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在低工作週期的無線感測網路中調整匯流點位置以提升訊息傳輸效率

為了解決anycast重新設定的問題，作者林裕淵 這樣論述：

無線感測網路是近年備受矚目的研究領域，應用範圍廣泛，例如: 監測環境、目標追蹤和科學探測，這些應用通常是在險惡且無人維護的環境長時間運作，無線感測節點通常配置電池進行運作，電量耗盡後為節點進行充電或是更換電池並不容易，因此，電力對於無線感測網路是一項十分珍貴的資源，如何有效減少無線感測節點運作的時間來延長整個應用的執行時間是很重要的議題，低工作週期的概念因此被提出以減少結點的能源消耗。於低工作週期的環境中，節點大部分的時間處於睡眠狀態，只有少部分時間處於運作狀態，因此導致傳輸延遲的問題，當接收端處於睡眠狀態，發送端必須將訊息儲存在緩衝區，根據接收端的排班表，直到接收端成為運作狀態才能將訊息送

出，此等待狀態改變的時間稱為等待延遲。點對點延遲指封包從來源端經由多個中繼節點傳遞訊息到達目的端所需的時間。來源端傳送封包後，目的端需要多少時間才能收到封包是很多資料傳輸演算法主要評估效能的標準之一，該評估標準代表整體網路的運作效能。在低工作週期的環境中，來源端到目的端之間每經過一個中繼節點代表增加一份等待延遲，因此大幅增加點對點延遲。不同匯流點的擺放位置是影響點對點延遲的重要因素。匯流點在很多應用中扮演整個網路的樞紐，適用很多不同的用途，像是傳播指令到每個節點、重新設定節點內部設置、查詢節點狀態等等。由於匯流點傳遞封包或接收封包時，會以中繼節點代傳方式傳遞，因此不同匯流點位置可能會導致封包傳

送經過的中繼節點不相同，中繼節點有各自的工作排程造成不同的等待延遲，進而改變平均的點對點傳輸延遲。在低工作週期環境中良好的匯流點位置使得訊息傳遞更加快速，本論文提出找尋適合匯流點位置以減少由匯流點傳送資料到環境節點花費時間演算法（Geographic Cluster-based Sink Location Determination, GCSLD）及找尋適合的匯流點位置以減少由匯流點從環境節點接收資料所花費時間演算法（Receiving Sink Location Determination, RSLD）。GCSLD演算法主要包含三個步驟：預測匯流點可能出現區域、建立cluster、以及計算平

均點對點時間。根據模擬結果顯示，GCSLD與最佳化演算法的效能僅差1%，但找尋適當匯流點的速度快了13倍。RSLD演算法由三個步驟組成：邊界結點廣播、決定匯流點位置、建立路由樹。根據模擬實驗結果顯示，RSLD的平均延遲時間比傳統方法(匯流點設立在網路中心)節省14%；與最佳化演算法比較，僅需34%的時間即可找到適當的匯流點位置。

在內容傳遞網路中內容配置機制的設計

為了解決anycast重新設定的問題，作者林裕強 這樣論述：

內容傳遞網路(Content Delivery Network 簡稱CDN)，是將檔案移動到靠近使用者端的代理緩存伺服器(surrogate server)中，讓使用者可以就近取得所需檔案，減少檔案因長距離傳輸而導致封包遺失、封包延遲情況。然而，在代理緩存伺服器處於忙碌狀態下時，若更多的使用者請求該伺服器提供服務，此時若沒有一個機制將使用者重新導向其他伺服器，動態的針對伺服器中較熱門的檔案新增到其他伺服器中、或是刪除較少使用率的檔案以減輕其負擔，則會造成在此代理緩存伺服器內的整體使用者下載速率降低，封包延遲、遺失情況增多。 因此，本論文結合利用率，取代流量與使用次數來量測，代理緩存伺服

器接收請求之後，依照使用者對於內容使用情形採取分發策略，並維持各個檔案的負載均衡，讓連線請求不會過度集中在某一台代理緩存伺服器上。本論文最後針對模擬的結果，分析比較檔案在不同的利用率下，並考量使用者到代理緩存伺服器之間的距離，探討使用者下載時間和內容的複製、刪除、重新導向的影響，並藉由改變系統參數，求得較佳的系統效益。