在MANET中基於社群關係導向之傳輸機制研究 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學資訊科學系 Department of Computer Science National Chengchi University 碩士論文. 立. Master’s 政治Thesis 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. 在 MANET 中基於社群關係導向之傳輸機制研究 A Social Relationship Based Transmission Scheme in MANET al v i n Ch engchi U. 研究生：李佩璇指導教授：張宏慶中華民國一百零一年七月 July, 2012.

(2) 在 MANET 中基於社群關係導向之傳輸機制研究 A Social Relationship Based Transmission Scheme in MANET. 研究生：李佩璇. Student：Pei-Hsuan Lee. 指導教授：張宏慶. Advisor：Hung-Chin Jang. 國立政治大學資訊科學系. 學. ‧ 國. 立. 政治大碩士論文. ‧ sit. y. Nat. n. er. io. A Thesis submittedato Department of Computer i v Science. l C n U National Chengchi University he ngchi. in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master in Computer Science. 中華民國一百零一年七月 July, 2012.

(3) 在 MANET 中基於社群關係導向之傳輸機制研究. 摘要. 資訊世代的來臨，手機、筆記型電腦、iPod、iPad 不勝枚舉的手持行動裝置充斥在我們的生活周遭。這些裝置上都擁有一種以上的無線網路介面，例如:紅外線、藍芽、WiFi. 治政，及行動網路介面等。由於手持裝置的盛行，構成行動隨意網路(Mobile Ad Hoc Network) 大立的傳輸空間越來越普遍，伴隨而來的問題如節點可能任意移動，拓樸不斷改變等，造成 ‧ 國. 學. 傳輸中斷。而在有網路的環境下如何從較信任的人(節點)獲取較可信任的資訊，將是重. ‧. 要的議題。因此本論文導入目前炙手可熱與我們生活密不可分的社群網路 (social network)，利用社會網路分析(social network analysis)將人與人之間關係數據化，做為轉. y. Nat. io. sit. 傳依據。我們提出 Ego-Centric Social Network Routing 中繼節點 (relay node) 選擇的策略. n. al. er. ，簡稱 ECSNR。除了利用社會網路分析的方法外也加入候選清單，使負載過重的節點. Ch. i n U. v. 直接由清單中之候選節點協助轉傳、推薦清單，讓路由中繼的位置更靠近負載過重之節. engchi. 點，加速訊息的傳遞，也可藉由緊密度高且較可信任之節點協助傳送。另外當訊息無法藉由社會網路輔助(social networking aided)傳輸時，便會利用興趣導向(interest-based)傳輸，依照節點興趣相似性判別興趣區間，將訊息傳遞出去。最後，由實驗模擬結果得知，當網路節點數量增加時，封包送達率能有 7.4%~15.8%的改善。End to end delay 有 10%~15.2%的改善；control overhead 雖然較遜色，但依然平均控制在 9.4%內。Average hop count 平均減少 1.7 個 hops 數。網路移動速度比較的實驗中，封包送達率能有 8%~24.2% 的改善；control overhead 雖然較遜色，但依然平均控制在 8.8%內。End to end delay 有約 4.7%~15.2%的改善；average hop count 平均減少 2.4 個 hops 數。. i.

(4) A Social Relationship Based Transmission Scheme in MANET Abstract With the coming of information era, our lives have been filled with varied mobile devices, such as cell phones, notebooks, iPods, and iPads. All these devices are equipped with more than one wireless network interface, including Infrared, Bluetooth, WiFi, mobile network. 治政 more widespread than ever. However, movable nodes大 and the constantly changing topology 立 could cause transmission interruption. Therefore, “how to obtain trustworthy information. interface etc. Due to the popularity of mobile devices, Mobile Ad Hoc Networks have been. ‧ 國. 學. from trusty nodes” is a significant issue.. ‧. This thesis geared toward the social network which is inseparable from our lives at this. y. Nat. er. io. We propose a relay-node selection strategy of Ego-Centric Social. al. n. used as the base of relay.. sit. moment. In this thesis, social network analysis is employed, and the relationship data is. Ch. i n U. v. Network Routing (ECSNR), and apply the method of using candidate list.. engchi. All these can be. used to speed up the transmission process. Because the candidate nodes are the closest ones to the overloaded nodes, the relay process can be more efficient and speedy. The transmission can also be done through the stable and trustworthy nodes.. When a message can not be. transmitted through the social network aided nodes, the interest based nodes can help to transmit according to the interest similarity.. The results of experiment simulations show that along with the increase of network nodes, the packet delivery ratio can be improved by 7.4% ~ 15.8%. The end to end delay. ii.

(5) can be improved by 10% ~ 15.2%, and the average control overhead is within 9.4%. The average hop count can be reduced by 1.7 hops.. Given the nodes are moving, the packet. delivery ratio can be improved by 8%~24.2%, and the average control overhead is within 8.8%. The end to end delay can be improved by 4.7% ~ 15.2%, and the average hop count can be reduced by 2.4 hops.. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. iii. i n U. v.

(6) 致謝辭. 碩士生涯即將劃下句點，首先誠摯的感謝指導教授張宏慶博士的教誨。在開會討論時不厭其煩的指出研究中的缺失，指點我們正確的方向；同時，不論是句子陳述的方式、邏輯思考的指引，使學生在其中獲益匪淺。老師對學問的嚴謹，更是我學習的典範。再次感謝我的指導教授張宏慶博士，使得本論文能夠更完整而嚴謹。. 政治大研究生涯裡，我要感謝 MCLAB3 實驗室裡一起研究打拼的夥伴、共同的生活點滴立. ‧ 國. 學. ，學術上的討論、天馬行空的長談、又愛又怕的美食團，都是我活力的來源。感謝實驗室的夥伴們，國淵、孜銚、韋良、立吉、建彪、鐘毅和筱慈的幫忙總能在我困惑時為我. ‧. 解惑。昀峻、偉迪、華元、建偉、柏硯、采衣以及其它實驗室的同學和學弟妹的勉勵與. sit. y. Nat. 協助當然也不能忘記。無論是認真研究相互討論的你們、相互砥礪加油打氣的你們以及. io. al. er. 享樂玩耍歡樂嬉鬧的你們，有幽默風趣的你們，才能交織出如此炫麗又多采多姿的研究. n. 生活。謝謝你們大家，在政大的日子，是段值得一再回味的珍貴回憶。. Ch. engchi. i n U. v. 最後，我要謝謝最重要的家人，最愛的外公外婆、爺爺奶奶、爸爸、媽媽，感謝你們無條件給予我良好的讀書環境，讓我可以沒有後顧之憂地專心念書及研究。在背後默默的支持更是我前進的動力，與最大的後盾。謝謝你們。感謝主，開啟了這趟奇幻旅程。謝謝祢。. 李佩璇台北 July 2012. iv.

(7) 目錄. 摘要 ............................................................................................................................................. i Abstract....................................................................................................................................... ii 目錄 ............................................................................................................................................ v 圖目錄 .....................................................................................................................................viii. 治政表目錄 ........................................................................................................................................ x 大立第一章緒論 .............................................................................................................................. 1 ‧ 國. 學. 1.1 研究背景 ...................................................................................................................... 1. ‧. 1.1.1 MANET (Mobile Ad Hoc Networks)特性 ........................................................ 3 1.1.2 PSN (Pocket Switched Networking)簡介 ......................................................... 8. y. Nat. io. sit. 1.1.3 DTN (Delay Tolerant Networks)簡介 ............................................................... 9. n. al. er. 1.2 研究動機與目的 ........................................................................................................ 10. Ch. i n U. v. 1.3 論文組織與架構 ........................................................................................................ 11. engchi. 第二章相關研究-文獻探討 ................................................................................................... 12 2.1 社群網路之沿革 ........................................................................................................ 12 2.1.1 社會網路分析 ................................................................................................. 12 2.2 車載網路環境下社群網路相關研究 ........................................................................ 18 2.2.1 基於行車方向分成不同群組 ......................................................................... 18 2.2.2 基於車輛密度架設 RSU ................................................................................ 19 2.2.3 基於 Email 建立可靠傳輸.............................................................................. 21 2.3 行動載具環境下社群網路相關研究 ....................................................................... 24. v.

(8) 2.3.1 BUBBLE Rap: Social-based Forwarding in Delay Tolerant Networks .......... 24 2.3.2 Social-Aware Stateless Forwarding in Pocket Switched Networks ................ 26 2.3.3 Extending Internet-Enabled Social Networks ................................................. 27 2.3.4 Social Network Analysis for Routing in Disconnected Delay-Tolerant MANETs .................................................................................................................. 28 2.4 社群網路相關研究 ................................................................................................... 30 2.4.1 Finding Local Community Structure in Networks .......................................... 30. 政治大. 2.4.2 Ego Network Betweenness .............................................................................. 31. 立. 第三章研究方法 .................................................................................................................... 34. ‧ 國. 學. 3.1 議題分析與討論 ........................................................................................................ 35 3.1.1 社群網路在車載網路之運作方式 ................................................................ 35. ‧. 3.1.2 社群網路在行動載具網路之運作方式 ........................................................ 36. Nat. sit. y. 3.2 研究方法 .................................................................................................................... 38. n. al. er. io. 3.2.1 個體中心度社群網路路由機制(Ego-Centric Social Network Routing) ....... 39. i n U. v. 3.2.2 相異度選擇機制 ............................................................................................ 43. Ch. engchi. 3.2.3 個體網路中間度(Ego Network Betweenness) .............................................. 44 3.2.4 備援(輔助)機制.............................................................................................. 47 3.2.5 ECSNR 輔助選擇中繼點策略 ....................................................................... 51 3.3 ECSNR 架構流程圖 .................................................................................................. 57 3.4 Ego-Centric Social Network Routing (ECSNR) Pseudo Code .................................. 58 第四章模擬實驗與數據分析 ................................................................................................ 62 4.1 模擬環境 ................................................................................................................... 62 4.2 模擬環境參數設定 ................................................................................................... 63 4.3 實驗結果及分析 ....................................................................................................... 65 vi.

(9) 4.3.1 觀察節點數量的變化 .................................................................................... 66 4.3.2 觀察節點移動速度的變化 ............................................................................ 71 第五章結論與未來展望 ........................................................................................................ 76 5.1 結論 ........................................................................................................................... 76 5.2 未來研究 ................................................................................................................... 77 參考文獻 .................................................................................................................................. 78. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. vii. i n U. v.

(10) 圖目錄圖 1.1：具有基礎建設的無線網路示意圖 .............................................................................. 1 圖 1.2：行動隨意無線網路 ...................................................................................................... 2 圖 1.3：具多點跳躍之網路架構 .............................................................................................. 3 圖 1.4：主動式路由協定 .......................................................................................................... 6 圖 1.5：隨需式路由協定 .......................................................................................................... 7. 政治大圖 1.7：DTN 示意圖[1] .......................................................................................................... 10 立圖 1.6：Ad-hoc Mobile Routing Protocols [23] ........................................................................ 8. ‧ 國. 學. 圖 2.1：社會網路分析之發展[13].......................................................................................... 13 圖 2.2：Selection of high social intersection [3] ..................................................................... 19. ‧. 圖 2.3：Vehicular DTN 隨機示意圖 [3] ................................................................................ 20. sit. y. Nat. 圖 2.4：RSU 佈建示意圖 [3] ................................................................................................. 20. io. er. 圖 2.5：Vehicular Network Architecture [4] ........................................................................... 21. al. 圖 2.6：Integrated Entity Trust and Social Trust [4] ............................................................... 22. n. v i n C h 演算法 [4]................................................................... 圖 2.7：Trust Checking and Ranking 23 engchi U 圖 2.8：Illustration of the BUBBLE 演算法 [5] .................................................................... 25. 圖 2.9：BUBBLE RAP 演算法 [5] ........................................................................................ 25 圖 2.10：Hybrid Interaction Space that Supports Online Community Activities [8] .............. 27 圖 2.11：Architecture of a Hybrid Interaction Space [8] ........................................................ 28 圖 2.12：選取 Local Community C 示意圖 [6] ..................................................................... 30 圖 2.13：Greedy Maximization of Local Modularity 演算法 [6] ......................................... 31 圖 3.1：Mobile Ad Hoc Networks 架構示意圖 ...................................................................... 35 圖 3.2：節點 A 於通訊範圍內可偵測到之社群朋友示意圖 ............................................... 41 viii.

(11) 圖 3.3：節點 A 於通訊範圍內之社群朋友示意圖 ............................................................... 42 圖 3.4：相異度示意圖 ............................................................................................................ 43 圖 3.5：Betweenness Centrality 示意圖 ................................................................................. 45 圖 3.6：情境示意圖 ................................................................................................................ 47 圖 3.7：社群可能忙碌示意圖 ................................................................................................ 48 圖 3.8：備援機制流程圖 ........................................................................................................ 49 圖 3.9：ECSNR 架構流程圖 .................................................................................................. 57. 政治大. 圖 4.1：NAM 節點數 50 與 100 ............................................................................................. 63. 立. 圖 4.2：NAM 節點數 150 與 200 ........................................................................................... 63. ‧ 國. 學. 圖 4.3：NAM 節點數 250 與 300 ........................................................................................... 64 圖 4.4：節點數量與 Delivery Ratio 關係圖........................................................................... 67. ‧. 圖 4.5：節點數量與 Control Overhead 關係圖 ..................................................................... 68. Nat. sit. y. 圖 4.6：節點數量與 End to End Delay 關係圖 ...................................................................... 69. n. al. er. io. 圖 4.7：節點數量與 Average Hop Counts 關係圖 ................................................................. 70. i n U. v. 圖 4.8：節點移動速度與 Delivery Ratio 關係圖................................................................... 72. Ch. engchi. 圖 4.9：節點移動速度與 Control Overhead 關係圖 ............................................................. 73 圖 4.10：節點移動速度與 End to End Delay 關係圖 ............................................................ 74 圖 4.11：節點移動速度與 Average Hop Counts 關係圖 ....................................................... 75. ix.

(12) 表目錄表 2.1：各文獻 Social Network 機制比較表 ......................................................................... 33 表 3.1：節點基本資料表 ........................................................................................................ 54 表 3.2：鄰居朋友節點表 ........................................................................................................ 54 表 3.3：鄰居非朋友節點表 .................................................................................................... 55 表 3.4：決定路徑轉傳資訊內容 ............................................................................................ 55. 政治大表 3.6：Interest Packet 節點表(非社群朋友) ......................................................................... 56 立. 表 3.5：Notice Packet (忙碌者發送給週遭鄰居) .................................................................. 56. ‧ 國. 學. 表 4.1：Random Waypoint Model 的參數及選項 ................................................................. 64 表 4.2：硬體及軟體環境 ........................................................................................................ 65. ‧. 表 4.3：實驗基本參數 ............................................................................................................ 66. sit. y. Nat. 表 4.4：不同節點數量之 Delivery Ratio 效能數據............................................................... 67. io. er. 表 4.5：不同節點數量之 Control Overhead 效能數據 ......................................................... 68. al. 表 4.6：不同節點數量之 End to End Delay 效能數據 .......................................................... 69. n. v i n Ch 表 4.7：不同節點數量之 Average Hop Counts 效能數據 e n g c h i U ..................................................... 70 表 4.8：實驗基本參數 ............................................................................................................ 71 表 4.9：不同節點移動速度之 Delivery Ratio 效能數據....................................................... 72 表 4.10：不同節點移動速度之 Control Overhead 效能數據 ............................................... 73 表 4.11：不同節點移動速度之 End to End Delay 效能數據 ................................................ 74 表 4.12：不同節點移動速度之 Average Hop Counts 效能數據 ........................................... 75. x.

(13) 第一章緒論. 1.1 研究背景無線網路的盛行，行動通訊設備的普及，使人們生活愈來愈便利也與網路世界更加密不可分。無線網路可以依據基礎建設的有無分為兩大類：有基礎建設的無線網路. 政治大. (infrastructure based) 如圖 1.1 及不具有基礎建設的無線網路(Mobile Ad Hoc Network，. 立. MANET)，稱行動隨意無線網路，如圖 1.2。具有基礎建設的無線網路，需要較高的建. ‧ 國. 學. 置成本，且當使用者需要資料交換時，首先以無線的方式與基地台溝通，接著基地台再以有線的方式傳給後方的骨幹基地台。在此種架構下，所能傳輸的範圍被限制在基地台. ‧. 的通訊範圍內。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 1.1：具有基礎建設的無線網路示意圖 1.

(14) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. al. sit. y. Nat. 圖 1.2：行動隨意無線網路. Ch. i n U. v. 本論文所探討的行動隨意網路屬於沒有基礎建置成本的網路。生活週遭充斥著許多. engchi. 無線通訊能力的裝置，如個人筆記型電腦、PDA、smartphone、iPod、iPad、車用導航系統及車用電腦系統等。上述裝置藉由無線通訊協定相互通訊連結而形成一個網路，使彼此之間，可進行資料傳輸。簡單來說，就是由各式各樣具有無線通訊能力的節點組成，如圖 1.2 所示。由於沒有基礎建置，不需要透過基地台便可以組成一個網路，而且藉由多點跳躍 (multi-hop)相互溝通，如圖 1.3 所示。每個行動節點扮演路由器的角色，幫助其他網路內的節點轉傳資料。因為這樣的高機動性，許多文獻探討此種網路型態，將其運用在軍事管理、緊急情況，如天災等。也由於這樣的高機動性，網路拓樸(topology)的動態變化 2.

(15) 難以預測，頻寬資源往往都被路由搜尋亦或是路由路徑(routing path)重新建置的控制訊號所消耗。因此在 MANET 的環境下，頻寬資源的使用、網路的安全都是重要的議題。. Destination. Source. 立. 政治大. Nat 1.1.1 MANET (Mobile Ad Hoc Networks)特性. n. al. Ch. engchi. er. io. sit. y. ‧. ‧ 國. 學圖 1.3：具多點跳躍之網路架構. i n U. v. 網際網路工程研究團隊(Internet Engineering Task Force, IETF) MANET Working Group指出，行動隨意網路具有下列幾種特性[19]： (1) 動態拓樸(dynamic topologies)：無線隨意網路中，節點具有動態移動特性，每個節點可能隨時移動，造成拓樸(topology)變動以及路由的變化。換句話說，在此環境下拓樸會快速不斷的重組與變化。 (2) 頻寬限制、連結容量大小不一(bandwidth-constrained, variable capacity links)：無線網路易受到外在的干擾、如雜訊、訊號衰減等影響。因此實際的傳輸頻寬往往與理想值有所差距。 3.

(16) (3) 電力的限制(energy-constrained operation)：移動式節點大多依靠電池，所以在節能省電的前提下，系統設計也是一個重要的課題。倘若電力消耗殆盡，會造成節點消失。 (4) 有限的安全性(limited physical security)：無線隨意網路較一般有線網路更有安全威脅的疑慮，需要考慮竊聽(eavesdropping)、欺騙(spoofing)以及拒絕服務 (denial-of-service attacks)等安全議題。. 政治大定是一項重要的課題。目前相關文獻研究也十分廣泛。以拓樸為基礎(Topology-based) 立. 綜合上述幾點可以發現，MANET 在拓樸變動且頻寬資源有限的情況下，路由的決. ‧. ‧ 國. 兩種方法。. 學. 以及以位址資訊為基礎(Position-based)的路由協定是 Ad Hoc Networks 建立路徑常見的. 關於 Topology-based 的路由協定，由於節點與節點之間並未提供位置方向等訊息，. Nat. sit. y. 其運作方式必須先用廣播的方式了解整個網路，藉此建立路由資訊。為了取得資訊，需. n. al. er. io. 利用廣播和群播方式，導致資料流大量的產生。相反的以位址資訊為基礎(Position-based). i n U. v. 的路由協定，其封包遞送方向是以節點位址(location)資訊為依據。與前述 Topology-based. Ch. engchi. 之差別在於，行動節點不必發出大量的廣播訊息來維護路徑，相較之下訊息負載量 Position-based 較 Topology-based 更有優勢。但是在尚未得知目標節點位址之前，其運作方式為：每個節點將自己的位址資訊以週期性的方式廣播出去，因此也面臨廣播成本資料流大量產生的問題。在 MANET 環境中有許多 routing protocols 被提出，如圖 1.6 所示。可將其分為三大類[17]，分別為主動式路由(Proactive Routing)也稱表驅動(Table-driven Routing)；回應式路由策略(Reactive Routing)又稱隨需式路由(On-demand Routing)；另一種為混合式路由(Hybrid Routing)，以下將簡述其運作方式。主動式路由(Proactive Routing)會預先為網路中節點建立路由資訊。各個節點有一個. 4.

(17) 以上的路由表需要維護，使其得知並儲存其他節點資訊，當有請求時便可迅速獲得路徑。因為網路拓樸頻繁變動，當無需使用這些路由表時，各節點依然不斷的維護路由表 (routing table)，因而耗費大量的網路頻寛，這是主動式路由的最大缺點。著名的 Routing Protocol 為 DSDV (Destination-Sequenced Distance-Vector)[18]。回應式路由(Reactive Routing)的運作方式與主動式路由(Proactive Routing)相反，不會預先為網路中所有節點建立路由資訊，只維護其所需使用到的路由表。相較於主動式路由(Proactive Routing)其優點是減少維護成本，伴隨而來的缺點則是，當一開始要交換. 治政資訊時會因為路徑尋找，比 Proactive Routing Protocol 大更來的耗時。著名之代表性的立 Routing Protocol 為 DSR、AODV[17]及 TORA。混合式路由(Hybrid Routing)則是將兩類 ‧ 國. 學. 路由概念整合起來，以強化原本路徑之缺點。. ‧. Nat. io. sit. y. Proactive Routing Protocol 主動式路由協定. n. al. er. 1994 年 DSDV 路由協定被提出，由 Distributed Bellman-Ford 演算法衍生而來。當. Ch. i n U. v. 執行 DSDV 時，各個節點必須維護一份路由表，如圖 1.4 所示。節點彼此交換之路由資. engchi. 訊包括距離向量、本身的序列編號(sequence number)、所有已知節點之目的地序列編號 (destination sequence number)及可到達目標節點所需之 hops 數。各節點管理自身之序列編號，當路徑更新時，序列編號可供節點辨識路徑狀態及時效性，判定是否過期，防止 route loop 產生。當檢測到拓樸變動則會定期或即時更新路徑資訊。對路由更新封包又提出兩個方法：full routing update 在固定時段執行，廣播並傳送自己完整的路由表給其他節點。Incremental update 是當拓樸只有少量變動時，節點只傳送最近有變動的部份，做累加式更新。. 5.

(18) Routing Table. 學. 圖 1.4：主動式路由協定. Reactive Routing / On-demand Routing 隨需式路由協定. Nat. sit. y. ‧. ‧ 國. 立. 政治大. io. er. Reactive Routing 是當來源節點要傳遞資料到目標節點且沒有該目標節點的資訊時. al. ，開始執行路由搜尋。也就是當來源節點需要與目標節點溝通時，便會啟動路由發現. n. v i n Ch (route discovery)程序。當發現能與目標節點溝通的路由出現一條路徑，或是搜尋完所有 engchi U 可能的路由皆無法到達時，程序便會結束，如圖 1.5 所示。著名的有 DSR (Dynamic Source. Routing) [20]與 AODV (Ad Hoc On-Demand Distance Vector) [16]等路由協定。 DSR (Dynamic Source Routing)：利用 route cache 儲存節點的路由資訊，中繼節點依照 header 一一將資訊送出去。其運作方式如下，當要傳送資料時，檢查 cache 是否有資料，若有則可直接傳遞資料；否則啟動路由發現程序，廣播路由請求(Route REQuest, RREQ)封包，開始路由發現的程序。當找到目標節點資訊或是某節點之 route cache 擁有該資訊時，回覆路由回應(Route REPly, RREP)。在此協定下，當傳遞封包給下個節點失敗時，便會產生路由錯誤封包(Route ERRor, RERR)告知來源節點，並沿路將路由資訊清 6.

(19) 除，重新啟動 route discovery 程序尋找路徑。 AODV (Ad Hoc On-Demand Distance Vector)：當來源節點需要傳送資料到目標節點時，路由探索程序與 DSR 類似，但最大的差異是維護路由資訊。AODV 是一個目的地一個欄位，與傳統路由表格相同。回覆路由(Route REPly, RREP)，利用之前 RREQ 封包建立反向路徑(reverse path)，該路徑之節點也一併建立轉送路由 (forward route) 欄位，為了避免迴圈也使用與 DSDV 一樣的目的地序列編號。AODV 利用 timer 解決路由老舊問題，刪除過期路由。. 政治大 Routing Request 立 Relay Routing. ‧ 國. Source. 學. Routing Path A-C-E-G A C. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat B. F. Ch. E. engchi. i n U. v. G. D Destination 圖 1.5：隨需式路由協定. 混合式路由 (Hybrid Routing) 路由協定混合式路由是結合 Proactive Routing Protocol 及 Reactive Routing Protocol 之概念，所提出的路由協定。目前路由協定可區分為三大類，分別為 Proactive Routing Protocol 7.

(20) 、Reactive Routing Protocol 以及兼具兩者功能的 Hybrid Routing。圖 1.6 為各分類的若干個知名路由協定。. Routing Protocol for Ad Hoc Wireless Networks. Based on Routing Information Update Mechanism. 立. Hybrid. (Reactive). DSR. WRP. AODV. CGSR. ABR. CEDAR ZRP. ‧. DSDV. 學. Nat. STAR. io. OLSR. al. SSA FORP. sit. y. ZHLS. er. ‧ 國. Table-Driven (Proactive). 政治大 On-Demand. n. v i n C h Mobile RoutingUProtocols [23] 圖 1.6：Ad-hoc engchi. 1.1.2 PSN (Pocket Switched Networking)簡介由於手持裝置的盛行，PSN ( Pocket Switched Networking )新型態的網路架構隨之發展出來。PSN 由劍橋大學實驗室所提出，是描述手持裝置間，間歇式的連結模式。PSN 的運作概念是，行動裝置須處於相近之地理位置才會協助傳送資料，否則行動載具會儲存資料，直到下一個行動裝置與本身有相近的地理位置才傳送。. 8.

(21) PSN 是延遲容忍網路(Delay Tolerant Networks)的一種，大部分的時間是不相連接的，隨著使用者的移動軌跡而移動，並且藉由手持設備的無線網路介面傳遞，因此是一種不依賴基礎建設的方法。PSN 可以長時間的不與其他載具連結，當在允許傳送的條件下也可以立刻傳送資料。. 1.1.3 DTN (Delay Tolerant Networks)簡介. 稀疏地區，也可以藉由無線網路獲得資訊。. 學. ‧ 國. 治政無線網路的架設無論在城市、學校、辦公大樓密集的地方皆已達到一定的規模。但在較大立稀疏區域，則需要移動節點的幫助，才可以讓資料得以傳到欲傳送的地方，使得人口較 ‧. 一般我們所熟知的網際網路是使用 TCP/IP 協定傳輸，當需要傳送資料時，TCP/IP. sit. y. Nat. 會取得來源地和目的端的連線，將資料傳送至指定地點。但目前許多的通訊網路例如衛. io. er. 星、感測網路、電力有限的手持設備等也越來越普及，相對的所需要考慮的通訊環境與. al. 對網路的要求皆有所不同。例如：戰場、太空網路、野生動物追蹤、感應器、PSN、VANET. n. v i n Ch (Vehicular Ad hoc Networks)或者天災導致網路突然中斷等。在不同的情況下迫切需要網 engchi U. 路的服務，傳統的 TCP/IP 協定已經無法滿足需求，因此不同的網路型態也伴隨而來。 DTN 網路概念也因應而生。例如，VANET 可能因為節點稀疏、行車速度快、造成網路的連結中斷，不難發現上述這些網路都有這些共通特點。文獻[1]針對延遲容忍網路做了進一步解釋，如圖 1.7 所示。圖中包含了 A、B、C 、D 四種異質網路。Region A, Region B, Region C, Region D 分別代表傳統的網際網路、 Ad-Hoc Networks、內部的網際網路以及衛星網路。若位於 Region A 之 User Host，欲傳送資料到 Region D 的 satellite，在 DTN 的協助下，資料會透過 DTN 閘道器(Gateway, GW) 在不同性質的網路傳送，使得 DTN 可以順利完成傳送工作。 9.

(22) Late Binding Performed Here. 7 {D, Satellite} {A, R3} Data. Region D. DTN GW 3. Region A (Internet) Data. {B, R3}. {D, R7} DTN GW. {C, R6}. 2 DTN Forwarder. Data. {A, R2}. 6. Region B {B, R4} 4. 政治大. 1. Data. 立. {A,UserHost}. Message Addressing:. DTN GW. Bus DTN GW. ‧ 國. Region C (Intranet). {C, R5}. 學. Source: {A, UserHost:x1093} Dest: {D, Satellite/Service3/x21}. 5. {B, R5}. Data. 圖 1.7：DTN 示意圖[1]. ‧ y. Nat. n. al. er. io. sit. 1.2 研究動機與目的. i n U. v. 近年來國家、政府、公司、學校等，紛紛投入social network領域，希望藉由社群網路的. Ch. engchi. 高人氣、高使用率，從中蒐集相關的資料，或是藉由社群網路的概念設計出模型，模擬現實生活中的情形。從blog開始一直到Web2.0的概念興起，也帶動了social network的蓬勃發展。目前較廣為人知的社群網路如Facebook、Twitter、Plurk、微博、Myspace等，使用者可藉由這些平台，獲取所需要的服務，或是結交不同的朋友等。當然社群概念不單僅限於朋友，也可以包含共同興趣、職業、專長等社群。例如「ResearchGate」社群網站，是給科學家專用的社群，可以合作開發某一科學領域，創造跨國、跨校、跨實驗室的合作。從前大家都用email分享資訊，現今社群網站也成為分享的管道之ㄧ。許多文獻報導. 10.

(23) 指出，使用社群網站的人數近年來有驚人的成長。Facebook、Twitter、Plurk、Google+、 Yahoo!奇摩圈圈等，紛紛加入戰局。有鑑於此，本論文將探討藉由這樣的社群關係在無線網路中建立一個較可靠的訊息轉傳方式。我們提出一個 Ego-Centric Social Network Routing 機制，簡稱 ECSNR。利用社會網路分析選擇較適當之節點，當傳遞路徑或節點忙碌時，可提供備援方案，藉由較接近所選之節點幫助傳送，使中斷傳遞之封包得以繼續傳遞，無須再次計算路徑。因此除了可確保資料的傳遞，另一方面也可藉由社群網路中緊密度較相近之節點傳遞資訊，縮短延遲時間。. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 1.3 論文組織與架構. Nat. sit. y. 本論文章節架構如下：第一章介紹背景知識及其架構，並說明本研究的主要動機與目的. n. al. er. io. 。第二章為相關研究，將討論運用社群網路概念之相關文獻。第三章介紹本研究所提出. i n U. v. 的方法。我們分析節點的社群關係，並計算節點值選擇較可協助散佈之節點。另外，當. Ch. engchi. 中繼點轉傳資料中斷(繁忙)時，會利用備援機制，提高散播效率。我們將利用社群網路的概念增加 MANET 環境中的可信度，希望能藉此方式增加傳輸效率。第四章為模擬實驗，包含環境假設與參數設定。藉由 NS-2 模擬器，進行模擬實作與效能分析。第五章為本研究結論，並說明未來可能的研究方向。. 11.

(24) 第二章相關研究-文獻探討. 文獻探討的部份，主要分為四個主題介紹。2.1小節將介紹社群網路之歷史背景；2.2小節介紹社群網路運用於車載網路之相關研究；2.3小節則為行動載具運用於社群網路之相關研究；2.4為社群網路之相關研究。. 立. ‧ 國. 學. 2.1 社群網路之沿革. 政治大. 隨著社群網路的興起，耳熟能詳的小世界理論及六度理論等，都是研究學者熱烈討論的. ‧. 議題。本章節將介紹與探討目前社群網路分析的相關研究。. n. al. er. io. sit. y. Nat 2.1.1 社會網路分析. Ch. engchi. i n U. v. 社會網路分析(Social Network Analysis, SNA)在近二十年來廣泛受到重視，從文獻[12,13] 可以發現社會網路分析最早是應用於心理學和社會心理學的相關研究中。最初是由人類學家Radcliffe-Brown以相對非技術(relatively nontechnical)的方式呈現。從1930到1970年間，學者們開始審慎思考social structure中結構(fabric)和網(web)在社會生活中的概念，進而開始探討密度(density)和組織(texture) [13]的相關性。 1954 年 J.A. Barnes 學者提出社會網路分析一詞[12]。社會分析主要分為三個面向。社會計量學者(sociometric analysts)主要是研究小群體(small groups)並且提出圖論(graph theory)方法；1930 年哈佛學者(Harvard researchers)主要研究人際關係並提出了派系 12.

(25) (cliques)的概念；Manchester 人類學家，基於前面兩種基礎研究部落(tribal)和鄉村 (village)的社會關係。社會網路分析也在 1970 年初期向前躍進一大步。圖 2.1 顯示從 1930 年間至 1970 年間社會網路分析發展之漸進過程。. Structural-functional anthropology. Gestalt theory. Field theory sociometry. Warner Mayo. 立. Group dynamics. Gluckman. 政治大. ‧ 國. 學. Homans. Barnes, Bolt, Nadel. ‧. Graph theory. y. Mitchell. n. al. er. io. sit. Nat. Harvard Structuralists. Ch. engchi. i n U. v. Social network analysis. 圖 2.1：社會網路分析之發展[13]. 社會網路分析(Social Network Analysis)從字面上可拆解成“社會”與“網路”。社會代表人與人之間構成的社會關係；網路則代表人與人之間不同的關聯。簡單來說，社會網路分析可以分析出節點間的關係，其運用相當廣泛，不論是經濟學、管理學、生物學等都可察覺其貢獻度。如生物方面的傳染病、供應鏈、生物遷徙；金融相關資金的流向、產品進出口或是公司官員升遷等，都可以發現其貢獻蹤跡。計算方式有圖論法、矩陣法、社會計量學和代數法等。Moreno 於 1934 年發明了社會圖(Sociogram)用以表示社會結. 13.

(26) 構，並提出“star”的概念，其中點代表個體，線則代表個體之間的關係。將人的心理與結構特徵連結後，稱為社會結構(social configuration)；以社會圖描述人際關係的社會型態屬性，稱為計量社會學(Sociometric)。其中密度(density)、中心度(centrality)、派系 (cliques)等為討論社會架構時較基本的概念[13]。密度(density)在社會網路中所代表的涵義為圖中各點之間關係的緊密程度。一個 complete 圖是所有鄰近節點都相互連接的圖；也就是每個點都與其它點直接關聯，才算是一個 complete 圖。各個節點密度值若愈大則代表節點間關係愈密切愈相關。無向圖密度定義如下[13]：. 學. 𝜄 𝑛(𝑛 − 1)/2. ‧ 國. 立. 政治大. (2-1). ‧. 其中n為節點總個數；ι為圖中線的總個數。密度之範圍為0到1之間，若為完整圖密度為. y. Nat. n. Ch. engchi. er. io. al. 𝜄 𝑛(𝑛 − 1). sit. 1。有向圖密度定義[13]：. i n U. v. (2-2). 上述兩者差別在於有無方向性，因為有向圖矩陣不對稱，因此公式不同。較大範圍的網路樣本空間，其網路密度公式如公式(2-3)，其中mean degree代表小範圍網路中節點的平均degree數。. (𝑛 ∗ 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒)/2 𝑛(𝑛 − 1)/2 (2-3) 本研究將運用社會網路分析中 centrality 的概念。在說明 centrality 指標前，先介紹. 14.

(27) local centrality 與 global centrality 的概念。其次將說明網路分析中中心度分析的不同指標 [14]。 Local centrality 為該節點在其鄰近的範圍內與其他節點有相當大程度的直接關聯，度數最高之節點為 central。Global centrality 則表示在整個網路結構中位居戰略中心。換句話說可以將其區分為 local 與 global，local 是從其身旁鄰居的角度來看，而 global 則是從整個網路架構做判斷。. 政治大 relative measure of centrality 的概念也因應而生。因為網路規模的不同，其核心值無法相立. 由上可知在測量 local centrality 時，該節點並不是網路中唯一的 central point，因此. ‧ 國. 學. 比較。Freeman 提出「實際連結度數」與該節點可能支持的「最大數量」比。簡單來說在一個擁有 n 個節點的網路中，該節點可能支持的最大數量為(n-1)。. ‧. 其公式可以寫為：. y. sit. io. n. al. er. Nat. 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑛𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑜𝑛𝑛𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛s (𝑛 − 1). Ch. engchi. i n U. v. (2-4). 從許多社會網路分析的相關文獻中[10,12-14]得知中心度指標可分為三大項：中間度指標 (degree centrality) 、近距中間度指標 (closeness centrality) 和參與中間度指標 (betweenness centrality)，其定義如下：. Degree centrality 一個行動者(actor)與其他 actor，彼此之間的互動程度是有所差異的。於無向圖中 actor 度數計算方式可直接表示為有幾個跟它連結的邊數，度數越大者即表示為中心。下. 15.

(28) 列公式為計算第pi 個行動者的 degree centrality： 𝑁. 𝐶𝐷 (𝑝𝑖 ) = ∑ 𝑎(𝑝𝑖 , 𝑝𝑘 ) ，𝑖, 𝑘 = 1,2, … 𝑁 𝑘=1. (2-5) 其中 D 代表 degree centrality N 代表網路規模，亦即節點總個數. 治政 𝑝 ，𝑝 表示網路上任意一節點大立 𝑎(𝑝 , 𝑝 ) = 1 ，當𝑝 與𝑝 間有一條直接相連的線且 i≠k，否則為 0 𝑘. 𝑘. 𝑖. 𝑘. 學. 相對中心度則考慮網路大小，公式則為：. ∑𝑁 𝐾=1 𝑎(𝑝𝑖 , 𝑝𝑘 ) 𝐶 𝐷 (𝑝𝑖 ) = 𝑁−1 ′. ‧. ‧ 國. 𝑖. al. (2-6). er. io. sit. Nat. y. 𝑖. n. 公式之涵義為某節點的節點度數與任一節點的最大度數之比。. Ch. engchi. i n U. v. Closeness centrality Closeness centrality 指標的值若愈大，代表與其他成員的距離愈近，能愈快與其他成員互動。此距離表示兩點之間最短路徑長度，若總距離加總值越低，表示緊密中心度愈高，與其他成員能更緊密互動。 −1. 𝑁. 𝐶𝐶 ( 𝑝𝑖 ) = [∑ 𝑑(𝑝𝑖 , 𝑝𝑘 )]. ，𝑖, 𝑘 = 1,2, … 𝑁. 𝑘=1. (2-7). 16.

(29) 其中 C 代表 closeness centrality N 代表網路規模，亦即節點總個數 𝑝𝑖 ，𝑝𝑘 表示網路上任意一節點 𝑑(𝑝𝑖 , 𝑝𝑘 )表示節點 𝑝𝑖 與節點 𝑝𝑘 的最短路徑長度相對 closeness centrality，公式則為. 𝑁−1 政= 治大 ∑𝑁 𝑘=1 𝑑(𝑝𝑖 ,𝑝𝑘 ). 𝐶′𝐶 (𝑝𝑖 ). 立. ‧ 國. 學. (2-8). 此公式運用於不同網路大小間需要相互比較 closeness centrality 時，可透過此標準. ‧. 化公式進行計算。. n. al. er. io. sit. y. Nat Betweenness centrality. Ch. engchi. i n U. v. Betweenness centrality 指標表示假設有兩個非相鄰節點，若某一節點可幫助原先不相連的點連結，也就是具有經紀人、守門人的角色時，則該點之 betweenness centrality 值會較高。公式定義如下： 𝑁 𝑖−1. 𝐶𝐵 (𝑝𝑘 ) = ∑ ∑ 𝑖=1 𝑗=1. 𝑔𝑖𝑗 (𝑝𝑘 ) ，𝑖, 𝑗, 𝑘 = 1,2, … 𝑁 𝑔𝑖𝑗 (2-9). 其中 B 代表 betweenness centrality 17.

(30) N 代表網路規模，亦即節點總個數 𝑔𝑖𝑗 表示連結 i 與 j 之路徑數目 𝑔𝑖𝑗 (𝑝𝑘 )表示連結 i 與 j 且經節點𝑝𝑘 之最短路徑數目相對 betweenness centrality，公式則為. 𝐶 ′ 𝐵 (𝑝𝑘 ) =. 𝐶𝐵 (𝑝𝑘 ) (𝑁 − 1)(𝑁 − 2)/2. (2-10) 治政大此公式運用於不同網路規模間需要相互比較 betweenness centrality 時，可透過此標立. io. sit. Nat. 2.2 車載網路環境下社群網路相關研究. y. ‧. ‧ 國. 學. 準化公式進行計算。. er. 2.2.1 基於行車方向分成不同群組. al. n. v i n Ch Gainaru [2]等學者認為現有的車載網路大多使用簡易、隨機的移動模型，無法描述現實 engchi U 生活中的移動情形。因此本篇論文基於社會理論，考慮社會關係(social relationship)產生移動模型(mobility model)。模型的產生步驟如下：(1) 載入圖片(2) 建立車輛群組 (相同方向之車輛) (3) 放置車輛 (4) 在開始與結束的點間移動。利用Girvan-Newman 演算法及Caveman Model，建立不同的群組。例如早上一同前往相同目的地之車輛通常可能是工作夥伴；而在晚上下班時段，有相同目的地之車輛通常可能是家人。文中利用上述 Girvan-Newman演算法和Caveman Model計算出的組群，依上述時段分別對應到不同的狀態。每輛車都有由公式(2-11)計算而得的SF (Sociability Factor)值，ct表示連結的門檻值；z為節點個數。若是SF值愈接近1表示較善於交際，愈接近0則判定為較單獨的節點。 18.

(31) 𝑛. 1 𝑆𝐹𝑖 = ∑ 𝑚𝑖𝑗 ， 𝑖, 𝑗 = 1,2, … 𝑛且𝑗 ≠ 𝑖 𝑧 𝑗=𝑖 𝑚>𝑐𝑡. (2-11). 2.2.2 基於車輛密度架設 RSU. 政治大時考慮隱私保護，使得訊息得到更安全更可信的傳輸。作者將vehicular DTN表示成一個立. Lu學者提出SPRING機制[3]，將roadside unit (RSU)沿著道路佈署，協助封包的轉傳，同. ‧ 國. 學. 隨機圖如圖2.3。基於social degree估算出每個十字路口的social degree，如此一來可以有策略的放置RSU，將RSU放置於high-social intersections，如圖2.2所示。而RSU對於暫時. ‧. 性的存檔可以提供大幅度的幫助，也可以協助轉送以達到更高的效率。. Nat. sit. y. 該文獻 social degree 的定義方式是基於車流量，當發現車流量高於他們所定義之門. n. al. er. io. 檻值，如圖 2.2 所示。則在其十字路口設置 RSU，如圖 2.4 所示。. Social Degree (SD). 0.2. Ch. engchi. 0.15. i n U. v. HS (high social) RSU set ST (social threshold). 0.1. 0.05. 0 1. 2. 3. 4. 5 6 Intersection. 7. 8. 圖 2.2：Selection of high social intersection [3]. 19. 9. 10.

(32) Intersection. 學. (a) 隨機示意圖 [3] 圖 2.3：Vehicular DTN. ‧. ‧ 國. 立. 政治大 Vehicle. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. RSU Vehicle Intersection. (b) 圖 2.4：RSU 佈建示意圖 [3]. 20.

(33) 2.2.3 基於 Email 建立可靠傳輸 Huang [4]等學者認為在行車的同時，周邊的車輛也可能是彼此相互認識的朋友，如圖2.5 所示。現今幾乎每間公司的每位員工和校園中每位學生至少都有一個電子郵件帳戶，因此提出此概念，駕駛者可事先定義較常有email往來的朋友。當在行駛時發生緊急情況，可以優先從較頻繁往來的朋友中，選擇信任的朋友請求幫助。當道路上充斥不同訊息時，優先考慮接收較信任朋友所發送或轉傳之訊息，使訊息來源更加可靠。. 立. 政治大 Social Network. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2.5：Vehicular Network Architecture [4] 21.

(34) Huang 等學者之所以使用 email 定義信任關係，是因為 email 可以在任何具有網路能力的載具上收發信件。使用者可自行將不同重要等級的信件分類到不同的資料夾中，且依喜好自行標示信件。大多網路郵件服務提供商也提供線上聊天軟體，藉由這些軟體可以讓使用者透過 email 在網路直接對話。如：Google 的線上聊天室，可保留對話紀錄。同時也統計每個聯絡人在過去的年、月、週、日等電子郵件交換的頻率。這些資訊在未來可用來當作電子郵件用戶間信任度的測量指標，也可以藉由資料探勘技術(data mining techniques)，以關鍵詞來分析情緒、態度、關係等資訊以協助信任度的分析。. 治政 Huang 等學者提出一個信任查詢系統。查詢系統有兩個主要功能，分別為計算「電大立子郵件用戶與其他聯絡人」之間的信任關係以及查詢「受信任的聯絡人」。Huang 等學 ‧ 國. 學. 者提出之系統模型如圖 2.6 所示，涵蓋了安全性加密的考量和 social trust 的概念。此方. ‧. 法利用 email address 作為使用者的 identity，因為 email 帳號是獨一無二的。因此他們也利用 email address 進行 identity-based cryptography 且用 email address 作為 public key。. sit. y. Nat. n. al. Social trust. er. io. Cryptographic keys. Ch. engchi. i n U. v. Entity. Authenticity. Credibility. Integrated entity trust and social trust. 圖 2.6：Integrated Entity Trust and Social Trust [4] Huang 等學者之所以利用 email 作為信任依據的原因是因為大部分使用者每天或每小時會確認或收發信件，而且使用者對於本身的 email 會有較謹慎的態度。文中也利用 22.

(35) 聯絡人名單和 email 群組以及 email 交換的頻率作為一開始信任的級別。email 交換頻率愈高，使用者之間可能有較強的互動關係。此外，使用者自訂之聯絡人群組亦可成為分類之依據，倘若使用者沒有分類，亦可根據 email 關鍵字進行分類，email 服務日趨個人化，通常使用者會將他們較重視之信件加以分類標示。利用以上這些特性讓使用者可以決定與聯絡人間關係的等級。該論文也提出了兩種 trust models。P2P (Peer-to-Peer) trust model，可讓每位使用者執行 email trust checking agent (TCA)，TCA 則會在使用者的 client 端執行。TCA 包含兩. 治政個主要程序：分別為傳送 checking request 及執行 trust 大checking and ranking，如圖 2.7 所立示。該系統將信任(trust)分為四種不同的等級：high trust (HT)、trust (T)、not trust (NT) ‧ 國. 學. 及 unknown (U)。. ‧. Algorithm (Trust Checking and Ranking). 12. 13.. Ch. y. sit er. al. n. 11.. Receives request req(ID) to check the trust of ID. if ID is in the contact list L if Check(ID)==HT performs action(HT). io. 5. 6. 7. 8. 9. 10.. Nat. 1. 2. 3. 4.. i n U. v. if Check(ID)==T performs action(T) if Check(ID)==UT performs action(UT) elseif H<threshold //若路徑長度 H 未超出門檻值 H=H+1 //路徑長度 H 加 1. engchi. sends req(ID)||H to ∀u ∈ L(T,HT) //提高其信任級別且加入 list L else return fail. 圖 2.7：Trust Checking and Ranking 演算法 [4] 另一 model 為 decentralized business domain，公司本身控管他們的 mail service. 23.

(36) 。相較於 P2P trust model，這是一個更有效計算信任的方法。使用者不需要執行 TCA，只需要傳送 trust checking 給網路郵件服務提供商(email provider)。網路郵件服務提供商將會進行確認，若在同一 domain，則回傳 trust checking value；若在不同 domain，網路郵件服務提供商可用 DNS 轉送請求給其他 business domain。由於車載網路環境中可能有斷訊的情況，因此可考量備份機制以改善此問題，或是將聯絡人清單存放於網路上以利未來彈性使用。若可以預測未來行車方向與可能相遇之車輛，預先建立 trust，將會有更好的訊息傳輸環境。. 學. ‧ 國. 立. 政治大. 2.3 行動載具環境下社群網路相關研究. ‧. 2.3.1 BUBBLE Rap: Social-based Forwarding in Delay Tolerant Networks. y. Nat. io. sit. BUBBLE RAP為Hui等學者[5]所提出，經過長時間的觀測，將觀測結果模擬成一個social. n. al. er. network。文中假設每個節點都至少屬於一個community，亦允許communities內只存在一. Ch. i n U. v. 個節點。每個節點都會有整個系統的global ranking以及local ranking，它可以同時屬於多. engchi. 個社群。路由演算法則是利用social network的community和centrality，且根據global community等級，將訊息轉發給具有更高centrality的節點，直到該節點與目標節點為同一個community。再根據sub community等級，將訊息轉發到目標節點，如圖2.8所示；演算法之pseudo code，如圖2.9所示。. 24.

(37) Destination Ranking. Subsub community. Sub community. 立. 政治大. Source. ‧ 國. 學. Sub community. Global community. ‧. 圖 2.8：Illustration of the BUBBLE 演算法 [5]. y. Nat. sit. n. al. er. io. Algorithm 1: BUBBLE RAP 1. begin 2. foreach EncounteredNode_i do 3. if (LabelOf(currentNode) == LabelOf(destination)) then 4. if (LabelOf(EncounteredNode_i) == 5. LabelOf(destination)) 6. and 7. (LocalRankOf(EncounteredNode_i) > 8. LocalRankOf(currentNode)) 9. then 10. EncounteredNode_i.addMessageToBuffer(message) 11. else 12. if (LabelOf(EncounteredNode_i) == 13. LabelOf(destination)) 14. or 15. (GlobalRankOf(EncounteredNode_i) > 16. GlobalRankOf(currentNode)) 17. then 18. EncounteredNode_i.addMessageToBuffer(message) 19. end. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2.9：BUBBLE RAP 演算法 [5] 25.

(38) 2.3.2 Social-Aware Stateless Forwarding in Pocket Switched Networks Mei等學者[7]所提出的轉發機制SANE是結合social-aware 及 stateless的概念。在Mei等學者的方法中，個體(網路成員)用interest profile代表他們的興趣，據此分辨他們的特性。首先假設每個個體可以經由interest profile代表本身的興趣。興趣的部分可以分成電影、文學、運動、音樂等。每一種興趣值介於0與1之間，m代表網路中興趣類型總數，因此 interest space 可表示為. 政治大. m-dimensional unit cube C = [0,1]𝑚. 立. (2-12). ‧ 國. 學. Mei 等學者使用廣為人知的餘弦相似度(cosine similarity metric)計算興趣相似度。已. ‧. 知兩個 m-dimensional 向量 A 與 B，其興趣相似度可表示為𝛩(A,B)，公式定義如下，∥X∥代表向量 X 的長度，當𝛩(𝐴, 𝐵)值愈靠近 1，代表 A、B 的興趣愈相似。. y. Nat. n. al. sit. 𝐴· 𝐵 ∥ 𝐴 ∥∥ 𝐵 ∥. er. io. 𝛩(𝐴, 𝐵 ) = 𝑐𝑜𝑠(∠𝐴𝐵) =. Ch. engchi. i n U. v. (2-13). Mei 等學者為了驗證此想法，蒐集 2006 年參與 conference 且使用藍芽設備的成員。對其成員蒐集資料，其中包含參與者的國籍、住所、語言、從屬關係、科學興趣等。由上述資料產生 interest profile，在過程中會刪除未公開的資料。首先會先計算參與者的 interest profile，再計算相遇成員間 profile 的相似性與相遇時間頻率之間的關係，目標是希望將訊息傳給相關 interest profile 的成員。 Interest-cast 的目的是希望當使用者想要某些資訊時可以提供給他。假設 C 想要傳訊息給網路中可能對內容感興趣的節點。首先定義任一訊息 M 的興趣向量為 R(M)，任一節點 B 的 interest profile 為 IP(B)，表示節點 B 的興趣向量值。若是節點和訊息擁有相 26.

(39) 似的 interest space，則 IP(B)和 R(M)的夾角會介於[0, π/2]，可表示為 Θ (IP(B),R(M))，其值域介於 0 到 1 之間。當 message M 與 individual B 計算後之值，大於門檻值α則表示兩者相關，可將其表示為 Θ(IP(B),R(M))≥ α，α= relevance threshold。. 政治大社群網站儼然已成為我們生活的一部分[8]，目前許多社群網站也都提供簡單的小遊戲或立 2.3.3 Extending Internet-Enabled Social Networks. ‧ 國. 學. 是應用程式，使我們可以與線上使用者(家人、朋友、工作夥伴、同儕等)互動溝通。該文提出了一個系統，由手機端登入，如圖2.11所示。當使用者移動，系統會告知在實際. ‧. 地理位置有哪些使用者在附近，如圖2.10，讓使用者可以face-to-face的相遇互動。. y. Nat. n. al. er. io. sit. Physical Community. IESN Server. Virtual Community. C Data Sync hengchi Process. i n U. v. 圖 2.10：Hybrid Interaction Space that Supports Online Community Activities [8]. 27.

(40) Virtual Space: IESN Application. API. API. Facebook Controller. Twitter Controller. IESN Communication Events Manager. 立. User Profile. Social Linkages. Social Content. Content Linkages. 政治大 Social Information. Positioning System. Users Detector. Resources Handler. Content Discovery. User Interface. Content aware Self Adaptor Supporting Services. Activity Estimator. ‧. Physical Space: MESM Application. Hybrid Space: IESN Application + MESM Application. Twitter. 學. ‧ 國. Facebook. Communication System. sit. y. Nat. MESN Application. io. n. al. er. 圖 2.11：Architecture of a Hybrid Interaction Space [8]. Ch. engchi. i n U. v. 2.3.4 Social Network Analysis for Routing in Disconnected Delay-Tolerant MANETs Daly等學者[10]提出了SimBet utility calculation的方法，除了用社會網路分析，也運用了前述Newman學者的概念。如果有一個以上的共同鄰居，表示兩人相識的機率很高。作者也認為過去曾經合作過的對象，未來也會有一定的合作機會。公式如下：. 𝑃(𝑥, 𝑦) = |𝑁 (𝑥) ∩ 𝑁(𝑦)| (2-14). 28.

(41) 其中，𝑁(𝑥 )代表x的鄰居集合，𝑁(𝑦)代表y的鄰居集合，|𝑁(𝑥 ) ∩ 𝑁(𝑦)|代表x、y鄰居的交集數。Liben-Nowell和Kleinberg兩位學者認為similarity metric可以預測未來的互動，因此該篇學者提出了SimBet utility calculation，此方法是由similarity utility 與betweenness utility所組成，公式如下：. 𝑆𝑖𝑚𝑈𝑡𝑖𝑙𝑛 (𝑑 ) =. 𝑆𝑖𝑚𝑛 (𝑑) 𝑆𝑖𝑚𝑛 (𝑑 ) + 𝑆𝑖𝑚𝑚 (𝑑) (2-15). 政治 𝐵𝑒𝑡大立𝐵𝑒𝑡𝑈𝑡𝑖𝑙 = 𝐵𝑒𝑡 + 𝐵𝑒𝑡 𝑛. 𝑛. 𝑛. 𝑚. ‧ 國. 學. (2-16). ‧. 𝑆𝑖𝑚𝐵𝑒𝑡𝑈𝑡𝑖𝑙𝑛 (𝑑 ) = 𝛼𝑆𝑖𝑚𝑈𝑡𝑖𝑙𝑛 (𝑑 ) + 𝛽𝐵𝑒𝑡𝑈𝑡𝑖𝑙𝑛 𝛼+𝛽 = 1. n. er. io. sit. y. Nat. al. (2-17). i n U. v. SimUtil公式(2-15)可比較「節點n與節點d」及「節點m與節點d」和目標節點共同節點之. Ch. engchi. 比值。BetUtil公式(2-16)則是比較節點n與節點m兩節點之betweenness的重要性，各別計算後即可得知m是否比目前所攜帶訊息之節點n，更能將訊息攜帶至目標節點。結合上述公式(2-15)與(2-16)可得到公式(2-17)。公式(2-17)，表示節點n要傳送訊息到目標節點d與相遇節點m比較的公式。其中，n代表攜帶message的節點；m代表相遇的節點；d代表目標節點，當節點n與節點m相遇時，決定是否將message交由節點m攜帶訊息至目的端，便執行此公式。藉由該公式計算後，可使message藉由更合適的節點將資訊傳送到目標節點d。SimBet utility calculation的方法，簡單來說，當兩節點相遇，需要進一步決定是否轉傳給其它攜帶者時，則執行此算式。. 29.

(42) 2.4 社群網路相關研究 2.4.1 Finding Local Community Structure in Networks 近年來物理學家逐漸開始對網路相關領域做進一步的研究與探索，包括網際網路、全球資訊網、社群網路、引用網路(citation networks)及生物網路(biological networks)等。這些網路模型都可視為n個頂點和m條邊的圖。根據文獻所示，目前所提出的演算法皆需要知道整個網路圖的架構，而對於在現今多變的網路或是較大型態的網路，要即時知道整個. 政治大. 網路環境是相當困難的，同時在許多使用上也會有所限制。例如疾病傳播，極需在短時. 立. 間內控制病患所接觸的人群範圍中做隔離的動作。. ‧ 國. 學. Clauset 學者 [6] 提出 local modularity 的概念，從起始節點開始，每次選取 local. ‧. modularity增量最多的節點加入社群中，如圖2.12。此算法平均時間複雜度為 (𝑘 𝑑)，d 為節點的平均節點度，將要找尋的節點數目則為k，其演算法如圖2.13所示。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2.12：選取 Local Community C 示意圖 [6]. 30.

(43) Algorithm (Greedy maximization of local modularity). 1. add 𝒗𝟎 to C 2. add all neighbors of 𝒗𝟎 to 𝑼 3. set B = 𝒗𝟎 4. while |C| < k do 5. for each 𝑣𝑗 ∈ 𝑈 do 6. compute 𝑹𝒋 7. end for 8. find 𝒗𝒋 such that 𝑹𝒋 is maximum 9. add that 𝒗𝒋 to C 10. add all new neighbors of that 𝑣𝑗 to 𝑈 11. update R and B 12. end while. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 圖2.13：Greedy Maximization of Local Modularity 演算法 [6]. 2.4.2 Ego Network Betweenness. y. Nat. er. io. sit. Everett學者[9]提出ego network betweenness的演算法，在文章中他們討論了正規化的問題且發展出一套有效且簡單的運算方法來計算ego network betweenness。作者研究ego. n. al. Ch. i n U. v. network betweenness值與整體網路之betweenness值之間的關聯性。探討哪個節點可能在. engchi. 網路上扮演相對重要的betweenness角色。. Burt (1992)在他的著作Structural Holes針對high betweenness centrality會有許多結構洞(structural holes)提出相關討論，且也提出大量證據，認為較高的betweenness centrality 可以給個體網路帶來一定的優勢。 Ego network betweenness計算公式如下：𝐴 |1 − 𝐴|𝑖,𝑗 且 𝑖 ≠j，其概念為兩相鄰節點無法計算betweenness，因此需藉由間接相鄰的節點計算出該betweenness值。其中A為 Graph G之相鄰矩陣(adjacency matrix)，𝐴 則代表兩節點間路徑為2的矩陣。假設我們已. 31.

(44) 經得到節點之相鄰矩陣，如公式 (2-18) ，即可利用公式 (2-19) 計算出 ego network betweenness之值。. 0 1 1 1 [ 1. 𝐴=. 1 0 1 0 0. 𝑛2. 𝑛. ∗ ∗ ∗ ∗ ∗. ∗ ∗ ∗ ∗ ∗. ∗ 2 ∗ ∗ ∗. io. n. Ch. 𝑛 ∗ 1 1 1 ∗ ]. y. sit. ∗ ∗ ∗ ∗ [ ∗. 𝑛1. er. Nat. 𝑛0 𝑛1 = 𝑛2 𝑛 𝑛. (2-18). ‧. ‧ 國. 1 0 0 0 0 ]. 學. 𝑛0. al. 1 0 1 0 0. 政治大. 立. 𝐴 |1 − 𝐴|𝑖,𝑗. 1 1 0 1 0. n U engchi. iv. (2-19). 我們將第二章節所介紹之文獻所提出的方法與我們擬將提出之機制(ECSNR)的比較整理如表2.1所示。ECSNR著重於個體網路，計算速度較快。加上備援機制的考量，當網路節點移動或是無法再提供服務時，將使用備援機制，包含候選清單、推薦清單與興趣導向之結合，將訊息有效傳遞到目的地。. 32.

(45) 表 2.1：各文獻 Social Network 機制比較表 Years. 機制名稱. 環境. SNA. 相異. 網路範圍. 機制特色. 度 2007 [10]. SimBetween. DTN MANET. O. X. Ego. . 相似度與中介度結合. 2008 [5]. BUBBLE RAP. PSN Bluetooth. O. X. Global. . 社會網路. 2010 [15]. BiBUBBLE. PSN. O. X. Global. . 尋找更多的 relay candidates. . low centrality 的節點可能有較大的機會與 high centrality 連結. . cryptography-based entity trust 運用 email 建立 social trust 達到較信任的傳送. 政治大. ‧ 國. X. X.  VANET. X. X.  . X. X. i n U. sit. n. al. MANET. [8]. 利用交通流量計算於人潮較多的區域建置 RSU，節省建置費用，並可提升傳遞成功率. Ch. er. io. 2010. ‧. SPRING. VANET. Nat. 2010 [3]. Email-based. 學. 2010 [4]. y. 立. . engchi. 2011 [7]. SANE. PSN Bluetooth. X. X. 2012. ECSNR. MANET. O. O. Ego.     . v. 將 virtual community 運用於 physical community social-aware stateless 社會網路導向傳輸興趣導向傳輸同時考慮興趣相似性與朋友差異度使訊息流通. 33.

(46) 第三章研究方法. 本章將說明如何利用社會網路分析使訊息資料得以有效傳送到目的地端。目前許多文獻中，大部分傳送方法都是依照行動節點間的距離、移動性等作為轉傳的依據。這些方法的優點是使用者可以得知鄰居節點資訊，也可以立刻得知周遭環境的訊息；但是相對的可能會接收到陌生人的資訊，所獲取資訊內容的可信度也會受到質疑。文獻[7]所提出的. 治政方法，選擇興趣相似度高者做傳送，不考慮先前封包路由狀態。但此方法極有可能將訊大立息傳送給許多興趣相似、卻非擁有高信任度的陌生人，使得訊息封包變得較無安全性。 ‧ 國. 學. 若是可將社會網路的概念導入，使訊息利用社群導向的方式傳遞接收，可提高可信度及. ‧. 安全性。. sit. y. Nat. 現今行動網路載具(如iPhone、iPad、iPod、smart phone、notebook等)盛行，加上隱. io. er. 私權意識抬頭，如何利用行動載具所建構而成的MANET網路環境，如圖3.1所示，從中. al. 獲取資訊，同時也可以經由較信任的朋友群中獲得所需資訊，是相當值得研究的問題。. n. v i n Ch 由上一章節可以發現，社群網路的概念，不論在PSN、MANET、VANET的環境下，皆 engchi U. 有諸多不同的考量而與現實情況衝突。例如在車輛繁多的現實社會中，如何能讓駕駛者與駕駛者間形成一個可信任的社群網路。因此如何在載具間，藉由社會網路分析的概念傳輸是一個值得探討的問題。. 34.

(47) 立. Routing Path. Vehicle with WLAN. Notebook. 學. ‧ 國. Communication Link. 政治大 PAD. Smart Phone. 圖 3.1：Mobile Ad Hoc Networks 架構示意圖. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat 3.1 議題分析與討論. Ch 3.1.1 社群網路在車載網路之運作方式 e. ngchi. i n U. v. 文獻[2-4]討論社群網路在車載網路之運作方式。Gainaru等學者[2]基於行車方向分群，而社群網路背後真正隱藏的通常是人，本文希望以人為核心去分類或是組織一個社群。 Lu等學者[3]提出SPRING方法，其中social degree的定義方式是基於車流量，當發現車流量密度高於作者所定義的門檻值，則於十字路口設置RSU。但如此一來社群定義較像是基於車輛密度的方式定義。因此我們希望可以藉由社群的力量，也就是人與人的關係，將它融入到人類的生活中。Huang等學者[4]採用基於email的概念，可惜在VANET的環境下，有諸多不同的考量與現實情況下的衝突，email充斥許多廣告訊息、氾濫的垃圾郵件，相對信任區間值可能會受到影響。在車輛眾多的現實社會中，要如何才能讓駕駛者 35.

(48) 與駕駛者間形成一個可信任的社群網路，是一個重要的課題。. 3.1.2 社群網路在行動載具網路之運作方式 Hui等學者[5]經過長時間的觀察，將觀測結果模擬成一個社群網路。路由的計算方法則是利用社群網路的community和centrality。根據global community等級將訊息轉發給具有更高centrality的節點，直到該節點與目標節點為同一個community，再根據sub community. 治政等級，將訊息轉發到目標節點。現今人們被賦予行動力，在行動力自主的個體下，可能大立會造成找無節點傳送的情況。人與人之間的相處是需要培養的，可能在下一個時間點會 ‧ 國. 學. 與誰認識或遇見誰(節點)，都是難以預測的，所以我們將當下的情況列入考慮，決定傳. ‧. 送的節點。. sit. y. Nat. 由第二章可以發現，社會網路分析的涵蓋範圍很廣，其計算方式也因節點、圖形的. io. er. 不同而有所差異，大部分的計算方式需要知道整個網路節點位置才可以計算出路徑。但. al. 由於人是自由移動的個體，因此在需要知道整個網路成員的情形下，再判斷出轉傳節點，. n. v i n Ch 可能會造成較多負擔。等待計算完所有節點時，周邊節點可能已經不在當下的位置，造 engchi U 成路徑失效。Hui等學者[5]所提出的方法是直接傳訊息給ranking值較高者，再利用標籤概念傳送到目的地節點。此理論是可被接受的，但畢竟人是屬於自由的個體，可隨時隨. 地結交好友，常有增加或是刪除及封鎖好友的可能，因此會在不同地方遇見不同人(節點)，而這些人也是很好的潛在傳送者。當community的節點太多，傳送頻率相對提高，容易造成擁塞的情形；假使community等級劃分不明確，會造成許多節點皆隸屬於相同 community，將訊息大量傳給附近相同community的節點，會導致整體效能降低。若是可以藉由個體網路(ego network)的概念[9]計算周邊鄰居節點，節點資訊將會有更高的時效性。當我們利用個體網路時，通訊範圍內的節點，包含鄰居節點、周邊社群節點(朋友) 36.

(49) 或是社群節點的朋友(朋友的朋友)等都將是傳送時的選擇，也是本文的優勢。本文將配合地域性計算較合適傳送訊息之節點，另外考慮到有可能會在同一時間，都將訊息傳給同一節點造成負載過重的情形，此時推薦清單扮演十分重要的角色，推薦清單的資訊，是由負載過重的社群節點推薦出周遭較適合轉傳之節點。因此可以達到消息來源是藉由社群節點的朋友(朋友的朋友)協助傳送，也就是藉由社群的力量幫助傳送。也利用betweenness centrality的概念找出更適合的節點。另外我們也考慮利用節點的興趣相似性，當節點在時間內無法選出合適節點的時候，利用social aware方式[7]計算出節點. 治政之間的興趣相似性，並藉由興趣相似性，尋找興趣相仿者，使訊息傳送到目的地。本論大立文所提出之主要轉傳原則如下： ‧ 國. 學. 1. 社群概念讓使用者對於訊息來源更加信任，因此藉由社會網路分析，提供一個. ‧. 較可信的轉傳選擇方式。. y. sit. Nat. 2. 考慮相異度，使訊息更容易在群體間流通散佈。. io. al. n. 間。. er. 3. 當節點負載過重的狀況發生時，藉由推薦清單的輔助，可節省不必要的等待時. Ch. engchi. 4. 藉由興趣相似性協助轉傳。. i n U. v. 本研究利用社會網路分析的概念及知名度較高者幫助訊息傳遞，計算通訊範圍內所有節點並從中選出較適合之節點幫助轉傳，若不考慮betweenness centrality和相異度，可能會造成無法傳入其他群體的窘境，因此一併將betweenness centrality和相異度的概念列入計算中。由以上概念可計算出節點的𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦 值，並選擇𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦 值較高的節點代為轉傳封包，這些被選出的節點稱之為 𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦_𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚(𝑡𝑜𝑝 (𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟))。其優點是可以藉由 𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦 值較高者更快的獲取或傳送更多的消息，但當不斷將訊息轉傳給 𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦_𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚(𝑡𝑜𝑝 (𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟)) 時，相對產生的問題如造成這些節點的負擔較重，頻寬、電力等資源的消耗。為了解決上述問題，本方法提出(1) 本身節點的候選清單𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦 37.

(50) (candidate list) (2) 推薦清單(𝑁𝑜𝑑𝑒𝑟𝑒𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑑 ) (3) 興趣相似性(Interest-based)，以解決節點負擔過重之問題，使訊息能順利傳到目的地。. 3.2 研究方法由第二章敘述得知，社會網路分析(Social Networks Analysis)的三個主要指標，需知道整. 政治大間度指標(closeness centrality，𝐶 )和參與中間度指標(betweenness centrality，𝐶 )。但當搜立. 個網路大環境下的所有節點，才可以計算出中間度指標(degree centrality，𝐶𝐷 )、近距中 𝑐. 𝐵. ‧ 國. 學. 尋完整個網路後，再計算其𝐶𝐷 , 𝐶𝐵 , 𝐶𝑐 值過於耗費時間。而在節點數量較多的網路中，由於網路節點數量過大，隨之而來的問題是𝐶𝑐 緊密度之(角色)可信度也相對降低。因此本. ‧. 文考慮個體網路關係(ego network)，把每個節點都當成是一個小的local community，並. sit. y. Nat. 考量𝐶𝐷 、𝐶𝐵 、朋友相異度等。當節點負載超過門檻值無法傳遞時，便使用(1) 節點候選. io. er. 清單 𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦 (candidate list) (2) 推薦清單 ( 𝑁𝑜𝑑𝑒𝑟𝑒𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑑 ) (3) 興趣相似性. al. v i n Ch similarity)計算興趣相近的節點。針對以上描述，本論文提出一個稱為 engchi U n. (Interest-based)，幫助訊息傳遞到目標節點。其中興趣相似性(Interest-based)則利用餘弦相似度(cosine. Ego-Centric Social Network Routing (ECSNR)的方法。ECSNR利用社會網路分析的方法，使得無線網路藉由社群網路概念增加對訊息來源的可信度。我們針對 𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦_𝑚𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚(𝑡𝑜𝑝 (𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟)) 負載過重提出解決方案；且考慮鄰居節點相似度，將差異化一併列入考量，因為若是不斷將訊息傳遞給朋友相似度大的鄰居節點，可能會造成訊息停滯於某些群體中。在社會中每個人可能同時扮演不同的角色，屬於不同的群體，因此本文將加入差異化，利用𝐶𝐷、𝐶𝐵 選出適合轉傳的節點。因為人是群居動物，本文將人與人之間的關係所建立的網路拓樸，應用於網路環境，達到傳送資訊的效果。當兩個節點間無法直接轉送資料封包到目的地時，則利用𝐶𝐷_𝑑𝑖𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖𝑡𝑦 值高者來轉送。若直接傳 38.