[論文レビュー] Data Load Balancing In Mobile Ad Hoc Network Using Fuzzy Logic (DBMF)

Abu Sufian, Farhana Sultana+1 more|arXiv (Cornell University)|May 28, 2019

Mobile Ad Hoc Networks参考文献 23被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、移動性、残存エネルギー、パケット損失率を評価することで動的に最適なマルチパスルートを選択する、ファジィ論理に基づくデータロードバランシング方式DBMFを提案する。ファジィ推論によりこれらの3つの指標を統合することで、従来のマルチパスプロトコルと比較して、エンドツーエンド遅延を低減し、スループットを向上させる優れたロードバランシングを実現した。NS-2シミュレーションにおいて、動的で分散型のネットワーク環境下で有効性が検証された。

ABSTRACT

Volume and movement of data rapidly increasing in every type of data communications and networking, and ad hoc networks are not spared from these challenges. Traditional Multipath routing protocols in Mobile Ad-hoc Networks (MANETs) did not focus on data load distribution and balancing as much as required. In this scheme, we have proposed data load distribution and balancing through multiple paths simultaneously. We have considered three important parameters of ad hoc network those are: mobility of node, the energy of node and packet drop rate at a node. This scheme combines these three metrics using fuzzy logic to get the decisive parameter. We have shown improvement of this scheme over similar kind of protocols in NS-2 network simulator.

研究の動機と目的

• 動的で分散型のネットワークにおいて、深刻な問題である複数経路間のデータロード分布の不均衡を是正すること。
• ノードの移動性、残存エネルギー、パケット損失率を意思決定指標として統合することで、ルーティング効率を向上させること。
• 知的な経路選択により、ネットワークの混雑を軽減し、エンドツーエンド遅延とスループットを改善すること。
• 従来のマルチパスプロトコルがロードバランシングを優先しないという限界を克服すること。
• 現実のMANET環境下で、提案手法の有効性をNS-2シミュレーションを用いて検証すること。

提案手法

• DBMF方式は、ノードの移動性、残存エネルギー、および各ノードにおけるパケット損失率という3つの主要なネットワークパラメータを評価するファジィ論理制御器を採用する。
• 各入力パラメータは、正規化された範囲上で定義された所属関数を用いて、言語変数（例：低、中、高）に変換される。
• 入力パラメータの組み合わせを1つの出力、すなわち経路選択スコアにマッピングする27のファジィルールを定義する。
• 出力スコアは重心法を用いて非ファジィ化され、データ送信に最適な経路が決定される。
• 本方式は、リアルタイムのネットワーク状態に基づき、経路選択を動的に更新することで、複数経路間でのロードバランシングを確保する。
• アルゴリズムは、標準的なMANETの移動モデルとトラフィックモデルを用いて、NS-2ネットワークシミュレータで実装および評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モバイルアドホックネットワークにおける複数経路間のデータロードを効果的にバランシングする方法は何か？
• RQ2 ファジィ論理を用いることで、移動性、エネルギー、パケット損失率の指標を統合し、経路選択をどの程度改善できるか？
• RQ3 エンドツーエンド遅延とスループットの観点から、提案されたDBMF方式は従来のマルチパスプロトコルと比べてどの程度優れているか？
• RQ4 動的ネットワーク状態は、MANETにおけるロード分布と経路の信頼性にどのような影響を及ぼすか？
• RQ5 ファジィ推論に基づくハイブリッド指標は、混雑を軽減し、モバイルネットワークにおけるQoSを向上させることができるか？

主な発見

• DBMFは、リアルタイムのネットワーク状態に基づく経路選択最適化により、従来のマルチパスプロトコルと比較してエンドツーエンド遅延を顕著に低減した。
• 本方式は、複数経路にトラフィックを効果的に分散させることで、ネットワークスループットを向上させ、特定の経路への混雑を最小限に抑えた。
• ファジィ論理の統合により、高い移動性や変動するエネルギーレベル下でも、適応的で頑健な経路選択が可能となった。
• シミュレーション結果から、ネットワーク全体における負荷分散のバランスが取れたことで、パケット損失率が顕著に低下した。
• 動的MANET環境下でも、データ送信の安定性と公平性の観点から、既存プロトコルを上回る性能を示した。
• ファジィ推論システムは、複雑で曖昧なネットワーク指標を、最小限の計算オーバーヘッドで実行可能なルーティング意思決定に効果的に変換した。