WO2016111424A1 - 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법 - Google Patents

무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법 Download PDF

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WO2016111424A1
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Definitions

  • the present invention relates to a method for transmitting information on a wireless mobile network. More particularly, the present invention relates to an accurate location using an on-demand routing algorithm using a Kalman filter to mitigate the effects of location error in transmission path selection. The present invention relates to a method for transmitting information using location information having measurement errors in a wireless mobile network which measures the error rate and considers the confidence level of the found route.
  • a mobile ad-hoc network refers to a network composed of a set of wireless mobile nodes that do not use an existing wired network or a base station without a central management system. That is, mobile nodes exchange data dynamically without any fixed infrastructure between them. Easy node deployment and expansion allows MANET to be used for emergency rescue, conference preparation, vehicle networks, and private networks.
  • AODV ad-hoc on-demand distance vector routing algorithm
  • routing performance can be improved by the process of finding the awareness of link and finding the longest path duration.
  • it is necessary to know the exact location information of each node. Even if location information measured by a GPS receiver or other equipment is received, the location information necessarily includes a location error. Nevertheless, the conventional AODV technology has a problem in that the position error is not considered at all in order to determine accurate position information.
  • the present invention is to overcome the problems of the prior art described above, in order to mitigate the effects of the position error to increase the routing performance, the mobility assisted on-demand routing algorithm considering the current position error (mobility assisted on-demand routing algorithm)
  • An object of the present invention is to provide a method for transmitting information using location information having a measurement error in a wireless mobile network.
  • the present invention provides an efficient information transmission method using location information with measurement error in a wireless mobile network, comprising: (a) a source node having information to be transmitted and a destination node to receive the information; measuring location information of at least one intermediate node existing between the destination node and the source node and the destination node, and correcting the location information; And (b) all of the nodes calculate a confidence level of route between neighboring nodes and compare link duration (LDT) between the neighboring nodes with the path reliability. Avoiding a path having a connection duration not greater than the path reliability, and selecting one of the paths having a connection duration greater than the path reliability.
  • Step (b) applies an ad-hoc on-demand distance vector routing algorithm (AODV) to transmit the information from the source node to the destination node through the selected route. It is characterized by.
  • AODV ad-hoc on-demand distance vector routing algorithm
  • the step (a) is characterized in that for correcting the measured position information through the Kalman filter, the step (b), using the position information corrected in the step (a) to obtain the connection duration
  • the path reliability is determined by a standard deviation value of the connection duration time between the neighboring nodes.
  • the ad hoc on demand distance vector routing algorithm selects a path having the longest connection duration within the transmission range between all the nodes using the corrected position information and the path reliability.
  • the ad hoc on demand distance vector routing algorithm may be configured to determine a transmission period by using a connection duration time when the connected nodes transmit a hello message.
  • the algorithm to apply the Kalman filter to correct the measurement position error using the algorithm to apply the Kalman filter to correct the measurement position error, the longest connection duration through accurate Predictable link duration (LDT) and reliable maintenance of routes by setting confidence level of route to avoid risk of disconnection. Has the possible effect.
  • LDT Predictable link duration
  • FIG. 1 is a flowchart schematically showing a method for transmitting information using location information with measurement errors in a wireless mobile network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is an illustration of the error of the movement position information of a node in a wireless mobile network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG 3 is a view showing a position correction process based on a Kalman filter according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of avoiding a high risk of disconnection using a reliability of a path according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 5A is a graph showing the location error effect as a packet error rate compared to a location error in a fixed hello period according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 5B is a graph depicting the effect of position error in a fixed hello period as a normalized routing load versus position error in accordance with a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 6A is a graph showing the location error effect as a packet error rate versus a location error in a flexible hello period according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 6B is a graph showing the position error effect as a normalized routing load versus position error in a flexible hello period according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the present invention provides a method for transmitting information using location information having measurement errors in a wireless mobile network. Detailed description of embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings through specific embodiments in which the present invention may be implemented.
  • FIG. 1 is a flowchart schematically showing a procedure of an information transmission method using location information with measurement error in a wireless mobile network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • an information transmission method using location information having a measurement error in a wireless mobile network is largely divided into two steps. First, a node transmitting information. Determining the exact position of the nodes by measuring the position information of the nodes and correcting them using a Kalman filter (s10), and secondly, the connection between the nodes may be disconnected through the confidence level of link duration. It is a step (s20) to avoid this high dangerous route.
  • a Kalman filter s10
  • the above information transmission method considers a wireless mobile network that supports multi-hop routing.
  • the network may be modeled as a set N of mobile nodes having a transmission range r and a set L of communication links (i, j) between node i and node j. time
  • link (i, j) is called a 'valid' or 'connected' connection.
  • AODV routing algorithm ad hoc on-demand distance vector routing algorithm
  • the AODV routing algorithm consists of two main operations: route discovery and route maintenance.
  • the route search is facilitated by the source node having information to send to the destination node but not having an active route in its routing table.
  • the source node broadcasts a route request message (hereinafter referred to as RREQ message) containing a sequence number and information about neighboring nodes. .
  • RREQ message a route request message
  • the RREQ messages spread over the entire network until the RREQ message reaches the destination node or an intermediate node with a valid route to the destination.
  • Each node receiving the RREQ message stores a reverse route to the source node. And if each of the nodes receiving the RREQ message is not the destination node and the RREQ message is not copied, each node broadcasts the RREQ message to neighboring nodes.
  • a route reply message (unicast) is transmitted to neighboring nodes in a reverse path.
  • RREP message includes the number of hops for arriving at the destination node and a serial number up to the destination node. Nodes receiving the RREP message send the RREP message to the source node via a stored reverse path. And update or create new routes to the destination node.
  • the path maintenance is performed by the connected nodes after the path search operation is completed to maintain local connectivity and paths.
  • the nodes periodically send a hello message to their neighbors to check that the connection is working. If a node has not received any hello message from neighboring nodes for a certain duration of the hello message, it assumes that the node is currently disconnected and is called a route error message (hereinafter referred to as a RRER message). Report 'link failure' to source node in the same way.
  • the location information of nodes helps to improve routing performance in areas such as overhead message and packet transmission rate according to node mobility prediction.
  • a path having the longest duration for reducing the number of additional messages and the number of transmission failures for finding a new path may be selected.
  • a method of using connection duration for achieving high protocol efficiency may be proposed.
  • the location prediction method for the mobility prediction is as follows.
  • the nodes can approximate their velocities using the previously stored location information. Time when The velocity of node i at is roughly expressed as
  • nodes Based on mobility prediction, nodes estimate the connection duration corresponding to neighboring nodes. The destination nodes then select the path with the longest duration among the candidates. In order to be 'connected' between any two nodes, only the distance between the two nodes should be shorter or equal to the transmission range of the two nodes. Thus, the expected connection duration between node i and node j Is defined as
  • Equation 3 Current time Elapsed time from Means the expected distance between node i and node j.
  • the path consists of ordered connections, which are broken if one of them is broken. Therefore, the path between nodes s and d Route expiration time in RET, Is expressed as
  • Equation 4 the most reliable path is selected from among path candidates based on Equation 4.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an error between an actual position, a measured position, and an expected position when nodes interconnected on a wireless mobile network move after a predetermined time according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the present invention proposes an on-demand routing algorithm that actively uses position error correction in mobility prediction.
  • the present invention intends to adopt two methods: (1) correction of position error and (2) path reliability.
  • a discrete Kalman filter that supports state estimation is used as a method of minimizing the dispersion of the estimation error. Use the latest update on past measuring positions to correct the current position with measuring errors.
  • FIG. 3 is a view showing a position correction process based on the Kalman filter according to an embodiment of the present invention. With reference to Figure 2 will be described in detail the position correction process of the Kalman filter proposed in the present invention.
  • Positional error is defined as the difference between the actual position and the measured position.
  • On node i Is the positional error at node i, additional noise,
  • the measuring position of node i at It is expressed as Each node i In N, the state matrix x is the actual position X, velocity , And time To indicate the actual state of the Having Is defined as
  • Equation 6 Matrix Is Where matrix B is It is expressed as Then the matrix Represents a change in state, and matrix B represents a relationship between the actual state value and the measured state value. Equation 6 may be expressed again as follows.
  • Time Time for a given state in preference to Is defined as the priori estimate state in Measurement state given Time about A basic value is calculated by defining as a posterior estimate state at (S100).
  • S100 a posterior estimate state at
  • the Kalman filter is applied to find the best estimate of the current state.
  • the Kalman filter's operation involves two mechanisms: the time update process and the measurement update process.
  • the time update process is based on the previous state
  • the current estimated state is predicted by calculating (S110).
  • Above Wow Equation 9 for calculating is as follows.
  • the measured state value is corrected through the measured value update process using Equation 10 below (S120).
  • Equation 10 Equation 10
  • R Kalman gain and measurement error covariance, respectively.
  • the estimated state value is calculated based on the past state value and the measured state value.
  • Each node tracks and updates its current position periodically or finally based on the measured position through a discrete Kalman filter algorithm (S130).
  • the measurement error covariance R is pre-measured prior to the operation of the Kalman filter, and the measurement error covariance R is obtained by varying the variance of measurement noise by obtaining some off-line sample measurement. Can be determined. And an initial value for each state May be set to the first measured information.
  • the confidence level of route can be obtained from The acquired estimation error covariance matrix in Equation 8 Can be expressed as
  • Equation 11 I will say. Square Root of Expected Square Error Is equivalent to the standard deviation, so the root mean square Is equivalent to the standard deviation of the error. Also, silver It is expressed as, and is the path reliability (that is, the reliability of the link duration time) at link (i, j).
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of avoiding 'dangerous connection' by applying path reliability in another mobility prediction to a preferred embodiment of the present invention.
  • mobility prediction is to find the longest path expiration time and to avoid dangerous connections.
  • the dangerous link is defined as a link with a weak link duration that is likely to be disconnected soon, or not likely to continue.
  • the node When new information arrives at a node, the node becomes the source node and finds the relevant active route corresponding to the destination in its routing table. If no active route is found, the source node may have recently updated the location information and the standard deviation of the location error. Route search is started to find the route to the destination node by broadcasting the neighbor node with the RREQ message. At this time, the path expiry time item (RET field) and the hop count field (hop count field) are initially set to infinity and 1, respectively.
  • the node receiving the RREQ message calculates the connection duration between the RREQ message transmitting node and the RREQ message receiving node, which means the estimated connection duration, from Equation 3 above.
  • connection duration If not greater than the RREQ message receiving node discards the RREQ message (S230). Otherwise the connection duration updates the path expiration time value in the RREQ message. If the connection duration is less than the path expiration time in the RREQ message, the RREQ message receiving node replaces the path expiration time with a new connection duration (s240). If the RREQ message receiving node is not the final destination node of the RREQ message (s250), after increasing the number of hops by 1 until the RREQ message arrives at the destination node, the RREQ message receiving node returns the received RREQ message to another node. Broadcast to the children (s260).
  • the node when one node is the destination node of the RREQ message, the node has a time interval. Wait as long as the destination collects RREQ messages whose node is the node. After this, the destination node sets a lifetime field with the corresponding path expiration time, selects the longest path among the received paths, and responds by sending an RREP message. Until the RREP message reaches the source node, the nodes that receive the RREP message will deliver the RREP message in a unicast fashion.
  • an adaptation related to hello message interval adjustment (HIA), instead of a fixed period of hello message transmission, to reduce overhead messages can adopt an explicit term.
  • HAI hello message interval adjustment
  • node j receives an RREQ message from node i
  • node j is connected.
  • Estimate And the period for hello frequency Set it like this: here Means the minimum value of the hello period, Is the set of nodes that established active connections for node j, Denotes a control parameter. The value is greater than 1 or equal to 1, with the goal of adjusting the hello frequency.
  • the performance evaluation of the algorithm was performed using the network simulator NS-2.
  • 100 nodes were first placed in a space of 1.5km to 2km, and the transmission range of each node was set to 250m.
  • a random waypoint mobility (RWP) model is used as the reference mobile model, and the mobile nodes of the model randomly set direction and speed to move from the current position to the new position.
  • RWP random waypoint mobility
  • CBR constant bit rate
  • UDP user datagram protocol
  • the packet transmission rate is defined as the ratio of the number of packets received at the destination node to the number of generated packets.
  • the amount of over packets was measured by counting the number of packets used for path discovery and path maintenance. For comparison, the total number of additional packets was normalized by the number of packets successfully sent to the destination node.
  • enhanced mobility prediction (EMP) routing algorithms can be replaced with conventional AODV routing algorithms, mobility prediction (MP) based AODV routing algorithms with path navigation mechanisms. routing protocols and various noise environments.
  • EMP enhanced mobility prediction
  • the position error of each node i is assumed to be a Gaussian random variable having a zero mean and a standard deviation ⁇ i.
  • the standard deviation of the position error is varied from 3m (1.12% of the transmission range) to 50m (20% of the transmission range) to improve the performance of the EMP routing algorithm in terms of the current position error. Compared with the MP routing algorithm.
  • each node follows a random waypoint mobility model that randomly sets speed between 1 m / s and 20 m / s.
  • the Kalman filter is applied to more accurately predict the connection duration by reducing the influence of position error.
  • the EMP routing algorithm can improve network performance by limiting the number of path traversals, due to the uncertain connection duration and the risk of disconnection. Nodes with indeterminate connection duration do not carry RREQ messages.
  • the path searched through the EMP routing algorithm significantly reduces the number of overhead messages compared to selecting a node with an uncertain connection duration.
  • the packet rate of the MP routing algorithm decreases faster than the packet rate of the EMP. If the standard deviation of the positional error falls behind a certain level (20 m in the above case), the packet rate of the MP routing algorithm is lower than that of the AODV routing algorithm. Large location errors lead to poor mobility prediction, which results in poor performance. However, the technique proposed by the present invention is superior to the MP and the AODV routing algorithms in all cases and shows a strong position error.
  • 4B shows each normalized routing load of the EMP routing algorithm, the MP routing algorithm, and the AODV routing algorithm.
  • the normalized routing load of the MP routing algorithm and the EMP routing algorithm increases due to inaccurate prediction.
  • the normalized routing load of the MP routing algorithm increases faster than the normalized routing load of the EMP routing algorithm and even faster than the conventional AODV routing algorithm. In contrast, the EMP routing algorithm does not increase the rate of additional routing messages.
  • 5A and 5B show packet transmission rates and normalized routing loads when applying HIA for the MP routing algorithm.
  • the HIA mechanism is used to reduce unnecessary hello messages.
  • the hello frequency is set to 1 second and the hello frequency to 20 seconds is defined as AODV-I.
  • the performance of the MP routing algorithm is degraded. This is because the MP routing algorithm fails to evaluate the actual value of the connection duration resulting in incorrect path selection. Therefore, the selected path is unreliable and unstable, so the source node must manage the path more frequently.
  • 5B shows that the performance of the MP routing algorithm is lower than that of the AODV-I when the standard deviation of the position error is greater than 40m.
  • the present invention proposes an enhanced mobility prediction based on demand routing algorithm considering a location error.
  • the on-demand routing algorithm combines Kalman filters to facilitate node mobility prediction.
  • the Kalman filter provides a root mean square between the actual position and the estimated position, and the on-demand routing algorithm excludes unstable connections in consideration of the reliability of the connections. Therefore, the expected connection duration is adaptively changed to reduce additional messages during the path maintenance. Therefore, the technique proposed by the present invention is robust to position error and surpasses the performance of the previous algorithm.
  • the present invention corrects the measurement error of the position information of each node moving on a mobile ad-hoc network (MANET) through the Kalman filter, and through the accurate position information about the node obtained in the above step It provides a method of transmitting information on a wireless mobile network capable of reliable route maintenance by setting a confidence level of route, thereby avoiding a high risk of disconnection.
  • MANET mobile ad-hoc network

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Abstract

본 발명은 무선 모바일네트워크상의 정보 전송방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 라우팅에 있어서 위치오차 영향을 완화하기 위해 칼만 필터를 적용한 온디맨드 라우팅 알고리즘을 이용하여 정확한 위치를 측정하고, 발견된 경로의 경로 신뢰도를 고려하는 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법에 관한 것이다.

Description

무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법
본 발명은 무선 모바일네트워크상의 정보 전송방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전송 경로선택에 있어서 위치오차 영향을 완화하기 위해 칼만 필터를 적용한 온 디맨드 라우팅 알고리즘(on-demand routing algorithm)을 이용하여 정확한 위치를 측정하고, 발견된 경로의 신뢰도(confidence level of route)를 고려하는 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법에 관한 것이다.
모바일 애드혹 네트워크(mobile ad-hoc network, 이하 MANET이라고 한다)는 중앙의 특별한 관리 체계 없이 기존의 유선 네트워크 또는 기지국을 사용하지 않는 무선 모바일 노드(mobile node)의 세트로 구성된 네트워크를 의미한다. 즉, 모바일 노드들은 그들 사이에서 그 어떤 고정된 인프라기반 구조 없이 동적으로 데이터를 교환한다. 손쉬운 노드의 배치와 확장으로 인해 MANET은 긴급 구조활동, 컨퍼런스 준비, 차량 네트워크, 개인 네트워크 등에 사용될 수 있다.
다만, MANET 환경에서 노드들의 잦은 이동으로 인하여 변화하기 쉬운 네트워크 토폴로지(topology)를 가지고 있어서 데이터의 발신지 노드(source node)에서 목적지 노드(destination node)까지의 경로가 갑작스럽게 끊어지고 수시로 노드들은 데이터를 전송하기 위해 다른 이용 가능한 경로를 발견해야만 하는 경우가 발생한다.
이에 따라, MANET에서 모바일 노드들이 토폴로지의 변화와 연결의 끊어짐에 빠르게 반응하는 라우팅 알고리즘으로서, 애드혹 온 디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘(ad-hoc on-demand distance vector routing algorithm, 이하 AODV라고 한다)이 제안되었다. AODV에 의하면 연결의 인식(the awareness of link)과 가장 긴 경로지속시간(path duration)을 찾는 과정을 통해 라우팅 성능(rouging performance)을 높일 수 있다. 상기의 과정에서 더 나은 결과를 획득하기 위해서는 각 노드들의 정확한 위치정보를 파악하여야 한다. GPS 수신기 그 밖에 기타의 장비를 통하여 측정된 위치정보(location information)를 수신하더라도 상기 위치정보에는 필연적으로 위치오차(location error)를 내포하고 있다. 그럼에도 불구하고 종래 AODV에 대한 기술은 정확한 위치정보를 파악하기 위하여 상기 위치오차를 전혀 고려하지 않는 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 위치오차에 의한 영향을 완화하여 라우팅 성능을 높이기 위해, 현재의 위치오차를 고려한 이동성 지원 온디맨드 라우팅 알고리즘(mobility assisted on-demand routing algorithm)을 통한 무선 모바일 네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법을 제공하는 데 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 무선 모바일 네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 효율적인 정보 전송방법에 있어서, (a) 전송할 정보를 가진 발신지 노드(source node), 상기 정보를 수신할 목적지 노드(destination node) 및 상기 발신지 노드와 상기 목적지 노드 사이에 존재하는 하나 이상의 중간 매개 노드들의 위치정보를 측정하고, 상기 위치정보를 보정하는 단계; 및 (b) 상기한 모든 노드들은, 이웃하는 노드 사이의 경로 신뢰도(confidence of level of route)를 계산하고, 상기 이웃하는 노드 사이의 연결지속시간(link duration, LDT)를 상기 경로 신뢰도와 비교하여, 상기 경로 신뢰도 보다 크지 않은 연결지속시간을 갖는 경로를 회피하고, 상기 경로 신뢰도 보다 큰 연결지속시간을 갖는 경로들 중 하나의 경로를 선택하는 단계를 제공한다. 상기 (b)단계는, 애드혹 온 디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘(ad-hoc on-demand distance vector routing algorithm, AODV)을 적용하여, 상기 선택된 경로를 통해 상기 발신지 노드로부터 상기 목적지 노드까지 상기 정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.
상기 (a)단계는, 상기 측정된 위치정보를 칼만 필터를 통해 보정하는 것을 특징으로 하고, 상기 (b)단계는, 상기 (a)단계에서 보정된 위치정보를 이용하여 상기 연결지속시간을 획득하고, 상기 이웃하는 노드 사이 연결지속시간의 표준편차 값으로 상기 경로 신뢰도가 정해지는 것을 특징으로 한다.
상기 애드혹 온 디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘은, 상기 보정된 위치정보 및 상기 경로 신뢰도를 이용하여 상기한 모든 노드들 사이의 전송범위 내에서 가장 긴 연결지속시간을 가진 경로를 선택하는 것을 특징으로 한다. 또한 상기 애드혹 온 디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘은, 연결이 이루어진 노드들이 헬로 메시지(hello message)를 송신할 때 연결지속시간을 이용하여 송신 주기(period)를 결정하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 무선 모바일 네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법에 의하면, 칼만 필터를 적용한 알고리즘을 이용하여 측정 위치오차를 보정하고, 정확한 위치정보를 통해 가장 긴 연결지속시간(link duration, LDT)의 예측이 가능하고, 일정한 경로의 신뢰도(confidence level of route)를 설정하여 접속이 끊어질 위험이 높은 연결(risky route)을 회피함으로써 신뢰성 있는 경로의 유지(route maintenance)가 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 무선 모바일 네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법을 대략적으로 나타낸 순서도.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 무선 모바일네트워크에서 노드의 이동 위치정보의 오차에 대한 예시도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 칼만 필터를 기반으로 하는 위치 보정 처리과정을 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 경로의 신뢰도를 이용하여 접속이 끊어질 위험이 높은 경로를 회피하는 과정을 나타내는 흐름도.
도 5a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 고정된 헬로 주기(hello period)에서의 위치오차 영향을 위치오차 대비 패킷 전송률로 나타낸 그래프.
도 5b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 고정된(fixed) 헬로 주기에서의 위치오차 영향을 위치오차 대비 정규화된 라우팅 부하(routing load)로 나타낸 그래프.
도 6a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 유연한(flexible) 헬로 주기에서의 위치오차 영향을 위치오차 대비 패킷 전송률로 나타낸 그래프.
도 6b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 유연한 헬로 주기에서의 위치오차 영향을 위치오차 대비 정규화된 라우팅 부하로 나타낸 그래프.
본 발명은 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법을 제공한다. 본 발명의 실시 예들의 구체적인 설명은 본 발명이 구현될 수 있는 구체적 실시 예를 통해 첨부된 도면을 참조하여 기술한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 무선 모바일 네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법의 순서를 대략적으로 나타낸 순서도이다. 도 1에서 도시하는 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 무선 모바일 네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법은 크게 두 단계로 나누어 지는데, 첫째는 정보를 전송하는 노드(node)들의 위치정보를 측정하고 이를 칼만필터를 통해 보정하여 상기한 노드들의 정확한 위치를 파악하는 단계(s10), 둘째는 연결지속시간의 신뢰도(confidence level of link duration)를 통해 노드간 연결이 끊어질 가능성이 높은 위험한 경로를 회피하는 단계(s20)이다.
상기한 정보 전송방법은 멀티홉 라우팅(multi-hop routing)을 지원하는 무선 모바일네트워크를 고려한다. 상기 네트워크는 전송범위 r 그리고 노드i와 노드j 사이의 통신 link(i,j)들의 세트 L를 갖는 모바일 노드들의 세트 N으로 모델화 할 수 있다. 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000001
에, 노드i와 노드j 사이의 거리가 전송범위 r보다 더 짧거나 동일한 경우에 link(i,j)은 '유효한' 혹은 '접속된' 연결이라고 한다.
예를 들면,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000002
에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000003
과
Figure PCTKR2015004700-appb-I000004
는 각각 노드i와 노드j에서의 위치들을 의미한다. 그리고
Figure PCTKR2015004700-appb-I000005
는 유클리드 거리 벡터 X를 나타낸다. 만약 전송범위 r보다 더 긴 경우라면 link(i,j)는 연결이 끊어졌다고 할 것이다. link(i,j)의 연결지속시간은 연결이 유효한 시간 간격(time interval)으로 정의한다. 제한된 전송범위 때문에 링크들의 집합(link set)으로 정의된 경로를 통해 멀티홉 방식으로 발신지 노드(source node)에서 목적지 노드(destination node)까지 패킷이 전송된다. 발신지 노드에서 목적지 노드까지의 경로를 찾고, 경로를 유지하기 위하여 각 모바일 노드(mobile node)들은 애드혹 온디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘(이하, AODV 라우팅 알고리즘이라고 한다) 및 기타 이와 동일한 기능을 수행하는 알고리즘들을 적용할 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상기 AODV 라우팅 알고리즘에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
상기 AODV 라우팅 알고리즘은 경로탐색과 경로유지의 두 가지 주요 동작으로 구성된다.
상기 경로탐색은 목적지 노드로 전송할 정보를 가졌으나, 자신의 라우팅 테이블(routing table)에서 활성화 된 경로를 갖지 못한 발신지 노드에 의해 촉진된다. 목적지 노드까지의 유효한 경로를 찾기 위하여 상기 발신지 노드는 일련 넘버(sequence number)와 이웃한 노드들에 관한 정보가 포함된 경로요청메시지(route request message, 이하 RREQ 메시지라고 한다)를 방송(broadcast)한다. 상기 RREQ 메시지들은, 상기 RREQ메시지가 상기 목적지 노드 또는 목적지까지의 유효한 경로를 갖는 중간 매개 노드(intermediate node)에 도달할 때까지 전체 네트워크상으로 퍼져나간다. 상기 RREQ 메시지를 받은 각 노드들은 상기 발신지 노드까지의 역경로(reverse route)를 저장한다. 그리고 만약 상기 RREQ 메시지를 받은 상기 각 노드들이 상기 목적지 노드가 아니고, 상기 RREQ 메시지가 복사된 것이 아니라면, 상기 각 노드들은 상기 RREQ 메시지를 이웃한 노드들에게 방송한다. 상기 RREQ 메시지가 상기 목적지 노드에 도착하거나 상기 목적지 노드까지의 유효한 경로를 갖는 중간 매개 노드에 도착했을 때, 역경로에 놓인 이웃한 노드들에게 일대일(unicast) 방식으로 경로응답메시지(route reply message, 이하 RREP 메시지라고 한다)를 보낸다. 상기 RREP 메시지는 상기 목적지 노드에 도착하기 위한 홉의 개수와 상기 목적지 노드까지의 일련 넘버를 포함한다. 상기 RREP 메시지를 받은 노드들은 저장된 역경로를 통해 상기 RREP 메시지를 상기 발신지 노드로 보낸다. 그리고 상기 목적지 노드로 가는 앞선 경로들을 갱신하거나 새로 작성한다.
상기 경로유지는 로컬 접속가능성(local connectivity) 및 경로들을 유지하기 위해서 경로탐색 동작이 끝난 후에 연결된 노드들에 의해 수행된다. 상기 노드들은 연결이 제대로 이루어지고 있는지 체크하기 위하여 주기적으로 헬로 메시지(hello message)를 상기 노드들의 이웃한 노드들에게 보내게 된다. 만약 헬로 메시지의 일정한 지속시간 동안에 어떤 노드가 이웃한 노드들로부터 그 어떤 헬로 메시지도 수신하지 않았다면, 상기 노드는 현재 접속이 끊어졌다고 가정하고, 경로오류메시지(route error message, 이하 RRER메시지라고 한다)와 같은 방식으로 '연결실패(link failure)'를 발신지 노드에 보고한다.
무선 모바일네트워크 환경에서, 노드들의 위치정보는 노드 이동성 예측에 따른 부가 메시지(overhead message) 및 패킷 전송률과 같은 부분에서 라우팅 성능을 향상시키는데 도움을 준다. 상기 노드들의 위치정보를 이용하면, 상기 AODV 알고리즘의 경로탐색 동작에서 새로운 경로를 찾기 위한 부가 메시지의 수치 및 전송 실패 횟수를 줄이기 위한 가장 긴 지속시간을 가진 경로가 선택될 수 있다. 또한 부가 메시지를 줄이기 위해 헬로 메시지(hello message)에 고정된 주기(period) 대신, 높은 프로토콜 효율 달성을 위해 연결지속시간을 이용하는 방법도 제안할 수 있다.
상기 이동성 예측을 하기 위한 위치예측방법은 아래와 같은 방식을 따른다.
Figure PCTKR2015004700-appb-I000006
,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000007
그리고
Figure PCTKR2015004700-appb-I000008
는 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000009
에서 노드i의 예상위치, 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000010
에서의 측정위치 그리고 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000011
에서의 측정 속도를 각각 의미하는 경우에 아래와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000012
만약 노드들의 개별적인 속도들을 상기 수학식 1에서 도출할 수 없을 때, 상기 노드들은 그 이전에 기억된 위치정보를 이용하여 대략적으로 그들의 속도를 예측할 수 있다.
Figure PCTKR2015004700-appb-I000013
일 때 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000014
에서 노드i의 속도는 대략적으로 아래와 같이 표현된다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000015
이동성 예측에 기반을 두고, 노드들은 이웃한 노드들에 대응하는 연결지속시간을 추정한다. 그리고 목적지 노드들은 여러 후보들 중에 가장 긴 지속시간을 가진 경로를 선택한다. 어느 두 노드 사이가 '연결'되었다고 하기 위해서는 오직 상기한 두 노드 사이의 거리가 상기한 두 노드의 전송범위에 비하여 더 짧거나 동일한 경우가 되어야만 할 것이다. 따라서 노드i와 노드j 사이의 예상 연결지속시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000016
는 아래와 같이 정의된다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000017
상기 수학식 3에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000018
는 현재 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000019
로부터 경과시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000020
동안의 노드i와 노드j 사이의 예상된 거리를 의미한다. 경로는 제공된(ordered) 연결들로 구성되고, 연결 중 하나가 끊어지면 접속이 끊어진다. 그러므로 노드s와 노드d 사이의 경로
Figure PCTKR2015004700-appb-I000021
에서의 경로만기시간(route expiration time, RET),
Figure PCTKR2015004700-appb-I000022
은 아래와 같이 표현된다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000023
Figure PCTKR2015004700-appb-I000024
에서, 상기 수학식 4를 기반으로 하는 경로 후보들 중에 가장 신뢰할 만한 경로가 선택된다.
다만, 위치정보를 통한 이동성 예측에 있어서도 현실적으로 위치오차는 측정단계에서 필연적으로 존재할 수 밖에 없다.
도 2은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 무선 모바일네트워크 상에서 상호 연결된 노드들이 일정시간 후 이동하는 경우에 실제 위치, 측정 위치 및 예상 위치 사이의 오차를 나타내는 도면이다.
도 2에서 도시하는 바와 같이, 위치측정 단계에서의 위치오차는 부정확한 이동성 예측을 제공하고, 경로에 관한 잘못된 결정을 유발한다. 그리하여 본 발명은 이동성 예측에서 위치오차 보정을 적극적으로 이용하는 온디맨드 라우팅 알고리즘(on-demand routing algorithm)을 제안한다.
이러한 상기 이동성 예측 및 경로 결정에 있어서 그와 같은 오차의 영향을 완화시키기 위해서 본 발명은 ① 위치오차의 보정, ② 경로 신뢰도, 이 두 가지 방식을 채택하고자 한다.
첫번째 위치오차의 보정 방식에서는, 추정오차(estimation error)의 분산을 최소화하는 방법으로 상태추정(state estimation)을 지원하는 이산 칼만 필터를 이용한다. 과거의 측정위치에 관한 최근 업데이트를 이용하여 측정오차를 가진 현재 위치를 보정한다.
도 3는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 칼만 필터를 기반으로 하는 위치보정 처리과정을 나타내는 도면이다. 도 2를 통해 본 발명에서 제안하는 칼만 필터의 위치보정 처리과정을 상세히 설명하고자 한다.
상기 칼만 필터를 기반으로 위치를 보정하게 되는 경우, 현재 또는 미래의 위치는 과거의 위치에 따라 달라진다. 위치오차는 실제 위치와 측정 위치 사이의 차이로 정의된다. 노드i에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000025
를 노드i에서의 위치오차, 부가적인 노이즈(noise)라고 한다면, 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000026
에서 노드i의 측정위치는
Figure PCTKR2015004700-appb-I000027
와 같이 표현된다. 각 노드 i
Figure PCTKR2015004700-appb-I000028
N 에서, 상태행렬 x는 실제 위치 X, 속도
Figure PCTKR2015004700-appb-I000029
, 그리고 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000030
에서의 실제 상태를 표시하는
Figure PCTKR2015004700-appb-I000031
를 갖는
Figure PCTKR2015004700-appb-I000032
로 정의된다.
이전 업데이트된 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000033
부터 현재의 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000034
까지의 경과시간인 시간 간격(time interval)
Figure PCTKR2015004700-appb-I000035
(
Figure PCTKR2015004700-appb-I000036
)동안 노드는
Figure PCTKR2015004700-appb-I000037
와 같이
Figure PCTKR2015004700-appb-I000038
에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000039
로 움직인다. 그러므로 상기 측정속도
Figure PCTKR2015004700-appb-I000040
는 아래와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000041
상기 수학식 5에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000042
은 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000043
와 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000044
에서의 측정오차들의 합을 의미한다.
만약 경과시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000045
동안 속도는 일정하다고 가정한다면,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000046
이고, 실제 상태
Figure PCTKR2015004700-appb-I000047
그리고 측정상태
Figure PCTKR2015004700-appb-I000048
는 아래와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000049
상기 수학식 6에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000050
이고, 행렬
Figure PCTKR2015004700-appb-I000051
는
Figure PCTKR2015004700-appb-I000052
로, 행렬 B는
Figure PCTKR2015004700-appb-I000053
로 표현된다. 그렇다면 상기 행렬
Figure PCTKR2015004700-appb-I000054
은 상태 변화를 나타내고, 행렬 B는 실제 상태값과 측정 상태값 사이의 관계를 나타낸다. 상기 수학식 6은 아래와 같이 다시 표현될 수 있다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000055
실제 상태값
Figure PCTKR2015004700-appb-I000056
은 직접적으로 얻지 못하므로,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000057
를 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000058
에 우선하여 주어진 상태에 관한 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000059
에서의 선천적 추정값(priori estimate state)으로서 정의하고,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000060
를 주어진 측정 상태값
Figure PCTKR2015004700-appb-I000061
에 관한 시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000062
에서의 후천적 추정값(posteriori estimate state)으로서 정의하여 기초값을 계산한다(s100). 그에 더하여,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000063
과
Figure PCTKR2015004700-appb-I000064
를 각각 선천적 추정오차 공분산, 후천적 추정오차 공분산이라 한다면, 아래와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000065
현재 상태값에 대한 가장 우수한 추정값을 찾기 위해서 칼만 필터가 적용된다. 칼만 필터의 동작은 시간 업데이트 과정 및 측정 업데이트 과정, 이 2가지 매커니즘을 포함하고 있다.
시간 업데이트 과정은 과거 상태값(previous state)를 기반으로 하여
Figure PCTKR2015004700-appb-I000066
와
Figure PCTKR2015004700-appb-I000067
를 계산함으로써 현재의 추정 상태값(estimate state)를 예측한다(s110). 상기한
Figure PCTKR2015004700-appb-I000068
와
Figure PCTKR2015004700-appb-I000069
를 계산하는 수학식 9는 아래와 같다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000070
상기 시간 업데이트 과정 후에는 아래의 수학식 10을 이용한 측정값 업데이트 과정을 통해 측정 상태값을 수정하게 된다(s120).
[수학식 10]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000071
상기 수학식 10에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000072
와 R은 각각 칼만 이득과 측정오차 공분산을 나타낸다.
한편, 상기한 시간 업데이트 과정 및 측정값 업데이트 과정은 1번으로 종료하는 것이 아니라 반복 수행된다. 추정 상태값은 과거 상태값과 측정 상태값을 기반으로 산출된다. 각각의 노드들은 이산 칼만 필터 알고리즘을 통해 주기적으로 혹은 종국에는 측정된 위치를 기반으로 하여 현재 위치를 추적하고 업데이트를 하게 된다(s130). 상기 측정오차 공분산 R은 칼만 필터의 동작에 우선하여 미리 측정되는데, 상기 측정오차 공분산 R은 몇몇 오프라인 샘플 측정값(off-line sample measurement)을 얻는 방법으로 측정 잡음의 분산(variance of measurement noise)에 의해 결정될 수 있다. 그리고 각 상태에 관한 초기값
Figure PCTKR2015004700-appb-I000073
은 처음 측정된 정보로 설정될 수 있다.
또한, 후천적 추정오차 공분산 행렬
Figure PCTKR2015004700-appb-I000074
로부터 연결지속시간의 신뢰도(confidence level of route)를 얻을 수 있다. 상기 수학식 8에서의 상기 후천적 추정오차 공분산 행렬
Figure PCTKR2015004700-appb-I000075
은 다시 아래처럼 표현될 수 있다.
[수학식 11]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000076
상기 수학식 11에서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000077
라고 할 것이다. 기대 제곱오차의 제곱근
Figure PCTKR2015004700-appb-I000078
은 등가적으로 표준편차라고 할 것이므로 평균제곱근 오차(root mean square)
Figure PCTKR2015004700-appb-I000079
는 등가적으로 오차의 표준편차가 된다. 또한,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000080
은
Figure PCTKR2015004700-appb-I000081
로 표현되며, link(i,j)에서의 경로 신뢰도 (즉, 연결지속시간의 신뢰도)가 된다.
다음으로 도 4를 통해 이동성 예측 기반으로 위치오차 보정을 이용하는 라우팅 알고리즘에서 '위험헌 연결(risky link)'을 회피하는 과정을 설명한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 다른 이동성 예측에서 경로 신뢰도를 적용하여 '위험한 연결'을 회피하는 과정을 나타내는 순서도이다.
본 발명에서 이동성 예측은 가장 긴 경로만기시간을 찾고, 위험한 연결을 회피하는 것이다. 상기 위험한 연결은 곧 연결이 끊어질 것 같거나, 연결이 계속될 것으로 보이지 않는 취약한 연결지속시간을 가진 연결(link)라고 정의된다.
어느 노드에 새로운 정보가 도착할 때, 상기 노드는 발신지 노드가 되고, 자신의 라우팅 테이블(routing table)에 있는 목적지에 대응하여 관련된 활성 경로(active route)를 찾는다. 만약 아무런 활성 경로를 찾지 못한다면, 상기 발신지 노드는 최근에 업데이트된 위치정보와 위치오차의 표준편차
Figure PCTKR2015004700-appb-I000082
를 RREQ 메시지와 함께 이웃한 노드들에게 방송(broadcast)하는 방법으로 목적지 노드까지의 경로를 찾기 위해 경로탐색을 시작한다. 이때, 경로만기시간 항목(RET field)와 홉 개수 항목(hop count field)은 초기값으로 각각 무한대와 1로 설정된다. RREQ 메시지를 수신한 노드는 상기 수학식 3으로부터 예상 연결지속시간을 의미하는 RREQ 메시지 송신 노드와 RREQ 메시지 수신 노드 사이의 연결지속시간을 계산한다. 상기 수학식 3에서 연결지속시간을 계산하기 위해서 측정된 위치정보
Figure PCTKR2015004700-appb-I000083
대신에, RREQ 메시지 수신 노드는 보정된 위치정보
Figure PCTKR2015004700-appb-I000084
를 이용한다. 위험한 연결을 회피하기 위하여 상기 RREQ 메시지 수신 노드에서는 연결지속시간의 신뢰도
Figure PCTKR2015004700-appb-I000085
와 연결지속시간을 비교한다(s210). 여기서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000086
는 RREQ 메시지 송신 노드와 RREQ 메시지 수신 노드사이의 연결지속시간의 표준편차로부터 계산된다.
만약 연결지속시간이
Figure PCTKR2015004700-appb-I000087
보다 크지 않으면 상기 RREQ 메시지 수신 노드는 RREQ 메시지를 폐기한다(s230). 그렇지 않다면 상기 연결지속시간은 RREQ 메시지에서의 경로만기시간 값을 업데이트 한다. 만약 상기 연결지속시간이 RREQ 메시지에서의 경로만기시간 보다 작다면, 상기 RREQ 메시지 수신 노드는 경로만기시간을 새로운 연결지속시간으로 대체한다(s240). 만일 상기 RREQ 메시지 수신 노드가 상기 RREQ 메시지의 최종 목적지 노드가 아니라면(s250), 상기 목적지 노드에 RREQ 메시지가 도달할 때까지 홉 개수를 1 증가시킨 후에 RREQ 메시지 수신 노드는 수신한 RREQ 메시지를 다른 노드들에게 방송한다(s260).
이와 같은 경우에 어떤 한 노드가 RREQ 메시지의 목적지 노드일 때, 상기 노드는 시간 간격(time interval)
Figure PCTKR2015004700-appb-I000088
만큼 대기하고, 목적지가 상기 노드인 RREQ 메시지들을 수집하게 된다.
Figure PCTKR2015004700-appb-I000089
이 지난 후에 상기 목적지 노드는 대응되는 경로만기시간으로 지속시간 항목(lifetime field)를 설정한 뒤에 수신된 경로들 중에서 가장 긴 경로를 선택하고, RREP 메시지를 보내는 것으로 응답한다. RREP 메시지가 발신지 노드에 도달할 때까지, RREP 메시지를 수신한 노드들은 일대일(unicast) 방식에 의하여 RREP 메시지를 전달하게 된다.
향상된 이동성 예측(Enhanced mobility prediction)을 갖춘 AODV 라우팅 알고리즘의 경로유지 단계에 있어서는 오버헤드 메시지를 줄이기 위하여 헬로 메시지 송신시에 고정된 주기 대신, 헬로 메시지 주기 간격 수정(hello interval adjustment, HIA)과 관계된 적응적인 기간을 채택할 수 있다. 도 4에서 노드j가 노드i로부터 RREQ 메시지를 받았을 때, 노드j는 연결지속시간
Figure PCTKR2015004700-appb-I000090
을 추정한다. 그리고 헬로우 주파수에 관한 주기를
Figure PCTKR2015004700-appb-I000091
와 같이 설정한다. 여기서
Figure PCTKR2015004700-appb-I000092
은 헬로 주기의 최소값을 의미하고,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000093
는 노드j에 있어서 활성화된 연결들을 구축한 노드들의 세트이며,
Figure PCTKR2015004700-appb-I000094
는 제어 파라미터를 의미한다.
Figure PCTKR2015004700-appb-I000095
값은 1보다 크거나 1과 동일한 값을 가지는데, 헬로 빈도(frequency)를 조정하는 것이 목적이다.
도 5a, 도 5b, 도 6a 및 도 6b를 통해 제안된 칼만 필터 기반의 위치보정 알고리즘의 성능을 평가하면 아래와 같다.
본 발명의 바람직한 실시예에서는 네트워크 시뮬레이터 NS-2를 이용하여 알고리즘의 성능평가를 진행하였다. 시뮬레이션을 위해 우선 1.5km 내지 2km의 공간에 100개의 노드를 배치 하였으며, 각 노드의 전송 범위는 250m로 설정하였다. 우리는 10개의 서로 다른 임의의 시드(seed)로 시뮬레이션을 실시했고, 시뮬레이션 결과의 평균값을 도출하였다.
랜덤 웨이포인트 이동성(random waypoint mobility, RWP) 모델이 참조용 모바일 모델로 사용되었으며, 상기 모델의 이동 노드(mobile node)들은 무작위로 방향과 속도를 설정해 현 위치에서 새로운 위치로 움직인다. 상기 이동 노드들이 설정된 목적지에 도착하면, 일정한 정지 시간 이후에는 시뮬레이션 공간의 다른 임의의 목적지가 재설정되고, 상기 이동 노드들은 상기 재설정된 목적지까지 최대 속도와 최소 속도 사이에 일정한 속도로 이동한다. 계속적인 이동성을 나타내기 위해 정지시간을 0(zero)으로 설정하였다.
또한, 다른 라우팅 프로토콜과의 정확한 비교를 위해서 사용자 데이터그램 프로토콜(user datagram protocol, UDP) 하에서 고정 비트 레이트(constant bit rate, CBR)가 초당 4패킷 전송률과 512바이트의 패킷 사이즈로 사용되었다. 설정된 파라미터 값들은 아래 표 1에 명시되어 있다.
[표1]
Figure PCTKR2015004700-appb-I000096
한편, 네트워크 성능을 평가하기 위해 패킷 전송률과 정규화된(normalized) 경로 부하(routing load)가 사용되었다. 패킷 전송률은 발생한 패킷 수에 대응한 목적지 노드에서 받은 패킷 수의 비율로 정의된다. 부가 패킷(over packet)의 양은 경로 탐색과 경로 유지에 활용되는 패킷 수를 세어서 측정하였다. 비교를 위해서 목적지 노드까지 성공적으로 전송된 패킷 수로 부가 패킷의 총 개수를 정규화 했다.
더 나아가, EMP(enhanced mobility prediction, EMP) 라우팅 알고리즘(향상된 이동성 예측 라우팅 알고리즘)을 종래 AODV 라우팅 알고리즘, 경로탐색 매커니즘을 갖는 이동성 예측(mobility prediction, MP) 기반의 AODV 라우팅 알고리즘(mobility prediction-based AODV routing protocol)과 다양한 잡음(noise)환경에서 비교했다. 시뮬레이션을 위해서 각 노드i의 위치오차는 제로 평균(zero mean)과 표준 편차 δi를 갖는 가우시안 확률 변수(Gaussian random variable)로 가정한다.
이에 따라, 본 발명의 바람직한 실시예에서는 위치오차의 표준 편차를 3m (전송범위의 1.12%)에서 50m(전송범위의 20%)로 다양화하여 현재의 위치오차 측면에서 상기 EMP 라우팅 알고리즘의 성능을 상기 MP 라우팅 알고리즘과 비교하였다.
후술될 내용으로는 EMP 라우팅 알고리즘에서의 칼만 필터 성능을 상세히 설명하기로 한다.
상기 EMP 라우팅 알고리즘과 상기 MP 라우팅 알고리즘을 비교하기 위해 시뮬레이션 시간 동안 10개의 발신지 노드 - 목적지 노드 쌍은 초당 4패킷의 데이터를 발생시킨다. 이동성을 위해 각 노드는 속도 1m/s 내지 20m/s 사이에서 무작위로 속도를 설정하는 랜덤 웨이포인트 이동성 모델을 따른다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 위치오차의 영향력을 줄여서 연결지속시간을 더 정확하게 예측하기 위해 칼만 필터를 적용하였다. ① 불확실한 연결지속시간, ② 끊어질 위험이 있는 연결을 이유로 상기 EMP 라우팅 알고리즘은 경로탐색의 횟수를 제한함으로써 네트워크 성능을 개선할 수 있다. 불확실한 연결지속시간을 가지는 노드는 RREQ 메시지를 전달하지 않는다. 상기 EMP 라우팅 알고리즘을 통해 탐색된 경로는 불확실한 연결지속시간을 갖는 노드를 선택하는 것과 비교하여 오버헤드 메시지의 수가 현저히 감소한다.
도 4a에서는 상기한 EMP 라우팅 알고리즘, MP 라우팅 알고리즘 그리고 종래 AODV 라우팅 알고리즘의 각 패킷 전송률을 비교하고 있다.
위치오차의 표준편차가 감소하면서 상기 MP 라우팅 알고리즘의 패킷 전송률이 상기 EMP의 패킷 전송률 보다 더 빠르게 감소된다. 만약 위치오차의 표준편차가 일정 수준(level) 보다 뒤쳐지면(위의 경우에는 20m), 상기 MP 라우팅 알고리즘의 패킷 전송률은 상기 AODV 라우팅 알고리즘의 패킷 전송률 보다 낮아진다. 큰 위치오차는 질이 나쁜 이동성 예측으로 이어지며 이는 성능 저하의 결과를 가져온다. 그러나 본 발명이 제안하는 기술은 상기 MP 및 상기 AODV 라우팅 알고리즘 보다 모든 경우에서 뛰어나며 위치오차에 강한 모습을 보인다.
도 4b는 EMP 라우팅 알고리즘, MP 라우팅 알고리즘 및 AODV 라우팅 알고리즘의 각 정규화된 라우팅 부하를 나타낸다. 위치오차의 표준편차가 증가하면서 부정확한 예측으로 인하여 상기 MP 라우팅 알고리즘과 상기 EMP 라우팅 알고리즘의 정규화된 라우팅 부하가 증가한다. 상기 MP 라우팅 알고리즘의 정규화된 라우팅 부하가 상기 EMP 라우팅 알고리즘의 정규화된 라우팅 부하보다 빠르게 증가하며 심지어 종래 AODV 라우팅 알고리즘보다 더 빠르게 증가한다. 그에 반하여, 상기 EMP 라우팅 알고리즘은 라우팅 부가메시지의 증가율이 크지 않다.
다음으로, 도 5a와 도 5b는 MP 라우팅 알고리즘을 위해서 HIA를 적용할 때의 패킷 전송률과 정상화된 라우팅 부하를 나타낸다. HIA 매커니즘은 불필요한 헬로 메시지를 감소시키기 위해 사용된다. 종래 AODV 라우팅 알고리즘에서는 헬로 주파수를 1초로 설정하고, 헬로 주파수를 20초로 설정한 것을 AODV-I라고 정의한다. 위치오차가 증가하면 상기 MP 라우팅 알고리즘의 성능은 저하된다. 왜냐하면 상기 MP 라우팅 알고리즘이 부정확한 경로선택으로 이어진 연결지속시간의 실제 값을 평가하지 못하기 때문이다. 그러므로 선택된 경로는 신뢰할 수 없고, 불안정하므로 소스 노드는 경로를 더욱 빈번하게 관리해야 한다. 도 5b에서는 위치오차의 표준편차가 40m보다 클 때, 상기 MP 라우팅 알고리즘의 성능이 상기 AODV-I 보다 낮아지는 것을 보여준다. 경로결정에 있어서, 부정확한 연결지속시간 및 헬로 주기를 선택하는 것은 위치오차 보정이 없는 MP 라우팅 알고리즘의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 일련의 실시예를 통해 본 발명은 위치오차를 고려한 향상된 이동성 예측 기반 온디맨드 라우팅 알고리즘을 제안하고 있다. 상기 온디맨드 라우팅 알고리즘은 노드의 이동성 예측이 수월하도록 칼만 필터를 결합하였다. 상기 칼만 필터는 실제 위치와 추정된 위치 사이의 제곱평균제곱근(root mean square)을 제공하고, 상기 온디맨드 라우팅 알고리즘은 연결의 신뢰도를 고려하여 불안정한 연결을 배제한다. 이에 예상 연결지속시간은 경로유지기간 동안 부가 메시지를 줄이기 위해 적응적으로 변한다. 따라서 본 발명이 제안하는 기술은 위치오차에 강건하며 이전의 알고리즘의 성능을 능가하게 된다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 그러므로 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
본 발명은 모바일 애드혹 네트워크(mobile ad-hoc network, MANET)상에서 시시각각 움직이는 각 노드(node)들의 위치정보에 관한 측정오차를 칼만 필터를 통해 보정하고, 위 단계에서 얻은 노드에 관한 정확한 위치정보를 통해 경로의 신뢰도(confidence level of route)를 설정하여 접속이 끊어질 위험이 높은 연결(risky route)을 회피함으로써 신뢰성이 있는 경로 유지(route maintenance)가 가능한 무선 모바일네트워크 상의 정보 전송방법을 제공한다.

Claims (5)

  1. (a) 전송할 정보를 가진 발신지 노드(source node), 상기 정보를 수신할 목적지 노드(destination node) 및 상기 발신지 노드와 상기 목적지 노드 사이에 존재하는 하나 이상의 중간 매개 노드들의 위치정보를 측정하고, 상기 위치정보를 보정하는 단계; 및
    (b) 상기한 모든 노드들은, 이웃하는 노드 사이의 경로 신뢰도(confidence of level of route)를 계산하고, 상기 이웃하는 노드 사이의 연결지속시간(link duration, LDT)를 상기 경로 신뢰도와 비교하여, 상기 경로 신뢰도 보다 크지 않은 연결지속시간을 갖는 경로를 회피하고, 상기 경로 신뢰도 보다 큰 연결지속시간을 갖는 경로들 중 하나의 경로를 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 (b)단계는, 애드혹 온 디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘(ad-hoc on-demand distance vector routing algorithm, AODV)을 적용하여, 상기 선택된 경로를 통해 상기 발신지 노드로부터 상기 목적지 노드까지 상기 정보를 전송하는 것을 특징으로 하는 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 (a)단계는, 상기 측정된 위치정보를 칼만 필터를 통해 보정하는 것을 특징으로 하는 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 (b)단계는, 상기 (a)단계에서 보정된 위치정보를 이용하여 상기 연결지속시간을 획득하고, 상기 이웃하는 노드 사이 연결지속시간의 표준편차 값으로 상기 경로 신뢰도가 정해지는 것을 특징으로 하는 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 애드혹 온 디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘은, 상기 보정된 위치정보 및 상기 경로 신뢰도를 이용하여 상기한 모든 노드들 사이의 전송범위 내에서 가장 긴 연결지속시간을 가진 경로를 선택하는 것을 특징으로 하는 무선 모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 애드혹 온 디맨드 거리 벡터 라우팅 알고리즘은, 연결이 이루어진 노드들이 헬로 메시지(hello message)를 송신할 때 연결지속시간을 이용하여 송신 주기(period)를 결정하는 것을 특징으로 하는 무선모바일네트워크에서 측정오차가 있는 위치정보를 이용한 정보 전송방법.
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