Dù MAODV có độ trễ cao hơn so với STM và PUMA, tuy nhiên mức chênh lệch là không đáng kế, và độ trễ của các 3 giao thức đều ở mức thấp, nghĩa là rất tốt.
6.4.2 Độ trễ trung bình theo số nút phát
Hình 33: Biểu đồ độ trễ theo số nút phát
Độ trễ theo số nút phát của giao thức STM cao hơn so với MAODV và PUMA, do STM duy trì hình trạng mạng theo cơ chế Link State, do đó trong phạm vi phát sóng, chừng nào liên kết chƣa bị đứt gãy thì STM sẽ không thực thi sửa lại hình trạng. Điều này dẫn đến 2 nút hàng xóm có thể ở rất xa nhau,
nhƣng vẫn truyền dữ liệu qua nhau, thay vì truyền đến nút hàng xóm gần đến. Dù sao sự chênh lệch độ trễ cũng không quá lớn, so với tổng thời gian thực thi giải thuật.
6.5 Đánh giá tỉ lệ phụ tải
Công thức tính tỉ lệ phụ tải
Công thức này đánh giá tỉ lệ số gói tin gửi đi so với số gói tin nhận đƣợc, mà không phân biệt gói tin gửi đi là gói tin điều khiển hay gói dữ liệu. Tỉ lệ này càng nhỏ, thì hiệu năng sử dụng mạng càng cao.
6.5.1 Đánh giá tỉ lệ phụ tải theo thời gian và số nút tham gia
Hình 34: Biểu đồ tỉ lệ phụ tải theo thời gian và số nút tham gia
Biểu đồ cho thấy STM có tỉ lệ phụ tải thấp hơn so với PUMA và AODV, đặc biệt khi số nút tham gia càng tăng. Điều này minh họa rõ nét tính tối ƣu của tổng chi phí thông điệp O(V) đáp ứng cho mỗi thay đổi hình trạng mạng.
6.5.2 Đánh giá tỉ lệ phụ tải theo tốc độ nút và số nút phát
Hình 35: Biểu đồ tỉ lệ phụ tải theo tốc độ nút và số nút phát
Trong khi đó, biểu đồ phụ tải theo số nút và tốc độ nút cho thấy STM không còn duy trì ƣu thế tốt khi tốc độ nút thay đổi và mật độ gói tin broadcast trong mạng tăng lên. Khi tốc độ nút tăng, sự thay đổi hình trạng mạng diễn ra thƣờng xuyên hơn, do đó STM chƣa kịp đáp ứng xong, hoặc vừa kịp đáp ứng thì mạng lại thay đổi hình trạng. Giao thức dựa theo lƣới nhƣ PUMA duy trì ƣu thế tốt hơn, do có nhiều đƣờng nối 2 nút khác nhau lại với nhau, do đó hình trạng mạng vẫn duy trì trạng thái kết nối liên tục, dù có một số liên kết bị đứt gãy.
6.6 Đánh giá trung bình số gói tin điều khiển
Công thức tính số gói tin điều khiển trung bình:
Giá trị trung bình số gói tin điều khiển đại diện cho số gói tin mà mỗi nút thuộc nhóm đa phát vào mạng trong một giây. Giá trị này càng nhỏ, thì phụ phí để điều khiển đƣờng truyền mạng càng nhỏ.
Hình 36: Biểu đồ trung bình thông điệp điều khiển theo thời gian và số nút
Biểu đồ cho thấy số gói tin điều khiển trung bình của giao thức STM thấp hơn PUMA và tốt hơn rất nhiều so với MAODV. Trung bình số gói tin điều khiển trung bình của giao thức STM xấp xỉ bằng ½ chỉ số của giao thức PUMA, trong cùng điều kiện mô phỏng. STM và PUMA tốt hơn hẳn so với MAODV là do cơ chế truyền gói tin điều khiển của các giao thức này, thay vì MAODV dựa và các gói tin unicast giống nhƣ AODV, thì STM và PUMA dựa vào các gói tin broadcast, do đó chỉ phát đi 1 gói tin điều khiển nhƣng có thể nhiều nút hàng xóm cùng nhận đƣợc, do đó giảm thiểu chi phí gửi gói tin điều khiển.
6.6 Nhận xét
Giao thức STM dựa theo cây có các hiệu năng về tốc độ truyền phát thành công và tỉ lệ lỗi tƣơng đƣơng với các giao thức tƣơng tự nhƣ PUMA và MAODV. Tuy nhiên phụ phí đƣờng truyền thấp hơn, do áp dụng giải thuật bảo trì tối ƣu với tổng chi phí thông điệp là nhỏ nhất. Với các kết quả đạt đƣợc, STM chứng minh rằng một giao thức dựa theo cây cũng có thể đạt đƣợc tỉ lệ truyền và độ trễ tốt tƣơng đƣơng với các giao thức dựa theo lƣới, nếu giao thức có thể đáp ứng đƣợc sự thay đổi mạng kịp thời với tổng chi phí thông điệp là nhỏ nhất, dẫn đến tổng chi phí thời gian cũng đƣợc giảm thiểu. Do STM sử dụng cơ chế broadcast để phát gói tin, nếu môi trƣờng mạng có mật độ truyền phát dày đặc thì dễ dẫn đến các gói tin broadcast bị xung đột. STM sử dụng phù hợp với các mạng động tƣơng đối “yên tĩnh” hoặc/và có số lƣợng thành viên khá lớn.
CHƢƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO THEO
6.1 Kết luận
Luận văn đã trình bày một cách có hệ thống các vấn đề liên quan đến mạng MANET, đa phát và nghiên cứu các tƣ tƣởng xây dựng định tuyến và định tuyến đa phát cho mạng MANET, đồng thời nghiên cứu theo hƣớng xây dựng cây chia sẻ để bảo trì hình trạng mạng MANET, đảm bảo định tuyến đa phát thông suốt. Trên nền tảng kiến thức lĩnh hội đƣợc, luận văn tìm hiểu kĩ tƣ tƣởng và đặc điểm kĩ thuật cũng nhƣ cách thức thực hiện của các giải thuật tốt nhất về mặt hiệu năng và tối ƣu về chi phí. Từ đó, luận văn đào sâu nghiên cứu, đƣa ra cải tiến giúp các giải thuật thực hiện dễ dàng hơn mà không là mất đi tính đúng đắn của giao thức, đồng thời vẫn đảm bảo về mặt hiệu năng và chi phí. Ngoài ra, do đặc thù của cơ chế đa phát trong mạng MANET, các giải thuật tối ƣu đã đào sâu tìm hiểu không phải lúc nào cũng thể hiện đƣợc tính vƣợt trội khi áp dụng vào định tuyến đa phát trong mạng MANET. Vì thế, luận văn đề xuất một giải pháp mới, kế thừa và mở rộng giải thuật hiện tại để có thể áp dụng vào định tuyến đa phát một cách tốt hơn.
Để chứng minh đƣợc tính đúng đắn của cải tiến và giải pháp, bên cạnh các chứng minh bằng toán học, luận văn cũng đã cài đặt thành công mã nguồn của các cải tiến, sau đó tiến hành kiểm nghiệm trên công cụ mô phỏng và đánh giá hiệu năng thực tế của giải thuật cải tiến so với các giải thuật phổ biến tƣơng tự. Kết quả đánh giá thực tế một lần nữa chứng minh đƣợc tính đúng đắn của giải thuật, phù hợp với các tính toán lí thuyết.
Giải pháp đề xuất trong luận văn có nhiều tính ứng dụng thực tiễn trong các mạng đa phát với số lƣợng thành viên lớn và cần tính ổn định lâu dài. Với mã nguồn đã cài đặt thành công và chia sẻ cho cộng đồng, hi vọng rằng giải pháp sẽ đóng góp thêm một lựa chọn cho các nhà nghiên cứu phát triển, để cùng nhau giải quyết hoàn tất bài toán đa phát trong mạng MANET, biến nó thành chuẩn công nghiệp đƣợc sử dụng rộng rãi trong thực tế.
6.2 Hƣớng nghiên cứu tiếp theo
Cải tiến đề xuất trong luận văn, cũng nhƣ giải pháp gốc, tuy đảm bảo duy trì tính tối ƣu về chi phí thông điệp, nhƣng không có đảm bảo nhất định về tính tối ƣu của hình trạng mạng, mà chỉ ở mức “cố gắng tối đa”. Có nhiều xu hƣớng có thể cải thiện vấn đề này, trong đó có hai hƣớng dễ nhận thấy:
Một là, bổ sung thêm tính năng dự đoán tƣơng đối sự đứt gãy của liên kết. Mỗi nút mạng lƣu thông tin về di chuyển của mỗi nút hàng xóm, bằng cách đo đạc chênh lệch khoảng cách trong một thời gian nhất định, từ đó tính ra vận tốc góc tƣơng đối của nút (có bù trừ vận tốc di chuyển của chính nút hiện tại), từ đó đƣa ra mô hình ƣớc lƣợng khoảng cách tại một thời điểm ở tƣơng lai gần. Với phạm vi phát sóng đƣợc biết trƣớc, mỗi nút sẽ có đƣợc thông tin dự đoán tại thời điểm nào liên kết sẽ bị đứt gãy (có khoảng cách lớn hơn phạm vi phát sóng của nút), từ đó thực hiện tìm kiếm liên kết thay thế trƣớc khi liên kết hiện tại bị đứt gãy thực sự. Hiện tại có một số nghiên cứu đi theo hƣớng này, ví dụ nhƣ [20].
Hai là, xây dựng cây khung đa phát trên cơ sở cây khung Steiner. Bài toán cây khung Steiner là bài toán phù hợp nhất cho cây khung đa phát, nhƣng đó là bài toán NP-Complete, không thể có lời giải tuyệt đối trong thời gian đa thức, mà chỉ có đƣa ra hƣớng tiếp cận tham lam để đƣa ra xấp xỉ lời giải. Một trong những cải tiến của giải thuật OMST cải tiến cũng nhƣ STM là đƣa ra tiêu chí tìm kiếm sao cho các mảnh thực hiện chiến thuật tham lam xấp xỉ gần với cây khung Steiner nhất có thể đƣợc. Các nghiên cứu về vấn đề này đƣợc trình bày ở [21] và một số tham chiếu liên quan, cung cấp nhiều thông tin có giá trị để áp dụng cho vấn đề bảo trì cây khung tối ƣu cho mạng đa phát, để xây dựng giải pháp bảo trì không chỉ tối ƣu về chi phí thông điệp mà còn tối ƣu về hiệu năng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]I. Chlamtac,M.Conti,J.Liu, Mobile ad hoc networking: imperatives and
challenges, Ad-Hoc Networks Journal 1 (Inaugural Issue, 1) (2003).
[2]B. Kaliaperumal, A. Ebenezer, Jeyakumar, "Adaptive core-based scalable
multicasting networks", INDICON, 2005 Annual IEEE (December 2005). pp. 198-202.
[3]The Network Simulator - ns-2: http://www.isi.edu/nsnam/ns/
[4]James F. Kurose and Keith W. Ross: Computer Networking; A Top-
Down Approach Featuring the Internet.
[5]C.-K. Toh, Ad Hoc Mobile Wireless Networks: Protocols andSystems,
Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA, 2002.
[6]C. Perkins, Ad-Hoc Networking, Addison-Wesley, Reading, Mass, USA,
2000.
[7]Stojmenovi´c, Ed., Handbook of Wireless Networks and Mobile
Computing, John Wiley & Sons, New York, NY, USA, 2002.
[8]C. S. R. Murthy and B. S. Manoj, Ad Hoc Wireless Networks:
Architectures and Protocols, Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, USA, 2004.
[9]E. Royer and C. Perkins, “Multicast operation of the ad hoc on-demand
distance vector routing protocol,” in Proceedings of Mobicom, August
1999.
[10]Sung-Ju Lee, William Su, and Mario Gerla, "On-demand multicast
routing protocol (ODMRP) for ad hoc networks", Internet Draft, draft- ietfmanet-odmrp-02.txt, 2000
[11]Robert G. Gallager, Pierre A. Humblet, and P. M. Spira, “A distributed
algorithm for minimum-weight spanning trees,” ACM Transactions on Programming Languages and Systems, vol. 5, no. 1, pp. 66–77, January 1983..
[12]Baruch Awerbuch, Israel Cidon, Shay Kutten: Optimal maintenance of a spanning tree, J. ACM 55(4), 2008
[13]R.Vaishampayan and J.J.Garcia-Luna-Aceves, "Efficient and robust
multicast routing in mobile ad hoc networks", IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Systems, pp. 304-313, 2004
[14]Yehuda Afek, Baruch Awerbuch, Eli Gafni, "Applying static network
protocols to dynamic networks," focs, pp.358-370, 28th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS 1987), 1987
[15]Yehuda Afek and EliGafni, End-to-end communication in unreliable
networks,Pro-ceedings of ACM PODC pages 131–148,1988
[16]Edsger W. Dijkstra and C. S. Scholten, Termination detection for
diffusing computations, 1980, Inf. Proc. Letter 11, pages 1-4.
[17]Pierre A. Humblet, An adaptive distributed Dijkstra shortest path
algorithm, 1991.
[18] PUMA sourcecode for NS2, http://sourceforge.net/projects/puma-adhoc
[19] MAODV sourcecode for NS2, http://kunz-pc.sce.carleton.ca
[20] Yufang Zhu, Pro-Active Connection Maintenance In Aodv And Maodv
(2002)
[21] Gatani, L., Re, G. L., e Gaglio, S. (2006). An efficient distributed
algorithm for generating and updating multicast trees. Parallel computing, 32(11–12):777–793