|
|
Movement Prediction of Wireless Nodes in Mobile Ad Hoc Networks (MANETS)
Makhlouf, Nermin ; Šimák, Boris (referee) ; Slavíček, Karel (referee) ; Koton, Jaroslav (advisor)
Rychlý vývoj v oblasti mobilní informatiky vyústil v nový, alternativní způsob mobilní komunikace, v němž mobilní uzly tvoří samoorganizující se bezdrátovou síť, jíž se říká mobilní síť ad hoc (Mobile Ad hoc Network, MANET). Specifické vlastnosti sítí MANET stavějí návrh síťového protokolu před řadu problémů na všech vrstvách protokolové sady . Příčinou jsou nepředvídatelné změny topologie a mobilní povaha těchto sítí. Nástrojem, který řeší problémy plynoucí z mobility uzlů, je predikce budoucích změn v topologii sítě. To má zásadní význam pro různé úlohy jako přesměrování. Tato disertační práce se zabývá dvěma metodami predikce mobility pro sítě MANET. První metoda se nazývá „predikce mobility s využitím virtuální mapy“ (mobility prediction using virtual map) a předpokládá, že každý uzel si dokáže vybudovat svou virtuální mapu v závislosti na svém umístění v průběhu času. Vyvinutý predikční algoritmus byl implementován do síťového simulátoru NS-2, aby jej bylo možné vyhodnotit. V této práci zkoumám stávající modely mobility a způsob, jakým v nich lze aplikovat tuto metodu predikce. Simulace sledují zlepšení výkonnosti, co se týče průměrného zpoždění na bázi end-to-end, poměru doručených paketů a propustnosti sítě. Navržený koncept predikce byl implementován pomocí směrovacího protokolu AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector). Pro druhou metodu jsem vyvinula umělou neuronovou síť pro predikci pohybů v sítích MANET. Model pro predikci mobility vznikl na základě dat shromážděných ze vzorců umístění. K učení či trénování ANN byl využit bayesovský přístup. Ten byl implementován v softwaru pro trénování bayesovských neuronových sítí s názvem Model Manager. Nejlepším způsobem hodnocení závěrečného modelu je provedení predikcí a jejich srovnání s cílovými daty. Predikce vznikají na základě 50 vzorců jako vstupních proměnných. Dosažené výsledky prezentované s diskutované v práci se vyznačují zlepšením zásadních parametrů komunikační sítě, jako jsou propustnost, zpoždění, Poměr doručených paketů, až o 30% v porovnání s klasickým směrovacím protokolem AODV, kde není implementován predikční model.
|
|
|
3D printed directional antenna
Dvořák, Václav ; Horák, Jiří (referee) ; Láčík, Jaroslav (advisor)
This master thesis deals with a study of directional antennas, followed by their design and optimization of horn antenna based on SIW for Ka band (26,5- 40 GHz). The first part of the thesis contains the theoretical analysis of the different types of directional antennas, also the SIW technology is described here. It also describes the 3D printing technology by means of which the final antenna should be made. The next part of this work is about design of horn antenna based on SIW. Simulation and optimization of the antenna will be done using the CST Microwave Studio. The horn antenna was modeled with three different dielectric loads. The horn antenna with an experimental triangular dielectric load was chosen for fabrication. The fabricated antenna has reached almost the whole bandwidth to cover Ka. The antenna gain was 9,38 dBi for 33 GHz frequency.
|
|
|
3D printed directional antenna
Dvořák, Václav ; Horák, Jiří (referee) ; Láčík, Jaroslav (advisor)
This master thesis deals with a study of directional antennas, followed by their design and optimalization of horn antenna based on SIW for Ka band (26,5- 40 GHz). The first part of the thesis contains the theoretical analysis of the different types of directional antennas, also the SIW technology is described here. It also describes the 3D printing technology by means of which the final antenna should be made. The next part of this work is about design of horn antenna based on SIW. Simulation and optimization of the antenna will be done using the CST Microwave Studio. The final part of the thesis deals with evaluation of achieved results.
|
|
|
3D printed directional antenna
Dvořák, Václav ; Horák, Jiří (referee) ; Láčík, Jaroslav (advisor)
This master thesis deals with a study of directional antennas, followed by their design and optimization of horn antenna based on SIW for Ka band (26,5- 40 GHz). The first part of the thesis contains the theoretical analysis of the different types of directional antennas, also the SIW technology is described here. It also describes the 3D printing technology by means of which the final antenna should be made. The next part of this work is about design of horn antenna based on SIW. Simulation and optimization of the antenna will be done using the CST Microwave Studio. The horn antenna was modeled with three different dielectric loads. The horn antenna with an experimental triangular dielectric load was chosen for fabrication. The fabricated antenna has reached almost the whole bandwidth to cover Ka. The antenna gain was 9,38 dBi for 33 GHz frequency.
|
|
|
3D printed directional antenna
Dvořák, Václav ; Horák, Jiří (referee) ; Láčík, Jaroslav (advisor)
This master thesis deals with a study of directional antennas, followed by their design and optimalization of horn antenna based on SIW for Ka band (26,5- 40 GHz). The first part of the thesis contains the theoretical analysis of the different types of directional antennas, also the SIW technology is described here. It also describes the 3D printing technology by means of which the final antenna should be made. The next part of this work is about design of horn antenna based on SIW. Simulation and optimization of the antenna will be done using the CST Microwave Studio. The final part of the thesis deals with evaluation of achieved results.
|
|
|
Movement Prediction of Wireless Nodes in Mobile Ad Hoc Networks (MANETS)
Makhlouf, Nermin ; Šimák, Boris (referee) ; Slavíček, Karel (referee) ; Koton, Jaroslav (advisor)
Rychlý vývoj v oblasti mobilní informatiky vyústil v nový, alternativní způsob mobilní komunikace, v němž mobilní uzly tvoří samoorganizující se bezdrátovou síť, jíž se říká mobilní síť ad hoc (Mobile Ad hoc Network, MANET). Specifické vlastnosti sítí MANET stavějí návrh síťového protokolu před řadu problémů na všech vrstvách protokolové sady . Příčinou jsou nepředvídatelné změny topologie a mobilní povaha těchto sítí. Nástrojem, který řeší problémy plynoucí z mobility uzlů, je predikce budoucích změn v topologii sítě. To má zásadní význam pro různé úlohy jako přesměrování. Tato disertační práce se zabývá dvěma metodami predikce mobility pro sítě MANET. První metoda se nazývá „predikce mobility s využitím virtuální mapy“ (mobility prediction using virtual map) a předpokládá, že každý uzel si dokáže vybudovat svou virtuální mapu v závislosti na svém umístění v průběhu času. Vyvinutý predikční algoritmus byl implementován do síťového simulátoru NS-2, aby jej bylo možné vyhodnotit. V této práci zkoumám stávající modely mobility a způsob, jakým v nich lze aplikovat tuto metodu predikce. Simulace sledují zlepšení výkonnosti, co se týče průměrného zpoždění na bázi end-to-end, poměru doručených paketů a propustnosti sítě. Navržený koncept predikce byl implementován pomocí směrovacího protokolu AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector). Pro druhou metodu jsem vyvinula umělou neuronovou síť pro predikci pohybů v sítích MANET. Model pro predikci mobility vznikl na základě dat shromážděných ze vzorců umístění. K učení či trénování ANN byl využit bayesovský přístup. Ten byl implementován v softwaru pro trénování bayesovských neuronových sítí s názvem Model Manager. Nejlepším způsobem hodnocení závěrečného modelu je provedení predikcí a jejich srovnání s cílovými daty. Predikce vznikají na základě 50 vzorců jako vstupních proměnných. Dosažené výsledky prezentované s diskutované v práci se vyznačují zlepšením zásadních parametrů komunikační sítě, jako jsou propustnost, zpoždění, Poměr doručených paketů, až o 30% v porovnání s klasickým směrovacím protokolem AODV, kde není implementován predikční model.
|
guest ::
