[論文レビュー] Probability Prediction based Reliable Opportunistic (PRO) Routing Algorithm for VANETs

Ning Li, José-Fernán Martí­nez-Ortega+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 24, 2017

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 34被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、車輌Ad Hocネットワーク（VANETs）向けに、受信機における信号対インターフェレンス＋ノイズ比（SINR）およびパケットキュー長（PQL）の変動を予測し、これらの指標の重み付き分散に基づいて車両の利便性を計算する、確率予測に基づく信頼性のあるオポチュニスティック（PRO）ルーティングアルゴリズムを提案する。PROアルゴリズムは、高速移動環境における動的で予測駆動型のリレーデシジョンを可能にすることで、SRPE、ExOR、GPSRルーティングプロトコルと比較して、パケット配信効率、エンドツーエンド遅延、ネットワークスループットにおいて優れた性能を達成する。

ABSTRACT

In the Vehicular ad hoc networks (VANETs), due to the high mobility of vehicles, the network parameters change frequently and the information which the sender maintains may outdate when it wants to transmit data packet to the receiver, so for improving the routing effective, we propose the probability prediction based reliable (PRO) opportunistic routing for VANETs. The PRO routing algorithm can predict the variation of Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR) and packet queue length (PQL) in the receiver. The prediction results are used to determine the utility of each relaying vehicle in the candidate set. The calculation of the vehicle utility is weight based algorithm and the weights are the variances of SINR and PQL of the candidate relaying vehicles. The relaying priority of each relaying vehicle is determined by the value of the utility. By these innovations, the PRO can achieve better routing performance (such as the packet delivery ratio, the end-to-end delay, and the network throughput) than the SRPE, ExOR (street-centric), and GPSR routing algorithms.

研究の動機と目的

• 高速移動環境におけるネットワーク状態の急激な変化により、古くなったルーティング情報が性能を低下させるという課題に対処すること。
• 重要なネットワークパラメータのリアルタイム予測を組み込むことで、オポチュニスティックVANETルーティングにおけるルーティングの信頼性と効率を向上させること。
• 動的で利便性に基づくリレーデバイス選択を通じて、エンドツーエンド遅延を低減し、パケット配信効率を向上させること。
• 予測に基づく信頼性モデリングを通じて、SRPE、ExOR、GPSRといった既存プロトコルを、動的車両環境において凌駆すること。

提案手法

• PROアルゴリズムは、履歴データと統計モデリングを用いて、潜在的受信車両における将来のSINRおよびパケットキュー長（PQL）の変動を予測する。
• 車両の利便性は、予測されたSINRおよびPQLの分散の重み付き関数として計算され、より安定的で信頼性の高いリレーデバイスに高い重みが割り当てられる。
• 利便性関数における重みは、候補となるリレーデバイス間でのSINRおよびPQLの統計的分散から導出され、予測の信頼性を反映する。
• リレーデバイス選択は、より高い利便性スコアを持つ車両を優先することで、最も信頼性が高く安定した経路を通じてデータが転送されるようにする。
• アルゴリズムは、予測駆動型意思決定をオポチュニスティックルーティングフレームワークに統合し、高速移動環境であっても能動的な転送意思決定を可能にする。
• 本手法は、ネットワークダイナミクスおよび利便性計算をモデル化するための13枚の図および38の数式を用いたシミュレーションにより評価されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ネットワークパラメータの予測は、高速移動VANETにおけるルーティング信頼性をどのように向上させるか？
• RQ2 SINRおよびPQL予測の分散は、リレーデバイスの利便性および選択にどのような影響を与えるか？
• RQ3 予測に基づく利便性モデルは、SRPE、ExOR、GPSRといった従来のルーティングプロトコルを凌駕できるか？
• RQ4 予測メトリクスの統合は、エンドツーエンド遅延およびパケット配信効率にどのように影響を与えるか？
• RQ5 リレーデバイス利便性を決定する際のSINRおよびPQL分散の最適な重み付け戦略は何か？

主な発見

• PROアルゴリズムは、予測ベースのリレーデシジョンメカニズムのおかげで、SRPE、ExOR、GPSRよりも高いパケット配信効率を達成する。
• より信頼性が高くタイムリーな転送意思決定のおかげで、PROルーティングにおけるエンドツーエンド遅延が顕著に低減される。
• 動的環境における安定的で高利便性のリレーデバイスの効率的利用のおかげで、PROではネットワークスループットが向上する。
• SINRおよびPQL分散に基づく利便性計算は、急激なトポロジー変化へのルーティングの安定性と適応性を向上させる。
• シミュレーション結果は、PROが配信効率、遅延、スループットを含むすべての主要パフォーマンス指標において、SRPE、ExOR、GPSRを上回ることを示している。
• 予測に基づく重み付けモデルは、古くさいや不安定なチャネル状態の影響を効果的に低減する信頼性の高いリレーデバイスを特定するのに有効である。