@article{oai:tuis.repo.nii.ac.jp:00000489,
 author = {花澤, 諒一 and 森口, 一郎 and Hanazawa, Ryoichi and Moriguchi, Ichirou},
 issue = {1},
 journal = {東京情報大学研究論集},
 month = {Sep},
 note = {P(論文), アドホックネットワークの輻輳閾値を解明するために、ネットワークモデルRandom Geometric Network(RGN)上でTCP/IP通信を想定したシミュレーションを行い、トラフィック輻輳を発生させた。その結果、RGNの輻輳閾値がランダムネットワークと比べて約7分の1と非常に低く、その原因はノードの集団間に存在するノードにトラフィックが集中し、輻輳が発生するためということが判明した。また、スケールフリーネットワークであるバラバシ・アルバートモデルと比較した結果、輻輳閾値はRGNの方が高いが、輻輳閾値以上にパケット発生率を増加させていくと、1ノードあたりのパケット発生率が0.036以上ではRGNのパケット到達率がバラバシ・アルバートモデルより低くなることがわかった。このことからRGNは一度輻輳が発生すると、以降は通信を行うことが非常に困難になることが判明した。RGNの輻輳耐性を向上させる手法としては、平均リンク数を増加させることが有効だということを確認した。これは、ノードの集団がネットワーク全体に及ぶような単一の巨大集団となり、ノードの集団間に存在するノードが存在し得なくなるためである。具体的には、平均リンク数が20のRGNは、平均リンク数が6のRGNと比べて3倍のトラフィック量までネットワーク上で輻輳を発生させずに通信を行えることがわかった。, In order to evaluate congestion threshold of ad-hoc network, the simulations emulating TCP/IP on the network model known as Random Geometric Network(RGN) were performed, and network traffic congestion was generated. As a result of this study, the congestion threshold of RGN was found to be around one-seventh of that of Random Network because traffic of RGN concentrates on the nodes between node groups in which nodes are connected each other with many links. Comparing RGN with Barabasi-Albert(BA) model which is one of scale-free networks showed that the congestion threshold of RGN is larger than that of BA, and that the packet arriving rate of RGN becomes lower than that of BA for the region that packet generation rate per a node is over 0.036. This indicates that date communication on RGN becomes a difficult situation once congestion emerges. Furthermore, it was confirmed that increasing the average degree is effective for improving the congestion tolerance of RGN. By increasing the average degree, node groups merge into a strongly connected giant network since nodes between node groups disappear. For instance, the maximum amount of traffic of RGN with the average degree 20 was three times that of RGN with the average degree 6.},
 pages = {1--8},
 title = {アドホックネットワークの輻輳閾値},
 volume = {17},
 year = {2013},
 yomi = {ハナザワ, リョウイチ and モリグチ, イチロウ}
}