MAP Mobility Modeling

Realitätsgetreue Modellierung des Bewegungsverhaltens mobiler Knoten in sich spontan bildenden Ad-Hoc-Netzen mittels Markovscher Ankunftsprozesse

Mobilitätsmodelle spielen für die quantitative Bewertung verschiedener Entwurfsalternativen von Protokollen und Anwendungen für mobile Ad-Hoc-Netze eine bedeutende Rolle. Ein Mobilitätsmodell spezifiziert nach welcher Vorschrift sich die Knoten eines mobilen Ad-Hoc-Netzes bewegen. Somit ermöglichen Mobilitätsmodelle die quantitative Bewertung von Protokollen und Anwendungen für mobile Ad-Hoc-Netze unter verschiedenstem Bewegungsverhalten. Die Schwäche der derzeit bekannten stochastischen Mobilitätsmodelle besteht darin, dass diese das tatsächliche Bewegungsverhalten von Personen und Fahrzeugen nicht realitätsgetreu nachbilden.

Das Ziel dieses Projekts besteht in der Herleitung und Erprobung einer realitätsgetreuen Modellierung des Bewegungsverhaltens mobiler Knoten in einem sich spontan bildenden Ad-Hoc-Netz. Im Gegensatz zu bisher bekannten Mobilitätsmodellen, welche auf einer gedächtnislosen Konstruktionsvorschrift für das Bewegungsverhalten einzelner Knoten beruhen, werden die in der Realität vorhandenen Langzeitabhängigkeiten berücksichtigt. Ferner werden die Zwischenbegegnungszeiten mobiler Knoten und die Zeitdauer einer Begegnung als Kenngrößen für eine aggregierte Modellierung des Bewegungsverhaltens verwendet. Als Ergebnisse des Projekts werden ein synthetischer Begegnungsmuster-Generator sowie Markovsche Ankunftsprozesse für die Bestimmung dieser Kenngrößen verfügbar sein, welche die in der Realität vorhandenen Langzeitabhängigkeiten reproduzieren bzw. bestmöglich approximieren. Die Ausgangspunkte hierzu bilden der in Vorarbeiten des Antragstellers entwickelte synthetische Arbeitslast-Generator für Peer-to-Peer Dateientauschsysteme [1] und die realitätsgetreue Modellierung aggregierter IP-Verkehrslasten mittels eines speziell zugeschnittenen Markovschen Ankunftsprozesses [2].

[1] A. Klemm, C. Lindemann, M. Vernon, and O. Waldhorst, Characterizing the Query Behavior in Peer-to-Peer File Sharing Systems, Proc. Internet Measurement Conference (IMC 2004), Taormina, Italy, October 2004. PDF

[2] A. Klemm, C. Lindemann, and M. Lohmann, Modeling IP Traffic Using the Batch Markovian Arrival Process (extendend version), Performance Evaluation, 54, pp. 149-173, 2003. PDF

Förderung

Deutsche Forschungsgemeinschaft: 1. Januar 2008 bis 31. Dezember 2009