Mission-based mobility models for UAV networks

espanolLas redes UAV han atraido la atencion de los investigadores durante la ultima decada. Las numerosas posibilidades que ofrecen los sistemas single-UAV aumentan considerablemente al usar multiples UAV. Sin embargo, el gran potencial del sistema multi-UAV viene con un precio: la complejidad de controlar todos los aspectos necesarios para garantizar que los UAVs cumplen la mision que se les ha asignado. Ha habido numerosas investigaciones dedicadas a los sistemas multi-UAV en el campo de la robotica en las cuales se han utilizado grupos de UAVs para diferentes aplicaciones. Sin embargo, los aspectos relacionados con la red que forman estos sistemas han comenzado a reclamar un lugar entre la comunidad de investigacion y han hecho que las redes de UAVs se consideren como un nuevo paradigma entre las redes multi-salto. La investigacion de redes de UAVs, de manera similar a otras redes multi-salto, se divide principalmente en dos categorias: i) modelos de movilidad que capturan la movilidad de la red, y ii) algoritmos de enrutamiento. Ambas categorias han heredado muchos algoritmos que pertenecian a las redes MANET, que fueron el primer paradigma de redes multi-salto que atrajo la atencion de los investigadores. Aunque hay esfuerzos de investigacion en curso que proponen soluciones para ambas categorias, el numero de modelos de movilidad y algoritmos de enrutamiento especificos para redes UAV es limitado. Ademas, en el caso de los modelos de movilidad, las soluciones existentes propuestas son simplistas y apenas representan la movilidad real de un equipo de UAVs, los cuales se utilizan principalmente en operaciones orientadas a misiones, en la que cada UAV tiene asignados movimientos especificos. Esta tesis propone dos modelos de movilidad basados en misiones para una red de UAVs que realiza dos operaciones diferentes. El escenario elegido en el que se desarrollan las misiones corresponde con una region en la que ha ocurrido, por ejemplo, un desastre natural. La eleccion de este tipo de escenario se debe a que en zonas de desastre, la infraestructura de comunicaciones comunmente esta danada o totalmente destruida. En este tipo de situaciones, una red de UAVs ofrece la posibilidad de desplegar rapidamente una red de comunicaciones. El primer modelo de movilidad, llamado dPSO-U, ha sido disenado para capturar la movilidad de una red UAV en una mision con dos objetivos principales: i) explorar el area del escenario para descubrir las ubicaciones de los nodos terrestres, y ii) hacer que los UAVs converjan de manera autonoma a los grupos en los que se organizan los nodos terrestres (tambien conocidos como clusters). El modelo de movilidad dPSO-U se basa en el conocido algoritmo particle swarm optimization (PSO), considerando los UAV como las particulas del algoritmo, y tambien utilizando el concepto de valores dinamicos para la inercia, el local best y el neighbour best de manera que el modelo de movilidad tenga ambas capacidades: la de exploracion y la de convergencia. El segundo modelo, denominado modelo de movilidad Jaccard-based, captura la movilidad de una red UAV que tiene asignada la mision de proporcionar servicios de comunicacion inalambrica en un escenario de mediano tamano. En este modelo de movilidad se ha utilizado una combinacion del virtual forces algorithm (VFA), de la distancia Jaccard entre cada par de UAVs y metaheuristicas como hill climbing y simulated annealing, para cumplir los dos objetivos de la mision: i) maximizar el numero de nodos terrestres (victimas) que se encuentran bajo el area de cobertura inalambrica de la red UAV, y ii) mantener la red UAV como una red conectada, es decir, evitando las desconexiones entre UAV. Se han realizado simulaciones exhaustivas con herramientas software especificamente desarrolladas para los modelos de movilidad propuestos. Tambien se ha definido un conjunto de metricas para cada modelo de movilidad. Estas metricas se han utilizado para validar la capacidad de los modelos de movilidad propuestos de emular los movimientos de una red UAV en cada mision. EnglishUAV networks have attracted the attention of the research community in the last decade. The numerous capabilities of single-UAV systems increase considerably by using multiple UAVs. The great potential of a multi-UAV system comes with a price though: the complexity of controlling all the aspects required to guarantee that the UAV team accomplish the mission that it has been assigned. There have been numerous research works devoted to multi-UAV systems in the field of robotics using UAV teams for different applications. However, the networking aspects of multi-UAV systems started to claim a place among the research community and have made UAV networks to be considered as a new paradigm among the multihop ad hoc networks. UAV networks research, in a similar manner to other multihop ad hoc networks, is mainly divided into two categories: i) mobility models that capture the network mobility, and ii) routing algorithms. Both categories have inherited previous algorithms mechanisms that originally belong to MANETs, being these the first multihop networking paradigm attracting the attention of researchers. Although there are ongoing research efforts proposing solutions for the aforementioned categories, the number of UAV networks-specific mobility models and routing algorithms is limited. In addition, in the case of the mobility models, the existing solutions proposed are simplistic and barely represent the real mobility of a UAV team, which are mainly used in missions-oriented operations. This thesis proposes two mission-based mobility models for a UAV network carrying out two different operations over a disaster-like scenario. The reason for selecting a disaster scenario is because, usually, the common communication infrastructure is malfunctioning or completely destroyed. In these cases, a UAV network allows building a support communication network which is rapidly deployed. The first mobility model, called dPSO-U, has been designed for capturing the mobility of a UAV network in a mission with two main objectives: i) exploring the scenario area for discovering the location of ground nodes, and ii) making the UAVs to autonomously converge to the groups in which the nodes are organized (also referred to as clusters). The dPSO-U mobility model is based on the well-known particle swarm optimization algorithm (PSO), considering the UAVs as the particles of the algorithm, and also using the concept of dynamic inertia, local best and neighbour best weights so the mobility model can have both abilities: exploration and convergence. The second one, called Jaccard-based mobility model, captures the mobility of a UAV network that has been assigned with the mission of providing wireless communication services in a medium-scale scenario. A combination of the virtual forces algorithm (VFA), the Jaccard distance between each pair of UAVs and metaheuristics such as hill climbing or simulated annealing have been used in this mobility model in order to meet the two mission objectives: i) to maximize the number of ground nodes (i.e. victims) under the UAV network wireless coverage area, and ii) to maintain the UAV network as a connected network, i.e. avoiding UAV disconnections. Extensive simulations have been performed with software tools that have been specifically developed for the proposed mobility models. Also, a set of metrics have been defined and measured for each mobility model. These metrics have been used for validating the ability of the proposed mobility models to emulate the movements of a UAV network in each mission.