UM-CRT : Un modèle de canal semi
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1. gt Le nb de communications ne semble pas impacter l valuation Cf 5 Q Journ e REVE Rescom SIC 117 MAL PS p ATi Nombre de sauts moyen 0 5 O Nombre de sauts moyen dans le cas SISO 1 2 3 4 5 Configuration de la simulation Le nb de sauts augmente lorsque la vitesse augmente 24 11 2010 INSA Lyon E CRT BI UM CRT DE HAUTE ALSACE Evaluation du mod le UM CRT SISO MISO Loue 5 Le cas MIMO 80 34 confirme les 60 E CRT L r sultats du cas A SISO 3 40 E UM CRT E 2 r 5 D Plus la vitesse et le 0 nombre de noeuds n E M D simulstior sont Importants plus les r sultats Tx paquets re us A SISO MIMOZL Nb moyen de sauts B Convergent 100 5 380 4 E CRT bi ii 4 Adapt pour 40 82 les VANETS t 0 0 gt 3 4 ARE de FA Configuration de simulation lt un z 2 z Journ e REVE Rescom MA 24 11 2010 INSA Lyon IMARAL Pat ATH INS C _ MI T D i Evaluation du mod le UM CRT SISO MISO e Modele UM CRT x Adapt pour les VANETS d placements rapides amp densit elev e meilleurs r sultats x R alisme Temps de calcul raisonables x SISO MIMO x Int gr dans ns 2 SIC py uE Journ e REVE Rescom MAGE 24 11 2010 INSA Lyon 3 4 T COMMUNICATIONS ITE R duction du temps de pr traitement e Prise en compte de crit res autres que LOS NLOS V2. 1 communication simulation ns 2 Mod le de propagation FreeSpace 1 saut Mod le de propagation CRT 5 sauts 4 G Centre ville de Munich D Aoi un environnement r aliste SIC Ay UHA 4E Journ e REVE Rescom RAAD 24 11 2010 INSA Lyon 3 T COMMUNICATIONS ITE 5 rs Synth se de l existant e Mod le statistique emps de calcul faible Mauvaise prise en compte de l environnement Manque de r alisme pour les simulations VANE Is e Mod le d terministe emps de calcul important Prise en compte r aliste de l environnement Temps de calcul prohibitif pour les simulations VANETS e N cessit de r alisme Impact sur le routage cf pr c demment Impact sur tout ce qui est transport SIC py THA A 6 Journ e REVE Rescom RAAD 24 11 2010 INSA Lyon 3 7 ES CIN ANA MUC ATIONUIS ee ITE amp UM CRT un mod le semi d terministe D terministe CRT lt emmm Statistique SCME UM Prise en compte de l environnement Mod le statistique param trable de propagation d terministe N Calcul r ponse impulsionnelle i Crit res provenant de CRT y _ 2 NLOS paths o Oo Mobile receiver LOS path Premi re approche focalisation sur le crit re LOS NLOS Mod le int gr au simulateur ns 2 Q Journ e REVE Rescom MAADE A 4 24 11 2010 INSA Lyon D g w E COMMUNICATIONS ITE Fixed transmitter AUTE ALSACE D
3. Rs i El ments dispersifs A YX 7 2 Clusters plac s de Koasati ne My e o T mani re stochastique dy y mn Aof 5 BS array R seaux d antennes N K LE ce MIMO en mission et a 4 n AoD e aa o r ception BS et MS es HS f e nl U ags j N e MSarrav Prise en compte de 2 Ed ki 9nm aoD MS array broadside MS array e x ee 2 OO ME la mobilit Ons L e MS direction BS array broadside of travel R ponse impulsionnelle de SCME mod le de XU XU et al Generalized Space Time Multiple Input Multiple Output MIMO Channel Model G m PF exp jlkd sin A AoD x PG 1 t nn G l8 expl jkd sin x n m A oA 0 t n m AoA expl jk v cos n m AA u s aN m i Simulateur de canal r aliste e Communication Ray Tracer CRT Simulateur de propagation bas sur du Trac de Rayons multitrajets 602 11p et 802 11n impl ment s gt Mod le d erreur r aliste bas sur l environnement Calcul du TEB bas sur les positions metteurs r cepteurs gt EB associ chaque paquet transmis um Mod le de couche physique r aliste Int gr dans le simulateur ns 2 gt Prise en compte de la mobilit gt Gestion de la couche physique SIC py THA A Journ e REVE Rescom RAGE 24 11 2010 INSA Lyon 3 i E COMMUNICATIONS ITE Simulateur de canal r aliste Exemple FreeSspace Vs CRT SISO 120 noeuds 802 11a
4. CE Evaluation du mod le UM CRT e 5 Sc narii VANETS 2 40 4 3 4 10 8 3 e 2 Mod les de canal 2 Strat gies de Transmission CRT SISO UM CRT MIMO e 2 Crit res d valuation aux de paquet re us Nombre moyen de sauts U SIC EE mips Journ e REVE Rescom AGE TE COMMUNICATIONS 24 11 2010 INSA Lyon Evaluation du mod le UM CRT SISO Observations Convergence des r sultats Sc naril 2 3 et 5 Divergence des r sultats Sc naril let 4 Interpr tations gt PIus la vitesse augmente plus les r sultats convergent Cf 1 2 et 3 Plus le nb de noeuds est faible plus ils divergent Cf 4 gt Le nb de communications ne semble pas impacter l valuation Cf 5 y f j Journ e REVE Rescom SIC MA Taux de paquets re us er 120 0 A ri IAJN AN Taux de paquets re us dans le cas SISO 1 2 3 4 5 Configuration de simulation Le taux de paquets re u reste E CRT UM CRT constant lorsque la vitesse augmente 24 11 2010 INSA Lyon DE HAUTE ALSACE Evaluation du mod le UM CRT SISO Observations Convergence des r sultats Sc narii 1 2 3et5 Divergence des r sultats Sc nario 4 Interpr tations gt La vitesse n emp che pas la convergence des r sultats Cf 1 2et3 gt Plus le nb de noeuds diminue plus les r sultats divergent Cf 4
5. E UM CRT un mod le semi d terministe Deterministic Mmodenng Couche physique z CRT simulator Simulateur CRT impulse response D terministe F Mod le d erreur g Bit Error Rate aai Bas sur les positions 2 NS 2 simulator Simulation de 40s avec 40 noeuds mobiles gt 1 semaine env Journ e REVE Rescom MAGE 24 11 2010 INSA Lyon D DE HAUTE ALSACE k i f F UM CRT un mod le semi d terministe Statistic moceing Couche physique z SCME UM model s Mod le SCME UM Impulse response Statistique Mod le d erreur Bit Error Rate i Bas sur les distances NS 2 simulator Simulation de 40s avec 40 noeuds mobiles gt 1 heure env SIC py THA Journ e REVE Rescom MAGE 24 11 2010 INSA Lyon H E COMMUNICATIONS ITE X i F UM CRT un mod le semi d terministe Deterministic modelng Statistic modeling Couche physique 4 Simulateur CRT E impulse response impulse response D terministe Mod le SCME UM Statistique Bit E R 8 it Error Rate Mod le d erreur i z Bas sur les distances amp NS 2 simulator DE HAUTE ALSACE Journ e REVE Rescom MAGE w A 24 11 2010 INSA Lyon y X i F UM CRT un mod le semi d terministe eterminishc mogeng Statistic moceling Mod le UM CRT z CRT simulator SCME UM model Impulse response impulse response Avantage de C
6. RT D terminisme i 4 7 b A S T 8 Bit Error Rate B Avantage de SCME UM A 4 Vitesse de calcul amp NS 2 simulator Simulation de 40s avec 40 noeuds mobiles 1 heure env pour la premi re 3min pour les suivantes y SIC amp U Journ e REVE Rescom mace lt 24 11 2010 INSA Lyon A UM CRT mode d emploi e Phase 1 Pr traitement Calcul de la r ponse impulsionnelle compl te gt Prise en compte r aliste de l environnement gt Temps de calcul important Calcul du TEB bas sur les distances metteurs r cepteurs gt Temps de calcul important e Phase 2 Simulation EB associ chaque paquet transmis en fonction de la distance et du crit re LOS NLOS entre l metteur et le r cepteur gt Temps de calcul faible SIC py THA A Journ e REVE Rescom AGE 24 11 2010 INSA Lyon 3 4 ES COMMUNICATIONS ITE Evaluation du mod le UM CRT e Evaluation par comparaison Se rapprocher au maximum de la r alit e Mod le de r f rence Mod le purement d terministe CRT e Crit res d valuations aux de paquets re us Nb de sauts Rque Le mod le purement statistique ne permet pas de comparaison pertinente car il ne prend pas en compte l environnement En fonction de son param trage il donne des taux de paquets re us qui sont soit nuls 0 soit proches de la perfection 99 Q Journ e REVE Rescom MAGE 2 A 24 11 2010 INSA Lyon D DE HAUTE ALSA
7. UM CRT Un modele de canal semi deterministe pour les VANETS SIC Laboratoire MIPS GRTC Laboratoire XLIM SIC Universit de Haute Alsace Universit de Poitiers France France Journ e REVE Rescom 24 11 2010 INSA Lyon Introduction et Probl matique Un exemple ERLE ITPA de Vanets l r W F WiMAX 3G int a Base Station inter vehicle communication vehicle to roadside communication inter roadside communication gt SIC gt mIC Journ e REVE Rescom MAGE lt a 24 11 2010 INSA Lyon Introduction et Probl matique e Simulateurs Network Simulator 2 ns 2 31 Glomosim Network Simulator 3 ns 3 9 Qualnet Opnet e Standards VANETS IEEE 802 11p e Mobilit sp cifique aux VANETS de nombreux mod les de mobilit r alistes amp performants 9 peu de mod les de canal satisfaisants e Contraintes li s la forte mobilit prise en compte de l environnement dans le mod le de propagation mod lisation r aliste du canal de transmission SIC py THA A Journ e REVE Rescom Aeree 24 11 2010 INSA Lyon 3 i E COMMUNICATIONS ITE Introduction et Probl matique e Vers un mod le de canal r aliste pour les VANETS Mod le de canal d terministe lanc ou trac de rayon Tr s r aliste Beaucoup de calculs lent Mod le de canal statistique WSSUS Peu r aliste Moins de calculs gt rap
8. alidation statistique du mod le e Int gration ns 3 SIC py THA A Journ e REVE Rescom RAGE 24 11 2010 INSA Lyon 3 f E COMMUNICATIONS ITE Questions Merci pour votre attention U 24 11 2010 INSA Lyon
9. ide Nb Issu de campagnes de mesures rares pour les VANETS WSSUS Wide Sense Stationary Uncorrelated Scattering e Challenge Associer r alisme et rapidit Mod le de canal semi d terministe SIC py THA A Journ e REVE Rescom RAGE 24 11 2010 INSA Lyon 3 f E COMMUNICATIONS ITE e 1 Le mod le statistique SCME UM Spatial Channel Model Extended Urban Micro e 2 Le simulateur d terministe CRT Communication Ray Tracer 3 Contribution Mod le semi d terministe UM CRT e 4 Evaluation de UM CRT e 5 Conclusion et Travaux Futurs SIC py THA Journ e REVE Rescom RAGE 24 11 2010 INSA Lyon 3 CO MAMAUNICATIONS ITE Mod le de canal statistique e Spatial Channel Model Extended Urban Micro SCME D velopp dans le cadre du projet Europ en WINNER Simulation de syst mes B3G Beyond 3G Prend nativement en charge la mobilit Plage de fr quence des 5Ghz et 100Mhz de bande passante Supporte 802 11p et 802 11n Permet de simuler 3 types d environnements gt UrbanMacrocell Distance entre BS et MS lt 3km gt SuburbanMacrocell Distance entre BS et MS lt 3km gt UrbanMicrocell Distance entre BS et MS lt 1km Mod le g om trique MIMO SIC py THA A Journ e REVE Rescom MAGE 24 11 2010 INSA Lyon 3 t T COMMUNICATIONS ITE Mod le de canal statistique e WINNER mod le statistique g om trique Cluster 7 is Subpath m _
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