[논문 리뷰] TDMP-Reliable Target Driven and Mobility Prediction based Routing Protocol in Complex VANET

Mao Ye, Lin Guan외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 09. 02.

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)참고 문헌 66인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 차량 운용 네트워크(VANETs)를 위한 새로운 위치 기반 라우팅 프rotocol인 TDMP를 제안한다. TDMP는 목표 향한 이동 예측과 수신 신호 강도 지수(RSSI) 기반 링크 품질 평가를 통합하여 신뢰성과 효율성을 향상시킨다. 차량의 궤적을 예측하고, 예측된 위치 및 링크 안정성에 기반해 다음 홉 노드를 선택함으로써, GPSR, GyTAR, PGRP 대비 패킷 전달 비율을 21–57% 향상시키고, 종단 간 지연을 13–47% 감소시키며, 평균 홉 수를 17–48% 감소시킨다. 이는 복잡한 도심 및 고속도로 환경에서 검증되었다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존의 위치 기반 라우팅 프rotocol가 고속도로 이동성, 동적 네트워크 구조 및 이질적인 도로 구조에서 겪는 한계를 해결하기 위해.
• 변동성이 큰 교통 상황과 복잡한 도시 환경에서 V2X 통신의 종단 간 연결성과 패킷 전달 신뢰성을 향상시키기 위해.
• 목표 기반 이동 예측과 실시간 링크 품질 평가(RSSI 기반)를 통합한 통합 라우팅 프레임워크를 구축하여 전달 결정을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 이동 예측을 위한 운전자 의도와 목적지를 모델링하기 위해 원천/도착지 수요 행렬을 도입한다.
• RSSI 값을 사용하여 차량 간 링크 안정성을 평가하고, 다음 홉 선택 시 약한 또는 불안정한 연결을 피한다.
• 지역 최대값을 피하고 전달 신뢰성을 향상시키기 위해 굴림 전달 전략과 복구 메커니즘을 융합한 하이브리드 전달 전략을 적용한다.
• GPS 데이터와 내비게이션 의도를 기반으로 한 예측 이동 모델을 활용해 근접한 위치를 초월한 차량 위치를 예측한다.
• 근접도와 링크 품질(RSSI)을 동시에 평가하는 동적 다음 홉 선택 알고리즘을 구현한다.
• 다음 홉에 실패했을 경우, 예측된 위치와 링크 상태를 활용해 복구 메커니즘을 통해 패킷을 재라우팅하여 교란을 최소화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고속도로 이동성과 동적 네트워크 변화가 발생하는 상황에서 VANET의 라우팅 프rotocol는 어떻게 개선되어야 하는가?
• RQ2 목표 기반 이동 예측을 통합할 경우, 복잡한 도시 도로 네트워크에서 라우팅 성능은 얼마나 향상되는가?
• RQ3 RSSI 기반 링크 품질 평가는 고속도로 및 고밀도 차량 환경에서 종단 간 지연과 평균 홉 수를 효과적으로 줄일 수 있는가?
• RQ4 이동 예측과 링크 상태 평가의 조합은 GPSR, GyTAR, PGRP와 같은 기존의 위치 기반 프로토콜에 비해 QoS 지표에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 제안된 TDMP 프로토콜는 이질적인 교통 조건과 복잡한 도로 구조에서 기존 프로토콜보다 어떤 방식으로 뛰어나게 되는가?

주요 결과

• TDMP는 모든 세 가지 시뮬레이션 시나리오에서 GPSR, GyTAR, PGRP 대비 패킷 전달 비율(PDR)을 21–57% 향상시켰다.
• 종단 간 지연(E2ED)은 고밀도 및 복잡한 도시 환경에서 GPSR, GyTAR, PGRP 대비 13–47% 감소했다.
• 예측된 이동성과 RSSI 기반 링크 품질에 기반한 더 정확한 다음 홉 선택으로 인해 평균 홉 수는 17–48% 감소했다.
• 시나리오 1에서 TDMP는 GPSR 대비 57.01% 높은 PDR, GyTAR 대비 47.95% 높은 PDR, PGRP 대비 21.81% 높은 PDR을 기록했다.
• 시나리오 2에서 TDMP의 PDR은 GPSR 대비 53.96% 높고, GyTAR 대비 27.38% 높으며, PGRP 대비 20.90% 높았다. 또한 GPSR 대비 E2ED는 33.76% 감소했다.
• 시나리오 3에서 TDMP는 GPSR 대비 50.02% 높은 PDR, GyTAR 대비 30.52% 높은 PDR, PGRP 대비 21.81% 높은 PDR을 기록하여 복잡한 도시 구조에서의 일관된 우수성을 입증했다.