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1 INSTITUTO DE TECNOLOGIA FACULDADE DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO SITEC Semana do Instituto de Tecnologia Aluno: Edson Adriano Maravalho Avelar Orientador: Prof. Dr. Kelvin Lopes Dias 1

2 Motivação Aumento do número de aparelhos móveis com múltiplas interfaces (3G / Wi-Fi / Bluetooth / WIMAX / LTE). Suporte à mobilidade transparente na Internet do Futuro Necessidade de redes próativas. 2

3 Organização Introdução Redes 4G Problema Ferramentas Utilizadas MIH RNA Implementação da Proposta Resultados Conclusão 3

4 Introdução A tendência da pesquisa mundial aponta para um novo ambiente denominado de 4G (Redes de Quarta Geração) composto por tecnologias heterogêneas, onde o acesso será transparente e o usuário estará sempre conectado na melhor rede (ABC-Always Best Connected). Este trabalho propõe e avalia um esquema de predição de mobilidade baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) para proporcionar a transferência transparente (seamless handover) em Redes Heterogêneas. O estudo é realizado utilizando a ferramenta ns-2 (Network Simulator). 4

5 Internet do Futuro (Redes 4G) Operando no 3G WWAN Zone 1 UMTS Zone 2 Zone 3 Aeroporto Zone 4 Zone 5 Zone 6 Conectado ao Wi-Fi Continua sessão no Wi-Fi Casa Handover para WiMAX Continua sessão na rede WiMAX Desliga o Wi-Fi Wi-Fi Link Going Down. Radio State 3G WWAN Wi-Fi WiMAX GPS Zone 7 WiMAX Zone 8 WiMAX Zone 9 Referência: 5

6 Problema Arquitetura da rede na proposta de predição Este cenário é composto por duas rede (WIMAX t3 e Wi-Fi). No tempo t o usuário comunica-se com a BS WIMAX e no tempo t+ 1 entra na área de cobertura do WiFi. A predição da mobilidade consiste em saber no tempo t a posição do usuário no tempo t

7 MIH (Media Independent Handover) Integra as tecnologias em um só dispositivo Camada intermediária na pilha de protocolos TCP/IP 7

8 RNA (Redes Neurais Artificiais) Neurônio Biológico Neurônio Artificial : Simula o comportamento de um neurônio biológico. 8

9 Dados de entrada Passos: 1 Treinar a RNA com o conjunto de treinamento, sendo: Entrada = Padrão de mobilidade. Saída Desejada = Base Station. wimax 2 Fazer o cálculo do erro, em seguida ajustar os pesos de forma adequada. 3 Inserir os pesos ajustados da RNA no código do NS para prever a mobilidade do nó que segue o mesmo padrão de mobilidade dos usuário anteriormente monitorados. umts Dois caminhos simulando ruas de uma cidade. 9

10 Implementação da Proposta C++ mlp.cc mlp.h Netbeans 1 Classe GPS isbs( ) isinside( ) X ( ) Y ( ) ns-2 Genérica Pesos Ajustados Pesos Desajustados RNA RNA Dados de entrada ns-2 + RNA Simulações 1 Resultados 10

11 RNA na predição da mobilidade Trecho do código implementado no ns para pegar a posição do usuário e as BS visitadas por ele. Entrada.txt Saida_Desejada.txt Dados utilizados para o treinamento da rede neural

12 Erro quadrático médio Quanto menor o erro quadrático médio, melhor é a aproximação da predição. Indicador de Intensidade do Sinal 12

13 Cenário de avaliação Parâmetros utilizados na simulação Padrão Raio (BS) Caminhos 30 Simulações Tempo de simulação Tráfego Taxa UMTS/WIMAX 1000/1300 m 100 (95% IC) 30 s TCP 0.7 Mbps Aplicação CBR (vídeo ) A proposta parte do pressuposto de que os usuários possuem um padrão de mobilidade diária. As RNAs não conseguem prever movimentos totalmente aleatórios. 13

14 Resultados Sem a previsão da mobilidade as redes são reativas. 14

15 Resultados Com a previsão, as redes podem se tornar proativas, antecipando o handover antes da quebra da conexão. 15

16 Conclusões A integração das Redes Neurais Artificiais com as redes homogêneas e heterogêneas se mostrou muito eficaz para o aumento do desempenho da rede. Algoritmos inteligentes viabilizam redes que podem se adaptar em cenários desvantajosos, fazendo com que o sistema tenha uma robustez maior no tratamento de falhas, proporcionando mais qualidade nos serviços e maior satisfação ao usuário final. 16

17 Referências MOREIRA, Daniela. Celulares chegam a 4 bilhões no mundo. Disponível em: Acesso em (acessado em janeiro de 2009). INSTITUTE OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERS. IEEE Standard. Disponível em: Acesso em: INSTITUTE OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERS..IEEE Standard. Disponível em: <http://grouper.ieee.org/groups/802/16/index.html> Acesso em: INTERNATIONAL COMMUNICANION UNION. Standardization. Disponível em: < Acesso em: FARRIS, M., An Introduction to UMTS Technology: Testing, Specifications and Standard Bodies for Engineers and Managers, USA: Boca Raton, SACHS, J., A Generic Link Layer for Future Generation Wireless Net-working, IEEE, 2003, p INSTITUTE OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERS..IEEE Standard. Disponível em: <http://grouper.ieee.org/groups/802/16/index.html> Acesso em:

18 HAYKIN, Simon. Neural Networks: A comprehensive Foundation. Macmillan College Publish Company. New York, LUDWIG JUNIOR., O. ; COSTA, Eduard Montgomery M. Redes Neurais: Fundamentos e aplicações com programas em C. Rio de Janeiro: Editora Ciência Moderna NETWORK SIMULATOR. Disponível em: Acesso em: NATIONAL INSTITUT FOR STANDARD TECHNOLOGY. About ANTD. Disponível em: Acesso em: NATIONAL INSTITUT FOR STANDARD TECHNOLOGY. Seamless Mobility. disponível em: Acesso em: ENHANCED UMTS RADIO ACCESS NETWORK EXTENSIONS FOR NS-2. (EURANE). Description of EURANE. Disponível em: Acesso em: MOBILE MARKETING ASSOCIATION (MMA), Polices and Guidelines. Disponível em < Acesso em: CRESCEM AS APLICAÇÕES BASEADAS EM LOCALIZAÇÃO. Disponível em: 18

19 OBRIGADO! 19

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