Um Protocolo de Disseminação de Dados Adaptativo para Redes Veiculares

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Sumário Redes Veiculares Disseminação de Dados e Trabalhos Relacionados Traffic-Oriented Data Dissemination Metodologia de Simulação e Resultados Conclusão e Trabalhos Futuros Um Protocolo de Disseminação de Dados Adaptativo para Redes Veiculares Rodrigo Borges Soares Orientador: Antonio Alfredo Ferreira Loureiro Coorientador: Eduardo Freire Nakamura Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Brasil 21 de fevereiro de 2014 1 / 60

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Apresentação da minha defesa de dissertação.

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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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Redes Veiculares

Disseminação de Dados e Trabalhos Relacionados

Traffic-Oriented Data Dissemination

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Conclusão e Trabalhos Futuros

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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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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 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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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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Principais Desafios

I Como lidar com os ambientes dinâmicos das redes veicularesdurante a disseminação?

Ambiente denso Ambiente esparso

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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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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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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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Grafo de interseções

Mapa da cidade Grafo de interseções

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Grafo de interseções

Mapa da cidade Grafo de interseções

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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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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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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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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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Towards efficient geographic routing in urban vehicularnetworks [3]

I Processo de estimativa de densidade de veículos

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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros

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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Metodologia de Simulação e ResultadosConclusão e Trabalhos Futuros

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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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 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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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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SumárioRedes Veiculares

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 Resultados melhores que SADV em todos os casos

Cenário denso Cenário esparso

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SumárioRedes Veiculares

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 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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SumárioRedes Veiculares

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 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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SumárioRedes Veiculares

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

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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SumárioRedes Veiculares

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

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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SumárioRedes Veiculares

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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SumárioRedes Veiculares

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 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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SumárioRedes Veiculares

Disseminação de Dados e Trabalhos RelacionadosTraffic-Oriented Data Dissemination

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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SumárioRedes Veiculares

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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SumárioRedes Veiculares

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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SumárioRedes Veiculares

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

[email protected]

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SumárioRedes Veiculares

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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SumárioRedes Veiculares

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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