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S.A.
I
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t
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o
d
u
cc
i
ó
n
L
o
s
modelos de teletráfico tienen su origen en la telefonía convencional,
basada en conmutación de circuitos, y fueron heredados por los dise-
ñadores de redes de datos debido a la facilidad con la que se calculan las
probabilidades de bloqueo y el grado de servicio. Diferentes estudios basa-
do
s
en mediciones reales demuestran que el tráfico transportado po
r
las redes
de conmutación de paquetes se puede caracterizar de una forma má
s
próxima
a la realidad mediante modelos de tráfico basados en procesos fractales o con
e
s
calado en lugar de los modelos tradicionales basados en tiempos entre
llegadas exponenciales y procesos de llegadas de
P
oisson [1-2]. Aunque el
fenómeno de escalado se ha estudiado con detalle en el caso de las redes
de datos fijas, no hay demasiados trabajos en el campo de las redes ina-
lámbricas.
E
s
te trabajo se centra en el tráfico de las redes WLAN en su modalidad ad-
hoc, para lo cual se estudian los efectos ocasionados en el tráfico por el
M
étodo de Acceso al Medio (MAC) y por el modelo de propagación. El
e
s
tudio se ha realizado utilizando el simulador ns-2.
S
e han elaborado una
s
erie de escenarios —sin movilidad, en esta fase del estudio— con di-
ferentes configuraciones, mediante los cuales se puede estudiar la
modificación de las características del tráfico al variar parámetros como la
carga de la red, el tamaño de paquete, el modelo de fuente, o el modelo de
propagación del canal, entre otros. La sistemática seguida en el análisis ha
permitido aislar el efecto de cada parámetro en las características del tráfico.
S
e han estudiado las series de tiempo entre llegadas y tasa agregada, así
como el fenómeno de escalado, tanto en emisión como en recepción. Esto ha
permitido caracterizar el tráfico y obtener la influencia de todos los
proce
s
os intermedios —MAC, pérdidas, colas— en las características del
tráfico final.
P
ara asegurar la validez de las simulaciones, se han comparado
lo
s
resultados obtenidos en escenarios reales y se ha confirmado que, al
meno
s
cualitativamente, los resultados son coherentes.
El presente artículo se organiza de la siguiente manera: en la
S
ección II se
pre
s
entan los fenómenos fractales detectados en teletráfico y su esti-
mación. La
S
ección III describe conceptos básicos de las redes ad-hoc y
WLAN que permitirán entender los resultados obtenidos. La
S
ección IV
de
s
cribe el trabajo realizado por otros autores sobre las propiedades
fractales presentes en el tráfico WLAN. En la
S
ección V se definen los
e
s
cenarios de las simulaciones, cuyos resultados se recogen en la
S
ección
VI. En la
S
ección VII se presentan los experimentos reales.
P
or último, en la
S
ección VIII se detallan las conclusiones y las líneas de trabajo futuro.
P
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C
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no
a Largo Plazo del
Tráfico en Redes
WLAN IEEE 802.11
Mitigación de la Dependencia
La ver
s
ión original de este artículo
corre
s
ponde a la Revista IEEE América
Latina, vol. 5, no. 6 (octubre 2007):
471-478, que ha cedido amablemente
lo
s
derecho
s
para su publicación en
nue
s
tra revi
s
ta.
To
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o Revist
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s
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s
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ó
n
La dependencia a largo plazo del
tráfico tiene un impacto significa-
tivo en el comportamiento de las
colas en los distintos elementos
de red —conmutadores, encamina-
dores— que no puede ser predicho
con los actuales modelos de aná-
lisis basados en llegadas
P
oissonianas,
como se demuestra en [1-2, 4, 5, 7].
La distribución del número de
paquetes en espera de se
r
vicio
presenta una cola fuerte —heavy
tail— que decrece subexponencial-
mente, a diferencia de las llegadas
de
P
oisson, donde la distribución
de ocupación de la cola decrece
exponencialmente. Esto implica
que la posible solución de aumen-
tar la capacidad de las memorias
tampón (buffers) de los dispositivos
de red para disminuir la pérdida de
paquetes es inútil, ya que una pe-
queña disminución de las pérdidas
significaría un notable incremento
del retardo de los paquetes.
L
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s
c
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e
t
a
La DWT —Discrete Wavelet Trans-
form— es una herramienta que permite
la estimación de los parámetros
LRD de una forma precisa y compu-
tacionalmente eficiente [3]. Dada
una señal x(n), los coeficientes
d
x
(j,k) de la transformada wavelet
(ondícula) de x(n) a la escala j y en
tiempo k se definen como el pro-
ducto escalar de la señal de en-
trada y las ondículas
y
j,k
,
d
x
(j,k)=
á
x,
y
j,k
ñ
2
donde las ondículas se construyen
mediante la dilatación y el de
s
plaza-
miento de la ondícula madre —mother
wavelet—
y
0
:
y
j
,k
(t)=
2
-j
/2
y
0
(
2
-j
t-k), j=
1
...J,k
Î
Z
3
La DWT puede interpretarse como
un banco de filtros como el de la figura 1,
donde se filtra la señal con un filtro
paso bajo h(n) y otro paso alto g(n), y
se itera el proceso J veces en la sub-
banda baja. Los filtros se obtienen de
Lo
s
modelos fractale
s
s
e han utilizado para modelar series temporales
en muchas áreas de la ciencia contemporánea como la biología, la
economía y la meteorología.
S
u principal característica es la similitud de
comportamiento cuando
s
e le
s
ob
s
erva a diferentes escalas temporales o
espaciales. El de
s
cubrimiento de e
s
ta
s
características en el modelado de
tráfico telemático no
s
urgió ha
s
ta que
s
e pudo disponer de series de trá-
fico de alta re
s
olución en la década de 1990 [2].
S
e ha demostrado que el
tráfico tran
s
portado en Internet y otra
s
redes de datos presenta una
correlación notable y, por lo tanto, una memoria de la que carecen los
modelo
s
tradicionale
s
, ba
s
ado
s
en e
s
tadí
s
tica
s
exponenciales [1-3].
A
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s
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ili
t
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La autosimilitud exacta —exact
s
elf-
s
imila
r
ity— se define como la
apreciación de una e
s
tructura e
s
tadí
s
ticamente
s
imilar a lo largo de un amplio
margen de e
s
cala
s
temporale
s
, e
s
decir, la
s
eñal mantiene su distribución
estadí
s
tica aunque se varíe la e
s
cala de ob
s
ervación. El parámetro de Hurst
(H) mide el grado de auto
s
imilitud de lo
s
proce
s
o
s
.
S
u valor oscila entre 0,5 y
1, siendo el proce
s
o má
s
auto
s
imilar cuanto má
s
s
e acerque H a 1. Un proceso
exactamente autosimilar e
s
no e
s
tacionario por definición [4], y puede
modelar el tráfico acumulado —byte
s
o paquete
s
llegados hasta el instante t—.
El tráfico acumulado de la
s
rede
s
de ordenadores no es exactamente
autosimilar, sino má
s
bien a
s
intóticamente autosimilar, ya que las distri-
bucione
s
estadística
s
tienden a
s
er iguale
s
cuando la escala de agregación
tiende a infinito, e
s
decir, a la
s
frecuencia
s
má
s
bajas del proceso.
Los proceso
s
auto
s
imilare
s
s
uelen e
s
tar a
s
ociados a distribuciones con
colas fuerte
s
—heavy tail
s
—, lo que
s
ignifica que la probabilidad de
aparición de valore
s
muy elevado
s
no e
s
menospreciable, y a su vez
conlleva una gran varianza e
s
tadí
s
tica que puede llegar a ser infinita. En
teletráfico e
s
to se traduce en la aparición de ráfagas de actividad y silencio
de duraciones muy larga
s
—la conocida bu
rs
tiness del tráfico, que en este
caso aparece en múltiple
s
e
s
cala
s
temporale
s
— [4].
D
epe
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p
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z
o
La auto
s
imilitud y la dependencia de largo plazo —
L
ong Range Depen-
dence, LRD— e
s
tán íntimamente relacionada
s
, debido a que la serie de
incrementos o diferencia
s
de un proce
s
o autosimilar —no estacio-
nario— e
s
un proce
s
o LRD (e
s
tacionario).
P
or eso la intensidad de
tráfico —bytes o paquete
s
por unidad de tiempo— se suele modelar con
proceso
s
LRD, que heredan la auto
s
imilitud del tráfico acumulado.
Un proceso e
s
tocá
s
tico pre
s
enta LRD
s
i
s
u autocorrelación decae a un
ritmo lento —inferior al de la exponencial—. En otras palabras, el tráfico
00
medido en un cierto in
s
tante
t
y el medido en un instante posterior
t
+
l
mantienen una correlación importante aunque la separación temporal
l
sea muy elevada, fenómeno que no
s
e da en los procesos de llegadas de
Poisson [4]. Por e
s
o
s
e dice que lo
s
proce
s
o
s
LRD tienen memoria.
La definición de lo
s
proce
s
o
s
LRD e
s
tablece que su densidad espectral
satisface
c
f
S(
f
)
»
para
f
®
01
f
a
donde el parámetro de e
s
calado
a
e
s
una medida cualitativa de la
inten
s
idad del fenómeno LRD y
s
e expre
s
a habitualmente reescribiendo
el parámetro de Hur
s
t H=(1+
a
)/2, mientra
s
que cf tiene dimensiones de
segundo momento o varianza y puede
s
er interpretado como una medida
cuantitativa de la LRD [3].
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S.A.
la ondícula madre
y
0
. El resultado es un análisis multirresolución en J+1
octava
s
o
s
ubbanda
s
, en el que la señal se descompone en una apro-
ximación a baja frecuencia, a
x
(J,k), y un conjunto de detalles de alta
frecuencia, d
x
(j,k), para j=1...J.
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S
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e
La principal herramienta para la detección, identificación y estimación de
fenómeno
s
fractale
s
e
s
el diagrama Log
S
cale (LD) [3,6]. Consiste en el
cálculo del
s
egundo momento
µ
j de los coeficientes de ondícula d
x
(j,k) de
cada octava j de la DWT, que se puede interpretar como la potencia de la
s
eñal en dicha
s
ubbanda frecuencial.
S
i el proceso es autosimilar o LRD y
j
s
e repre
s
enta log(
µ
) en función de j, se obtiene una recta con pen-diente
a
y una altura relacionada con cf. Los dos parámetros de la LRD pueden
e
s
timar
s
e por regre
s
ión lineal ponderada. El estimador LD está prác-
ticamente libre de
s
e
s
go y su varianza es próxima a la óptima [3].
R
ede
s
Ad
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N
La caracterí
s
tica fundamental de las redes ad-hoc es que pueden confi-
gurar
s
e por
s
í
s
ola
s
,
s
in la intervención de una administración centra-
lizada [8]. E
s
ta
s
rede
s
s
on también conocidas como Mobile Ad Hoc Networks
(
M
ANET). Lo
s
equipo
s
que forman una red ad-hoc realizan funciones de
encaminamiento, de forma que dos terminales que no están en la misma
zona de cobertura pueden comunicarse a través del resto de los equipos.
S
e pueden formar redes ad-hoc sobre diversas tecnologías base
inalámbrica
s
, como la
s
redes WLAN definidas en IEEE 802.11 o las
W
P
AN —Wi
r
ele
ss
Pe
r
sonal Area Networks— definidas por los
e
s
tándare
s
802.15 y Bluetooth. En este estudio nos centramos en IEEE 802.11.
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hasta 11 Mbp
s
en la frecuencia de 2,4 GHz.
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802.11
Las redes WLAN —Wi
r
ele
ss
L
ocal A
r
ea Network— son sistemasYu y
P
etropolu [19] estudiaron la pro-
inalámbricos de tran
s
mi
s
ión de dato
s
utilizados como alternativa a laspagación de tráfico autosimilar a tra-
redes LAN cableada
s
o como una exten
s
ión de estas. Utilizan tecnologíavés del medio radio y observaron que
de radiofrecuencia, lo que permite la movilidad de los terminales, y susla fractalidad podía desaparece
r
si las
caracterí
s
tica
s
má
s
importante
s
s
on la flexibilidad y facilidad de desplie-memorias intermedias eran grandes en
gue.comparación con la capacidad del ca-
El protocolo IEEE 802.11 e
s
un e
s
tándar que define los dos niveles másnal.
bajos de la arquitectura O
S
I —capa
s
fí
s
ica y de enlace—. La especificaciónUn estudio más cercano al objetivo
utilizada en e
s
te trabajo e
s
la IEEE 802.11b, que trabaja a velocidades dede este artículo es el de Tickoo y
S
ikdar [20], que, a nuestro entender,
constituye el mayor esfuerzo hecho
El método de acceso al medio en 802.11
s
e ba
s
a en una modificación de lahasta la fecha para estudiar las pro-
técnica CSMA/CA —Ca
rr
ie
r
Sen
s
e Medium Access / Collision Avoidance—piedades del tráfico fractal y su
denominada función de coordinación di
s
tribuida —Distributed Coordinationinfluencia en redes 802.11. En dicho
Function, DCF—. Cada trama enviada
s
e confirma mediante el envío deartículo se presenta un modelo analí-
mensaje
s
ACK (Acknowledgement
s
). El terminal con tramas para transmitirtico del tiempo entre llegadas en
monitoriza continuamente el medio, y una vez que lo encuentra disponible,802.11 y se demuestra un efecto de
espera un intervalo de tiempo DI
FS
—DCF Inte
r
f
r
ame Space— y transmite. Enmitigación de la LRD provocado por
el caso de la tran
s
mi
s
ión de un ACK
s
e fuerza un e
s
paciado entre tramas
S
I
FS
el propio mecanismo de acceso al
—Sho
r
t IFS— que al
s
er má
s
corto que un DI
FS
permite que el ACK sea elmedio. El estudio se completa con
primer paquete que
s
e envía de
s
pué
s
de una trama, disminuyendo lasimulaciones donde se utiliza tráfico
probabilidad de coli
s
ione
s
(
F
igura 3).fractal en emisión y se expone la po-
sibilidad de obtener un tráfico multi-
fractal con la agregación de diversos
flujos.
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s
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Existe un
s
egundo modo de funcionamiento denominado RT
S
/CT
S
, que
es el utilizado habitualmente en
s
ituacione
s
reales. Esta opción evita
situacione
s
generada
s
por lo
s
problema
s
de terminal oculto y terminal
expuesto, en los que
s
e genera una gran cantidad de colisiones que el
mecani
s
mo DCF e
s
incapaz de evitar.
P
ara eludir estos problemas la
estación que quiere tran
s
mitir envía primero un paquete RT
S
—Request
to Send— y e
s
pera que la e
s
tación receptora le indique que está libre
para recibir las trama
s
con un paquete CT
S
—Clear to Send—, como se
ilustra en la figura 4.
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s
Las simulaciones desarrolladas en
nuestro trabajo se dirigen a deter-
que circula por la red.
S
e inyecta un
tráfico con características conocidas
a un nodo, y se evalúan las carac-
terísticas del tráfico a la salida, por lo
que se contemplan todos los meca-
nismos intermedios —propagación,
MAC, etc.— como una “caja negra”
que realiza un filtrado del tráfico
entrante.
P
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s
Algunos parámetros se mantienen
constantes en todos los escenarios.
P
or ejemplo, se utiliza el método de
acceso 802.11 DC
F
, disciplina de cola
DropTail, tamaño de cola 50 paquetes
y velocidad del enlace 11 Mbps. El
resto de los parámetros MAC siguen
el estándar HR-D
SSS
802.11.
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s
minar las características del tráfico
Según la información de la que di
s
ponemo
s
, exi
s
ten pocas contribuciones al
estudio de la
s
propiedade
s
fractale
s
en rede
s
WLAN. A continuación se revisan
brevemente la
s
aportacione
s
má
s
relevante
s
. Liang [18] utilizó las propiedadesLas fuentes utilizadas como tráfico
fractale
s
encontrada
s
en rede
s
ad-hoc reale
s
para realizar predicción de tráfico.de entrada han sido de tasa constante
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—Con
s
tant Bit Rate, CBR—,
P
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ss
on —módulo externo al simulador— y dossimulaciones que resulta de com-
generadore
s
de tráfico LRD: agregación de fuentes de
P
areto y fuente Web.binar los diversos parámetros li-
Como protocolo de tran
s
porte
s
e ha utilizado UD
P
, por lo tanto no habrábres (Tabla 1) es elevado, con la
retransmisiones a nivel de tran
s
porte —la
s
habría si se usara TC
P
— y sólofinalidad de determinar qué pará-
aparecerán retran
s
mi
s
ione
s
del nivel
M
AC.metros tienen impacto en los re-
sultados y cuáles se pueden obviar y
mantener constantes en poste-
riores escenarios.
En el escenario 2 se ha
s
imulado
un enlace bidireccional entre dos
nodos. En este caso los dos nodos
luchan por el acceso al medio, pero
gracias al mecanismo DC
F
se
evitarán un gran número de coli-
siones. Este escenario introduce
el efecto de compartición de canal
en el tráfico analizado.
El tercer escenario simula el efec-
to del nodo oculto, en el que dos
nodos que no se detectan entre
sí envían paquetes a un tercero, lo
que generará colisiones y podrá
de reenvío multisalto (multihop), e
introduce retardos adicionales. El
nodo 0 intenta enviar a un nodo que
está fuera de su zona de cobertura y
para ello recurre al nodo 1, que se
encuentra entre ambos.
En el último escenario se simula
de nuevo el efecto de nodo oculto.
La diferencia es que el nodo recep-
tor retransmite todos los paquetes
hacia el nodo 3 pues los nodos
emisores están fuera de la zona de
cobertura de este último nodo.
P
ara todos los escenarios se ana-
lizan diversas configuraciones de
carga —simétrica y asimétrica—,
de pérdidas, y de fractalidad del
tráfico —en grado y simetría entre
nodos—.
A
n
á
li
s
i
s
de
l
o
s
r
e
s
u
l
t
a
d
o
s
P
ara cada simulación realizada se
han analizado tanto la traza de en-
trada (emisión) como la de salida
(recepción) de cada nodo del esce-
nario, con la finalidad de ver el
efecto de lo que denominamos como
“caja negra”; es decir, el efecto
M
o
de
l
o
s
de
p
r
o
p
a
g
a
c
i
ó
n
Lo
s
modelo
s
simulan lo
s
efecto
s
de la propagación y las interferenciasafectar al tráfico. Los nodos opues-
multicamino, mediante combinacione
s
de expresiones deterministas —para latos (0 y 1) están separados 300 m,
atenuación por di
s
tancia— y proce
s
o
s
aleatorios —para las interferencias ymientras que ambos están separa-
rebote
s
—. En ns-2
s
e implementan de manera que cuando se recibe un pa-dos del tercero por 158 m.
quete
s
e calcula la potencia de recepción de la señal; si se encuentra porEl cuarto escenario simula el efecto
debajo del umbral de recepción, el paquete
s
e marca como erróneo y es
eliminado por el nivel MAC.
En este estudio
s
e han utilizado tre
s
modelos de propagación. El primero
y má
s
sencillo e
s
el modelo TwoRayGround, que considera dos caminos de
propagación, siendo uno de ello
s
directo y el otro un reflejo en tierra. Este modelo
—al igual que el de e
s
pacio libre— predice la potencia recibida como una función
determini
s
ta con la di
s
tancia, modelando el rango de comunicación como un
círculo ideal. Por lo tanto, o bien
s
e pierden todo
s
los paquetes o se reciben todos.
Si lo
s
nodos están
s
uficientemente cerca, no habrá pérdidas.
El segundo modelo e
s
el de de
s
vanecimiento
s
lentos o shadowing, que repro-
duce la
s
sombra
s
o pérdida
s
de cobertura producidas por objetos estáticos o
con movimiento lento. E
s
te modelo introduce más complejidad, y añade los
efecto
s
de la propagación multicamino mediante una probabilidad de pérdida
que sigue una di
s
tribución log-normal.
El tercer modelo e
s
externo a n
s
-2 —no
s
e incluye en la instalación estándar—
y simula lo
s
de
s
vanecimiento
s
rápido
s
de Ricean y Rayleigh [10, 11]. Este
modelo incluye lo
s
efecto
s
de de
s
vanecimiento (fading) producidos por
lo
s
movimiento
s
del tran
s
mi
s
or, receptor u otros objetos en el entorno.
Rayleigh se modela como un ca
s
o particular de Ricean, cuando no hay
visión directa (K=0). El modelo de de
s
vanecimiento lento (shadowing)
implementado en n
s
-2 aproxima el de
s
vanecimiento mediante una variable
aleatoria log-normal, pero no incluye la correlación en tiempo necesaria
para
s
imular errore
s
a ráfaga
s
, requerida en Ricean/Rayleigh.
T
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s
c
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o
s
En la figura 5
s
e pre
s
entan lo
s
diferente
s
escenarios de simulación. El
e
s
cenario 1 es el má
s
s
encillo, y
s
imula un enlace radio punto a punto
unidireccional entre do
s
nodo
s
s
eparado
s
50 metros. El número de
F
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g
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5
Topo
l
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n
e
s
que los diferentes proce
s
o
s
—
M
AC,depende de diversos factores. Los ACK y el preámbulo
P
LC
P
—se usa el
multiplexado, retardo
s
en cola, pér-preámbulo largo— se transmiten a 1 Mbps. La tasa efectiva disminuye si se
didas por propagación y retran
s
-utiliza el mecanismo RT
S
/CT
S
. Además es necesario tener en cuenta las ine-
misione
s
, entre otro
s
— tienen
s
obreficiencia
s
debidas a los intervalos de inactividad (backoff). Las tasas obte-
el tráfico a la salida de cada nodonida
s
en las simulaciones de prueba se corresponden con las calculadas en [12].
WLAN. La
s
trazas analizada
s
s
on la
s
E
s
ta
s
ta
s
as máximas teóricas son las que se han utilizado para determinar la
de nivel de aplicación —aunque
s
ecarga a generar —en porcentaje de la tasa máxima—.
han hecho comprobacione
s
a nivelEn la
s
primeras simulaciones se observó que en las trazas de recepción
MAC—. De la traza
s
e extrae laexi
s
te un mínimo tiempo entre llegadas, como se verá en los resultados des-
serie numérica de do
s
columna
s
crito
s
má
s
adelante. En todas las simulaciones posteriores se puede observar
corre
s
pondiente a la marca tempo-que
s
e mantiene constante, si se mantienen el método de acceso y el tamaño
ral —in
s
tante de generación o lle-de paquete. Este espaciado está directamente relacionado con el mínimo tiem-
gada— y el tamaño del paquete.po nece
s
ario para enviar un paquete. Este tiempo se calcula a partir de los
De estos dato
s
se obtiene:tiempo
s
de espera del mecanismo de acceso —DI
FS
y
S
I
FS
—, los tiempos de
1) La
s
erie de tiempo
s
entre lle-tran
s
mi
s
ión del paquete según su tamaño a 11 Mbps, los tiempos de trans-
gadas, calculando la diferencia demi
s
ión de los ACK, los paquetes RT
S
/CT
S
y el preámbulo [9].
cada tiempo de llegada/
s
alida y elCuando existen varios nodos accediendo al medio se produce, como ve-
posterior.remo
s
más adelante, la aparición de múltiples o armónicos de este tiempo
2) La ta
s
a in
s
tantánea agregada,mínimo. Estos armónicos se producen al tener varios nodos enviando
que corre
s
ponde al volumen de byte
s
paquete
s
s
eguidos —back-to-back—. Este efecto produce que al inter-
que llegan en una ranura temporalcalar
s
e paquetes de otro nodo el mínimo tiempo de transmisión para un nodo
(slot).
s
ea algo mayor del doble —en el caso que se intercale un paquete—, del
De e
s
tas serie
s
se calculan la me-triple —en el caso que se intercalen dos—, etc. Esto se debe a que cuando un
dia, la varianza, lo
s
hi
s
tograma
s
ynodo intenta transmitir y se encuentra el medio ocupado esperará a que el
el efecto de e
s
calado —diagramamedio e
s
té libre (
T
tx), después esperará el tiempo de inactividad y trans-
LogScale—.mitirá el paquete (
T
tx). El tiempo total en este caso será el doble de
T
tx más
el tiempo de inactividad.
En algunas simulaciones es necesario que existan pérdidas para comprobar
el efecto del modelo de propagación o de las colisiones. Cuando un paquete se
pierde por cualquier motivo, el nodo que ha enviado el paquete lo retransmite,
porque no recibe el ACK correspondiente.
S
i se alcanza el número de
retran
s
mi
s
iones máximo —definido en ns-defaults.tcl— el nodo emisor
de
s
carta el paquete y se considera como una pérdida efectiva. Estos retrasos
que provocan las retransmisiones pueden llevar al límite la cola del nodo
emi
s
or, por lo que los paquetes se pierden por desbordamiento de la cola I
F
Q,
que
s
e encuentra entre el nivel de aplicación y el MAC [13].
El porcentaje de pérdidas es un parámetro importante en aquellos casos
en lo
s
que se simulan los efectos del canal.
P
ara todas aquellas p
r
uebas
en la
s
que existen pérdidas —como las de modelos de propagación o por
coli
s
ione
s
— estas se acotarán a las tasas de error típicas de un enlace
radio —BER entre 10
-6
y 10
-4
—, teniendo en cuenta la mejora introducida
por lo
s
mecanismos de corrección de errores [15]. En nuestro caso
con
s
ideraremos como tasas de pérdidas de trama —
P
ER, Packet Error
Rate— aceptables las que estén en el margen comprendido entre el 1% y
el 4% de los paquetes.
C
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s
p
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ev
i
a
s
Para validar los re
s
ultado
s
s
e han
realizado simulacione
s
previa
s
en e
s
-
cenarios fijos —para caracterizar co-
rrectamente el comportamiento LRD
de la
s
fuentes de tráfico— y prueba
s
simple
s
en escenario
s
inalámbrico
s
—para calibrar el comportamiento de
cierto
s
parámetro
s
que aparecen
implícita o explícitamente en la
s
s
imu-
laciones WLAN de n
s
-2—. A con-
tinuación se describen brevemente
las conclu
s
ione
s
de e
s
ta
s
s
imula-
ciones de calibración que
s
ervirán
para interpretar correctamente lo
s
parámetro
s
utilizado
s
y lo
s
re
s
ultado
s
obtenidos. En [9] se puede encontrar
una de
s
cripción detallada y completa
de la metodología utilizada.
En primer lugar hay que de
s
tacar
que la velocidad de tran
s
ferencia
efectiva (throughput) en 802.11 e
s
muy inferior a los 11
M
bp
s
que
s
e
suelen mencionar como velocidad
de transmisión. La ta
s
a efectiva
T
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s
78
Tono Revista Técnic
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de l
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Empres
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de Telecomunic
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ciones de Cub
a
S.A.
llegada
s
en recepción mue
s
tran claramente el carácter exponencial para
tasa
s
de generación baja
s
(10%) mientra
s
que a tasas del 50% y 90% se
observa una concentración de lo
s
valore
s
alrededor de un valor bajo.
Este efecto lo cau
s
a la
s
aturación de la cola, que hace que los paquetes
salgan con un tiempo entre llegada
s
mínimo (Ttx), es decir, salen
seguido
s
—back-to-back—. Cuando varios nodos acceden al medio
aparecen armónico
s
del mínimo tiempo de transmisión (
F
igura 6) co-
mentado en un apartado anterior.
En el diagrama Log
S
cale, a carga
s
del 90% se observa la caída de las
frecuencias alta
s
de la
s
eñal (
F
igura 7). Este comportamiento es el
esperado, pue
s
s
i
s
e tran
s
mite a una ta
s
a elevada aquellos paquetes que
salgan má
s
junto
s
s
erán eliminado
s
o
s
e retrasarán en cola, lo que es
equivalente a eliminar la
s
alta
s
frecuencia
s
de la señal —escalas bajas—.
A continuación
s
e de
s
criben lo
s
re
s
ultados más relevantes obtenidosteniendo en cuenta que las trans-
en la
s
s
imulacione
s
. Lo
s
re
s
ultado
s
s
e dividen en tres grandes grupos:misiones de los dos nodos emisores
1) lo
s
escenario
s
s
in pérdida
s
—modelo TwoRayGround en los esce-no son independientes. El nodo 1
narios 1, 2 y 4—;intenta transmitir justo cuando el
2) escenarios con pérdida
s
—e
s
cenario
s
3 y 5 con pérdidas por colisiónnodo 0 acaba de hacerlo —ya que
y cualquier e
s
cenario con modelo
s
de de
s
vanecimientos shadowing yretransmite todo lo que recibe—.
Ricean/Rayleigh que
s
uponen pérdida
s
por propagación—;
P
or lo tanto, la probabilidad de que
3) pruebas asimétrica
s
—e
s
cenario
s
2, 3, 4 y 5 en los que los parámetrosuno de los nodos transmita durante
de lo
s
nodo
s
emi
s
ore
s
s
on di
s
tinto
s
—.mucho tiempo ráfagas seguidas es
R
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pé
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i
d
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s
muy baja, y es más probable que se
Para el caso de una fuente de
P
oi
ss
on, lo
s
histogramas de tiempo entreintercalen paquetes del otro nodo.
Un re
s
ultado llamativo e
s
el efecto localizado en el histograma de
tiempo entre llegada
s
del e
s
cenario 4, en el que se simula el efecto de
reenvío. En este ca
s
o puede ob
s
ervar
s
e el
s
egundo armónico del tiempo
mínimo de tran
s
mi
s
ión (
F
igura 8). E
s
te efecto se puede justificar
Cuando el tráfico introducido en
los escenarios sin pérdida
s
es LRD,
se reproducen los mismos efectos
en el tiempo entre llegadas. En cuanto
al comportamiento en las diferentes
escalas los diagramas Log
S
cale no
sufren un cambio significativo en re-
cepción respecto a los de emisión,
excepto cuando la carga es alta —por
encima del 50 %—, en el que se repro-
duce el efecto de suavizado ilustrado
en la figura 7.
R
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pé
r
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d
a
s
Cuando se producen pérdidas —tan-
to por colisiones como por propa-
gación— se puede observar en los
histogramas de tiempo entre llega-
das la aparición simultánea de valores
muy altos aunque poco probables
—correspondientes a las
r
etransmi-
siones— y gran cantidad de valores
bajos —correspondientes a los pa-
quetes que salen seguidos—. Tanto
estos retrasos como los tiempos
mínimos están provocando que las
altas frecuencias del proce
s
o del trá-
fico se vean incrementadas. En el
diagrama LD se encuentra este efec-
F
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.A.
79
to traducido en un aumento de la
s
e
s
cala
s
baja
s
, que corresponden a lastransmite un tráfico con H=0,9
frecuencia
s
altas (Figura 9). Nóte
s
e el efecto de mitigación de la LRD: en—alta correlación y LRD—. La traza
emisión H e
s
0,682 con [0,637, 0,727] como intervalos de confianza delconjunta en el nodo recepto
r
tiene
95%, mientra
s
que en recepción H di
s
minuye a 0,508 [0,486, 0,530].un diagrama Log
S
cale prácticamente
Cuando
s
e utiliza el modelo de de
s
vanecimientos lentos o shadowingidéntico al encontrado para la traza
—recordemos que e
s
un modelo
s
in correlación temporal— se puedecon H mayor. Este fenómeno es el
observar que, adicionalmente, la
s
e
s
cala
s
altas de la señal disminuyenesperado teóricamente cuando se
(Figura 10). Nue
s
tra interpretación e
s
que la falta de correlación encombina un grado de autosimilitud
tiempo está introduciendo pérdida
s
aleatorias no correladas, lo quebajo con uno alto, tal como se
destruye la
s
componente
s
de baja frecuencia de la señal, es decir, lademuestra en [14]. Ambos flujos
memoria del proce
s
o.obtienen el mismo núme
r
o de
La combinación de ambo
s
efecto
s
produce un aplanado del espectro depérdidas debido a que la tasa total
la señal, haciendo que el diagrama Log
S
cale tienda a parecerse más al degenerada es la misma.
una fuente con LRD menor —H=0,528
[
0,489, 0,566] en recepción— queEn la segunda prueba uno de los
a una fuente autosimilar —H=0,784
[
0,725, 0,843] en emisión—.
S
e estánodos transmite al 5 % de la tasa
haciendo que el tráfico tienda a un proce
s
o de
P
oisson. El efecto no esmáxima mientras que el otro trans-
absoluto; e
s
decir, mitiga la LRD pero no la elimina del todo.
P
or ejemplo,mite al 45 % de la tasa máxima.
S
e
cuando la fuente tiene un grado de auto
s
imilitud mayor, como H=0,93, elpuede apreciar un desequilibrio
diagrama a la
s
alida no e
s
plano pero la pendiente disminuye a H=0,77 [9].importante en cuanto a pérdidas:
Al superponer la
s
pérdida
s
por coli
s
ión y por propagación se observael nodo que tiene una tasa inferior
sale perjudicado. La traza conjun-
ta sigue exactamente la misma
distribución que la del nodo con
tasa mayor; es decir, el nodo de
tasa alta enmascara al de tasa
menor.
P
r
u
eb
a
s
r
e
a
l
e
s
Los estudios basados en simu-
laciones pueden estar sesgados por
las simplificaciones inevitables e
inherentes al propio concepto de
simulación, y es conveniente com-
pararlas con la realidad, razón por
la que la validación de los esce-
narios simulados en escenarios re-
ales es de vital importancia. En
nuestro caso se ha reproducido uno
de los escenarios de simulación,
concretamente el primero —dos
nodos con un modelo de propaga-
ción de desvanecimientos lentos—
con el objetivo de comprobar que
el comportamiento del escalado del
tráfico es el encontrado en las simu-
La intención es realizar pruebas
reales del escenario 1 en un en-
torno con un modelo de propa-
gación conocido para ver el efecto
de las pérdidas en el fenómeno de
escalado de la señal. Una parte de
las pruebas se realizó en un esce-
que las e
s
cala
s
baja
s
aumentan de forma má
s
pronunciada, reforzándoselaciones.
el efecto de mitigación de la LRD.
E
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s
Las prueba
s
a
s
imétrica
s
realizada
s
que proporcionan resultados
interesantes son la
s
realizada
s
en el e
s
cenario 3, en el que se simula el
efecto de nodo oculto. E
s
ta
s
prueba
s
s
e realizan con el modelo de
propagación sin pérdida
s
, para ai
s
lar
s
u
s
efectos.
En la primera prueba un nodo tran
s
mite con una fuente con parámetro de
Hurst H=0,5—es decir, con dependencia a corto plazo—, mientras que el otro
F
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9
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s
te trabajo se estudia la influencia del método de acceso MAC
802.11 y de los modelos de propagación en las características de tráfico
cuando este presenta LRD.
S
e ha identificado la cola MAC y la
s
pérdidas
como mitigadores del tráfico en las escalas bajas y altas, respecti-
vamente. Cuando ambos efectos se combinan el grado de fractalidad del
tráfico disminuye. Los resultados se han corroborado con pruebas
reale
s
en las que se ha encontrado el mismo efecto.
En cuanto a los escenarios con pérdidas hay que destacar la variación
de lo
s
resultados según el modelo de propagación. Recordemos que el
modelo de desvanecimientos lentos no tiene correlación en tiempo (me-
moria) mientras que el de Ricean sí la tiene. Con ambos modelos las
nario de interiore
s
—corre
s
pon-
diente al edificio de la E
s
cuela
Politécnica Superior de Ca
s
telldefel
s
,
Barcelona—, en el que el modelo
de propagación
s
e aproxima al
shadowing con parámetro
b
entre
4 y 6 —ya que e
s
un entorno inte-
rior y las prueba
s
s
e realizarán
s
in
línea directa de vi
s
ión—. También
se ha realizado una prueba en ex-
teriore
s
, concretamente en el pa
s
eo
marítimo de la playa de Ca
s
tellde-
se aproxima a un modelo
s
hadow-
ing con parámetro
b »
2,7.
Para e
s
tas prueba
s
s
e di
s
pu
s
o de
dos ordenadores portátile
s
con una
tarjeta wireles
s
802.11b/g. La co-
nexión entre ambo
s
s
e realizó en
modo ad-hoc, a 11
M
bp
s
y en un
canal que no
s
e encontraba ocupado
por otro
s
nodo
s
—previamente
s
e
verificó que no había interferencia
s
en la banda WLAN—.
S
e de
s
activó
la opción RTS/CT
S
y
s
e acotó el
número máximo de retran
s
mi
s
io-
ne
s
. La generación de tráfico auto-
similar real se realizó mediante el
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Como primera conclu
s
ión hay
introducida por el canal en
s
itua-
cione
s
en la
s
que exi
s
te movi-
miento alrededor de lo
s
nodo
s
,
sobre todo debido a la
s
per
s
ona
s
que
s
e movían alrededor de lo
s
equipo
s
. Este efecto provoca una
gran variabilidad en la traza re-
sultante reflejada por ráfaga
s
de
paquetes (Figura 11). En el diagra-
ma LogScale e
s
te hecho
s
e refleja
en una pendiente
a
> 1, lo que in-
dica la presencia de no e
s
taciona-
riedad en la
s
erie temporal.
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s
, porque conocemo
s
el modelo
P
ara evitar los efectos no estacionarios se intentó minimizar la movi-
de propagación de dicha zona. Enlidad de personas y objetos alrededor de los equipos. Los resultados del
[15]
s
e realiza un e
s
tudio de dichoanáli
s
is del grado de autosimilitud para estos intervalos sí que reflejan
e
s
cenario en el que
s
e caracterizalo
s
efectos encontrados en las simulaciones. La figura 12 muestra la
la potencia recibida en función demitigación de la LRD obtenida en una de las pruebas realizadas en el
la distancia. Lo
s
re
s
ultado
s
mue
s
-e
s
cenario interior. El valor de H en emisión es de 0,742 [0,727, 0,757],
tran que el modelo de propagaciónmientras que en recepción disminuye hasta 0,554 [0,543, 0,564]
evidenciando el cambio de las características frecuenciales de la señal y
el
s
uavizado del tráfico.
generador de tráfico fla
s
hudp [16]Tal y como se trató en las simulaciones el resultado de las pérdidas y de
y el generador de traza
s
F
GN fft-lo
s
retardos ocasionados se traducen en una mitigación de la auto-
fgn [17]. La carga fue del 50 % de la
s
imilitud del proceso y de una destrucción del fenómeno LRD. Aunque
ta
s
a máxima.cuantitativamente haya discrepancias —explicables por la mayor com-
plejidad de los escenarios reales—, este es, cualitativamente, el mismo
comportamiento encontrado en las pruebas reales, por lo que damos por
que de
s
tacar la gran variabilidadvalidado el efecto de mitigación de LRD hallado en las simulaciones.
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escala
s
baja
s
—frecuencia
s
alta
s
— de la
s
eñal se ven aumentadas, lo
que indica que exi
s
te una variación importante en los tiempos entre
llegada
s
debida a retra
s
o
s
y a envío
s
con
s
ecutivos provocados por la
ocupación de cola de emi
s
ión,
s
iendo ambo
s
efectos consecuencia de
las pérdidas. Con el modelo
s
hadowing, a diferencia de Ricean, las
escalas altas disminuyen, probablemente debido a esta falta de
correlación en tiempo de la implementación ns-2 del modelo. Ambos
fenómeno
s
repercuten en la auto
s
imilitud del tráfico de forma que se ve
mitigada, es decir,
s
e de
s
truye la memoria a largo plazo del proceso.
Nuestros experimento
s
confirman y amplían los resultados analíticos
desarrollado
s
por Tickoo y
S
ikdar [20], en lo que respecta a la mitigación
introducida por los mecani
s
mo
s
M
AC en la
s
altas frecuencias —escalas
bajas—. Dichos autore
s
realizan
s
imulaciones para corroborar sus
análi
s
is, pero
s
on compleja
s
y no permiten determinar exactamente la
influencia de cada parámetro en lo
s
re
s
ultado
s
. Nuestro trabajo incluye
los efecto
s
de la propagación, e
s
má
s
s
i
s
temático —lo que permite
identificar el impacto de cada parámetro— y aporta pruebas reales que
corroboran los resultado
s
de la
s
s
imulacione
s
.
Este estudio se puede ampliar con e
s
cenarios de simulación más
complejo
s
, incluyendo movilidad, un mayor número de nodos, y el uso
de TCP. También puede hacer
s
e exten
s
ivo a fuentes de tráfico
multifractal, en lo
s
que el e
s
calado no e
s
constante en el tiempo.
Finalmente, sería intere
s
ante realizar el re
s
to de escenarios simulados en
un entorno real —por ejemplo, el efecto de nodo oculto— de forma que
sea po
s
ible corroborar lo
s
re
s
ultado
s
obtenidos en los distintos
escenario
s
.
