中 華 大 學

中 華 大 學 碩 士 論 文

階層式藍芽分散網路形成演算法之設計模擬 On the Design and simulation of A Distributed

Layer Formation Network

系 所 別：電機工程學系碩士班

學號姓名：M09801005 趙彥汝

指導教授：余誌民博士

摘要

現代人為求方便美觀，希望在同一區域內的資訊設備不只限於用有線的方式溝 通，也能使用無線的方式做溝通，在現在的社會中大街小巷幾乎都可以見到藍芽的身 影，每天人們會是用到的電腦、手機、遙控器等都有藍芽的設備。在本篇論文中，以 藍芽樹狀結構(Bluetree)作為觀念之基礎，我們提出一種階層式分散網路形成演算法。

階層式藍芽分散網路形成演算法是先隨機選出某些根節點，傳送參數 k 與 k1 到下 一個 S/M node 節點，並形成一個樹狀子網路。每次 S/M node 節點k值減少1，當 k=0 時，S/M node 節點要求 S/M node 節點執行回連機制，使階層式樹狀子網路轉變成 網狀子網路結構。同時，每個 S/M node 節點當 k=k1 時形成樹狀子網路直到整個散 網完成。

為了平衡子網路的大小，為達到此目標，設計一個子網路合併之法則，在分散式 的網路中針對其某一子網路做最佳化，於本論文中最佳化，我們設計了一個 root1 為 常數k和其他的 root 為變數 k1，用以形成子網路。此外，為了平衡子網路的大小進 行合併的動作。模擬的結果表示，k1 參數使子網路的大小具有可擴展性和合併子網 路，降低不必要的root，使整體網路效能提升。

關鍵字:藍芽、分散式網路、散網形成機制、最佳化

ABSTRACT

For the sake of convenience in modern societty, the device communication in the same area is not limited by the wired method, but also a wireless way to perform multimedia communication, For example, the Bluetooth device is embedded in computers, mobile phones, PDA, and etc. to improve life of people. In this paper, base on the concept of Bluetree, a hierarchical distributed formation algorithm is proposed. This hierarchical algorithm randomly selects some of the root nodes, propagates the parameter k and k1 to its downstream masters (S/M node), and form a tree-shaped subnet. Each S / M node decreases k by 1. When k=0, S / M node node requires the upstream S / M node to conduct return conection and makes the hierarchical tree into a mesh-shaped subnet. At the same time, each S/M node resets k=k1 and form its mesh-shaped subnet until the whole scatternet.

To balance the subnet size of the distributed network, an optimum criterion is proposet to optimize the mesh-shaped subnet. This criterion designs a constant k for the first root and a variable k1 for the other new roots to form their subnets. In addition, a subnet merge criterion is added to blance the subnet size. Simulation results show that the k1 parameter makes the subnet size scaleable and the subnet merge criterion effectively reduce the unnecessary roots to generate efficient network configuration.

Keywords: Bluetooth, distributed network, scatternet formation mechanism, optimization

誌謝辭

在這兩年的研究所生活中，當然首先要感謝的人就是我的奶奶、爸爸、媽媽、姐 姐、弟弟，謝謝他們在我學業上碰到困境時，雖然無法幫助我太多，但總是給我鼓勵 安慰我提醒我，使我繼續完成學業的動力，其次我要感謝 Lusihwa 在平時不時提醒我 學業的進度，也教導我待人處事的方法，讓我知道什麼事我需要放在心上，什麼事不 需要放在心上，其他我還要感謝健榮學長、橘子學長、胖胖、泓諺、小戴不論是在學 業或是其他事情上都有你們可以商量，還要謝謝我最可愛的學妹們，因為有你們我的 生活多了很多歡樂，謝謝大家。

目錄

摘要 ...III 誌謝辭 ... V 目錄 ... VI 圖目錄 ... VIII

第一章 導論 ... 1

1.1 研究動機 ...1

1.2 研究目的 ...2

1.3 論文架構 ...2

第二章 藍芽介紹 ... 3

2.1 藍芽簡單介紹 ...3

2.2 藍芽網路介紹 ...4

2.2.1 微網路介紹 ...4

2.2 散網介紹 ...5

2.3 網路形成演算法介紹...7

2.3.1 集中式 ...7

2.3.2 分散式 ... 10

第三章 分散式階層網路 ... 12

3.1 階層式網路形成演算法介紹... 12

3.1.1 階層式網路形成之環境初始假設 ... 12

3.1.2 階層式網路形成方法 ... 13

3.2 分散式網路形成演算法介紹... 14

3.3 分散式網路形成之環境初始假設 ... 14

3.4 分散式網路形成之方法 ... 15

3.5 分散式網路形成之步驟 ... 16

第四章 階層式網路形成演算法最佳化 ... 21

4.1 階層式網路形成最佳化方法之介紹 ... 21

4.2 階層式網路形成最佳化之環境初始假設方法 ... 21

4.3 階層式網路形成最佳化之方法 ... 22

4.4 階層式網路形成最佳化之步驟 ... 23

第五章 模擬結果與分析 ... 29

5.3.1 微網路個數 ... 33

5.3.2 微網路效率 ... 35

5.3.3 平均路徑長 ... 37

5.3.4 形成時間 ... 39

5.4 階層式網路形成最佳化效能與模擬 ... 41

5.4.1 微網路個數 ... 41

5.4.2 微網路效率 ... 42

5.4.3 平均路徑長 ... 43

5.4.4 形成時間 ... 44

5.4.5 全部 ROOT 平均分布... 45

5.4.6 ROOT1 平均分布 ... 46

5.4.7 Layer2_3 ROOT 平均分布百分比 ... 47

5.4.8 Layer2_4 ROOT 平均分布百分比 ... 48

5.4.9 Layer2_5 ROOT 平均分布百分比 ... 49

第六章 結論與未來展望 ... 50

6.1 結論 ... 50

6.2 未來展望 ... 51

參考文獻 ... 52

圖目錄

圖 2. 1 (a) Point to point (b) Point to multipoint ...4

圖 2. 2 藍芽散網_1 ...5

圖 2. 3 藍芽散網_2 ...6

圖 2. 4 Bluetree ...8

圖 2. 5 Bluering ...9

圖 2. 6 Bluestar ... 10

圖 2. 7 Scatternet Formation Algorithm ... 11

圖 3. 1 藍芽樹狀網路架構 ... 13

圖 3. 2 藍芽分散式網路 ... 15

圖 3. 3 隨機選取 Leader 節點 ... 16

圖 3. 4 形成樹狀子網路 ... 17

圖 3. 5 啟動回連機制 ... 18

圖 3. 6 建立子網路 ... 19

圖 3. 7 分散式網路建立完成 ... 20

圖 4. 1 選取 Leader 節點 ... 23

圖 4. 2 第一個子網路狀態 ... 24

圖 4. 3 啟動回連機制 ... 25

圖 4. 4 新 Blueroot 建立子網路 ... 26

圖 4. 5 檢查子網路大小 ... 27

圖 4. 6 合併子網路 ... 28

圖 5. 1 階層式分散網路示意 ... 30

圖 5. 2 階層式網路行最佳化示意圖 ... 31

圖 5. 3 分散式網路微網路個數分布圖_1 ... 34

圖 5. 4 分散式網路微網路個數分布圖_2 ... 34

圖 5. 5 分散式網路微網路效率_1... 36

圖 5. 6 分散式網路微網路效率_2 ... 36

圖 5. 7 分散式網路微網路平均路徑長_1 ... 38

圖 5. 8 分散式網路微網路平均路徑長_2 ... 38

圖 5. 9 分散式網路微網路形成時間_1 ... 40

圖 5. 10 分散式網路微網路形成時間_2 ... 40

圖 5. 11 階層式網路形成最佳化微網個數 ... 41

圖 5. 12 階層式網路形成最佳化微網效率 ... 42

圖 5. 13 階層式網路形成最佳化微網平均路徑長... 43

圖 5. 14 階層式網路形成最佳化微網形成時間 ... 44

圖 5. 15 階層式網路形成最佳化全部 ROOT 平均分布 ... 45

圖 5. 16 階層式網路形成最佳化 ROOT1 平均分布 ... 46

第一章 導論

1.1 研究動機

現今是 21 世紀，資訊科技的時代。在口語的時代中，人們經由身體語言、肢體 的觸碰、眼神等方式溝通。為方便記憶事情使用符號以及文字，人們透過飛鴿傳書、

驛站、烽火進行資訊的傳遞。經過工業革命人們的科技發展迅速，相繼發明了電報機、

留聲機、固定式電話、行動電話、網際網路、視訊電話等，利用有線或是無線的方式 進行通訊。現代人為求方便美觀，希望在同一區域內的資訊設備不只限於用有線的方 式溝通，也能使用無線的方式做溝通，藍芽(Bluetooth)因此而誕生。

在眾多傳輸方式中，基於藍芽具有以下的特色:

 低成本、低功率、體積小。

 可同時支援電路交換與封包交換，因此傳輸語音與數據資料並不會有時間上

的差異。

 全世界操作頻率均為 ISM 2.4GHz。

 可應用的電子設備廣泛。

 支援多個 Bluetooth Device 相互連接。

在實際的生活應用中，不一定每一個根節點(Master)或子節點(Slave)都在固定的 定點不移動，若網路中的根結點移動或是處於無電力狀態下，將會導致整個網路的潰 散，因此使用分散式網路將可提升網路的穩定度。

1.2 研究目的

在藍芽協定中並未明確規定散網的形成，大多數現有的文獻散網形成以集中式居 多，當跟節點訊務流量較大時，容易在微網中造成阻塞，而要增加通過的路徑數量。

在現今許多攜帶式藍芽移動裝置，在網路中若任一根節點移動或是處於無電力之狀態 下，而導致網路潰散，因為以上之理由改採用分散式網路，用以減少其網路中的平均 路徑長度，相對的減少訊務的負載量，提升網路的效能。

1.3 論文架構

本論文共分為六章，第一章為導論其中說明研究目的與研究動機；第二章為藍芽 介紹，依照近幾年來的議題與研究做整理分析，其中並依照本論文的使用理論做解 說，有現今藍芽網路介紹其中又分為微網以及散網，藍芽網路形成演算法介紹，分為 集中式與分散式；第三章會講解階層是網路形成演算法與分散式網路形成演算法；第 四章將利用階層式網路形成演算法做最佳化使網路分布更平均；第五章為模擬結果呈 現，並針對效能做分析與探討；最後第六章為論文總結與未來的展望。

第二章 藍芽介紹

2.1 藍芽簡單介紹

藍芽最早於 1994 年，由瑞士易利信公司(Ericsson Mobile Communications)想以無 線電波連接電腦與電話等週邊裝置，節省使用纜線(cable)的麻煩，於是易利信建立了 一套短距離無線通訊的公開標準[1]，即藍芽(Bluetooth)。 大家有著相同的疑問，為 什麼取名為藍芽?來自於 10 世紀丹麥國王哈拉爾德(Harald Gormsson) 的名字，國王 一生致力於協調丹麥與挪威的紛爭，讓兩國可以和平溝通，並且統一當時四分五裂的 北歐，由於國王喜歡吃藍莓，牙齒常染成藍色，而有此名稱。名稱中暗示著 Bluetooth 能將不同業者生產的設備通過這項技術相互溝通連結。

1999 年 5 月 20 日，新力易立信、國際商業機器、英特爾、諾基亞及東芝公司等 業界龍頭創立「特別興趣小組」（Special Interest Group，SIG） ，即藍牙技術聯盟的 前身，目標是開發一個成本低、效益高、可以在短距離範圍內隨意無線連線的藍芽技 術標準[1]，藍芽的特色在於可同時傳送語音及數據、操作在全世界共同的頻段上、

低功率、低成本、應用範圍廣等功能。

預計於 2010 年夏季正式推出藍芽 v4.0，改善之前 v3.0 的耗電率，讓裝置透過 較少的電力損耗依然可透過較高的傳輸速率傳送資料。 在 v4.0 技術規格底下，可透 過雙工模式以及單工模式運作。 雙工模式:可以根據不同裝置切換高速或低耗電運 作，例如對應電腦或者是手機等。單工模式:以最低耗電模式運作，應用於 GPS 紀錄 器、感應元件連結等長時間運作的硬體連結上。

2.2 藍芽網路介紹

2.2.1 微網路介紹

藍芽設備可以一對一(point to point) 如圖 2.1(a)、一對多(point to multipoint) 如圖 2.1(b)相互連結，依據藍芽規格定義，一個 Master 最多可與七個 Slave 相互連接，

形成一個微網(Piconet)。 Master 將通知 Slave 其位址與時脈，其用意為計算跳頻序 列用，所有的 Slave 將被同步到與 Master 的跳頻序列。在一個 Piconet 中的傳輸速 率為 1 Mbit/s，由 Master 分配到每個與此相互連接之 Slave 的連線速率與方式，其 中所有的 Slave 共同分享 Piconet 中的 1 Mbit/s，因此當 Slave 的數量越多時平均 分配到的速率相對也就越低。

圖 2. 1 (a) Point to point (b) Point to multipoint

2.2 散網介紹

散網(Scatterent)是由兩個或兩個以上的微網所組合而成，在散網中介於微網與微 網之間的 Master 與 Slave，其角色就必須常常相互轉換，在某一微網中的 Master 也 有可能成為其他微網的 Slave，相對的任一個 Slave 在動作時，也只能選擇進入其中 之一的微網中。在這些微網交界中的節點可以被稱為中繼節點(Relay)，如圖 2.2。

但是有著較大範圍或是 Slave 較多的微網路可以透過連結到另外一個微網來組 成散網，如圖 2.3。Relay 可以同時存在於多的微網之中，因此要如何減輕 Relay 的 負擔與路徑的選擇進而增加網路的效益成為重要的課題。

藍芽協定中並未明確規定其散網形成方式，因而只需要遵照基本藍芽協定的限 制，便可以依照使用者的需求去形成其散網架構，但因為沒有明確的散網通訊協定，

所以在相同的空間中微網路的個數越多，相同頻率的資料傳輸也越容易發生碰撞，使 封包資料遺失而重複傳送消耗許多不必要的時間，因此如何提升藍芽網路效率以減輕 其負擔便成研究的課題之一。現今的散網形成方法大約可以分為集中式散網演算法以 及分散式散網演算法兩種。

圖 2. 2 藍芽散網_1

圖 2. 3 藍芽散網_2

2.3 網路形成演算法介紹

在藍芽協定中並未明確定義其散網的形成方法，因而藍芽裝置的連結規則，可依 照使用者的需求自訂演算法形成散網架構，藍芽散網形成後的拓樸(Topology)形態大 致可以分為以下幾種，分別為星狀(Star)結構拓樸、環狀(Ring)結構拓樸[3,7]、樹狀(Tree) 結構拓樸[2]、網狀(Mesh)[6]結構拓樸等種類，散網形成方法大約可以分為集中式散 網演算法以及分散式散網演算法兩種。

2.3.1 集中式

集中式散網演算法會由所有節點先行選出一個 leader 節點[3,6]，由此 leader 節 點之通訊距離範圍內的所有裝置，並於形成散網時啟動整體網路連結或指派所有節點 角色連結成散網，目前文獻的演算法有: Bluetree[2]、BlueRing[3,7] 等。

Bluetree

現今的樹狀散網架構演算法已有許多者提出，目前比較具有代表性的是由 Gergely V. Zaruba, Stefano Basagni and Imrich Chlamtac [2]三位研究專家所提出發表，

其建立方法是由所有的節點中隨機選出一個根節點(Blueroot)，由此 Blueroot 指派其 他節點在散網中所扮演的角色與分配節點間的連結，如圖 2.4。演算法較簡易，散網 易於形成是 Bluetree 的優點，將在第三章第一節與第二節中詳細介紹。

圖 2. 4 Bluetree

BlueRing

BlueRing [3,7]會由所有節點先行選出一個 leader 節點，再由 leader 節點提供建 置網路拓樸所需要的資訊[7]，再組織網路中裝置成為具方向性的環狀網路拓樸架 構，如圖 2.5。在節點沒有連結中斷的理想狀況下，封包會依循著循環環狀架構方向 傳遞，所以一定可以送達目的節點端；而在實際網路狀況下，可攜式裝置節點的離開 可能性極大，離開後網路連線中斷暫時無法服務是會發生，所以 BlueRing 在封包上 增加 Rely_bit 與 Dirty_bit 兩個欄位協助進行邏輯判斷，來預防封包在網路中無止境 傳遞，佔用網路資源[7]。

圖 2. 5 Bluering

2.3.2 分散式

分散式演算法可由部分節點選出一些 leader 節點，這些 leader 節點先形成個別 的微網，在將微網與微網用橋接器連結，在形成網狀、樹狀、或環狀的網路，目前文 獻的演算法有: Bluestar、Scatternet Formation Algorithm。

Bluestar

Bluestar 現今較具代表性的是由 Stefano.Basagni and Chiara Petrioli 所提出的，其 中改善以往樹狀網路需要事先收集網路中所有節點的資訊，且所有節點必須要在通訊 範圍之內的缺點。Bluestar 具有不需事先知道網路中所有節點的資訊，仍可形成散網、

不需要 leader 節點來控制散網演算法程序、決定所有節點的角色及設定鏈路形成散網 等特性，是屬於分散是散網的一種，如圖 2.6。

圖 2. 6 Bluestar

Scatternet Formation Algorithm

Scatternet Formation Algorithm 演算法係由麻省理工學院(MIT)所提出，MIT 演算 法首先設定每一個節點均為 leader 節點，再將隨機值分配給每個節點，當 leader 節 點被選出來時，散網也同時形成，如圖 2.7。

MIT 演算法針對網路品質提出了下列測量因素：

微網數目(number of piconets)為散網路效率的測量因素，由於藍芽裝置共用 79 個頻道，當微網數量越多產生碰撞的機會也就越大，資訊的錯誤率與遺失率也會 跟著增加。

裝置的最大度數(maximum degree of the devices)：即同一節點所連結的微網數 目，由於節點間透過共享的 slave 節點來傳遞資訊，當一個 slave 節點同時連接許多個 微網時，容易造成 inter-piconet 間通訊的瓶頸，因此當共享的 slave 節點具有愈高的 度數，就愈有可能出現過載的現象。

M

M M R

S

R S

S

S R

S

M

S

Master

Slave

Connection R

(S/S)

Relay (Slave/ Slave)

Piconet

圖 2. 7 Scatternet Formation Algorithm

第三章 分散式階層網路

3.1 階層式網路形成演算法介紹

在本篇論文中階層式網路形成演算法指的是樹狀網路結構(Bluetree)[2]，其建立 方法屬於集中式散網演算法的一種，從所有的節點中選出一個 Leader 即 Blueroot，

再由此 Blueroot 之通訊距離範圍內的所有裝置，並於形成散網時啟動整體網路連結或 指派所有節點角色連結成散網。

3.1.1 階層式網路形成之環境初始假設

根據階層式網路的形成將其環境初始設定如下：

 以隨機分布節點於矩形模擬環境區域裡，且節點位置不會重複。

 所有節點在設定的區域裡移動性相當低，傳輸距離為一定值。

 藍芽標準[1]中定義限定微網路中一個 Master 節點最多只可連結七個 Slave 節點。

 在連結前的前置作業中，每個節點都有充裕的時間去做 Inquiry 和 Inquiry Response 動作，來尋找與它相鄰的節點。

 在階層式散網網路中沒有被孤立的節點，每個節點至少有一條鏈路與其它節

點互相連結。

(Slave/Master)，節點角色可以是 Master、Slave 或 Slave/Master。

3.1.2 階層式網路形成方法

隨機挑選模擬環境中的任一個節點，此節點將當作根節點(Blueroot)建立樹狀網 路，利用此 Blueroot 建立樹狀網路，將 Blueroot 指定為 Master 的角色，接著會 page 其節點附近距離一跳的節點，並將這些節點成為此 Master 的 Slave，此 Master 與其所 屬的 Slave 將組成一個微網路，一個微網路中限制 Master 節點最多只能與七個 Slave 節點相互連結。

此 Blueroot 的 Slave 將轉換成為另外一個角色即 Master，然後分別去 page 尚未 被其它節點 page 過距離為一跳的節點，使其成為 Slave，若有節點還未扮演任何角色，

而同時屬於兩個或兩個以上的 Master 距離為一跳的節點時，則先 page 到其 Slave 之 Master，將歸屬於其 Master 的 Slave，此流程將一直重複直到樹的末端節點(Leaf node)，意思即為 Leaf node 只需要扮演 Slave 的角色，如此一來整體樹狀網路架構即 建立完成。

Bluetree 的架構[2]如圖 3.1，其中左邊第一節點是 Blueroot，箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分代表的是可以相連結的節點。

圖 3. 1 藍芽樹狀網路架構

3.2 分散式網路形成演算法介紹

在本篇論文中分散式網路形成演算法建立於樹狀網路結構(Bluetree)[2]之上，其 建立方法屬於分散式散網演算法的一種，從設定的環境中在所有的節點中隨機選出某 些 Leader 即 Blueroot，再由這些 Blueroot 之通訊距離範圍內的所有裝置，並於形成 散網時啟動整體網路連結或指派所有節點角色連結成散網。

3.3 分散式網路形成之環境初始假設

根據分散式網路的形成將其環境初始設定如下：

 以隨機分布節點於矩形模擬環境區域裡，且節點位置不會重複。

 所有節點在設定的區域裡移動性相當低，傳輸距離為一定值。

 藍芽標準[1] 中定義限定微網路中一個 Master 節點最多只可連結 七 個 Slave 節點。

 在連結前的前置作業中，每個節點都有充裕的時間去做 Inquiry 和 Inquiry Response 動作，來尋找與它相鄰的節點。

 在階層式散網網路中沒有被孤立的節點，每個節點至少有一條鏈路與其它節

點互相連結。

 節點可以同時屬於多個微網路，當角色需要時間做切換時，須經過轉換跳頻

時序，因此角色轉換延遲(Role switching delay)相當耗時，若要提高網路效

3.4 分散式網路形成之方法

隨機挑選模擬環境中先隨機選出某些根節點，此節點將當作根節點(Blueroot)建 立樹狀網路，利用此 Blueroot 建立樹狀網路，將 Blueroot 指定為 Master 的角色，接 著會 page 其節點附近距離一跳的節點，並將這些節點成為此 Master 的 Slave，此 Master 與其所屬的 Slave 將組成一個微網路，一個微網路中限制 Master 節點最多只能與七個 Slave 節點相互連結。

將隨機選出某些根節點，傳送參數 k 值形成樹狀子網路，當 k=0 時，S/M node 節點要求 上一個 S/M node 節點執行回連機制，使階層式樹狀子網路轉變成網狀子 網路結構，使路徑有更多重的選擇以提升網路連線速率，更有效縮短個節點之間的平 均路徑長度，得以減少 Blueroot 的資訊負載量和增加資料的傳輸量。

分散式網路的架構如圖 3.2，其中有三個節點是 Blueroot，箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分代表的是可以相連結的節點，虛線的部分代表其微網 的範圍。

圖 3. 2 藍芽分散式網路

3.5 分散式網路形成之步驟

在本節中，我們舉一範例來解說分散是網路的形成，在初始設定中 Layer counter K=3，代表著每連結三個節點會回連一次，分散式網路根據以下步驟形成:

【步驟一】 在設定環境中隨機選取若干個 Leader 節點，其中紅色代表 Leader 節點，如圖 3.3。

Blueroot _1

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node Bluetooth

node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

erluB

too

2_

hotoetlueBdno

thooetlueBdno

thooetluBdeno

thooetluBdeno

thooetluBdeno

hotoetluBdeno

hotoetluBdeno

hotoetluBdeno

thooetlueBodn

thooetlueBodn

thooetlueBdno

hotoetluBdeno

thooetludeBno

erluB

oto _3

dethnoooetluB

eodthnoetoluB

edhnootetoluB

dethnoooetluB

eodthnoetoluB B

luetoothnode

dethnoooetluB

eodnothetoluB

eodthnoetoluB

eodthnoetoluB

eodthnoetoluB

dethnoooetluB

edhnootetoluB

Return connection Return notice Layer counter = K Initial K=3

圖 3. 3 隨機選取 Leader 節點

【步驟二】 由【步驟一】選出的 Leader 節點，分別各自傳送參數 k 值形 成樹狀子網路，此範例設 k=3，其中箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分代表的是可以相連結的節點，虛線 加點的部分代表其子網路的範圍。如圖 3.4。

圖 3. 4 形成樹狀子網路

【步驟三】 當參數 k=0 時，此 S/M node 節點將會要求上一個 S/M node 節點執行回連機制，其中箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而 直線連接的部分代表的是可以相連結的節點，虛線連接的部分 代表的是可以回連的節點，虛線加點的部分代表其子網路的範 圍，如圖 3.5。

圖 3. 5 啟動回連機制

【步驟四】 重複【步驟二】和【步驟三】繼續建立子網路，其中箭頭符號 是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分代表的是可以相連 結的節點，虛線連接的部分代表的是可以回連的節點，虛線加 點的部分代表其子網路的範圍，如圖 3.6。

圖 3. 6 建立子網路

【步驟五】 在每一個 Leaf node 會找在其附近的 S/M node 做連結，因而有 可能與其他網路相互連結，使兩個或兩個以上的網路得以做溝 通，在設定環境中建立起一個完整的網路架構，其中箭頭符號 是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分代表的是可以相連 結的節點，虛線連接的部分代表的是可以回連的節點，虛線加 點的部分代表其子網路的範圍，如圖 3.7。

第四章 階層式網路形成演算法最佳化

4.1 階層式網路形成最佳化方法之介紹

在本篇論文中，階層式網路最佳化主要的目的在於使每一層子網路之大小能夠平 均，我們將第三章中的階層式分散網路，選取其中一個網路來做最佳化的探討。

4.2 階層式網路形成最佳化之環境初始假設方法

根據階層式網路形成最佳化將其環境初始設定如下：

 以隨機分布節點於矩形模擬環境區域裡，且節點位置不會重複。

 所有節點在設定的區域裡移動性相當低，傳輸距離為一定值。

 藍芽標準[1] 中定義限定微網路中一個 Master 節點最多只可連結 七 個 Slave 節點。

 在連結前的前置作業中，每個節點都有充裕的時間去做 Inquiry 和 Inquiry Response 動作，來尋找與它相鄰的節點。

 在階層式散網網路中沒有被孤立的節點，每個節點至少有一條鏈路與其它節

點互相連結。

 節點可以同時屬於多個微網路，當角色需要時間做切換時，須經過轉換跳頻

時序，因此角色轉換延遲(Role switching delay)相當耗時，若要提高網路效 率，則必須 降低節點的扮演角色， 故假設一個節點最多扮演兩個角色 (Slave/Master)，節點角色可以是 Master、Slave 或 Slave/Master。

4.3 階層式網路形成最佳化之方法

隨機挑選模擬環境中先隨機選出一個根節點，此節點將當作根節點(Blueroot)建 立樹狀網路，利用此 Blueroot 建立樹狀網路，將 Blueroot 指定為 Master 的角色，接 著會 page 其節點附近距離一跳的節點，並將這些節點成為此 Master 的 Slave，此 Master 與其所屬的 Slave 將組成一個微網路，一個微網路中限制 Master 節點最多只能與七個 Slave 節點相互連結。

將隨機選出的根節點，傳送參數 k 值形成樹狀子網路，當 k=0 時，S/M node 節 點要求 上一個 S/M node 節點執行回連機制，使階層式樹狀子網路轉變成網狀子網 路結構，若發現子網路內節點數量小於某一數值時，將此子網路內的所有節點歸屬於 上一子網路中，我們將此動作稱之為合併(Merge)，使路徑有更多重的選擇以提升網 路連線速率，更有效縮短個節點之間的平均路徑長度，得以減少 Blueroot 的資訊負載 量和增加資料的傳輸量。

4.4 階層式網路形成最佳化之步驟

在本節中，我們舉一範例來解說分散是網路的形成，在初始設定中 Layer counter K，由於第一層往往比其他層範圍大，因此第一層設 Layer_K=2，而其他層均為 Layer2_K=3，代表著每連結三個節點會回連一次，分散式網路根據以下步驟形成:

【步驟一】 在設定環境中隨機選取一個 Leader 節點，其中紅色代表 Leader 節點，如圖 4.1。

Blueroot ^Bluetooth_node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Return connection Return notice Layer counter = K Initial Layer_K=2 Initial Layer2_K=3

Bluetooth node

圖 4. 1 選取 Leader 節點

【步驟二】 第一層由 k=2 往下連結 k 值遞減，子網路(Subnet)內部節點數 漸漸增多，由於 K 值尚未等於零，因此還未啟動回連機制的 時機，而子網路外部的節點是尚未配置等待被連結的藍芽節 點，其中箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分 代表的是可以相連結的節點，虛線加點的部分代表其子網路的 範圍，如圖 4.2。

圖 4. 2 第一個子網路狀態

【步驟三】 當參數 k=0 時，此 S/M node 節點將會要求上一個 S/M node 節點轉換成 Return master 執行回連機制，連結自己附近未連 結過的 S/M node，鄰近節點都連結完後，再繼續向上通知上 一個 S/M node 做回連，這回連通知動作直到 Blueroot 才停止，

其中箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分代表 的是可以相連結的節點，虛線連接的部分代表的是可以回連的 節點，虛線加點的部分代表其子網路的範圍，如圖 4.3。

Blueroot

Return master (S/M)

S/M node

S/M node

S/M node

S/M node

S/M node

Bluetooth node

Bluetooth node

K=2 K=1

Notice Notice

K=0

Return message to previous master

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Bluetooth node

Return connection Return notice Layer counter = K Initial Layer_K=2 Initial Layer2_K=3

圖 4. 3 啟動回連機制

【步驟四】 重複【步驟二】和【步驟三】繼續建立子網路，此時 k 值均為 3，其中箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分 代表的是可以相連結的節點，虛線連接的部分代表的是可以回 連的節點，虛線加點的部分代表其子網路的範圍，如圖 4.4。

圖 4. 4 新 Blueroot 建立子網路

【步驟五】 在全部網路建立完成後，檢查網路中是否有子網路過小，其中 箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接的部分代表的是 可以相連結的節點，虛線連接的部分代表的是可以回連的節 點，虛線加點的部分代表其子網路的範圍，如圖 4.5。

圖 4. 5 檢查子網路大小

【步驟五】 若發現網路中的子網路過小，會將其 root 中的節點合併於上一 層 root 中，其中箭頭符號是由 Master 指向 Slave，而直線連接 的部分代表的是可以相連結的節點，虛線連接的部分代表的是 可以回連的節點，虛線加點的部分代表其子網路的範圍，如圖 4.6。

圖 4. 6 合併子網路

第五章 模擬結果與分析

5.1 模擬環境參數之設定

本研究使用了 Matlab R2008a 軟體作為模擬建立虛擬網路的工具，在階層式分 散網路中，取樣節點個數分別為 40~160 個節點，每增加 10 個節點做一次取樣，以隨 機的方式分布於 30*30 平方公尺的矩形模擬環境區域中，而 Start_Root 分別從 2~5、

10、15 做比較，且任何節點位置不會重複，每個節點都有屬於自己的 ID，節點與節 點間必定會有一條連結鏈路，沒有被孤立的節點情況發生，之後從全部節點中隨機選 出一個節點當 Blueroot 開始進行連結，而傳輸通訊距離設定是 10 公尺。

在階層式分散網路中，取樣節點個數分別為 36、49、64 個節點，隨著節點多寡 以隨機的方式分布於 6*6、7*7、8*8 平方公尺的矩形模擬環境區域中，且任何節點位 置不會重複，每個節點都有屬於自己的 ID，節點與節點間必定會有一條連結鏈路，

沒有被孤立的節點情況發生，之後從全部節點中隨機選出一個節點當 Blueroot 開始 進行連結，而傳輸通訊距離設定是 1.5 公尺。

5.2 程式模擬分散式網路示意圖

5.2.1 分散式網路示意圖

此模擬示意圖為階層式分散網路模擬在環境 30*30 平方公尺，配置 160 個藍芽節 點 Start_root = 10 及通訊距離為 10 公尺所建立的網路，每個節點至少都有一條鏈路與 其他節點連結無被孤立節點，回連時連結鄰近的 S/M node，圖中是將 Layer counter 設定為 3，代表著在第三層時便開始啟動回連，如圖 5.1。

圖 5. 1 階層式分散網路示意

5.2.2 階層式網路形成最佳化示意圖

此模擬示意圖為階層式分散網路模擬在環境 6*6 平方公尺，配置 36 個藍芽節點 及通訊距離為 1.5 公尺所建立的網路，每個節點至少都有一條鏈路與其他節點連結無 被孤立節點，回連時連結鄰近的 S/M node，圖中是將第一層 Layer_K 設定為 2，在第 二層時便需要啟動回連，其餘均為 Layer2_K 設定為 3 代表著在第三層時便開始啟動 回連，如圖 5.2。

圖 5. 2 階層式網路行最佳化示意圖

5.3 分散式網路效能與模擬

將 Layer_K 固定設定為 3，Start_root 分別從 2、3、4、5、10、15、20，意思就 是 Leader 節點數不同，但每三的倍數層時需啟動回連機制，模擬取樣 30 次後做比較，

在模擬統計分析以下參數分別做比較: 微網路個數(Piconet number)、微網路效率 (Piconet efficiency)、平均路徑長(Average hop length)、形成時間(Formation time)。

5.3.1 微網路個數

微網路個數定義是指環境與節點數相同之下，一個散網中所形成的微網路個數，

如圖 5.3 與圖 5.4，從中我們可以得知回連機制與 Start_root 並不影響微網個數，因而 節點數相同時不論 Start_root 多寡微網個數皆相近。

圖 5. 3 分散式網路微網路個數分布圖_1

5.3.2 微網路效率

微網路效率的計算方法是將每個微網 Slave 個數加總後除以微網路數目，所得到 的平均每個微網路當中有幾個 Slave 節點，理論上當 Start_root 數越多，微網路的效 率相對越高，從圖 5.5 與圖 5.6 我們發現與理論並不相同，其原因在於所有的子網路 與子網路之間並沒有全部相互連結，將在未來繼續研究探討。

圖 5. 5 分散式網路微網路效率_1

5.3.3 平均路徑長

平均路徑長的定義為兩個節點之間的連線路徑長算 1 跳(hop)，由一個節點到任 一個節點平均所要走的路徑長，路徑長是指節點間的最短路徑，在圖 5.7 中當 Stsrt_root 數量越多相對的平均路徑長度越短，但在圖 5.8 中出現不同的結果，推論在 Start_root 數量以及節點數量變多，導致將原分散式網路的效果降低接近集中式網路的效果。在 Start_root=20 其平均路徑長度接近為 0，探討其原因在於子網路與子網路之間並沒有 全部相互連結，將在未來繼續研究探討。

圖 5. 7 分散式網路微網路平均路徑長_1

5.3.4 形成時間

形成時間是指在初始所有網路開始傳送資料之前，布建全部節點連結至網路形成 所需的時間，如圖 5.9 與圖 5.10，理論上 Start_root 數量越多其網路形成時間相對越 短。

圖 5. 9 分散式網路微網路形成時間_1

5.4 階層式網路形成最佳化效能與模擬

5.4.1 微網路個數

微網路個數定義是指環境與節點數相同之下，一個散網中所形成的微網路個數，

如圖 5.11，從中我們可以得知 Layer formation method 並不影響微網個數，因而節點 數相同時不論 Layer formation method 大小微網個數皆相近。

圖 5. 11 階層式網路形成最佳化微網個數

5.4.2 微網路效率

微網路效率的計算方法是將每個微網 Slave 個數加總後除以微網路數目，所得到 的平均每個微網路當中有幾個 Slave 節點，從圖 5.12 中得知 Layer 的大小並不太影響 為網路的效率。

圖 5. 12 階層式網路形成最佳化微網效率

5.4.3 平均路徑長

平均路徑長的定義為兩個節點之間的連線路徑長算 1 跳(hop)，由一個節點到任 一個節點平均所要走的路徑長，路徑長是指節點間的最短路徑，Layer 的大小並不太 影響平均路徑的長度，如圖 5.13。

圖 5. 13 階層式網路形成最佳化微網平均路徑長

5.4.4 形成時間

形成時間是指在初始所有網路開始傳送資料之前，布建全部節點連結至網路形成 所需的時間，如圖 5.14，Layer 的大小並不太影響網路形成時間。

圖 5. 14 階層式網路形成最佳化微網形成時間

5.4.5 全部 ROOT 平均分布

階層式形成最佳化全部 ROOT 平均分布是指平均產生新的 ROOT 總數，從圖 5.15 我們可以從不同的兩個觀點得知:當 Layer 參數相同時，ROOT 數在合併前之平均值較 合併後低。若 ROOT 同為合併或未合併時，此時的 Layer 越大其平均分布也就越高。

圖 5. 15 階層式網路形成最佳化全部 ROOT 平均分布

5.4.6 ROOT1 平均分布

在此我們將 ROOT1 獨立來探討，因為 ROOT1 的範圍遠比其他 ROOT 的範圍來 的大，我們只將 ROOT1 本身做平均值，發現其在未合併之前分布幾乎相同，在合併 之後出現了一些差距仍然在可接受範圍之內，如圖 5.16。

圖 5. 16 階層式網路形成最佳化 ROOT1 平均分布

5.4.7 Layer2_3 ROOT 平均分布百分比

我們將 Layer2_3 做 ROOT 平均分布以後觀察其百分比做比較，如圖 5.17，我們 已 64 個節點來做說明，在藍色的部分為為合併之前的平均數值，紅色部分為合併之 後的平均數值，合併之後較合併之前來的高，其原因在於將 ROOT 範圍較小的往此 ROOT 上一個的 ROOT 合併，因此總 ROOT 數會減少而提升了平均值。

圖 5. 17 Layer2_3 ROOT 平均分布百分比

5.4.8 Layer2_4 ROOT 平均分布百分比

我們將 Layer2_4 做 ROOT 平均分布以後觀察其百分比做比較，如圖 5.18，我們 已 64 個節點來做說明，在藍色的部分為為合併之前的平均數值，紅色部分為合併之 後的平均數值，合併之後較合併之前來的高，其原因在於將 ROOT 範圍較小的往此 ROOT 上一個的 ROOT 合併，因此總 ROOT 數會減少而提升了平均值。

圖 5. 18 Layer2_4 ROOT 平均分布百分比

5.4.9 Layer2_5 ROOT 平均分布百分比

我們將 Layer2_5 做 ROOT 平均分布以後觀察其百分比做比較，如圖 5.17，我們 已 64 個節點來做說明，在藍色的部分為為合併之前的平均數值，紅色部分為合併之 後的平均數值，合併之後較合併之前來的高，其原因在於將 ROOT 範圍較小的往此 ROOT 上一個的 ROOT 合併，因此總 ROOT 數會減少而提升了平均值。

圖 5. 19 Layer2_5 ROOT 平均分布百分比

第六章 結論與未來展望

6.1 結論

在本篇論文中，以藍芽樹狀結構(Bluetree)作為觀念之基礎，我們提出一種階層式 分散網路形成演算法。階層式藍芽分散網路形成演算法是先隨機選出某些根節點，傳 送參數 k 與 k1 到下一個 S/M node 節點，並形成一個樹狀子網路。每次 S/M node 節點k值減少1，當 k=0 時，S/M node 節點要求 S/M node 節點執行回連機制，使階 層式樹狀子網路轉變成網狀子網路結構。同時，每個 S/M node 節點當 k=k1 時形成 樹狀子網路直到整個散網完成。

為了平衡子網路的大小，為達到此目標，設計一個子網路合併之法則，在分散式 的網路中針對其某一子網路做最佳化，於本論文中最佳化，我們設計了一個 root1 為 常數k和其他的 root 為變數 k1，用以形成子網路。此外，為了平衡子網路的大小進 行合併的動作。模擬的結果表示，k1 參數使子網路的大小具有可擴展性和合併子網 路，降低不必要的root，使整體網路效能提升。

由點腦效能模擬結果，我們得知當 Start_root 數目越多時，平均路徑長度也就越 短，網路形成的時間會較 Start_root 數目少時來的快，每個節點的訊務負載量相對的 會減少，因而網路的效率也就越高。在相同環境之下節點數越多而 Start_root 數量也 多的時候，結果會與集中式的效果接近。最佳化中當參數 k1 越大平均 ROOT 的值也 就越高，使子網路的大小越平均。

6.2 未來展望

接下來的研究方向，在階層式分散網路形成演算法中，可將子網路是否有相互連 結溝通也當作一個判斷的依據，使網路的效率有更準確的判斷。在階層式最佳化形成 除了將合併後的 ROOT 平均分布做比較之外，還可以將其合併後節點數過多的子網 路分割為大小適當的子網路，使子網路的範圍更加均勻，再將其最佳化的結果套用至 階層式分散網路之中，若在一個未知的網路環境大小之中，即可由子網路的大小與多 寡判斷出實際的大小。

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