Trap Array: A Unified Model for Scalability Evaluation of Geometric Routing
Trap Array: A Unified Model for Scalability Evaluation of Geometric Routing
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Trap Array：几何路由可扩展性评估的统一模型
DOI：
10.1145/2465529.2465544
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发表时间：
2016-02
影响因子：
3.7
通讯作者：
Jiang Hongbo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tan Guang;Yin Zhimeng;Jiang Hongbo
大规模无线网络的可扩展路由需要找到每个节点上具有低状态的最短路径，最好与网络规模呈次线性。有两种方法被认为有希望实现这一目标：紧凑路由和几何路由（地理路由）。迄今为止，这两个研究方向在很大程度上是独立的，也许是因为它们遵循不同的原则。特别是，尽管大量的实验结果表明在特定情况下其中一种或另一种具有优越性，但目前仍不清楚它们在最坏情况下如何相互比较。我们开发了一种新颖的陷阱阵列拓扑模型，该模型提供了一个统一的框架来揭示十种代表性地理路由算法的限制行为。我们提出了一系列新的理论结果，并与作为基准的紧凑路由的性能进行比较。鉴于它们的优缺点，我们进一步设计了一种紧凑几何路由（CGR）算法，试图利用这两种方法的优点。理论分析和仿真验证了该拓扑模型和算法的优点。
Scalable routing for large-scale wireless networks needs to find near shortest paths with low state on each node, preferably sub-linear with the network size. Two approaches are considered promising toward this goal: compact routing and geometric routing (geo-routing). To date the two lines of research have been largely independent, perhaps because of the distinct principles they follow. In particular, it remains unclear how they compare with each other in the worst case, despite extensive experimental results showing the superiority of one or another in particular cases. We develop a novel Trap Array topology model that provides a unified framework to uncover the limiting behavior of ten representative geo-routing algorithms. We present a series of new theoretical results, in comparison with the performance of compact routing as a baseline. In light of their pros and cons, we further design a Compact Geometric Routing (CGR) algorithm that attempts to leverage the benefits of both approaches. Theoretic analysis and simulations show the advantages of the topology model and the algorithm.
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DOI：
10.1016/0196-6774(90)90017-9
发表时间：
1990-09
期刊：
J. Algorithms
影响因子：
--
作者：
B. Awerbuch;A. Bar-Noy;N. Linial;D. Peleg
通讯作者：
B. Awerbuch;A. Bar-Noy;N. Linial;D. Peleg
DOI：
10.1109/glocom.2000.891927
发表时间：
2000-11
期刊：
Globecom '00 - IEEE. Global Telecommunications Conference. Conference Record (Cat. No.00CH37137)
影响因子：
--
作者：
M. Gerla;X. Hong;Guangyu Pei
通讯作者：
M. Gerla;X. Hong;Guangyu Pei
DOI：
10.1145/1921168.1921195
发表时间：
2010-11
期刊：
Proceedings of the 6th International COnference
影响因子：
--
作者：
Ankit Singla;Brighten Godfrey;K. Fall;G. Iannaccone;Sylvia Ratnasamy
通讯作者：
Ankit Singla;Brighten Godfrey;K. Fall;G. Iannaccone;Sylvia Ratnasamy
DOI：
10.5555/1602165.1602179
发表时间：
2009-04
期刊：
2009 International Conference on Information Processing in Sensor Networks
影响因子：
--
作者：
K. Iwanicki;M. Steen
通讯作者：
K. Iwanicki;M. Steen
DOI：
10.1109/infcom.2005.1497904
发表时间：
2005-03
期刊：
Proceedings IEEE 24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies.
影响因子：
--
作者：
Qing Fang;Jie Gao;L. Guibas;V. Silva;Li Zhang
通讯作者：
Qing Fang;Jie Gao;L. Guibas;V. Silva;Li Zhang