Cross Layer 群播協定

一、由上而下(Top-Down Approach) : 此種方式是由較高階層的協定來決定最佳化 的策略和參數設定，然後套用到下一層，以此類推。例如: 由 Application Layer 決定 MAC 層的參數，而由 MAC 決定 PHY 層的最佳 Modulation 的方法。 此 種作法應用在大部份已存在的 Cross Layer 方案中。

二、由下而上(Bottom-up Approach) : 低層的協定試著和上層隔離，獨立處理 Packets Loss 和 Bandwidth Variation 的問題。這樣的方式不利於多媒體的傳 輸，因為會產生不必要的 Delay 和使得 Throughput 降低。

三、以應用層為中心(Application-centric Approach) : 由應用層來最佳化低層 的參數，且可視應用的環境及需要來選擇配合 Top-down 或是 Bottom-up 的 方式，這種做法的風險是 Application 的執行時間比較慢(因為是最上層)，再 者傳輸單元比較大(Multimrdia Flows or Group of Packets vs. Bits or Packets)，且無法立即對目前執行狀況做出最佳化反應。因此如果採用此方式 來做一定要對低層的控制有所強化才行。儘管它有以上的缺點，它對應用面不 同傳輸內容及要求有最大的修正彈性，本論文是採用此種架構方式，並輔以 SSM 來強化傳輸速率。

四、以 MAC 層為中心(MAC-centric Approach) : 當應用層送來 Traffic Information 及需求時，由 MAC 層決定此 Packets/Flows 該不該送或可不可以送，以及它們 對 QoS 的要求。並由 MAC 層依目前可用的 Channel Information 來決定 PHY 層 的設定參數。此種做法對網路的通訊情況較能掌握並及時反應，缺點是較難對 多媒體傳輸時進行必要的 Source Channel Coding。

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立 政 治 大 學

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五、整合型(Integrated Approach) : 擬定最佳化傳輸策略是由各層級共同決定，

可是如此做必須考慮所有情況再挑選出最好的方式，在執行上有實際的困難，

比較可行的替代方式是透過自我學習和分類的技術(Learning and

Classification Techniques)來達成，但其前提是網路的所有特徵值必須要很 容易被計算和有代表性的指標可供參考。

由以上的各個設計方式的說明，可以了解到沒有那一個方式是最好，而是要視應用 面的需求和選用的通訊協定以及各網路層級所採用的演算法，以及考慮其複雜度和電源 的損耗，綜合以上因素來考量，再決定採用何種設計架構。

TrAM[31]採用 Cross Layer 的方案，它是以 Application Layer 配合 Network Layer，其運作方式可以下圖來說明:

圖 2.5 TrAM[31] 運作示意圖

它以第一個加入群播群組的節點當做 Root ，如圖中的節點 N，這樣的 Root 選擇方 式很簡便，但是這樣的節點同時代表它是較具移動性的節點，所以它對轉發路徑重建必 須要有較快的反應，不然可能會使傳輸效能降低以及不穩定。之後加入的每一個節點要 尋找它的鄰近節點，比較特別的是只找一個 Parent 節點(路徑方向是朝 Root 的下一個 節點為其 Parent)和一個 Child 節點當鄰近節點，然後每一節點同一時間都只保持維護

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這兩個鄰近節點，而選擇鄰近節點的規則是 Min(Layer-3 Hops Count + Overlay Hops Count)，其中又以 Layer-3 的 Hops Count 為優先考量。每一個節點可時同時扮演 Parent 和 Child 節點，當它是 Parent 節點就週期性發出 ParentAdvertise 訊息並配合一個 TTL(Time To Live)計數器來判斷 Child 是否還存在。當它扮演 Child 節點時，就週期 性發出 QueryParent 訊息以確認 Parent 節點的存在與否，當有節點要離開時會送出 Leave 訊息告知 Root 節點。 錯的效果，它與 Narada 和 PAST-DM 的模擬比較結果不管是 Latency 還是 Delivery Ratio 都有比較好的表現。

它雖是 MANET 架構，但在 Routing 的計算上有不錯的效益，所以特別在此提出來討 論，相信它如果直接應用在 Wireless Mobile Network 上應該也有不錯的表現。

還有一些 Cross Layer 的研究方案是採用網路比較低層來著手，以期能較快針對網 路的狀態做出回應，MIMO-CAST[32]是結合 MAC Layer 和 Network Layer，且強調是 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)也就是 Multi-source 和 Multi-receiver，它 主要的方法是如何在 Radio 有效範圍內選出較適當的 MPR(Multi Points Relay)來轉發 Multicasting 資訊，而不是向網路內所有節點做 Broadcasting，因為它同時考慮 MIMO 的情況，和本論文的架構不同，比較數據可能會無法充分突顯實際的 multicast 效能，

所以本論文未把它列為比較對象。

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另外，最近也有研究是結合 Physical Layer 和 Application Layer 的 Cross Layer 架構[33]來解決 Multicasting 所面臨的資料可靠性和傳輸速率的問題。它主要是利用 Physical Layer 來執行 MCS(Modulation and Coding Scheme)，且採用一種稱為 RM-AMC(Reliable Multicast using Adaptive Modulation and Coding)的技術，而在 Application Layer 執行 FEC(Forward Error Correction)，且採用 MDS(Maximum Distance Separable)編碼方式來對 Packets 進行編碼。

對採用 Adaptive Modulation and Coding(AMC)方式進行 Modulatin 而言，會考量 資料傳送的距離來決定 Modulation 和 Code Rate，通常會以 Higher Order Modulation(例 如: 16-QAM 或是 64-QAM)和 Higher Code Rate(例如: R=3/4 Turbo Code)應用在較近的 傳輸距離，而以 Lower Order Modulation(例如: QPSK)和 Lower Code Rate 來傳送資料 到較遠的距離。Multicast Packets 通常會以 Lower Order Modulation 和 Lower Code Rate 來傳送資料，因為有很高的機會至少有一個 Multicast Group 的成員是需遠距傳輸。

在每次傳送 Multicast Packets 時的大小是 K + n 個 Packets(K 是額外的資訊，要 給 Application Layer 解碼用)，由此可以看出它是以 RM-AMC 來確保較高的資料傳送速 率，以及利用 Application Layer 來做傳送資料的校正，採用 Application Layer 來執 行 FEC 的原因是，它比較具有彈性和可靠度。

結合 Physical Layer 和 Application Layer 的作法可以提高傳輸速率的同時又可 以提供較可靠的資料傳送，只是作者也證明要達到理想 RM-AMC 策略的本身是一個 NP-hard 的問題，再者要滿足底層高速傳送過來資料的 FEC，在 Application Layer 需 要更快速的運算能力和負荷。