効率の良いネットワーク内処理のためのノート選択指標の提案

IPSJ Web Site

Bibliographic Information

Other Title
  • 効率の良いネットワーク内処理のためのノード選択指標の提案
  • コウリツ ノ ヨイ ネットワーク ナイ ショリ ノ タメ ノ ノート センタク シヒョウ ノ テイアン
  • A Node Selection Metric for Energy Efficient In-network Processing
  • 無線・モバイルネットワーク

Search this article

Abstract

携帯端末で構成されるMANET では，通信データ量を低減させることで限られた無線帯域やバッテリの消費を抑えることが重要となる．通信データ量を低減させる手法として，通常MANET 外で行われるデータ処理をMANET 内部のノード上で実行するようなネットワーク内処理が有効であることが知られている．データ収集による通信データ量を低減させるためには，ネットワーク内処理を配備するノードを適切に選択する必要がある．複数のデータ源からMANET を介してデータを収集する場合，各データ源の配置や提供データ量の差異によって各ノードの通信データ量に偏りが生じる．しかし，従来のノード選択指標では，ノードの位置やネットワークトポロジのみに基づいているため，通信データ量の偏りを考慮に入れておらず，十分にデータ量を低減させることができるノードを選択できなかった．そこで，本論文では，データ源の情報に基づいたネットワーク内処理配備ノード選択指標COLOR を提案する．COLOR は，あるノードにネットワーク内処理を配備してデータ収集を行った場合に生じる総通信データ量の推定値を表し，COLOR が最小となるノードをネットワーク内処理の配備ノードとして選択する．COLOR は，データ通信量の各データ源の位置と提供データ量に基づいて算出される．これらのデータ源に関する情報は，ネットワーク内処理による通常のデータ収集時に同時に収集されるため，少量のオーバヘッドで算出することが可能となる．シミュレーション結果より，正方地域の4 隅にデータ源があり，1 つのデータ源が他のデータ源の4 倍のデータ量を有する場合，従来の指標を用いた場合と比べて，平均で7 割程度の通信データ量でデータを収集することを確認した．

In-network processing is a powerful technique to reduce communication traffic in an ad-hoc network where energy efficiency is a critical issue. In the case that an in-network process retrieves data from multiple data sources, the node which hosts the in-network process should be carefully chosen to reduce the amount of necessary traffic. Conventional metrics to select a host node are insufficient in this case, because they do not consider differences in the amount of data provided by each data source. In this paper, we propose the COLOR metric to solve this problem. COLOR uses estimated locations of data sources and the amount of data which they provide so that a data source which provides more data than others has a stronger effect than the others. Moreover, overhead associated with COLOR is small, because meta-data of data sources used in COLOR can be retrieved during a data retrieval phase which in-network processing ordinarily does. Simulation results showed that data retrieval with COLOR consume less resources than that with conventional metrics in an environment where placements of data sources and the amount of data are nonuniform.

Journal

Related Projects

See more

Keywords

Details 詳細情報について

Report a problem

Back to top