Internati o nal  Journal of Ele c trical   and Computer  Engineering  (IJE CE)  V o l.  6, N o . 5 ,  O c tob e r  201 6, p p . 2 322 ~233 0  I S SN : 208 8-8 7 0 8 ,  D O I :  10.115 91 /ij ece.v6 i 5.1 162 4          2 322     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJECE  Node Cooperation to Avoid Earl y Congestion Detection Based  on Cross - Layer f o r Wi rel ess Ad Hoc Networks         Abdalraz ak  T a req Rahem ,  Mahamod  Is mail,  Nor  Fad z ilah Abdulla h, Mohamme d  Balfaqih   Departm e nt o f  E l ec tric al , E l e c tro n ics  and  S y s t em s  Engine ering ,  F acul t y  of   Engin e ering and  Bu ilt Environment,   Universiti  Keba ngsaan Mal a y s ia  (UKM), Mala ys ia       Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received  May 16, 2016  Rev i sed  Ju l 12 ,  20 16  Accepte d  J u l 29, 2016      The resen t  application of wireless  ad hoc netw orks (WANET)  demands a  high and  reliab le data load .  The simultaneous  tr ansfer of  larg e  amounts of  data d i ffer e nt n earb y  s ources  t o  near b y  destin ations in  a massive network   under these cir c um stances result s in th e possibilit y  of network congestion.  Congestion is an extrem el y  un wanted  condi tio n because it cr eat es extr a   overhead  to  the  alre ad y de epl y   l o aded  environm ent,  which u ltim ate l y l eads to   res ource exh a us tion, and  can l ead to  packet d r ops and retran smission at  eith er  th e  MAC or  upper lay e rs. We  present a lig htweight conges tion  con t rol  and early  avo i dance congestion control  scheme, which can eff ective contr o l  congestion while keeping overh ead to a  minimum. This sc heme  is based on  the Cross-la ye r  between  the MA C and ne tw ork lay e rs lead to  ear l y  detection  of congestion .   With the h e lp of  node c oop eratio n the send er nod e is tr iggered   to find an alter n ativ e route b a sed on  TMT. Th is m echanism  controls th e   network resourc e s rather  than  th e dat a  tr affic .  D e ta iled p e rform a n ce resul t s  show enhancement in  the  throu ghput and  packet deliver y  r a tio ,  as well as  a  reduction in  packet drop . Gen e rall y ,  network  perf ormance in creases.   Keyword:  Ad  h o c  wireles s    Altern ativ e route   Co ng estion    Net w or k t o p o l ogy     R out i n g pr ot oc ol     Copyright ©  201 6 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d .  Co rresp ond i ng  Autho r :  Ab dal r aza k T a req  R a hem ,    Depa rt m e nt  of  El ect ri cal, Electronics and  Sy s t em s Engi n eeri n g ,     Facu lty of En gin eering  and  B u ilt Env i ron m en t,    Natio n a l  Un iv ersity o f  Malaysia (UKM)  Em a il: ab d t areq 1@siswa.u k m . ed u . my       1.   INTRODUCTION  A wi rel e ss ad  hoc  net w or k ( W A N ET ) refe rs t o  a pa rt i c ul ar wi rel e ss net w o r k .  Part i c ul ar net w or ks   (ad  hoc ) aim to obtain speci fic charact eri s t i c s, suc h  as dy n a m i c, i ndepe nd ent, self-c o n fi g u ri ng , dece ntra lized,  and i n f r ast r uct u re -l ess. T h e r out i n g  pr ot oc o l  pl ay s an esse nt i a l  rol e  i n  i m pr o v i n g t h e pe rf orm a nce of  wi rel e s s   net w or ks  [1] .   The m a i n  go al  of a n y   ro ut i n g  pr ot oc ol  i s  t o  d e t e rm i n e dy na m i cal ly  t h e cor r ect  r out e  bet w een  a   sou r ce n o d e an d a dest i n at i o n  no de [2] .  I n  t h e case of co nt r o l   m e ssages, f o r w ar di n g  o f  l a rge am ount s  of dat a   from  one node to anot her  w ithout the cooperation of each node leads  to conge stion. Congestion occ u rs in any   m i dway  fr om  a so urce  n o d e  t o  a  dest i n at i o n  no de i f  m a ssi v e dat a   pac k et s t r avel .  C o nse que nt l y , hi gh   packet   lo ss and  long d e lay ar e enco un ter e d .  Th i s  situ atio n  lead s to  th e  d e gr ad ation   o f   n e tw or k   p e rf or man ce.  N e two r k  congestio n  can   b e  ad dr essed  th ro ugh  eith er  traf f i c con t ro l o r  r e sou r ce co n t r o l.  H o w e ver ,  th e  situ atio n   wo rsen s if resou r ces are  i n creased   with ou t con s id ering  th e  co ng estion  type, traffic p a ttern, and  net w or k  t o p o l ogy . As  s h ow n  i n  Fi g u re 1, con g est i o n occ u rs  i n   R o ut e 1 :   20 →  21 →  22 →  23 →  24 →  25 →   26 →  27 →  28 →  29. Becaus e   m o st routing pr otocols choos e that path without consi d eri ng the  network  t o p o l o gy  [ 3 ] .   AO D V ,  DS D V ,  OLSR , a n d  DSR   ha ve  no  co nge st i o n  co nt r o l  al g o ri t h m s . Ty pi cal l y , r e duci n g   packet  l o ss i n vol ves c o n g es t i on c ont r o l .   We  have  use d  det ect i o n  m e t h o d s t o  p r ee m p t  congest i o n.  O u r   pr o pose d  r o ut i ng  pr ot oc ol  co nsi d e r s an d sel ect s t h e opt i m al  and m o st  effi ci ent  ro ut e b y  readi n g t h e net w or k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       N ode  C o ope rat i on t o  Av oi d  E a rl y C o n g est i o n  Det ect i on  Ba sed  o n  C r oss . . .. ( A b d a l r az ak  Tare q R a hem)   2 323 to po log y  as well as av o i d s   co ng estion  b e fo re it o c c u rs . The propose d  mechan ism  w a s analyzed using  a   math e m atica l  m o d e l an d  ev al u a ted   u s i n g a  NS-3   sim u lato r.      100 m 10 0 m 10   no de s   (L e n g t h ) 4   node s   (w i d t h ) So u r c e   No d e s Sin k   No d e     Fi gu re 1.   C o ng est i on ro ut e       2.   RELATED STUDIES  High  data loa d s can ea sily lead  to congestion because   of  the lim i ted node s res o urces a v a ilable in the   wireless ad  hoc network. Conge stion  is a highly undesira ble situation b ecause it creates additional overhea d   to the alrea d y  heavily loa d ed enviro n m en t, wh ich  ev en t u ally lead s to  re source de pletion.  To reduce  t h e delay   and  b u f f er  ov erfl o w   pr od uc ed by  n e t w or k co n g est i o n and t o  en ha nc e per f o r m a nce, co ngest i o n  m u st  be  avoi ded  bef o re  i t  occurs. C o nge st i on  det ect i on i n  wi re l e ss ad h o c net w or ks ha s bee n  st udi ed  [4] - [ 8 ] . An   earl i e r st udy  [ 9 ]  i n t r o duce d   a no vel  cross - l a y e r hy bri d  m e t r i c  based o n   AO D V  pr ot oc ol  fo r ad h o c n e t w o r ks  base d o n  i n f o rm ati on o b t a i n ed f r o m  wi rel e ss   ch an n e l co nd itio ns in  t h e  p h y sical layer, lin k qu ality and  congestion   i n   M A C  l a y e r,  a n d m i nim u m  ho ps  i n  net w o r k l a y e r.  Aft e r  che c ki n g  t h e  r o ut e f o r  t h e e x i s t e n ce  o f   co ng estion  in   an y in term ed iate n o d e , th e  new ro u t e is in i tialized . Go lnaz Karb asch i [10 ]  ad dressed  a n e w  lin k - qu ality an d  con g e stio n-aware m e tric fo r m u lt i-h o p   wi reless rou ting .   Th e au t h or fou n d  th at cro ss  layer   bet w ee n  ro ut i n g  pr ot oc ol  a n d  M A C  l a y e r  i s  hel p f u l  i n  en h a nci n g  ro ut i n g  i n  t e rm s of e n d - t o -en d  del a y  an d  th ro ugh pu t in  t h e jud g m en t of th e m i n i m u m-hop  coun t m e tric. Mo reov er, cro s s-layer  rou tin g  is i n tended  to   pl ay  an essent i a l  rol e  i n  im pro v i n g t h e  per f o r m a nce of w i rel e ss net w or ks. C o n g est i o n  det ect i on i n  s e ns or   net w or ks  has  b een st udi e d  [ 6 ] , [ 7 ] , [ 11] , [ 1 2 ] .   A pri o r  st udy  [ 13]  prese n t e d a  t o p o l o gy -a w a re  re sou r ce ad ap tation   (TARA), wh ich is  an  ad ap tation   strateg y  for allev i atin g  co ng estio n .  Th e m a i n  id ea of  T A RA is the capac ity analys i s   model ,   w h i c h ca n b e   use d  t o  p r edi c t  t h e ca paci t y  o f  di ffe rent  t o p o l ogi es.  Thi s  m odel  i s  f o rm ul at ed u s i n g a  gra p h - c o l o ri ng  p r obl em .  TAR A  i s  a d va nt age o u s  beca use i t  i s  di st ri but e d , e n er gy   effi ci ent ,  a n d t o p o l o gy  awa r e .  R e l a t e d w o r k s ha ve  di scuss e d c o n g e st i on base d o n  t h e use  of t h e si ze of que ue  t o  det ect  t h e con g est i o n. Si t u at i ons exi s t  w h erei n   the actual  que ue size reac hes  full buffe r size , eve n   when  t h e avera g e  queue is below t h e  maxim u m  threshol d  (MAXth).  In som e  cases, pac k ets  will be  droppe d because of  overflow [14],[15].  Th e altern ative p a th selectio n sch e m e  (DAlPaS), wh i c h  is an  effectiv e sch e m e  th at con t ro ls   con g est i o n  w h i l e  keepi n g  o v e rhea d t o  a m i ni m u m ,  has be en re p r ese n t e d  i n  t h e   WSN  [ 16] .  The  o p era t i on  of   th is schem e  is  b a sed   on  t h e  co n t ro l  of reso urces i n st ead of th e co n t ro l  of th e sen d i ng   rate at th e so urce.  Congestion ca n lead t o   packet drops  and  re transm ission either at the  MAC  or u ppe r  l a y e rs, whi c h  a r e event s   t h at  exh a ust  t h e al ready  l i m i ted p o w er  of  WS Ns.  No de  po we r ex ha ust i on ca n res u l t   i n  r out i n g  hol e s  i n  t h e   net w or k,  whi c h can  ren d e r  t h e net w or k  u n abl e  t o  acc o m pli s h i t s  ob j ect i v e. Seve ral  researc h  w o r k s o n   co n t ro lling  con g e stio n  i n   WSNs  h a v e  b e en  im p l e m en te d  [16 ] ,[17 ]. The p e rform a n ce o f   DAlPaS  has b een  evaluate d a g ainst c o m p arable  schem e s and s h owe d   prom ising res u lts.      3.   PROP OSE D  SCHE ME   Th is section  illu strates t h e math em at ical  mo d e l i n clud ing ou r  propo sed  sch e m e  th rou g h  two   p a rts.  The fi rst   part   expl ai n s  h o w  t o  preem pt i v el y  det ect  conge st i on wi t h  t h e  hel p  o f  M A C  and  net w or k  l a y e r  i n f o rm at i on. Thi s  i s  represe n t e d as St ep I an d St ep I I  i n  t h e  Fi gure  2. T h e seco nd pa rt  sh ows  ho w t o  di s c ove r   altern ativ e ro u t es to  th e d e stinatio n  with  t h e h e lp   o f  th e TM T. Th is is rep r esen ted  as Step III. First, it p r ed ict s   congestion  before it  occurs, a n d com b in es t w o  di f f ere n t  m e t h o d s t o  di sc o v er t h e c o n g est i on.  Tw o  pa ra m e t e rs,  nam e ly , fai l u re and q u e u e si ze, from  t h e  M A C  and ne t w ork layers, respectively are used. Sec ond, it is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE   Vo l. 6 ,  N o . 5 ,  O c tob e r  20 16   :   232 2  –  23 30  2 324 rep r ese n t e d  by  fi ndi n g  t h e ne w pat h  base d  o n  t h e t o p o l o gy  of t h e  net w o r k. T h e sc hem e  i s  an or ga ni ze d as i n   th e fo llowing  step s:    Step I :  C h ec ki ng t h e  net w or k  l a y e r t o  di sco v er t h e c o n g es t i on be fo re i t  occurs  (earl y  co nge st i on  det ect i o n ) ,   and  se ndi ng  a  war n i n g m e ssage  onl y  t o  nei g hb o r ' s  no des t o  co ope rat e  a n d   avoi d c o n g est i on .   Step II : Chec king the MAC  layer param e ters to activate   an alternative  route find er after  recei ving  suc h   war n i n g m e ssage.    Step III :  Fi ndi ng  a  new  pat h   base d  on  t h e T M T.      Qu e u e ‐ st a t us = 1 Ea r l y   co n g e s t i o n   de t e c t i o n MA C   la y e r Ne t w o r k   la y e r Fa i l u r e= 1 1 MIN th =   25 %   B u f f e r que u e ‐ si ze MA X th =3*   MI N th IF   In st a n t a n e o u s   qu e u e   si z e   >=   MA X th Se nd   Wa r n in g   me s s a g e IF   Qu e u e ‐ st a t us = 1   IF   Fa i l u r e = 1 1   Fa i l u r e=   AC K Fa i l ur e C o u n t   +   RT S Fa i l u r e C o u nt Ne i g h b o r i n g   no de Se n d e r   no de ST E P   II ST E P   II I ST E P   I Di s c o v e r   al t e rn at i v e   ro u t e Ne t w o r k   to p o l o gy Se ndi ng   da t a   vi a   Al t e r n a t i v e   ro u t e TM T     Fi gu re 2.   The  Pro p o se d  Sc he m e       3. 1.   Early Congestion Detec t ion  The co n g est i o n i n  wi r e l e ss ad h o c net w o r k s  pr oba bl y  occ u rs i n  ei t h e r  t h e M A C  or  net w o r k l a y e rs ,   and the r e a r e  differe nt  ways t o   detect it.  Howeve r, the  cr os s t w o l a y e rs  i n   t e rm  of chec ki ng  t h e  pa ram e ters a r e   hel p ful  t o  det e ct  any  earl y  conge st i on  bef o r e  i t  occurs. T o  avoi d s u c h  co nge st i o n ,  i t   m u st  be pre d i cat ed fi rs t   and the n , t h ere shoul d  be c o ope r ation to  find an a lternative route. T h e cross  layers are: (a )  Net w ork  co ng estion  and (b )  M A C co ngestio n  as fo llow i ng .    Step I :  → ( a )   N e two r k  congestio n :  A ll nod es h a v e  a limited  b u f f e r   qu eu e size. Th er efo r e, if  th e  receive d data size is greater than t h e actual  que ue size of  the node, the n ,  the data  will be droppe d,  whi c h is  m a i n l y  due t o  t h e  occu rre nc e o f   ove rl oa d  con g est i o n.  Th e net w o r k  l a y e r  has  param e t e rs t o  m easur e t h e   current  que u e  size. E quations 1 and  2 rep r esen t th e  p a rameters related to   n e two r k layer to  m easu r e such  current  queue  s i ze.     Q min = 0. 25 ×  B u f f e r queue-size      (1 )     Q Threshold = Q max =0.75×  B u ffer queue-size    =  3× Q min  (2 )     Whe r e  Q min  de not es   t o   t h e qu art e r of   act ual  que ue si ze  o f  no de w h i c h re prese n t s   t h e  m i nim u m   t h res h ol d o f   the actual que u e size.  And t h e  Q Threshold  denotes t o  the t h ree qua r ters  of act ual queue  s i ze that repres ents the   m a xim u m  t h reshol d o f  t h e a c t u al  que ue si z e .  Bu ffer queue-siz e   re prese n t s  t h e act ual  que ue  si ze of n ode . If t h e   current  queue  size of the  node  reac hes  m o re or e q ual   Q Threshold  th en, a  warn ing   messag e  is sen t  to  all  n e igh boring   n o d e s Th is ap proach  is illu strat e d  in STEP I  in  Fi g u re  2   where it pred icts  an d d e tects if th ere i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       N ode  C o ope rat i on t o  Av oi d  E a rl y C o n g est i o n  Det ect i on  Ba sed  o n  C r oss . . .. ( A b d a l r az ak  Tare q R a hem)   2 325 an i m m i nent  con g est i o n cr os si ng  wi t h  M A C  param e t e rs too  (STE P I I ) .  The q u e u e- st at us wa s ad de d t o  al l   no des .  B y  defaul t ,  que ue -st a t u s i s  ‘0’ .  Fo r  i n st ance, t o  det ect  an earl y  congest i on  of a gi ve n l i n k, t h e   in stan tan e ou s q u e u e  is first ch eck ed . In stan tan e ou s qu eu e size refers to the curre n t que ue size. If the curre n t   que ue size  is e qual  or greater than  three  qua rters  of the act ual que u e size,  th en, a  warn ing  m e ssag e  is sen t  t o   t h e nei g h b o ri n g   no des .  E v ery  n ode  m u st  coo p erat e  wi t h  eac h  ot he r t o  sen d  t h i s  m e ssage.  If a n y   no de  rec e i v es   su ch  warn ing   messag e , th en  t h e  q u e u e -status fo r t h at  p a rticu l ar  no d e  will  b e  m o d i fied to   ‘1’.  Step I I : → ( b )  M A C  co nge st i on:  T h e m obi l e  ad  hoc  net w or k em pl oy s a di st ri b u t e d c o or di nat i o n   function (DCF) for a m e dium  access. The DCF is a  ba s i c channel acc ess prot ocol  for a s ync h ronous  dat a   transm ission i n  the c onte n tion pe riod  base d  on a Ca rrier Sense M u ltiple Access  with Collision Avoidance   (CSMA/CA) m echanism .  T h ere are two  pa ram e ters in IEEE 802.11 MAC layer  are  ACK FailureC ount  and  RTS FailureCount . Whe r e,  ACK FailureCount  denot es t h e n u m b er  of  Fai l u re t o  s e nd  D A T A  an d o b t a i n   AC K ,  an d   RTS FailureCount  denot es t h e  num ber  o f  Fai l u re t o   obt ai n  f r ee m e di a as s h ow n  i n  Fi g u r e  3 .  R e t r ansm i ssi on o ccur s   only when a n   ACK  or a CTS fram e  is  not received from   the destination  node; thus, DATA  or RTS  fram e  is   not  sent .           Fi gu re  3.  M A C  fram e  ret r a n s m i ssi on m e t hod       Suc h  si t u at i o n   l eads t o  d r op pi ng  o f   pac k et s  or  f r am es i n  t h e net w o r k  bec a use t h e  dat a  i s  sent  i n  t h e  R T S/ C T S  pha se t o   o b t a i n  t h e cha n nel  an d   avoi d t h e  hi d d e n/ ex po sed  n o d e  pr o b l e m .  If  t h e s e n d er   do es n o t   receive the CTS for a period ti m e ,  the sender node  retra n smits  an RTS until a CTS and holdi ng channel are   o b t ain e d .  Th erefore, th e m a x i m u m retran sm i ssio n  fail u r es  ov er th e  n o d e  den o t e th e po ssi b ilities th at  th e lin k  i s  possi bl y  an d n o t  p o ssi bl y  con g est i o n. E v ery   no de  use s  t h ese t w o va ri abl e s t o   rep r esent  t h e  num ber  of   retransm issio n s  failu re in  t h e MAC layer. Th e defau lt  max i m u m  v a lu e o f   RT S FailureCount  i s  7 and t h e  defa ul t   m a xim u m  val u e of  ACK Failure Count  is 4 as sta nda rdization of MAC laye r in IEEE  802.11 RTS/CTS [18],[19].  Eq uat i on  3 re f l ect s t h e num ber o f  ret r a n sm it  fai l u re, w h e r e  F Threshold  denot es t o  t h e m a xi m u m   t h resh ol d  of   bot h  DA TA  an d R T S .       F Threshold  = ACK FailureC ount  + RTS FailureCount   (3 )     The  n u m b er o f  RTS  retra n s m issions re fer s  to t h e co n t en tio n lev e l  o f  th e link ,  as  well as t h e  esti m a t i o n  of th e lin k   q u a lity. If  F Threshold  o c cu rs  ‘11’ ti m e s, th en  eith er  con g est i o n  bet w een n odes or   som e   o t h e r reaso n s  i n clud ing  in terferen ce  will o ccu r. Th eref o r e, n o  gu aran tee  is g i v e n  th at co ng estion  o c curs b y   counting the num b er of  F Threshold . Hence, i t  m u st  be used as an i ndi cat i o n o f  co nge st i o n det ect i o n wi t h  t h e   h e lp   fro m  th e n e two r k  layer.  In  t h is case,  nod es  n eed to  coo p e rate with the qu eu e  statu s   in  th e  n e two r k   layer  as pre v i o usl y  expl ai ne d i n   S TEP I  (a). Thi s  wo rk  co m b in ed  th e MAC i n fo rm atio n  wi th  th e ro u ting layer  pr ot oc ol  t o  det ect  t h i s  co n g es t i on.    To  detect such early congestion, E q uations   1, a n d   2   w e r e   u s ed  to e x a m i n e  th e in s t an ta n e ou s qu eu e  size and to se nd wa rning m e s s ages t o  all nei g hbor  node s wh ile Equ a tion   3  was used  t o   d e tect th e MAC layer  in fo rm atio n  (Failu re). Th e  q u eu e statu s  in  t h e ro u ting   tab l e  u tilizes co ng estio n   p r ed ictio n. As an  ex am p l e, let  su ppo se if a giv e n   n o d e  ch eck s  th e  q u e u e   statu s  con d ition  fo r th e  d e sti n atio n   no d e   wh ich  is‘1 ’. Then , th e  second ste p  is checki ng  F Thres hold . If th e nu mb er  o f  retransmit  F T h reshol d  for th e MAC layer reach e s ‘1 1’, in  th is  case, the  alternative route m ech ani s m   m u st  f i nd a  ne w  r out e.      3. 2.   Alternati v e Route  Determinati on  Al t e rnat i v e r o ut es sh oul d b e  fou n d  t o  av oi d t h i s  co ng est i on. T h u s  t h e net w or k t o pol ogy  wa s   rep r ese n t e d  usi ng a  Tri a ng ul a r  M a t r i x  Ta bl e  (TM T ) t o  o b t a i n  f u l l  net w or k t o pol ogy  i n f o rm at i on [ 20] .  The  Fig u re  4 illu strates an ex am p l e to   sho w   h o w th e  TMT is  fi lled  fro m  n e two r k  t o po log y .  Here, th e triang u l ar   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE   Vo l. 6 ,  N o . 5 ,  O c tob e r  20 16   :   232 2  –  23 30  2 326 m e t r i c  dim e nsi ons  are  eq ual  t o  t h e  num ber  of  n o d es.  T hus , eac h  n o d e  i n si de  t h e  n e t w o r k  i s  assi gne d  a   num ber,  w h i c h   m a y  represe n t  t h e M A C   or  I P  ad dres s. T h e  po si t i on  of t h e  no de a d dress  i s  rep r ese n t e d  o n  t h e   di ag onal   o f  t h e  TM T, as  s h o w n i n  Fi g u r e  4.            Fi gu re  4.  R e p r esent  T r i a n gul ar M a t r i x  Tabl e      Each  link   b e tw een two  nodes r e p r esen ts   b y  “1 ”  b it in si d e  TMT. O t h e r w ise, th e ab sen ce  o f  a li n k   b e tween  two  no d e s will b e  rep r esen ted   b y  “0 ” b it. Th e po sitio n  in sid e  th e TMT d e p e nd s o n  cro s sing  the row  no de  wi t h  c o l u m n  node  ad d r e ss.   To  fi n d  t h e  r o ut es f r om  sou r ce n ode  t o   dest i n at i on,  we  ass u m e d t h at  t h e  sou r ce  n ode i s   No de  1 a nd  t h at   t h e dest i n at i on n ode   i s  No de 4.   E v ery   bi t   i n   C o l u m n  1 [1 , 1, 0,  1 ,   0]   m u st   chec k. The   co rre sp on di n g   connection rel a ted to Node i s  (2,  3, 4, 5, a nd  6).   Because “1” bit in the TMT  only represe n ts the links.  There f ore,   No des  (2 ,  3,  5 )  m u st  c h eck  i t ,  i f   any o n e  has  ne w l i n k  wi t h   ot hers . Fi rst  sa ve  ( 2 ,  3,   5) i n  t h e  vect or  q u e u e . M o r e ov er, th e un i q ue f u n c tion  avoid s  th e in ser tio n   o f  an y doub le no d e   nu mb er  i n sid e  th e v ector  que ue.  Tec hni c a l l y , t h e u n i q u e  f unct i o n i s  t h e key  t o  e n su re  l o o p - f r ee.  If  t h e c h ec k f u nct i on  d o es  n o t  fi nd  t h e   d e stin ation  nod e, th en  th e first ele m en t from th e v ecto r  q u eue c h ec ko ut ,   m eani ng del e t i on f r om  vect o r  q u eue ,   and  bec o m e s the ne xt step of the search . He re, the  vector queue  bec o m e s  (3, 5,  4 , 6) .  At  t h i s   poi nt ,  t h e check   fu nct i o n fi nd s t h e  dest i n at i o n  no de,  w h i c h  i s   No de  4.  T h e r o ut e i s   1 →  2,   →  4.     Acco r d i n gl y ,  i f  any  n o d e i n  t h e net w o r k p r oba bl y  get s  c o nge st ed, t h en t h e p r ocess o f  f i ndi n g   ro ut e  sk ip s tem p o r ary fo r t h at no de b y  pu ttin g  zero   b it in  th e  TMT for sh ort ti m e  (5   ms ).  For i n stance , let us   assum e  t h e net w o r k  wi t h  N o de 2 a b o u t  co n g est i o n. T h en  put  “0 s” f o r N ode  2 i n si de T M T for  5  ms  to  a v o i d   t h i s  no de t e m pora r y  t i m e . Howeve r, N o de1  no w has t h i s  l i nks  (3 , 5) . So l i k ewi s e p r evi o us m e t hod  (3 , 5) p u s h   i n  t h e que ue , t h en  pu p 3 a n d  check t h e c o n n ect i o n s  wi t h   No de 3 .  A nd t h e ne w co nne ct i ons f o r  No d e  3 t o   que ue   (5,4). Hence,  the ne w alternative rout e  is 1 →  3 →  4.  Fin a lly, con c lud e  if th e cong estio n   o c cu rs in  Nod e   2, t h en the  rout e 1 →  3 →  4,  a n d 1 →  5 →  4 b e co m e  th e altern ativ e  p a th.      4.   SIMULATION SET U P  Th e m a in  g o a l o f  th is sim u latio n  is to  fin d  altern ativ e p a th s  wh en ev er co ng estion h a pp en s is  im m i nent . The r ef ore ,  a scena r i o  was d e si g n e d t o  sim u l a te th is p r ob lem   as sh own  in  Fig u re 1 .  Th e so urce  n o d e s tran sm it   m a ssiv e  d a ta traffic to  nod e  4 0   b y  using   the CBR d a ta traffic. Th e sou r ce n o d e   41  b e g i n s  t o   tran sm it d a ta traffic to nod e  4 0  after  1 5  seco nd s. Th en , n o d es 4 2 , 4 3 ,   an d 44   st art  sen d i ng   pac k et s  a f t e r one ,   two ,  and th ree second s later,  resp ectively. All  node  preparations  su c h  as   W i Fi, M A C,  Adhoc W i f iMac,  W i fiMacQueue, RtsCtsThres hol d,  DropTail Que u e, a nd DsssRate2Mbps  are  set according to Ta ble  1.  The   ro ut i n g  pr ot oc ol s i n cl ude  A O D V ,   OLSR ,  an d  DS DV  p r ot o c ol s.        Tabl e 1.   Sim u l a t i on par a m e t e rs  METR ICS  VALU E   Application protoc ol  CBR  Nu m b er  of nodes  45 nodes   Nu m b er  of sour ce  node   4 nodes   Sour ce node I D   Nodes 41, 42, 43, 4 4   Nu m b er  of sink node  1 node   Sink node I D   Node 40   W i - F i 802. 11 b   Packet size  128 By te  T r ans m ission r a ng e  250  m  dia m eter  Bandwidth link   2 M bps  Sim u lation tim e   30,  120 s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       N ode  C o ope rat i on t o  Av oi d  E a rl y C o n g est i o n  Det ect i on  Ba sed  o n  C r oss . . .. ( A b d a l r az ak  Tare q R a hem)   2 327 5.   NETWO R K PERFO R MA NCE   Here , the s o urce nodes  are c o nve r ge nt, a nd near  node  20. In these ci rcum s t ances, all source  node s   sen d  p acket s t h r o ug h  on e r o ut e t o   si n k  N o de  40 . T h e  sit u ation worsens if re sour c e s are  inc r ease d  without   con s i d eri ng t h e con g est i o n t y pe, t r af fi c pat t e rn , and  net w or k t o p o l o gy . Th e rout i ng p r ot o c ol  sel ect s one  rout e   t o  sen d  al l  pac k et s vi a:  R o ut e 1:  20 →  21 →  22 →  23 →  24 →  25 →  26 →  27 →  28 →   29. Technically, whe n   appl y i n g  st an d a rd r o ut i ng  pr ot oc ol s, t h e r o ut i ng  pr ot oc ol  doe s not  co nsi d er c o n g est i o n  as wel l  as t h e ot her   no des .  H o wev e r, a f t e r a ppl y i ng  o u r  sc hem e , t h e al t e r n at i v e ro ut e  wo r k s  pr o p erl y  as s h ow n i n  Fi gu re  5. T h e   routing  protoc ol forwards  th e  pac k ets in an  efficient  path  because e v ery  node  posses s es t h e c o m p lete network  topology information. Nodes  coope r ate  with  each othe r by sending warn ing m e ssages, t h ere b y e nha nci n g the   ove ral l  net w or k pe rf orm a nce.  The val i dat i o n o f  t h ese  o b s e rve d  r o ut es w a s achi e ve d  by   W i res h ar k s o f t ware   and  Net A ni m  10 5.   R out e 1:  41 → 10 → 0 → 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6 → 7 → 8 → 9 → 19 → 40 .   R out e 2:  42 → 10 → 11 → 12 → 13 → 14 → 15 → 16 → 17 → 18 → 19 → 40 .  R out e 3:  43 → 20 → 21 → 22 → 23 → 24 → 25 → 26 → 27 → 28 → 29 → 40 .  R out e 4:  44 → 30 → 31 → 32 → 33 → 34 → 35 → 36 → 37 → 38 → 39 → 40 .          Fig u re 5 .   Altern ativ e rou t e      The m o st  im port a nt  m e t r i c   t h at  can be u s ed t o  m easure net w o r k  pe rf orm a nce i s  t h r o ug h put .  Fi g u re  6  sho w s t h e t h r o u g h p u t  wi t h   45  n odes a n d  sim u l a t i on t i m e  of  12 0 s .  T h e t h ro u g h p u t   m easured  fo r  wh ol e   network includes four nodes  sendi ng  data traffic (Node  41 t o  44). In   addition, one node receives  t h e  dat a   tr af f i c, t h e sink  nod e, nod e  4 0 . G e n e r a lly, th e th ro ugh put  i s  enhance d   by  5 7 %, as a  resul t  o f  t h e r e duce d   packet los s  and the ne w route to the  dest i n at i on. F u rt her m ore, t h e aver age pac k et  del i very  rat i o  i s  e nha nce d   by  5 7 %  agai ns t  AO D V   pr ot o c ol , as  sh o w n  i n  Fi gu re  7,  w h i c h al s o  s h o w s  t h e  resul t s   fo r t h e  wh ol e  net w or k.         Figure  6. Average T h roughput for s o urce  nodes       Figure  7. Average Pac k et  Del i very   Ratio fo r sou r ce  no des       The st an dar d  r out i n g p r ot oc o l s AOD V,  DS DV , an d OLS R  for w ar d pac k et s fr om  Nod e s (4 1, 4 2 , 4 3 ,   and 44) to  Node 40.  To  se nd a n y data  pac k ets, the M A C la yer m u st send  RTS and  recei ve CTS fram e  to hol d  m e di a, and t h e n  sen d  D A T A  fram e  and rece i v e AC K f r am e. Thi s  t h ree - way  ackn o w l e dgem e nt  exha ust s  t h e   net w or k.  T hus , t h e  be ha vi o r  o f   ro ut i n g  pr ot oc ol s  doe s  n o t  c onsi d er  t h e cr oss-l a y e r   bet w ee n  net w or k a n d   M A C  l a y e rs.  C onse q uent l y ,  t h e t h r o ug h put  app ears  ra nd o m  for  N odes  4 1  t o   4 4 .  In t h e  seco nd  scena r i o , t h e   272.3241 402.2381 399.0848 638.0421 0 200 400 600 800 Aodv Olsr Dsdv CA ‐ TSG Throughput   (Kbps) Routing   Protocols 0 0.01 0.02 0.03 Aodv Olsr Dsdv CA ‐ TSG packet   delivery   ratio   Routing   protocols Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE   Vo l. 6 ,  N o . 5 ,  O c tob e r  20 16   :   232 2  –  23 30  2 328 sam e   t opol o g y  has  bee n   use d , e x ce pt  t h e s i m u l a t i on t i m e  i s  3 0  sec o n d s .  It   used  t h i s  s cenari o  t o   sh o w  t h e   beha vi o r   of  t h e r out i n g  pr ot o c ol  i n   sh ort   pe ri o d s, e s peci al l y  i n  t h e  fi rst   f e w sec o nds . T h ere f o r e,  t h e  DS D V   pr ot oc ol  i s   not  i n cl u d ed  i n  t h e Fi gu res  gi v e n i t s  l o ng  t i m e req u i r em ent  t o   di sco v e r   t h e net w o r k a n d  b u i l d   ro ut i n g t a bl es.  AO D V  ra pi dl y  di sco v ers  t h e ro ut e t o  t h e  d e stin ation s   bu t is no t as efficien t as th e  OLSR   pr ot oc ol . T h e r e sul t  sh ow s t h at  t h ro u g h p u t  f o r  pr o p o s ed  pr ot oc ol  i s  agai n  t h e best   resul t  fo r t h e s h ort   p e ri o d   of  pac k et s se n d i n g  fo r  15  sec o n d s,  as s h ow n  i n  Fi gu re  8.             Fi gu re  8.  Th r o ug h put   f o r a v e r age  4  so u r ce  No des       In Fi gu re  9, t h e t h r o u g h p u t  f o r e v ery  s o u r c e  no de ( 4 1,  42 , 4 3 , a nd  4 4 ) i s  l i s t e d. Si m i l a rl y ,  so urc e   no des  41 a nd  44  have  hi g h  t h r o ug h put  i n  p r o p o sed  pr ot oc ol . H o we ve r, f o r t h e  AO D V  and  OLSR   pr o t ocol s ,   onl y  s o urce  n o d e  41  ha s  hi g h  t h r o ug h put   be cause  of  t h e  t h ree- way  ac kn o w l e d g em ent .  F i gu res  10 ,  11  s h o w   th e lo st p ack et s, th e p ack et deliv ery ratio , resp ectiv ely. Fin a lly, it can  b e  co n c lud e d  th at th e th ro ugh pu t h a s  enha nce d  to  57.319% a g ains t AODV  protocol. T h e r ecei ved  pac k ets enhance d  to  57.348% agai nst AODV.  The pa cket del i very ratio e n hanced  t o  57.35% against  AODV. The  pac k et  l o ss en hanc ed t o   34 .9 6%  agai nst   OLSR  pr ot ocol .          Fi gu re 9.   Th r o ug h put  f o r so u r ce no des 4 1   t o   4 4         Fi gu re  1 0 . L o st  pac k et s f o r  30  seco n d s     Fig u r e  11 . Pack et  d e liver y r a tio   fo r  30  second s   0 200 400 600 800 1000 1200 Aodv Olsr CA ‐ TSG Throughput   (Kbps) Routing   protocols 0 200 400 600 800 node   41 node   42 node   43 node   44 Throughput   (Kbps) Routing   protocols Aodv Olsr CA ‐ TSG 6760 6770 6780 6790 6800 6810 6820 Aodv Olsr CA ‐ TSG packets   (pkt) 0.024 0.026 0.028 0.03 0.032 Aodv Olsr CA ‐ TSG Packet   Delivery   Ratio Routing   protocols Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       N ode  C o ope rat i on t o  Av oi d  E a rl y C o n g est i o n  Det ect i on  Ba sed  o n  C r oss . . .. ( A b d a l r az ak  Tare q R a hem)   2 329 6.   CO NCL USI O N   We pr o p o s ed  a new sche m e  t h rou g h  whi c h earl y  con g est i o n can  be avoi ded  base d on t h e   i n f o rm at i on fr om  t h e M A C  and  net w or k l a y e rs.  We ap pl i e d t h i s  sc hem e  to t h e r o ut i ng  p r ot ocol  wi t h  t h e hel p   of net w ork topology, a n d s u c ceeded in obtai n ing alternative routes  from  the s o urce  to the  destinati o n prior to  co ng estion .   All n o d e s m u st p a y atten tio n  to  t h e warn ing  m e ssag e  and  ch eck  th e au to m a ti c Failu re account . If the   n u m b e r reach e s 1 1 , th en  t h e n e x t   h o p  to  th at n o d e  will b e  av o i d e d. Con s eq u e n tly, ev ery n o d e can  reco m p u t e  a n e w p a t h  from th e so u r ce to  th e d e stin ati o n  to  tran sfer  the data pac k ets. This pa per  presente d an efficient  and l i g ht wei g h t  congest i on c ont rol  al g o ri t h m .  The perf o r m a nce charact eri s t i c s of t h e net w or k i n  cas es of  th ro ugh pu t, lo st p ack ets,  and packet delivery ratio were generally  enha nced. Future efforts m a y enha nce the   aspect  of p o w e r  con s um pt i on by  di st ri b u t i n g  pow er t h r o ug ho ut  t h e wh ol e  net w o r k ,  n o t  by  depe n d i n g on  on e   route alone.      ACKNOWLE DGE M ENTS  Thi s   wo r k  i s   sup p o rt e d   by   M i ni st ry  of   H i ghe r E d ucat i o n M a l a y s i a  an d m i ni st ry  of   sci e nce a n d   l earni n g ,  un de r  Gra n t  No . LR GS/ T D/ 2 0 1 1 / UKM / I C T / 02/ 02 . Al s o  Ira qi  boa r d  of s u pre m e audi t  Iraq/ B a gh da d   (G ov er nm ent   B ody ) .  A u t h or s t h ank s  Ira qi  boa r d  of s u p r e m e audi t  Iraq/ B a gh da d (G o v e rnm e nt  B ody )  whi c h  co n t ribu ted  effectiv ely to  g i ve u s  th is  o ppo rt u n ity fo r pub lish i ng .       REFERE NC ES   [1]   M .  I .  A .  A .  R .  T .  R a h e m ,   et al. , “ A  Com p arative and Anal y s is  S t ud y  of Vanet Routing Protocols,”  Journal of  Theoretical and  Applied  Informa tion Technology,  vol. 66, pp. 691, 2014.  [2]   R. N. Devikar,  et al. ,  “ I s s u es  in  Routing M e chan is m  for P acke t s   F o rwarding: A  S u rve y ,”  Interna tional Journal  o f   Electrica l  and  C o mputer Engin e ering ( I JECE) ,   v o l. 6 ,  pp . 421-43 0, 2016 .  [3]   R. Havinal,  et al. , “EASR: Graph-based Framework for Ener g y  Ef fic i ent S m art Routing i n  MANET using   Availab ilit y Zon e s,”  Internationa l Journal  of Electrical and Comp uter Eng i neering ,   vol. 5 ,  2015 .  [4]   C. Cetinkay a , “Multi-ch annel  cooperat i ve  MAC  protoco l  for  wir e less LANs,”  Ad  Hoc Ne twor ks ,  vol. 28 , pp . 17-3 7 ,  2015.  [5]   E.  G.  Villegas,   et al. , “A novel cheater  and jammer detection   sche me for IEEE 802.11-ba s e d wireless  LANs,”  Computer Netwo r ks,  vol. 86 , pp .  40-56, 2015 .  [6]   S. M. Aghdam,  et al. , “WCCP: A congestion co ntrol proto c ol fo r  wireless multimedia comm unication in senso r   networks,”  Ad H o c Ne twor ks ,  vo l. 13 , Part B, pp.  516-534, 2014 .  [7]   C. Sergiou ,   et al. , “Congestion control  in Wireless Sensor Networks  through d ynamic alternat iv e path selection , ”  Computer Netwo r ks,  vol. 75 , Part A, pp . 226-238 ,  2014.  [8]   A.  P.  Silva ,   et al. , “A survey  on  congestion con t r o l for de lay  and disruption  toler a nt  networks,”  A d  Hoc Networ ks ,   vol. 25 , Par t  B ,  p p . 480-494 , 201 5.  [9]   L. Jun, “A cross-lay e r routing  optimizati on method in Wireles s  Mesh Networ k,” in  Software Engineering and   Service S c ien c e  ( I CSESS ) , 2013  4th  IEEE Intern ational Con f eren ce on , pp . 357-3 60, 2013 .  [10]   G. Karbaschi  an d A. Fladenm u ll er, “A link-quali t y   and  cong estio n-aware cross lay e r m e tric for m u lti-hop wir e less  routing,” in   Mob ile Adhoc and S e nsor Systems Conferen ce, IEEE I n ternational Co nference on , pp .  7, 655 , 2005 .  [11]   M. Haghpanah i ,  et al. , “Topolog y   control  in lar g e-scale wireless sens or networks: Between  information source an d   sink,”  Ad H o c  N e twor ks ,  vo l. 11, pp. 975-990, 20 13.  [12]   A. Ghaffar i , “C ongestion  contr o l mechan isms  in wireless sensor networks: A s u rvey ,”  Journal of Network an d  Computer Applications,  vol. 52 ,  pp. 101-115 , 20 15.  [13]   K. Jaewon,  et a l . , “TARA: Topo log y -Awar e  Res ource Adap tatio n  to  Alleviate C ongestion in  Sensor Networks,”  Parallel and Dis t ributed  System s ,  IEEE Transactions on,  vol. 18 ,  pp. 919-931 , 20 07.  [14]   G. Feng,  et al. , “Modified RED gateway s  under bursty  traff i c,”  Co mmunications L e tt ers, IEEE,  vol. 8, pp. 323-325,  2004.  [15]   S. Flo y d  and V.  Jacobson, “Rand o m early  d e tection gatew a y s   for  congestion avoidance,”  N e tworking, I EEE/ACM   Transactions on,  vol. 1, pp. 397- 413, 1993 .  [16]   C. Sergiou ,   et al. , “Congestion control  in Wireless Sensor Networks  through d ynamic alternat iv e path selection , ”  Computer Netwo r ks,  vol. 75 , pp .  226-238, 2014 .  [17]   N.  J.  Husse in,   et al. , “IR and  Multi Scal e R e tin ex im age E nha ncem ent for  Concealed Weapon Detection , ”  Indonesian Jour nal of Elec trical Engineering  and  Computer Scien ce,  vol. 1 ,  pp . 39 9-405, 2016 .  [18]   L. Jun, “A cross-lay e r r outing op timization meth od in  Wire le ss Me sh Ne twork, ” in  IEEE Int e rnational Conf erenc e   on Software Eng i neering  and S e rvice S c ien c e ICS E SS , pp . 357-36 0, 2013 .  [19]   S. S. Kumaran, “Early  C onges tion Detection  and Self Cur e   Routing in Manet,”  Computer  Networks and  Information Technologies,  pp. 5 62-567, 2011 .  [20]   A.  A.  R.  T.  Rahem,   et al. , “A Triangular Matrix  Routing Table  Repres entation f o r Efficient Routing in Manet,"   Journal of Theoretical  &  A pplied Information Technology,  vol. 64 , 2014.        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I JECE   Vo l. 6 ,  N o . 5 ,  O c tob e r  20 16   :   232 2  –  23 30  2 330 BIOGRAP HI ES OF  AUTH ORS           Abd Al-razak  T a req Rah e m  is current l y  a P h . D   candida te at Universiti  Keb a ngsaan  Mala ysi a   (UKM), the Dep a rtm e nt of  El ectr i ca l,  Ele c tron ic s  and S y stems Engineer ing. He receiv e d th e B.S   Computer Engin eering  and Infor m ation Technol og y  from University  o f  Technolog y ,  Baghdad ,   Iraq,  in 2002 ,  and the Master   of Technolog y   de gree in  Infor m ation Technolog y   college of  Engineering fro m BVDU, Pune , Indi a, in 2012. His current resear ch in ter e sts include wireless  networking and  mobile ad hoc network. Rou ting Protocol. Network Performances. He was   consulting  in D G  Pioneer M a gazine in  Iraq  (200 5-2008) .      Mahamod Ismai l  is currently   a professor in Communications  Engineering at the Universiti  Kebangs aan M a la ys i a  (UKM ). He received t h e B.S c . in El ectr i ca l and El ectron i cs  from  University  of Strathcly d e, U . K.  in 1985, the  M.Sc. in Communi cation E ngineering and Digital  Electronics from UMIST, Manch e st er U.K.  in 19 87, and  the  P h .D. from  Univers i t y  of  Bradford ,   U.K. in 1996.  Professor Mahamod is an ex ecutiv e member of Communic a tions/Vehicular   Techno log y  S o c i et y,  IE EE M a l a y s i a   chapt e r.   His  current  res earch  int e res t s  i n clude M obi le  Communications and Wireless Networking.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.