National audienceLe choix d'un modèle de canal efficace pour la simulation des VANETs (Vehicular Ad-hoc NETworks) est difficile. Avec un modèle de canal purement déterministe les simulations sont réalistes mais prennent un temps très long, voire prohibitif. Dans le cas d'un modèle purement statistique, les simulations sont rapides mais le réalisme obtenu est limité. Dans ce papier nous proposons UM-CRT, un modèle de canal semi- déterministe basé sur un simulateur 3D déterministe de canal et sur le modèle statistique géométrique de canal SCME-UM (Spatial Channel Model Extended - Urban Micro). Nous avons intégré ce modèle dans le simulateur de réseaux NS-2 et montré qu'il fournit des résultats proches de ceux du modèle déterministe en un temps très nettement réduit

Boeglen, Hervé

Hilt, Benoit

Ledy, Jonathan

Poussard, Anne-Marie

Vauzelle, Rodolphe

HAL-UNILIM

UM-CRT : Un mode`le de canal semi-de´terministe pourles VANETsJonathan Ledy, Herve´ Boeglen, Anne-Marie Poussard, Benoit Hilt, RodolpheVauzelleTo cite this version:Jonathan Ledy, Herve´ Boeglen, Anne-Marie Poussard, Benoit Hilt, Rodolphe Vauzelle. UM-CRT : Un mode`le de canal semi-de´terministe pour les VANETs. 17e Journe´es NationalesMicro-ondes, May 2011, Brest, France. pp.4E-14, 2011. <hal-00658995>HAL Id: hal-00658995https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00658995Submitted on 13 Jan 2012HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestine´e au de´poˆt et a` la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publie´s ou non,e´manant des e´tablissements d’enseignement et derecherche franc¸ais ou e´trangers, des laboratoirespublics ou prive´s.Copyright17èmes Journées Nationales Microondes18-19-20 Mai 2011 - BRESTUM­CRT : Un modèle de canal semi­déterministe pour les VANETsJonathan Ledy1, Hervé Boeglen2, Anne-Marie Poussard1, Benoît Hilt2, Rodolphe Vauzelle11Université de Poitiers, Laboratoire XLIM-SIC, Bvd Marie et Pierre Curie, 86962 Futuroscope Chasseneuil2Université de Haute-Alsace, Laboratoire MIPS/GRTC, 12 rue des Frères Lumière 68093 Mulhouse Cedexledy@sic.univ-poitiers.fr : correspondant principalRésuméLe  choix  d'un  modèle  de  canal efficace  pour  la simulation des  VANETs  (Vehicular Ad-hoc NETworks)  est  difficile.  Avec  un  modèle  de  canal  purement  déterministe les simulations sont réalistes mais prennent  un temps  très  long,  voire  prohibitif.  Dans le  cas  d'un  modèle purement statistique, les simulations sont rapides  mais le réalisme obtenu est limité. Dans ce papier nous proposons  UM-CRT,  un  modèle  de  canal  semi-déterministe basé sur un simulateur 3D déterministe de canal et sur le modèle statistique géométrique de canal  SCME–UM (Spatial Channel Model Extended – Urban Micro). Nous avons intégré ce modèle dans le simulateur  de  réseaux  NS-2  et  montré  qu'il  fournit  des  résultats  proches de ceux du modèle déterministe en un temps très  nettement réduit.1. IntroductionLes  VANETs  (Vehicular  Ad-hoc  NETworks) constituent  un  domaine  de  recherche  très  prometteur aussi bien pour la communauté scientifique que pour les constructeurs  automobiles  et  les  opérateurs  des télécommunications.  En  effet,  les  systèmes  de communications  inter-véhicules  peuvent  être  utilisés pour mettre en place différents types d’applications pour améliorer  la  sécurité  ou  à  visées  commerciales. Cependant, de nombreux problèmes liés en particulier à la mobilité restent à régler, et la mise en place in situ de réseaux  expérimentaux  demande  des  investissements extrêmement  importants.  L'étude  par  simulation  reste donc incontournable.Afin  de  pouvoir  simuler  des  réseaux  VANETs efficacement  et  évaluer  leurs  performances  dans  des conditions réalistes, il faut un simulateur réseau capable de  prendre  en  charge  la  mobilité  associée  à  une modélisation  réaliste  de  la  couche  physique,  et  en particulier du canal de transmission, et ceci en temps de calcul acceptable. A notre connaissance, seules quelques recherches étudient l'effet du modèle de propagation et montrent  la  nécessité  d'un  modèle  réaliste  pour  les simulations VANETs [1][2].Pour répondre à ce besoin nous proposons UM-CRT, un  modèle  de  canal  semi-déterministe.  Celui-ci  se compose du modèle  statistique Spatial  Channel  Model Extended en milieu urbain UrbanMicro [3] initialement proposé  pour  la  technologie  B3G (Beyond 3G),  et  du modèle de propagation déterministe, basé sur le concept de rayons, développé par le laboratoire XLIM-SIC : CRT (Communication Ray Tracer) [4]. UM-CRT associé à la prise en compte complète des normes IEEE. 802.11n/p, conduit   à  des  modélisations  réalistes  de  la  couche physique (PHY) de réseaux VANETS qui sont intégrées au simulateur de réseau NS-2 (Network Simulator 2) [5]. Le  reste  de  ce  papier  est  organisé  comme suit.  La section 2 présente le modèle SCME-UM et la section 3 le simulateur  CRT. Dans la section 4, nous présentons la méthode  associée  au  modèle  semi-déterministe  UM-CRT. La section 5 est dédiée à l'évaluation du modèle dans  un  contexte  de  réseaux  VANETs.  Finalement,  la section 6 conclut ce papier et évoque les travaux futurs.2. Modèle statistique de canalLe  modèle  de  canal  statistique  SCME  est  une évolution du modèle Spatial Channel Model (SCM) de 3GPP.  Il  a  été  développé  dans  le  cadre  du  projet Européen WINNER [6] pour la simulation de systèmes B3G. Le modèle SCM a été conçu pour la simulation de systèmes à la fréquence 2 GHz et pour une largeur de bande  de  transmission  de  5  MHz  maximum.  SCME permet  quant  à  lui  de  simuler  des  systèmes  aux fréquences de 2 et 5 GHz et ceci jusqu’à une largeur de bande de transmission de 100 MHz [3]. SCM et SCME sont des modèles dits  géométriques dans lesquels les éléments dispersifs de l'environnement sont placés de manière stochastique. Le modèle SCME considère  N  clusters  d’éléments  dispersifs.  Chaque cluster correspond à un trajet résolvable. A l’intérieur de chaque trajet, il y a M sous-trajets non résolvables.SCME est un modèle nativement MIMO. Ainsi, pour un réseau d’antennes de station de base (BS) composé de NT éléments et un réseau d’antennes  mobiles (MS) de NR éléments, les coefficients de canal des N composants multitrajets  sont  donnés  par  une  matrice  d’amplitudes complexes  de  dimension  NT x  NR  obtenue  par   la méthode de la somme de sinusoïdes [7]. Les auteurs de la référence [3] mettent à disposition de la communauté une 17èmes Journées Nationales Microondes, 18­19­20 Mai 2011 ­ Brest17èmes Journées Nationales Microondes18-19-20 Mai 2011 - BRESTimplémentation Matlab du modèle SCME [8] que nous avons utilisée dans nos simulations.SCME   permet   de   simuler   des   réponses impulsionnelles   dans   trois   types   d’environnements   : Urban Macrocell  (Macrocellule Urbaine;  distance entre mobile et station de base de 3 km maximum), Suburban Macrocell   (Macrocellule   Suburbaine;   distance   entre mobile et station de base de 3 km maximum) et Urban Microcell  (Microcellule Urbaine;  distance entre mobile et station de base de 1 km maximum). Dans le contexte des   VANETs,   du   fait   des  distances  inter­véhicules généralement inférieures au kilomètre, nous avons choisi l’environnement Urban Microcell (UM).3. Simulateur déterministe de canal et de couche PHYCRT est  un simulateur  de propagation déterministe [4]  développé  à  l’Université  de  Poitiers  par  le département SIC de XLIM. Il permet de modéliser tous les  phénomènes  de  propagation  d'une  onde électromagnétique dans des environnements complexes. CRT se base sur une technique de tracé de rayon 3D pour la recherche des trajets entre deux points dans le réseau. Ainsi pour une liaison émetteur-récepteur choisie, il peut déterminer l’ensemble des trajets existants en termes de retard,  d'atténuation,  de  phase  et  de  polarisation.  Ce simulateur, validé expérimentalement [9], permet d'avoir une approche réaliste du phénomène de multitrajets. Grâce à cela, CRT contribue à modéliser à la fois la propagation des ondes dans l'environnement et les pertes de paquets induites par un canal radio mobile. En effet, associé à la modélisation des normes 802.11a et 802.11n, l’ensemble  permet  de  calculer  et  d'associer  à  chaque position émetteur-récepteur  un  Taux  d'Erreur  Binaire (TEB), et de ce fait contribue à la caractérisation de la qualité  de  la  transmission  pour  des  systèmes  SISO et MIMO.  Une  telle  couche  physique  reposant  sur  CRT peut alors être intégrée à une plateforme de simulation réseaux  telle  que  NS-2  afin  de  prendre  en  compte  la qualité  du  lien  radio  dans  les  couches  supérieures  du modèle OSI. Soulignons que l'effet Doppler, qui dépend de la vitesse des nœuds, peut aussi être pris en compte dans les calculs.L'inconvénient  de  cette  couche  physique  réaliste vient du temps de simulation qu’elle induit. Dans le cas de simulations ayant une forte mobilité ou avec un grand nombre  de  nœuds  (i.e  dans  le  cas  des  VANETs),  le temps de calcul est prohibitif. En effet, comme un TEB est  associé  à  chaque  couple  émetteur-récepteur  en fonction de sa  position,  les calculs de modélisation du canal  doivent  être  refaits  à  chaque  modification topologique du réseau. Il semble donc évident que, dans le cas des VANETs, un tel modèle ne peut être utilisé pour des grandes séries de simulations.Cela nous a amené à envisager l'alternative réduisant significativement le temps de calcul que nous présentons dans le paragraphe suivant.4. Modèle semi-déterministe de canal et de couche PHYLes  modélisations  purement  déterministes  ou statistiques présentent chacun des avantages, les premiers en  réalisme  et  les  seconds  en  temps  de  calcul.  Mais aucune  de  ces  approches  ne  permet  de  simuler efficacement  les  conditions  de  transmission  pour  les VANETs où ces deux propriétés sont nécessaires. C'est pourquoi  nous  proposons  le  modèle  semi-déterministe UM-CRT  qui  associe  la  prise  en  compte  de l'environnement de propagation à un modèle statistique paramétrable  permettant  des  simulations  fiables  et rapides, dans le cadre d’une intégration dans NS-2.UM-CRT est le résultat de la combinaison des deux modèles dont le principe est décrit sur la figure 1.Figure 1.   Le modèle UM­CRTCe   modèle   fonctionne   en   deux   étapes.   UM­CRT détermine   tout   d'abord   à   partir   de   la   réponse impulsionnelle   calculée   avec   CRT   (déterministe)   une situation LOS (Line Of Sight) ou NLOS (Non Line Of Sight),   qui   est   le   seul   critère   que   nous   prendrons   en compte dans cet  article.  Toutefois,  soulignons que des travaux en cours exploitent d’autres informations issues de la caractérisation du canal modélisé  par CRT. UM­CRT   utilise   ensuite   ce   critère   associé   à   la  distance émetteur­récepteur   pour   choisir   une   réponse impulsionnelle SCME (statistique) pré­calculée.Sur cette  base,   il  devient  alors possible de calculer rapidement   le  Taux  d'Erreur  Binaire   selon   une   norme IEEE 802.11 à  partir  d'une  distance  et  non plus d'une position comme dans le cas déterministe. En effet, si on considère   une   zone   de   stationnarité   autour   de   chaque nœud, il y a un grand nombre de positions possibles pour chaque   véhicule   dans   un   scénario   VANET   mais   un nombre plus limité de distances possibles entre eux. Le 17èmes Journées Nationales Microondes, 18­19­20 Mai 2011 ­ Brest17èmes Journées Nationales Microondes18-19-20 Mai 2011 - BRESTnombre   de   valeurs   de   TEB   à   calculer   devient   donc nettement plus faible.Dès lors, le simulateur de réseau dispose de tous les éléments pour décrire une transmission réaliste. Selon la distance émetteur­récepteur et le critère LOS­NLOS, le simulateur NS­2 choisit un TEB pré­calculé à partir de la réponse impulsionnelle de SCME­UM.5. RésultatsPour  juger  de  la  validité  de  notre  modèle,  nous l'avons comparé au modèle purement déterministe CRT dans le cas d'un environnement de simulation urbain : le centre  ville  de Munich (figure 2).  CRT sera considéré comme le modèle de référence. Figure  2.      Un   exemple  de   simulation  avec   120 véhicules dans le centre ville de Munich.Nous  avons  fait  varier  le  nombre  de  véhicules,  le nombre de communications simultanées et la vitesse des véhicules  de  manière  à  avoir  plusieurs  cas  de  figures représentatifs  pour  comparer  UM-CRT à  CRT.  Il  faut cependant souligner que l'analyse des résultats présentés ici permet de dégager des tendances, mais ne permet pas de définir des résultats statistiquement significatifs.Une  première  constatation  concerne  le  temps  de simulation. Avec CRT, chaque simulation VANET prend environ 3 jours. Dans le cas d'UM-CRT, la phase de pré-traitement  reste  longue,  mais  elle  n'est  à  faire  qu'une seule  fois.  Lorsque  les  réponses  impulsionnelles  sont calculées,  le  temps  d'une  simulation  n'excède  pas  5 minutes.Figure   3.       Taux   de   paquets   reçu   (A)   et   nombre moyen de sauts (B) dans le cas SISODans une situation SISO, la figure 3 montre que pour des simulations avec des vitesses nulles, le modèle UM-CRT n'est pas fidèle à la réalité. Cela s’explique par le fait  que  la  composante  statistique  de  ce  modèle  n’est correcte  que  pour  une  certaine  diversité  des  liaisons radios qui n’existe qu’en cas de mobilité. En revanche, dès  que  la  vitesse  augmente  le  modèle  devient performant.Les résultats de la figure 3 montrent aussi :− l'influence de la vitesse sur le taux de paquets reçus  dans  les  VANETs  :  plus  la  vitesse augmente, plus le taux de paquets reçus décroit.− l'influence de la vitesse sur le nombre de sauts dans les  VANETs :  plus  la  vitesse augmente, plus le canal se détériore et plus il faut faire de sauts pour pouvoir communiquer.17èmes Journées Nationales Microondes, 18­19­20 Mai 2011 ­ Brest0 ms 4 ms 8 ms01234(B)Vitesse0 ms 4 ms 8 ms0%20%40%60%80%(A)CRT UM-CRTVitesse0 ms 4 ms 8 ms0%50%100%(A)CRT UM-CRTVitesseTaux de paque ts reçuTaux de paque ts reçuNombre moye n de sauts17èmes Journées Nationales Microondes18-19-20 Mai 2011 - BRESTFigure   4.       Taux   de   paquets   reçu   (A)   et   nombre moyen de sauts (B) dans le cas MIMODans une situation MIMO, la figure 4 confirme les tendances observés dans le cas SISO, à savoir que plus la vitesse  est  importante,  plus  les  résultats  entre  CRT et UM-CRT  coïncident.  De  plus,  les  différents  taux  de paquets reçus de la figure 4 sont tous meilleurs que ceux de  la  figure  3  et  on  voit  que  le  nombre  de  sauts n'augmente pas avec la vitesse dans le cas MIMO, ce qui démontre  une  robustesse  accrue  du  canal  MIMO  par rapport au canal SISO.De  ces  résultats,  on  peut  conclure  que  pour  des simulations  avec  des  vitesses  faibles,  le  modèle  UM-CRT n'est  pas fidèle à la  réalité,  mais qu'en revanche, plus la vitesse augmente plus le modèle devient précis et se rapproche de CRT.6. ConclusionDans  ce  papier,  nous  avons  présenté  UM-CRT, un modèle  de  canal  semi-déterministe  pour  les  VANETs basé  sur  les  modèles  SCME-UM et  CRT associé  à  la prise en compte d’une norme WiFi. Cet ensemble a été incorporé dans le simulateur de réseau NS-2. Ce modèle comporte  une  phase  de  pré-traitement  qui  reste  assez longue mais mais qui n’est réalisée qu’une seule fois et sans  réelle  contrainte de temps. Ensuite,  il  permet des simulations très rapides de réseau.La tendance qui se dégage de nos résultats  montre que le modèle UM-CRT permet de simuler ce type de réseau  de  manière  rapide  et  réaliste.  L’intérêt  de  la technique MIMO est aussi démontré.Nous travaillons actuellement à l'amélioration d'UM-CRT  notamment  pour  réduire  le  temps  de  calcul  au niveau de la phase de pré-traitement. Cette optimisation sera  complétée  par  l'incorporation  d'autres  critères  à partir des informations de la réponse impulsionnelle de CRT, tels que l'étalement des retards en valeur efficace ou la capacité.Ce   travail   s’inscrit   partiellement   dans   le   cadre   du projet   MOCAMIMODYN,   soutenu   par   l'Agence Nationale de la Recherche.7. Bibliographie[1] Francisco J.  Martinez,  Chai-Keong Toh, Juan-Carlos  Cano,  Carlos  T.  Calafate,  Pietro  Manzoni, “Realistic  Radio  Propagation  Models  (RPMs)  for VANET  Simulations”,  IEEE  Wireless Communications  and Networking Conference 2009, Mar. 2009.[2] A.Mahajan,  N.Potnis,  K.Gopalan,  A.Wang, “Modeling  vanet  deployment  in  urban  settings”, International  Workshop  on  Modeling  Analysis  and Simulation  of  Wireless  and  Mobile  Systems  2007, Oct. 2007.[3] D.  S.  Baum,  J.  Hansen,  J.  Salo,  “An  interim channel model for beyond-3G systems: extending the 3GPP spatial channel model (SCM)”, 2005 IEEE 61st Vehicular  Technology  Conference,  VTC  2005-Spring, pp. 3132-3136 Vol. 5.[4] Delahaye  R.,  Poussard  A.-M.,  Pousset  Y., Vauzelle R, “Propagation Models and Physical Layer Quality  Criteria  Influence  on  Ad  hoc  Networks Routing”, 7th ITST, June 2007[5] http://www.isi.edu/nsnam/ns/  [6] http://www.ist-winner.org/  [7] M. F. Pop, and N. C. Beaulieu, “Limitations of sum-of-sinusoids  fading  channel  simulators”,  IEEE Trans. Commun., vol. 49, no. 4, Apr. 2001, pp. 699–708.[8] http://radio.tkk.fi/en/research/rf_applications_in  _mobile_communication/radio_channel/scme-2006-08-30.zip[9] F.  Escarieu  ,  V.  Degardin,  L.  Aveneau,  R. Vauzelle,  Y.  Pousset,  M.  Lienard,  P.  Degauque : « 3D  modelling  of  the  propagation  in  an  indoor  environment : a  theoretical  and  experimental  approach»,  pp  217-220,  ECWT’2001,  Sept  2001, London, UK.17èmes Journées Nationales Microondes, 18­19­20 Mai 2011 ­ Brest0 ms 4 ms 8 ms00,511,522,5(B)VitesseNombre moye n de sauts

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