An Analysis of a Real Mobility Trace Based on Standard Mobility Metrics

Better understanding mobility, being it from pedestrians or any other moving object, is practical and insightful. Practical due to its applications to the fundamentals of communication, with special attention to wireless communication. Insightful because it might pinpoint the pros and cons of how we are moving, or being moved, around. There are plenty of studies focused on mobility in mobile wireless networks, including the proposals of several synthetic mobility models. Getting real mobility traces is not an easy task, but there has been some efforts to provide traces to the public through repositories. Synthetic mobility models are usually analyzed through mobility metrics, which are designed to capture mobility subtleties. This work research on the applicability of some representative mobility metrics for real traces analysis. To achieve that goal, a case study is accomplished with a dataset of mobility traces of taxi cabs in the city of Rome/Italy. The results suggest that the mobility metrics under consideration are capable of capturing mobility properties which would otherwise require more sophisticated analytical approaches

Modeling Human Mobility Entropy as a Function of Spatial and Temporal Quantizations

The knowledge of human mobility is an integral component of several different branches of research and planning, including delay tolerant network routing, cellular network planning, disease prevention, and urban planning. The uncertainty associated with a person's movement plays a central role in movement predictability studies. The uncertainty can be quantified in a succinct manner using entropy rate, which is based on the information theoretic entropy. The entropy rate is usually calculated from past mobility traces. While the uncertainty, and therefore, the entropy rate depend on the human behavior, the entropy rate is not invariant to spatial resolution and sampling interval employed to collect mobility traces. The entropy rate of a person is a manifestation of the observable features in the person's mobility traces. Like entropy rate, these features are also dependent on spatio-temporal quantization. Different mobility studies are carried out using different spatio-temporal quantization, which can obscure the behavioral differences of the study populations. But these behavioral differences are important for population-specific planning. The goal of dissertation is to develop a theoretical model that will address this shortcoming of mobility studies by separating parameters pertaining to human behavior from the spatial and temporal parameters

Using artificial intelligence to support emerging networks management approaches

In emergent networks such as Internet of Things (IoT) and 5G applications, network traffic estimation is of great importance to forecast impacts on resource allocation that can influence the quality of service. Besides, controlling the network delay caused with route selection is still a notable challenge, owing to the high mobility of the devices. To analyse the trade-off between traffic forecasting accuracy and the complexity of artificial intelligence models used in this scenario, this work first evaluates the behavior of several traffic load forecasting models in a resource sharing environment. Moreover, in order to alleviate the routing problem in highly dynamic ad-hoc networks, this work also proposes a machine-learning-based routing scheme to reduce network delay in the high-mobility scenarios of flying ad-hoc networks, entitled Q-FANET. The performance of this new algorithm is compared with other methods using the WSNet simulator. With the obtained complexity analysis and the performed simulations, on one hand the best traffic load forecast model can be chosen, and on the other, the proposed routing solution presents lower delay, higher packet delivery ratio and lower jitter in highly dynamic networks than existing state-of-art methods

Thirty Years of Machine Learning: The Road to Pareto-Optimal Wireless Networks

Future wireless networks have a substantial potential in terms of supporting a broad range of complex compelling applications both in military and civilian fields, where the users are able to enjoy high-rate, low-latency, low-cost and reliable information services. Achieving this ambitious goal requires new radio techniques for adaptive learning and intelligent decision making because of the complex heterogeneous nature of the network structures and wireless services. Machine learning (ML) algorithms have great success in supporting big data analytics, efficient parameter estimation and interactive decision making. Hence, in this article, we review the thirty-year history of ML by elaborating on supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning and deep learning. Furthermore, we investigate their employment in the compelling applications of wireless networks, including heterogeneous networks (HetNets), cognitive radios (CR), Internet of things (IoT), machine to machine networks (M2M), and so on. This article aims for assisting the readers in clarifying the motivation and methodology of the various ML algorithms, so as to invoke them for hitherto unexplored services as well as scenarios of future wireless networks.Comment: 46 pages, 22 fig

Improving Vehicular ad hoc Network Protocols to Support Safety Applications in Realistic Scenarios

La convergencia de las telecomunicaciones, la informática, la tecnología inalámbrica y los sistemas de transporte, va a facilitar que nuestras carreteras y autopistas nos sirvan tanto como plataforma de transporte, como de comunicaciones. Estos cambios van a revolucionar completamente cómo y cuándo vamos a acceder a determinados servicios, comunicarnos, viajar, entretenernos, y navegar, en un futuro muy cercano. Las redes vehiculares ad hoc (vehicular ad hoc networks VANETs) son redes de comunicación inalámbricas que no requieren de ningún tipo de infraestructura, y que permiten la comunicación y conducción cooperativa entre los vehículos en la carretera. Los vehículos actúan como nodos de comunicación y transmisores, formando redes dinámicas junto a otros vehículos cercanos en entornos urbanos y autopistas. Las características especiales de las redes vehiculares favorecen el desarrollo de servicios y aplicaciones atractivas y desafiantes. En esta tesis nos centramos en las aplicaciones relacionadas con la seguridad. Específicamente, desarrollamos y evaluamos un novedoso protocol que mejora la seguridad en las carreteras. Nuestra propuesta combina el uso de información de la localización de los vehículos y las características del mapa del escenario, para mejorar la diseminación de los mensajes de alerta. En las aplicaciones de seguridad para redes vehiculares, nuestra propuesta permite reducir el problema de las tormentas de difusión, mientras que se mantiene una alta efectividad en la diseminación de los mensajes hacia los vehículos cercanos. Debido a que desplegar y evaluar redes VANET supone un gran coste y una tarea dura, la metodología basada en la simulación se muestra como una metodología alternativa a la implementación real. A diferencia de otros trabajos previos, con el fin de evaluar nuestra propuesta en un entorno realista, en nuestras simulaciones tenemos muy en cuenta tanto la movilidad de los vehículos, como la transmisión de radio en entornos urbanos, especialmente cuando los edificios interfieren en la propagación de la señal de radio. Con este propósito, desarrollamos herramientas para la simulación de VANETs más precisas y realistas, mejorando tanto la modelización de la propagación de radio, como la movilidad de los vehículos, obteniendo una solución que permite integrar mapas reales en el entorno de simulación. Finalmente, evaluamos las prestaciones de nuestro protocolo propuesto haciendo uso de nuestra plataforma de simulación mejorada, evidenciando la importancia del uso de un entorno de simulación adecuado para conseguir resultados más realistas y poder obtener conclusiones más significativas.Martínez Domínguez, FJ. (2010). Improving Vehicular ad hoc Network Protocols to Support Safety Applications in Realistic Scenarios [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9195Palanci

Contribution to design a communication framework for vehicular ad hoc networks in urban scenarios

The constant mobility of people, the growing need to be always connected, the large number of vehicles that nowadays can be found in the roads and the advances in technology make Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) be a major area of research. Vehicular Ad hoc Networks are a special type of wireless Mobile Ad hoc Networks (MANETs), which allow a group of mobile nodes configure a temporary network and maintain it without the need of a fixed infrastructure. A vehicular network presents some specific characteristics, as the very high speed of nodes. Due to this high speed the topology changes are frequent and the communication links may last only a few seconds. Smart cities are now a reality and have a direct relationship with vehicular networks. With the help of existing infrastructure such as traffic lights, we propose a scheme to update and analyse traffic density and a warning system to spread alert messages. With this, traffic lights assist vehicular networks to take proper decisions. This would ensure less congested streets. It would also be possible that the routing protocol forwards data packets to vehicles on streets with enough neighbours to increase the possibility of delivering the packets to destination. Sharing updated, reliable and real-time information, about traffic conditions, weather or security alerts, increases the need of algorithms for the dissemination of information that take into account the main beneffits and constraints of these networks. For all this, routing protocols for vehicular networks have the difficult task to select and establish transmission links to send the data packets from source to destination through multiple nodes using intermediate vehicles efficiently. The main objective of this thesis is to provide improvements in the communication framework for vehicular networks to improve decisions to select next hops in the moment to send information, in this way improving the exchange of information to provide suitable communication to minimize accidents, reduce congestion, optimize resources for emergencies, etc. Also, we include intelligence to vehicles at the moment to take routing decisions. Making them map-aware, being conscious of the presence of buildings and other obstacles in urban environments. Furthermore, our proposal considers the decision to store packets for a maximum time until finding other neighbouring nodes to forward the packets before discarding them. For this, we propose a protocol that considers multiple metrics that we call MMMR (A Multimetric, Map-Aware Routing Protocol ). MMMR is a protocol based on geographical knowledge of the environment and vehicle location. The metrics considered are the distance, the density of vehicles in transmission range, the available bandwidth and the future trajectory of the neighbouring nodes. This allows us to have a complete view of the vehicular scenario to anticipate the driver about possible changes that may occur. Thus, a node can select a node among all its neighbours, which is the best option to increase the likelihood of successful packet delivery, minimizing time and offering a level of quality and service. In the same way, being aware of the increase of information in wireless environments, we analyse the possibility of offering anonymity services. We include a mechanism of anonymity in routing protocols based on the Crowd algorithm, which uses the idea of hiding the original source of a packet. This allowed us to add some level of anonymity on VANET routing protocols. The analytical modeling of the available bandwidth between nodes in a VANET, the use of city infrastructure in a smart way, the forwarding selection in data routing byvehicles and the provision of anonymity in communications, are issues that have been addressed in this PhD thesis. In our research work we provide contributions to improve the communication framework for Vehicular Ad hoc Networks obtaining benefits toenhance the everyday of the population.La movilidad constante de las personas y la creciente necesidad de estar conectados en todo momento ha hecho de las redes vehiculares un área cuyo interés ha ido en aumento. La gran cantidad de vehículos que hay en la actualidad, y los avances tecnológicos han hecho de las redes vehiculares (VANETS, Vehicular Ad hoc Networks) un gran campo de investigación. Las redes vehiculares son un tipo especial de redes móviles ad hoc inalámbricas, las cuales, al igual que las redes MANET (Mobile Ad hoc Networks), permiten a un grupo de nodos móviles tanto configurar como mantener una red temporal por si mismos sin la necesidad de una infraestructura fija. Las redes vehiculares presentan algunas características muy representativas, por ejemplo, la alta velocidad que pueden alcanzar los nodos, en este caso vehículos. Debido a esta alta velocidad la topología cambia frecuentemente y la duración de los enlaces de comunicación puede ser de unos pocos segundos. Estas redes tienen una amplia área de aplicación, pudiendo tener comunicación entre los mismos nodos (V2V) o entre los vehículos y una infraestructura fija (V2I). Uno de los principales desafíos existentes en las VANET es la seguridad vial donde el gobierno y fabricantes de automóviles han centrado principalmente sus esfuerzos. Gracias a la rápida evolución de las tecnologías de comunicación inalámbrica los investigadores han logrado introducir las redes vehiculares dentro de las comunicaciones diarias permitiendo una amplia variedad de servicios para ofrecer. Las ciudades inteligentes son ahora una realidad y tienen una relación directa con las redes vehiculares. Con la ayuda de la infraestructura existente, como semáforos, se propone un sistema de análisis de densidad de tráfico y mensajes de alerta. Con esto, los semáforos ayudan a la red vehicular en la toma de decisiones. Así se logrará disponer de calles menos congestionadas para hacer una circulación más fluida (lo cual disminuye la contaminación). Además, sería posible que el protocolo de encaminamiento de datos elija vehículos en calles con suficientes vecinos para incrementar la posibilidad de entregar los paquetes al destino (minimizando pérdidas de información). El compartir información actualizada, confiable y en tiempo real sobre el estado del tráfico, clima o alertas de seguridad, aumenta la necesidad de algoritmos de difusión de la información que consideren los principales beneficios y restricciones de estas redes. Así mismo, considerar servicios críticos que necesiten un nivel de calidad y servicio es otro desafío importante. Por todo esto, un protocolo de encaminamiento para este tipo de redes tiene la difícil tarea de seleccionar y establecer enlaces de transmisión para enviar los datos desde el origen hacia el destino vía múltiples nodos utilizando vehículos intermedios de una manera eficiente. El principal objetivo de esta tesis es ofrecer mejoras en los sistemas de comunicación vehicular que mejoren la toma de decisiones en el momento de realizar el envío de la información, con lo cual se mejora el intercambio de información para poder ofrecer comunicación oportuna que minimice accidentes, reduzca atascos, optimice los recursos destinados a emergencias, etc. Así mismo, incluimos más inteligencia a los coches en el momento de tomar decisiones de encaminamiento de paquetes. Haciéndolos conscientes de la presencia de edificios y otros obstáculos en los entornos urbanos. Así como tomar la decisión de guardar paquetes durante un tiempo máximo de modo que se encuentre otros nodos vecinos para encaminar paquetes de información antes de descartarlo. Para esto, proponemos un protocolo basado en múltiples métricas (MMMR, A Multimetric, Map-aware Routing Protocol ) que es un protocolo geográfio basado en el conocimiento del entorno y localización de los vehículos. Las métricas consideradas son la distancia, la densidad de vehículos en el área de transmisión, el ancho de banda disponible y la trayectoria futura de los nodos vecinos. Esto nos permite tener una visión completa del escenario vehicular y anticiparnos a los posibles cambios que puedan suceder. Así, un nodo podrá seleccionar aquel nodo entre todos sus vecinos posibles que sea la mejor opción para incrementar la posibilidad de entrega exitosa de paquetes, minimizando tiempos y ofreciendo un cierto nivel de calidad y servicio. De la misma manera, conscientes del incremento de información que circula por medios inalámbricos, se analizó la posibilidad de servicios de anonimato. Incluimos pues un mecanismo de anonimato en protocolos de encaminamiento basado en el algoritmo Crowd, que se basa en la idea de ocultar la fuente original de un paquete. Esto nos permitió añadir cierto nivel de anonimato que pueden ofrecer los protocolos de encaminamiento. El modelado analítico del ancho de banda disponible entre nodos de una VANET, el uso de la infraestructura de la ciudad de una manera inteligente, la adecuada toma de decisiones de encaminamiento de datos por parte de los vehículos y la disposición de anonimato en las comunicaciones, son problemas que han sido abordados en este trabajo de tesis doctoral que ofrece contribuciones a la mejora de las comunicaciones en redes vehiculares en entornos urbanos aportando beneficios en el desarrollo de la vida diaria de la población

Intelligent MANET optimisation system

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.In the literature, various Mobile Ad hoc NETwork (MANET) routing protocols proposed. Each performs the best under specific context conditions, for example under high mobility or less volatile topologies. In existing MANET, the degradation in the routing protocol performance is always associated with changes in the network context. To date, no MANET routing protocol is able to produce optimal performance under all possible conditions. The core aim of this thesis is to solve the routing problem in mobile Ad hoc networks by introducing an optimum system that is in charge of the selection of the running routing protocol at all times, the system proposed in this thesis aims to address the degradation mentioned above. This optimisation system is a novel approach that can cope with the network performance’s degradation problem by switching to other routing protocol. The optimisation system proposed for MANET in this thesis adaptively selects the best routing protocol using an Artificial Intelligence mechanism according to the network context. In this thesis, MANET modelling helps in understanding the network performance through different contexts, as well as the models’ support to the optimisation system. Therefore, one of the main contributions of this thesis is the utilisation and comparison of various modelling techniques to create representative MANET performance models. Moreover, the proposed system uses an optimisation method to select the optimal communication routing protocol for the network context. Therefore, to build the proposed system, different optimisation techniques were utilised and compared to identify the best optimisation technique for the MANET intelligent system, which is also an important contribution of this thesis. The parameters selected to describe the network context were the network size and average mobility. The proposed system then functions by varying the routing mechanism with the time to keep the network performance at the best level. The selected protocol has been shown to produce a combination of: higher throughput, lower delay, fewer retransmission attempts, less data drop, and lower load, and was thus chosen on this basis. Validation test results indicate that the identified protocol can achieve both a better network performance quality than other routing protocols and a minimum cost function of 4.4%. The Ad hoc On Demand Distance Vector (AODV) protocol comes in second with a cost minimisation function of 27.5%, and the Optimised Link State Routing (OLSR) algorithm comes in third with a cost minimisation function of 29.8%. Finally, The Dynamic Source Routing (DSR) algorithm comes in last with a cost minimisation function of 38.3%

Improving the Routing Layer of Ad Hoc Networks Through Prediction Techniques

Cada dia és més evident el paper clau que juguen la informàtica/computació mòbil i les tecnologies sense fils a les nostres activitats diàries. Estar sempre connectat, en qualsevol moment i lloc, és actualment més una necessitat que un luxe. Els escenaris de computació ubics creats en base a aquests avenços tecnològics, permeten a les persones proporcionar i consumir informació compartida. En aquests escenaris, les xarxes que donen suport a aquestes comunicacions són típicament sense fils i ad hoc. Les característiques dinàmiques i canviants de les xarxes ad hoc, fan que el treball realitzat per la capa d'enrutament tingui un gran impacte en el rendiment d'aquestes xarxes. És molt important que la capa d'enrutament reaccioni ràpidament als canvis que es produeixen, i fins i tot s'avanci als que es produiran en un futur proper, mitjançant l'aplicació de tècniques de predicció. Aquesta tesi investiga si les tècniques de predicció poden millorar la capa d'enrutament de les xarxes ad hoc. Com a primer pas en aquesta direcció, explorem la potencialitat d'una estratègia de Predictor-Basat-en-Història (HBP) per predir la Informació de Control Topològic (TCI) generada pels protocols d'enrutament. Demostrem que hi ha una gran oportunitat per predir TCI, i aquesta predicció pot centrar-se en un petit subconjunt de missatges. En base a les nostres troballes, implementem el predictor OLSR-HBP i l'avaluem respecte al protocol Optimized Link State Routing (OLSR). OLSR-HBP aconsegueix disminucions importants de TCI (sobrecàrrega de senyalització), sense afectar el funcionament de la xarxa i necessita una quantitat de recursos petita i assequible. Finalment, en referència a l'impacte de la predicció en les dades d'enrutament tant de la informació de Qualitat d'Enllaç como de Ruta (o Extrem-a-Extrem), demostrem que l'Anàlisi de Sèries Temporals és un enfocament prometedor per predir amb precisió, tant la Qualitat d'Enllaç como la Qualitat d'Extrem a Extrem en Xarxes Comunitàries.Cada día es más evidente el papel clave que juegan la informática/computación móvil y las tecnologías inalámbricas en nuestras actividades diarias. Estar siempre conectado, en cualquier momento y lugar, es actualmente más una necesidad que un lujo. Los escenarios de computación ubicuos creados en base a estos avances tecnológicos, permiten a las personas proporcionar y consumir información compartida. En estos escenarios, las redes que dan soporte a estas comunicaciones son típicamente inalámbricas y ad hoc. Las características dinámicas y cambiantes de las redes ad hoc, hacen que el trabajo realizado por la capa de enrutamiento tenga un gran impacto en el rendimiento de estas redes. Es muy importante que la capa de enrutamiento reaccione rápidamente a los cambios que se producen, e incluso se adelante a los que sucederán en un futuro cercano, mediante la aplicación de técnicas de predicción. Esta tesis investiga si las técnicas de predicción pueden mejorar la capa de enrutamiento de las redes ad hoc. Como primer paso en esta dirección, exploramos la potencialidad de una estrategia de Predictor-Basado-en-Historia (HBP) para predecir la Información de Control Topológico (TCI) generada por los protocolos de enrutamiento. Demostramos que hay una gran oportunidad para predecir TCI, y esta predicción puede centrarse en un pequeño subconjunto de mensajes. En base a nuestros hallazgos, implementamos el predictor OLSR-HBP y lo evaluamos con respecto al protocolo Optimized Link State Routing (OLSR). OLSR-HBP consigue disminuciones importantes de TCI (sobrecarga de señalización), sin afectar al funcionamiento de la red, y necesita una cantidad de recursos pequeña y asequible. Finalmente, en referencia al impacto de la predicción en los datos de enrutamiento tanto de la información de Calidad de Enlace como de Ruta (o Extremo-a-Extremo), demostramos que el Análisis de Series Temporales es un enfoque prometedor para predecir con precisión, tanto la Calidad de Enlace como la Calidad de Extremo a Extremo en Redes Comunitarias.Everyday becomes more evident the key role that mobile computing and wireless technologies play in our daily activities. Being always connected, anytime, and anywhere is today more a necessity than a luxury. The ubiquitous computing scenarios created based on these technology advances allow people to provide and consume shared information. In these scenarios, the supporting communication networks are typically wireless and ad hoc. The dynamic and changing characteristics of the ad hoc networks, makes the work done by the routing layer to have a high impact on the performance of these networks. It is very important for the routing layer to quickly react to changes that happen, and even be advanced to what will happen in the near future, by applying prediction techniques. This thesis investigates whether prediction techniques can improve the routing layer of ad hoc networks. As a first step in this direction, in this thesis we explored the potentiality of a History-Based Predictor (HBP) strategy to predict the Topology Control Information (TCI) generated by routing protocols. We demonstrated that there is a high opportunity for predicting theTCI, and this prediction can be just focused on a small subset of messages. Based on our findings we implemented the OLSR-HBP predictor and evaluated it with regard to the Optimized Link State Routing (OLSR) protocol. OLSR History-Based Predictor (OLSR-HBP) achieved important decreases of TCI (signaling overhead), without disturbing the network operation, and requiring a small and affordable amount of resources. Finally, regarding the impact of Prediction on the routing data for both Link and Path (or End-to-End) Quality information, we demonstrated that Time-series analysis is a promising approach to accurately predict both Link and End-to-End Quality in Community Networks