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Tactical edge를 위한 고효율 위치기반 에드혹 라우팅 프로토콜

Improved Geographical Ad-hoc Routing Protocols for Tactical Edge Networks

초록/요약

본 논문에서는 tactical edge 네트워크에서 위치기반의 무선 에드혹 라우팅 프로토콜에 대해 연구한다. NCW는 전장에서의 플랫폼들을 링크로 연결하여 작전의 효과도를 극대화하는 개념의 전쟁 수행 이론이다. Tactical edge에서의 NCW 적용은 정보의 우위를 달성하여 지상의 제 전장의 요소간에 상황인지를 향상시키고 유기적인 상호 협력을 통해 임무수행의 효과를 증가시키는 필수적인 요소이다. 이러한 특성으로 인해 무선 라우팅 프로토콜 기술은 전술 무선 다중 홉 환경에서 효과적이고 신뢰성 있는 통신을 위한 핵심적인 역할을 한다. 게다가 최근 대표적인 혁신 기술인 다중 무전기 활용 및 인지무선 기술을 라우팅 프로토콜에 적용시 tactical edge 네트워크에서 성능 극대화가 기대되어 새로운 무선 라우팅 기술 개발의 새로운 기회를 맞이하고 있다. 따라서 tactical edge에서 효율적인 성능 향상과 보장을 위해서는 혁신적인 기술 기반의 멀티홉 네트워킹 환경에서 무선 라우팅 기술에 대한 연구는 반드시 필요하다. 본 논문에서는 미래의 tactical edge 플랫폼에 적용되는 혁신적인 기술을 적용한 위치기반의 에드혹 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 먼저 tactical edge 환경의 특성을 정의 및 분석하고 차세대 무선 프로토콜의 라우팅 아키텍쳐를 제안한다. 두번째는 Primary user의 활동에 대응하여 적시적이고 신뢰성 있는 경로를 제공하는 인지 무선과 위치정보 기반의 링크상태 라우팅 프로토콜을 제안한다. 세번째는 상이한 능력을 가진 다중 무전기의 환경에서 다중 메트릭을 이용한 위치기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 기술은 시뮬레이션을 통해서 성능이 향상됨을 확인하였고 차세대 tactical edge 네트워크 적용된다면 네트워크의 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.

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초록/요약

This dissertation focuses on new geographical wireless ad-hoc routing protocol for tactical edge networks. The Network Centric Warfare (NCW) is a modern warfare theory to increase combat effectiveness by linking or networking resources between military forces. At the tactical edge level, it is imperative about obtaining and maintaining information superiority in a battlefield context, promoting collaboration among ground units, and raising situational awareness in order to increase mission effectiveness. Following this trend, wireless routing protocol plays a major role in effective and promptly reliable communication for tactical wireless multi hop networks. In addition, recent developments in wireless radio technology such as multi-radio configuration and cognitive radio paradigm have opened up a new opportunity to develop tactical edge networks that are highly adaptable and feasible. Therefore, it is demanded ad hoc multi-hop networking to coordinate operation activity as well as providing the network to the tactical edge based on such innovative technology. In this dissertation, we propose several geographical ad-hoc routing protocols for wireless multi-hop networks by considering features of future tactical edge networks. Firstly, we analyze the characteristics of the tactical edge environments and present routing architecture for next generation radio protocols. Secondly, we propose geographical cognitive link state routing protocol for CR-based tactical ad hoc networks to provide prompt and reliable routes against primary user activity. Thirdly, a geographical routing protocol based on multi-radio which has heterogeneous capability for multi-band tactical ad hoc networking environment to use multi-routing metric. Simulation results ensure that proposed schemes remarkably improve network performance. The proposed schemes are expected that proposed schemes improve the performance in tactical edge network based multi-hop networking application.

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목차

CHAPTER 1. INTRODUCTION 1
1.1 Motivation 1
1.2 Research contribution 3
1.3 Dissertation overview 6

CHAPTER 2. RESEARCH BACKGROUND 7
2.1 The definition of tactical edge networks 7
2.2 Ad-hoc routing protocols for tactical edges networks 10

CHAPTER 3. GEOGRAPHICAL COGNITIVE LINK STATE ROUTING PROTOCOL 14
3.1 Introduction 14
3.2 CR-based ad-hoc routing protocols 17
3.3 Problem statement 23
3.4 The proposed scheme 26
3.4.1 System models 26
3.4.2 Design concept 27
3.4.3 Common channel list 31
3.4.4 Cognitive link state routing 31
3.5 Performance evaluation 41
3.5.1 Simulation setup 41
3.5.2 Simulation result 43
3.6 Chapter summary 50

CHAPTER 4. GEOGRAPHICAL MULTI-METRIC ROUTING PROTOCOL 51
4.1 Introduction 51
4.2 Geographical routing protocols 56
4.2.1 Related work on predictive-based approach 58
4.2.2 Related work on awareness-based approach 59
4.2.3 Related work on node information-based approach 60
4.3 The proposed scheme 62
4.3.1 System models 62
4.3.2 Multi-metric geo-routing routing protocol 64
4.3.3 Case study 69
4.4 Performance evaluation 70
4.4.1 Simulation setup 70
4.4.2 Simulation result 72
4.5 Chapter summary 78

CHAPTER 5. CONCLUSION AND FUTURE WORK 79
5.1 Conclusion 79
5.2 Future work 81
REFERENCES 82

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