Améliorations des heuristiques

Kinetic MPR(KMPR) : prédiction de mobilité par degré cinétique

La diérence fondamentale entre MPR et KMPR [68] est que contrairement à MPR,

KMPR ne traite pas les instants de temps mais des intervalles de temps. Un n÷ud n'est pas périodiquement choisi, mais plutôt désigné pour un intervalle de temps. Pendant cet intervalle, le n÷ud sélectionné est actif et l'intervalle de temps est appelé son activation.

Le protocole KMPR élit un n÷ud, dans un ensemble N(i) avec le plus grand degré cinétique logique (voir chapitre 2), comme KMPR. L'activation du n÷ud KMPR est le plus grand intervalle de couverture de ses n÷uds dans N2(i).

Les opérations de choix KMPR sont :

 commencer avec une série vide de KMPR.

 première étape : calculer le degré cinétique logique de chaque n÷ud dans N(i).  deuxième étape : ajouter dans N(i) le n÷ud qui a le plus grand degré cinétique logique dans la série KMPR. Calculer l'activation du n÷ud KMPR comme l'intervalle de couverture maximale que ce n÷ud peut fournir. Mettre à jour tous les autres intervalles de couverture de n÷uds dans N2(i) en considérant l'activation du KMPR élu, recalculer alors tous les degrés cinétiques logiques. Enn, répéter cette étape jusqu'à ce que tous les n÷uds dans N2(i) soient entièrement couverts.

KMPR est évalué par le simulateur NS-2 en steady-state RWM[94] pour 20 n÷uds.

Les auteurs indiquent que KMPR a un delai plus rapide que MPR de 50%, puisque KMPR utilise les prédictions de mobilité et ne provoque pas d'entretien périodique ; le surcoût de routage pourrait ainsi être réduit au delà de 75%. Notons que les résultats qui sont données pour 20 n÷uds ne permettent pas en l'état de dégager l'inuence de la métrique de mobilité. Il se pourrait que pour 150 n÷uds, la version standard même avec son émission périodique de messages HELLO soit plus ecace, s'il s'avère que le degré cinétique ne reète pas la performance.

LS-OLSR : mobilité par durée de vie résiduelle de lien

L'heuristique LS-OLSR [95] choisit le MPR en utilisant une mesure statistique de

la stabilité de lien [76], qui est la probabilité du lien de continuer à exister pour une

certaine durée de temps. La vie résiduelle de lien est la quantité moyenne de vie restante en terme de probabilité pour un lien qui a survécu l'âge a (voir chapitre 2).

L'objectif est de choisir un voisin avec le temps résiduel maximum comme MPR jusqu'à ce que tous les voisins à 2 sauts soient couverts. Pour calculer l'âge rési- duel ou le quantile α, chaque n÷ud maintient un Link_Life_Array nommé d[t]. Link_Life_Window est le nombre d'entrées emmagasinées dans le tableau d[t] pour maintenir la distribution de durée de lien. La période d'observation est dénie comme une période de temps pendant laquelle le n÷ud observe la durée de vie de lien et remplit le tableau d[t]. Elle doit être assez longue pour capturer les données du lien du n÷ud qui survit le plus longtemps. Link set qui enregistre l'information de lien contient l'information relative à l'âge a.

LS-OLSR est évalué par simulation NS-2 pour 75 n÷uds. Il est indiqué que cette heuristique augmente le taux moyen de durée de vie des chemins et le throughput moyen et par ailleurs qu'elle diminue les moyennes des changements de lien et de perte de paquet. Notons que les points faibles de cette approche sont un nombre de MPR qui est augmenté d'environ 21%. Par conséquent le délai de bout en bout de même que les surcoûts sont augmentés. De plus, il est dicile de dénir une période d'observation assez longue pour capturer les données du lien survivant le plus long. Proposition d'heuristique : LD-OLSR mobilité par durée de lien

En s'appuyant sur les travaux présentés dans le chapitre précédent, nous choisissons d'introduire la métrique Durée de Lien (LD) dans l'algorithme de sélection de MPR. Notre proposition dière de LS-OLSR par la façon de calculer la Durée de Lien et par le fait que la Durée de Lien n'est pas le seul critère pour la sélection de MPR. Le calcul est simple et il n'est pas nécessaire de dénir une période d'observation assez longue pour capturer les données du lien le plus long, ce qui en pratique peut être dicile à atteindre. Nous proposons de combiner LD avec le critère de densité et proposons plusieurs stratégies.

Une façon simple pour un n÷ud de calculer la valeur de LD est d'utiliser les messages HELLO en procédant à quelques modications de traitements.

Quand un n÷ud met à jour une entrée de lien, il enregistre seulement le temps pendant lequel ce lien est considéré valide. Il n'a pas la durée de lien parce qu'il n'a

pas enregistré le temps de démarrage (voir gure 4.2). Aussi nous modions la pro-

cédure d'OLSR simplement sans avoir à modier le paquet OLSR. L'entrée Temps de Debut de Connexion  (Start Connection Time) (Start_t) est juste ajoutée au

Tuple de Lien (gure4.8). Quand un n÷ud doit choisir un MPR, il calcule LD par

la diérence entre le temps actuel et Start_t. Il peut obtenir alors LD pour chaque n÷ud.

Précisons le calcul de LD :

 enregistrement de la durée de vie : les MPRs sont des voisins symétriques à un-saut par lesquels il est possible d'atteindre tous les voisins symétriques à deux-sauts. Avec notre calcul de LD, le temps démarre dès qu'un n÷ud connaît

un voisin. Donc le temps est enregistré avec un statut de n÷ud asymétrique. Cependant le n÷ud n'est pas choisi comme MPR, si le statut de lien n'est pas symétrique. En cas d'un n÷ud ayant la plus haute valeur de LD mais qui n'est pas dans la gamme de transmission, détecté par absence de message HELLO le LD de ce n÷ud est eacé. Ainsi seulement le n÷ud qui a la plus haute valeur de LD et qui est dans la gamme de transmission est choisi comme MPR.

Fig. 4.8  Calcul de LD par ajout de champs dans le tuple lien

 LD local et LD global : le choix de MPR peut être sur le LD de chaque n÷ud, appelé LD local, ou bien sur le LD global calculé sur toutes les durées de lien avec chaque voisin. Dans ce cas il est nécessaire de modier l'entête du message HELLO pour qu'il signale les valeurs locales de LD. C'est pourquoi nous avons choisi un calcul local de LD.

 Exemple : La gure 4.9 illustre le calcul de LD global aux n÷uds voisins :

Soit un n÷ud mobile A qui durant t = 0-20 secondes, a pour voisins les n÷uds B, C et D ; les LD sur A avec B, C et D sont de 20 secondes. Ensuite à l'instant t = 20-30 secondes, les n÷uds mobiles B et D sortent de la gamme de transmission de A, les LDs restent inchangées. Le n÷ud mobile E entre la gamme de transmission et le n÷ud mobile C reste immobile, LD A avec E est 10 et le LD avec C est augmenté de 10. Troisièmement, durant t = 30-40 secondes, E sort de la gamme de transmission, LD avec E n'est pas modié. Le n÷ud mobile D retourne dans la gamme de transmission et le n÷ud mobile C y demeure, alors les LD avec C et D sont augmentés de 10.  Plus grande ou plus petite LD : Une autre question à propos du calcul concerne la sélection du meilleur LD : est-il plus valable de choisir la plus petite ou la plus grande valeur de LD ? LS-OLSR utilise la plus petite LD, puisque il choisit le temps de vie résiduel le plus long. Les auteurs supposent que quand les n÷uds ont une durée de connexion importante leurs voisins vont sortir de la gamme de transmission. La validité de la supposition est naturellement fonction du modèle de mobilité considéré. Pour un modèle RWP on peut supposer cette hypothèse comme réaliste dès lors que le temps de pause est non nul ; dans ce cas quand les n÷uds voisins restent dans la gamme de transmission ils doivent encore bouger après leur temps de pause et peut-être sortir de la zone de couverture. Par contre, quand le temps de pause est nul, on peut envisager que le plus vieux n÷ud restera encore un moment dans la gamme de transmission. Par exemple si le n÷ud et son voisin se déplacent dans la même direction ou ont un mouvement inverse avec une vitesse très basse. C'est pourquoi, nous évaluons par simulation la validité de plusieurs hypothèses pour le modèle de mobilité aléatoire. La première hypothèse est qu'il est préférable de choisir un n÷ud avec une grande durée de connexion : le plus vieux voisin. La deuxième hypothèse au contraire consiste à choisir le plus jeune voisin. Nous montrons l'intérêt de la première hypothèse (voir résultats de simulation à la suite) et utilisons donc la plus grande valeur de LD dans notre proposition.

4.2.3 Résultats d'évaluation des stratégies d'élection et dis-