In this paper, an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-based minimum end-to-end delay (MED) distributed routing scheme for mobile backhaul wireless mesh networks is proposed. The proposed scheme selects routing paths based on OFDMA subcarrier synchronization control, subcarrier availability, and delay. In the proposed scheme, OFDMA is used to transmit frames between mesh routers using type-I hybrid automatic repeat request over multipath Rayleigh fading channels. Compared with other distributed routing algorithms, such as most forward within radius R, farthest neighbor routing, nearest neighbor routing, and nearest with forwarding progress, simulation results show that the proposed MED routing can reduce end-to-end delay and support highly reliable routing using only local information of neighbor nodes.
In this paper, we propose a wireless location-based routing algorithm which uses the location information of its neighbor nodes and a destination node. At first, the proposed routing algorithm forwards a packet to the X direction by selecting a closest node to its destination as a next hop in terms of the X coordinate until the packet reaches closely to the packet's destination. Then the packet is forwarded to the Y direction by selecting a closest node to its destination in terms of the Y coordinate. We use a back off mechanism in case that a next hop cannot be found using the proposed routing algorithm, which resolves loops while forwarding. The experimental results show that the proposed routing algorithm performs well like the existing routing algorithms Ad hoc On-demand Distance Vector and Greedy Perimeter Stateless Routing. It is expected to use the proposed routing algorithm in the digital battlefield of military environments and survival games of commercial environments.
Even though a lot of routing algorithms have been proposed, an omnipotent algorithm of routing technique, which has optimal efficiency, does not exist. Therefore, A routing algorithm in a sensor network is an application oriented; the best effective routing algorithm depends on which application it is used to. In this paper, the routing algorithm is proposed for the purpose of monitoring a movement of Assets in office. This Paper proposes a new multi-hop routing algorithm, that is, RSS(Received Signal Strength) value which was used in a localization of sensor network is applied to routing algorithm.
Drone package delivery routing problem is realistic problem used to find efficient route of drone package delivery service. In this paper, we present an approach for solving drone routing problem for package delivery service using two different heuristics algorithms, genetic and nearest neighbor. We implement and analyze both heuristics algorithms for solving the problem efficiently with respect to cost and time. The respective experimental results show that for the range of customers 10 to 50 nearest neighbor and genetic algorithms can reduce the tour length on average by 34% and 40% respectively comparing to FIFO algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2875-2893
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2015
Existing coding aware routing algorithms focused on novel routing metric design that captures the characteristics of network coding. However, in packet coding algorithm, they use opportunistic coding scheme which didn't consider the queue state of the coding node and are equivalent to the conventional store-and-forward method in light traffic load condition because they never delay packets and there are no packets in the output queue of coding node, which results in no coding opportunity. In addition, most of the existing algorithms assume that all flows participating in the network have equal rate. This is unrealistic since multi-rate environments are often appeared. To overcome above problem and expand network coding to light traffic load scenarios, we present an enhanced coding-aware routing algorithm based on queue state and local topology (OQMCAR), which consider the queue state of coding node in packet coding algorithm where the control policy is of threshold-type. OQMCAR is a unified framework to merge single rate case and multiple rate case, including the light traffic load scenarios. Simulations results show that our scheme can achieve higher throughput and lower end-to-end delay than the current mechanisms using COPE-type opportunistic coding policy in different cases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권2호
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pp.78-97
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2010
Route discovery in wireless mobile networks requires a considerable amount of resources due to the mobility of the hosts. Therefore, it would be wise to utilize the effort already invested in existing paths. This paper proposes an efficient way to reuse, whenever possible, existing paths when a new path is being established. In our proposed algorithm, called Route Reutilization Routing (RRR), the reusability is accomplished by the notion of the dynamic proactive zones (DPZ), through which nearby existing path information is disseminated. By utilizing the information stored in DPZs, RRR can achieve considerable savings over other on-demand routing algorithms that use flooding. The unique feature of the proposed algorithm is that DPZs are created and destroyed dynamically around the existing paths, whereas proactive zones are formed around the nodes throughout the network in other route finding algorithms. Even though using DPZs may not result in the shortest path between source and destination, simulation results show the considerable reduction in traffic needed to find a path and therefore increases the available bandwidth for data transmission.
In this paper, a system of automatic placement and routing for gate array layout design is proposed. In the placement stage, the circuit is partitioned and using the concept of min-cut slicing, and each partitioned module is placed, so that the routing density over the entire chip be uniformized and the total wiring length be minimized. In the global routing stage, the concept of the probabilistic routing density is introduced to unify the wiring congestions in each channel. In the detailed routing stage, the multi-terminal nets are partitioned into the two-terminal nets. The ordered channel graph is proposed which implies the vertical and the horizontal constranint graphs simultaneously. And using the ordered channel graph, the proposed routing algorithm assigns the signal nets to the tracks. Also the proposed placement and routing algorithms are implimented on IBM/PC-AT to construct PC-level gate array layout system.
이븐 연결망은 고장허용 다중컴퓨터에 대한 하나의 모형으로 제안된 연결망으로, 간단한 라우팅 알고리즘, 최대고장허용도, 노드 중복 없는 경로와 같은 여러 가지 유용한 성질과 알고리즘들이 분석되었다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘과 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 최적임이 증명되었다. 하지만 아직까지 이븐 연결망에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 기법은 소개되지 않았다. 에지 중복 없는 스패닝 트리는 상호연결망의 고장허용도의 성능 향상과 효율적인 방송 기법을 분석하기 위해서 사용되는 매우 유용한 기법이다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘 또는 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 라우팅 또는 노드 중복 없는 경로를 위한 알고리즘으로 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하기 위해 적용될 수 없는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이븐 연결망 $E_d$에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 불연속 네트워크(discontiguous network)의 라우팅 축약기능(summary) 알고리즘에 대한 방식의 효율화에 대해 고찰을 한다. 서로 다른 전체의 서브넷 정보를 업데이트하여 전송하는 것보다 네트워크 정보를 축약하여 축약된 업데이트 정보만 전송하면 라우팅 테이블의 축약으로 라우터의 자원의 효율화가 이루어 지며 네트워크 안정과 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 네트워크 설계과정에서 불연속적인 네트워크가 구성될 경우 네트워크 축약 기능으로 문제가 발생되며 근본적인 라우터의 효율화의 결과를 가져오지 못한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 자동 축약 알고리즘의 단점을 보완한 알고리즘으로, 이로 인해 라우팅 테이블의 안정성을 높이고 그 결과 네트워크 장비의 CPU Utilization을 기존 16.5%에서 6.5%까지 낮추어 효율화가 구현됨을 확인하였다.
In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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