Routing and Internet Gateway Selection in Aeronautical Ad Hoc Networks

205 Pages·2014·3.53 MB·English

Routing and Internet Gateway Selection
in Aeronautical Ad Hoc Networks
vorgelegt von
Diplom-Ingenieur
Felix Hoffmann
geb. in K¨oln
von der Fakult¨at IV – Elektrotechnik und Informatik
der Technischen Universit¨at Berlin
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktor der Ingenieurwissenschaften
– Dr.-Ing. –
genehmigte Dissertation
Promotionsausschuss:
Vorsitzender: Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Grallert
Berichter: Prof. Dr.-Ing. Adam Wolisz
Berichter: Prof. Dr. Hannes Hartenstein
Berichter: Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick
Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 3. Dezember 2014
Berlin 2014

Acknowledgements
First of all, I would like to thank my advisor, Prof. Adam Wolisz of the Telecommuni-
cation Networks Group at TU Berlin, for supporting my work on this thesis. The open
discussions with him and his comments on my papers and this thesis were very helpful.
I am also grateful to Michael Schnell and Uwe-Carsten Fiebig at the Institute of
Communications and Navigation at the German Aerospace Center (DLR) in Ober-
pfaffenhofen for giving me the opportunity to work on the field of aeronautical ad hoc
networks. ManythanksalsotomycolleaguesDanielMedina,SerkanAyaz,andChristian
Bauer at DLR for the many discussions that we had.
Finally, I would like thank my wife and my two sons for the support that they have
given me over the last years.
iii
iv
Zusammenfassung
In Verkehrsflugzeugen wird ein Internet-Zugang fu¨r die Passagiere typischerweise durch
eine Verbindung u¨ber geostation¨are Satelliten erm¨oglicht. In manchen Regionen kann
das Flugzeug auch eine Verbindung mit einem eigens dafu¨r aufgebauten zellul¨aren Mo-
bilfunknetz am Boden herstellen. Allerdings ist der Internet-Zugang u¨ber eine Satel-
litenverbindung relativ teuer und leidet unter den extrem langen Signallaufzeiten zu den
geostation¨aren Satelliten. Ein Mobilfunknetz kann nur genutzt werden, solange sich
das Flugzeug u¨ber Land befindet, und in entlegenen l¨andlichen Regionen lohnt sich der
Aufbau eines solchen Netzes aus wirtschaftlichen Gru¨nden h¨aufig nicht. Wegen dieser
Nachteile der bestehenden M¨oglichkeiten sind ad hoc Netze als m¨ogliche Alternative fu¨r
entlegene Regionen mit einer ausreichend hohen Verkehrsdichte, etwa der Nordatlantik,
vorgeschlagen worden. Durch drahtlose Flugzeug-zu-Flugzeug Verbindungen k¨onnen
Datenpakete von einem Flugzeug zu einem anderen durch das Netz weitergeleitet wer-
den. Flugzeuge,dieu¨bereinedirekteInternetverbindungverfu¨gen–entwederu¨bereinen
Satelliten oder eine Bodenstation – k¨onnen diese Verbindung somit anderen Flugzeu-
gen im Netz zur Verfu¨gung stellen und diesen als sog. ”Internet Gateway” dienen.
Jedes Datenpaket erreicht oder verl¨asst das ad hoc Netz also durch einen dieser Internet
Gateways. Die Anbindungen der Internet Gateways an das Internet k¨onnen sich hin-
sichtlichihrerU¨bertragungskapazit¨atoderLatenzzeitjedochstarkunterscheiden. Damit
spielt die Zuordnung, welche Flugzeuge welche Internet Gateways verwenden, eine kri-
tische Rolle fu¨r die Leistungsf¨ahigkeit des gesamten Netzes. Diese Zuordnung zwischen
Flugzeugen und Gateways ist das wesentliche Problem, das in dieser Arbeit behandelt
wird. Allerdings h¨angt diese Zuordnung auch stark von der Qualit¨at des Pfades ab, den
die Pakete durch das ad hoc Netz zwischen dem Gateway und dem Flugzeug nehmen.
Und die Qualit¨at dieser Verbindung wiederum h¨angt stark von der Verfu¨gbarkeit des
drahtlosen U¨bertragungskanals ab, den sich die Flugzeuge in dem ad hoc Netz miteinan-
der teilen mu¨ssen. In dieser Arbeit werden somit die Zuteilung von Internet Gateways,
das Routing von Paketen durch das Netz und die Zuweisung des Funkkanals an einzelne
Flugzeuge als gemeinsames Optimierungsproblem behandelt. Dazu werden zun¨achst die
Flugbewegungen im Nordatlantik untersucht, um die Eigenschaften des ad hoc Netzes
zu modellieren. Danach wird die Zuordnung von Internet Gateways, das Routing und
die Ressourcenzuteilung als mathematisches Optimierungsproblem formuliert, das zum
Ziel hat, die durchschnittliche Latenzzeit von Datenpaketen in dem ad hoc Netz zu min-
imieren. Als heuristisches L¨osungsverfahren fu¨r dieses Optimierungsproblem wird ein
genetischer Algorithmus vorgeschlagen. Durch Simulationen kann gezeigt werden, dass
die Qualit¨at der L¨osung, die durch den genetischen Algorithmus erzielt wird, in kleinen
Netzen vergleichbar ist mit der L¨osung des mathematischen Optimierungsproblems.
Außerdem la¨sst sich der genetische Algorithmus wesentlich besser auf gr¨oßere Netze
v
Zusammenfassung
anwenden, in denen die klassischen Optimierungsverfahren nicht mehr anwendbar sind.
Nach diesen beiden zentralisierten L¨osungsverfahren wird das sog. ”Minimum Down-
stream Delay” Verfahren als verteilter L¨osungsansatz entwickelt. Die Leistungsf¨ahigkeit
dieser L¨osung wird anhand von Simulationen untersucht, die den Flugverkehr sowie den
durch die Passagiere erzeugten Datenverkehr u¨ber dem Nordatlantik realistisch nach-
bilden.
vi
Abstract
In-flight Internet access for passengers in commercial aircraft is currently typically pro-
vided by geostationary satellites. Recently, connectivity in some areas is also provided
by means of a cellular network of base stations on the ground. However, satellite based
Internet access is relatively expensive, and suffers from large propagation delay due to
the extremely large distance of the geostationary satellites. Cellular networks can only
be deployed over land areas, but not in oceanic regions, and their deployment on land
in remote regions may not be economically feasible. Due to these drawbacks of the ex-
isting solutions for in flight Internet access, ad hoc networks formed by air to air links
between the aircraft have recently been proposed as an alternative possibility, especially
for oceanic regions with a sufficiently high amount of air traffic, such as the North At-
lantic corridor. Aircraft that have a direct connection to the Internet, either through a
ground station or a satellite link, may act as Internet Gateways for other aircraft in the
network. All data packets that are generated at or destined for one of the aircraft in
the network must pass through one of these Internet gateways. At the same time, the
gateways’ connections to the Internet may exhibit significantly different characteristics
regardingtheiraveragepacketdelayortheiravailablecapacity. Therefore, theallocation
of traffic flows to Internet gateways is crucial for the overall network performance. This
problem of Internet gateway selection, with the objective of minimizing average packet
delay, isthecoreproblemthatisaddressedinthisthesis. Theallocationofflowstogate-
waysiscloselyrelatedtothequalityofthepaththroughthenetworkbetweentheaircraft
and the gateway. Obviously, this path quality is also closely linked to the availability of
wireless channel resources along the path. Therefore, we consider the joint problem of
gateway selection, routing, and channel access in aeronautical ad hoc networks. We first
analyze the typical air traffic characteristics in the North Atlantic region and show that
such a network would indeed be feasible. Then, we formulate the joint gateway selec-
tion, routing, and scheduling problem as a mathematical optimization problem with the
goal of minimizing the average packet delay in the network. As a less computationally
complex alternative, we define a Genetic Algorithm to solve the optimization problem
in a heuristic manner. By means of simulations, it is shown that the performance of the
Genetic Algorithm approach comes close to the mathematical programming approach
in small networks and the algorithm scales well to larger networks. After these cen-
tralized approaches to solving the gateway selection and routing problem, the Minimum
Downstream Delay algorithm isdefined as a distributed approach to theproblem and its
integration in a protocol within the IPv6 protocol stack is addressed. The performance
of this protocol is then simulated in a realistic environment that models the air traffic
situationintheNorthAtlanticandgeneratesrealisticdatatrafficmimickingtheInternet
usage of passengers on board the aircraft.
vii
viii
Contents
Acknowledgements iii
Zusammenfassung v
Abstract vii
List of Figures xiii
List of Tables xvii
1. Introduction 1
1.1. Motivation and Problem Statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Structure and Approach of This Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2. Background 7
2.1. In Flight Internet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Aeronautical Ad Hoc Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3. Relation to Wireless Mesh Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.4. Relation to Vehicular Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.5. Internet Gateways . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.5.1. Internet Gateway Discovery . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.5.2. Internet Gateway Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.5.3. Opportunistic Internet Gateways . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3. IPv6 Network Architecture 19
3.1. Network Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.1.1. IPv6 Address Configuration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1.2. Overview of NEMO Basic Support Protocol . . . . . . . . . . . . . 22
3.2. Protocol Architecture Goals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2.1. Protocol Requirements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2.2. Evaluation Criteria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3. Candidate Architectures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.1. Nested NEMO Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.2. IP MANET Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.3.3. Sub-IP MANET Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.3.4. Protocol Translation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.4. Discussion of Candidate Architectures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
ix
Contents
3.5. Proposed Routing Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4. Topology Analysis 43
4.1. Air to Air Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.2. Network Topology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2.1. North Atlantic Tracks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.2.2. Gateway Connectivity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.2.3. Node Degree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5. Communication System Model 55
5.1. The Physical Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.1.1. Antenna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
5.1.2. Channel Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.1.3. Link Capacity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.2. The Link Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.2.1. Channel Access . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.2.2. Scheduling Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.2.3. Link Delay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3. Network Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
6. The Gateway Selection and Routing Problem 69
6.1. Network Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
6.2. Problem Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
6.3. Related Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.4. Complexity Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
6.5. Two-Step Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
7. Genetic Algorithm Approach to Gateway Selection and Routing 79
7.1. Introduction to Genetic Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
7.2. Proposed Genetic Algorithm for Static Networks . . . . . . . . . . . . . . 81
7.2.1. Genome Encoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
7.2.2. Cost Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
7.2.3. Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
7.2.4. Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
7.2.5. Crossover . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
7.2.6. Mutation Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
7.2.7. Convergence Criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
7.3. Tracking of Mobile Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
7.4. Multiple Service Classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
7.5. Performance Assessment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
7.5.1. Small Scale Scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
7.5.2. Large Scale Scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
7.6. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
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