Simuladores de red

Los simuladores de red son aplicaciones que permite diseñar redes virtuales, ya sea entre ordenadores, enrutadores u otros periféricos que se encuentren conectados entre sí. Permiten realizar varios tipos de pruebas tales como compatibilidad de conexión, comportamiento de los equipos, seguimiento y control de tráfico de red, etc. Además, posibilita la configuración de varios parámetros de la comunicación entre dispositivos por ejemplo, enrutamiento, porcentaje de pérdida de datos, latencias, asignación de direcciones IP, cambios de tarjetas de red y otras funciones que se pueden realizar en un entorno real[26].

Al realizar una simulación con estas redes, uno de los errores que se pueden presentar es la utilización de patrones de movilidad deterministas cuando en la realidad el comportamiento de los vehículos es aleatorio al depender de las condiciones del camino. Por tal motivo algunos simuladores de red están equipados para permitir patrones de movilidad generados por simuladores de tráfico y cuentan con interfaces gráficas API (Application Programming Interface) para establecer sesiones de conectividad[26].

Se encuentran algunos tipos de simuladores de red como:NS-2, NS-3, OMNET++, QualNet, JiST/SWANS, GloMoSim y GTNets[26].

2.1.3 Simuladores híbridos

Los simuladores híbridos integran simuladores de tráfico o movilidad con simuladores de redes a través de una interfaz diseñada para ello. En este caso ambos simuladores se ejecutan en paralelo lo que permite que se comuniquen dinámicamente entre sí mediante la alteración de los patrones de movilidad basados en los flujos de red y

viceversa. Lo que nos permite utilizar las mejores prestaciones de ambas herramientas, agrupando modelos de movilidad de última generación con simuladores de redes actuales y eficientes[26].

Estos simuladores constituyen un paso de avance a la hora de realizar simulaciones de redes de vehículos y evaluar su comportamiento. Sin embargo, la principal limitación es que exige numerosos recursos computacionales debido a que los dos simuladores necesitan ejecutarse en paralelo. Aun así son los más utilizados en la actualidad ya que cuentan con muchas ventajas, flexibilidad, gran desarrollo y además los simuladores de tráfico y red que los conforman se desarrollan y actualizan de manera independiente [26].

Ejemplos de simuladores híbridos: TraNS, MOBIREAL, VEINS, GrooveNet, AIMSUN y GrooveSim.

2.1.4 Simuladores integrados

Los simuladores integrados surgieron con el fin de unificar en una sola herramienta las funcionalidades de simuladores de tráfico y de red, debido a que en ocasiones la ejecución en paralelo de estos últimos consumía numerosos recursos. Para la implementación de estos simuladores se elaboraron nuevos simuladores de red con un desarrollo limitado, donde se compensa la falta de protocolos elaborados con una colaboración directa entre la red y el generador de movilidad. El principal objetivo de estos simuladores es tener ambos modelos trabajando e interactuando eficientemente. Sin embargo, la principal desventaja es precisamente la mala calidad del simulador de red. Además, no permiten aún incorporar mapas públicos de Google Maps y OpenStreetMap. Teniendo en cuenta que en la actualidad la principal tendencia en el desarrollo y mejoras de simuladores de redes es la unión entre protocolos estándares y la eficiencia computacional (utilizando computación paralela y distribuida), los simuladores integrados no parecen la mejor opción para la simulación de escenarios reales[26].

2.2 Herramientas de simulación

Para la implementación de este proyecto se han seleccionado un conjunto de herramientas de libre distribución y de código abierto. Esta elección se ha hecho debido a la confiabilidad de las simulaciones realizadas. Cuando un programa es frecuentemente

utilizado implica que ha pasado por varios periodos de evaluación y validación contribuyendo a una continua mejora de sus características. Esto supone diversas ventajas como por ejemplo la disposición de numerosos protocolos preestablecidos, de documentación y de foros de usuarios.

Para la creación de la topología y el modelo de movilidad de la red VANET se utilizan los programas SUMO (Simulation for Urban Mobility), MOVE (MObility model generator for VEhicular networks), INET y OMNET++.

Los simuladores previamente mencionados cumplen con los requerimientos descritos a continuación, en[12]:

 Áreas de trabajo reales: el área deseada de simulación debe ser real, por lo que el simulador debe permitir la importación de mapas realistas de diversas fuentes.  Diversos tipos de vehículos: para brindar un nivel de detalle mayor, la simulación de tráfico vehicular debe soportar diferentes tipos de vehículos. Lo ideal es que soporte desde vehículos particulares hasta buses y camiones.

 Soporte para varios modelos de movilidad: como este trabajo de grado busca cuantificar el impacto de la variación del modelo de movilidad en una comunicación de datos de una VANET, es primordial que las herramientas elegidas soporten más de un modelo de movilidad.

 Velocidad variable: la velocidad de los nodos debe ser variable en el tiempo para aumentar el realismo de la simulación. Además, debe ser dependiente del tipo de vehículo.

 Manejo de características de movilidad vehicular: la simulación debe implementar cruces, intersecciones y semáforos presentes en el área deseada.

 Soporte del estándar IEEE 802.11p: es importante que se tenga soporte para el protocolo IEEE 802.11p, con el fin de establecer comunicaciones V2V.

2.2.1 SUMO

SUMO es un simulador de tráfico microscópico, esto quiere decir que se basa en la evaluación individual del movimiento de cada uno de los vehículos existentes en el escenario, o sea, sumo es capaz de adoptar un movimiento diferente a cada vehículo

haciéndolo un entorno más próximo a la realidad. Este simulador trabaja en espacio continuo y en tiempo discreto, desarrollado en lenguaje C++.

Una gran parte de la comunidad que han evaluado diferentes simuladores de tráfico coinciden en afirmar que SUMO es una herramienta que ofrece resultados óptimos para la evaluación de protocolos de ruteo, además, es un programa de código abierto (mucha documentación, gratuito, etc.) frente a la mayoría de opciones existentes de pago. SUMO ya se encuentra entre una de las principales herramientas por parte del sector científico[27].

Este programa permite poner en funcionamiento y visualizar el modelo de movilidad de una manera relativamente sencilla a través de MOVE. Por ende, es aquí donde se tiene la posibilidad de ver el diagrama topológico descrito previamente en este proyecto. Estas razones hacen de SUMO la herramienta de simulación escogida[28], ver Figura 2.2.

Figura 2.2: Simulador de tráfico: SUMO

Permite definir entornos de movilidad reales gracias a la utilización de mapas digitales. Ofrece la posibilidad de utilizar diferentes tipos de vehículos, carreteras que cambian en cuanto a su composición (número de carriles, velocidad, prioridades de intersección, entre otros) y un amplio abanico de posibilidades e integración con simuladores de red[28].

Esta herramienta computa las rutas de los vehículos antes de realizar la simulación, una vez en ella, los vehículos llegan al destino predeterminado por el usuario o configurado

aleatoriamente. Cabe destacar que en un escenario donde actuase un número elevado de vehículos (unos pocos miles de vehículos) esto podría causar congestión de tráfico en las calles arteriales del mapa digital utilizado. Para evitar esto, se utiliza un algoritmo denominado “dynamic user assignment” desarrollado por Christian Gawron. Al tener preestablecidas las rutas de cada vehículo antes de la simulación sin la utilización de ningún tipo de compresión, se necesita un gran uso de memoria del sistema, cosa que se agrava bastante en escenarios donde interviene un gran número de vehículos. Este es uno de los aspectos que se están mejorando[29].

SUMO es una aplicación que se ofrece en paquete, así que se puede bien hablar de una compilación de pequeñas aplicaciones cada una con un propósito claramente definido y que la suma de sus funciones permite crear, gestionar y explotar complejas redes de vehículos. A continuación se citan los principales programas que incluye el paquete[30]:

 Netconvert: Se encarga de hacer la conversión de los archivos importados de otras herramientas como OpenStreetMap y de generar redes a partir de archivos de nodos y ejes definidos previamente.

 Netgen: Generador de redes aleatorias. SUMO permite crear 3 tipos de redes con características aleatorias: redes con forma de parrilla, redes con forma de tela de araña y redes totalmente aleatorias.

 Duarouter: Este programa permite definir las rutas que seguirán los vehículos mediante flujos. De este modo, se definen varios grupos de vehículos con un origen y un destino común, así como las características de la velocidad y el tiempo de salida.  Jtrrouter: Este genera las rutas de forma aleatoria mediante un parámetro R acotado entre 0 y 1. Da la posibilidad de establecer probabilidad de giro en una intersección.

 Dfrouter: Se trata de otra herramienta de generación de rutas de vehículos donde se indican características como el identificador, tiempo de salida, origen, destino, tipo de vehículo, etc. que se aplicarán a la totalidad de los vehículos del tipo definido.

 SUMO: Es el simulador en sí mismo. Una vez se hayan usado las otras aplicaciones y se tenga disponible un escenario, definidos los vehículos y sus rutas se puede simular con SUMO y estudiar los resultados.

 Guisim: Es una aplicación que permite visualizar los escenarios creados. Permite ver los movimientos de los vehículos, detener la simulación en cualquier instante, centrarse en un punto concreto de la red y ampliarlo para estudiarlo de forma particular.

2.2.2 OMNET++

OMNET++ creado por András Varga en 2003 en la Universidad Técnica de Budapest, está basado en componentes modulares, brinda una arquitectura abierta, con una fuente de soporte GUI, es una herramienta de modelos y simulación pública, además presenta un ambiente discreto. Debido a su arquitectura genérica y flexible, ha sido utilizada exitosamente en redes basadas en colas de espera y arquitectura de hardware, su área de aplicación primaria es la simulación de redes de comunicación, ver Figura 2.3.

Figura 2.3: Simulador de red: OMNET++

Este simulador provee una arquitectura modular programada en C++, son ensamblados en componentes y modelos más grandes utilizando un lenguaje de alto nivel (NED). Las simulaciones pueden ser incluidas fácilmente en aplicaciones propias. Aunque no sea un simulador en sí, actualmente está ganando popularidad como una plataforma de simulación de redes.

Debido a su arquitectura modular, los modelos son ensamblados por componentes reutilizables: módulos, que bien configurados son reutilizables y pueden ser combinados de distintas maneras. Los módulos son capaces de conectarse con otros a través de puertos, y combinarlos para formar módulos compuestos. Las conexiones son creadas dentro de un nivel básico de jerarquía: un sub-módulo puede conectarse con otro igual, o con aquel que contenga en si un módulo compuesto. Cada modelo de simulación es un caso del modelo compuesto se relacionan directamente con los archivos NED.

2.2.3 INET

El marco de simulación INET se construye sobre la plataforma OMNET++, haciendo uso del mismo modo de funcionamiento, o sea, módulos que se comunican entre sí mediante paso de mensajes.

Este simulador trata de un paquete de código abierto para simulaciones que contienen la implementación de los protocolos IPv4, IPv6, TCP, SCTP, UDP, algunos modelos de aplicación, así como un modelo de MPLS [INET]. Aunque nos centramos en la posibilidad que ofrece de simulación de redes móviles e inalámbricas.

En el ámbito de la simulación de las redes vehiculares, se precisa de un paquete que aporte la componente inalámbrica al escenario de simulación.

2.2.4 MOVE

MOVE se implica directamente en la simulación y automatiza mediante su interfaz gráfica algunos de los procesos necesarios para generar la simulación, como son la configuración de rutas, tipos de vehículos, probabilidad de giro, entre otros, que ahorran al usuario realizar códigos de programación, ver Figura 2.4.

Figura 2.4: Generador de modelos de movilidad vehicular (MOVE)

MOVE fue desarrollado por Kun Lan-Chan, Doctor en Informática por la Universidad del Sur de California. Esta interface gráfica basada en JAVA está dividida en dos segmentos claramente diferenciados: un primero dedicado a la generación del escenario de red haciendo uso del paquete SUMO y otro dedicado a convertir este escenario en un código de formato tcl para ser interpretado mediante NS2[31],ver Figura 2.5.

Figura 2.5: Arquitectura de MOVE.

Fuente: Santiago Chirinos Cadavid, 2013.

Entre sus características principales destaca la posibilidad de importar mapas reales a través de OpenStreetMap, configurar los movimientos de los vehículos, velocidades, número de vehículos, capacidad de tráfico y prioridad del mismo para cada calle, etc[32].

Por otro lado, una de las limitaciones a tener en cuenta y que los autores resaltan de este software es el alto consumo de recursos de la máquina utilizada en escenarios donde intervenga un gran número de vehículos (unos pocos miles de vehículos) debido a que SUMO como se ha dicho previamente calcula las rutas de todos los vehículos antes de realizar la simulación[33].

2.3 Escenarios de simulación

Uno de los aspectos a tratar de gran importancia en las simulaciones de redes VANET es el uso de un modelo de movilidad realista, así como, el empleo de mapas topológicos reales. En general los mapas reales definen:

 Atributos de la vía: se definen los límites de velocidad y restricciones basadas en la clase del vehículo.

 Estructura de las vías: estas pueden ser unidireccionales o bidireccionales, un solo carril o multicarril.

 El efecto de la presencia de puntos de interés: intervienen en los patrones de movimiento de los vehículos.

En la simulación de movilidad, la topología de la carretera constituye un factor muy importante debido a que restringe el desplazamiento de los vehículos. En simulaciones de comunicaciones vehiculares las topologías que se utilizan con mayor frecuencia son: 1) Entorno urbano, contiene numerosas carreteras pequeñas y otras de mayor tamaño conocidas como vías principales, las cuales son continuamente interrumpidas por intersecciones conformando segmentos de menor longitud, y 2) Autopista, que constituye una sección de carretera comúnmente en solo sentido con uno o varios carriles con o sin intersecciones. En este trabajo, el desempeño de los protocolos IEEE 802.11p/802.11a se evalúa en dos mapas reales de estas categorías, los cuales se describen en las secciones siguientes.

2.3.1 Entorno urbano

En este caso, como infraestructura vial se utiliza un entorno urbano, definido por una porción de mapa real de la ciudad estadounidense de Los Ángeles, cuya área es aproximadamente 1 Km². La región presenta vías principales y secundarias, un alto número de intersecciones, varios semáforos, cuadras con forma rectangular y carreteras con límites de velocidad de 60 Km/h. En la Figura 2.5 se muestra el escenario visto desde el sitio

OpenStreetMap, mientras que en la Figura 2.6 se observa el entorno de simulación obtenido con SUMO. A través de la herramienta MOVE se definen en el escenario 7 flujos de vehículos, desplazándose cuatro de ellos por carreteras principales, los tres restantes por secundarias, con puntos de inicio y final representados en la Figura 2.5.

Figura 2.5: Porción de mapa real de la ciudad de Los Ángeles visto desde el sitio

OpenStreetMap.

Figura 2.6: Porción del mapa real de la ciudad de Los Ángeles visto desde SUMO

Cada flujo primario (secundario) de tráfico vehicular está compuesto por 40 (20), 80 (40) y 120 (60) vehículos, generando para un tiempo de simulación igual a 1500 s las densidades de nodos siguientes: 30, 60 y 120 veh/Km². Los vehículos que pertenecen al mismo flujo, se desplazan del origen al destino siguiendo igual trayectoria. De manera que,

el modelo de demanda de tráfico consiste en el desplazamiento entre diferentes puntos del mapa, de flujos primarios y secundarios de tráfico, los cuales se interceptan y tienen distintas cantidades de nodos. En cada simulación, se usa un valor fijo de vehículos por flujo de tráfico primario y secundario, para generar cierta densidad de nodos. En la Tabla 2.1 se muestran los parámetros del escenario.

Tabla 2.1 Parámetros del entorno urbano

Parámetro Valor

Escenario Los Ángeles

Área 1 Km².

Velocidad máxima en las vías 60 Km/h

Número de intersecciones ≈469 Cantidad de semáforos ≈49

Flujos primarios

Flujos secundarios

Cantidad de vehículos para flujos primarios

Cantidad de vehículos para flujos secundarios Tiempo de simulación Densidad de nodos 4 3 40, 80, 120 20, 40, 60 1500s ≈ 30, 60, 120 veh/Km² 2.3.2 Entorno autopista

En este caso, como infraestructura vial se utiliza un entorno de autopista, definido por una porción de mapa real de la ciudad alemana de Engelskirchen, cuya área es aproximadamente 3 Km². El escenario presenta un segmento de carretera con una longitud cercana a los 3.2 Km y velocidad máxima de 300 Km/h, donde existen cuatro carriles estando dos de ellos en una dirección y los dos restantes en sentido contrario. En la Figura

2.7 se muestra el escenario visto desde el sitio OpenStreetMap, mientras que en la Figura 2.8 se observa el entorno de simulación obtenido con SUMO.

Figura 2.7 Entorno de autopistaEngelskirchen visto desde el sitio

OpenStreetMap

Figura 2.8Escenario de autopista visto desde SUMO

A través de la herramienta MOVE se definen en el escenario dos flujos de vehículos, cuyos puntos de inicio y final se representan en la Figura 2.7. Cada flujo presenta 100 vehículos, de modo que el modelo de demanda de tráfico consiste en dos flujos de vehículos, que circulan por vías paralelas uno al encuentro del otro, se cruzan y alejan nuevamente. La velocidad máxima de los vehículos se limita en cada simulación a 100, 150

y 200 Km/h, presentando las mismas una duración de 500 s. En la Tabla 2.2 se muestran los principales parámetros del escenario.

Tabla 2.2 Parámetros del entorno de autopista

Parámetro Valor

Escenario Mapa real de la ciudad de

Engelskirchen

Dimensiones del área ≈3 Km x 1 Km Longitud de la carretera principal

Velocidad máxima de la carretera principal

≈3.2 Km 300Km/h

Cantidad de flujos

Cantidad de vehículos/flujo

Velocidad máxima de los vehículos

Tiempo de simulación

2 (en sentido contrario)

100

100, 150, 200 Km/h

500

2.4 Parámetros de simulación

En las simulaciones realizadas los nodos están equipados primeramente con el estándar IEEE 802.11b a nivel MAC y PHY, utilizando la máxima razón de bit correspondiente a esta tecnología: 11Mbps. Luego se realizan las mismas simulaciones, pero implementando en el nivel físico y MAC de los nodos el estándar 802.11p, donde se utiliza a nivel PHY una modulación QPSK y razón de codificación 1/2, lo cual proporciona una razón de datos igual a 6 Mbit/s.

En las VANETs, el correcto funcionamiento de múltiples casos de usos pertenecientes a las categorías de seguridad vial y gestión del tráfico, depende del conocimiento cooperativo que se obtiene a través del intercambio periódico de mensajes de un salto llamados “beacons”, los cuales incluyen datos como la posición, velocidad, aceleración y dirección del vehículo. Este proceso conocido como beaconing garantiza que los sistemas implementados en los vehículos adquieran información precisa del entorno

circundante, permitiéndoles detectar situaciones potencialmente peligrosas, incluso antes de que se produzcan[13].

En la realización de los diferentes experimentos se han empleado frecuencias de envío de beacon de 1, 5 y 10 beacon/segundo, para estudiar y comparar el comportamiento de los estándares en casos de bajas, medias y altas frecuencias.

Por otra parte, cada paquete enviado tiene una longitud de 500 bytes, ya que en las comunicaciones vehiculares los mensajes relacionados con la seguridad vial presentan un tamaño relativamente grande debido a la presencia de información asociada a la seguridad de red[31].El valor de aCWmín escogido es 15; y los vehículos tienen 5 m de longitud, 2 m de ancho, 1.5 m de altura, 56 m/s como límite de velocidad, 4.5 m/s² de aceleración y 6.5 m/s² de desaceleración. Se considera una imperfección del conductor (σ) de 0.5, un minGap