37. 電磁波ナノネットワークソフトウェア
2021年9月26日
mikandersen
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参考
Dhoutaut, D.; Arrabal, T.; Dedu, E. (2018). 電磁波ナノネットワークシミュレータ「ビットシミュレータ」＝電磁波ナノネットワークシミュレータ「ビットシミュレータ」。In: Proceedings of the 5th ACM International Conference on Nanoscale Computing and Communication (pp. 1-6). https://doi.org/10.1145/3233188.3233205
はじめに
ワイヤレスナノネットワークの項目から、「このナノネットワークをシミュレーションしたり、プログラムしたりするソフトウェアはあるのだろうか」という疑問が生まれました。もしそれらが存在しなければ、エコシステム／ワクチン接種したグラフェンのハードウェア全体を正しく動作させるのは非常に複雑になる。この仮説を検証したところ、2013年という早い時期に、こうしたナノ通信ネットワークのシミュレーションやプログラミングに特化したソフトウェアが存在することを示す信頼できる証拠が見つかりました（Piro, G.; Grieco, L.A.; Boggia, G.; Camarda, P. 2013）。ここで分析した作品（Dhoutaut, D.; Arrabal, T.; Dedu, E. 2018）は、電磁波ナノレットに適用した「ナノ通信で使用するプロトコルやネットワークアプリケーション（TS-OOK）を検証するアプリケーションや個々のナノノードのインスタンスを作成できるシミュレーションソフトを紹介するものです。
事実
ナノセンサー用無線ナノネットワーク（通称：WNSN）の開発では、「CPU、メモリ、電力が極めて限られているため、チャネルアクセス、コーディングからルーティング、アプリケーションまで、ネットワークスタック全体の再構築が必要なナノネットワークという物理・環境的特異性に対処する」ためのソフトウェア、すなわちシミュレータが作成されています。つまり、ネットワークのトポロジー、レイアウト、位置、信号やデータ伝送への影響の微調整を容易にするツールを提供するために、そのようなネットワークの運用に必要な通信方法、その動作、特性、エラーや障害について認識していることを意味します。
これは、「時間拡散オンオフ符号化（TS-OOK）が提案されている。これは、極めて短い電磁パルス（非常に正確なクロックに導かれた100fsフェムト秒程度の短いパルス）を使って通信を行うもので、小さなアンテナで生成でき、限られた計算能力で検出・処理できるためだ」という記述で確認できる。したがって、ワクチン接種者の血液サンプルの画像から示唆されるように、ナノセンサーとナノノードのネットワークがある場合（グラフェンナノリボン、結晶化グラフェンナノアンテナ、グラフェンGQD量子ドットに関する過去の記事を参照）、通信プロトコルは、その単純さ、メッセージ発信におけるエネルギーコストの低減、処理能力から、必ずTS-OKまたはその派生プロトコルでなければならない。
BitSimulatorプログラムは、「電磁波ナノネットワーク専用のシミュレーションソフトウェアで、研究者がワイヤレスナノネットワークプロトコルを実験し、よりよく理解するために開発された」ことを著者らは確認しています。ナノネットワークとそのナノノードをプログラミングするソフトウェアの開発、サービスや操作、データの要求とその受信・処理に取り組んでいるチームがあることは明らかだと思われます。
このソフトウェアでは、ナノネットワークのさまざまなケース、位置による時間間隔での相互作用、多重化による信号の衝突をシミュレーションすることができます
図1. このソフトウェアでは、さまざまなケースのナノネットワーク、その場所に応じた時間間隔での相互作用、多重化による信号の衝突などをシミュレーションすることができます。(Dhoutaut, D.; Arrabal, T.; Dedu, E. 2018)
Dhoutaut, D.; Arrabal, T.; Dedu, E. 2018）の論文では、ソフトウェアがどのようにTS-OOK信号を解釈することができるかを説明しており、実際、「受信時に、パルスは単純にバイナリ-1-、その不在はバイナリ-0-として解釈される」と記載されています。通信に必要な値は、パルスの持続時間Tp、-1ビットを受信したとみなす受信電力閾値、シンボルの持続時間Ts（連続する2ビット間の時間）だけである」（同）。この手法では、ネットワーク内のナノノードが信号の中継器として機能し、信号を多重化することでシームレスな通信を実現します。これは、「たとえ極めて短いパルスを送ることができても、個々のノードがそれを非常に速く送ることは期待できない（主に連続する2ビット間の時間の制約による）」という記述に言及されているように、メッセージを連続して送信することを避け、より速いデータ転送を可能にするものです。
しかし、密集した環境では、多重化された多くのフレームのスループットの合計は非常に高い値に達することができます。この多重化能力は、フレームが順次送信される従来の無線ネットワークとは大きく異なります」。このように、人体のような高密度な環境では、データを順次転送すると信号の伝搬効率が低下するため、複数の信号に多重化することが不可欠となる。これがソフトウェアシミュレーションの目的の一つであり、ナノグリッドに適した多重化、周波数、帯域を適応させるためのテスト環境を提供するものである。
シミュレーションに含まれるもう一つの側面は、ノード間の位置と多重化によって生じる信号の受信の遅れです。これは、信号やデータ、ひいてはメッセージの再構成に影響を与える可能性があります。実際、「パルスの持続時間が極めて短いため、もう一つの特徴が生じます：無線伝搬遅延は、たとえ数ミリメートルの距離であっても、もはや無視できません。この遅延はパルスの持続時間よりもはるかに長く、受信を混乱させる可能性がある...特に、多くの送信機が範囲内にありながらさまざまな距離にある高密度ネットワークでは、これは受信ノードがビットの到着順序に違いを感じることを意味する...。特に、ノードの相対的な位置によって、ある隣接するノードではビットが重なり、他のノードではビットが重ならないということが起こります」。このシミュレータにより、研究者は信号を再構成し、ナノネットワークトポロジーの異なるノード間で多重化するために必要なパターン／コーディング／オペレーティングプログラミングを開発することができるようになる。
パルスの識別とバイナリコードへの変換の複雑さは、次の記述に反映されているように、高くなる可能性があります。「2つのビットが重なってもエラーになるとは限りません。現在トレース中のフレームにビット（1）が含まれており、その受信時に別のフレームからビット（1）が到着した場合、チャネル上の電力レベルはいずれにせよ受信閾値を超えており、受信機は（1）を受信したとみなすため、エラーは発生しない。ビット（0）も無音であるため、エラーは発生しません。結論から言うと、「(0)を送ったのに(1)が同時に届くと衝突でエラーが発生する」のである。このように、発光するナノノードと受信するナノノードとの間で信号が重なる現象が起こり得るが、このような場合、シミュレーションプログラムは、その微分法を容易にできるものでなければならない。
各ノードおよび実行されるコードの各々は別々に扱われる」と説明されているように、シミュレータはナノネットワークのトポロジー、ノード、アプリケーション方法およびプロトコルを分散的に表現できる必要がある。ビット単位の伝送とエラー計算 前項で示したように、ビット誤り率だけでなく、誤り分布に影響を与えるメカニズムは、符号化およびペイロードそのものに大きく依存する。特に符号化方式に取り組む際には、エラーを正しくシミュレートする必要があります。電波伝搬遅延の考慮。シミュレーションするノードの位置や時間のわずかな変化が、有効に受信されるビットや衝突に大きく影響する。特定のバイナリフレームプリアンブルを使用し、ビット間の最適な間隔を計算するようなチャネルアクセス制御プロトコル。これらのプロトコルは衝突のリスクを大幅に低減しますが、特に非常に高密度のシナリオでは、衝突を排除することはできません。フレームの個々のビットの正しいシミュレーション（上記の望ましい特徴を参照）とイベントのタイミングとスケジューリング（伝搬遅延を含む）は、このスケールでは無視できない」。
表 a)、b)、c)にナノノードのさまざまな分散モデルを表現しています。 ネットワークのナノノードで受信したデータ・パケットの分布を観察する
図2. 表a)、b)、c)のナノノードの分散モデルの違いによる表現。ネットワークのナノノードで受信されたデータパケットの分布を観察する。(Dhoutaut, D.; Arrabal, T.; Dedu, E. 2018).
このモデルの実現可能性については、「 フレームの個々のビットの正しいシミュレーション（上記の望ましい特徴を参照）とイベントのタイミングとスケジューリング（伝搬遅延を含む）は、この時点で無視することはできない。 規模を示す。(多数の）フレームがチャネルを越えて多重化される。これは無線ナノ通信の定義的な特徴で、多数のフレーム（おそらく数百以上）を空中でインターリーブすることができます。これは、ノードが複数のフレームを並行してデコードする能力を持つことを意味します。これは技術的には可能ですが、ハードウェアやソフトウェアの制限を考慮して、同時にデコードするフレーム数を制限する必要があります」。つまり、制限はあるものの、ナノネットワークは、データパケットを正しく、同時に、並列に、インターリーブしてでも転送することができるのです。
このシミュレーションの技術的な特徴をより深く掘り下げると、前回のナノネットワークのトポロジーで説明したように、3層からなる階層的なネットワークモデルを裏付けしています。"シミュレータをシンプルかつ高速に保ちつつ、研究者がアプリケーションとネットワークプロトコルを制御できるようにするため、3つの主要なネットワーク層からなるインフラストラクチャが提供されています。物理層とチャネルアクセス制御層。電波の伝搬と受信エラーの計算を扱う。シミュレートされたデバイスは、独自のナノ無線トランシーバーを備えており、その範囲と方向は設定可能である。この層は、デフォルトでTS-OOKモデルを実装しており、100fsパルスとフレームごとの設定可能なβパラメータを使用します。また、他のパルスベースのモデルを実装するように簡単に変更することができます。複数のフレームがチャネル上で一時的に多重化されることがあるため、ノードは関心のある1つ（またはおそらくそれら）を追跡する必要があります。デバイスのハードウェアまたはソフトウェアによって、同時に追跡できるフレーム数が制限されることがよくあります。この値はシミュレーションで maxCurrentReceptions パラメータにより設定可能です。このレイヤーは主に C++ Node クラスで実装され、インタラクションとサポートするロケーションデータ構造はグローバルルーティングクラスで実装されています。利用可能な電力が非常に限られているため、ナノデバイスの通信距離は非常に短くなると予想されます。ナノネットワークでは、マルチホップ、アドホックスタイルのネットワークが一般的であると予想されます。そのため、ルーティング層は、ルーティングなし、フラッディング、SLR（Sustainable Longevity Routing）の3つのオプションを実装しています。この値は、maxCurrentReceptionsパラメータを通じて、シミュレーションで設定可能である。この層は主にC++のノードクラスで実装され、相互作用とサポートする位置データ構造はグローバルルーティングクラスで実装されています。利用可能な電力が非常に限られているため、ナノデバイスの通信距離は非常に短くなると予想されます。ナノネットワークでは、マルチホップ、アドホックスタイルのネットワークが一般的であると予想されます。そのため、ルーティング層は、ルーティングなし、フラッディング、SLR（Sustainable Longevity Routing）の3つのオプションを実装しています。この値は、maxCurrentReceptionsパラメータを通じて、シミュレーションで設定可能である。この層は主にC++のノードクラスで実装され、相互作用とサポートする位置データ構造はグローバルルーティングクラスで実装されています。利用可能な電力が非常に限られているため、ナノデバイスの通信距離は非常に短くなると予想されます。ナノネットワークでは、マルチホップ、アドホックスタイルのネットワークが一般的であると予想されます。そのため、ルーティング層は、ルーティングなし、フラッディング、SLR（Sustainable Longevity Routing）の3つのオプションを実装しています。利用可能な電力が非常に限られているため、ナノデバイスの通信距離は非常に短くなると予想される。ナノネットワークでは、マルチホップ、アドホックスタイルのネットワークが一般的であると予想される。そのため、ルーティング層は、ルーティングなし、フラッディング、SLR（Sustainable Longevity Routing）の3つのオプションを実装しています。利用可能な電力が非常に限られているため、ナノデバイスの通信距離は非常に短くなると予想される。ナノネットワークでは、マルチホップ、アドホックスタイルのネットワークが一般的であると予想される。そのために、ルーティング層は、ルーティングなし、フラッディング、SLR（Sustainable Longevity Routing）の3つのオプションを実装しています」。この説明は、ナノネットワークのルーティングプロトコルや通信モデルの利用を特徴づけ、確認するもので、ナノネットワークにおける通信を担う要素を明示したものである。それは、示されたように、グラフェンナノトランシーバに適合する " ナノワイヤレストランシーバ " です（Jornet, JM; Akyildiz, IF 2011｜Jornet, JM; Akyildiz, IF 2012｜Jornet, JM; Akyildiz, IF 2013｜ Balghusoon , AO; Mahfoudh, S. 2020）。
このシミュレータのもう一つの非常に興味深い特徴は、ネットワークトポロジーのナノノード間で伝送されるデータパケットをシミュレートする機能です。「パケットには、バイナリペイロード（アプリケーション定義、静的定義、ランダム定義のいずれか）と、関連するプロトコルを可視化し理解するのに役立つ様々なメタデータが含まれています。それらは、ソース、デスティネーション、パケット、フロー識別子、およびいくつかの他のものを含んでいます。これにより、ナノネットワークが人体の文脈で持ちうるデータ負荷をシミュレートすることができます。「受信に成功すると、パケットはノード上で実行されているServerApplicationインスタンスに配信されます。パケットが正しいとみなされる最大エラービット数を設定することが可能です。パケットは、たとえ破損していても上位レイヤーに渡すことができ、暗号化や冗長化スキームを実装することができる。" これにより、遅延、多重化、信号の重なりなどによる誤差を低減することが可能となる。
電磁波ナノグリッドのシミュレーションプログラム「BitSimulator」は、次のアドレスからダウンロードできます（Dhoutaut, D. 2021） http://eugen.dedu.free.fr/bitsimulator/ したがって、表示されたすべての内容を検証したい読者は、Linux OSを持っていれば、その機会を得ることができるのです。実際、C0r0n@2Inspectは、人体に接種されるワクチンと同様のシミュレーション環境でナノネットワークの特性に関する新しい証拠を得るために、これをテストし、コメントで使用と実験の経験を共有することが推奨されます。
意見
グラフェンナノトランシーバからグラフェンナノードの無線ナノネットワークを介して、信号、データ、メッセージの通信とプログラミングモデルを微調整するソフトウェアとシミュレータの存在を示すもので、無線ナノ通信ネットワークに関する前回のエントリで既に確認されています。
ネットワークのナノノード間でバイナリコードのデータパケットを伝送するために、TS-OOKパルス通信方式を使用することも裏付けられます。また、エラーなしのスムーズな通信を実現するために研究者が直面する典型的な問題、具体的には、遅延要因、ネットワーク内のナノノードの距離と位置、信号の重なり、ナノノードが位置する媒体の密度によるノイズ（人体という文脈では特に重要）などが浮き彫りにされています。
この記事で紹介されているすべての詳細は、グラフェン・ナノノードの無線ナノネットワークのハードウェアをインストールするサーバーが、階層型トポロジーの層に応じてさまざまな機能、具体的にはナノコントローラー、ナノセンサー、グラフェン量子ドットGQD、ゲートウェイナノインターフェースリンク（ナノトランシーバ）を備えているという理論を再び裏付けています。
参考文献
1. Balghusoon, A.O.; Mahfoudh, S. (2020). ワイヤレスナノセンサーネットワークとナノモノのインターネットのためのルーティングプロトコル。包括的な調査。IEEE Access, 8, pgs. 200724-200748. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3035646
2. Dhoutaut, D.; Arrabal, T.; Dedu, E. (2018). 電磁波ナノネットワークシミュレータ「ビットシミュレータ」＝Bit simulator, an electromagnetic nanonetworks simulator. In: Proceedings of the 5th ACM International Conference on Nanoscale Computing and Communication (pp. 1-6). https://doi.org/10.1145/3233188.3233205
3. Dhoutaut, D. (2021). [ソフトウェア]. BitSimulator, a C++ wireless nanonetwork simulator for routing and transport levels. http://eugen.dedu.free.fr/bitsimulator/ | [Manual] http://eugen.dedu.free.fr/bitsimulator/manual.pdf
4. Jornet, JM; Akyildiz, I. F. (2011). パルスベースのワイヤレスナノセンサーネットワークの情報容量。In: 2011 8th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks. pp.80-88. https://doi.org/10.1109/SAHCN.2011.5984951
5. Jornet, JM; Akyildiz, I. F. (2012). テラヘルツ帯の永久無線ナノセンサーネットワークのための共同エネルギーハーベスティングと通信の分析。IEEE Transactions on Nanotechnology, 11(3), 570-580。https://doi.org/10.1109/TNANO.2012.2186313。
6. Jornet, JM; Akyildiz, I. F. (2013). Graphene-based plasmonic nano-antenna for terahertz band communication in nanonetworks（グラフェンベースプラズモニックナノアンテナによるナノネットワークでのテラヘルツ帯通信）. IEEE Journal on selected areas in communications, 31(12), p. 685-694。https://doi.org/10.1109/JSAC.2013.SUP2.1213001。
7. Piro, G.; Greek, LA; Boggia, G.; Camarda, P. (2013). NS-3プラットフォームでのワイヤレスナノセンサーネットワークのシミュレーション＝Simulating wireless nano sensor networks in the ns-3 platform. In: 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (pp. 67-74). IEEE. https://doi.org/10.1109/WAINA.2013.20
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