1 Các mô hình di động mạng tế bào [12]

8



MN của RWM di chuyển trong khoảng thời gian không đổi t, ở cuối khoảng thời gian

t, chiều và tốc độ mới của MN sẽ được tính toán.

Nhiều RWM được phát triển gồm di chuyển theo không gian một chiều 1-D, hai

chiều 2-D, ba chiều 3-D và d chiều d-D. Ta chỉ trình bày mô hình di chuyển 1-D và 2D, các mô hình 3-D và d-D có thể ngoại suy được.

Trong mô hình di chuyển 1-D, ta hình dung một vận động viên đứng ở chính

giữa một trục cân bằng dài vô hạn cả về hai phía. Đưa ra kết quả của sự kiện tung đồng

xu, vận động viên di chuyển theo một chiều với một vận tốc ngẫu nhiên trong một

khoảng thời gian t. Ví dụ, nếu kết quả đồng xu là ngửa, vận động viên di chuyển về

phía bên phải với một vận tốc được chọn ngẫu nhiên và ngược lại. Sau khi lặp lại phép

thử này với một số lần lớn, mô hình di chuyển 1-D được vạch ra.

Trong mô hình di chuyển 2-D, ta hình dung vẫn là vận động viên đó di chuyển

trên một mặt phẳng hai chiều. Ví dụ, sử dụng phương thức tương tự như mô hình di

chuyển 1-D, ta tạo nên mô hình di chuyển ngẫu nhiên 2-D. Đặc biệt, thay vì tưởng

tượng vận động viên đứng trên trục cân bằng, ta mở rộng môi trường thành một mặt

sàn vô hạn và sử dụng một đĩa quay trên đó có mũi tên. Sau khi quay đĩa, vận động

viên di chuyển theo chiều của mũi tên với vận tốc ngẫu nhiên trong khoảng thời gian t.

Cứ làm như thế, vận động viên di chuyển ngẫu nhiên trên mặt phẳng 2-D và ta tạo nên

được mô hình di chuyển 2-D.

Nhiều kết quả đã chứng minh rằng một sự di chuyển ngẫu nhiên 1-D hoặc 2-D

đều quay trở lại điểm ban đầu với một điều hoàn toàn chắc chắn, nghĩa là xác suất bằng

1 (ta không đi sâu vào điều này vì đây không phải là mục đích chính của luận văn).

Đặc điểm này đảm bảo rằng sự di chuyển ngẫu nhiên biểu diễn chính xác mô hình di

động. Mô hình di động kiểm nghiệm sự di chuyển của các thực thể xung quanh điểm

xuất phát của chúng và không phải lo rằng các thực thể di chuyển mà không quay lại

điểm xuất phát. Sự di chuyển 2-D đặc biệt được quan tâm để phát triển các giao thức



9



cho kỹ thuật liên quan đến mạng tế bào, vì bề mặt trái đất được mô hình hoá dùng biểu

diễn 2-D. Tuy nhiên, sự đơn giản của RWM thường không đủ để đưa ra các kết quả

thực tế trong thế giới thực phức tạp.

Hình 1.1a cho thấy một ví dụ di chuyển theo dõi từ mô hình 2-D. MN xuất phát

từ vị trí có toạ độ (0,0). Ở mỗi điểm, MN ngẫu nhiên chọn một chiều giữa 0 và 2π và

vận tốc giữa 0 và 10m/s. MN được phép di chuyển trong thời gian 1 giây trước khi thay

đổi chiều và vận tốc. Ta chú ý hoạt động bị giới hạn của RWM. Node trong hình 1.1a

hiếm khi di chuyển ra xa so với điểm xuất phát.



Hình 1.1a - Mẫu di chuyển của một MN dùng RWM 2-D.

Trong trường hợp đặc biệt của RWM, một MN đổi chiều chuyển động không

phải sau một khoảng thời gian mà MN đổi chiều sau khi di chuyển được một đoạn cho

trước. Hình 1.1b minh hoạ ví dụ này.



10



Hình 1.1b - Mẫu di chuyển của một MN dùng RWM 2-D.

RWM cũng được mô tả là mẫu di động không nhớ vì nó không nhớ được các vị

trí nó đã đi qua và các giá trị vận tốc. Đặc điểm này ngăn cản tính thực tế của RWM vì

các MN điển hình (chính là người sử dụng) có một vận tốc và điểm đích được xác định

trước, và chúng lần lượt ảnh hưởng đến các điểm đích và vận tốc tiếp theo. Mô hình di

động Markov_Gauss cố gắng khắc phục điều này.

1.1.2 Mô hình luồng lưu lượng với vận tốc không đổi - FFM

Mô hình luồng lưu lượng mô tả những sự di chuyển vĩ mô thay cho sự di

chuyển vi mô hoặc đơn lẻ. Hoạt động của luồng lưu lượng tương tự như luồng chất

lỏng chảy qua ống dẫn. Kết qủa là FFM biểu diễn lưu lượng trên đường cao tốc và

những tình huống tương tự khác với một luồng không đổi các MN; nói khác đi mô hình

này không thể biểu diễn chính xác sự di chuyển của từng MN đơn lẻ. Ví dụ, FFM biểu

diễn những đặc tính hoạt động của lưu lượng trên đường cao tốc một chiều, vô hạn một

phía. Những ô tô tham gia và thoát khỏi đường cao tốc ở những vị trí khác nhau. FFM

không dùng cho những di chuyển đơn lẻ gồm dừng, xuất phát, những hoạt động kết

hợp với một di chuyển đơn lẻ quanh thành phố hoặc từ nhóm này đến nhóm khác.



11



1.1.3 Mô hình Markov_Gauss ngẫu nhiên - RGMM

RGMM được giới thiệu với mong muốn khắc phục những kết quả không mong

muốn được đề cập trong mục 1.1.1 và 1.1.2. Trong RGMM, vận tốc của MN ở thời

điểm n được đưa ra bởi phương trình:

vn = αvn-1 + (1-α)μ + 1   2  xn-1



(1.1)



với α là tham số dò dùng để thay đổi mức độ ngẫu nhiên, μ là hằng số biểu diễn giá trị

trung bình của νn khi n→∞, và xn-1 là một biến ngẫu nhiên từ phân bố Gauss. Các giá trị

ngẫu nhiên hoàn toàn thu được bằng cách đặt α = 0 và di chuyển tuyến tính thu được

bằng cách đặt α = 1. Mức độ ngẫu nhiên có thể thay đổi bằng cách thay đổi giá trị α

trong khoảng từ 0 đến 1. Sự đổi chỗ của MN được đưa ra bởi phương trình sn =



n 1



v

i 0



i



.



Những vận tốc và chiều chuyển động đã qua ảnh hưởng đến những vận tốc và chiều

tiếp theo, RGMM loại bỏ những vấn đề gặp phải trong RWM. Nó cũng cho phép

nghiên cứu sự di chuyển của MN đơn lẻ; vì vậy, loại bỏ được những vấn đề gặp phải

trong FFM.



1.2



Các mô hình di động mạng ad-hoc

Các mô hình di động mạng ad-hoc khác hẳn so với các mô hình di động mạng tế



bào. Các mô hình di động mạng tế bào đòi hỏi sử dụng các BS trong khi các mô hình di

động mạng ad-hoc yêu cầu sự hợp tác của hai hoặc nhiều MN truyền thông. Cho dù các

mô hình di động tồn tại riêng biệt cho cả mạng tế bào và ad-hoc, nhưng vẫn có nét

giống nhau giữa hai loại này. Dưới đây mô tả tám mô hình di động mạng ad-hoc:

 Mô hình di động ngẫu nhiên RMM (Random Mobility Model - RMM): Mô hình

đơn giản dựa trên chiều chuyển động và vận tốc.



12



 Mô hình di động chiều ngẫu nhiên, vận tốc không đổi (Constant Velocity

Random Direction Mobility Model - CVRDMM): Một phiên bản của RMM.

 Mô hình di động điểm định hướng ngẫu nhiên RWPMM (Random Waypoint

Mobility Model - RWPMM): Mô hình gồm những lần tạm dừng giữa những lần

đổi điểm đích và vận tốc.

 Mô hình di động chiều chuyển động ngẫu nhiên RDMM (Random Direction

Mobility Model - RDMM): Mô hình này áp đặt các MN di chuyển đến biên của

khu vực mô phỏng trước khi thay đổi chiều và vận tốc chuyển động.

 Mô hình di động vùng mô phỏng vô hạn (A Boundless Simulation Area

Mobility Model): Mô hình này chuyển một vùng mô phỏng hình vuông 2-D

thành vùng mô phỏng hình xuyến.

 Phiên bản xác suất của RMM (A Probabilistic Version of the Random Mobility

Model): Mô hình sử dụng một ma trận xác suất để xác định vị trí tiếp theo của

MN.

 Mô hình di động đường phố, phân vùng và khu vực thành phố (City Area, Area

Zone, and Street Unit Mobility Models): Ba khu vực mô phỏng biểu diễn cho

các mức độ quy mô khác nhau của thành phố.

 Phân lớp mô hình di động (A Hierarchy of Mobility Models): Phân lớp mô hình

di động biểu diễn các mức độ khác nhau của quy mô trong khoảng di chuyển

dài.

1.2.1 Mô hình di động ngẫu nhiên - RMM

RMM cho mạng ad-hoc là RWM cho mạng tế bào. Trong RMM, vận tốc và

chiều chuyển động hiện tại của MN là độc lập với vận tốc và chiều trong quá khứ. Vì

vậy, ta bắt gặp một sự phát sinh không thực của sự di chuyển là ngừng đột ngột, ngoặt