Universidade Federal de Campina Grande – UFCGCampina Grande, 03/11/2006Ciência da ComputaçãoRedes Ad Hoc Sem Fio – Professor: Marco Aurélio SpohnAlunos: Dalton Cézane Gomes Valadares
Helder Fernando de Araújo Oliveira
Relatório sobre o desempenho do protocolo AODV (observado em simulações)
Introdução
Este relatório tem como objetivo mostrar o desempenho do protocolo AODV em
redes Ad Hoc, mediante simulações executadas com o simulador Glomosim. Para isso, toma-
se como base os resultados das simulações realizadas e um relatório já existente a fim de se
fazer uma comparação dos resultados obtidos.
Para a análise do protocolo, levaram-se em consideração as seguintes métricas: packet
delivery fraction, average end-to-end delay e normalized routing load.
Métricas
Packets delivery fraction representa a taxa de entrega de pacotes gerados pelas fontes
CBR para os destinos; esta taxa está relacionada ao throughtput.
Average end-to-end delay representa todos os possíveis atrasos causados pelo
descobrimento de rota, atraso de retransmissão no MAC e tempos de propagação e
transferência.
Normalized routing load é a razão entre o número de pacotes de roteamento
transmitidos pelo número de pacotes de dados entregues para o destino.
Cenários
Os parâmetros utilizados para a execução das simulações no cenário 1 foram:
Alcance do rádio 250m.
Área de mobilidade 15.00mx300m.
Números de nós 50 nós.
Tempo de pausa 0, 30, 60, 125, 300, 600 e 900s.
Nós enviando pacotes: variando os valores 10, 20, 30 e 40.
Taxa de pacotes: 4 pacotes por segundo, para configuração com 10, 20 e 30 nós fontes, e 3 pacotes por segundo para configuração com 40 nós fontes.
Tempo de simulação: 900s.
Os parâmetros utilizados para a execução das simulações no cenário 2 foram:
Alcance do rádio 250m.
Área de mobilidade 2200mx600m.
Números de nós 100 nós.
Tempo de pausa 0, 30, 60, 120, 300, 500s.
Nós enviando pacotes: variando os valores 10, 20 e 40.
Taxa de pacotes: 4 pacotes por segundo, para configuração com 10 e 20 nós fontes, e 2 pacotes por segundo para configuração com 40 nós fontes.
Tempo de simulação: 500s.
Simulação
Para validar a simulação foram usadas 5 sementes aleatórias e diferentes para cada tempo de pausa de todas as configurações. Foram calculadas a média e o desvio padrão a partir dos dados resultantes das simulações realizadas. Estas informações calculadas (média e desvio padrão) são apresentadas nos gráficos abaixo.
Cenário 1:Avaliando a métrica “packet delivery fraction”:
Packet delivery fraction
60,00%
65,00%
70,00%
75,00%
80,00%
85,00%
90,00%
95,00%
100,00%
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Pause time (s)
Pac
ket del
iver
y fr
action
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 10 fontes
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 20 fontes
Packet delivery fraction
60,00%
65,00%
70,00%
75,00%
80,00%
85,00%
90,00%
95,00%
100,00%
0 200 400 600 800 1000
Pause time (s)
Packet deliv
ery
fra
ction
Packet delivery fraction
60,00%
65,00%
70,00%
75,00%
80,00%
85,00%
90,00%
95,00%
100,00%
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Pause time (s)
Packet delivery
fra
ction
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 30 fontes
Packet delivery fraction
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Pause time (s)
Pac
ket del
iver
y fr
action
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 40 fontes
Pode-se perceber que os gráficos gerados a partir dos dados obtidos nas simulações assemelham-se bastante com os gráficos apresentados no relatório “Performance Comparison of Two On-Demand Routing Protocols for Ad Hoc Networks”. Através destes gráficos, nota-se que, ao se aumentar a quantidade de fontes na área, a taxa de entrega de pacotes diminui consideravelmente devido ao aumento do número de nós se comunicando entre si na rede, gerando assim um possível aumento de congestionamento. Nota-se, também, que, no geral, com o tempo de pausa atingindo seu valor máximo (900s), a taxa de entrega de pacotes atinge, também, o valor máximo, em virtude da mobilidade entre os nós não existir mais.
Avaliando a métrica “average end-to-end delay”:
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 10 fontes
Average delay
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
0 200 400 600 800 1000
Pause time (s)
Ave
rage
del
ay
Average delay
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Pause time (s)
Ave
rage
del
ay
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 20 fontes
Average delay
0
0,5
1
1,5
2
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Pause time (s)
Ave
rage
del
ay
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 30 fontes
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 40 fontes
Pode-se observar que as curvas geradas e mostradas nos gráficos, com exceção do gráfico resultante do experimento para 30 fontes (o que não quer dizer que os resultados gerados e analisados pelos outros gráficos, neste relatório, possam ser incoerentes com a interpretação dada à análise dos gráficos do outro relatório – outra simulação para 30 fontes poderia ser feita para validar o resultado obtido e chegar a uma melhor conclusão), apresentam comportamentos semelhantes aos observados nas curvas dos gráficos do relatório já mencionado. Dos gráficos gerados, deduz-se que o delay aumenta de acordo com o crescimento do número dos nós fontes.
Average delay
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
0 200 400 600 800 1000
Pause time (s)
Ave
rage
del
ay
Avaliando a métrica “normalized routing load”:
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 10 fontes
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 20 fontes
Normalized routing load
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0 200 400 600 800 1000
Pause time (s)
Norm
aliz
ed r
outing load
Normalized routing load
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Pause time (s)
Norm
aliz
ed r
outing load
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 30 fontes
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 40 fontes
Normalized routing load
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Pause time (s)
Norm
aliz
ed r
outing load
Normalized routing load
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0 200 400 600 800 1000
Pause time (s)
Norm
aliz
ed r
outing load
Novamente pode-se ver que os resultados são semelhantes aos apresentados no outro relatório. O que se observa é: à medida que o tempo de pausa cresce, o “normalized routing load” diminui, em virtude da taxa de mobilidade estar diminuindo, ao contrário da métrica “packet delivery fraction”.
Cenário 2:Avaliando a métrica “packet delivery fraction”:
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 10 fontes
Packet delivery fraction
50,00%
55,00%
60,00%
65,00%
70,00%
75,00%
80,00%
85,00%
90,00%
95,00%
100,00%
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
Packet delivery
fra
ction
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 20 fontes
Packet Delivery fraction
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
Pac
ket D
eliv
ery
frac
tion (%
)
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 40 fontes
Como se pode observar, os resultados estão muito parecidos com os do outro relatório, mostrando que não houve problema nenhum com o protocolo durante as simulações.
Avaliando a métrica “average end-to-end delay”:
Average delay
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
Ave
rage
del
ay (s)
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 10 fontes
Packet delivery fraction
50,00%
55,00%
60,00%
65,00%
70,00%
75,00%
80,00%
85,00%
90,00%
95,00%
100,00%
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
Pac
ket
del
iver
y fr
acti
on
Average delay
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
Avera
ge d
ela
y
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 20 fontes
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 40 fontes
Para 10 e 20 fontes os gráficos ficaram muito semelhantes aos gráficos do outro artigo. Porém o gráfico para 40 fontes ficou um pouco diferente, isso não quer dizer que o protocolo AODV tenha falhado em algum ponto, mas pode ter acontecido alguma coisa por causa do próprio Glomosim.
Average delay
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
Ave
rag
e d
elay
Avaliando a métrica “normalized routing load”:
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 10 fontes
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 20 fontes
Normalized routing load
0123456789
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
No
rmal
ized
ro
utin
g lo
ad
Normalized routing load
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
No
rmal
ized
ro
uti
ng
load
Gráfico gerado a partir dos resultados obtidos para 40 fontes
Novamente, os gráficos ficaram muito parecidos, o que já era de se esperar, tendo em vista que o protocolo usado foi o mesmo em ambos os casos e o AODV não apresentou nenhum problema nas simulações (como também já era de se esperar).
Conclusão
Diante de todas estas simulações podemos concluir através das métricas mostradas nos gráficos que o desempenho do protocolo AODV é reduzido quando se aumenta o número de nós fontes. Quase todos os resultados obtidos diante da simulação assemelham-se consideravelmente com os resultados obtidos do relatório confrontado, mostrando assim que o protocolo AODV mostra-se estável diante dos cenários sugeridos.
Normalized routing load
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 100 200 300 400 500 600
Pause time (s)
Nor
mal
ized
rou
ting
load