TAMER

Details

Projektname: Trace-basierte Analyse und spatio-temporale Modellierung menschlicher Bewegung unter Einbeziehung geographischer Restriktionen zur Leistungsbewertung drahtloser Kommunikationsnetze (TAMER)
Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Laufzeit: 2015-2017
Ansprechpartner: Prof. Dr. Nils Aschenbruck

Abstract

Die Modellierung menschlicher Bewegung ist von Interesse in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. In der Informatik ist sie u.a. aufgrund ihrer signifikanten Auswirkungen auf die Leistungsbewertung von drahtlosen Kommunikationsnetzen von Bedeutung. Daher wurde Forschung im Bereich der Bewegungsmodellierung bereits in erheblichem Umfang betrieben. Die immer weiter steigende Verbreitung von mobilen Geräten, wie z.B. Smartphones und Tablets, und die darin enthaltene Positionierungs- und Kommunikationstechnik ermöglichen mittlerweile die effektive Aufzeichnung menschlicher Trajektorien. Gegeben eine ausreichend große Basis dieser Trajektorien (auch „Traces“ genannt), können diese zur Untersuchung fundamentaler Bewegungscharakteristika verwendet werden. In den letzten Jahren wurden dadurch bedeutende Fortschritte im Bereich der menschlichen Bewegungsmodelle erzielt.

Vorarbeiten haben jedoch gezeigt, dass der Stand der Forschung im Bereich Modellierung menschlicher Bewegung noch einige signifikante Lücken aufweist. Zum einen fehlt eine Validierung aktueller Bewegungsmodelle durch weitere, nicht beim Modelldesign herangezogene Traces. Zum anderen sind die bisher verwendeten Traces weitestgehend zu grobkörnig, szenariospezifisch oder besitzen einen zu geringen Stichprobenumfang. Weiterhin basieren aktuelle Trace-Analysen und Modelle auf Annahmen, wie z.B. Fluglinien zwischen Start- und Zielpunkt, welche im Kontext menschlicher Bewegung unrealistisch sind. Geographische Restriktionen (z.B. Straßenkarten wie OpenStreetMap) werden weder bei der Trace-Analyse noch bei der trace-basierten Modellierung berücksichtigt. Es ist aber zu erwarten, dass geographische Restriktionen sowohl die Analyse charakteristischer Eigenschaften wie auch die Modellierung in erheblichem Maße beeinflussen werden. Diese Forschungslücken stellen die Realitätsnähe und damit die Glaubwürdigkeit sowohl der aktuellen Ergebnisse aus Trace-Analyse und menschlicher Bewegungsmodellierung als auch die der auf den Modellen basierenden Leistungsbewertung infrage.

Das Ziel dieses Projekts ist eine realistische validierte Modellierung für menschliche Bewegung basierend auf der gründlichen Analyse einer neuen umfassenden Trace-Basis. Der Anwendungsfokus liegt dabei auf der Leistungsbewertung in drahtlosen Kommunikationsnetzen. Allerdings können grundlegende Charakteristika menschlicher Bewegung, wie sie bei der Trace-Analyse gewonnen werden, aufgrund ihrer fundamentalen Natur ebenso in andere Domänen übertragen werden. Zu diesen Domänen gehören u.a. Verkehrsnetzplanung, Voraussagung der Verkehrsnachfrage sowie die Ausbreitung von biologischen und drahtlosen Viren.

Publikationen

Matthias Schwamborn, Nils Aschenbruck
"Towards an Extensive Map-oriented Trace Basis for Human Mobility Modeling"
Proc. of the 35th IEEE International Performance Computing and Communications Conference
IPCCC '16, Las Vegas, NV, USA, December 9 - 11, 2016. [pdf]
Matthias Schwamborn, Nils Aschenbruck
"On Modeling and Impact of Geographic Restrictions for Human Mobility in Opportunistic Networks"
Proc. of the IEEE 23rd International Symposium on Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems
MASCOTS '15, Atlanta, GA, USA, October 5 - 7, 2015. [pdf]
Matthias Schwamborn, Nils Aschenbruck
"Introducing Geographic Restrictions to the SLAW Human Mobility Model"
Proc. of the IEEE 21st International Symposium on Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems
MASCOTS '13, San Francisco, CA, USA, August 14 - 16, 2013. [pdf]

Kooperationspartner