Abstract
Recently, wireless networks are becoming an important infrastructure for the critical large-scale applications such as cyber-physical systems and next generation industrial automations. However, the fundamental performance uncertainty of wireless networks may incur the serious instability problem of the overall systems. This paper proposes the proactive network optimizer to guarantee the application demands without any real-time link monitoring information of the networks. In particularly, the proposed proactive optimizer is the cross-layer approach to jointly optimize the routing path and traffic distribution in order to guarantee the performance demand within a maximum k number of link faults. Through the simulations, the proposed proactive network optimizer provides better robustness than the traditional existing reactive networks. Furthermore, the proactive network does not expose to the major weakness of the reactive networks such as the performance degradation due to the erroneous link monitoring information and the network reconfiguration cost.
최근 무선 네트워크는 사이버 물리 시스템 및 차세대 산업 자동화 시스템과 같은 크리티컬한 대형 응용 분야의 핵심 인프라가 되고 있다. 그러나, 무선 네트워크가 갖는 원천적인 링크 성능의 불확실성으로 인하여 전체 시스템의 안정성에 치명적 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 내 링크의 실시간 상태 정보 없이 응용의 요구 성능을 만족시킬 수 있는 능동형 무선 네트워크 최적화기를 제시한다. 특히, 제시하는 능동형 최적화기는 네트워크 상에서 최대 $\kappa$-개의 링크 결함이 발생하더라도 항시 성능을 보장할 수 있도록, 라우팅 경로와 트래픽 분산을 최적화하는 계층 교차적 방안이다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 능동형 네트워크 최적화기가 기존의 수동형 네트워크에 비하여 고강건성을 보장하는 것을 분석하였다. 또한, 능동형 네트워크는 수동형 네트워크의 주요 단점인 링크 상태 정보의 오류로 인한 성능 감쇄 및 네트워크 재구성과 같은 비용이 발생하지 않는다.
