Link stability, defined in terms of a link life, is an important information in order to select stable links for route establishment in dynamic network topology. By using link stability as a metric and biasing routing protocol to choose stable link we can reduce computational overhead on the nodes involved and route control overhead on the network. The network throughput and QoS performance of the network can also be improved. In this paper, we propose Artificial Neural Network based link stability estimation model for MANETs. The model estimates link stability considering signal strength, signal strength variation with respect to time and link lifetime distribution. The estimation of the model is shown to be superior to that of other link selection methods. The performance of link stability estimation model is further evaluated by incorporating it with AODV routing protocol. The modified AODV routing protocol is termed as ALS-AODV. The performance of ALS-AODV is evaluated in terms of network throughput, routing overhead, average delay and average hop count. The simulation results show that ALS-AODV is capable in reducing routing overhead and increasing network throughput.
경로생존기간으로 정의되는 경로안정성은 경로설정에 있어 보다 안정된 경로를 선택하기 위한 매우 중요한 정보이다. 경로안정성을 경로선택 알고리즘의 메트릭으로 사용하기 위해서 우리는 경로안정성의 계산량을 줄였으며 네트워크 상에서의 오버헤드도 줄였다. 그 결과 네트워크에서 전송량과 서비스 품질이 향상되었다. 이 논문에서 우리는 ANN 기반의 경로안정성 예측모델과 개선된 경로설정 알고리즘을 제안하였다.
제안한 모델은 경로안정성을 신호의 세기, 시간에 따른 신호세기의 변화, 그리고 경로생존기간 분포를 이용해 계산한다. 이러한 방식은 기존에 제안된 경로안정성 측정 방식에 비해 우수한 성능을 보인다. 또한 제안한 경로안정성 측정 방식을 AODV 경로선택 알고리즘에 적용하였다.
ALS-AODV 로 이름 붙여진 이 개선된 AODV 경로선택 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 네트워크 전송량, 경로선택 오버헤드, 평균 지연시간 그리고 평균 흡수의 측면에서 기존보다 우수한 성능을 보였다. 즉, ALS-AODV 는 경로선택 오버헤드를 줄이는 동시에 네트워크 전송량을 높여주었다.
