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Caracterização e análise de sensibilidade dos modelos de mobilidade veicular utilizando quantificadores de teoria da informação.
(2020) Silva, Maurício José da; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Aquino, André Luiz Lins de; Aquino, André Luiz Lins de; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Rosso, Osvaldo Anibal; Correia, Luiz Henrique Andrade
Novas propostas de aplicações e protocolos para redes veiculares surgem todos os dias. É crucial avaliar, testar e validar estas propostas em larga escala antes de implantá-las no mundo real. Simulação ´e o método preferido pelos pesquisadores para avaliar suas propostas por permitir avaliações em larga escala e com baixo custo. É conhecido que, em simuladores para redes veiculares, modelos de mobilidade realistas são um requisito para produzir avaliações confiáveis. Porém, os modelos de mobilidade atuais são baseados em modelos aleatórios, normalmente o Random Waypoint, e eles não representam a mobilidade veicular real quando consideramos a variação de velocidade como elemento a ser avaliado. Neste trabalho apresentamos a caracterização global, por dia da semana e por hora do dia, do comportamento veicular utilizando informações de velocidades coletadas em diferentes cenários reais. Para realizar esta caracterização utilizamos a metodologia de Bandt-Pompe aplicada às séries temporais produzidas a partir das velocidades dos veículos. Em seguida, o histograma de probabilidade é atribuído aos seguintes quantificadores de Teoria da Informação: Entropia de Shannon, Complexidade Estatística e Medida de Informação de Fisher. Os resultados mostram que as velocidades veiculares possuem comportamento similar ao ruído colorido com espectro de potência f−k para k ≥ 0. Adicionalmente, utilizando a mesma metodologia, verificamos a fidelidade dos modelos de mobilidade usados nos principais simuladores de redes veiculares. A avaliação revelou que o modelo de Krauss é o modelo que mais se aproxima do comportamento veicular observado nos cenários reais. Em seguida, fizemos a análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo de Krauss com o objetivo de identificar os parâmetros que mais influenciam para produzir comportamento correlacionado com o ruído colorido. Observamos que o parâmetro sigma, que utiliza o ruído branco (ruído branco, f−k para k = 0) para modelar o comportamento do motorista, é o que mais influencia no comportamento veicular. Assim, o parâmetro sigma precisa ser modificado para utilizar o ruído colorido f−k para k variando entre 0 < k ≤ 3.
D2D pervasive communication system with out-of-band control autonomous to 5G networks.
(2018) Garrocho, Charles Tim Batista; Silva, Maurício José da; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo
D2D (device-to-device) communication is one of the developments of 5G networks (5th generation mobile networks) that reduce mobile traffic load, reduce energy consumption and effectively use the available electrical radio spectrum. An increase in the number of mobile devices might, in theory, promote D2D communications to 5G networks; however, in practice, the D2D communications technologies, such as Wi-Fi Ad-Hoc, Bluetooth and Wi-Fi Direct, are not available or require human interaction. To overcome these limitations, a middleware based on Wi-Fi infrastructure mode, which establishes connections and performs data exchange without human interaction, is presented. Practical proofs of the concept demonstrate that the middleware enables transparent D2D communications for 5G applications.
RouteSpray : a multiple-copy routing algorithm based on transit routes.
(2013) Silva, Maurício José da; Teixeira, Fernando Augusto; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo
Vehicular networks represent a special type of wireless network that has gained the attention of researchers over the past few years. Routing protocols for this type of network must face several challenges, such as high mobility, high speeds and frequent network disconnections. This paper proposes a vehicular routing algorithm called RouteSpray that in addition to using vehicular routes to help make routing decisions, uses controlled spraying to forward multiple copies of messages, thus ensuring better delivery rates without overloading the network. The results of experiments performed in this study indicate that the RouteSpray algorithm delivered 13.46% more messages than other algorithms reported in the literature. In addition, the RouteSpray algorithm kept the buffer occupation 73.38% lower.
RouteSpray : um algoritmo de roteamento de múltiplas cópias baseado em rotas de trânsito.
(2014) Silva, Maurício José da; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo
Redes veiculares são um tipo especial de redes wireless que ganharam a atenção dos pesquisadores nos últimos anos. Protocolos de roteamento para esse tipo de rede têm que lidar com diversos desafios como alta mobilidade, altas velocidades e frequentes desconexões na rede. Neste artigo é proposto o RouteSpray, um algoritmo de roteamento veicular que, além de utilizar as rotas dos veículos para tomar as decisões de roteamento, também utiliza a pulverização controlada para encaminhar múltiplas cópias de mensagens, garantindo melhores taxas de entrega sem sobrecarregar a rede. Os resultados dos experimentos mostram que o RouteSpray entregou 13,12% mensagens a mais do que outras propostas da literatura e manteve a ocupação do buffer 73,11% menor.
Study about vehicles velocities using time causal Information Theory quantifiers.
(2019) Silva, Maurício José da; Cavalcante, Tamer Stefani Guimarães; Rosso, Osvaldo Anibal; Rodrigues, Joel José Puga Coelho; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Aquino, André Luiz Lins de
New proposals of applications and protocols for vehicular networks appear every day. It is crucial to evaluate, test and validate these proposals on a large scale before deploying them in the real world. Simulation is by far the preferred method by the researchers to evaluate their proposals in a scalable way with low costs. It is known, in vehicular network simulators, that realistic mobility models are the foremost requirement to make reliable evaluations. However, until then, the proposed mobility models are based on stochastic processes, introducing white noise in their formulations, which do not correspond to reality. This work presents the characterization of global, daily and hourly vehicles behavior through their velocities in different real scenarios. To perform this characterization was used the Bandt-Pompe methodology applied to time series from vehicular velocities. Then, the probability histogram was assigned to the following Information Theory quantifiers: Shannon Entropy, Statistical Complexity, and Fisher Information Measure. The application of this methodology, based on time causal Information Theory quantifiers, was possible to identify different regimes and behaviors. The results show that the vehicles velocities present correlated noise with f −k Power Spectrum ranging between 2.5 ≤ k ≤ 3 for highways traffic, 1.5 ≤ k ≤ 2 for mixed traffic, and 0.25 ≤ k ≤ 1 for denser traffic. Additionally, by using the same methodology, we verify that the mobility models used in simulation tools do not produce the same vehicular velocities dynamics observed in real scenarios, the best one presents a correlated noise with f −k Power Spectrum ranging between 0 ≤ k ≤ 2.5, for all traffic analyzed. These results suggest that these models must be improved.