Kết quả sau đây được thực hiện trên các mô phỏng mạng với số node là 9, 25 và 100, phạm vi truyền sóng là 100m hoặc 250m sử dụng lớp MAC theo chuẩn 802.11b. Tốc độ của các node là 0m/s hoặc 5m/s.
Hình 12. Mạng thực: tỷ lệ thành công với 9 và 25 node, phạm vi truyền sóng 100m.
Hình 13. Mạng thực: tỷ lệ thành công với 25 và 100 node (với 100 node thì thử với tần suất phát tin là 5pkt/s và 8pkt/s), phạm vi truyền sóng 250m.
Từ các kết quả trên, tác giả nhận thấy rằng flooding xác suất thể hiện tương đối giống nhau khi thực hiện trên cả các mạng có mật độ thấp và cao, đó là tỷ lệ thành công sẽ tăng khi mà giá trị xác suất dùng để broadcast tăng.
Đối với các mạng có mật độ thấp, thì đường cong tỷ lệ thành công tăng tuyến tính theo xác suất p. Số lượng các node cũng như tần số phát gói tin hầu như không ảnh hưởng tới sự tuyến tính này. Tuy vậy, tốc độ di chuyển của các node trong mạng lại có ảnh hưởng khá rõ đến độ lớn của tỷ lệ thành công: các node di chuyển với vận tốc 5m/s khiến cho tỷ lệ thành công trong các lần thử cao hơn khi các node này đứng im.
Đối với các mạng có mật độ cao (bằng cách tăng phạm vi truyền sóng cũng như số lượng các node trong mạng) thì đường cong tỷ lệ thành công sẽ có dạng tuyến tính với số node trong mạng nhỏ hơn 100 và có dạng gần giống với đường cong biểu diễn hiện tượng chuyển pha khi mà số lượng các node trong mạng đạt con số 100. Tác giả cũng nhận thấy rằng tỷ lệ thành công đạt trên 90% đối với mạng có 100 node sẽ tương ứng với xác suất broadcast p ≥ 0.35, một con số tương đối nhỏ; và đạt xấp xỉ 100% ứng với xác suất broadcast là p ≥ 0.5. Trong cả hai trường hợp ( số lượng node là 25 và 100) thì tốc độ di chuyển của các node trong mạng là 0m/s hay 5m/s tuy có ảnh hưởng đến kết quả nhưng không quá lớn.
So với [22], kết luận về hiện tượng chuyển pha như trên là tương đồng. Hơn nữa, trong các mạng có mật độ cao, [22] cũng tìm được giá trị của xác suất broadcast ngưỡng nhưng vào khoảng 0.1. Tuy nhiên, kết luận về đường công tỷ lệ thành công trong [22] không giống với kết luận của luận văn và một số kết quả được công bố khác gần đây. Điều này có thể là do phiên bản công cụ mô phỏng dùng trong [22] đã quá cũ (được đăng vào năm 2002).
Kết luận của luận văn về đường cong của tỷ lệ thành công có sự tương đồng lớn với kết luận trong [46] và [48] – hai bài báo được đăng trong năm 2005. Dựa theo [46] và [48], giá trị xác suất broadcast ngưỡng tìm được là nằm trong khoảng [0.1,0.5] tùy theo mô hình thử nghiệm. Sự sai khác về kết quả tìm được là không nhiều và chủ yếu do nguyên nhân là các tham số cụ thể của các kịch bản mô phỏng của luận văn và hai bài báo trên có sự chênh lệch (về hình trạng mạng, kích thước, tốc độ di động và tần suất phát tin).
Dựa vào các kết quả đo được, chúng ta có đưa ra một số yếu tố làm ảnh hưởng đến việc chọn xác suất broadcast trong điều kiện mạng thực như sau:
Mật độ mạng: tỷ lệ thành công sẽ tăng lên khi mà mật độ mạng tăng lên. Điều này có thể giải thích như sau. Khi mật độ các node trong mạng tăng lên thì số lượng node trung bình trong một khu vực là tăng lên và do đó số lượng các kết nối trong mạng cũng sẽ tăng lên. Như vậy, với một xác suất broadcast lại p giống nhau ở mọi node, khi một node nào đó broadcast lại gói tin thì số lượng các node nhận được gói tin broadcast là cao hơn khi mà số lượng các kết nối là cao hơn, qua đó làm tăng tỷ lệ phát tin thành công. Đối với các mạng có mật độ dày, giá trị p này là khá nhỏ bởi vì chỉ cần ít node broadcast lại thì gói tin broadcast cũng có thể đến được hầu hết các node trong mạng. Ngược lại, mật độ mạng thưa sẽ dẫn đến giá trị xác suất broadcast lại tăng do cần phải có nhiều hơn các node broadcast lại gói tin.
Tốc độ di động: tốc độ di động tăng thì tỷ lệ thành công tăng. Đối với các mạng nhỏ, mật độ thưa thì tốc độ di động của các node trong mạng ảnh hưởng khá rõ đến tỷ lệ thành công. Ngược lại, đối với các mạng có mật độ dày thì tốc độ di động này có ảnh hưởng ít hơn đến tỷ lệ thành công. Điều này có được là vì khi các node đi động trong mạng với tốc độ càng cao thì khả năng các node “gặp” nhau là tăng lên hay nói cách khác, các kết nối trong mạng là tăng lên. Do đó tỷ lệ thành công khi broadcast lại với một xác suất nào đó là tăng lên. Ta cũng chú ý thêm rằng, khi mạng là quá thưa thì rõ ràng khó có khả năng để tỷ lệ thành công đạt đến trên 90%, ngay cả khi xác suất broadcast lại luôn bằng 1.
Tần suất phát tin: kết quả mô phỏng cho thấy tỷ lệ thành công tăng khi tốc độ di động và tần suất phát tin của các node tăng. Các node di chuyển dẫn đến khả năng các kết nối được thiết lập nhiều hơn, trong khi tần suất phát tin tăng sẽ dẫn đến số lượng các node broadcast lại gói tin sẽ tăng hơn sau mỗi lần phát tin, điều này dẫn đến tỷ lệ thành công đạt được sẽ cao hơn.
Các nhận xét có được từ kết quả thử nghiệm của luận văn cũng không sai khác nhiều so với các công bố thử nghiệm đã được đăng ([22,46,48]).
3.5. Kết luận chƣơng
Để có thể đưa ra được tính hiệu quả của kỹ thuật flooding theo xác suất, tác giả đã xây dựng một loạt các mô hình mạng MANET và hai kịch bản dùng để mô phỏng. Phần mềm dùng để mô phỏng, NS-2 (phiên bản 2.29, 2006), là một công cụ hỗ trợ rất tốt cho việc thử nghiệm các kỹ thuật và ứng dụng cho mạng MANET và cũng là một trong những công cụ phổ biến nhất được nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng. Việc triển khai kỹ thuật flooding theo xác suất trên phần mềm mô phỏng NS-2 đã cho thấy một số kết quả tương đối tốt.
Trong hầu hết các mô hình mạng MANET, chúng ta đều có thể tìm thấy một giá trị xác suất ngưỡng để broadcast pc < 1 sao cho tỷ lệ thành công khi thực hiện flooding với xác suất p ≥ pc sẽ đạt trên 90%. Trong điều kiện mạng lý tưởng, giá trị pc này nằm trong khoảng [0.6, 0.75]; còn trong điều kiện mạng thực và có mật độ cao, giá trị này vào khoảng 0.35. Ngoài ra, từ kết quả của mô phỏng thử nghiệm, chúng ta cũng thấy được hiện tượng chuyển pha chỉ xuất hiện trong điều kiện mạng lý tưởng (không có xung đột gói tin) mà không thấy xuất hiện trong điều kiện mạng thực tế (có xảy ra xung đột gói tin). Tuy nhiên, đối với các mạng có mật độ cao thì chúng ta vẫn quan sát thấy sự tăng vọt về tỷ lệ thành công trong khi sự biến thiên của giá trị xác suất là nhỏ.
Trong điều kiện của luận văn, các tham số được thiết đặt trong quá trình mô phỏng không thể phản ánh hết được những vấn đề có thể nảy sinh trong thực tế như các node khác nhau thì phạm vi truyền sóng có thể khác nhau, thời gian hoạt động khác nhau, các node có thể tự đưa ra giá trị ngưỡng pc tùy theo tình trạng của mình và ngay cả sự chính xác của phần mềm cũng không được đảm bảo chắc chắn… Tuy nhiên, những kết quả đạt được cũng đã cho thấy việc áp dụng kỹ thuật flooding theo xác suất cho mạng MANET, đặc biệt là các mạng có mật độ cao, nhằm giảm thiểu số lượng gói tin broadcast thừa là hoàn toàn khả thi.
KẾT LUẬN
Trong lĩnh vực mạng MANET, một trong những hướng nghiên cứu nhận được nhiều sự quan tâm hiện nay là vấn đề tối ưu các giải pháp định tuyến của mạng. Do hầu hết các thuật toán định tuyến đều sử dụng flooding như là một cách đơn giản mà hiệu quả để có được các thông tin cần thiết giúp xây dựng tuyến đường truyền tin, nên việc đi vào tối ưu hóa hoạt động này sẽ hứa hẹn đem lại hiệu quả rõ rệt trong hiệu suất làm việc của các thuật toán định tuyến. Luận văn này tìm hiểu một số đề xuất cải tiến cho kỹ thuật flooding và đi sâu vào một trong các đề xuất đó là kỹ thuật flooding theo xác suất .
Trong khuôn khổ của mình, luận văn đã nghiên cứu một số lý thuyết liên quan đến MANET và kỹ thuật flooding theo xác suất. Từ các nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra một số kịch bản mô phỏng dùng để kiểm nghiệm tính hiệu quả của giải pháp cải tiến trên. Kết quả mô phỏng cho thấy trong hầu hết các trường hợp đều có thể tìm thấy giá trị xác suất broadcast ngưỡng pc<1 sao cho khi các node trong mạng broadcast với xác suất p≥pc thì tỷ lệ thành công là trên 90%. Cụ thể như sau:
Đối với các mạng lý tưởng: hiện tượng chuyển pha chỉ xảy ra khi số lượng các node trong mạng đạt từ 100 trở lên. Giá trị xác suất broadcast ngưỡng tìm được sẽ giảm khi mật độ mạng tăng và nằm trong khoảng [0.6,0.75]. Đối với các mạng điều kiện thực: hiện tượng chuyển pha không xảy ra. Đối
với các mạng nhỏ, không tìm được giá trị xác suất broadcast ngưỡng. Ngược lại, giá trị này tìm được ở những mạng lớn (từ 100 node trở lên) là vào khoảng 0.35. Mật độ mạng, tốc độ di chuyển và tần suất phát tin là 3 yếu tố ảnh hưởng đến giá trị xác suất ngưỡng này.
Kết quả trên cho thấy kỹ thuật cải tiến này có thể hạn chế được số lượng gói tin dùng để broadcast trong mạng, tăng hiệu quả sử dụng băng thông và tiết kiệm năng lượng dùng cho những chi phí phụ trội, tăng thời gian sống cho các thiết bị.
Tuy kết quả mô phỏng đã cho một số kết quả tốt nhưng những kịch bản dùng để mô phỏng vẫn còn nhiều thiếu sót so với các mạng MANET trong thực tế, do đó kết quả còn cần được kiểm nghiệm thêm trong những điều kiện chặt chẽ hơn. Ngoài ra, nghiên cứu này cho thấy giải pháp này vẫn còn có nhiều điểm có thể cải tiến hơn nữa Một số phương hướng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện hơn nữa kỹ thuật này có thể là các node có thể tự đưa ra xác suất p dựa vào các thông tin hình trạng mạng cục bộ hoặc các node có thể thay đổi bán kính của phạm vi truyền sóng dựa vào giá trị p… Đó thực sự là những nghiên cứu thú vị và có nhiều tiềm năng.
DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. M. Gerla, T.J. Kwon and G. Pei, On demand routing in large ad hoc wireless networks with passive clustering, Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) (9/ 2000).
[2]. J. Wu and W. Lou, Forward-Node-Set-Based Broadcast in Clustered Mobile Ad Hoc Networks, Wireless Comm. and Mobile Computing, 2003
[3]. S.R. Broadbent and J.M Hammersley, Percolation processes I. crystals and mazes, Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, tập 53, trang 629–641, 1957.
[4]. P.Erdos and A.Renyi, On the evolution of random graphs, Publications of the Mathematical Institute of the Hungarian Academy of Sciences, tập 5, trang 17–61, 1960
[5]. Dietrich Stauffer and Amnon Aharony, Introduction to Percolation Theory, Taylor & Francis, second edition, 1992.
[6]. OPNET Modeler, http://www.opnet.com/products/modeler/home.html [7]. The network simulator - NS-2, http://www.isi.edu/nsnam/ns
[8]. GloMoSim, http://pcl.cs.ucla.edu/projects/glomosim/ [9]. The REAL network simulator,
http://www.cs.cornell.edu/skeshav/real/overview.html
[10]. R. A. Meyer, PARSEC User Manual, UCLA Parralel Computing Laboratory, http://pcl.cs.ucla.edu.
[11]. S. Kurkowski, T. Camp, and M. Colagrosso, MANET Simulation Studies: The Current State and New Simulation Tools, Technical Report MCS-05-02, The Colorado School of Mines, 2/2005.
[12]. Is-Haka Mkwawa and Demetres Kouvatsos, Broadcasting Methods in Mobile Ad Hoc Networks: An Overview, Proceedings of the 3rd International Working Conference on Performance Modelling and Evaluation of Heterogeneous Networks, ISBN: 0-9550624-2-X, pp.T9/1-14, 18- 20/7, 2005.
[13]. The Rice University Monarch Project: Mobile Networking Architectures. http://monarch.cs.cmu.edu/
[14]. B. Williams and T. Camp, Comparison of Broadcasting Techniques for Mobile Ad Hoc Networks, Proceedings of the ACM International Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing (MOBIHOC '02), pp.194-205, 2002.
[15]. Peng, W., and Lu, X.-C, On the reduction of broadcast redundancy in mobile adhoc networks, Proceedings of First Annual Workshop on Mobile Ad Hoc Networking Computing, MOBIHOC (11/8/ 2000).
[16]. Zygmunt J. Haas, Joseph Y. Halpern, and Li Li, Gossip-based ad hoc routing, IEEE INFO-COM, 6/2002.
[17]. B. Krishnamachari, S.B. Wicker, and R. Bejar, Phase transition phenomena in wireless ad-hoc networks, Proceedings of the Symposium on Ad-Hoc Wireless Networks (GlobeCom2001), SanAntonio, Texas, 11/2001.
[18]. Sze-Yao Ni,Yu-Chee Tseng,Yuh-Shyan Chen, and Jang-Ping Sheu, The broadcast storm problem in a mobile ad hoc network, Proceedings of the Fifth Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking, trang 151–162, 8/1999.
[19]. Kumar Viswanath, and Katia Obraczka, Modeling the Performance of Flooding in MultiHop Ad Hoc Networks (Extended Version), Computer Communications Journal (CCJ 2005).
[20]. H. Lim and C. Kim, Multicast tree construction and flooding in wireless ad hoc networks, In 3rd ACM International Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems, 2000.
[21] A.Qayyum, L.Viennot, and A.Laouiti, Multipoint relaying for flooding broadcast messages in mobile wireless networks, In Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS’02), Big Island, Hawaii, 1/2002.
[22]. Y. Sasson, D. Cavin, A. Schiper, Probabilistic broadcast for flooding in wireless mobile ad hoc networks, EPFL Technical Report IC/2002/54, Swiss Federal Institute of Technology (EPFL), 2002.
[23]. Thammakit Sriporamanont and Gu Liming, Wireless Sensor Network Simulator, School of Information Science, Computer and Electrical Engineering Halmstad University Box 823, S-301 18 Halmstad, Sweden, 1/2006.
[24]. Kwan-Wu Chin, John Judge, Aidan Williams, and Roger Kermode,
Implementation experience with MANET routing protocols, ACM SIGCOMM Computer Communications Review, tập 32, số 5, trang 49-59, 11/2002.
[25]. Yunjung Yi, Mario Gerla, Taek-Jin Kwon, Efficient Flooding in Ad hoc Networks: a Comparative Performance Study, IEEE ICC 2003.
[26]. A. Rahman, W. Olesinski and P. Gburzynski, Controlled Flooding in Wireless Ad-hoc Networks, Proceedings of International Workshop on Wireless Ad- hoc Networks (IWWAN 2004), Oulu, Finland, 31/5-3/6, 2004.
[27]. Mobile Ad hoc Networking (MANET): Routing Protocol Performance Issues and Evaluation Considerations, www.ietf.org/rfc/rfc2501.txt
[28]. Stefano Basagni, Marco Conti, Silvia Giordano, and Ivan Stojmenovi,
Mobile Ad Hoc Networking, ISBN 0-471-37313-3, IEEE Press, 2004.
[29]. Prasant Mohapatra, Srikanth V.Krishnamurthy, Ad Hoc Networks - Technologies And Protocols, ISBN 0-387-22690-7, Springer Verlag, Sep 2004.
[30]. Ramin Hekmat, Ad-hoc networks: fundamental properties and network topologies, ISBN-10 1-4020-5166-2, Springer Verlag, 11/2006.
[31]. Mohammad Ilyas, The handbook of Ad hoc Wireless Networks, ISBN 0- 8493-1332-5, CRC Press, 2003.
[32]. Paolo Santi, Topology Control in Wireless Ad hoc and Sensor Networks, ISBN-10 0-470-09453-2, Wiley Press, 2005.
[33]. C. Perkins, E. Belding-Royer, Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) Routing, http://www.ietf.org/rfc/rfc3561.txt.
[34]. T. Clausen, P. Jacquet, Optimized Link State Routing Protocol (OLSR), http://www.ietf.org/rfc/rfc3626.txt, 11/2003.
[35]. Charles E. Perkins, Pravin Bhagwat, Highly Dynamic Destination- Sequenced Distance-Vector Routing (DSDV) for Mobile Computers, ACM SIGCOMM’94, 1994.
[36]. V. Park, S. Corson, Temporally Ordered Routing Algorithm (TORA), Internet draft (draft-ietf-manet-tora-spec-04.txt), 1/2002.
[37]. Zygmunt J. Haas, Marc R. Pearlman, Prince Samar, The Zone Routing Protocol (ZRP) for Ad Hoc Networks, Internet draft (draft-ietf-manet-zone-zrp-04.txt), 1/2003.
[38]. BBN Technologies (www.bbn.com), Hazy Sighted Link State (HSLS) Routing: A Scalable Link State algorithm, 3/2003.
[39]. Young-Bae Ko, Nitin H. Vaidya, Location-Aided Routing (LAR) in Mobile Ad Hoc Networks, Proceedings of the Fourth Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking (Mobicom ’98), 1998.
[40]. S. Basagni, I. Chlamtac, V.R. Syrotiuk, and B.A. Woodward, A distance routing effect algorithm for mobility (DREAM), Mobicom ’98, 1998.
[41]. Karp, B. and Kung, H.T., Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks, in Proceedings of the Sixth Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom 2000), Boston, MA, 8/2000.
[42]. IEEE 802.11 LAN/MAN Wireless LANS, 1999 edition, http://standards.ieee.org/getieee802/802.11.html . [43]. IEEE 802.11 RTS/CTS exchange,
http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.11_RTS/CTS
[44]. Jaehyuk Choi, Joon Yoo, Chong-kwon Kim, A Closed Queueing Network Model for Describing the Backoff Procedure of the IEEE 802.11 DCF, ACM Mobicom 2004's Student Poster Session, 9/2004.
[45]. I. Ramachandran and S. Roy, On the impact of clear channel assessment on mac performance, IEEE Globecom 2006, 12/2006.
[46]. M.Bani Yassein, M.Ould-Khaoua, S.Papanastasiou, On the effect of mobility and density on probabilistic flooding in MANETs, HET-NETs' 04, West