JP2008521283A - 関連のシステム及び方法を含む予測的移動体アドホックネットワーキング - Google Patents

Abstract

移動体アドホックネットワーク（MANET）は、複数の無線移動体ノードと、ノードを相互に接続する複数の無線通信リンクとを有する。MANETを動作する方法は、MANETで将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することを有する。ネットワーク応答は、予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいて予測される。MANETは、将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成が実際にMANETで必要になる前に、予測されたネットワークに基づいて調整される。

Description

本発明は、通信ネットワークの分野に関し、特に移動体アドホック無線ネットワーク及び関連の方法に関する。

無線ネットワークは、過去１０年に更なる発展を経験してきた。最も急速に発展している領域の１つは移動体アドホックネットワーク（MANET：mobile ad hoc network）である。物理的には、移動体アドホックネットワークは、１つ以上の共通の無線周波数チャネルにより無線接続され、複数の地理的に分散した潜在的な移動体ノードを有する。セルラネットワークや衛星ネットワークのような他の形式のネットワークと比較して、移動体アドホックネットワークの最も独特な特徴は、固定インフラが存在しないことである。ネットワークは、移動体ノードのみで構成され、ノードが他のノードと送信又は受信すると、進行中にネットワークが生成される。移動体は、時間単位毎にゼロの距離単位から、上限がノードに設定され得るものであればどのようなものまででも変化し得る。ネットワークは一般的には特定のノードに依存せず、或るノードがネットワークに加わり、また、或るノードがネットワークから去ると、ネットワークは動的に調整する。

戦場又は地震やハリケーンを受けた自然災害領域のように、固定通信インフラストラクチャが信頼できない又は利用できない不利な環境において、アドホックネットワークは迅速に配置可能であり、十分に必要な通信を提供することができる。軍事が依然としてこのネットワークの発達の背後にある主要な原動力であるが、アドホックネットワークは民間又は商用の領域で新たな用途を迅速に見出している。アドホックネットワークにより、単にコンピュータ又はPDAの電源を入れることで作られたネットワーク構成以外のものを使用することなく、現場又はクラスルームでデータ交換をすることが可能になる。

無線通信が日々の生活に更に浸透すると、移動体アドホックネットワークの新たな用途が出現し続け、通信インフラストラクチャの重要な部分になるであろう。移動体アドホックネットワークは設計者に重要な課題をもたらす。固定インフラストラクチャがないため、ノードはネットワークを移動し、これに加わり、又はこれを離れると、自己編成及び再構成しなければならない。潜在的には全てのノードは機能的に同一であり、自然の階層又は中央コントローラはネットワークに存在しない。多くのネットワーク制御機能はノード間に分散される。ノードはしばしばバッテリーにより電源供給されており、限られた通信及び計算機能を有する。システムの帯域は通常は制限されている。２つのノード間の距離はしばしば無線伝送範囲を超過し、その宛先に到達する前に他のノードにより伝送が中継されなければならない。その結果、ネットワークはマルチホップ・トポロジを有することになり、ノードが移動すると、このトポロジが変化する。

インターネット特別技術調査委員会（IETF：Internet Engineering Task Force）のMANET（Mobile Ad-Hoc Networks）ワーキンググループは、マルチキャストプロトコルを含むルーティングプロトコルの評価及び標準化に積極的に取り組んでいる。ノードが移動するとネットワークトポロジが任意に変化するため、情報は陳腐化しやすくなり、時間（或るノードでは情報が期限切れになるが、他のノードでは現行のままであることがある）と空間（ノードは通常では自分から遠くない近隣のネットワークトポロジのみを認識する）との双方において、異なるノードはしばしば異なるネットワークの視野を有することになる。

全体ネットワークについての新鮮な情報を収集することは、しばしば高コスト且つ非現実的である。ネットワークは、あまり正確でない情報で、頻繁なトポロジ変化に適応する必要がある。ネットワークが接続されるアプリケーションは時間制約型であることがあり、従来のネットワークフレームワーク及びアーキテクチャにより課される遅延に耐えることができない。

現在のMANETアーキテクチャは、しばしば従来のTCP/IPプロトコル及び１つ以上の“従来の”MANETプロトコルのうちばらばらのものから設計されている。ここで“従来”という用語は、非クロスレイヤ（non-crosslayer）の非予測的プロトコルを示す。しかし、TCP/IPは、MANETに特有の広範囲のマルチレイヤ予測問題に対処するように設計されていない。従って、従来のアーキテクチャでは、ルーティング、ネットワーク管理、QoS、モビリティ管理、電力管理、周波数管理等のような必要なMANETのクロスレイヤ相互作用が妨げられ、従来のアーキテクチャはリアルタイム且つ正確な性能要件を満たすことができない。

従って、前述の背景を鑑みて、ネットワークが将来の必要なネットワークサービス、リソース及び構成についての応答を予測して提供する予測的移動体アドホックネットワーキングを提供することが、本発明の目的である。

本発明による前記及び他の目的、特徴及び利点は、複数の移動体ノードと、移動体ノードを相互に接続する複数の無線通信リンクとを有する移動体アドホックネットワーク（MANET）を動作する方法により提供される。この方法は、MANETで将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測し、予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答を予測し、将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成が実際にMANETで必要になる前に、予測された適切なネットワーク応答に基づいてMANETを調整することを有する。

将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、MANETの少なくとも１つの物理及び動作特性を有するMANETの記述情報を生成することを有してもよい。MANETの記述情報を生成することは、MANETの詳細な物理及び動作特性を生成し、MANETのあまり詳細でない物理及び動作特性を生成することを有してもよい。将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、ファジイ論理と、ファジイIF-THEN形式の規則の知識ベースとを使用することを有する。将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、Holt-Winters予想を実行することのような統計的数値予想を有する。

ネットワーク応答を予測することはまた、予測されていない将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてもよい。ネットワークサービスは、ルーティング、サービス品質（QoS）、ネットワーク管理、ネットワーク設計、リソース管理、セキュリティ及びモビリティのうち少なくとも１つを有する。本発明の予測機能に対してインタフェースが構築され得る他のネットワークサービスも含まれてもよい。ネットワークリソースは、電力と周波数とのうち少なくとも１つを有する。ネットワーク構成は、ネットワークトポロジと、ネットワークのそれぞれ個々のノードの構成とを有する。

本発明の他の態様は、複数の移動体ノードと、移動体ノードを相互に接続する複数の無線通信リンクとを有する移動体アドホックネットワーク（MANET）を対象とする。各移動体ノードは、無線通信リンクを介して複数のノードのうち他のノードと無線通信する通信装置と、移動体ノードを動作して通信装置を介して通信を中継するコントローラとを有する。少なくとも１つの移動体ノードのコントローラは、MANETで将来のネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成の必要性を予測し、予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答を予測するネットワーク予測器を有する。移動体ノードは、MANET内で通信し、将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成が実際にMANETで必要になる前に、予測されたネットワーク応答に基づいてMANETを調整する。

ネットワーク予測器は、MANETの少なくとも１つの物理及び動作特性を有するMANETの記述情報を生成する。MANETの記述情報は、MANETの詳細な物理及び動作特性と、MANETのあまり詳細でない物理及び動作特性とを有してもよい。ネットワーク予測器は、ファジイ論理と、ファジイIF-THEN形式の規則の知識ベースと、Holt-Winters予想のような統計的数値予想とを使用することが好ましい。ネットワーク予測器はまた、予測されていない将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答を予測してもよい。

ネットワークサービスは、ルーティング、サービス品質（QoS）、ネットワーク管理、ネットワーク設計、リソース管理、セキュリティ及びモビリティのうち少なくとも１つを有する。ネットワークリソースは、電力と周波数とのうち少なくとも１つを有する。ネットワーク予測器は、任務計画、スケジュール、設計されたトラヒックパターン及びネットワーク管理データのうち少なくとも１つに基づいて、ネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成の将来の必要性を予測してもよい。

本発明の他の態様は、複数の移動体ノードと、移動体ノードを相互に接続する複数の無線通信リンクとを有する移動体アドホックネットワーク（MANET）で使用される無線移動体ノードを対象とする。無線移動体ノードは、無線通信リンクを介して複数のノードのうち他のノードと無線通信する通信装置と、移動体ノードを動作して通信装置を介して通信を中継するコントローラとを有する。コントローラは、MANETで将来のネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成のうち少なくとも１つの必要性を予測し、予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成のうち少なくとも１つに基づいてネットワーク応答を予測するネットワーク予測器を有する。移動体ノードはMANET内で通信し、将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成のうち少なくとも１つが実際にMANETで必要になる前に、予測されたネットワーク応答に基づいてMANETを調整する。

ネットワーク予測器は、MANETの少なくとも１つの物理及び動作特性を有するMANETの記述情報を生成する。MANETの記述情報は、MANETの詳細な物理及び動作特性と、MANETのあまり詳細でない物理及び動作特性とを有してもよい。ネットワーク予測器は、Holt-Winters予想のような統計的数値予想を使用する。ネットワーク予測器はまた、予測されていない将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成のうち少なくとも１つに基づいてネットワーク応答を予測してもよい。ネットワークサービスは、ルーティング、サービス品質（QoS）、ネットワーク管理、ネットワーク設計、リソース管理、セキュリティ及びモビリティのうち少なくとも１つを有する。ネットワークリソースは、電力と周波数とのうち少なくとも１つを有する。ネットワーク予測器は、任務計画、スケジュール、設計されたトラヒックパターン及びネットワーク管理データのうち少なくとも１つに基づいて、ネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成の将来の必要性を予測する。

本発明について、添付図面を参照して以下に十分に説明する。図面には本発明の好ましい実施例が図示されている。しかし、本発明は多数の異なる形式で具現されてもよく、ここに示された実施例に限定して解釈されるべきではない。むしろ、これらの実施例は、この開示が十分且つ完全であるように提供されたものであり、当業者に本発明の範囲を当業者に十分に伝えるものである。全体に渡って同様の数字は同様の要素を示し、代替の実施例で類似の要素を示すためにプライム表記法が使用されている。

当業者にわかるように、本発明の一部は、方法、データ処理システム又はコンピュータプログラムプロダクトとして具現されてもよい。従って、本発明のこれらの部分は、完全にハードウェアの実施例、完全にソフトウェアの実施例、又はソフトウェアとハードウェアとの態様を組み合わせた実施例の形式になってもよい。更に、本発明の一部は、媒体にコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ使用可能記憶媒体上のコンピュータプログラムプロダクトでもよい。静的及び動的記憶装置、ハードディスク、光記憶装置並びに磁気記憶装置を有するが、これらに限定されない如何なる適切なコンピュータ可読媒体が利用されてもよい。

本発明の実施例による方法、システム及びコンピュータプログラムプロダクトのフローチャート図を参照して、本発明について以下に説明する。図のブロック及び図のブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令により実装され得ることがわかる。これらのコンピュータプログラム命令は、多目的コンピュータ、特殊目的コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供され、コンピュータ又は他のデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令がブロックで指定された機能を実装するように、機械を生成してもよい。

これらのコンピュータプログラム命令はまたコンピュータ可読メモリに格納されてもよく、特定の方法で機能するようにコンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置に指示し得る。これにより、コンピュータ可読メモリに格納された命令がフローチャートのブロックで指定された機能を実装する命令を含む製造物を生じる。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置にロードされ、一連の動作ステップをコンピュータ又は他のプログラム可能装置で実行させ、コンピュータ又は他のプログラム可能装置に実装された処理を生成させてもよい。これにより、コンピュータ又は他のプログラム可能装置で実行する命令は、フローチャートのブロックで指定された機能を実装するステップを提供する。

本発明は、同じ譲受人により2002年4月29日に出願された同時継続の出願10/134,856号に記載のように、移動体アドホックネットワークでの時間推移処理及びイベントを介してルート発見の管理及び制御と関連の処理とを効率的に利用するために、移動体アドホックネットワークでTTNP（Temporal Transition Network Protocol）を利用してもよい。この全てが参照として取り込まれる。更に、本発明は、同じ譲受人により2002年9月4日に出願された同時継続の出願10/235,242号に記載のように、存在する何らかの通信ノードオブジェクトによるインテリジェントな適応的な広告、及び／又はこのようなビーコンを送信する他のノードオブジェクト又はこれらのノードオブジェクトのネットワークによる対応の検出（隣接の発見）のため、“Intelligent Communication Node Object Beacon Framework（ICBF）”を利用してもよい。この全てが参照として取り込まれる。また、本発明は、同じ譲受人により2003年4月30日に出願された同時継続の出願10/426,580号に記載のように、移動体アドホックネットワークでルートの予測的な発見を提供するために、“Predictive Routing Including The Use Of Fuzzy Logic In A Mobile Ad Hoc Network”を利用してもよい。この全てが参照として取り込まれる。

予測的ネットワーキング（正式にはここでプシーアクティブ・ネットワーキング（Ψネット：Psiactive Networking）と呼ばれる）は、現在必要なくてもよいネットワークサービス、リソース及び構成の必要性が将来生じることをネットワークが“検知及び予測”する移動体アドホックネットワーキングである。基本的には、Ψネットは、必要に応じて複数の隣接及び非隣接ネットワークレイヤからの主要な情報を融合し、将来必要なネットワークサービス、リソース及び構成の信頼のある予測を実現する。

Ψネットは、統合したアドホックネットワーキングフレームワーク及びアドホックネットワーキングのアーキテクチャであり、基本的にロバストな予想技術を使用する主要な予測的機能で現在のネットワーキングシナリオを処理するために、ネットワーク（又はネットワークの一部）の何らかの将来の状態を詳しく見て、アドホックネットワークの機能を大いに増加させ、低速から非常に急速までの全範囲のネットワークのダイナミクスにタイムリーに応答する。Ψネットに関して、“予想（forecast）”は中間の先読みステップであり、“予測（prediction）”は最終的な（予測された）結果に導く全てのステップの結果である。Ψネットは、プロアクティブ及びリアクティブルーティングのような従来のルーティング方式、及び／又はTTNP（Temporal Transition Network Protocol）若しくはZRP（Zone Routing Protocol）のようなハイブリッドルーティング方式で動作する。プロアクティブ方式は、Optimal Link State RoutingとOpen Shortest Path Firstとを有するが、これらに限定されない。リアクティブ（オンデマンド）方式は、Ad Hoc On-Demand Distance VectorとDynamic Source Routingとを有するが、これらに限定されない。複数の他のルーティング分類方式が存在するが、一般的な意味でほとんどがこれらの３つの種類のうち１つに適合し得る。

前述のように、現在のMANETアーキテクチャは、従来のTCP/IPプロトコル及び他の従来のMANETプロトコルのうちばらばらのものから設計されている。しかし、TCP/IPは、MANETに特有の広範囲のマルチレイヤ予測問題に対処するように設計されていない。従って、従来のアーキテクチャでは、ルーティング、ネットワーク管理、QoS、モビリティ管理、電力管理、周波数管理等のような必要なMANETのクロスレイヤの相互作用が妨げられ、従来のアーキテクチャはリアルタイム且つ正確な性能要件を満たすことができない。

図１は、ノードを接続する無線リンク14を示す移動体ノード12の例示的なネットワーク10のスナップショットである。リンク14は、Ψネットのネットワークで最小の接続であり、単に何らかの２つのノード12の間の物理リンクである。ノード12はリンク14のエンドポイントである。ノードを記述する情報は、ID（IPアドレス、ATMアドレス等）と利用可能な場合には位置情報とを有する。

このネットワークが接続されるアプリケーションは時間制約型であり、従来のネットワーキング手法により課される遅延に耐えることができない。従って、本発明は、広義の予測的ネットワーク機能及びサービスと、非予測的ネットワーク機能及びサービスとを最適に結合するフレームワーク及びアーキテクチャ（一般的にクロスレイヤ）を生成する。このような予測的機能及びサービスは、ルーティング、QoS、セキュリティ、モビリティ管理、ネットワーク管理及び計画、アンテナ及び無線管理、並びに電力や周波数等のようなリソース管理を有するが、これらに限定されない。また、ネットワークアーキテクチャの以下の説明はルーティング中心のデフォルト画面を組み込むが、QoS中心又はセキュリティ中心のような他の画面もサポートされる。

この新しいネットワーク及び方法の一般的な特性は、いつ、何の、なぜ、どこでネットワークサービス及びリソースが必要になるかを予測するためにアプリケーション情報を使用し、ネットワーク構成及びロバスト性を改善するために予測されたダイナミクスを使用し、実際に必要になる前にサービス、リソース及び構成を提供し、潜在的に小さいオーバーヘッドでリアルタイムの応答機能を改善し（すなわち、超リアルタイムの応答）、多くの従来のMANETプロトコルと組み合わせてΨネットを使用することを有する。基本的な技術手法は、別個であるが相互接続された部分に入る。すなわち、アプリケーションにより必要になるサービス、リソース及び構成を予測し、ネットワークの欠点／問題を予測し、ネットワークの必要性と予測された欠点／問題とを解決するために必要な対策又は応答を予測し、実際に必要になるより早く、将来の必要性に対する適切な応答を導入する。

ファジイ反復予測は、MANET動作及びサービスの中心の予測機能を提供する。以下に更に詳細に説明するファジイ知識は、何らかの所定のMANET動作又はサービスについて予測を一意に特徴付け、全てのネットワーク機能及びサービスの統合に重要である。従って、複数の従来のネットワークレイヤからプシーアクティブ機能及びサービスを表すファジイ変数を混合し、自然に統合されたシステムを提供する規則が規定され得る。予測は、複数のネットワーク機能及びサービスに関する規則を処理し、トップダウンの予測型ネットワークアーキテクチャと一式のプロトコルとを効率的に提供することを有する。

図１及び２を参照して、移動体アドホックネットワーク10を動作する方法について説明する。ネットワーク10は、ラップトップコンピュータ、携帯情報端末（PDA）又は移動電話のような複数の移動体ノード12を有する。複数の移動体ノード12は、当業者にわかるように、無線通信リンク14により接続されている。

方法が開始し（図２、ブロック30）、MANET10で将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することを有する（ブロック32）。ネットワークサービス及びリソースは、ルーティング、サービス品質（QoS）、ネットワーク管理、ネットワーク設計、リソース管理、セキュリティ、モビリティ、電力及び周波数管理を有する。この予測ステップはまた、ネットワークで生じる欠点／問題を予測することを有する。ブロック34において、予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答が予測される。ネットワーク応答を予測することはまた、予測されていない将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてもよく、予測された欠点／問題を解決するために必要な応答を予測することを有する。ブロック36において、ブロック38で終了する前に、将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成が実際にMANET10で必要になる前に、予測された適切なネットワーク応答に基づいてMANET10が調整される。

将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、MANETの少なくとも１つの物理及び動作特性を有するMANET10の記述情報を生成することを有してもよい。MANET10の記述情報を生成することは、MANETの詳細な物理及び動作特性を生成し、MANETのあまり詳細でない物理及び動作特性を生成することを有してもよい。より具体的には、ネットワーク予測は、２つの形式のファジイ変数を結合するメトリックを使用する。FFV（Fuzzy Focus Variable）は、ロバストであるが詳細な物理／ネットワーク及び動作／サービス情報を提供する。FPV（Fuzzy Perception Variables）は、ロバストであるが広くてあまり詳細でないネットワーク及びサービス情報を提供する。将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、ファジイ論理とファジイIF-THEN形式の規則の知識ベースとを使用することを有し、Holt-Winters予想を実行することのような統計的数値予想を使用することが好ましい。

本発明の予測的ネットワーク及び方法は、時間通りのリアルタイムの応答を改善し、トラヒックスループットを増加させ、エンド・ツー・エンドの遅延を減少させ、ネットワークの信頼性及び信用性を増加させる。これらの利点は、MANETの複雑性及びダイナミクスが増加すると、非プシーアクティブ・ネットワーキング手法で向上する。

図３及び４を更に参照して、本発明のシステム態様について説明する。前述のように、移動体アドホックネットワーク10は、複数の無線移動体ノード12と、ノードを相互に接続する複数の無線通信リンク14とを有する。各移動体ノード12は、無線通信リンク14を介して複数のノードのうち他のノードと無線通信する無線装置22を有するルータ20を有する。また、ルータは、通信装置22を介して通信を中継するコントローラ24を有する。また、コントローラ24の一部として、又はコントローラと接続して、メモリ26が含まれてもよい。

ネットワーク10の少なくとも１つの移動体ノード12のコントローラ24は、MANETで将来のネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成の必要性を予測し、予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答を予測する。移動体ノード12はMANET10内で通信し、将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成が実際にMANETで必要になる前に、予測されたネットワーク応答に基づいてMANETを調整する。

ネットワーク予測器32は、MANETの少なくとも１つの物理及び動作特性を有するMANETの記述情報を生成する。MANETの記述情報は、MANETの詳細な物理及び動作特性と、MANETのあまり詳細でない物理及び動作特性とを有してもよい。ネットワーク予測器32は、ファジイ論理と、ファジイIF-THEN形式の規則の知識ベース34と、Holt-Winters予想のような統計的数値予想とを使用する。ネットワーク予測器32はまた、予測されていない将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答を予測してもよい。

ネットワークサービスは、ルーティング、サービス品質（QoS）、ネットワーク管理、ネットワーク設計、リソース管理、セキュリティ及びモビリティのうち少なくとも１つを有する。ネットワークリソースは、電力と周波数とのうち少なくとも１つを有する。ネットワーク予測器32は、任務計画、スケジュール、設計されたトラヒックパターン、リンク状態の変化、ネットワーク管理データ、及び取得されて処理され得る他の関連のネットワークパラメータのうち少なくとも１つに基づいて、ネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成の将来の必要性を予測してもよい。

Ψネットの一般的なアーキテクチャは、Ψネットの構成要素及びこれらの外部Ψネットパラメータが特定のアプリケーション又は一般的なプロトコルスタックに依存しないように、Ψネットの構成要素を特定して規定する前提で構成される。この規定された一般的なセットの外部Ψネットインタフェースパラメータは、アプリケーションシステムによりどのようなプロトコル及びアプリケーションが選択されても、設計がインタフェース仕様に従うことを必要とする。このような情報は、カスタムのパラメータ変換又は抽出処理を通じて、特定のアプリケーションシステムがこれらのパラメータを生成することを必要とし得る。それぞれ主要な構成要素のアーキテクチャは、この独立性を更に保つように、別々に保持される。

図５は、従来のプロトコルスタックとの関係を含む、Ψネットの一般的なアーキテクチャを示している。構成要素は、ファジイ論理型予測器と様々な予測型ネットワークサービス（ネットワーク管理、タイミング、ルーティング及びセキュリティ等）とを有する。更に、予測器とネットワークサービスとをサポートするために、多くの下位レベルネットワーク機能が必要になる。これらは、データベース／知識ベース管理及び検索、タイマ、ネットワークトポロジの追跡、データ変換等を有するが、これらに限定されない。

Ψネットは、これらの構成要素のうちいずれかがいずれかの所定のノード又はノードのサブセットに物理的にどのようにマッピングされるかを明示的に扱わない。対象のアプリケーション又は１つ以上のアプリケーションをサポートしなければならないネットワークの設計者に物理的なマッピングを任せることが、Ψネットの考え方である。しかし、各ノードのこれらの全ての構成要素に、各ノードに同時に存在するこれらの全ての構成要素をサポートするノードの物理的リソースを提供させ、各ノードにあまり多くの機能を有さないことについて他の懸念（セキュリティ等）を提供させないことが好ましい。十分に分散された機能がどのようにネットワークにあるかについての要件、方策及び推論は、ネットワーク設計者により決定されるべきである。

全てのノードがΨネットの予測が可能である必要はなく、潜在的な物理的（電力、プロセッサ形式、メモリ容量、通信容量）又は情報アクセス的制約により、全てのノードがこのようなことが可能であるとは限らない。このことは、場合によってΨネットの予測機能でΨネットのノード数を制限することをもたらす１つの正当化である。Ψ_C（予測制御ノード）と呼ばれるこれらの“有利な”ノードは、他のノード又は自分に要求を行い、将来の何らかの時点で必要になると予測されたリソース、サービス及び構成を取得又は要求することができる。

この予測器が一般的なMANET環境で有効になるために満たすべき複数の基本適要件が存在する。以下のリストで特定の順序は存在しない。
1.予測器は時間通りに実施可能でなければならない。
・ネットワークのそれぞれ小さい変化についていくリアルタイムの実施は、一般的に必要ではない。これらの小さい変化が重要であるいくつかの場合に、時間通りはリアルタイムになる。
・改善したハードウェア及び帯域は特定のアプリケーションで有用になり得るが、最も広い意味での適用性で有用でないことがある。
2.広く適用可能な予測器は、信頼のある予測を行うことができる前に、大量のデータ（<100のデータポイント）の収集を必要とし得ない。
・これは単なるリアルタイムの検討ではない。大量のデータを収集することは、全ての有意義な収集が数個のデータポイントでのみ頻繁に生じ得るため、しばしば不可能である。
・ネットワークの多数のノードによる同時の大量のこのようなデータの収集は、大きすぎるオーバーヘッドを生じ、利用可能なデータ帯域及びネットワークのタイムリーな応答を脅かす。
3.関連のネットワーク状態が、設計者が予測する基準の“幾分か”外側にあるときですら、予測器は信頼のある予測を発行し得るという点で、予測器はロバストでなければならない。
4.予測器は必ずしも複雑である必要はないが、予測器自体の動作は、機能するアプリケーションの許容範囲の予測可能性の範囲内に留まらなければならない。
5.この有利な基本的な予測器の技術的な基礎は、このリストの前記の要件の優先順序に拘わらず、十分にうまく機能するようにロバストでなければならない。
・この優先順序はアプリケーション毎に異なってもよい。

動的に変化するMANETの問題についての予測器の候補は、ファジイ論理、決定樹、ルール帰納法（rule induction）又はこれらの組み合わせに基づいてもよい。実際の予測器に送信する前にデータを前処理するために、ノンパラメトリック統計又は決定論的分析が使用される。

前記のセクションで概説した要件に基づいて、Ψネット予測方法は、ファジイ規則型アプローチを使用する。Ψネットの一般的なアプリケーションでは、Ψネットの予測器への入力として複数の種類のパラメータ（メトリック）が使用される。これらのメトリックは、リンク品質データ、位置情報、セキュリティレベル等のようなデータを有する。プシーアクティブ・ネットワーキングのファジイ論理手法により、非ファジイ計算手法を使用して直面するほど多くの困難な計算及び判定の集中の問題に直面することなく、複数の種類のデータ及び知識（メトリックとも呼ばれる）に基づく予測が確実に実現されることが可能になる。

Ψネット予測器は９個の構成要素を有する。これらの構成要素は以下の通りである。
1.データベース
2.サンプリング並びにデータベース更新及び方策
3.知識ベースサンプリング並びに知識ベース更新及び方策
4.統計的数値予想
5.情報構造インタフェース
6.ファジイ化（fuzzifier）
7.推論エンジン
8.逆ファジイ化（defuzzifier）
データベースは、ネットワークの動作中に収集されたデータセットと、データベースに予め構成されたデータとを有する。典型的には、データベースは、ネットワークの物理又は動作特性の一般的な記述である情報を有する。予め構成されたデータは、ノードの物理特性についての制約又は初期値でもよい。データは形式的に数値でもよく、テキストでもよい。データベースの多くの情報は、物理及びアプリケーションレイヤから取り出され、これらに関係する。以下のものは、可能な場合に取得され、より正確且つ有用な予測を促進するためにこのデータベースに配置され得る情報のサンプルのリストである。所定のプシーアクティブ・ネットワークの具体例に適用可能なものとして、パラメータの如何なる下位集合、上位集合又は全く異なる集合が使用されてもよい。
1.ネットワークの初期ノード数
2.ネットワークで許容された最大ノード数（サンプリングされるとしても不定期に行われる）
3.各ノードの位置（頻繁にサンプリングされる）
4.各ノードの最大の可能速度又は許容速度
5.各ノードのID−しばしばIPv4/v6又はATMアドレス（サンプリングされる）
6.通信のための各ノードの許容電力容量
7.ノード通信電力利用率
8.通信のための現在残っている電力容量（サンプリングされる）
9.計画時間でのノードの予想位置
10.計画時間でのノードの各予想位置に関連する確率
11.様々な時間で相互に通信するように設計されている所定のノードの対又はグループ
12.ノードの所定の移動パターン
13.サービスからのノードの計画された除去
14.サービスへのノードの計画された活性化
15.所定の必要なソースルーティングパス
16.ノードの移動の許可された位置の境界
17.ノード移動率−速度及び加速度（頻繁にサンプリングされる）
18.ノード送信距離
19.ノード受信距離
20.アンテナ形式（無指向性、指向性、単指向性）
21.アンテナの現在の指示方向（指向性の場合）
22.計画された将来のアンテナの指示方向
23.リンク品質（安定性、信頼性、可用性等）
サンプリング方策は、収集された情報の形式及び情報の有効性についてデータベース更新要件をサポートしなければならない。典型的な形式の情報は、前記のデータベース情報形式のリストで“サンプリングされる”として特定された項目である。多くのノードがネットワークを通じて大量のデータベースとサンプル情報とを保持する必要性は、必要な全体ネットワーク帯域のかなりの割合を消費し、多すぎるノードのメモリを占有し、ノードの電力蓄積を使い果たす可能性がある。従って、データベースを“適正な規模にすること”は、複数のノードを通じたデータベースの効率的且つタイムリーな同期の方策であるため、重要である。

ノード位置データは、２つの形式のサンプリング機構により取得され、各機構は、２つの異なる時間スケール又は周波数でサンプリングする（低周波数の低分解能の位置及び高周波数の高分解能の位置）。第１のサンプリング機構は、リンクレベルの分解能で相対的なノード位置を取得するために、ルート発見技術を使用する。第２のサンプリング機構は、位置データが当てはまるノードにより直接に、又はネットワークの他のノードの位置データを送信するように指定された他のノードにより送信される座標位置データを使用する。

各ノードは独立してデータを収集し、データをそのローカルデータベースに格納する。一般的に、各ノードのデータベースは、他のノードのデータベースとデータ項目の数値で異なるだけでなく、収集されるデータ項目の形式でも異なる。一般的に、Ψネットは、インテリジェントな情報に基づく予測を行うために、何らかのスケジュールに基づいて他のノードのデータベースに含まれる情報を取得する必要があるため、データベースが必要に応じて相互に同期し、データの整合性を確保することが不可欠である。このことは、他の情報が選択されたノードのサブセットを通じて複製されなければならない一方で、必要なデータベースのいくつかが多数のノードに分散されてローカルノードのメモリリソースを節約することを意味する。一般的に、この複製データの更新は、リアルタイムの予測スループットを維持するために、ノードによる何らかの特定のアクセスに依存しない何らかのレートで行われる。

Ψネット知識ベースは、以下の一般的なカテゴリの知識符号化情報を有する。すなわち、汎用システムのファジイIF-THEN形式の規則、アプリケーション特有のファジイIF-THEN形式の規則、ミドルウェアのファジイIF-THEN規則、メタ規則（他の知識及び規則の形式についての知識を特定する規則）、データベースを生成するために使用されるサンプリング方策、及び複数のノードを通じてデータベースを同期させるために使用される方策である。

Ψネットの統計的数値予想構成要素は、従来の指数重み付き移動平均（EWMA：exponentially weighted moving average）一変量予想手順へのHolt-Wintersの拡張を初期設定で使用し、様々な時間スケールで計算される数値予想（予測）を生成する。Ψネットのアーキテクチャ又は処理フローを変更することなく、他の統計的数値予想技術が必要に応じて使用され得る。Holt-Winters及びEWMAのような技術は、適切な統計モデルがこれらの種類の技術に関連しないため、“アドホック”技術である。それにも拘わらず、このような予想方法は、実際に非常に有用且つ実用的であることがわかっている。各時間スケールからの結果は、全体のΨネット予測への別々の数値入力として機能する。簡潔にするため、２つのみの時間スケールが利用され、ファジイ化マッピングへの３つの主な入力のうちの２つとして機能する統計的数値予想を生じる。予測ノードへの十分なリアルタイム又は時間通りのデータ入力と共に、予測ノードで十分な計算能力が利用可能である場合、時間スケールの数（複数の時間スケールの粒度）が増加し、アプリケーションにより必要とされ得るように予測結果を改善してもよい。

以下のものは、何らかの時間スケールでのHolt-Winters予想のセットである。

（外１)

は、M_tの値を仮定して、現在時間tからのPの期間での将来の観察の予測であり、M_tは時間tでのYの現在値又はY_tでの予測である。B_tは一連のデータの局所線形傾向を意味するように解釈される予測式の傾きである。C_tは、この場合には事実上加法的であると考えられる“周期的な”成分である。何らかの周期的な成分は事実上乗法的でもよいため、式(1)は乗法的な性質を反映するように変更される。説明上で加法の場合が仮定される。λ₀、λ₁、λ_Pは、前述の指定の範囲での平滑制限である。これらの再帰式は、前記の式のそれぞれについて現在周期の結果を計算する１つ前の周期からの結果を再利用することを許容する。

基本的には、Ψネットは、データの取得及び分析を時間領域に制限しない。Ψネットはまた、周波数領域で形成されてもよいが、このことは、Holt-Wintersのセットの式から周波数領域で等価なセットに変更することを意味する。時間領域がΨネットの概念及び機能を提示するために必要なΨネットの何らかの構成の本質をとらえているため、これはこの文献では議論されない。

Ψネットのファジイ化は、SNF及び知識ベースからの数値情報を受け取り、これらをファジイセットにより記述された“ファジイ”空間にマッピングする。実世界の動的なネットワーク（特にMANET）では、通常では予測問題は、目的の予測自体又は目的の予測に到達するために必要な中間の予想で、何らかの統計的に定量かできない曖昧さを有する。例えば、任務計画は、何らかの所定の将来の時間に特定の（S_n,D_n）の対の間でのルートが確立される必要になることを指定し得る。複雑な多数の主体の相互作用の問題を仮定して、指定の将来の時間にこのルートで中間ノードとしての候補になるノードの位置及び接続性をどのように指定するかという問題になる。換言すると、この問題は非常に特別の目的を有するが、そこに到達するために、ネットワークは曖昧な知識の将来のノードとリンクとシステム状態情報とを利用しなければならない。

Holt-Wintersのようなアドホック方法を含む統計処理のような手法と、従来の規則型システムとは、このような問題に対処するのに“脆弱”すぎる結果を生じる。脆弱性はロバスト性の反対であるため、何らかの予測器がネットワーク状態の曖昧な仕様、中間及び部分のネットワーク対策、ネットワークポリシー及び目標、並びに他の曖昧に指定可能な関連の量又は質に対処する機能でロバストであることを要求する前述の規則に反する。本発明は、この種類の曖昧さに対処すると共に従来の手法の脆弱性を克服する適切なファジイ論理演算子を用いて、ファジイ空間でこの問題を定形化することを提案する。

ファジイ空間のマッピング及びファジイ論理演算子は、情報の計算と予測規則の定形化／評価に使用される。正味の効果は、Ψネットを可能な限りその予測においてロバストになり得るようにすることである。入力を組み合わせて適切な出力を生成するために、数学的に厳密なファジイ論理が適用される。ファジイ論理の他の利点は、最小の計算上及びメモリリソースを必要とし、どのように結果が得られたかを理解するために容易に逆戻りできる点である。

推論エンジンの機能は、ファジイ生成規則を評価し、複数の規則の出力を単一のファジイのセットに融合することである。これらの規則は、それぞれの又は予め結合された時間スケールからの入力の結果として生じてもよい。従来の推論エンジンと異なり、ファジイ推論エンジンからの出力は、典型的には従来の対応物により生成されたものよりかなり脆弱でなくなる。

逆ファジイ化は、推論エンジンの出力を数値、範囲又は一式の値にマッピングする役目をする。数値、範囲又は一式の値は、適用可能なΨネット機能及びサービスにより使用される適切な予測になる。

以下のものは、アプリケーション、データリンク及び物理レイヤから導かれ、Ψネットが必要に応じて使用し得る潜在的な情報のリストである。すなわち、計画された時間でのノードの予想位置、計画された時間でのノードの予想位置のそれぞれに関連する確率、予想された時間に相互に通信するノードの所定の対又はグループ、ノードの所定の移動パターン、サービスからのノードの計画された除去、サービスへのノードの計画された活性化、所定の必要なソースルーティングパス、ノードの移動の許容される位置境界、ノードの移動率、ノードの送信及び受信距離、ノードの電源の残りの寿命、アンテナ形式（無指向性、指向性、単指向性）、トラヒック輻輳統計、アンテナの現在の指示方向（指向性の場合）、計画された将来のアンテナの指示方向、及びリンク品質（安定性、信頼性、可用性等）である。ここに記載されていない多くの他の種類のデータ及び知識も必要に応じて使用され得る。他のプロトコルスタックは、前記のデータ及び知識を取得するために、スタックで異なる位置を有し得る。

本発明による移動体アドホックネットワークの概略図 本発明に従って移動体アドホックネットワークを管理及び制御する方法のステップを示すフローチャート 本発明のネットワークによるノードのルータを示す概略図 図３のルータのコントローラの図を示す概略図 予測的又はプシーアクティブ・ネットワーキングの一般的なアーキテクチャを示す概略図

Claims (10)

1. 複数の移動体ノードと、前記移動体ノードを相互に接続する複数の無線通信リンクとを有する移動体アドホックネットワーク（MANET）を動作する方法であって、
   前記MANETで将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測し、
   前記予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答を予測し、
   前記将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成が実際に前記MANETで必要になる前に、前記予測された適切なネットワーク応答に基づいて前記MANETを調整することを有する方法。
2. 将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、前記MANETの少なくとも１つの物理及び動作特性を有する前記MANETの記述情報を生成することを有する請求項１に記載の方法。
3. 前記MANETの記述情報を生成することは、
   前記MANETの詳細な物理及び動作特性を生成し、
   前記MANETのあまり詳細でない物理及び動作特性を生成することを有する請求項２に記載の方法。
4. 将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、ファジイ論理と、ファジイIF-THEN形式の規則の知識ベースとを使用することを有する請求項１に記載の方法。
5. 将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を予測することは、前記ファジイ知識ベースと前記ファジイ論理とを使用して、ネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成を統合することを有する請求項４に記載の方法。
6. 複数の移動体ノードと、前記移動体ノードを相互に接続する複数の無線通信リンクとを有する移動体アドホックネットワーク（MANET）であって、
   各移動体ノードは、
   前記無線通信リンクを介して前記複数のノードのうち他のノードと無線通信する通信装置と、
   前記移動体ノードを動作して前記通信装置を介して通信を中継するコントローラと
   を有し、
   少なくとも１つの移動体ノードの前記コントローラは、前記MANETで将来のネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成の必要性を予測し、前記予測された将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成に基づいてネットワーク応答を予測するネットワーク予測器を有し、
   前記少なくとも１つの移動体ノードは、前記MANET内で通信し、前記将来必要なネットワークサービス、ネットワークリソース及びネットワーク構成が実際に前記MANETで必要になる前に、前記予測されたネットワーク応答に基づいて前記MANETを調整するネットワーク。
7. 前記ネットワーク予測器は、前記MANETの少なくとも１つの物理及び動作特性を有する前記MANETの記述情報を生成する請求項６に記載のネットワーク。
8. 前記MANETの記述情報は、前記MANETの詳細な物理及び動作特性と、前記MANETのあまり詳細でない物理及び動作特性とを有する請求項７に記載のネットワーク。
9. 前記ネットワーク予測器は、ファジイ論理と、ファジイIF-THEN形式の規則の知識ベースとを使用する請求項６に記載のネットワーク。
10. 前記ネットワーク予測器は、統計的数値予想を使用する請求項６に記載のネットワーク。

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