KR20100028059A

KR20100028059A - 멀티-홉 무선 애드혹 및 센서 네트워크들에서의 릴레이에 대한 다-기준 최적화

Info

Publication number: KR20100028059A
Application number: KR1020097027180A
Authority: KR
Inventors: 스와데스 데; 콤란 에고
Original assignee: 뉴저지 인스티튜트 오브 테크놀로지
Priority date: 2007-06-04
Filing date: 2008-06-04
Publication date: 2010-03-11
Also published as: JP2010529782A; WO2008151242A1; CN101690026A; EP2151100A1; US20090016224A1; US7872977B2

Abstract

범용(generalized) 멀티-파라미터 매핑 함수가 결정 기준들을 잠재적인 릴레이 후보들의 순위를 정하기 위한 하나의 가상 기준으로 통합한다. 또한 포워딩 방법들에 기초하여 송신기-측 선택 및 수신기-측 선정 양자에 적용가능한 것으로서 다음 홉 릴레이에 대한 최적화된 규칙들이 제안된다. 네트워크 성능의 예시들은 1-홉 프로그레스(그리드니스) 및 패킷 성공율(링크 품질)을 포함하는 두 최적화 기준들에 기초한다. 적절한 매핑 함수는 링크 품질에 대하여 그리드니스를 트레이드 오프한다. 시뮬레이션 정보가 제공되는데, 이것은 보고된 송신기-측 링크-인지 포워딩 방법들보다 상기 매핑 함수에 따른 실시가 우월하게 수행하는 것을 나타낸다.

Description

멀티-홉 무선 애드혹 및 센서 네트워크들에서의 릴레이에 대한 다-기준 최적화{MULTI-CRITERIA OPTIMIZATION FOR RELAYING IN MULTI-HOP WIRELESS AD HOC AND SENSOR NETWORKS}

[연방 지원 연구의 진술(statement of federally funded research)]

[0001] 본 출원은 승인(Grant) 번호 0435250 하에서 국립 과학 재단(NSF; National Science Foundation)에 의해서 부분적으로 뒷받침되는 연구를 포함한다. 연방 정부는 본 출원에 대하여 일정한 권리를 가질 수 있다.

[관련 출원들의 상호 참조(cross reference to related applications)]

[0002] 본 출원은, 발명의 명칭이 "멀티-홉 무선 애드혹 및 센서 네트워크들에서의 릴레이에 대한 다-기준 최적화"이고 2007년 6월 4일에 출원되었으며 인용에 의하여 본 명세서에 병합되는, 미국 가출원 번호 60/941,754에 대한 우선권을 주장한다.

[0003] 본 명세서는 멀티 홉 무선 통신에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 명세서는 송신 노드가 다음 홉 릴레이 노드를 선택하는 것을 필요로 하지 아니 하는 수신기-측-릴레이-선정(RSRE; receive-side-relay-election)에 관한 것이다.

[0004] 일반적으로, 애드혹 및 센서 네트워크 멀티-홉 릴레이 결정들은 송신기 단에서 행해지고, 통상적으로 그리드니스 접근(greediness approach)에 기초하는 지오그래픽 거리와 같은 개별 기준이 주된 관심의 대상이었다(예를 들어, 각각이 인용에 의하여 본 명세서에 병합되는, "무작위 분포된 패킷 무선 단말기들에 대한 광학 송신 범위(Optimal transmission ranges for randomly distributed packet radio terminals)"(H. Takagi 및 L. Kleinrock 저, IEEE Trans. Commun., vol. COM-32, no. 3, 246 내지 257 페이지, 1984년 3월) 그리고 "무선 네트워크들에 대한 GPSR(GPSR: Greedy perimeter stateless routing for wireless networks)"(B. Karp 및 H. T. Kung 저, in Proc. ACM MOBICOM, 보스턴, MA, 2000년 8월, 243 내지 254 페이지) 참조). 수신기 측 릴레이 선정 접근이 "애드혹 및 센서 네트워크들에 대한 지오그래픽 무작위 포워딩: 멀티홉 성능(Geographic random forwarding (GeRaF) for ad hoc and sensor networks: Multihop performance)"(M. Zorzi 및 R.R. Rao 저, IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 2, no. 4, 337 내지 348 페이지, 2003년 10월 내지 12월)과 "모바일 애드혹 네트워크들에 대한 경합-기반 포워딩(Contention-based forwarding for mobile ad hoc networks)"(H. Fubler, J. Widmer, 및 M. Kasemann 저, Elsevier Ad Hoc Networks, vol.1, no.4, 351 내지 369 페이지, 2003년 11월)에 제안되는데, 이들 각각은 인용에 의하여 온전하게 본 명세서에 병합되며, 이들에서는 최적 릴레이 노드의 선택 기준으로서 단지 지오그래픽 거리가 고려된다. 그런데, 이러한 작업들은 실제적인 실행에 있어서 어떤 유용한 방향도 제시하지 못하고 있다.

[0005] 최근에, 각각이 인용에 의하여 본 명세서에 병합되는, "손실이 많은 무선 센서 네트워크들에서 지오그래픽 라우팅에 대한 에너지 효율적인 포워딩 전략(Energy efficient forwarding strategies for geographic routing in lossy wireless sensor networks)"(K. Seada, M. Zuniga, A. Helmy, 및 B. Krishnamachari 저, in Proc. ACM SENSYS, 볼티모어, MD, 2004년 11월, 108 내지 121 페이지), "멀티홉 무선 네트워크들에서 효율적인 지오그래픽 라우팅(Efficient geographic routing in multihop wireless networks)"(S. Lee, B. Bhattacharjee, 및 S. Banerjee 저, in Proc. ACM MobiHoc, Urbana-Champaign, IL, 2005년 5월, 230 내지 241 페이지) 그리고 "Channel-adaptive relaying in mobile ad hoc networks with fading"(M. R. Souryal 및 N. Moayeri 저, in Proc. IEEE SECON Santa Clara, CA, 2005년 9월)에서는 릴레이 노드 선택/선정(selection/election)을 위한 기준으로서 지오그래픽 거리 외에 링크 품질(link quality)을 고려하고 있다. 그런데, 첫째, 이들 작업들은 단순히 릴레이 후보에 의해 제시되는 포워드 프로그레스 및 패킷 에러율(forward progress and packet error rate)의 곱 형태(product form)를 고려하고 있으며, 이러한 곱 형태가 최상의 성능을 제공하는지에 대해서는 탐구하고 있지 아니하다. 둘째, 이러한 작업들은 다-기준 선정 프로 세스로부터 결과되는 부가적인 경합(contention)을 포착하는 것(capturing)에 초점을 두고 있지 아니하다.

[0006] 본 출원의 일 부분(part)은 어떤 하나의 기준 포워딩을 기초로 하는 최적 릴레이 선정 접근을 위한 가이드라인을 제공한다. 종래의 멀티-홉 무선 통신들에 있어서, 각각의 홉에서, 송신 노드들은 일련의 이웃 노드들에 해당하는(amount to) 다음 홉 릴레이를 선택한다. 그런데 이러한 종래의 접근은 밀집한(highly populated) 및 더 동적인 동적 무선 애드혹 및 센서 네트워크들에서 큰 오버헤드(overhead)를 가진다. 이하 수신기-측-릴레이-선정(RSRE; receive-side-relay-election)이라 명명되는 대안적인 접근은 송신 노드가 다음 홉 릴레이 노드를 선택할 것을 요하지 아니한다. 오히려, 잠재적인 릴레이 후보들 중에서 선정이 행해지고, 주어진 기준에 기초하여 최상의 후보가 선택된다.

[0007] 본 특허 출원에 있어서, 수학적으로 및 네트워크 시뮬레이션을 통해 예를 들어 각각의 홉에서 목적지에 대한 지오그래픽 거리를 유지하면서, 하나의 분산된(decentralized) 릴레이 결정 기준을 고려할 때, RSRE 성능이 어떻게 최적화될 수 있는지가 보여진다. 또한 잠재적인 릴레이 후보들 중 상대적인 우위(relative priority)를 관련시키기(associate) 위해서 그리고 최소 선정 지연 및 충돌 취약성(collision vulnerability)을 가지면서 최상의 후보를 선정하는 최적 매핑 계수가 얻어질 수 있음을 보이기 위해서 예시적인 매핑 함수가 도입된다. 이러한 하나의 기준 매핑 함수는 범용이고(general), 네트워크 혼잡(congestion)의 순간 부분 분포 및/또는 남아 있는 노드 에너지와 같은 어떤 다른 릴레이 기준에도 맞추어질 수 있다.

[0008] 무선 그리디 포워딩(greedy forwarding)과 관련되는 잘 알려진 문제에 적용될 수 있는, RSRE 기반 멀티-홉 포워딩을 위한 다-기준 최적화 모델이 제공된다. 무선 그리디 포워딩은 각 홉에서 최종 목적지까지 가장 남아 있는 거리가 가까운 이웃을 선택하기 쉽다. 불행히도, 또한 가장 앞쪽 노드에의 링크는 가장 에러 경향이 클 가능성이 있고 그리고 이로 인하여 더 큰 패킷 손실 및 재송신을 야기한다. 이러한 문제는 각각의 릴레이 후보의 링크 품질 및 포워드 프로그레스(forward progress) 양자를 포함하는 접근을 만드는 다-기준 결정을 취함으로써 해결될 수 있다. 기술된 실시예들에 따르면 범용 매핑 함수는 다수의 최적화 기준을 하나의 기준으로 매핑한다. 본 명세서에 기술된 시스템들에 의해서 그리드니스와 링크 품질 간의 최적 트레이드오프가 얻어질 수 있다. 그리디 프로그레스 및 패킷 에러율의 간단한 곱 형태에 기초하는 이전에 발표된 포워딩 접근들과 비교하여, 본 명세서에 개시된 결과들은 포워드 프로그레스 및 링크 품질에 적절하게(judiciously) 가중치를 부여하여서 유의미하게 더 나은 에너지 및 지연 성능과 종단간 패킷 손실에 있어서 5배에 이르는 향상이 얻어질 수 있음을 나타낸다. 제안된 다-기준 접근은, 임의의 수의 노드 및 네트워크 제약(constraints)을 고려하여 최적화된 릴레이 결정을 만드는 것에 유용할 수 있다.

[0009] 첨부된 도면들과 연계되는 후술하는 상세한 설명을 참조하면 본 출원의 목적들과 잇점들이 명백해질 것인데, 도면들에 걸쳐서 유사한 부분들에 대하여 유사한 참조 부호들을 사용하였으며:

[0010] 도 1은 실제적인 무선 셋팅들에 있어서 접근성 샘플(sample of reachability)을 나타내는 차트이다.

[0011] 도 2는 일 실시예에 따른 파라메트릭(parametric) 1-기준 매핑 함수를 나타내는 차트이다.

[0012] 도 3은 일 실시예에 따른 특정 노드(A)와 다른 후보들 간의 관계를 나타내는 차트이다.

[0013] 도 4는 일 실시예에 따른 2 기준 케이스에서의 매핑 함수이다.

[0014] 도 5는 일 실시예에 따른 특정 노드에 대한 선호를 나타내는 차트이다.

[0015] 도 6은 일 실시예에 따른 밀도에 따른 종단간 패킷 실패(packet failure)를 나타내는 차트이다.

[0016] 도 7은 일 실시예에 따른 트레이드오프 파라미터에 따른 종단간 패킷 실패를 나타내는 차트이다.

[0017] 도 8은 일 실시예에 따른 노드 밀도에 따른 종단간 지연을 나타내는 차트이다.

[0018] 도 9는 일 실시예에 따른 노드 밀도에 따른 종단간 패킷 전달에 대한 에너지 소모를 나타내는 차트이다.

[0019] 도 10은 일 실시예에 따른 가중치 파라미터(weightage parameter)에 따른 에너지 소모(요구되는 송신의 수)를 나타내는 차트이다.

[0020] 도 11은 일 실시예에 따른 방법의 일 실시예를 나타내는 순서도이다.

[0021] 범위 내 완전한 수신(perfect-reception-within-range)이 가정될 수 없는 대부분의 실제적인 셋팅들에서, 무선 애드혹 네트워크들에서의 종래의 순수한 그리디 포워딩은 최적화되지 아니한다. 몇몇(a few) 링크-인지 라우팅 방법들(link-aware routing schemes)이 보고되어 있지만, 그리디니스(greediness)와 링크 품질 간의 트레이트 오프들이 연구되지 아니하였다. 본 특허 출원에서는, 무선 멀티-홉 포워딩(multi-hop forwarding)에서의 다-기준 수신기 측 릴레이 선정)을 포함하는 접근이 제공되는데, 여기서 바람직하게는 최종 목적지를 향하여 패킷들을 릴레이하기 위해 많은 후보들 중 하나의 최적 노드가 선택된다. 잠재적인 릴레이 후보들의 순위를 정하기 위해서, 모든 결정 기준들을 하나의 가상(virtual) 기준으로 통합하는 멀티-파라미터 매핑 함수(multi-parameter mapping function)의 형태로 범용 비용 메트릭(general cost metric)이 도입된다. 또한 종단간(end-to-end) 네트워크의 최적 성능을 얻기 위하여 링크 품질에 대하여 그리디니스를 트레이드 오프하는 적절한 매핑 함수가 찾아질 수 있음이 보여진다. 이전에 보고된 링크 인지 포워딩 방법들과 비교하여서, 본 명세서에 개시된 시뮬레이션 결과들은 종단간 릴레이의 실질적인 향상과 더 나은 에너지 성능을 나타낸다.

[0022] 멀티-홉 무선 네트워크들에 대하여 다양한 분산 포워딩 방법들(distributed forwarding schemes)이 제안되어 있는데, 여기서 송신 노드(transmitting node)가 목적지를 향하여 데이터를 릴레이하기 위해 그 이웃들 중 하나를 선택한다. 이러한 방법들에서, 송신 노드는 최상의 가능한 릴레이를 선택하기 위해, 패킷을 송신하기 위해 필요한 에너지 또는 최종 목적지로 릴레이하는 이웃의 지오그래픽 인접성(geographical proximity)과 같은 간단한 기준을 사용한다. 이러한 포워딩 접근들은 모든 국소(local) 이웃들의 목록이 각 노드에서 유지될 것을 요구한다.

[0023] 그런데, 동적 네트워크 환경을 가진 밀집 네트워크(dense network)에 있어서 모든 노드들에서 국소 이웃 정보를 유지하는 것과, (예를 들어 신호들 또는 대등한 슬립 패턴들을 일깨워서(by wake up signals or coordinated sleep patterns)) 선택된 릴레이 노드(relaying node)가 액티브할 것을 확실히 하는 것은, 리소스가 제한된 노드들에 대하여 고비용일 수 있다. 더욱이, 다음 포워딩 이웃을 선택하기 위하여 제안된 규칙들의 대다수는 구역 범위 내 노드가 완전히 도달가능하다고 간주되는 단위 디스크 구역(unit disk coverage)을 가정한다. 또한, 전술한 규칙들은 최상의 후보를 선택하기 위해서 바람직하게는 단지 하나의 메트릭(예를 들어 1-홉 프로그레스, 남아 있는 에너지)을 사용한다. 그런데 실제로는 단위 디스크 가정은 물리 계층(physical layer) 측면에서 지지되지 아니한다.

[0024] 도 1은 실제적인 무선 셋팅들에 있어서 접근성 샘플(sample of reachability)을 나타내는 차트이다. 하나의 기준에 기초하는 포워딩 노드 선택은 네트워크-와이드 최적 성능의 목표를 성취하지 못할 수 있다. 예시로서, 홉 수(hop-count)에 기초하는 그리디 지오그래픽(geographic) 포워딩 접근은 애드혹 네트워킹 연구회(ad hoc networking research community)에서 상당히 많이 주목 받았다. 이러한 접근에 있어서, 송신기는 형편 없는 링크 품질을 가진 노드를 선택하기 쉽다. 이러한 이유로, 단위 디스크 가정 또는 범위 내 완전한 수신이 유효하지 않은, 대부분의 실제적인 셋팅들에서, 종래의 순수한 그리디 포워딩이 최적화되지 아니한다는 것이 점점 더 용인되어 왔다. 몇몇 링크-인지 라우팅 방법들이 최근에 보고되었지만, 그리드니스와 링크 품질 간의 트레이드오프들은 전혀 연구되지 아니하였다.

[0025] 다음 홉 선택을 위한 (링크 품질, 지연, 남아 있는 에너지와 같은) 하나보다 많은 기준을 고려하고자 하는 시도(challenge)는 다른 노드들에 대한 특정한 이웃의 최적성을 결정하는 것에 달려 있는데, 다른 기준들은 가능하게 충돌하는 목표들을 가질 수 있기 때문이다. 다시 말해서, 다수의 기준들이 고려되면, 최 적성에 관한 익숙한 스칼라 개념(familiar scalar notion)이 유지되지 아니한다. 나아가, 송신기-측 릴레이 선택이 집중적인 선택을 하는 편리성을 가질지라도, 송신기가 모든 결정 정보를 모으고 유지해야 하는 부가적인 부담을 지게 된다.

[0026] 송신기-측 릴레이에 대한 대안은 수신기-측 릴레이 선정인데, 여기서 송신 노드는 다음 홉 릴레이 이웃에 관하여 결정하지 아니한다. 오히려, 모든 이웃들이 그들 중 최상의 가능한 릴레이를 선정하도록 경합한다. 수신기-측 릴레이 선정 방법에 의해서, 예를 들어 수신된 신호 강도 및 남아 있는 에너지와 같은 우위 기준에 관한 정보가 각각의 잠재적인 릴레이 노드에서 이용가능하다. 이러한 정보는 다음 홉 노드를 결정하는 것에 포함될 수 있다. 그러나, 하나의 최적성 기준에 기초하는 포워딩(예를 들어 1-홉 프로그레스)에 있어서도, 수신기-측 릴레이 선정은 선정 과정의 분산 특성(distributed nature) 때문에 충돌에의 취약성이라는 부가적인 위험(challenge)을 가져온다.

[0027] 멀티-홉 무선 네트워크들에서 다-기준 수신기-측 릴레이 선정은 목적지를 향하여 패킷을 릴레이하기 위해 많은 후보 릴레이들 중 하나의 릴레이를 선정하는 것을 수반한다. 범용 멀티-파라미터 매핑 기능은 바람직하게는 모든 결정 기준들을 잠재적인 릴레이 후보들의 순위를 매기기 위한 하나의 가상 기준으로 통합한다. 또한 송신기-측 선택 기반 포워딩 방법 및 수신기-측 선정 기반 포워딩 방법 양자에 적용가능한 것으로서, 다음 홉 릴레이에 대한 최적 규칙들이 제안되고 연구된다. 범용 다-기준에 기초하는 최적 선정의 이론적인 공식화를 넘어서서, 네트워크 성능 평가의 설명적인 예시로서, 두 최적성 기준들, 즉 1-홉 프로그레스(그리디니스) 및 패킷 성공율(링크 품질)에 기초하여 네트워크 성능이 고려된다. 링크 품질에 대하여 그리드니스를 트레이드 오프하고 보고된 송신기-측 링크-인지 포워딩 방법들보다 우수한 적절한 매핑 함수가 제안된다. 다른 방법들과 비교하여, 본 출원에 기재된 분산된(distributed) 2-기준 최적화는 실질적으로 더 나은 종단간 지연 성능을 보이고 동일한 필요 에너지에 대한 종단간 패킷 손실에 있어서 5배에 이르는 감소를 보인다.

[0028] 패킷 무선(radio) 네트워크들에서 최적화 멀티-홉 통신 규칙들이 고려된다. 다수의 로케이션(Many location) 기반 포워딩 솔루션들이 제안되었는데, 이들은 가장 가까운 이웃 또는 목적지에 가장 가까운 이웃을 다음 홉으로서 선택한다. 최근까지 모든 로케이션-인지 포워딩 방법들은 전형적으로 송신기-측에서 다음 홉 노드를 선택하는 것을 제안한다. 이러한 방법들은 희박하게 분포된 및 상대적으로 정적인 애드혹 네트워크들에서 잘 동작할 수 있다. 그러나 센서 네트워크들과 같이, 더 동적이고 밀집된 및 리소스가 제한된 네트워크들은 멀티-홉 포워딩의 규칙들에 대한 재고를 촉구해왔다.

[0029] 그리드니스와 링크 품질 간의 최적 트레이드오프에 의해서 간단한 곱 형태(PROD)가 성능이 더 나아질 수 있음이 본 명세서에서 보여진다. 부가적으로, 다-기준 릴레이 프레임워크는 잠재적으로 다음 홉 노드 선택/선정에 있어서의 임의의 수의 제한들을 수용할 수 있다. 특정한 예시로서, 여기서 그리드니스와 접근성이 최적 릴레이 선정을 위한 두 기준들로서 고려되고, 두 서로 다른 기준들에 대하여 적절한 가중치를 선택함에 의해서, 유의미하게 향상된 네트워크 성능 및 노드 에너지 절감이 얻어질 수 있음이 보여진다.

[0030] 수신기-측 릴레이 선정은 분산된(decentralized) 프로세스인데, 여기서 모든 잠재적인 후보들 간의 경합을 통해 다음 릴레이 노드가 결정된다. RTS/CTS(request-to-send/clear-to-send) 메시지 교환이 행해지는데 여기서 RTS 패킷은 송신자와 최종 목적지에 관한 위치 정보를 포함하는 동보 통신 메시지(broadcast message)이다. 이러한 RTS 패킷 수신시, 잠재적인 릴레이 후보들은 가장 적절한 후보를 다음 홉 릴레이로서 선정하기 위해서 그들 간의 경합 해결 프로세스(contention resolution process)를 개시한다. 전형적으로 무작위 또는 거리 의존 시간 백-오프를 도입함으로써 경쟁이 해결된다. 릴레이에 대한 제1 후보는 선정 프로세스의 승자이고, 다른 모든 후보들은 중단된다.

[0031] 이러한 어플리케이션 목적으로, 각각의 후보(i)에 대하여, 하나의 선정 기준인 포워드 프로그레스(d _i )를 응답 시간 지연(X _i )에 매핑하는 함수 gα(.)이 사용된다.

여기서 α는 선정 프로세스의 성능 튜닝에 사용되는 형상 파라미터(shape parameter)이다. 여기서, 범위 [0,R] 내 완전한 수신(perfect reception)이 가정되고 매핑된 시간 지연 범위는 [t₂,t₁]이다. 위의 수학식은 선형 매핑 함수의 일반화에 의해서 얻어진다.

[0032] 도 2는 하나 이상의 실시예에 따른 파라메트릭 1-기준 매핑 함수를 나타내는 차트이다. 도 2에서 포워드 프로그레스 간격 [0,25]가 시간 간격 [0,1] 상으로 매핑된다. 계수들(a(α) 및 b(α))는 최악의 후보에 대한 제한 조건(gα(0) = t₁)과 최상의 후보에 대한 제한 조건(gα = t₁)을 사용하여 얻어지는데, 여기서

이다.

[0033] 수신기-측 릴레이 선정의 하나의 성능 지표(characteristic)는 각 선정 라운드(election round)의 시구간(time duration)이다. 수신기에서 CTS 응답을 수신할 때까지의 평균 시간은 매핑된 값(X _i )의 확률 분포에 의존하고 이것은 차례로 형상 파라미터(α)의 함수이다.

[0034] 개별 스케줄링된 시간(individual scheduled time)(X_is)의 누적 분포 함수(F _x)와 밀도 함수(f _x)는 선택된 결정 기준(여기서는, 1-홉 프로그레스)으로부터 도출된다. Y = min _i {X _i }를, 선정 프로세스가 성공적인 경우 송신기가 CTS를 수신할 때의 시간을 표시하는 무작위 변수라 하자. Y의 분포는 다음과 같이 주어지는데,

여기서 n은 액티브 포워드 방향 이웃들의 평균 개수이다. 이상의 분포들로부터 경합 프로세스의 평균 지연(E[Y])이 연산된다.

[0035] 수신기-측 선정의 다른 지표는 경합하는 잠재적인 릴레이들 간의 충동 가능성이다. 그들의 개개의 백-오프 시간들이 매우 가까우면, 둘 또는 그 이상의 후보들 간에 충동들이 가능하다. 수학적으로 말해서(put mathematically), 후보들(i 및 j)가 각각의 응답 시간(X _i 및 X _j )을

가 되도록 스케줄링하 면, 충돌과 선정 프로세스의 가능한 실패가 있을 수 있는데, 여기서 충돌 취약성 윈도우(collision vulnerability window)(β)는 무선 송수신기(radio transceiver)의 물리적인 특성(예를 들어, 송신 대 수신 전환 시간(transmit to receive switch-over time))에 따른다. 충돌 가능성은 다음과 같이 표현된다:

여기서 ⓒ는 다음에 의해서 정의되는 상관 적분 함수(correlation integral function)를 나타내는데,

는 Y의 생존 함수(survival function)이고,

는 상관 실패율(corresponding failure rate)이다.

[0036] 선정 프로세스의 평균 구간(E[Y])이 작은 α 값으로 임의로(arbitrarily) 작게 만들어질 수 있을지라도, 이것은 또한 선정 프로세스 동안의 충돌 가능성(P _f )을 증가시킨다. 성공적인 선정 프로세스의 유효 지연을 고려하여, 충돌 가능성을 줄이면서 선정 라운드들의 구간을 최소화하는 최적 형상 파라미터가 찾아질 수 있다. 최적 형상 파라미터(α)의 값은 선정 프로세스 동안 충돌의 경우에 사용되는 회복 또는 재송신 정책(recovery or retransmission policy)에 따른 다. 선정 라운드들이 성공적인 릴레이 선정에 이를 때까지 무제한의 베르누이 시행(unlimited Bernoulli trials)에 의해서 표현될 수 있다면, 다음과 같이 주어지는 유효 지연(D _e )을 최소화하는 것에 의해서 최적 α 값이 얻어질 수 있다.

[0037] 앞서 언급한 바와 같이, 무선 링크들의 신뢰할 수 없는 속성 및 에너지, 버퍼 용량 등과 같은 다른 노드 제한들 때문에 멀티-홉 포워딩을 기초로 하는 1-홉 프로그레스 기준은 거의 최적화될 수 없다. 그러나 복수의 결정 파라미터를 고려함에 따라서, 대체 후보들의 순위를 매기는 것이 하나의 기준의 경우에서보다 덜 자명해진다. 예를 들어 도 3을 참조하면, 도 3은 일 실시예에 따른 특정 노드(A)와 다른 후보들 간의 관계를 나타내는 차트인데, 여기서 최상의 릴레이 노드를 선택하기 위해서 두 기준들이 사용된다. 일반적으로, 도 3을 참조하면, 빗금친 영역들에 있는 후보들만이 노드 A와 완전하게(strictly) 비교될 수 있다. 특정한 노드(노드 A)를 기준으로, 어떤 다른 후보와의 관계가 다음과 같이 분류될 수 있다:

[0038] 열세 영역(dominated zone)에 있는 모든 노드들은 노드 A에 비교하여 명백히 완전하게 '열등한(inferior)'데, 하나 이상의 기준에 의할 때 완전하게 더 나쁘게(poorer) 수행하고 모든 다른 기준들에 의할 때 기껏해야 똑같이(at most as good on all others) 수행하기 때문이다. 우세 영역(dominating zone)에 있는 모든 노드들은 노드 A에 비교하여 명백히 완전하게 '우월한(superior)'데, 하나 이상의 기준에 의할 때 완전하게 더 낫게(better) 수행하고 모든 다른 기준들에 의할 때 적어도 똑같이(at least as good on all others) 수행하기 때문이다. 그런데, 두 비-우열 영역들(non-dominated zones)에 있는 노드들은 하나의 기준에 의할 때 노드 A보다 더 낫게 수행하고 모든 다른 기준들에 의할 때 더 나쁘게 수행한다. 따라서 비-우열 영역에 있는 노드들은 노드 A에 대하여 우세하다고 또는 열등하다고 분류될 수 없다. 모든 다른 후보들보다 우세한 하나의 후보가 존재할 때마다(도 3의 노드 D 참조) 모든 결정 기준들을 최대화하는 포워딩 결정이 이뤄질 수 있음을 유의해야 한다. 그런데, 일반적으로, 하나의 우세한 후보는 존재하지 않을 수 있고 다수의 기준들 간 성능 및 트레이드오프들을 정의하기 위해 부가적인 모델을 필요로 할 수 있다.

[0039] 이제 모든 약한 후보들을 아웃-랭킹(out-rank)하기 위해 사용되는 일반적인 선호 모델(preference model)이, 모든 기준들을 하나의 가상 기준으로 결합하는 통합 함수(aggregating function)의 형태로 고려될 수 있다. 일련의 대체적인 후보들에 대한 우열 관계(dominance relationship)에 의해서 유도되는 순서가 부분적이기 때문에, 일련의 대체들 중에 상호 비교불가한 후보들의 짝이 존재할 수 있다. 매핑 함수에 의한, 하나의 목적(objective)은 모든 기준들을 하나의 기준 내로 가중치를 부여하는 총합 함수의 사용을 통해서 하나의 랭킹 스케일을 도입하는 것이다. 각각의 후보가 벡터

에 의해 표현되는 성능 지수(performance index)를 가지는 k 수치 기준에 기초하는 결정을 고려해 보자.

[0040] 범용성(generality)을 잃지 아니하고, 결정 기준(Ω_i)이 범위 [0, Ω_imax]에서 값을 가지고 바람직하게는 최대화될 것이고 가정될 수 있다. 그러면 다차원 패밀리의 후속 함수(2 개의 기준 예시에서의 매핑 함수를 나타내는 도 4 참조)를 도입함으로써, 모든 결정 변수들이 스케줄링된 시간 상으로 매핑될 수 있다:

여기서

는 k 결정 기준에 가중치를 부여하는 데에 사용되는 k-파라미터 벡터이다. 1 기준 케이스에서처럼, 각각의 후보에 대한 스케줄링된 응답 시간은 다음과 같다:

. 송신기-측 릴레이 선택의 시각으로 보면, 상응하는 비용 메트릭은

으로부터 다음과 같이 도출될 수 있다.

을 기준으로(내림차순으로) 또는

를 기준으로(오름차순으로) 모든 후 보들의 순위를 매기는 것은, 일련의 모든 대체 후보들에 대한 전체 순위 결정 시스템(total ordering system)을 생성한다. 그것은, 임의의 두 후보들(i 및 j)에 대하여,

또는

이다. 어떤 양의 실수 상수(m > 0)에 대하여

는

와 동일한 랭킹을 제공함을 유의해야 한다. 따라서

는 하나의 가상 기준

으로서 보여질 수 있고, 섹션 III의 1 기준 케이스에서처럼 수신기-측 경합 해결을 목적으로 이것이 시간 간격 [t2,t1] 상으로 매핑될 수 있다:

다시, 최상의 후보와 최악의 후보에 대한 제한 조건들로부터 파라미터 의존 계수들이 얻어질 수 있다.

1 기준 케이스에서처럼, 다차원 매핑 함수(

)는 개별적으로 고려되는 각각의 차원에 대하여 감소하는 함수이다.

[0041] 이상에서 제시한 범용 매핑 함수가 다-기준 매핑에 적용될 수 있다. 포워딩 방법의 예시적인 케이스는 링크 품질과 그리디 포워드 프로그레스 간에 더 최적이고 효율적인 트레이드오프를 얻을 수 있다. 무엇이 두 기준들의 최적 가중치들이어야 하는가에 대하여 어떤 연역적인 제안(a priori suggestion)도 존재하지 않기 때문에 조사 접근(investigative approach)이 필요할 수 있다. 예를 들어, α1 = α2 = 1에 의해서, C_(1,1)=d_x*p_x(노드에 의해 제시되는 1-홉 프로그레스와 해당 패킷 성공 가능성의 곱)이 얻어지는데 이것은 정규화된 어드밴스(NADV; normalized advance) 및 최대 기대 프로그레스(MEP; maximum expected progress)에 상응한다. 그런데, 상세히 후술하는 바와 같이, 결과들은 이것이 차선임을 보이며, 가중치 파라미터들을 적절히 선택함으로써 실질적으로 더 나은 네트워크 성능이 얻어질 수 있다.

[0042] 대체 릴레이 후보들의 랭킹에 가중치 파라미터들(α_i)이 미치는 영향을 보기 위해서, 노드 A를 고려해 본다(여기서 d _A = 14.5 미터, p _A = .7). 도 5는 특정 노드에 대한 선호를 나타내는 차트이다. 일련의 대체들이 각각의 기준에 부여된 가중치에 따라서 나누어진다. α1 = α2 = 1의 경우(도 5(a))에 포워드 프로그레스의 작은 증가가 어떻게 링크 품질의 큰 감소를 보상할 수 있는지가 주목할 만하다. 다른 한편으로, α1 = 0.1이고 α2 = 0.1인 경우(도 5(b))에, A로부터 거의 10 유닛 거리만큼 떨어진 노드가 거의 동등하게 양호한 대체 릴레이를 제공할 수 있다.

[0043] 또한, 두 가중치 파라미터들의 단지 상대적인 값들이 필요로 하도록 하는, 최적 포워딩 결정에 대한 규칙들을 찾는 것을 주목할 만하다. 다시 말해서, 비율

이 바람직할 수 있는데, 이러한 비율은 송신기-측 릴레이 선택 및 수신기-측 릴레이 선정의 시각에서 볼 때, 네트워크 성능 메트릭들--예를 들어, 에너지, 패킷 실패, 및 지연--을 최적화하기 때문이다. 이하 네트워크 시뮬레이션들을 통하여 λ의 최적 값을 조사한다(investigate).

[0044] 그리드니스 대 링크 품질이라는 2 기준 예시에 의해서 다-기준 결정 최적화가 평가된다. 실험적인 일 실시예에서, 가변되는 평균 밀도(ρ, 노드 수/m²)를 가지는 무작위로 배치된 노드들이 고려된다. 노드 파라미터들은 900 MHz에서 BFSK 변조 방법에 의해서 동작하는 칩온(Chipcon) RFIC CC2420에 기초한다. 모든 노드들은 명목 전력(0 dB)으로 및 19.2 kbps의 속도에서 송신한다. 채널 교란(channel disturbance) 4 dB 및 경로 손실 지수(path loss exponent) 4.0의 표준 편차를 가지는 롱노말 페이딩 채널(longnormal fading channel)이 가정되었다. 장 근방 1 미터 거리를 고려하여 고정된 경로 손실이 계산되었다. 네트워크 성능은 약 100미터의 종단간 거리에 의해 연구되었다. 스케줄링된 응답 시간들은 t₂ = 250 μsec로부터 t₁ = 1 초 범위에 있다. 모든 송신들에 대하여 고정된 패킷 크기가 고려된다(DATA에 대하여 50 바이트, RTS에 대하여 4 바이트). 각 메시지는 100 데이터 패킷을 가지는 것으로 간주된다. 어떤 연역적인 송신 범위도 가정되지 않고, 초기 동보 통신 RTS 패킷을 정확하게 수신할 수 있는 모든 노드들이 선정 프로세스에 참가한다. 또한, 노드는 그 자신의 지오그래픽 또는 가상(홉-수 기반) 로케이션 정보 그리고 최종 목적지를 인지한다고 가정된다. 각각의 RTS 패킷은 송신자 및 최종 목적지 양자의 위치 정보를 포함한다. 신뢰할 수 없는 무선 매체를 통한, 주어진 트레이드 오프 파라미터에 의한 릴레이 성능을 측정하기 위해서, 루트를 따라서 패킷 실패율이 고려될 수 있다. 기준선 비교(baseline comparison)로서, 최종 목적지에서의 성공적인 메시지 전달을 위하여 필요한 송신들의 수가 기록된다.

[0045] 도 6은 밀도에 따른 종단간 패킷 실패를 나타내는 차트이다. 이것은 도 6으로부터 보여질 수 있는데, 도 6은 특정한 큰 노드 밀도를 넘어서, 트레이드 오프 파라미터와 무관하게, 손실 파라미터가 안정화되는, 노드 밀도에 대한 패킷 손실율의 관점에서 도시된다. 이것은 매우 작은 노드 밀도에서 노드가 에러 발생 가능성이 높은 채널과 연관된 릴레이를 찾기 쉽기 때문이다. 밀도가 증가하면서, 최적 트레이드 오프가 가능해진다.

[0046] 도 7은 트레이드오프 파라미터(λ)에 따른 종단간 패킷 실패를 나타 낸 차트이다. 도 7은 전체 경로를 따르는 패킷 손실이 트레이드오프 파라미터(λ)에 의해서 선형적으로 감소될 수 있음을 추가적으로 나타낸다. 예를 들어, λ= 1/2 이 홉 프로그레스 및 패킷 성공율의 간단한 곱에 대하여 -- 다시 말해서 λ = 1에 의해서, 패킷 실패율을 50% 만큼 감소시킨다.

[0047] 또한 패킷 송신/재송신에 기인한 종단간 지연이 고려될 수 있다. 일 시뮬레이션에서, 일단 릴레이 노드가 선정되면, 최대 retx에 이르기까지 재송신들이 허용된다. 최대 retx를 넘어서는 패킷 실패들은 링크 에러를 야기하고 새로운 릴레이 선정 프로세스가 개시된다. 또한 각각의 성공적인 송신에는 t_tx의 시간량이 걸리고, 각각의 재송신은 타임아웃(부정적인 인정(negative acknowledgment))으로 인한 부가적인 지연 t _out 을 일으킨다.

[0048] 도 8은 노드 밀도에 따른 종단간 지연을 나타내는 차트이다. 도 8에서 mat_retx = 8, t_tx = 21.1 msec, 그리고 t _out = 84.4 msec이다. 특히 도 8은 (도 8을 도 6에 비교하여) 패킷 실패가 패킷 지연에 미치는 영향을 나타내는, 노드 밀도에 따른 종단간 패킷 지연을 나타낸다. 도 7이 더 작은 트레이드오프 파라미터(λ)를 선택함으로써 패킷 실패 및 이로써 종단간 지연이 임의로 작게 만들어질 수 있음을 제시하고 있을지라도, 에너지 효율에 대한 다음 결과는 최소 값 λ- 이 이상에서 불리한 에너지 효과가 보여질 수 있음-이 존재할 수 있음을 보인다.

[0049] 주어진 포워딩 전략의 에너지 효율이 종단간 패킷 전달에 대하여 루트를 따라서 요구되는 송신들의 수에 의해서 평가된다. 기대되는 바와 같이, 노드 밀도들이 더 커짐에 따라서 포워딩으로 인한 에너지 요구가 감소하는데, 이 때 홉 프로그레스 및 링크 품질의 양호한 조합을 제공하는 이웃을 더 찾기 쉬어진다. 이와 관련하여 도 9는 노드 밀도에 따른 종단간 패킷 전달에 대한 에너지 소모를 나타내는 차트이다. 도 9는 또한 홉 프로그레스에 주어진 가중치를 줄여서 에너지 효율을 향상시킬 수 있음을 나타낸다. 명백히 λ = 0.2는 간단한 곱 형태 (λ = 1)보다 우월하게 수행한다. 홉 프로그레스에 주어진 가중치가 추가적으로 감소함에 의해서 에너지 소모가 커지는 것이 보여질 수 있다.

[0050] 도 10은 일 실시예에 따른 가중치 파라미터(α1)에 따른(α2 = 1) 에너지 소모(요구되는 송신의 수)를 나타내는 차트이다. 도 10으로부터 보여질 수 있는 것은, 요구되는 에너지 소모를 최소화하는 홉 프로그레스 및 링크 품질 간의 최적 트레이드오프가 찾아질 수 있다는 것이다. 이것은 하나 이상의 실시에에서, 최적 성능이 대략 λ = 0.2에서 얻어짐을 나타낸다. 도 7로부터 이러한 최적 λ가 간단한 곱 형태 (λ = 1)에 대하여 패킷 실패율에 있어서 약 5배에 이르는 감소를 성취할 수 있음을 보인다.

[0051] 도 11은 가능한 일 실시예에서 수행되는 동작들을 나타내는 순서도이 다. 특정한 실시에 따라서 부가적으로 더 적은 수의 동작들 또는 다른 동작들이 수행될 수 있다. 보다 구체적으로 도 11은 섹션 시작(starting a session), 요청 청취(listening for a request), 그리고 요청이 탐지되면, 기준이 대기 타이머 상으로 매핑되는 것을 보인다. 요청이 탐지되지 아니하면, 이어서 방법은 후속 청취를 위해 되돌려진다.

[0052] 이러한 실시예에서, 일단 기준이 대기 시간 상으로 매핑되면, 타이머가 시작될 수 있다. 이어서 방법은 더 나은 후보를 듣기 위해 청취하는 것을 포함할 수 있다. 하나가 찾아지면, 이어서 타이머는 종료될 수 있다. 타이머가 종료되지 아니하면, 이어서 청취는 계속될 수 있다. 타이머가 종료되면, 이어서 응답이 송신될 수 있다. 응답이 송신되면, 이어서 경합(competition)이 중단될 수 있다. 이어서, 본 방법은 종료될 수 있다.

[0053] 애드 혹 네트워크들에서의 멀티-홉 릴레이에 대한 다-기준 수신기-측 릴레이 선정 프레임워크가 제공되었다. 먼저, 최적으로 가중치가 부여된 릴레이 선정/선택 기준을 찾는 것의 중요성이 보여졌다. 범용 비용 메트릭이 멀티-파라미터 매핑 함수의 형태로 제안되었고 그리디 포워딩 및 링크 품질 간의 최적 트레이드오프를 조사하기 위해서 사용되었다. 그리드니스와 링크 품질 간을 최적화하여 트레이드 오프하는 가중치가 부여된 파라미터의 적절한 선택에 의해서, 성공적인 종단간 라우팅에 대하여 전체 에너지 소모의 관점에서 훨씬 더 나은 네트워크 성능 이 얻어질 수 있음이 보여졌다. 다-기준 매핑 함수는 상당히(quite) 범용이며 또한 송신기-측 릴레이 선택 프로세스에 적용가능할 수 있다.

[0054] 이와 같이, 멀티-홉 무선 애드혹 및 센서 네트워크들에서의 릴레이에 대한 다-기준 최적화가 제공된다. 본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 기술자는, 한정의 목적이 아니라 설명의 목적으로 제시된, 기술된 실시예들 이외의 실시예들에 의해서 본 출원에 기재된 기술이 실시될 수 있으며, 본 출원은 단지 후술하는 청구항들에 의해서만이 한정됨을 이해할 수 있을 것이다.

Claims

수신기-측 릴레이 선택을 분석하기 위한 제1 기준을 얻고;

수신기-측 릴레이 선택을 분석하기 위한 제2 기준을 얻고;

상기 제1 기준 및 상기 제2 기준의 조합을 최적화하여 통합 공식(aggregation formula)을 형성하고;

상기 통합 공식에 기초하여 상기 제1 기준으로부터의 정보와 상기 제2 기준으로부터의 정보를 통합하되, 상기 통합에 의해 하나의 가상(virtual) 기준이 얻어지고;

상기 가상 기준에 기초하여 릴레이 후보들의 순위를 정하는 것을 포함하는,

무선 네트워크들을 다-기준 수신기 측 릴레이 선택에 의하여 릴레이하는 방법.
제1 항에 있어서,

상기 제1 기준은 1-홉 프로그레스(one-hop progress)인,

무선 네트워크들을 다-기준 수신기 측 릴레이 선택에 의하여 릴레이하는 방법.
제1 항에 있어서,

상기 제1 기준은 패킷 성공률인,

무선 네트워크들을 다-기준 수신기 측 릴레이 선택에 의하여 릴레이하는 방법.
제1 항에 있어서,

상기 제2 기준은 1-홉 프로그레스인,

무선 네트워크들을 다-기준 수신기 측 릴레이 선택에 의하여 릴레이하는 방법.
제1 항에 있어서,

상기 제2 기준은 패킷 성공률인,

무선 네트워크들을 다-기준 수신기 측 릴레이 선택에 의하여 릴레이하는 방법.
무선 네트워크에서 노드들 간의 선정의 구간을 최소화하기 위해서 그리고 경합하는 잠재적인 릴레이들 간의 충돌의 가능성을 줄이기 위해서 사용될 수 있는 형상 파라미터(shape parameter)를 결정하기 위한 매핑 함수를 사용하고; 그리고

상기 무선 네트워크에서 노드들 간의 선정 구간을 최소화하기 위해서 그리고 경합하는 잠재적인 릴레이들 간의 충돌의 가능성을 줄이기 위해서, 상기 형상 파라미터를 최적화하는 것을 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신의 최적화 방법.
제6 항에 있어서,

다음 홉 릴레이로서 가장 적절한 후보를 선정하도록 경합하는 잠재적인 릴레이들 사이에서 경합을 해결하는 것을 더 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신의 최적화 방법.
제7 항에 있어서,

상기 경합하는 잠재적인 릴레이들 사이에서 경합을 해결하는 것은,

거리 의존 시간 백 오프 절차(distance dependent time back off procedure)에 의해서 해결하는 것을 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신의 최적화 방법.
제7 항에 있어서,

상기 경합하는 잠재적인 릴레이들 사이에서 경합을 해결하는 것은,

무작위 시간 백 오프 절차에 의해서 해결하는 것을 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신의 최적화 방법.
제7 항에 있어서,

상기 경합하는 잠재적인 릴레이들 사이에서 경합을 해결하는 것은,

(여기서 α는 상기 형상 파라미터이고 d _i 는 포워드 프로그레스)에 따라서,

응답 시간 지연(X _i )을 결정하는 것을 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신의 최적화 방법.
제6 항에 있어서,

무선 네트워크에서 패킷들을 릴레이하기 위한 하나의 기준 접근에 대하여 상기 형상 파라미터를 최적화하는 것을 더 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신의 최적화 방법.
제6 항에 있어서,

무선 네트워크에서 패킷들을 릴레이하기 위한 다-기준 접근에 대하여 상기 형상 파라미터를 최적화하는 것을 더 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신의 최적화 방법.
제1 기준 및 제2 기준의 조합에 기초하여 통합 공식을 형성하고;

상기 통합 공식에 기초하여 상기 제1 기준으로부터의 정보와 상기 제2 기준으로부터의 정보를 통합하여 하나의 가상 기준을 얻고; 그리고

상기 하나의 가상 기준에 기초하여 릴레이 후보들의 순위를 정하도록 구성된 프로세서를 포함하는,

무선 네트워크들에서 다-기준 수신기-측 릴레이 선정 시스템.
제13 항에 있어서,

상기 제1 기준은 1-홉 프로그레스이고, 상기 제2 기준은 패킷 성공율인,

무선 네트워크들에서 다-기준 수신기-측 릴레이 선정 시스템.
제13 항에 있어서, 상기 프로세서는 추가적으로

릴레이 후보 순위에 기초하여 다음 홉 릴레이를 선정하도록 구성된,

무선 네트워크들에서 다-기준 수신기-측 릴레이 선정 시스템.
무선 네트워크에서 노드들 간의 선정 구간을 최소화하고 잠재적인 릴레이들 간의 충돌의 가능성을 줄이기 위한 형상 파라미터를 결정하고; 그리고

상기 무선 네트워크에서 노드들 간의 선정 구간을 최소화하고 경합하는 잠재적인 릴레이들 간의 충돌 가능성을 줄이기 위해서 상기 형상 파라미터를 최적화하도록; 구성된 프로세서를 포함하는,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신을 최적화하는 시스템.
제16 항에 있어서, 상기 프로세서는 추가적으로

패킷들을 릴레이하기 위한 하나의 기준 접근에 대하여 상기 형상 파라미터를 최적화하도록 구성된,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신을 최적화하는 시스템.
제16 항에 있어서, 상기 프로세서는 추가적으로

패킷들을 릴레이하기 위한 다-기준 접근에 대하여 상기 형상 파라미터를 최적화하도록 구성된,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신을 최적화하는 시스템.
제16 항에 있어서, 상기 프로세서는 추가적으로

거리 의존 시간 백 오프 절차에 의해서 경합하는 잠재적인 릴레이들 간의 경합을 해결하여서, 가장 적절한 후보를 다음 홉 릴레이로서 선정하도록 구성된,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신을 최적화하는 시스템.
제16 항에 있어서, 상기 프로세서는 추가적으로

무작위 시간 백 오프 절차에 의해서 경합하는 잠재적인 릴레이들 간의 경합을 해결하여서, 가장 적절한 후보를 다음 홉 릴레이로서 선정하도록 구성된,

무선 네트워크에서 무선 패킷 송신을 최적화하는 시스템.