Um mecanismo cognitivo para adaptação automática da taxa de transmissão em redes IEEE 802.11

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Chaves, Luciano Jerez, 1986-
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612422
Resumo: Orientadores: Edmundo Roberto Mauro Madeira, Islene Calciolari Garcia
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spelling Um mecanismo cognitivo para adaptação automática da taxa de transmissão em redes IEEE 802.11A cognitive mechanism for automatic data rate adaptation in IEEE 802.11Sistemas de comunicação sem fioRedes locais de computaçãoAlgoritmos de computadorWireless data communication systemsLocal area networksComputer algorithmsOrientadores: Edmundo Roberto Mauro Madeira, Islene Calciolari GarciaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A utilização das redes sem fio vem se tornando cada vez mais frequente, e o IEEE 802.11 é o padrão escolhido pela maioria dos dispositivos. Com o objetivo de adaptar-se às condições instáveis dos canais de transmissão sem fio, este padrão especifica diversos esquemas de codificação e modulação de dados que devem ser, obrigatoriamente, implementados pelas interfaces sem fio. Como conseqüência, essas interfaces passam a suportar múltiplas taxas de transmissão, definidas em função da combinação entre a codificação e a modulação utilizada. Entretanto, não faz parte da especificação o processo para a escolha dinâmica de qual taxa de transmissão utilizar, deixando livre para os fabricantes a definição de um algoritmo para solucionar este problema, conhecido por adaptação automática da taxa de transmissão. Apesar de diversas soluções terem sido propostas na literatura, o desempenho alcançado por elas está limitado por fatores como a dificuldade na estimativa da qualidade do canal e o compartilhamento injusto dos recursos entre as estações da rede. Para lidar com estes desafios, este trabalho apresenta um mecanismo cognitivo para adaptação automática da taxa de transmissão denominado Cognitive Rate Adaptation (CORA). Este é um mecanismo completamente distribuído, capaz de equipar as estações da rede com as funcionalidades de autoconfiguração e auto-otimização da taxa de transmissão. O CORA é capaz de reagir rapidamente às mudanças nas condições do canal para evitar a degradação do desempenho, além de convergir para a melhor taxa de transmissão durante os períodos de estabilidade. Para isso, o mecanismo utiliza uma abordagem simplista para avaliar a qualidade do canal sem fio, além de apresentar características específicas que contribuem com a justiça no compartilhamento dos recursos entre as estações. O mecanismo proposto é avaliado através de simulações, e os resultados são comparados com algumas soluções existentes na literatura e também com algoritmos utilizados nos dispositivos comerciais. Os resultados obtidos confirmam o bom desempenho do mecanismo proposto em relação aos demais algoritmos avaliadosAbstract: Wireless networks have become frequently used nowadays, and IEEE 802.11 is the standard chosen for practically all devices. Aiming to adapt to changing conditions of wireless channels, this standard specifies several modulation and coding schemes that must be implemented by all wireless interfaces. As a result, these interfaces can support multiple data rates, which are named according to the selected modulation and coding schemes. However, this standard does not define how to dynamically select the transmission rate to be used, allowing manufacturers to create and implement their own algorithm to solve this problem, known as the rate adaptation problem. Despite that several solutions have been proposed in the literature, the performance achieved by them is limited by factors such as the difficulty in estimating wireless channel conditions and unfair resource sharing among network nodes. In order to tackle these challenges, this work introduces a cognitive mechanism for rate adaptation called CORA. This is a completely distributed mechanism, capable of equipping network stations with self-configuration functionality to dynamically adapt the data rate. This mechanism is also able to quickly react to changes on channel conditions in order to avoid performance degradation, and can converge to the best data rate during periods of stability. To do this, CORA makes use of a simplistic approach for assessing the channel conditions, besides presenting specific features that may ensure fair resource sharing among nodes. The proposed mechanism is evaluated by simulations, and the results are compared with some solutions existing in the literature and also with algorithms that are used in commercial devices. Simulation results confirm performance benefits with respect to the other rate adaptation algorithms evaluatedMestradoRedes de ComputadoresMestre em Ciência da Computação[s.n.]Madeira, Edmundo Roberto Mauro, 1958-Garcia, Islene Calciolari, 1971-Costa, Luis Henrique Maciel KosmalskiFonseca, Nelson Luis Saldanha daUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASChaves, Luciano Jerez, 1986-20102010-11-06T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf104 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612422CHAVES, Luciano Jerez. Um mecanismo cognitivo para adaptação automática da taxa de transmissão em redes IEEE 802.11. 2010. 104 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612422. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/771256porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T05:55:26Zoai::771256Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T05:55:26Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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