Studentische Arbeiten

V2V Kommunikation soll Verkehrsunfälle zu verhindern. Die DSRC Technologie nutzt WAVE Protokoll Architektur ermöglichen Sicherheits- und nicht sicherheitsrelevante Anwendungen in VANET. Sicherheitshinweise werden ausgetauscht, über einen eigenen Kanal auf MAC Schicht. Einsatz von dedizierten Kanal für Sicherheit Nachrichtenaustausch führt zu Staus. Es gibt verschiedene Kontrollmechanismen der Kanal Staus in V2V Kommunikationsort. Um die Verkehrsunfälle mit Fußgängern zu vermeiden, brauchen wir V2P Kommunikation für ihre Sicherheit. Verfügbaren V2P Kommunikationsmechanismen sprechen das Thema Verkehr Kollisionsvermeidung und Unfälle im Straßenverkehr. Verschiedene clustering-Algorithmen für VANET and MANET in Literatur konzentrieren sich hauptsächlich auf erreichen Cluster Stabilität vorgeschlagen. Aber diese Algorithmen in der Regel nicht einzigartige Mobilität, Entfernung und Richtung für V2P Kommunikation erforderlichen Parameter und sprechen auch nicht die Frage der Kanal Staus. Durch den Einsatz von speziellen Kanal für Sicherheit Nachrichtenaustausch in V2P Kommunikation geht es Kanal Staus noch Anlass zur Sorge in V2V-Kommunikation. Zur Bewältigung dieses Problems, eine gemeinsame P2P Kommunikation auf die nicht sicherheitsrelevanten SCH wird vorgeschlagen, die helfen könnte, die Zahl der Meldungen von Fußgängern auf die Fahrzeuge gerichtet. In dieser Forschungsarbeit ein clustering-Algorithmus für die Fußgänger ist konzipiert und umgesetzt, mit dem SCH. Die Fußgängerzone Cluster-Kopf ausgewählt anhand verschiedener Parameter in der Sicherheit Nachricht erhielt aus dem Fahrzeug auf dem dedizierten Kanal vorhanden ist. Nur die Fußgängerzone Cluster Leiter Sicherheit Broadcastmeldungen auf dem dedizierten Kanal, wodurch die Zahl der Warnhinweise auf den Fahrzeugen ausgerichtet. Implementierung und Simulation des Algorithmus werden in OMNeT ++, Venen und SUMO durchgeführt. Simulationsergebnis mit einem spärlichen Verkehrs-Szenario zeigt, dass die Fußgänger clustering die Anzahl der Warnhinweise auf dem dedizierten Kanal richtet sich an die Fahrzeuge reduziert hat. Es hilft bei der Kontrolle der Staus, die verursacht wird durch Aktivierung V2P-Kommunikation. Schließlich ist eine Technik, um die Langlebigkeit der Cluster compute vorgeschlagen.

VANETs oder in erster Linie bekannt als Vehicular Ad Hoc Networks gehören zu einer Klasse von mobilen Ad-hoc-Netzen oder MANETs, sind der besonderen Art wegen ihrer Fähigkeit, Netzwerk-Topologie schnell ändern. Infolgedessen ist die Verbindung zwischen VANETs verpflichtet, in regelmäßigen Abständen zu trennen. Dies erfordert ein effizientes routing Schema besteht aus den infrastrukturbasierten Unterstützung durch \ac{RSUs} bekannt als \ac{V2I}. Auch diese Methode kombiniert mit routing Position basiert die Verwendung von der geographischen Position der Knoten macht schlage um Inter vehicular Kommunikation in vor allem dynamische Netzwerke zu verbessern. Um dies zu erreichen, wir haben zwei Protokolle "nämlich" ROAMER und FRHR und bewertet die Leistung der einzelnen des Protokolls. Diese Protokolle sind aus der Literatur gewählt, da sie übertreffen die vorhandene Hybrid-Position-basierte routing-Protokolle. Mehrere Simulationen und Ergebnisse über die VoIP-Anwendung. Bildverzögerung, Frame-Verluste, MOS und empfangene Durchsatz sind die Parameter, die als Teil der VoIP-Anwendung zu bewerten, die Reaktion dieser Protokolle unter unterschiedlichen Fahrzeugdichte, unterschiedliche Geschwindigkeit der Fahrzeuge und mehrere RSUs gewählt. Erzielten Ergebnisse werden diskutiert, um die Leistung dieser Protokolle für V2I-Umgebung zu bewerten.

Verbundene Häuser, verbundene Auto, vernetzte Industrieanlagen und weitere Anwendungen sind nur der Anfang einer vernetzten Welt. Eine Welt, in der Milliarden von Objekten mit dem Internet verbunden sein werden und den Austausch einer riesigen Menge an Informationen erfordern. Dies ist mit dem "Internet of Things" (IoT) real geworden. Das Internet der Dinge ist ein Netzwerk-Paradigma, indem Sensoren, Aktoren und Geräte mit dem Internet verbunden sind. Die Hauptaufgabe dieser Geräte ist es, die Umgebung zu beobachten und die Messwerte entsprechend zu melden und entsprechend darauf zu reagieren. Das IoT-Netz kann Knoten mit unterschiedlichen Eigenschaften von Erfassungs- und/oder Steuerungsfähigkeiten enthalten. Darüber hinaus können die von verschiedenen Herstellern stammen. Idealerweise sollten alle unterschiedlichen Knoten interoperabel sein und aus der Box arbeiten. Die Situation, die es erfordert, dass die Geräte selbst konfigurieren und sich selbstständig im Netzwerk registrieren können. In dieser Arbeit wurde ein Ansatz zur Behandlung der Selbstkonfiguration und Selbstregistrierung des IoT-Knotens entwickelt. Der Protokollstapel des IoT-Knotens wurde als Plattform verwendet, um die Selbstkonfiguration zu realisieren. Dann wurde der vorgeschlagene Ansatz simuliert und hinsichtlich der Registrierungsverzögerung und des zusätzlichen Nachrichtenaufkommens bewertet. Die Simulationsergebnisse haben gezeigt, dass die für die Selbstregistrierung und -konfiguration erforderliche Verzögerung relativ gering ist und der Signalisierungsaufwand des Ansatzes gering ist. Die Ergebnisse zeigen die Anwendbarkeit des Ansatzes im realen Leben und ermöglichen eine Umsetzung auf verschiedenen Hardware-Geräten.

Heutzutage wird die Kommunikation zwischen verschiedenen elektronischen Komponenten (z.B. Sensoren, Steuerungsgeräte) in einem Fahrzeug mit Hilfe von Bussystemen realisiert. Mit den steigenden Ansprüchen nach Komfort und Sicherheit während der Fahrt wächst auch die Anzahl an Sensoren im Fahrzeug. Damit zukünftig zusätzliche Kosten für Verkabelung und Einbau verringert werden können, entstand die Frage nach einer neuen Methode zur Realisierung der Intra-Fahrzeug-Kommunikation. Ein potentieller und während der letzten Jahre in vielen Bereichen verwendeter Lösungsansatz sind drahtlose Sensornetze (Wireless Sensor Network (WSN)). Die Standards für Wi-Fi, Bluetooth und Global System for Mobile Communications (GSM) waren für drahtlose Sensornetze nicht geeignet, da für ihren Betrieb viel Energie benötigt wird. Damit der Energieverbrauch gering bleibt und Kabel für zusätzliche Stromquellen gespart werden können, wurde ein neuer Standard (Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.15.4) entwickelt. Dieser Standard ist durch geringere Leistungsaufnahme für lange Betriebszeiten über Batterieversorgung und durch geringe Datenraten charakterisiert. Eine der bekanntesten Technologien, die auf IEEE 802.15.4 basieren und in drahtlosen Sensornetzen benutzt werden, ist ZigBee. Zentrale Probleme von ZigBee bzw. IEEE 802.15.4 sind die unvorhersehbare Natur des verwendeten Mediums (Funk), verursacht z.B. durch Mehrwegausbreitung, und das am häufigsten genutzte Frequenzband (2.4 GHz), in dem auch andere drahtlose Technologien wie Wi-Fi und Bluetooth arbeiten. Im Rahmen dieser Arbeit wird versucht, die Eignung des Standards 802.15.4 und von ZigBee für den Einsatz in Fahrzeugen zu überprüfen und die folgenden Fragen zu beantworten: - Welche Störungen sind in einem Fahrzeug zu beobachten? - Welchen Einfluss können die ermittelten Interferenzen auf die Qualität der Übertragung haben? Passende Anwendungsszenarien zur Evaluation von Interferenzen werden herausgearbeitet und nach Anforderung in einer Object Modular Network Testbed in C++ (OMNeT++)-basierten Simulationsumgebung simuliert. Abschließend werden die Ergebnisse evaluiert und diskutiert und die Arbeit der Simulationsumgebung überprüft.

Die modernen Trends der Entwicklung der Telekommunikation erfordern neue Ansätze zu den klassischen Verfahren von HO. Traditionelle Mechanismen von HO, die auf RSS basierend sind, werden irrelevant für die modernen Technologien und Dienstleistungen, die die Anforderungen der Kunden und Anwendungen sowie die Bedürfnisse des Betreibers erfüllen müssen. In der wissenschaftlichen Literatur und in der Industrie gibt es viele Ansätze zur Lösung dieses Problems, zum Beispiel, die Methoden der Entscheidungsfindung auf der Grundlage von vielen Kriterien (multi-criteria decision making), neuronale Netze, fuzzy-Logik etc. In dieser Masterarbeit haben wir eine gründliche Analyse der bestehenden Algorithmen für den Ausgleich der Netze mit dem Schwerpunkt auf die Algorithmen, die die Mechanismen neuronaler Netze nutzen, gemacht. Im Detail wurden die Kriterien für den Lastenausgleich und die Kriterien für die Entscheidung über HO untersucht. Betrachtet wurden die Klassifizierung der neuronalen Netze, sowie ihre Parametrisierung. Am Ende wurde der Algorithmus für den Ausgleich der Netze ausgewählt, der genau so im Rahmen des Simulators OMNet++ umgesetzt war. Er wurde analysiert und modifiziert mit Hilfe von MCDM-Algorithmus. Auch im praktischen Teil haben wir ein neuronales Netzwerk trainiert und seine Wechselwirkung mit dem ausgewählten Algorithmus für den Ausgleich der Netze gegründet. Die Arbeit der Algorithmen wurde mit Hilfe von Matlab bewertet , aber der Algorithmus, der durch OMNet++ eingebettet ist, muss noch überarbeitet werden. Als zukünftige Arbeit planen wir die geänderte Kode für die Bewertung der in Matlab gemachten Annahmen verwenden.