[論文レビュー] MoMo: a group mobility model for future generation mobile wireless networks.

Luca De Nardis, Maria-Gabriella Di Benedetto|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2017

Mobile Ad Hoc Networks参考文献 28被引用数 6

ひとこと要約

MoMoは、記憶に基づく個別移動モデルと柔軟なグループ行動モデルを組み合わせた画期的なグループ移動モデルであり、個別から密接なグループに至るまでのノード移動を正確かつ柔軟にシミュレートできる。5G分散MIMOシナリオで評価された結果、プロトコルおよびリソース割り当て評価のための離散イベントシミュレータにおいて、優れた正確性、頑丈さ、柔軟性を示した。

ABSTRACT

Existing group mobility models were not designed to meet the requirements for accurate simulation of current and future short distance wireless networks scenarios, that need, in particular, accurate, up-to-date informa- tion on the position of each node in the network, combined with a simple and flexible approach to group mobility modeling. A new model for group mobility in wireless networks, named MoMo, is proposed in this paper, based on the combination of a memory-based individual mobility model with a flexible group behavior model. MoMo is capable of accurately describing all mobility scenarios, from individual mobility, in which nodes move inde- pendently one from the other, to tight group mobility, where mobility patterns of different nodes are strictly correlated. A new set of intrinsic properties for a mobility model is proposed and adopted in the analysis and comparison of MoMo with existing models. Next, MoMo is compared with existing group mobility models in a typical 5G network scenario, in which a set of mobile nodes cooperate in the realization of a distributed MIMO link. Results show that MoMo leads to accurate, robust and flexible modeling of mobility of groups of nodes in discrete event simulators, making it suitable for the performance evaluation of networking protocols and resource allocation algorithms in the wide range of network scenarios expected to characterize 5G networks.

研究の動機と目的

• 現代の短距離無線ネットワークにおける高い位置精度を求める中で、既存のグループ移動モデルの限界を是正すること。
• 独立ノード移動から高相関グループ行動に至るまで、移動の全範囲を表現可能な統合型移動モデルの開発。
• 標準化された比較と分析を可能にするための新しい内在的移動モデル特性の導入。
• 分散MIMO協調を含む現実的な5GネットワークシナリオにおけるMoMoの性能評価。
• 将来の無線ネットワークにおけるネットワークプロトコルおよびリソース割り当てアルゴリズムの性能評価に、MoMoが効果的に使用可能であることを示すこと。

提案手法

• モデルは、現実的な個別ノード軌道をシミュレートするために記憶に基づく個別移動モデルを統合している。
• 柔軟なグループ行動モデルがノード間の関係を制御し、個別移動とグループ移動パターンの間での動的遷移を可能にしている。
• この組み合わせにより、孤立ノードから高相関グループに至るまで、移動スペクトルにわたるシームレスなモデリングが可能である。
• 体系的なモデル比較のため、相関強度、記憶持続性などの新しい内在的特性が定義されている。
• モデルは離散イベントシミュレータに実装され、5G分散MIMOシナリオで検証されている。
• シミュレーションを通じて、移動の正確性とプロトコルレベルの結果に注目して性能が評価されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、個別移動から高相関グループ移動に至るまでの移動行動の全範囲を正確に表現できるか？
• RQ2 移動モデルを体系的に比較・評価するために必要な内在的特性は何か？
• RQ3 分散MIMO協調を含む現実的な5Gネットワークシナリオにおいて、MoMoはどのように動作するか？
• RQ4 既存のグループ移動モデルと比較して、MoMoはシミュレーションの正確性と柔軟性をどの程度向上させるか？
• RQ5 将来の無線ネットワークにおけるネットワークプロトコルおよびリソース割り当てアルゴリズムの性能評価に、MoMoは実際に効果的に使用可能か？

主な発見

• MoMoは、独立ノード移動から高相関グループ行動に至るまで、あらゆる移動シナリオを高い正確性でモデル化できた。
• 提案された内在的移動特性のセットにより、移動モデルの一貫性ある体系的比較が可能になった。
• 5G分散MIMOシナリオにおいて、プロトコル評価に適した正確で頑丈な移動表現を提供した。
• グループの形成や解体を含む動的グループ行動のモデリングにおいて、MoMoは優れた柔軟性を示した。
• ネットワークプロトコルおよびリソース割り当てアルゴリズムの評価を目的とした離散イベントシミュレータへの統合に適している。
• 将来の無線ネットワーク研究におけるリアリズム、適応性、シミュレーション忠実度の観点で、既存のグループ移動モデルを上回る性能を示した。