Adaptação da taxa de transmissão em redes veiculares - Nunes, Nuno Miguel Vicente Ruivo (2013)
Ao longo dos últimos anos, vários progressos em comunicações sem fios têm extendido investigações a novas áreas, onde soluções baseadas em redes com fios são impraticáveis. Neste contexto apareceram as Vehicular Ad hoc NETworks (VANETs), uma classe emergente das redes Ad Hoc, para interligação e comunicação entre veículos. Devido ás suas características peculiares como alta mobilidade, topologia dinâmica, frequente perda de conectividade, as VANETs enfrentam vários desafios para definir protolocos e mecanismos fiáveis, como a adaptação da taxa de transmissão. De facto, a monitorização do tráfego das ruas através de aplicações são o núcleo das VANETs cujo desempenho depende da taxa de envio de pacotes e da taxa de sucesso que estas redes conseguem oferecer. Mecanismos de adaptação da taxa de transmissão têm como objetivo evitar a degradação do desempenho da rede devido a uma escolha muito elevada da taxa de transmissão, quando a qualidade do canal está deteorada, ou devido à utilização de uma taxa muito baixa quando as condições da qualidade do canal melhoram. Uma vez que os dispositivos que operam segundo a norma IEEE 802.11p suportam várias taxas de transmissão, é importante que estes possam adaptar a taxa de forma dinâmica de modo a obter um desempenho elevado. Assim é essencial ter um mecanismo de adaptação da taxa de transmissão que seja robusto e capaz de lidar com elevadas flutuações e assimetrias do canal, transmissões em rajada e de duração inconstante, e perda de pacotes devido ás condições do meio e à existência de terminais escondidos. Assim sendo, esta dissertação permite avaliar e comparar os mecanismos existentes para redes sem fios, em ambientes veiculares usando o Network Simulator 3 (NS-3) e o Simulator of Urban Mobility (SUMO). Depois de analisar os principais mecanismos presentes na literatura, foram selecionados quatro para serem testados: Adaptive Auto Rate Fall Back-Collision Detection (AARF-CD), Collision-Aware Rate Adaptation (CARA), Minstrel e o Ideal. Serão considerados dois tipos de cenários: auto-estrada e urbano. A comparação dos algoritmos será baseada em métricas conhecidas como a taxa de envio de pacotes, taxa de sucesso e a percentagem de retransmissões para vários níveis de transmissão. Os resultados experimentais mostraram que o AARFCD atingiu um desempenho superior, quando comparado com os restantes algoritmos. O CARA foi o segundo melhor algoritmo segundo as métricas consideradas. De realçar que o AARF-CD obteve uma taxa de sucesso superior ao do CARA, apesar deste oferecer uma taxa de envio de pacotes superior em certos cenários. Em relação ao atraso na rede, tanto o AARFCD como o CARA alcançaram resultados similares. Foi também concluído que algoritmos com diferenciação de perdas de pacotes como o AARF-CD e o CARA oferecem uma melhor adaptação da taxa de transmissão. Por fim, é sugerido um algoritmo de adatação da taxa de transmissão que tem em conta parâmetros externos, como a velocidade, distância e a densidade de veículos. Cada parâmetro é considerado de acordo com a sua influência na transmissão de dados através de pesos. Desta forma os parâmetros que afetam mais a adaptação da taxa de transmissão serão associados a pesos maiores. A adaptação da taxa de transmissão será baseada num processo de pesos, de acordo com o efeito das condições exteriores no desempenho da rede.