Ontwerp van een GIS gebaseerde tool voor het afwegen van beschikbare en benodigde bandbreedte voor internetdiensten op de trein

Academiejaar 2012–2013

Geassocieerde faculteit Toegepaste Ingenieurswetenschappen Valentin Vaerwyckweg 1 – 9000 Gent

Ontwerp van een GIS gebaseerde tool voor het afwegen van beschikbare en benodigde bandbreedte voor internetdiensten op de trein

Masterproef voorgedragen tot het behalen van het diploma van Master in de industriële wetenschappen: informatica

Jonathan SPRUYTTE Promotoren: dr. ir. Wijnand SCHEPENS prof. dr. ir. Mario PICKAVET dr. ir. Sofie VERBRUGGE Begeleiders: Jan VAN OOTEGHEM Bram NAUDTS

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Academiejaar 2012–2013

Geassocieerde faculteit Toegepaste Ingenieurswetenschappen Valentin Vaerwyckweg 1 – 9000 Gent

Ontwerp van een GIS gebaseerde tool voor het afwegen van beschikbare en benodigde bandbreedte voor internetdiensten op de trein

Masterproef voorgedragen tot het behalen van het diploma van Master in de industriële wetenschappen: informatica

Jonathan SPRUYTTE Promotoren: dr. ir. Wijnand SCHEPENS prof. dr. ir. Mario PICKAVET dr. ir. Sofie VERBRUGGE Begeleiders: Jan VAN OOTEGHEM Bram NAUDTS

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Woord vooraf Deze masterproef is het einde van mijn opleiding toegepaste ingenieurswetenschappen in de informatica aan Hogeschool Gent, het is dan ook h´et gepaste moment om enkele mensen te bedanken. In de eerste plaats wil ik mijn ouders bedanken, die mij de kans gegeven hebben om deze studies te volgen, maar ook om mij steevast te steunen, zonder hen zouden de voorbije jaren veel moeilijker geweest zijn. Verder zou ik graag mijn begeleiders, Jan Van Ooteghem en Bram Naudts, bedanken die mij gedurende deze masterproef begeleid hebben en mij met raad en daad hebben bijgestaan tijdens deze periode. Ten slotte nog een woord van dank aan mijn vriendin Kimberly, die al 3 jaar als een blok achter mij staat en mij te alle tijd steunt. Jonathan

Samenvatting Internet heeft ons leven veranderd, de dag van vandaag gebeurt er zoveel online dat mensen te alle tijde verwachten om toegang tot het internet te hebben. Het aanbieden van internettoegang aan boord van de trein past dan ook perfect binnen de verwachtingen van de passagiers. Echter, het aanbieden van continu, breedband internet aan boord van een trein is een dure zaak terwijl passagiers dit zien als een dienst die hen weinig of niets mag kosten. Door hetzelfde netwerk te gebruiken voor andere diensten kunnen de betrokken actoren extra opbrengsten genereren of kunnen lagere gebruikskosten voor de passagiers bereikt worden. Om dit probleem concreet aan te pakken werd een GIS-gebaseerde tool ontwikkeld die toelaat om een complexe relationele database op te bouwen door data van verschillende databronnen aan elkaar te koppelen. Deze database bevat enerzijds data van treinlijnen, treinen, spoorwegen en stations en anderzijds de locaties en technische eigenschappen van alle relevante gsm-masten. Op basis van deze database en een aantal invoerparameters kan de tool de beschikbare bandbreedte per technologie en de benodigde bandbreedte per dienst in kaart brengen om zo regio’s met een tekort aan bandbreedte te bepalen. Achteraf worden er locaties voor nieuwe antennes berekend waardoor ook deze probleemregio’s een optimale netwerkdekking bekomen. Tot slot wordt een optimaal aanbod van diensten berekend. Dit is een aanbod van een aantal diensten waarbij elk van de aanwezige actoren een positieve business case bereikt. Het eindresultaat is een grafische weergave van de waardestromen per actor, de totale kostprijs voor het aanbieden van de diensten en de locaties van de nieuwe antennes.

Inhoudsopgave 1 Inleiding 1.1 Probleemstelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Actoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Wayside actoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Actoren betrokken bij de verbinding tussen de wayside 1.2.3 On-board actoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Een greep uit de realiteit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 Siemens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 Televic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Icomera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.4 Nomad Digital . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Samenvatting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . en de trein . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . .

10 10 12 12 14 15 15 15 16 16 16 17

2 Opbouwen van de dataset 2.1 GIS-informatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Shapefiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.2 Co¨ ordinaatsystemen en projectie-informatie 2.1.3 Spatial uitbreidingen voor MySQL . . . . . 2.2 Generieke opbouw van de code en dataset . . . . . 2.3 Beschikbare data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Co¨ ordinaten stations . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Technische data van antennes via het BIPT 2.3.3 Spoorwegen en wegen via OpenStreetMap . 2.3.4 Opzoeken treinlijnen via de NMBS . . . . . 2.3.5 Schatting passagiers via Tr@ins . . . . . . . 2.4 Verwerking tot nieuwe data . . . . . . . . . . . . . 2.4.1 Geotools en Java . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.2 Kortste pad via Dijkstra . . . . . . . . . . . 2.4.3 Fouten opzoeken binnen OpenStreetMap . . 2.4.4 Aanvullen van de treinlijnen . . . . . . . . . 2.4.5 Bepaling van alle overwegen . . . . . . . . . 2.5 Integratie van alle data . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5.1 Genereren van de dataset . . . . . . . . . . 2.6 Gebruik data voor andere transportnetwerken . . . 2.7 Samenvatting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18 18 18 19 19 20 20 21 21 23 24 25 25 25 26 27 28 28 31 31 33 33

5

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3 Technologie¨ en 3.1 Verbindingen met een vaste bandbreedte . . . . . . 3.1.1 Satellietverbinding . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Verbindingen met een variabele bandbreedte . . . . 3.2.1 GPRS,EDGE,UMTS,LTE . . . . . . . . . . 3.2.2 WiFi - IEEE 802.11x . . . . . . . . . . . . . 3.2.3 WiMAX - IEEE 802.16 . . . . . . . . . . . 3.2.4 Vergelijking technologie¨en . . . . . . . . . . 3.3 Generieke opbouw . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Bepalen van beschikbare bandbreedte . . . . . . . 3.4.1 Bepalen van berekenpunten . . . . . . . . . 3.4.2 Link budget . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.3 Path loss models . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.4 Grafisch voorbeeld . . . . . . . . . . . . . . 3.4.5 Beschikbare bandbreedte Antwerpen - Gent 3.5 Kostbepaling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.1 Resourceboom . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.2 Bill Of Materials . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.3 Capex en Opex . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5.4 Materiaalkost per actor . . . . . . . . . . . 3.6 Nieuwe technologie¨en . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7 Samenvatting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

34 35 35 35 36 38 38 39 40 40 40 43 43 44 45 46 46 47 49 50 51 51

4 Diensten 4.1 Aanbod van diensten . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1 Vitale Controle Data . . . . . . . . . . 4.1.2 Gebeurtenisgedreven en crewdiensten 4.1.3 Passagiersdiensten . . . . . . . . . . . 4.2 Generieke opbouw . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Parameters van een dienst . . . . . . . . . . . 4.3.1 Prioriteit . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 Trigger . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3 Gebeurtenisgedreven diensten . . . . . 4.3.4 Adoptiegedreven . . . . . . . . . . . . 4.3.5 Diensten over het volledige traject . . 4.3.6 Bepalen van de omzet . . . . . . . . . 4.4 Toegelaten technologie¨en . . . . . . . . . . . . 4.5 Nieuwe diensten . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6 Samenvatting . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

52 52 53 54 55 56 56 56 56 56 57 58 58 59 60 61

5 Simulatie 5.1 Economische haalbaarheid . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Technische haalbaarheid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1 Koppeling beschikbare en benodigde bandbreedte . 5.2.2 Analyse van probleemlocaties . . . . . . . . . . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

62 62 62 63 63

6 Case Eupen - Oostende

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . .

66

6

6.1

Eupen 6.1.1 6.1.2 6.1.3 6.1.4

- Oostende . . . . . . . . Extra informatie . . . . . Aangeboden diensten . . Beschikbare bandbreedte Omzet en kosten . . . . .

7 Conclusie 7.1 Opbouw van de dataset 7.2 Technisch model . . . . 7.3 Economisch model . . . 7.4 Simulatie en case . . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

. . . .

. . . . .

66 66 68 68 70

. . . .

75 75 75 76 76

A Voorbeeld OpenStreetMap

82

B Voorbeeld OSMLib

83

C Voorbeeld DataGenerator-klasse

85

D UML-diagram Diensten

86

E Codevoorbeeld Diensten

87

7

Verklarende Woordenlijst ADPM Automated Driver Performance Monitoring. 54 AP Access Point. 38 BIPT Belgian Institute for Postal services and Telecommunications. 21 BOM Bill Of Materials. 47, 49, 71 BS Base Station. 37, 38, 43 CapEx Capital Expenditure. 49, 73 CCTV Closed-circuit television. 54 CP Content Provider. 13, 14 DCC Data Control Center. 12, 13 DSL Digital Subscriber Line. 38 EDGE Enhanced Data Rates for GSM Evolution. 14, 35–37, 68 GPRS General Packet Radio Service. 36, 37 GPS Global Positioning System. 19, 58 HSDPA High-Speed Downlink Packet Access. 37 HSPA High-Speed Packet Access. 14, 37 HSUPA High-Speed Uplink Packet Access. 37 IBCN Internet Based Communication Networks and Services. 21, 52 INT Integrator. 13, 14, 68, 72 LOS Line Of Sight. 35 LTE Long Term Evolution. 38, 51

8

MS Mobile Station. 37, 43 NMBS Nationale Maatschappij der Belgische Spoorwegen. 13 NOP Network Operator. 14, 68 NS Nederlandse Spoorwegen. 13 Opex Operational Expenditures. 49, 50, 73 QGIS Quantum GIS. 19, 24 RFF R´eseau Ferr´e de France. 13 RIO Railway Infrastructur Owner. 13 SNCF Soci´et´e Nationale des Chemins de fer Fran¸cais. 13 SP Service Provider. 13–15, 72 TC Train Crew. 15 TCC Train Constructing Company. 13 TDMA Time Division Multiple Access. 35 TESS-framework Techno Economic Software Suite. 46, 50, 52 TMC Train Maintainer Company. 12, 13 TO Train Owner. 13 TOC Train Operating Company. 13, 16, 72 UMTS Universal Mobile Telecommunications System. 14, 35, 63, 68 VoIP Voice over IP. 35, 60 WGS84 World Geodetic System. 19 Wi-Fi Wireless Fidelity. 38, 68 WiMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access. 38 WLAN Wireless Local Area Network. 38 WMAN Wireless Metro Area Network. 38 XML Extensible Markup Language. 24

9

Hoofdstuk 1

Inleiding 1.1

Probleemstelling

”Het internet”, het is zo belangrijk geworden in het leven van elk van ons. Zo belangrijk zelfs dat we bijna verwachten om altijd en overal over een internetverbinding te beschikken. Het aanbieden van internet op de trein is dan ook een logisch gevolg. Echter, het installeren van het nodige materiaal op de treinen is een dure zaak, een kost die rechtstreeks doorgerekend zou worden aan de passagiers. Maar wanneer diezelfde internetverbinding beschikbaar wordt gesteld aan externe ondernemingen kunnen ook andere diensten uitgerold worden op de trein, waardoor de kosten meer gespreid worden. Er kunnen allerhande diensten ge¨ımplementeerd worden. Zo kunnen er camera’s ge¨ınstalleerd worden om de veiligheid te verhogen en dit zowel op de trein als langs het traject. Tevens wordt het ook mogelijk om treinen vanop afstand te monitoren om zo sneller in te grijpen bij technische problemen. De verschillende partijen die betrokken kunnen worden bij het uitrollen van de verschillende diensten worden vanaf nu verwezen als de actoren en worden verder in dit hoofdstuk besproken. Het aanbieden van diensten over mobiel internet klinkt als een eenvoudig gegeven, toch vormt het zeker en vast een complex probleem. Zo is het logisch dat iedere betrokken actor een financieel voordeel wil halen uit zijn betrekking. Verder is het zeker niet het geval dat iedere technologie op iedere locatie langs het traject aangeboden zal kunnen worden omwille van beperkingen specifiek per technologie. Om al deze zaken in beeld te brengen moet er een grote hoeveelheid data verzameld worden en functioneel aan elkaar gekoppeld worden. Het eerste blok data omvat alle gegevens van de spoorwegen en stations. De locatie van alle spoorwegen, stations en gsm-antennes moet opgezocht worden en zodanig getransformeerd worden dat ze bruikbaar wordt voor de rest van de thesis. De opbouw van de dataset wordt besproken in hoofdstuk 2. Om internettoegang aan te bieden op de trein moeten natuurlijk de nodige technologische aanpassingen uitgevoerd worden en dit zowel op de trein als langs het spoor. Het tweede blok gaat dan ook over de verschillende beschikbare technologie¨en, hun typische eigenschappen zoals het bereik van een antenne, maar ook de kosten van het benodigde materiaal als de kost per hoeveelheid bandbreedte. In hoofdstuk 3 wordt de data van alle gsm-masten van de verschillende operatoren in Belgi¨e verwerkt om zo voor een gekozen

10

traject te bepalen hoeveel bandbreedte er beschikbaar is. In hoofdstuk 4 wordt de benodigde bandbreedte van verschillende diensten berekend. Hiervoor wordt bepaald waar een dienst afhankelijk van is: het aantal passagiers, willekeurige gebeurtenissen, het voorbijrijden van een overweg, ... . Aansluitend wordt berekend hoeveel iedere dienst kan opbrengen en welke actoren hier effectief baat bij kunnen hebben. Als laatste stap van de thesis worden de drie verschillende blokken aan elkaar gekoppeld. Er wordt een keuze gemaakt van de te gebruiken technologie¨en en aan te bieden diensten, zodanig dat iedere dienst voldoende bandbreedte tot zijn beschikking heeft en dat iedere betrokken actor een positieve business case bereikt. Het resultaat hiervan is een grafische weergave van de oplossing. Deze uitkomst omvat zowel een overzicht van de benodigde en aanwezige bandbreedte voor een gekozen traject, de omzet van iedere actor en een grafische weergave van de waardestromen tussen de verschillende actoren.

11

1.2

Actoren

Zoals te zien is in figuur 1.1 zijn bij een treinnetwerk een groot aantal actoren betrokken en deze worden durende de thesis af en toe aangehaald. In de volgende paragrafen worden de aanwezige actoren kort opgelijst met hun respectievelijke taak, zoals uitgebreid besproken in [1]. Nadien worden ook nog enkele scenario’s besproken die de voorbije jaren in andere landen uitgerold zijn.

Figuur 1.1: Interacties actoren

1.2.1

Wayside actoren

Het eerste blok actoren zijn de actoren die zich bevinden aan de wayside, deze hebben dus hoofdzakelijk betrekking tot de de spoorinfrastructuur. Data Control Center (DCC) Het Data Control Center (DCC) bevindt zich tussen de wayside en de trein en stuurt de data door naar de juiste actoren. Een voorbeeld hiervan is het uitlezen van technische parameters op de trein om deze uit te sturen naar de Train Maintainer Company (TMC). Sommige diensten werken echter in de omgekeerde richting, waardoor het ook mogelijk moet zijn om data naar de trein te kunnen sturen, zoals het van op afstand opstarten van

12

treinen. Veelal zal de functie van de DCC door de Integrator (INT) uitgevoerd worden. Train Operating Company (TOC) De Train Operating Company (TOC) regelt het treinverkeer, hierbij hoort ook de ticketverkoop en marketing. In Belgi¨e wordt deze taak vervuld door de Nationale Maatschappij der Belgische Spoorwegen (NMBS). In Nederland is dit de Nederlandse Spoorwegen (NS) en in Frankrijk de Soci´et´e Nationale des Chemins de fer Fran¸cais (SNCF). Train Owner (TO) De TOC is niet altijd de eigenaar van de treinstellen. In sommige gevallen leaset de TOC de treinen van een Train Owner (TO). Bij de NMBS is dit niet het geval en is de NMBS dus wel eigenaar van z’n eigen treinstellen. Railway Infrastructur Owner (RIO) De Railway Infrastructur Owner (RIO) beheert alle infrastructuur van het spoorwegnet. Onder het beheer valt zowel onderhoud, de aanleg van nieuwe spoorinfrastructuur, maar ook de organisatie en de controle van het spoorverkeer. Sinds 2005 beheert Infrabel de Belgische spoorwegen, in Nederland is dit ProRail en in Frankrijk is dit R´eseau Ferr´e de France (RFF). Train Constructing Company(TCC) De Train Constructing Company (TCC) is de maatschappij die de treinen bouwt en verkoopt aan de TOC. Voorbeelden hiervan zijn Bombardier, Alstom en Siemens. Train Maintainer Company (TMC) De TMC is het bedrijf dat het onderhoud uitvoert aan de treinen. Vaak is het bedrijf dat de treinen gebouwd heeft ook verantwoordelijk voor het onderhoud. Binnen de NMBS gebeurt het onderhoud door NMBS Technics. Hiervoor heeft de NMBS vier centrale werkplaatsen, die instaan voor het onderhoud op lange termijn en de modernisering van het rollend materiaal en negen regionale werkplaatsen die het onderhoud en de herstellingen op korte termijn verzorgen. Service Provider (SP) De Service Provider (SP) staat tussen de integrator en de Content Provider (CP). Deze actor kan bijvoorbeeld bepaalde hoeveelheden tijd op reclameschermen verkopen aan CP’s

13

of kan het aanbieden van hotspots voor zijn rekening nemen. Zo is Librium TV een Service Provider in Nederland, deze verkoopt reclametijd op schermen in treinen, trams en bussen. Deze tijd kan dan aangekocht worden door Content Providers. Content Provider (CP) De CP maakt gebruik van de diensten van de SP om de eigen data tot bij de passagiers te krijgen. Deze data kan zowel informatief of entertainend zijn, maar kan ook advertenties bevatten.

1.2.2

Actoren betrokken bij de verbinding tussen de wayside en de trein

Het tweede blok actoren staat in voor de verbinding (zowel fysische als logische) tussen de andere twee blokken. In de figuur is er een duidelijk onderscheid gemaakt tussen de Wayside- en de On-board-integrator, deze twee actoren kunnen ook perfect gecombineerd worden in ´e´en actor die beide functies voor zich neemt. Network Operator (NOP) De Network Operator (NOP) verzorgt de draadloze fysische verbinding tussen de trein en de wayside. Deze actor hangt natuurlijk sterk af van welke technologie¨en er gebruikt zullen worden. Wanneer er geopteerd wordt voor technologie¨en zoals Enhanced Data Rates for GSM Evolution (EDGE), Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) of High-Speed Packet Access (HSPA) zal dit een telecomoperator zoals Mobistar of Base zijn, wanneer dit een satellietverbinding of andere technologie is, zal natuurlijk een andere (telecom)provider gekozen worden. Natuurlijk kan er ook gekozen worden voor een combinatie van meerdere operatoren om zo van meerdere technologie¨en gebruik te kunnen maken. Integrator (INT) De Integrator (INT) is verantwoordelijk voor de ontwikkeling, installatie en het onderhoud van de systemen die de data genereren, verzenden, ontvangen en verwerken. Een belangrijke taak van deze actor is het opzetten van de logische verbinding tussen de trein en de wayside. Deze taak omvat de authenticatie van zender en ontvanger en de adressering en het beveiligen van gevoelige data. De integrator is dus de actor die de werking van de diensten voor zijn rekening neemt. Echter, niets belet dat de input voor deze diensten wordt aangeleverd door andere actoren.

14

1.2.3

On-board actoren

Het laatste blok actoren zijn de on-board actoren en deze bevinden zich dan ook theoretisch fysiek op een trein. De diensten aangeboden door de SP’s staan in functie van of kunnen gebruikt worden door deze actoren. Train Deze actor wordt vermeld voor de volledigheid, gezien er technische parameters van iedere trein uitgelezen kunnen worden voor de implementatie van enkele diensten. Train Passengers (TP) Meerdere van de diensten die aangeboden kunnen worden zijn rechtstreeks van belang voor deze actor. Zo kunnen de passagiers gebruik maken van internet diensten op de trein, al dan niet tegen betaling. Andere diensten kunnen de passagiers informeren of kunnen hen een verhoogd gevoel van veiligheid schenken. Train Crew (TC) Door de Train Crew (TC) integraal te betrekken bij de diensten kan het treinpersoneel sneller ingrijpen bij nood- of agressiegevallen.

1.3

Een greep uit de realiteit

Er is absoluut geen twijfel mogelijk of het aanbieden van internetdiensten op de trein wel nuttig is en of reizigers er wel gebruik van willen maken. Er zijn voorbeelden vanover heel de wereld te vinden van treinmaatschappijen die de stap zetten om een WiFi-netwerk uit te rollen op hun treinstellen. In de volgende paragrafen worden van vier verschillende INT’s enkele opdrachten opgelijst die ze in de laatste jaren uitgevoerd hebben of die ze in de volgende maanden en jaren mogen uitvoeren voor verschillende TOC’s. Niet van iedere opdracht zijn veel details vrijgegeven, maar waar mogelijk worden ze hier ook aangereikt.

1.3.1

Siemens

Vorig jaar werd Siemens uitgekozen door de South West Trains-Network Rail alliance om een Wi-Fi netwerk uit te rollen op een van de drukste treinlijnen van Europa, gaande van London Waterloo via Southampton tot Weymouth. Dit is een traject van ruim 200 km waarover jaarlijks 15 miljoen passagiers reizen. In hoofdzaak wordt er internet aangeboden aan de reizigers, maar diezelfde internetverbinding zal ook gebruikt worden om audio van een acoustisch monitoring beveiligingssysteem over te versturen.[24]

15

1.3.2

Televic

Een tweede voorbeeld komt van Televic. Eerder dit jaar werd Televic geselecteerd om Passenger Information Systems uit te rollen binnen het Thameslink Programme, een nieuwe treinlijn die voor een betere treinverbinding in en rond London moet zorgen [23][31]. In tegenstelling tot het eerste voorbeeld is hier geen sprake van het openstellen van het internet naar de reizigers toe. Hier wordt gefocust op berichtgeving op LED-schermen en video entertainment voor de passagiers. In 2011 werd Televic ook aangesteld door Eurostar om passagiersdiensten uit te rollen op de Eurostar-treinen, passende in een investering van 700 miljoen pond[22].

1.3.3

Icomera

Eerder dit jaar haalde Icomera een contract binnen om 59 treinen op de lijn Edinburgh-Glasgow te voorzien van internet. In de toekomst wil First ScotRail nog meer treinen voorzien van internet, want het aanbieden van gratis internet aan reizigers wordt dan ook gezien als een essentieel element om de Schotse economie, hoofdzakelijk het toerisme, verder te laten openbloeien. De internetdiensten worden verder dit jaar uitegerold en omvatten zowel toegang tot internet voor reizigers als actuele reisinformatie[25]. Eerder vorig jaar heeft ook de Ierse treinmaatschappij (Fleetconnect) besloten om een Wi-Fi netwerk uit te rollen in meer den 500 treinstellen. In eerste instantie wordt er enkel internet aangeboden aan de reizigers, maar het doel is om ditzelfde netwerk verder te exploiteren en open te stellen voor andere maatschappijen, zodat ook zij diensten kunnen aanbieden aan de reizigers. De verbinding naar de trein wordt opgebouwd door gebruik te maken van meerdere SIM-kaarten die verbonden worden met de aanwezige 3G-netwerken van verschillende operatoren[26].

1.3.4

Nomad Digital

Net zoals Icomera mocht ook Nomad Digital treinstellen van First ScotRail voorzien van een Wi-Fi netwerk[27]. Opnieuw om het reizen met de trein extra aantrekkelijk te maken voor toeristen. Een gelijkaardige implementatie werd ook uitgevoerd in Canada op de Ocean-lijn geopereerd door Via Rail. Daar werd in 2012 een vijfjaars-contract getekend ter waarde van 6.3 miljoen dollar om reizigers te voorzien van internet en entertainment op het traject tussen Quebec en Windsor[28]. Het laatste voorbeeld komt vanuit Nederland. Daar heeft de TOC Arriva geopteerd om al hun treinen te voorzien van gratis internet voor de reizigers. Dit komt er na een testperiode op 10 treinen die erg warm onthaald werd door een groot aantal van de reizigers. Daar bleek dat tot 30% van de reizigers gebruik maakt van het gratis internet. In de toekomst wil Arriva nog extra diensten uitrollen, gaande van camerabewaking op de treinen als het monitoren van technische parameters[29].

16

1.4

Samenvatting

In dit eerste hoofdstuk werden de probleemstelling, samen met de globale aanpak doorheen deze thesis besproken. Verder werden de actoren die gedurende deze thesis gebruikt worden aangehaald, vergezeld met enkele recente voorbeelden wereldwijd. Zoals reeds vermeld is de opbouw van een goeie dataset heel belangrijk, precies omdat deze dataset doorheen de volledig thesis intensief gebruikt wordt. Gezien deze dataset als de basis van alle andere hoofdstukken gezien kan worden, wordt deze dan ook als eerst besproken.

17

Hoofdstuk 2

Opbouwen van de dataset De opbouw van een goed gestructureerde dataset is van groot belang gezien deze als basis voor alle volgende stappen moet dienen. In volgende hoofdstukken willen we bepalen hoeveel beschikbare bandbreedte er is per gekozen technologie en hoeveel bandbreedte er nodig is per dienst. Daarom moet de ligging van de sporen, stations en overwegen in kaart gebracht worden. Verder is er ook nood aan de data van alle gsm-masten in Belgi¨e. Bepaalde data was van meerdere bronnen beschikbaar. Er werden dan ook meerdere afwegingen gemaakt bij de keuze van deze bronnen. Belangrijke factoren hierbij zijn de nauwkeurigheid en de mate van detail van de data, maar ook met de bestandsformaten waarin deze beschikbaar waren, werd rekening gehouden.

2.1

GIS-informatie

Een groot stuk van de dataset bestaat uit geodata of ook wel GIS-informatie (Geographic Information System) genoemd. Hierbij wordt er extra informatie gekoppeld aan een geometrische vorm die bestaat uit of ´e´en of meerdere co¨ordinaten. De dataset werd opgebouwd op basis van twee bestandsformaten. Enerzijds een formaat specifiek gebruikt door OpenStreetMap en anderzijds het universelere type zijnde shapefiles. Het gebruik maken van twee verschillende bestandsformaten hoeft niet tot problemen te leiden, gezien het relatief eenvoudig is om shapefiles te genereren vanuit OpenStreetMap-bestanden. Een praktisch voorbeeld: een station kan weergegeven worden door een co¨ordinaat en aan dit punt kunnen eigenschappen zoals de naam van het station en het aantal sporen gekoppeld worden.

2.1.1

Shapefiles

Shapefile is wellicht het populairste vectorformaat om GIS-informatie voor te stellen al kennen ze slechts drie verschillende vormen. Enerzijds kennen ze punten en lijnen en anderzijds veelhoeken. De vormen kunnen zowel in twee als in drie dimensies gedefinieerd worden, maar binnen deze thesis werd er uitsluitend in twee dimensies gewerkt. Elk van deze vormen kunnen iets voorstellen in de echte wereld, gaande van gebouwen tot straten

18

en spoorwegen, maar ook rivieren en meren. Bij elk van deze elementen (vaak verwezen als features) kunnen er attributen bijgehouden worden. De inhoud van deze attributen is aan banden gelegd door vier standaard gegevenstypes (integer, double, string en datum). De term shapefile is in feite niet zo goed gekozen, want het gaat niet om een enkel bestand, maar om een groep van samenhorende bestanden. Er is een onderscheid tussen optionele en verplichte bestanden. Zo zijn er drie verplichte bestanden: ˆ .shp: bevat de geometrische vormen zelf ˆ .shx: bevat indexen naar de vormen (zorgt voor versnelde zoekopdrachten) ˆ .dbf: het databasebestand linkt de gegevensinhoud van de attributen aan de vormen

Verder zijn er nog een groot aantal (meer dan tien) verschillende optionele bestanden, hier is het projectbestand (.prj) zeker en vast het belangrijkste. Het beschrijft het formaat, het co¨ ordinatiesysteem en de projectieinformatie die gebruikt is voor de informatie. Deze informatie is belangrijk om een goeie voorstelling te krijgen van de gegevens die zich in de drie verplichte bestanden bevinden. Zonder dit bestand is de data effectief leesbaar, maar kunnen onder andere de co¨ordinaten verkeerd ge¨ıntepreteerd en weergegeven worden.

2.1.2

Coo ¨rdinaatsystemen en projectie-informatie

De data (metadata in feite) die zich bevindt in het project-bestand is van groot belang. Twee shapefiles kunnen feitelijk volledig dezelfde informatie bevatten, maar als ze in een ander co¨ ordinaatsysteem gedefini¨eerd zijn, wordt de informatie steevast anders weergegeven. Het bekendste en een van de populairste co¨ordinatiesystemen is wellicht World Geodetic System (WGS84). Het systeem maakt gebruik van lengte- en breedtegraden en wordt onder andere gebruikt door het Global Positioning System (GPS) Daarnaast is er in Belgi¨e nog een ander co¨ ordinatiesysteem van belang, zijnde Lambert72. Dit systeem maakt gebruik van een (x,y)-co¨ ordinaat met als eenheid meter. Als de data in WGS84 staat en er moeten afstanden in (kilo)meter berekend worden, moet de data eerst getransformeerd worden. Welk co¨ ordinatiesysteem er gekozen wordt is niet zo van belang, een consistente keuze doorheen de dataset wel. Indien nodig, zoals wanneer een databron in een ander co¨ordinatiesysteem staat, is het mogelijk om tussen de co¨ordinaten naar het andere systeem om te rekenen. Applicaties zoals Quantum GIS (QGIS) [13] zijn in staat om de nodige conversies uit te voeren, het is echter wel belangrijk om hierbij op te merken dat tijdens het transformeren (kleine) fouten kunnen optreden.

2.1.3

Spatial uitbreidingen voor MySQL

MySQL heeft uitbreidingen waardoor het in staat is om ruimtelijke vectoren op te slaan [12]. Hierdoor wordt het mogelijk om shapefiles volledig op te slaan in een database. Dit biedt een groot voordeel tijdens het opvragen van de data, namelijk het feit dat data van meerdere types eenvoudiger in ´e´en bewerking binnengehaald kan worden door middel van

19

join-bewerkingen. Verder wordt het ook mogelijk om relaties te defini¨eren en wordt het eenvoudiger om integriteit af te dwingen dan wanneer er gewerkt wordt met meerdere shapefiles.

2.2

Generieke opbouw van de code en dataset

De code die alle data voorstelt is zo generiek mogelijk opgebouwd, zodanig dat deze in de toekomst ook gebruikt kan worden om berekeningen uit te voeren op andere transportnetwerken en dit zowel voor andere treinnetwerken, maar ook voor andere types zoals bus- of tramnetwerken. Zoals te zien is in figuur 2.1 werd waar mogelijk gebruik gemaakt van generieke objecten waarvan overge¨erfd kan worden per specifiek transportnetwerk. Stop

Trajectory

Route

Station

StationTrajectory

TrainLine

Figuur 2.1: Generieke opbouw klasses in Java

Zo erft de klasse TrainLine over van de klasse Route en werden er extra attributen specifiek voor een treinnetwerk zoals het aantal locomotieven en het aantal wagons, toegevoegd. Attributen zoals de naam en de aan te bieden diensten bevinden zich dan natuurlijk op het generiek niveau. (De generieke opbouw is niet beperkt tot de hierboven afgebeelde en opgelijste klasses, deze dienen louter als voorbeeld). Indien het andere, nieuwe transportnetwerk attributen zou bevatten die niet in het generieke model zitten, dan moeten nieuwe klassen aangemaakt worden.

2.3

Beschikbare data

Een grote hoeveelheid van de benodigde data voor deze thesis was reeds beschikbaar op het internet. Echter, meestal was de data niet in een rechtstreeks bruikbare vorm, zo was er data die enkel beschikbaar was in pdf, andere enkel als webpagina’s. Wanneer dit het geval was, werd de data zodanig verwerkt zodat iedere databron functioneel in elkaar gepast kon worden.

20

2.3.1

Co¨ ordinaten stations

Een eerste blok gegevens zijn de co¨ordinaten van de stations. Accurate co¨ordinaten zijn vooral belangrijk voor accurate afstandsmetingen tijdens de simulaties. Intern binnen het Internet Based Communication Networks and Services (IBCN) was er een lijst van stations met hun co¨ ordinaten beschikbaar, maar dit was op z’n minst nauwkeurig te noemen, dus dit was zeker uit te sluiten als startpunt. Een andere optie die onderzocht werd, was het gebruik van de Google Geocoding api [14]. Via deze webservice kunnen adressen omgezet worden in co¨ ordinaten. Echter het probleem hier was dat niet ieder station op een uniforme manier opgezocht kon worden (sommige stations waren enkel vindbaar in het Frans of het Nederlands). De volgende oplossing was dan om opzoekingen te doen via wikipedia[21], gezien ieder station in Belgi¨e een eigen wiki-pagina heeft, maar helaas is ook deze niet altijd volledig aangevuld met de co¨ordinaten. De laatste aangereikte oplossing leek dan ook de beste te zijn, namelijk het downloaden van pagina’s van de offici¨ele website van de NMBS[18]. Na het downloaden werden alle pagina’s geparst via Perl om zo alle benodigde data eruit te halen. Momenteel werd enkel de exacte ligging van het station en de aanwezigheid van hotspots uit de webpagina’s gehaald. Op dezelfde manier zou het ook mogelijk zijn om nog extra informatie uit de pagina’s te halen, zoals de openingsuren van de loketten, de faciliteiten voor mensen met een beperking, de aanwezigheid van parking en de eventuele kost ervan, de aanwezigheid van fietsenstalling of de mogelijkheid om een Blue-bike op te halen. Deze extra informatie was voor deze thesis van geen nut en werd dan ook achterwege gelaten.

2.3.2

Technische data van antennes via het BIPT

Via de site van het Belgian Institute for Postal services and Telecommunications (BIPT) [15] kan een overzicht gekregen worden van alle GSM-masten met de aanwezige antennes in Belgi¨e. Van iedere antenne kan samen met het co¨ordinaat het volledig technisch dossier gedownload worden. Dit dossier bevat alle informatie die gebruikt werd om de aanvraag in te dienen en is veel gedetailleerder dan wat er in deze thesis nodig is. Vanuit deze dossiers werd dan ook enkel de nodige informatie ge¨extraheerd die nodig is voor de berekeningen door middel van de path loss models (3.4.3), namelijk de hoogte van de mast, de frequentie en het vermogen van de antenne. Figuur 2.2 toont de aanwezige antennes in de regio van het station Gent-Sint-Pieters.

21

Groen=bouwaanvraag ingediend, geel=bouwaanvraag goedgekeurd, rood=operationeel, blauw=onbepaald Figuur 2.2: Locaties gsm-masten regio Gent Sint-Pieters

22

2.3.3

Spoorwegen en wegen via OpenStreetMap

OpenStreetMap(.org) [16] is een van de belangrijkste databronnen van deze thesis. Deze bron is gratis te gebruiken voor persoonlijke projecten en is, zoals de naam aangeeft, sterk afhankelijk van de input van zijn gebruikers (crowdsourced). Net zoals andere open projecten maakte OpenStreetMap de laatste jaren veel vooruitgang, waardoor het ondertussen erg gedetailleerde informatie bevat, die door iedereen aanpasbaar en aanvulbaar is waar nodig. Figuur 2.3 toont de regio van het station Gent-Sint-Pieters die beschikbaar is op OpenStreetMap.

Figuur 2.3: Voorbeeld data vanuit OpenStreetMap

De manier waarop data van OpenStreetMap verkregen wordt, hangt sterk af van de hoeveelheid data die nodig is. Enerzijds kan geopteerd worden om alle data (wegen, spoorwegen, gebouwen,...) van een volledig land of continent te downloaden. Natuurlijk is die hoeveelheid data niet te overzien, daarom zijn er ook webservices beschikbaar die toelaten om specifieke informatie te downloaden. Via deze webservices kan er gekozen worden om bepaalde elementen binnen te halen gefilterd op basis van tags en/of binnen een bepaalde zoekruimte afgebakend door 2 co¨ordinaten. Met onderstaande link kunnen alle operationele spoorwegen (railway-tag ingesteld op rail) van Belgi¨e binnengehaald worden. http://www.overpass-api.de/api/xapi?*[bbox=2.3,49.2,6.4,51.7][railway=rail]

23

OSM-formaat Alle data van OpenStreetMap wordt opgeslagen in een Extensible Markup Language (XML)-formaat, met de extensie .osm. Dit formaat brengt zowel voor- als nadelen mee. Gezien de data in plaintext wordt opgeslagen is ze eenvoudig te comprimeren en eenvoudig te lezen en begrijpen. Tevens bestaan er reeds voor iedere programmeertaal voldoende XML-parsers. De keuze voor XML-bestanden heeft natuurlijk ook nadelen, als de bestanden niet gecomprimeerd worden, zijn die heel vaak gigantisch groot omdat de XML-tags een grote overhead vormen. Indien ze wel gecomprimeerd worden om eenvoudiger te delen via het web duurt het een geruime tijd vooraleer ze uitgepakt zijn. Een praktisch voorbeeld: een dataset van alle straten in Belgi¨e (ligging + extra informatie) neemt 400MB in beslag, maar kan gecomprimeerd worden naar 70MB. Het OSM-formaat maakt gebruik van node- en way-objecten. Een node-object dient om een co¨ ordinaat in op te slaan, maar bevat ook de persoon die het co¨ordinaat aangemaakt of laats aangepast heeft en wanneer dit gebeurde. Way-objecten koppelen 2 tot 2000 node-objecten aan elkaar om zo bepaalde figuren te tekenen. Deze way-objecten kunnen zowel punten, wegen, gebouwen of rivieren voorstellen en kunnen ook extra tags bevatten die toelaten om extra informatie op te slaan. Deze tags komen overeen met attributen bij shapefiles. Een kort voorbeeld werd hieronder toegoevoegd, waarop duidelijk de koppeling tussen node- en way-objecten gedemonstreerd wordt. Er bestaan meerdere oplossingen om shapefiles te generen vanuit het OSM-formaat, zowel grafisch als commandline applicaties en dit zowel in C, C++ en Ruby. Een van de aangereikte oplossingen was het converteren via QGIS, echter deze grafische oplossing kon niet zo goed overweg met grote datasets. Uiteindelijk werd geopteerd voor een oplossing in Ruby die weinig configuratie nodig heeft, maar die zonder probleem grotere datasets aan kan. In bijlage A wordt een extract gegeven hoe OpenStreetMap een perron aan het Sint-Pietersstation voorstelt, vergezeld met wat informatie. OSMlib OSMlib[17] is een Ruby gem (library dus) die op basis van een configuratiebestand data uit een OSM-file haalt en er een shapefile van maakt. Eerst moet het configuratiebestand opgesteld worden, die zowel OSMlib- als Ruby-syntax toelaat. In bijlage B is een voorbeeld configuratiebestand uitgewerkt, vergezeld met commentaar wat de code precies doet.

2.3.4

Opzoeken treinlijnen via de NMBS

Via webpagina’s [19] [20] van de NMBS kan een overzicht van alle treinlijnen en ICen IR-treinen opgehaald worden. Per trein(lijn) wordt een overzicht gegeven van de belangrijkste stations. Het overzicht van tussenliggende stations was echter niet compleet, stations waar de trein niet altijd stopt werden achterwege gelaten. Tijdens de verwerking van de data werd voor iedere treinlijn bepaald of er tussenliggende stations achterwege gelaten waren en werden deze waar nodig toegevoegd.

24

De eerder genoemde wegpagina’s werden gedownload en achteraf geparst via Perl. Hiervoor werd gebruik gemaakt van de Web::Scraper module [32].

2.3.5

Schatting passagiers via Tr@ins

In het IBBT Tr@ins [10] werd een model opgesteld om een voorspelling te maken van het aantal passagiers tussen stations. Voor iedere lijn werd bepaald hoe belangrijk elk station is ten op zichte ieder ander station. Op basis hiervan en de data van de jaarlijks reizigerstelling werd een voorspelling gedaan hoeveel passagiers er dagelijk op ieder stationstraject (een traject tussen twee stations) reizen.

2.4

Verwerking tot nieuwe data

Een grote hoeveelheid data kon rechtstreeks in zijn ruwe vorm gebruikt worden, zoals de co¨ordinaten van stations. Andere blokken data werden berekend of samengevoegd met andere bronnen, zoals het berekenen van alle overwegen en het combineren van data van OpenStreetMap met intern beschikbare data van het Tr@ins-platform. Om bewerkingen uit te voeren op de data werd Java gebruikt in combinatie met de Geotools-bibliotheek [11].

2.4.1

Geotools en Java

Eenmaal alle GIS-data voor handen is en in shapefile-formaat staat, kan ze gebruikt en bewerkt worden met Java in combinatie met Geotools [11]. Geotools is een open source Java library specifiek ontwikkeld om overweg te kunnen met GIS-informatie en laat zowel toe om nieuwe datasets aan te maken, maar ook om bestaande datasets te filteren en aan te passen. Enkele van de vele handige functies in Geotools zijn het converteren tussen verschillende co¨ ordinaatsystemen, het vinden van overlappingen van elementen, het effici¨ent zoeken van elementen gelegen binnen een bepaalde zoekruimte, het uitsnijden van elementen en afstandsberekeningen tussen punten. Interne voorstelling grafen Doorheen deze thesis werd Geotools gebruikt en dit zowel voor de aanmaak van nieuwe data, als het maken van bewerkingen op bestaande. Algemeen gesproken kon dit zonder veel omwegen gebeuren, echter de manier waarop Geotools grafen voorstelt leverde wel (veel) problemen op, immers Geotools laat slechts ´e´en type geometrisch object toe in een graaf. Anders gezegd, het was niet mogelijk om zowel punten als lijnen binnen een graaf te defini¨eren. Dit wilde natuurlijk ook zeggen dat het onmogelijk was om stations en spoorwegen binnen een zelfde graaf te gebruiken. Om dit probleem te kunnen omzeilen moest ieder station als een kort stukje voorgesteld worden. Om dit te verwezenlijken werd eerst van ieder station bepaald welk spoorelement het dichtst ligt. Dit spoorelement werd in drie stukken gesplitst, met in het midden een stuk van 1 meter. Door gebruik te maken van dit klein stukje spoor, kan een station ook

25

eenvoudig voorgesteld worden in de graaf als een lijn in plaats van een punt. In afbeelding 2.4 wordt het station voorgesteld door het centrale blauw stukje.

Figuur 2.4: Voorbeeld opdeling in drie spoorelementen

Het opdelen in drie stukken was nodig om een accurate afstandsmeting te kunnen uitvoeren tussen stations. Om de afstandsmeeting uit te voeren wordt de lengte van een aantal spoorelementen opgeteld. Echter de sporen afkomstig van OpenStreetMap hebben niet altijd een knooppunt aan een station, zoals te zien is in figuur 2.5. Anders gezegd, als het spoor niet eindigde aan het station, kwam het voor dat de afstandsmeting een kilometer te groot was. Door het tussenvoegen van een kort stukje spoor die dient als knooppunt, stopt de afstandsmeting precies aan het station, waardoor een vele hogere nauwkeurigheid bereikt werd. Op onderstaande afbeelding is te zien hoe het blauwe spoor in ´e´en stuk doorloopt tot kilometers voorbij het station en het dus onmogelijk zou zijn om dit te gebruiken om een correcte afstandsmeting uit te voeren. Eenmaal van ieder station bepaald werd door welk stuk spoor het voorgesteld kon worden, kon via het algoritme van Dijkstra het kortste pad bepaald worden van het ene naar het andere station.

2.4.2

Kortste pad via Dijkstra

Eenmaal de aangepast graaf opgesteld was, kon gestart worden met het bepalen van het kortste pad tussen iedere twee stations. Hierdoor werd het mogelijk om de (stations)trajecten waarlangs de trein rijdt in kaart te brengen. Deze trajecten bevatten

26

Figuur 2.5: Voorbeeld foutieve bepaling

alle beschikbare informatie, gaande van het aantal passagiers, de toegelaten snelheid en natuurlijk ook de exacte ligging van de sporen. Al deze informatie wordt later gebruikt binnen het economisch en technisch model. Er wordt niet verder ingegaan op het algoritme van Dijkstra, enerzijds omdat dit reeds volledig ge¨ıntegreerd was in Geotools en omdat de achterliggende theorie reeds besproken werd in verwijzing hier naar Algoritmen I[8].

2.4.3

Fouten opzoeken binnen OpenStreetMap

Doordat alle informatie op OpenStreetMap door gebruikers werd ingevoerd, komt het wel eens voor dat de data nog fouten bevat. Zo werd op sommige plaatsen slechts ´e´en spoor getekend terwijl er meerdere beschikbaar zijn, veel erger is het echter wanneer kleine stukjes spoor niet getekend werden, zoals te zien is in figuur 2.6. Meestal gaat het over onnauwkeurigheidsfoutjes, enkele centimeters tot enkele meters, waardoor twee stukken spoor net niet verbonden zijn, maar toch geeft dit problemen. Doordat twee stukken spoor net niet verbonden zijn, wordt dit natuurlijk niet als ´e´en geheel gezien, waardoor het algoritme van Dijkstra natuurlijk geen pad via deze sporen zal berekenen, met als gevolg niet ieder berekend traject klopt.

Figuur 2.6: Voorbeeld van een fout binnen OpenStreetMap

27

Om fouten op te zoeken in de data werd het kortste pad van ieder station naar ieder ander station berekend. Als de kortste afstand meer dan 1,5 keer de afstand in vogelvlucht was, werd deze manueel gecontroleerd of de route wel klopte. Als het kortste pad onlogische omleidingen nam, werd geconcludeerd dat er een fout zat in de route. Dergelijke routes werden manueel gecontroleerd en waar nodig werden fouten bijgewerkt. Achteraf werden deze fouten ook online gecorrigeerd op OpenStreetMap(.org) zodanig dat andere gebruikers ook kunnen gebruik maken van de verbeterde data.

2.4.4

Aanvullen van de treinlijnen

Zoals eerder aangehaald waren de gedownloade treinlijnen via de site van de NMBS niet altijd volledig (2.3.4 Opzoeken treinlijnen via de NMBS). Om van iedere treinlijn te bepalen welke stations er nu effectief bediend worden, werd tussen iedere twee opeenvolgende stations het kortste pad bepaald. Achteraf werd dit kortste pad geanalyseerd. Langs het traject werd gezocht naar stations die op minder dan 200meter van het traject lagen. Stel dat een traject gegenereerd wordt van een station A naar een station C en er wordt een station B gevonden die ook langs het spoor ligt, wordt een kortste pad bepaald van A naar B en van B naar C en wordt dit opgeslagen in de database. Als een andere treinlijn ook gebruik maakt van deze stations A en C moet deze bewerking natuurlijk niet opnieuw uitgevoerd worden.

2.4.5

Bepaling van alle overwegen

Op basis van alle straten en alle spoorwegen werden alle mogelijke overwegen in Belgi¨e zo goed mogelijk bepaald. Een manier waarvoor geopteerd werd, was om gebruik te maken van de level crossing-tag, een tag binnen OSM die toelaat om een overweg aan te duiden. Echter deze tag is niet altijd aanwezig waar er effectief een overweg is en dus zou gebruik maken van deze tag tot een verkeerd aantal overwegen leiden. Daarom werd geopteerd om de straten en spoorwegen op elkaar te mappen en zo te bepalen waar er mogelijk overwegen zijn. Belangrijk om op te merken is dat beide de optionele brug- en tunnel-tags kunnen bevatten die op T(true) of F(false) gezet kunnen worden en dat ieder element ook een layer-tag kan bevatten die aangeeft op welk denkbeeldig niveau het element zich bevindt ten opzichte van het grondniveau. Zo zal een tunnel zich typisch op niveau -1 bevinden, een brug op niveau 1. Verder kan van de straten opgezocht worden van welk type ze zijn, want een autosnelweg zal natuurlijk nooit een overweg bevatten. Echter, doordat de dataset van de wegen in Belgi¨e omvangrijk was, moest hiervoor een performante oplossing aangereikt worden. Daarom werd geopteerd om alle wegen in een 2-dimensionale zoekboom te plaatsen, waarin effici¨ent gezocht kon worden. Er wordt hier niet dieper ingegaan op zoekbomen omdat deze voldoende behandeld zijn in Algoritmen II[8]. Voor ieder spoorelement werd gezocht of er wegen waren op diezelfde locatie, indien dit het geval was, werden de eerdergenoemde tags onderzocht om zo tot een besluit te komen of de snijding effectief een overweg kan zijn of niet, zoals afgebeeld in 4.2. Kruisingen waarvan bepaald wordt dat ze niet tot een overweg kunnen leiden, werden uit de dataset verwijderd, zo bleven er enkel een klein aantal zekere overwegen over. Eenmaal alle niet-overwegen verwijderd waren uit de dataset, bleef er van de

28

oorspronkelijke 131MB aan wegen slechts 1.9MB meer over, anders gezegd er werd 98.5% aan niet nuttige data weggefilterd. Hierdoor duurt het bepalen van het aantal overwegen voor een gekozen traject slechts nog een fractie van een seconde. In de dataset werden enkel de straten opgeslagen die hoogstwaarschijnlijk een overweg zijn, de rest van de straten werden verwijderd. Wanneer het kortste pad tussen twee stations bepaald wordt, wordt gecontroleerd welke resterende straten effectief kruisen met het traject.

29

Figuur 2.7: Flowchart beslissing aanwezigheid overweg

30

2.5

Integratie van alle data

Nadat alle data verzameld is, moet deze ook nog functioneel in elkaar gepast worden. Het uiteindelijke resultaat is een relationele database waarin alles aan elkaar gekoppeld is. Zo bestaat een lijn uit een aantal tussenliggende stations en kan ieder traject tussen twee stations een aantal bruggen of tunnels bevatten. Verder wordt er voor ieder stationstraject tussen twee stations een aantal passagiers berekend.

2.5.1

Genereren van de dataset

Specifiek voor dit treinnetwerk werden alle benodigde stappen, om van de onbewerkte shapefiles de dataset te genereren, gebundeld binnen ´e´en klasse, zijnde DataGenerator. Tijdens het genereren van de dataset worden dan ook alle stappen (behalve het manueel controleren op fouten) uitgevoerd die eerder beschreven werden. Op deze manier kan door het uitvoeren van enkele lijnen code de volledige dataset gegenereerd worden. In bijlage C wordt een voorbeeld gegeven hoe de DataGenerator-klasse gebruikt moet worden. In afbeelding 2.8 worden de stappen die in de voorbije paragrafen uitgeschreven werden nogmaals in logische volgorde opgelijst, van bronbestand tot resulterende dataset.

31

Figuur 2.8: Workflow generatie dataset

32

2.6

Gebruik data voor andere transportnetwerken

Zoals eerder aangehaald is de dataset zo generiek mogelijk opgebouwd. Dit wil natuurlijk niet zeggen dat deze dataset onmiddellijk bruikbaar is voor andere type transportnetwerken, maar wel dat deze met een minimum aan aanpassingen ook bruikbaar wordt voor bijvoorbeeld een busnetwerk. Voor nieuwe transportnetwerken is veel code van de DataGenerator herbruikbaar, d´e grootste aanpassingen zouden dan ook de attribuutnamen moeten zijn.

2.7

Samenvatting

In dit tweede hoofdstuk werd diep ingegaan op de opbouw van de dataset. Eerst en vooral werd er kort toegespitst op GIS-informatie en de verschillende dataformaten. Daarna werd een overzicht gegeven van de gebruikte databronnen, waar ieder stukje data vandaan komt en de nodige transformaties die het onderging. Tot slot werd besproken hoe de verschillende bronnen functioneel aan elkaar gekoppeld werden om tot ´e´en dataset te komen. Het volgende hoofdstuk bespreekt de gebruikte technologie¨en en maakt intensief gebruik van de dataset om de beschikbare bandbreedte langs een gekozen traject te bepalen.

33

Hoofdstuk 3

Technologie¨ en Het eerste groot stuk van de thesis was de opbouw van de dataset. Het tweede stuk maakt gebruik van een uitgebreid technisch model. Dit model maakt intensief gebruik van de opgebouwde dataset en laat toe om de bandbreedte langs een traject te bepalen, waar nodig locaties van nieuwe antennes te berekenen en tot slot de volledige kost van dit alles na te gaan. Binnen deze thesis werden meerdere draadloze netwerktechnologie¨en uitgewerkt, deze worden in de volgende paragrafen kort besproken samen met hun belangrijkste eigenschappen en beperkingen zoals uitgebreid besproken in [7]. Zoals te zien is in afbeelding 3.1 worden technologie¨en onderverdeeld in twee categorie¨en, enerzijds zijn er technologie¨en met een relatief statische bandbreedte, zoals een satellietverbinding. Anderzijds zijn er technologie¨en die veel afhankelijker zijn van de omgeving en de afstand tussen de zender en ontvanger. Deze bandbreedtes worden dan ook berekend op basis van path loss models.

Figuur 3.1: Overzicht structuur technologie¨en

34

3.1 3.1.1

Verbindingen met een vaste bandbreedte Satellietverbinding

Een satelliet is een onbemand toestel dat in een baan rond de aarde zweeft, meestal op een hoogte van 36,000km. Geostationaire satellieten roteren rond de aarde aan precies dezelfde snelheid als de aarde rond zichzelf draait. Het gevolg hiervan is dat de satelliet ten alle tijde boven dezelfde plaats blijft hangen of anders gezegd stationair blijft. Hierdoor wordt het makkelijker om ontvangers op aarde te richten naar de satelliet. Het grote voordeel van een satelliet is dat door de grote hoogte de satelliet zichtbaar is van een grote oppervlakte op aarde. Anders gezegd, er moeten weinig satellieten in de ruimte zweven om de volledige aardbol van verbinding te kunnen voorzien. Echter een satellietverbinding heeft ook meerdere nadelen. Zo heeft dit type verbinding een verplicht Line Of Sight (LOS), anders gezegd het signaal wordt gehinderd door gebouwen of andere constructies. In het platteland is dit vaak niet echt een probleem, binnen een stadsomgeving des te meer. Natuurlijk is deze verbinding dan ook totaal onbruikbaar in tunnels. Een tweede nadeel is dat een signaal die van of naar de satelliet reist zo’n 125ms onderweg is. Een roundtrip gebruiker-satelliet-server-satelliet-gebruiker duurt dus 500ms. Voor tijdsongevoelige applicaties zal dit geen problemen met zich meebrengen, voor applicaties zoals Voice over IP (VoIP) is dit echter desastreus. Bij een satellietverbinding is het mogelijk om een vaste bandbreedte aan te kopen (uitgedrukt in een aantal MHz) en er mag van uitgegaan worden dat die bandbreedte dan ook bijna ten alle tijde gegarandeerd wordt. Het is echter ook mogelijk om een bepaald frequentiebereik te delen met meerdere gebruikers door middel van Time Division Multiple Access (TDMA), hierdoor zal de bandbreedte minder statisch zijn, maar zal de prijs wel zakken. Binnen deze thesis wordt enkel rekening gehouden met het eerste geval, zijnde een statische bandbreedte. Typische uplink bandbreedte Typische downlink bandbreedte Maximum snelheid mobiel station Gemiddelde round trip

512 kbs - 2 Mbps 1 - 50 Mbps 500 km/h 500 - 600ms

Tabel 3.1: Technische details satellietverbinding

Een voorbeeld waar er geen gebruik gemaakt kan worden van satellietverbindingen is in de Diabolo-tunnel, bij de luchthaven van Zaventem, zoals afgebeeld in figuur 3.2.

3.2

Verbindingen met een variabele bandbreedte

Niet iedere verbinding heeft een vaste bandbreedte. Technologie¨en zoals UMTS en EDGE zijn sterk afhankelijk van de omgeving. Om toch een goeie voorspelling te maken van de beschikbare bandbreedte wordt gebruik gemaakt van path loss models.

35

Figuur 3.2: Dekking satellietverbinding buiten tunnels (grijs=dekking, wit=geen dekking)

3.2.1

GPRS,EDGE,UMTS,LTE

GSM, GPRS, EDGE, UMTS, HSPA, LTE zijn een voor een opvolgers en verbeteringen van elkaar. Terwijl de focus van de GSM-technologie bij het versturen van spraak lag, ligt de focus van z’n opvolgers duidelijk meer en meer bij het versturen van data.

Figuur 3.3: Opvolging GSM-technologie¨en

GPRS (2.5G) en EDGE (2.75G) General Packet Radio Service (GPRS) was een eerste tussenstap van de evolutie van de tweede generatie naar de derde generatie mobiele netwerken en wordt daarom ook vaak verwezen als 2.5G. Het grootste en belangrijkste verschil tussen GSM en GPRS is het feit dat GPRS gebruik kan maken van packet-switched netwerken terwijl GSM uitsluitend gebruik maakt van circuit-switched netwerken. Het is precies deze circuit-switching die niet passend is voor het sturen van internet data. De opvolger van GPRS was EDGE, die bekend staat als 2.75G en haalt betere data-overdrachtsnelheden (tot 384kbps).

36

Typische uplink bandbreedte Typische downlink bandbreedte Maximum snelheid mobiel station Gemiddelde round trip

9-170kbps 9-170kbps 100-250km/h 0.5 - 1s

Tabel 3.2: Technische details GPRS

UMTS(3G) Terwijl GPRS en EDGE sterk dezelfde netwerkinfrastructuur gebruiken, is dit van UMTS niet meer het geval. Ontvangers op mobiele stations zijn nog steeds perfect backward compatible, maar de antennes van de Base Stations (BSs) hebben wel een upgrade nodig. Nieuwe antennes houden natuurlijk een grote kost in, wat de trage uitrolling van deze technologie in Belgi¨e kan verklaren. Het grote verschil tussen UMTS en zijn voorlopers is het feit dat UMTS gebruik kan maken van soft-handovers. Via deze techniek kan een Mobile Station (MS) reeds een verbinding opzetten met de volgende antenne vooraleer de verbinding met de huidige antenne te verbreken. Het gevolg hiervan is wel dat de antennes een minder groot bereik hebben en dat er dus meer antennes geplaatst moeten worden om eenzelfde gebied van verbinding te voorzien. Binnen UMTS is het mogelijk om een asymmetrische download- en uploadsnelheid in te stellen. Hierdoor kan de operator zelf de maximale snelheden instellen afhankelijk van de noden van de gebruikers. Het voordeel hiervan is een effici¨enter gebruik van de frequentiebanden. Bij GPRS en EDGE waren de snelheden sowieso symmetrisch. Typische uplink bandbreedte Typische downlink bandbreedte Maximum snelheid mobiel station Gemiddelde round trip

15-960kbps 6-1872kbps 250km/h >200ms

Tabel 3.3: Technische details UMTS

HSPA (3.5G) HSPA maakt gebruik van High-Speed Downlink Packet Access (HSDPA) en High-Speed Uplink Packet Access (HSUPA) en het doel was net zoals van UMTS om opnieuw grotere datatransmissiesnelheden te bekomen. Zoals de namen aanduiden is deze aanpassing ook asymmetrisch en wordt ervoor gekozen om ofwel de upload of download veel groter te maken dan de andere. De hogere snelheden worden bekomen door adaptieve modulatieen coderingstechnieken. Door deze technieken is het bereik van een antenne opnieuw groter dan bij UTMS.

37

Typische uplink bandbreedte Typische downlink bandbreedte Maximum snelheid mobiel station Gemiddelde round trip

15-960kbps 0.9-14.4Mbps 250km/h <100ms

Tabel 3.4: Technische details HSDPA

LTE (4G) Long Term Evolution (LTE) is een volgende stap in het project van 3GPP om de UMTS-standaard verder te verbeteren voor de toekomst (4G). LTE moet nog hogere datasnelheden bieden met een kortere vertragingstijd in het netwerk. Binnen deze thesis werden geen LTE-antennes gebruikt, maar deze technologie zou zeker toegevoegd kunnen worden in een volgende stap.

3.2.2

WiFi - IEEE 802.11x

Wireless Fidelity (Wi-Fi) is een certificatielabel voor draadloze apparaten die tot de groep van Wireless Local Area Network (WLAN) behoren en die voldoen aan de IEEE 802.11 standaard. Deze certificaten worden uitgegeven door de WiFi Alliance en garanderen dat verschillende apparaten zeker kunnen samenwerken. Er zijn een groot aantal verschillende Wi-Fi standaarden, waarvan 802.11a, 802.11b, 802.11g en 802.11n veruit de bekendste zijn. Momenteel worden nog steeds nieuwe standaarden ontwikkeld met als doel hogere snelheden en een beter bereik te bekomen. Afhankelijk van de gekozen standaard kan WiFi snelheden tot 300Mbps halen. Het bereik van een WiFi Access Point (AP) is echter klein. Typische uplink bandbreedte Typische downlink bandbreedte Maximum snelheid mobiel station Gemiddelde round trip

1-54Mbps 1-54Mbps <200km/h <100ms

Tabel 3.5: Technische details WiFi

3.2.3

WiMAX - IEEE 802.16

Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) is net zoals WiFi een certificatielabel, maar wel voor Wireless Metro Area Network (WMAN) technologie¨en die voldoen aan de IEE 802.16 standaard. WiMAX kan perfect gebruikt worden als last mile-verbinding en kan dus als een alternatief voor Digital Subscriber Line (DSL) verbindingen gebruikt worden. Zowel het theoretisch bereik van BSs als de theoretisch snelheid van WiMAX liggen hoog, maar zijn wel erg optimistisch. Binnen Belgi¨e zijn er dan ook maar twee operatoren die deze technologie aanbieden.

38

Typische uplink bandbreedte Typische downlink bandbreedte Maximum snelheid mobiel station Gemiddelde round trip

2.06-104.51Mbps (theoretisch) 2.06-104.51Mbps (theoretisch) 120km/h <100ms

Tabel 3.6: Technische details WiMAX

3.2.4

Vergelijking technologie¨ en

Bandbreedte Vertraging Dekking Maximum treinsnelheid Installatiekost Operationele kost

Satelliet hoog hoog internationaal (LoS nodig) tot 500 km/u geen hoge verbindingskost

Wi-Fi / WiMax heel hoog heel laag

GPRS tot LTE hoger per generatie lager per generatie tendens beperkt, naar volledige extra uitrollen nodig nationale dekking 120 tot 250 km/u tot 250 km/u hoog (onderhoud laag, gebruik eigen netwerk) bestaand netwerk medium (goedkope hoge verbinding, verbindingskost veel onderhoud)

Tabel 3.7: Vergelijking technologie¨en

39

3.3

Generieke opbouw

Het technisch model is voldoende generiek opgebouwd om later nieuwe technologie¨en toe te laten. De bijhorende kostbepaling kan zowel gebaseerd worden op een andere technologie, maar kan ook van nul terug opgebouwd worden. Verder werd de code om de bandbreedtebepaling uit te voeren volledig gescheiden van de rest, zoals te zien is in afbeeldig 3.4. Zo kan in de toekomst zoveel mogelijk code hergebruikt worden, zo kan er verder gewerkt worden op bestaande path loss models. Echter er kan ook geopteerd worden om nieuwe path loss models te implementeren of er kan zelfs gekozen worden voor totaal nieuwe manieren om de bandbreedte te bepalen.

Figuur 3.4: Interne opbouw technologie¨en

3.4

Bepalen van beschikbare bandbreedte

Om een concreet beeld te krijgen van de beschikbare bandbreedte op een lijn worden eerst de trajecten opgehaald. Daarna worden op deze trajecten punten gegenereerd waar de beschikbare bandbreedte theoretisch wordt berekend, dit gebeurt onder meer op basis van de technische parameters van de betrokken antennes en is afhankelijk van de eerder genoemde types technologie¨en (statische of variabele bandbreedte).

3.4.1

Bepalen van berekenpunten

Om een concreet beeld te krijgen hoeveel bandbreedte er effectief beschikbaar is, wordt er iedere x-aantal meter een punt berekend dat op het spoor ligt, zoals te zien is in figuur 3.5. Het aantal meter is vrij te kiezen, maar werd gedurende de thesis op 100m ingesteld. Hierdoor worden de zwaardere berekeningen (logaritmes) voor de path loss models niet te vaak uitgevoerd, maar anderzijds heeft het ook niet veel zin om de nauwkeurigheid veel hoger te drijven, gezien path loss models ook maar een benaderende waarde geven. Hier bracht de data van OpenStreetMap opnieuw problemen met zich mee. Enerzijds

40

bestaan sommige spoortrajecten uit verschillende na elkaar geplaatste lijnen (dus meer dan 2 co¨ordinaten) terwijl andere uit maar ´e´en element bestaan (2 co¨ordinaten). Anderzijds zijn ook niet alle sporen in dezelfde richting getekend, dus kan er ook niet zomaar van het ene element naar het andere gegaan worden en de richting volgen. Verder zijn sommige stukjes spoor maar enkele meters lang, wat het berekenen van de plaatsen ook wat bemoeilijkt. Om dit probleem zo goed mogelijk op te lossen wordt een van de twee stations gekozen als startpunt. Daarna wordt opgezocht welk spoorelement het volgende moet zijn en wordt gecontroleerd of dit segment wel een punt zal bevatten. Is dit niet het geval wordt onmiddellijk al overgaan op nog een volgend segment, maar wordt wel rekening gehouden hoe lang het segment is. Is dit wel het geval, wordt de richting van het nieuwe element, indien nodig, gecorrigeerd, zodat het eerste co¨ordinaat het dichtst ligt bij het vorig segment. Zoals eerder vermeld kan een segment uit meer dan 2 co¨ordinaten bestaan en moet dus opgezocht worden tussen welke twee het punt effectief moet vallen. Als laatste stap wordt de precieze locatie effectief berekend op basis van de richtingsco¨effici¨ent. Op dezelfde manier kan het voorkomen dat tussen twee co¨ordinaten meer dan 1 punt berekend wordt.

41

Grafisch voorbeeld Gent - Antwerpen

Figuur 3.5: Traject Gent - Antwerpen

42

3.4.2

Link budget

Link budget wordt gedefinieerd als de som van alle gains(versterkingen) en losses(verliezen) van de zender, de ontvanger en het medium waar het signaal door reist. Hierbij wordt dus rekening gehouden met alle mogelijke verzwakkingen en versterkingen die het signaal ondergaat. Heel eenvoudig kan dit dus uitgedrukt worden als: Signaalsterkte ontvangen signaal(dBm) = Signaalsterkte verstuurd signaal(dBm) + gains(dB) − losses(dB)

Binnen deze thesis worden met verschillende gains en losses rekening gehouden en dit zowel van het BS als het MS. Losses en gains van het base station (de gsm-mast): ˆ Base station feeder loss ˆ Base station diversity gain ˆ Base station soft handover gain

Losses en gains van het MS (de ontvanger op de trein): ˆ Mobile station antenna gain ˆ Mobile station feeder loss ˆ Mobile station body loss ˆ Mobile station diversity gain ˆ Mobile station soft handover gain

De eenvoudige formule houdt echter geen rekening met de verzwakking die het signaal ondergaat als het van de bron naar het doel reist. Precies daarvoor worden path loss models gebruikt. De aangepaste formule wordt dan: Signaalsterkte ontvangen signaal(dBm) = Signaalsterkte verstuurd signaal(dBm) + gains(dB) − losses(dB) − pathloss

3.4.3

Path loss models

De Engelse term Path loss wordt gebruikt om de vermindering in vermogen van een elektrisch signaal aan te duiden wanneer het van een punt A naar een punt B reist. Dit verlies is aan meerdere factoren te wijten zoals reflectie en absorptie van de lucht en obstakels onderweg en is dus hoogst afhankelijk van de omgeving. Binnen een stadsomgeving is er dan ook sprake van een veel hoger verlies van signaalsterkte door de dichte bebouwing. In het platteland zijn de afstand tussen de twee punten en de vochtigheid van de lucht de belangrijkste factoren.

43

Natuurlijk is het onmogelijk om een perfecte voorspelling te maken hoeveel vermogen een signaal effectief zal verliezen, maar door gebruik te maken van theoretisch modellen (Path loss models) kunnen we toch een goed benaderende voorspelling bekomen. Er zijn meerdere van dergelijke modellen opgemaakt, elk passend bij een bepaalde situatie, zo is er het COST-Hata-model die een voorspelling doet voor stadsomgevingen en het Free-space model die enkel de afstand tussen de twee punten als bepalende factor gebruikt en dus uitgaat van geen obstakels tussenin. Binnen deze thesis werd enkel gebruik gemaakt van het COST-hata-model Voorbeeld: COST Hata model L = 46.3 + 33 log f − 13.82 log hB − a(hR) + [44.9 − 6.55 log hB] log d + c Met als parameters L = Gemiddeld verlies: (dB) f = Frequentie: (MHz) hB = Hoogte basisstation (m) d = Afstand tussen beide punten (km) hR = Hoogte mobiel apparaat (m) a(hR) = Correctie hoogte mobiel apparaat (zie boven) Met bovenstaande formule kan dus het verlies van een signaal berekend worden.

3.4.4

Grafisch voorbeeld

In figuur 3.6 werd een grafisch voorbeeld uitgewerkt, waarbij tweemaal het bereik van de drie antennes berekend werd. Links werd uitgegaan dat de antennes zich op een hoogte van 10 meter bevonden, rechts op 30 meter. De andere technische eigenschappen bleven ongewijzigd.

Figuur 3.6: Voorbeeld invloed berekend bereik d.m.v. path loss model bij aanpassen van ´e´en parameter

44

3.4.5

Beschikbare bandbreedte Antwerpen - Gent

In onderstaande figuren is de theoretische en de re¨ele beschikbare bandbreedte afgebeeld. Bij de theoretische bandbreedte werd de bandbreedte gelimiteerd op 390kbps. De bandbreedte komt zeker niet volledig overeen, al valt de gelijkenis in de globale structuur wel op. Belangrijk om op te merken hierbij is dat het nog steeds over een theoretische benadering gaat en dat er bij de berekeningen wordt uitgegaan van een stadsomgeving, met een grote hoeveelheid signaalverlies tot gevolg.

Figuur 3.7: Theoretische benadering van beschikbare bandbreedte

Figuur 3.8: Re¨ele beschikbare bandbreedte

Mogelijke verbetering Belangrijk om op te merken is dat door gebruik te maken van verschillende path loss models of meerdere variaties van ´e´enzelfde model er correctere resultaten bekomen kunnen worden. Van ieder model kunnen correcties uitgevoerd worden afhankelijk van het type omgeving (grote stad, kleine stad, voorsteden,...). Zoals eerder vermeld wordt binnen deze thesis enkel gebruik gemaakt van het COST hata model. Een goeie zet zou zijn om een ander model zoals het Freespace model erbij te betrekken en dit model te gebruiken wanneer de bandbreedte bepaald worden buiten stadsomgevingen. De bepaling wanneer elk model gebruikt moet worden ligt zeker niet voor de hand, maar het kan wel een goeie uitbreiding vormen op dit technisch model.

45

3.5

Kostbepaling

Iedere technologie brengt kosten met zich mee, deze kosten omvatten onder andere de aankoop, installatie en onderhoud van de hardware. Om een gedetailleerd overzicht te maken van de verschillende kosten maken we gebruik van een resourceboom, waarin al de benodigde resources gedefinieerd worden.

3.5.1

Resourceboom

Om eenvoudig alle verschillende benodigde resources bij te houden werd gebruik gemaakt van de EquipmentModule binnen het TESS-framework. Deze module laat toe om een resourceboom op te bouwen, waarin het mogelijk is om materiaal te defini¨eren met een aankoopkost, een granulariteit (die aanduidt hoeveel keer het materiaal moet voorkomen ten opzichte van z’n ouder in de boom) en de herinstallatietijd. Ook kan aan iedere resource een of meerdere kostendrivers gekoppeld worden, opnieuw met een granulariteit. Het verschil tussen de granulariteit kind-ouder en kostendrivers is klein. De kind-ouder-granulariteit wordt gezien als statisch en wordt niet be¨ınvloed door externe factoren. Kostendrivers daarentegen hangen uitsluitend af van externe factoren. Binnen het model zijn er 4 resources standaard aanwezig, deze fungeren louter als containers waarin materiaal geplaatst kan worden en hebben zelf geen kost. Een voorbeeld van deze standaard resourceboom is afgebeeld in figuur 3.9.

Figuur 3.9: Basic resourcetree

Tijdens de simulatie worden de granulariteiten van de trein-, wagon- en locomotief-containers correct ingevuld. Zo zal de treingranulariteit ingesteld worden op het aantal treinen die gebruikt worden op de lijn en zal de trein- en wagongranulariteit

46

ingesteld worden naar gelang hoe een standaard trein eruit ziet op de gekozen lijn (dus 1 of 2 locomotieven en enkele wagons).

3.5.2

Bill Of Materials

Om van iedere resource te bepalen hoe vaak deze precies nodig is, wordt de boom vanuit de wortel afgelopen (zie figuur 3.10). Bij iedere resource worden zowel de kind-ouder-granulariteit als de kostendrivers in achting genomen. Het maximum van de twee is natuurlijk doorslaggevend. Eenmaal geweten is hoe vaak iedere resource voorkomt moet dit enkel nog in een Bill Of Materials (BOM) gegoten worden die van iedere resource weergeeft hoe vaak deze nodig is in de resourceboom.

47

Figuur 3.10: Bepaling hoeveel keer iedere resource nodig is

48

Voorbeeld kostenboom en BOM

Figuur 3.11: Voorbeeld kostenboom

Vullen we de granulariteiten van zowel de locomotief al de wagon in op 1 bekomen we volgende BOM. Naam Netwerkmateriaal TV-schermen Antenne Server

Aantal 1 2 1 1

Tabel 3.8: Voorbeeld Bill Of Materials

3.5.3

Capex en Opex

Eenmaal alle materialen gedefinieerd zijn in de resourceboom en de BOM gegenereerd is, wordt de kost van iedere resource erbij betrokken. Kosten worden onderverdeeld in twee categorie¨en enerzijds Capital Expenditure (CapEx) en anderzijds Operational Expenditures (Opex). De Capex-kosten bevatten alle aankoopkosten van het betrokken materiaal, antenne op de locomotief, Wifi-accesspoints binnen de wagons en worden over een in te stellen aantal jaar afgeschreven. In figuur 3.12 is een basisvoorbeeld afgebeeld. Een resource heeft een herinstallatieperiode van 5 jaar, met een kostprijs van 10.000 euro. Deze kost wordt dus over de 5 jaar afgeschreven.

49

Figuur 3.12: Capex-kost met herinstallatietijd

De Opex-kosten omvatten alle kosten die ervoor moeten zorgen dat technologie ten alle tijde blijft werken. Deze kosten werden verder opgesplitst in twee groepen. Een eerste groep omvat de onderhoudskosten, die uitgedrukt worden als een percentage van de aankoopkost van het materiaal. De tweede groep kosten bevat al de resterende kosten, zoals marketing en de kost voor de verbruikte bandbreedte.

3.5.4

Materiaalkost per actor

De eerder genoemde EquipmentModule kon in zijn huidige vorm niet om met actoren, dus deze functionaliteit werd ook volledig ge¨ımplementeerd binnen het Techno Economic Software Suite (TESS-framework). Hierdoor kunnen nu actoren gekoppeld worden aan de kosten. De mogelijkheid bestaat om actoren in te stellen voor de volledige boom of voor takken afzonderlijk, waardoor specifieke kosten door andere actoren gedragen kunnen worden. In figuur 3.13 werden aan een basis resourceboom enkele actoren gekoppeld (kleur afhankelijk van ingestelde actor).

50

Figuur 3.13: Voorbeeld kostenboom met actoren gelinkt

3.6

Nieuwe technologie¨ en

Zoals eerder aangehaald is de code voldoende generiek om het implementeren van nieuwe technologie¨en zo gemakkelijk mogelijk te maken. Zo zou het mogelijk zijn om de code uit te bereiden om LTE te ondersteunen. Heel concreet hiervoor moet er enkel een nieuwe klasse aangemaakt worden die de nieuwe kostenboom opbouwt en moet een nieuwe path loss model uitgewerkt worden.

3.7

Samenvatting

In dit hoofdstuk werden enkele technologie¨en kort besproken, samen met hun bijhorende technische parameters, om zo een beter idee te krijgen welke technologie¨en er precies gebruikt kunnen worden om een treinnetwerk van internet te voorzien. Verder werd ook diep ingegaan op hoe de bandbreedte precies bepaald wordt, hiervoor werd de betekenis van de term path loss verklaard. Tot slot werd ook aangetoond hoe de applicatie de nodige kosten per technologie kan defini¨eren. Terwijl dit hoofdstuk zich focuste op alles die met beschikbare bandbreedte te maken heeft, ligt de focus in het volgende hoofdstuk op de benodigde bandbreedte langs een traject. Hiervoor gaan we concreet meerdere diensten bespreken en de manier waarop de benodigde bandbreedte bepaald wordt.

51

Hoofdstuk 4

Diensten Naast het technisch model werd er ook gebruik gemaakt van een economisch model, waarin verschillende actoren en diensten gedefinieerd werden die onderling met elkaar verbonden zijn. Dit generieke model werd vroeger reeds uitgewerkt in het IBBT Tr@ins project [10] en werd verder beschreven in [2] en [3]. Het model zelf is voldoende generiek opgebouwd, echter de bestaande uitwerking ervan niet. In zijn oude vorm was het model dan ook moeilijk uit te bereiden om extra diensten of actoren te implementeren. Verder maakt het model ook gebruik van ruwe benaderingen van beschikbare bandbreedte en het aantal nieuw bij te plaatsen antennes. Deze pijnpunten werden dan ook volledig weggewerkt in het vernieuwde model. Voor de kostberekeningen wordt gebruik gemaakt van het TESS-framework, een framework intern ontwikkeld door het IBCN. Dit framework laat toe om kosten te berekenen afhankelijk van bepaalde kostendrivers en dit gespreid over meerdere jaren.

4.1

Aanbod van diensten

Er zijn in totaal een 15-tal diensten die aangeboden kunnen worden en deze werden, naar functie, ingedeeld in drie categorie¨en, zoals te zien is in figuur 4.1. Hierdonder wordt iedere dienst kort aangehaald, wat de functie is en wat ze precies inhoudt. Verder in dit hoofdstuk wordt van enkele diensten dan uitgewerkt hoe de bandbreedte precies bepaald wordt.

52

Figuur 4.1: Overzicht diensten

4.1.1

Vitale Controle Data

Een eerste categorie van diensten heeft betrekking tot vitale controle data van de trein zelf. Diensten in deze categorie monitoren technische parameters en de locatie van de trein waardoor het mogelijk wordt om veel sneller in te grijpen wanneer er technische problemen voorkomen. GPS co¨ ordinaten Een eerste dienst stuurt iedere 20 ´a 30 seconden de exacte locatie van een trein door. Hierdoor is ten alle tijde geweten, waar de trein precies is en kan, wanneer nodig, een betere voorspelling van de opgelopen vertraging bepaald worden. Remote train preparation Remote train preparation laat toe om de trein vanop afstand op te starten. Normaal gezien gebeurt dit werk door de treinbestuurder, maar wanneer er dan een probleem opgemerkt wordt kan het gebeuren dat een trein niet op tijd kan vertrekken wat handen vol geld kost. Wanneer een trein vanop afstand opgestart kan worden, nog voor de treinbestuurder er is, kunnen problemen vroeger gedetecteerd worden en kan er sneller actie ondernomen worden. Diagnose systemen Het constant monitoren van technische parameters is van hoog belang. Hoe sneller problemen gedetecteerd worden hoe beter. Wanneer een probleem vastgesteld wordt kunnen, afhankelijk van hoe kritisch het probleem is, de nodige acties ondernomen worden.

53

Wanneer het een kritisch probleem is kan een onderhoudsbeurt ingepland worden aan het volgende station, is het minder kritiek kan het onderhoud uitgesteld worden tot aan het eindstation. Door problemen snel te detecteren en op te lossen vergroot de veiligheid van de treinstellen, maar kunnen ook grotere problemen, met de nodige vertragingen, vermeden worden. Automated Driver Performance Monitoring (ADPM) Automated Driver Performance Monitoring (ADPM) werd ontwikkeld door Digital Nomad en heeft als doel de machinist zo energiezuinig mogelijk te laten rijden. De machinist krijgt gedurende de volledige rit informatie over het te volgen traject en krijgt een aangewezen snelheid om te rijden. Zo kan de machinist zijn snelheid verlagen als er verderop vertraging is en kan hij op deze manier zijn energieverbruik minimaliseren.

4.1.2

Gebeurtenisgedreven en crewdiensten

De tweede categorie, gebeurtenisgedreven en crew diensten, bevat enerzijds diensten die afhankelijk zijn van gebeurtenissen op de trein zoals wanneer de trein bepaalde locaties voorbij rijdt en anderzijds diensten die functioneel zijn voor het personeel op de trein. Binnen deze categorie vallen diensten zoals camerabewaking aan overwegen en op de trein zelf.

Advanced Hazard Warning System Een eerste voorbeeld van een gebeurtenisgedreven dienst is camerabewaking aan overwegen. Binnen een bepaalde buffer (bijvoorbeeld 500m) rond de overweg krijgt de aankomende trein live camerabeelden van wat er gebeurt aan de overweg. Op deze manier kan de machinist controleren of er geen obstakels op de sporen staan. Deze dienst heeft natuurlijk geen rechtstreeks financieel gevolg, maar verhoogt de veiligheid en kan ongelukken voorkomen (wat natuurlijk wel een groot financieel verschil kan maken). CCTV op de trein Bij Closed-circuit television (CCTV) worden camera’s binnenin de wagons gehangen. Een mogelijkheid zou zijn om de camera’s ten alle tijde te laten filmen. Het grote nadeel hiervan zou natuurlijk een gigantische hoeveelheid aan videomateriaal zijn. Deze video’s moeten ofwel op de trein zelf opgeslagen worden of moeten via het internet verstuurd worden. Het opslaan op de trein zou inhouden dat er extra materiaal in de trein moet ge¨ınstalleerd worden, het doorsturen over het internet zou gigantische kosten met zich mee brengen. Omdat het constant filmen dus niet haalbaar lijkt wordt er slechts gefilmd wanneer er nood aan is, bv wanneer het personeel expliciet de dienst activeert of wanneer een alarmknop ingeduwd wordt. Deze dienst verhoogt opnieuw de veiligheid op de trein en maakt het makkelijker om te reageren bij aggressiegevallen.

54

Crew communicatie Een goeie communicatie is essentieel voor een goeie werking, daarom biedt deze dienst een betere communicatie tussen het treinpersoneel en het personeel in de controlekamers.

4.1.3

Passagiersdiensten

In de laatste categorie zitten de passagiersdiensten. Passagiers komen dan ook rechtstreeks in contact met deze dienst en zijn meestal dan ook rechtstreeks voordelig voor hen. Deze categorie bevat onder andere toegang tot het internet en actuele reisinformatie. Advertising Door het installeren van TV-schermen op de trein, kan reclametijd verkocht worden aan adverteerders. Op deze schermen kunnen dan reclameboodschappen tijdens de loop van de treinrit afgespeeld worden. Door gebruik te maken van de GPS-locatie van de trein kunnen de reclameboodschappen eventueel locatie-afhankelijk gemaakt worden. Het is dan ook bijna overbodig om te vermelden dat deze dienst dan ook een grote bron van inkomsten kan zijn. Actuele reisinformatie Vertragingen en afgeschafte treinen zijn een grote ergernis bij veel pendelaars. Nog erger wordt het als men niet voldoende ge¨ınformeerd wordt. Een dienst die de reizigers kan voorzien met actuele reisinformatie zou hier een grote hulp bij zijn. Reizigers worden ge¨ınformeerd over de aansluitingen die ze kunnen kiezen in het volgende station en welke treinen er vertraagd of afgeschaft zijn. Dit zou kunnen weergegeven worden op de reeds bestaande LED-schermen in de nieuwste treinstellen of op de TV-schermen die ook gebruik worden door de vorige dienst. Internetdiensten Een laatste dienst is het effectief openstellen van het internet naar de reizigers toe. Hier kan geopteerd worden om dit gratis of tegen betaling te doen. Zelfs een verdere onderverdeling zou mogelijk zijn bv. gratis voor eerste klasse, betalend voor tweede klasse. Gratis of betalend, het beschikbaar zijn van internet op de trein zou een absolute meerwaarde zijn voor een groot aantal pendelaars. In tegenstelling tot het merendeel van de andere diensten is de benodigde bandbreedte hier moeilijker te bepalen. Enerzijds is het aantal passagiers van groot belang, maar anderzijds voor welke doeleinden ze het internet willen gebruiken. Het ligt voor de hand dat het lezen van e-mails nu eenmaal veel minder bandbreedte verbruikt dan het streamen van video’s. Omwille hiervan werd deze dienst opgesplitst in meerdere diensten, afhankelijk van hoe groot het dataverbruik is. Zo kan in een beginfase geopteerd worden om videostreaming

55

niet toe te laten, maar standaard browsen wel. Praktisch werd deze dienst onderverdeeld in Basic Web Applications, Voip, Streaming Music en Entertainment.

4.2

Generieke opbouw

De code voor diensten is zo generiek mogelijk opgebouwd. Iedere dienst heeft alle informatie van de huidige lijn tot zijn beschikking. De beschikbare informatie is bijvoorbeeld het aantal passagiers op ieder stationstraject, maar ook de precieze liggen van de gebruikte sporen, de maximale toegestane snelheid en het aantal overwegen en de locaties van eventuele bruggen en tunnels. Het UML-diagram, hoe de diensten opgebouwd zijn, is terug te vinden in bijlage D.

4.3

Parameters van een dienst

Diensten worden met een aantal parameters gedefinieerd, zijnde de trigger, de prioriteit, de graad van gebruik en of de dienst een best-effort dienst is of niet.

4.3.1

Prioriteit

De prioriteit van een dienst is beslissend voor de volgorde waarin de diensten behandeld worden en de beschikbare bandbreedte verdeeld wordt. Het is dan ook voor de hand liggend dat diensten die zich in de categorie ”Vitale controle data”bevinden een hogere prioriteit zullen krijgen dan de groep passagiersdiensten.

4.3.2

Trigger

De trigger bepaalt waar de de dienst afhankelijk van is. Hierbij zijn er twee subcategorie¨en. Enerzijds zijn er de gebeurtenisgedreven diensten, anderzijds zijn er de adoptiegedreven diensten. In het bestaande model binnen het [10]-project werd dit anders gemoduleerd. Daar werd iedere dienst een trigger toegekend ´en een adoptierate. De reden om af te wijken van deze keuze is omdat er steeds slechts ´e´e n van de twee echt van belang is. Alle code omtrent diensten werd zo algemeen mogelijk opgesteld, enkel bij het bepalen van de benodigde bandbreedte moet trigger-specifieke code geschreven worden, net dit stuk code is afhankelijk van de trigger.

4.3.3

Gebeurtenisgedreven diensten

De eerst trigger is gebaseerd op gebeurtenissen. Deze gebeurtenissen kunnen allerlei vormen aannemen. Zo zijn er triggers die locatie-gebaseerd zijn, zoals het passeren van een overweg of het binnenrijden van een station. Andere triggers zijn gebaseerd op het toeval, zoals agressiegevallen op de trein, hierbij kan een kans per kilometer ingesteld worden.

56

Advanced Hazard Warning System Een eerste voorbeeld van een gebeurtenisgedreven dienst is het Advanced Hazard Warning System. Om te bepalen waar er nu precies bandbreedte nodig is, wordt rond iedere overweg langs het traject een buffer bepaald en wordt achteraf opgezocht welke meetpunten (3.4.1 Bepalen van beschikbare bandbreedte)) binnen deze buffer vallen. Om te bepalen welke punten er binnen de buffers vallen, wordt er opnieuw gebruik gemaakt van een 2-dimensionale zoekboom. Binnen de buffers is de benodigde bandbreedte constant, erbuiten is er geen verbruik. Een voorbeeld van buffers aan overwegen is te zien in figuur 4.2 met de bijhorende benodigde bandbreedte in figuur 4.3. Benodigde bandbreedte binnen buffer = vast Totale bandbreedte = benodigde bandbreedte per locatie x iedere locatie

Figuur 4.2: Bufferlocaties waar bandbreedte nodig is

Figuur 4.3: Benodigde bandbreedte binnen buffers

4.3.4

Adoptiegedreven

Bepaalde diensten willen we langs het volledige traject aanbieden en dus niet enkel bij bepaalde gebeurtenissen. In dit geval kunnen we ook rekening houden met de adoptie van de dienst, want niet iedere passagier zal nu eenmaal (onmiddellijk) gebruik willen maken van bijvoorbeeld internet op de trein. Hiervoor kan een adoptiecurve ingesteld worden,

57

die aangeeft per jaar welk percentage van de passagiers de dienst effectief zal gebruiken, zowel lineaire, kwadratische als exponenti¨ele adoptiegraden zijn instelbaar. Voorbeelden van mogelijke adoptiecurves zijn afgebeeld in 4.4.

Figuur 4.4: Voorbeelden adoptiecurves

Basic internet services Adoptiegedreven diensten zijn steeds diensten die rechtstreeks aangeboden worden aan de passagiers. Natuurlijk is de benodigde bandbreedte dan ook rechtstreeks afhankelijk van hoeveel passagiers er op ieder traject aanwezig zijn. Natuurlijk is het aantal passagiers tussen twee stations constant, dus gebeuren de berekening ook maar ´e´enmaal per traject tussen twee stations en niet voor ieder punt op de lijn. Benodigde bandbreedte = aantal passagiers * graad van gebruik * benodigde bandbreedte per gebruiker Totaal benodigde bandbreedte = som bandbreedtes op ieder punt langs traject

4.3.5

Diensten over het volledige traject

Er bestaan ook diensten die op ieder punt langs het traject aangeboden moeten worden, maar die een constant dataverbruik hebben. Deze zijn dus noch eventnoch adoptiegedreven. Echter, voor de eenvoud werden deze toch gemoduleerd als adoptiegedreven, door de adoptie in te stellen als volledig en dit vanaf het eerste jaar. Een voorbeeld hiervan is het periodiek doorsturen van de GPS-locatie van de trein.

4.3.6

Bepalen van de omzet

Bijna iedere dienst heeft een andere manier om de omzet te bepalen. Verder moet ook opgemerkt worden dat niet iedere dienst een positieve omzet heeft. Zo kan gekozen worden om internetdiensten gratis aan te bieden aan passagiers, maar het dataverkeer

58

moet natuurlijk nog steeds betaald worden, waardoor de omzet negatief wordt. Echter van sommige diensten is er geen berekeningswijze voorzien om de omzet te bepalen. Om deze diensten toch binnen deze thesis te kunnen betrekken is het ook mogelijk tijdens de simulaties om een bepaalde omzet aan een actor toe te kennen. Als voorbeeld worden van enkele eerder besproken diensten kort aangehaald hoe de omzet bepaald wordt. Omzet ADPM De 1% energie die uitgespaard wordt door de ADPM-dienst lijkt heel klein, echter wanneer dit geldt voor alle treinstellen op een bepaalde lijn en dit voor een volledig jaar gaat dit toch om een groot bedrag. De energiekost van een locomotief of wagon wordt geschat op 40.000 euro per maand, het totaal aan energie die uitgespaard wordt door een volledige lijn met het ADPM-systeem uit te rusten, kan uitgeschreven worden als. Omzet = 40.000 ∗ (aantal wagons + aantal locomotieven) ∗ 12(maanden) ∗ 0.01(1% uitgespaard) Omzet Advertising Zoals eerder aangehaald kan het verkopen van reclametijd op treinen veel winst opleveren. Binnen deze dienst wordt er van uitgegaan van een kostprijs van 300 euro om een reclamespotje van 30 seconden ´e´enmaal af te spelen tijdens een treinrit. Voor ´e´en treintrit komt dit dus neer op: Omzet = Duur rit(seconden)/30(seconden) ∗ 300 Omgerekend naar een volledig jaar voor de volledige lijn komt dit dus neer op: Omzet = aantal ritten ∗ (Duur rit(seconden)/30(seconden) ∗ 300) Omzet CCTV on-board Het verlies door gevolg van vandalisme wordt, voor 500 rijtuigen, jaarlijks geschat op 1 miljoen euro. Door de implementatie van beveiliginscamera’s op treinen kan dit verlies zo veel mogelijk weggewerkt worden. De omzet moet natuurlijk omgerekend worden naar het aantal rijtuigen op 1 treinlijn. Omzet = (aantal wagons + aantal locomotieven)/500) ∗ 1.000.000

4.4

Toegelaten technologie¨ en

In een latere stap wordt aan iedere service ´e´en of meerdere technologie¨en gekoppeld. Belangrijk om weten is dat niet iedere service van iedere technologie gebruik mag maken

59

omwille van de technische vereisten van de dienst. Zo is het praktisch niet haalbaar om VoIP aan te bieden over een satellietverbinding omdat deze verbinding een veel te hoge latency heeft (zie 3.1.1 Satellietverbinding). Verder kan geopteerd worden om data-intensieve diensten enkel toe te laten wanneer een WIFI-verbinding beschikbaar is, om zo een lagere kostprijs te behalen.

4.5

Nieuwe diensten

Zoals eerder aangehaald is de code voldoende generiek om het implementeren van nieuwe diensten zo gemakkelijk mogelijk te maken. Om gebruik te maken van reeds bestaande triggers moeten er geen extra klasses bijgemaakt worden. De klasses zijn voldoende geparameteriseerd om gemakkelijk nieuwe diensten aan te maken passend binnen de huidige structuur, een vereenvoudigd UML-diagram staat afgebeeld in figuur 4.5. Wanneer er een nieuwe trigger toegevoegd moet worden blijft het werk ook nog steeds erg beperkt. Heel concreet moeten er maximaal twee methodes overschreven worden. Enerzijds moet de berekeningswijze om de omzet te bepalen gedefinieerd worden. Indien er geen omzet is moet er zelfs niets gebeuren, gezien het standaardgedrag een omzet van 0 weergeeft. Anderzijds moet de berekeningswijze om de benodigde bandbreedte langs het traject in kaart te brengen, geschreven worden. Hoe lang beide methodes zijn, hangt natuurlijk sterk af van hoe complex de dienst is, maar bij de ge¨ımplementeerde diensten binnen deze thesis kon dit steeds gebeuren in enkele lijnen code.

60

Figuur 4.5: Voorbeeld nieuwe dienst

In bijlage E staan twee uitgewerkte diensten, hierbij valt op hoe weinig code er voor een specifieke dienst geschreven moet worden.

4.6

Samenvatting

De focus van dit hoofdstuk was de implementatie van de mogelijke diensten. Eerst werden de diensten in drie categorie¨en ingedeeld om ze daarna ´e´en voor ´e´en te bespreken. Daarna werden de diensten gemoduleerd en werden een aantal parameters gedefinieerd, waar de trigger veruit de belangrijkste van is. Afhankelijk van de trigger wordt de bandbreedte op een andere manier berekend. Deze verschillende berekeningsmethoden werden concreet besproken. Tot slot werd van enkele diensten aangehaald hoe de omzet bepaald kan worden. In het volgende hoofdstuk wordt de koppeling gemaakt tussen dit hoofdstuk en hoofdstuk 3, daar wordt bepaald welke diensten er aangeboden kunnen worden voor een gegeven traject, op basis van de beschikbare en benodigde bandbreedte.

61

Hoofdstuk 5

Simulatie Eenmaal gekozen welke diensten ge¨ımplementeerd worden door middel van welke technologie¨en, moet bepaald worden of de gekozen situatie wel haalbaar is. Dit wordt zowel economisch als technisch onderzocht.

5.1

Economische haalbaarheid

Bij de economische bepaling van de ideale subset van diensten, is de subset die het meest winstgevend is voor de betrokken actoren natuurlijk het best. Echter, belangrijk om op te merken is dat er soms geopteerd zal worden om diensten te implementeren die niet winstgevend zijn. Zo kan geopteerd worden om internetdiensten voor passagiers gratis aan te bieden, het verlies die hierdoor gecre¨eerd wordt kan dan in evenwicht gebracht worden door het aanbieden van andere diensten. Natuurlijk zal niet iedere subset van diensten ook technisch haalbaar zijn, daarom wordt er ook een technische bepaling uitgevoerd, die voor het totaal van diensten zal berekenen of er voldoende bandbreedte is en waar niet wordt er geprobeerd het probleem op te lossen.

5.2

Technische haalbaarheid

Naast het bepalen of het economisch wel haalbaar is om een bepaalde subset aan diensten aan te bieden is het ook belangrijk om te controleren of het technisch haalbaar zal zijn. Daarom wordt een bepaling gemaakt van zowel de benodigde bandbreedte per dienst als de beschikbare bandbreedte per technologie en per operator. Hoe de beslissing precies gemaakt wordt, is afgebeeld in figuur 5.1.

62

5.2.1

Koppeling beschikbare en benodigde bandbreedte

Als resultaat van deze koppeling wordt bekomen welke diensten er effectief ge¨ımplementeerd kunnen worden en welke technologie¨en er gekoppeld worden aan welke diensten. Verder wordt in beeld gebracht hoeveel bandbreedte iedere dienst op ieder punt en in totaal nodig heeft. Meer zelfs, op ieder punt is het precies geweten welke technologie de verbinding zal voorzien en langs welke antenne(s) dit zal gebeuren. Hierdoor wordt een hele accurate kostbepaling van de dienst mogelijk, waarin precies geweten wordt hoeveel data er over iedere technologie gestuurd wordt en wordt het mogelijk om te bepalen welke antennes er gebruikt worden langs het traject en deze weer te geven.

5.2.2

Analyse van probleemlocaties

Na het bepalen van zowel de benodigde als de beschikbare bandbreedte kan er bepaald worden op welke punten langs het traject er een tekort aan bandbreedte is. Nu kunnen deze probleemlocaties op meerdere manieren aangepakt worden. Er kan geopteerd worden om minder diensten te implementeren, om gebruik te maken van meerdere antennes of om gebruik te maken van extra technologie¨en en/of operatoren. Als laatste en duurste oplossing kan er ook gekozen worden om nieuwe antennes bij te plaatsen. Implementatie van minder diensten De eenvoudigste oplossing is de keuze om minder diensten aan te bieden. Hierdoor zal de benodigde bandbreedte op ieder of een aantal punten verminderen, waardoor de kleinere subset van diensten mogelijks wel aangeboden kan worden, maar dit biedt natuurlijk geen echte oplossing voor de grotere subset. Gebruik maken van extra technologie¨ en en operatoren Waar de eerste oplossing het probleem feitelijk ontloopt, kan door gebruik te maken van extra technologie¨en en/of extra (of andere operatoren) extra bandbreedte voorzien worden op de trein. Beide brengen natuurlijk extra kosten met zich mee. Het kiezen voor een andere of extra operatoren is natuurlijk de goedkoopste deeloplossing. Praktisch voor UMTS in Belgi¨e kan gekozen worden tussen drie operatoren (Mobistar, Proximus en Base) die elk hun eigen netwerk met bijhorende antennes bezitten. Afhankelijk van de treinlijn kan geopteerd worden voor het netwerk met de beste dekking, maar de combinatie van meerdere operatoren is natuurlijk ook een optie. Het kiezen voor extra technologie¨en brengt natuurlijk een grotere kost met zich mee. Zo kan er extra materiaal nodig zijn zowel langs de sporen als in de trein (3.4.1 Kostbepaling).

63

Dimensionering van nieuwe antennes Het bijplaatsen van nieuwe antennes is absoluut de duurste oplossing. Het plaatsen van een nieuwe antenna is een dure zaak, maar wordt nog erger als dit moet gebeuren op een nieuwe mast, want dit zou betekenen dat er ook extra fiber bijgeplaatst moet worden. Het nauwkeurig berekenen van de meest ideale locaties van nieuwe antennes is dan ook van groot belang. Het doel is dan ook om een optimale dekking te bekomen voor de gekozen lijn(en), tegen een zo’n laag mogelijk totale kost. Om deze locaties te berekenen, werd verder gewerkt op de thesis van Tom Pallini [5]. Het onderwerp van deze thesis (Cost efficient dimensioning of integrated fixed and mobile networks) is dan ook precies hetgeen we hier nodig hadden. Bepaling van ideale locaties Het bepalen van de ideale locaties gebeurt door middel van een genetisch algoritme. Wat een genetisch algoritme is en hoe het precies werkt wordt hier niet dieper op ingegaan, maar werd ten volle beschreven in [5]. In het kort, genetisch algoritmes worden gebruikt voor complexe zoek- en optimalisatieproblemen en maakt gebruik van methodes die terug te vinden zijn bij de natuurlijke evolutie van mens en dier. Binnen het algoritme wordt sterk rekening gehouden met de kost van het plaatsen van een nieuwe antenna en, als dit gebeurt op een nieuwe mast, met de hoeveelheid bij te plaatsen fiber. Het resultaat van het algoritme is een optimale dekking tegen een zo’n laag mogelijke kost.

64

Figuur 5.1: Schema bepalen bandbreedte per dienst

65

Hoofdstuk 6

Case Eupen - Oostende Als laatste punt wordt een volledige case uitgewerkt. Hierbij worden alle stappen doorlopen, van de selectie van een aantal diensten, de keuze van de technologie¨en, het bijplaatsen van nieuwe antennes en de totale kost van dit alles.

6.1

Eupen - Oostende

Het traject Eupen - Oostende, staat beter gekend als trein IC A en heeft als belangrijkste tussenstations: Welkenraedt, Verviers Centraal, Luik-Guillemins, Leuven, Brussel-Noord, Brussel-Centraal, Brussel-Zuid, Gent-Sint-Pieters en Brugge.

Figuur 6.1: Lijn Eupen - Oostende

6.1.1

Extra informatie

In de volgende paragrafen wordt de informatie die gebruikt wordt om de diensten uit te rekenen opgelijst, hoe aan deze informatie gekomen wordt, is uitvoerig besproken in de voorbije hoofdstukken. Informatie van de treinlijn Volgens het model zijn er een totaal van 8 locomotieven en 72 wagons gerekend voor de treinlijn IC A. De standaardopbouw van een trein is dus 1 locomotief en 8 wagons. Na

66

het correct instellen van de granulariteiten, zoals beschreven in 3.5.1 Resourceboom, ziet de resourceboom er dan als volgt uit.

Figuur 6.2: Basis resourcetree voor IC A

Verder zijn ook de trajecten en aantal passagiers van belang. De getallen die hier te lezen staan zijn een schatting van het aantal unieke passagiers voor de trajecten. Van Oostende Brugge Aalter Gent Denderleeuw Brussel Schaarbeek Zaventem Nossegem Herent Leuven Ans Luik Verviers Welkenraedt

Naar Brugge Aalter Gent Denderleeuw Brussel Schaarbeek Zaventem Nossegem Herent Leuven Ans Luik Verviers Welkenraedt Eupen

1ste klasse 210 292 306 439 371 284 318 418 391 391 497 704 278 108 65

Aantal uniek 102 130 137 297 182 16 49 28 104 37 497 92 153 32 9

2e klasse 3991 5549 5811 8340 7056 5399 6039 7947 7420 7420 9431 13378 5287 2055 1226

Tabel 6.1: Overzichtstabel aantal passagiers

67

Aantal uniek 1942 2478 2596 5634 3450 300 939 530 1979 709 9431 1754 2913 607 166

Prijszetting dataverbruik De prijs voor een hoeveelheid data te versturen over een mobiel netwerk kan sterk verschillen. Ook zal het zeker mogelijk zijn voor de INT om de prijs te besprekken met de NOP. Hier werd geopteerd om de prijs van 2GB mobiele data in te stellen op 15 euro (een prijs die momenteel correct is kijkend naar particuliere pakketten).

6.1.2

Aangeboden diensten

Als voorbeeld worden hier een vijftal diensten ge¨ımplementeerd. Het gaat over de diensten ADPM, het doorsturen van GPS co¨ordinaten, Diagnose systemen, Advertising, en Basis Internet. Wat elk van deze diensten inhoudt, werd reeds besproken in 4.1 Aanbod van diensten. Deze diensten mogen gebruik maken van EDGE, UMTS en dit zowel van Proximus als Mobistar. Benodige bandbreedte De eerste 3 diensten hebben een constant laag verbruik, het dataverbruik van de Advertising dienst wordt hier acterwege gelaten, gezien het uploaden van reclame perfect over Wi-Fi kan gebeuren. Als laatste is er de Basis internetdienst. Zoals eerder aangehaald is het dataverkeer hier dan ook afhankelijk van traject tot traject.

6.1.3

Beschikbare bandbreedte

In onderstaande grafieken is de bandbreedte per operator te zien. Op de gebruikte buffers is goed te zien dat, op ´e´en punt er een volledige dekking is door de operatoren te combineren. Ook is goed te zien dat de theoretische dekking van UMTS slechter is dan van EDGE, wat natuurlijk volledig te verwachten was.

Figuur 6.3: Beschikbare bandbreedte Mobistar

68

Figuur 6.4: Beschikbare bandbreedte Proximus

Figuur 6.5: Gebruikte buffers

69

6.1.4

Omzet en kosten

Omzet per dienst De volgende grafieken geven de omzet weer per dienst. Deze omzet is reeds verminderd met de datakost. Even kort herhalen hoe de omzetten berekend worden: ˆ ADPM: 1% vermindering op de energiekost van iedere betrokken locomotief en wagon ˆ Basis internet: 1 euro om een dag lang te surfen op de trein.

Figuur 6.6: Omzet diensten

70

Technologische kosten Zoals aangehaald in punt 3.5 resourceboom kunnen er materiaalkosten gedefinieerd worden in de juiste containers. Als voorbeeld binnen deze case wordt er een aantal resources gedefinieerd in de boom.

Figuur 6.7: Kostenboom IC A

Hieruit de BOM afleiddende komenen we tot volgende kosten. Naam Wagons: netwerkmateriaal Locomotief: netwerkmateriaal Locomotief: server set-up Locomotief: server set-up Totaal:

Prijs 5.000 75.000 100.000 100.000 1.232.000

Tabel 6.2: BOM IC A

71

Aantal 72 8 8 8

Kosten en omzet per actor In 6.8 is een standaard interactiemodel tussen actoren afgebeeld. De TOC betaalt de INT om het netwerk op de trein uit te rollen. Een of meerdere Service Providers betalen dan aan de TOC om dit netwerk te mogen gebruiken, samen met de verbruikte bandbreedte. Als laatste betalen de klanten, in het meestal geval de passagiers, de SP om gebruik te mogen maken van de aangeboden diensten. Echter, niet bij iedere dienst zijn de klanten effectief de passagiers. Het is bijna overbodig om te vermelden dat bij de ADPM-dienst (besproken in 4.1.1) zowel de provider als de klant de TOC is. Het is precies de TOC die de dienst gebruikt en er ook baat bij heeft.

Figuur 6.8: Basis waardenetwerk

72

Tot slot wordt nog de opbrengst per actor gegeven, en de kosten gesplitstin CapEx en Opex.

Figuur 6.9: Opbrengst per actor

Figuur 6.10: Capex per actor

73

Figuur 6.11: Opex per actor

74

Hoofdstuk 7

Conclusie Het doel van deze thesis was het ontwikkelen van een GIS-gebaseerde tool om de beschikbare en benodigde bandbreedte te bepalen voor internetdiensten op de trein. In dit laatste hoofdstuk kijken we terug naar de grootste elementen van de thesis en zien of de vooropgestelde doelen bereikt zijn, maar mogelijks nog belangrijker, waar het beter kon.

7.1

Opbouw van de dataset

Het eerste en grootste blok van deze thesis bestond erin om een complexe database op te bouwen die alle benodigde GIS-informatie bevat. Dit deel was zeker en vast een succes, al moet zwaar benadrukt worden dat deze database veel meer problemen met zich meegebracht heeft dan verwacht. Databronnen die niet volledig waren, kleine fouten in de data of niet logische opgebouwde elementen hebben er dan ook voor gezorgd dat dit stuk minder snel vooruit ging dan gepland. Toch mag zeker gesteld worden dat de opbouw van de dataset geslaagd is. Zo werd er data over trein en treinlijnen van de site NMBS verwerkt, de ligging van de sporen en overwegen via OpenStreetMap en technische gegevan van antennes via de website van het BIPT. Tot slot is het belangrijk om te vermelden dat alle geschreven code om de data voor te stellen voldoende generiek geschreven is, waardoor de applicatie ook ingezet kan worden voor andere bronnen met een minimum aan aanpassingen.

7.2

Technisch model

De opbouw van het technisch model verliep relatief vlot. Ook hier bracht de GIS-informatie soms wat problemen met zich mee, maar niets die niet overwonnen kon worden. Binnen het technisch model werd meerdere malen verder gebouwd op reeds bestaande code. Door verder te bouwen op andere thesissen en intern beschikbare code binnen iMinds werd heel wat tijd uitgespaard. Het technisch model laat toe om voor een gegeven traject de bandbreedte voor verschillende technologie¨en en meerdere operatoren te bepalen. Aan iedere technologie kunnen ook specifieke kosten gekoppeld worden die door ´e´en of

75

meerdere actoren betaald moet worden. Verder is het technisch model zo generiek mogelijk opgebouwd, waardoor het implementeren van nieuwe technologie¨en en eventuele andere path loss models eenvoudig wordt. Zoals reeds aangehaald moeten de resultaten van het technisch model momenteel voorzichtig ge¨ınterpreteerd worden. Doordat de gebruikte data van februari 2009 dateert zijn de resultaten niet altijd even representatief meer, maar dit kan natuurlijk vlot opgelost worden door de dataset op te bouwen met nieuwe data. Een mogelijke verbetering binnen het technisch model is om een combinatie van verschillende path loss models te gebruiken afhankelijk van de locatie (stadsomgeving of platteland), om zo nog realistischere resultaten te bekomen.

7.3

Economisch model

Het laatste grote stuk is het economisch model en maakt ook verder gebruik van de eerder opgebouwde dataset. Binnen dit model werden een 15-tal diensten gedefinieerd binnen 3 categorie¨en. Diensten worden gedefinieerd met meerdere parameters, zoals de prioriteit en de trigger. Precies deze trigger is doorslaggevend om te bepalen hoeveel bandbreedte er nodig is langs een gegeven traject. Naast het bepalen van de benodigde bandbreedte is het economisch model ook in staat om van iedere dienst te bepalen hoeveel deze kan opbrengen. Zowel de bepaling van de bandbreedte als het berekenen van de opbrengst is zo generiek mogelijk opgebouwd. Hierdoor is er een minimum aan code nodig om nieuwe diensten te defini¨eren en kan de reeds bestaande code maximaal opnieuw gebruikt worden.

7.4

Simulatie en case

Als laatste punt werd de simulator uitgewerkt. Deze is in staat om een volledige case te simuleren. Voor een gekozen lijn kan er gekozen worden om een aantal diensten te implementeren en van welke technologie¨en er gebruik gemaakt mag worden. Het resultaat van de simulator is een overzicht van de kosten, per actor en gesplits in Capex en Opex, precies het doel van deze thesis. Echter, de simulator kan momenteel enkel basis scenario’s uitwerken, in de toekomst zou er verder gewerkt kunnen worden om de simulator verder uit te werken om ook complexere scenario’s uit te werken.

76

Literatuurslijst [1] W. DECORTE. Multi-actoranalyse voor het uitrollen van een telecomnetwerk op de trein. 2009. [2] B. LANNOO, J. VAN OOTEGHEM, D. PAREIT, T. VAN LEEUWEN, D. COLLE, I. MOERMAN, and P. DEMEESTER. Business model for broadband internet on the train, the journal of the institute of telecommunications professionals. pages 19–27, 2007. [3] B. LANNOO, J. VAN OOTEGHEM, D. PAREIT, T. VAN LEEUWEN, D. COLLE, I. MOERMAN, and P. DEMEESTER. Rollout models for an internet service on trains, proc. of its in europe 2008, 7th european congress and exhibition on intelligent transport systems and services. 2008. [4] L. VERSTREPEN, W. JOSEPH, E. TANGHE, J. VAN OOTEGHEM, B. LANNOO, M. PICKAVET, L. MARTENS, and P. DEMEESTER. Making a well-founded choice of the wireless technology for train-to-wayside data services. 2008. [5] T. PALLINI. Cost efficient dimensioning of integrated fixed and mobile networks. 2011. [6] S. VERBRUGGE, K. CASIER, J. VAN OOTEGHEM, and B. LANNOO. White paper: Practical steps in techno-economic evaluation of network deployment planning. 2009. [7] B. LANNOO. Study of access communications networks for heterogeneous environments. 2008. [8] R. Stoop. Algoritmen I. [9] R. Stoop. Algoritmen II. [10] Ibbt tr@ins en track project. Available from: http://www.ibbt.be. [11] Geotools. Available from: http://geotools.org/. [12] Mysql spatial extensions. Available from: http://dev.mysql.com/doc/refman/5. 0/en/spatial-extensions.html. [13] Quantum gis (qgis). Available from: http://qgis.org. [14] Google geocooding api. Available from: http://qgis.org.

77

[15] Belgian institute for postal services and telecommunications (bipt). Available from: http://sites.ibpt.be. [16] Openstreetmaps(.org). Available from: http://openstreetmaps.org. [17] Osmlib. Available from: http://wiki.openstreetmap.org/wiki/OSMLib. [18] Stationsinformatie. StationSearch.aspx.

Available

[19] Ic-ir brochures. Available from: ic-ir-brochures.

from:

http://hari.b-rail.be/infsta/

http://mobility-brochures.b-rail.be/nl/

[20] Brochures dienstregelingen. Available from: http://mobility-brochures.b-rail. be/nl/brochures-dienstregelingen. [21] Wikipedia. Available from: http://wikipedia.be. [22] Televic nieuws. eurostar.

Available from:

http://www.televic-rail.com/en//news/

[23] Televic nieuws. Available from: http://www.televic-rail.com/en/Thameslink. [24] Rail passengers to benefit from multi-million-pound investment in wi-fi technology at south west trains. Available from: http://www.siemens.co.uk/pool/news_press/ news_archive/2012/siemens-south-west-trains-wi-fi.pdf. [25] Icomera secures first scotrail contract for onboard wifi. Available from: http://www. icomera.com/641/. [26] Icomera and fleetconnect install passenger wifi on 100th irish rail train. Available from: http://www.icomera.com/ icomera-and-fleetconnect-install-passenger-wifi-on-100th-irish-rail-train-2/. [27] Scotrail rolls out free wi-fi on new train fleet. nomadrail.com/MediaArticle/95.

Available from: http://www.

[28] Nomad digital equips via rails ocean train with on-board wi-fi. Available from: http: //www.nomadrail.com/MediaArticle/96. [29] Arriva netherlands rolls out free passenger wifi on entire fleet of trains. Available from: http://www.nomadrail.com/MediaArticle/93. [30] Nomad expands its data connectivity solutions into eastern europe ˙ Available from: http://www.nomadrail.com/MediaArticle/48. [31] Thameslink programme. Available from: http://www.thameslinkprogramme.co. uk/. [32] Web scraping toolkit using html and css selectors or xpath expressions. Available from: http://search.cpan.org/~miyagawa/Web-Scraper-0.37/lib/ Web/Scraper.pm.

78

Lijst van figuren 1.1

Interacties actoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8

Generieke opbouw klasses in Java . . . . . . . Locaties gsm-masten regio Gent Sint-Pieters . Voorbeeld data vanuit OpenStreetMap . . . . Voorbeeld opdeling in drie spoorelementen . . . Voorbeeld foutieve bepaling . . . . . . . . . . . Voorbeeld van een fout binnen OpenStreetMap Flowchart beslissing aanwezigheid overweg . . Workflow generatie dataset . . . . . . . . . . .

3.1 3.2

. . . . . . wit=geen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . aanpassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . .

36 36 40 42

3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13

Overzicht structuur technologie¨en . . . . . . . . . . . . . . . . Dekking satellietverbinding buiten tunnels (grijs=dekking, dekking) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Opvolging GSM-technologie¨en . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Interne opbouw technologie¨en . . . . . . . . . . . . . . . . . . Traject Gent - Antwerpen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Voorbeeld invloed berekend bereik d.m.v. path loss model bij van ´e´en parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Theoretische benadering van beschikbare bandbreedte . . . . . Re¨ele beschikbare bandbreedte . . . . . . . . . . . . . . . . . . Basic resourcetree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Bepaling hoeveel keer iedere resource nodig is . . . . . . . . . Voorbeeld kostenboom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Capex-kost met herinstallatietijd . . . . . . . . . . . . . . . . . Voorbeeld kostenboom met actoren gelinkt . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

44 45 45 46 48 49 50 51

4.1 4.2 4.3 4.4 4.5

Overzicht diensten . . . . . . . . . . . . Bufferlocaties waar bandbreedte nodig is Benodigde bandbreedte binnen buffers . Voorbeelden adoptiecurves . . . . . . . Voorbeeld nieuwe dienst . . . . . . . . .

. . . . .

. . . . .

53 57 57 58 61

5.1

Schema bepalen bandbreedte per dienst . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

6.1 6.2 6.3

Lijn Eupen - Oostende . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 Basis resourcetree voor IC A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Beschikbare bandbreedte Mobistar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

3.3 3.4 3.5 3.6

79

. . . . . . . . .

. . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

. . . . .

. . . . . . . .

20 22 23 26 27 27 30 32

. 34

6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 6.10 6.11

Beschikbare bandbreedte Proximus Gebruikte buffers . . . . . . . . . . Omzet diensten . . . . . . . . . . . Kostenboom IC A . . . . . . . . . Basis waardenetwerk . . . . . . . Opbrengst per actor . . . . . . . . Capex per actor . . . . . . . . . . Opex per actor . . . . . . . . . . .

. . . . . . . .

80

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

69 69 70 71 72 73 73 74

Lijst van tabellen 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8

Technische details satellietverbinding Technische details GPRS . . . . . . . Technische details UMTS . . . . . . Technische details HSDPA . . . . . . Technische details WiFi . . . . . . . Technische details WiMAX . . . . . Vergelijking technologie¨en . . . . . . Voorbeeld Bill Of Materials . . . . .

6.1 6.2

Overzichtstabel aantal passagiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 BOM IC A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

81

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. . . . . . . .

35 37 37 38 38 39 39 49

Bijlage A

Voorbeeld OpenStreetMap Hieronder is een ingekorte stukje OSM-data weergegeven die een perron aan het Sint-Pieters-station voorstelt. Eerst en vooral worden er een aantal nodes gedefini¨eerd, die co¨ordinaten bevatten. Daarna wordt het perron gedefini¨eerd door een groot aantal node-elementen te koppelen en wordt het getagd als een perron van een spoorweg. Op basis van de gekoppelde nodes (met hun bijhorende de co¨ordinaten) kan achteraf het perron grafisch voorgesteld worden. <node id="1178349235" lat="51.0349751" lon="3.7125194" user="Eimai" uid="6072" visible="true" version="3" changeset="16648691" timestamp="2013-06-21T20:23:59Z"/> <node id="1178349187" lat="51.0348975" lon="3.7124861" user="Eimai" uid="6072" visible="true" version="2" changeset="16645858" timestamp="2013-06-21T16:03:17Z"/> ... <node id="2354926541" lat="51.0349716" lon="3.7127956" user="Eimai" uid="6072" visible="true" version="1" changeset="16645858" timestamp="2013-06-21T16:03:07Z"/> <node id="2354926538" lat="51.0349621" lon="3.7126756" user="Eimai" uid="6072" visible="true" version="1" changeset="16645858" timestamp="2013-06-21T16:03:07Z"/>

<way id="102086065" user="Eimai" uid="6072" visible="true" version="3" changeset="16647770" timestamp="2013-06-21T19:02:22Z"> ...

82

Bijlage B

Voorbeeld OSMLib #definieer de output als shapefile(shp), met als type polyline samen met #een aantal attributen setup :Shp do polyline :track do number :trackid,9 string :info, 255 boolean :bridge boolean :tunnel number :layer,10 number :maxspeed,10 end end #haal de data uit de openstreetmaptags ways do if railway == 'rail' bridge=false; if tags['bridge']==”yes” bridge=true end tunnel=false; if tags['tunnel']==”yes” tunnel=true end layer=0; if tags['layer'] layer=tags['layer'] end maxspeed=120; #als de speed−tag aanwezig wordt die rechtstreeks gebruikt if tags['speed'] maxspeed=tags['speed'] elsif tags['voltage'] if tags['voltage']==”3000” maxspeed=120 elsif tags['voltage']==”25000”

83

maxspeed=300 end end #het huidig object naar het bestand sturen :track << {:trackid=>0,:info => tags,:bridge=>bridge, :tunnel=>tunnel,:layer=>layer,:maxspeed=>maxspeed} end end

Eenmaal de rulefile opgesteld is moet enkel nog de OSMlib aangeroepen worden met de juiste parameters. osmexport rulefile input.osm output.shp

84

Bijlage C

Voorbeeld DataGenerator-klasse Onderstaand is de code voor de huidige dataset uitgeschreven, waarbij voor enkele bestandsnamen constanten gebruikt zijn. DataGenerator gen = new DataGenerator(); gen.generateStationsFromTxt(new URL(”file:input/stations NMBS.txt”)); gen.loadTracksCollection(Constants.ORIGINALTRACKSFILE); gen.loadStreetCollection(Constants.STREETSFILE); gen.generateRailsStationsStreets(); gen.setAntennaCollection(Constants.PROVIDERSFILE); gen.generateBuffers(); gen.enlistLinesTrainsFile(new URL(”file:input/nmbsinfo short.csv”)); gen.generateLinesTrains();

85

Bijlage D

UML-diagram Diensten

86

Bijlage E

Codevoorbeeld Diensten public class ADPM extends FullTrajectService { public ADPM() { super(”ADPM”, 1, ”Vital control data”, 10, false); } @Override public TimeFunction calculateRevenue(TrainLine tl) { // Provides a 1 percent reduction to the energy price for all the // operational cab and slave cars for which this service is rolled out. // Normally energy = 4000*12(months)*(numtrains*number of cab and slave cars per train)) // Reduction=Adoption rate of the service for this line * percentage of // cars operational * normal energy * 0.01 return new Multiplication(tl.getAdoptionRate(), 40000 * 12 * (tl.getTrains()*(tl.getCabcars() + tl.getSlavecars())) * tl.getOperationalPercentage() * 0.01); } } public class CCTVonBoard extends RandomEventService { public CCTVonBoard(String name, double bandWithPerUnit) { super(name, 1, ”Event drive & crew services”, bandWithPerUnit, false, 0.01, 500); } @Override public TimeFunction calculateRevenue(TrainLine tl) { //1,000,000 per year for vandalism (for 500 carriages) //(in proportion to # carriages equipped) return new Multiplication(tl.getAdoptionRate(), 1000000*Math.min((tl.getCabcars()+tl.getSlavecars())/500, 1)); } }

87