Mobility Models for Next Generation Wireless Networks

Mehmet Celik & Thomas Lägler
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Mobility Models
MOBILITY MODELS
für Next Generation Wireless Networks
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Mobility Models
Agenda
• Einführung
• Mobility Models
• Werkzeuge
• Zusammenfassung
• Diskussion
• Quellen

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Mobility Models
EINFÜHRUNG
Überblick, Begriffe, Theorie

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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

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Mobility Models
Modellbildung
• Abgrenzung
• Reduktion
• Dekomposition
• Aggregation
• Abstraktion
-> Reduzierung der Komplexität
[3]

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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.

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Mobility Models
Mobility Model - Eigenschaften
• Netzwerkknoten
• Ort/Raum
• Zeit/Dauer
• Bewegung/Beschleunigung/Geschwindigkeit
• Beziehungen
• Stochastische Prozesse & Methoden
• Noch mehr … ?
[2]

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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

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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]

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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

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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]

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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]

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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]

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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]

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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]

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Mobility Models
MOBILITY MODELS
Vorstellung einer Auswahl von Mobility Models für Next Generation
Wireless Networks

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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

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Mobility Models
ALLGEMEINE MOBILITY MODELS
(GENERAL-PURPOSE MOBILITY MODELS)
•Random Trip
•Random Walk (RW)
•Random Waypoint (RWP)
•Reference Point Group (RPG)

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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]

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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

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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

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Mobility Models
RW
torodial
[6]
Raum R

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Mobility Models
RW
Reflektion
[6]
Raum R

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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

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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]

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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]

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Mobility Models
Brown‘sche Bewegung
Illustration
[1]
Animation

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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]

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Mobility Models
Lévy-Wanderung - Illustration
[6]
• Dimension: d = 2
• Schritte: i = 80

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Mobility Models
Random Waypoint (RWP) MM
• Zufälliges Ziel
• Zufällige Geschwindigkeit
• Zielankunft
• Wartezeit am Ziel
• Wiederholung: neues Ziel, neue
Geschwindigkeit

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Mobility Models
Random Waypoint (RWP) MM
[6]
Xn
Xn+1

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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

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Mobility Models
RPG MM
• Beobachtungsschwer-
punkt bei der
Simulation:
– Single Group
– Multi Group
SG
MG

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Mobility Models
MOBILITY MODELS FÜR WLAN UND
MESH-NETWORKS
• Lee & Hou (LH)
• Kim, Kotz, Kim (KKK)
• weitere

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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

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Mobility Models
VEHICULAR MOBILITY MODELS
• Graph-based MM
• Freeway MM
• Manhattan MM
• Simulation of Urban Mobility (SUMO)

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Mobility Models
Graph-based MM
• Graphen-basiert -> geographische Beschränkung
• Modellierung spezifischer Szenarien (insb.
Straßen/Städte)
• Vordefiniert:
– Pfade
– Verhalten
– Richtlinien
• Routing
[11], [12]

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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

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Mobility Models
Freeway MM - Illustration
[1][11]

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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]

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Mobility Models
Manhattan MM - Illustration
*generiert mit dem „MobiSim Simulation Framework“+

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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]

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Mobility Models
SUMO: Phasen
• Straßennetz definieren
• Verkehr definieren -> Trips
• Routenplanung
• Routenoptimierung
• Simulation
• Ausgabe der Statistik
[1], [5]

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Mobility Models
MOBILITY MODELS FÜR
OPPORTUNISTIC NETWORKS
• Small World in Motion (SWIM)

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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]

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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]

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Mobility Models
WERKZEUGE
Tools zur Simulation und Entwicklung von mobilen Netzwerken

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Mobility Models
Werkzeuge - Überblick
• Mobisim
• Simulation of Urban Mobility (SUMO)
• Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing
(AODV) Simulator

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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]

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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]

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Mobility Models
DEMO VON MOBISIM

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Mobility Models
DEMO VON SUMO

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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]

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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

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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)

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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.

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Mobility Models
FRAGEN & DISKUSSION
VIELEN DANK!

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