Um Mecanismo para Realçar a Conectividade de Roteamento Geográfico na Transmissão Multimídia em VANTs

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1 Um Mecanismo para Realçar a Conectividade de Roteamento Geográfico na Transmissão Multimídia em VANTs Rodrigo Costa 1, Denis Rosário 1, Aldri Santos 2, Eduardo Cerqueira 1 1 GERCOM Grupo de Redes de Computadores e Comunicação Multimídia UFPA 2 NR2 Núcleo de Redes sem Fio e Redes Avançadas DINF UFPR Abstract. Networks of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have allowed the usage of multimedia applications due to its the high mobility degree and versatility. The transmission data on UAVs using geographic protocols enables a better data delivery rate, but it is not enough to provide quality of experience (QoE). This is because the high mobility degree of UAVs, occurring broken links during the transmission. Those broken links damage the connectivity and cause delay and packet loss. This paper proposes a mechanism, called RCRV, based on the mobility prediction techniques to enhance the routing decision making on geographic protocols, and thus improving the connectivity of UAV networks. RCRV can support the strategies of geographic routing protocols to forward packets. Further, RCRV was added to GPSR protocol and evaluated by simulation. Results show the gains of transmission and the multimedia delivery with RCRV. Resumo. As redes de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) têm potencializado o uso de aplicações multimídia devido ao seu elevado grau de mobilidade e versatilidade. A transmissão de dados em VANTs por meio de protocolos geográficos possibilita uma melhor taxa de entrega de dados, porém ainda não é suficiente para prover qualidade de experiência (QoE). Isso ocorre pelo elevado grau de mobilidade dos VANTs que ocasiona quebras de enlace durante a transmissão, prejudicando a conectividade e levando a perdas de pacotes e atrasos. Este trabalho propõe um mecanismo, chamado RCRV, com base em técnicas de predição de mobilidade em termos de posicionamento e tempo do enlace para realçar a tomada de decisão de roteamento em protocolos geográficos, e assim prolongar a conectividade em redes VANTs. RCRV complementa as estratégias de roteamento dos protocolos geográficos, sendo adicionado ao protocolo GPSR para a avaliação por meio de simulação. Os resultados mostram que o RCRV aumenta a conectividade da transmissão, melhorando a entrega do conteúdo multimídia e a qualidade do vídeo observado pelo usuário. 1. Introdução O uso de aplicações multimídia em cenários de monitoramento ambientais, segurança e controle de tráfego possibilita o aperfeiçoamento de vários serviços para a sociedade, na qual os dados multimídias oferecem uma perspectiva visual diferentes de outros tipos de dados [Ehsan and Hamdaoui 2012]. O emprego de redes VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) tem potencializado o uso de aplicações multimídia, visto que um VANT pode operar em situações perigosas e repetitivas, em regiões hostis ou de difícil acesso, 149

2 em diferentes altitudes ou velocidades. Esses dispositivos, equipados com câmeras e sensores, possuem elevado grau de liberdade de mobilidade e versatilidade, isto é, podem ser empregados em diferentes ambientes. Porém, o grau de mobilidade dos VANTs do tipo quadricoptero ocasiona diversas quebras de enlace de comunicação, prejudicando o encaminhamento dos dados e levando a muitas perdas ou atraso de pacotes transmitidos [Sahingoz 2013]. Assim, um dos desafios das redes VANTs é a mitigação da influência do impacto da mobilidade durante a transmissão de dados multimídia de modo a auxiliar no gerenciamento da conectividade entre os VANTs, e assim evitar falhas de comunicação. A manutenção da conectividade ajuda a reduzir os atrasos e as perdas de pacotes durante a transmissão, proporcionando certo nível de robustez, bem como a disseminação de vídeo com qualidade. O gerenciamento da conectividade em redes VANTs tem sido tratado nas camadas MAC (Media Access Control) e de Rede. Na camada MAC, protocolos adaptativos têm buscado garantir a transmissão por meio do uso de antenas [Alshbatat and Dong 2010, Temel and Bekmezci 2013]. Entretanto, essa solução possui elevado custo e complexidade de hardware, devido à necessidade de prover os arranjos de antenas. Na camada de Rede, os protocolos de roteamento focam em encaminhar os dados por rotas robustas a quebras de conexão por mobilidade, estabelecidas por critérios baseados em informações de posicionamento [Li et al. 2012, Lin et al. 2012, Zhou et al. 2012, Rohrer et al. 2011]. Contudo, esses protocolos de roteamento em geral desconsideram o comportamento de mobilidade de um VANT em ambientes 3D e assumem mobilidade em ambientes 2D. Os protocolos de roteamento geográfico normalmente usam qualificadores de conectividade 2D para a seleção de rotas mais robustas e confiáveis. A predição de mobilidade é uma dessas abordagens, onde é possível a estimativa das futuras localizações de um dispositivo em um ambiente. Entretanto, há diversas categorias de predição de mobilidade [Gavalas et al. 2010], como a predição de posicionamento e o tempo de expiração do enlace que é baseado na velocidade e direção dos dispositivos [Uddin et al. 2013]. O tempo de expiração do enlace pode beneficiar as aplicações multimídia quanto à garantia da transmissão dos dados por rotas mais persistentes. Logo, a predição de posicionamento e o tempo de expiração do enlace, integrados ao serviço de roteamento, nas redes VANTs realçariam a qualidade dos vídeos sobre a percepção do usuário, por exemplo um centro de operações de emergências [Bürkle et al. 2011]. Este artigo propõe um mecanismo, chamado RCRV (Realce de Conectividade em Redes Vants), para realçar a conectividade em protocolos de roteamento geográfico nas redes VANTs em ambiente 3D, oferecendo uma maior entrega de pacotes e uma melhor qualidade do vídeo recebido. O RCRV possibilita um VANT que tenha um pacote a ser encaminhado estime o posicionamento futuro dos seus VANTs vizinhos e, a partir de critérios de tempo de expiração do enlace, direção e distância de interceptação desses vizinhos, calcule seus índices de conectividade. A estimativa de posicionamento futuro ajuda a monitorar uma possível quebra de enlace de um VANT por afastamento da área de transmissão e os critérios permitem a determinação do comportamento de mobilidade. Assim, um protocolo de roteamento utilizaria esse índice para definir o melhor VANT ao qual um pacote deveria ser encaminhado. 150

3 O RCRV foi implementado no protocolo GPSR e avaliado no simulador NS-3 sobre cenários com diferentes mobilidades e densidades de VANTs. A avaliação do RCRV considera o desempenho da rede e a qualidade do vídeo transmitido por meio de métricas de Qualidade de Serviço (QoS) e Qualidade de Experiência (QoE). O restante do trabalho está organizado da seguinte maneira: A Seção 2 discute os trabalhos relacionados. A Seção 3 detalha a arquitetura do RCRV e sua integração com os protocolos de roteamento. A Seção 4 descreve o emprego do RCRV ao protocolo GPSR. A Seção 5 apresenta uma avaliação do do RCRV, e a Seção 6 apresenta as conclusões. 2. Trabalhos Relacionados A garantia da conectividade em redes de dispositivos aéreos tem sido investigada nas camadas MAC e de Rede. Na camada MAC, a grande variação da distância e a alta mobilidade dos nós conduzem a muitas flutuações na qualidade do enlace. Além disso, altas latências de pacotes podem ocorrer e afetar a qualidade dos dados em aplicações de tempo real [Bekmezci et al. 2013]. Em [Alshbatat and Dong 2010], os autores propuseram um protocolo MAC adaptativo em que a transmissão de mensagens RTS/CTS ocorre por antenas omnidirecionais e a transmissão dos dados por meio de antenas direcionais. Em [Temel and Bekmezci 2013], os autores desenvolveram um protocolo MAC direcional aliado a três antenas direcionais para a descoberta de vizinhos, a troca de mensagens RTS/CTS e para a transmissão de dados. No entanto, o uso de arranjos de antenas e de hardwares adicionais eleva os custos de implantação dos VANTs. Na camada de Rede, algumas estratégias de roteamento adotam a predição de mobilidade para garantir a transmissão dos dados por rotas mais estáveis à mobilidade. Em [Li et al. 2012], os autores desenvolveram um protocolo de roteamento em que a predição de mobilidade auxilia no monitoramento da distância entre um nó atual e o próximo salto. A permanência da transmissão de dados ou sua interrupção é influenciada pelo distanciamento entre os pares de nós. Entretanto, esta proposta considera que os VANTs agem sobre um cenário 2D com altura constante. Além disso, a garantia de conectividade apenas pelo monitoramento da distância é uma solução ineficiente devido à elevada mobilidade dos VANTs. Em [Lin et al. 2012], os autores propuseram um protocolo roteamento para VANTs em um cenário 2D, onde cada nó prediz a localização dos seus vizinhos por meio de uma função de distribuição de probabilidade Gaussiana. Além disso, a tarefa de seleção de rotas considera a distância entre os nós e o destino, bem como a diferença do tempo de predição para selecionar o próximo salto, mas ignora o uso da estimativa do tempo de expiração do enlace. Outros trabalhos tentam garantir a conectividade através do tempo estimado para um nó alcançar o destino. Em [Zhou et al. 2012], os autores propuseram uma estratégia de roteamento baseada no uso do sistema ADS-B (Automatic Dependent Surveillance- Broadcast) em conjunto com um protocolo geográfico. A informação de mobilidade fornecida pelo sistema ADS-B ajuda a definir o próximo salto sem a transmissão de localização. Esta proposta melhora a taxa de entrega de pacotes, reduzindo a sobrecarga na rede. Além disso, a velocidade e a localização do nó permitem a seleção do próximo salto mais rápido a alcançar o destino. Porém, este trabalho ignora a influência da direção para estimar quando uma conectividade está quebrada. Em [Rohrer et al. 2011], é proposto um protocolo de roteamento em que a predição de mobilidade permite a obtenção da dis- 151

4 tância entre o destino e os demais nós. Essa distância e a velocidade garantem a seleção dos melhores próximos saltos em direção ao destino. Contudo, este trabalho assume que os nós estão em uma altura constante. Além disso, ele considera apenas a direção de um nó ao nó destino. 3. Mecanismo para Realçar a Conectividade em Redes VANTs Esta seção descreve o mecanismo RCRV para realçar a conectividade entre nós na transmissão multimídia em protocolos de roteamento geográficos para redes VANTs. O RCRV considera informações sobre a mobilidade, como a localização, a velocidade e o tempo para calcular tanto a predição de posicionamento quanto o índice de conectividade. O uso de um serviço de localização, como o GPS (Global Position System), fornece ao RCRV informações sobre o posicionamento do nó que realiza o processo de seleção de rota. Vale ressaltar que a maioria dos protocolos de roteamento geográficos armazena as informações de mobilidade dos nós nas tabelas de vizinhos. Portanto, o RCRV é um mecanismo independente de protocolo de roteamento Arquitetura do RCRV A Figura 1 mostra a arquitetura de RCRV e sua interação com um determinado protocolo de roteamento geográfico. O RCRV é composto por dois módulos: Predição de Posicionamento e Classificador de Rota. O módulo de predição de posicionamento monitora a distância entre um nó atual e o nó selecionado para enviar os seus pacotes. Além disso, este módulo é responsável por fornecer ao módulo classificador de rota o posicionamento atual dos nós vizinhos de um nó. O módulo classificador de rota é responsável por calcular um índice de conectividade (IC) com base nos critérios de tempo de expiração do enlace, direção e distância de interceptação para cada nó vizinho. O valor de IC pode ser aplicado pelas estratégias de encaminhamento presentes nos protocolos de roteamento para decidir qual o melhor nó, ou seja, próximo salto, a encaminhar pacotes. Figura 1. RCRV e sua interação com um protocolo de roteamento 3.2. Predição de Posicionamento O módulo de predição de posicionamento possibilita a estimativa do posicionamento de um nó n j. Esta estimativa ocorre por meio de informações de coordenadas no plano 3D (x j,y j,z j), da velocidade (v j ) e do tempo (t) de n j. Portanto, o posicionamento estimado (x pred, y pred, z pred ) de n j é calculado de acordo com a Equação

5 x pred = x j + t(v j sinθ j cosφ j ) y pred = y j + t(v j sinθ j sinφ j ) z pred = z j + t(v j cosθ j ) Onde, t é a diferença entre o tempo atual t c e o tempo do último pacote de posição para cada nó vizinho n j, ou seja, t = t c t l. Por outro lado, θ j e φ j representam as direções de deslocamento de n j. Em redes VANTs, existe a possibilidade de um nó n j sair da área de transmissão de um outro nó n i. Neste caso, a predição de posicionamento permite o monitoramento da distância entre um nó n i e seu próximo salto durante a transmissão multimídia. Portanto, o RCRV garante que um nó n i selecione um novo próximo salto antes da ocorrência da quebra do enlace Índice de Conectividade O Índice de Conectividade (IC), encontrado no módulo classificador de rota, dá suporte as estratégias de encaminhamento para a tomada de decisão sobre o próximo salto. O IC tem como objetivo ajudar na seleção de um próximo salto com menor influência da mobilidade na transmissão multimídia. Dessa forma, cada nó computa o IC dos seus vizinhos (n j ) com base na Equação 2, considerando o tempo de expiração do enlace, a direção e a distância de interceptação. IC = min Nj N i IC i,j = α T ExL i,j + β DirI j,d (c j, v j, D) + γ DisI i,j (D) (2) O cálculo de IC considera pesos (α, β, γ) para cada um dos critérios: T ExL i,j (tempo de expiração do enlace), DirI j,d (c j, v j, D) (direção de interceptação) e DisI i,j (D) (distância de interceptação), com a soma dos pesos igual a 1. Assim, é possível atribuir diferentes níveis de importância para cada um dos critérios que compõem o IC. Por fim, o melhor nó candidato à próximo salto é o nó com o menor valor de IC. Cada um dos três critérios que compõem o IC, apresentam características essenciais para assegurar uma seleção eficiente e robusta de próximos saltos. Mais especificamente, o T ExL i,j garante a seleção de um próximo salto que possui poucas variações nas velocidades e direções. Além disso, ele permite o prolongamento da conexão entre os pares de nós participantes da transmissão multimídia. O DirI j,d (c j, v j, D) provê a seleção dos nós que não estejam em movimentações opostas ao destino. Por fim, o DisI i,j (D) permite a seleção dos nós com base em suas distâncias. Portanto, um nó n i seleciona o próximo salto mais próximo ao destino, porém não muito próximo ao limite da sua área de transmissão. A seguir é detalhado o cálculo do valor de cada um dos três critérios. (1) Estimativa do Tempo de Expiração do Enlace A estimativa do tempo de duração de um enlace é um dos métodos utilizados para estimar a mobilidade de um nó e garantir que o serviço de roteamento estabeleça rotas mais robustas [Gavalas et al. 2010]. O tempo de expiração do enlace (T ExL i,j ) é um critério que estima a duração de um enlace entre dois nós. O RCRV calcula o T ExL i,j por meio do modelo proposto por [Uddin et al. 2013]. Este modelo utiliza as informações de posicionamento no plano 3D, a velocidade e a direção dos nós. Dessa forma, o modelo estima o T ExL i,j de acordo com a variação da velocidade, da direção e da distância entre os nós. 153

6 Para explicar o cálculo do tempo de expiração de um enlace, assumem-se dois nós n i e n j, os quais permanecem dentro da área de transmissão de ambos. Sejam (x i, y i, z i ) e (x j, y j, z j ) as coordenas de n i e n j R 3, respectivamente. Além disso, sejam θ i, φ i e θ j, φ j as direções de mobilidade. Por fim, supondo que eles têm uma velocidade de v i e v j m/s. Então, as operações da Equação 3 indicam a distância entre os nós e suas direções. a = (x i x j ) b = (y i y j ) c = (z i z j ) e = (v i sinθ i cosφ i v j sinθ j cosφ j ) f = (v i sinθ i sinφ i v j sinθ j sinφ j ) g = (v i cosφ i v j cosφ j ) (3) O T ExL i,j entre dois nós n i e n j em uma rede 3D é calculado de acordo com uma equação quadrática, a qual considera que ambos os nós possuem áreas de transmissão esféricas com um determinado raio T R. Dessa forma, o T ExL i,j é obtido por meio da Equação 4. T ExL i,j = (2ae + 2bf + 2cg) ± (2ae + 2bf + 2cg) 2 4(e 2 + f 2 + g 2 )(a 2 + b 2 + c 2 T R 2 ) 2(e 2 + f 2 + g 2 ) (4) De acordo com a equação proposta, o T ExL i,j é mais influenciado por grandes variações nas diferenças da direção e da velocidade dos nós, do que pela distância entre eles. Assim, valores altos de T ExL i,j indicam uma movimentação com trajetórias contrárias ou com velocidades diferentes entre os nós n i e n j. Este comportamento sugere que tal enlace é mais suscetível a quebra em decorrência da mobilidade, diminuindo assim a robustez do sistema. Entretanto, valores baixos de T ExL i,j significam que o enlace entre os nós n i e n j é mais duradouro e robusto a quebra devido a mobilidade Direção de Interceptação A direção de interceptação (DirI j,d (c j, v j, D)) é um critério que indica qual dos nós presentes na tabela de vizinhos têm a melhor possibilidade de alcançar o destino. Isso é devido ao fato de que a seleção de um próximo salto que esteja em movimentação oposta ao destino aumenta o número de saltos. Com isso, ocorre a redução da robustez e o acréscimo da quantidade de pacotes perdidos. Por consequência, há a diminuição da qualidade do vídeo. Dessa forma, é preferível que o protocolo de roteamento selecione próximos saltos com trajetórias mais próximas ao destino. O DirI j,d (c j, v j, D) é obtido por meio de operações trigonométricas e calculado conforme a Equação 5. Porém, o cálculo do DirI j,d (c j, v j, D) utiliza apenas informações de mobilidade no espaço 2D (R 2 ), para priorizar a direção, independentemente da altura. Assim, é possível verificar a direção de um candidato à próximo salto em relação ao destino. Sejam, c j = (x j, y j ) e v j = (v jx, v jy ) as coordenadas e as componentes da velocidade de um nó n j. Além disso, todos os nós da rede têm o conhecimento sobre as coordenadas (x d, y d ) do destino. Então, a Equação 5 indica o nó com direção mais próxima ao destino. 154

7 DirI j,d (c j, v j, D) = θ 1 θ 2 anglet h (5) Onde, θ 1 = atan2(v jy, v jx ) 180 representa o ângulo em graus entre o eixo x π positivo e as componentes da velocidade v jy e v jx de um nó n j. Além disso, θ 2 = atan2(y d y j, x d x j ) 180 é o ângulo em graus entre o eixo x positivo de um nó n π j e a linha imaginária que o interliga ao destino. Por fim, o limiar anglet h é um limiar em graus para auxiliar na seleção de um nó dentro de um uma área predefinida. Figura 2. Direção dos nós em relação ao destino A Figura 2 ilustra dois nós (n 1 e n 2 ) presentes na tabela de nós vizinhos de um nó n i. Ambos n 1 e n 2 podem estabelecer uma rota com n i. Porém, há a necessidade da verificação das suas direções, a fim de evitar a seleção de um nó com direção oposta ao destino. De acordo com o exemplo da Figura 2, o nó n 1 apresenta uma mobilidade oposta ao destino. Este comportamento de mobilidade resulta em um alto valor de θ. Portanto, ele não é um candidato adequado para atuar como um nó próximo salto. Por outro lado, o pequeno valor para θ indica que o nó n 2 é o melhor candidato na tabela de n i. A tabela de vizinhos do n i pode conter apenas nós com direções de deslocamento opostas ao destino. Este comportamento pode ocasionar rotas com longos saltos ou a perda de pacotes pelo isolamento destes nós em uma região sem outros nós. No entanto, o nó n i não deve desconsiderar o uso desses vizinhos presentes em sua tabela. Assim, o limiar anglet h permite a seleção de um nó com melhor direção em relação aos demais presentes na tabela de vizinhos do n i Distância de Interceptação A seleção de próximos saltos mais próximos ao destino é uma das estratégias mais utilizadas em protocolos de roteamento geográficos. Contudo, esta estratégia é ineficiente em redes composta por nós moveis, como em redes VANTs. A seleção de nós mais próximos ao destino aumenta a possibilidade de quebra da conexão, devido o afastamento da área de transmissão dos nós. Portanto, uma seleção de próximo salto eficiente deve atentar aos efeitos da mobilidade. atan2(x, y): É uma função presente em várias linguagens de programação e que retorna o quadrante apropriado para um dado ângulo entre x e y. 155

8 A distância de interceptação (DisI i,j (D)) é um critério baseado na distância entre um nó n i e um outro nó n j. A obtenção da distância é facilitada pelo conhecimento sobre o posicionamento de ambos os nós. Desta forma, a Equação 6 permite o cálculo da distância euclidiana entre os nós n i e n j. d ni,n j = (x j x i ) 2 + (y j y i ) 2 + (z j z i ) 2 (6) Considerando (x i, y i, z i ) como as coordenadas de um nó n i que deseja selecionar seu próximo salto. Além disso, assumindo (x j, y j, z j ) e (x d, y d, z d ) como as coordenadas do candidato à próximo salto n j e do destino, respectivamente. Assim, a distância de interceptação é obtida pela Equação 7. DisI i,j (D) = d i,d d j,d d i,d (7) Onde, d ni,d é a distância entre o um nó n i que deseja selecionar seu próximo salto e o destino. Além disso, d nj,d é a distância entre o candidato à próximo salto n j e o destino. Como resultado da equação proposta, a distância DisI i,j (D) privilegia a seleção dos nós com baixa diferença de distância em relação ao seu antecessor e ao destino. 4. Estudo de Caso O mecanismo RCRV é independente de protocolo de roteamento, e pode atuar em qualquer protocolo de roteamento geográfico para redes VANTs. Para mostrar os impactos e benefícios do RCRV, ele foi integrado ao protocolo Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) [Karp and Kung 2000], visto que o GPSR tem sido usado como referência para roteamento geográfico e também é empregado em redes VANTs. O GPSR possui dois modos de operação para o encaminhamento de pacotes. O modo greedy permite a seleção dos nós mais próximos ao destino. Assim, o GPSR estabelece rotas com poucos saltos. Entretanto, esta abordagem falha quando a distância entre o emissor e o destino é a menor das distâncias entre os demais possíveis nós candidatos presentes na tabela de roteamento do emissor. Para resolver essa falha, o GPSR usa o modo perímetro (perimeter mode), que consiste de uma estratégia de recuperação ao encaminhamento dos pacotes através da regra da mão direita. Contudo, as estratégias de roteamento adotadas pelo GPSR não garantem uma formação eficiente e confiável destas rotas. Isso ocorre porque a seleção dos nós considerando apenas a distância é uma abordagem ineficiente, visto que há a possibilidade de quebra de enlace em razão da saída de um nó da área de transmissão de outro nó [Alsaqour et al. 2012]. Portanto, é necessária a adoção de um mecanismo para a seleção de rotas mais robustas e confiáveis, e que mitigue os problemas da mobilidade dos nós. Nesse contexto, esse trabalho apresenta, como um estudo de caso, a inclusão do RCRV ao GPSR, chamado de GPSR-RCRV, de modo a garantir uma eficiente transmissão multimídia em redes VANTs. Isso ocorre porque o RCRV considera múltiplos critérios para seleção de próximo salto, e assim ele provê uma melhoria na redução da influência da mobilidade em redes VANTs comparado as propostas existentes. A Figura 3 ilustra o processo de formação de uma rota robusta, eficiente e confiável por meio do GPSR-RCRV entre um nó Fonte F e um nó de Destino D, com possíveis 156

9 nós vizinhos M, N, O, P, Q e R. A tabela de vizinhos de cada nó guarda as posições no plano 3D e as componentes da velocidade dos seus nós vizinhos. Assim, os nós calculam o índice de conectividade e a predição de posicionamento, como descrito na Seção 3. IC Q = 1.06 IC R = 0.89 IC O = 0.39 IC P = 1.59 IC M = 0.44 IC N = 0.56 Figura 3. Formação de um caminho entre um nó fonte F e o destino D No exemplo da Figura 3, o nó F seleciona o nó M como próximo salto de acordo com o RCRV. O nó M tem IC = 0.44 devido aos três critérios de seleção vistos na Seção 3. Assim, M segue na mesma direção que F. Logo, o enlace entre F e M permanece ativo por um maior período. Além disso, M segue em direção ao destino, e assim há um baixo risco de perda de pacotes pelo isolamento deste nó em uma área afastada e sem vizinhos. Por fim, M tem a menor distância em relação ao nó de destino D. Em seguida, M seleciona o nó O devido ao seu baixo IC em relação ao nó P. No entanto, o GPSR selecionaria P, pois tal nó tem a menor distância ao destino. Contudo, P apresenta uma trajetória oposta ao destino. O processo de seleção continua até que um nó possua o destino como um dos seus vizinhos. A rota estabelecida entre os nós F e D permanece inalterada até a ocorrência de dois eventos. O primeiro evento é a quebra de enlace devido à mobilidade dos nós. Neste caso, o esquema de predição de posicionamento auxilia no monitoramento periódico da distância entre pares de nós. Assim, é possível detectar quando um dado próximo salto pode sair da área de transmissão do seu último salto. O segundo evento é a exclusão de um nó vizinho devido à expiração do seu registro na tabela de vizinhos. Em ambos os casos, o GPSR-RCRV reestabelece a rota. 5. Avaliação O RCRV foi implementado e avaliado no simulador NS-3 versão O ambiente de avaliação considera um cenário de monitoramento urbano para uma situação emergencial ou de segurança. Este ambiente possui nós VANTs dispostos numa área, onde a unidade de controle está no centro da área. A mobilidade de um VANT numa rede 3D é representada pelo modelo de mobilidade Gauss-Markov-3D [Broyles et al. 2010], pois ele oferece um comportamento de mobilidade mais próximo ao de um VANT em um cenário real. Nas simulações a quantidade e a velocidade dos VANTs foram variadas. Para cada combinação, 33 simulações foram realizadas e os resultados consideram um intervalo de confiança de 95%. Desta forma, 36, 44 e 56 VANTs foram dispostos aleatoriamente em uma área de 1000x1000 m, com uma altura uniforme entre 40 e 50 m. As velocidades dos VANTs variaram de 1 a 4 m/s com um tempo de atualização de 1s. O posicionamento do 157

10 destino é o centro da área (500, 500, 5). Esta configuração visa uma representação mais próxima a uma rede VANT. Por fim, foram atribuídos os valores de 0.2, 0.3 e 0.5 para os pesos do índice de conectividade (α, β, γ), e um anglet h de 30. Assume-se que os VANTs não apresentam falhas pela falta de recurso energético, tendo energia suficiente para voar pela área durante as simulações. Os VANTs se comunicam por meio do padrão IEEE b com uma taxa de transmissão de 11 Mb/s. Cada VANT também possui um área de transmissão de 250 m definida por uma potência de transmissão de 33 dbm. Eles têm a capacidade de capturar fluxos de vídeo em tempo real, e transmití-los por meio de extensões do framework EvalVid - A Video Quality Evaluation Tool-Set no simulador. Foram escolhidos os vídeos UAV 1 e UAV 2 [GERCOM 2013] na transmissão, pois eles representam a cobertura de um VANT em um ambiente urbano. No entanto, o vídeo UAV 2 possui uma maior região de movimentação do que o UAV 1, indicando uma situação de instabilidade de voo. Ambos os vídeos têm 10s de duração, e são codificados no padrão H.264 em 300 kbps, 18 de tamanho de GoP (Group Of Pictures), formato 352x288 pixels, e uma amostragem igual a 30 quadros por segundo, como esperado para vídeos em VANTs. As simulações objetivam avaliar o comportamento do GPSR e do GPSR-RCRV quanto ao desempenho da rede e da qualidade do vídeo transmitido do ponto de vista dos usuários. Assim, são verificadas as métricas de QoS: Taxa de entrega de pacotes (PDR), que significa o número de pacotes recebidos dividido pelo número de pacotes enviados na camada de aplicação, e o Atraso médio fim-a-fim (E2E), que significa o tempo médio entre a transmissão de um dado pacote e sua chegada ao destino. No entanto, tais métricas apenas refletem o desempenho de um sistema do ponto de vista da rede. Assim, elas não mostram a qualidade do vídeo da perspectiva do usuário. As métricas de QoE provêm a avaliação da qualidade do vídeo de forma mais eficiente do que as métricas de QoS. Nesse contexto, há as métricas de QoE objetivas e subjetivas, que medem o nível de qualidade dos vídeos transmitidos [Aguiar et al. 2012]. Nesse trabalho, no entanto, é utilizada apenas a métrica objetiva de QoE, chamada SSIM (Structural Similarity), que mede a similaridade entre duas imagens. O índice SSIM é aplicado como uma medida de qualidade entre imagens, desde que uma delas não apresente falhas. O SSIM é definido como um valor decimal entre 0 e 1, onde 0 significa que o vídeo transmitido não tem correlação com a imagem original (baixa qualidade do vídeo), e 1 significa que o vídeo transmitido tem exatamente a mesma imagem (alta qualidade de vídeo). Foi utilizado o MSU Video Quality Measurement Tool (VQMT) para medir o valor de SSIM para cada vídeo transmitido Resultados de QoS e QoE para UAV1 A Figura 4 ilustra o desempenho do GPSR e do GPSR-RCRV sobre as métricas de QoS e QoE. Percebe-se que para todas as quantidades de VANTs em 1 m/s, o GPSR apresentou uma baixa taxa de entrega e um elevado atraso fim-a-fim. Para 36 e 44 VANTs, as taxas de PDR e E2E foram de aproximadamente 83% e 0.12s, respectivamente. Para 56 VANTs, as taxas de PDR e E2E foram em torno de 80% e 0.10s, respectivamente. Isto ocorre devido à ausência de uma estratégia de encaminhamento orientada à mobilidade dos VANTs. Além disso, o GPSR entra constantemente no modo de recuperação e, portanto há a geração de longos atrasos durante a transmissão multimídia. Por outro lado, o GPSR-RCRV 158

11 proporcionou um ganho de pelo menos 13% no PDR e 70% no E2E em 36 e 44 VANTs, e um ganho de pelo menos 10% no PDR e 60% no E2E em 56 VANTs. Isso é devido ao uso do IC para escolher o melhor VANT a encaminhar os pacotes. Assim, GPSR-RCRV garante uma transmissão multimídia com poucas perdas de pacotes e atrasos. Além disso, o GPSR-RCRV obteve um ganho de até 30% de PDR para 36, 44 e 56 VANTs a 4 m/s. Isto ocorre em razão da predição de posicionamento, a qual provê o monitoramento de possíveis quebras de conectividade pelo afastamento da área de transmissão de VANTs vizinhos. Por fim, o aumento da velocidade influencia no atraso fim-a-fim. Dessa forma, o GPSR-RCRV proporcionou um ganho de 70% no E2E para 36 e 44 VANTs. Por outro lado, para 56 VANTs esse ganho foi de 60% em relação ao GPSR. Isto ocorre devido ao GPSR-RCRV não utilizar o modo de recuperação do GPSR. Figura 4. PDR, E2E e SSIM para 36, 44 e 56 VANTs - UAV1 Em relação à QoE, para todas as quantidades de VANTs o GPSR-RCRV proveu uma disseminação de vídeo com qualidade assegurada do ponto de vista do usuário em comparação ao GPSR. Isto ocorre porque o GPSR-RCRV escolhe rotas robustas e confiáveis em um plano 3D para transmitir o vídeo com uma menor perda de pacotes em relação ao GPSR. Além disso, o GPSR-RCRV utiliza o IC para avaliar o comportamento de mobilidade de um possível VANT candidato a próximo salto. Isso foi refletido em um SSIM em torno de 0.93 e um ganho de até 7% para 36, 44 e 56 VANTs a 1 m/s. Por outro lado, o GPSR-RCRV proporcionou um SSIM de 0.88 e um ganho de até 8% de SSIM para 36,

12 e 56 VANTs a 4 m/s. Este resultado deve-se ao uso da predição de posicionamento, que provê o monitoramento de possíveis quebras de conectividade pelo afastamento da área de transmissão de VANTs vizinhos. Portanto, o GPSR-RCRV garante um melhor nível de qualidade do vídeo diante de perda de pacotes por colisões devido à alta densidade da rede ou pela quebra de conectividade. Além disso, é importante ressaltar que o processo de codificação e decodificação de vídeo também deteriora a qualidade do vídeo na perspectiva do usuário, mesmo na ausência de perda de pacotes. Dessa forma, o vídeo UAV 1 apresenta um SSIM máximo de Assim, para 36, 44 e 56 VANTs a 1 m/s, o GPSR- RCRV apresentou um desempenho 4% inferior ao máximo para este vídeo. Por outro lado, ele apresentou um desempenho de SSIM inferior a 7% para 36,44 e 56 VANTs a 4 m/s. Logo, o GPSR-RCRV garante uma melhor integridade do vídeo transmitido, sendo importante em ambientes de monitoramento urbano Resultados de QoS e QoE para UAV2 Em um ambiente real, grande parte dos VANTs apresentam oscilações durante o voo devido às influências do vento. Assim, o vídeo UAV 2 possui uma maior região de movimentação causada pelo movimento dos VANTs. Em [Aguiar et al. 2012], argumenta-se que esse tipo de vídeo é mais afetado pela perda de frames. Figura 5. PDR, E2E e SSIM para 36, 44 e 56 VANTs - UAV2 160

13 A Figura 5 mostra o desempenho dos protocolos diante da transmissão do vídeo UAV 2. Em 36 e 56 VANTs a 1 m/s, o GPSR-RCRV garantiu taxas de pelo menos 90% e 0.10s para PDR e E2E. Isto ocorre porque o IC proporciona a formação de rotas mais robustas à mobilidade. Entretanto, para 44 VANTs, o GPSR-RCRV teve uma taxa de PDR próxima ao GPSR e um E2E de 0.03s. Por outro lado, em 36 e 44 VANTs a 4 m/s, as taxas de PDR e E2E foram de no mínimo 85% e 0.10s. Para 56 VANTs, as taxas de PDR e E2E foram em torno de 80% e 0.14s. Isto porque o GPSR-RCRV não usa o modo de recuperação presente no GPSR. Portanto, o GPSR-RCRV proporciona uma entrega de pacote com baixo atraso diante da alta densidade ou mobilidade da rede. No que diz respeito aos resultados de QoE, para todas as quantidades de VANTs, o GPSR-RCRV assegurou uma disseminação de vídeo com qualidade sobre o ponto de vista do usuário em comparação ao GPSR. Para 36 e 56 VANTs a 1 m/s, obteve-se um SSIM em torno de 0.85 e um ganho de até 7%. Para 44 VANTs, obteve-se um SSIM de 0.82 e um ganho de 3%. Por outro lado, para 4 m/s, o GPSR-RCRV proporcionou um SSIM de pelo menos 0.80 e um ganho de 10% para 44 e 56 VANTs. Para 36 VANTs, este SSIM foi de 0.85 com um ganho de 13% em relação ao GPSR. Estes resultados devemse a predição de posicionamento, que fornece o monitoramento de possíveis quebras de conectividade pelo afastamento da área de transmissão de VANTs vizinhos. Além disso, a formação de rotas mais robustas e confiáveis pelo uso do IC reduz a perda de frames de vídeo do tipo I e P, onde tais perdas prejudicam a qualidade do vídeo do ponto de vista do usuário. Logo, o GPSR-RCRV garante um melhor nível de qualidade sobre a perspectiva do usuário. 6. Conclusão Este trabalho propôs o mecanismo RCRV para realçar a conectividade do roteamento em redes VANTs. O RCRV aplica critérios de tempo de expiração do enlace, direção e distância de interceptação num ambiente 3D para indicar os comportamentos de mobilidade dos VANTs. Através de um índice de conectividade, o RCRV auxilia o protocolo de roteamento geográfico a detectar o melhor VANT a ser encaminhado um fluxo de pacotes. O RCRV também obtém uma estimativa de posicionamento futuro ao monitoramento de possíveis quebras de enlace de um VANT por afastamento da área de transmissão. Resultados mostraram que o GPSR usando o RCRV apresentou uma maior taxa de entrega de pacotes e um menor atraso fim-a-fim para os dois vídeos testados. O RCRV proporcionou para diversas quantidades de VANTs um PDR acima de 10% e o E2E abaixo de 70%, e garantiu um SSIM acima de 8%, possibilitando um melhor nível da qualidade do vídeo entregue. Como trabalhos futuros, pretende-se avaliar a eficiência do RCRV em relação a um protocolo de roteamento para VANTs. Além disso, pretende-se aplicar o RCRV em um protocolo de roteamento geográfico baseado em múltiplos fluxos, bem como aplicá-lo em um protocolo de roteamento oportunístico. Agradecimento Este trabalho foi parcialmente financiado com recursos do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). 161

14 Referências Aguiar, E., Riker, A., Abelém, A., Cerqueira, E., and Mu, M. (2012). Video quality estimator for wireless mesh networks. In IEEE 20th International Workshop on Quality of Service (IWQoS 12), pages 1 9, Coimbra,POR. IEEE. Alsaqour, R. A., Abdelhaq, M. S., and Alsukour, O. A. (2012). Effect of network parameters on neighbor wireless link breaks in gpsr protocol and enhancement using mobility prediction model. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2012(1):1 15. Alshbatat, A. I. and Dong, L. (2010). Adaptive MAC protocol for UAV communication networks using directional antennas. In Proceedings of the International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC 10), pages , Chicago, USA. IEEE. Bekmezci, İ., Sahingoz, O. K., and Temel, Ş. (2013). Flying Ad-Hoc Networks (FANET): A Survey. Ad Hoc Networks, 11(3): Broyles, D., Jabbar, A., and Sterbenz, J. P. (2010). Design and analysis of a 3 d gauss-markov mobility model for highly-dynamic airborne networks. In Proceedings of the International Telemetering Conference (ITC 10), pages 1 20, San Diego, CA. Bürkle, A., Segor, F., and Kollmann, M. (2011). Towards autonomous micro uav swarms. Journal of intelligent & robotic systems, 61(1-4): Ehsan, S. and Hamdaoui, B. (2012). A survey on energy-efficient routing techniques with qos assurances for wireless multimedia sensor networks. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 14(2): Gavalas, D., Konstantopoulos, C., and Pantziou, G. (2010). Mobility Prediction in Mobile Ad Hoc Networks. Next Generation Mobile Networks and Ubiquitous Computing, pages GERCOM (2013). Source Videos Used for Simulations. https://plus.google.com/ /videos. Acessado em 10 de Setembro de Karp, B. and Kung, H.-T. (2000). GPSR: Greedy perimeter stateless routing for wireless networks. In Proceedings of the 6th annual international conference on Mobile computing and networking (MobiCom 00), pages , Boston, USA. ACM. Li, Y., St-Hilaire, M., and Kunz, T. (2012). Improving routing in networks of UAVs via scoped flooding and mobility prediction. In IFIP Wireless Days (WD 12), pages 1 6, Dublin, Irland. IEEE. Lin, L., Sun, Q., Wang, S., and Yang, F. (2012). A geographic mobility prediction routing protocol for Ad Hoc UAV Network. In 3rd International Workshop on Wireless Networking and Control for Unmanned Autonomous Vehicles (Wi-UAV 12), pages , Anaheim, USA. IEEE. Rohrer, J. P., Cetinkaya, E. K., Narra, H., Broyles, D., Peters, K., and Sterbenz, J. P. (2011). AeroRP performance in highly-dynamic airborne networks using 3D Gauss-Markov mobility model. In Military Communications Conference (MILCOM 11), pages , Baltimore, USA. IEEE. Sahingoz, O. K. (2013). Mobile networking with uavs: opportunities and challenges. In 2013 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS 13), pages , Atlanta,USA. IEEE. Temel, S. and Bekmezci, I. (2013). On the performance of Flying Ad Hoc Networks (FANETs) utilizing near space high altitude platforms (HAPs). In Proceedings of the 6th International Conference on Recent Advances in Space Technologies (RAST 13), pages , Istanbul, Turkey. IEEE. Uddin, M. A., Mamun, M., and Rashid (2013). Link Expiration Time-Aware Routing Protocol for UWSNs. Journal of Sensors, 2013(625274):9. Zhou, Q., Gu, W., Li, J., Sun, Q., and Yang, F. (2012). A Topology Aware Routing Protocol Based ADS-B System for Aeronautical Ad Hoc Networks. In 8th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing (WiCOM 12), pages 1 4, Shanghai, China. IEEE. 162

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