um mecanismo cognitivo para adapta˘c~ao autom atica da taxa de...

Um Mecanismo Cognitivo para AdaptacaoAutomatica da Taxa de Transmissao em Redes

IEEE 802.11

Luciano Jerez Chaves

Prof. Dr. Edmundo R. M. Madeira

(Orientador)

Profa. Dra. Islene C. Garcia

(Coorientadora)

Laboratorio de Redes de ComputadoresInstituto de Computacao

Universidade Estadual de Campinas

11 de Junho de 2010

Introducao Fundamentos Trabalhos Relacionados Mecanismo Proposto Avaliacao de Desempenho Conclusao

Conteudo1 Introducao

Motivacao, objetivos e contribuicoes2 Fundamentos

Redes sem fio e redes em malhaRedes cognitivas

3 Trabalhos RelacionadosCategoriasAlgoritmos analisados

4 Mecanismo PropostoVisao geralParametros configuraveisFuncoes auxiliares

5 Avaliacao de DesempenhoConfiguracao das simulacoesCenarios avaliados

6 ConclusaoTrabalhos futuros

Luciano Jerez Chaves Defesa de dissertacao de mestrado 2/52


Contextualizacao

Tecnologias sem fio

Mobilidade e flexibilidade

Extensao da cobertura fixa de comunicacao

Diversas aplicacoes

Redes sem fio para transmissao de dados

Computadores e/ou outros dispositivos interligados

Redes de acesso de banda larga

Redes Locais Sem Fio IEEE 802.11 (Wi-Fi)



Taxas de transmissao

Evolucao da codificacao, modulacao e transmissao

Maior velocidade e mais taxas de transmissao

Uma taxa adequada para cada condicao do canal

1997 20101998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Junho 1997IEEE 802.11

2.4 GHz(1 e 2 Mbps)

Setembro 1999IEEE 802.11a

5 GHz(6, 9, 12, 18, 24,

36, 48 e 54 Mbps)

Setembro 1999IEEE 802.11b

2.4 GHz(1, 2, 5.5 e11 Mbps)

Junho 2003IEEE 802.11g

2.4 GHz(6, 9, 12, 18, 24,

36, 48 e 54 Mbps)

Outubro 2009IEEE 802.11n

2.4 e 5 GHz(até 77 taxas de

transmissão)



Objetivos

Adaptacao automatica da taxa de transmissao

Eliminar a intervencao do administrador

Maximizar o desempenho do sistema

aumentar vazao, eliminar perdas, reduzir atraso, ...garantir justica no compartilhamento de recursos

CORA: COgnitive Rate Adaptation

Redes IEEE 802.11a .11b e .11g

Redes Cognitivas

Autoconfiguracao e auto-otimizacao



Contribuicoes

1 Detalhamento do estado da arte em algoritmos de adaptacaoda taxa de transmissao

2 Proposta do CORA: um mecanismo cognitivo para adaptacaoautomatica da taxa de transmissao

3 Implementacao do mecanismo CORA no simulador de redesNetwork Simulator (NS2)

4 Avaliacao de desempenho do mecanismo proposto, bem comode outros algoritmos existentes



Redes IEEE 802.11

Subcamada de acesso ao meio (MAC)

Protocolo CSMA/CA

Detectar portadora + evitar colisoes

Retransmissao de quadros nao reconhecidos

Mecanismos de reserva RTS/CTS

Camada fısica

Taxa de codificacao

Modulacao digital

Espalhamento espectral



Camada fısica das redes IEEE 802.11

Bit-ratePadrao

Espalhamento Modulacao Bits por Taxa de Sımbolos(Mbps) Espectral Digital sımbolo codificacao por segundo

1 b DSSS-BK BPSK 1 1/11 11 × 106

2 b DSSS-BK QPSK 2 1/11 11 × 106

5.5 b DSSS-CCK QPSK 1 4/8 11 × 106

11 b DSSS-CCK QPSK 2 4/8 11 × 106

6 a/g OFDM BPSK 1 1/2 12 × 106

9 a/g OFDM BPSK 1 3/4 12 × 106

12 a/g OFDM QPSK 2 1/2 12 × 106

18 a/g OFDM QPSK 2 3/4 12 × 106

24 a/g OFDM QAM-16 4 1/2 12 × 106

36 a/g OFDM QAM-16 4 3/4 12 × 106

48 a/g OFDM QAM-64 6 2/3 12 × 106

54 a/g OFDM QAM-64 6 3/4 12 × 106

Anomalia de desempenho

O uso de uma taxa de transmissao baixa por ao menos uma estacaofaz com que a vazao obtida por todas as estacoes seja reduzida



Redes em malha sem fio

Caracterısticas

Rede ad hoc de encaminhamento distribuıdo

Infraestrutura de distribuicao robusta

Organizacao hierarquica

roteadores e clientes

Aplicacoes

Redes comunitarias

Sistemas de monitoramento medico

Sistemas de transporte inteligente



Redes em malha sem fio

InternetLegenda

Roteador de malhasem fio

Cliente de malhasem fio

Ponto de acesso

Conexão sem fio

Conexão com ousem fio

Rede em malhade infraestrutura

Rede em malhacliente



Redes Cognitivas

Radios cognitivos

Compartilhamento espectral em radios cognitivos

Redes cognitivas

Sistemas complexos → gerencia complexa → erros

Ajustes dinamicos dos protocolos sem intervencao humana

Garantir polıticas de operacao

Observacao, planejamento e tomada de decisao



OODA: ciclo de realimentacao da qualidade

Ambiente

Observação

Orientação

Decisão

Ação

Base de Conhecimento



Adaptacao da taxa de transmissao

Aspectos relevantes1 Estimar qualidade do canal

quais metricas utilizar?

apoiar-se no historicoapoiar-se na relacao sinal/ruıdoapoiar-se em ambos

2 Selecionar taxa de transmissao

como relacionar a qualidade do canal com a taxa apropriada?

incrementar/decrementar a taxamudar para a melhor taxa conhecida



Categorias

1 Baseados no historico

Inferir condicoes futuras com base no passadoIndicadores como vazao, PER, FER, ...Longo tempo de convergencia

2 Baseados na relacao sinal/ruıdo

Utilizar indicador de sinal para avaliar o enlaceTabela para mapear valores com a taxa apropriadaDificuldades de implementacao em ambientes reais

3 Hıbridos

Combinar as abordagens anterioresAproveitar o melhor de ambasSuposicoes nem sempre verdadeiras



Algoritmos analisados

ARF: Auto Rate Fallback

Maximizar a vazao → maior taxa funcional

Inc/dec a taxa apos sucessos/perdas consecutivas

Limitantes fıxos, instabilidade e ausencia de convergencia

Nao considera causa da perda nem preve diferentes receptores

SampleRate

Maximizar a vazao → taxa com menor ExTT

Quadros de sondagem para calcular o ExTT das taxas

Utiliza quadros de sondagem unicos

Nao considera a causa da perda



Algoritmos analisados

RBAR: Receiver-Based Auto Rate

Maximizar a vazao → melhor indicador SNR

Escolhe a taxa durante a troca dos quadros RTS/CTS

Demanda alteracoes nos quadros RTS/CTS

Incompatibilidade com o padrao

Referencia

Eliminar perdas → melhor indicador SNR

Escolhe a melhor taxa antes do envio do quadro

Funciona apenas no simulador de redes

Nao implementavel na pratica



Arcabouco CogProt

Arcabouco cognitivo para configuracao e otimizacaode protocolos de comunicacao

Autoconfiguracao e auto-otimizacao

Curva normal N para gerar valores aleatorios

Aplicação

Transporte

Rede

Enlace

Física

Compartilhamento de Informações Cognitivas

Interface de Serviço de Informações Cognitivas

PlanoCognitivo

Ciclo de realimentaçãoda qualidade



Algoritmo CORA

Instanciacao do CogProt + implementacao do ciclo OODA

Observacao

Medir a vazao Va com o uso da taxa atual Ta

Calcula a media = α ∗ Va + (1− α) ∗ BCa

Atualiza base de conhecimento BCa = media

Orientacao

Procura em BC pelo ındice i da taxa Ti com a maior vazao

Define a media µ da curva normal N com o ındice i

Ajusta o desvio padrao σ da curva normal Nfuncao de Ajuste Automatico da Agressividade (AAA)



Algoritmo CORA

Decisao

Sorteio de r ∈ [min,max ] a partir da curva normal NArredonda o valor r para n = br + 0.5cAjuste de acordo com o nıvel de contencao da redefuncao de Diff-Time Proporcional (DTP)

Acao

Atualiza a interface de rede para a nova taxa Tn

Distribuicao de probabilidade normal N (µ, σ2)

Maioria dos valores mapeados para a taxa otima (media µ)

Eventualmente diferentes taxas sao testadas


CORA: ciclo de realimentacao da qualidade

OBSERVAÇÃO

Informações de desempenho

Base de Conhecimento

AÇÃO

ORIENTAÇÃO DECISÃO

Elemento derede

T

Pilha de protocolo

Taxa de transmissão

(µ,σ2)N

EWMABCa = (1−α) BCa + (α) Va

Gerador de números aleatórios

Função de densidade de probabilidade normal

AAA(Ajuste Automático da Agressividade) DTP

(Diff-Time Proporcional)

Ti [Tmin,Tmax]


Caracterısticas do projeto

Adaptacao independente por enlace sem fio

Diferentes metricas de otimizacao

vazao e a metrica principal

Dispensa identificacao de colisoes

metodo indireto: metrica diff-time proporcional

Provisao de justica

nao penalizar alguns clientes em favor de outrosreduzir o efeito da anomalia de desempenho

Interoperabilidade e escalabilidade

execucao independente nas estacoes (descentralizado)requisitos de hardware pequenoscompatibilidade com o padrao IEEE 802.11integracao com servicos de QoS



Parametros configuraveis

Valor α ∈ (0, 1] da media movel exponencialmente ponderadaBCa = α ∗ Va + (1− α) ∗ BCa

Define a relevancia da informacao recente

Suavizar as tendencias de comportamento

Intervalo I > 0 entre iteracoes consecutivas dociclo de realimentacao da qualidade

Influencia no tamanho das amostras consideradas

Influencia no custo computacional



Parametros configuraveis

Desvio padrao σ > 0 da PDF normal N (µ, σ2)

Define a agressividade do mecanismovelocidade de convergencia × estabilidade do sistema

ToTo-1 To+1

A

B

C

σA < σB < σC

μA = μB = μC = T0


∫ To +0.5

To−0.5f (x , µ, σ2) dx .


Ajuste Automatico da Agressividade

Aumentar o valor de σ quando ocorrem mudancas no canal, ediminuir o valor de σ quando o canal permanece estavel.

Aumentar σ → acelerar processo de convergencia

Diminuir σ → manter estabilidade em ambientes estaveis

Aumento exponencial e decremento linear

Utilizar o valor de µ em diferentes iteracoes

se µnew 6= µold ent~ao σnew = σold ∗ aaafi

se µnew = µold ent~ao σnew = σold − aaapd



Diff-Time Proporcional

Metrica proposta por [Cardoso e Rezende, 2008] quereflete o nıvel de disputa pelo canal sem fio

Equacao de ExTT do SampleRate que nao consideratransmissoes concorrentes

diff-timeEXTT

EFTT

tempo

Quadro da estação A ACKMeio

ocupadoEstação A

tempo

SIFSDIFS

Backoff restante:

T - Δt slots

Backoff sorteado: T slots

Δt < T

Meio ocupado DIFS

se dtp > dtpthrs e rv > hrtprob ent~ao incrementa taxa



Avaliacao de desempenho

Configuracao das simulacoes

Network Simulator (NS2) + biblioteca dei80211mr

Metrica de avaliacao: vazao agregada media

30 repeticoes (n) com 95% de confianca

Protocolos de roteamento: DumbAgent e DSDV

Protocolos de transporte: TCP e UDP

Cenarios avaliados

Cenario 1: pares de comunicacao ad hoc

Cenario 2: rede infraestruturada

Cenario 3: rede em malha sem fio




Apenas um par de comunicacao

Estação F Estação M

300 m

Fluxo de dados



Benefıcios da adaptacao da taxa

0

5

10

15

20

25

0 100 200 300 400 500 600

0 50 100 150 200 250 300

Vaz

ão (

Mb

ps)

Tempo de simulação (s)

Distância entre as estações (m)

Mod54Mod48Mod36Mod24Mod18Mod12

Mod9Mod6



Benefıcios da adaptacao da taxa

0

5

10

15

20

25

0 100 200 300 400 500 600

0 50 100 150 200 250 300

Vaz

ão (

Mbp

s)


Distância entre as estações (m)

REFERÊNCIA



Avaliacao dos parametros configuraveis

Simulacoes com diferentes valores para I , α e σ

I ∈ {0.05, 0.1, 0.3, 0.5}α ∈ {0.3, 0.5, 0.7, 0.9}σ ∈ {0.2, 0.3, 0.5, 0.8} ou σ controlado pelo AAA

Valores escolhidos

I = 0.1 seg, α = 0.9 e σ controlado pelo AAA

Graficos de superfıcie para identificar comportamento




Vazao agregada media para diferentes valores de σ

22.0

22.5

23.0

23.5

24.0

24.5

25.0

AAA σ=0.2 σ=0.3 σ=0.8

Vaz

ão (

Mbps)



Resultados comparativos

Vazao agregada media dos algoritmos (protocolo UDP)

1

2

3

4

5

6

7

8

REFER

ÊNC

IAC

OR

AA

RF

SampleR

ateR

BA

RM

od6

Mod9

Mod12

Mod18

Mod24

Mod36

Mod48

Mod54

Vaz

ão (

Mbp

s)


Adaptacao da taxa ao longo do tempo

6 12 18 24

36

48 54

10 125 245 365 485 605

RE

FE

RÊ

NC

IA

6 12 18 24

36

48 54

10 125 245 365 485 605

CO

RA

6 12 18 24

36

48 54

10 125 245 365 485 605

Tax

a de

Tra

nsm

issã

o (M

bps)

AR

F

6 12 18 24

36

48 54

10 125 245 365 485 605

Sam

pleR

ate

6 12 18 24

36

48 54

10 125 245 365 485 605

RB

AR




Diversos pares de comunicacao

400 metros

400 metros

Fluxo de dados

Fluxo de dados

Fluxo de dados




Diff-Time proporcional ao longo do tempo

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

10 30 50 70 90 110

dif

f−ti

me

pro

porc

ional

(%

)


2 pares

8 pares

64 pares




Vazao agregada media dos algoritmos (protocolo TCP)

6

7

8

9

10

11

1 2 3 4 6 8 12 16 24 32 64

Vaz

ão (

Mbp

s)

Pares de comunicação

REFERÊNCIA

CORA

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR




Um ponto de acesso e clientes estacionarios em posicoes distintas

dois, tres e sete clientes

Ponto de Acesso

Servidormultimídia

Servidor dearquivos

Internet

96

1218

2436

4854



Vazao agregada media

Vazao agregada media dos algoritmos (protocolo UDP)

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

2 clientes 3 clientes 7 clientes

Vaz

ão (

Mbp

s)

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR

Considerar nao apenas a vazao agregada media

Analisar compartilhamento justo de recursos


Vazao media por fluxo

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0

REFERÊNCIA CORA ARF SampleRate RBAR

Vaz

ão (

Mbp

s)

2 clientes

12

96.86% 97.76% 95.54% 92.22% 95.80%0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0


3 clientes

123

95.00% 94.06% 93.36% 91.37% 91.91%

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5


Vaz

ão (

Mbp

s)

7 clientes

1234567

96.76% 99.84% 95.86% 97.63% 97.26%



Aplicacoes de usuario

VoIP

protocolo UDP

pouca largura de banda

tolera perda de quadros

sensıvel a atraso e jitter

FTP

protocolo TCP

muita largura de banda

tolera atraso e jitter

sensıvel a perdas

Metricas de otimizacao do CORA

Vazao: maximizar (↑)Frame Error Rate: minimizar (↓)




Vazao de dados

Aplicacao VoIP Aplicacao FTP

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

8 16 32 64 96 128

Vaz

ão (

Mbps)

Conexões VoIP simultâneas (UDP − 64kbps cada)

VazãoFER

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

1 2 4 8 12 16

Conexões FTP simultâneas (TCP)

VazãoFER

FTP: Maximizar a vazao

VoIP: Minimizar a perda de quadros




Atraso medio dos quadros


0

50

100

150

200

8 16 32 64 96 128

Atr

aso m

édio

(m

s)


VazãoFER

0

50

100

150

200

1 2 4 8 12 16


VazãoFER






Variacao no atraso dos quadros (jitter)


0

20

40

60

80

100

120

140

160

8 16 32 64 96 128

Var

iaçã

o n

o a

tras

o (

jitt

er)


VazãoFER

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1 2 4 8 12 16


VazãoFER






4 roteadores, 12 clientes estacionarios e 8 clientes moveis

600 metros

600 metros

Legenda

Roteador MeshSem Fio

Estação cliente fixa

Estação cliente móvel




Vazao agregada media dos algoritmos

Protocolos TCP e UDP

Fluxos de download e upload

2

3

4

5

6

7

8

2+2 4+4 6+6 8+8 10+10 12+12 14+14 16+16

Vaz

ão (

Mbp

s)

Fluxos de download

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR 2

3

4

5

6

7

8

2+2 4+4 6+6 8+8 10+10 12+12 14+14 16+16

Fluxos de upload

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR



Caracterısticas relevantes

Escalabilidade

Interoperabilidade

Simplicidade computacional

Independencia entre enlaces

Dispensa diferenciacao explıcita de perdas

Suporte a diferentes metricas de otimizacao (QoS)

Justica no compartilhamento dos recursos



Desempenho


16% de ganho medio com apenas um par de comunicacao

10% de ganho medio com varios pares comunicantes


Resultados equiparados com demais algoritmos

Superioridade no ındice de justica

Atende aos requisitos de QoS das aplicacoes


11% de ganho medio em fluxos de download e upload



Trabalhos futuros

Implementar o mecanismo CORA em equipamentos comerciais

Avaliar comportamento com outras funcoes de probabilidade

Estudar a inter-relacao entre os parametros do CORA

Integracao do CORA em redes IEEE 802.11e e .11n

Considerar tambem a potencia de transmissao



FIM

Obrigado!


Implementacao do CORA no NS2

+getRate(in idx : int) : DataRate+setIdx(in idx : int) : void+getIdx() : int

+available_rates [ ] : DataRate+current_idx : int

RateAdapter

+getDiffTime(in pkt_id : int) : float+getConfirmedBytes(in link_id : int) : float+getTxTime(in link_id : int) : float

Mac802_11mr

-execAAA(in std : double) : double-execDTP(in idx : int) : int-getPerformance() : void-identifyBestRate() : void-tryNewRate() : void-setRate(in idx : int) : void+adapt() : void

-link_id : int-performance_table [ ] : double-performance_metric : Metric-cora_parameters [ ] : Parameter-current_idx_link : int

CORALink

1 0..*+sendData(in p : Packet*) : void

-links [ ] : CORALink-interval : float

CORAClass

<<extends>>

<<uses>>

+resched(in interval : float) : void+expire() : void

TimerHandler

<<extends>>

Figura 5.1: Diagrama de classes UML da implementacao do CORA no NS2.


6600

6900

7200

7500

7800ão

(kbp

s)

0.20.3

0.50.8

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3

Desvio padrão (�)

Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(a) I = 0.05 seg

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.20.3

0.50.8

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3


Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(b) I = 0.1 seg

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.20.3

0.50.8

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3


Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(c) I = 0.3 seg

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.20.3

0.50.8

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3


Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(d) I = 0.5 seg

Figura 5.5: Vazao agregada media em funcao do desvio padrao σ e do parametro EWMA α.


6600

6900

7200

7500

7800ão

(kbp

s)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.2

0.3

0.5

0.8

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

Desvio padão (�)

(a) α = 0.9

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.2

0.3

0.5

0.8

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

Desvio padão (�)

(b) α = 0.7

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.2

0.3

0.5

0.8

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

Desvio padão (�)

(c) α = 0.5

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.2

0.3

0.5

0.8

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

Desvio padão (�)

(d) α = 0.3

Figura 5.6: Vazao agregada media em funcao do intervalo I e do desvio padrao σ.


6600

6900

7200

7500

7800ão

(kbp

s)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(a) σ = 0.2

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(b) σ = 0.3

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(c) σ = 0.5

6600

6900

7200

7500

7800

ão (k

bps)

0.050.1

0.30.5

6000

6300

6600

6900

7200

7500

7800

0.9

0.7

0.5

0.3

Intervalo (I)

Vaz

ão (k

bps)

EWMA (�)

(d) σ = 0.8

Figura 5.7: Vazao agregada media em funcao do intervalo I e do parametro EWMA α.


5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

0 10 20 30 40 50

Vaz

ão (

Mbps)


AAAσ=0.2σ=0.3σ=0.8

Figura 5.9: Vazao instantanea media obtida com a funcao de AAA e com valores fixospara o desvio padrao nos segundos iniciais da simulacao.


5

5.5

6

6.5

7

7.5

8

α=0.9; I=

0.05

α=0.7; I=

0.05

α=0.5; I=

0.05

α=0.3; I=

0.05

α=0.9; I=

0.1

α=0.7; I=

0.1

α=0.5; I=

0.1

α=0.3; I=

0.1

α=0.9; I=

0.3

α=0.7; I=

0.3

α=0.5; I=

0.3

α=0.3; I=

0.3

α=0.9; I=

0.5

α=0.7; I=

0.5

α=0.5; I=

0.5

α=0.3; I=

0.5

Vaz

ão (

Mbps)

Melhor fixoAAA

Pior fixo

Figura 5.10: Vazao agregada media em funcao dos parametros I e α obtida pela funcao deAAA, o melhor e o pior desvio padrao.


1

2

3

4

5

6

7

8

REFER

ÊNC

IAC

OR

AA

RF

SampleR

ateR

BA

RM

od6

Mod9

Mod12

Mod18

Mod24

Mod36

Mod48

Mod54

Vaz

ão (

Mbp

s)

(a) Protocolo UDP

1

2

3

4

5

6

7

8

REFER

ÊNC

IAC

OR

AA

RF

SampleR

ateR

BA

RM

od6

Mod9

Mod12

Mod18

Mod24

Mod36

Mod48

Mod54

Vaz

ão (

Mbp

s)

(b) Protocolo TCP

Figura 5.11: Vazao media obtida pelos algoritmos de adaptacao e pelas taxas fixas emuma rede ad hoc com um par de comunicacao utilizando os protocolos UDP e TCP.

Tabela 5.1: Ganho percentual medio do CORA em relacao aos demais algoritmos.

Mecanismo Protocolo UDP Protocolo TCPARF 3.84% 2.54%

SampleRate 6.40% 9.45%RBAR 16.02% 10.39%

Vazao instantanea ao longo do tempo

0

5

10

15

20

25

200 400 600 800 1000 1200

Vaz

ão (

Mbps)


CORA

CORAARF

SampleRateRBAR

Figura 5.13: Vazao instantanea dos algoritmos de adaptacao ao longo do tempo em umarede ad hoc com um par de comunicacao utilizando protocolo UDP.


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1 2 4 8 16 32 64

dif

f−ti

me

pro

porc

ional

(%

)


(a) Em funcao no numero de estacoes.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

10 30 50 70 90 110

dif

f−ti

me

pro

porc

ional

(%

)


2 pares

8 pares

64 pares

(b) Ao longo do tempo.

Figura 5.15: Influencia do numero de estacoes no valor do diff-time proporcional.


6

7

8

9

10

11

1 2 3 4 6 8 12 16 24 32 64

Vaz

ão (

Mbp

s)


REFERÊNCIA

CORA

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR

Figura 5.16: Vazao agregada media dos algoritmos de adaptacao em funcao do numero depares de comunicacao utilizando o protocolo UDP.


6

8

10

12

14

16

2 clientes 3 clientes 7 clientes

Vaz

ão (

Mbp

s)

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR

Figura 5.21: Vazao agregada media para conexoes TCP no cenario infraestruturado.


0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0


Vaz

ão (

Mbp

s)2 clientes

12

99.99% 98.67% 75.48% 56.68% 99.99%0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0


3 clientes

123

99.95% 99.54% 99.14% 59.97% 99.98%

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5


Vaz

ão (

Mbp

s)

7 clientes

1234567

99.88% 99.34% 92.40% 57.38% 99.75%

Figura 5.22: Vazao media por fluxo para conexoes TCP no cenario infraestruturado.


2

3

4

5

6

7

8

4 tcp 8 tcp 12 tcp 16 tcp 20 tcp 24 tcp 28 tcp 32 tcp

Vaz

ão (

Mbp

s)

Fluxos de download

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR 2

3

4

5

6

7

8

4 tcp 8 tcp 12 tcp 16 tcp 20 tcp 24 tcp 28 tcp 32 tcp

Fluxos de upload

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR

(a) Somente fluxos com protocolo TCP

2

3

4

5

6

7

8

4 udp 8 udp 12 udp 16 udp 20 udp 24 udp 28 udp 32 udp

Vaz

ão (

Mbp

s)

Fluxos de download

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR 2

3

4

5

6

7

8

4 udp 8 udp 12 udp 16 udp 20 udp 24 udp 28 udp 32 udp

Fluxos de upload

REFERÊNCIACORA

ARFSampleRate

RBAR

(b) Somente fluxos com protocolo UDP

Figura 5.27: Vazao agregada media para diferentes combinacoes entre trafegos download eupload, e protocolos de transporte TCP e UDP.

um mecanismo cognitivo para adapta˘c~ao autom atica da taxa de...

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