-tail避免 相同叢集內封包碰撞的情形，可視為Inter-vehicle Communication (IVC)和

Vehicle-to-Roadside Communication (VRC)的gateway。車輛的各種行為如：加速、減速、

離開、加入，都視為各種事件，V-procedures也提供相對應的處理。

圖 2.3 場景範例[5]

VAPER則是規定由cluster-tail或cluster head其中之一向路旁的infrastructure取得需要 的檔案，再分發給叢集內要求檔案的行動節點，當路旁的infrastructure無法提供資料時，

cluster-tail和cluster head會延伸通訊範圍，向前方或後方的叢集連線，直到找到一個叢集

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的cluster-tail或cluster head擁有要求的資料，並且進行HOOK_ON 的步驟進行連結，進而 取得資料。

2.4 CBVANET

Ramakrishnan 等人[7]根據行車速度和相對位置決定分群架構，稱為 Simple Highway Mobility Model (SHMM)。依照行車流量的大小，動態決定分群的大小，降低不同群組 之間的干擾，並改進舊有 VANET 分群模組中的群組建立、群組管理員的決定和重選群 組管理員。其架構隨著車流大小調整分群大小，若車流量大，道路通訊狀況會變差，因 此切割的 cluster 選擇較小的，以減少干擾其他群組；反之，車流量小，切割的 cluster 範圍就大，如圖 2-4 所示。

X

_i

, Y

_i

= Get_Pos(n);

A

_i

, B

_i

= Subset (X

_i

, Y

_i

);

Track the positions of nodes in cluster areas for(k=0;k<count(A

_i

);k++)

{

Find Movement Speed(N[k]) }

if(average movement of all node speed is slow) {

Take the cluster size as smaller

}

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開此車群，因此選擇車速最慢的，落在車流最後方的車子當 cluster head，以確保較長時 間提供傳輸能力，如圖 2-5 所示。

Procedure

Node_Count=Available nodes in the Cluster For i=0 to Node_Count

T_i x = X position of node i at time T T_i y = Y position of node i at time T U=T+10;

U_i x = X position of node i at time U U_i y = Y position of node i at time U

DIFFi(x)=Find the difference between the X position of node i between

the time T and U

DIFFi(y)=Find the difference between the Y position of node i between

the time T and U

Find the direction of node movement

If(slow moving node is in left end than all other nodes in the cluster and nodes are moving slowly towards the right direction)

then {

select that as Cluster Head

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當 cluster head 的速度上升，代表可能會靠近甚至是離開 cluster 通訊範圍，此時以 同樣的方式選擇新的 cluster head 管理 cluster，如圖 2-6 所示。

function Track_Cluster()

endif

Finds the new node which has less mobility;

}

If(Current cluster head is near to cluster boundary) {

Run the cluster head election algorithm;

Copy data from old cluster head to new cluster head;

Broadcasts changes to all other cluster heads;

//cluster head updates its status and also updates their local cluster members//

}

endif

}

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圖 2.6 重選分群管理員演算法[7]

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第三章 研究方法

3.1 問題分析

車載網路中，分群時考慮檔案相似性，每個行動節點對檔案的需求和喜好都不完全相同。

在[1]中，雖然依照行動性劃分將各節點分配到最穩定的叢集中，但是只考慮到行動性，

在[1]中，雖然依照行動性劃分將各節點分配到最穩定的叢集中，但是只考慮到行動性，

在文檔中 在車載網路中以親和傳播機制建構檔案相關叢集之研究 - 政大學術集成 (頁 19-0)