A GPS-based Quorum Hybrid Routing Algorithm in Ad hoc Wireless Network
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(2) 料時，都必須重新搜尋路徑。也因為如此，近期 有一些 Hybrid 的演算法提出，如[9]中的 ZHLS (Zone Hierarchical Link State)演算法。ZHLS 是一 應 用 全 球 定 位 系 統 (Global Positioning System(GPS)) [10]、[11]的繞送演算法。它把網路 分為若干個正方形區域(zone)，在區域之內使用 Table-driven ， 而 在 區 域 之 外 的 節 點 則 使 用 On-Demand 。 這 類 Hybrid 的 演 算 法 ， 能 對 On-demand 和 Table driven 演算法的優、缺點作一 擇中的方案，在整體效能上能獲得改善。另外， 在隨意式無線網路的相關研究中，還提出了一種 名叫有規則集合式系統(UQS, Uniform Quorum System)[12]， 其 觀 念 是 動 態 地 找 適 當 節 點 來 當 HLR。但是 UQS 並沒有使用 GPS 技術的協助， 因此在存取或更新資料庫時，對於節點的方位路 徑，並不能作完善的掌握，因而產生多餘的傳送 封包。在[9]中的 ZHLS 演算法中 ，是一個應用 GPS 的繞送演算法。在這個演算法中，雖然是階 層式的架構，但是並沒有叢集標頭，每個節點都 要有二個 Table，一個是記錄和自己同區域的其他 節點的資訊，另外一個是區域和區域之間的 表 格。當節點在自己的區域之內時，便利用第一個 表格的資訊把封包傳輸出去，而在自己區域之外 時，則要 On-Demand 的廣播給所有其他的區域， 找出目標節點的所在區域位置，再把封包傳輸給 該區域。但由於此演算法並沒有集合的觀念，因 此其所需傳輸的封包一定比有規則集合架構上來 得多。因此，本文利用 GPS (Global Positioning System)的技術和有規則集合系統(quorum system) 的特性，提出一個全新的演算法，稱之為 GPS-based Quorum Hybrid Routing Algorith m (GPS-QHRA)。這個演算法主要有三部分，一個 是 GPS-based 繞送演算法，第二個個是維護當資 料庫節點移動時，必須找別的節點來取代其地位 的 移 動 性 管 理 策 略 (mobility management scheme)。第三個是在一些特殊狀況下的容錯機 制。本文的架構如下，第一章的緒論中，介紹 隨 意式無線網路的架構、研究重點、研究動機和目 的。第二章相關研究，描述一些已有的繞送演算 法，分別介紹 Table-driven, On-Demand, Hybrid 和 有規則集合式系統的演算法。第三章為本文提出 的隨意式網路之 GPS 基 礎 集 合 式 繞 送 演 算 法 (GPS-Hybrid Quorum Routing Algorithm(GPS-HQRA))，描述此演算法的環境、 原理、以及繞送原則。第四章則為程式模擬，利 用路徑長度(Path Length)，移動性的影響(mobility effect) ， 和 找 尋 路 徑 的 負 載 (Location Search Overhead)等參數，來與 ZHLS 作效能上的比較， 從而證明本文的演算法較 ZHLS 佳。最後是本文 的結論與未來展望。. 2. 相關研究 在隨意式無線網路網路中，在結構上分為階 層式與平面式兩種。所謂階層式，即把網路的拓. 樸分成若干個叢集，在叢集中以叢集標頭來 管 理，而平面式則每個節點都可視為相同的功能， 很多的研究中證實階層式的管理有較佳的效能。 而 在 繞 送 的 原 則 上 分 為 三 種 ， 一 種 是 Table Driven，第二種是 On-Demand，而最後一種則是 結合以上兩種的 Hybrid。現有屬於 Table driven 的繞送演算法有很多如叢集標頭閘道分送 (Clusterhead Gateway Switch Routing(CGSR))演算 法[5]，它為一階層式的繞送演算法，選擇一些特 定的節點來做叢集標頭，負責記錄它叢集之內成 員的資訊，而不用每個節點都記錄繞送表 (Routing Table)，如此便能減少網路中的負載。但 卻造成選取叢集標頭或叢集標頭的變更時的系統 負載。CGSR 為了減少在選取標頭時的負擔，它 使用了一個叫最少叢集改變演算法( Least Cluster Change clustering algorithm (LCC) )，利用 LCC， 叢集標頭只有在兩個叢集標頭需要通訊時或其中 一個節點離開叢集標頭的範圍時才使用，再重新 安排叢集標頭。當一個節點要傳送資料時，它會 根據它的繞送表。先把封包傳到 叢集標頭，之後 叢集標頭便看看目的節點是否在其叢集中，若不 是，便傳到一些閘道節點 (Gateway node)。屬於 Source-initiated On-Demand 的繞送演算法也有很 多 ， 如 ： 節 點 互 動 式 繞 送 演 算 法 (Communication-Aware Mobile hosts Algorithm) [8]。在一般的繞送演算法中，通常是找一最短路 徑。但是其缺點是本來存在的路徑可能因節點的 移動而消失，而使整個系統因處理這些問題而使 負載加大。節點互動式繞送演算法，是一個建立 在節點間互動的演算法。節點互動式繞送演算法 的基本原理是每個節點必須知道其他節點的 動 向，而透過這些動向的資訊，我們的演算法便能 找出最穩定的路徑來傳送資料。而不是找最短的 距離。這樣在傳送時便會大大減輕連接失敗(link fault)的 情 況 發 生 ， 其 中 最 主 要 是 用 到 親 屬 度 (affinity)的參數來判定。Table -Driven 在維護繞送 表方面，無論是否需要用到該路徑，每一節點或 在叢集標頭節點都需要一個完整的繞送表。 而 On-Demand 則只有需求在繞送時才需要繞送表 的資訊。在繞送架構方面，On-Demand 大都是平 面型態，而 Table-Driven 則會有階層式的結構。 表 1 為 On-Demand 與 Table -Driven 的比較。從 表 1 中 我 們 可 以 看 到 ， On -Demand 與 Table-Driven 在繞送上各有其優、缺點。然而， 區域式階層鍊結繞送(ZHLS)[9]演算法，為一利用 GPS 技 術 的 Hybrid 演 算 法 ， 因 為 他 結 合 了 On-Demand 與 Table-Driven 兩種繞送的特性，所 以 ZHLS 才 被 稱 為 hybrid 演 算 法 。 不 像 Table-Driven 演算法，每個節點都要記錄到網路 中所有其他節點的路徑，ZHLS 只需記錄區內節 點的路徑和一到區外的繞送表即可，可以減少網 路封包的流量。不同於 On-Demand 的是，不是傳 送給所有節點都要發出路徑搜尋封包找出路徑， 若節點在自己的區域內即不用，可加快繞送的速.
(3) 度。這就是所謂擇中的原則，從 [14]中有它們之 間的比較表，整體而言，，其效能在整體上比起 前兩者有較佳的表現。 參數 On-Demand 繞 送 資 訊 的 有需要時才要 維護 繞送架構 平面式 定 期 更 新 路 不需要 徑 QoS 需然大部分使用 最短路徑但很小 能提供 QoS， 網路流量 隨著 mobility 而增 加 如 何 處 理利 用 route mobility discovery. Table Driven 必須常常維護 大部分階層式 需要. 且對於方位資料庫節點，由於只需記錄自己區域 內的繞送資訊和有規則集合中其他節點的位置， 因此也不會造成方位資料庫過多的負載。另外， 在節點需要傳送資料給一在目前區域以外的節點 時，由於有有規則集合的觀念，因此並不需廣播 給所有其他的區域，只需局部廣播(multi-cast)給 有規則集合中的其他 方位資料庫節點即可，也可 減少多餘的封包在網路上充斥著。. 3-1 環境參數 使用最短路徑來支 援 QoS 比 On-Demand 來得 大 通知其他節點來維 護定期的繞送表. 表 1: On-Demand 與 Table-Driven 比較 有規則集合式系統，就是在隨意式無線網路中， 挑選出一些特定的節點(通常挑選叢集節點或骨 幹節點)，來模擬在一般如 GSM 等中的 Home Location Register(HLR)的功能。在 GSM 中，HLR 的主要功能是用來記錄有那些節點(Mobile)在這 個基地台中註冊，當一個節點要和另一個節點通 訊時，首先要發射訊號給它的基地台，接下來再 透過 HLR 來看看要通訊的節點是在那一個位 置，並發出通訊要求給該節點，之後再能再進一 步的建立通訊。在 Ad hoc 無線網路環境中，並 沒有基地台等固接式的機制，而且節點是會移動 的，因此我們必須動態的挑選一些節點來模擬 HLR 的功能，而由於節點會移動的，所以當 HLR 節點移開時，我們必須挑選其他節點來繼承它的 功能，. 3. GPS-QHRA 本 章 介 紹 我 們 新 提 出 的 GPS-QHRA 演算 法，此演算法結合了 GPS 技術與 UQS 系統觀念。 利用 GPS 技術，我們可以把網路地圖分割成許多 的區域，在每個區域裡，動態挑選一些節點來模 擬 UQS 中方位資料庫的功能，剛好符合 UQS 的 特性，而且由於有了 GPS 的協助，我們更能容易 掌握節點的動向，當一節點離開自己所屬的區域 時，我們只需發射訊號給 GPS 衛星，在跟區域地 圖比對後，馬上便可知道節點已離開原來所屬的 區域。因此，在方位資料庫節點快要離開時，我 們可提前的挑選一個候選人節點來繼承方位資料 庫節 點 ， 使其 方 位 資 料 庫 在 不 可 使 用 狀 態 (inaccessible)的機率降至最低，對於整個 UQS 系 統觀念的建構，十分容易且簡單的幫助。和 ZHLS 相比，同樣是階層式的結構，這裡卻有叢集標頭 節點(方位資料庫節點)，因此不用每個節點都記 錄同樣的繞送資訊，減少網路上重覆的資訊。而. GPS-QHRA 假 設 在 這 個 隨 意 式 無 線 網 路 環 境 中，有下列預設條件。 (1) 每一個節點都有唯一的 ID。 (2) 每一節點都有一 GPS 的接收器與發射器，當 其發射訊號給 GPS 衛星後， 在得到 GPS 衛 星的回應後，便可得到一個二維座標，接著 便可從區域地圖 (Zone map)中得到自己所在 的區域位置。 (3) 每一個節點都有一同步時鐘，用來分辨封包 的先後。 (4) 每一個節點的發射功率是一樣的，即若節點 A 能收到節點 B 的訊號，節點 B 也能收到節 點 A 的訊號。且不考慮訊號干擾而造成的訊 號衰減(Fading)問題。 (5) 有一個有效的頻寬管理的方法，因此不須考 量碰撞或頻寬分配的問題。 (6) 假設在網路中的節點有足夠的多，因此在任 一時刻在一個 區域中完全沒有節點的可能性 很低。但若真的發生，就要啟動 GPS-QHRA 容錯法則。. 3-2 GPS-QHRA 原理介紹 在開始介紹 GPS-QHRA 演算法的繞送原則 之前，我們必須先定義區域地圖的設計，區域地 圖對應表(Zone Map table)，以及有規則集合參數 的定義等。 l. 區域地圖(Zone Map)的設計 首先，我們先把整個地圖分割成一個個的區 域(Zone)，至於區域數的多寡，即為設計 UQS 時 (n，q，k，m，r)中的 n 參數，或由網路中節點的 多寡，傳輸半徑等不同的因素來設計。由於在這 個 GPS-QHRA 中我們給予每一個區域一個方位 資料庫，因此，必須限制一個區域不能太大，以 避免方位資料庫離開其管轄區域之內的節點太 遠，這裡的假設大約是一個傳輸直徑左右。如圖 1 所示，而真正的大小可藉由模擬結果來獲得。 另外，和 ZHLS 不同的是，我們把區域劃分為正 六角形，在[13]的研究中有證明，六角形的分割 方式比正方形的分割方式好。像和蜂巢式(cellular) 一樣，而不是正方形 ，如圖 2，把區域分割為六 角形的好處是，我們在通訊時不只可以朝四方傳 輸，而是可以朝六個方向來傳輸，這樣可避免在 選擇路徑上多繞一些不必要的節點。在決定完區.
(4) 域的多寡後，我們便把網路中的每一個座標，定 義好一個區域，然後存放成一個區域地圖對應表 (Zone Map Table)。以便當節點向 GPS 衛星得到 一個座標後，再對應區域地圖對應表，馬上知道 自己目前在那一個區域中。另外，圖中的虛線部 分，定義為方位資料庫危險區域，當方位資料庫 節點移動到此區域時，代表隨時有可能離開這個 區域，因此必須重新挑選別的節點當方 位 資 料 庫，後面章節會詳盡的說明其做法如何。而我們 必須要把圖中虛線部分建構成表格，供方位資料 庫查詢，以便知道它是否已經移動到此一區域。. 的連接度最高，因此被挑選為方位資料庫節點， 以正方形表示之。但請注意，由於在危險區域內 的節點不能成為方位資料庫節點，因為在此區域 中的節點隨時會離開，因此必須避免選在此區域 中的節點為方位資料庫節點。我們可以把在危險 區域中節點的連接度設為 0 即可避免挑選出這種 節點。 a. a b. b. e. e c. c d. d. g. g 1. 3. f. f. 2 4. Transmission Range. 6 5. 7. 9 8. 10. (a) 節點 d 廣播 NF 封 (b) 當收到 NF 封包時， 包 鄰居 Reply 給節點 d. 11. a. a b. b e. 圖 1: GPS- QHRA 區域 之內的傳輸直徑. 圖 2: GPS- QHRA 區域地圖. l. 有規則集合的定義 我們利用模擬結果來決定網路節點數多寡以 及地圖大小，從而得到最佳的有規則集合參數， 後就可決定集合的大小及相交性。. 3-3 GPS-QHRA 協定 l. 挑選方位資料庫 我們利用叢集(cluster)選擇標頭的概念為每 個區域選出一個節點來充當 方位資料庫，本文利 用最大連結度的方法，因為由[15]可知選擇最大 連結度的效能比選擇最小編號好。因方位資料庫 是用來記錄其他節點的位置，連接度最高的節點 便能以最小的 Hop 數，把其區域間的所有其他節 點都記錄下來，可以減少路段繞送的距離。網路 上的每一個節點都要先廣播一個鄰 居 搜 尋 封 包 (Neighbor Found packet(NF) )<node ID, Zone ID> 給它所有的鄰居。以便知道它自己的連接度(或鄰 居數)，圖 3(a)中，以 d 節點為例，分別廣播給節 點 b，c，e，f，g。接著，當一節點收到一個 NF 封包時，便回應一個<node ID, Zone ID>給發給它 NG 封包的節點，如圖 3(b)所示，節點 b，c，e， f，g 回應給節點 d，這時節點 d 便知道它的連接 度為何了，在這例中連接度為 5。在知道了自己 的連接度後，便會再發出一個連接度通知封包 NC(Neighbor Connectively packet)給它的鄰居，告 知它鄰居此節點的連接度為何，如圖 3(c)所示。 之後，此一節點便會啟動一個計時器 (Counter)， 等待它的鄰居把 NC 封包傳給它，以便知道其他 節點的連接度。在所有節點都執行完同一步驟 後，最後每個區域之間便能選出其連接度最高的 節點來當方位資料庫了，如圖 3(d)所示。節點 d. c. d. e c. NC. d. NC. NC NC NC. f. g. g f. (c)當收到所有鄰居回 (d)最後節點 D 會被挑為 應後，再把一 NC 封包 方位資料庫節點 <d node, d conn#>廣播 給它的鄰居 圖 3: GPS-QHRA 挑選方位資料庫方法 GPS-Database Formation Algorithm 的 演 算 法 如 下: GPS-DFA For each node x in the network, broadcast a NF packet <nodeId, zoneId> to its neighbors If x’s node Location is within the Database Danger Region (DDR), then Set conn#=0 Once receive all reply， then broadcast a NC <nodeID, conn#> to its neighbors, count=conn#; maxconn#= conn# databaseID = x’s nodeID DO While count! =0 Wait for any neighbor NC packet; count=count-1; if neighbor ’s maxconn# > x’s maxconn# and neighbor zoneID=x’s ZoneID then maxconn#= neighbor’s maxconn# databaseID= neighbor’s ID end if LOOP.
(5) End if Node x with database = databaseID l. GPS-QHRA 繞送表格的產生 在我們的 GPS-QHRA 演算法中，共需要 3 種繞 送表格。第一種是區內繞送表 ，第二種是局部區外 繞送表，不同於 ZHLS 的是，這個繞送表只需記錄 其有規則集合中的區域便足夠了。而第三種則是有 規則集合中的資料庫節點成員位置表。(1)區內繞送 表的產生：當跑完 GPS-DFA 後，此時在每一個區域 內都己經有一方位資料庫節點了，如圖 4 所示。這 時方位資料庫節點要開始收集它區域之內其他節點 的繞送資訊了，同樣的，可利用類似 GPS-DFA 中廣 播的方式， 方位資料庫 節點便能知道它的區域中有 那些節點。以及它和那些區域有連接 。由於我們之 前在規劃一個區域的大小時，是大約在一個傳輸直 徑左右，因此我們可以以下面的定義，很容易的把 繞送表格建立。同一個 區域之內，共有三種類型的 節點，(i)方位資料庫節點，(ii)直接節點(Direct Node): 指可直接與方位資料庫通訊的節點，(iii)間 接 節 點 (In-Direct Node): 指不能直接與方位資料庫通訊的 節點。在圖 5 中，節點 e 為方位資料庫，節點 b、 c、 f、 g、h 為其一個 Hop 可到達的節點，我們稱之為 直接節點。而節點 a 跟 d，在節點 e 的傳輸範圍之外， 因此，必須透過其他節點才能到達節點 e。此種節點 稱為間接節點。方位資料庫節點會定期的監視它管 區節點的動向。 方位資料庫建立繞送表格的程序如 下，首先，它會先把所有的直接節點找出，接下來， 它會把它的直接節點清單廣播給它的 直接節點， 之 後，直接節點會再發出一個間接節點搜尋封包 (Indirect Node probe packet)INP 去尋找此區域內的間 接節點，那些不包含直接節點 清單中的節點便是 間 接節點了，這時找到間接節點會再傳送間接節點資 訊給方位資料庫，由於我們之前規定一個 區域大小 為一個傳輸直徑，因此，最多只能兩個 Hop，故一 定可以把所有節點都能包含到。當然，有可能會有 兩個直接節點節 點 同 時 找 到 同 一 個 間 接 節 點 ， 此 時，方位資料庫 節點便可根據那一個 直接節點節點 較接近該間接節點來決定如何建立繞送表(距離可由 GPS 座 標 算 出 )。 以 此 同 時 ， 也 順 便 會 把 閘 節 點 (Gateway node)同時記錄，以便在區外繞送表中使 用。由圖 5 中產生的區內繞送表如表 2. z. i. c. b. 1. j. 3. v k. e S. 2. b. 6. u. n. q. 5. t. f. m. h w. l. f. g. a. 4. a. g d. p. c. e. d. r h. 圖 4: GPS-QHRA 整體 圖 5: GPS-QHRA 區域 拓樸 內拓樸 Destination A. Next Node B. Remark Indirect. B C D F G H. B Direct C Direct C Indirect F Direct G Direct H Direct 表 2: 圖 5 的區內繞送表. 目標區域 下一個區域 下一個節點 2 2 e 3 2 e 表 3: 從圖 4 可能建立的局部區外繞送表 (2)區外繞送表的產生： 類似 ZHLS 的做法，這裡我 們也要記錄一個局部區外繞送表，記錄到其他集合 中 的 區 域 的 繞 送 表。由 於 在 找 尋 區 內 繞 送 表 的 同 時，我們有把閘節點記錄下來， 因此方位資料庫可 知道它與那些鄰近的區域有交接，且可以知道透過 那些節點來傳送。這時，閘節點負責把自己和那些 區域有連接局部廣播(multi-cast)給有規則集合中的 資料庫節點，最後以最短路徑產生的區外繞送表如 表 3 所示。這裡和 ZHLS 不同的是我們只需記錄有 規則集合中的區域就可以了 。(3)節點位置表：最後 一個我們雖要記錄的表格是有規則集合中其他方位 資料庫間的其他節點。以圖 5 中的有規則集合為例， 假設我們定義的有規則集合為{ (1，2，3)，(1，4， 5)，(2，4，6)，(3，5，6)}。在建立完區域之內的繞 送表後，我們會把自己 區域內有那些節點的資訊， 傳送給一個 有規則集合 中的所有資料庫，假設選出 的是(1, 2, 3)。則方位資料庫 1 利用局部繞送表局部 廣播（multi-cast）給方位資料庫 2 和方位資料庫 3 它區內節點的資訊，在所有方位資料庫都做完以上 步驟後，在方位資料庫 1 中，便有可能記錄了如表 3 的節點位置資訊。 Zone 1 2 3. l. Node Resident b，c，v，s，z I，j，k，l 表 3: 從圖 5 所建立的路徑資訊表. GPS-QHRA 繞送法則 在建立完所有的繞送表以後，任一來源節點便 有足夠的資訊把封包繞送到它的目標節點了，我們 分兩個情況討論。情況 1 是當來源節點跟目標節點 在同一個區域時的情況，此時採用 Table -Driven 的方 法。每一來源節點在繞送前，會先跟它所屬的方位 資料庫節點查詢，若發現目標節點就在自己的區域 中，它就會從方位資料庫 節 點 的 繞 送 表 中 找 出 路 徑，並把封包傳送出去。情況 2 是當來源節點跟目 標節點在不同區域時的情況，因 來 源 節 點 在 繞 送 前，會先跟它的 方位資料庫節點查詢，若發現目標 節點不在同一區域時，此時，它會選擇其中一個 有 規則集合，如[1，2，3]。 利用局部區外繞送表，分.
(6) 別去這三個 方位資料庫 節點去查詢目標節點所在的 區域，由於 有規則集合 兩兩相交的特性，因此必定 有一區域知道目標節點所在的區域。在知道了區域 後，首先先把封包繞送到該區域的方位資料庫中， 再透過方位資料庫節點的繞送表，便能把完整的路 徑找出，此時再把封包送出。在這個演算法中，由 於有規則集合的觀念，因此不像 ZHLS 中必須廣播 給所有其他的區 域 ， 才能找到目標節點所在的 區 域 ， 因 而 比 ZHLS 更 有 效 率 。 所 以 我 們 採 用 On-Demand 的方式，因此本演算法是一個 Hybrid 的 演算法。 l. GPS-QHRA 位置更新法則 在隨意式無線網路中，節點是會隨時移動的， 因此我們必須定時的檢查繞送表，才能確保其資訊 是最新的。在 GPS-QHRA 中，定義了兩種位置更新 法則，分別是定時更新與當傳送時更新 。(i)定時更 新：由於節點會隨時移動，所以資料庫節點會定時 檢查它所屬區域內的節點與其繞送路徑，同樣也會 定時的通知集合中的方位資料庫它區域內有那些成 員。(ii)傳送時更新： 當節點要傳送封包時，首先先 藉由 GPS 檢查自己是否己離開本來的區域，若該節 點發現自己已離開原來所屬的 區域，它必須要先跟 新的方位資料庫 節點註冊，然後方位資料庫節點再 把新的成員路徑資訊，記錄在其繞送表中，並把新 的成員位置，選出一個 有規則集合，通知其他的 方 位資料庫節點。 l. 方位資料庫節點重新挑選法則 由於方位資料庫節點也會移動，因此，若一方 位資料庫節點移動，而且離開其區域時，此時一個 區域內便沒有方位資料庫節點，這樣我們的演算法 便會出現問題，會產生該區無人管理的情況出現。 因此，為了避免這種情況出現，我們之前在區域地 圖中所定義的方位資料庫危險區域便能用上了，當 一方位資料庫節點移動到該區域的危險區域時，此 時，重選法則便會啟動，我們必須重新挑選一個繼 承人，把該方位資料庫節點有的資訊傳給它，如圖 6 所示，方位資料庫節點為節點 D。在定期更新法則 中，當一方位資料庫節點在定期檢查時發現它已 經 到達了方位資料庫危險區域，這時它會發出一個 方 位資料庫選擇封包(Database Choose Packet)通知它 區域內的所有節點。在經過一段時間後，此區域內 的所有節點便會 Reset，重新啟動挑選方位資料庫的 程序。這個程序和 DFA 是一樣的，在新的方位資料 庫節點選出後，新的方位資料庫會去通知舊的方位 資料庫，把它之前的有規則集合資訊告訴它，至於 區域內的繞送資訊則必須重新計算，在計算完後再 把成員資訊局部廣播給它有規則集合中的會員．. 容錯法則，這時游離節點會重新啟動 DFA 挑選資料 庫節點。如圖 7 所示，節點 b 會被挑為新的資料庫。 並通知其他有規則集合，做法和之前資料庫節點一 樣，在這一時刻，區域一會同時存在二個資料庫節 點，不過這對整個演算法的運作並沒有影響。在後 來若因節點的移動性，使新與舊 的 資 料 庫 再 次 連 接，此時當它們發現有二個資料庫時，便會從中選 一個當資料庫，選擇法則以連接度判斷。雖然在此 時刻，在一區域存在二個資料庫時，可能導致封包 流量的增加。但是由於網路節點若夠多，我們假設 出現這種例外的出現機率不高，因此對整個 GPS-QHRA 效能上的影響並不會很大。 a. a. b. m. b. e c. c. i. h d. d g. f. j. k l. e. f g. 圖 6: GPS-QHRA 資料 庫節點重選法則. 圖 7: 節點 b 成為新的 資料庫. 四、 模擬評估 本章將 GPS-QHRA 與階層式，Hybrid 的 ZHLS 繞 送 演 算 法 作 比 較 ， 之 所 以選 擇 與 此 演 算 法 作 比 較，是因為它同樣是利用了 GPS 的技術觀念，在網 路的環境可以說是一樣的。在 ZHLS 中，區域是以 正方形劃分，而我們所提的演算法則是以六角形劃 分，在[13]中有證明六角形的方式的路徑長度會較 短，從而獲得較佳的效能，而我們也將會在模擬中 針對平均路徑長度、LSP 封包產生數量、移動性影 響、搜尋路徑負載、封包漏失機率分別做討論。. 4-1 模擬環境 本文模擬 ZHLS 與 GPS-QHRA 的效能，至於網 路環境，為了配合傳輸半徑的大小使得傳輸直徑的 大小是接近一個區域的大小，在 GPS-QHRA 中，我 們分別設計了二個模擬環境，分別是傳輸範圍為 200 以上的網路環境，共有 6 個區域的圖 8 以及專為傳 輸範圍為 100 以上，共 25 個區域的圖 9。 1000 1000 200. range=200 1000. l. GPS-QHRA 容錯法則 在某些情況上，某些節點找不到它的資料庫節 點，但其實它的資料庫節點是存在的。例如當節點 a 離開了其資料庫節點所能包含的傳輸範圍，我們定 義這種節點為游離節點 。由於遊離節點找不到資料 庫，因此它跟網路孤立了，即使有路徑存在，卻不 能跟別的節點通訊。當游離節點需要傳輸時，發現 找不到任何資料庫，在經過一段時間後，便會啟動. 圖 8: GPS-QHRA 的模 圖 9: GPS-QHRA 網 擬環境 路環境. 4-2 模擬參數 平均路徑長度:我們選擇以 50、100、150、200、250、 500 個節點，傳輸半徑 100、200、250 和 300 來比較.
(7) GPS-QHRA(a)TR-100. ZHLSTR-100. Avg Pat h length. ZHLSTR-200. ZHLS(hexagon)TR-100. ZHLS(hexagon)TR-200. GPS-QHRA(a)TR-250. ZHLSTR-250. GPS-QHRA(a)TR-300. ZHLSTR-300. ZHLS(hexagon)TR-300. 1000. 0 0. ZHLS(hexagon)TR-250 0. 0. Numofnodes. 0. 0. 0. Avg Pat h length. 1500 1000 500 0 50. 100. 150. 200. 250. 1000 500 0 50. 100. 150. 200. 250. 500. Num of nodes. 圖 11: 六角形對路徑長度的影響 l LSP 封 包 數 量 的 比 較:在 GPS-QHRA 和 ZHLS 的演算法中，為了能找到傳送的路徑，如前面章節 所說，分別是利用二種封包來達成，Zone LSP 和 Node LSP•在此節中我們分別以節點數 50、100、 150、200、250 和 500 來模擬 GPS-QHRA 和 ZHLS 所產生的 LSP 數目。在 ZHLS 中，共有 6 個區域， 由於在某一區域內，每個節點都會對在同區域內的 其他節點廣播其 Node LSP，因此在節點很平均的分 配之下，所預測產生的 Node LSP 為(節點數目^2) / 區域數目• 而在 GPS-QHRA 中，我們有二個模擬 環境，分別是環境 a(6 個區域)和環境 b(25 個區域)， 在這二個環境中，只有資料庫節點需要產生 Node LSP，我們利用如 3-3-2 節直接節點和間接節點的方 式，來產生 Node LSP，並在區內的 Node LSP 產生 完後，透過 Gateway 節點去通知其集合中的資料庫 節點它的 Node LSP，整體上，其產生的 Node LSP 會明顯的比 ZHLS 所產生的來得小•而在 Zone LSP 方面，以 GPS-QHRA 環境(a)和 ZHLS 來言，其所產 生的 Zone LSP 並沒有太大的差別，不過，從表 4 我 們可以看出，切割成 25 個區域的 GPS-QHRA 環境 的 Zone LSP 較多，且在節點數為 50 和 100 時，其 總 LSP 數甚至比 ZHLS 來得多，不過，在節點數變 多時，ZHLS 的 Node-LSP 成長較快，因 ZHLS 的 Node LSP 是以(節點數目^2) / (區域個數) 來成長，在全部 的 LSP 數量的比較下， GPS-QHRA 明顯的產生較小 的 LSP•下表 4 比較出 ZHLS 和 GPS-QHRA 在不同 節點下所產生的 LSP 數量•而圖 12 則是以其整體的 LSP 數量來作比較•. GPS-QHRA(a)TR-200. 1500. 500. 1500 Avg Pat h length. 利用 GPS-QHRA 和 ZHLS 中平均路徑的長度，在 GPS-QHRA 中我們用了二種環境來比較，分別是圖 8 和圖 9 的環境，一個是分成 6 個區域的，另外一個 是分成 25 個區域。我們選定一個節點，然後分別對 網路的其他節點作路徑的搜尋，我們模擬了 2000 個 單位時間，扣除了漏失的路徑，將得出的路段長度 作平均值，如圖 10 的結果。從圖中可以發現，節點 數為 50 時，在同樣的傳輸範圍下，所得出的平均路 徑長度較長，而在節點數為 100、150、200、250、 500 時，得出的平均路徑沒有太大的差別，那是由於 當節點數較少時，所能選擇的路徑不多，因此在選 擇最短路徑時因節點數不多而要選出較長的路徑， 因此得出的平均路徑會較長。而在節點數為 150 到 500 時，由於網路中的節點數已較多，因此對於整體 得出的平均路徑不會有太大的影響。另外，我們可 以在圖中發現，在傳輸範圍變大時，所得出的路徑 會明顯的減少，那是由於傳輸範圍愈大，所能選擇 的路徑愈多，因此平均路徑會縮短。另外一個值得 我們留意的是，在使用 GPS-QHRA 環境(25 個區域) 會比使用 GPS-QHRA 環境(6 個區域)好一些，那是由 於把網路細分後，得出的路徑一定比大部的分解來 得好，不過在後面我們將會看到，把區域分得愈多， 其產生的 Node LSP 也愈多。從各方面的數據顯示 下，GPS-QHRA 所得到的平均路徑都為 ZHLS 來得 短。另外，從上一節中我們可以清楚的看到，利用 我們的 GPS-QHRA 會得出較短的平均路徑長度，然 而，為了認證 GPS-QHRA 之所以會得出較短的路徑 是和六角形有關，在這節中，我們分別模擬 GPS-QHRA、 ZHLS 和以六角形切割區域的 ZHLS， 在不同節點，不同傳輸範圍時路徑長度的差別。從 圖 11 中 我 們 可 以 發 現 ， 利 用 六 角 形 切 割 區 域 的 ZHLS ，所得出的平均路徑長度和 GPS-QHRA 所得 出的差不多，因此我們可以證明出，我們的 GPS-QHRA 之所以會得出較短的路徑長度，是因為 利用六角形切割的關係，和 Quorum 的觀念並沒有什 麼影響，不過，後面我們將會看到，利用 Quorum 的 觀念，雖然對路徑長度沒什麼影響，卻可以減少系 統的負載。. 500. Num of nodes. 圖 10: GPS-QHRA 和 ZHLS 平均路徑的比較. No of ZHLS nodes Zo Node ne LSP LS P 50 298 423 100 643 1819. GPS-QHRA (a) GPS-QHRA (b) Total Zone Node Total Zone No Total LSP LSP LSP LSP LSP de LSP LS P 721 287 276 563 1198 298 1496 2462 632 598 1230 2432 102 3453 1 150 113 3998 5133 1209 1327 2536 3672 162 5296 5 4 200 136 6989 8385 1450 2454 3904 4968 321 8180 6 2 250 173 1062 1235 1722 3906 5628 6309 432 10629 1 1 2 0 500 302 4173 4476 3012 4327 7339 1283 721 20043 3 2 4 1 2 表 4 ZHLS 和 GPS-QHRA 產生的 LSP 的比較.
(8) 4-2-3 移動性的影響 變的百分比，再依每個節點因為此改變而所需產生 在這節中，我們模擬當節點移動時，其對網路 的額外 LSP 算出，最後我們以圖 12 把其整體的負載 所產生的負載，我們以移動速率為 1、5、10、20、 作比較，在 6 個區域的 GPS-QHRA 環境中，不論節 40 單位/cycle，分別以節點數為 50、100、150、200、 點的多寡，都明顯的比 ZHLS 來得好，而 25 個區域 250 和 500 節點，隨機分佈在此區域中來模擬。我們 的 GPS-QHRA 環境中，在節點數為 150 以上時，也 假設節點是以一種固定的方式行走，再經過一段 x 漸 漸 的 比 ZHLS 好 ， 在 整 體 上 ， 我 們 可 看 出 時間後，再隨機的選出一個角度，然後再走 y 距離， GPS-QHRA 有較佳的表現• 之後再重覆上面步驟，而當節點走到網路的邊緣 接 著 我 們 再 比 較 不 同 的 移 動 速 率 ， ZHLS 和 時，則會再隨機的轉另外一個方向移動。我們以 10 GPS-QHRA 效能上的比較，從圖 13 到圖 17，可明 個 cycle 來模擬，看看在移動前跟移動後的變化，以 顯的看出，切成 6 個區域的 GPS-QHRA 環境負載最 Zone Lsp 為例，即移動後網路拓樸的變化數量，在 小，接著是 25 個區域的 GPS-QHRA 環境，最後才 表 5 中我們可以看到，當節點數變大時，其拓樸的 是 ZHLS，而當移動速率很小時，其負載也很小，三 改變則是變小，這是由於節點數變多時，網路的區 種演算法的差異不大，不過，在高速的環境中，ZHLS 外拓樸，即 zone LSP，不會有太大的改變。而以 Node 在節點數增加時的成長很大，因此我們得出了在速 LSP 來觀察，則節點數變多時，其區內的拓樸，即 度變快且節點數變多時，我們所提出的演算法在移 Node LSP 也跟著變多。最後，我們依比例算出其改 動的影響上有較好的抗衡性的結論。 # of ZHLS Zone Node Total # of LSP % of Zones Overhead # of LSP % of nodes Overhead Overhead generating generating LSPs LSPs 50 4.6 76.7% 228 41 82% 346 574 100 2.8 46.7% 300 87.5 87.5% 1611 1871 150 1.2 20% 227 139.2 92.8% 3710 3937 200 0.6 10% 136 197.7 98.9% 7048 7032 250 0.4 6.7% 115 248.9 99.5% 10582 10667 500 0 0% 0 499.9 99.9% 41315 41315 # of GPS-QHRA (6 個區域) Zone Node Total # of % of Zones Overhead # of LSP % of Zones Overhead overhead LSP generating generating LSPs LSPs 50 4.7 78% 223 31 62% 171 394 100 3.2 53.3% 334 82 82% 490 824 150 1.1 18% 217 132 88% 1167 1384 200 0.58 9% 1305 194 97% 2380 3685 250 0.3 5% 86 248 99.2% 3874 3960 500 0 0% 0 497 99.4% 7169 7169 # of GPS-QHRA (25 個區域) Nodes Zone Node Total # of % of Zones Overhead # of LSP % of Zones Overhead overhead LSP generating generating LSPs LSPs 50 24.2 96.8% 1160 28 56% 167 1327 100 22.3 89.2% 2169 79 79% 807 2976 150 17 68% 2496 135 90% 1461 3957 200 14.2 56.8% 2821 195 97.5% 3132 5953 250 11.4 45.6% 2913 244 97.6% 4216 7129 500 6.3 25.2% 3233 491 98.2% 7082 10315 表 5: 移動性對 GPS-QHRA 和 ZHLS 的負載影響(Mobility=40untits / cycle). ZHLS. 20000. GPSQHRA(a) 250. 150. 0 50. Overhead. 40000. Num of Node. GPSQHRA(b). 圖 13: 移動性對 GPS-QHRA 和 ZHLS 的負載影響 (mobility= 40 units/cycle).
(9) ZHLS. 10000 GPSQHRA(a) 200. 100. 0. 0. Num of Node. GPSQHRA(b). Overhead. 圖 14: 移動性對 GPS-QHRA 和 ZHLS 的負載影 響 (mobility= 20 units/cycle). 20000. ZHLS. 10000. GPSQHRA(a). 0 0. 50 100 150 200 250 Num of Node. GPSQHRA(b). Overhead. 圖 15: 移動性對 GPS-QHRA 和 ZHLS 的負載影響 (mobility= 10 units/cycle). 3000 2500 2000 1500 1000 500 0. ZHLS GPSQHRA(a) 0. 50 100 150 200 250 Num of Node. GPSQHRA(b). 圖 16: 移動性對 GPS-QHRA 和 ZHLS 的負載影響 (mobility= 5 units/cycle). Overhead. GPS-QHRA 中，我們使用二個模擬環境，分別是 6 個 區 域 的 GPS-QHRA 和 25 個 區 域 的 GPS-QHRA。在 GPS-QHRA 的環境中，由於只 需廣播給部分的區域，即廣播給有規則集合中的 資料庫節點即可。因此會得到較 ZHLS 較好的效 能，而 6 個區域的 GPS-QHRA 和 25 個區域的 GPS-QHRA 比較， 6 個區域的 GPS-QHRA 會比 25 個區域的 GPS-QHRA 來得好一些，那是因為 在分成 25 個區域在搜尋時會比分成 6 個區域的 多。當節點數由小變大時，我們發現負載變小。 由於網路中的節點數夠多，因此其發生重送的機 率變小，故負載也跟著變小，由模擬的結果中我 們可以認證，利用集合的觀念，我們能減少網路 對於路徑搜尋的負載•. ZHLS. 100 50. GPSQHRA(a). 0 0. 50 100 150 200 250 Num of Node. GPSQHRA(b). 圖 17: 移動性對 GPS-QHRA 和 ZHLS 的負載影 響 (mobility= 1 units/cycle) l 搜 尋 路 徑 的 負 載:我們要模擬比較當一節點 要找到它路徑所要產生的封包數量 (圖 18)。我們 以節點數為 50、100、150、200、250 和 500 來 比較，找一固定的節點，來對其他的節點找出路 徑，我們模擬 1000 個單位時間，最後把其平均 值算出。在 ZHLS 中，當節點要傳送封包給區域 外的節點時，需要廣播給所有區域，而. Overhead. Overhead. 20000. 40 30 20 10 0. ZHLS GPS-QHRA(a) GPS-QHRA(b) 0. 50 100 150 200 250 Num of node. 圖 18: 搜尋路徑的影響 l 漏 失 機 率 (Dropping Probability)的 比 較：我 們比較節點數為 50、100、150、200、250 和 500 和傳輸範圍為 100、200 和 250 下，分別在ZHLS、 GPS-QHRA 網路環境下漏失機率的比較。以一固 定的節點，隨機的對其他節點作路徑的搜尋，若 無法正確的找出一條路徑，我們視該次路徑漏失 掉，假設在 2000 次的路徑搜尋中漏失掉 L 次， 我們的漏失機率即為 L/2000，路徑的漏失有幾種 可能會發生，第一種是當節點數太小時，網路中 沒有足夠的節點讓來源節點傳輸到目的節點。第 二種可能是傳輸範圍的影響，從圖 19 中我們可 以明顯的看到，傳輸範圍為 200 和 250 時，ZHLS 在各個節點時漏失率都為 0，而傳輸範圍為 100 時，才發生一部分的漏失率，因此所得出傳輸範 圍愈小時，其發生漏失的機率愈大。第三種可能 是出現在 GPS-QHRA 中，假設在某一時刻中， 從資料庫節點中查不到目的節點的位置，或剛好 查到錯誤的資訊，則有可能發生漏失，從圖可以 看出，在 GPS-QHRA 中使用傳輸範圍 100 時， 其漏失率相當嚴重，不過，當傳輸範圍回到 200 時，則有很明顯的改善，那是由於參數設計錯誤 所致，從模擬的結果中可以看出，在漏失機率方 面，ZHLS 比 GPS-QHRA 有較好的效能，不過， 當節點數夠多或傳輸範圍夠大時，則沒有多大的 影響，因此，只要我們好好設計 GPS-QHRA 中 的參數，對整體的效能不會有太大的影響。.
(10) 90. ZHLS TR-100. 80. GPS-QHRA(b) TR-100. 70 Dropping Probability. [2]. 60. GPS-QHRA(a) TR-100. 50. ZHLS TR-200. 40. GPS-QHRA(b) TR-200. 30 20. GPS-QHRA(a) TR-200. 10. ZHLS TR-250 250. 150. 50. 0 Num of Nodes. GPS-QHRA(b) TR-250. [3]. [4]. [5]. GPS-QHRA(a) TR-250. 圖 19: Dropping Probability 的比較. [6]. 五、 結論 隨意式無線網路在近年來開始有很多繞送 演算法的研究。由於在 無線網路中， 節點會隨 意移動，當拓撲(topology)改變時我們要如何來找 一新的繞送路徑來傳送。因此我們提出了一個階 層式、hybrid 的繞送演算法。這個演算法結合了 GPS 方位偵測(Location Tracking)的技術，以及有 規則集合系統的觀念。這兩種技術對於節點會隨 時移動的隨意式無線網路環境十分適用。從模擬 結果我們可以知道，GPS-QHRA 利用方位資料庫 節點用來作一個區域之內的中央控制，因此，每 個區域之內只需要一個節點來記錄繞送表格與 作定期的更新資訊，如此可改善同樣是利用 GPS 技術的階層式繞送演算法-ZHLS，因此能得到較 短的路徑、以及可證明在高度移動的環境中有較 好的效能。另外 GPS-QHR 只需局部廣播給有規 則集合中的方位資料庫節點也可有效降低系統 負載。在漏失率方面，由於 ZHLS 付出了較多網 路負載的代價，因此其在漏失率中較 GPS-QHRA 為佳，但其中所付出的代價是資料庫節點會造成 較大的負載，而且當資料庫節點發生錯誤時，會 使漏失率變大，從而影響到系統的效能，這中間 必須作一考量(Trade-off)。因此未來的研究可朝 (1)服務品質(QoS)的方向作努力。改善封包常常 在節點改變或拓撲改變時而流以造成系統延遲 增加的問題。(2)有限頻寬分配的問題，在本篇論 文中假設已有一套妥善的頻寬管理方法， 然而 並沒有真正去探討，因此，此類問題也是值得去 採討的。. 參考文獻 [1]. Royer, E.M.; Chai-Keong Toh, “A Review of Current Routing Protocols For Wireless Ad Hoc Networks”, IEEE Personal Communications, Volume: 6 2, April 1999,. [7]. [8]. [9]. [10]. [11]. [12] [13]. [14]. pp.46 –55. D.Baker et al., “Flat Vs. Hierarchical Network Control Architecture” ARO/DARPA Wksp. Mobile Ad–Hoc Networking; Mar. 1997. L.Kleinrock and F.Kamoun, “Hierarchical Routing for Large Networks: Performance Evalution and Optimization” Computer Networks, Vol.1, No.3, 1977, pp.155-174. C. E. Perkins and P.Bhagwat, “Highly Dynamic Destination-Sequenced Distance-Vector Routing (DSDV) for Mobile Computers” Comp. Commun.Rev. Oct.1994, pp.234-244. C-C, Chiang. “Routing in Clustered Multihop, Mobile Wireless Networks with Fading Channel”Proc.IEEE SICON ’97, APR.1997. Pp.197-211. C.E. Perkins and E.M. Royer, ”Ad-hoc On-Demand Distance Vector Routing” Proc. 2nd IEEE Wksp. Mobile Comp. Sys and Apps, Feb.1999, pp.90-100. V.D. park and M.S. Corson, “A Highly Adaptive Distributed Routing Algorithm for Mobile Wireless Networks” Proc. INFOCOM ’97, Apr 1997. Paul, K.; Bandyopadhyay, S.; Mukherjee; Saha, D.”Communication-aware mobile hosts in ad-hoc wireless network” Personal Wireless Communication, 1999 IEEE International Conference on, 1999,pp.83-87. Joa-Ng. M., I-Tai Lu “A peer-to-peer zone-based two-level link state routing for mobile ad hoc networks” Selected Areas in Communications, IEEE Journal on Volume: 178,Aug. 1999, pp.1415 –1425. E.D. Kaplan (Editor), Understanding The GPS: Principles and Applications Artech House, Boston, MA, Feb 1996. Moore， T. “An introduction to the global positioning system and its applications, Developments in the Use of Global Positioning Systems, 1994, pp.1/1-1/6. A. Dey, Theory of Block Designs, 1986. Zhenyu Tang, Garcia-Luna-Aceves, J.J., “collision-avoidance transmission scheduling for ad-hoc networks” Communications, 2000. ICC 2000. 2000 IEEE International Conference on Volume: 3, 2000, PP. 1788 –1794, vol. 3. I-Shyan Hwang, Chiung-Ying Wang “Dynamic Allocation of clustering Technique in Ad Hoc Wireless Network”, M.S. of the Department of Computer Engineering and Science Yuan-Ze University..
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