A Mesh Router Placement Scheme for Minimizing Interference in Indoor Wireless Mesh Networks

실내 무선 메쉬 네트워크에서의 간섭 최소화를 위한 메쉬 라우터 배치 기법

  • Received : 2009.11.30
  • Accepted : 2010.01.18
  • Published : 2010.04.15

Abstract

Due to the ease of deployment and the extended coverage, wireless mesh networks (WMNs) are gaining popularity and research focus. For example, the routing protocols that enhance the throughput on the WMNs and the link quality measurement schemes are among the popular research topics. However, most of these works assume that the locations of the mesh routers are predetermined. Since the operators in an Indoor mesh network can determine the locations of the mesh routers by themselves, it is essential to the WMN performance for the mesh routers to be initially placed by considering the performance issues. In this paper, we propose a mesh router placement scheme based on genetic algorithms by considering the characteristics of WMNs such as interference and topology. There have been many related works that solve similar problems such as base station placement in cellular networks and gateway node selection in WMNs. However, none of them actually considers the interference to the mesh clients from non-associated mesh routers in determining the locations of the mesh routers. By simulations, we show that the proposed scheme improves the performance by 30-40% compared to the random selection scheme.

무선 메쉬 네트워크는 쉬운 설치와 향상된 커버리지로 인해 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 예를 들면 메쉬 네트워크에서 throughput을 향상시키는 라우팅 프로토콜에 관한 연구나, 메쉬 링크의 품질을 측정하는 방법 등 다양하다. 하지만 이러한 연구들 중 대부분은 메쉬 라우터의 위치가 고정되어 있다고 가정한다. 하지만 실내 메쉬 네트워크의 경우 관리자가 메쉬 네트워크를 독점적으로 관리하기 때문에 설치 시에 메쉬 라우터를 설치할 위치를 마음대로 결정할 수 있다. 따라서 처음부터 메쉬 네트워크의 성능을 고려하여 메쉬 라우터를 설치하는 것은 성능향상에 필수적이다. 이 논문에서는 유전자 기반 최적화 알고리즘을 바탕으로 메쉬 네트워크의 특성 (간섭, 패킷 전달 토폴로지 등)을 고려한 메쉬 라우터 위치선정 기법을 제시한다. 기존에 메쉬 네트워크는 아니지만 다양한 무선 내트워크에서 기지국이나 AP등을 설치하는 문제가 연구되었고, 메쉬 네트워크의 고정된 메쉬 라우터 집합에서 게이트웨이를 선택하는 문제등이 연구되었지만, 메쉬 라우터의 위치를 선택하는데 있어서, 메쉬 라우터들의 위치나 메쉬 라우터 상에서의 패킷 전송 토폴로지에 의한 간섭을 고려한 연구는 없었다. 다양한 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제시된 기법이 랜덤 선택 기법에 비해 30-40%의 향상을 달성하였음을 보였다.

Keywords

References

  1. I. F. Akyildiz, et al., "Wireless mesh networks: a survey," Elsevier Computer Networks, vol.47, pp. 445-487, 2005. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2004.12.001
  2. D. Aguayo, et al., "Link-level measurements from an 802.11b mesh network," in Proceedings of ACM SIGCOMM'04, Portland, OR, Aug. 2004.
  3. P. Zhou, et al., "A gateway placement algorithm in wireless mesh networks," in Proceedings of WICON 2007, Austin, Texas, USA, Oct. 2007.
  4. F. Li, et al., "Gateway placement for throughput optimization in wireless mesh networks," Mobile Networks and Applications, vol.13, no.1, pp.198-211, Mar. 2008. https://doi.org/10.1007/s11036-008-0034-8
  5. S. Kouhbor, et al., "Coverage in WLAN with minimum number of access points," in Proceedings of IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2006), May 2006.
  6. S.N. Sivanandam and S.N. Deepa, Introduction to Genetic Algorithms. Springer, 2008.
  7. X. Liu, et al., "Dirc: Increasing indoor wireless capacity using directional antennas," in Proceedings of ACM SIGCOMM 2009, Barcelona, Spain, Aug. 2009.
  8. J. Eriksson, et al., "Feasibility study of mesh networks for all-wireless offices," in Proc. of MobiSys' '06, Uppsala, Sweden, June 2006.
  9. M. A. Panjwani, et al., "Interactive computation of coverage regions for wireless communication in multi floored indoor environments," IEEE Journal on Selected Areas in Communication, vol.14, no.3, Apr. 1996.
  10. L. Ingber and B. Rosen, "Genetic algorithms and very fast simulated reannealing: A comparison," Mathematical and Computer Modelling, vol.16, no.11, 1992.