Impact of node mobility in user-centric routing

Abstract

Recent paradigms in wireless communication architectures describe environments where nodes present a highly dynamic behavior (e.g., User Centric Networks). In such environments, routing is still performed based on the regular packet-switched behavior of store-and-forward. Albeit sufficient to compute at least an adequate path between a source and a destination, such routing behavior cannot adequately sustain the highly nomadic lifestyle that Internet users are today experiencing. This thesis aims to analyse the impact of the nodes’ mobility on routing scenarios. It also aims at the development of forwarding concepts that help in message forwarding across graphs where nodes exhibit human mobility patterns, as is the case of most of the user-centric wireless networks today. The first part of the work involved the analysis of the mobility impact on routing, and we found that node mobility significance can affect routing performance, and it depends on the link length, distance, and mobility patterns of nodes. The study of current mobility parameters showed that they capture mobility partially. The routing protocol robustness to node mobility depends on the routing metric sensitivity to node mobility. As such, mobility-aware routing metrics were devised to increase routing robustness to node mobility. Two categories of routing metrics proposed are the time-based and spatial correlation-based. For the validation of the metrics, several mobility models were used, which include the ones that mimic human mobility patterns. The metrics were implemented using the Network Simulator tool using two widely used multi-hop routing protocols of Optimized Link State Routing (OLSR) and Ad hoc On Demand Distance Vector (AODV). Using the proposed metrics, we reduced the path re-computation frequency compared to the benchmark metric. This means that more stable nodes were used to route data. The time-based routing metrics generally performed well across the different node mobility scenarios used. We also noted a variation on the performance of the metrics, including the benchmark metric, under different mobility models, due to the differences in the node mobility governing rules of the models.

Os paradigmas recentes de arquiteturas de comunicação sem fios consistem em ambientes onde os dispositivos apresentam um comportamento dinâmico (e.g., Redes Centradas no Utilizador). Nestes ambientes, o encaminhamento de dados ainda é realizado com base no comportamento de armazenamento e encaminhamento da comutação clássica de pacotes. Embora seja suficiente para calcular, pelo menos, um caminho adequado entre uma origem e um destino, tal comportamento de encaminhamento não é adequado nas redes móveis e sem fios atuais. Esta tese tem como objetivo analisar o impacto da mobilidade dos utilizadores sobre os diferentes cenários de encaminhamento. A tese também visa o desenvolvimento de conceitos de encaminhamento que ajudam na distribuição de dados através de grafos, nos quais os vértices exibem padrões de mobilidade humana, como é o caso hoje em dia para a maior parte das redes sem fios centradas no utilizador. A primeira parte desta tese envolveu a análise do impacto da mobilidade dos utilizadores no encaminhamento, com a análise de que a mobilidade, para afetar o desempenho do encaminhamento, depende do comprimento do caminho entre a origem e o destino, da distância entre os dispositivos, e dos diferentes padrões de mobilidade. O estudo dos atuais parâmetros de mobilidade mostrou que eles capturam parcialmente a mobilidade dos utilizadores. A robustez dos protocolos de encaminhamento depende da sensibilidade das métricas no que concerne a esta mobilidade. Assim, foram concebidas métricas de encaminhamento baseadas na mobilidade dos utilizadores para aumentar a robustez do encaminhamento em relação à mobilidade. As duas categorias de métricas de encaminhamento criadas foram métricas que têm como base o tempo e a correlação espacial. Para a validação das métricas foram utilizados vários modelos de mobilidade, incluindo os modelos que imitam padrões de mobilidade humana. As métricas foram implementadas utilizando a ferramenta Network Simulator e considerando dois protocolos de encaminhamento por múltiplos saltos amplamente utilizados, o Optimized Link State Routing (OLSR) e o Adhoc On Demand Distance Vector (AODV). Com a utilização das métricas propostas observa-se que a frequência de realização de novos cálculos de caminhos de comunicação foi reduzida em relação à métrica de referência. Isto significa que foram usados caminhos mais estáveis para encaminhar dados. As métricas de encaminhamento baseadas no tempo apresentam geralmente um bom desempenho nos diferentes cenários de mobilidade utilizados. Observou-se também uma variação no desempenho das métricas, incluindo a métrica de referência, nos diferentes modelos de mobilidade considerados, devido a diferenças nas regras de mobilidade dos utilizadores dos diferentes modelos.