[論文レビュー] Optimal Delay-Throughput Trade-offs in Mobile Ad-Hoc Networks: Hybrid Random Walk and One-Dimensional Mobility Models

Lei Ying, R. Srikant|ArXiv.org|May 2, 2007

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 18被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、ハイブリッドランダムウォークおよび一次元移動モデルの下で、移動パターンを活用する共同符号化スケジューリングアルゴリズムを用いて、移動型アドホックネットワークにおける最適な遅延-スループットトレードオフを確立する。主な結果として、高速移動ノードを伴う一次元i.i.d.移動モデルでは、同様の条件下で2次元i.i.d.モデルの√(D/n)スケーリングを上回る√[3](D²/n)スケーリングが達成される。

ABSTRACT

Optimal delay-throughput trade-offs for two-dimensional i.i.d mobility models have been established in [23], where we showed that the optimal trade-offs can be achieved using rate-less codes when the required delay guarantees are sufficient large. In this paper, we extend the results to other mobility models including two-dimensional hybrid random walk model, one-dimensional i.i.d. mobility model and one-dimensional hybrid random walk model. We consider both fast mobiles and slow mobiles, and establish the optimal delay-throughput trade-offs under some conditions. Joint coding-scheduling algorithms are also proposed to achieve the optimal trade-offs.

研究の動機と目的

• 非i.i.d.移動モデル、特にハイブリッドランダムウォークおよび一次元移動モデルの下での移動型アドホックネットワークにおける最適な遅延-スループットトレードオフを特定すること。
• 2次元i.i.d.移動モデルに関する先行研究を、ハイブリッドランダムウォークや一次元移動といったより現実的なマルコフ移動ダイナミクスに拡張すること。
• 指定された遅延および移動条件の下で、導出された最適トレードオフを達成する共同符号化スケジューリングアルゴリズムの開発。
• 特に次元性と速度を含む移動制約が、遅延制約下でのネットワークスループットの根本的限界に与える影響の分析。

提案手法

• i.i.d.モデルで用いられるチェルノフ不等式に代わり、マルコフ移動モデルにおける移動パターンの分析にマルティングル不等式を用いる。
• 2次元ハイブリッド、1次元i.i.d.、1次元ハイブリッドの各移動モデルおよび高速/低速移動の状況に応じた、Joint Coding-Scheduling Algorithms I–IVを提案する。
• 遅延制約下での信頼性の高い配信を保証するため、ブロードキャスト、輸送、受信の3フェーズから成るスーパータイムスロットフレームワークを導入する。
• ノード間の出会い確率P_{i,j}(D,L)の確率的解析を実施。ここでP_{i,j}(D,L)は、距離Lのヒッティング距離を考慮して、Dスロット以内にソースiが宛先jに出会う確率を表す。
• DおよびS（空間分解能パラメータ）に関する異なる移動モデルおよび条件下でのP_{i,j}(D,L)の上界および下界を導出する。
• 集中不等式を適用して、1つのスーパータイムスロットあたりD/50のデータパケットが高確率で配信されることを示し、スループットの収束を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高速および低速移動ノードを伴う2次元ハイブリッドランダムウォーク移動モデルにおける最適な遅延-スループットトレードオフは何か？
• RQ2 一次元i.i.d.移動モデルは、2次元i.i.d.移動モデルと比較して遅延-スループットスケーリングにどのように影響を与えるか？
• RQ3 共同符号化スケジューリングアルゴリズムは、ハイブリッドおよび一次元移動モデルの下で理論的な最適トレードオフを達成できるか？
• RQ4 マルコフ移動モデルにおける最適トレードオフを達成するための遅延Dおよび移動パラメータSに必要な条件は何か？
• RQ5 非i.i.d.移動設定における出会い確率P_{i,j}(D,L)の境界は、実現可能なスループットにどのように制約を加えるか？

主な発見

• 高速移動ノードを伴う2次元ハイブリッドランダムウォークモデルでは、S=o(1)かつD=ω(|log S|/S²)の条件下で、1ソース-デスティネーションペアあたりの最大スループットはO(√(D/n))である。
• 同様の2次元ハイブリッドモデルで低速移動ノードを用いる場合、同様の条件下で最適スループットはO(√[3](D/n))にスケーリングする。
• 高速移動ノードを伴う一次元i.i.d.移動モデルでは、最適スループットが√[3](D²/n)に達し、2次元i.i.d.モデルの√(D/n)スケーリングを上回る。
• 2次元ハイブリッドモデルにおける高速移動条件下で、Joint Coding-Scheduling Algorithm Iは、Dがω((log²n)|log S|/S⁶)かつo(n/log²n)の範囲にある場合に最適スループットを達成する。
• 2次元ハイブリッドモデルにおける低速移動ノードでは、Joint Coding-Scheduling Algorithm IIは、D=ω((log²n)|log S|/S⁶)かつo(n/log²n)の範囲で最適なO(√[3](D/n))スケーリングを達成する。
• 一次元ハイブリッドランダムウォークモデルでは、高速移動ノードに対してJoint Coding-Scheduling Algorithm IIIが、定数倍の要因24WT√[3](1/πΔ²)√[3/2](n)(√[3/2](D)+1)の範囲内でスループットを達成する。低速移動ノードでは、異なるスケーリングを有するAlgorithm IVが適用される。