Understanding urban human mobility is crucial for various mobile and network applications. This thesis addresses two key challenges presented by mobile applications, namely urban mobility modeling and its applications in Delay Tolerant Networks (DTNs).
First, we model urban human mobility with transportation mode information. Our research is based on two real-life GPS datasets containing approximately 20 and 10 million GPS samples. Previous research has suggested that the trajectories in human mobility have statistically similar features as Lévy Walks. We attempt to explain the Lévy Walks behavior by decomposing them into different classes according to the different transportation modes, such as Walk/Run, Bike, Train/ Subway or Car/Taxi/Bus. We show that human mobility can be modelled as a mixture of different transportation modes, and that these single movement patterns can be approximated by a lognormal distribution rather than a power-law distribution. Then, we demonstrate that the mixture of the decomposed lognormal flight distributions associated with each modality is a power-law distribution, providing an explanation for the emergence of Lévy Walks patterns that characterize human mobility patterns.
Second, we find that urban human mobility exhibits strong spatial and temporal patterns. We leverage such human mobility patterns to derive an optimal routing algorithm that minimizes the hop count while maximizing the number of needed nodes in DTNs. We propose a solution framework, called Ameba, for timely data delivery in DTNs. Simulation results with experimental traces indicate that Ameba achieves a comparable delivery ratio to a Flooding-based algorithm, but with much lower overhead.
Third, we infer the functions of the sub-areas in three cities by analyzing urban mobility patterns. The analysis is based on three large taxi GPS datasets in Rome, San Francisco and Beijing containing 21, 11 and 17 million GPS points, respectively. We categorize the city regions into four categories, workplaces, entertainment places, residential places and other places. We show that the identification of these functional sub-areas can be utilized to increase the efficiency of urban DTN applications.
The three topics pertaining to urban mobility examined in the thesis support the design and implementation of network applications for urban environments.Ihmisen liikkumisen ymmärtäminen on erittäin tärkeää monille mobiiliverkkojen sovelluksille. Tämä väitöskirja käsittelee mobiilikäyttäjien liikkuvuuden mallintamista ja sen soveltamista viiveitä sietävään tiedonvälitykseen urbaanissa ympäristössä.
Aloitamme mallintamalla mobiilikäyttäjien liikkuvuutta ottaen huomioon kulkumuodon. Tutkimuksemme perustuu kahteen laajaan GPS-data-aineistoon. Käytetyissä data-aineisto koostuu 10 ja 20 miljoonan havaintopisteen kulkuvälineet sisältävistä GPS-tiedoista. Aikaisemmat tutkimukset ovat ehdottaneet, että liikkuvuusmalleilla on samankaltaisia tilastollisia ominaisuuksia kuin Lévy-kävelyillä. Tutkimuksemme selittää Lévy-kävelyiden käyttäytymisen jakamalla ne erilaisiin kulkumuotoihin, kuten kävely/juoksu, polkupyöräily, juna/metro tai auto/taksi/bussi. Näytämme, että ihmisten liikkuvuus voidaan mallintaa eri kulkumuotojen yhdistelminä ja että yksittäiset liikkuvuusmallit voidaan arvioida logaritmisella normaalijakaumalla paremmin kuin potenssilakia noudattavalla jakaumalla. Lisäksi osoitamme, että yhdistelmä kävelyjen lavennetusta logaritmisesta normaalijakaumasta eri kulkumuotojen kanssa on potenssilakia noudattava jakauma, joka selittää ihmisten liikkuvuusmalleja luonnehtivien Lévy-kävelymallien esiintymisen.
Toiseksi osoitamme, että urbaanin ihmisen liikkuvuuteen kuuluu vahvoja aikaan ja paikkaan liittyviä malleja. Johdamme näistä ihmisten liikkuvuusmalleista optimaalisen reititysalgoritmin, joka minimoi tarvittavien hyppyjen määrän ja maksimoi tarvittavien solmujen määrän viiveitä sietävissä verkoissa. Esitämme ratkaisuksi arkkitehtuurikehyksen nimeltä Ameba, joka takaa oikea-aikaisen viestien välityksen viiveitä sietävissä verkoissa. Simulointitulosten perusteella Ameba saavuttaa tulvitukseen perustuvien algoritmien kanssa vertailukelpoisen viestien kuljetussuhteen, mutta pienemmällä resurssikustannuksella.
Kolmanneksi päättelemme maantieteellisten osa-alueiden funktiot analysoimalla kolmen kaupungin urbaaneja liikkumismalleja. Analyysi perustuu kolmeen laajaan taksien GPS-paikkatiedosta. GPS-data on kerätty Roomassa, San Franciscossa, ja Pekingissä ja koostuu 21, 11, ja 17 miljoonasta havaintopisteestä. Luokittelemme kaupunkien alueet neljään luokkaan: työpaikat, viihde-, asuin-, ja muut paikat. Näytämme, että näiden luokkien tunnistamista voidaan käyttää parantamaan viiveitä sietävien verkkojen sovellusten tehokkuutta.
Kaikki tässä väitöskirjassa käsitellyt mobiilikäyttäjien liikkuvuuden mallintamisen aihepiirit edesauttavat urbaanien ympäristöjen verkkojen sovellusten suunnittelua ja toteutusta
