JP6081243B2 - Data transmission method - Google Patents
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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：Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｄｉｎｇ）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。 The present invention relates to a network coding (NC) technique in wireless communication technology, and more particularly to a data transmission method based on the network coding technology.
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。 In traditional communication networks, the method of transmitting data is storage and transfer. In other words, the intermediate node excluding the source node that transmits data and the sink node that receives data manages only the routing and does not perform any processing on the contents of the data. These intermediate nodes play the role of a forwarder. Since long time, people usually think that there is no benefit to processing the transmitted data at intermediate nodes. However, the network coding theory proposed in 2000 drastically overturned this traditional view.
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。 Network coding is an information exchange technology that combines routing and coding, and each node in the network performs linear or non-linear processing on the information collected on each channel and then sends it to downstream nodes. The basic idea is to transfer. The intermediate node plays the role of an encoder or signal processor. According to the maximum flow / minimum cut theorem in graph theory, the maximum rate of communication between the data transmission side and the reception side cannot exceed the maximum flow value (or minimum cut value) between the two. If traditional multicast routing methods are employed, the upper limit cannot generally be reached. However, the network coding can reach the limit of the maximum flow of multicast routing transmission, and the information transmission efficiency can be improved. This has built an important position in the field of network coding modern network communication research.
ランダムネットワーク符号化（ＲＮＣ：Ｒａｎｄｏｍ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｄｉｎｇ）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。 Random network coding (RNC) refers to a network coding technique that randomly selects a coding vector. Random linear network coding technology is often used in actual applications. It is based on the fact that the computing power of the node is used, the transmitting node linearly encodes and combines different information packets, and the receiving node obtains a sufficient linearly encoded combination and then obtains the original information packet by calculation. It is thought. For all nodes other than the sink node, one sufficiently large finite field Fq randomly selects the mapping from the input link to the output link of those nodes, and the selection of the mapping relationship of each node is independent of each other. As long as the system transition matrix Mt corresponding to each sink node can be full rank with a relatively high probability, each sink node can successfully decode with a relatively high probability.
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。 The network coding technique can significantly improve the download efficiency, and can effectively cope with dynamic joining and leaving of nodes and link revocation, and can solve problems such as consumption of network bandwidth. Since it is encoded data that is transmitted in the network, a malicious node cannot obtain the content of the message even if eavesdropping. That is, the network coding technique itself provides a certain amount of security for preventing eavesdropping.
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。 However, performing network encoding leads to an increase in the delay time of the node processing, and may cause an increase in the delay time of the entire data transmission network. Therefore, whether or not it is necessary to adopt network coding in a specific network environment is one of the main problems that should be studied and solved.
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。 In an embodiment of the present invention, there is provided a data transmission method capable of determining whether it is necessary to adopt network coding based on a network delay time of data transmission.
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。 The data transmission method provided in the embodiment of the present invention collects the movement rates of all nodes in a cell, calculates the average movement rate of all nodes, and calculates the calculated average movement rate and the movement rate. Based on the matching relationship with the network model parameter, the network model parameter corresponding to the cell is determined, the determined network model parameter is notified to each node in the cell, and the source node that intends to transmit data is received The determined network model parameter and a predetermined network model parameter threshold, and if the network model parameter is greater than or equal to the predetermined network model parameter threshold, the network node determines to adopt network coding, and the source node The data to be sent After the network is encoded, it is transmitted to other nodes in the cell, and if the network model parameter is not greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold, it is determined that network encoding is not adopted, and the source node attempts to transmit. And transmitting the data directly to other nodes in the cell.
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。 According to another embodiment of the present invention, there is provided a data transmission method in which a source node receives a movement rate fed back from another node in a cell in a process of transmitting a data packet to the other node in the cell. The source node calculates an average moving rate of the other node based on the moving rate fed back from the other node in the received cell, and the source node calculates the average moving rate and the moving rate calculated by the source node. The network model parameter corresponding to the cell is determined based on the matching relationship between the network model parameter and the network model parameter, and the source node compares the determined network model parameter with a predetermined network model parameter threshold value, Model parameters are predetermined Determined to adopt network coding, the source node performs network coding on the data to be transmitted, and then sends it to other nodes in the cell. If it is not greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold, it is determined that network coding is not adopted, and the source node directly transmits data to be transmitted to other nodes in the cell.
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。 Here, the matching relationship between the movement rate and the network model parameter is v = Θ (n −2β ), where v is the average movement rate, β is the network model parameter, and n is , V = Θ (n −2β ) indicates that v and n −2β are approximately the same size.
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。 In the hybrid random walk network model, the network model parameter threshold is 0.2. When data to be transmitted is network-encoded and then transmitted to other nodes in the cell, the source node divides the data to be transmitted to the sink node into k original data packets, and a random linear network code. To obtain m = (1 + ε) k encoded packets (k is a natural number and ε is a constant), and the source node determines the m = (1 + ε) k encoded packets. The intermediate node sequentially transmits to the intermediate node or sink node in the same subcell as the own station, the intermediate node stores the encoded packet received from the source node or intermediate node in the buffer of the own station, and In one time slot, one encoded packet stored in the local station is transmitted to an intermediate node or sink node in the same subcell as the local station. , Including the sink node, after receiving any k pieces of encoded packet by decoding to obtain data sent from the source node, that.
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。 The source node sequentially transmits the m = (1 + ε) k encoded packets to the intermediate node or the sink node in the same subcell as the local station in one time slot. Transmitting only one encoded packet to one intermediate node or sink node in the same subcell as the own station.
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・ｎβ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。 The source node divides the data to be transmitted to the sink node into k original data packets based on the determined network model parameter and the relationship between the coefficient α and the network model parameter. determine α, and the source node determines the optimal number k of original data packets based on the equation k = α · n β , where n is the number of nodes distributed in the cell, β Is a network model parameter and represents the movement rate of the n nodes, and includes that the source node divides data to be transmitted to the sink node into k original data packets.
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。 All of the data transmission methods provided in the embodiments of the present invention reduce the network delay time by determining whether it is necessary to adopt network coding based on the moving rate of the nodes in the cell. Data transmission performance can be improved.
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（Ｈｙｂｒｉｄ Ｒａｎｄｏｍ Ｗａｌｋ Ｍｏｄｅｌ）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ｎ２β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。 In an embodiment of the present invention, a data transmission method applicable to a hybrid random walk network model (Hybrid Random Walk Model) is provided. In the random walk network model, n nodes are distributed in a 1 × 1 cell (Cell), all of the n nodes are dynamically movable, and the n nodes Is assumed to be represented by the network model parameter β. In an embodiment of the present invention, first, a 1 × 1 cell (Cell) may be divided into n 2β subcells (Sub-cells). Here, 0 ≦ β ≦ 0.5. For example, FIG. 1 is a diagram illustrating a case where a 1 × 1 cell (Cell) is divided into 5 × 5 sub-cells (Sub-cells).
本発明の実施例では、初期状態で、全てのノードがこのｎ２β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。 In an embodiment of the present invention, it is assumed that all nodes are uniformly and independently distributed in the n 2β subcells in the initial state. In the movement process of each node, in each time slot, each node can move from the currently located subcell to the adjacent subcell. That is, as shown in FIG. 1, if it is assumed that the node a1 is in the subcell (i, j) at time slot t, then at the next time slot t + 1, the node a1 has the same probability with this subcell (i , J) or one of subcells (i−1, j), (i + 1, j), (i, j−1) and (i, j + 1) adjacent to the subcell (i, j) Yes (ie, in one of five shaded subcells with the same probability). As can be seen from this, the network model parameter β is related to the movement rate of the node. If β = 0, the cell and subcell overlap and each node can move to any position in the cell within one time slot. This indicates that the movement rate of the node is relatively fast. On the other hand, if β = 0.5, the cell is divided into n subcells, and each node moves to at most a subcell adjacent to it in one time slot. This indicates that the movement rate of the node is relatively slow.
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。 In the hybrid random walk network model, data transmission can be completed by two-hop mode or multi-hop mode. Here, the above-described two-hop mode indicates that at most a data packet is transmitted from the source node to the sink node through one intermediate node. On the other hand, the above multi-hop mode indicates that the data packet may be transmitted from the source node to the sink node through more than one intermediate node.
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。 In order to solve the problem of how to determine whether it is necessary to adopt network coding for data transmission in a hybrid random walk network model based on the network delay time of data transmission, an embodiment of the present invention First, in the hybrid random walk network model, network delay time of data transmission when random linear network coding is adopted is analyzed.
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。 In the first step, first, the data transmission process in the 2-hop mode and the multi-hop mode in the hybrid random walk network model will be described in detail.
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。
I About data transmission process in 2-hop mode
First, at the source node, data to be transmitted to the sink node is divided into k original data packets, and random linear network coding (RLNC) is performed to obtain m = (1 + ε) k coded packets. Where ε is a constant.
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。 Next, the source node sequentially transmits m = (1 + ε) k encoded packets to one node (intermediate node or sink node) in the same subcell as the local station. Here, in one time slot, the source node transmits only one encoded packet to one node (intermediate node or sink node) in the same subcell (Sub-cell) as its own station. In addition, every time transmission of one encoded packet is completed, the source node makes the next encoded packet the same as its own station in the next time slot until transmission of all m encoded packets is completed. Can be transmitted to one node (intermediate node or sink node) in the sub-cell. When there are more than one node (intermediate node or sink node) in the same subcell (Sub-cell) as one's own station in one time slot, the source node is any one of those nodes (sink node is preferred) ) Can be selected as the receiving side of the encoded packet.
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。 The intermediate node stores the encoded packet received from the source node in its own buffer, and moves to the same subcell (Sub-cell) as the sink node in a certain time slot. One stored encoded packet can be transferred to the sink node, and the encoded packet can be deleted from the buffer. It should be noted that in this embodiment, the intermediate node performs network coding on the coded packet stored in its own buffer again, updates its coding coefficient, and then forwards it to the sink node. Alternatively, the intermediate node can directly transfer the encoded packet stored in its own buffer to the sink node.
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。 Finally, the sink node can obtain data transmitted from the source node by decoding after receiving an arbitrary k number of encoded packets.
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。
II. Data transmission process in multi-hop mode
First, at the source node, data to be transmitted to the sink node is divided into k original data packets, and random linear network coding (RLNC) is performed to obtain m = (1 + ε) k coded packets. Where ε is a constant.
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。 Next, the source node sequentially transmits m = (1 + ε) k encoded packets to one node (intermediate node or sink node) in the same subcell as the local station. Here, in one time slot, the source node transmits only one encoded packet to one node (intermediate node or sink node) in the same subcell (Sub-cell) as its own station. In addition, every time transmission of one encoded packet is completed, the source node makes the next encoded packet the same as its own station in the next time slot until transmission of all m encoded packets is completed. Can be transmitted to one node (intermediate node or sink node) in the sub-cell. When there are more than one node (intermediate node or sink node) in the same subcell (Sub-cell) as one's own station in one time slot, the source node is any one of those nodes (sink node is preferred) ) Can be selected as the receiver of the current encoded packet.
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。 The intermediate node stores the encoded packet received from the source node or the intermediate node in the buffer of the local station, and the single encoded packet stored in the local station in the next time slot with the local station. It transmits to one node (intermediate node or sink node) in the same subcell (Sub-cell). Similarly, in the present embodiment, the intermediate node again performs network coding on the coded packet stored in the buffer of its own station, updates its coding coefficient, and then sub-cells (Sub-cells). Can be forwarded to one node (intermediate node or sink node) in the mobile station, or the intermediate node can directly transmit the encoded packet stored in its own buffer to one node (sub-cell) (sub-cell). Intermediate nodes or sink nodes).
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。 After the sink node receives the encoded packet, the intermediate node deletes the encoded packet from the buffer. For example, after receiving a certain encoded packet, the sink node transmits an acknowledgment message ACK, and the intermediate node receives the acknowledgment message ACK fed back from the sink node and then receives the data packet from its own buffer. delete. Here, the confirmation message ACK can be transmitted together with the encoded packet. That is, the confirmation message ACK is transferred to one node in the same subcell (Sub-cell) as the intermediate node through the intermediate node as the encoded packet is transmitted.
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。 Finally, the sink node can obtain data transmitted from the source node by decoding after receiving an arbitrary k number of encoded packets.
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。 In the second step, the network delay time of data transmission in the 2-hop mode and multi-hop mode in the hybrid random walk network model is analyzed.
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。 After using random linear network coding (RLNC) at the source node, the network delay time of data transmission mainly consists of the following three parts. That is, 1) the time taken for the source node to transmit m = (1 + ε) k encoded packets, 2) the time taken for the encoded packet to be transferred between the nodes, and 3) the sink node decoded This is the time until k encoded packets available for conversion are received.
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（ｓａｍｅ ｏｒｄｅｒ ｏｆ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）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（ｎ２β）であり、即ち、ｎ２β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（ｎ１−３βｌｏｇ ｎ）であり、即ち、ｎ１−３βｌｏｇ ｎ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（ｎβ）であり、即ち、ｎβの大きさと同程度である。
The following conclusions can be drawn from theoretical analysis and simulation. That is,
In 2-hop mode, if 0 ≦ β ≦ 0.5, the network delay time is approximately Θ (n), where Θ (n) is comparable to the magnitude of n (same order) of magnesium). On the other hand, when β = 0.5, the network delay time is about Θ (n 2β ), that is, approximately equal to the magnitude of n 2β .
In multi-hop mode, if 0 ≦ β ≦ 0.25, the network delay time is about Θ (n 1-3β log n), ie, comparable to the magnitude of n 1-3β log n. On the other hand, when 0.25 ≦ β ≦ 0.5, the network delay time is about Θ (n β ), that is, approximately equal to the size of n β .
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。 As can be seen from the above analysis results, when using random linear network coding (RLNC), the network delay time in the multi-hop mode is the network in the 2-hop mode over the entire interval of 0 ≦ β ≦ 0.5. Less than the delay time. Therefore, in the hybrid random walk network model, adopting the multi-hop mode to perform data transmission can obtain a smaller network delay time compared to the case of adopting the 2-hop mode. Thereby, better data transmission performance can be obtained. That is, if it is determined that it is necessary to employ network coding in order to obtain better data transmission performance, data transmission should adopt a multi-hop mode.
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。 In the third step, in the hybrid random walk network model, the network delay time when the random linear network coding is adopted is compared with the network delay time when the network coding is not adopted.
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。 It is known that the following conclusions can be obtained from theoretical analysis and simulation. That is, in the hybrid random walk network model, the network delay time when the network coding is not adopted is as follows.
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（ｎ ｌｏｇ ｎ）であり、マルチホップモードで、Θ（ｎ２β ｌｏｇ ｎ）である。 In 2-hop mode, if 0 ≦ β <0.5, about Θ (n), if β = 0.5, about Θ (n log n), and in multi-hop mode, Θ ( n 2β log n).
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。 Then, by simulation, in the hybrid random walk network model, the network delay time when the random linear network coding is employed and the network delay time when the network coding is not employed can be compared.
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。 FIG. 2 shows the relationship between the network delay time when the random linear network coding is employed and the network delay time when the network coding is not employed and β in the hybrid random walk network model. Here, the solid line represents the relationship between the network delay time and β when the network coding is not employed, and the chain line represents the relationship between the network delay time and β when the network coding is employed. As can be seen from FIG. 2, in the hybrid random walk network model, when 0 ≦ β <0.2, the network delay time when the random linear network coding is adopted is the network delay when the network coding is not adopted. Greater than time. In this case, if network coding is not employed, smaller network delay times are obtained, so network coding should not be used. On the other hand, when 0.2 ≦ β ≦ 0.5, the network delay time when the random linear network coding is employed is equal to or less than the network delay time when the network coding is not employed. In this case, network coding should be used because the use of random linear network coding can reduce the network delay time. Therefore, the value 0.2 shown in FIG. 2 can be a network model parameter threshold value for determining whether or not network coding needs to be adopted. That is, network coding should be used to obtain a relatively small network delay only when the network model parameter β is greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold.
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。 Those skilled in the art will understand that the above value 0.2 is the optimum value of the network model parameter threshold obtained by simulation in the hybrid random walk network model, while in other network models, the above network model parameter threshold is It can be understood that other values corresponding to other network models are possible.
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。 Based on the above analysis results, a data transmission method is provided in the embodiment of the present invention. FIG. 3 shows a flowchart of the data transmission method. As shown in FIG. 3, the method mainly includes the following steps.
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。 In step 101, the movement rates of all nodes in the cell are collected, and the average movement rate of all nodes is calculated.
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。 In step 102, the network model parameter β corresponding to the cell is determined based on the calculated average moving rate and the matching relationship between the moving rate and the network model parameter β. It is known that the following relationship v = Θ (n −2β ) exists between the average movement rate of all nodes in the cell and the network model parameter β. Based on the relationship, the network model parameter β corresponding to the cell can be determined.
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。 In step 103, the determined network model parameter β is notified to each node in the cell.
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。 In step 104, the source node that intends to transmit data compares the determined network model parameter β with a predetermined network model parameter threshold, and the network model parameter is equal to or greater than the predetermined network model parameter threshold. In some cases, it is decided to adopt network coding, and the source node performs network coding on the data to be transmitted, and then sends it to other nodes in the cell, and the network model parameter is equal to or greater than a predetermined network model parameter threshold value. If not, it is decided not to employ network coding, and the source node transmits the data to be transmitted directly to other nodes in the cell.
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。 As described above, when the method is applied to a hybrid random walk network model, the network model parameter threshold value may be 0.2.
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。 In consideration of the fact that the network delay time in the multi-hop mode is smaller than the network delay time in the 2-hop mode, in the above data transmission method, the data transmission from the source node to the sink node is performed in the multi-hop mode. Should be adopted. That is, the data packet or the encoded packet may pass through more than one intermediate node from the source node to the sink node. The specific data transmission process can refer to the data transmission process in the multi-hop mode.
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。 Furthermore, in the present embodiment, the above network coding specifically refers to random linear network coding (RLNC).
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。 The data transmission method provided in this embodiment can be regarded as a centralized processing method, that is, a central node such as a base station is provided in a cell, and the above steps 101 to 103 are performed. Execute. Here, in the above step 101, the central node can transmit the encoded data packet to the node in such a manner as to meet the node. After receiving the data packet, the node transmits a corresponding movement rate to the central node. In this way, the central node further collects the movement rates of all the nodes in the cell and calculates the average movement rate of all the nodes in step 102 and determines the network model parameter β, It can be determined whether to use network coding techniques. Further, in step 103 described above, the central node can notify the determined network model parameters to each node in the cell by the channel transmitting the command in the same manner as the transmission of the confirmation message ACK.
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。 In another embodiment of the present invention, a distributed processing method is provided. As shown in FIG. 4, the flow of the method mainly includes the following steps.
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。 In step 201, the source node receives a movement rate fed back from another node in the cell in the process of transmitting a data packet to the other node in the cell.
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。 Usually, the source node can default to need to perform network coding. In this case, the transmitted data packet is an encoded packet.
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。 In step 202, the source node calculates an average movement rate of other nodes based on the movement rate fed back from other nodes in the received cell.
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。 In step 203, the source node determines the network model parameter β corresponding to the cell based on the calculated average moving rate and the matching relationship between the moving rate and the network model parameter β. In this step, the method of determining the network model parameter β corresponding to the cell by the source node can refer to step 102 described above.
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。 In step 204, the source node compares the determined network model parameter β with a predetermined network model parameter threshold, and if the network model parameter is equal to or greater than the predetermined network model parameter threshold, the network coding is performed. If the source node encodes the data to be transmitted to the network and then transmits it to other nodes in the cell, and the network model parameter is not greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold, the network code The source node decides not to adopt the conversion, and the source node transmits the data to be transmitted directly to other nodes in the cell.
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。 As described above, when the method is applied to a hybrid random walk network model, the network model parameter threshold value may be 0.2.
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。 In consideration of the fact that the network delay time in the multi-hop mode is smaller than the network delay time in the 2-hop mode, in the above data transmission method, the data transmission from the source node to the sink node is performed in the multi-hop mode. Should be adopted. That is, the data packet or the encoded packet may pass through more than one intermediate node from the source node to the sink node. The specific data transmission process can refer to the data transmission process in the multi-hop mode.
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。 Furthermore, in the present embodiment, the above network coding specifically refers to random linear network coding (RLNC).
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。 As can be seen from the above analysis and explanation, the data transmission methods (whether centralized or distributed) provided in the embodiments of the present invention are all based on the moving rate of the node in the cell. By determining whether or not it is necessary to adopt the network, a relatively small network delay time can be obtained and the data transmission performance can be improved.
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（ｎ２β）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（ｎβ）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（ｎβ）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・ｎβ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。 As described above, in the above embodiment, when it is determined that the network coding needs to be adopted, the source node first needs to divide data to be transmitted to the sink node into k original data packets. Then, random linear network coding (RLNC) is performed to obtain m = (1 + ε) k coded packets. By examination, it can be found that the number k of original data packets has an important influence on the network performance. In particular, in 2-hop mode, the optimal number k of original data packets should be k = Θ (n 2β ), and in multi-hop mode, the optimal number k of original data packets is k = Θ (n β ). Since the lower network delay time can be obtained when the multi-hop mode is adopted, only the multi-hop mode may be considered when determining the number k of original data packets. As described above, in multi-hop mode, the number k of original data packets should be k = Θ (n β ). The following can be obtained by multiple simulations. That is, in an actual application, the size of the optimal number k of original data packets should satisfy k = α · n β , and the relationship between the coefficients α and β is shown in FIG. ) And FIG. 5B. 5A shows the relationship between the coefficients α and β when 0 ≦ β ≦ 0.25, and FIG. 5B shows the case where 0.25 ≦ β ≦ 0.5. The relationship between the coefficients α and β is shown. Here, the horizontal axis represents β, and the vertical axis represents α.
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・ｎβ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。 Thus, in steps 104 and 204 above, if the source node determines that network coding needs to be employed, then further based on the determined network model parameter β and the relationship between α and β. , Α can be determined. Thereby, the optimal number k of original data packets is further determined based on k = α · n β .
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・ｎβ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。 In this way, by the above method, α is determined based on the determined network model parameter β and the relationship between α and β, and then the optimal original data packet is determined based on k = α · n β. Can be determined. Thereby, the data transmission performance can be further improved.
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。 The above are only preferred embodiments of the present invention and do not limit the present invention. Various modifications, equivalent replacements, improvements and the like made within the spirit and principle of the present invention should all be included in the protection scope of the present invention.
Claims (7)
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。 A data transmission method comprising:
Collect the movement rates of all nodes in the cell, calculate the average movement rate of all nodes,
Based on the calculated average moving rate and the matching relationship between the moving rate and the network model parameter, the network model parameter corresponding to the cell is determined,
Notify the determined network model parameters to each node in the cell,
The source node that intends to transmit data compares the received network model parameter with a predetermined network model parameter threshold,
If the network model parameter is greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold, it is decided to adopt network coding, and the source node performs network coding on the data to be transmitted and then transmits it to other nodes in the cell. ,
If the network model parameter is not greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold, it is determined not to employ network coding, and the source node transmits the data to be transmitted directly to other nodes in the cell.
A method comprising:
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。 A data transmission method comprising:
In the process of transmitting data packets to other nodes in the cell, the source node receives the movement rate fed back from the other nodes in the cell,
The source node calculates an average moving rate of the other node based on the moving rate fed back from the other node in the received cell,
The source node determines a network model parameter corresponding to the cell based on the calculated average moving rate and a matching relationship between the moving rate and the network model parameter,
The source node compares the determined network model parameter with a predetermined network model parameter threshold;
If the network model parameter is greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold, it is decided to adopt network coding, and the source node performs network coding on the data to be transmitted and then transmits it to other nodes in the cell. ,
If the network model parameter is not greater than or equal to a predetermined network model parameter threshold, it is determined not to employ network coding, and the source node transmits the data to be transmitted directly to other nodes in the cell.
A method comprising:
請求項１または２に記載の方法。 The matching relationship between the movement rate and the network model parameter is v = Θ (n −2β ), where v is the average movement rate, β is the network model parameter, and n is the cell V = Θ (n −2β ) represents that v and n −2β have the same magnitude,
The method according to claim 1 or 2.
請求項１または２に記載の方法。 In a hybrid random walk network model, the network model parameter threshold is 0.2.
The method according to claim 1 or 2.
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。 Sending the data to be transmitted to the other nodes in the cell after network encoding,
The source node divides the data to be transmitted to the sink node into k original data packets and performs random linear network coding, and m = (1 + ε) k (k is a natural number and ε is a constant). ) Coded packets,
The source node sequentially transmits the m = (1 + ε) k encoded packets to an intermediate node or a sink node in the same subcell as the local station,
The intermediate node stores the encoded packet received from the source node or the intermediate node in its own buffer, and stores one encoded packet stored in its own station in the next time slot. To an intermediate node or sink node in the same subcell as
After the sink node receives any k encoded packets, it obtains data transmitted from the source node by decoding.
The method according to claim 1 or 2, comprising:
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・ｎβ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。 The source node divides the data to be transmitted to the sink node into k original data packets.
The source node determines the coefficient α based on the determined network model parameter and the relationship between the coefficient α and the network model parameter;
The source node determines an optimal number of original data packets k based on the equation k = α · n β , where n is the number of nodes distributed in the cell and β is a network model parameter And represents the movement rate of the n nodes,
The source node divides the data to be transmitted to the sink node into k original data packets.
6. The method of claim 5, comprising:
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