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Routing and Internet Gateway Selection in Aeronautical Ad Hoc Networks PDF

205 Pages·2015·2.91 MB·English
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Routing and Internet Gateway Selection in Aeronautical Ad Hoc Networks vorgelegt von Diplom-Ingenieur Felix Hoffmann geb. in Ko¨ln von der Fakulta¨t IV – Elektrotechnik und Informatik der Technischen Universita¨t 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 2015 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 ermo¨glicht. 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 la¨ndlichen 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 ko¨nnen Datenpakete von einem Flugzeug zu einem anderen durch das Netz weitergeleitet wer- den. Flugzeuge,dieu¨bereinedirekteInternetverbindungverfu¨gen–entwederu¨bereinen Satelliten oder eine Bodenstation – ko¨nnen 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 l¨asst sich der genetische Algorithmus wesentlich besser auf gro¨ßere Netze v Zusammenfassung anwenden, in denen die klassischen Optimierungsverfahren nicht mehr anwendbar sind. Nach diesen beiden zentralisierten Lo¨sungsverfahren wird das sog. ”Minimum Down- stream Delay” Verfahren als verteilter Lo¨sungsansatz entwickelt. Die Leistungsf¨ahigkeit dieser Lo¨sung 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 DownstreamDelayalgorithmisdefinedasadistributedapproach totheproblemandits 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 x

Description:
die Qualität der Lösung, die durch den genetischen Algorithmus erzielt wird, in kleinen for oceanic regions with a sufficiently high amount of air traffic, such as the North At- crew and the air traffic controllers on the ground.
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