JP2013211846A

JP2013211846A - データ伝送方法

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Publication number: JP2013211846A
Application number: JP2013051822A
Authority: JP
Inventors: Xiaoli Wang; 王暁利; Kun Cho; 趙群; Yongsheng Zhang; 張永生; Jian Lee; 李健; Xinbing Wang; 王新兵
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2012-03-16
Filing date: 2013-03-14
Publication date: 2013-10-10
Anticipated expiration: 2033-03-14
Also published as: CN103312443A; JP6081243B2

Abstract

【課題】ネットワーク符号化を採用する必要があるかどうかを決定することができるデータ伝送方法を提供する。
【解決手段】セルにおける全てのノードの移動レートを収集して平均移動レートを算出し、これよりネットワークモデルパラメータを決定してセルにおける各ノードに通知し、データを送信しようとするソースノードが、受信されたネットワークモデルパラメータと予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値とを比較し、ネットワークモデルパラメータが閾値以上である場合、ネットワーク符号化を採用すると決定し、ソースノードが、送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信し、ネットワークモデルパラメータが閾値以上ではない場合、ネットワーク符号化を採用しないと決定し、ソースノードが、送信しようとするデータを直接にセルにおけるほかのノードに送信する。
【選択図】図３

Description

本発明は、無線通信技術におけるネットワーク符号化（ＮＣ：ＮｅｔｗｏｒｋＣｏｄｉｎｇ）技術に関し、特に、ネットワーク符号化技術に基づくデータ伝送方法に関する。

伝統的な通信ネットワークでは、データを伝送する方式は、蓄積転送である。即ち、データを送信するソースノードと、データを受信するシンクノードとを除いた中間ノードは、ルーティングのみを司り、データの内容に対していかなる処理も行わない。これらの中間ノードは転送器の役割を演じる。長期以来、人々は普通、伝送されるデータを中間ノードで加工すると、いかなる利益もありえないと考える。しかしながら、２０００年に提案されたネットワーク符号化理論は、このような伝統的な見方を徹底的に覆した。

ネットワーク符号化は、ルーティングと符号化とを融合させた情報交換技術であり、ネットワークにおける各ノードで、各チャネルで収集された情報に対して、線形または非線形の処理を行ってから、下流ノードに転送することを基本思想とする。中間ノードは、符号化器または信号処理器の役割を演じる。グラフ理論における最大フロー・最小カット定理によれば、データの送信側と受信側との通信の最大レートは、両者の間の最大フロー値（または最小カット値）を超えることができない。伝統的なマルチキャストルーティング方法を採用すれば、一般的に、その上限に達することができない。しかしながら、ネットワーク符号化によって、マルチキャストルーティング伝送の最大フローの限界に達することができ、情報の伝送効率を向上させることができる。これにより、ネットワーク符号化の現代のネットワーク通信の研究分野における重要な地位を築いている。

ランダムネットワーク符号化（ＲＮＣ：ＲａｎｄｏｍＮｅｔｗｏｒｋＣｏｄｉｎｇ）は、符号化ベクトルをランダムに選択するネットワーク符号化技術を指す。実際の応用ではよく使うのがランダム線形ネットワーク符号化技術である。それは、ノードの演算能力を利用し、送信ノードでは、異なる情報パケットを線形符号化して組み合わせ、受信ノードでは、十分な線形符号化組み合わせを取得した後、演算によってオリジナル情報パケットを得る、ことを基本思想とする。シンクノード以外の全てのノードに対して、１つの十分に大きな有限体Ｆｑでは、それらノードの入力リンクから出力リンクへのマッピングをランダムに選択し、それに、各ノードのマッピング関係の選択が互いに独立である限り、比較的高い確率で各シンクノードに対応するシステム遷移行列Ｍｔをフルランクにすることができ、即ち、各シンクノードは、比較的高い確率で復号化に成功することができる。

ネットワーク符号化技術は、ダウンロード効率を著しく向上させることができるほか、ノードの動的加入や退出、リンク失効も有効に対応でき、および、ネットワーク帯域幅の消耗などの問題を解決できる。ネットワークにおいて伝送されるのは符号化されたデータであるため、悪意のあるノードは盗聴してもメッセージの内容を取得できない。即ち、ネットワーク符号化技術自体は、ある程度の盗聴防止のセキュリティを提供している。

しかしながら、ネットワーク符号化を行うことは、ノードの処理の遅延時間の増加につながり、データ伝送ネットワーク全体の遅延時間の増加を引き起こす可能性がある。そのため、特定のネットワーク環境でネットワーク符号化を採用する必要があるかどうかは、現在検討して解決すべき主な課題の１つである。

本発明の実施例では、データ伝送のネットワーク遅延時間に基づいて、ネットワーク符号化を採用する必要があるかどうかを決定することができるデータ伝送方法が提供されている。

本発明の実施例で提供されているデータ伝送方法は、セルにおける全てのノードの移動レートを収集して、全てのノードの平均移動レートを算出し、算出された平均移動レート、および移動レートとネットワークモデルパラメータとのマッチング関係に基づいて、該セルに対応するネットワークモデルパラメータを決定し、決定されたネットワークモデルパラメータを、セルにおける各ノードに通知し、データを送信しようとするソースノードが、受信されたネットワークモデルパラメータと、予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値とを比較し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上である場合、ネットワーク符号化を採用すると決定し、ソースノードが、送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上ではない場合、ネットワーク符号化を採用しないと決定し、ソースノードが、送信しようとするデータを直接にセルにおけるほかのノードに送信する、ことを含む。

本発明のほかの実施例で提供されているデータ伝送方法は、ソースノードが、セルにおけるほかのノードにデータパケットを送信する過程で、セルにおける前記ほかのノードからフィードバックされた移動レートを受信し、ソースノードが、受信されたセルにおける前記ほかのノードからフィードバックされた移動レートに基づいて、前記ほかのノードの平均移動レートを算出し、ソースノードが、算出された平均移動レート、および移動レートとネットワークモデルパラメータとのマッチング関係に基づいて、該セルに対応するネットワークモデルパラメータを決定し、ソースノードが、決定されたネットワークモデルパラメータと、予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値とを比較し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上である場合、ネットワーク符号化を採用すると決定し、ソースノードが、送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上ではない場合、ネットワーク符号化を採用しないと決定し、ソースノードが、送信しようとするデータを直接にセルにおけるほかのノードに送信する、ことを含む。

ここで、移動レートとネットワークモデルパラメータとのマッチング関係は、ｖ＝Θ（ｎ^−２β）であり、ここで、ｖは、前記平均移動レートであり、βは、ネットワークモデルパラメーであり、ｎは、セルにおいて分散されたノードの数であり、ｖ＝Θ（ｎ^−２β）は、ｖとｎ^−２βとの大きさが同程度であることを表す。

ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、前記ネットワークモデルパラメータ閾値は０．２である。送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信することは、前記ソースノードが、シンクノードに送信しようとするデータをｋ個のオリジナルデータパケットに分け、ランダム線形ネットワーク符号化を行って、ｍ＝（１＋ε）ｋ（ｋは自然数であり、εは定数である）個の符号化パケットを得、前記ソースノードが、前記ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある中間ノードまたはシンクノードに順次に送信し、前記中間ノードが、自局のバッファに、ソースノードまたは中間ノードから受信された符号化パケットを記憶し、かつ、次のタイムスロットで、自局に記憶された１つの符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある中間ノードまたはシンクノードに送信し、前記シンクノードが、任意ｋ個の符号化パケットを受信した後、復号化によって、ソースノードから送信されたデータを得る、ことを含む。

ソースノードが、前記ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある中間ノードまたはシンクノードに順次に送信することは、１つのタイムスロットで、ソースノードが、１つのみの符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある１つの中間ノードまたはシンクノードに送信する、ことを含む。

ソースノードが、シンクノードに送信しようとするデータをｋ個のオリジナルデータパケットに分けることは、ソースノードが、決定されたネットワークモデルパラメータ、および係数αとネットワークモデルパラメータとの関係に基づいて、係数αを決定し、ソースノードが、数式ｋ＝α・ｎ^βに基づいて、最適なオリジナルデータパケットの数量ｋを決定し、ここで、ｎは、セルにおいて分散されたノードの数であり、βは、ネットワークモデルパラメータであり、前記ｎ個のノードの移動レートを表すものであり、ソースノードが、シンクノードに送信しようとするデータをｋ個のオリジナルデータパケットに分ける、ことを含む。

本発明の実施例で提供されているデータ伝送方法は、いずれも、セルにおけるノードの移動レートに基づいて、ネットワーク符号化を採用する必要があるかどうかを決定することにより、ネットワーク遅延時間を減少させ、データ伝送性能を向上させることができる。

１×１のセルを５×５個のサブセルに分割した場合を示す図である。ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、ランダム線形ネットワーク符号化を採用する場合のネットワーク遅延時間およびネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間と、ネットワークモデルパラメータβとの関係を示す。本発明の実施例に係るデータ伝送方法のフローチャートである。本発明のほかの実施例に係るデータ伝送方法のフローチャートである。０≦β≦０．２５である場合の係数αとネットワークモデルパラメータβとの関係を示す。０.２５≦β≦０．５である場合の係数αとネットワークモデルパラメータβとの関係を示す。

本発明の実施例では、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデル（ＨｙｂｒｉｄＲａｎｄｏｍＷａｌｋＭｏｄｅｌ）に適用できるデータ伝送方法が提供されている。該ランダムウォークネットワークモデルでは、１×１のセル（Ｃｅｌｌ）においてｎ個のノードが分散されており、このｎ個のノードがいずれも動的移動可能なものであり、かつ、このｎ個のノードの移動レートがネットワークモデルパラメータβで表すことができる、と仮定する。本発明の実施例において、まず、１×１のセル（Ｃｅｌｌ）をｎ^２β個のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）に分割してもよい。ここで、０≦β≦０．５である。例えば、図１は、１×１のセル（Ｃｅｌｌ）を５×５個のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）に分割した場合を示す図である。

本発明の実施例では、初期状態で、全てのノードがこのｎ^２β個のサブセルにおいて、均一かつ独立に分散されていると仮定する。各ノードの移動過程において、各タイムスロット内で、各ノードはいずれも、現在所在しているサブセルから、それに隣接するサブセルに移動することができる。つまり、図１に示すように、タイムスロットｔで、ノードａ１はサブセル（ｉ，ｊ）にあると仮定すれば、次のタイムスロットｔ＋１で、該ノードａ１は、同じ確率で、このサブセル（ｉ，ｊ）、または、該サブセル（ｉ，ｊ）に隣接するサブセル（ｉ−１，ｊ）、（ｉ＋１，ｊ）、（ｉ，ｊ−１）および（ｉ，ｊ＋１）のうちの１つにある（即ち、同じ確率で、網掛けした５個のサブセルのうちの１つにある）。ここから分かるように、ネットワークモデルパラメータβは、ノードの移動レートと関係がある。β＝０である場合、セルとサブセルとは重なり合い、各ノードは１つのタイムスロット内で、該セルにおける任意の位置に移動することができる。これは、ノードの移動レートが比較的速いことを示す。一方、β＝０．５である場合、セルがｎ個のサブセルに分けられ、各ノードは１つのタイムスロット内で、多くとも、それに隣接するサブセルまで移動する。これは、ノードの移動レートが比較的遅いことを示す。

ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、データ伝送は、２ホップモードまたはマルチホップモードによって完成することができる。ここで、上記の２ホップモードは、データパケットがソースノードからシンクノードまで伝送されるには、多くとも、１つの中間ノードを介することを指す。一方、上記のマルチホップモードは、データパケットがソースノードからシンクノードまで伝送されるには、１つより多い中間ノードを介してもよいことを指す。

如何にデータ伝送のネットワーク遅延時間に基づいて、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、データ伝送にネットワーク符号化を採用する必要があるかどうかを判断するかの課題を解決するために、本発明の実施例では、まず、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、ランダム線形ネットワーク符号化を採用する場合のデータ伝送のネットワーク遅延時間について分析する。

第１ステップで、まず、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおける２ホップモードおよびマルチホップモードでのデータ伝送過程を詳しく説明する。

Ｉ、２ホップモードでのデータ伝送過程について、
まず、ソースノードで、シンクノードに送信しようとするデータを、ｋ個のオリジナルデータパケットに分け、ランダム線形ネットワーク符号化（ＲＬＮＣ）を行って、ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを得、ここで、εは、定数である。

次に、ソースノードは、ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に順次に送信する。ここで、１つのタイムスロットで、ソースノードは、１つのみの符号化パケットを、自局と同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にある１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に送信する。それに、１つの符号化パケットの送信を完了するごとに、ソースノードは、ｍ個の符号化パケットの送信を全部完了するまで、次のタイムスロットで、次の符号化パケットを、自局と同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にある１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に送信することができる。１つのタイムスロット内で、自局と同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にあるノード（中間ノードまたはシンクノード）が１つを超える場合、ソースノードは、そのうちの任意１つのノード（シンクノードが好ましい）を選択して、該符号化パケットの受信側とすることができる。

中間ノードは、自局のバッファに、ソースノードから受信された符号化パケットを記憶し、かつ、あるタイムスロットで、シンクノードと同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）内に移動する場合、自局に記憶された１つの符号化パケットをシンクノードに転送するとともに、該符号化パケットをバッファから削除することができる。注意すべきものとして、本実施例において、中間ノードは、自局のバッファに記憶された符号化パケットに対してネットワーク符号化を再び実行し、その符号化係数を更新してから、シンクノードに転送することができ、あるいは、中間ノードは、自局のバッファに記憶された符号化パケットを、直接にシンクノードに転送することもできる。

最後に、シンクノードは、任意ｋ個の符号化パケットを受信した後、復号化によって、ソースノードから送信されたデータを得ることができる。

ＩＩ、マルチホップモードでのデータ伝送過程について、
まず、ソースノードで、シンクノードに送信しようとするデータを、ｋ個のオリジナルデータパケットに分け、ランダム線形ネットワーク符号化（ＲＬＮＣ）を行って、ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを得、ここで、εは、定数である。

次に、ソースノードは、ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に順次に送信する。ここで、１つのタイムスロットで、ソースノードは、１つのみの符号化パケットを、自局と同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にある１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に送信する。それに、１つの符号化パケットの送信を完了するごとに、ソースノードは、ｍ個の符号化パケットの送信を全部完了するまで、次のタイムスロットで、次の符号化パケットを、自局と同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にある１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に送信することができる。１つのタイムスロット内で、自局と同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にあるノード（中間ノードまたはシンクノード）が１つを超える場合、ソースノードは、そのうちの任意１つのノード（シンクノードが好ましい）を選択して、現在の符号化パケットの受信側とすることができる。

中間ノードは、自局のバッファに、ソースノードまたは中間ノードから受信された符号化パケットを記憶し、かつ、次のタイムスロットで、自局に記憶された１つの符号化パケットを、自局と同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にある１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に送信する。同様に、本実施例において、中間ノードは、自局のバッファに記憶された符号化パケットに対してネットワーク符号化を再び実行し、その符号化係数を更新してから、サブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）における１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に転送することができ、あるいは、中間ノードは、自局のバッファに記憶された符号化パケットを、直接にサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）における１つのノード（中間ノードまたはシンクノード）に転送することもできる。

シンクノードが該符号化パケットを受信した後、該中間ノードは、該符号化パケットをバッファから削除する。例えば、シンクノードは、ある符号化パケットを受信した後、確認メッセージＡＣＫを送信し、中間ノードは、シンクノードからフィードバックされた確認メッセージＡＣＫを受信して始めて、該データパケットを自局のバッファから削除する。ここで、確認メッセージＡＣＫは、符号化パケットとともに伝送することができる。つまり、確認メッセージＡＣＫは、符号化パケットの送信につれて、中間ノードを介して、該中間ノードと同一のサブセル（Ｓｕｂ−ｃｅｌｌ）にある１つのノードに転送される。

第２ステップで、上記のハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおける２ホップモードおよびマルチホップモードでのデータ伝送のネットワーク遅延時間を分析する。

ソースノードでランダム線形ネットワーク符号化（ＲＬＮＣ）を使用した後、データ伝送のネットワーク遅延時間は、主に、下記の３つの部分から構成される。即ち、１）ソースノードがｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを送信することにかかる時間、２）符号化パケットがノードの間で転送されることにかかる時間、３）シンクノードが復号化に利用可能なｋ個の符号化パケットを受信するまでの時間である。

理論分析およびシミュレーションから、下記のような結論を得ることができる。即ち、
２ホップモードで、０≦β≦０．５である場合、ネットワーク遅延時間は、約Θ（ｎ）であり、ここで、Θ（ｎ）は、ｎの大きさと同程度であること（ｓａｍｅｏｒｄｅｒｏｆｍａｇｎｉｔｕｄｅ）を表す。一方、β＝０．５である場合、ネットワーク遅延時間は、約Θ（ｎ^２β）であり、即ち、ｎ^２βの大きさと同程度である。
マルチホップモードで、０≦β≦０．２５である場合、ネットワーク遅延時間は、約Θ（ｎ^１−３βｌｏｇｎ）であり、即ち、ｎ^１−３βｌｏｇｎの大きさと同程度である。一方、０.２５≦β≦０．５である場合、ネットワーク遅延時間は、約Θ（ｎ^β）であり、即ち、ｎ^βの大きさと同程度である。

上記の分析結果から分かるように、ランダム線形ネットワーク符号化（ＲＬＮＣ）を使用する場合、０≦β≦０．５の区間全体にわたって、マルチホップモードでのネットワーク遅延時間は、２ホップモードでのネットワーク遅延時間より小さい。そのため、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、２ホップモードを採用する場合に比べて、マルチホップモードを採用してデータ伝送を行うことは、より小さいネットワーク遅延時間を得ることができる。これにより、よりよいデータ伝送性能を得ることができる。つまり、よりよいデータ伝送性能を得るために、ネットワーク符号化を採用する必要があると判断した場合、データ伝送は、マルチホップモードを採用すべきである。

第３ステップで、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、ランダム線形ネットワーク符号化を採用する場合のネットワーク遅延時間と、ネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間とを比較する。

理論分析およびシミュレーションから、下記の結論を得られるということが知られている。即ち、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、ネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間は、下記の通りである。

２ホップモードで、０≦β＜０．５である場合、約Θ（ｎ）であり、β＝０．５である場合、約Θ（ｎｌｏｇｎ）であり、マルチホップモードで、Θ（ｎ^２β ｌｏｇｎ）である。

それから、シミュレーションにより、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、ランダム線形ネットワーク符号化を採用する場合のネットワーク遅延時間と、ネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間とを比較することができる。

図２は、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、ランダム線形ネットワーク符号化を採用する場合のネットワーク遅延時間およびネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間とβとの関係を示す。ここで、実線は、ネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間とβとの関係を表し、鎖線は、ネットワーク符号化を採用する場合のネットワーク遅延時間とβとの関係を表す。図２から分かるように、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、０≦β＜０．２である場合、ランダム線形ネットワーク符号化を採用する場合のネットワーク遅延時間は、ネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間より大きい。この場合、ネットワーク符号化を採用しないと、より小さいネットワーク遅延時間を得るので、ネットワーク符号化を使用しないべきである。一方、０.２≦β≦０．５である場合、ランダム線形ネットワーク符号化を採用する場合のネットワーク遅延時間は、ネットワーク符号化を採用しない場合のネットワーク遅延時間以下である。この場合、ランダム線形ネットワーク符号化を採用すると、ネットワーク遅延時間を減少することができるので、ネットワーク符号化を使用すべきである。従って、上記の図２に示した値０．２は、ネットワーク符号化を採用する必要があるかどうかを判断するためのネットワークモデルパラメータ閾値とすることができる。つまり、ネットワークモデルパラメータβが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上である場合にのみ、比較的小さいネットワーク遅延時間を得るために、ネットワーク符号化を使用すべきである。

当業者は、上記の値０．２が、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、シミュレーションにより得られたネットワークモデルパラメータ閾値の最適値である一方、ほかのネットワークモデルにおいて、上記のネットワークモデルパラメータ閾値が、該ほかのネットワークモデルに対応するほかの値となる可能性がある、ということを理解することができる。

上記の分析結果に基づいて、本発明の実施例では、データ伝送方法が提供されている。図３は、該データ伝送方法のフローチャートを示す。図３に示すように、該方法は、主に、以下のステップを含む。

ステップ１０１で、セルにおける全てのノードの移動レートを収集して、全てのノードの平均移動レートを算出する。

ステップ１０２で、算出された平均移動レート、および移動レートとネットワークモデルパラメータβとのマッチング関係に基づいて、該セルに対応するネットワークモデルパラメータβを決定する。セルにおける全てのノードの平均移動レートとネットワークモデルパラメータβとの間に、下記の関係ｖ＝Θ（ｎ^−２β）が存在している、ということが知られているため、本ステップにおいて、上記の関係に基づいて、該セルに対応するネットワークモデルパラメータβを決定することができる。

ステップ１０３で、決定されたネットワークモデルパラメータβを、セルにおける各ノードに通知する。

ステップ１０４で、データを送信しようとするソースノードは、決定されたネットワークモデルパラメータβと、予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値とを比較し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上である場合、ネットワーク符号化を採用すると決定し、ソースノードが、送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上ではない場合、ネットワーク符号化を採用しないと決定し、ソースノードが、送信しようとするデータを直接にセルにおけるほかのノードに送信する。

上記のように、該方法は、ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルに適用する場合、上記のネットワークモデルパラメータ閾値は０．２であってよい。

また、マルチホップモードでのネットワーク遅延時間が２ホップモードでのネットワーク遅延時間より小さいということを考慮すれば、上記のデータ伝送方法において、ソースノードからシンクノードまでのデータ伝送には、マルチホップモードを採用したほうがよい。即ち、データパケットまたは符号化パケットは、ソースノードからシンクノードまで、１つより多い中間ノードを介してもよい。具体的なデータ伝送過程は、上記のマルチホップモードでのデータ伝送過程を参考することができる。

さらに、本実施例において、上記のネットワーク符号化は、具体的に、ランダム線形ネットワーク符号化（ＲＬＮＣ）を指す。

本実施例で提供されているデータ伝送方法は、集中型処理方法と見なすことができ、即ち、セル内に、例えば、基地局のような１つの中心ノードを設けて、上記のステップ１０１〜１０３を実行する。ここで、上記ステップ１０１では、中心ノードは、ノードと出会うような方式によって、符号化されたデータパケットをノードに伝送することができる。ノードは、データパケットを受信した後、相応の移動レートを中心ノードに伝送する。このようにして、中心ノードは、セルにおける全てのノードの移動レートを収集し、かつ、ステップ１０２で、全てのノードの平均移動レートを算出し、ネットワークモデルパラメータβを決定することにより、さらに、ネットワーク符号化技術を使用するかどうかを決定することができる。また、上記のステップ１０３で、中心ノードは、確認メッセージＡＣＫの伝送と同じ方式で、指令を伝送するチャネルによって、決定されたネットワークモデルパラメータを、セルにおける各ノードに通知することができる。

本発明のほかの実施例では、分散型処理方法が提供されている。図４に示すように、該方法のフローは、主に、下記のステップを含む。

ステップ２０１で、ソースノードは、セルにおけるほかのノードにデータパケットを送信する過程で、セルにおけるほかのノードからフィードバックされた移動レートを受信する。

通常、ソースノードは、ネットワーク符号化を行う必要があることをデフォルトとすることができる。この場合、送信されるデータパケットは、符号化パケットである。

ステップ２０２で、ソースノードは、受信されたセルにおけるほかのノードからフィードバックされた移動レートに基づいて、ほかのノードの平均移動レートを算出する。

ステップ２０３で、ソースノードは、算出された平均移動レート、および移動レートとネットワークモデルパラメータβとのマッチング関係に基づいて、該セルに対応するネットワークモデルパラメータβを決定する。本ステップにおいて、ソースノードが該セルに対応するネットワークモデルパラメータβを決定する方法は、上記のステップ１０２を参考することができる。

ステップ２０４で、ソースノードは、決定されたネットワークモデルパラメータβと、予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値とを比較し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上である場合、ネットワーク符号化を採用すると決定し、ソースノードが、送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信し、ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上ではない場合、ネットワーク符号化を採用しないと決定し、ソースノードが、送信しようとするデータを直接にセルにおけるほかのノードに送信する。

上記の分析および説明から分かるように、本発明の実施例で提供されているデータ伝送方法（集中型・分散型を問わず）は、いずれも、セルにおけるノードの移動レートに基づいて、ネットワーク符号化を採用する必要があるかどうかを決定することにより、比較的小さいネットワーク遅延時間を得、データ伝送性能を向上させることができる。

上記のように、上記の実施例において、ネットワーク符号化を採用する必要があると決定する場合、ソースノードは、まず、シンクノードに送信しようとするデータを、ｋ個のオリジナルデータパケットに分ける必要があり、それから、ランダム線形ネットワーク符号化（ＲＬＮＣ）を行って、ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを得る。検討により、オリジナルデータパケットの数量ｋは、ネットワーク性能に対して重要な影響を与える、ということを発見することができる。特に、２ホップモードで、最適なオリジナルデータパケットの数量ｋは、ｋ＝Θ（ｎ^２β）であるべきであり、マルチホップモードで、最適なオリジナルデータパケットの数量ｋは、ｋ＝Θ（ｎ^β）であるべきである。マルチホップモードを採用すると、より低いネットワーク遅延時間を得ることができるため、オリジナルデータパケットの数量ｋを決定する際に、マルチホップモードのみを考慮してもよい。上記のように、マルチホップモードで、オリジナルデータパケットの数量ｋは、ｋ＝Θ（ｎ^β）であるべきである。複数回のシミュレーションにより、下記のことを得ることができる。即ち、実際の応用では、最適なオリジナルデータパケットの数量ｋの大きさは、ｋ＝α・ｎ^βを満たすべきであり、かつ、ここで、係数αとβとの関係は、図５（ａ）と図５（ｂ）に示す通りである。ここで、図５（ａ）は、０≦β≦０．２５である場合の係数αとβとの関係を示し、図５（ｂ）は、０.２５≦β≦０．５である場合の係数αとβとの関係を示す。ここで、横軸はβを表し、縦軸はαを表す。

このように、上記のステップ１０４および２０４で、ソースノードは、ネットワーク符号化を採用する必要があると決定した場合、さらに、決定されたネットワークモデルパラメータβ、およびαとβとの関係に基づいて、αを決定することができる。これにより、さらに、ｋ＝α・ｎ^βに基づいて、最適なオリジナルデータパケットの数量ｋを決定する。

このように、上記の方法によって、決定されたネットワークモデルパラメータβ、およびαとβとの関係に基づいて、αを決定してから、ｋ＝α・ｎ^βに基づいて、最適なオリジナルデータパケットの数量ｋを決定することができる。これにより、データ伝送性能をさらに向上させることができる。

上記は、本発明の好ましい実施例にすぎず、本発明を限定するものではない。本発明の精神と原則内で行われる種々の修正、均等置換え、改善などは全て本発明の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims

データ伝送方法であって、
セルにおける全てのノードの移動レートを収集して、全てのノードの平均移動レートを算出し、
算出された平均移動レート、および移動レートとネットワークモデルパラメータとのマッチング関係に基づいて、該セルに対応するネットワークモデルパラメータを決定し、
決定されたネットワークモデルパラメータを、セルにおける各ノードに通知し、
データを送信しようとするソースノードは、受信されたネットワークモデルパラメータと、予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値とを比較し、
ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上である場合、ネットワーク符号化を採用すると決定し、ソースノードが、送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信し、
ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上ではない場合、ネットワーク符号化を採用しないと決定し、ソースノードが、送信しようとするデータを直接にセルにおけるほかのノードに送信する、
ことを含むことを特徴とする方法。
データ伝送方法であって、
ソースノードは、セルにおけるほかのノードにデータパケットを送信する過程で、セルにおける前記ほかのノードからフィードバックされた移動レートを受信し、
ソースノードは、受信されたセルにおける前記ほかのノードからフィードバックされた移動レートに基づいて、前記ほかのノードの平均移動レートを算出し、
ソースノードは、算出された平均移動レート、および移動レートとネットワークモデルパラメータとのマッチング関係に基づいて、該セルに対応するネットワークモデルパラメータを決定し、
ソースノードは、決定されたネットワークモデルパラメータと、予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値とを比較し、
ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上である場合、ネットワーク符号化を採用すると決定し、ソースノードが、送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信し、
ネットワークモデルパラメータが予め定められたネットワークモデルパラメータ閾値以上ではない場合、ネットワーク符号化を採用しないと決定し、ソースノードが、送信しようとするデータを直接にセルにおけるほかのノードに送信する、
ことを含むことを特徴とする方法。
前記移動レートとネットワークモデルパラメータとのマッチング関係は、ｖ＝Θ（ｎ^−２β）であり、ここで、ｖは、前記平均移動レートであり、βは、ネットワークモデルパラメータであり、ｎは、セルにおいて分散されたノードの数であり、ｖ＝Θ（ｎ^−２β）は、ｖとｎ^−２βとの大きさが同程度であることを表す、
請求項１または２に記載の方法。
ハイブリッドランダムウォークネットワークモデルにおいて、前記ネットワークモデルパラメータ閾値は０．２である、
請求項１または２に記載の方法。
前記送信しようとするデータをネットワーク符号化してから、セルにおけるほかのノードに送信することは、
前記ソースノードが、シンクノードに送信しようとするデータをｋ個のオリジナルデータパケットに分け、ランダム線形ネットワーク符号化を行って、ｍ＝（１＋ε）ｋ（ｋは自然数であり、εは定数である）個の符号化パケットを得、
前記ソースノードが、前記ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある中間ノードまたはシンクノードに順次に送信し、
前記中間ノードが、自局のバッファに、ソースノードまたは中間ノードから受信された符号化パケットを記憶し、かつ、次のタイムスロットで、自局に記憶された１つの符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある中間ノードまたはシンクノードに送信し、
前記シンクノードが、任意ｋ個の符号化パケットを受信した後、復号化によって、ソースノードから送信されたデータを得る、
ことを含む請求項１または２に記載の方法。
前記ソースノードが、前記ｍ＝（１＋ε）ｋ個の符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある中間ノードまたはシンクノードに順次に送信することは、１つのタイムスロットで、ソースノードが、１つのみの符号化パケットを、自局と同一のサブセルにある１つの中間ノードまたはシンクノードに送信する、ことを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
前記ソースノードが、シンクノードに送信しようとするデータをｋ個のオリジナルデータパケットに分けることは、
ソースノードが、決定されたネットワークモデルパラメータ、および係数αとネットワークモデルパラメータとの関係に基づいて、係数αを決定し、
ソースノードが、数式ｋ＝α・ｎ^βに基づいて、最適なオリジナルデータパケットの数量ｋを決定し、ここで、ｎは、セルにおいて分散されたノードの数であり、βは、ネットワークモデルパラメータであり、前記ｎ個のノードの移動レートを表すものであり、
ソースノードが、シンクノードに送信しようとするデータをｋ個のオリジナルデータパケットに分ける、
ことを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。