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B.Nagalakshmi1,.D。马纳尔2K拉梅什3
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广播一个特定的无线网络中所有节点的网络来源想传输信息到所有其他节点。当地的广播算法在无线Ad Hoc网络降低了传输但不集中在安全保障和能源效率。隐私威胁和能源效率的主要因素是多次反射无线媒体攻击流量分析和流程跟踪等很容易发起恶意对手由于开放无线介质。这些可以实现与网络编码技术和概率。网络编码遇到攻击,减少传输通过应用编码/混合操作是鼓励在中间节点。我们的目标是实现能源效率,它直接影响电池寿命,因此网络的生命周期。我们讨论了应用网络编码允许实现想法的好处而言,能源效率对广播的问题,并提出了非常简单的算法,使得在实践中实现这些好处。特别是,我们的假设的分析表明,网络编码可以提高性能。我们与实验模拟表明提出的系统将有减少的双重优势的传输增强安全的能源效率。
关键字 |
马奈、网络编码、广播、DominatingsSet相连 |
介绍 |
无线ad hoc网络支持的应用程序,需要=各种设备之间的无线通信不取决于任何基础设施。在临时网络,无线设备只是叫=节点传输范围有限。因此,每个节点可以直接沟通只有那些=其有限的传输范围内。一个节点需要其他节点充当路由器为了与摆脱=广播数据包的目的地范围。广播是一种无线ad hoc网络的基本操作,=在节点传播消息到所有其他节点的网络。广播在ad hoc网络导致更多=挑战比有线网络有两个原因:节点移动性和系统资源不足[1]。由于节点移动模式的多样性,没有=单一优化方案在ad hoc网络的所有情况。基于树的计划,如最小连接=支配集(mcd)[2]是更好的在减少资源消耗低流动性环境。一组=节点形成一个支配组(DS)如果在网络中每个节点集。一套DS称为连接=主导(CDS)如果引起的子图节点连接。另一方面,可以使用任何cd =仅供广播消息集合中的节点都必须前进。 Therefore, the problems of finding the= smallest number of required transmissions and finding a Minimum Connected Dominating Set (MCDS) can= be reduced to each other. Unfortunately, finding a MCDS was proven to be NP hard even when the whole network= topology is known [3], [4]. Williams and Camp [2] divided broadcast methods into four types: simple flooding,= probability based methods, neighbor knowledge based methods and area based methods. When a packet is broadcast= via simple flooding, it is forwarded by every node in the network exactly once. Simple flooding makes sure the= coverage, but it also has the largest forward node set and may cause network congestion and collision.= Simple flooding is the only way to reach the full coverage in high mobility location. That is, the broadcast= packet is assured to be received by every node in the network, providing there is no packet loss created by= collision in the MAC layer. This can be achieved through flooding, in which every node sent out the message after= receiving it for the first time. However, flooding can force a large number of redundant transmissions, which can= result in major waste of constrained resources such as power and bandwidth. In wide-ranging, not every node is= required to transmit the message in order to distribute it to all nodes in the network. Probability scheme and areabased= methods [5] are proposed to solve the so-called broadcast storm problem. In these schemes, each node will estimate its potential input to the overall broadcasting before forwarding a relay packet. If the estimated contribution= is lower than a given threshold, it will not send the packet. These methods generate smaller forward node sets than= simple flooding. Neighbor-knowledge-based methods are based on the following scheme: To avoid flooding the entire= network, a small set of forward nodes is preferred. The challenge is to select a small set of forward nodes in the= absence of global network information. It has been proved that finding the smallest set of forward nodes with= global network information is NP-hard. In the absence of global network information, this problem is even more= challenging. |
启发式方法通常被用来平衡成本收集网络信息和决定=和有效性产生一个小dominatingset相连。邻居知识算法=可以进一步分为neighbor-designating方法和自我修剪方法。neighbor-designating方法[5],=每个节点的转发状态决定于它的邻居。基本上,源节点选择一个部门= 1-hop邻国节点信封2-hop邻国前进。这个转发节点注册是搭载在传输数据包的=。每个节点依次指定自己的转发节点列表。大多数neighbor-designating =使用类似的启发式方法。在多点传送,完成2-hop邻居集必须被覆盖,因为它是独立=任何特定的广播。在主导修剪有限2 -跳邻居集必须被覆盖以=利用路由历史信息;邻居节点也是1-hop之前的访问节点=排除在目前的报道。 An efficient algorithm is proposed, where not only the 1-hop neighbors but also= some of the 2-hop neighbors of the last visited node are excluded from the current set to be covered. In self-pruning,= each node makes its local decision on forwarding status: forwarding or non-forwarding. Although these algorithms= are based on similar ideas, this comparison is not recognized or discussed in depth. Fair comparison of these= algorithms is complicated by the need of in-depth understanding of the effect of the underlying mechanisms, such as= neighborhood information gathering, piggybacking routing history in relay packets, type of priority value to= establish a total order among hosts, etc. Using local information such as k-hop neighborhood= information for a small k, the forward node set is selected during a distributed and local pruning method.= The forward node set can be constructed and maintained through either a proactive process (up-to-date) or a reactive= process (on-the-fly) [6]. In a reactive process, the result at each node can be postponed so that it has higher chance of= becoming a non-forward node by overhearing its neighbors’ forwarding behavior. Different implementations of= probability self- pruning based on k-hop neighborhood information are collected, and their performances are= compared during simulation. |
剩下的纸是组织如下:在章节2和3,我们分析当地广播的力量=算法基于位置信息和动态方法,分别。在第四节中,我们使用解释=概率将启发式方法找到的路径。在第6节,模拟证实了分析结果。=最后,我们在第七节总结本文。 |
使用位置信息 |
在广播算法,基于静态方法,可能想知道是否=使用位置信息可以帮助我们取得一个小启发式因子。一个常数启发式因子不是=实现如果位置信息是可用的。 |
在吴算法[7],分区网络区域成方形细胞。节约能源,在每次算法=选择一个节点在每个细胞活跃的其他节点,并在细胞中睡觉。活动节点的设置必须形成一个= cd为了保持网络连通性和覆盖率。为了保证这一点,该算法[7]=假定每平方单元的边长是R /√5,其中R是无线电传输范围。然而,这是=足以保证连通性,因为一些广场细胞可能不包含任何节点。在一些情况下,=组节点构造通过选择一个节点在每个非空的集合形成一个cd。这些条件可以在价格=放松的选择不止一个常数的节点数量在某些非空的细胞。因此,=结果可以用来扩展工作,一些细胞可能不包含传感器由于失败,一个非=均匀分布的传感器和传感器的流动性。在[8]中,作者使用一个网络密度分区方法设计=广播协议,移动ad hoc网络。处理流动,提出了广播协议[8]=依靠节点的分布与大多数现有的广播协议,经常依靠=通信拓扑的变化。 |
广播使用的动态方法 |
使用动态方法,确定每个节点的状态为“动态”广播包=网络中传播。neighbor-designating广播算法,对于每一个转发节点选择一个子集=邻国传输数据包和自清除算法每个节点确定自己的地位基于=自清除的条件在收到主/几个消息的副本。这是近年来证明自清除的广播算法能够保证完整的交付和常数近似系数=最优解(mcd) [9]。然而,[9]中的算法使用位置信息为了=计划强自清除状态。在前面的小节中,我们观察到的位置信息可以简化的=问题减少广播节点的总数。位置信息可能不是实际在某些=应用程序。如果两个完整的交付和一个常数approx-imation因素能取得位置信息=不是可用的。设计一个广播算法和概率都表明,该算法可以实现完整的交付=和常数启发式只使用连接信息。广播包之前,找到的概率比=最低传输的数据包传输。概率可以通过使用带宽的节点,计算=节点之间的距离和信号长度。估计为每个节点的概率将导致找到准确=路径和最小传输和成本。 |
Algorithm1。提出了概率算法由一个节点执行x |
1:提取id的广播节点和所选节点的接收到的消息 |
2:如果x有广播消息m |
3:拒绝的消息 |
4:如果 |
5:如果x m首次接收消息 |
6:创建和填充列表Listx (m) |
7:检查概率阈值 |
8:如果 |
9:更新列表Listx (m) |
10:删除前广播信息添加到消息的节点 |
11:如果Listx (m)≠0;然后 |
12:从Listx选择id (m),并将它添加到消息 |
13:进度消息(*只更新选中的id如果m已经在队列*) |
14:Listx (m) (* Listx (m) = 0,在这种情况下*) |
15:ifx被选中 |
16:时间表的消息 |
17:更新每个节点的概率值 |
其他18: |
19:从队列中删除消息如果x没有选中任何节点 |
20:如果 |
该算法的研究如下: |
1。X丢弃之前收到的消息m如果播放m。 |
2。如果x是选择转发消息,安排一个广播,从不从队列中删除消息=在未来。然而,x可能更改或删除所选节点的id将消息每次=接收消息的一个新副本和更新Listx (m)。 |
3所示。假设x没有选中该消息转发时间t和Listx (m)变成了空的时间t =每次更新。后来在时间t,它从MAC层中删除消息队列如果消息被=预定之前和仍在队列中。 |
4所示。如果Listx (m)≠0 x从Listx选择一个节点(m)≠0到该消息转发并添加选中的id =节点信息。选择可以做随机或基于标准。例如,x可以选择=最低的节点id或最大电池life-time.5。如果x已经选择向前,= Listx (m) = 0不选择任何节点转发消息。这是唯一的情况下,广播节点=不选择任何邻国转发邮件。 |
概率广播算法 |
一个方向优化neighbor-designating是概率的方法。为了广播,一个节点与概率p =网络广播一条消息,没有成就的可能性概率1−p。=应用渗流理论研究和随机图。相变是依据=选择p, p。一定阈值在一定的密度图和晶格渗流,无限生成=集群突然出现相反的一组有限的集群。无限跨越集群是一个无界的连接元素,如果调换MANET将翻译的非常高的概率存在的一种=网络中任意两个节点之间的路径。 |
概率广播在manet neighbor-based相变的上下文中并没有这样做。=[10]的相反,专注于纯粹基于邻居为了了解性能差异,仅仅是因为=参数模拟现实的MANET环境。结果提供了一个全面的理解从洪水概率=预期的行为。 |
相变是一个现象,系统突然改变状态:系统中=给定参数的微小变化引起系统中一个伟大的转变的全球性能。这突然的转变发生在=一个特定值的电脑称为临界点或临界阈值。下面的电脑系统是在亚临界=阶段全球性能是不存在的。上面的电脑系统在超临界阶段和全球房地产=可能几乎肯定观察。相变是非常合算的观察概率=广播算法在所有已知或拓扑子集[11]。概率算法估计=潜在价值通过使用带宽,传输范围和节点之间的距离。=此类案件中的命题是存在一定概率阈值pc < 1传递的消息几乎=肯定在多次反射达到所有节点广播。广播一个概率p >电脑将不会提供任何=明显改善。 |
网络编码 |
网络编码是一种网络技术传输数据编码和解码=增加网络吞吐量和积累各种传输。传统的传输是解码=目的地。这意味着更少的传输需要传输数据,但这需要更多的处理=中介和终端节点。 |
网络编码是指一项计划,允许一个节点产生输出数据通过混合(即。=计算某些函数),它接收数据。的独家无线媒介呈现=网络编码的特点主要是有用的。例如,网络编码可以实现最低energy-per-bit =无线自组网的多播。除了优化能源效率,基于网络编码=计划只有多项式时间复杂度的np困难障碍突破=传统路由的方法。另一个案例中,最近网络编码已经发展成为一个链路层=增强技术。链路层的网络编码引擎可以伺机混合外向=数据包减少空气中传输。 |
在今天的实际通信网络如互联网和无线网络,信息=交付是由路由,它是在中间路由器存储和转发t h e数据。网络=编码是最近的一个泛化的路由节点可以通过编码生成输出数据(即。,=计算某些函数)之前收到输入数据。正如图1所示,在网络编码,=网络中每个节点可以执行一些计算,而在路由输出消息只能=对接收到的消息的副本。自动、网络编码允许信息在一个节点“混合”。 |
网络编码的潜在优势路由包括资源(例如,频带宽度)效率,=计算效率和健壮性网络力学- ics,网络编码被认为是有用的在=多播流媒体网络,无线网状网络,通讯网络,存储网络文件共享peer-topeer =网络和其他网络,相同的数据需要传输到n的目标节点。=一般拓扑变化发生在对等网络构成了挑战,网络编码技术,因为=它复杂网络同步。在积累,同行可能需要大量的处理时间=试图解码数据。总的来说,大型网络可以增加他们的效率通过使用网络编码,但高=运营成本可能会让他们更少的小型网络。 |
NC和无线通信 |
传送从A到B b1和b2从B到C使用节点作为中继和A和B不在通信范围= (r)如果不计网络编码、4传输需要传输消息从A到B。与网络编码,=只有3传输是必要的 |
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仿真结果 |
广播算法基于概率的设计的动态方法(算法1)=实现完整的交付和一个常数启发式因子最优解不使用位置信息。=图1表明,传播的范围是高当我们使用概率算法更多的数量=比邻居节点指定的算法。在邻居指定算法可能会有机会=数据丢失而广播数据包。所以用概率的方法,它可以减少的数量=传输在传输过程中为了避免数据丢失。 |
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图1将传播范围设置为8 m和不同节点的总数从25到500年。=传输范围和选择的节点总数从一个大区间,以便模拟=封面非常稀疏,非常密集的网络以及网络与大直径。 |
在图2显示了使用概率方法在广播算法的效率提供=从源到目的地的数据包延迟较低比其他算法。 |
结论 |
在本文中,我们探索当地的广播算法的功能减少所需传输的总数=实现完全的交付没有数据丢失。当地的广播算法基于静态方法=不能保证一个小尺寸的cd,如果位置信息是不可用的。在概率的方法,不使用位置信息,可以实现一个常数启发式因子和完整交付=没有包丢失。这种方法更有效降低传输为了继电器=目的地的数据包,提高安全性。这些方法基于动态的方法可以扩展到这样=节点有不同的传输范围或使用拟局部网络建模时单位圆盘图模型。 |
引用 |
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