Relatório sobre o desempenho do protocolo AODV

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



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


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



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


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”:


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


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



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”:



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


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




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


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”:



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


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 (%

)


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)



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



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”:




0123456789

0 100 200 300 400 500 600

Pause time (s)

No

rmal

ized

ro

utin

g lo

ad


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


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.


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

Technology

Relatório sobre o desempenho do protocolo AODV