무선 애드혹 네트워크

Wireless ad hoc network

무선 애드혹[1] 네트워크(WANET) 또는 모바일애드혹 네트워크(MANET)는 분산형 무선 네트워크입니다.네트워크는 유선 네트워크의 라우터나 무선 네트워크의 액세스포인트 등 기존의 인프라스트럭처에 의존하지 않기 때문에 애드혹입니다.대신 각 노드는 다른 노드의 데이터를 전송함으로써 라우팅에 참여하기 때문에 어떤 노드가 네트워크 접속 및 [2]사용 중인 라우팅 알고리즘에 따라 데이터를 전송하는지 동적으로 판단합니다.

Windows operating system에서 애드혹은 라우터 없이 컴퓨터가 서로 직접 통신할 수 있도록 하는 통신 모드(설정)입니다.무선 모바일 애드혹네트워크는 노드가 자유롭게 이동할 수 있는 자기 설정의 동적 네트워크입니다.

이러한 무선 네트워크에는 인프라스트럭처의 셋업과 관리의 복잡성이 없기 때문에 디바이스는 네트워크를 '즉시'[3] 만들고 가입할 수 있습니다.

MANET 내의 각 디바이스는 임의의 방향으로 독립적으로 이동할 수 있기 때문에 다른 디바이스로의 링크가 자주 변경됩니다.각각은 자신의 용도와 무관한 트래픽을 전송해야 하므로 라우터가 됩니다.MANET 구축의 주요 과제는 각 디바이스가 트래픽을 적절히 라우팅하기 위해 필요한 정보를 지속적으로 유지하도록 하는 것입니다.MANET의 규모가 커짐에 따라 1) 패킷을 다른 모든 노드로 라우팅하고 2) 실시간라우팅 상태를 유지하기 위해 필요한 오버헤드트래픽의 비율 3) 각 노드는 다른 요구를 인식하지 않고 독립적으로 라우팅하기 위한 자체 굿풋을 가지며 4) 모든 노드가 다음과 같은 제한된 통신 대역폭을 공유해야 하기 때문에 이는 더욱 어려워집니다.무선 스펙트럼의 한 조각으로요.이러한 네트워크는 스스로 작동하거나 더 큰 인터넷에 연결될 수 있습니다.노드간에 1개 또는 복수의 다른 트랜시버를 포함할 수 있습니다.그 결과 매우 동적인 자율 토폴로지가 생성됩니다.MANET은 보통 링크층 애드혹네트워크 위에 라우팅 가능한 네트워킹 환경을 갖추고 있습니다.

패킷 무선 이력

스탠포드 연구소의 패킷 라디오 밴, 최초의 3방향 인터넷 통신 사이트입니다.
단기 디지털 라디오의 초기 대규모 시험, 1998년 2월.

최초의 무선 데이터 네트워크는 패킷 무선 네트워크인 PRNET으로 불리며 1970년대 초 국방고등연구계획국(DARPA)의 후원을 받았다.Bolt, Beranek and Newman Inc.(BBN)와 SRI International은 이러한 초기 시스템을 설계, 구축 및 실험했습니다.실험자들은 로버트 칸,[4] 제리 버치피엘, 레이 [5]톰린슨을 포함했다.x25 프로토콜을 사용한 아마추어 무선 커뮤니티에서도 유사한 실험이 이루어졌습니다.이러한 초기 패킷 무선 시스템은 인터넷보다 앞서 있었고, 실제로 최초의 인터넷 프로토콜 스위트의 동기의 일부였습니다.이후 DARPA 실험에는 1980년대에 실시된 Survivable Radio Network([6]SURAN) 프로젝트가 포함되었다.이러한 시스템의 후속 제품은 1990년대 중반 미 육군과 이후 다른 국가들을 위해 근거리 디지털 라디오로 개발되었습니다.

또 다른 제3의 학술 및 연구 활동은 1990년대 중반 PC용 저렴한 802.11 라디오 카드의 등장으로 시작되었다.현재의 무선 애드혹네트워크는 주로 [7]군사용으로 설계되어 있습니다.패킷 무선의 문제는 (1) 부피가 큰 요소, (2) 데이터 레이트가 느림, (3) 모빌리티가 높을 경우 링크를 유지할 수 없습니다.이 프로젝트는 무선 애드혹 네트워크가 탄생한 1990년대 초까지 더 이상 진행되지 않았다.

MANET 초기 작업

노트북과 802.11/Wi-Fi 무선 네트워킹의 성장에 따라 MANET은 1990년대 중반부터 인기 있는 연구 주제가 되었습니다.많은 학술 논문은 제한된 공간 내에서 이동성의 정도가 다르다고 가정하고 프로토콜과 그 능력을 평가한다. 일반적으로 모든 노드가 몇 홉 이내에 있다.패킷 폐기율, 라우팅 프로토콜에 의해 도입된 오버헤드, 엔드 투 엔드 패킷 지연, 네트워크 처리량, 확장 가능 등과 같은 측정치에 기초하여 다른 프로토콜이 평가됩니다.

1990년대 초, SUN Microsystems USA의 Charles Perkins와 Cambridge 대학의 Chai Keong Toh는 각각 무선 애드혹 네트워크의 다른 인터넷 상에서 작업을 시작했습니다.퍼킨스는 동적 주소 지정 문제에 대해 연구하고 있었다.Toh는 ABR로 알려진 새로운 라우팅 프로토콜(어소시에이티비티 기반 라우팅)[8]에 대해 작업했습니다.Perkins는 최종적으로 DSDV – Destination Sequence Distance Vector Routing을 제안했습니다.이것은 분산 거리 벡터 라우팅에 근거한 것입니다.Toh의 제안은 온 디맨드 기반의 라우팅이었습니다.즉, 루트는 필요에 따라 실시간으로 검출됩니다.ABR은[9] RFC로서 IETF에 송신되었습니다.ABR은 Lucent WaveLAN 802.11a 지원 노트북 상의 Linux OS에 성공적으로 구현되었으며, 따라서 1999년에[3][10][11] 실용적인 애드혹 모바일 네트워크가 가능하다는 것이 입증되었습니다.이후 AODV로 알려진 또 다른 라우팅 프로토콜이 도입되어 2005년에 [12]검증 및 구현되었습니다.2007년 David Johnson과 Dave Maltz는 DSR – Dynamic Source [13]Routing을 제안했습니다.

적용들

무선 애드혹네트워크는 분산되어 있기 때문에 중앙 노드를 신뢰할 수 없는 다양한 애플리케이션에 적합하며 무선 관리 네트워크에 비해 네트워크의 확장성이 향상될 가능성이 있습니다.단, 이러한 네트워크의 전체 용량에 대한 이론상 및 실제적인 제한이 확인되었습니다.최소한의 구성과 신속한 도입으로 자연재해나 군사적 충돌 등의 긴급상황에 적합한 애드혹네트워크가 됩니다.동적 및 적응형 라우팅 프로토콜을 통해 애드혹 네트워크를 신속하게 형성할 수 있습니다.무선 애드혹네트워크는 어플리케이션별로 분류할 수 있습니다.

모바일 애드혹네트워크(MANET)

모바일 애드혹 네트워크(MANET)는 케이블 없이 접속된 모바일 디바이스의 지속적인 자기구성, 자기조직화, 인프라스트럭처[14] 없는 네트워크입니다.이것은, 「온 더 플라이」네트워크 또는 「즉시 네트워크」[15]라고 불리는 경우가 있습니다.

차량용 애드혹 네트워크(VANET)

VANET은 차량과 도로변 [16]장비 간의 통신에 사용됩니다.지능형 차량 애드혹 네트워크(InVANET)는 차량과 차량의 충돌, 사고 시 차량이 지능적인 방식으로 행동할 수 있도록 도와주는 일종의 인공지능입니다.차량들은 서로 통신하기 위해 전파를 사용하고 있으며, 차량이 도로를 따라 이동하는 동안 즉시 통신 네트워크를 형성하고 있다.VANET은 경량 [17]프로토콜로 보호해야 합니다.

스마트폰 애드혹네트워크(SPAN)

SPAN은 시판되고 있는 스마트폰의 기존 하드웨어(주로 Wi-Fi 및 Bluetooth)와 소프트웨어(프로토콜)를 활용하여 셀룰러 캐리어 네트워크, 무선 액세스포인트 또는 기존 네트워크 인프라스트럭처에 의존하지 않고 피어 투 피어 네트워크를 구축합니다.SPAN은 멀티홉 릴레이를 지원하며 그룹 리더라는 개념이 없다는 점에서 Wi-Fi Direct 등의 기존 허브 및 스포크 네트워크와는 다릅니다.따라서 피어는 네트워크를 파괴하지 않고 자유롭게 가입 및 탈퇴할 수 있습니다.가장 최근 버전 8.4 iOS 이상을 탑재한 애플의 아이폰은 아이폰에서 멀티피어 애드혹 메쉬 네트워킹 [18]기능을 지원하여 수백만 대의 스마트폰이 휴대폰 통신에 의존하지 않고 애드혹 네트워크를 구축할 수 있게 되었다.이것은 "세상을 바꿀 것"[19]이라고 주장되어 왔다.

무선 메쉬 네트워크

주요 기사:무선 메쉬 네트워크

메쉬 네트워크는, 그 이름이 생성된 네트워크의 토폴로지에서 취득됩니다.완전히 연결된 메시에서는 각 노드가 다른 모든 노드에 연결되어 "메쉬"를 형성합니다.반면 부분 메쉬에는 일부 노드가 다른 노드에 연결되지 않은 토폴로지가 있지만 이 용어는 거의 사용되지 않습니다.무선 애드혹네트워크는 메쉬 네트워크 등의 형태를 취할 수 있습니다.무선 애드혹네트워크에는 고정 토폴로지가 없습니다.노드간의 접속은 디바이스의 동작, 모빌리티 패턴, 상호간의 거리 등에 전적으로 의존합니다.따라서 무선 메쉬 네트워크는 특정 유형의 무선 애드혹네트워크이며, 특히 네트워크토폴로지에 중점을 두고 있습니다.일부 무선 메쉬 네트워크(특히 가정 내 네트워크)는 상대적으로 모빌리티가 드물기 때문에 링크 파손이 거의 없는 반면,[20] 다른 모바일 메쉬 네트워크에서는 링크 상실을 고려하기 위해 빈번한 라우팅 조정이 필요합니다.

육군 전술 MANET

군사용 또는 전술용 MANET은 데이터 레이트, 실시간 요건, 모빌리티 중 고속 재루팅, 데이터 보안, 무선 범위 및 [21]기존 시스템과의 통합에 중점을 두고 군 유닛에 의해 사용됩니다.일반적인 무선 파형에는 미 육군의 JTRS SRW, 지속 시스템의 WaveRelay 및 Domino Tactical Communications(DTC) MeshUltra Tactical [citation needed]Waveform이 포함됩니다.애드혹 모바일 통신은 이러한 요구, 특히 인프라스트럭처가 없는 특성, 신속한 도입 및 운용을 충족시키기 위해 적합합니다.군용 MANET은 신속한 배치, 인프라스트럭처 없는 올 무선 네트워크(고정 무선 타워 없음), 견고성(링크 절단 문제 없음), 보안, 범위 및 즉각적인 운용을 중시하는 군부대에서 사용됩니다.

공군 UAV 애드혹 네트워크

비행 애드혹 네트워크(FANET)는 무인 항공기로 구성되어 있어 이동성이 뛰어나고 원격지와의 [22]연결을 제공합니다.

무인항공기는 조종사가 탑승하지 않은 항공기이다.UAV는 원격 제어(즉, 지상 관제소의 조종사가 비행)하거나 사전 프로그래밍된 비행 계획에 따라 자율적으로 비행할 수 있다.UAV의 민간 사용에는 3D 지형 모델링, 패키지 배송(물류) [23]등이 포함됩니다.

UAV는 또한 외국의 비우호적인 환경에서 조종사의 위험을 감수하지 않고 데이터 수집과 상황 감지를 위해 미 공군에[24] 의해 사용되어 왔다.무선 애드혹 네트워크 기술이 UAV에 내장되어 있어 여러 UAV가 서로 통신하고 팀을 이루어 작업 및 임무를 수행할 수 있습니다.UAV가 적에 의해 파괴되면, 그 데이터는 무선으로 인접한 다른 UAV에 빠르게 오프로드될 수 있다.UAV 애드혹 통신 네트워크는 때때로 UAV 인스턴트 스카이 네트워크라고도 불린다.보다 일반적으로, UAV의 공중 MANET은 슬로베니아에서 온 BRAMOR C4EYE와 같은 미니 전술 정찰 ISR UAV로 성공적으로 구현되고 운용되고 있다.

해군 애드혹 네트워크

해군 함정은 전통적으로 위성 통신과 다른 해상 무전기를 사용하여 서로 통신하거나 육지에 있는 지상국과 통신합니다.단, 이러한 통신은 지연과 제한된 대역폭에 의해 제한됩니다.무선 애드혹 네트워크를 사용하면 해상에서의 선박 영역 네트워크 형성이 가능해져 선박 간의 고속 무선 통신이 가능해져 이미징과 멀티미디어 데이터의 공유가 강화되고 전장에서의 [25]운용 조정이 향상됩니다.일부 방산업체(Rockwell Collins, Roade & Schwartz 등)는 선박 간 및 선박 간 [26]통신을 강화하는 제품을 생산하고 있습니다.

무선 센서 네트워크

센서는 노이즈, 온도, 습도, 압력 등 특정 파라미터와 관련된 정보를 수집하는 유용한 장치입니다.센서 데이터를 대량으로 수집할 수 있도록 무선으로 센서가 점점 더 많이 연결됩니다.센서 데이터의 샘플이 많으면 분석 처리를 사용하여 이러한 데이터를 이해할 수 있습니다.무선 센서 네트워크의 접속은 무선 애드혹네트워크의 이면에 있는 원리에 의존합니다.이러한 원리는 센서를 고정 무선 타워 없이 도입할 수 있게 되어 네트워크를 온 더 플라이로 형성할 수 있게 되었기 때문입니다."[27]스마트 더스트"는 스마트 먼지를 상호 연결하기 위해 작은 무전기가 사용된 U C 버클리 대학의 초기 프로젝트 중 하나였다.최근에는 모바일 무선 센서 네트워크(MWSN)도 학계의 관심사가 되고 있다.

로봇 애드혹 네트워크

로봇은 자동화를 추진하고 인간에게는 어려워 보이는 집안일을 수행하는 기계 시스템이다.작업을 완료하기 위한 협업 작업을 수행하기 위해 로봇 그룹을 조정하고 제어하기 위한 노력이 이루어지고 있습니다.중앙 집중식 제어는 종종 로봇이 교대로 컨트롤러 스테이션과 대화하는 "스타" 접근 방식을 기반으로 합니다.그러나 무선 애드혹 네트워크를 통해 로봇은 즉시 통신 네트워크를 형성할 수 있습니다. 즉, 로봇은 이제 서로 "대화"하고 분산된 [28]방식으로 협업할 수 있습니다.로봇 네트워크를 통해 로봇은 서로 의사소통하고, 지역 정보를 공유하며, 가장 효과적이고 효율적인 [29]방법으로 작업을 해결하는 방법을 분배적으로 결정할 수 있습니다.

재해 복구 애드혹 네트워크

무선 애드혹네트워크의 또 다른 민간 용도는 공공 안전입니다.재해(홍수, 폭풍, 지진, 화재 등) 시에는 신속하고 즉각적인 무선통신 네트워크가 필요합니다.특히 라디오 타워가 붕괴되거나 파괴된 지진 발생 시에는 무선 애드혹네트워크를 독립적으로 형성할 수 있습니다.소방관들과 구조대원들은 부상자들과 연락하고 구조하기 위해 임시 네트워크를 사용할 수 있다.이러한 기능을 갖춘 상용 라디오가 [30][31]시판되고 있습니다.

병원 애드혹 네트워크

무선 애드혹네트워크를 사용하면 센서, 비디오, 기기 및 기타 디바이스를 도입하여 무선으로 상호 접속하여 클리닉 및 병원 환자의 감시, 의사와 간호사의 경보 알림, 퓨전 포인트에서 이러한 데이터를 신속하게 검출하여 생명을 [32][33]구할 수 있습니다.

데이터 감시 및 마이닝

MANETs는 대기오염 모니터링 등 다양한 애플리케이션에서 데이터 마이닝을 위한 센서 데이터 수집을 용이하게 하기 위해 사용할 수 있으며,[34] 이러한 애플리케이션에는 다양한 유형의 아키텍처를 사용할 수 있습니다.이러한 애플리케이션의 주요 특징은 환경 특성을 모니터링하는 인근 센서 노드가 일반적으로 유사한 값을 등록한다는 것입니다.센서 관찰 간의 공간적 상관관계로 인한 이러한 데이터 중복성은 네트워크 내 데이터 집계 및 마이닝 기술에 영감을 줍니다.서로 다른 센서에 의해 샘플링된 데이터 간의 공간적 상관관계를 측정함으로써 보다 효율적인 공간 데이터 마이닝 알고리즘과 보다 효율적인 라우팅 [35]전략을 개발하기 위해 광범위한 종류의 전문 알고리즘을 개발할 수 있다.또한 연구자들은 큐잉 이론을 [36][37]적용하기 위한 MANET의 성능 모델을 개발했습니다.

과제들

무선 애드혹 네트워크(MANET)가 직면하고 있는 기술적 및 연구상의[40][41] 과제를 몇 권의 책과 저작에서[38][39] 밝혀냈습니다.사용자에 대한 이점, 구현의 기술적 어려움 및 무선 스펙트럼 오염에 대한 부작용은 아래에 간략히 요약할 수 있습니다.

사용자에 대한 이점

MANET의 분명한 매력은 네트워크가 분산되어 있고 노드/디바이스가 이동 중이라는 것이다. 즉, 환경 모니터링 [1], [2], 재난 구조 [3]– [5] 및 군사 통신[3]과 같은 다양한 영역에서 수많은 애플리케이션에 대한 가능성을 제공하는 고정 인프라가 없다는 것이다.2000년대 초반부터 MANET에 대한 관심이 크게 높아졌습니다.이는 부분적으로 Grossglauser와 Tse가 새로운 [42]테크놀로지의 도입과 함께 나타낸 바와 같이 모빌리티가 네트워크 용량을 향상시킬 수 있기 때문입니다.

분산형 네트워크의 주요 장점 중 하나는 정보가 릴레이되는 멀티홉 방식에 의해 중앙 집중형 네트워크보다 일반적으로 더 견고하다는 것입니다.예를 들어 셀룰러 네트워크 설정에서는 기지국이 동작을 정지하면 커버리지의 저하가 발생하지만 데이터가 여러 경로를 통과할 수 있기 때문에 MANET에서 단일 장애점이 발생할 가능성은 크게 감소한다.MANET 아키텍처는 시간이 지남에 따라 진화하기 때문에 네트워크로부터의 분리/절단 등의 문제를 해결할 수 있습니다.고정 토폴로지를 가진 네트워크에 비해 MANET의 또 다른 이점으로는 유연성(모바일 디바이스를 사용하여 어디에서나 애드혹네트워크를 작성할 수 있음), 확장성(네트워크에 노드를 쉽게 추가할 수 있음), 관리 비용 절감(인프라스트럭처를 [43][44]먼저 구축할 필요가 없음) 등이 있습니다.

요약:

  • 고성능 네트워크
  • 고가의 인프라스트럭처를 설치할 필요가 없다
  • 송신자에 관한 정보의 신속한 배포
  • 단일 장애점은 없습니다.
  • 멀티홉
  • 스케일러빌리티

구현의 어려움

시간이 지남에 따라 네트워크가 변화하고 있기 때문에 고정 아키텍처(고정 접속 없음)가 없기 때문에 네트워크 퍼포먼스의 변화를 예상할 수 있습니다.게다가 네트워크 토폴로지는 간섭과 접속성을 판단하기 때문에, 네트워크내의 디바이스의 모빌리티 패턴이 네트워크의 퍼포먼스에 영향을 미쳐, 데이터가 몇번이나 재발송신(지연 증가)되어 최종적으로 전력등의 네트워크 자원의 할당은 [42]불명확한 채로 있습니다.마지막으로,[45] 수학적으로 다루기 쉬운 상태를 유지하면서 인간의 이동성을 정확하게 나타내는 모델을 찾는 것은 모델에 영향을 미치는 광범위한 요인 때문에 여전히 해결되지 않은 문제로 남아 있다.사용되는 대표적인 모델에는 무작위 보행, 무작위 경유지 및 부담금 비행 [46][47]모델이 포함된다.[48][49]

요약:

  • 모든 네트워크 엔티티가 모바일인 경우가 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지가 필요합니다.
  • 네트워크 기능은 높은 적응도를 가져야 합니다.
  • 중앙 엔티티가 없으므로 작업을 완전히 분산된 방식으로 관리해야 합니다.
  • 배터리의 제약

부작용

무선 및 변조

무선 애드혹네트워크는 다양한 종류의 무선으로 동작할 수 있습니다.모든 무선은 변조를 사용하여 특정 대역폭의 무선 주파수로 정보를 이동합니다.많은 양의 정보를 장거리에 걸쳐 신속하게 이동시킬 필요가 있기 때문에, MANET 무선 채널은 대역폭(예를 들어 무선 스펙트럼의 양), 저주파수 및 높은 전력을 이상적으로 갖추고 있습니다.다른 많은 노드와 이상적으로 동시에 통신하고 싶은 욕구를 고려하면 많은 채널이 필요합니다.무선 스펙트럼이 공유되고 규제되는 경우, 저주파수에서 사용 가능한 대역폭은 줄어듭니다.많은 무선 채널을 처리하려면 많은 리소스가 필요합니다.모바일성이 필요하기 때문에 소형화와 저소비전력이 매우 중요합니다.MANET 무선 및 변조 선택에는 많은 트레이드오프가 있습니다.대부분은 사용할 수 있는 특정 주파수와 대역폭에서 시작됩니다.

무선은 UHF(300~3000MHz), SHF(3~30GHz) 및 EHF(30~300GHz)입니다.Wi-Fi 애드혹은 라이선스가 없는 ISM 2.4GHz 무선을 사용합니다.5.8GHz 무선에서도 사용할 수 있습니다.

300GHz 등의 주파수가 높을수록 신호의 흡수가 두드러집니다.육군 전술 무전기는 일반적으로 다양한 통신 모드를 제공하기 위해 VHF를 포함한 다양한 UHF 및 SHF 무전기를 사용합니다.800, 900, 1200, 1800MHz 범위에서는 셀룰러 무선이 우세합니다.일부 셀룰러 무선은 애드혹 통신을 사용하여 셀룰러 기지국이 도달할 수 없는 영역 및 디바이스까지 셀룰러 범위를 확장합니다.

802.11ax로 알려진 차세대 Wi-Fi는 낮은 지연, 대용량(최대 10기가비트/초) 및 낮은 패킷 손실률을 제공하며 12개의 스트림(5GHz에서는 8개의 스트림, 2.4GHz에서는 4개의 스트림)을 제공합니다.IEEE 802.11ax는 8x8 MU-MIMO, OFDMA 및 80MHz 채널을 사용합니다.따라서 802.11ax는 대용량 Wi-Fi 애드혹네트워크를 형성할 수 있습니다.

60GHz에서는 WiGi라고 불리는 또 다른 형태의 Wi-Fi가 있습니다.무선 기가비트입니다.최대 7기가비트/초의 throughput을 제공할 수 있습니다.현재 WiGi는 5G 셀룰러 [50]네트워크를 대상으로 하고 있습니다.

2020년경, 일반 컨센서스는 4G LTE, 5G, Wi-Fi에서 사용되는 것과 같이, 고주파 전파를 통한 정보 이동에 가장 적합한 '최상의' 변조가 직교 주파수 분할 다중이라는 것을 발견하였습니다.

프로토콜 스택

MANET에 영향을 미치는 문제는[38][51] OSI 프로토콜 스택의 다양한 계층에서 발생합니다.Media Access Layer(MAC; 미디어 액세스레이어)는 충돌 및 숨겨진 터미널 문제를 해결하기 위해 개선되어야 합니다.동적으로 변화하는 네트워크 토폴로지 및 끊어진 경로를 해결하려면 네트워크 계층 라우팅 프로토콜을 개선해야 합니다.전송 계층 프로토콜은 연결 끊김 또는 연결을 처리하도록 개선되어야 합니다.세션 계층 프로토콜은 서버 및 서비스의 검색을 처리해야 합니다.

모바일 노드의 주요 제한사항은 모바일성이 높아 링크가 자주 끊어지고 재정립된다는 것입니다.게다가 무선 채널의 대역폭도 한정되어 있어 노드가 한정된 배터리 전력으로 동작하기 때문에 결과적으로 전원이 소진됩니다.이러한 요인에 의해 모바일애드혹 네트워크의 설계가 어려워집니다.

크로스 레이어 설계는 스택의 각 레이어가 독립적으로 동작하도록 하는 기존의 네트워크 설계 접근법에서 벗어납니다.변경된 전송 파워에 의해, 그 노드는 물리층에서의 전파 범위를 동적으로 변경할 수 있습니다.이는 전파 거리가 항상 전송 전력에 정비례하기 때문입니다.이 정보는 라우팅 프로토콜에서 최적의 결정을 내릴 수 있도록 물리적 계층에서 네트워크 계층으로 전달됩니다.이 프로토콜의 주요 장점은 물리적 계층과 최상위 계층(MAC 및 네트워크 계층) 간의 정보 액세스를 허용한다는 것입니다.

소프트웨어 스택의 일부 요소는 노드를 [52]랩 시설로 되돌릴 필요 없이 물리적 환경에 노드를 내장한 상태로 코드를 업데이트할 수 있도록 개발되었습니다.이러한 소프트웨어 업데이트는 정보 배포의 전염성 모드에 의존했으며, 효율적인(소수의 네트워크 전송)과 빠른 시간 모두를 수행해야 했다.

라우팅

무선[53] 애드혹네트워크(MANET)에서의 라우팅은 일반적으로 (a) 프로 액티브라우팅, (b) 리액티브라우팅 및 (c) 하이브리드라우팅의 3가지 카테고리로 분류됩니다.

프로 액티브 라우팅

이러한 유형의 프로토콜은 라우팅 테이블을 네트워크 전체에 정기적으로 배포하여 수신처와 해당 경로의 새로운 목록을 유지합니다.이러한 알고리즘의 주요 단점은 다음과 같습니다.

  • 유지보수를 위한 각 데이터 양입니다.
  • 구조조정과 실패에 대한 반응이 느리다.

예:OLSR(Optimized Link State Routing Protocol)

거리 벡터 라우팅

fix net 노드와 마찬가지로 라우팅 테이블을 유지합니다.거리 벡터 프로토콜은 네트워크 내 링크에 대한 방향 및 거리 계산에 기반합니다."Direction"은 보통 넥스트홉 주소와 출구 인터페이스를 의미합니다."거리"는 특정 노드에 도달하기 위한 비용의 척도입니다.임의의 2개의 노드 간의 최소 비용루트는 최소 거리를 가진 루트입니다.각 노드는 각 노드에 대한 최소 거리의 벡터(테이블)를 유지한다.수신처에 도달하기 위한 비용은 다양한 루트메트릭을 사용하여 계산됩니다.RIP는 수신처의 홉카운트를 사용하는 반면 IGRP는 노드 지연이나 사용 가능한 대역폭 등의 기타 정보를 고려합니다.

리액티브 라우팅

이 유형의 프로토콜은 네트워크에 Route Request 또는 Discovery 패킷을 플래딩하여 사용자 및 트래픽 요구에 따라 경로를 찾습니다.이러한 알고리즘의 주요 단점은 다음과 같습니다.

  • 루트 검색의 지연 시간이 길어집니다.
  • 과도한 플래딩은 네트워크 [54]막힘의 원인이 될 수 있습니다.

그러나 클러스터링을 사용하여 플래딩을 제한할 수 있습니다.루트 디스커버리 중에 발생하는 지연은 네트워크 내의 모든 노드에 의한 정기적인 루트업데이트 교환에 비해 크지 않습니다.

예:애드혹 온디맨드디스턴스 벡터라우팅(AODV)

플래딩

모든 착신 패킷이 착신 링크를 제외한 모든 발신 링크를 통해 송신되는 단순한 라우팅 알고리즘입니다.플래딩은 브리징 및 Usenet 및 피어 투 피어 파일 공유 등의 시스템과 OSPF, DVMRP 및 무선 애드혹네트워크에서 사용되는 라우팅 프로토콜의 일부로 사용됩니다.

하이브리드 라우팅

이러한 유형의 프로토콜은 사전 및 사후 대응 라우팅의 이점을 결합합니다.루팅은 처음에 프로 액티브하게 검출된 루트를 사용하여 확립되며, 그 후 리액티브플래딩을 통해 추가 활성화노드로부터의 요구에 대응합니다.둘 중 하나를 선택하기 위해서는 일반적인 경우에 대한 사전 결정이 필요하다.이러한 알고리즘의 주요 단점은 다음과 같습니다.

  1. 이점은 활성화된 다른 노드의 수에 따라 달라집니다.
  2. 트래픽 수요에 대한 대응은 트래픽량의 [55]구배에 따라 달라집니다.

예: Zone Routing Protocol(ZRP)

위치 기반 라우팅

위치 기반 라우팅 방식에서는 노드의 정확한 위치에 대한 정보를 사용합니다.이 정보는 예를 들어 GPS 수신기를 통해 얻을 수 있습니다.정확한 위치에 따라 소스 노드와 대상 노드 간의 최적의 경로를 결정할 수 있습니다.

예: "모바일 애드혹네트워크에서의 로케이션 지원 라우팅"(LAR

구현을 위한 기술 요건

애드혹 네트워크는 "링크"에 의해 연결된 여러 "노드"로 구성됩니다.

링크는 노드의 자원(송신기 파워, 컴퓨팅 파워, 메모리 등)과 동작 특성(신뢰성 등)과 링크 특성(링크 길이 및 신호 손실, 간섭 및 노이즈 등)의 영향을 받습니다.링크는 언제든지 접속 또는 절단할 수 있기 때문에 기능하는 네트워크는 시기적절하고 효율적이며 신뢰성 있고 견고하며 확장 가능한 방법으로 이 동적 재구성에 대처할 수 있어야 합니다.

네트워크는 다른 노드를 통해 정보를 릴레이함으로써 임의의 2개의 노드가 통신할 수 있도록 해야 합니다."경로"는 두 개의 노드를 연결하는 일련의 링크입니다.다양한 라우팅 방식이 2개의 노드 간에1개 또는 2개의 경로를 사용합니다.플래딩 방식은 사용 가능한 [56]경로의 전부 또는 대부분을 사용합니다.

중간 액세스 제어

주요 기사:미디어 액세스 제어

대부분의 무선 애드혹네트워크에서는 노드가 공유 무선 매체에 대한 접근을 위해 경쟁하기 때문에 많은 경우 충돌([57]간섭)이 발생합니다.충돌은 중앙 집중식 스케줄링 또는 분산 경합 액세스 [57]프로토콜을 사용하여 처리할 수 있습니다.공동 무선 통신을 사용하면 목적 노드가 자기 간섭과 다른 노드의 간섭을 조합하여 원하는 신호의 디코딩을 개선함으로써 간섭에 대한 내성이 향상됩니다.

시뮬레이션

무선 애드혹네트워크의 중요한 문제 중 하나는 발생할 수 있는 다양한 상황을 예견하는 것입니다.그 결과 광범위한 파라미터 스위핑과 what-if 분석을 사용한 모델링 및 시뮬레이션(M&S)은 애드혹네트워크에서 사용하는 매우 중요한 패러다임이 됩니다.한 가지 솔루션은 OPNET, NetSim 또는 ns2와 같은 시뮬레이션 도구를 사용하는 것입니다.VANET에 대한 다양한 시뮬레이터의 비교 연구에서는 제약된 도로 토폴로지, 다중 경로 페이딩 및 도로변 장애물, 교통 흐름 모델, 트립 모델, 다양한 차량 속도와 이동성, 신호등, 교통 정체, 운전자 행동 등과 같은 요소가 시뮬레이션 과정에서 고려되어야 한다는 것이 밝혀졌다.현실적인 조건을 [58]선택하다

에뮬레이션 테스트베드

2009년, 미국 육군 연구소(ARL)와 해군 연구소(Narival Research Laboratory)는 모바일 애드혹 네트워크 에뮬레이션 테스트베드를 개발했습니다.이 테스트베드는 알고리즘과 어플리케이션이 대표적인 무선 네트워크 조건의 대상이 됩니다.테스트베드는 원래 NRL에 [59]의해 개발된 "MANE(Mobile Ad Hoc Network Emulator)" 소프트웨어의 버전을 기반으로 했습니다.

수학적 모델

전통적인 모형은 랜덤 기하학 그래프입니다.초기 작업에는 희박하고 촘촘하게 연결된 토폴로지에 대한 애드혹 모바일 네트워크의 시뮬레이션이 포함되었습니다.노드는 우선 제약된 물리적 공간에 랜덤하게 산란됩니다.각 노드에는 미리 정의된 고정 셀 크기(무선 범위)가 있습니다.네이버가 무선 범위 내에 있는 경우 노드는 다른 노드에 접속되어 있다고 합니다.그런 다음 랜덤 모델에 따라 랜덤 워크 또는 브라운 모션을 사용하여 노드를 이동(이행)합니다.존재하는 모빌리티와 노드 수가 다르면 루트 길이가 다르므로 멀티홉의 수가 달라집니다.

정사각형 안에 그려진 랜덤하게 구성된 기하 그래프

이러한 그래프는 공간 분리의 부울 확률 질량 함수에 따라 상호 결합된 n차원 평면의 일부 부분 집합에 점 프로세스에 따라 배치된 노드 집합으로 구성된다(예: 단위 디스크 그래프 참조).노드 간의 접속은 채널 [57]감쇠의 차이를 모델화하기 위해 서로 다른 가중치를 가질 수 있습니다.그런 다음 그래프 이론의 관점에서 네트워크 관찰 가능(접속성,[60] 중심성[61] 또는 정도 분포[62] 등)을 연구할 수 있습니다.네트워크 스루풋과 [57]공정성을 향상시키기 위해 네트워크 프로토콜과 알고리즘을 추가로 연구할 수 있습니다.

보안.

대부분의 무선 애드혹네트워크는 네트워크액세스 제어를 실장하지 않기 때문에, 이러한 네트워크는,[63] 패킷을 릴레이 하는 노드의 자원을 고갈시키기 위해서, 네트워크에 패킷을 주입하는 자원 소비 공격에 취약합니다.

이러한 공격을 저지하거나 방지하기 위해서는 허가된 노드만이 네트워크에 [64]트래픽을 주입할 수 있도록 하는 인증 메커니즘을 사용해야 했습니다.인증을 사용하더라도 이러한 네트워크는 패킷 폐기 또는 지연 공격에 취약합니다.즉, 중간 노드가 패킷을 넥스트홉에 즉시 송신하는 것이 아니라 패킷을 폐기하거나 지연합니다.

멀티캐스트 및 다이내믹 환경에서는 다른 모든 노드에서 PKI를 사용하여 일시적인 1:1 시큐어 '세션'을 확립하는 것은 불가능합니다(트랜스포트 레이어에서의 HTTPS, 대부분의 VPN 등).대신 AES-256-GCM을 사용한 MACsec 등 링크층에서 대칭으로 인증된 암호화에 사전 공유 키를 사용하는 방법이 일반적입니다.이 방법에서는 수신된 모든 적절한 형식의 패킷이 인증되어 복호화 또는 폐기됩니다.또한 각 노드의 키를 더 자주 그리고 동시에 변경해야 합니다(예를 들어 IV의 재사용을 방지하기 위해).

신뢰 관리

MANET에서의 신뢰의 확립과 관리는 자원 제약과 네트워크의 복잡한 상호의존성으로 인해 과제에 직면해 있습니다.MANET에서의 신뢰 관리는 복합 인지, 사회, 정보통신 네트워크 간의 상호작용을 고려하고 자원 제약(예: 컴퓨팅 파워, 에너지, 대역폭, 시간) 및 역학(예: 토폴로지 변경, 노드 이동성, 노드 장애, 전파 채널 조건)[65]을 고려해야 한다.

MANET의 신뢰관리 연구진은 이러한 복잡한 상호작용에는 통신과 소셜 네트워크의 측면을 포착하는 복합적인 신뢰지표가 필요하며 이에 대응하는 신뢰측정, 신뢰분포 및 신뢰관리 [65]스킴이 필요하다고 제안했다.

MANET 내의 모든 노드를 지속적으로 감시하는 것은 신뢰성과 신뢰성에 필요하지만, 정의에 따라 연속성이 없기 때문에 어렵다.2) 노드 자체로부터의 입력과 3) '근접' 피어로부터의 입력이 필요하다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Toh, C. K. (1997). Wireless ATM & Ad Hoc Networks, 1997, Kluwer Academic Press. ISBN 9780792398226.
  2. ^ Morteza M. Zanjireh; Ali Shahrabi; Hadi Larijani (2013). ANCH: A New Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks. 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops. WAINA 2013. doi:10.1109/WAINA.2013.242.
  3. ^ a b Toh, Chai Keong (2002). Ad Hoc Mobile Wireless Networks. Prentice Hall Publishers. ISBN 9780130078179.
  4. ^ "Robert ("Bob") Elliot Kahn". A.M. Turing Award. Association for Computing Machinery.
  5. ^ J. Burchfiel; R. Tomlinson; M. Beeler (May 1975). Functions and structure of a packet radio station (PDF). National Computer Conference and Exhibition. pp. 245–251. doi:10.1145/1499949.1499989.
  6. ^ Beyer, Dave (October 1990). "Accomplishments of the DARPA SURAN Program - IEEE Conference Publication". doi:10.1109/MILCOM.1990.117536. S2CID 57373343. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  7. ^ ARRL's VHF Digital Handbook. American Radio Relay League. 2008. pp. 1–2.
  8. ^ Toh, Chai Keong (1997). "Associativity-Based Routing for Ad Hoc Mobile Networks". Wireless Personal Communications Journal. 4 (2): 103–139. doi:10.1023/A:1008812928561. S2CID 14335563.
  9. ^ Toh, Chai Keong. "IETF MANET DRAFT: Long-lived Ad Hoc Routing based on the Concept of Associativity".
  10. ^ "Experimenting with an Ad Hoc Wireless Network on Campus: Insights & Experiences", ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, Vol. 28, No. 3, 2001".
  11. ^ Toh, Chai K. (2001-12-03). "7: Implementation of Ad Hoc Mobile Networks". Ad Hoc Mobile Wireless Networks. Prentice Hall. ISBN 9780132442046.
  12. ^ Chakeres, Ian D. "AODV Implementation Design and Performance Evaluation" (PDF). {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  13. ^ Johnson, D.; Hu, Y.; Maltz, D. (February 2007). The Dynamic Source Routing Protocol (DSR) for Mobile Ad Hoc Networks for IPv4. IETF. doi:10.17487/RFC4728. RFC 4728.
  14. ^ "Ad Hoc Mobile Wireless Networks:Protocols and Systems, 2001".
  15. ^ "Spontaneous Networking by Laura Feeney, IEEE Communications, 2001". CiteSeerX 10.1.1.960.8621. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  16. ^ Martinez; Toh; Cano; Calafate; Manzoni (2010). "Emergency Services in Future Intelligent Transportation Systems Based on Vehicular Communication Networks". IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. 2 (2): 6–20. doi:10.1109/MITS.2010.938166. S2CID 206470694.
  17. ^ I. Z., Ahmed; T. M. Mohamed; R. A. Sadek (2017). "A low computation message delivery and authentication VANET protocol". 2017 12th International Conference on Computer Engineering and Systems (ICCES), Cairo, Egypt: 204–211. doi:10.1109/ICCES.2017.8275303. ISBN 978-1-5386-1191-3. S2CID 25800906.
  18. ^ "MultipeerConnectivity from Apple".
  19. ^ "How an Underappreciated iOS 7 Feature Will Change the World by Mike Elgan". 2014-03-22.
  20. ^ ""Everyone is a node: How Wi-Fi Mesh Networking Works by Jerry Hildenbrand, 2016". 2016-10-13.
  21. ^ Toh; Lee; Ramos (2002). "Next Generation Tactical Ad Hoc Mobile Wireless Networks". TRW Systems Technology Journal.
  22. ^ Antonio Guillen-Perez; Ramon Sanchez-Iborra; Maria-Dolores Cano; Juan Carlos Sanchez-Aarnoutse; Joan Garcia-Haro (2016). WiFi networks on drones. ITU Kaleidoscope: ICTs for a Sustainable World. pp. 1–8. doi:10.1109/ITU-WT.2016.7805730. ISBN 978-9-2612-0451-8. S2CID 43655770.
  23. ^ "The future is here: Five applications of UAV technology". 2013-12-06.
  24. ^ "U.S. Air Force Chief Scientist: Stealth Drones and Killer Swarms Could Be Coming Soon". 2017-02-23.
  25. ^ "We connect your naval forces by Rohde & schwartz" (PDF).
  26. ^ "The first fully mobile, cross-platform ad hoc IP network utilizing legacy radio systems".
  27. ^ "A Study on Smart Dust Networks, Linkoping University, 2011".
  28. ^ "Protocols and Applications of Ad-hoc Robot Wireless Communication Networks: An Overview" (PDF).
  29. ^ "Ad-hoc Wireless Network Coverage with Networked Robots that cannot Localize, 2009" (PDF).
  30. ^ "GoTenna Militrary-Grade Mesh Networking" (PDF).
  31. ^ "GoTenna Pro meshing radio aspires to deploy next to rescue, fire and security teams".
  32. ^ Bader, Roland; Pinto, Michele; Spenrath, Felix; Wollmann, Philipp; Kargl, Frank (2006). "BigNurse: A Wireless Ad Hoc Network for Patient Monitoring". BigNurse: A Wireless Ad Hoc Network for Patient Monitoring, 2006. pp. 1–4. CiteSeerX 10.1.1.397.7540. doi:10.1109/PCTHEALTH.2006.361691. ISBN 978-1-4244-1085-9. S2CID 14208144.
  33. ^ Toshiyo Tamura; Takahiro Kawada; Masaki Sekine (2007). "The home health care with the ad-hoc network system". The home health care with the ad-hoc network system, 2007. pp. 307–310. doi:10.1109/SICE.2007.4420997. ISBN 978-4-907764-27-2. S2CID 35790010.
  34. ^ Ma, Y.; Richards, M.; Ghanem, M.; Guo, Y.; Hassard, J. (2008). "Air Pollution Monitoring and Mining Based on Sensor Grid in London". Sensors. 8 (6): 3601–3623. Bibcode:2008Senso...8.3601M. doi:10.3390/s8063601. PMC 3714656. PMID 27879895.
  35. ^ Ma, Y.; Guo, Y.; Tian, X.; Ghanem, M. (2011). "Distributed Clustering-Based Aggregation Algorithm for Spatial Correlated Sensor Networks". IEEE Sensors Journal. 11 (3): 641. Bibcode:2011ISenJ..11..641M. CiteSeerX 10.1.1.724.1158. doi:10.1109/JSEN.2010.2056916. S2CID 1639100.
  36. ^ Kleinrock, Leonard (1975). "Packet Switching in Radio Channels: Part I--Carrier Sense Multiple-Access Modes and Their Throughput-Delay Characteristics". IEEE Transactions on Communications. 23 (12): 1400–1416. CiteSeerX 10.1.1.475.2016. doi:10.1109/TCOM.1975.1092768. S2CID 5879608.
  37. ^ Shi, Zhefu; Beard, Cory; Mitchell, Ken (2008). "Tunable traffic control for multihop CSMA networks". MILCOM 2008 - 2008 IEEE Military Communications Conference. pp. 1–7. doi:10.1109/MILCOM.2008.4753376. ISBN 978-1-4244-2676-8. S2CID 9755353.
  38. ^ a b Murthy, C. Siva Ram; Manoj, B. S. (May 2004). Ad hoc Wireless Networks: Architectures and Protocols. Prentice Hall PTR. ISBN 9780133007060.
  39. ^ Toh, C. K. (1997). Wireless ATM & Ad Hoc Networks, 1997, Kluwer Academic Press. ISBN 9780792398226.
  40. ^ "Research Challenges for Ad hoc mobile wireless networks, University of Essex, 2005".
  41. ^ "An Overview of Mobile Ad Hoc Networks: Applications and Challenges" (PDF).
  42. ^ a b Grossglauser, M; Tse, D (2001). Mobility increases the capacity of ad-hoc wireless networks. Twentieth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Vol. 3. IEEE Proceedings. pp. 1360–1369.
  43. ^ Helen, D; Arivazhagan, D (2014). "Applications, advantages and challenges of ad hoc networks". JAIR. 2 (8): 453–457.
  44. ^ Giordano, S (2002). "Mobile ad hoc networks". Handbook of wireless networks and mobile computing. pp. 325–346.
  45. ^ Gonzalez, Marta C; Hidalgo, Cesar A; Barabasi, Albert-Laszlo (2008). "Understanding individual human mobility patterns". Nature. 453 (7196): 779–782. arXiv:0806.1256. Bibcode:2008Natur.453..779G. doi:10.1038/nature06958. PMID 18528393. S2CID 4419468.
  46. ^ Brockmann, Dirk; Hufnagel, Lars; Geisel, Theo (2006). "The scaling laws of human travel". Nature. 439 (7075): 462–465. arXiv:cond-mat/0605511. Bibcode:2006Natur.439..462B. doi:10.1038/nature04292. PMID 16437114. S2CID 4330122.
  47. ^ Bettstetter, C; Resta, G; Santi, P (2003). "The node distribution of the random waypoint mobility model for wireless ad hoc networks". IEEE Transactions on Mobile Computing. 2 (3): 257–269. CiteSeerX 10.1.1.576.3842. doi:10.1109/tmc.2003.1233531.
  48. ^ Hyytia, E; Lassila, P; Virtamo, J (2006). "Spatial node distribution of the random waypoint mobility model with applications". IEEE Transactions on Mobile Computing. 5 (6): 680–694. CiteSeerX 10.1.1.59.3414. doi:10.1109/tmc.2006.86. S2CID 6352586.
  49. ^ Figueiredo, A; Gleria, I; Matsushita, R (2003). "On the origins of truncated Lévy flights". Physics Letters A. 315 (1): 51–60. Bibcode:2003PhLA..315...51F. CiteSeerX 10.1.1.563.4078. doi:10.1016/s0375-9601(03)00976-9.
  50. ^ "Making Sense on what's happening on Wi-Fi". 11 June 2016.
  51. ^ Toh, C. K. (1997). Wireless ATM & Ad Hoc Networks. Kluwer Academic Press. ISBN 9780792398226.
  52. ^ Panta, Rajesh Krishna; Bagchi, Saurabh; Midkiff, Samuel P. (February 2011). "Efficient Incremental Code Update for Sensor Networks". ACM Transactions on Sensor Networks. 7 (4): 30:1–30:32. doi:10.1145/1921621.1921624. ISSN 1550-4859. S2CID 8240984.
  53. ^ Royer, E.M.; Chai-Keong Toh (1999). "A review of current routing protocols for ad hoc mobile wireless networks by EM Royer, CK Toh in IEEE Personal Communications, 1999". IEEE Personal Communications. 6 (2): 46–55. CiteSeerX 10.1.1.11.8637. doi:10.1109/98.760423.
  54. ^ Perkins, C.; Royer, E.; Das, S. Ad hoc On-demand Distance Vector (AODV) Routing. IETF. doi:10.17487/RFC3561. RFC 3561.
  55. ^ Wattenhofer, Roger (2 August 2005). "Algorithms for ad hoc and sensor networks". Computer Communications. 28 (13): 1498–1504. doi:10.1016/j.comcom.2004.12.037.
  56. ^ Wu, S.L.; Tseng, Y.C. (2007). Wireless Ad Hoc Networking. Auerbach Publications. ISBN 9780849392542.
  57. ^ a b c d Guowang Miao; Guocong Song (2014). Energy and spectrum efficient wireless network design. Cambridge University Press. ISBN 978-1107039889.
  58. ^ Martinez; Toh; Cano; et al. (2009). "A survey and comparative study of simulators for vehicular ad hoc networks (VANETs)". Wireless Communications Journal. 11 (7): 813–828. doi:10.1002/wcm.859.
  59. ^ Ivanic, Natalie; Rivera, Brian; Adamson, Brian (2009). "Mobile Ad Hoc Network emulation environment". Mobile Ad Hoc Network emulation environment - IEEE Conference Publication. pp. 1–6. CiteSeerX 10.1.1.414.4950. doi:10.1109/MILCOM.2009.5379781. ISBN 978-1-4244-5238-5. S2CID 14810551.
  60. ^ M.D. Penrose (2016). "Connectivity of Soft Random Geometric Graphs". The Annals of Applied Probability. 26 (2): 986–1028. arXiv:1311.3897. doi:10.1214/15-AAP1110. S2CID 54549743.
  61. ^ A.P. Giles; O. Georgiou; C.P. Dettmann (2015). Betweenness Centrality in Dense Random Geometric Networks. 2015 IEEE International Conference on Communications (ICC). pp. 6450–6455. arXiv:1410.8521. doi:10.1109/ICC.2015.7249352. ISBN 978-1-4673-6432-4. S2CID 928409.
  62. ^ M.D. Penrose (2003). "Random Geometric Graphs". Oxford University Press.
  63. ^ Stajano, Frank; Anderson, Ross (2000). "The Resurrecting Duckling: Security Issues for Ad-hoc Wireless Networks". The Resurrecting Duckling: Security Issues for Ad-hoc Wireless Networks by Stajano and Anderson, International Workshop on Security Protocols, 1999. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 1796. pp. 172–182. CiteSeerX 10.1.1.13.1450. doi:10.1007/10720107_24. ISBN 978-3-540-67381-1.
  64. ^ Sencun Zhu; Shouhuai Xu; Sanjeev Setia; Sushil Jajodia (2003). 23rd International Conference on Distributed Computing Systems Workshops, 2003. Proceedings (PDF). pp. 749–755. CiteSeerX 10.1.1.11.4621. doi:10.1109/ICDCSW.2003.1203642. ISBN 978-0-7695-1921-0. S2CID 7082229.
  65. ^ a b Cho, Jin-Hee; Swami, Ananthram; Chen, Ing-Ray (2011). "A Survey on Trust Management for Mobile Ad Hoc Networks - IEEE Journals & Magazine". IEEE Communications Surveys & Tutorials. 13 (4): 562–583. CiteSeerX 10.1.1.409.2078. doi:10.1109/SURV.2011.092110.00088. S2CID 14849884.

추가 정보

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