Kim, Young-Min;Kim, Hak Suh;Jung, Boo-Geum;Park, Hea-Sook;Park, Hong-Shik
ETRI Journal
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v.35
no.3
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pp.414-424
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2013
We consider a new load balancing routing for delay-guaranteed services in the network in which the traffic is dynamic and network topologies frequently change. For such an ever-changing network, we propose a new online load balancing routing called AntLBR, which exploits the ant colony optimization method. Generally, to achieve load balancing, researchers have tried to calculate the traffic split ratio by solving a complicated linear programming (LP) problem under the static network environment. In contrast, the proposed AntLBR does not make any attempt to solve this complicated LP problem. So as to achieve load balancing, AntLBR simply forwards incoming flows by referring to the amount of pheromone trails. Simulation results indicate that the AntLBR algorithm achieves a more load-balanced network under the changing network environment than techniques used in previous research while guaranteeing the requirements of delay-guaranteed services.
In this paper, we study the problem of load balancing routing in clustered-based wireless mesh network in order to enhance the overall network throughput. We first address the problems of cluster allocation in wireless mesh network to achieve load-balancing state. Due to the complexity of the problem, we proposed a simplified algorithm using gradient load-balancing model. This method searches for a localized optimal solution of cluster allocation instead of solving the optimal solution for overall network. To support for load-balancing algorithm and reduce complexity of topology control, we also introduce limited broadcasting between two clusters. This mechanism maintain shortest path between two nodes in adjacent clusters while minimizing the topology broadcasting complexity. The simulation experiments demonstrate that our proposed model achieve performance improvement in terms of network throughput in comparison with other clustering methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.7A
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pp.757-767
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2008
Start Ongoing next generation networks are expected to be deployed over current existing networks, in the form of overlayed heterogeneous networks, in particular, in hot spot areas. Therefore, it will be necessary to develop an interworking technique such as load balancing, to achieve increased overall resource utilization in the various heterogeneous networks. In this paper, we present a new load balancing mechanism termed 'soft' load balancing where the IP(Internet Protocol) traffic of a user is divided into sub-traffic, each of which flows into a different access network. The terminology of soft load balancing involves the use of both load sharing and handover techniques. Through a numerical analysis, we obtain an optimal LBR (Load Balancing Ratio) for determining the volume of traffic delivered to each network over an overlayed multi-cell environment. Using the optimal LBR, a more reliable channel transmission can be achieved by reducing the outage probability efficiently for a given user traffic.
Abdullah, Maram;Alsukayti, Ibrahim;Alreshoodi, Mohammed
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.212-218
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2021
Low-power and Lossy Networks (LLNs) have become the common network infrastructure for a wide scope of Internet of Things (IoT) applications. For efficient routing in LLNs, IETF provides a standard solution, namely the IPv6 Routing Protocol for LLNs (RPL). It enables effective interconnectivity with IP networks and flexibly can meet the different application requirements of IoT deployments. However, it still suffers from different open issues, particularly in large-scale setups. These include the node unreachability problem which leads to increasing routing losses at RPL sink nodes. It is a result of the event of memory overflow at LLNs devices due to their limited hardware capabilities. Although this can be alleviated by the establishment of multi-sink topologies, RPL still lacks the support for effective load balancing among multiple sinks. In this paper, we address the need for an efficient multi-sink load balancing solution to enhance the performance of PRL in large-scale scenarios and alleviate the node unreachability problem. We propose a new RPL objective function, Multi-Sink Load Balancing Objective Function (MSLBOF), and introduce the Memory Utilization metrics. MSLBOF enables each RPL node to perform optimal sink selection in a way that insure better memory utilization and effective load balancing. Evaluation results demonstrate the efficiency of MSLBOF in decreasing packet loss and enhancing network stability, compared to MRHOF in standard RPL.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.9
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pp.2982-3003
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2014
With the explosive deployment of the wireless communications technology, the increased QoS requirement has sparked keen interest in network planning and optimization. As the major players in wireless network optimization, the BS's resource utilization and mobile user's QoS can be improved a lot by the load-balancing technology. In this paper, we propose a load-balancing strategy that uses Coordinated Multiple Points (CoMP) technology among the Base Stations (BS) to effectively extend network coverage and increase edge users signal quality. To use universally, different patterns of load-balancing based on CoMP are modeled and discussed. We define two QoS metrics to be guaranteed during CoMP load balancing: call blocking rate and efficient throughput. The closed-form expressions for these two QoS metrics are derived. The load-balancing capacity and QoS performances with different CoMP patterns are evaluated and analyzed in low-dense and high-dense traffic system. The numerical results present the reasonable CoMP load balancing pattern choice with guaranteed QoS in each system.
Cluster system provides attractive scalability in terms of computation power and memory size. With the advances in high speed computer network technology, cluster systems are becoming increasingly competitive compared to expensive parallel machines. In parallel processing program, each task load is difficult to predict before running the program and each task is interdependent each other in many ways. Load imbalancing induces an obstacle to system performance. Most of researches in load balancing were concerned with distributed system but researches in cluster system are few. In cluster system, the dynamic load balancing algorithm which evaluates each processor's load in runtime is purpose that the load of each node are evenly distributed. But, if communication cost or node complexity becomes high, it is not effective method for all nodes to attend load balancing process. In that circumstances, it is good to reduce the number of node which attend to load balancing process. We have modeled cluster systems and proposed marginal dynamic load balancing algorithms suitable for that circumstances.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2454-2467
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2015
Increasing traffic and bandwidth requirements bring challenges to the next generation wireless networks (5G). As one of the main technology in 5G networks, Ultra-Dense Network (UDN) can be used to improve network coverage. In this paper, a radio over fiber based model is proposed to solve the load balancing problem in ultra-dense network. Stochastic differential game is introduced for the load balancing algorithm, and optimal load allocated to each access point (RAP) are formulated as Nash Equilibrium. It is proved that the optimal load can be achieved and the stochastic differential game based scheme is applicable and acceptable. Numerical results are given to prove the effectiveness of the optimal algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1618-1637
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2014
Clustering wireless sensor network is an efficient way to reduce the energy consumption of individual nodes in a cluster. In clustering, multihop routing techniques increase the load of the Cluster head near the sink. This unbalanced load on the Cluster head increases its energy consumption, thereby Cluster heads die faster and create an energy hole problem. In this paper, we propose an Energy Balancing Cluster Head (EBCH) in wireless sensor network. At First, we balance the intra cluster load among the cluster heads, which results in nonuniform distribution of nodes over an unequal cluster size. The load received by the Cluster head in the cluster distributes their traffic towards direct and multihop transmission based on the load distribution ratio. Also, we balance the energy consumption among the cluster heads to design an optimum load distribution ratio. Simulation result shows that this approach guarantees to increase the network lifetime, thereby balancing cluster head energy.
Application Routing Load Balancing (ARLB) is a novel load balancing mode that combines QoS routing and load balancing in per application to support QoS far real-time application based on wired network. Zone Routing Protocol (ZRP) is a recent hybrid proactive/reactive routing approach in an attempt to achieve scalability of ad-hoc network. This routing approach has the potential to be efficient in the generation of control traffic than traditional routing schemes. Up to now, without proper load balancing tools, the ZRP can actually guarantee QoS for delay-sensitive applications when congestion occurred in ad-hoc network. In this paper, we propose the ARLB to improve QoS fur delay-sensitive applications based on ZRP in ad-hoc network when congestion occurred and to be forwarding mechanism fur route coupling to support QoS for real-time applications. The critical point is that the routing metric of ARLB is originally designed for wired network environment. Therefore, we study and present an appropriate metric or cost computation routing of ARLB for recently proposed ZRP over ad-hoc network environment.
The resilient packet ring (RPR) is a data optimized ring network, where one of the key issues is on load balancing for competing streams of elastic traffic. This paper suggests three efficient traffic loading algorithms on the RPR. For the algorithms, we evaluate their efficiency via analysis or simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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