Algoritmo ligero de estimaci´ on de vecindario para radiado fiable en nivel de enlace
Miguel Ortu˜ no
Vicente Matell´ an, Jos´ e Mar´ ıa Ca˜ nas, Carlos Ag¨ uero miguel.ortuno@urjc.es
Madrid
Introducci´ on 1
Introducci´ on
Redes Ad-Hoc (Comunicaciones Inal´ ambricas)
M´ aquinas de recursos limitados. sub-ordenadores (sensores, juguetes, dispositivos electr´ onicos variados)
El protocolo de red DSR no es aplicable, desarrollamos ADSR Abbreviated Dynamic Source Routing Protocol.
ADSR exige radiado fiable en el nivel de enlace, que 802.11 y similares no ofrecen
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Nivel de enlace IEEE 802.11 (y similares) 2
Nivel de enlace IEEE 802.11 (y similares)
Unicast. Con tecnolog´ıa inalambrica se suelen emplear asentimientos (ACK)
Broadcast. (Radiado) Sin asentimiento. No ofrece ninguna realimen- taci´ on
Si necesito radiado con cierta certeza sobre la entrega, deber´ıa 1. Averiguar el vecindario
2. Enviar n unicasts.
Ineficiente. (Especialmente porque en medios inal´ ambricos,
todo es intr´ınsecamente radiado)
MACA ( MultiAccess Collision Avoidance) 3
MACA (MultiAccess Collision Avoidance)
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MACA ( MultiAccess Collision Avoidance) (cont.) 4
Cronograma MACA
MACA ( MultiAccess Collision Avoidance) (cont.) 5
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MACA ( MultiAccess Collision Avoidance) (cont.) 6
MACA ( MultiAccess Collision Avoidance) (cont.) 7
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MACA ( MultiAccess Collision Avoidance) (cont.) 8
MACA ( MultiAccess Collision Avoidance) (cont.) 9
Cronograma LLRB
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M´ ascara de elecci´ on de slot 10
M´ ascara de elecci´ on de slot
Objetivo: Que el emisor coordine las respuestas, consumiendo un m´ınimo de recursos.
Podemos transmitir el mensaje "Nodo D 1 , usa el slot 3, Nodo D 2 , el slot 0 y Nodo D 3 el slot 1 " usando una m´ ascara de 1 byte.
7 6 5 4 3 2 1 0
M´ ascara 0 0 0 0 0 1 0 1
D 1 0 0 0 0 1 1 1 1
D 2 0 0 0 0 1 0 1 0
D 3 0 0 0 0 0 0 1 1
Esto aporta cierto orden a las respuestas CTS y ACK,
pero no elimina completamente las colisiones
Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario 11
Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario
LANE: Low-Cost Algorithm for Neighborhood Estimation repetir env´ ıo
hasta tener respuesta de todos los vecinos o abandonar
¿Qui´ enes son todos? Una respuesta puede faltar Porque el vecino se haya ido
Porque su respuesta haya colisionado con otras El prop´ osito de LANE es distinguir ambos casos
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Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario (cont.) 12
LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 1
Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario (cont.) 13
LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 1
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Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario (cont.) 14
LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 1
Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario (cont.) 15
LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 1
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Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario (cont.) 16
LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 2
Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario (cont.) 17
LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 2
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LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 2
Algoritmo Ligero de Estimaci´ on de Vecindario (cont.) 19
LANE:Algoritmo del maestro ciego. D´ıa 2
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Estructuras, par´ ametros y m´ etricas 20
Estructuras, par´ ametros y m´ etricas
Met´ afora Concepto Real en LANE Acr´ onimo
Estructura de datos que el algoritmo calcula y ofrece al nivel de red
Matriculados Estimated Neighborhood EN
Estructuras de datos internas
Presentes Reciently Perceived Neighborhood RPN
Faltas sin noticias de cada ni˜ no Abscences in RPN AR
Par´ ametros del algoritmo
Ratio ausencias tolerables para lista diaria Tolerated Abscensces in Repetitions TAR D´ıas sin noticias de cada ni˜ no Tolerated Abscenses in Sendings TAS
M´ etricas de la bondad del algoritmo
Ni˜ nos err´ oneamente incluidos en escolarizados False Positives FP
Ni˜ nos err´ oneamente excluidos de escolarizados False Negatives FN
Estructuras, par´ ametros y m´ etricas (cont.) 21
Repeticiones abandonadas por exceder el l´ımite
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Estructuras, par´ ametros y m´ etricas (cont.) 22
Falsos Positivos
Estructuras, par´ ametros y m´ etricas (cont.) 23
Falsos Negativos TAR estricto
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Conclusiones 24
Conclusiones
Muy robusto frente a Falsos Positivos
Para las configuraciones empleadas pueden conseguirse entre
• 1 % Falsos Negativos (TAR estricto)
• 20 % Falsos Negativos (TAR laxo)
Trabajo futuro 25
Trabajo futuro
Portar de IEEE 802.11 a IEEE 802.15.4
Buscar par´ ametros adecuados en escenarios m´ as variados Algoritmo para cambiar din´ amicamente los par´ ametros ...
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