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Title
Simulating vehicle-to-vehicle connectivity on real-world street networks / Markus Gasser
AuthorGasser, Markus
CensorMecklenbräuker, Christoph
Thesis advisorBlazek, Thomas
PublishedWien, 2017
Descriptionxiv, 71 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2017
Annotation
Zusammenfassung in deutscher Sprache
LanguageEnglish
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)Intelligente Verkehrssysteme / IVS / Drahtlose Kommunikation
Keywords (EN)Intelligent Transport Systems / ITS / Wireless Connectivity
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-102292 Persistent Identifier (URN)
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Simulating vehicle-to-vehicle connectivity on real-world street networks [3.76 mb]
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Abstract (German)

Fahrzeug-Ad-Hoc-Netzwerke basieren auf Technologien, die in frühester Vergangenheit verstärkt wissenschaftlich untersucht wurden. Oft beruhen diese Untersuchungen auf Simulationen mit idealisierten Straßennetzen. Diese bestehen aus Straßen, die ein rechteckiges Raster (Manhattan Grid) bilden, wobei Straßenabstände entweder konstant sind oder von einem Zufallsprozess generiert werden. Zusätzlich wird meist die Euklidische Distanz benutzt, um den Status von Verbindungen zwischen Fahrzeugen zu bestimmen. In dieser Arbeit präsentieren wir eine Software, welche die Simulation von Konnektivität in Fahrzeug-Ad-Hoc-Netzwerken ermöglicht. Im Gegensatz zum verbreiteten Ansatz der Verwendung von idealisierten Straßennetzen, erlaubt dieser Simulator die Verwendung von realen Straßen- und Gebäudedaten. Die Straßendaten werden dazu verwendet, Fahrzeuge auf den Straßen zu platzieren, während die Gebäudegrundrisse dazu verwendet werden die Ausbreitungsbedingungen zwischen Fahrzeugen zu bestimmen. Diese Ausbreitungsbedingungen können unterteilt werden in Sichtverbindung (LOS), versperrte Sichtverbindung (OLOS) und keine Sichtverbindung (NLOS). Das Zustandekommen einer Verbindung kann aufgrund der Euklidischen Distanz oder eines Pfadverlustmodells bestimmt werden. Fahrzeuge können entweder statisch und mit einer Gleichverteilung im Straßennetz platziert werden, oder durch die Benutzung einer externen Software auf den Straßen bewegt werden. Die Resultate aus diesen Simulationen umfassen die Bestimmung des größten verbundenen Gruppe an Fahrzeugen, die Pfadredundanzen, sowie die physikalischen und logischen Verbindungsdauern. Des weiteren, präsentieren wir Simulationsergebnisse für verschiedene Szenarien und vergleichen diese mit Ergebnissen von idealisierten Straßennetzen.

Abstract (English)

Vehicular ad hoc networks (VANETs) are a widely discussed topic in the scientific community of the recent past. Many publications focus on analysis and simulation of communication between vehicles on idealized street networks. These networks consist of streets forming a rectangular grid (Manhattan grid), where either the street placement occurs in a fixed and constant interval or is determined by a random process. Additionally, most scientific works use a maximum Euclidean distance to determine whether two vehicles are connected or not. In this work we present a simulation framework that allows the simulation of connectivity in VANETs and the derivation of multiple static and dynamic network metrics from these simulations. In contrast to conventional idealized street networks the framework uses real-world street networks and building data. The street data is used to place and move vehicles around the streets and the building data is used to assign one of the propagation condition conditions line-of-sight (LOS), obstructed- line-of-sight (OLOS) or non-line-of-sight (NLOS) to each link connecting two vehicles. The status of a link can be either determined by a maximum Euclidean distance or a maximum pathloss, using models derived from vehicular measurements. The framework allows the placement of vehicles statically and randomly with a uniform distribution, or by using external traffic simulators that routes and moves the vehicles in the street network. Results of the simulations include the biggest connected cluster size, path redundancies and link and connection durations. Furthermore, we present and discuss simulation results for different scenarios and compare them to results of idealized street networks.

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