4,354 research outputs found

    A simulator of intelligent transportation systems

    Get PDF
    This paper presents the most recent developments of the Simulator of Intelligent Transportation Systems (SITS). The SITS is based on a microscopic simulation approach to reproduce real traffic conditions in an urban or non-urban network. The program provides a detailed modelling of the traffic network, distinguishing between different types of vehicles and drivers and considering a wide range of net-work geometries. In order to analyse the quality of the microscopic traffic simulator SITS a benchmark test is per-formed.N/

    Implementation of CAVENET and its usage for performance evaluation of AODV, OLSR and DYMO protocols in vehicular networks

    Get PDF
    Vehicle Ad-hoc Network (VANET) is a kind of Mobile Ad-hoc Network (MANET) that establishes wireless connection between cars. In VANETs and MANETs, the topology of the network changes very often, therefore implementation of efficient routing protocols is very important problem. In MANETs, the Random Waypoint (RW) model is used as a simulation model for generating node mobility pattern. On the other hand, in VANETs, the mobility patterns of nodes is restricted along the roads, and is affected by the movement of neighbour nodes. In this paper, we present a simulation system for VANET called CAVENET (Cellular Automaton based VEhicular NETwork). In CAVENET, the mobility patterns of nodes are generated by an 1-dimensional cellular automata. We improved CAVENET and implemented some routing protocols. We investigated the performance of the implemented routing protocols by CAVENET. The simulation results have shown that DYMO protocol has better performance than AODV and OLSR protocols.Peer ReviewedPostprint (published version

    Learning and Reasoning Strategies for User Association in Ultra-dense Small Cell Vehicular Networks

    Get PDF
    Recent vehicular ad hoc networks research has been focusing on providing intelligent transportation services by employing information and communication technologies on road transport. It has been understood that advanced demands such as reliable connectivity, high user throughput, and ultra-low latency required by these services cannot be met using traditional communication technologies. Consequently, this thesis reports on the application of artificial intelligence to user association as a technology enabler in ultra-dense small cell vehicular networks. In particular, the work focuses on mitigating mobility-related concerns and networking issues at different mobility levels by employing diverse heuristic as well as reinforcement learning (RL) methods. Firstly, driven by rapid fluctuations in the network topology and the radio environment, a conventional, three-step sequence user association policy is designed to highlight and explore the impact of vehicle speed and different performance indicators on network quality of service (QoS) and user experience. Secondly, inspired by control-theoretic models and dynamic programming, a real-time controlled feedback user association approach is proposed. The algorithm adapts to the changing vehicular environment by employing derived network performance information as a heuristic, resulting in improved network performance. Thirdly, a sequence of novel RL based user association algorithms are developed that employ variable learning rate, variable rewards function and adaptation of the control feedback framework to improve the initial and steady-state learning performance. Furthermore, to accelerate the learning process and enhance the adaptability and robustness of the developed RL algorithms, heuristically accelerated RL and case-based transfer learning methods are employed. A comprehensive, two-tier, event-based, system level simulator which is an integration of a dynamic vehicular network, a highway, and an ultra-dense small cell network is developed. The model has enabled the analysis of user mobility effects on the network performance across different mobility levels as well as served as a firm foundation for the evaluation of the empirical properties of the investigated approaches

    Random neural network based cognitive-eNodeB deployment in LTE uplink

    Get PDF

    Serious Game Engineering and Lighting Models for the Realistic Emulation of 5G Systems

    Full text link
    [ES] La quinta generación de comunicaciones móviles, 5G, promete ser una revolución tecnológica que vaya más allá de multiplicar la velocidad de transmisión de datos de sus predecesoras. Pretende soportar una gran cantidad de dispositivos y alcanzar latencias muy cercanas a 1 milisegundo. Para satisfacer estos ambiciosos requisitos, se han investigado nuevas tecnologías habilitadoras. Una de ellas es el uso de las bandas de ondas milimétricas (mmW) en las cuales hay una gran cantidad de espectro disponible. Para predecir las características del canal radio y evaluar las prestaciones de la 5G de forma fiable en las bandas mmW se requieren modelos de canal complejos. Concretamente, los modelos de propagación más precisos son los basados en trazado de rayos, pero su alto costo computacional los hacen inviables para la caracterización del canal radio en escenarios complejos. Por otro lado, en los últimos años, la tecnología de videojuegos ha desarrollado potentes herramientas para modelar la propagación de la luz en escenarios superrealistas. Dada la cercanía espectral entre el espectro visible y las ondas mmW, la presente Tesis ha estudiado la aplicación de las herramientas de modelado de propagación de la luz de los motores de juego para el modelado del canal radio en mmW. Esta Tesis propone un modelo de estimación de las pérdidas de propagación en mmW llamado "Modelo de Intensidad de Luz'' (LIM). Usando este modelo, basado en los procesos de iluminación realizados por los motores de juego, los transmisores de señal se sustituyen por focos de luz y la intensidad lumínica recibida en un punto se traduce a potencia de señal en milimétricas a través de una función polinómica sencilla. Una de las ventajas de usar los motores de juego es su gran capacidad y la facilidad que tiene el usuario para crear escenarios superrealistas que representen fielmente la geometría de escenarios donde se quiera evaluar el canal radio. De esta forma se pueden obtener estimaciones precisas de las pérdidas de propagación. La estimación de las pérdidas de propagación con LIM ha sido comparada con campañas de medida en las bandas de 28 GHz y 73 GHz y con otros modelos de propagación. Como resultado, el error de estimación de LIM es menor que los modelos estocásticos actuales y es comparable con el modelo de trazado de rayos. Y, además, el coste computacional de LIM comparado con el trazado de rayos es 130 veces menor, lo que posibilita el uso de LIM en escenarios altamente complejos para la estimación del canal radio en tiempo real. Los motores de juego permiten caracterizar de forma diferente la interacción de los materiales con la luz configurando el mapa de normales de sus superficies y sus funciones de dispersión y reflexión. En esta Tesis se ha determinado la caracterización de varios materiales que mejor se ajusta a medidas de laboratorio realizadas en un escenario controlado en la banda de 28 GHz. El modelo de LIM empleando materiales con esta caracterización óptima reduce más de un 50\% su error de estimación con respecto a la aplicación de LIM con los materiales por defecto, mientras que su coste computacional sigue siendo 26 veces menor que el modelo de trazado de rayos. Finalmente, se ha desarrollado sobre un motor de juego una primera versión de plataforma para la emulación de los sistemas 5G que es el punto de partida para un emulador completo de 5G. Esta plataforma no sólo contiene el modelo de LIM sino que incluye varios casos de uso de la 5G en entornos superrealistas. La plataforma, que se basa en el concepto de "Serious Game Engineering", rompe las limitaciones de los simuladores de redes móviles en cuanto a las capacidades de visualización e interacción del usuario con los componentes de la red en tiempo real.[CA] La cinquena generació de comunicacions mòbils, 5G, promet ser una revolució tecnològica que vaja més enllà de multiplicar la velocitat de transmissió de dades de les seues predecessores. Pretén suportar una gran quantitat de dispositius i aconseguir latències molt pròximes a 1 mil·lisegon. Per a satisfer aquests ambiciosos requisits, s'han investigat noves tecnologies habilitadores. Una d'elles és l'ús de les bandes d'ones mil·limètriques (mmW) en les quals hi ha una gran quantitat d'espectre disponible. Per a predir les característiques del canal ràdio i avaluar les prestacions de la 5G de forma fiable en les bandes mmW es requereixen models de canal complexos. Concretament, els models de propagació més precisos són els basats en traçat de rajos, però el seu alt cost computacional els fan inviables per a la caracterització del canal ràdio en escenaris complexos. D'altra banda, en els últims anys, la tecnologia de videojocs ha desenvolupat potents eines per a modelar la propagació de la llum en escenaris superrealistes. Donada la proximitat espectral entre l'espectre visible i les ones mmW, la present Tesi ha estudiat l'aplicació de les eines de modelatge de propagació de la llum dels motors de joc per al modelatge del canal radie en mmW. Aquesta Tesi proposa un model d'estimació de les pèrdues de propagació en mmW anomenat "Model d'Intensitat de Llum'' (LIM). Usant aquest model, basat en els processos d'il·luminació realitzats pels motors de joc, els transmissors de senyal se substitueixen per focus de llum i la intensitat lumínica rebuda en un punt es tradueix a potència de senyal en mil·limètriques a través d'una funció polinòmica senzilla. Una dels avantatges d'usar els motors de joc és la seua gran capacitat i la facilitat que té l'usuari per a crear escenaris superrealistes que representen fidelment la geometria d'escenaris on es vulga avaluar el canal ràdio. D'aquesta forma es poden obtindre estimacions precises de les pèrdues de propagació. L'estimació de les pèrdues de propagació amb LIM ha sigut comparada amb campanyes de mesura en les bandes de 28~GHz i 73~GHz i amb altres models de propagació. Com a resultat, l'error d'estimació de LIM és menor que els models estocàstics actuals i és comparable amb el model de traçat de rajos. I, a més, el cost computacional de LIM comparat amb el traçat de rajos és 130 vegades menor, la qual cosa possibilita l'ús de LIM en escenaris altament complexos per a l'estimació del canal ràdio en temps real. Els motors de joc permeten caracteritzar de forma diferent la interacció dels materials amb la llum configurant el mapa de normals de les seues superfícies i les seues funcions de dispersió i reflexió. En aquesta Tesi s'ha determinat la caracterització de diversos materials que s'ajusta millor a mesures de laboratori realitzades en un escenari controlat en la banda de 28 GHz. El model de LIM emprant materials amb aquesta caracterització òptima redueix més d'un 50 % el seu error d'estimació respecte a l'aplicació de LIM amb els materials per defecte, mentre que el seu cost computacional continua sent 26 vegades menor que el model de traçat de rajos. Finalment, s'ha desenvolupat sobre un motor de joc una primera versió de plataforma per a l'emulació dels sistemes 5G que és el punt de partida per a un emulador complet de 5G. Aquesta plataforma no solament conté el model de LIM sinó que inclou diversos casos d'ús de la 5G en entorns superrealistes. La plataforma, que es basa en el concepte de "Serious Game Engineering", trenca les limitacions dels simuladors de xarxes mòbils quant a les capacitats de visualització i interacció de l'usuari amb els components de la xarxa en temps real.[EN] The fifth generation of mobile communications, 5G, promises to be a technological revolution that goes beyond multiplying the data transmission speed of its predecessors. It aims to support a large number of devices and reach latencies very close to 1 millisecond. To meet these ambitious requirements, new enabling technologies have been researched. One of these is the use of millimetre-wave bands (mmW) in which a large amount of spectrum is available. Complex channel models are required to predict radio channel characteristics and reliably evaluate 5G performance in the mmW bands. Specifically, the most accurate propagation models are those based on ray tracing, but their high computational cost makes them unfeasible for radio channel characterization in complex scenarios. On the other hand, in recent years, video game technology has developed powerful tools to model the propagation of light in super realistic scenarios. Given the spectral closeness between the visible spectrum and the mmW waves, the present Thesis has studied the application of light propagation modeling tools from game engines for radio channel modeling in mmW. This Thesis proposes a model for estimating propagation losses in mmW called "Light Intensity Model'' (LIM). Using this model, based on the lighting processes performed by the game engines, the signal transmitters are replaced by light sources and the light intensity received at a point is translated into signal strength in mmW through a simple polynomial function. One of the advantages of using the game engines is their great capacity and the ease with which the user can create super realistic scenarios that faithfully represent the geometry of scenarios where the radio channel is to be evaluated. In this way, accurate estimates of propagation losses can be obtained. The estimation of propagation losses with LIM has been compared with measurement campaigns in the 28 GHz and 73 GHz bands and with other propagation models. As a result, the LIM estimation error is smaller than the current stochastic models and is comparable with the ray tracing model. In addition, the computational cost of LIM compared to ray tracing is 130 times lower, allowing the use of LIM in highly complex scenarios for real-time radio channel estimation. The game engines allow to characterize in a different way the interaction of the materials with the light configuring the normal map of their surfaces and their scattering and reflection functions. In this Thesis it has been determined the characterization of several materials that best fits to laboratory measurements made in a controlled scenario in the 28 GHz band. The LIM model using materials with this optimal characterization reduces by more than 50% its estimation error with respect to the application of LIM with default materials, while its computational cost remains 26 times lower than the ray tracing model. Finally, a first version of a platform for the emulation of 5G systems has been developed on a game engine, which is the starting point for a complete 5G emulator. This platform not only contains the LIM model but also includes several 5G use cases in super realistic environments. The platform, which is based on the concept of "`Serious Game Engineering", breaks the limitations of mobile network simulators in terms of visualization capabilities and user interaction with network components in real time.Inca Sánchez, SA. (2019). Serious Game Engineering and Lighting Models for the Realistic Emulation of 5G Systems [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/132695TESI
    corecore