Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

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Grado en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE GRADO
curso: 2022-23

Estudio y mejora del algoritmo de adaptación de caudal ARF en redes Wi-Fi.


Tecnologías Específicas

Computación
Ingeniería de Computadores
Tecnologías de la Información
 


Descripcion y Objetivos

Hoy en día, la investigación sobre redes inalámbricas es una de las áreas más activas en el ámbito de las telecomunicaciones. El rápido desarrollo de dispositivos como las tabletas y los teléfonos inteligentes ha estimulado la demanda de tecnologías inalámbricas. A pesar de las numerosas tecnologías inalámbricas existentes, el estándar IEEE 802.11[1] es, con mucho, el más utilizado, ya que facilita la interconectividad en el ámbito del área local y abarca una amplia gama de diferentes tipos de dispositivos. Esto se debe principalmente a su bajo coste, su facilidad de despliegue y, sobre todo, la posibilidad de que los usuarios finales se muevan libremente dentro del área cubierta por las LAN inalámbricas (WLAN). Otro factor clave es el trabajo continuo del grupo 802.11 para mejorar la norma original. El grupo 802.11 ha incorporado muchas mejoras al estándar, tanto en la capa de control de acceso al medio (MAC) como en la física (PHY).

Desde la primera versión del estándar IEEE 802.11 se han definido un conjunto de velocidades de transmisión que se pueden utilizar. Ante la percepción de una buena calidad de canal, los paquetes pueden ser enviados a una alta velocidad. Sin embargo, cuando dicha calidad empeora, es necesario enviar la información de una forma más robusta para intentar que llegue correctamente al destino, reduciéndose su velocidad de transmisión. El estándar no especifica el mecanismo de adaptación de caudal a utilizar. Es decir, corresponde a los fabricantes de tarjetas inalámbricas especificar los detalles de dicho algoritmo.

Los algoritmos responsables de la selección de la velocidad de transmisión tienen que hacer frente no sólo a las condiciones cambiantes del canal, sino también a otros eventos de la red, como las colisiones. A pesar de que el 802.11 incluye un algoritmo para evitar las colisiones de paquetes, no es capaz de eliminarlas por completo.

Uno de los algoritmos de adaptación de velocidad más conocidos y populares es el Auto Rate Fallback (ARF) [2]. ARF es un algoritmo basado en ACKs, que aumenta o disminuye la tasa de transmisión dependiendo de la presencia o ausencia de estas confirmaciones. ARF utiliza dos umbrales para decidir si la tasa de transmisión se debe aumentar o disminuir. El principal problema que plantean los algoritmos basados en ACK es la dificultad para diferenciar las pérdidas de canal y las pérdidas por colisión.  Lo ideal es que el algoritmo de adaptación de la caudal sólo modifique la tasa de transmisión cuando los errores de entrega sean causados por un cambio en las condiciones del canal. Desgraciadamente, el ARF no dispone de medios para identificar la principal fuente de errores: las deficiencias del canal y/o los conflictos de acceso al canal. Esto explica el bajo rendimiento de estos algoritmos en escenarios caracterizados por canales sin errores pero con condiciones de carga moderadas o altas. Ante la presencia de colisiones, este algoritmo reducirá la velocidad de transmisión, por lo que la carga de la red se verá incrementada. Este hecho incrementará todavía más el número de colisiones, degradando las prestaciones de la red.

El objetivo general del TFG consiste en estudiar el funcionamiento del esquema de adaptación de caudal ARF, y proporcionar un esquema adaptativo que mejore sus prestaciones. Dicha mejora debe adaptar los umbrales de paquetes enviados de forma correcta y errónea a la carga de la red, intentando eliminar el descenso de la velocidad de transmisión que es producido por los paquetes colisionados. El nuevo esquema dinámico utilizará técnicas de machine learning para adaptar los umbrales a las condiciones del canal.

 


Metodología y Competencias

En un principio se definen las siguientes fases en el plan de trabajo:

  • Conocer el funcionamiento del estándar de redes IEEE 802.11 [1].
  • Conocer en detalle el mecanismo de adaptación del caudal ARF [2].
  • Comprender la estructura y el funcionamiento del simulador de redes NS-3 [3].
  • Definir un conjunto de escenarios reales donde evaluar el funcionamiento del algoritmo de adaptación de caudal ARF.
  • Evaluar el funcionamiento del esquema ARF sobre los distintos escenarios a estudio. En dicha evaluación se utilizarán distintos valores de los umbrales de paquetes enviados de forma correcta y errónea para adaptar la velocidad de transmisión.
  • Uso de técnicas de inteligencia artificial y machine learning para, usando la gran cantidad de datos adquiridos en el punto anterior, definir un esquema de adaptación de caudal dinámico que mejore las prestaciones de ARF.
  • Elaboración de un informe final.

Las principales competencias específicas de Ingeniería de Computadores que aborda son:
[IC4] Capacidad de diseñar e implementar software de sistema y de comunicaciones.
[IC8] Capacidad para diseñar, desplegar, administrar y gestionar redes de computadores.
 
Las principales competencias específicas de Tecnologías de la Información que aborda son:
[TI2] Capacidad para seleccionar, diseñar, desplegar, integrar, evaluar, construir, gestionar, explotar y mantener las tecnologías de hardware, software y redes, dentro de los parámetros de coste y calidad adecuados.
[TI4] Capacidad para seleccionar, diseñar, desplegar, integrar y gestionar redes e infraestructuras de comunicaciones en una organización.
[TI6] Capacidad de concebir sistemas, aplicaciones y servicios basados en tecnologías de red, incluyendo Internet, web, comercio electrónico, multimedia, servicios interactivos y computación móvil.

Las principales competencias específicas de Computación que aborda son:
[CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
[CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.
 

 


Medios a utilizar

Ordenador Portátil.
Simulador de redes NS-3.

 


Bibliografía

[1] IEEE standard for wireless LAN medium access control (MAC) and physical layer (PHY) specifications. March 2012, Std 802.11-2012.
[2] Kamerman, A., & Monteban, L. (1997). WaveLAN(C)-II: A high-performance wireless LAN for the unlicensed band. Bell Labs Technical Journal, 2(3), 118–133.
[3] ns-3 Network Simulator. https://www.nsnam.org/ 
Documentación sobre redes IEEE 802.11
Documentación sobre algoritmos de machine learning.
 

 


Tutores


VILLALÓN MILLÁN, JOSÉ MIGUEL
GÓMEZ MORA, BLAS
 

Alumno


PAÑOS GONZÁLEZ, MIGUEL

 

 

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Curso: 2022-23
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