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Ⅲ.A. ICNに基づくWSNの効率的なキャッシング手法の開発

本研究はコンテンツ指向型アーキテクチャを有線通信システムではなく無線センサネットワークシステムに導入する。コンテンツ指向型アーキテクチャにおけるキャッシング手法は、コンテンツを要求するノードに対して、そのコンテンツを持っているノード間にリンクを構築する。このとき、そのリンク上を中継するノードがコンテンツを保有するオンパスキャッシングと、それ以外のノードが自発的にコンテンツを蓄えるオフパスキャッシングがある。一般に、無線通信では電波を用いて通信を行うために、送受信を行うノードの近隣ノードがその通信をオーバーヒアリングによって得られる固有の特徴を持っている。本研究ではオーバーヒアリングの特徴を有効に利用して、無線センサネットワークの各ノードがオフパスキャッシングを行う手法を開発する。本質的にコンテンツ指向型アーキテクチャは有線通信システムにおいて開発されており、オフパスキャッシング手法は導入されていないか、または専用の回線を用いることにより実現している。また、提案手法は新たに複雑な機構を導入することなく、オーバヘッドなくオフパスキャッシングを実現できる点に特徴がある。

Ⅲ.B. クロスレイヤ設計に基づく最適設計の開発と計算機シミュレーション評価

効率的にキャッシングデータをセンサノードに取り込むために、その無線通信信号処理に関してSIC（successive interference cancellation）技術を用いて開発する。SIC技術は無線通信の分野においては、4Gセルラネットワークの無線信号処理手法の要素技術として開発されている（高速モバイル通信の新しいシステム向けにはICチップとして実装・実用化されている）。基本コンセプトは、受信信号を復元する場合に、その中で最も信号強度が強い信号から順番に復号する。もし復号に成功するとき、その復号データを再び符号化したのちに受信信号から引き算する。その処理をくりかえして行うことにより、復元対象信号の最大の干渉源を順番に取り除けるために復号成功確率を高めることができる。一方、SIC技術の考え方はネットワーク分野においては考慮されておらず、その点を本研究がSICを導入する際の新規性として主張している。

Ⅲ.C. ブロックチェーンを用いた安全なキャッシング手法の開発と基礎評価

本研究の評価方法としては、無線センサネットワークに導入した場合を想定した確率統計的なモデルによる理論的な解析、プロトコル設計の実現可能性について、線通信・ネットワークの両分野の研究者との議論を行ってゆく必要がある。また、コンテンツ指向型アーキテクチャは新規性が高く、既存のハードウェアを組み合わせて評価環境を構築することは困難である。そのため、本研究の核心部分であるキャッシング手法の評価については、理論的な机上の数値計算に加えて、計算機シミュレーション（C++言語を用いてパソコン上で評価プログラムを開発）を用いて評価を行う。また、本研究開発の進捗課程において、テストベッドに基づく評価に先立ち、センシングデータを安全に無線センサネットワーク内で共有するためのメカニズムを考える必要性がある点に気付いている。そこで、安全にセンシングデータを共有するメカニズムとして、ビットコインの核となる要素技術であるブロックチェーンを開発システムに導入して改良を施す。とくに、従前のIPネットワーク等のホスト指向型ネットワークとは異なる解決アプローチにて分散情報共有手法を実現する必要があり、ブロックチェーンは、ICNに基づくWSNに対して親和性が高いと考えている。

Ⅳ.A. 関連研究

有線ネットワークの研究分野において、ICNは次世代インターネットアーキテクチャとして検討されているが、無線ネットワークにおいても導入されつつある。例えば、セルラネットワークにおいて、基地局のゲートウェイやルータに高頻度にアクセスされるデータのキャッシュを保存する手法が提案されている。すなわち、同一データを一括配信することができるためにコアネットワークのトラヒックの削減を実現することができる。このとき、ICNはCDNと類似しているが、CDNはネットワークのサーバ内にコンテンツをキャッシュするのに対して、ICNは末端ノードのキャッシュに幅広くコンテンツを蓄積してゆく点が異なる。

他方、別研究において数多くのICNに関する研究の分析により、キャッシング手法をオンパスキャッシングとオフパスキャッシングの2種類に分類している。すなわち、オンパスキャッシングはコンテンツが転送される際の中継ノードにキャッシュするのに対し、オフパスキャッシングは経路外のノード同士においても積極的にコンテンツをコピーしてゆくことである。そして、典型的なICNフレームワークにおいてキャッシング手法を概観すると、DONAとNDNにおいては、オンパスキャッシングが標準で具備されている。両者を拡張するために、4種類のオフパスキャッシング手法を導入している。また、ユーザの協調キャッシング手法、キャッシュするデータの選択手法、サービス品質（QoS; quality of service）を保証した映像ストリーミング配信のための動的キャッシング手法が提案されている。

Ⅳ.B. ネットワークモデル

ICNに基づくWSNでは、コンテンツデータはSNに蓄積される。また、CDNと同様の方針に基づき、ICNにおいては、オリジナルデータとコピーデータを区別しない。従って、図1に示すように、提案手法では、それらのセンシングデータはコンテンツデータとしてSNに具備されたキャッシュメモリに保存してゆく。任意のセンシングデータの取得手順に関して、一般的なWSNでは、SNはインターネットを介してクラウドサーバに接続され、かつセンシングデータはクラウドサーバに一元的に管理されているため、センシングデータの取得を希望するユーザはクラウドサーバにアクセスすればよい。一方、提案手法では、WSN内に蓄積されているコンテンツデータの中から、当該センシングデータを探索する必要があるため、ユーザはWSNに属するゲートウェイノードにアクセスする。そして、そのゲートウェイノードはSubscriberとしてセンシングデータ取得リクエストをWSN内にブロードキャストして、ユーザに代わって探索を行うための手続きを開始する。また、ユーザが所望するセンシングデータを保有するセンサノードはPublisherとして、先のリクエストに対するレスポンスとして当該センシングデータを伝送することで、センシングデータ取得に関するタスクが完了する。

PublisherからSubscriberに向けてセンシングデータをルーチングするしくみとしては、提案手法ではルーチングテーブルを各センサノードに具備しており、リクエストパケットの追跡情報をフラッディングされる際に順次記録していくことにより実現可能である。また、リクエストパケットのヘッダにおいて追跡情報を挿入することにより、各リクエストを区別でき、かつ各SNに対してユニークなアドレスを付与することにより、次に送信するべき（受信されるべき）相手方を識別することが可能になると想定している。

Ⅳ.C. 提案手法のキーコンセプト

図2に示すように、キャッシング手法として、提案手法はオンパスキャッシングおよびオフパスキャッシングを用いる。オンパスキャッシングに関しては、提案手法は他研究・従来手法と同様に、レスポンス処理においてPublisherからSubscriberに対してセンシングデータが伝送される際に、リレーノードと呼ぶルーチング経路上のSNが具備するキャッシュメモリにリレーノード自身が転送するセンシングデータを蓄積する。一方、オフパスキャッシングに関しては、オーバヒアリング現象に基づき、リレーノードの通信可能カバレッジエリアに在圏するSNが転送されるセンシングデータを聴守し、そのオーバヒアリングされたセンシングデータを蓄積する。

提案手法は、オーバヒアリング現象を用いることにより、リレーノードとオーバヒアリングする隣接センサノード間において、余計な無線通信を相互に行う必要はない。一方、オーバヒアリング現象に基づき聴守を行う際には、無線受信信号処理に対する消費電力の増大、およびキャッシュメモリ容量の積み増しが必要である。これらの点に関して、たとえSNに具備されたマイクロコントローラ等の演算処理にかかる消費電力が増大したとしても、無線通信に必要な消費電力と比べて小さいため、提案手法を導入することによる無線通信回数の削減に従うSNの総消費電力を改善することが可能である。また、キャッシュメモリの追増コストに関しても、提案手法を導入することによる無線通信回数の削減に基づく電波の周波数資源の節約は、その対価を支払ったとしても十分な意義があると考える。ただし、SNに具備されるキャッシュメモリの容量は有限であるため、提案手法を導入する環境に応じて、キャッシュメモリに蓄積されたセンシングデータの破棄ルールを定める必要がある。この点に関しては本稿の検討対象外であるため、詳細なルールの決定方法については今後の課題である。

Ⅳ.D. SICに基づくキャッシング手法

先述した通り、SNは隣接SNの信号をオーバヒアリング現象に基づき受信することができ、先述した手法に基づき肯定的に利用することができる反面、データ受信確率を低減させる干渉の原因となる諸刃の剣になりうる。そこで、その受信された情報に基づきオフパスキャッシングにおける他のSNから受ける干渉の低減をSIC技術の導入により実現する。図3に示すように、$i$ 番目のSNから$j$ 番目のSNに伝送される信号強度を$P_i$、$j$ 番目のノードがオーバヒアリング現象に基づき受信可能なSNの集合を${ℳ}_j$ と定義する。$P_i$ を所望信号とするとき、一般に受信側で所望信号が復号可能な条件は次式で表される。

ただし、$\Lambda$ を受信可能な信号強度のスレショルド値、${\sigma }^2$ を周辺環境雑音と定義する。

また、図3において、$y$ を$j$ 番目のSNにおける受信信号と定義するとき、次式で表すことができる。

本研究おいて開発した復号器の信号処理手順を図4に示す。初回の復号処理では、受信信号の中で最も強力な受信強度の信号を復号する。正しく復号することができるとき、再度、復元した信号を符号化して、受信信号に対して引き算に相当する信号処理を施す。同様の手続きに従い2番目に強力な信号に対して準用し、復号可能な信号がなくなるまで繰り返し処理する。

Ⅴ.A. 開発システムのプロトコルスタック構成

ICNに基づくWSNシステムに対し、先述したオーバヒアリング現象およびSIC技術に基づくキャッシング手法を導入する場合、そのプロトコル設計は柔軟かつ統合的に取り扱うべきである。プロトコルスタックの最適化については、クロスレイヤ設計に基づく設計手法が挙げられる。クロスレイヤ設計は、従前のレイヤ設計（OSI基本参照モデル等）に対し、レイヤ間で情報共有を図ることにより柔軟なレイヤ設計を実現する手法である。とくに、隣接レイヤ間の結合に基づく設計コンセプトを用いて、図5に示すようなプロトコルスタックを設計する。具体的には、従前構成における、TCP/UDP、IP、MACレイヤをICNレイヤとして再定義を行う。そして、ICNレイヤをC-planeとU-planeと呼ぶ制御機能とデータ伝送機能の2種類に分類して各機能を実現させる。

Ⅴ.B. クロスレイヤ設計に基づく信号処理手順

提案するICNに基づくWSNに対して、クロスレイヤ設計を用いたSNの信号処理手順を図6に示す。観測エリアから取得したセンシングデータは自身のキャッシュメモリに蓄積してゆく。キャッシュメモリには自身のセンシングデータに加えて、オーバヒアリングした他SNのセンシングデータも可能な限り保存してゆく。また、センシングデータの送受信については、TX/RX RF（radio frequency）モジュールを用いて行う。一方、マイクロコントローラはセンシングデータとルーチングテーブルの管理だけでなく、キャッシュメモリとRFモジュールの制御も行う。このとき、その制御に必要な信号伝送は、上位レイヤから下位レイヤに対するサイド情報に基づくクロスレイヤ設計に従って設計している。

図6のRFモジュールおよび無線通信路のエミュレータにおける詳細な信号処理手順を図7に示す。図7(a)に示すように、送信パケットに対して誤り検出のための巡回冗長検査（CRC; cyclic redundancy check）符号化を施し、ビットごとに二位相偏移変調（BPSK; binary phase shift keying）方式に基づく変調処理を行う。一方、図7(c)に示すように、受信側において軟判定復号を行いそのレプリカを用いてSIC技術を適用する。図7(c)における復号器と符号器は図4に示すブロックと同じもので、先述の手順に従ってパケットの復元を行い信号の減算処理等を行う。

Ⅴ.C. シミュレーションモデル（無線伝搬モデル）

図7(b)に示すように、パケット誤り率は受信信号強度インジケータ（RSSI; received signal strength indication）に基づき計算する。一般的に、リンクバジェットは、次式より表現することができる。ただし、$P_{\mathrm{TX}}$ および $P_{\mathrm{RX}}$ は送受信器の電力、$G_{\mathrm{TX}}$ および $G_{\mathrm{RX}}$ は送受信器に具備されているアンテナ利得、$L_{\mathrm{TX}}$ および $L_{\mathrm{RX}}$ は送受信器を構成する電子回路等における減衰と定義する。いずれのパラメタについても、用いるRFモジュールに依存して決定される。

また、上式において、$L_p$ は無線通信路の伝搬減衰である。他方、計算機シミュレーションに必要なパケット誤り率は信号対雑音比（SNR; signal-to-noise ratio）とビット誤り率に基づき算出する。具体的には、受信側SNの信号電力とSNR $\gamma$ は次式の関係がある。

ただし、$K_B$（= $4.0\times {10}^{-21}$ W/Hz）はボルツマン定数、${\tau }_o$ はハードウェア装置のシステム温度である。レイリーフェージング環境におけるBPSK方式のビット誤り率 $p_b$ は理論的に計算できる。

Ⅴ.D. 計算機シミュレーション

図6および図7におけるRFモジュール、無線伝搬モデル、キャッシュメモリに対して、C++言語を用いて計算機シミュレータを実装した。シミュレーションシナリオとして、センサノードは観測フィールドに対してランダムに配備（センサノードの位置は一様分布に従う乱数に基づき決定）した。そのうえで、PublisherとSubscriberの組み合わせをランダムに決定し、両ノード間のルーチングは転送距離が最小になるパスを選択した。開発したシミュレータにおいては、ルーチング経路の最小パスを決定するために、Dijkstraアルゴリズムに基づき算出した。また、RFデバイスの固定パラメタ設定については、WSNの無線伝送に幅広く用いられているXBeeモジュールに基づき決定した。

図8にWSNを構成する全SNに対するキャッシングに成功したSNの割合 $\rho$ の結果を示す。SN数が増大するにつれてオーバヒアリング現象の効果により $\rho$ が増大するが、SN数が180をピークとして $\rho$ は減少した。また、提案キャッシングメカニズムを用いない手法と比較して、SN数が100、180、600、1,000台のとき、各々、1.42倍、2.61倍、8.85倍、17.0倍の改善が得られた。

図9にPublisherからSubscriberに対して正しく要求パケットが伝送された場合において、その平均マルチホップ数の結果を示す。SN数が多くなるにつれて、パケットを中継するリレーノードになり得るSNも増大するため、平均マルチホップ数は増大する。また、ICNに基づくWSNにおいて開発手法は比較手法と比べてキャッシングされたデータも多くなるため（図8）、要求パケットにヒットする確率も高くなるので、平均マルチホップ数は改善した。具体的には、SN数が50、100、150、200の場合、各々、3.35%、8.51%、10.8%、10.9%の改善が得られた。

図10にPublisherとSubscriber間の伝送リンクの平均転送距離対SN数の結果を示す。SN数が100未満の領域においては、十分なキャッシュがなされないため、提案メカニズムを導入する効果がみられなかったが、それ以外の領域においては特性改善がみられた。具体的には、SN数が50、100、150、200の場合、各々、6.46%、10.5%、12.3%、12.2%の改善が得られた。

Ⅵ. ブロックチェーンを用いたセキュアキャッシング手法の開発