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On QoS Routing in Wireless Ad-Hoc Cognitive Radio Networks

On QoS Routing in Wireless Ad-Hoc Cognitive Radio Networks. Yean-Fu Wen Department of Management Information Systems National Chiayi University, Chiayi , Taiwan Wanjiun Liao Department of Electrical Engineering National Taiwan University, Taipei, Taiwan. 指導教授 : 郭文興

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On QoS Routing in Wireless Ad-Hoc Cognitive Radio Networks

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Presentation Transcript

  1. On QoS Routing in Wireless Ad-Hoc Cognitive Radio Networks Yean-Fu WenDepartment of Management Information Systems National Chiayi University, Chiayi, Taiwan WanjiunLiao Department of Electrical Engineering National Taiwan University, Taipei, Taiwan 指導教授:郭文興 學生:林祺富

  2. Abstract • 本文主要在處理路由的QOS在AD-HOCCRN中 • 我們考慮了可用的時間,頻道,傳輸範圍,錯誤率,PU中斷連線率和傳輸範圍,設計一個新的路由 • 評估了最大和平均的端對端延遲時間進行模擬 • 得到我們提出的方法比現有的方法(機率計算的,流量計算的和跳躍數計算的)來的好

  3. 目錄(1) • Abstract • INTRODUCTION • NETWORK MODEL AND PROBLEM STATEMENT • QOS ROUTING METRICS • SOLUTION APPROACH • EVALUATION RESULTS • A. Simulation Setup • B. Simulation Results • C. Discussion

  4. 目錄(2) • CONCLUSIONS • ACKNOWLEDGMENT • REFERENCES

  5. INTRODUCTION(1) • Multi-channel wireless networks (MCNs)和Cognitive radio network (CRN)最大的差異就是在於CRN沒有固定的使用頻道 • 在CRN中SU有固定的傳輸範圍,可是沒有固定的使用頻道,容易造成傳輸錯誤和中斷 • 不同的頻道有不同的特性和用途,例如頻率較高的頻道容量大可是傳輸距離短,2.4GHZ用於802.11b/g, 2.5GHZ用於802.16d/e

  6. INTRODUCTION(2) • 對SU來說每個可用頻道的PU活動特性也不一樣,所以每段的DELAY時間也會有所不同 • 在multi-hopCRN中由於連線的限制所以使用的頻道會有所不同,例如結點需要較高的傳輸速率來執行就要等待比較好的頻道 • 每個結點傳輸範圍不同: • 使用的調變技術不同所以傳輸速率不一樣 • 包含的PU和SU數量也不同,造成的傳輸中斷比率也不同

  7. INTRODUCTION(3) • 本文設計一個新的QOS路由透過計算受到PU的影響程度來決定路徑 • 另外也考慮了流量的需求,結點內在的干擾和彼此的干擾,連線的錯誤,轉播和切換的時間 • 因為在CRN中結點的延遲和連線限制都不同,所以我們把他們分開來計算 • 現有的路由方法主要是考慮路由的機會,堅固程度,效能感知(效能限制)和頻譜感知(頻譜限制)

  8. INTRODUCTION(4) • 我們的方法選擇傳輸範圍小連線短的原因是涵蓋的範圍小,容量高,低錯誤,干擾的錯誤和不需要很多HOP數才能接觸到目的地 • 以上所有的因素都有考慮在我們的方法裡面 • 第2章提出了網路模型和問題的描述 • 第3章提出的QOS路由方法應用於MHCRN裡 • 第4章提出一個演算法和現有的解決辦法 • 第5章透過模擬驗證我們的方法 • 第6章做出總結

  9. NETWORK MODEL AND PROBLEM STATEMENT(1) • 我們設定一個混合型的CRN包含了ad-hoc和無線網路包含了PUs和SUs

  10. NETWORK MODEL AND PROBLEM STATEMENT(2) • 可用的頻道會隨著時間和位置變化

  11. NETWORK MODEL AND PROBLEM STATEMENT(3) • M是總共的頻道數量 • Mτv是結點v一次可以感知的頻道集合 • fm(∀m ∈ Mτv, v ∈ VSU, τ ∈ T)=1(頻道m是可用的) • bm頻道m的頻寬, dm可用的時間, rm傳輸的距離 • Fv = {bm, dm, rm}表示頻道m的特性在τ時間裡 • Mτ(u,v)表示uv連線的可用頻道集合

  12. QOS ROUTING METRICS(1) • Link capacity: • Cτ(u,v)表示uv連線的頻寬總容量 • 表示結點u在τ時間裡使用m頻道傳送封包的總功率 • 透過控制功率可以控制結點u接觸到的結點數量 • 結點擁有不同的頻道集合一樣可以互相在相同的頻道上面合作 • g(u,v)代表每條uv連線增加的比例 • (表示uv之間的頻道總容量)

  13. QOS ROUTING METRICS(2) • Retransmission times: • 轉播不只會考慮連線錯誤qτ(u,v)也會考慮PU出現造成中斷的機率θτ(u,v) • 在相同的可用頻道裡轉播會被當作連線出錯的情況 • 連線錯誤率是透過統計的方法來計算 • (表示轉播了幾次) • Node-to-node transmission delay: • 表示平均的傳輸時間 (結點傳輸延遲的時間)

  14. QOS ROUTING METRICS(3) • Nodal delay: • 每MHz感知的時間 • 每個結點協調的時間 • (結點之間感知延遲的時間) • End-to-end delay: T表示傳輸的時間,Lr代表決定好的連線 (總延遲時間)

  15. SOLUTION APPROACH(1) • Cognitive-Aware Unicast Routing Algorithm:

  16. EVALUATION RESULTS(1) • 我們評估了CAURA方法,和其他方法做比較 • 模擬設定: • SUs和PUs都在10*10的區域裡 • 傳輸範圍有1.0,1.5和2.0 • 資料到達按照POISSON分佈 • 其他參數放在表一

  17. EVALUATION RESULTS(2)

  18. EVALUATION RESULTS(3) • 模擬結論: • 傳輸範圍大 • HOP數少NODAL延遲越小 • 連線越長,可用頻道就越少,傳輸速率越低 • PU干擾機會也大 • 傳輸範圍小 • HOP數多,端對端延遲增加 • 連線容量高,被干擾的比例低 • 我們提出的方法考慮了每一種延遲的情況,再求出一個最小的端對端延遲,維持路徑的QOS

  19. CONCLUSIONS • 對於整個系統來說影響CRN多重傳輸的因素有PU,傳輸範圍,頻寬和傳輸時間 • 對於CR裝置來說則是感知,協調,選擇還有切換的時間 • 我們考慮了上面所有的因素提出一個CAURA演算法 • 模擬結果得到了這些因素對於端對端延遲的影響,效能提升約13%

  20. REFERENCES(1) • [1] J. Mitola and G.Q. Maguire, “Cognitive radio: making software radiosmore personal,” IEEE Personal Communications, vol. 6, no. 4, pp. 13-18, Aug. 1999. • [2] E. Adamopoulou, K. Demestichas, and M. Theologou, “Enhanced estimationof configuration capabilities in cognitive radio,” IEEE CommunicationsMagazine, vol. 46, no. 4, pp. 56-63, Apr. 2008. • [3] I.F. Akyildiz, W.-Y. Lee, M.C. Vuran, and S. Mohanty, “A survey onspectrum management in cognitive radio networks,” IEEE CommunicationsMagazine, vol. 46, no. 4, pp. 40-48, Apr. 2008. • [4] R.V. Prasad, P. Pawelczak, J.A. Hoffmeyer, and H.S. Berger, “Cognitivefunctionality in next generation wireless networks: standardization efforts,”IEEE Communications Magazine, vol. 46, no. 4, pp. 72-78, Apr.2008.

  21. REFERENCES(2) • [5] S. Biswas, and R. Morris, “Opportunistic routing in multihop wirelessnetworks,” ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 34,no. 1, pp. 69-74, Jan. 2004. • [6] G. Cheng, W. Liu, Y. Li, and W. Cheng, “Spectrum aware on-demandrouting in cognitive radio networks”, in Proc. IEEE DySPAN, pp. 571-574, Apr. 2007. • [7] R. Pal, “Efficient routing algorithms for multi-channel dynamic spectrumaccess networks," in Proc. IEEE DySPAN, pp. 288-291, Apr. 2007. • [8] C.-F. Shih and W. Liao, “Exploiting route robustness in joint routingand spectrum allocation in multi-hop cognitive radio network,” in Proc.IEEE WCNC, May 2010 (in press). • [9] G. Lei, W. Wang, T. Peng, and W. Wang, “Routing metrics in cognitiveradio networks," in Proc. IEEE ICCSC, pp. 265-269, May 2008.

  22. REFERENCES(3) • [10] D.-N. Yang and M.-S. Chen, “Efficient resource allocation for wirelessmulticast,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 7, no. 4, pp.387-400, Apr. 2008. • [11] Y. Shi and Y.T. Hou, “A distributed optimization algorithm for multi-hopcognitive radio networks,” in Proc. IEEE INFOCOM, pp. 1292-1300,Apr. 2008. • [12] TCI 8067 Spectrum processor data specification, Webpage -http://www.tcibr.com/PDFs/8067webs.pdf, 2000. • [13] J. Broch, D.B. Johnson, and D.A. Maltz, “The dynamic source routingprotocol for mobile ad hoc networks," IETF Internet-Draft, Mar. 1998. • [14] Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and CliffordS. Introduction to Algorithms, 2nd Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001.

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