Mobile Ad-hoc Networks (MANETs) are characterized by two dimensions namely, anywhere and anytime. The freely moving participating nodes can form an ad hoc network anywhere, and the mobile nodes can join or leave the network anytime. A particular mobile node in a MANET can communicate with all the other nodes using the multihop communication. Thus, MANETs offer a vast range of applications in various domains like entertainment, military, emergency, etc. However, the implementation of real-time applications like voice/video calling that demands stringent quality requirements over MANETs is a major challenge. This challenge arises due to the unplanned and dynamic nature of MANETs, due to the unreliability of wireless links, due to the scarcity of resources like battery, bandwidth, processing power, due to the large-scale nature of MANETs, etc. This issue can be addressed at the network layer or the routing protocol, which establishes multiple routes from source to destination and adapts to the dynamicity of MANETs without compromising on the quality requirements. The primary goal of this work is the investigation and development of such a routing algorithm that supports real-time applications over MANETs. For adaptive multipath routing, we studied Ant Colony Optimization (ACO) algorithms originate from the fields of Swarm Intelligence (SI) while Quality of Service (QoS) computation is carried out by cleverly utilizing the monitoring feature of the Simple Network Management Protocol (SNMP). So, combining these two mechanisms we propose a powerful adaptive multipath QoS-aware Routing protocol based on ACO (QoRA). We discuss and investigate the internal working of QoRA and perform detailed simulation studies in the network simulator ns-3. Finally, we discuss the implementation of QoRA routing algorithms in a real world testbed.
Mobile Ad-hoc-Netze (MANETs) ermöglichen eine Kommunikation überall zu jedem Zeitpunkt. Frei sich bewegende Knoten können überall ein solches Netz bilden, wobei die Teilnehmer zu jeder Zeit dem Netz beitreten oder es wieder verlassen können. Ein teilnehmender Knoten in einem MANET kommuniziert mit allen anderen über Multi-Hop-Kommunikation. So ermöglicht ein MANET viele unterschiedliche Anwendungen aus verschiedenen Domänen wie beispielsweise Unterhaltungskommunikation, Notfallkommunikation oder Einsatzkommunikation. Allerdings benötigen Echtzeitanwendungen wie Telefonie oder Videokommunikation eine stringente Kommunikationsdienstgüte, was für MANETs eine große Herausforderung darstellt. Diese Herausforderung hat viele Gründe: das dynamische und unvorhersehbare Verhalten der Knoten im MANET, die Unzuverlässigkeit der drahtlosen Kommunikation, die Beschränkung der zur Verfügung stehenden Kommunikationsressourcen (wie Batterielaufzeit, Bandbreite oder Prozessorleistung), die relativ große Abdeckung durch ein MANET. Die Herausforderung kann in der Vermittlungsschicht durch ein spezielles Routingprotokoll gelöst werden, das mehrere gleichzeitige Pfade von der Quelle zum Ziel verwendet, sodass die Dynamik in einem MANET Berücksichtigung findet ohne dass die Dienstgüte kompromittiert werden muss. Das vorrangige Ziel dieser Arbeit ist die Erforschung und Entwicklung eines solchen Routingverfahrens, das Echtzeitanwendungen in einem MANET unterstützt. Für das adaptive Mehrwegerouting wurde ein Ameisenalgorithmus (Ant Colony Optimization, ACO) angewendet, der das Prinzip der Schwarmintelligenz ausnutzt. Die Bestimmung der aktuell möglichen Kommunikationsdienstgüte erfolgt über die Informationen, die das Netzmanagementprotokoll Simple Network Management Protocol SNMP standardmäßig zur Verfügung stellt. Durch die Kombination dieser beiden Ansätze wurde das adaptive Mehrwegeroutingprotokoll "QoS-aware Routing Protocol based on ACO" (QoRA) vorgeschlagen. In der vorliegenden Dissertation werden das Konzept von QoRA vorgestellt und die interne Funktionsweise erläutert. Anhand umfangreicher Simulationen auf Basis des Simulationswerkzeug ns-3 werden die Vorteile des Verfahrens nachgewiesen. Den Abschluss bildet die Diskussion einer Implementierung von QoRA in einer realen Testumgebung.