Examining vicinity dynamics in opportunistic networks

Abstract

Modeling the dynamics of opportunistic networks generally relies on the dual notion of contacts and intercontacts between nodes. We advocate the use of an extended view in which nodes track their vicinity (within a few hops) and not only their direct neighbors. Contrary to existing approaches in the literature in which contact patterns are derived from the spatial mobility of nodes, we directly address the topological properties avoiding any intermediate steps. To the best of our knowledge, this paper presents the first study to ever focus on vicinity motion. We apply our method to several real-world and synthetic datasets to extract interesting patterns of vicinity. We provide an original workflow and intuitive modeling to understand a node's surroundings. Then, we highlight two main vicinity chains behaviors representing all the datasets we observed. Finally, we identify three main types of movements (birth, death, and sequential). These patterns represent up to 87% of all observed vicinity movements.

O Poder dos Caminhos Quase Mais Curtos e o Impacto da Mobilidade dos Nós em Redes Dinâmicas

“…Madi and Al-Qamzi 2013], enquanto outros propõem mecanismos complexos para prever a disponibilidade [Rezende et al 2009] e a interrupção [Taleb et al 2007] de contatos a um salto de distância. Isso permite que os nós obtenham conhecimento sobre o comportamento da sua própria vizinhança [Conan et al 2007, Passarella and Conti 2011, Phe-Neau et al 2012, Phe-Neau et al 2013, Hoque et al 2014] e do histórico de mobilidade [Shelly and Babu 2017] e, assim, possam decidir a cada encontro qual a melhor ação a ser tomada para aumentar a probabilidade de entrega de mensagens. Dentre os autores que se dedicam ao estudo da vizinhança, Phe-Neau et al [Phe-Neau et al 2012, Phe-Neau et al 2013 propõem o uso de uma vizinhança estendida, que incorpora nós a vizinhança de um nó mesmo quando estão a múltiplos saltos de distância.…”

“…Isso permite que os nós obtenham conhecimento sobre o comportamento da sua própria vizinhança [Conan et al 2007, Passarella and Conti 2011, Phe-Neau et al 2012, Phe-Neau et al 2013, Hoque et al 2014] e do histórico de mobilidade [Shelly and Babu 2017] e, assim, possam decidir a cada encontro qual a melhor ação a ser tomada para aumentar a probabilidade de entrega de mensagens. Dentre os autores que se dedicam ao estudo da vizinhança, Phe-Neau et al [Phe-Neau et al 2012, Phe-Neau et al 2013 propõem o uso de uma vizinhança estendida, que incorpora nós a vizinhança de um nó mesmo quando estão a múltiplos saltos de distância. Apesar de utilizarem informações de mobilidade, nenhum desses trabalhos estuda explicitamente a relação entre a velocidade relativa dos nós e o número de saltos que os separam, nem a utilidade dos contatos estabelecidos.…”

“…A vizinhança estendida proposta por Phe-Neau et al [Phe-Neau et al 2012, Phe-Neau et al 2013] inclui nós que estão a múltiplos saltos de distância do nó central da vizinhança. Este trabalho agrega mais uma variável a essa vizinhança, utilizando a velocidade relativa dos nós para reger o estabelecimento dos enlaces entre nós adjacentes.…”

DTN routing for quasi-deterministic networks with application to LEO constellations

“…We wish to point out that some recent work highlights the benefit of the vicinity knowledge in terms of routing over opportunistic networks . In particular, Tiphaine Phe‐Neau et al , demonstrate the benefit of knowing neighbor nodes located within k hops from a source and call it k −vicinity knowledge. In a certain manner, DQN lays on the same property by limiting the spread of its number of copies within a number of hops as explained in the following algorithm.…”