E
i: Evaluation value
Route1: Z
sd=0.4, E
sd=0.15, c
limit=39321 Route2: Z
sd=0.5, E
sd=0.25, c
limit=32768
図 5.4 提案手法の動作例 〈発表文献1.1〉
802.11bを用い，通信半径を100mとする．ここで，通信半径は1,024byteのパケッ ト送信時の受信成功確率が80%となる距離と定義する．また，本シミュレーション で用いる伝送路では，伝搬モデルに2波モデルを用いる．本シミュレーションにお ける受信信号強度の減衰率変化点であるブレークポイントDb は約100mであり，
伝送距離dがd ≤ Db の場合にはd2，d > Db の場合にはd4 に反比例して減衰し [78]，伝送途中に雑音がランダムに挿入されることで伝送誤りが生じる．また，提 案手法での衝突発生検知には，5.3.2で述べたように，文献[77]の手法を用いる．
LBDSR及びLBPSR以外の手法では，ルーチングプロトコルにHelloメッセージ
を利用したAODVを用いる．メッセージの送信間隔は，AODVの初期値である1 秒に設定する．また，提案手法での制御に必要な相違度Zij，及び評価値Eiを送 信するための制御メッセージは，Helloメッセージと同様にAODVの機能として 実装し，送信周期を1秒に設定する．TCPのバージョンはRenoを用い，最大輻 輳ウィンドウサイズは65,535，最大送信セグメントサイズは1,460byteとする．本 シミュレーションでは，情報配信形アプリケーションの利用を想定し，通信負荷，
及びトポロジーの変化による性能への影響を調査するため，以下の 2つのシミュ レーションを用いて評価を行う．
(1)シミュレーション1
シミュレーション1では，通信負荷を変化させた場合について評価を行う．全 端末内から情報配信元となる10端末を選択し，残りの端末へ通信を行う．送信端 末は指数分布に従いそれぞれ平均生起間隔6秒から60秒で，平均1Mbyte，標準
偏差0.1414Mbyteの正規分布に従うデータをランダムに選択したあて先端末へ送
信する．また，各端末の移動にはランダムウェイポイントを利用し，ウェイティン グタイムを20秒，各端末の移動速度を0m/sから10m/sの間でランダムに設定す る．シミュレーション 1により，負荷が集中した環境での各手法の負荷分散効果 及び通信効率へ与える影響について調査を行う．
(2)シミュレーション2
シミュレーション2では，端末の移動によって発生するトポロジーの変化が性 能に与える影響を評価する．各端末の移動にはランダムウェイポイントを利用し，
ウェイティングタイムを20秒，各端末の移動速度を0m/sから20m/sで固定値とし て設定し，低速から高速まで幅広い移動速度下での通信特性を評価する．各送信 端末は，平均生起間隔60秒の指数分布に従って，ランダムに選択したあて先端末 へデータ送信を行う．送信データサイズは，平均1Mbyte，標準偏差0.1414Mbyte の正規分布に従うものとする．シミュレーション2により，トポロジー変化に伴 う通信環境変化への各手法の対応能力を観察する．
評価指標として，衝突発生回数，転送パケット数，待ち行列長，スループットを 用いる．トラヒック集中によって負荷が高くなっている箇所では，単位時間当たり に送信されるパケット数が増加するため，衝突発生の確率が高くなる．そのため，
衝突発生回数を評価指標として用いることで，どの程度負荷分散が実現されたか を表すことが可能である．転送パケット数は，他端末あての中継パケット数を表 し，衝突発生回数と同様に負荷を表す指標として用いる．更に，待ち行列長は中 継端末の送信待ち行列長を表し，負荷が集中している箇所では待ち行列長が増加 するため，負荷集中を表す指標として用いる．また，負荷分散制御によって経路や 送信速度が変化するため，通信効率への影響を評価するためにスループットを評 価指標として用いることで，各手法が通信効率へ与える影響を調査する．スルー プットの算出には，すべてのパケット送信が完了したコネクションのみを用いる．
5.4.2 シミュレーション結果
（1）情報配信形アプリケーションでの評価結果
図 5.5〜図 5.8 に情報配信形アプリケーションを用いた場合の評価結果を示す．
なお，送信が最後まで完了したコネクションの割合は，全手法とも約80%から約 87%程度であった．
結果から，経路選択により空間的に負荷分散を行うLBDSRやLBPSRでは，待 ち行列長の低減を達成しているが，平均経路長が増加することから衝突発生回数，
及び転送パケット数が増加し，スループットが低下している．LBRNでは経路切換 を行うことで，端末間での転送パケット数を均一化し，待ち行列長の低減を実現 しているが，トラヒック量が多い場合には配信端末近傍のリンク利用率が高くな るため，経路切換による負荷低減効果の低下や制御メッセージの増加などの理由 により，衝突発生回数が増加している．また，経路切換による遅延の発生やリン ク品質の低下を考慮していない制御のため，スループットが低下する．TCP Vegas
やTCP Vegas Mなどの改良形TCPでは，送信速度制御により過剰なパケット送
信を抑制することで時間的な負荷分散効果を得ることができる．そのため，単位 時間あたりに送出されるパケット数が減少し，衝突発生を抑制することができて いる．また，空き帯域を効率的に利用するウィンドウ制御を行うため，スループッ トの向上も同時に達成している．しかし，経路内に滞留するパケット数が一定と なるように送信速度制御を行うため，待ち行列長が増加している．TCP–APでは，
Adaptive pacingを用いた伝搬遅延を考慮した送信速度制御によって，スループッ
トの向上を達成している．しかし，シミュレーションで用いたようなランダムト ポロジーや負荷が特定の箇所に集中している場合には，経路近傍に存在する端末 の通信から大きな影響を受けるため，電波干渉の発生を抑制することが困難であ る．一方，提案手法では経路上及び近傍端末の通信状態に基づく送信速度制御を 行っているため，従来手法と比較して効果的に負荷分散を実現している．従来手 法では通信経路上の負荷やエンドエンド間での通信状態から負荷分散制御を行っ ていたのに対し，提案手法では通信経路近傍の通信状態を統合的に判断し，送信