修士論文概要書 Summary of Master’s Thesis

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(1)修士論文概要書 Summary of Master’s Thesis Date of submission: _2_/ 1_/_2013 (MM/DD/YYYY) 専攻名（専門分野）情報理工学専攻 Department. 氏名 Name. 学籍番号研究指導名情報システム設計 Student ID Research guidance number 研究題目 Title. 大岸龍司. 指導教員 Advisor. CD. 5111B019-5. 印望 Seal. 戸川. センサネットワークにおける低消費電力化指向MACプロトコルに関する研究. 1．序論. 2．センサネットワークにおける同期型 MAC プロトコルに関する研究動向同期型 MAC プロトコルとして，SMAC プロトコル， adaptive SMAC プロトコル，UMAC プロトコルの 4 つのプロトコルについて解説する． SMACプロトコルは同期型MACプロトコルの基本となるプロトコルでWei Yeらによって提案された．SMACプロトコルはノードを駆動させている時間(listen時間) とノードの電源を切っている時間(sleep時間) を周期的に繰り返す動作を基本としている．SMACプロトコルでは，duty cycleは一定であるため，ネットワークの負荷が大きいときにはパケットの損失が大きくなり，ネットワークの負荷が小さい時には無駄に電力を消費してしまう．つまり，ネットワークの負荷の増減に対応できないという特徴を持っている． adaptive SMACプロトコルはsleep時間による遅延を考慮したSMACプロトコルである．また，パケット受信の際に sleep状態がlisten状態に変わってしまうことを防ぐことにより， idle listening状態を削減している． UMACプロトコルは無駄な消費電力となるidle listening状態を削減する目的でduty cycleを決定する手法である． duty cycleの決定基準は送受信時間に対するidle listening. 状態の割合と1周期に受信されたパケットの平均遅延時間である．UMACプロトコルの特徴としてduty cycleが小さいときと大きいときの変化量がn%で等しいためネットワークの状況の変化が大きい時には消費電力に無駄が生じてしまう．またパケットキューにパケットがためられている場合はネットワークが輻輳状態でなくてもduty cycleを大きくしてしまう．. 3．低消費電力化を目的とした SMAC プロトコル duty cycle 最適化手法 SMACプロトコルでは，duty cycleが固定でありネットワークトラフィック量の変化に対応できないため，パケット遅延時間や消費電力量が増加してしまう．本論文では，SMACプロトコルにおいてパケット到着間隔に対するidle listening状態の割合を調べ，その結果をもとにidle listening状態を最小にするようにduty cycleを動的に変化させる手法を提案する．図3.1にSMACプロトコルにおけるパケット発生間隔毎のidle listening状態の割合を示す．パケット到着間隔毎にidle listening状態が最小になるduty cycleが異なる．各ノードはパケット到着間隔をパケットキュー長で判断し次周期のduty cycleを決定する． duty cycle最適化アルゴリズムを図3.2に示す． 100 90 idle listeningの割合(%). 近年，あらゆるものに電子機器が搭載され，それらがネットワークでつながることにより，いつでも，どこでも，どんなものでも容易にコミュニケーションができるようになった．こうしたユビキタスネットワークの実現においてセンサネットワークは欠かせない技術の一つでありいたるところで利用されている．例えば，地震センサは首都圏で2005年に2000箇所であったのに対し2012年では4000箇所と2倍に増大しているという現状がある．また，センサネットワークの市場規模は全世界で2021年までに2011年の約4倍の規模にまで拡大していくと予想され，今後はスマートグリッドなどのエネルギー分野と交通・インフラ分野，また医療分野においてもセンサネットワークの利用拡大が期待されている．こうしたセンサネットワークにおける課題の一つとして低消費電力化がある．本論文では，センサネットワークにおける低消費電力化を目的としたMACプロトコルを提案し，ns-2を用いてシミュレーション評価する．. 80 70 1.432 1.05 0.65. 60 50. 0.4. パケット発生間隔(s). 0.2. 40 10. 20. 30. 40. 50. 60. duty cycle(%). 70. 80. 0.1 90. 100. 図3.1： SMACプロトコルのduty cycleを変更することによる idle listening状態の割合. 図3.2にduty cycle最適化アルゴリズムを示す．どのノードも初期duty cycleを5%とする．ここで初期duty cycleとはパケットキューにパケットがたまっていない場合のduty cycleとする．受信ノードにパケットが到着すると，パケットキューにためられるため1周期で増加したパケットキューを計測し，.

(2) その値によってidle listeningの割合が最小となるduty cycle に変更する．ただし，パケットキュー長が9以上の場合は dutycycleを90%にすることによりパケットキューに残ったパケットの処理速度を向上させる．また，1周期ごとに計測を続けその都度次周期のduty cycleを決定する．パケットキューにパケットがなくなったらduty cycleを初期duty cycleに戻す．. あることが分かった．また理論値を用いた数値シミュレーションと比較することにより提案手法の正当性を示した．図 4.2 および図 4.3 は送受信間における平均遅延時間，平均スループットを示す．パケット到着間隔が 1(s)のときは他のプロトコルよりも良い結果となり 2(s)以降ではほぼ同じ結果を示した． 60 UMACプロトコル. adaptive SMACプロトコル. 平均値円時間(s). 開始. duty cycleを5%に設定. cycle時間の設定. duty cycle=90%に設定. cycle時間の設定. 9個以上. SMACプロトコル. 50. 提案手法(初期duty cycle=5%). 30. 20. 10. 0. 0個. パケットキュー長を計測. 40. 1. 2. 3. cycle時間の設定. 5. 6. 7. 8. 9. 10. パケット到着間隔(s). 図 4.2：平均遅延時間の比較. 1～8個. duty cycleを40～100% に設定. 4. 1周期でたまったパケット数を計測. 4000 SMACプロトコル. 図 3.2： duty cycle 最適化アルゴリズム. 3500. 平均するープット(bps). adaptive SMACプロトコル. 4．シミュレーション評価本論文では，ns-2 を用いて提案手法を実装し評価を行う．評価項目は送受信間での遅延時間およびスループット，消費電力量とする．また，設定条件は表 4.1 に示す．. 3000. 提案手法(初期duty cycle=5%). 2500 2000. 1500 1000 500. 0 1. 表 4.1：シミュレーション時の設定条件. 16000 14000. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. パケット到着間隔(s). 送信電力. 24.75(mW). 受信電力. 13.5(mW). idle 電力. 13.5(mW). 休止電力. 15(μW). packet size. 400(Bytes). control packets. 10(Bytes). パケット到着間隔. 1～10(s). 送信パケット数. 120(packets). 図 4.3：平均スループットの比較. 5．結論. SMACプロトコル. adaptiv SMACプロトコル. UMACプロトコル. 数値シミュレーション(初期duty cycle=5%). 数値シミュレーション結果との比較ではほぼ同じ挙動を示した．SMACプロトコルと比較するとパケット発生間隔が 1(s)～10(s)の間では消費電力量が54%～60%の削減された． DSMACプロトコルとの比較ではパケット発生間隔が1(s)～ 10(s)の間では最大で44%，UMACプロトコルとの比較では最大で25%の消費電力量が削減された．どのパケット到着間隔をとっても提案手法によるプロトコルが最も低消費電力であることがわかった．送受信間でのパケット遅延時間はパケット発生間隔が短いほどSMACプロトコルに比べ短くなり，パケット発生間隔が大きいと長くなる結果となった．一方で，スループットはすべてのパケット発生間隔において大きくなり，パケット発生間隔が短いほど増加率が大きくなった．. 提案手法(初期duty cycle=5%). 12000. 消費電力量(mJ). 2. 10000 8000 6000 4000 2000. 本論文に関する発表業績. 0 1. 2. 3. 4. 5 6 パケット到着間隔(s). 7. 8. 9. 図 4.1：消費電力量の比較. 図 4.1 に消費電力量の比較を示す．消費電力量では， SMAC プロトコル，adaptive SMAC プロトコル，UMAC プロトコルとの比較を行い，どのプロトコルよりも低消費電力で. 10. 国内会議(査読付) １．大岸龍司，柳澤政生，戸川望，” センサネットワーク低消費電力化のためのS-MACプロトコルduty cycle最適化手法，"情報処理学会マルチメディア分散協調とモバイル (DICOMO 2012)，pp. , 2012..

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