Vì thông tin các gói “không mới lạ” không ảnh hưởng tới việc truyền thông tin của các gói “mới lạ”, nên mỗi node có thể truyền tự do tới tất các cạnh đi ra của nó mà không phải biết liệu thông tin nó truyền có là mới lạ đối với các hàng xóm của nó không. Điều này cho phép hệ thống được phân tán hoàn toàn. Không cần node nào hoặc không cần một thiết bị nào biết topo toàn cục, sự tồn tại của các vòng hoặc các luồng, hoặc thậm chí là các hướng ngược và xuôi. Thay vào đó, mỗi node có thể truyền tự do tới tất cả các cạnh ra của nó và nhận trên tất cả các cạnh vào. Điều này là lý tưởng đối với các mạng ad hoc hoặc các hệ thống quảng bá cần tối thiểu hóa vấn đề quản lý và điều khiển thông tin.
4.2 Thiết kế liên tầng kinh nghiệm nối routing và điều khiển năng lượng lượng
Trong phần này, đầu tiên luận văn đưa ra kết quả lý thuyết chính về dung lượng thông lượng của các mạng không dây. Sau đó, luận văn đưa ra tổng quan về các độ đo mà phương pháp liên tầng kinh nghiệm sử dụng trong luận văn.
4.2.1 Định luật dung lượng
Công thức của cận trên của dung lượng băng thông trong một mạng gồm n node, với n node gửi và n node nhận được đưa ra bởi Gupta và các cộng sự. Họ đã chứng minh rằng dung lượng trung bình của dữ liệu là
nLr AR r) 162 ( (1)
Với A là độ lớn vùng của mạng, L là khoảng cách trung bình giữa các cặp nguồn-đích, n là số các node trong mạng và việc truyền có thể lên tới R bit/s. Phạm vi truyền thông chung cho tất cả các node là r. Tham số thể hiện sự ảnh hưởng của nhiễu trong mạng. Công thức (1) có thể nói theo cách trực quan như sau: để đạt được dung lượng thông lượng cao, tốc độ truyền phải lớn nhất và độ nhiễu phát sinh bởi các gói tin gửi đi là nhỏ nhất.
4.2.2 Độ đo tốc độ truyền
Tốc độ truyền R và dung lượng mạng tỉ lệ thuận với nhau; vì vậy, bằng việc tối đa hóa R, thông lượng sẽ tăng lên. Trong phương pháp đề xuất, độ đo tốc độ là tốc độ truyền thông mà card không dây có thể hỗ trợ. Ví dụ nếu giao diện 802.11b được sử dụng, các tốc độ truyền có thể là 11Mbps, 5.5Mbps, 2Mbps và 1Mbps.
Việc truyền với các tốc độ dữ liệu cao có nhược điểm là năng lượng cần thiết cho việc truyền sẽ cao hơn, vì năng lượng nhỏ nhất cần thiết để giải mã đúng tín hiệu sẽ cao hơn. Tuy nhiên, vì kênh bận trong một khoảng thời gian nhỏ hơn nên các node khác có thể truyền được nhiều hơn và thông lượng tăng lên.
Giá về mặt tốc độ dữ liệu R của một đường đi có thể được định nghĩa như sau:
R(Path) = Path j i j i R (, ) , ] min[ (2)
với Ri,j là tốc độ truyền dữ liệu thô trên link từ i tới j. Dựa vào hàm min có thể tránh các đường có liên kết thắt cổ chai, nghĩa là các liên kết có tốc độ dữ liệu thấp sẽ làm tăng giá của toàn bộ đường đi.
4.2.3 Độ đo nhiễu
Phạm vi truyền r có tỉ lệ nghịch với thông lượng. Điều này có là vì các hàng xóm không là các node nhận sẽ xem tín hiệu là nhiễu. Những node này không làm bất kỳ hành động nào trong suốt thời gian truyền. Để ảnh hưởng ít nhất có thể lên các node, phạm vi truyền thông phải được rút ngắn bằng cách giảm năng lượng.
Để ước lượng đúng nhiễu phát sinh trong toàn bộ hàng xóm, cần phải biết năng lượng của mối hàng xóm. Một phương pháp như vậy sẽ mất thời gian và đắt về mặt tài nguyên, vì vậy mỗi hàng xóm cần phải thăm dò để lấy phản hồi. Do đó, luận văn sử dụng mô hình bộ ước lượng chỉ số xu hướng nhiễu – để dự báo nhiễu phát sinh trong suốt quá trình truyền gói dữ liệu, chỉ dựa trên các tham số cục bộ.
Các tham số cục bộ mà chỉ số xu hướng được định nghĩa trên đó là mức năng lượng truyền P và số hàng xóm N có thể tới được với một mức năng lượng nhất định. Số các hàng xóm cũng là hàm của mức năng lượng. Việc mở rộng vùng bao phủ khi mức năng lượng tăng lên làm cho số các node có thể tới được cũng tăng lên. Do đó, có thể xem chỉ số xu hướng nhiễu chỉ phụ thuộc vào mức năng lượng P được sử dụng để truyền.
Chỉ số xu hướng I(P) được định nghĩa như sau:
2 2 max 2 max max ( ) ( ) ( ) 2 P P N P I P N P P (3) với N(Pmax) là số hàng xóm lớn nhất, nghĩa là tất cả các node tới được với mức năng lượng cực đại Pmax và tốc độ truyền thấp nhất. là một nhân tố hiệu chỉnh vô hướng cần thiết để phân biệt các node sử dụng năng lượng truyền cực đại nhưng có số hàng xóm khác nhau. Cố định nhân tố này tới một giá trị lớn hơn hoặc bằng 1 là điều kiện đủ để tạo ra sự khác biệt.
Bộ đánh giá này không đưa ra một ước lượng nhiễu về Watt, nhưng nó cũng thực hiện chức năng tương tự. Hai thuộc tính quan trọng nhất mà chỉ số xu hướng đưa ra so với hiện tượng nhiễu thực là:
Mức năng lượng nhỏ hơn, độ nhiễu đưa ra nhỏ hơn, giả sử rằng số các hàng xóm N là hằng số, nghĩa là P1, P2 với P1 <P2 và N(P1) = N(P2) chúng ta phải có I(P1) < I(P2).
Mức nhiễu giảm đi theo số các hàng xóm, giả sử rằng mức năng lượng là hằng số, nghĩa là N1(P), N2(P) với N1(P) < N2(P) chúng ta phải có I1(P) <
I2(P).
Trong khi thuộc tính thứ nhất thuộc về trực giác, thuộc tính thứ hai cần giải thích rõ hơn. Thuộc tính thứ hai thể hiện rằng nhiễu không chỉ là một vấn đề trong việc sử dụng năng lượng mà còn phụ thuộc vào hàng xóm.
Rất quan trọng để chú ý rằng dạng đặc biệt của định nghĩa ở trên được thiết kế để có các giá trị tuyến tính. Từ định nghĩa ta có: 0 ≤ I(P) < 1. Hơn nữa, chỉ số kết quả là vô hướng.
Giá của một đường đi về mặt chỉ số xu hướng được cho bởi công thức:
I(Path) = i j Path j i j i P I ) , ( , , ( ) (4)
Với Ii,j(Pi,j) là chỉ số xu hướng của nhiễu phát sinh để gửi một gói tin từ node i
tới node j với năng lượng Pi,j. Hàm ước lượng xu hướng đưa ra trong công thức (3) có ưu điểm là nó không yêu cầu bất cứ phản hồi nào từ các hàng xóm. Hơn nữa, nó độc lập với traffic, vì dự đoán chỉ thay đổi nếu topo thay đổi.
4.2.4 PER (Packet Error Rate – tốc độ lỗi gói tin)
Sự mất mát gói dữ liệu vì kênh vật lý có ảnh hưởng lớn tới thông lượng. Luận văn sử dụng ước lượng PER, dựa trên việc lấy mẫu SNR, như một độ đo thứ ba. Việc sử dụng các liên kết có PER thấp cho phép thuật toán chọn đường đi cung cấp một mức tin cậy nhất định, vì vậy việc truyền dữ liệu sẽ hiệu quả hơn. Hơn nữa, các liên kết với PER thấp hơn phát sinh một số lượng truyền lại thấp hơn, có nghĩa là làm giảm nhiễu trong mạng.
Ước lượng PER là một độ đo phụ thuộc traffic. Thực vậy, nó dựa trên phản hồi SNR, SNR rất nhạy với sự thay đổi của điều kiện traffic. Tải traffic tăng lên dẫn tới việc tăng nhiễu, giảm SNR. Định nghĩa PER dọc theo một đường đi (để đơn giản giả sử rằng độ mất mát gói tin PER(i,j) là độc lập với mỗi liên kết i, j) như sau:
PER(Path) = 1 - Path j i j i PER ) , ( )) , ( 1 ( (5)
với PER(i,j) là tốc độ lỗi gói tin khi truyền từ node i tới node j, với mức năng lượng được quyết định bởi node i.
4.2.5 Điều khiển năng lượng Phân lớp hàng xóm Phân lớp hàng xóm
Để tìm năng lượng truyền tối ưu, mỗi node phải khảo sát các hàng xóm của nó để biết điều kiện trạng thái của mỗi liên kết. Sự định nghĩa đơn giản là một liên kết trực tiếp tồn tại giữa hai thiết bị radio khi chúng có thể liên kết trực tiếp với nhau thì không đủ trong ngữ cảnh WMN. Trong ngữ cảnh radio, các giao diện có thể thay đổi năng lượng truyền và có thể truyền ở các tốc độ khác nhau, cần phải có một định nghĩa khác về các hàng xóm. Các node có thể truyền thông sử dụng một mức năng lượng và tốc độ dữ liệu nhất định có thể không có khả năng truyền thông nữa nếu mức năng lượng hay tốc độ dữ liệu thay đổi. Luận văn đưa ra cách phân loại các hàng xóm để áp dụng phương pháp kinh nghiệm tối ưu hóa năng lượng.
Định nghĩa các tham số sử dụng để thực hiện phân lớp các hàng xóm như sau:
Tập có thứ tự các mức năng lượng có thể được diễn tả theo mW là:
Pmin P P0, ,...,1 P| | 1 Pmax
với | | là số các mức năng lượng sẵn
có.
Tập có thứ tự của các tốc độ dữ liệu có thể được biểu diễn theo Mbps là:
Rmin R R0, 1,...,R| | 1 Rmax
với || là số các tốc độ dữ liệu sẵn
có.
Tiếp theo là việc xem xet node nào là các hàng xóm. Cho một node i, chúng ta định nghĩa hàng xóm của node đó là tập tất cả các node có thể tới được khi truyền ở mức năng lượng tối đa với tốc độ truyền thấp nhất. Chúng ta gọi tập này là Ni. Chú ý rằng, vì đặc trưng vật lý của việc truyền và giải mã tín hiệu, đây là tập hàng xóm lớn nhất có thể định nghĩa. Dựa trên các tập và , tập Ni các hàng xóm có thể được phân chia thành các tập con không-tách rời. Gọi mỗi tập con được chia là Ni (Pk, Rh) với Pk là mức năng lượng và Rh là tốc độ dữ liệu được sử dụng để truyền.
Chú ý rằng sự phân chia tập Ni không thể được làm bằng mô hình toán học, vì một phương pháp như vậy sẽ có thể cho kết quả mà không phù hợp với môi trường thực. Một giao thức phát hiện hàng xóm được thực hiện để phát hiện các phân vùng này, luận văn sử dụng các gói tin HELLO gửi với tất cả các node ở tất cả mức năng lượng và tất cả các tốc độ dữ liệu, sau đó thu thập các câu trả lời từ các hàng xóm.
Các hàng xóm được phát hiện và các tham số của chúng có thể được tổ chức trong một ma trận Mi, các hàng của ma trận này thể hiện các tốc độ dữ liệu khác nhau và các cột thể hiện các mức năng lượng khác nhau. Mỗi phần tử của ma trận là tập không-tách rời của tập hàng xóm Ni. Đặc biệt, thuộc tính Ni(Pk, Rh) = MiRH,pK vẫn giữ nguyên. Theo cách này, tất cả các hàng xóm được phân lớp một cách chính xác dựa trên dung lượng truyền thông của mỗi liên kết, cho phép áp dụng phương pháp tối ưu hóa năng lượng.