Trace-basierte Analyse und spatio-temporale Modellierung menschlicher Bewegung unter Einbeziehung geographischer Restriktionen zur Leistungsbewertung drahtloser Kommunikationsnetze (TAMER)
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Modellierung menschlicher Bewegung ist von Interesse in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. In der Informatik ist sie u.a. aufgrund ihrer signifikanten Auswirkungen auf die Leistungsbewertung von drahtlosen Kommunikationsnetzen von Bedeutung. Daher wurde Forschung im Bereich der Bewegungsmodellierung bereits in erheblichem Umfang betrieben. Die immer weiter steigende Verbreitung von mobilen Geräten, wie z.B. Smartphones und Tablets, und die darin enthaltene Positionierungs- und Kommunikationstechnik ermöglichen mittlerweile die effektive Aufzeichnung menschlicher Trajektorien. Gegeben eine ausreichend große Basis dieser Trajektorien (auch Traces genannt), können diese zur Untersuchung fundamentaler Bewegungscharakteristika verwendet werden. In den letzten Jahren wurden dadurch bedeutende Fortschritte im Bereich der menschlichen Bewegungsmodelle erzielt. Das Ziel dieses Projekts war eine realistische validierte Modellierung für menschliche Bewegung basierend auf einer neuen Datenbasis. Der Anwendungsfokus lag dabei auf der Leistungsbewertung in drahtlosen Kommunikationsnetzen. Im Rahmen des Projekts wurden verschiedene umfangreiche Datenbasen menschlicher Bewegung betrachtet. Die dort verfügbaren Traces wurden aufbereitet und analysiert. Dabei wurden (erstmals) geographische Restriktionen (z.B. Straßenkarten wie OpenStreetMap) sowohl bei der Analyse charakteristischer Eigenschaften wie auch bei der Modellierung der Bewegung und der Signalausbreitung berücksichtigt. Im Projekt konnte gezeigt werden, dass die in aktuellen Modellen berücksichtigten Eigenschaften Selbstähnlichkeit und Periodizität sich auch in den betrachteten Datenbasen nachweisen lassen, wobei sowohl die Analyse dieser charakteristischer Eigenschaften, als auch die Modellierung in erheblichem Maße durch geographische Restriktionen beeinflusst werden. Abschließend wurden Empfehlungen formuliert, welche Details bei der Modellierung von Bewegung und Signalausbreitung in Abhängigkeit der zu evaluierenden Kommunikationstechnologie (insb. Reichweite) berücksichtigt werden sollten.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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„On Modeling and Impact of Geographic Restrictions for Human Mobility in Opportunistic Networks“. In: Proc. of the 23rd Int. Symposium on Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS ’15). Atlanta, GA, USA, 2015, S. 178–187
Matthias Schwamborn und Nils Aschenbruck
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„Towards an Extensive Map-oriented Trace Basis for Human Mobility Modeling“. In: Proc. of the 35th Int. Performance Computing and Communications Conference (IPCCC ’16). Las Vegas, NV, USA, 2016, S. 1–10
Matthias Schwamborn und Nils Aschenbruck
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„On modeling and impact of geographic restrictions for human mobility in opportunistic networks“. In: Elsevier Performance Evaluation 130 (2019), S. 17–31
Matthias Schwamborn und Nils Aschenbruck
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„Stationarity for the Small World in Motion Mobility Model“. In: Proceedings of the 22nd International ACM Conference on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems. 2019, 13–17
Nils Aschenbruck, Hanna Döring, Christian Heiden und Matthias Schwamborn
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„BonnMotion 4 – Taking Mobility Generation to the Next Level“. In: Proc. of the IEEE International Performance Computing and Communications Conference (IPCCC). 2020, S. 1–8
Alexander Bothe und Nils Aschenbruck
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„On the Impact of Geographic Restrictions on Contact Metrics in Opportunistic Networks“. In: Proc. of the IEEE LCN Symposium on Emerging Topics in Networking. 2020, S. 131–140
Alexander Tessmer, Thomas Hänel und Nils Aschenbruck
