II.1.4 Restricted Random Waypoint
Ce modèle était, pour la première fois,
décrit dans [BGY0 1]. L'idée de ce modèle de
mobilité est extraite du fait que la plupart des gens se
déplacent pour un certain temps dans une même localité
avant d'aller vers une autre localité. Donc dans ce modèle, la
surface de simulation contient des rectangles qui représentent des
villes liées par des autoroutes. Chaque n°ud utilise le Random
Waypoint pour se déplacer dans l'une des villes un certain nombre de
fois spécifiées par un paramètre, avant de voyager vers
une autre ville où il va se déplacer pour un certain moment et
ainsi de suite. La Figure 3.5 montre le déplacement d'un noeud utilisant
le Restricted Random Waypoint. Les villes sont représentées par
des rectangles. Le noeud se déplace de quatre étapes dans la
même ville avant de voyager vers une autre ville.
Figure 3.5 : Restricted RWP
II.2 Les modèles avec mémoire
Dans ces modèles, appelés aussi
corrélés, la vitesse et la direction à chaque instant,
dépendent de l'instant précédent. Les modèles
corrélés existants sont :
II.2.1 Boundless
Dans ce modèle la position et la vitesse d'un noeud
à tout instant (t+At), dépendent de la
position et de la vitesse à l'instant t. La position
(x,y)du mobile et sa vitesse í sont mises à jour chaque At
unité de temps comme suit [Haa97] :
v(t+At)= min [max(v(t) + Av, 0), Vmax]; (1)
0(t+At)= 0(t) + A0 ; (2)
Vmax : La vitesse maximale.
Av : Le changement de vitesse distribuée
uniformément entre [-Amax*At, Amax*At] Amax : Accélération
maximale q'un noeud peut avoir.
AO : La variation de la distribution, distribuée
uniformément entre [-a* At, a* At] a :Valeur maximale du changement
d'angle q'un noeud peut avoir.
La figure 3.6 montre un exemple Pour une valeur de At =0.2s,
si l'accélération maximale est de 100, on aura une variation de
vitesse entre [-20, 20] donc la vitesse du noeud peut diminuer ou augmenter ;
il en est de même pour la variation d'angle.
Le Boundless a un effet de bord différent des
modèles déjà cités. Un noeud qui atteint le bord,
continue pour sortir et rentrer de l'autre coté de la surface de
simulation.
A cause de cet effet de bord, les noeuds dans ce
modèle, se déplacent comme si les bords de la simulation
n'existaient pas. L'action d'un noeud qui sort et rentre de l'autre
côté, est semblable à celle d'un noeud qui sort
définitivement de la simulation avec un nouveau qui arrive en même
temps pour le remplacer.
II.2.2 Gauss Markov
Le modèle de mobilité Gauss Markov
été proposé dans [LHa99]. Ce modèle était
utilisé pour la simulation d'un protocole pour les réseaux ad hoc
[Tol99]. Gauss Markov est un modèle de mobilité semblable
à Boundless, dans le sens que la position et la vitesse à tout
instant, dépendent de la position et de la vitesse au moment
précédent. La vitesse, la direction et la position d'un noeud
varient selon les formules suivantes :
íáíáíáí
=-+-+ -
(1)(12)(3)
n n xn
1 - 1
d ddd
= - +-+ -
(1)(12)(4)
n n xn
ááá
1 - 1
í n : Vitesse à un instant n.
dn : Direction à un instant n.
á : Paramètre compris entre [0,1], utilisé
pour faire varier l'aspect aléatoire du déplacement. í :
Valeur fixe qui représente la vitesse moyenne lorsque n--co
d : Valeur fixe qui représente la direction moyenne
lorsque n--co
í xn- 1
et dxn-1 : Variables aléatoires tirées d'une distribution
Gaussienne.
Figure 3.7 : Changement de la valeur moyenne
d'angle
Figure 3.8 : Gauss Markov
Un effet absolument aléatoire est obtenu en
plaçant a = 0 et un effet linéaire est obtenu en plaçant1a
= 1. Pour d'autres valeurs de a, la vitesse et la direction à chaque
instant, sont calculées à partir de la valeur à l'instant
précédent + une petite variation aléatoire tirée de
la distribution gaussienne. Pour s'assurer qu'un noeud ne reste pas près
d'un bord de la simulation, les noeuds sont poussés loin du bord quand
ils sont à moins d'une certaine
distance du bord. Cet effet est réalisé en
modifiant la valeur de la direction moyenne d au cours de la
simulation. Par exemple, lorsqu'un noeud est proche du bord droit, la valeur
de
d change à 1 80o, alors la nouvelle direction
du noeud l'éloigne du bord de la simulation. La Figure 3.7
présente le schéma des variations de la valeur moyenne de
direction qu'un noeud va prendre, une fois qu'il est proche d'une distance
d (définie) de l'un des bords de la
simulation. La Figure 3.8 montre le déplacement d'un
noeud utilisant le modèle Gauss Markov.
On peut bien remarquer pour les deux modèles
déjà cités (Boundless et Gauss Markov), que les valeurs de
la vitesse, de la direction et de la position à chaque instant,
dépendent des valeurs à l'instant précédent ce qui
crée un mouvement plus souple des noeuds.
| 
