TY - THES A1 - Staehle, Barbara T1 - Modeling and Optimization Methods for Wireless Sensor and Mesh Networks T1 - Modellierungs- und Optimierungs-Methoden für drahtlose Sensor- und Mesh-Netze N2 - Im Internet der Zukunft werden Menschen nicht nur mit Menschen, sondern auch mit „Dingen“, und sogar „Dinge“ mit „Dingen“ kommunizieren. Zusätzlich wird das Bedürfnis steigen, immer und überall Zugang zum Internet zu haben. Folglich gewinnen drahtlose Sensornetze (WSNs) und drahtlose Mesh-Netze (WMNs) an Bedeutung, da sie Daten über die Umwelt ins Internet liefern, beziehungsweise einfache Internet-Zugangsmöglichkeiten schaffen. In den vier Teilen dieser Arbeit werden unterschiedliche Modellierungs- und Optimierungsmethoden für WSNs und WMNs vorgestellt. Der Energieverbrauch ist die wichtigste Metrik, wenn es darum geht die Kommunikation in einem WSN zu optimieren. Da sich in der Literatur sehr viele unterschiedliche Energiemodelle finden, untersucht der erste Teil der Arbeit welchen Einfluss unterschiedliche Energiemodelle auf die Optimierung von WSNs haben. Aufbauend auf diesen Überlegungen beschäftigt sich der zweite Teil der Arbeit mit drei Problemen, die überwunden werden müssen um eine standardisierte energieeffiziente Kommunikations-Lösung für WSNs basierend auf IEEE 802.15.4 und ZigBee zu realisieren. Für WMNs sind beide Probleme von geringem Interesse, die Leistung des Netzes jedoch umso mehr. Der dritte Teil der Arbeit führt daher Algorithmen für die Berechnung des Max-Min fairen (MMF) Netzwerk-Durchsatzes in WMNs mit mehreren Linkraten und Internet-Gateways ein. Der letzte Teil der Arbeit untersucht die Auswirkungen des LRA-Konzeptes. Dessen grundlegende Idee ist die folgende. Falls für einen Link eine niedrigere Datenrate als theoretisch möglich verwendet wird, sinkt zwar der Link-Durchsatz, jedoch ist unter Umständen eine größere Anzahl von gleichzeitigen Übertragungen möglich und der Gesamt-Durchsatz des Netzes kann sich erhöhen. Mithilfe einer analytischen LRA Formulierung und einer systematischen Studie kann gezeigt werden, dass eine netzwerkweite Zuordnung robusterer Datenraten als nötig zu einer Erhöhung des MMF Netzwerk-Durchsatzes führt. Desweitern kann gezeigt werden, dass sich LRA positiv auf die Leistungsfähigkeit eines IEEE 802.11 WMNs auswirkt und für die Optimierung des Netzes genutzt werden kann. N2 - In the future Internet, the people-centric communication paradigm will be complemented by a ubiquitous communication among people and devices, or even a communication between devices. This comes along with the need for a more flexible, cheap, widely available Internet access. Two types of wireless networks are considered most appropriate for attaining those goals. While wireless sensor networks (WSNs) enhance the Internet’s reach by providing data about the properties of the environment, wireless mesh networks (WMNs) extend the Internet access possibilities beyond the wired backbone. This monograph contains four chapters which present modeling and optimization methods for WSNs and WMNs. Minimizing energy consumptions is the most important goal of WSN optimization and the literature consequently provides countless energy consumption models. The first part of the monograph studies to what extent the used energy consumption model influences the outcome of analytical WSN optimizations. These considerations enable the second contribution, namely overcoming the problems on the way to a standardized energy-efficient WSN communication stack based on IEEE 802.15.4 and ZigBee. For WMNs both problems are of minor interest whereas the network performance has a higher weight. The third part of the work, therefore, presents algorithms for calculating the max-min fair network throughput in WMNs with multiple link rates and Internet gateway. The last contribution of the monograph investigates the impact of the LRA concept which proposes to systematically assign more robust link rates than actually necessary, thereby allowing to exploit the trade-off between spatial reuse and per-link throughput. A systematical study shows that a network-wide slightly more conservative LRA than necessary increases the throughput of a WMN where max-min fairness is guaranteed. It moreover turns out that LRA is suitable for increasing the performance of a contention-based WMN and is a valuable optimization tool. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/11 KW - Drahtloses Sensorsystem KW - Drahtloses vermaschtes Netz KW - Modellierung KW - Optimierung KW - IEEE 802.11 KW - IEEE 802.15.4 KW - Energieeffizienz KW - Fairness KW - Linkratenanpassung KW - Energy efficiency KW - Fairness KW - Link rate adaptation Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-64884 ER - TY - THES A1 - Pries, Jan Rastin T1 - Performance Optimization of Wireless Infrastructure and Mesh Networks T1 - Leistungsoptimierung von drahtlosen Infrastruktur und Mesh Netzen N2 - Future broadband wireless networks should be able to support not only best effort traffic but also real-time traffic with strict Quality of Service (QoS) constraints. In addition, their available resources are scare and limit the number of users. To facilitate QoS guarantees and increase the maximum number of concurrent users, wireless networks require careful planning and optimization. In this monograph, we studied three aspects of performance optimization in wireless networks: resource optimization in WLAN infrastructure networks, quality of experience control in wireless mesh networks, and planning and optimization of wireless mesh networks. An adaptive resource management system is required to effectively utilize the limited resources on the air interface and to guarantee QoS for real-time applications. Thereby, both WLAN infrastructure and WLAN mesh networks have to be considered. An a-priori setting of the access parameters is not meaningful due to the contention-based medium access and the high dynamics of the system. Thus, a management system is required which dynamically adjusts the channel access parameters based on the network load. While this is sufficient for wireless infrastructure networks, interferences on neighboring paths and self-interferences have to be considered for wireless mesh networks. In addition, a careful channel allocation and route assignment is needed. Due to the large parameter space, standard optimization techniques fail for optimizing large wireless mesh networks. In this monograph, we reveal that biology-inspired optimization techniques, namely genetic algorithms, are well-suitable for the planning and optimization of wireless mesh networks. Although genetic algorithms generally do not always find the optimal solution, we show that with a good parameter set for the genetic algorithm, the overall throughput of the wireless mesh network can be significantly improved while still sharing the resources fairly among the users. N2 - Die Anbindung an das Internet erfolgt zunehmend über drahtlose Netze. Deren Ressourcen sind allerdings limitiert, was die Anzahl der unterstützten Nutzer stark einschränkt. Zudem ist ein Trend dieser Nutzer weg von der Verwendung reiner Datendienste zu Diensten mit Echtzeitanforderungen wie Voice over IP (VoIP) zu erkennen, deren Dienstgüteanforderungen eingehalten werden müssen. Heutige drahtlose Zugangsnetze sind jedoch nur für den herkömmlichen Datenverkehr ausgelegt. Der IEEE 802.11 WLAN Standard unterscheidet zwar zwischen verschiedenen Dienstklassen, gibt aber keine Dienstgütegarantien. Um die Dienstgüte (Quality of Service, QoS), bzw. die vom Nutzer erfahrene Dienstgüte (Quality of Experience, QoE) zu garantieren, müssen die zukünftigen drahtlosen Netze daher sorgfältig geplant und optimiert werden. Um die limitierten Ressourcen auf der Luftschnittstelle effektiv zu nutzen und um Dienstgüteanforderungen für Echtzeitanwendungen einzuhalten, bedarf es eines adaptiven Ressourcenmanagements. Dabei sind sowohl drahtlose Infrastruktur, als auch drahtlose Mesh-Netze zu betrachten. Durch den randomisierten Medienzugriff und die hohe Dynamik im System ist eine a-priori Wahl der Zugangsparameter nicht sinnvoll. Vielmehr wird ein Managementsystem benötigt, das die Zugangsparameter dynamisch in Abhängigkeit der Last in einem Netz wählt. Während dies für drahtlose Infrastrukturnetze ausreicht, müssen in drahtlosen Mesh-Netzen zusätzlich noch Interferenzen von Nachbarpfaden und Eigeninterferenzen berücksichtigt werden. Desweiteren ist eine sorgfältige Planung der Kanalzuweisung und des Routings notwendig, um einerseits den Durchsatz in drahtlosen Mesh-Netzen zu maximieren und andererseits die Ressourcen fair zwischen den Stationen aufzuteilen. Da es dabei eine Vielzahl von Parametern zu berücksichtigen gilt, sind neue Optimierungsmethoden notwendig, die es ermöglichen, auch große Mesh-Netze in annehmbarer Zeit zu planen und zu optimieren. Diese Doktorarbeit arbeitet die folgenden drei Optimierungsmöglichkeiten für drahtlose Zugangsnetze aus: Optimierung der Zugangsparameter in drahtlosen Infrastrukturnetzen, Optimierung von drahtlosen Mesh-Netzen unter Berücksichtigung der QoE und Planung und Optimierung von drahtlosen Mesh-Netzen mit Berücksichtigung einer fairen Ressourcenallokation. Die Ergebnisse und Untersuchungen dieser Arbeit gliedern sich entsprechend dieser Optimierungsmöglichkeiten. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/10 KW - IEEE 802.11 KW - Leistungsbewertung KW - Optimierung KW - Dienstgüte KW - Netzplanung KW - Drahtloses lokales Netz KW - WLAN KW - Mesh Netze KW - Genetische Optimierung KW - WLAN KW - Optimization KW - Mesh Networks KW - Genetic Optimization Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-46097 ER -