[論文レビュー] Wireless Mobility Management with Prediction, Delay Reduction and Resource Management in 802.11 Networks

Biju Issac, Khairuddin Ab Hamid+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 8, 2014

IPv6, Mobility, Handover, Networks, Security参考文献 33被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、802.11ネットワークにおける予測型モビリティ管理方式を提案し、移動予測とトラフィックタイプに基づく二段階リソース予約に加え、プロアクティブなスキャン、認証、再接続を組み合わせることで、ハンドオフ遅延を低減する。この手法は、データマイニングと位置追跡を用いた5×5アクセスポイントグリッドにおいて顕著な遅延低減を達成する。

ABSTRACT

In 802.11 wireless infrastructure networks, as the mobile node moves from one access point to another, the active connections will not be badly dropped if the handoff is smooth and if there are sufficient resources reserved in the target access point. In a 5x5 grid of access points, within a 6x6 grid of regions, by location tracking and data mining, we predict the mobility pattern of mobile node with good accuracy. The pre-scanning of mobile nodes, along with pre-authenticating neighbouring access points and pre-reassociation is used to reduce the scan delay, authentication delay and re-association delay respectively. The model implements first stage reservation by using prediction results and does second stage reservation based on the packet content type, so that sufficient resources can be reserved when the mobile node does the handoff to the next access point. The overall mobility management scheme thus reduces the handoff delay. The performance simulations are done to verify the proposed model.

研究の動機と目的

• 移動ノードがアクセスポイント間を移動する際の802.11無線ネットワークにおけるハンドオフ遅延を最小限に抑えること。
• ハンドオフの前にターゲットアクセスポイントでリソースを事前に予約することで、接続の継続性を向上させること。
• グリッド型インfra構造においてノードの移動パターンを予測するために、モビリティ予測とデータマイニングを活用すること。
• 事前処理技術を用いてスキャン、認証、再接続の遅延を低減すること。
• 予測されたモビリティとパケットコンテンツタイプに基づく二段階リソース予約メカニズムを実装すること。

提案手法

• 6×6の領域グリッド上で位置追跡とデータマイニングを用い、5×5アクセスポイントトポロジーにおいて高い精度で移動ノードの移動を予測する。
• 隣接するアクセスポイントの事前スキャンを実施し、ハンドオフ時のスキャン遅延を排除する。
• ターゲットアクセスポイントとの事前認証および事前再接続を実施し、認証および再接続の遅延を低減する。
• データマイニングモデルから得られる予測されたモビリティパターンに基づき、第一段階のリソース予約を実施する。
• パケットコンテンツタイプ（例：リアルタイム対エラスティックトラフィック）に基づき、第二段階のリソース予約を実施し、細分化されたリソース割り当てを実現する。
• 予測とコンテンツに依存するメカニズムを統合し、プロアクティブな行動を調整し、エンドツーエンドのハンドオフ遅延を最小限に抑える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データマイニングと位置追跡を用いた場合、密度の高い802.11ネットワークにおいて移動ノードの移動パターンをどの程度正確に予測できるか？
• RQ2 事前スキャン、事前認証、および事前再接続は、802.11ネットワークにおけるハンドオフ関連遅延をどの程度低減できるか？
• RQ3 予測とトラフィックタイプに基づく二段階リソース予約は、ハンドオフの中断を最小限に抑えるのにどの程度効果的か？
• RQ4 5×5アクセスポイントグリッドにおける本手法の総合的影響は、エンドツーエンドのハンドオフ遅延にどのようなものか？
• RQ5 予測とコンテンツに依存するリソース管理の統合は、ローミング中の接続継続性を向上させることができるか？

主な発見

• 本手法は、プロアクティブなメカニズムによりスキャン、認証、再接続の遅延を排除することで、ハンドオフ遅延を顕著に低減する。
• データマイニングと位置追跡を用いたモビリティ予測は、5×5アクセスポイント配置の6×6領域グリッドにおいて高い精度を達成する。
• 第一段階は予測に基づき、第二段階はパケットコンテンツタイプに基づく二段階リソース予約により、ターゲットアクセスポイントに十分なリソースが確保される。
• 性能シミュレーションにより、本手法の総合的なモビリティ管理メカニズムが、密度の高い802.11環境におけるハンドオフ遅延を効果的に低減することが確認された。
• 予測型モビリティ管理とプロアクティブなリソース割り当ての統合により、より滑らかで信頼性の高いハンドオフが実現される。
• 本手法は、高いユーザー移動性を示すインfra構造に基づく802.11ネットワークにおける実用的導入可能性を示している。