Zihao-Felix-Zhou/UavNetSim

해결하는 문제

UavNetSim은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 통신 네트워크를 위한 현실적인 시뮬레이션 환경을 제공합니다. 연구자가 새로운 프로토콜을 테스트할 수 있도록 확장 가능한 방식으로, 네트워크 계층 간의 복잡한 상호작용, 드론의 이동성, 물리적 무선 전파를 모델링하는 어려움을 해결합니다.

작동 방식

Python과 SimPy로 구축된 플랫폼은 전체 네트워크 스택을 모델링합니다:

• 물리 계층: NVIDIA SionnaRT를 사용하여 온라인 채널 모델링을 수행하며, 신호 간섭과 패킷 충돌을 고려합니다.
• MAC 계층: CSMA/CA, Pure ALOHA, TDMA와 같은 경쟁 및 스케줄링 프로토콜을 구현합니다.
• 네트워크 계층: 그리디, 그라디언트(GRAd), DSDV 및 여러 강화학습(RL) 기반 프로토콜을 포함한 다양한 알고리즘을 사용하여 패킷 라우팅을 처리합니다.
• 토폴로지 및 이동성: 가우스-마르코프, 랜덤 웨이포인트, 랜덤 워크 모델을 사용한 3D 이동을 시뮬레이션하며, A* 3D 경로 계획 및 장애물 회피도 지원합니다.
• 시각화: 모니터링을 위한 웹 콘솔을 포함하고 있으며, OSM2World를 통해 선택적으로 세부적인 장면 렌더링도 가능합니다.

대상 사용자

UAV 네트워크 최적화, 라우팅 프로토콜 개발, 공중 애드혹 네트워크(FANETs) 연구에 종사하는 연구자 및 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 특징

• 풀스택 모델링: 애플리케이션 계층의 패킷 도착부터 물리 계층의 무선 전파에 이르기까지 모든 요소를 커버합니다.
• RL 통합: 지능형 라우팅 프로토콜 개발을 위한 딥 강화학습 모듈을 특별히 지원합니다.
• 확장 가능한 아키텍처: 사용자가 자신의 프로토콜을 커스터마이징하고 특정 응용 요구에 맞게 개발할 수 있습니다.
• 현실적인 무선 전파: SionnaRT를 통한 레이 트레이싱을 활용하여 정확한 신호 모델링을 구현합니다.