[論文レビュー] TDMP-Reliable Target Driven and Mobility Prediction based Routing Protocol in Complex VANET

Mao Ye, Lin Guan+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 2, 2020

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 66被引用数 18

ひとこと要約

本稿では、ターゲット指向の移動予測と受信信号強度インジケータ（RSSI）に基づくリンク品質推定を統合することで、信頼性と効率性を向上させる、VANET向けの新しい位置ベースルーティングプロトコルであるTDMPを提案する。車両の軌道を予測し、次ホップノードを予測位置とリンク安定性の両方を基に選択することで、GPSR、GyTAR、PGRPと比較して、パケット配信率を21–57%向上させ、エンドツーエンド遅延を13–47%削減し、平均ホップ数を17–48%削減した。これは、複雑な都市部および高速道路環境下で実証された。

ABSTRACT

Vehicle-to-everything (V2X) communication in the vehicular ad hoc network (VANET), an infrastructure-free mechanism, has emerged as a crucial component in the advanced Intelligent Transport System (ITS) for special information transmission and inter-vehicular communications. One of the main research challenges in VANET is the design and implementation of network routing protocols which manage to trigger V2X communication with the reliable end-to-end connectivity and efficient packet transmission. The organically changing nature of road transport vehicles poses a significant threat to VANET with respect to the accuracy and reliability of packet delivery. Therefore, a position-based routing protocol tends to be the predominant method in VANET as they overcome rapid changes in vehicle movements effectively. However, existing routing protocols have some limitations such as (i) inaccurate in high dynamic network topology, (ii) defective link-state estimation (iii) poor movement prediction in heterogeneous road layouts. In this paper, a target-driven and mobility prediction (TDMP) based routing protocol is therefore developed for high-speed mobility and dynamic topology of vehicles, fluctuant traffic flow and diverse road layouts in VANET. The primary idea in TDMP is that the destination target of a driver is included in the mobility prediction to assist the implementation of the routing protocol. Compared to existing geographic routing protocols which mainly greedily forward the packet to the next-hop based on its current position and partial road layout, TDMP is developed to enhance the packet transmission with the consideration of the estimation of inter-vehicles link status, and the prediction of vehicle positions dynamically in fluctuant mobility and global road layout.

研究の動機と目的

• 高移動性、動的トポロジー、多様な道路構造が特徴のVANETにおける既存の位置ベースルーティングプロトコルの限界を是正すること。
• 変動する交通状況や複雑な都市部環境下でも、V2X通信におけるエンドツーエンド接続性とパケット配信の信頼性を向上させること。
• ターゲット指向の移動予測とリアルタイムのリンク品質推定（RSSIを用いて）を統合した包括的なルーティングフレームワークを構築し、より優れたフォワーディング意思決定を実現すること。

提案手法

• ドライバーの意思と目的地をモデル化するためのオリジナル/宛先要請行列を導入し、移動予測を実現する。
• RSSI値を用いて車両間リンクの安定性を推定し、次ホップ選定時に弱いまたは不安定な接続を回避する。
• 局所的最大値を回避し、配信信頼性を向上させるために、グリーディフォワーディングと回復メカニズムを組み合わせたハイブリッドフォワーディング戦略を適用する。
• GPSデータとナビゲーション意図に基づく予測的移動モデルを用い、即時の近接領域を超えた車両位置を予測する。
• 到着地点への近接性とリンク品質（RSSI）を同時に評価する動的次ホップ選定アルゴリズムを実装する。
• 次ホップが失敗した際に、予測位置とリンク状態を用いて障害を最小限に抑える再ルーティングメカニズムを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 VANETにおけるルーティングプロトコルは、高密度な車両移動と動的トポロジーの変化下でも、高いパケット配信率を維持できるようにどのように改善できるか？
• RQ2 ターゲット指向の移動予測を統合することで、複雑な都市部道路網におけるルーティング性能はどの程度向上するか？
• RQ3 RSSIに基づくリンク品質推定は、高速で高密度な車両環境下でエンドツーエンド遅延と平均ホップ数を効果的に低減できるか？
• RQ4 移動予測とリンク状態推定の組み合わせは、GPSR、GyTAR、PGRPといった従来の位置ベースプロトコルと比較して、QoS指標においてどのように優れているか？
• RQ5 本稿で提案するTDMPプロトコルは、多様な交通状況と複雑な道路構造下で、既存プロトコルをどの程度上回るか？

主な発見

• TDMPは、すべての3つのシミュレーションシナリオにおいて、GPSR、GyTAR、PGRPと比較してパケット配信率（PDR）を21–57%向上させた。
• エンドツーエンド遅延（E2ED）は、特に高密度かつ複雑な都市部環境下で、GPSR、GyTAR、PGRPと比較して13–47%削減された。
• 予測された移動とRSSIに基づくリンク品質に裏付けられたより正確な次ホップ選定のおかげで、平均ホップ数は17–48%削減された。
• シナリオ1では、TDMPはGPSRに比べて57.01%高いPDRを達成し、GyTARに比べて47.95%高く、PGRPに比べて21.81%高いPDRを記録した。
• シナリオ2では、TDMPのPDRはGPSRに比べて53.96%高く、GyTARに比べて27.38%高く、PGRPに比べて20.90%高いPDRを達成した。また、GPSRと比較してE2EDは33.76%低減した。
• シナリオ3では、TDMPはGPSRに比べて50.02%高いPDR、GyTARに比べて30.52%高いPDR、PGRPに比べて21.81%高いPDRを達成し、複雑な都市部構造下でも一貫した優位性を示した。