Tính Linh Hoạt của MAC Layer Không Dây để Kéo Dài Tuổi Thọ Hệ Thống Hiệu Quả

Luận án tiến sĩ về tính linh hoạt của MAC layer không dây, giúp kéo dài tuổi thọ hệ thống. Nghiên cứu giải pháp tối ưu năng lượng mạng ad-hoc.

• Tác giả: Rebecca Lynn Braynard Silberstein
• Người hướng dẫn: Carla Schlatter - Supervisor
• Trường học: Duke University
• Chuyên ngành: Computer Science
• Đề tài: Wireless Mac Layer Flexibility For Extending Effective System Lifetime
• Loại tài liệu: Dissertation
• Năm xuất bản: 2006
• Địa điểm: Ann Arbor

Tóm tắt

I. Tổng Quan Mạng Ad hoc Tối Ưu Tuổi Thọ MAC Layer 55 ký tự

Mạng không dây ad-hoc đang trở thành một giải pháp kết nối linh hoạt, đặc biệt trong các tình huống triển khai nhanh chóng và không yêu cầu cơ sở hạ tầng cố định. Tuy nhiên, bài toán tối ưu tuổi thọ mạng không dây vẫn là một thách thức lớn. Các thiết bị trong mạng ad-hoc thường dựa vào pin, và việc tiêu thụ năng lượng không đồng đều có thể dẫn đến sự cạn kiệt pin của một số nút quan trọng, gây phân mảnh mạng. Giải pháp MAC Layer linh hoạt đóng vai trò then chốt trong việc giải quyết vấn đề này bằng cách điều chỉnh giao thức truyền thông để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và kéo dài thời gian hoạt động mạng. Nghiên cứu của Rebecca Lynn Braynard Silberstein nhấn mạnh sự cần thiết của việc cân bằng tiêu thụ năng lượng giữa các nút để đảm bảo hoạt động liên tục của mạng. Các kỹ thuật như điều khiển công suất và quản lý năng lượng thông minh cần được tích hợp vào giao thức MAC layer để đạt được hiệu quả tối ưu.

1.1. Đặc điểm và ứng dụng của mạng không dây Ad hoc

Mạng không dây ad-hoc nổi bật với khả năng tự cấu hình, không yêu cầu cơ sở hạ tầng trung tâm, cho phép các thiết bị kết nối trực tiếp với nhau. Ứng dụng của mạng ad-hoc rất đa dạng, từ các mạng cảm biến triển khai trong môi trường khắc nghiệt, mạng lưới cứu hộ khẩn cấp đến các ứng dụng quân sự. Tính linh hoạt và khả năng thích ứng cao là những ưu điểm vượt trội. Việc xây dựng kết nối ad-hoc nhanh chóng và đơn giản giúp đáp ứng các nhu cầu kết nối tạm thời hoặc trong điều kiện cơ sở hạ tầng bị hạn chế. Tuy nhiên, việc quản lý và bảo trì mạng ad-hoc cũng gặp nhiều thách thức do tính động và thiếu tập trung.

1.2. Vai trò của giao thức MAC layer trong quản lý năng lượng

Giao thức MAC layer đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát việc truy cập môi trường truyền thông và điều phối việc truyền dữ liệu giữa các thiết bị trong mạng. Trong bối cảnh mạng ad-hoc, việc thiết kế một giao thức MAC layer hiệu quả năng lượng là yếu tố then chốt để kéo dài tuổi thọ mạng. Giao thức MAC layer có thể được tối ưu hóa để giảm thiểu thời gian chờ, tránh xung đột và điều chỉnh công suất phát sóng, từ đó giảm tiêu thụ năng lượng của các nút mạng. Các kỹ thuật như tiết kiệm năng lượng bằng cách chuyển các nút vào chế độ ngủ (sleep mode) khi không hoạt động cũng được tích hợp vào giao thức MAC layer để đạt hiệu quả cao nhất.

II. Thách Thức Tiêu Hao Năng Lượng Tuổi Thọ Mạng 59 ký tự

Một trong những thách thức lớn nhất đối với mạng không dây ad-hoc là tiêu hao năng lượng không đồng đều. Các nút đóng vai trò chuyển tiếp (forwarding nodes) phải xử lý lượng dữ liệu lớn hơn, dẫn đến tiêu thụ năng lượng nhanh chóng và sớm cạn kiệt pin. Điều này gây ra sự phân mảnh mạng và ảnh hưởng đến khả năng kết nối tổng thể. Bài toán cân bằng tải và tối ưu hóa giao thức định tuyến trở nên vô cùng quan trọng. Theo nghiên cứu của Silberstein, việc tối ưu giao thức phải đảm bảo rằng các nút có tiêu thụ năng lượng cao nhất không bị cạn kiệt quá nhanh, đồng thời duy trì hiệu suất truyền dữ liệu chấp nhận được. Sự linh hoạt của giao thức MAC layer là yếu tố then chốt để đáp ứng các yêu cầu khắt khe này.

2.1. Ảnh hưởng của giao thức định tuyến đến tiêu thụ năng lượng

Giao thức định tuyến có ảnh hưởng trực tiếp đến tiêu thụ năng lượng của các nút trong mạng ad-hoc. Một giao thức định tuyến không hiệu quả có thể dẫn đến việc các gói tin được chuyển tiếp qua các nút có tiêu thụ năng lượng cao, gây ra sự mất cân bằng và làm giảm tuổi thọ mạng. Các giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng, như LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), có thể giúp phân phối gánh nặng chuyển tiếp dữ liệu một cách đồng đều hơn, từ đó kéo dài thời gian hoạt động mạng.

2.2. Vấn đề phân mảnh mạng do cạn kiệt năng lượng

Khi một số nút quan trọng trong mạng ad-hoc cạn kiệt năng lượng, mạng có thể bị phân mảnh, dẫn đến mất kết nối giữa các phần khác nhau của mạng. Điều này đặc biệt nghiêm trọng trong các ứng dụng yêu cầu kết nối liên tục, như mạng cảm biến theo dõi môi trường hoặc mạng lưới cứu hộ khẩn cấp. Việc phát triển các giải pháp MAC Layer linh hoạt giúp giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và kéo dài tuổi thọ mạng là yếu tố sống còn để đảm bảo tính ổn định và khả năng hoạt động liên tục của mạng.

III. Giải Pháp MAC Layer Linh Hoạt Tiết Kiệm Năng Lượng 58 ký tự

Giải pháp MAC Layer linh hoạt là chìa khóa để tối ưu tuổi thọ mạng không dây ad-hoc. Giao thức MAC layer này có khả năng thích ứng với các điều kiện mạng khác nhau, chẳng hạn như mật độ nút, lưu lượng truy cập và hiệu suất mạng, để điều chỉnh các tham số truyền thông một cách tự động. Các kỹ thuật như điều khiển công suất động, điều chỉnh độ dài khung (frame length) và cân bằng tải truyền thông được sử dụng để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và kéo dài thời gian hoạt động mạng. Theo Silberstein, một giao thức MAC layer linh hoạt cần kết hợp các yếu tố asynchrony, asymmetry và batching để đạt được hiệu quả cao nhất.

3.1. Kỹ thuật điều khiển công suất động Dynamic Power Control

Điều khiển công suất động là một kỹ thuật quan trọng trong giao thức MAC layer linh hoạt. Bằng cách điều chỉnh công suất phát sóng của các nút mạng dựa trên khoảng cách và chất lượng kênh truyền, có thể giảm thiểu tiêu thụ năng lượng mà vẫn đảm bảo kết nối tin cậy. Các thuật toán điều khiển công suất có thể được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất mạng đồng thời kéo dài tuổi thọ mạng.

3.2. Ứng dụng của Asynchrony Asymmetry và Batching

Kỹ thuật asynchrony cho phép các nút hoạt động độc lập mà không cần đồng bộ hóa thời gian chặt chẽ, giảm chi phí năng lượng cho việc duy trì đồng bộ. Asymmetry cho phép các nút có vai trò khác nhau trong mạng (ví dụ: nút chuyển tiếp và nút cảm biến) có các tham số truyền thông khác nhau, tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng cho từng vai trò. Batching cho phép các nút gom nhiều gói tin nhỏ thành một gói tin lớn hơn để giảm số lần truyền, tiết kiệm năng lượng cho việc thiết lập và giải phóng kênh truyền thông.

3.3. SEESAW Một giao thức MAC Layer linh hoạt điển hình

SEESAW là một giao thức MAC layer bất đối xứng, bất đồng bộ (Asynchronous and Asymmetric MAC protocol) được thiết kế để cân bằng tiêu thụ năng lượng giữa các node. Seesaw cho phép giảm tải khối lượng công việc truyền thông, giúp các node giảm tiêu thụ năng lượng, từ đó tối ưu hoá thời gian hoạt động mạng. Trong thí nghiệm với Mica2 Motes TinyOS, Seesaw cho kết quả cạnh tranh về mặt hiệu quả và hiệu suất.

IV. Nghiên Cứu Thực Nghiệm Đánh Giá Hiệu Quả Giải Pháp 59 ký tự

Nghiên cứu của Silberstein sử dụng mô phỏng chi tiết bằng SENSIM và triển khai trên Mica2 Motes TinyOS để đánh giá hiệu quả của giao thức SEESAW. Kết quả cho thấy SEESAW cạnh tranh với các giao thức liên quan về tiêu thụ năng lượng và hiệu suất mạng, mặc dù có thêm chi phí cho việc quản lý asynchrony và asymmetry. Đáng chú ý, SEESAW thành công trong việc cân bằng tiêu thụ năng lượng giữa các nút trong mạng, đồng thời duy trì hiệu suất chấp nhận được với các cấu trúc liên kết ngẫu nhiên và khối lượng công việc ứng dụng biến đổi. Điều này chứng minh tiềm năng của các giải pháp MAC Layer linh hoạt trong việc tối ưu tuổi thọ mạng không dây ad-hoc.

4.1. Thiết lập mô phỏng và đánh giá hiệu suất SEESAW

Việc mô phỏng bằng SENSIM cho phép đánh giá hiệu suất của SEESAW trong các điều kiện mạng khác nhau, bao gồm mật độ nút, cấu trúc liên kết và khối lượng công việc. Các chỉ số hiệu suất quan trọng bao gồm tiêu thụ năng lượng, thông lượng, độ trễ và tỷ lệ mất gói tin. Kết quả mô phỏng cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách SEESAW hoạt động trong thực tế và giúp xác định các tham số tối ưu cho giao thức MAC layer.

4.2. Triển khai SEESAW trên Mica2 Motes TinyOS

Việc triển khai SEESAW trên Mica2 Motes TinyOS cho phép đánh giá hiệu suất của giao thức trong môi trường thực tế. Kết quả thử nghiệm trên phần cứng thực tế cung cấp thông tin quan trọng về độ tin cậy và khả năng mở rộng của SEESAW. So sánh kết quả mô phỏng và thử nghiệm thực tế giúp xác định các hạn chế của mô hình mô phỏng và tinh chỉnh giao thức MAC layer để đạt hiệu quả cao nhất.

V. Kết Luận Tương Lai Tối Ưu Mạng Ad hoc Bền Vững 58 ký tự

Việc tối ưu tuổi thọ mạng không dây ad-hoc thông qua các giải pháp MAC Layer linh hoạt là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Các kỹ thuật như điều khiển công suất động, cân bằng tải và quản lý năng lượng thông minh có thể giúp kéo dài thời gian hoạt động mạng và đảm bảo tính bền vững của các ứng dụng mạng ad-hoc. Trong tương lai, việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy vào giao thức MAC layer có thể mở ra những khả năng mới cho việc tối ưu hóa hiệu quả và thích ứng với các môi trường mạng phức tạp. Nghiên cứu mạng không dây ad-hoc cần tiếp tục tập trung vào việc phát triển các giải pháp hiệu quả năng lượng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng kết nối không dây.

5.1. Hướng phát triển của giao thức MAC layer linh hoạt

Các hướng phát triển tiềm năng của giao thức MAC layer linh hoạt bao gồm việc tích hợp các thuật toán học máy để dự đoán và thích ứng với các thay đổi trong môi trường mạng, sử dụng các kỹ thuật mã hóa và nén dữ liệu để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng cho việc truyền thông, và phát triển các giao thức bảo mật hiệu quả năng lượng để bảo vệ mạng ad-hoc khỏi các cuộc tấn công.

5.2. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong tối ưu năng lượng mạng

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu mạng và đưa ra các quyết định thông minh về điều khiển công suất, cân bằng tải và quản lý năng lượng. Các thuật toán học máy có thể được huấn luyện để dự đoán nhu cầu năng lượng của các nút mạng và điều chỉnh các tham số truyền thông một cách tự động để tối ưu hóa tuổi thọ mạng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

WIRELESS MAC LAYER FLEXIBILITY FOR EXTENDING EFFECTIVE SYSTEM LIFETIME by Rebecca Lynn Braynard Silberstein Department of Computer Science Duke University Date: Z2 HOY, Zccé A pproved: LL LL IE LE Dr. Carla Schlatter Ellis, Supervisor Zee “ “Dr. J Piel we tol Dr. Maria Papadopouli Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the Department of Computer Science in the Graduate School of Duke University 2006 UMI Number: 3244842 Copyright 2006 by Silberstein, Rebecca Lynn Braynard All rights reserved.

INFORMATION TO USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. Broken or indistinct print, colored or poor quality illustrations and photographs, print bleed-through, substandard margins, and improper alignment can adversely affect reproduction. In the unlikely event that the author did not send a complete manuscript and there are missing pages, these will be noted. Also, if unauthorized copyright material had to be removed, a note will indicate the deletion.

® UMI UMI Microform 3244842 Copyright 2007 by ProQuest Information and Learning Company. All rights reserved. This microform edition is protected against unauthorized copying under Title 17, United States Code. ProQuest Information and Learning Company 300 North Zeeb Road P.

Box 1346 Ann Arbor, MI 48106-1346 Copyright © 2006 by Rebecca Lynn Braynard Silberstein All rights reserved ABSTRACT (Computer Science) WIRELESS MAC LAYER FLEXIBILITY FOR EXTENDING EFFECTIVE SYSTEM LIFETIME by Rebecca Lynn Braynard Silberstein Department of Computer Science Duke University Date: ZLorel 4, ZOOE “Approved: Dr. Carla Schlatter Ellis, Supervisor Dr. Maria Papadopouli An abstract of a dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the Department of Computer Science in the Graduate School of Duke University 2006 Abstract The scenario of wireless devices deployed in an ad hoc network is a compelling one. For the system to support its assigned tasks, nodes must cooperate to forward data packets through the network.

The act of forwarding, however, is directly linked to node lifetime. The more a node forwards data packets, the sooner it depletes its bat- tery through use of its high energy-consuming radio. Once forwarding nodes deplete their batteries, the network may partition and fail to provide its designated services. To reduce the burden on nodes maintaining network connectivity, we propose to bal- ance energy consumption among all participating networked nodes, so they all fail at approximately the same time.

We do this through our Medium Access Control (MAC) layer protocol, SEESAW, which offloads communication control overhead from heavily loaded nodes to more lightly loaded neighbors. SEESAW’s unique combina- tion of asynchrony, asymmetry and batching allow probabilistic communication with reliable delivery, while both reducing and balancing energy consumption. We present SEESAW and an accompanying online, distributed, self-tuning algo- rithm. We evaluate SEESAW through simulation using our detailed energy modeling simulator, SENSIM, and implementation on Mica2 Motes in TinyOS.

Our results show SEESAW is competitive in terms of energy consumption and delivery performance with related protocols, despite additional overhead needed for an asynchronous and asym- metric protocol. Additionally, we show SEESAW successfully balances consumption among networked nodes while providing acceptable delivery performance with static random topologies and static, random, and bursty application workloads. iv Acknowledgements Without the support of family and friends, completing this thesis would not have been possible. I would especially like to thank my parents, Jerry and Gerry Braynard, who help with everything I try to do in whatever way they can.

My husband, Adam Silberstein, who is not only my best friend but also happens to be a wonderful collaborator, has helped every way possible. Carla Ellis, thank you for guiding me with this project and all of your help, whether or not it was related to this thesis. Thank you Dr. Alvy Lebeck, Dr.

Jun Yang and Dr. Maria Papadopouli, your help with research and graduate school advice made it possible for me to finish. Diane Riggs, thank you for your guidance through every step along the way and all the reminders to make sure I could actually graduate. I also could not miss the chance to thank Adolfo Rodriguez, Steve Kacsmark, Andrea Klostermann, Richenda Petersen and Billy and Alexa Corbett who all provide encouragement, help and a good laugh whenever needed.

Contents Abstract iv Acknowledgements List of Tables List of Figures 1 Introduction 1.1 Balancing Energy Consumption .2 Wireles and Ad Hoc Network Challengs .23 Radio Range and Link Asymmetry .3 Preview of Contributions. ee 2 Background and Related Work 11 2.1 Energy Savings in Wireless Protocols. Ha HH Ha. ä 12 22 Utiizing Radio States.

eee ee ee 14 2. HQ HH vs 3.000 eee eee eee 3.3 Decoupled Sending and Receiving. an na ee 3. ee ee SenSim: Simulating Ad Hoc Sensor Networks 41 Design.

TH Evaluating Static Seesaw 5.1 Asymmetry and Asynchrony Overhead. eee ee ee 5.3 Batch Size: Bo. ee 5 an ốc. Q Q LH ke kg ky 5.

kg kg k kia 5. ch nu kg và kia Evaluating Autotuning Seesaw with Random Topologies 76 6. cuc Q Q LH vn va 76 6.2 Constant Bit Rates.3 Changing Data Rates.1 Random Data Rates. ee 88 Seesaw in TinyOS on Mica2 Motes 91 7.2 Comparison of TinyOS Implementation and Simulation Results 92 7.3 Impact of Clock Instability.4 Nature of Clock Instability on Motes.

- c c Q es A Objective Function Variable Derivations 104 B Random Test Topology Set 106 C Individual Test Data Tables 108 C.1 Constant Bit Rate (CBR) Experiments .2 Changing Data Rate (CDR) Experimens.3 Hot Spot Burst (HSB) Experiments ee eee ee ee ee we tl lt 113 Bibliography 115 Biography 120 ix List of Tables 1.1 Power values for Mica2 Motes [42, 43, 28] used in analysis and simula- tion. For transition times, we use the approximation utilized by Jung and Vaidya [15], 800useconds and 2*IDLE power [11, 32].1 Objective function notation 2.2 Sample neighbor parameter tables for the 4 nodes in the topology of Figure 3. HQ HH HQ gà gi gà kg va ky 39 3.3 Node settings after processing the neighbor table entries (action booleans include percent diference when set to True).4 Node settings after processing action booleans and accounting for the local power consumption trend. ee ee Al 3.5 Final node parameter values after tuning.6 Đervice level checks after tuning.1 SEESAW parameter settings for both sets of parameter comparison tests.

In the base tests, batching is disabled and the enhanced version, batching is enabled with node B settings shown above.2 Baseline settings for parameter influence experiments .3 SEESAW parameter settings for batch size influence experiments .4 Cross topology parameter values for the three scenarios, Symmetric, Elected Forwarder and Balanced.5 CPLEX a, / values for 3 datarates 2.6 Packets delivered and average delay for SENSIM tests using offline determined parameter settings.7 Node parameter settings after 50000 seconds of simulation without (left) and with (right) batch size tuning enabled.1 Parameter settings for interval skew tests.1 Variables used in detailed definitions of the components of the model introduced in Table3.00 eee ees 104 C1 8 Nodes CBR: 1 packet per 2seconds. 108 C2 8Nodes CBR: 1 packet per 4seconds.3 8 Nodes CBR: 1 packet per 8seconds.4 20 Nodes CBR: 1 packet per 8seconds. 1 packet per l6 seconds.6 CDR: rate change every 60-120 seconds.7 CDR: rate change every 120-240 seconds .8 CDR: rate change every 1000-2000 seconds.9 HSB: about 120 seconds between hot spots.10 HSB: about 240 seconds between hot spots.11 HSB: about 480 seconds between hot spots.0, 114 xi List of Figures 1.1 Offloading protocol overhead from highly loaded nodes to lightly loaded neighbors can increase system lifetime.2 With a shared medium and limited transmission ranges, nodes may not detect active transmissions and inadvertently cause collisions.1 To avoid collisions, nodes exchange RTS and CTS packets to estab- lish communication and follow Data packets with acknowledgments Z9.2 S-MAC nodes participating in multiple virtual clusters take on multi- ple scehedules. QC QC Q Q Q ng.1 Nodes listen for a percent (/) of each interval for incoming transmis- SIONS 2.2 Nodes send a evenly spaced Ads each interval when they have data packets ready tO §end,.

ng c HQ Q Q vn và v va 23 3.3 Nodes use the same interval length, but the intervals can start at different times. Interval counts are depicted by dintervalNum - - - - -- 24 3.4 Ad packet components .5 Accept (establish communication) packet components .6 Data packet header components .7 Ack packet component§S.8 Decoupling sending and listening allows nodes to build asymmetric sehedules. QC Q Q Q Q H H n Q v v v2 và va 28 3.9 Two interval segment of time for each of two unsynchronized nodes.10 Simple three node topology with a source generating data, a forwarder passing data along the path and a destination acting as the data packet Sink, es 33 3.11 State information from a portion of a SEESAW simulation run.12 Simple four node topology with nodes 1, 2 and 3 producing data pack- ets for the sink, node 0. To maintain connectivity, node 1 forwards packets to node 0 for nodes 2 and Ä.13 Online tuning algorithim.

Q Q vu ng gà kg và KV 4.2 SENSIM provides three layers for implementing functionality, applica- tion, routing and medium access. The Channel provides communica- 01950052042.AgdAaAÁAIA aTn.3 Reproduced energy consumption results from S-MAC [43].4 Validation of our simulator results for S-MAC and B-MAC against published results from S-MAC [43] and B-MAC [25),. HQ Hà gà g kg kg 5.2 Base: Total system energy .3 Base: Delivered packets ©. pee ee ee eee 5.4 Base: Energy per packet .5 Base: Avg packet latency.6 Better: Total system energy .7 Better: Delivered packets.8 Better: Energy per packet.

HQ HH kg va 5.9 Better: Avg packet delay. LH HQ và kia 5. LH ng vo ð.11 Varying Ads per intervalÌ, đ. cv c Q LH HQ và va 5.12 Varying listen time per interVaÌl,Ì.

cuc ee ee 5.13 Varying node batch size, .14 Varying the node interVal?. cu va ko 5.15 Using the cross traffic topology (”X” Topology), we compare three scenarios using hand-tuned SEESAW parameters.16 Node energy consumption for three data rates using CPLEX determined parameter settings.17 Total node consumption with static settings: a=12and/=0.18 Total node consumption using offline algorithm settings.19 Total node consumption with a and / tuning and static B.20 Total node consumption with a, / and B tuning enabled.1 Sample topology that is difficult to balance. Node 1 is forwarding for many nodes and node 7 simply does not need to, nor possibly can, consume enough to balance consumption with nodel.2 Sample box plot.3 Simple network where all sources can directly communicate with the sink, nodeQ.4 Simple network with maximum packet forwarding to the sink, node 0.5 Box plot for 8-node topologies with nodes generating a packet approx- imately every 2 seconds.6 Box plot for 8-node topologies with nodes generating a packet approx- imately every 4seconds. Q Q Q cv ga ai 6.7 Box plot for 8-node topologies with nodes generating a packet approx- imately every 8 seconds.8 Random 8-node topology 2.9 Random 8-node topology.

be eee eee ee 6.10 Box plot for 20 node topologies with nodes generating a packet ap- proximately every 8seconds. pee ee ee ns 6.11 Box plot for 20 node topologies with nodes generating a packet ap- proximately every 16 seconds. eee ee en 6.12 Box plot for 8 node topologies with nodes generating packets with random intervals for random durations.13 Box plot for 8 node topologies with nodes generating packets with random intervals for random durations.14 Box plot for 8 node topologies with nodes generating packets with random intervals for random durations.15 Box plot for 8 node topologies with 120 second hot spot bursts spaced approximately 120 seconds apart.16 Box plot for 8 node topologies with 120 second hot spot bursts spaced approximately 240 seconds apart.