2 Các mô hình di động mạng ad-hoc

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



13



đột ngột và di chuyển hoàn toàn ngẫu nhiên. Yêu cầu tránh những vấn đề này, nhiều

giải pháp đã thay đổi RMM bằng cách thay đổi tính toán vận tốc, chiều hoặc cả hai.



1.2.2 Mô hình di động chiều ngẫu nhiên, vận tốc không đổi

Mô hình này dựa trên RMM, tất cả các node được chỉ định cùng một vận tốc

trong suốt quá trình mô phỏng. Sau đó, một chiều ngẫu nhiên được chọn trong khoảng

0 đến 2π, một MN bắt đầu di chuyển. Nếu MN tới được một biên của khung lưới, nó

“vượt qua” biên với một góc được quyết định bởi góc đến. MN sau đó tiếp tục di

chuyển trên đường đi mới này.

1.2.3 Mô hình di động điểm định hướng ngẫu nhiên - RWPMM

RWPMM gồm những lần tạm dừng giữa những lần thay đổi chiều/vận tốc. Một

MN bắt đầu đứng ở một vị trí trong một khoảng thời gian nào đó (nghĩa là thời gian

tạm dừng). Mỗi khi thời gian này hết, MN chọn một đích ngẫu nhiên cũng như vận tốc,

trong đó vận tốc có phân bố đều trong [0,vmax]. Nó sẽ di chuyển đến đích mới với vận

tốc mới này. Đến đích, MN lại bắt đầu thủ tục như trên và cứ như thế.

Một số mô phỏng đặt vận tốc không đổi trong suốt toàn bộ quá trình mô phỏng.

Một số khác lại đặt thời gian tạm dừng bằng 0. Hình 1.2 cho thấy một ví dụ di chuyển

của một MN theo RWPMM xuất phát từ điểm được chọn trước ngẫu nhiên. Chú ý rằng

mẫu di chuyển của MN dùng RWPMM của mạng ad-hoc là tương tự RWM của mạng

tế bào với [0,νmax] = [νmin,νmax].



14



Hình 1.2 - Mẫu di chuyển của một MN dùng RWPMM [11].

1.2.4 Mô hình di động chiều chuyển động ngẫu nhiên - RDMM

RDMM được tạo nên với yêu cầu khắc phục thiếu sót trong mô hình RWPMM.

Các MN dùng mô hình RWPMM thường chọn đích mới, và xác suất chọn đích mới

được đặt ở trung tâm của vùng mô phỏng, hoặc đòi hỏi di chuyển qua điểm giữa của

vùng mô phỏng là cao. Xu hướng này được minh hoạ trong hình 1.3. Mô hình này phát

biểu rằng các MN di chuyển với RWPMM xuất hiện sự hội tụ, phân kỳ, lại hội tụ, v.v...

Yêu cầu làm nhẹ bớt kiểu hoạt động này và đưa ra một số không đổi node lân cận,

RDMM được phát triển. Trong mô hình này, các MN chọn một chiều ngẫu nhiên để di

chuyển thay cho chọn đích ngẫu nhiên. Sau khi chọn chiều ngẫu nhiên, một MN di

chuyển theo chiều được chọn tới biên của vùng mô phỏng. Ngay khi tới biên, MN

dừng trong một khoảng thời gian nào đó, chọn một chiều có góc khác (nằm giữa

khoảng 0 đến 1800) và tiếp tục quá trình. Hình 1.3 minh hoạ ví dụ đường đi của một

MN với điểm xuất phát là tâm của vùng mô phỏng (250,250) dùng RDMM.



15



Hình 1.3 - Mẫu di chuyển của một MN dùng RDMM [11].

Một thay đổi của RDMM là mô hình di động chiều ngẫu nhiên cải tiến

MRDMM (Modified Random Direction Mobility Model - MRDMM). Trong mô hình

phiên bản này, các MN tiếp tục chọn chiều ngẫu nhiên nhưng chúng không bị áp đặt để

di chuyển tới biên vùng mô phỏng trước khi dừng lại để thay đổi chiều. Thay vào đó,

MN chọn một chiều ngẫu nhiên và chọn một đích bất kỳ dọc theo chiều chuyển động.

1.2.5 Mô hình di động vùng mô phỏng vô hạn

Trong mô hình này, có mối liên hệ giữa chiều chuyển động và vận tốc trước đó





của MN với chiều chuyển động và vận tốc hiện tại. Một vec-tơ vận tốc v = (ν,θ) được

dùng để mô tả vận tốc ν của MN (có toạ độ (x,y)) cũng như chiều θ của nó. Cả vec-tơ

vận tốc và vị trí của MN được cập nhật cứ sau khoảng thời gian ∆t tương ứng với các

công thức sau:

ν(t + ∆t) = min [max (ν(t) + ∆ν,0),Vmax],

θ(t + ∆t) = θ(t) + ∆θ,

x(t + ∆t) = M(t) + v(t)  cos θ(t),



16



y(t + ∆t) = y(t) + v(t)  sin θ(t),

với Vmax là vận tối đa được định nghĩa cho mô phỏng, ∆ν là sự thay đổi vận tốc và có

phân bố đều trong khoảng [-Amax  ∆t,Amax  ∆t], Amax là gia tốc tối đa của MN, ∆θ là sự

thay đổi chiều chuyển động và nó được phân bố đều trong [-α  ∆t,α  ∆t], và α là góc

tối đa mà chiều chuyển động có thể thay đổi khi MN di chuyển.

Mô hình này cũng khác biệt trong tình huống biên của vùng mô phỏng. Trong

tất cả các mô hình được đề cập trên đây, các MN phản xạ trở lại hoặc ngừng di chuyển

mỗi khi chúng tới biên mô phỏng. Nhưng trong mô hình di động vùng mô phỏng vô

hạn, các MN khi tới một mép của vùng mô phỏng thì tiếp tục di chuyển và lại xuất hiện

ở mép đối diện của vùng mô phỏng. Hình 1.4 minh hoạ hoạt động của một MN bắt đầu

di chuyển dọc theo đường 1 hướng tới biên bên phải. Khi node gặp biên bên phải, nó

xuất hiện ở mép đối diện và tiếp tục di chuyển vẫn với vận tốc và chiều đó. Khi khoảng

thời gian ∆t kết thúc, MN chọn một chiều mới và vận tốc mới và lại bắt đầu di chuyển,

biểu hiện bởi đường 2.



Hình 1.4 - Mẫu di chuyển của một MN dùng mô hình di động vùng mô phỏng vô hạn.

Kỹ thuật này tạo nên một vùng mô phỏng hình xuyến (torus) cho phép các MN

di chuyển mà không có sự ngăn cản nào. Hình 1.5 minh hoạ khái niệm này: hình vuông



17



phía bên trái được biến đổi thành hình xuyến phía bên phải qua hai bước: đầu tiên ta

gấp điểm biên trên (y = Ymax) với điểm biên dưới (y = 0) tạo thành một hình trụ, và sau

đó ta gấp cả hai đầu hình trụ nối với nhau.



Hình 1.5 - Ánh xạ vùng mô phỏng thành hình xuyến [11].

1.2.6 Phiên bản xác suất của RMM

Mô hình này dùng ma trận xác suất để xác định vị trí của MN riêng biệt trong

thời gian tiếp theo, và được biểu diễn bằng 3 trạng thái. Trạng thái 0 biểu diễn vị trí

hiện tại của MN, trạng thái 1 biểu diễn vị trí trước đó của MN, và trạng thái 2 biểu diễn

vị trí tiếp theo của MN. Ma trận xác suất được dùng là [11]:

 P (0,0) P (0,1) P (0,2) 

P =  P(1,0) P (1,1) P (1,2) 





 P (2,0) P (2,1) P (2,2)







với P(a,b) biểu diễn xác suất MN sẽ di chuyển từ trạng thái a sang trạng thái b. Mỗi

node di chuyển ngẫu nhiên với một vận tốc trung bình cho trước. Ma trận sau là một ví

dụ gồm các giá trị dùng để tính sự di chuyển x và y [11]:

 0 0.5 0.5

P1 = 0.3 0.7 0 





0.3 0 0.7







18



Ma trận xác suất P1 cho phép MN di chuyển theo bất kỳ chiều nào, miễn là nó

không quay trở lại trạng thái trước đó. Cách làm này tốt hơn sự di chuyển ngẫu nhiên

ban đầu vì nó phản ánh ảnh hưởng của các hoạt động thực tiễn nhiều hơn. Ví dụ, khi

mọi người hoàn thành nhiệm vụ hàng ngày của họ, họ có xu hướng tiếp tục di chuyển

theo một chiều gần như không đổi. Hiếm khi họ đột ngột quay trở lại theo vết cũ. Tuy

nhiên, chọn các giá trị thích hợp của P(a,b) là rất khó cho những kịch bản riêng biệt.

1.2.7 Mô hình di động đường phố, phân vùng và khu vực thành phố

Ta luôn tìm kiếm những đặc tính mong muốn của mô hình di động gồm có yêu

cầu đầu vào/đầu ra và quan tâm những kết quả khi thiết kế một mô hình di động cụ thể.

Ta biểu diễn một mô hình di động cơ bản với tập các thông số đầu vào Sin và tập các

thông số đầu ra Sout; Sin gồm có: P - biểu diễn số nhóm của các MN, một khu vực địa lý

G tổ chức thành các vùng, và khoảng thời gian T. Sout gồm tập hợp các hàm để quyết

định vị trí của một MN thứ p thông qua tập G ở thời điểm t. Bằng cách kết hợp các yếu

tố này với lý thuyết vận chuyển, ta có ba mô hình: đường phố, phân vùng và khu vực

thành phố. Trước khi định nghĩa ba mô hình này, ta trình bày ngắn gọn lý thuyết vận

chuyển.

Lý thuyết vận chuyển tìm cách xác định tải mà một hệ thống cần phải vận

chuyển trong một khu vực địa lý cần phục vụ cho trước (đường phố, phân vùng và

thành phố). Để tính toán tải này cần phải xét các biến số khác nhau:

 Mục đích của hành trình,

 Tuyến đường chính xác gồm điểm xuất phát và điểm kết thúc,

 Nhóm dân số như là các sinh viên và những người lao động,

 Chu kỳ hoạt động của MN chính,

 Sức chứa của hệ thống vận chuyển và chi phí sử dụng,



19



 Khu vực phổ biến hấp dẫn nhiều MN.

Xét mô hình khu vực thành phố biểu diễn sự di động của người sử dụng và hoạt

động lưu lượng trong một vùng địa lý rộng. Mô hình khu vực thành phố đặc trưng gồm

có hai đặc tính theo lý thuyết vận chuyển. Thứ nhất, các thành phố phát triển theo cách

ở trung tâm thành phố tập trung cao các nơi làm việc và kinh doanh. Xung quanh trung

tâm thành phố là phân bố tương đối của các khu vực nhà ở cho những người ở thành

phố, điều này được tham khảo như là khu vực đô thị. Di chuyển ra xa trung tâm thành

phố thì nhận thấy sự giảm dần mật độ dân số, biểu diễn cho khu vực ngoại ô và nông

thôn. Đặc tính thứ hai tìm thấy trong một thành phố đặc trưng là mạng lưới đường phố

hỗ trợ sự di chuyển từ trung tâm thành phố xuyên qua khu vực đô thị cho đến khu vực

ngoại ô và nông thôn. Rõ ràng, sự tập trung trong mô hình khu vực thành phố chính là

để biểu diễn những luồng lưu lượng lớn trong phạm vi thành phố.

Mô hình phân vùng xem xét sự di động trong thành phố nhẹ nhàng hơn. Thay vì

xem xét toàn thành phố, mô hình này chia thành phố thành nhiều vùng. Mỗi vùng là

một ô vuông được tạo bởi lưới trực giao chính là mạng lưới đường phố.

Mô hình di động đường phố cố gắng mô hình hoá sự di chuyển của các MN đơn

lẻ. Nó cố gắng bắt chước các điều kiện lưu lượng thực tế bằng cách tối thiểu thời gian

di chuyển cho tất cả các node và đảm bảo những tính chất an toàn trong khi di chuyển

như là giới hạn vận tốc và khoảng cách tối thiểu cho phép giữa hai MN bất kỳ.

Các mô hình di động đường phố, phân vùng và khu vực thành phố thiếu những

chi tiết cụ thể, như là tính toán sự di chuyển của các MN, vì chúng là các mô hình lý

thuyết dùng để mô tả môi trường mô phỏng. Những mô hình lý thuyết này tạo nên

những môi trường mô phỏng thực trong đó xuất hiện cả những chướng ngại vật và

những đường đi đã hoàn toàn được xác định. Khi kết hợp, các mô hình di động đường

phố, phân vùng và khu vực thành phố tạo nên một môi trường mô phỏng thực. Nhưng

nếu mô phỏng mô hình di động này ta sẽ gặp rất nhiều phép tính và sự phức tạp.



20



1.2.8 Phân lớp mô hình di động

Phân lớp mô hình di động biểu diễn mức độ phạm vi của các vật chuyển động.

Mô hình di động các thành phố lớn (METMOD) tập trung vào những di chuyển

của các MN trong một khu vực thành phố lớn. Khu vực thành phố lớn được chia thành

những vùng nhỏ hơn. Một ma trận kết nối di chuyển được tạo nên và dùng để mô tả

xác suất một MN di chuyển vào trong một vùng gần kề.

Mô hình di động quốc gia (NATMOD) bắt chước hoạt động của các MN di

chuyển giữa những khu vực thành phố lớn. NATMOD chia vùng mô phỏng thành

những vùng nhỏ hơn; tuy nhiên, những vùng nhỏ hơn này chính là những khu vực

thành phố lớn. Cho rằng phần lớn dân cư di chuyển giữa những thành phố lớn bằng

máy bay nên cần sử dụng thông tin chuyến bay (từ phòng vận chuyển) như là khoảng

cách giữa hai thành phố lớn và cho rằng số máy bay đến và đi một thành phố là bằng

nhau, từ đó tính lượng lưu lượng cho mô hình di chuyển.

Cuối cùng, mô hình di động quốc tế (INTMOD) mô tả hoạt động của các MN di

chuyển, chẳng hạn giữa nước Mỹ và những nước khác. Dữ liệu từ Mỹ và 10 nước được

lựa chọn để tạo nên lượng lưu lượng chính xác. Vì vậy, trong mô hình này lưu lượng

đến và đi biểu diễn cho các quốc gia đơn lẻ.



1.3



Kết luận chƣơng

Chương này trình bày lại một số mô hình di động riêng lẻ (của mỗi MN đơn).



Nó khá đầy đủ để biểu diễn sự di chuyển của mỗi MN trong cả hai mạng: mạng tế bào

truyền thống và mạng ad-hoc. Tuy nhiên, như ta thấy ở chương 4, các mô hình này là

chưa thực tế và cần phải kiểm tra một số điều kiện (ví dụ: tính dừng và độ ổn định) để

xây dựng nên mô hình di động gần thực tế hơn.



21



CHƯƠNG 2



MÔ HÌNH DI ĐỘNG NHÓM



Chương một ta đã thảo luận các mô hình di động biểu diễn các MN mà hoạt

động của chúng là hoàn toàn độc lập với nhau. Tuy nhiên, trong nhiều tình huống cần

thiết mô tả hoạt động của các MN cùng nhau di chuyển. Ví dụ, nhiều kịch bản quân sự

xảy ra trong đó nhóm các chiến sĩ phải hoạt động cùng nhau, v.v..., hoặc đơn giản chỉ

là cách thức hợp tác nào đó để thực hiện một mục đích. Để mô hình hoá trong những

tình huống như thế, các mô hình nhóm cho phép thực hiện những tính chất hợp tác mới

này. Chương này ta thảo luận hai loại mô hình di động nhóm:

 Mô hình di động nhóm đơn giản: Là mô hình xét tới sự tương tác giữa các MN.

 Mô hình di động nhóm điểm chuẩn: Mô hình biểu diễn sự chuyển động ngẫu

nhiên của một nhóm các MN cũng như chuyển động ngẫu nhiên của mỗi MN

trong nhóm.



2.1



Các mô hình di động nhóm đơn giản [12]

Các mô hình RMM và RWM không đủ để mô tả những tình huống cuộc sống



thực. Ta sẽ đưa ra những sự phụ thuộc lấy kết quả từ những tương tác giữa các MN.

2.1.1 Mô hình di động ngẫu nhiên tương quan hàm e mũ

Một trong những mô hình di động nhóm đầu tiên được đề xuất là mô hình di

động ngẫu nhiên tương quan hàm e mũ. Trong mô hình này, một hàm chuyển động

được sử dụng để tạo nên sự di chuyển của MN. Cho trước vị trí (của MN hoặc nhóm) ở

thời điểm t là b(t) và ở thời điểm tiếp theo (t+1), vị trí tiếp theo (của MN hoặc nhóm)

b(t+1) được tính theo b(t) là:



22



b(t+1) = b(t)e



1









1



 2

+ (  1  (e ) )r



(2.1)



với τ điều chỉnh tốc độ thay đổi từ vị trí trước đó đến vị trí mới (nghĩa là τ nhỏ tương

ứng sự thay đổi lớn) và r là biến ngẫu nhiên Gauss có phương sai σ. Nhưng nó không

dễ để tạo nên mẫu chuyển động bằng cách lựa chọn các giá trị thích hợp cho (τ,σ).

Những mô hình sau đây sẽ cải thiện những thiếu sót này.

2.1.2 Mô hình di động theo hàng

Mô hình di động theo hàng chứng tỏ rất hữu ích cho những mục đích tìm kiếm

và quét. Mô hình này biểu diễn một tập các MN tạo thành một hàng và chuyển động

đều lên phía trước theo một hướng cụ thể (ví dụ một hàng các chiến sĩ hành quân tiến

về phía quân thù). Một sự thay đổi nhỏ của mô hình cho phép các MN riêng lẻ theo kịp

lẫn nhau sau một MN khác (ví dụ một nhóm các em nhỏ đi vào/ra lớp theo một hàng

dài có lớp trưởng dẫn đầu).

Để thực hiện mô hình này, một đường kẻ tham khảo (tạo thành một hàng các

MN) được xác định. Mỗi MN được đặt trong mối liên hệ với những điểm chuẩn của nó

trên đường kẻ; sau đó MN được phép di chuyển ngẫu nhiên xung quanh điểm chuẩn

của nó (hình 2.1) [11].

Điểm chuẩn mới cho MN được xác định như sau:

điểm_chuẩn_mới = điểm_chuẩn_cũ + vec-tơ_quay

với điểm_chuẩn_cũ là điểm chuẩn trước đó của MN và vec-tơ_quay là độ dịch được

xác định trước để di chuyển đường kẻ tham khảo. Độ dịch này được tính thông qua

khoảng cách ngẫu nhiên và góc ngẫu nhiên (giữa 0 và π, vì sự di chuyển chỉ có tiến về

phía trước). Vì độ dịch đều dùng cho tất cả các MN, nên đường kẻ là một đường 1-D.