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Aerial Network Assistance Systems for Post-Disaster Scenarios : Topology Monitoring and Communication Support in Infrastructure-Independent Networks

Zobel, Julian (2023)
Aerial Network Assistance Systems for Post-Disaster Scenarios : Topology Monitoring and Communication Support in Infrastructure-Independent Networks.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00023043
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Aerial Network Assistance Systems for Post-Disaster Scenarios : Topology Monitoring and Communication Support in Infrastructure-Independent Networks
Language: English
Referees: Steinmetz, Prof. Dr. Ralf ; Oberli, Prof. Dr. Christian
Date: 2023
Place of Publication: Darmstadt
Collation: xii, 158 Seiten
Date of oral examination: 21 December 2022
DOI: 10.26083/tuprints-00023043
Abstract:

Communication anytime and anywhere is necessary for our modern society to function. However, the critical network infrastructure quickly fails in the face of a disaster and leaves the affected population without means of communication. This lack can be overcome by smartphone-based emergency communication systems, based on infrastructure-independent networks like Delay-Tolerant Networks (DTNs). DTNs, however, suffer from short device-to-device link distances and, thus, require multi-hop routing or data ferries between disjunct parts of the network. In disaster scenarios, this fragmentation is particularly severe because of the highly clustered human mobility behavior. Nevertheless, aerial communication support systems can connect local network clusters by utilizing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) as data ferries. To facilitate situation-aware and adaptive communication support, knowledge of the network topology, the identification of missing communication links, and the constant reassessment of dynamic disasters are required. These requirements are usually neglected, despite existing approaches to aerial monitoring systems capable of detecting devices and networks. In this dissertation, we, therefore, facilitate the coexistence of aerial topology monitoring and communications support mechanisms in an autonomous Aerial Network Assistance System for infrastructure-independent networks as our first contribution. To enable system adaptations to unknown and dynamic disaster situations, our second contribution addresses the collection, processing, and utilization of topology information. For one thing, we introduce cooperative monitoring approaches to include the DTN in the monitoring process. Furthermore, we apply novel approaches for data aggregation and network cluster estimation to facilitate the continuous assessment of topology information and an appropriate system adaptation. Based on this, we introduce an adaptive topology-aware routing approach to reroute UAVs and increase the coverage of disconnected nodes outside clusters. We generalize our contributions by integrating them into a simulation framework, creating an evaluation platform for autonomous aerial systems as our third contribution. We further increase the expressiveness of our aerial system evaluation, by adding movement models for multicopter aircraft combined with power consumption models based on real-world measurements. Additionally, we improve the disaster simulation by generalizing civilian disaster mobility based on a real-world field test. With a prototypical system implementation, we extensively evaluate our contributions and show the significant benefits of cooperative monitoring and topology-aware routing, respectively. We highlight the importance of continuous and integrated topology monitoring for aerial communications support and demonstrate its necessity for an adaptive and long-term disaster deployment. In conclusion, the contributions of this dissertation enable the usage of autonomous Aerial Network Assistance Systems and their adaptability in dynamic disaster scenarios.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Kommunikation zu jeder Zeit und an jedem Ort ist für das Funktionieren unserer modernen Gesellschaft unerlässlich. Im Falle einer Katastrophe versagt die kritische Netzinfrastruktur jedoch schnell und lässt die betroffene Zivilbevölkerung ohne Kommunikationsmöglichkeiten zurück. Dieser Mangel kann durch Smartphone-basierte Notfallkommunikationssysteme überwunden werden, die basierend auf infrastrukturunabhängigen Netzwerken wie Delay-Tolerant Networks (DTN) der Bevölkerung ermöglichen, sich selbst zu organisieren und zu helfen. DTNs sind jedoch durch kurze Verbindungsdistanzen zwischen den Geräten eingeschränkt und erfordern daher Multi-Hop-Routing oder Datenfähren zwischen voneinander getrennten Netzwerkteilen. In Katastrophenszenarien ist die Fragmentierung der Netzwerke aufgrund des stark geclusterten Mobilitätsverhaltens der Menschen besonders schwerwiegend. In solchen Fällen können Luftfahrtsysteme zur Kommunikationsunterstützung genutzt werden, die unbemannte Luftfahrzeuge (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs) als Datenfähren einsetzen, um lokale Netzwerkcluster verbinden. Um langfristige, situationsangepasste und adaptive Kommunikationsunterstützung zu ermöglichen, sind jedoch Kenntnisse der Netztopologie, die Identifizierung fehlender Kommunikationsverbindungen und die ständige Neubewertung der dynamischen Katastrophensituationen erforderlich. Diese Anforderungen werden aber in der Regel vernachlässigt, trotz vorhandener Ansätze für Luftüberwachungssysteme, die in der Lage sind Geräte oder Netzwerke mit Hilfe von UAVs zu erkennen. Diese Dissertation erforscht daher die Kombination aus luftgestützter Topologieüberwachung und Kommunikationsunterstützung für infrastrukturunabhängige Netzwerke. Unser erster Beitrag, das Konzept für Aerial Network Assistance Systems, vereint beide Anwendungen als koexistente Mechanismen innerhalb eines gemeinsamen Systems. Um Anpassungen an unbekannte und dynamische Katastrophensituationen zu ermöglichen, liefern wir als weiteren Beitrag Ansätze zur Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Topologieinformationen. Dabei wenden wir kooperative Ansätze zur Informationsgewinnung an, um Netzwerkknoten im DTN in den Überwachungsprozess einzubinden. Außerdem konzipieren wir Ansätze zur Datenaggregation und zur Lageabschätzung von Netzwerkclustern, um die kontinuierliche Bewertung von Topologieinformationen und eine entsprechende Systemanpassung zu ermöglichen. Auf dieser Grundlage führen wir einen adaptiven, topologiebasierten Routing-Ansatz ein, um UAVs umzuleiten und so die Abdeckung von Knoten außerhalb von Clustern zu erhöhen. Wir generalisieren unsere Beiträge durch die Integration in ein Simulationsframework, wodurch wir als dritten Beitrag eine Evaluationsplattform für autonome Luftfahrtsysteme schaffen. Dabei erhöhen wir die Aussagekraft der Simulationen durch die Modellierung der Bewegung und des Energieverbrauchs von Multikopter-UAVs basierend auf realen Messdaten. Zusätzlich verbessern wir die Simulation durch einMobilitätsmodell für Zivilisten in Katastrophenszenarien auf Grundlage eines realen Feldtests. Anhand einer prototypischen Implementierung führen wir eine umfassende Evaluierung unserer Beiträge durch und zeigen die wesentlichen Vorteile von kooperativer Informationsgewinnung sowie von adaptivem topologiebasierten Routing. Zusammenfassend belegt unsere Evaluation die Bedeutung einer kontinuierlichen und integrierten Topologieüberwachung für die Kommunikationsunterstützung aus der Luft und zeigt deren Notwendigkeit für einen adaptiven und langfristigen Katastropheneinsatz. Die Beiträge dieser Dissertation ermöglichen dabei den Einsatz von autonomen Aerial Network Assistance Systems und deren Anpassungsfähigkeit in dynamischen Katastrophenszenarien.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-230433
Classification DDC: 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute of Computer Engineering > Multimedia Communications
Date Deposited: 01 Feb 2023 13:10
Last Modified: 03 Feb 2023 10:50
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/23043
PPN: 504266799
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