アドホックネットワークにおける局所配置されたデータの発見手法

摘要

アドホックネットワーク上でLBSを提供するシステムを構築するためには，ネットワーク中に存在する位置依存データを適切に発見・共有する手法を考案する必要がある．データの更新頻度が高い場合は，位置依存データの配信源（移動端末）付近にデータを局所的に配置する手法が有効であると考えられるが，ユーザのクエリをマッチするデータが存在する配備領域まで適切に転送させる必要がある．本稿で捷案する手法では．R-Treeの階層構造とデータの構造を利用してルーティングテーブルを作成・配置し，GPSRを利用してテーブルに記述された目的領域までクエリを適切に転送させることにより，ユーザの要求する地点に近いデータを発見することを可能にする．ネットワークシミュレータで評価したとざろ，既存手法と比較して本手法は，わずかなメモリ消費，トラフィック負荷のオーバーヘッドで効率的にクエリにマッチするデータを発見することが可能になることを確認した．%We have to consider a novel discovery technique of location-dependent data in mobile ad-hoc networks so as to create a LBS system that is integrated with these networks. Local replication technique of location-dependent data is an efficient method in the environment where the data are updated frequently. However, this time, we have to invent another technique that forwards users' queries to proper local replication areas. In this technical report, we propose a novel query routing method that uses routing tables for the queries, which are made from R-Tree hierarchy and the structure of data. Using GPSR, we can properly forward the queries according to the information of the tables and find out nearer data to the points of users' interests. Our evaluation by a simulation shows that our method can efficiently achieve high discovery ratio of location-dependent data with small memory consumption and low traffic load compared to other conventional methods.