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Geo-Opportunistic Routing for Vehicular Networks

Geo-Opportunistic Routing for Vehicular Networks. 指導教授:郭文興 老師 學生:陳奕燁. Kevin C. Lee, Uichin Lee†, Mario Gerla UCLA CSD †Bell Labs, Alcatel-Lucent. ABSTRACT. 在城市環境中利用道路拓墣資訊在地理位置路由上可增進路由效能,但仍然要面對通道不可靠性的挑戰。

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Geo-Opportunistic Routing for Vehicular Networks

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Presentation Transcript


  1. Geo-Opportunistic Routing for Vehicular Networks 指導教授:郭文興 老師 學生:陳奕燁 Kevin C. Lee, Uichin Lee†, Mario Gerla UCLA CSD †Bell Labs, Alcatel-Lucent

  2. ABSTRACT • 在城市環境中利用道路拓墣資訊在地理位置路由上可增進路由效能,但仍然要面對通道不可靠性的挑戰。 • 本篇提出TOpology-assistedGeo-Opportunistic routing (TO-GO)利用機會傳遞來提升地理位置的路由效能,並且利用更健全的節點集合改善通道的不可靠性。 • 而模擬結果顯示此方法與其他路由協定比較,擁有較低的通道錯誤與碰撞情形(傳遞率較好)。

  3. OUTLINE • I. INTRODUCTION • II. BACKGROUNDS A. Topology-Assisted Geographic Routing B. Opportunistic Routing • III. TO-GO DESIGN A. Next-hop Prediction Algorithm B. Forwarding Set Selection C.Priority Scheduling • IV. PERFORMANCE EVALUATION A. Simulation Setup B. Simulation Results • V. CONCLUSIONS • REFERENCES

  4. I. INTRODUCTION(1) • 最近提出了一個新的無線網路結構WAVE (Wireless Access for Vehicular Environment )專為車輛間快速傳遞緊急訊息的短距通訊協定。 • 有效的Multi-hop路由面臨的挑戰: • (1)高分散率:由於道路限制與車輛的高移動性而產生自組網路。 • (2)車輛數:節點規模可達到十萬輛。 • (3)通道衰退:由於城市中的建築物可能阻擋訊號傳遞。 • (4)車輛密度會隨時間改變,但由於不同的車道數與彎曲的道路造成分布的差異性。

  5. I. INTRODUCTION(2) • 地理位置路由是藉由封包的目的位置資訊來決定是否傳遞,當封包要傳遞時,來源節點會傳給最接近目的節點位置的鄰近節點(Greedy mode),當封包到達最後一個中繼節點卻無法再向前傳遞,此時將進入recovery mode。 • 地理位置路由適合用於VANET的原因: • Stateless:在高移動率的車輛環境中,節點間不需交換連結狀態資訊也不需維持固定的路由。 • GPS的興起使得價格更便宜,車輛的使用也更廣泛。

  6. I. INTRODUCTION(3) • 在城市環境中,GPSR[1]由於道路結構不同產生發布密度的差異性造成傳遞效能不佳。 • 特別是Face routing當車輛密度較高時,封包傳遞到目的節點可能需要較多的hop數。 • GPCR[2]結合道路拓墣,封包在傳遞時可以沿著道路區塊Greedy直到到達路口節點,路口節點(junction node)再基於封包的流動模式來決定傳遞到哪條道路。

  7. I. INTRODUCTION(4) • 然而現存的地理位置拓樸路由沒有考慮到error-prone問題(由通道衰退與隱藏節點造成),並且以Greedy方式傳遞至最遠的鄰近節點也有較大訊號衰退與遺失情形產生,因此本篇提出的方法將針對這些問題作有效的改善。 • 本篇提出的TO-GO路由方法,是結合道路拓墣資訊於傳遞集合的選擇上,來達到更好的機會傳遞,而模擬結果顯示此方法可達到98%以上的封包傳遞率。

  8. II. BACKGROUNDSA. Topology-Assisted Geographic Routing(1) • 研究[2]發現當車輛無法以Greedy方式傳遞封包給鄰近節點會有“baby step”的問題產生,此時會進入recovery mode利用face routing由A經過3個hop傳到D。 • 因此研究[2]提出GPCR協定,利用實際城市地圖中的路口設為節點,道路區塊設為Edge而形成一個平面圖,而封包以Greedy方式傳遞至路口節點,藉由路口節點再傳到其它方向。 • 這個方式可解決baby step問題,並且GPSR類似於face routing在recovery mode使用右手定則傳遞。

  9. A. Topology-Assisted Geographic Routing(2) • GpsrJ+[7]改善了GPCR,當傳遞封包到達路口時不需轉向傳遞,此時可以避免路口節點的儲存與傳遞並可減少hop數。而當需要轉向時,可利用two-hop的鄰近節點資訊選擇有效的路口節點並增加傳遞率。 • 研究[8]指出地理位置拓墣路由可以藉由檢查 道路區塊的連結率更進一步的增強傳遞。 • GSR[9]藉由城市地圖與路口集合作最短路徑的路由傳遞。 • LOUVRE[10]則是基於GSR協定收集區塊道路的連結率資訊降低傳遞失敗。

  10. B. Opportunistic Routing(1) • 由於地理位置路由是選擇最遠鄰近節點作傳遞,因此會有較高的路徑衰退情形甚至於造成封包遺失。 • 因此[11][12]提出機會路由(ExOR、LCOR),藉由發送者設定一個鄰近節點的隨機接收機率作封包傳遞,再以有接收封包的鄰近節點子集作轉傳來增加傳遞率。 • 此方法的主要問題是如何選擇一個最佳傳遞的子集。 • GeRaF[3]與CBF[4][5]結合了機會傳遞的機制使用在地理位置路由。

  11. B. Opportunistic Routing(2) • 在現存方法中發送節點會針對目的節點的直線位置,選擇傳輸範圍中的鄰近節點,而鄰近節點會基於距離與時間關係作競爭。 • 然而在城市環境中,目的節點可能位於不同的道路區塊,因此針對區域中最遠節點方向作選擇會有較健全的集合,本篇將使用此方法尋找更有效的傳遞集合。

  12. III. TO-GO DESIGNA. Next-hop Prediction Algorithm • 相同於GpsrJ+[7],TO-GO將每個方向中最遠距離的鄰近節點與Bloom filter包含在hello beacon中發送,同時在greedy mode 與recovery mode皆使用路口傳遞預報。 • Bloom filter 是用來確認節點是否在集合中,當其SIZE設定為150bits此時會有15位元作偵錯。 • 因此當節點接收一個beacon會包含:鄰近列表、鄰近節點的每個方向最遠節點、鄰近節點的Bloom filter與SIZE。 • Two-hop的預報資訊主要用來決定傳遞是否越過junction nodes。 • 當傳遞封包不需轉向時,則最佳傳遞節點為最遠節點。 • 當傳遞封包需轉向時,則最佳傳遞節點為junction nodes。

  13. B. Forwarding Set Selection • 當愈傳遞封包的節點C找到一個目標節點T後,將開始傳遞集合的選擇。 • 1.先刪除無法聽見T節點的C鄰近節點。 • 2.選取剩下的節點,並挑選有最多鄰居數的節點定義為M。 • 3.每個C的鄰近節點N會測試M的Bloom filter • 4.如果N在M的Bloom filter 中,並且N的Bloom filter 也包含M,將測試傳遞集合中的Bloom filter 。 • 5.如果N也在集合中的Bloom filter ,就把N加入集合中。 • 6.持續檢查C的鄰近節點,此演算法會執行 次。

  14. C.Priority Scheduling • 當獲得一個傳遞集合,將從中選擇一個最靠近target node的節點作為下一個轉傳者。 • 並且假設發送者與target node間正規化的距離,而車對車的實際傳輸範圍是不同的。 • 假設C為最大的傳遞延遲時間,計算接收節點的timer T。

  15. IV. PERFORMANCE EVALUATION A. Simulation Setup • 設定在1800m大小的城市道路以QualNet simulator 3.95作模擬,傳輸速率2Mbps、傳輸範圍250m、每個方向有一個車道,並且以VanetMobiSim [14]產生車輛移動軌跡,車輛行駛速度15m/s(54 km/h)。 • 使用[15]shadow fading model設定衰退參數: • 在分布節點75、100、125、150之間比較GPSR, GPCR,GpsrJ+,TO-GO在使用路口預報的效能。 :路徑衰退指數=2 :接近發送者的參考距離=0.025 :發送者與接收者間的距離 :高斯隨機分佈函數 :標準差

  16. A. Simulation Setup • 傳遞延遲時間C=0.1 • 模擬時間:180s • 模擬次數:20次 • 信任區間:95% • 每10秒會有10個來源目的對作傳遞 • 傳遞封包大小:1460byte

  17. B. Simulation Results • 在標準差等於0的情況下(0%的封包遺失率)比較4種協定在不同的節點密度下的傳遞率。

  18. B. Simulation Results • 在150個節點的情況下,設定標準差為變數0至10,分別觀察兩種協定的傳遞率與等待時間。 • TO-GO有較多的鄰近節點選擇因此可增加傳遞率,但相同的也造成傳遞的hop數較多以及每個hop的優先權選擇造成整體的延遲時間較長。

  19. V. CONCLUSIONS • 本篇首先談論到現存的幾個方法中,利用道路拓墣資訊可有效的幫助地理位置路由的效能。 • 接著提出TO-GO路由協定,主要是藉由現存的路由改善機會傳遞時的節點集合,來增加封包傳遞率與改善通道不可靠性問題。 • 而模擬結果顯示在不同通道衰退情況下,TO-GO還是保有相當高的封包傳遞率。

  20. REFERENCES

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