Um Protocolo de Disseminação de Dados Adaptativo para Redes Veiculares
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SumárioRedes Veiculares
Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Um Protocolo de Disseminação de DadosAdaptativo para Redes Veiculares
Rodrigo Borges SoaresOrientador: Antonio Alfredo Ferreira Loureiro
Coorientador: Eduardo Freire Nakamura
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Brasil
21 de fevereiro de 2014
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Redes Veiculares
Disseminação de Dados e Trabalhos Relacionados
Traffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e Resultados
Conclusão e Trabalhos Futuros
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConceitoCaracterísticas Principais
Redes Veiculares
Definição
I Redes sem fio formadas entreveículos e estações fixas
Aplicações
I Sistemas anti-colisãoI Disseminação de informações de
trânsitoI Conexão ubíqua à Internet
Fonte: [4]
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConceitoCaracterísticas Principais
Características Principais
Natureza dinâmicaI Alta taxa de mobilidade, velocidade e desconexão entre os
veículos
Outras característicasI Padrão de mobilidade devido formatos e direções das ruasI Tendência dos veículos se moverem em gruposI Integração com sensores internos (Por exemplo: GPS e freios)
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Definição do problema
ConceitoI Enviar dados de um veículo origem ao destino enquanto
requisitos de qualidade são atendidosI Alta taxa de entrega de pacotes, curto atraso e baixa
sobrecarga da rede
Tipos de disseminação
I UnicastI Multicast/GeocastI Broadcast
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Principais Desafios
Broadcast StormI Protocolos baseados em flooding causam sobrecarga da rede
(Overhead)
Partição da Rede
I Rede dividida em grupos de veículos. Sem conexão entre osgrupos
Fragmentação da Rede
I Veículos mantêm conexão por curtos períodos de tempos
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Principais Desafios
I Como lidar com os ambientes dinâmicos das redes veicularesdurante a disseminação?
Ambiente denso Ambiente esparso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Objetivo e Motivação
Objetivos
I Desenvolver um protocolo de disseminação adaptável adiferentes ambientes veiculares
I Lidar com problemas de broadcast storm, partição efragmentação da rede
Motivação
I Disseminação de dados é a base para muitas aplicaçõesUnicast
I Segurança (Direção cooperativa)I Aplicações comerciais (Publicidade)I Entretenimento (Jogos, vídeos)
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Técnicas de disseminação
Multi-hop broadcast
I Veículos emissores escolhem um subconjunto de vizinhos paracontinuar a disseminação
I Baseada na troca de pacotes RTS/CTS(Request-To-Send/Clear-To-Send)
I Trata problema de broadcast storm
Carry-and-forward
I Veículo armazena pacotes até que um retransmissor adequadoseja detectado
I Trata problemas de partição e fragmentação da rede9 / 60
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Baseados em topologia e informações de tráfego
Coleta de informações de contexto do tráfego
I Veículos especiais e/ou estações fixas coletam e disseminam asinformações
I Cria-se uma visão global do tráfego veicular (Por exemplo:densidade de veículos e atraso de entrega)
I Cenário é abstraído em um grafo direcionado e ponderado
Cálculo do caminho de disseminação
I Algoritmos baseados no de Dijkstra para encontrar melhorcaminho para pacotes
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Grafo de interseções
Mapa da cidade Grafo de interseções
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Grafo de interseções
Mapa da cidade Grafo de interseções
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Problemas de protocolos baseados em topologia
I Sobrecarga causada por coleta e avaliação de informações detráfego
I Ambiente dinâmico força que topologia seja reavaliadaconstantemente
I Atraso de entrega e perda de pacotes causados porinformações de trânsito desatualizadas
I Necessário recalcular caminhos dos pacotes
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
SADV: Static-node-assisted adaptive data dissemination invehicular networks [1]
I Estações fixas nas interseções do cenárioI Estimar tempo médio de atraso entre as estaçõesI Armazenar e disseminar pacotes pelos melhores caminhos
I Veículos calculam caminho mínimo utilizando algoritmo deDijkstra
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
SADV: Static-node-assisted adaptive data dissemination invehicular networks [1]
I Procedimento realizado nas interseções
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
SADV: Static-node-assisted adaptive data dissemination invehicular networks [1]
ProblemasI Atraso causado por armazenamento nas estaçõesI Sobrecarga causada por módulo de estimativa de atraso
I Estações precisam enviar pacotes constantemente paraatualizar grafo de atraso
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Towards efficient geographic routing in urban vehicularnetworks [3]
I GyTAR: Roteamento geográfico baseado em interseçõesI Funcionamento baseado em três mecanismos
1. Estimativa de densidade das ruas2. Seleção dinâmica de interseções3. Encaminhamento guloso entre interseções
I Veículos armazenam tabelas com informações de vizinhos
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Towards efficient geographic routing in urban vehicularnetworks [3]
I Processo de estimativa de densidade de veículos
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Towards efficient geographic routing in urban vehicularnetworks [3]
ProblemasI Muita sobrecarga em redes densas devido processo de
estimativa de densidadeI Método de tabela de vizinhos pode levar a perda de pacotes
devido ambiente dinâmico
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Disseminação de DadosTrabalhos RelacionadosSADVGyTARCBF
Contention-based forwarding for street scenarios [2]
I Disseminação baseada em broadcastsI Pacote é retransmitido para todos os vizinhosI Vizinhos mais próximos do destino retransmitem a mensagem
primeiro
I O CBF leva em conta apenas a distância ao destino
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Traffic-Oriented Data Dissemination (TODD)
Suposições
I Cada veículo tem acesso a um banco de dados de informaçõesde tráfego em tempo real
I Várias fontes de informação (Por exemplo: Internet, sensores ecâmeras)
I Protocolos do tipo UnicastI Veículos equipados com sensores GPS e mapas digitaisI Veículo de origem sabe localização do destino
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Traffic-Oriented Data Dissemination (TODD)
I Permitir uma fácil adaptação a ambientes veiculares dinâmicosI Seleção dinâmica de veículos retransmissores
I Troca de pacotes RTS/CTSI Métrica para eleger melhor veículo retransmissorI Visa lidar com broadcast storm e os diferentes tipos de
ambientes veicularesI Técnica carry-and-forward
I Tratar partição e fragmentação da rede
I Evitar sobrecarga causada por coleta de informações de tráfegoI Evitar atraso causado por recálculo de topologia
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Traffic-Oriented Data Dissemination (TODD)
I Disseminação baseada em informações de contexto dosveículos
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Traffic-Oriented Data Dissemination (TODD)
I Disseminação baseada em informações de contexto dosveículos
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Traffic-Oriented Data Dissemination (TODD)
I Disseminação baseada em informações de contexto dosveículos
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Traffic-Oriented Data Dissemination (TODD)
I Disseminação baseada em informações de contexto dosveículos
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Centralized Traffic-Oriented Data Dissemination (CTODD)
I Suposição: Informações de tráfego podem não estardisponíveis aos veículos
I Estações fixas em interseções são responsáveis por verificarestado do tráfego em cada rua adjacente
I Cada estação armazena uma tabela de vizinhos e a utiliza paraverificar o melhor para receber os pacotes de dados
I Apenas estações possuem informação de tráfego
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Centralized Traffic-Oriented Data Dissemination (CTODD)
I Veículo deseja retransmitir pacote de dados
Processo realizado na interseção
1. Veículo detecta uma estação fixa2. Envia o pacote de dados imediatamente para a estação3. Estação calcula métrica de seleção dinâmica para cada vizinho4. Pacote é retransmitido para vizinho com maior métrica
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Troca de pacotes RTS e CTS
1. Veículo A envia um pacote RTS porbroadcast
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Troca de pacotes RTS e CTS
1. Veículo A envia um pacote RTS porbroadcast
2. Vizinho B recebe pacote RTSI Caso escolha responder, calcula
tempo de espera baseado namétrica de seleção dinâmica
I Quanto maior a métrica, menor otempo
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Troca de pacotes RTS e CTS
1. Veículo A envia um pacote RTS porbroadcast
2. Vizinho B recebe pacote RTSI Caso escolha responder, calcula
tempo de espera baseado namétrica de seleção dinâmica
I Quanto maior a métrica, menor otempo
3. Ao finalizar tempo de espera, B enviapacote CTS para A
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Troca de pacotes RTS e CTS
1. Veículo A envia um pacote RTS porbroadcast
2. Vizinho B recebe pacote RTSI Caso escolha responder, calcula
tempo de espera baseado namétrica de seleção dinâmica
I Quanto maior a métrica, menor otempo
3. Ao finalizar tempo de espera, B enviapacote CTS para A
4. A envia pacote de dados para B
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Troca de pacotes RTS e CTS
1. Veículo A envia um pacote RTS porbroadcast
2. Vizinho B recebe pacote RTSI Caso escolha responder, calcula
tempo de espera baseado namétrica de seleção dinâmica
I Quanto maior a métrica, menor otempo
3. Ao finalizar tempo de espera, B enviapacote CTS para A
4. A envia pacote de dados para B
5. B envia pacote ACK para A
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Cálculo da métrica
I Baseado em três fatores
40 m
100 m
ORIGEM
DESTINO
Distância ao destino
40 km/h
60 km/h
ORIGEM
DESTINO
Velocidade
ORIGEM
DESTINO
Maiordensidade
Densidade de veículos
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Cálculo da métrica
I Fatores são normalizados a partir de estimativas de valoresmáximos
I Coeficientes de peso (A, B e C)I Coeficientes podem variar de acordo comcomportamento do tráfego
metrica = A ∗ (1− distancia/maxDistancia)+B ∗ (velocidade/maxVelocidade)+
C ∗ (densidade/maxDensidade)
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TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Ajuste de coeficientes de peso da métrica
I Experimentos para verificar quais fatores impactam mais emambientes densos e esparsos
I Disseminação de dados realizada em um ambiente de gridutilizando o TODD
I Várias combinações de valores de coeficientes testadas emcada tipo de ambiente
I Valores: 1, 10, 50, 100, 500, 1000
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Ajuste de coeficientes de peso da métrica
I Um experimento de simulação foi realizado para cadacombinação de coeficientes
I Os resultados foram agrupados em termos da relação entre osfatores
I Densidade > Distância e VelocidadeI Velocidade > Distância e DensidadeI ...
I Verificou-se quais conjuntos contribuíram para os melhoresresultados em termos de entrega de pacotes, atraso esobrecarga
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
TODD: Traffic-Oriented Data DisseminationCTODD: Centralized Traffic-Oriented Data DisseminationSeleção dinâmica de próximos veículos retransmissores
Ajuste de coeficientes de peso da métrica
Ambiente densoI Velocidade > Distância > DensidadeI Densidade não impactou devido alto número de veículos nas
ruas
Ambiente esparso
I Densidade > Distância e VelocidadeI Ruas com maior densidade levaram a melhores resultados
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Metodologia de Simulação
I Network Simulator 2 (NS-2)I Gerador de mobilidade urbana SUMOI Protocolos da literatura avaliados
I SADV [1]I GyTAR [3]I CBF [2]
I Métricas de avaliaçãoI Taxa média de entrega de pacotesI Atraso médio de entregaI Sobrecarga causada por pacotes de controle
I Intervalos de confiança de 95%
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Metodologia de Simulação
Cada experimento consistiu em
I Um cenário (grid e Belo Horizonte)I Uma taxa de criação de veículos (0.5 e 2 veículos/s)I Um par de veículos de origem e destinoI Uma taxa de envio de pacotes (0.5, 1, 5, 10 pacotes/s)
I Experimentos foram repetidos 60 vezes variando par deveículos de origem e destino
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Tabela : Parâmetros de Simulação
Parâmetro Valor
Tamanho do pacote 100 bytesTempo de Simulação (envio de pacotes) 300 s
Padrão sem fio IEEE 802.11pModelo de propagação TwoRayGroundRaio de Comunicação 250 m
Intervalo de espera do RTS 2 sDistância, Velocidade, Densidade - Denso 10, 100, 1Distância, Velocidade, Densidade - Esparso 1, 10, 100
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Tabela : Parâmetros de Simulação
Parâmetro Valor
Tamanho do pacote 100 bytesTempo de Simulação (envio de pacotes) 300 s
Padrão sem fio IEEE 802.11pModelo de propagação TwoRayGroundRaio de Comunicação 250 m
Intervalo de espera do RTS 2 sDistância, Velocidade, Densidade - Denso 10, 100, 1Distância, Velocidade, Densidade - Esparso 1, 10, 100
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Tabela : Parâmetros de Simulação
Parâmetro Valor
Tamanho do pacote 100 bytesTempo de Simulação (envio de pacotes) 300 s
Padrão sem fio IEEE 802.11pModelo de propagação TwoRayGroundRaio de Comunicação 250 m
Intervalo de espera do RTS 2 sDistância, Velocidade, Densidade - Denso 10, 100, 1Distância, Velocidade, Densidade - Esparso 1, 10, 100
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Tabela : Parâmetros de Simulação
Parâmetro Valor
Tamanho do pacote 100 bytesTempo de Simulação (envio de pacotes) 300 s
Padrão sem fio IEEE 802.11pModelo de propagação TwoRayGroundRaio de Comunicação 250 m
Intervalo de espera do RTS 2 sDistância, Velocidade, Densidade - Denso 10, 100, 1Distância, Velocidade, Densidade - Esparso 1, 10, 100
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Cenários de Simulação
Cenário grid (30 interseções) Cenário de Belo Horizonte
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Taxa de entrega de pacotes
I TODD e CTODD obtiveram resultados melhores esemelhantes em ambos os cenários
Cenário denso Cenário esparso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Atraso médio de entrega
I TODD e CTODD obtiveram menor atraso que o SADVI Comportamento instável do SADV
Cenário denso Cenário esparso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Sobrecarga causada por pacotes de controle
I Resultados melhores que SADV em todos os casos
Cenário denso Cenário esparso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Taxa de entrega de pacotes
I TODD e CTODD obtiverammelhores resultados emmédia nas primeiras taxas deenvio
I TODD obteve melhoria de40% em comparação aoGyTAR (5 pacotes/s)
I CBF encontrou caminhosconectados facilmente
Cenário Denso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Taxa de entrega de pacotes
I Melhorias de 55% (TODD)e 30% (CTODD) emcomparação ao SADV nocenário esparso
I CBF obteve pior resultadodevido falta de caminhosconectados
Cenário Esparso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Atraso médio de entrega
I TODD apresentoucomportamento mais estávelque os outros
I CTODD atingiu diferençasde até 45 segundos emcomparação ao GyTAR noambiente denso
I SADV e GyTARapresentaramcomportamento variável
Cenário Denso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Atraso médio de entrega
I No SADV, pacotes ficaramem espera nas estações fixas(outros não)
I No GyTAR, estimativa dedensidade pode ter levado acaminhos ruins
I Atraso do CBF causado porcomunicação hop-to-hop emcaminhos conectados
Cenário Esparso
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Sobrecarga causada por pacotes de controle
I TODD e CTODD obtiveramresultados muito melhores emais estáveis
I 97% menos sobrecarga queSADV (10 pacotes/s)
I 95% menos sobrecarga queGyTAR (10 pacotes/s)
I Estimativas de informaçõesde trânsito de GyTAR eSADV elevam a sobrecarga
Cenário Denso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
Parâmetros de SimulaçãoCenários de SimulaçãoResultados do Cenário de GridResultados do Cenário de Belo Horizonte
Sobrecarga causada por pacotes de controle
I TODD gerou até 85%menos sobrecarga que oSADV (10 pacotes/s)
I Estimativa de densidade deGyTAR não impactou muitodevido a falta de veículos
Cenário Esparso
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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConclusãoTrabalhos FuturosObrigado!
Contribuições
I Desenvolvimento de dois protocolos de disseminação de dadospara redes veiculares: TODD e CTODD
I Desenvolvimento do método de seleção dinâmica de veículosretransmissores
I Foco na fácil adaptação a diferentes ambientes veiculares eproblemas de disseminação
I Estudo sobre características que mais impactam adisseminação em ambientes densos e esparsos
I Dois artigos submetidos: SBRC e ISCC
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConclusãoTrabalhos FuturosObrigado!
Conclusão
I Seleção dinâmica de veículos retransmissores foi responsávelpor bons resultados em ambos os ambientes avaliados
I Taxa de entrega de pacotesI Melhoria de até 40% (denso) e 55% (esparso)
I Sobrecarga da redeI Até 85% em cenários densos e até 97% menor em cenários
esparsosI Atraso médio de entrega
I Menor que GyTAR no cenário de Belo Horizonte. Diferença deaté 45 segundos
I Menor que SADV no cenário de grid em todos as taxas deenvio de pacotes
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConclusãoTrabalhos FuturosObrigado!
Trabalhos futuros
I Integrar um algoritmo de predição de tráfego para quandoinformações em tempo real não estiverem disponíveis
I Contribuição para trabalho de doutorado
I Desenvolver um método para dinamizar a atribuição decoeficientes de peso de acordo com informações do tráfego
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConclusãoTrabalhos FuturosObrigado!
Obrigado!
Rodrigo Borges SoaresDepartamento de Ciência da Computação - DCCUniversidade Federal de Minas Gerais - UFMG, Brasil
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConclusãoTrabalhos FuturosObrigado!
Yong Ding and Li Xiao.Sadv: Static-node-assisted adaptive data dissemination invehicular networks.Vehicular Technology, IEEE Transactions on, 59(5):2445–2455,2010.
Holger Füßler, Hannes Hartenstein, Martin Mauve, WolfgangEffelsberg, and Jörg Widmer.Contention-based forwarding for street scenarios.In 1st International Workshop in Intelligent Transportation(WIT 2004), 2004.
M. Jerbi, S. M Senouci, T. Rasheed, and Y. Ghamri-Doudane.Towards efficient geographic routing in urban vehicularnetworks.
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Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination
Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros
ConclusãoTrabalhos FuturosObrigado!
Vehicular Technology, IEEE Transactions on, 58(9):5048–5059,2009.
Pedro Henrique dos Santos Lemos.Vanets - vehicular adhoc networks.
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