Flexible synthetic mobility modeling to discover trajectories for complex areas of mobile wireless networks

Abstract

El modelado de movilidad es uno de los pilares más influyentes para mejorar el rendimiento de las redes inalámbricas. Comprender las características de movilidad es relevante para el diseño y análisis de esquemas de movimiento adecuados para cualquier red. Hasta ahora, se ha sugerido una variedad de modelos de movilidad de entidades que no tienen en cuenta todas las características de los movimientos de la vida real (tiempo, espacio, entorno). Para obtener un modelo mejorado que supere tales limitaciones, en este documento se propone un nuevo modelo híbrido de movilidad de entidad sintética, denominado modelo de movilidad Maze (MzMM). También tiene en cuenta el historial de la línea de tiempo, las dependencias espaciales y las restricciones geográficas. Al mismo tiempo, respeta las leyes del movimiento para reflejar escenarios reales utilizando un mecanismo de descubrimiento flexible, donde permite que los nodos lleguen a destinos predefinidos siguiendo las trayectorias más apropiadas en presencia de varios obstáculos. Este enfoque permite que los nodos móviles se muevan correctamente incluso en presencia de múltiples restricciones de movilidad. La importancia de esta investigación es que el nuevo enfoque considera una combinación realista de parámetros para lograr un modelo de movilidad flexible y robusto que se pueda aplicar para la movilidad autónoma o humana, incluso en entornos complejos para proporcionar rendimientos optimizados para redes, como lo demuestra su alta Resultados de rendimiento.