Adrian Carlos Loch Navarro

Adrian Carlos Loch Navarro

Technische Universität Darmstadt

Fachbereich Informatik

FG Seemo, Raum S4 14

Mornewegstraße 32, 64293 Darmstadt, Germany

seemo.tu-darmstadt.de

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Forschung

„Smart Cities“ bestehen aus einer Vielzahl von Systemen und Sensoren, die untereinander effizient kommunizieren müssen. Ad hoc Netze sind eine vielversprechende Lösung für diese Herausforderung, da sie die direkte Kommunikation dieser Systeme ermöglichen. Wenn zwei Geräte sich nicht in Reichweite befinden, können ihre Daten über dazwischenliegende Knoten gesendet werden und so ihr Ziel erreichen. Das heisst, dass jedes Gerät sowohl als Endsystem als auch als Router agieren kann. Obwohl ad hoc Netze in der Vergangenheit weitgehend untersucht wurden, ist die Skalierbarkeit und Performanz solcher Netze noch eine offenstehende Herausforderung. Für das „Smart City“ Szenario des LOEWE Forschungsschwerpunktes Cocoon ist es grundlegend, dieses Problem zu behandeln.

Derzeitige Ansätze für ad hoc Netze abstrahieren oft von der Bitübertragungsschicht (PHY) und der Sicherungsschicht (MAC), was dazu führt, dass die Besonderheiten des drahtlosen Mediums ignoriert werden. Mithilfe dieser Abstraktion kann der drahtlose Kanal als Kanten eines Netzwerkgraphen modelliert werden, sodass Algorithmen für verkabelte Netzwerke angewendet werden können. Allerdings liefert dieser Ansatz nur geringe Leistung und Skalierbarkeit. Anstatt die Beschaffenheit drahtloser Netze zu ignorieren, schlagen wir vor, die besonderen Eigenschaften der PHY und MAC Schichten auszunutzen. Dies ermöglicht schichten übergreifende Optimierungen, die die Datenrate, die Robustheit und die Ausfallsicherheit von drahtlosen Multihopnetzen verbessern könnten.

Bestehende Arbeiten in diesem Gebiet untersuchen die Vorteile von Netzwerk-Codierung, opportunistischem Routing und der Rückgewinnung von fehlerhaften Paketen. Die derzeitige Forschung beschäftigt sich jedoch mehr mit der Untersuchung direkter Verbindungen, als mit der Leistung ganzer ad hoc Netze. Unser Ansatz widmet sich der Erforschung der genannten Verfahren in Multihop-Szenarien, um Performanz und Skalierbarkeit zu verbessern.