Mobility Models for Next Generation Wireless Networks
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  • 1. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 1 Mobility Models MOBILITY MODELS für Next Generation Wireless Networks 18.06.2013 Mehmet Celik & Thomas Lägler
  • 2. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 2 Mobility Models Agenda • Einführung • Mobility Models • Werkzeuge • Zusammenfassung • Diskussion • Quellen
  • 3. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 3 Mobility Models EINFÜHRUNG Überblick, Begriffe, Theorie
  • 4. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 4 Mobility Models Modell - Definition • Beschränktes Abbild der Realität • Merkmale: – Abbildung – Verkürzung – Pragmatismus – Evtl. auch Extension, Distortion, Validität • Deskriptiv vs. Präskriptiv [3] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 5. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 5 Mobility Models Modellbildung • Abgrenzung • Reduktion • Dekomposition • Aggregation • Abstraktion -> Reduzierung der Komplexität [3] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 6. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 6 Mobility Models Mobile Models - Einordnung • Mobile Kommunikationsnetze • Mobile ≠ Wireless • Cellular vs. Next Generation Wireless Network • Simulation, Validierung, Vorhersage, Test der Leistungsfähigkeit etc. • Abhängig von Fragestellung versch. Modelle • Netzwerkknoten: Mensch, Fahrzeug, Tier, Ozean, Satellit etc. Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 7. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 7 Mobility Models Mobility Model - Eigenschaften • Netzwerkknoten • Ort/Raum • Zeit/Dauer • Bewegung/Beschleunigung/Geschwindigkeit • Beziehungen • Stochastische Prozesse & Methoden • Noch mehr … ? [2] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 8. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 8 Mobility Models Datensammlung • Empirische Forschung in mobilen Netzwerken ist sehr schwierig und teuer -> deshalb Simulation! • Forschungscommunity: CRAWDAD – DIE Autorität in Sachen MMs – Große Sammlung von … … Modellen … Daten … Simulationen(-sergebnisse) … Tools Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 9. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 9 Mobility Models Tracing • Beobachtung der Realität (nicht des Modells) • Unterschied zur Bildung von Mobility Models: – Philosophie – Granularität – Realitätsnähe • Herkunft der Daten/Spuren – Sammeln (Sniffer, Bluetooth, Monitoring AP etc.) – Daten aus namhaften Archiven – Aktuell: Smartphone-Nutzerdaten [1], [8] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 10. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 10 Mobility Models Verwendung der Traces [8] T r a c e s I n d i v i d u a l u s e r m o b i l i t y O b s e r v a t i o n A p p l i c a t i o n U s e r g r o u p s i n t h e p o p u l a t i o n E n c o u n t e r p a t t e r n s i n t h e n e t w o r k M o b i l i t y m o d e l P r o f i l e - c a s t p r o t o c o l S m a l l W o r l d - b a s e d m e s s a g e d i s s e m i n a t i o n M i c r o s c o p i c b e h a v i o r M a c r o s c o p i c b e h a v i o r Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 11. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 11 Mobility Models Arten von mobilen Netzwerken • Zellgebunden (z. B. GSM) • Next Generation Wireless Networks: – WLAN/Mesh Networks – Mobile Ad-hoc Networks (MANET) – Vehicular Networks (VANET) – Wireless Sensor Networks (WSN) – Opportunistic Networks – (Social Networks) [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 12. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 12 Mobility Models Auswahl von Mobility Models • Allgemeine MMs: – Random Trip (RT) • Random Walk (RW) • Random Waypoint (RWP) – Reference Point Group (RPG) • WLAN/Mesh: Lee & Hou (LH) • Vehicular: Graph-based MM, Freeway MM, Manhatten MM, Simulation of Urban Mobility (SUMO) • WSN: passive and aktive MM • Opportunistic Networks: Small World in Motion (SWIM) [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 13. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 13 Mobility Models Taxonomie: Kriterien • Bewegungsraum: micro vs. macro • Anwendungsszenario: spezifisch vs. allgemein • Charakter: synthetisch vs. empirisch • Wechselwirkung: unabhängig vs. abhängig • Geografie: beschränkt vs. unbeschränkt • Verlauf: parallel vs. schneidend [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 14. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 14 Mobility Models Taxonomie (1/2) Model Scope Application Nature RW micro general synthetic RWP micro general synthetic RPG micro general synthetic LH micro specific trace-based SUMO micro specific synthetic SWIM micro specific synthetic [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 15. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 15 Mobility Models Taxonomie (2/2) Model Correlation Geography Trajectory RWM independent unconstrained trajectory RWP independent unconstrained trajectory RPGM correlated unconstrained trajectory LH independent unconstrained contact SUMO correlated constrained trajectory SWIM correlated unconstrained trajectory [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 16. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 16 Mobility Models MOBILITY MODELS Vorstellung einer Auswahl von Mobility Models für Next Generation Wireless Networks
  • 17. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 17 Mobility Models Mobility Models - Überblick • Random Trip (RT) MM • Random Walk (RW) MM • Random Waypoint (RWP) MM • Reference Point Group (RPG) MM • Lee & Hou (LH) MM • Graph-based MM • Freeway MM • Manhattan MM • Simulation of Urban Mobility (SUMO) MM • Wireless Sensor Network (WSN) MMs • Small World in Motion (SWIM) MM Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 18. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 18 Mobility Models ALLGEMEINE MOBILITY MODELS (GENERAL-PURPOSE MOBILITY MODELS) •Random Trip •Random Walk (RW) •Random Waypoint (RWP) •Reference Point Group (RPG)
  • 19. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 19 Mobility Models Random Trip Mobility Model (RT) • Simulation von Mobilität in Stadtgebiet • Räumlicher Geltungsbereich: R = [i, j]d • Startpunkt • Trip Definition (Richtung, Dauer Sn, Pfad Pn) • Geschwindigkeit: V = [vmin, vmax] • Transition/Phase (z. B. Pause am Ziel) • Grenzregel (z. B. torodial, Reflektion) [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 20. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 20 Mobility Models Random Trip Mobility Model [6] Raum R Pfad Pn : [0,1] R Dauer Sn Mn=Pn(0) Mn+1=Pn+1(0) Trip Start Tn Trip End Tn+1 Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 21. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 21 Mobility Models Random Walk (RW) MM [1] • In zahlreichen Fachgebieten vertreten • Variation von Richtung und Länge • Bestimmt durch Wahrscheinlichkeitsfunktion • Typen von RW MM – Diskrete zufällige Wanderungen – Stetige zufällige Wanderungen – Zahlreiche weitere Variationen Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 22. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 22 Mobility Models RW torodial [6] Raum R Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 23. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 23 Mobility Models RW Reflektion [6] Raum R Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 24. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 24 Mobility Models Diskrete zufällige Wanderung [1] • Bewegung im diskreten d-dimensionalen Raum -> Raster • Typischerweise auch Zeit-diskret: • t, t+1, t+2, t+3 ... • Entspricht einer diskreten Markov-Kette Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 25. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 25 Mobility Models Stetige zufällige Wanderung • Bewegung im stetigen d-dimensionalen Raum • Typischerweise auch zeit-stetig • Die zwei wichtigsten Vertreter: – „Brown‘sche Bewegung“ (Brownian Motion) – „Lévy-Wanderung“ (Lévy Flight) [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 26. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 26 Mobility Models Brown‘sche Bewegung • 1827 von Robert Brown • Beobachtung von molekularen Zick-Zack Bewegungen • Die Geschwindigkeit der Teilchen ist umso größer, je weniger Masse sie haben. • Eine wichtige Molekularbewegung [10] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 27. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 27 Mobility Models Brown‘sche Bewegung Illustration [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit Animation
  • 28. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 28 Mobility Models Lévy-Wanderung • Zahlreiche Wanderungen in der näheren Nachbarschaft • Wenige, lange Wanderungen in entfernte Teilräume • Raum: R • Knoten: x ϵ R (d = 1) • Potenzfunktion für Schrittlänge: δ • Nächster Knoten: x + δ oder x – δ [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 29. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 29 Mobility Models Lévy-Wanderung - Illustration [6] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit • Dimension: d = 2 • Schritte: i = 80
  • 30. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 30 Mobility Models Random Waypoint (RWP) MM • Zufälliges Ziel • Zufällige Geschwindigkeit • Zielankunft • Wartezeit am Ziel • Wiederholung: neues Ziel, neue Geschwindigkeit Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 31. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 31 Mobility Models Random Waypoint (RWP) MM [6] Xn Xn+1 Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 32. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 32 Mobility Models Reference Point Group (RPG) MM • Simulation von Gruppenverhalten • Raum der Gruppe = Raum um Gruppenführer • Single Group und Multi Group • Parameter: – Geschwindigkeitsabweichung: VDR – Winkelabweichung: ADR • VKnoten(t) = VFührer(t) + rand() × VDR × Vmax • AKnoten(t) = AFührer(t) + rand() × ADR × Amax Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 33. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 33 Mobility Models RPG MM • Beobachtungsschwer- punkt bei der Simulation: – Single Group – Multi Group SG MG Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 34. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 34 Mobility Models MOBILITY MODELS FÜR WLAN UND MESH-NETWORKS • Lee & Hou (LH) • Kim, Kotz, Kim (KKK) • weitere
  • 35. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 35 Mobility Models Lee & Hou (LH) MM [1] • Entwickelt 2006 von Lee & Hou für WLAN • Vorhersage der wahrscheinlichsten AP- Verbindung • Korrelation zwischen Zeit und Ort • Zeitliche Dimension: Einbeziehung der wahrscheinlichen Verweildauer • Transitionen beruhen auf Semi-Markov- Prozess Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 36. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 36 Mobility Models VEHICULAR MOBILITY MODELS • Graph-based MM • Freeway MM • Manhattan MM • Simulation of Urban Mobility (SUMO)
  • 37. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 37 Mobility Models Graph-based MM • Graphen-basiert -> geographische Beschränkung • Modellierung spezifischer Szenarien (insb. Straßen/Städte) • Vordefiniert: – Pfade – Verhalten – Richtlinien • Routing [11], [12] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 38. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 38 Mobility Models Freeway MM • Einsatz: z. B. in der Stauforschung • Mikroskopisch • Karte mit mehrspurigen Straßen ohne Kreuzungen • Implizite Eingangs- und Ausgangspunkte der Knoten • Verschiedene Fahrspuren • Geschwindigkeit abhängig von vorheriger (Zeit-diskret): • Vi(t+1) = Vi(t) + rand() ∙ Beschleunigungmax • Sicherheitsabstand: SD Für alle i, j, t gilt Di,j(t) kleiner gleich SD => Vi(t) kleiner gleich Vj(t), wenn j vor i in der selben Fahrspur ist Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 39. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 39 Mobility Models Freeway MM - Illustration [1][11] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 40. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 40 Mobility Models Manhattan Mobility Model • Einsatz: Simulation von städtischem Gebiet • Schachbrettartige Karte • Abzweigung bei jeder Kreuzung möglich • Wahrscheinlichkeiten für: – Geradeaus: 0,5 % – Rechts, links jeweils 0,25 % • Grenzregel: Knoten verlässt Karte • Geschwindigkeitsregel wie bei Freeway MM [1] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 41. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 41 Mobility Models Manhattan MM - Illustration *generiert mit dem „MobiSim Simulation Framework“+ Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 42. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 42 Mobility Models Simulation of Urban Mobility (SUMO) • Open source (GPL), vom DLR • Präzise, komplex, realitätsnah, mikroskopisch • Geeignet für relativ große Metropolen • Geographische Beschränkung • Verkehrsregeln • Fahrverhalten • Verkehrsbedingungen • Multimodal -> verschiedene Verkehrsmittel [1], [5] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 43. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 43 Mobility Models SUMO: Phasen • Straßennetz definieren • Verkehr definieren -> Trips • Routenplanung • Routenoptimierung • Simulation • Ausgabe der Statistik [1], [5] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 44. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 44 Mobility Models MOBILITY MODELS FÜR OPPORTUNISTIC NETWORKS • Small World in Motion (SWIM)
  • 45. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 45 Mobility Models Small World in Motion (SWIM) MM • Ausrichtung auf menschliches Sozialverhalten • Soziologisch beeinflusst • Menschen besuchen nahe Orte öfter • Menschen besuchen belebte Orte öfter • Variation der Geschwindigkeit in Abhängigkeit von der Distanz • Unterschiedliche Aufenthaltsdauer an verschiedenen Orten [1], [4] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 46. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 46 Mobility Models SWIM: Phasen • Initialisierung – Knoten u wird einer „Heimzelle“ C(u) zugewiesen – Übertragungsradius: r – Zellengröße: r/quareRoot(2) • Zielauswahl: Wahrscheinlichkeitsfunktion • Verweildauer: Potenz- oder Pareto-Verteilung • Bewegungsphase: geradliniger Vektor • Geschwindigkeit proportional zur Distanz: v = d/k • Dauer k ist gleich für jeden Trip [1], [4] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 47. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 47 Mobility Models WERKZEUGE Tools zur Simulation und Entwicklung von mobilen Netzwerken
  • 48. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 48 Mobility Models Werkzeuge - Überblick • Mobisim • Simulation of Urban Mobility (SUMO) • Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing (AODV) Simulator Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 49. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 49 Mobility Models Mobisim • Modulare Mobilitätsmanagementanwendung • Mobilität erzeugt Spuren für mobile Objekte (Straßennetz) –Random Waypoint –Random Trip • Simulation der Mobilität verschiedener Modelle auf einem Straßennetzen [7] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 50. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 50 Mobility Models Mobisim • Simulierte Szenerien: – Grafisch – Batch Modus – Resimulierung der Traces • Ausgabe in Text oder XML-Format • Abfrage der Traces erzeugen – Erstellung der Abfrage – Abfrage Löschen [7] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 51. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 51 Mobility Models DEMO VON MOBISIM
  • 52. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 52 Mobility Models DEMO VON SUMO
  • 53. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 53 Mobility Models Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing (AODV) Simulator • interaktive Benutzeroberfläche (user kann Knoten Anordnung während der Simulation ändern) • Drag & Drop-Funktion • Suchen Knoten durch ihren Namen • Protokollieren der Zustand jedes Knotens [8] Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 54. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 54 Mobility Models Zusammenfassung • Arten von Mobility Models • Vielfältige Anwendungsszenarien • Aufwendige/unmögliche Feldversuche werden erspart • Problem der Datenbeschaffung • Einblick in einige Mobility Models • Vorstellung einiger Simulationswerkzeuge Einführung | Mobility Models | Tools | Fazit
  • 55. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 55 Mobility Models Quellen (1/2) (1) SANTI, P. (2012), Mobility Models for Next Generation Wireless Networks, Wiley Verlag, Chichester. (2) WIKIPEDIA englisch (2013), Mobility Model, http://en.wikipedia.org/wiki/Mobility_model (abgerufen am 01.06.2013). (3) STACHOWIAK, H. (1973), Allgemeine Modelltheorie, Springer Verlag, Wien, New York. (4) MEI A., STEFA J. (2009), SWIM: A simple model to generate small mobile worlds, Proceedings of IEEE Infocom, S. 2106-2113. (5) SUMO – Simulation of Urban Mobility (2011), http://sumo.sourceforge.net (abgerufen am 01.06.2013) (6) LE BOUDEC J.-Y., VOJNOVIC, M (2006), Random Trip Mobility Models, http://research.microsoft.com/en- us/people/milanv/rtmm2.ppt (abgerufen am 04.06.2013)
  • 56. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 56 Mobility Models Quellen (2/2) (7) MOBISIM (2009), Feature of Mobisim, https://code.google.com/p/gt- mobisim/ (abgerufen am 01.06.2013) (8) AODV Simulator, http://www.masoudmoshref.com/old/myworks/documentpages/aodvsi mulator.htm (abgerufen am 01.06.2013) (9) ATULYA M., NIRANJAN P., KARTIK G., AN-I A .W (2006), Urban Mobility Models for VANETs. (10) MICHAEL F. (2008), Brownian Motion, http://galileo.phys.virginia.edu/classes/152.mf1i.spring02/BrownianMoti on.htm (11) SVEN B., WOLF-ULRICH R., MANUEL S. (2005), The Area Graph-based Mobility Model and its Impact on Data Dissemination. (12) JONGHYUN K. (2005), Realistic Mobility Modeling and Simulation for Mobile Wireless Networks in Urban Environments.
  • 57. Mehmet Celik & Thomas Lägler 18.06.2013 Seite 57 Mobility Models FRAGEN & DISKUSSION VIELEN DANK!