Lehrstuhl RVS Universität Leipzig
Universität Leipzig Institut für Informatik
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Vertiefungsmodul Ausgewählte Verfahren Mobiler Peer-to-Peer Systeme

Die Einführungsveranstaltung für Praktikum und Seminar findet am 03.04.2023 um 15:15 Uhr im Raum P-801 statt.

Weitere Informationen zum Ablauf des Moduls finden Sie im Almaweb.

Entwurf und Evaluierung von Transportprotokollen für IoT-Geräte in drahtlosen Netzwerken

Die Anzahl untereinander vernetzter Kleingeräte nimmt stetig zu. 2023 existieren bereits ca. 17,7 Mrd. M2M-Verbindungen.
Häufig bestehen diese Geräte aus einem Embedded System, welches Sensordaten sammelt und diese an einen zentralen Server über eine drahtlose 802.11 Schnittstelle zur Verarbeitung weiterleitet. Da die Datenpakete in der Regel sehr klein sind und die Zeitabstände zwischen zwei Übertragungen groß, wird die Verbindung zum Server nicht dauerhaft offengehalten, sodass Standard-TCP einen schlechten Durchsatz für IoT-Geräte erreicht. Die geringen Datenmengen sorgen außerdem für eine unfaire Aufteilung der Kanalbandbreite mit nebenläufigen, konkurrierenden Bulk-Datenflüssen.

Um die Nachteile für IoT-Geräte auszugleichen sind zwei Ansätze denkbar:

  • Eine zentrale Lösung im Bottleneck-Router der Datenverbindung

  • Eine dezentrale Lösung in Form eines optimierten TCP-Protokolls
     

In diesem Vertiefungsmodul soll die dezentrale Lösung durch Optimierung des Überlastkontrollalgorithmus in TCP-CUBIC untersucht werden. Dabei soll im Praktikum mithilfe des Netzwerksimulations-Framework ns-3 ein typisches Einsatzszenario für IoT-Geräte abgebildet werden. Anschließend sollen verschiedene Optimierungsstrategien für TCP in ns-3 implementiert und mithilfe des Modells evaluiert werden.

Weiterhin werden im Seminar die Inhalte aktueller wissenschaftlicher Veröffentlichungen zur Optimierung von TCP-Datenverkehr ausgearbeitet.

Betreuer

M.Sc. Martin Mehlhose

Bestandteile

  • Praktikum
  • Seminar

Teilnahmevoraussetzungen

Erfolgreiche Teilnahme am Kernmodul Mobile Peer-to-Peer Systeme oder vergleichbare Leistungen.

Teilnehmer

2. / 4. Semester M.Sc. Informatik / M.Sc. Data Science