Student Thesis STUD-1952

BibliographyGauger, Matthias: Auswertung von Kommunikationsmustern und Kenngrößen hinsichtlich der Erkennung von Fehlerbildern verteilter Telematiksysteme.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Student Thesis No. 1952 (2004).
121 pages, german.
CR-SchemaC.2.0 (Computer-Communication Networks, General)
C.2.1 (Network Architecture and Design)
C.2.3 (Network Operations)
C.2.4 (Distributed Systems)
C.2.5 (Local and Wide-Area Networks)
J.2 (Physical Sciences and Engineering)
KeywordsTelematik; Fahrzeugtelematik; Media Oriented Systems Transport; MOST; Diagnose
Abstract

Telematiksysteme in Kraftfahrzeugen haben in den letzen Jahren stark an Funktionalität gewonnen und umfassen inzwischen die verschiedensten Unterhaltungs-, Kommunikations- und Navigationsfunktionen. Zur Vernetzung der zahlreichen Komponenten kommt in vielen Fahrzeugmodellen der Oberklasse der MOST-Bus (Media Oriented Systems Transport) zum Einsatz. Mit der wachsenden Funktionalität geht auch ein Anwachsen der Komplexität einher, so dass Funktionen zur systemweiten Diagnose der Systeme stark an Bedeutung gewinnen.

Das Ziel dieser Arbeit ist die systematische Untersuchung der Aussagekraft verschiedener Kenngrößen und Kommunikationsmuster, die im Rahmen der Analyse des Netzwerkverkehrs von MOST-Systemen erfasst werden können.

Für die Aufzeichnung der Kenngrößen wurde ein bestehendes Framework zur Auswertung des MOST-Netzwerkverkehrs erweitert und um eine Komponente für den Export der statistischen Auswertungen ergänzt. Anhand von Aufzeichnungen aus dem normalen Systembetrieb wird mit diesem Framework dann untersucht, für welche der erfassten Kenngrößen ein charakteristisches Normalverhalten erkennbar ist.

Um den Nutzwert der identifizierten Kenngrößen für die Erkennung von Systemfehlern beurteilen zu können, werden bekannte Fehlerbilder, die für MOST-basierte Telematiksysteme bereits beobachtet wurden, klassifiziert. Soweit für die Fehlerklassen Aufzeichnungen des MOST-Netzwerkverkehrs vorhanden sind, werden diese ausgewertet und auf auffällige Abweichungen vom Normalverhalten hin untersucht.

Die Untersuchungen des Normalverhaltens und der diversen Fehlerklassen von MOST-Systemen erlauben es, eine kleine Menge von Kenngrößen zu identifizieren, deren Zählerwerte im Normalbetrieb ein erkennbar charakteristisches Verhalten zeigen und die im Falle von Fehlern potentiell hilfreiche Informationen zum Eingrenzen der Fehlerursache liefern.

Aufbauend auf den Ergebnissen der Auswertungen wird eine Anwendung vorgeschlagen, die es ermöglicht, den Netzwerkverkehr flexibel zu überprüfen. Das erwartete, zu überprüfende Verhalten eines Systems kann dabei anhand einfacher Regeln für die definierten Kenngrößen frei definiert werden.

Die Auswertungen, die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführt werden, zeigen, dass die Verwendung statistischer Auswertungen bei der Diagnose von Fahrzeugtelematiksystemen grundsätzlich möglich und sinnvoll ist. Neben der Ermittlung einer kleinen Menge besonders vielversprechender Kriterien sind die zahlreichen Erfahrungen bei der Aufzeichnung und Auswertung von MOST-Tracedateien, die Hinweise für das Vorgehen in zukünftigen Untersuchungen geben, wichtige Beiträge dieser Arbeit.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Distributed Systems
Entry dateNovember 10, 2004
   Publ. Department   Publ. Institute   Publ. Computer Science