WO2006025392A1 - 移動ノードシミュレータおよびこれを実装するプログラム - Google Patents

移動ノードシミュレータおよびこれを実装するプログラム Download PDF

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WO2006025392A1
WO2006025392A1 PCT/JP2005/015774 JP2005015774W WO2006025392A1 WO 2006025392 A1 WO2006025392 A1 WO 2006025392A1 JP 2005015774 W JP2005015774 W JP 2005015774W WO 2006025392 A1 WO2006025392 A1 WO 2006025392A1
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WO
WIPO (PCT)
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simulator
behavior
network
simulation
mobile node
Prior art date
Application number
PCT/JP2005/015774
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Teruo Higashino
Hirozumi Yamaguchi
Keiichi Yasumoto
Original Assignee
Osaka University
Nara Institute Of Science And Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Osaka University, Nara Institute Of Science And Technology filed Critical Osaka University
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Priority to US11/574,425 priority patent/US20090216510A1/en
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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/06—Testing, supervising or monitoring using simulated traffic
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions

Definitions

  • the present invention relates to a mobile node simulator and a program for implementing the mobile node simulator.
  • ns-2 provides an independent program that outputs a trace of behavior according to random mobility, random waypoint mobility (see Non-Patent Document 2).
  • the commercial simulator QualNet (see Non-patent Document 3) ⁇ , group mobility ⁇ random waypoint mobility ⁇ Trace Provide mobility only, and GloMoSim (see Non-Patent Document 4) also supports them random drunken Mobility ⁇ ECRV mobility ⁇ reierence point group We are staying at support for mobility.
  • the commercial simulator OPNET (see Non-Patent Document 5) is a wireless module provided as an extension module that allows the user to define the movement of mobile nodes on the ground or in the satellite in 3D space.
  • the conventional mobile node simulator is specific to a specific action for a specific mobile node. For this reason, when developing a simulator having a new behavior model, it is necessary to construct the simulator from scratch every time it is developed, and enormous costs and time have been required.
  • One of the objects of the present invention is to provide a behavior simulator unit that simulates behavior of a plurality of mobile nodes according to a user-definable behavior model, a network topology including a plurality of mobile nodes, and a network. And a network simulator unit that simulates the plurality of communications, and a behavioral node unit and a network simulator unit that operate interactively, and a program that implements the mobile node simulator.
  • Non-specific literature 1 http: z / www.isi.eduZ nsnam /
  • Non-Patent Document 2 Tracy, T., Jeff, ⁇ ., Vanessa D., "A Surveyof Mobility Models for Ad Hoc Network Research, ... Wireless Comm. & Mobile Computing (WCMC): Special Issue on Mobile Ad HocNetworking: Research , Trends, and Applications ⁇ vol. 2, no. 5, pp. 483-502 (2002)
  • Non-patent literature 3 http: / / www.scalable-networks.com/
  • Non-Patent Document 4 Zeng, X., Bagrodia, R., Gerla, M .: “Glo—MoSim: A Library for the Parallel Simulation of Large—scale Wireless Networks”, Proc. Of ACM Parallel and Distributeal Simulation (PADS '98), pp. 154-161 (1998)
  • Non-Patent Document 5 http: Z / www.opnet.com /
  • Non-patent document 6 Kimitataka Okada, lj Wadaoka, Yukio Takahashi, "Walking model and walking flow simulation based on individual behavior", Japan Operations' Research Society, Spring Research Presentation (2003)
  • Non-Patent Document 7 Riley, G. F., "The Georgia Tech Network Simulator", Proc. Of the ACM SIGCOMM Workshopon Models, Methods and Tools for Reproducible Network Research ⁇ pp. 5-12 (2003)
  • the mobile node simulator simulates a part related to the behavior of a mobile node (such as a human or a vehicle holding a mobile terminal) such as location information of the mobile node, information on appearance and disappearance, and user input to the application.
  • the behavior simulator unit the network simulator unit that operates interactively with the behavior simulator unit, and simulates the network and applications, and the output unit that outputs the simulation results from the behavior simulator unit and the network simulator unit. Configured.
  • simulation results are displayed visually by a graphical user interface (GUI).
  • GUI graphical user interface
  • the simulator according to the present invention can express the following situation. For example, in the event navigation application described above, the situation where the speed of movement decreases due to the concentration of people in front of popular event venues, the situation where people naturally pass face-to-face on the left side due to collision avoidance, or
  • the application power information can represent situations in which a large number of people move to a specific event venue and the distribution of people is biased. Since these situations affect the network topology and its liquidity, various metrics such as the robustness of routing protocols and the validity of retransmission control can be evaluated according to the actual application. Based on the result In addition, parameters such as information retransmission timing and information transmission interval in the application can be set, and the application can be redesigned.
  • a mobile node simulator of the present invention includes a behavior simulator unit that simulates behaviors of a plurality of mobile nodes according to a user-definable behavior model, and a network that simulates communication on a network including the plurality of mobile nodes.
  • the network simulator unit is equipped with a network application to be evaluated for simulation, and the network simulator unit outputs the output of the network application at each simulation time t.
  • the behavior simulator unit is configured to change the behavior of at least one of the plurality of mobile nodes according to the behavior model according to the output from the network application.
  • Can The network simulator unit is configured to reflect a change in behavior of the at least one mobile node in a simulation of communication on the network at each simulation time t.
  • the behavior simulator unit is configured to output an input to the network application and position information and speed information of each of the plurality of mobile nodes to the network simulator unit at each simulation time t.
  • the network simulator unit is configured to simulate communication on the network according to an input to the network application and position information and speed information of each of the plurality of mobile nodes. .
  • the behavior model may be described according to a probabilistic event generation model (CPE model).
  • CPE model probabilistic event generation model
  • the behavior model may be defined by a state transition diagram representing a state transition of the mobile node.
  • the behavior simulator unit is configured to perform behaviors of the plurality of mobile nodes according to the behavior model and region information that is user-definable region information and defines a region range in which the mobile node can move. You can simulate it.
  • the behavior simulator unit, the behavior model, the region information, and user-definable The behavior of the plurality of mobile nodes may be simulated according to a behavior scenario that defines at least a timing for generating a node object.
  • the network is an ad hoc network that realizes communication between mobile nodes.
  • An output unit that outputs a result of the simulation by the network simulator unit may be further provided.
  • the output unit may be a display unit that displays the simulation result using a graphical user interface.
  • the mobile node may be a person with a mobile terminal.
  • the mobile node force vehicle may be used.
  • the program of the present invention is a program for causing a computer to execute a simulation process for simulating communication on a network using a mobile node simulator, and the mobile node simulator includes a plurality of mobile node simulators according to a user-definable behavior model.
  • the network processing is implemented, and the simulation processing is a step of outputting the output of the network application to the behavior simulator at every simulation time t of the network simulator.
  • the present invention it is possible to provide a simulator that can be easily customized according to the behavior model of a specific mobile node by making the behavior model of the mobile node user-definable.
  • the movable area information of the mobile node can be defined by the user.
  • the simulation of the behavior of the mobile node and the simulation of the network topology and multiple communications are executed interactively, so that the situation closer to the real world can be simulated.
  • FIG. 1 is a diagram of a mobile node simulator according to the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing a computer 200 that realizes the functions of the mobile node simulator 100 shown in FIG. 1 according to the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing the interaction between the network simulator unit 120 and the behavior simulator unit 140 according to the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the behavior simulator unit 140 according to the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a typical pedestrian behavior model according to the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram of a GUI screen example when a GUI is used as an output unit according to the present invention
  • FIG. 7 is a diagram showing an outline of the configuration of the MobiREAL simulator.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of simulation area modeling.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example in which a pedestrian (node) behavior model is described based on a CPE model.
  • FIG. 10 is a diagram showing a concept of a simulation scenario.
  • the design of a mobile node simulator which is a network simulator that enables user-defined mobile node behavior based on real-world human behavior, etc., and enables evaluation of mopile network applications based on it. Let's talk about it.
  • the behavior simulator unit 140 that performs simulation related to a mobile node and the network simulator unit 120 that performs simulation related to a network operate interactively, so that the behavior of the mobile node by a network application is achieved. It is possible to reproduce the influence of the network and the resulting change in the network topology, and to perform a more realistic simulation.
  • FIG. 1 shows a mobile node simulator 100 according to the present invention.
  • a mobile node is a person with a mobile device, a vehicle, a mobile robot, an animal with an embedded sensor (tag), a movable or fixed sensor (tag), an airplane, or any other communication function It can be a moving body.
  • the mobile node communication includes communication between the mobile node and a point having an arbitrary communication function such as a base station on the network, and communication between the mobile nodes.
  • the mobile node simulator 100 includes a network simulator unit 120, a behavior simulator unit 140, and an output unit 160.
  • the output unit 160 may be a GUI (graphical user interface), or may be any other component that outputs a simulation result.
  • An application developer using the mobile node simulator 100 can specify the behavior of each mobile node (referred to as a behavior model) to the behavior simulator section 140.
  • the behavior model is specified by a state transition diagram.
  • the conditions related to information such as information obtained from the network application capability to be evaluated for simulation and obstacles and other mobile nodes existing around the own node can be specified.
  • each transition map can hold several internal parameters (such as transit points and destinations, and the degree of interest for a specific point), and the internal parameters can also be used as transition conditions. These parameter values can be changed by executing the transition.
  • the behavior simulator unit 140 calculates information about the mobile node such as the position and velocity vector of the mobile node for each time. To do. As transition conditions, simulation field information including obstacle information (region information) and initial placement of mobile nodes can also be specified. These pieces of information are passed to the network simulator unit 120. Components included in the simulator, such as the network simulator unit 120, the behavior simulator unit 140, and the output unit 160, may exist in different locations and communicate via a wireless link, and may be integrated via a wired link. You may communicate. In some embodiments, it is inefficient to specify internal parameters for a large number of mobile nodes, so these internal parameters are randomly generated based on a certain distribution, for example, for a plurality of mobile nodes.
  • an action scenario can also be specified (this is called an action scenario).
  • the application developer can mount the application 180 to be evaluated on the mobile node simulator 100 as in the case of a normal network simulator.
  • an application developer using the mobile node simulator 100 can specify information (referred to as area information) that represents the action area of each mobile node.
  • the area information is represented by a rectangle representing a geographic area and a collection of objects such as buildings that are arranged on the geographic area and each is represented by a collection of line segments.
  • Each object can be given an attribute value that represents the ability of the mobile node to pass through the object or the ability to propagate radio over the object.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the mutual cooperation (interaction) between the network simulator 120 and the behavior simulator 140.
  • the network simulator unit 120 and the behavior simulator unit 140 each independently perform simulation for each simulation time t, and after exchanging the simulation results, perform simulation for the next t simulation time. Do it independently. The simulation proceeds while repeating this. This will be described in detail below.
  • the simulation result is output as a trace file, for example, and passed to the output unit 160.
  • simulation results can be visually reproduced using a GUI.
  • the GUI can visualize the movement of the mobile node and the state of information transmission, using information that is also passed the behavior simulator power, for example, a trace file as input.
  • An embodiment of a mobile node simulator according to the present invention is, for example, an apparatus having each component shown in FIG.
  • the functions of each component of the mobile node simulator shown in Fig. 1 are realized by software (for example, a computer program).
  • the present invention is not limited to this.
  • the function of each component shown in FIG. 1 may be realized by software (for example, a circuit, a board, a semiconductor chip), or may be realized by a combination of software and hardware.
  • FIG. 2 shows a computer 200 that implements the functions of the mobile node simulator 100 shown in FIG.
  • the computer 200 includes a CPU 210, a memory 220, an input interface unit 230, an output interface unit 240, and a bus 250.
  • CPU 210 executes a program.
  • the program is a program that executes the functions of the components shown in FIG.
  • the program and data necessary for executing the program are stored in the memory 220, for example.
  • the program may be included in memory 220 in any manner.
  • the program may be stored in the memory 220 by loading the program from the outside of the computer 200.
  • the program may be stored in the memory 220 in a format that is burned into the memory 220.
  • the input interface unit 230 functions as an interface that receives input from the user.
  • the output interface unit 240 functions as an interface for outputting calculation results.
  • the nose 250 is used to interconnect the components 210-240 in the computer 200.
  • the behavior simulator unit 140 and the network simulator unit 120 exchange information with each other in cooperation and execute a simulation.
  • Information exchange can be performed at arbitrarily designated simulation times t.
  • the behavior simulator unit 140 For example, it can be executed as follows. At the start of simulation, the location of obstacles, the coordinates and velocity vectors of each node at simulation time 0, Input power to Ravi and application 180 Passed from the behavior simulator section 140 to the network simulator section 120.
  • the information exchanged between the behavior simulator unit 140 and the network simulator unit 120 is not limited to such information.
  • the behavior simulator 140 for each movement node, immediately preceding the t simulation time [(n ⁇ l) * t, n (t)
  • the input to the network application 180 (user input) and (b) the coordinates and velocity vector at time n * t obtained during the behavior simulation of t) are passed to the network simulator 120 (Fig. 3).
  • the network simulator 120 outputs for each mobile node the output from the network application 180 obtained during the network simulation of [(n—1) * t; n * t).
  • the behavior simulator unit 140 and the network simulator unit 120 perform simulations of simulation time [(n-1) * t; n * t) independently of each other, and exchange the results for simulation time n * t. Then, the simulation time [n * t; (n + 1) * t) is simulated.
  • the network simulator unit 120 performs node position calculation independently of the behavior simulator unit 140 using the received velocity vector.
  • the speed vector of the node may have been changed by the behavior simulator 140 during this time, so in the information exchange every t time, the correct current position coordinates are received from the behavior simulator 140 and the position is corrected appropriately.
  • the size of t can be determined by the simulator user based on the trade-off between the simulation accuracy required for the application 180 and the time required for the simulation.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the configuration of the behavior simulator unit 140.
  • the behavior of the mobile node is given to the behavior simulator unit 140 by a behavior scenario and a behavior model.
  • the action scenario can specify the appearance probability of each node and the determination of the destination in a batch.
  • the behavior model may be a state transition diagram (extended finite state machine) describing the behavior of individual mobile nodes! [0034] (2.1 Action scenario)
  • the behavior scenario will be described using a case where the mobile node corresponds to a pedestrian as an example.
  • a certain pedestrian flow (the flow of many pedestrians) often occurs in any situation. For example, there are many pedestrians at the ticket gates at the station before the train arrives, so there is a pedestrian flow toward the ticket gates. Because there are many, a walking flow that separates the ticket gate power is generated. In commercial spaces, the number of customers entering and exiting varies depending on the store. By giving such a parameter for controlling walking flow as an action scenario, a simulation that is close to reality can be performed from a macro viewpoint.
  • 4 includes the basic values of parameters such as the probability of appearance of nodes, the value indicating which proportion of nodes are directed to which destination, and the degree of information utilization and interest that affect individual behavior. Etc. Based on these values, the internal parameters of the behavior model described below are determined.
  • the behavior model is usually a state transition diagram in which an input / output interface with an application and an input interface for visual information are used as input / output ports and a destination list is held as an internal variable.
  • the simulator user can specify several state transition diagrams and a set of nodes to act accordingly. Based on this and the basic value specified in the action scenario, an instance given the initial value of the internal variable can be created for each node.
  • FIG. 5 shows an example of a typical pedestrian behavior model.
  • the function of the behavior model will be described in detail according to the example of the behavior model representing typical behavior of pedestrians in Fig. 5.
  • the destination is given as a parameter with priority.
  • change the priority according to the information, or change the behavior by giving a new destination.
  • a certain node for example, a fixed terminal gives the time and place of the event as input to the application.
  • the other nodes that receive this information decide whether to use the information according to the degree of information utilization, and if they use it, they will be directed to the venue according to the time of the event.
  • a waypoint such as an intersection as a destination, walking along a complicated route including a corner can be realized.
  • the area information is defined as an area range in which the mobile node can move.
  • area information is represented by a rectangle representing a geographic area and a set of objects such as buildings that are arranged on the geographic area and each is represented by a set of line segments. Is done.
  • the region is rectangular and may be defined by specifying the length [m] of each side.
  • Objects such as buildings can be specified in a coordinate set.
  • the area information can be defined by specifying the coordinates of four points for a rectangular object, and specifying the center and radius pair for a circular object.
  • Objects can also be specified as types such as simple obstacles and accessible buildings.
  • Each object can be assigned an attribute value that indicates whether a mobile node can pass through the object, or whether radio can be propagated across the object.
  • the various values specified above can be specified by the user.
  • a mobile node simulation when region information is specified. Objects such as buildings and roads are placed in the simulation target area, and these objects can be moved with attribute values that indicate whether or not to force radio propagation, or whether the movement node can move. An attribute value or the like is specified.
  • a mobile node such as a person with a mobile phone is assumed to be at a certain point A on the simulation target area.
  • the behavior simulator 140 refers to the area information and calculates the direction in which the mobile node propagates radio and the direction in which radio does not propagate based on the object around the point A and its attribute value.
  • the behavior simulator section 140 refers to the region information, determines the direction in which the mobile node can advance and the direction in which the mobile node cannot advance based on the object around the point A and its attribute value, and Referring to the behavior model, the direction in which the mobile node actually travels is calculated. The behavior simulator unit 140 sends these calculation results to the network simulator unit 120. [0039] (2.4 Libraries for realistic behavior models)
  • the mobile node simulator according to the present invention may include a library for performing group behavior and collision avoidance processing in order to easily describe more realistic behavior.
  • Non-Patent Document 2 the reference point in gnoleop behavior introduced in Non-Patent Document 2 can be introduced.
  • the reference point itself can move like an individual node.
  • This library of group actions can be used, for example, in determining the velocity vector in the states “normal movement” and “detour” in FIG.
  • Non-Patent Document 6 a collision avoidance process as introduced in Non-Patent Document 6 can be introduced.
  • the person who avoids the collision corresponds to the neighbor in Fig. 5.
  • the area that collides when proceeding with the speed vector as it is is determined by the position and speed vector of itself and neighbor, and the radius of the human body circle, etc. Can be changed.
  • collisions can be avoided using the same process by treating the obstacles as a set of nodes that do not move.
  • This collision avoidance library can be used to determine the velocity vector in the state "Collision Avoidance" in Fig. 5.
  • the network simulator unit 120 changes the topology of the network including the mobile node according to the behavior of the mobile node by the behavior model simulation unit 140.
  • network communication between mobile terminals is simulated.
  • the following is an overview of the network simulator unit 120 used, and the network simulator unit 120 and behavioral stains. The cooperation of the yurator unit 140 will be described in detail.
  • GTNetS (see Non-Patent Document 7) developed by the Georgia Institute of Technology in the United States can be used as the network simulator unit 120.
  • the network simulator used in the present invention is not limited to GTNetS, and may be a network simulator having any other network simulation function.
  • GTNetS is designed with the idea of overcoming the scalability problems of existing network simulators and simulating large-scale networks at higher speeds, and has features such as C ++ implementation and parallel execution.
  • GTNetS implements each part of network simulation in C ++ language and provides it as a library. By describing simulation scenarios using these libraries, the network simulation environment provided by GTNetS can be used. In addition, the simulator can be easily extended by creating classes as needed.
  • the network simulator section is explained below using GTNetS as an example.
  • the interaction part with the behavior simulator unit 140 is implemented as an original class and incorporated into GTNetS, whereby the cooperation between the behavior simulator unit 140 and the network simulator unit 120 can be realized.
  • a class that handles node movement can also be implemented and incorporated into GTNetS, and the node position can be updated based on the node speed information received from the behavior simulator unit 140.
  • data exchange with the behavior simulator part and processing for input data can be performed.
  • inputs from the behavior simulator 140 to the interaction part inputs related to nodes such as generation, disappearance, and movement of nodes, and inputs to applications.
  • the input to the application is an input to the implemented network application 180. The following describes the implementation of the interaction part and the input process.
  • GTNetS is implemented as a discrete-event type network simulator. Simulation events such as packet transmission and reception are inserted into the event queue along with the execution time. After that, the events inserted into the event queue are taken out and processed in order of simulation time. Simulation is configured by repeating event insertion and processing in these event queues.
  • an interaction event is created in order to exchange data with the behavior simulator unit 140 and process node information and application information passed from the behavior simulator unit 140, and perform simulation time. Process every t. First, before the simulation starts, an interaction event is scheduled at time t.
  • GTNetS is mainly intended for wired networks where network topology changes are scarce, so all nodes for network communication are created before the start of simulation, and new nodes are added and existing nodes are deleted during simulation. It is preferable not to do it.
  • GTNetS in a wireless network, there are frequent occurrences and disappearances of nodes in addition to the movement of nodes. Therefore, it is necessary to appropriately deal with changes in these nodes with GTNetS. For example, a sufficient number of bullying nodes are generated, and a node management class for mapping the nodes of the behavior simulator unit 140 and the nodes of the network simulator unit 120 is introduced. By adding and deleting nodes that have been generated in advance to the network topology, it is possible to cope with the generation and disappearance of nodes.
  • GTNetS has a mobility class that calculates and manages node movement. The movement of each node depends on the instance of the mobility class assigned to the node
  • the mobile node simulator since the node movement information (for example, the velocity vector) received from the behavior simulator unit 140 is reflected in the network simulator unit 120, the mobile node simulator can accumulate a set of speed and change time. Tei class is created and incorporated into GTN etS.
  • the node velocity vector is received from the behavior simulator section 140, the accumulated information is updated without updating the node position. Only when the current position of the node is required for wireless calculation, etc., the position is calculated based on the node position and speed, and stored information.
  • this method of receiving only the velocity vector and linking with the behavioral simulator may cause errors due to vector accuracy and position calculation. Therefore, the node position information is periodically received and the error is corrected.
  • the location information is received, the past velocity vector is no longer needed, so the stored information is initialized.
  • the mobile node simulator according to the present invention has an output unit 160.
  • the output unit 160 is preferably a component that can output the results of any other simulation, preferably using a GUI.
  • FIG. 6 is an example of a GUI screen when a GUI is used as the output unit according to the present invention.
  • the GUI section visualizes the movement of the mobile node and the network, and aims to present the simulation results in an easy-to-understand form and visually assist the understanding.
  • the GUI of the mobile node simulator according to the present invention operating on Windows adopts, for example, DirectX9 from the viewpoint of processing speed and drawing ability.
  • the GUI can be implemented to visualize human behavior from a bird's-eye view, and on the map image representing the simulation field, the small circle representing the person and the radio signal of the person's wireless terminal reach A large circle representing the range moves according to the person's behavior ( Figure 6).
  • the map image obstacles that interfere with the transmission of radio waves such as buildings can be displayed, and together with a large circle representing the radio transmission range, roughly whether communication between each node is possible or not. Can be confirmed.
  • GUI is the behavior simulator part 140 and It is possible to input a simulation result (for example, a trace file) output from the single simulator unit 120 and to specify an arbitrary bitmap image as a map image in the file.
  • the GUI has a full range of functions, such as an enlargement and reduction function (lcmZpixel to 100mZpixel), a playback speed change function (0 to 256 times the real time ratio), and a step execution function.
  • GUI assistance can be provided for input from the user, for example, input of map information and scenario, and input of initial arrangement of nodes.
  • CPE model Conditio Probability Event Model
  • CP Describes the design and implementation of the network simulator MobiREAL, which can simulate the behavior of a node based on the E model and the network application based on the behavior of the node.
  • the MobiREAL simulator is one implementation example of the mobile node simulator 100 shown in FIG.
  • the CPE model is a model proposed by the inventors as a model suitable for describing realistic behavior of a node. By simulating realistic node behavior based on the CPE model, it is possible to reproduce the effects of node behavior on network applications and other nodes, and to perform more realistic system performance evaluations. .
  • FIG. 7 shows an outline of the configuration of the MobiREAL simulator.
  • the MobiREAL simulator can simulate ad hoc communication of mobile nodes.
  • the MobiREAL simulator can also simulate a wired and wireless mixed network in which a fixed wired network and a mobile node group communicate with each other via a base station.
  • the MobiREAL simulator includes a behavior simulator that simulates the behavior of a node and a network simulator that simulates communication on the network.
  • the behavior simulator is one implementation example of the behavior simulator unit 140 shown in FIG. 1
  • the network simulator is one implementation example of the network simulator unit 120 shown in FIG.
  • the behavior simulator and the network simulator are realized as two independent programs.
  • the behavior simulator of the MobiREAL simulator can be used in other network simulators.
  • an interface unit with a behavior simulator in an open source simulator such as ns-2 (see Non-Patent Document 1) or GloMoSim (see Non-Patent Document 4)
  • these simulators can also be moved realistically. Node behavior can be simulated easily.
  • load distribution is possible by realizing the two programs on different computers.
  • colored components can be specified by the user.
  • Component ie a user-definable component
  • the user can specify simulation area information, CPE model, and simulation scenario for specifying node generation.
  • the simulation area information is one implementation example of the area information shown in FIG. 4
  • the CPE model is one implementation example of the behavior model shown in FIG. 4
  • the simulation scenario is shown in FIG. An example implementation of the behavior scenario shown.
  • the user can specify the description of the network system (network application, transport layer Z network layer protocol, etc.).
  • Major protocols are provided as libraries, and users can use them for lower-layer protocols.
  • the behavior simulator and the network simulator are executed in parallel while performing mutual communication via a TCP connection.
  • simulation area information is passed from the behavior simulator to the network simulator, and each area holds the area information independently.
  • the node object information generated by the behavior simulator is notified to the network simulator as needed, and the corresponding node object is generated on the network simulator side.
  • the node position and speed vector update information is given to the behavior simulator force network simulator as needed to update the node position on the network simulator side.
  • the network simulator simulates communication on the network such as calculation of radio wave propagation between nodes and packet routing based on the current node position and area information.
  • the behavior that the node uses the network application (data input to the network application) is given from the behavior simulator to the network simulator, and the data output from the network application to the node is passed from the network simulator to the behavior simulator. It is possible to provide feedback on node behaviors.
  • Inaccessible closed spaces such as buildings and plazas are designated by closed polygons (for example, colored areas in Fig. 8), and for accessible closed spaces, points such as E and J in Fig. 8 are bounded.
  • closed polygons for example, colored areas in Fig. 8
  • points such as E and J in Fig. 8 are bounded.
  • the user can specify the entrance / exit of the area.
  • Other areas are defined as free movement areas such as roads.
  • the user can also specify virtual graphs that connect points set at intersections and area entrances with line segments. By specifying such a virtual graph, the logical structure information of the road can be given to the behavior simulator, and the destination and route calculation can be simplified.
  • Such simulation area modeling is efficient when performed using a GUI input support tool. For example, by selecting a point on the map with a mouse, a simulation area including the above-described accessible closed space and the entrance / exit of the area is defined, and a program that represents the defined simulation area (for example, written in C ++) It is possible to provide a GUI input support tool that has the function of outputting a program.
  • a node for example, a mobile terminal user
  • Nodes often act by planning their destination, route, estimated arrival time, and staying time to some extent, while the behavior is often stochastic.
  • the present inventors have proposed a probabilistic event generation model (CPE model) that describes a dynamic behavior change rule of a node using a variable, and further defines the CPE model.
  • CPE model probabilistic event generation model
  • a CPE model is defined by a sequence of "rules", a set of internal variables, and a set of external variables. Each rule consists of a set of “condition”, “probability”, and “behavior”. When “condition” is satisfied, it describes that the node takes “action” according to “probability”. It is.
  • Internal variables refer to variables that can be updated or referenced only from within the CPE model
  • external variables refer to variables that can be updated or referenced from within or outside the CPE model.
  • External variables include, for example, simulation time T, neighboring information such as neighboring nodes and obstacles, input to network application, output from network application, current position of node, and node speed. Contains the vector V.
  • a logical expression using an external variable or an internal variable is designated as the "condition" of each rule.
  • the “probability” of each rule is a constant from 0 to 1 or a probability function.
  • the behavior model describing the behavior of the node based on the CPE model is incorporated into the behavior simulator in a format that can be executed by the behavior simulator (for example, a program format described in C ++).
  • the behavior simulator repeatedly searches the list of rules for the first power and executes the behavior specified by the first rule that satisfies the specified condition with the specified probability.
  • a pedestrian holding an information terminal equipped with a short-distance terminal-to-terminal communication device visits several stores for shopping or other purposes. Share useful information by distributing the information (for example, sales information) acquired to other pedestrians encountered on the move ⁇ If it is a network application on a mopile ad hoc network (MANET) Think. Such network applications are implemented on a network simulator.
  • a short-distance terminal-to-terminal communication device such as the network application power ⁇ 802.11 that is the object of the simulation visits several stores for shopping or other purposes.
  • Share useful information by distributing the information (for example, sales information) acquired to other pedestrians encountered on the move ⁇
  • MANET mopile ad hoc network
  • Such network applications are implemented on a network simulator.
  • FIG. 9 shows an example in which a behavior model of a pedestrian (node) is described based on a CPE model.
  • destination information point name p indicating the location of the destination, point string indicating the route from the current location to the destination!:, Scheduled arrival time t, stay time s, etc.
  • the current destination information is stored in the variable dst, and the destination group to be visited after that is stored in the variable Dlist in the order of visit as a list of destination information.
  • rules E7 and E8 the behavior when the planned stay time has passed during the stay at the destination is specified using the same condition. Since rule E7 is higher than rule E8, if the conditions of these rules are true, the action of rule E7 is executed with a probability of 0.8, and the action of rule E7 is not executed. The rule E8 action is always executed.
  • Rule E5 describes an action of adding the store to the destination list with a probability of 0.5 when store information new-dst is obtained from another pedestrian via the network. Furthermore, in rule E9, when leaving a destination (store) with extended stay, the destination information (store information) is distributed to other pedestrians via the network.
  • Rule E1 expresses the probability that an action will be executed using a probability function that follows a normal distribution with an average of 6 minutes and a standard deviation of 2 minutes, which is not a constant. Any function can be used as a probability function, and it is also possible to specify the variation in time until a force node takes action when a certain condition is met and the frequency at which the action takes place.
  • parameters such as the simulation execution time are set, and the timing for generating the node object corresponding to each CPE model and the initial value of the variable are specified.
  • FIG. 10 shows the concept of a simulation scenario.
  • a node object corresponding to the CPE model “c ustomer” is generated every 15 seconds and the generated node
  • the target object has a random velocity V of 1. OmZs to 1.8 mZs, its occurrence position P is A or Q, its first destination dst is E or ⁇ , and the subsequent destination is Dlist.
  • V random velocity
  • a node object corresponding to the CPE model "worker” is generated every 8 seconds.
  • the initial value of each variable and the node generation conditions can be changed.
  • the initial value of each variable and node generation conditions can be set using various predefined functions.
  • Such a simulation scenario can be generated based on, for example, a walking flow (Urban Pedestrian Flow).
  • the pedestrian flow is the amount of pedestrians (nodes) that follow each path defined in the simulation area (person Z seconds). It is efficient to generate a walking flow using a GUI input support tool. For example, by selecting points on the map with the mouse, the density of pedestrians (nodes) at several points in the simulation area is input, and candidates for destinations (node generation / disappearance points) are input.
  • the pedestrian density actually measured in the real world is input as the above-mentioned pedestrian (node) density, and points corresponding to the actual map edges, building entrances, underground street entrances, etc.
  • node generation / disappearance point By inputting as a candidate for the above-mentioned destination (node generation / disappearance point), it is possible to generate a walking flow that is close to the actual walking flow.
  • the network simulator of the MobiREAL simulator is linked with the behavior simulator periodically in addition to the basic function to simulate communication on the network, and information on the generation and deletion of nodes passed to the behavior simulator, the position and speed of the nodes It is necessary to have a function to reflect information related to network simulation in the network simulation and a function to exchange the input to the network application installed in the network simulator and the output of the network application with the behavior simulator.
  • the present inventors have developed a network simulator for the MobiREAL simulator by implementing the functions described above in GTNetS (see Non-Patent Document 7).
  • many network simulators including GTNetS are implemented without assuming addition of new nodes or deletion of existing nodes during simulation execution.
  • the present inventors realized dynamic generation and dynamic deletion of nodes by modifying the node management process of GTNetS.
  • the physical layer simulation module was expanded to calculate radio wave propagation considering the influence of obstacles in order to improve the realism of the simulation.
  • the behavior simulator and network simulator of the MobiREAL simulator are two independent simulation programs each holding simulation area information, a node object, and the position and velocity of the node.
  • the behavior simulator only simulates the movement of the node, and the network simulator simply moves the node based on the position and speed of the node that it knows, and the simulation of communication on the network is independent of the behavior simulator power. Do it. Therefore, at t simulation time intervals, node location information updated by the behavior simulator and data output of network application power calculated by the network simulator are exchanged periodically to maintain consistency between the two simulators. Yes. If one side finishes the simulation up to the time of data exchange, the other side finishes the simulation and waits for the data exchange to be completed.
  • t is set to a value that is as small as possible, accurate simulation in which the position and speed of the node determined by the behavior simulator are reflected almost completely on the network simulator side is possible. As a result, the communication frequency increases and the simulation execution time increases.
  • the value of t is determined based on the trade-off between accuracy required for simulation and execution time. t is usually set to 1.0 seconds.
  • the period of each CPE model scan in the behavior simulator is set to 0.2 seconds.
  • the simulation accuracy depends on the implementation of each layer, but the simulation time is expressed as a double-precision floating point type variable (unit: seconds).
  • Visualization of simulation results is extremely important for network simulators.
  • the In particular, visualizing the movement of nodes is essential to confirm the impact of network systems on node behavior. Therefore, the MobiREAL simulator provides an animator that visualizes the simulation results.
  • An animator is one implementation of the output unit 160 shown in FIG.
  • the animator operates on Windows (registered trademark), and can display nodes, links, radio arrival radius, packet propagation, and the like in animation. These can be displayed or hidden for each item, and packets can be displayed in color by type (data packet, control packet, etc.).
  • the node color display can be freely specified within the network application implementation on the network simulator. For example, the network application can also be displayed when a node that receives specific information is displayed in red and other nodes are displayed in blue.
  • the present invention can be easily customized according to the behavior model of a specific mobile node, and is useful as a simulator or the like that can simulate a situation closer to the real world.

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Abstract

　移動ノードシミュレータ（１００）は、ユーザ定義可能な行動モデルに従って複数の移動ノードの行動をシミュレートする行動シミュレータ部（１４０）と、複数の移動ノードを含むネットワーク上の通信をシミュレートするネットワークシミュレータ部（１２０）とを備えている。ネットワークシミュレータ部（１２０）には、シミュレーションの評価対象であるネットワークアプリケーション（１８０）が実装されている。ネットワークシミュレータ部（１２０）は、シミュレーション時間ｔごとに、ネットワークアプリケーション（１８０）からの出力を行動シミュレータ部（１４０）に出力するように構成されている。行動シミュレータ部（１４０）は、ネットワークアプリケーション（１８０）からの出力に応じて、行動モデルに従って複数の移動ノードのうちの少なくとも１つの行動を変化させることが可能なように構成されている。

Description

移動ノードシミュレータおよびこれを実装するプログラム
技術分野
[0001] 本発明は、移動ノードシミュレータおよびこれを実装するプログラムに関する。
背景技術
[0002] 近年の計算機システムのュビキタス化および無線技術の普及に伴!、、移動通信端 末 (以下、移動端末)または移動ノードが無線 LANなどを介して通信するモバイルネ ットワークの研究が盛んに行われてきている。モパイルネットワークアプリケーションお よびプロトコルの設計および実装の際には、計算機によるネットワークシミュレーション が不可欠であるが、従来のネットワークシミュレータでは、移動端末の移動は完全な ランダム移動およびランダムな目的地選定に基づく移動などに限定しているものが多 い。例えば、 ns— 2 (非特許文献 1を参照）では random mobility, random wayp oint mobility (非特許文献 2を参照）に従った動作のトレースを出力する独立した プログラムを提供して 、る程度である。商用シミュレータ QualNet (非特許文献 3を参 照) ίま、 group mobility ^ random waypoint mobility ^ trace mobilityに っ く動きのみを提供し、 GloMoSim (非特許文献 4を参照）でもそれらにカ卩ぇ random drunken mobility ^ ECRV mobility ^ reierence point group mobilityなど のサポートにとどまつている。また、商用シミュレータ OPNET (非特許文献 5を参照） は拡張モジュールとして提供する Wireless Moduleにおいて、 3次元空間における 地上または衛星での移動ノードの動きをユーザ定義可能である。
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0003] しかし、ネットワークアプリケーション力 得られる情報および自身の環境情報 (視覚 情報など）により移動ノードが行動を変化させる状況のシミュレーションは考慮されて いない。実際のアプリケーションにおいては、移動端末を保持する人間の行動は、ァ プリケーシヨン力 得られる情報、視覚情報および心理状況などに左右される。例え ば、イベント会場の来場者が携帯端末を保持しているもとで、それら携帯端末間での マルチホップアドホックネットワークを介して、ナビゲーシヨン情報を配信するアプリケ ーシヨンの性能評価を行う場合を考える。そのアプリケーションのナビゲーシヨン情報 (例えば時間限定のイベントの情報）に従い、移動端末がそのイベントの開催場所に 集中したとすれば、それに伴いネットワークトポロジも変化し、移動端末密度が不均 一なネットワークとなる可能性もある。その結果、移動端末密度がおおよそ均一なラン ダム移動を仮定して設計されたアプリケーションでは、移動端末密度が疎である場所 への情報到達率が減少し、逆に移動端末密度が密である場所では不必要なパケット が生じるなどの問題が発生する可能性もあるが、既存のシミュレータではこのような問 題を発見することは容易ではな 、。
[0004] さらに、従来の移動ノードシミュレータは、特定の移動ノードに対する特定の行動に 特ィ匕していた。そのため、新たに別の行動モデルを有するシミュレータを開発する際 には、開発の度にシミュレータを一から構築する必要があり、膨大な費用および時間 が要求されてきた。
[0005] 本発明の目的の 1つは、ユーザ定義可能な行動モデルに従って、複数の移動ノー ドの行動をシミュレートする行動シミュレータ部と、複数の移動ノードを含むネットヮー クのトポロジとネットワーク上での該複数の通信とをシミュレートするネットワークシミュ レータ部とを備え、行動シミュレータ部とネットワークシミュレータ部とがインタラタティ ブに動作する移動ノードシミュレータ、および、これを実装するプログラムを提供する ことにある。
非特干文献 1 : http : z / www. isi. eduZ nsnam/
非特許文献 2 : Tracy, T. , Jeff, Β. 、 Vanessa D. 、 "A Surveyof Mobility Models for Ad Hoc NetworkResearch，，、 Wireless Comm. & Mobile Computing (WCMC)： Special Issue on Mobile Ad HocNetworking： R esearch, Trends, and Applications^ vol. 2、 no. 5、 pp. 483-502 (2002) 非特許文献 3 : http : / / www. scalable― networks . com/
非特許文献 4 : Zeng, X. 、 Bagrodia, R. 、 Gerla, M. ：" Glo— MoSim : A Librar y for the Parallel Simulation of Large— scale Wireless Networks"、 Proc. of ACM Parallel and Distributeal Simulation (PADS ' 98)、 pp. 154-161 (1998)
非特許文献 5 : http : Z / www. opnet. com/
非特許文献 6 :岡田公孝、和田岡 lj、高橋幸雄、 "個人行動をベースにした歩行モデル と歩行流シミュレーション"、日本オペレーションズ 'リサーチ学会、春季研究発表会（ 2003)
非特許文献 7 :Riley, G. F.、 "The Georgia Tech Network Simulator", Pr oc. of the ACM SIGCOMM Workshopon Models, Methods and To ols for ReproducibleNetwork Research^ pp. 5-12 (2003)
課題を解決するための手段
本発明では、モパイルネットワークアプリケーションのより現実的かつ詳細な評価を 可能とするために、各移動ノード力 アプリケーションおよび自分の周辺環境力 得ら れる情報を元にその行動を変化させる様子を記述可能であり、その記述に基づくシミ ユレーシヨンが可能な移動ノードシミュレータの設計を行う。本発明による移動ノード シミュレータは、移動ノードの位置情報、出現および消滅に関する情報、ならびにァ プリケーシヨンに対するユーザ入力など、移動ノード (携帯端末を保持する人間また は車両など）の行動に関する部分をシミュレートする行動シミュレータ部と、行動シミュ レータ部とインタラクティブに動作し、ネットワークおよびアプリケーションをシミュレ一 トするネットワークシミュレータ部と、行動シミュレータ部およびネットワークシミュレータ 部がシミュレーション結果を出力する出力部との 3つのコンポーネントにより構成され る。好ましい実施形態では、シミュレーション結果は、グラフィカルユーザインターフエ ース (GUI)により視覚的に表示される。本発明によるシミュレータにより、以下のよう な状況を表現可能となる。例えば、前述のイベントナビゲーシヨンアプリケーションに おいて、人気のあるイベント会場の前に人が集中することで移動速度が落ちる状況、 互いの衝突回避により人が自然に左側通行で対面通行する状況、また、アプリケー シヨン力 の情報により、特定のイベント会場に多数の人が移動し、人の分布に偏り がでる状況などが表現できる。これらの状況は、ネットワークトポロジおよびその流動 性に影響を与えるため、ルーティングプロトコルの堅牢性および再送制御の妥当性 など様々なメトリックを実際のアプリケーションに即して評価できる。その結果に基づき 、アプリケーションにおける情報再送のタイミングおよび情報送信間隔などのパラメ一 タの設定ならびにアプリケーションの再設計を行うことができる。
[0007] 本発明の移動ノードシミュレータは、ユーザ定義可能な行動モデルに従って複数の 移動ノードの行動をシミュレートする行動シミュレータ部と、該複数の移動ノードを含 むネットワーク上の通信をシミュレートするネットワークシミュレータ部とを備え、該ネッ トワークシミュレータ部には、シミュレーションの評価対象であるネットワークアプリケー シヨンが実装されており、該ネットワークシミュレータ部は、シミュレーション時間 tごと に、該ネットワークアプリケーション力もの出力を該行動シミュレータ部に出力するよう に構成されており、該行動シミュレータ部は、該ネットワークアプリケーションからの出 力に応じて、該行動モデルに従って該複数の移動ノードのうちの少なくとも 1つの行 動を変化させることが可能なように構成されており、該ネットワークシミュレータ部は、 シミュレーション時間 tごとに、該少なくとも 1つの移動ノードの行動の変化を該ネットヮ ーク上の通信のシミュレーションに反映させるように構成されており、これにより、上記 目的が達成される。
[0008] 前記行動シミュレータ部は、シミュレーション時間 tごとに、前記ネットワークアプリケ ーシヨンへの入力と、前記複数の移動ノードのそれぞれの位置情報および速度情報 とを前記ネットワークシミュレータ部に出力するように構成されており、前記ネットヮー クシミュレータ部は、該ネットワークアプリケーションへの入力と、該複数の移動ノード のそれぞれの位置情報および速度情報とに応じて、前記ネットワーク上の通信をシミ ュレートするように構成されて 、てもよ 、。
[0009] 前記行動モデルは、確率つきイベント発生モデル（CPEモデル）に従って記述され ていてもよい。
[0010] 前記行動モデルは、前記移動ノードの状態遷移を表す状態遷移図によって定義さ れていてもよい。
[0011] 前記行動シミュレータ部は、前記行動モデルと、ユーザ定義可能な領域情報であ つて、前記移動ノードが移動可能な領域の範囲を定義する領域情報とに従って、前 記複数の移動ノードの行動をシミュレートしてもよ 、。
[0012] 前記行動シミュレータ部は、前記行動モデルと、前記領域情報と、ユーザ定義可能 な行動シナリオであって、ノードオブジェクトを生成するタイミングを少なくとも定義す る行動シナリオとに従って、前記複数の移動ノードの行動をシミュレートしてもよい。
[0013] 前記ネットワークは、移動ノード間通信を実現するアドホックなネットワークであって ちょい。
[0014] 前記ネットワークシミュレータ部によるシミュレーションの結果を出力する出力部をさ らに備えていてもよい。
[0015] 前記出力部は、グラフィカルユーザインターフェースを用いて、前記シミュレーショ ン結果を表示する表示部であってもよ ヽ。
[0016] 前記移動ノードが、携帯端末を持った人であってもよ 、。
[0017] 前記移動ノード力 車両であってもよい。
[0018] 本発明のプログラムは、移動ノードシミュレータを用いて、ネットワーク上の通信をシ ミュレートするシミュレーション処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、 該移動ノードシミュレータは、ユーザ定義可能な行動モデルに従って複数の移動ノ ードの行動をシミュレートする行動シミュレータ部と、該複数の移動ノードを含むネット ワーク上の通信をシミュレートするネットワークシミュレータ部とを含み、該ネットワーク シミュレータ部には、シミュレーションの評価対象であるネットワークアプリケーション が実装されており、該シミュレーション処理は、該ネットワークシミュレータ部力 シミュ レーシヨン時間 tごとに、該ネットワークアプリケーション力もの出力を該行動シミュレ一 タ部に出力するステップと、該行動シミュレータ部力 該ネットワークアプリケーション 力 の出力に応じて、該行動モデルに従って該複数の移動ノードの行動のうちの少 なくとも 1つを変化させるステップと、該ネットワークシミュレータ部力 シミュレーション 時間 tごとに、該少なくとも 1つの移動ノードの行動の変化を該ネットワーク上の通信 のシミュレーションに反映させるステップとを包含し、これにより、上記目的が達成され る。
発明の効果
[0019] 本発明によれば、移動ノードの行動モデルをユーザ定義可能にすることにより、特 定の移動ノードの行動モデルに応じて容易にカスタマイズ可能なシミュレータを提供 することができる。さらに、移動ノードの移動可能な領域情報をユーザ定義可能にす ることにより、特定の移動ノードの移動可能な領域情報に応じて容易にカスタマイズ 可能なシミュレータを提供することができる。さらに、移動ノードの行動のシミュレーシ ヨンと、ネットワークのトポロジおよび複数の通信のシミュレーションとがインタラタティ ブに実行されることにより、より現実の世界に近い状況をシミュレーションすることがで きる。
図面の簡単な説明
[0020] [図 1]図 1は、本発明による移動ノードシミュレータの図である。
[図 2]図 2は、本発明による図 1に示される移動ノードシミュレータ 100の機能を実現 するコンピュータ 200を示す図である。
[図 3]図 3は、本発明によるネットワークシミュレータ部 120と行動シミュレータ部 140と のインタラクションを表す図である。
[図 4]図 4は、本発明による行動シミュレータ部 140の構成を表す図である。
[図 5]図 5は、本発明による典型的な歩行者の行動モデルの例を示す図である。
[図 6]図 6は、本発明による出力部として GUIを用いた場合の GUI画面例の図である
[図 7]図 7は、 MobiREALシミュレータの構成の概略を示す図である。
[図 8]図 8は、シミュレーション領域のモデル化の例を示す図である。
[図 9]図 9は、歩行者 (ノード）の行動モデルを CPEモデルに基づ 、て記述した例を 示す図である。
[図 10]図 10は、シミュレーションシナリオの概念を示す図である。
符号の説明
[0021] 100 移動ノードシミュレータ
120 ネットワークシミュレータ咅
140 行動シミュレータ部
160 出力部
180 ネットワークアプリケーション
発明を実施するための最良の形態
[0022] 以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。 (1 全体設計）
本明細書中では、現実世界の人物行動などに基づく移動ノードの行動をユーザ定 義でき、それに基づ ヽたモパイルネットワークアプリケーションの評価を可能とするネ ットワークシミュレータである移動ノードシミュレータの設計にっ 、て述べる。本発明に よる移動ノードシミュレータは、移動ノードに関するシミュレーションを行う行動シミュレ ータ部 140と、ネットワークに関するシミュレーションを行うネットワークシミュレータ部 1 20とがインタラクティブに動作することにより、ネットワークアプリケーションによる移動 ノードの行動への影響、およびその結果生じるネットワークトポロジの変化を再現でき 、より現実的なシミュレーションを行うことが可能となる。
[0023] 図 1は、本発明による移動ノードシミュレータ 100を示す。移動ノードは、携帯端末 を持った人、車両、移動ロボット、センサー（タグ）の埋め込まれた動物、移動可能ま たは固定のセンサー（タグ）、飛行機、あるいは、その他の任意の通信機能を有する 移動体であり得る。移動ノードの通信は、移動ノードとネットワーク上の基地局などの 任意の通信機能を有するポイントとの通信、および、移動ノード間の通信を含む。移 動ノードシミュレータ 100は、ネットワークシミュレータ部 120と、行動シミュレータ部 14 0と、出力部 160とを備える。出力部 160は、 GUI (グラフィカルユーザインターフエ一 ス）であってもよ 、し、シミュレーション結果を出力する他の任意のコンポーネントであ つてもよい。
[0024] 移動ノードシミュレータ 100を利用するアプリケーション開発者は、行動シミュレータ 部 140に対し、各移動ノードの行動（これを行動モデルと呼ぶ）を指定し得る。ある実 施形態では、行動モデルは、状態遷移図により指定される。各状態遷移の遷移条件 として、シミュレーション評価対象とするネットワークアプリケーション力 得られる情報 、ならびに自身のノードの周辺に存在する障害物および他の移動ノードなどの情報（ 外部情報）に関する条件を指定し得る。また、各遷移図はいくつかの内部パラメータ（ 経由地および目的地、ならびに特定の地点に対する興味度など）を保持し得、その 内部パラメータも遷移条件として利用し得る。また、遷移の実行によりそれらのパラメ 一タ値を変更することもできる。この遷移図に基づき、行動シミュレータ部 140は、各 時間ごとの移動ノードの位置および速度ベクトル等の移動ノードに関する情報を計算 する。遷移条件として、障害物情報を含むシミュレーションフィールドの情報 (領域情 報）および移動ノードの初期配置なども指定し得る。これらの情報は、ネットワークシミ ユレータ部 120に渡される。ネットワークシミュレータ部 120、行動シミュレータ部 140 、および出力部 160などの本シミュレータに含まれるコンポーネントは、別々の場所に 存在し無線リンクを介して通信してもよ ヽし、一体化されて有線リンクにより通信しても よい。ある実施形態では、多数の移動ノードごとに内部パラメータを指定することは非 効率的であるため、これらの内部パラメータを、例えば一定の分布に基づきランダム に生成して、複数の移動ノードに対し一括指定することもできる（これを行動シナリオ と呼ぶ)。また、アプリケーション開発者は、通常のネットワークシミュレータと同様に、 評価対象とするアプリケーション 180を移動ノードシミュレータ 100上に実装し得る。 さらに、移動ノードシミュレータ 100を利用するアプリケーション開発者は、各移動ノ ードの行動領域を表す情報 (領域情報と呼ぶ)を指定し得る。ある実施形態では、領 域情報は、地理領域を表す矩形と、その地理領域上に配置され、個々が線分の集 合で表される建造物などのオブジェクトの集合とで表される。各オブジェクトには、そ のオブジェクト内を移動ノードが通行可能力、あるいはそのオブジェクトを越えて無線 を伝播させることが可能力などを表す属性値を与えることができる。
ここで図 3を参照する。図 3は、ネットワークシミュレータ部 120と行動シミュレータ部 140との相互連携 (インタラクション)を表す図である。ある好ましい実施形態では、ネ ットワークシミュレータ部 120および行動シミュレータ部 140は、それぞれ独立にシミュ レーシヨン時間 t毎のシミュレーションを行 、、そのシミュレーション結果を交換した後 に次の tシミュレーション時間のシミュレーションをそれぞれ独立に行う。これを繰り返 しながらシミュレーションを進行させる。これについては、以下で詳細に説明する。シ ミュレーシヨン結果は、例えば、トレースファイルとして出力され、出力部 160に渡され る。好ましい実施形態では、 GUIを用いて、視覚的にシミュレーション結果を再現す ることができる。 GUIでは、行動シミュレータ力も渡された情報、例えば、トレースファ ィルを入力として、移動ノードの移動および情報伝達の様子などを可視化することが できる。 GUIを用いた実施形態では、拡大および縮小ならびにステップ実行などによ り、シミュレーション結果をより詳細に検討することができる。 [0026] 本発明による移動ノードシミュレータの実施形態は、例えば、図 1に示される各コン ポーネントを有する装置である。図 1に示される移動ノードシミュレータの各コンポ一 ネントの機能は、ソフトウェア (例えば、コンピュータプログラム）によって実現される。 しかし、本発明は、これに限定されない。図 1に示される各コンポーネントの機能をノ、 一ドウエア（例えば、回路、ボード、半導体チップ）によって実現してもよいし、ソフトゥ エアとハードウェアとの組み合わせによって実現してもよい。
[0027] 図 2は、図 1に示される移動ノードシミュレータ 100の機能を実現するコンピュータ 2 00を示す。コンピュータ 200は、 CPU210と、メモリ 220と、入力インターフェース部 2 30と、出力インターフェース部 240と、バス 250とを含む。
[0028] CPU210は、プログラムを実行する。例えば、そのプログラムは、図 1の各コンポ一 ネントの機能を実行するプログラムである。そのプログラムおよびそのプログラムの実 行に必要なデータは、例えば、メモリ 220に格納される。そのプログラムは、任意の様 態でメモリ 220に含まれ得る。例えば、メモリ 220が書き換え可能なメモリである場合 には、コンピュータ 200の外部からプログラムをローデイングすることにより、そのプロ グラムをメモリ 220に格納してもよい。あるいは、メモリ 220が読み出し専用メモリであ る場合には、メモリ 220に焼き付ける形式でそのプログラムをメモリ 220に格納しても よい。
[0029] さらに、入力インターフェース部 230は、ユーザからの入力を受け取るインターフエ ースとして機能する。出力インターフェース部 240は、計算結果を出力するためのィ ンターフェースとして機能する。ノ ス 250は、コンピュータ 200内のコンポーネント 210 〜240を相互に接続するために使用される。
[0030] (1. 1 行動シミュレータとネットワークシミュレータとの相互連携）
さらに、図 3を参照する。好ましい実施形態では、行動シミュレータ部 140とネットヮ 一クシミュレータ部 120とは、連携しながら相互に情報交換を行い、シミュレーション を実行する。情報交換は、任意に指定可能なシミュレーション時間 tごとに実行され 得る。
[0031] 具体的には、例えば、以下のように実行され得る。シミュレーション開始時には、障 害物の配置、シミュレーション時刻 0における各ノードの座標および速度ベクトル、な らびにアプリケーション 180への入力力 行動シミュレータ部 140からネットワークシミ ユレータ部 120へ渡される。し力し、行動シミュレータ部 140とネットワークシミュレータ 部 120との間で交換される情報は、これらの情報に限定されない。その後、各シミュレ ーシヨン時刻 n* t (n=0, 1, . . . )において、行動シミュレータ部 140は、各移動ノ ードごと、直前の tシミュレーション時間 [ (n—l) * t, n * t)の行動シミュレーション中 において得られた、（a)ネットワークアプリケーション 180への入力（ユーザ入力）、 (b )時刻 n * tにおける座標および速度ベクトル、をネットワークシミュレータ部 120に渡 す（図 3の（a)の矢印）。同様に、シミュレーション時刻 n * tにおいて、ネットワークシミ ユレータ部 120は移動ノードごとに、 [ (n— 1) * t;n * t)のネットワークシミュレーショ ン中において得られたネットワークアプリケーション 180からの出力を行動シミュレ一 タ部 140に渡す（図 3の（b)の矢印）。このように、行動シミュレータ部 140とネットヮー クシミュレータ部 120は互いに独立にシミュレーション時間 [ (n— 1) * t;n* t)のシミ ユレーシヨンを行い、その結果をシミュレーション時刻 n* tに交換し、それを用いてシ ミュレーシヨン時間 [n * t; (n+ 1) * t)のシミュレーションを行う。
[0032] なお、シミュレーション時間 tの間は、ネットワークシミュレータ部 120は、受け取った 速度ベクトルを用いて行動シミュレータ部 140とは独立にノードの位置計算を行う。た だし、この間に行動シミュレータ部 140でノードの速度ベクトルを変更している可能性 があるため、 t時間毎の情報交換において、正確な現在位置座標を行動シミュレータ 部 140から適宜受け取り位置を補正する。 tの大きさの決定は、アプリケーション 180 に求められるシミュレーション精度とシミュレーションに要する時間とのトレードオフに 基づき、シミュレータ使用者が設定し得る。
[0033] (2 行動シミュレータ部）
図 4は、行動シミュレータ部 140の構成を表す図である。行動シミュレータ部 140を 実装するためには、現実の行動を記述するための言語およびその処理系の開発が 必要とされる。行動シミュレータ部 140に対し、移動ノードの行動は、行動シナリオお よび行動モデルにより与えられる。行動シナリオは、個々のノードの出現確率および 目的地の決定などを一括して指定し得る。また、上述したように、行動モデルは個々 の移動ノードの行動を記述した状態遷移図 (拡張有限状態機械)であってもよ!、。 [0034] (2. 1 行動シナリオ）
移動ノードが歩行者に対応する場合を例として、行動シナリオにつ 、て説明する。 歩行者全体を考えた場合、どのような状況にぉ ヽてもある一定の歩行流（多数の歩 行者の流れ)が発生することが多い。例えば駅の改札口では、電車の到着前には改 札口へ向力う歩行者が多いため、改札口へ向力う歩行流が発生する力 電車の到着 後には改札口を出る歩行者が多いため、改札口力も離れる歩行流が発生する。また 商業空間では店によって客の出入りする人数は異なるため、店によって付近の歩行 流も異なる。このような歩行流を制御するためのパラメータを行動シナリオとして与え ることで、マクロの視点においても現実に近いシミュレーションを行うことができる。図 4 の行動シナリオとして、ノードの出現確率、どの目的地にどの程度の割合のノードが 向かうかを表す値、ならびに個人の行動に影響を与える情報活用度および興味度と いったパラメータの基本値などを与える。これらの値を基本に、以下で述べる行動モ デルの内部パラメータを決定する。
[0035] (2. 2 行動モデル）
行動モデルは、通常、アプリケーションとの入出力インターフェースおよび視覚情報 の入力インターフェースを入出力ポートとし、目的地リストなどを内部変数として保持 する状態遷移図である。シミュレータ使用者は、いくつかの状態遷移図と、それにし たがって行動するノードの集合とを指定し得る。これと行動シナリオで指定された基 本値を基に、内部変数の初期値が与えられたインスタンスがノードごとに生成され得 る。
[0036] 図 5は、典型的な歩行者の行動モデルの例を示す。図 5の歩行者の典型的行動を 表す行動モデルの例に従って、行動モデルの機能を詳述する。一般に、人が行動 する際にはある目的地へ向力つて移動する。そこで、その目的地を優先順位付きの ノ ラメータとして持たせる。この際、ネットワークアプリケーション力もの情報がある場 合には、その内容に従って優先順位を変更するか、または新規に目的地を持たせる ことにより、行動を変化させる。例えば、イベントの宣伝をネットワークアプリケーション により行いたい場合には、あるノード (例えば固定端末）がアプリケーションへの入力 として、イベントの開催時刻および開催場所などを与える。アプリケーションを介して、 この情報を受け取った他のノードは、情報を活用するかどうかを情報活用度に応じて 決定し、活用するならばこの開催時刻に合わせて開催場所へと向力 ようになる。ま た、 目的地として交差点などの経由地点を指定することにより、曲がり角などを含む 複雑な経路を通る歩行を実現することができる。
[0037] (2. 3 領域情報）
領域情報とは、移動ノードが移動可能な領域の範囲と定義される。領域情報は、例 えば図 4に示されるように、地理領域を表す矩形と、その地理領域上に配置され、個 々が線分の集合で表される建造物などのオブジェクトの集合とで表される。ある実施 形態では、領域は、長方形であり、各辺の長さ [m]を指定することにより定義され得る 。建造物などのオブジェクトは、座標集合で指定し得る。例えば、長方形のオブジェク トの場合には 4点の座標を指定し、円形の場合には中心と半径との組などを指定する ことにより、領域情報を定義できる。オブジェクトには、単なる障害物および進入可能 な建物などの種類も指定し得る。各オブジェクトには、そのオブジェクト内を移動ノー ドが通行可能か、ある 、はそのオブジェクトを越えて無線を伝播させることが可能か などを表す属性値を指定することができる。上記の様々な値の指定は、ユーザによつ てなされ得る。
[0038] 領域情報が指定されている場合の移動ノードのシミュレーションを考える。シミュレ ーシヨン対象となる領域には、建造物および道路などのオブジェクトが配置され、これ らのオブジェクトには、無線を伝播させる力させないかを表す属性値、または、移動ノ ードが移動できるかできな 、かを表す属性値などが指定されて 、る。初期状態として 、携帯電話を持った人などの移動ノードは、シミュレーション対象の領域上のある点 A にあるとする。行動シミュレータ部 140は、領域情報を参照して、地点 Aの周りにある オブジェクトとその属性値とに基づき、移動ノードが無線を伝播させる方向および無 線を伝播させない方向を計算する。さらに、行動シミュレータ部 140は、領域情報を 参照して、地点 Aの周りにあるオブジェクトとその属性値とに基づき、移動ノードが進 み得る方向および進み得ない方向を判断するとともに、移動ノードの行動モデルを 参照して、移動ノードが実際に進む方向を計算する。行動シミュレータ部 140は、こ れらの計算結果をネットワークシミュレータ部 120に送る。 [0039] (2. 4 現実的な行動モデルのためのライブラリ群）
本発明による移動ノードシミュレータは、より現実的な行動を容易に記述するために 、グループ行動および衝突回避処理を行うライブラリを含み得る。
[0040] (2. 4. 1 グループ行動）
街中では、人は 1人で歩いているだけでなぐ友人等と一緒にも歩いている。そこで 、グループとしての挙動を表現できるように、グループ行動の要素を導入しライブラリ として利用できる。グループ行動を実現するために、例えば、非特許文献 2で紹介さ れている、グノレープ行動における reference pointを導入し得る。 reference poin t自体は、個々のノードのように移動する力 その reference pointを持つグループ 中のノード力 reference pointの動きに従って行動することで、グループの行動を 統一化できる。このグループ行動のライブラリは、例えば、図 5の状態"通常移動"お よび"寄り道"において速度ベクトルを決定する際に用いることができる。
[0041] (2. 4. 2 衝突回避）
現実に人と人がすれ違うときにはぶつからないように歩くのが自然である。その行動 を行動シミュレータで実現するために非特許文献 6で紹介されて 、るような衝突回避 処理を導入し得る。衝突を避ける対象者が、図 5中の neighborに相当する。これは 自分の移動ベクトル力も決定した視野範囲内に存在するノードである。この衝突回避 処理では、自分と neighborの位置および速度ベクトルならびに人体円半径などによ つて、そのままの速度ベクトルで進んだときに衝突する領域を求め、その領域には進 まないように、速度ベクトルを変化させることができる。また壁などの障害物に対しても 、障害物を動かないノードの集合とみなすことで同様の処理を用いて衝突を回避す ることができる。この衝突回避のライブラリは図 5の状態"衝突回避"において速度べ タトルを決定する際に用いることができる。
[0042] (3 ネットワークシミュレータ部）
本発明によるネットワークシミュレータ部 120では、行動モデルシミュレーション部 1 40による移動ノードの行動に従い、移動ノードを含むネットワークのトポロジを変化さ せる。また、そのもとで移動端末間のネットワーク通信をシミュレートする。以下、使用 するネットワークシミュレータ部 120の概要、ネットワークシミュレータ部 120と行動シミ ユレータ部 140の連携について詳しく説明する。
[0043] (3. 1 GTNetS)
本発明による移動ノードシミュレータでは、ネットワークシミュレータ部 120として、例 えば、米 Georgia Institute of Technologyで開発された GTNetS (非特許文 献 7を参照）を使用し得る。しかし、本発明において利用されるネットワークシミュレ一 タは、 GTNetSに限定されず、その他の任意のネットワークシミュレーション機能を有 するネットワークシミュレータであり得る。 GTNetSは、既存のネットワークシミュレータ のスケーラビリティにおける問題点を克服し、より高速に大規模なネットワークのシミュ レーシヨンを行うという思想で設計されており、 C+ +による実装、並列実行等の特長 を持つ。 GTNetSは、ネットワークシミュレーションを構成する各部品を C+ +言語に より実装し、ライブラリとして提供している。これらのライブラリを利用しシミュレーション シナリオを記述することで、 GTNetSが提供するネットワークシミュレーション環境を 利用することができる。また、必要に応じてクラスを作成することで、シミュレータの拡 張を容易に行うことができる。
[0044] (3. 2 GTNetSを利用したネットワークシミュレータ部の実現）
以下に、 GTNetSを用いた場合を例に、ネットワークシミュレータ部を説明する。本 発明による移動ノードシミュレータでは、行動シミュレータ部 140とのインタラクション 部分を独自のクラスとして実装し GTNetSに組み込むことで、行動シミュレータ部 14 0とネットワークシミュレータ部 120との連携を実現し得る。また、同様に、ノードの移 動等を扱うクラスも実装して GTNetSに組み込み、行動シミュレータ部 140から受け 取るノードの速度情報にもとづきノードの位置を更新し得る。インタラクション部分で は、行動シミュレータ部とのデータ交換、および入力データに対する処理を行い得る 。行動シミュレータ部 140からインタラクション部分への入力は、ノードの発生、消滅 および移動などのノードに関する入力と、アプリケーションへの入力との 2種類に分け られる。アプリケーションへの入力は、実装されているネットワークアプリケーション 18 0への入力となる。以下、インタラクション部分の実装および入力処理について説明 する。
[0045] (3. 2. 1 行動シミュレータ部とのインタラクション） GTNetSは、 discrete— eventタイプのネットワークシミュレータとして実装されてい る。パケットの送受信等のシミュレーションイベントは、その実行時刻と共にイベントキ ユーに挿入される。その後、イベントキューに挿入されたイベントは、シミュレーション 時間順に取り出され処理される。これらイベントキューへのイベント挿入および処理の 繰り返しによりシミュレーションが構成される。本発明による移動ノードシミュレータで は、行動シミュレータ部 140とのデータ交換と、行動シミュレータ部 140から渡されるノ ード情報およびアプリケーション情報に対する処理とを行うために、インタラクションィ ベントを作成し、シミュレーション時間 tごとに処理する。まずシミュレーション開始前に 、インタラクションイベントを時刻 tにスケジューリングする。このスケジューリングにより 、 [0, t]のシミュレーションを行った後、時刻 tでインタラクションイベントが処理され、 行動シミュレータ部 140とのデータの受け渡しおよび受け取ったデータに対する処理 が行われる。インタラクションイベントの最後には、次のインタラクションイベントを時刻 2tにスケジューリングし、次回の行動シミュレータ部 140とのデータ受け渡しに備える 。このような一連の処理を、行動シミュレータ部 140によってシミュレーション終了の情 報が渡されるまで繰り返す。
[0046] (3. 2. 2 ノードの発生、消滅に対する拡張）
GTNetSは、ネットワークトポロジの変化に乏しい有線ネットワークを主な対象として いるため、ネットワーク通信を行うノードを、シミュレーション開始前に全て生成してお き、シミュレーション中に新規ノードの追加、既存ノードの削除は行わないことが好ま しい。一方、無線ネットワークにおいては、ノードの移動だけでなぐノードの発生およ び消滅も頻繁に発生するため、これらのノードの変化に対し GTNetSで適切に対処 する必要がある。例えば、あら力じめノードを十分な数だけ生成しておき、行動シミュ レータ部 140のノードとネットワークシミュレータ部 120のノードとのマッピングを行うノ ード管理クラスを導入し、行動シミュレータ部 140からのノード追加および削除情報に 対して、あら力じめ生成しておいたノードをネットワークトポロジに追加および削除す ることで、ノードの発生および消滅に対処し得る。
[0047] (3. 2. 3 ノードの移動に対する拡張）
GTNetSではノード移動を計算および管理するモビリテイクラスが用意されており、 各ノードの移動は、ノードに割り当てられたモビリテイクラスのインスタンスに依存する
。本発明による移動ノードシミュレータでは、行動シミュレータ部 140から受け取ったノ ードの移動情報（例えば、速度ベクトル）をネットワークシミュレータ部 120に反映させ るため、速度および変化時刻の組を蓄積出来るようなモビリテイクラスを作成し、 GTN etSに組み込んでいる。行動シミュレータ部 140からノードの速度ベクトルを受け取つ た時点では、ノード位置を更新せずに、蓄積情報の更新を行う。無線計算等でノード の現在位置が必要になった場合のみ、ノード位置および速度、ならびに蓄積情報に よって位置計算が行われる。ただし、このように速度ベクトルのみを受け取り行動シミ ユレータと連携する方法では、ベクトルの精度および位置計算が原因で誤差が生じる 可能性がある。そこで、定期的にノードの位置情報を受け取り、誤差を修正する。位 置情報を受け取った場合は、過去の速度ベクトルが必要なくなるため、蓄積情報の 初期化を行う。
[0048] (4 出力部）
本発明による移動ノードシミュレータは、出力部 160を有する。出力部 160は、好ま しくは GUIを用いる力 他の任意のシミュレーション結果を出力することができるコン ポーネントであり得る。
[0049] 図 6は、本発明による出力部として GUIを用いた場合の GUI画面例である。 GUI部 では移動ノードの動きおよびネットワークの可視化を行 、、わかりやす 、形でシミュレ ーシヨン結果を提示し、その理解を視覚的に手助けすることを目指している。
[0050] (4. 1 GUIの機能）
Windows (登録商標）上で動作する本発明による移動ノードシミュレータの GUIに は、処理速度および描画能力の観点から、例えば、 DirectX9を採用している。図 6 のように、 GUIは、俯瞰視点での人の行動の可視化を実装され得、シミュレーション フィールドを表す地図画像の上で、人を表す小さい円と、その人が持つ無線端末の 電波が届く範囲を表す大きい円とが、その人の行動に従って移動する（図 6)。地図 画像の上には、ビルなどの電波の伝達を妨害する障害物を表示することができ、無 線伝達範囲を表す大きい円とあわせて、おおまかにではあるが各ノード間における 通信の可否を確認することができる。 GUIは、行動シミュレータ部 140およびネットヮ 一クシミュレータ部 120から出力されたシミュレーション結果 (例えば、トレースフアイ ル)を入力とし、またそのファイルで地図画像に任意のビットマップ画像を指定するこ とが可能である。 GUIには拡大および縮小機能（lcmZpixel〜100mZpixel)、再 生速度の変更機能 (実時間比で 0〜256倍)、ならびにステップ実行機能など一通り の機能が備わっている。
[0051] GUIではノードの状況の違いを一目で見分けられるよう、人を表す円を色分けする 機能を実装し得る。例えば、ネットワークアプリケーション 180でブロードキャスト中の ある特定の情報に着目し、その情報が伝わっている力否かで色分けを行えば、情報 が伝達していく様子を視覚的に把握することが可能である。またその情報が伝わる事 により行動が変化した人を色分けすることで、その情報の伝達が人の行動にどう影響 を及ぼすかを見ることもできる。また、本発明による移動ノードシミュレータでは、将来 的に何千、何万ノードレベルでの大規模なシミュレーションを対象とし得、 GUIにお ける表現上の抽象化により、 GUI上で相当数のノードを同時に表示しても、見やすく 、かつわ力りやすいようにし得る。これらにカ卩え、ユーザからの入力、例えば、地図情 報およびシナリオの入力、ならびにノードの初期配置の入力に対し、 GUIによる補助 を行い得る。
[0052] 以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきた力 本発 明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求 の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、 本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に 基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。本明細書において引 用した特許、特許出願および文献は、その内容自体が具体的に本明細書に記載さ れているのと同様にその内容が本明細書に対する参考として援用されるべきであるこ とが理解される。
[0053] (5 移動ノードシミュレータ 100の実装例、 MobiREAL)
以下、ノードが自身の周辺環境やネットワークアプリケーションの振る舞いに応じて 行動を変化させる動的な挙動が記述可能な確率つきイベント発生モデル (Conditio n Probability Event Model、以下、「CPEモデル」という）について説明し、 CP Eモデルに基づくノードの行動のシミュレートと、そのノードの行動に基づいたネットヮ ークアプリケーションのシミュレートとが可能なネットワークシミュレータ MobiREALの 設計および実装について説明する。 MobiREALシミュレータは、図 1に示される移 動ノードシミュレータ 100の 1つの実装例である。
[0054] CPEモデルは、現実的なノードの行動を記述するのに好適なモデルとして発明者 らが提案して 、るモデルである。 CPEモデルに基づ 、て現実的なノードの行動をシミ ュレートすることにより、ノードの行動がネットワークアプリケーションや他のノードに与 える影響を再現し、より現実的なシステム性能評価を行うことができる。
[0055] (5. 1 MobiREALシミュレータの構成）
図 7は、 MobiREALシミュレータの構成の概略を示す。 MobiREALシミュレータは 、移動ノード群のアドホック通信をシミュレートすることができる。また、 MobiREALシ ミュレータは、固定の有線ネットワークと移動ノード群が基地局を介して通信するよう な有線'無線混在型のネットワークもシミュレートすることができる。
[0056] MobiREALシミュレータは、ノードの行動をシミュレートする行動シミュレータと、ネ ットワーク上の通信をシミュレートするネットワークシミュレータとを含む。ここで、行動 シミュレータは、図 1に示される行動シミュレータ部 140の 1つの実装例であり、ネット ワークシミュレータは、図 1に示されるネットワークシミュレータ部 120の 1つの実装例 である。
[0057] MobiREALシミュレータでは、行動シミュレータとネットワークシミュレータとは 2つ の独立したプログラムとして実現されている。このように、行動シミュレータとネットヮー クシミュレ一タとを 2つの独立したプログラムとして実現することにより、 MobiREALシ ミュレータの行動シミュレータを他のネットワークシミュレータで利用することが可能に なる。例えば、 ns— 2 (非特許文献 1を参照）や GloMoSim (非特許文献 4を参照）な どのオープンソースシミュレータに行動シミュレータとのインターフェース部を実装す ることにより、それらのシミュレータでも現実的な移動ノードの行動を容易にシミュレ一 トすることができる。また、 2つのプログラムを異なる計算機上で実現することで、負荷 分散も可能となる。
[0058] 図 7において色付きのコンポーネントは、ユーザによりその内容を指定することが可 能なコンポーネント (すなわち、ユーザ定義可能なコンポーネント)である。行動シミュ レータに対しては、シミュレーション領域情報と、 CPEモデルと、ノードの生成を指定 するシミュレーションシナリオとをユーザが指定することが可能である。ここで、シミュレ ーシヨン領域情報は、図 4に示される領域情報の 1つの実装例であり、 CPEモデルは 、図 4に示される行動モデルの 1つの実装例であり、シミュレーションシナリオは、図 4 に示される行動シナリオの 1つの実装例である。ネットワークシミュレータに対しては、 ネットワークシステム（ネットワークアプリケーションやトランスポート層 Zネットワーク層 プロトコルなど）の記述をユーザが指定することが可能である。主要なプロトコルはラ イブラリとして提供されており、ユーザは下位層のプロトコルにそれらを利用することも できる。
[0059] 行動シミュレータとネットワークシミュレータとは、 TCP接続を介して相互通信を行い ながら並行に実行される。シミュレーションの実行開始時には、行動シミュレータから ネットワークシミュレータにシミュレーション領域情報が渡され、それぞれが独立して 領域情報を保持する。シミュレーション開始後には、行動シミュレータで生成されたノ ードオブジェクトの情報がネットワークシミュレータに随時通知され、ネットワークシミュ レータ側で対応するノードオブジェクトが生成される。また、ノードの位置および速度 ベクトルの更新情報を行動シミュレータ力 ネットワークシミュレータに随時与えること で、ネットワークシミュレータ側でノードの位置が更新される。ネットワークシミュレータ は、現在のノード位置と領域情報とからノード間の電波の伝播計算、パケットルーティ ングなどのネットワーク上の通信のシミュレーションを行う。また、ノードがネットワーク アプリケーションを利用する振る舞い (ネットワークアプリケーションに対するデータ入 力）を行動シミュレータからネットワークシミュレータに与え、ネットワークアプリケーショ ンからのノードへのデータ出力をネットワークシミュレータから行動シミュレータに渡す ことで、ネットワークアプリケーションによるノードの行動へのフィードバックを可能にし ている。
[0060] (5. 2 行動シミュレータとノードのモデル化）
以下、現実世界の環境やノードの行動をモデルィ匕する手法について説明し、それ に基づく行動シミュレータの設計および実装について説明する。 [0061] (5. 2. 1 シミュレーション領域のモデル化）
建物、広場などの通行不可能な閉空間は、閉多角形 (例えば、図 8における色付き の領域)で指定し、進入可能な閉空間については、図 8の Eや Jのようにポイントを境 界線上に設定することで領域の出入り口をユーザが指定することが可能である。その 他の領域は、道路などの自由移動領域として定義される。また、ユーザは、交差点や 領域の出入り口に設定されたポイントを線分で結んだ仮想グラフを合わせて指定す ることが可能である。このような仮想グラフを指定することにより、道路の論理的な構 造情報を行動シミュレータに与えることができ、目的地や経路計算を簡単化すること ができる。
[0062] このようなシミュレーション領域のモデル化は、 GUI入力支援ツールを用いて行うと 効率的である。例えば、地図上の点をマウスで選択することにより上述した通行可能 な閉空間や領域の出入り口を含むシミュレーション領域を定義し、その定義されたシ ミュレーシヨン領域を表すプログラム (例えば、 C+ +で記述したプログラム）を出力す る機能を有する GUI入力支援ツールを提供することができる。
[0063] (5. 2. 2 ノードの行動のモデル化）
一般に、ノード (例えば、携帯端末ユーザ）は、自身の周辺の情報 (例えば、障害物 や近隣ノードの行動)や自身の携帯端末上で動作するネットワークアプリケーション の出力に基づいて目的地などを動的に変更する場合がある。例えば、混雑している 目的地は後で訪問する、あるいは、近隣の店舗を検索するナビゲーシヨンシステムに 購入したい商品の情報を入力し、システムが提示した店舗に向かう、といった行動変 更が考えられる。また、ノードは、目的地や経路、到着予定時刻や滞在時間などをあ る程度計画して行動することが多 、一方、行動が確率的である場合も多 、。
[0064] 以上のような観点から、本発明者らは、ノードの動的な行動変化規則を変数を用い て記述する確率つきイベント発生モデル（CPEモデル）を提案し、さらにその CPEモ デルを用いたノードの行動のモデルィ匕手法を提案している。すなわち、ノードの行動 のモデルィ匕は、以下の手順で行われる。まず、ノードの行動種別（例えば、通勤者、 買い物客など)ごとに、動的な行動変化規則などが、 CPEモデルを用いて変数を利 用した汎用的な形式で記述される。次に、シミュレーション実行時において、目的地 などの具体的な変数値が指定されたノードオブジェクトがシミュレーションシナリオに 従って生成される。
[0065] CPEモデルは、 "ルール"の並びと、内部変数の集合と、外部変数の集合とによつ て定義される。各ルールは、「条件」、「確率」および「行動」の組から構成されており、 「条件」が満たされた場合には、ノードが「確率」に従って「行動」をとることを記述した ものである。内部変数とは、 CPEモデルの内部からのみ更新または参照可能な変数 をいい、外部変数とは、 CPEモデルの内部および外部から更新または参照可能な変 数をいう。
[0066] 外部変数には、例えば、シミュレーション時刻 T、近隣ノードや障害物などの周辺情 報 Ε、ネットワークアプリケーションへの入力 ΑΙ、ネットワークアプリケーションからの出 力 ΑΟ、ノードの現在位置 Ρおよびノードの速度ベクトル Vが含まれる。
[0067] 各ルールの「条件」には、外部変数または内部変数を用いた論理式が指定される。
各ルールの「確率」には、 0から 1までの定数、または、確率関数が指定される。
[0068] CPEモデルに基づいてノードの行動を記述した行動モデルは、行動シミュレータに よって実行可能な形式 (例えば、 C+ +で記述したプログラムの形式)で行動シミュレ ータに組み込まれる。行動シミュレータは、ルールの並びを先頭力 検索し、指定さ れた条件が満たされる最初のルールによって指定された行動を指定された確率で実 行することを繰り返す。
[0069] 以下、シミュレーションの評価対象であるネットワークアプリケーション力 ΙΕΕΕ802 . 11などの近距離な端末間通信デバイスを装備した情報端末を保持する歩行者が いくつかの店舗を買い物などの目的で訪れ、店舗に関して入手した情報 (例えば、セ ール情報)を移動中に遭遇した他の歩行者に配布することで有用な情報の共有を行 ぅモパイルアドホックネットワーク（MANET)上のネットワークアプリケーションである 場合を考える。このようなネットワークアプリケーションは、ネットワークシミュレータ上 に実装されている。
[0070] 図 9は、歩行者 (ノード）の行動モデルを CPEモデルに基づ 、て記述した例を示す 。図 9に示される例では、 目的地情報（目的地の位置を示すポイント名 p、現在地から 目的地までの経路を表すポイント列!:、予定到着時刻 t、滞在時間 sなど）が内部変数 の構造体として保持されており、現在の目的地情報が変数 dstに格納されており、そ の後訪れる予定の目的地群が目的地情報のリストとして変数 Dlistに訪問順に格納さ れている。
[0071] 例えば、ルール E3では、急いで歩いたとしても間に合わないほど予定力も遅れて いる場合には、 0. 2の確率で到着予定時刻 dst. tを 10分遅らせ、速度ベクトル Vに 急いで歩く場合の値を計算し代入している。一般に、歩行者は接近してくる歩行者や 小さな障害物などを回避しながら歩行することから一時的に移動方向を変えることが ある。速度ベクトル Vの計算は、このような衝突回避を考慮して行われる。
[0072] ルール E7、E8では、目的地の滞在中に滞在予定時刻を過ぎたときの行動を同じ 条件を用いて指定している。ルール E7はルール E8の上位にあるため、これらのルー ルの条件が真である場合には、 0. 8の確率でルール E7の行動が実行され、ルール E7の行動が実行されな 、場合には、ルール E8の行動が必ず実行される。
[0073] ルール E5では、ネットワークを介して他の歩行者から店舗情報 new— dstを入手し た場合、 0. 5の確率でその店舗を目的地リストに追加する行動を記述している。さら に、ルール E9では、滞在を延長した目的地 (店舗)を出発するときに、その目的地情 報 (店舗情報）をネットワークを介して他の歩行者に配布するようにして ヽる。
[0074] ルール E1では、行動が実行される確率を定数ではなぐ平均 6分、標準偏差 2分の 正規分布に従う確率関数を用いて表して 、る。確率関数として任意の関数を用いる ことが可能であり、ある条件が成立して力 ノードが行動を起こすまでの時間のばらつ きや、行動を起こす頻度を指定することもできる。
[0075] なお、頻繁に用いられる条件や行動は、ライブラリとして提供され得る。これにより、 CPEモデルを容易に記述することが可能になる。
[0076] (5. 2. 3 シミュレーションシナリオ）
シミュレーションシナリオでは、シミュレーション実行時間などのパラメータが設定さ れるとともに、各 CPEモデルに対応するノードオブジェクトを生成するタイミングや変 数の初期値などが指定される。
[0077] 図 10は、シミュレーションシナリオの概念を示す。図 10の前半では、 CPEモデル" c ustomer"に対応するノードオブジェクトが 15秒ごとに生成され、その生成されるノー ドオブジェクトは、その速度 Vが 1. OmZsから 1. 8mZsのランダム、その発生位置 P が Aまたは Q、その最初の目的地 dstが Eまた ίお、それ以降の目的地が Dlistである ことが記述されている。また、図 10の後半では、 CPEモデル" worker"に対応するノ ードオブジェクトが 8秒ごとに生成されることが記述されて 、る。ノードオブジェクトごと に、各変数の初期値やノードの生成条件を変更することも可能である。各変数の初 期値やノードの生成条件は様々な定義済み関数を利用して設定することができる。
[0078] このようなシミュレーションシナリオは、例えば、歩行流（Urban Pedestrian Flo w)に基づいて生成することができる。歩行流とは、シミュレーション領域内に定義さ れた各経路をたどる歩行者 (ノード)の発生量 (人 Z秒)を示したものである。歩行流 の生成は、 GUI入力支援ツールを用いて行うと効率的である。例えば、地図上の点 をマウスで選択することにより、シミュレーション領域内のいくつかの点における歩行 者 (ノード)の密度を入力し、目的地 (ノードの発生 ·消滅地点）の候補を入力すること により、歩行流を自動的に生成し、その歩行流に従って記述されたシミュレーションシ ナリオを表すプログラム (例えば、 C+ +で記述したプログラム）を出力する機能を有 する GUI入力支援ツールを提供することができる。
[0079] 例えば、現実世界において実際に測定された歩行者の密度を上述した歩行者 (ノ ード）の密度として入力し、実際の地図の端、建物の入り口、地下街などへの入り口 にあたるポイントを上述した目的地 (ノードの発生 ·消滅地点）の候補として入力するこ とにより、現実の歩行流に近い歩行流を生成することが可能である。
[0080] (5. 3 ネットワークシミュレータ）
MobiREALシミュレータのネットワークシミュレータは、ネットワーク上の通信をシミ ュレートする基本機能に加えて、行動シミュレータと周期的に連携し、行動シミュレ一 タカ 渡されたノードの生成や削除に関する情報、ノードの位置や速度に関する情 報などをネットワークのシミュレーションに反映させる機能と、ネットワークシミュレータ に実装されているネットワークアプリケーションへの入力やネットワークアプリケーショ ンカもの出力を行動シミュレータと交換する機能とが必要となる。
[0081] 本発明者らは、 GTNetS (非特許文献 7を参照）に上述した機能を実装すること〖こ より、 MobiREALシミュレータのネットワークシミュレータを開発した。 [0082] 一般に、 GTNetSを含む多くのネットワークシミュレータは、シミュレーション実行中 の新規ノードの追加や既存のノードの削除を想定せずに実装されている。これに対し 、本発明者らは、 GTNetSのノード管理プロセスの修正を行うことにより、ノードの動 的な生成や動的な削除を実現した。また、シミュレーションの現実性を向上させるた めに、障害物の影響を考慮した電波伝搬を計算できるように物理層シミュレーション モジュールの拡張を行った。
[0083] MobiREALシミュレータの行動シミュレータとネットワークシミュレータとは、シミュレ ーシヨン領域情報と、ノードオブジェクトと、ノードの位置や速度とをそれぞれが保持 する 2つの独立したシミュレーションプログラムである。行動シミュレータは、ノード移 動のシミュレーションのみを行い、ネットワークシミュレータは、 自身が把握するノード の位置と速度とに基づいてノードを単純に移動させ、ネットワーク上の通信のシミュレ ーシヨンを行動シミュレータ力 独立して行う。そのため、 tシミュレーション時間間隔 で、周期的に、行動シミュレータによって更新されたノード位置情報や、ネットワーク シミュレータによって計算されたネットワークアプリケーション力 のデータ出力などを 交換し、 2つのシミュレータ間の整合性を保っている。一方がデータ交換時までのシミ ユレーシヨンを早く終えた場合には、他方がシミュレーションを終えデータ交換が完了 するまで待機する。
[0084] なお、 tを可能な限り小さ 、値に設定すれば、行動シミュレータが決定するノードの 位置や速度などがネットワークシミュレータ側にほぼ完全に反映された正確なシミュレ ーシヨンが可能であるが、その分通信頻度が増加し、シミュレーション実行時間を多く 要する。 tの値の決定は、シミュレーションに求める精度と実行時間とのトレードオフに 基づいて行う。 tは、通常、 1. 0秒に設定されている。
[0085] なお、行動シミュレータにおける各 CPEモデル走査の周期は 0. 2秒に設定されて いる。ネットワークシミュレータ（GTNetS)については、シミュレーション精度は各層 の実装に依存するが、シミュレーション時刻は倍精度浮動小数点型の変数で表現さ れている（単位は秒)。
[0086] (5. 4 アニメータ）
シミュレーション結果の視覚化は、ネットワークシミュレータにとって極めて重要であ る。特に、ノードの動きを可視化することは、ネットワークシステムがノードの行動に与 える影響を確認するために不可欠である。そこで、 MobiREALシミュレータでは、シ ミュレーシヨン結果の視覚化を行なうアニメータを提供している。アニメータは、図 1に 示される出力部 160の 1つの実装例である。
[0087] アニメータは、 Windows (登録商標）上で動作し、ノードやリンク、無線到達半径、 パケット伝搬の様子などをアニメーションで表示できる。これらは項目ごとに表示か非 表示かの選択が可能であり、パケットは種類 (データパケットや制御パケットなど)別に 色表示できる。また、ノードの色表示は、ネットワークシミュレータ上のネットワークァプ リケーシヨン実装内で自由に指定可能である。例えば、ネットワークアプリケーション 力も特定の情報を受け取ったノードを赤で、それ以外のノードを青で表示するといつ たことが可能となる。
産業上の利用可能性
[0088] 本発明は、特定の移動ノードの行動モデルに応じて容易にカスタマイズ可能であり 、より現実の世界に近 、状況をシミュレーションすることができるシミュレータ等として 有用である。

Claims

請求の範囲
[1] ユーザ定義可能な行動モデルに従って複数の移動ノードの行動をシミュレートする 行動シミュレータ部と、
該複数の移動ノードを含むネットワーク上の通信をシミュレートするネットワークシミ ユレータ咅と
を備え、
該ネットワークシミュレータ部には、シミュレーションの評価対象であるネットワークァ プリケーシヨンが実装されており、
該ネットワークシミュレータ部は、シミュレーション時間 tごとに、該ネットワークアプリ ケーシヨン力もの出力を該行動シミュレータ部に出力するように構成されており、 該行動シミュレータ部は、該ネットワークアプリケーション力もの出力に応じて、該行 動モデルに従って該複数の移動ノードのうちの少なくとも 1つの行動を変化させること が可能なように構成されており、
該ネットワークシミュレータ部は、シミュレーション時間 tごとに、該少なくとも 1つの移 動ノードの行動の変化を該ネットワーク上の通信のシミュレーションに反映させるよう に構成されている、移動ノードシミュレータ。
[2] 前記行動シミュレータ部は、シミュレーション時間 tごとに、前記ネットワークアプリケ ーシヨンへの入力と、前記複数の移動ノードのそれぞれの位置情報および速度情報 とを前記ネットワークシミュレータ部に出力するように構成されており、
前記ネットワークシミュレータ部は、該ネットワークアプリケーションへの入力と、該複 数の移動ノードのそれぞれの位置情報および速度情報とに応じて、前記ネットワーク 上の通信をシミュレートするように構成されて 、る、請求項 1に記載の移動ノードシミュ レータ。
[3] 前記行動モデルは、確率つきイベント発生モデル (CPEモデル）に従って記述され ている、請求項 1に記載の移動ノードシミュレータ。
[4] 前記行動モデルは、前記移動ノードの状態遷移を表す状態遷移図によって定義さ れる、請求項 1に記載の移動ノードシミュレータ。
[5] 前記行動シミュレータ部は、前記行動モデルと、ユーザ定義可能な領域情報であ つて、前記移動ノードが移動可能な領域の範囲を定義する領域情報とに従って、前 記複数の移動ノードの行動をシミュレートする、請求項 1に記載の移動ノードシミュレ ータ。
[6] 前記行動シミュレータ部は、前記行動モデルと、前記領域情報と、ユーザ定義可能 な行動シナリオであって、ノードオブジェクトを生成するタイミングを少なくとも定義す る行動シナリオとに従って、前記複数の移動ノードの行動をシミュレートする、請求項
5に記載の移動ノードシミュレータ。
[7] 前記ネットワークは、移動ノード間通信を実現するアドホックなネットワークである、 請求項 1に記載の移動ノードシミュレータ。
[8] 前記ネットワークシミュレータ部によるシミュレーションの結果を出力する出力部をさ らに備えた、請求項 1に記載の移動ノードシミュレータ。
[9] 前記出力部は、グラフィカルユーザインターフェースを用いて、前記シミュレーショ ン結果を表示する表示部である、請求項 8に記載の移動ノードシミュレータ。
[10] 前記移動ノードが、携帯端末を持った人である、請求項 1に記載の移動ノードシミュ レータ。
[11] 前記移動ノード力 車両である、請求項 1に記載の移動ノードシミュレータ。
[12] 移動ノードシミュレータを用いて、ネットワーク上の通信をシミュレートするシミュレ一 シヨン処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
該移動ノードシミュレータは、ユーザ定義可能な行動モデルに従って複数の移動ノ ードの行動をシミュレートする行動シミュレータ部と、該複数の移動ノードを含むネット ワーク上の通信をシミュレートするネットワークシミュレータ部とを含み、
該ネットワークシミュレータ部には、シミュレーションの評価対象であるネットワークァ プリケーシヨンが実装されており、
該シミュレーション処理は、
該ネットワークシミュレータ部力 シミュレーション時間 tごとに、該ネットワークアプリ ケーシヨン力もの出力を該行動シミュレータ部に出力するステップと、
該行動シミュレータ部力 該ネットワークアプリケーション力もの出力に応じて、該行 動モデルに従って該複数の移動ノードの行動のうちの少なくとも 1つを変化させるス テツプと、
該ネットワークシミュレータ部力 シミュレーション時間 tごとに、該少なくとも 1つの移 動ノードの行動の変化を該ネットワーク上の通信のシミュレーションに反映させるステ ップと
を包含する、プログラム。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008044783A1 (fr) * 2006-10-06 2008-04-17 Nec Corporation Procédé d'évaluation de la qualité de communication d'un système de réseau radio local, dispositif et programme d'évaluation de la qualité de communication
JP2009301295A (ja) * 2008-06-12 2009-12-24 Toyota Motor Corp 歩行者シミュレーション装置、交通シミュレーション装置、歩行者シミュレーション方法
JP2011258074A (ja) * 2010-06-10 2011-12-22 Fujitsu Ltd シミュレーション開発支援装置、シミュレーション開発支援方法およびプログラム
JP2014138268A (ja) * 2013-01-16 2014-07-28 Toshiba Corp 端末移動先決定装置、シミュレーション装置、移動端末装置、端末移動先決定方法及びプログラム
JP2020515926A (ja) * 2017-01-03 2020-05-28 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ナビゲーション・システムにおける移動イベントの検出及びシミュレーション方法、システム、プログラム

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7916142B2 (en) * 2006-08-21 2011-03-29 Geo-Softworks, LLC Systems and methods for generating user specified information from a map
US9547747B2 (en) * 2011-12-08 2017-01-17 Futurewei Technologies, Inc. Distributed internet protocol network analysis model with real time response performance
KR101404904B1 (ko) * 2012-11-22 2014-06-09 건국대학교 산학협력단 객체 이동 시뮬레이션 장치 및 방법
WO2015132863A1 (ja) * 2014-03-03 2015-09-11 三菱電機株式会社 シミュレーションシステム及びシミュレーション設定装置及びシミュレーション方法
US11563644B2 (en) 2019-01-04 2023-01-24 GoTenna, Inc. Method and apparatus for modeling mobility and dynamic connectivity on a stationary wireless testbed

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0685733A (ja) * 1992-02-14 1994-03-25 Centre Natl Etud Telecommun (Ptt) セルラー通信ネットワークに対する下部構造の設計方法
JPH07283778A (ja) * 1994-02-18 1995-10-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 移動通信網総合評価シミュレーション方法及び移動通信網総合評価シミュレーションシステム
JP2004213098A (ja) * 2002-12-26 2004-07-29 Toshiba Corp 混雑予測システム、混雑予測方法及び混雑予測プログラム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6965851B2 (en) * 2001-11-26 2005-11-15 The Boeing Company Apparatus and method for analyzing performance of a mobile network
US20050004787A1 (en) * 2003-03-31 2005-01-06 Kubischta Marvin D. System and method for real time simulation
US7231330B2 (en) * 2003-07-31 2007-06-12 University Of Florida Research Foundation, Inc. Rapid mobility network emulator method and system
US7624383B2 (en) * 2004-04-30 2009-11-24 Cornell University System for and method of improving discrete event simulation using virtual machines
US8027273B2 (en) * 2008-09-24 2011-09-27 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army System and method for visually creating, editing, manipulating, verifying, and/or animating desired topologies of a mobile ad hoc network and/or for generating mobility-pattern data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0685733A (ja) * 1992-02-14 1994-03-25 Centre Natl Etud Telecommun (Ptt) セルラー通信ネットワークに対する下部構造の設計方法
JPH07283778A (ja) * 1994-02-18 1995-10-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 移動通信網総合評価シミュレーション方法及び移動通信網総合評価シミュレーションシステム
JP2004213098A (ja) * 2002-12-26 2004-07-29 Toshiba Corp 混雑予測システム、混雑予測方法及び混雑予測プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP1788537A4 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008044783A1 (fr) * 2006-10-06 2008-04-17 Nec Corporation Procédé d'évaluation de la qualité de communication d'un système de réseau radio local, dispositif et programme d'évaluation de la qualité de communication
JP2009301295A (ja) * 2008-06-12 2009-12-24 Toyota Motor Corp 歩行者シミュレーション装置、交通シミュレーション装置、歩行者シミュレーション方法
JP2011258074A (ja) * 2010-06-10 2011-12-22 Fujitsu Ltd シミュレーション開発支援装置、シミュレーション開発支援方法およびプログラム
JP2014138268A (ja) * 2013-01-16 2014-07-28 Toshiba Corp 端末移動先決定装置、シミュレーション装置、移動端末装置、端末移動先決定方法及びプログラム
JP2020515926A (ja) * 2017-01-03 2020-05-28 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ナビゲーション・システムにおける移動イベントの検出及びシミュレーション方法、システム、プログラム

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