[논문 리뷰] Data Load Balancing In Mobile Ad Hoc Network Using Fuzzy Logic (DBMF)

Abu Sufian, Farhana Sultana외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 28.

Mobile Ad Hoc Networks참고 문헌 23인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 이동성, 잔류 에너지 및 패킷 유실률을 평가하여 동적으로 최적의 다중경로를 선택함으로써 모바일 애드혹 네트워크(MANETs)에서 데이터 로드 밸런싱을 수행하는 퍼지 논리 기반의 DBMF를 제안한다. 이 세 가지 지표를 퍼지 추론를 통해 융합함으로써 DBMF는 기존의 다중경로 프로토콜에 비해 뛰어난 로드 밸런싱 성능을 달성하여 네트워크 시뮬레이션 환경에서 엔드 투 엔드 지연을 감소시키고 대역폭을 향상시킨다.

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.

연구 동기 및 목표

• 동적이고 분산된 네트워크에서 중요한 문제인 MANET의 여러 경로 간 데이터 로드 분포의 불균형을 해결하기 위해.
• 노드 이동성, 잔류 에너지 및 패킷 유실률을 의사결정 지표로 통합하여 라우팅 효율성을 향상시키기 위해.
• 지능적인 경로 선택을 통해 네트워크 혼잡도를 감소시키고 엔드 투 엔드 지연 및 대역폭을 향상시키기 위해.
• 기존의 다중경로 프로토콜이 로드 밸런싱을 우선시하지 않는 한계를 극복하기 위해.
• 실제 MANET 환경 조건에서의 NS-2 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• DBMF 기법은 각 노드의 세 가지 핵심 네트워크 파라미터인 노드 이동성, 잔류 에너지 및 패킷 유실률을 평가하기 위해 퍼지 논리 제어기를 사용한다.
• 각 입력 파라미터는 정규화된 범위 위에서 정의된 소속도 함수를 사용하여 언어 변수(예: 낮음, 보통, 높음)로 매핑된다.
• 입력 파라미터의 조합을 단일 출력인 경로 선택 점수로 매핑하기 위해 총 27개의 퍼지 규칙를 정의한다.
• 출력 점수는 중심의 무게 중심 방법을 사용하여 비퍼지화되어 데이터 전송을 위한 최적의 경로를 결정한다.
• 이 기법은 실시간 네트워크 상태에 따라 경로 선택을 동적으로 갱신하여 여러 경로 간 로드 밸런싱을 보장한다.
• 알고리즘은 표준 MANET 이동성 및 트래픽 모델을 사용하여 NS-2 네트워크 시뮬레이터에서 구현 및 평가되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 이동성 애드혹 네트워크에서 여러 경로 간에 데이터 로드를 효과적으로 밸런싱할 수 있는가?
• RQ2 퍼지 논리가 이동성, 에너지 및 패킷 손실 지표를 통합함으로써 경로 선택을 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 엔드 투 엔드 지연 및 대역폭 측면에서 제안된 DBMF 기법은 기존의 다중경로 프로토콜에 비해 어떻게 비교되는가?
• RQ4 동적 네트워크 조건이 MANET에서 로드 분포 및 경로 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 퍼지 추론 기반의 하이브리드 지표는 혼잡도를 감소시키고 이동 네트워크에서 QoS를 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• DBMF는 실시간 네트워크 상태를 기반으로 한 경로 선택 최적화를 통해 기존의 다중경로 프로토콜에 비해 엔드 투 엔드 지연을 크게 감소시킨다.
• 이 기법은 여러 경로를 통해 트래픽을 효과적으로 분산시켜 단일 경로에 대한 혼잡도를 최소화함으로써 네트워크 대역폭을 향상시킨다.
• 퍼지 논리의 통합은 고도의 이동성과 다양한 에너지 수준 조건에서도 적응적이고 강력한 경로 선택을 가능하게 한다.
• 시뮬레이션 결과는 네트워크 전반에 걸친 균형 잡힌 로드 분포로 인해 패킷 유실률이 유의미하게 감소한 것으로 나타났다.
• 다이나믹한 MANET 조건에서 기존 프로토콜에 비해 안정성과 데이터 전송의 공정성 측면에서 본 논문에서 제안된 방법이 뛰어난 성능을 보였다.
• 퍼지 추론 시스템은 복잡하고 모호한 네트워크 지표를 최소한의 계산 오버헤드로도 실질적인 라우팅 결정으로 성공적으로 변환하였다.