IV. Discussions sur les modèles de mobilité
[BGY01]
La performance d'un protocole de réseau ad hoc peut
changer de manière significative quand il est testé avec
différents modèles de mobilité, mais aussi quand le
même modèle de mobilité est utilisé avec
différents paramètres. De plus, le choix d'un modèle exige
un modèle de trafic de données qui influence aussi sur la
performance du protocole. Par exemple, quand on simule un modèle de
mobilité de groupe, l'évaluation du protocole devra prendre en
compte l'aspect local d'une partie du trafic à l'intérieur du
groupe. La performance d'un protocole de réseau ad hoc devrait
être évaluée avec le modèle de mobilité qui
est le plus proche du scénario réel prévu, ce qui peut
faciliter le développement du protocole de réseau ad hoc.
Le modèle de mobilité de promenade
aléatoire, RW, avec un petit paramètre d'entrée (distance
ou temps) produit un mouvement Brownien et, en conséquence,
évalue fondamentalement un réseau statique quand il est
utilisé pour l'évaluation de la performance. Par contre, avec
l'utilisation d'un grand paramètre d'entrée, le modèle RW
ressemble au modèle de mobilité RWP si on y ajoute des temps de
pause. La différence principale entre ces deux modèles est que
les n°uds simulant le modèle RWP ont plus tendance à se
grouper au centre du secteur de simulation, que les n°uds simulant le
modèle RW. Le modèle RWP est utilisé dans beaucoup
d'études de protocoles de réseau ad hoc. Il est flexible, et il
semble créer des modèles de mobilité réalistes. Un
inconvénient de ce modèle est la ligne droite du mouvement suivi
par le n°ud mobile qui se déplace vers la prochaine destination
choisie.
Le modèle de mobilité de direction
aléatoire, RD, est un modèle peu réaliste parce qu'il est
peu probable que les dispositifs se disperseraient aléatoirement dans
tout le secteur (un bâtiment ou une ville). En outre, il est peu probable
qu'ils feront une pause seulement au bord
de la frontière d'un secteur. Le modèle de
direction aléatoire modifié permet aux n°uds de faire une
pause et de changer de direction avant d'atteindre la frontière du
secteur de simulation. Cependant, cette version est identique au modèle
de mobilité de promenade aléatoire, RW, en y ajoutant des temps
de pause.
Le modèle de mobilité dans une région de
simulation illimitée fournit des modèles de mouvement auxquels on
pourrait s'attendre dans la réalité. En outre ce modèle
est le seul qui permet aux noeuds mobiles de se disperser dans le secteur, en
éliminant les effets de la frontière sur l'évaluation des
performances. Cependant, les effets secondaires qui se produiraient en
permettant aux noeuds mobiles de se déplacer autour d'un tore
(torus) pourraient être considérables. Par exemple, un
noeud mobile qui se déplace dans la même direction vers un noeud
statique deviendra son voisin à plusieurs reprises.
Le modèle de mobilité Gauss-Markov fournit des
modèles de mouvement auxquels on pourrait s'attendre dans la
réalité si des paramètres appropriés sont choisis.
En outre, la méthode utilisée pour forcer les noeuds à
partir loin des bords du secteur de simulation (évitant ainsi les effets
du bord de secteur) est intéressante.
Même si le modèle probabiliste de promenade
aléatoire fournit des mouvements auxquels on pourrait s'attendre dans la
réalité, choisir des paramètres appropriés pour sa
matrice de probabilité peut être difficile.
Le modèle de mobilité des sections de ville, CS,
semble créer des mouvements réalistes pour une section d'une
ville, puisqu'il limite sévèrement le comportement des
déplacements des noeuds mobiles. Ces noeuds n'ont pas la capacité
d'errer librement sans se soucier des obstacles et d'autres règlements
de trafic.
Concernant les cinq modèles synthétiques de
mobilité de groupe pour les réseaux ad hoc, on pourrait dire que
le modèle exponentiels aléatoire corrélé semble
décrire théoriquement tout autre modèle de
mobilité. Cependant, le choix des valeurs appropriées pour les
paramètres IJ et o- est très difficile. Les
modèles de colonne, de la communauté nomade et de poursuite sont
des modèles utiles pour des scénarios réalistes
spécifiques. Les modèles de mouvement qu'ils fournissent peuvent
être obtenus en changeant les paramètres liés au
modèle d'un groupe avec point de référence (RPGM). Enfin,
un modèle de mobilité d'entité doit être
conçu non seulement pour manipuler le mouvement d'un groupe de noeuds
mobiles, mais aussi le mouvement des n°uds individuellement à
l'intérieur du groupe.
Ce que tous ces modèles de mobilité ont en
commun est que les modèles qu'ils créent ne sont pas
nécessairement comparables aux mouvements dans la réalité.
En particulier, les gens sur des campus universitaires ou dans des centre
commerciaux ne se déplacent généralement pas
en directions aléatoires. Ils tendent à choisir
une destination spécifique et à suivre un chemin bien
défini pour atteindre cette destination. Le choix du chemin est
influencé par les voies et les obstacles présents. Par exemple,
sur un campus universitaire, les individus marchent généralement
sur les chemins qui sont faits pour relier ensemble les bâtiments du
campus, tandis que certains individus peuvent emprunter des chemins à
travers les pelouses. En plus, les destinations ne sont typiquement pas
aléatoires, mais sont des bâtiments, des bancs dans un parc, ou
d'autres endroits spécifiques dans le campus.
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