In the wireless ad hoc network, a node can directly communicate with another one within its radio coverage or uses the near nodes as intermediate nodes to relay or forward packets from the source toward the destination. The focus of this thesis is in delivering non real time (NRT) data over the wireless ad hoc network. In particular, we deal with the ad hoc network that employs IEEE 802.11 MAC protocols [1]. NRT data is delay insensitive; however, it needs to be transmitted as soon as possible. Thus, our objective is to minimize the time span for completing transmission of NRT data to the destination (i.e., minimizing packet delay).
Our scheme is to apply the concept of "frequency reuse" to IEEE 802.11 MAC. A key idea is to differentiate each node's backoff time with respect to the hop distance from the source. The scheme reduces the total transmission time for delivering a given amount of non real time data, about 10-30%, compared to IEEE 802.11 MAC.
본 논문에서 우리는 IEEE 802.11 기반의 Ad hoc 네트웍환경에서 비실시간 데이터를 효율적으로 전송하는 새로운 알고리즘을 제안한다. Ad hoc 시스템은 기반 네트웍 없이 각 노드들의 분산화된 제어로 작동되고 송신노드와 수신노드의 거리가 아주 가까운 경우에는 직접 통신을 하고 먼 경우에는 다른 노드들을 중간 매개노드로 활용하여 서로 통신한다. 우리의 아이디어의 기본 개념은 이동통신 시스템 주파수 재사용 개념을 IEEE 802.11 기반의 MAC 알고리즘에 도입하는 것인데 여기서 각 셀이 노드로 그리고 최소 재사용 거리는 최소 재사용 홉거리로 바뀐다는 것만 서로 다른 점이다.
일반적으로 IEEE 802.11 은 노드들간의 통신 충돌을 피하기 위해서 CSMA/CA 와 RTS-CTS-DATA-ACK 의 핸드세이크를 이용한다. 이때 동시에 두 노드가 데이터를 전송하기위한 최소 거리가 3홉이 된다. 최대한 빨리 데이터를 가진 노드들간의 거리를 3홉 이상 떨어지게 하기 위해서 우리가 제안한 알고리즘은 각 노드들의 backoff 타임을 차별화하는 것이다. 각각의 노드들은 송신노드로부터의 홉 수에 따라 각각의 Priority 를 가지게 된다. Priority가 높으면 Priority가 낮은 노드보다 상대적으로 짧은 backoff 타임을 가지게 되고 낮으면 긴 backoff 타임을 가진다. 이러한 Priority 레벨의 수는 많을수록 좋은 결과를 가져오지만 세가지 이상이면 충분하다. Priority 레벨을 주는 방법은 우선 소스노드는 항상 가장 낮은 Priority 레벨을 가지고 다른 노드들은 바로 앞 노드의 레벨에서 한 레벨씩 높은 레벨을 가지게 되고 앞 노드의 레벨이 가장 높은 레벨이면 다음노드의 레벨은 다시 가장 낮은 Priority 레벨을 가지게 된다. 이렇게 함으로써 송신노드와 수신노드의 사이에 있는 모든 노드들은 각각 소스노드로부터의 홉 수에 따라서 서로 다른 Priority 레벨을 가지고 그 레벨에 따라 각 노드들은 차별화된 backoff 타임을 가지게 된다.
우리가 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위한 기존 IEEE 802.11 MAC 알고리즘과의 비교 시뮬레이션에서 우리의 새로운 알고리즘은 비 실시간 데이터를 전송하는 데 소요된 총 시간을 10~30% 단축시켰다.
