Simulation von Vehicle Ad Hoc Networks

Transkript

1 Simulation von Vehicle Ad Hoc Networks

2 Gliederung A) Motivation der Simulationen B) Simulationsparameter und Modelle B.1 Modellierung des Verkehrsverhaltens B.2 Modellierung des Verhaltens von Netzwerkknoten B.3 Beispiele für Modelle C) Vorstellung von Simulatoren D) Fazit/Zusammenfassung 2

3 A) Motivation der Simulation praktische Tests zu teuer, nicht reproduzierbar und gefährlich für Beteiligte Ziel ist: testen und Evaluieren von Datenprotokollen in realen Testumgebungen untersuchen von logistischen Schwierigkeiten Klärung wirtschaftlicher Sachverhalte ausloten technologischer Grenzen Simulation hat sich als erster Schritt der Entwicklung etabliert jedoch ersetzt die Simulation nicht den Entwicklungs-ingenieur 3

4 B) Simulationsparameter und Modelle in VANETs, Mischung aus Bewegung von Fahrzeugen und Netzwerkknoten in Simulation zusammengeführt aus exakten Modellen ergeben sich realistische Simulationen Erstellen von Ablaufdateien durch Verkehrssimulatoren als Eingangssignale für Netzwerksimulatoren [1] 4

5 B.1) Modellierung des Verkehrsverhaltens Verkehrsverhalten von Fahrzeugen als Makroskopisch (Verkehrsdichte, mittlere Geschwindigkeit) und Mikroskopisch (jedes Fahrzeug ist getrennte Einheit) betrachtet exaktere Einteilung in funktionelle Blöcke 5

6 Kommentare zu Punkt B.1 Framework für realistische Verkehrsmodelle aus [1] Einteilung in funktionelle Blöcke ebenfalls in [1] beschrieben Bewegungsabhängigkeiten durch folgende Parameter beeinflusst: Topologische Karten Arten von Straßen und damit verbundene Geschwindigkeiten, Hindernisse sowohl für Fahrzeuge als euch für drahtlose Kommunikation, Ziele meist sind die Ziele der Fahrzeuge gleich, bspw. zwischen Büro und Zuhause, Behandlung von Knotenpunkten behandelt wie ein STOP-schild, ein Vorfahrt-gewähren-schild oder Ampel Verkehrsgenerator durch nachfolgende Parameter beeinflusst: Charakteristik von Fahrzeugen jedes Fahrzeug hat ein anderes Verhalten (Beschleunigung, Bremsverhalten), Variation der Route Route nicht willkürlich vom Fahrer gewählt sondern nach Straßenbeschaffenheit, Geschwindigkeitsbeschränkung o. Ähn. Beschleunigen/Abbremsen Fahrzeuge beschleunigen und bremsen nicht abrupt, Menschliches Fahrverhalten Mensch reagiert nicht nur auf feste Hindernisse, Überholen, Staus können Fahrer beeinflussen Bewegungsabhängigkeiten und Verkehrsgenerator werden durch die Tageszeit und externe Einflüsse verändert ohannes Kloas - Seminar Automotive Communication - 6

7 B.1) Modellierung des Verkehrsverhaltens Darstellung der Einteilung in funktionelle Blöcke, nach [1] 7

8 B.2) Verhaltensmodellierung von Netzwerkknoten kein Modell für kabellose Sensor Netze (WSN) vorhanden Modellierung durch Kombination von WSN und BUSbasiertem System Variablen die Netzwerkknoten beeinflussen: Leistungsverlust, durch Netzwerkprotokoll und Aufbau beeinflusst Mikroprozessor, benötigtes Sicherheitssystem simulationstechnisch aufwändig WSN/BUS-Netzwerk, Sensoren/Knoten haben unterschiedliche Features (nur Daten senden, Daten empfangen und senden) zur Modellierung modifizierte Version des TLM in [2] angewendet 8

9 Kommentare zu Punkt B.2 in [2] wird detailliert beschrieben wie TLM auf WSN s angewendet wird ohannes Kloas - Seminar Automotive Communication - 9

10 B.2) Verhaltensmodellierung von Netzwerkknoten TLM Transaction Level Modelling fasst die Übertragung auf unterstem Level der BUS- Kommunikation als Transaction zusammen Kommunikation auf Datentransfer zwischen Systemkomponenten reduziert TLM wird durch SystemC implementiert Zusammenführung von TLM und WSN auf Grundlage das sich aus Sicht der Simulation ein Umwelt-beschreibendes Modell für drahtlose Netzwerke (bspw. PAWiS) gleich einem durch TLM beschriebenen BUS-Netzwerk verhält 10

11 B.2) Verhaltensmodellierung von Netzwerkknoten zu beachtende Unterschiede: WSN (PAWiS) modelliert Umstände unter denen das Netzwerk arbeitet keine Lese- und Schreibbefehle kleinste Informationseinheit Bit Drahtlosknoten kann gleichzeitig Ziel, Quelle und Schnittstelle sein Datenpfad kann sich aufspalten TLM Teil der späteren praktischen Umsetzung kleinste Informationseinheit Byte nur Sender, Empfänger, Verteiler betrachtet Datenpfad linear durch das System 11

12 B.3) Beispiele für Modelle oft verwendetes Modell: Random Waypoint Model Bewegung eines Netzwerkknotens mit konstanter (aber beliebiger) Geschwindigkeit zu einem beliebigen Ziel Abbildung 2: Random Waypoint Model [9] 12

13 Kommentare zu Punkt B.3 im RWM bewegt sich jeder Knoten innerhalb der Netzwerkgrenzen auf einem beliebigen Weg mit einer konstanten Geschwindigkeit auf das Ziel zu hat der Knoten das Ziel erreicht wartet er dort für eine kurze Zeit um dann die Bewegung erneut zu simulieren, nur diesmal auf einem anderen beliebigen Weg mit einer konstanten Geschwindigkeit dieser Vorgang wiederholt sich dann bis zum Ende der Simulation detaillierte Information in [4] ohannes Kloas - Seminar Automotive Communication - 13

14 B.3) Beispiele für Modelle Bewegung der Netzwerkknoten (Fahrzeuge) in Realität jedoch nicht beliebig sondern durch äußere Einflüsse beeinflusst [3] anderes Modell entwickelt Einbeziehung von Straßenkarten (TIGER - Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing) der Weg auf dem sich Fahrzeuge/Knoten bewegen können wird bewertet, Bewertung durch benötigte Zeit für den Weg Zeit ergibt sich aus Geschwindigkeitsbegrenzung, Distanz, Menge an Fahrzeugen/Knoten zur angegebenen Tageszeit Bewegung des Fahrzeuges/Knotens beginnt an einem beliebigen Punkt der Straßen-karte und bewegt sich auf dem kürzesten Weg zum Ziel kürzester Weg ergibt sich aus Bewertung 14

15 B.3) Beispiele für Modelle Vergleich Random Waypoint Model mit in [3] vorgestelltem Modell Random Waypoint Model Knoten bewegen sich innerhalb der Netzwerkgrenzen auf beliebigem Weg mit konstanter Geschwindigkeit nach gewisser Zeit nur noch Bewegung des Knotens in der Mitte des Netzwerkgebietes zu verzeichnen TIGER Model Knoten bewegt sich aufgrund der Bewertung ständig anders Bewegung der Netzwerkknoten aktualisiert sich fortlaufend, entspricht der realen Bewegung von Fahrzeugen/Knoten am meisten 15

16 C) Vorstellung einiger Simulatoren von Verkehrssimulatoren erzeugte Modelle in Form von Ablaufdateien den Netzwerksimulatoren als Eingangssignal zugeführt bspw. zuführen des vorher beschriebenen Modells in NS 2 NS 2 ist häufig verwendeter Netzwerksimulator basierend auf der Aufzeichnung diskreter Ereignisse innerhalb eines Netzwerkes weiteres Beispiel unter Verwendung des NS 2 ist die Modellierung des Verkehrsverhaltens durch den Microscopic Traffic Simulator (MiTSim) [6] sehr realistisches Verkehrsmodell, da Verkehrsüberwachungsdaten miteinbezogen werden 16

17 Kommentare zu Punkt C Beispiel für Anwendung des TIGER -Modells in [3] weitere Anwendung des NS-2 mit MITSIM in [5] für genaue Ausführungen zu MITSIM siehe [6] andere Kombination ist CORSIM (Verkehrssimulator), QualNet (Netzwerksimulator), wurde in [7] angewendet ohannes Kloas - Seminar Automotive Communication - 17

18 C) Vorstellung einiger Simulatoren Verwendung des Corridor Simulation Model (CorSiM) zur Verkehrsmodellierung und QualNet als Netzwerksimulator CorSim ist mikroskopischer Verkehrssimulator unter Einbindung von realistischem Fahrverhalten [8] QualNet ist ebenfalls auf Auswertung diskreter Ereignisse basierend, Auslegung für große Ausdehnung des Netzwerkes 18

19 D)Fazit/Zusammenfassung realistische Simulationsergebnisse nur durch Verwendung exakter Modelle möglich genaueste Modelle beziehen topologische Straßenkarten und Verkehrsüberwachungs-daten in die Modellierung ein für erfolgreiche Entwicklung von VANET-systemen ist die Simulation maßgeblich 19

20 D)Fazit/Zusammenfassung für eine realistische Simulation müssen zuvor jedoch Modelle erzeugt werden, Erstellung ist langwierig und aufwändig durch den Entwicklungsfortschritt im Feld der Simulation ist die exakte Modellierung weitestgehend umgesetzt das Erzielen von realistischen Simulationsergebnissen wird vereinfacht 20

21 Quellen [1] Härri, J.; Filali, F.; Bonnet, C.; IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 11, No. 4 Fourth Quarter 2009 Mobility Models for Vehicular Ad Hoc Networks: A Survey and Taxonomy [2] Damm, M.; Moreno, J.; Haase, J.; Grimm, C.; Institute of Computer Technology, Vienna University of Technology, Austria Using Transaction Level Modeling Techniques for Wireless Sensor Network Simulation [3] Saha, A. K.; Johnson, D. B.; Departement of Computer Science, Rice University Houston Texas Modeling Mobility for Vehicular Ad Hoc Networks [4] Bettstetter, C.; Wagner, C.; TU München, Institute of Communication Networks The Spatial Node Distribution of the Random Waypoint Mobility Model 21

22 Quellen [5] Lee, A.; Wong, K.D.; MMU International Symposium of Information and Communications Technologies (M2USIC), Malaysia, Comparison of On-Demand Ad-Hoc Routing Protocols in a Vehicular Ad-Hoc Network Environment [6] Abfragedatum: [7] Fujimoto, R.; Wu, H.; Riley, G.; IEEE 60th Vehicle. Technology. Conference, Fall 2004, Vol. 6. Analytical Models for Information Propagation in Vehicle-to-Vehicle Networks, [8] Abfragedatum: [9] httpwww.emeraldinsight.comcontent_imagesfig png Abfragedatum: [10] Toor, Y.; Mühletaler, P.; Laouiti, A.; De La Fortelle, A.; Vehicle Ad Hoc Networks: Applications and related tecchnical issues 22

23 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit. 23