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Redes Mesh Cognitivas: Mantendo a Qualidade da 
Transmissão Utilizando Análise e Predição de Tráfego 
com Redes Neurais Artificiais 
Iuri Andreazza 
Orientador: Prof. MSc. Mateus Raeder 
Junho - 2012 
Universidade do Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS 
Unidade Acadêmica de Graduação 
Curso de Ciência da Computação 
Nível Bacharel
Organização 
✤ Introdução 
✤ Motivação 
✤ Objetivos 
✤ Assuntos Envolvidos 
✤ Redes Neurais Artificiais 
✤ Redes Mesh 
✤ Simulador NS-3 
✤ Simulações 
✤ Avaliação 
✤ Trabalhos Relacionados 
✤ Conclusão 
de 37 
2
Introdução 
de 37 
3
Motivação 
✤ Algoritmos tradicionais ineficientes para cenários estocásticos 
✤ Manutenção da Eficiência da rede 
✤ Gestão e Predição do Tráfego 
✤ Capacidade Cognitiva e Empírica no roteamento 
✤ Uso de Redes Neurais Artificiais para flexibilização 
✤ Flexibilidade em cenários de alterações constantes 
de 37 
4
Objetivos 
Este trabalho objetiva propor um novo mecanismo de 
roteamento para Redes Mesh que vise manter a 
conectividade e maximize a qualidade da transmissão, 
conseguindo se ajustar à constante mudança da topologia 
da rede. 
de 37 
5
Objetivos 
✤ Contribuições: 
✤ Flexibilizar o protocolo de roteamento 
✤ Aumentar a qualidade da rede em cenários de caos 
✤ Melhorar a qualidade da conexão para dispositivos com alta 
mobilidade 
✤ Demonstrar o uso efetivo de Redes Neurais Artificiais juntamente 
com Redes Mesh 
de 37 
6
Redes Neurais Artificiais 
✤ Semelhança à célula neural humana 
✤ Reconhecimento e classificação de Padrões 
✤ Correção de Padrões 
✤ Previsão de séries temporais 
✤ Geração e descoberta de informação 
✤ Aprendizagem dinâmica (Supervisionada, Não supervisionada) 
de 37 
7
Redes Neurais Artificiais 
✤ Modelos: 
✤ Hopfield (LOESCH; SARI, 1996) 
✤ RRS (Rede Recorrente Simples) 
✤ RRDD (Rede Recorrente Dinamicamente Dirigida) 
✤ Reconhecimento Temporal de padrões 
✤ Representação Implícita 
✤ Representação Explícita 
de 37 
8
Redes Mesh 
✤ Rede no padrão de malha 
✤ Funcionamento em camadas: 
✤ Mesh Routers 
✤ Mesh Clients 
✤ Infraestrutura de acesso fácil 
✤ Autorreparação 
✤ Autoconfiguração 
✤ Auto-organização 
✤ Mecanismo de Roteamento 
de 37 
9
Simulador NS-3 
✤ Escrito em C++ com uma interface para Python; 
✤ Integração com softwares padronizados para entrada e saída de 
informação; 
✤ Organização lembrando implementações físicas; 
✤ Integração com o Kernel Linux; 
✤ Mescla Ambientes reais e simulados para simulação da rede; 
✤ Rica documentação 
✤ Modelo de relatórios é compatível com ferramentas de análise de rede 
de 37 
10
Simulações 
✤ Criado um cenário base 
✤ 250 Simulações 
✤ 8 cenários diferentes 
✤ Parâmetros de alteração: 
✤ Modelo de Mobilidade (Static, Car, Walk) 
✤ Tamanho (X,Y) 
✤ Tempo de Simulação 
de 37 
11
Simulações 
✤ Topologia exemplo de como o 
algoritmo se comporta na avaliação 
dos estados 
✤ Busca sempre evitar mesh clients 
que em um futuro breve tenham 
problemas 
✤ Avalia antes de encaminhar o 
pacote 
✤ Inicia busca por rotas de 
transmissão alternativas 
de 37 
12
Simulações 
✤ Transmite os dados junto ao 
pacote administrativo 
✤ Mesh Header alterado para 
comportar os dados de controle 
utilizados como entrada da RNA 
✤ 3 novas informações 
transmitidas 
✤ Tx,Rx,Delay 
✤ Inicialmente a RNA não é usada 
para transmissão dos pacotes 
de 37 
13
Simulações 
RNA Aplicada no Roteamento 
✤ Modelos escolhido foi o RRDD 
✤ Capaz de aprender sem necessidade de cenários e supervisão 
✤ Memória matricial com atraso temporal 
✤ Utiliza um supervisor automático 
✤ Opera durante a execução da rede 
✤ Mantêm os pesos dentro dos parâmetros especificados no projeto 
de 37 
14
Simulações 
RNA Aplicada no Roteamento 
✤ O aprendizado automático ocorre durante o processo de roteamento 
✤ Memória matricial serve para avaliar os dados no futuro 
✤ Simulação da RRDD no NS-3 sobrecarregou o ambiente 
✤ Outro modelo de RNA escolhido foi o Hopfield (3 Camadas) 
✤ É possível mapear a variação dos estados dos mesh clients como 
séries temporais e assim habilitar a RNA para conseguir prever seus 
padrões 
de 37 
15
Simulações 
RNA Aplicada no Roteamento 
de 37 
16
Simulações 
RNA Aplicada no Roteamento 
✤ Hopfield convergiu corretamente na 
previsão dos estados dos nodes 
✤ RNA executada de forma paralela à 
simulação 
✤ Retropropagação habilitou a rede a 
ajustar os pesos conforme os estados 
eram gerados 
de 37 
17
Avaliação 
✤ Métricas utilizadas: 
✤ Média de entrega de pacotes (PDF - Average Packet Delivery 
Fraction) 
✤ Taxa de Transmissão de pacote 
✤ Média do atraso de entrega de pacotes 
✤ Pacotes que chegaram ao destino 
de 37 
18
Avaliação 
✤ Feito com base nas simulações 
✤ Uso de caminhos alternativos como apoio na manutenção do fluxo de 
transmissão 
✤ Determinado que a decisão empírica da RNA afeta positivamente a 
Rede Mesh 
✤ Avaliações baseadas nos autores: 
✤ Venkataram, Ghosal e Ku- mar (2002) 
✤ Zhi-yuan, Ru-chuan e Jun-lei (2009) 
✤ Song, Zhang e Fang (2010) 
✤ Baumann et al. (2007) e Paul et al. (2010) 
de 37 
19
Avaliação 
✤ Entregas de pacotes 
ficam acima dos 90% 
✤ Cenários de grande 
mobilidade mantém a 
estabilidade 
✤ Comparativo mostra 
que poucos outros 
algoritmos 
conseguiram manter 
taxas altas 
de 37 
20
Avaliação 
✤ Demonstração da eficiência 
geral da rede; 
✤ Taxas se mantêm na média 
de 85% de entregas 
✤ Comparativo feito utilizando 
10 casos médios de todas 
as simulações 
✤ Comparativo demonstrando 
25 execuções da simulação 
com e sem o uso da RNA 
na avaliação dos estados 
dos mesh clients 
de 37 
21
Avaliação 
✤ Demonstração do atraso 
médio da rede 
✤ Taxas baixas de atraso 
para entrega 
✤ Eficiência em manter o 
tempo de entrega de 
pacotes 
✤ Caminhos alternativos 
funcionam como rota 
temporária para evitar 
congestionamento 
de 37 
22
Avaliação 
✤ Pacotes transmitidos 
com sucesso 
✤ Tempo médio de 
atraso na entrega 
✤ Atraso de entrega 
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simulação normal e 
com RNA 
de 37 
23
Avaliação 
✤ Dispersão do PDF 
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✤ Dispersão do 
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de 37 
24
Trabalhos Relacionados 
de 37 
Trabalho Autor RNA Pred. Hard Metr. 
A Multipah Routing Algorithm Based on Traffic Prediction in Wireless 
Mesh Networks 
Zhi-yuan, Ru-chuan 
e Jun-lei 
(2009) 
X X - - 
Neural network based optimal routing algorithm for communication 
networks 
Venkataram, 
Ghosal e Kumar 
(2002) 
X - X X 
Stochastic Traffic Engineering in Multihop Cognitive Wireless Mesh 
Networks 
Song, Zhang e 
Fang (2010) X - - X 
High Performance AODV Routing Protocol for Hybrid Wireless Mesh 
Networks 
PIRZADA; 
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A high-throughput path metric for multi-hop wireless routing De Couto et al. 
(2005) - - - X 
Quality-Aware Routing Metric for Time-Varying Wireless Mesh Networks 
Koksal e 
Balakrishnan 
(2006) 
- X - X 
Bio-inspired Link Quality Estimation for Wireless Mesh Networks Caleffi e Paura 
(2009) X X - X 
Cognitive Wireless Mesh Networks with Dynamic Spectrum Access Chowdhury e 
Akyildiz (2008) X - - X 
25
Conclusão 
✤ Abordagem Cognitiva ao roteamento em redes mesh 
✤ Flexibilizou o HWMP para suportar alterações bruscas na topologia 
✤ Maior qualidade de conexão da rede 
✤ Neurociência influenciou diretamente a pesquisa 
✤ Nas simulações, caminhos sobrecarregados eram evitados 
✤ Caminhos alternativos servem como pontes de apoio 
de 37 
26
Conclusão 
✤ Tempo de espera do pacote diminuto 
✤ Uso coerente da topologia de forma a dispersar o fluxo intenso de 
pacotes 
✤ É possível utilizar RNA para habilitar a cognição no processo de 
roteamento 
✤ Flexibilidade empírica 
de 37 
27
Trabalhos Futuros 
✤ Usar RNA para avaliar o caminho 6 saltos à frente 
✤ Alterar a RNA para ter um treinamento não supervisionado 
✤ Construir seus dados a partir da informação que trafega na rede 
✤ Testar em ambiente real 
✤ Determinar a sobrecarga que a simulação contém utilizando a RNA 
para determinar os resultados mais próximos da realidade 
de 37 
28
Referências 
✤ AKYILDIZ, I. F.; XUDONG, W. Wireless Mesh Networks. 2th. ed.: 
Willey, 2009. 
✤ AKYILDIZ, I.; WANG, X. A survey on wireless mesh networks. 
Communications Magazine, IEEE, v. 43, n. 9, p. S23 – S30, sept. 
2005. 
✤ BARANSEL, C.; DOBOSIEWICZ, W.; GBURZYNSKI, P. Routing in 
multihop packet switching networks: gb/s challenge. Network, IEEE, 
[S.l.], v. 9, n. 3, p. 38 –61, may/jun 1995. 
de 37 
29
Referências 
✤ BAUMANN, R.; HEIMLICHER, S.; LENDERS, V.; MAY, M. Routing 
Packets into Wireless Mesh Networks. In: WIRELESS AND MOBILE 
COMPUTING, NETWORKING AND COMMUNICATIONS, 2007. 
WIMOB 2007. THIRD IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON, 
2007, White Plains, NY, USA. Anais. . ., 2007. p. 38. (WIMOB ’07). 
✤ BRAGA, A.; CARVALHO, A.; LUDEMIR, T. Redes Neurais Artificiais - 
Teorias e Aplicações. 1th. ed.: LTC, 2007. 
✤ CALEFFI, M.; PAURA, L. Bio-inspired link quality estimation for 
wireless mesh networks. In: WOWMOM, 2009. Anais. . . IEEE, 2009. 
p. 1–6. 
de 37 
30
Referências 
✤ CHOWDHURY, K.; AKYILDIZ, I. Cognitive Wireless Mesh Networks 
with Dynamic Spectrum Access. Selected Areas in Communications, 
IEEE Journal on, Edmonton, AB, Canadá, v. 26, n. 1, p. 168 –181, 
jan. 2008. 
✤ DE COUTO, D. S. J.; AGUAYO, D.; BICKET, J.; MORRIS, R. A high-throughput 
de 37 
path metric for multi-hop wireless routing. Wirel. Netw., 
Hingham, MA, USA, v. 11, n. 4, p. 419–434, July 2005. 
✤ GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 3th. ed. [S.l.]: ATLAS, 
2004. 
31
Referências 
✤ GRANVILLE, L. Z.; CARISSIMI, A. D. S.; ROCHOL, J. Redes de 
Computadores. 20th. ed.[S.l.]: BOOKMAN COMPANHIA ED, 2009. 
✤ HAYKIN, S. Redes Neurais - Princípios e Prática. 2th. ed. [S.l.]: 
Bookman, 2001. 
✤ KOKSAL, C. E.; BALAKRISHNAN, H. Quality-aware routing metrics 
for time-varying wireless mesh networks. IEEE JSAC, [S.l.], v. 24, p. 
1984–1994, 2006. 
✤ LOESCH, C.; SARI, S. T. Redes Neurais Artificiais - Fundamentos e 
Modelos. 1th. ed. [S.l.]: FURB, 1996. 
de 37 
32
Referências 
✤ MARCONI, M. d. A.; EVA MARIA, L. Metodologia do Trabalho 
Científico. 7th. ed. [S.l.]: ATLAS, 2011. 
✤ PAUL, A.; KONWAR, S.; GOGOI, U.; CHAKRABORTY, A.; YESHMIN, 
N.; NANDI, S. Implementation and performance evaluation of AODV 
in Wireless Mesh Networks using NS-3. In: EDUCATION 
TECHNOLOGY AND COMPUTER (ICETC), 2010 2ND 
INTERNATIONAL CONFERENCE ON, 2010. Anais. . ., 2010. v. 5, p. 
V5–298 –V5–303. 
✤ SEVERINO, A. J. Metodologia do Trabalho Científico. 23th. ed. [S.l.]: 
Cortez Editora, 2011. 
de 37 
33
Referências 
✤ PIRZADA, A. A.; PORTMANN, M. High Performance AODV Routing 
Protocol for Hybrid Wireless Mesh Networks. In: FOURTH ANNUAL 
INTERNATIONAL CONFERENCE ON MOBILE AND UBIQUITOUS 
SYSTEMS: NETWORKING&SERVICES (MOBIQUITOUS), 2007., 
2007, Washington, DC, USA. Proceedings. . . IEEE Computer 
Society, 2007. p. 1–5. (MOBIQUITOUS ’07). 
✤ SONG, Y.; ZHANG, C.; FANG, Y. Stochastic Traffic Engineering in 
Multihop Cognitive Wireless Mesh Networks. Mobile Computing, IEEE 
Transactions on, [S.l.], v. 9, n. 3, p. 305 –316, march 2010. 
de 37 
34
Referências 
✤ VENKATARAM, P.; GHOSAL, S.; KUMAR, B. P. V. Neural network 
based optimal routing algorithm for communication networks. Neural 
Netw., Oxford, UK, UK, v. 15, p. 1289–1298, December 2002. 
✤ ZHI-YUAN, L.; RU-CHUAN, W.; JUN-LEI, B. A Multipath Routing 
Algorithm Based on Traffic Prediction in Wireless Mesh Networks. In: 
NATURAL COMPUTATION, 2009. ICNC ’09. FIFTH INTERNATIONAL 
CONFERENCE ON, 2009. Anais. . ., 2009. v. 6, p. 115 –119. 
✤ ZHU, F.; MUTKA, M.; NI, L. PrudentExposure: a private and user-centric 
service discovery protocol. In: PERVASIVE COMPUTING AND 
COMMUNICATIONS, 2004. PERCOM 2004. PROCEEDINGS OF THE 
SECOND IEEE ANNUAL CONFERENCE ON, 2004. Anais. . ., 2004. p. 
329 – 338. 
de 37 
35
36 de 37 
TCC - Inicio …
TCC - O trabalho 
✤ Muita Leitura, mas MUITA LEITURA 
✤ Livros, artigos, referencias, tudo que for possível. 
✤ Ter uma idéia, um objetivo e querer deixar a marca no mundo, uma 
contribuição realmente importante 
✤ Pensar bem nas areas em que queres estudar e fazer o trabalho 
✤ Essas idéias devem ja ter alguma forma antes de começar o TCC. 
✤ Sempre trabalhar com ideia nas métricas e valores, sabendo avaliar aquilo 
que está sendo feito como está sendo feito. 
✤ Ser metódico, bem analítico. 
de 37 
37
TCC - Como a vida é … 
✤ É o trabalho que define a vida acadêmica e a profissional 
✤ Colocará a prova todos os conhecimentos 
✤ Necessita de um pouco de skill social 
✤ Dormir pouco, mas muito pouco mesmo! 
✤ Ser assíduo com seus prazos e saber bem o que 
está sendo feito. 
✤ Revisar, ler, ler novamente, revisar, ler outro livro, reprogramar, 
simular, agregar dados, ler valores, revisar novamente. 
de 37 
38
Perguntas? 
/iuriandreazza 
/iuri.andreazza 
@iuriandreazza
Redes Mesh Cognitivas: Mantendo a Qualidade da 
Transmissão Utilizando Análise e Predição de Tráfego 
com Redes Neurais Artificiais 
Iuri Andreazza 
Orientador: Prof. MSc. Mateus Raeder 
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  • 1. Redes Mesh Cognitivas: Mantendo a Qualidade da Transmissão Utilizando Análise e Predição de Tráfego com Redes Neurais Artificiais Iuri Andreazza Orientador: Prof. MSc. Mateus Raeder Junho - 2012 Universidade do Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS Unidade Acadêmica de Graduação Curso de Ciência da Computação Nível Bacharel
  • 2. Organização ✤ Introdução ✤ Motivação ✤ Objetivos ✤ Assuntos Envolvidos ✤ Redes Neurais Artificiais ✤ Redes Mesh ✤ Simulador NS-3 ✤ Simulações ✤ Avaliação ✤ Trabalhos Relacionados ✤ Conclusão de 37 2
  • 4. Motivação ✤ Algoritmos tradicionais ineficientes para cenários estocásticos ✤ Manutenção da Eficiência da rede ✤ Gestão e Predição do Tráfego ✤ Capacidade Cognitiva e Empírica no roteamento ✤ Uso de Redes Neurais Artificiais para flexibilização ✤ Flexibilidade em cenários de alterações constantes de 37 4
  • 5. Objetivos Este trabalho objetiva propor um novo mecanismo de roteamento para Redes Mesh que vise manter a conectividade e maximize a qualidade da transmissão, conseguindo se ajustar à constante mudança da topologia da rede. de 37 5
  • 6. Objetivos ✤ Contribuições: ✤ Flexibilizar o protocolo de roteamento ✤ Aumentar a qualidade da rede em cenários de caos ✤ Melhorar a qualidade da conexão para dispositivos com alta mobilidade ✤ Demonstrar o uso efetivo de Redes Neurais Artificiais juntamente com Redes Mesh de 37 6
  • 7. Redes Neurais Artificiais ✤ Semelhança à célula neural humana ✤ Reconhecimento e classificação de Padrões ✤ Correção de Padrões ✤ Previsão de séries temporais ✤ Geração e descoberta de informação ✤ Aprendizagem dinâmica (Supervisionada, Não supervisionada) de 37 7
  • 8. Redes Neurais Artificiais ✤ Modelos: ✤ Hopfield (LOESCH; SARI, 1996) ✤ RRS (Rede Recorrente Simples) ✤ RRDD (Rede Recorrente Dinamicamente Dirigida) ✤ Reconhecimento Temporal de padrões ✤ Representação Implícita ✤ Representação Explícita de 37 8
  • 9. Redes Mesh ✤ Rede no padrão de malha ✤ Funcionamento em camadas: ✤ Mesh Routers ✤ Mesh Clients ✤ Infraestrutura de acesso fácil ✤ Autorreparação ✤ Autoconfiguração ✤ Auto-organização ✤ Mecanismo de Roteamento de 37 9
  • 10. Simulador NS-3 ✤ Escrito em C++ com uma interface para Python; ✤ Integração com softwares padronizados para entrada e saída de informação; ✤ Organização lembrando implementações físicas; ✤ Integração com o Kernel Linux; ✤ Mescla Ambientes reais e simulados para simulação da rede; ✤ Rica documentação ✤ Modelo de relatórios é compatível com ferramentas de análise de rede de 37 10
  • 11. Simulações ✤ Criado um cenário base ✤ 250 Simulações ✤ 8 cenários diferentes ✤ Parâmetros de alteração: ✤ Modelo de Mobilidade (Static, Car, Walk) ✤ Tamanho (X,Y) ✤ Tempo de Simulação de 37 11
  • 12. Simulações ✤ Topologia exemplo de como o algoritmo se comporta na avaliação dos estados ✤ Busca sempre evitar mesh clients que em um futuro breve tenham problemas ✤ Avalia antes de encaminhar o pacote ✤ Inicia busca por rotas de transmissão alternativas de 37 12
  • 13. Simulações ✤ Transmite os dados junto ao pacote administrativo ✤ Mesh Header alterado para comportar os dados de controle utilizados como entrada da RNA ✤ 3 novas informações transmitidas ✤ Tx,Rx,Delay ✤ Inicialmente a RNA não é usada para transmissão dos pacotes de 37 13
  • 14. Simulações RNA Aplicada no Roteamento ✤ Modelos escolhido foi o RRDD ✤ Capaz de aprender sem necessidade de cenários e supervisão ✤ Memória matricial com atraso temporal ✤ Utiliza um supervisor automático ✤ Opera durante a execução da rede ✤ Mantêm os pesos dentro dos parâmetros especificados no projeto de 37 14
  • 15. Simulações RNA Aplicada no Roteamento ✤ O aprendizado automático ocorre durante o processo de roteamento ✤ Memória matricial serve para avaliar os dados no futuro ✤ Simulação da RRDD no NS-3 sobrecarregou o ambiente ✤ Outro modelo de RNA escolhido foi o Hopfield (3 Camadas) ✤ É possível mapear a variação dos estados dos mesh clients como séries temporais e assim habilitar a RNA para conseguir prever seus padrões de 37 15
  • 16. Simulações RNA Aplicada no Roteamento de 37 16
  • 17. Simulações RNA Aplicada no Roteamento ✤ Hopfield convergiu corretamente na previsão dos estados dos nodes ✤ RNA executada de forma paralela à simulação ✤ Retropropagação habilitou a rede a ajustar os pesos conforme os estados eram gerados de 37 17
  • 18. Avaliação ✤ Métricas utilizadas: ✤ Média de entrega de pacotes (PDF - Average Packet Delivery Fraction) ✤ Taxa de Transmissão de pacote ✤ Média do atraso de entrega de pacotes ✤ Pacotes que chegaram ao destino de 37 18
  • 19. Avaliação ✤ Feito com base nas simulações ✤ Uso de caminhos alternativos como apoio na manutenção do fluxo de transmissão ✤ Determinado que a decisão empírica da RNA afeta positivamente a Rede Mesh ✤ Avaliações baseadas nos autores: ✤ Venkataram, Ghosal e Ku- mar (2002) ✤ Zhi-yuan, Ru-chuan e Jun-lei (2009) ✤ Song, Zhang e Fang (2010) ✤ Baumann et al. (2007) e Paul et al. (2010) de 37 19
  • 20. Avaliação ✤ Entregas de pacotes ficam acima dos 90% ✤ Cenários de grande mobilidade mantém a estabilidade ✤ Comparativo mostra que poucos outros algoritmos conseguiram manter taxas altas de 37 20
  • 21. Avaliação ✤ Demonstração da eficiência geral da rede; ✤ Taxas se mantêm na média de 85% de entregas ✤ Comparativo feito utilizando 10 casos médios de todas as simulações ✤ Comparativo demonstrando 25 execuções da simulação com e sem o uso da RNA na avaliação dos estados dos mesh clients de 37 21
  • 22. Avaliação ✤ Demonstração do atraso médio da rede ✤ Taxas baixas de atraso para entrega ✤ Eficiência em manter o tempo de entrega de pacotes ✤ Caminhos alternativos funcionam como rota temporária para evitar congestionamento de 37 22
  • 23. Avaliação ✤ Pacotes transmitidos com sucesso ✤ Tempo médio de atraso na entrega ✤ Atraso de entrega comparando simulação normal e com RNA de 37 23
  • 24. Avaliação ✤ Dispersão do PDF das 250 simulações ✤ Dispersão do tempo de Entrega de 37 24
  • 25. Trabalhos Relacionados de 37 Trabalho Autor RNA Pred. Hard Metr. A Multipah Routing Algorithm Based on Traffic Prediction in Wireless Mesh Networks Zhi-yuan, Ru-chuan e Jun-lei (2009) X X - - Neural network based optimal routing algorithm for communication networks Venkataram, Ghosal e Kumar (2002) X - X X Stochastic Traffic Engineering in Multihop Cognitive Wireless Mesh Networks Song, Zhang e Fang (2010) X - - X High Performance AODV Routing Protocol for Hybrid Wireless Mesh Networks PIRZADA; PORTMANN, 2007 - - - X A high-throughput path metric for multi-hop wireless routing De Couto et al. (2005) - - - X Quality-Aware Routing Metric for Time-Varying Wireless Mesh Networks Koksal e Balakrishnan (2006) - X - X Bio-inspired Link Quality Estimation for Wireless Mesh Networks Caleffi e Paura (2009) X X - X Cognitive Wireless Mesh Networks with Dynamic Spectrum Access Chowdhury e Akyildiz (2008) X - - X 25
  • 26. Conclusão ✤ Abordagem Cognitiva ao roteamento em redes mesh ✤ Flexibilizou o HWMP para suportar alterações bruscas na topologia ✤ Maior qualidade de conexão da rede ✤ Neurociência influenciou diretamente a pesquisa ✤ Nas simulações, caminhos sobrecarregados eram evitados ✤ Caminhos alternativos servem como pontes de apoio de 37 26
  • 27. Conclusão ✤ Tempo de espera do pacote diminuto ✤ Uso coerente da topologia de forma a dispersar o fluxo intenso de pacotes ✤ É possível utilizar RNA para habilitar a cognição no processo de roteamento ✤ Flexibilidade empírica de 37 27
  • 28. Trabalhos Futuros ✤ Usar RNA para avaliar o caminho 6 saltos à frente ✤ Alterar a RNA para ter um treinamento não supervisionado ✤ Construir seus dados a partir da informação que trafega na rede ✤ Testar em ambiente real ✤ Determinar a sobrecarga que a simulação contém utilizando a RNA para determinar os resultados mais próximos da realidade de 37 28
  • 29. Referências ✤ AKYILDIZ, I. F.; XUDONG, W. Wireless Mesh Networks. 2th. ed.: Willey, 2009. ✤ AKYILDIZ, I.; WANG, X. A survey on wireless mesh networks. Communications Magazine, IEEE, v. 43, n. 9, p. S23 – S30, sept. 2005. ✤ BARANSEL, C.; DOBOSIEWICZ, W.; GBURZYNSKI, P. Routing in multihop packet switching networks: gb/s challenge. Network, IEEE, [S.l.], v. 9, n. 3, p. 38 –61, may/jun 1995. de 37 29
  • 30. Referências ✤ BAUMANN, R.; HEIMLICHER, S.; LENDERS, V.; MAY, M. Routing Packets into Wireless Mesh Networks. In: WIRELESS AND MOBILE COMPUTING, NETWORKING AND COMMUNICATIONS, 2007. WIMOB 2007. THIRD IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON, 2007, White Plains, NY, USA. Anais. . ., 2007. p. 38. (WIMOB ’07). ✤ BRAGA, A.; CARVALHO, A.; LUDEMIR, T. Redes Neurais Artificiais - Teorias e Aplicações. 1th. ed.: LTC, 2007. ✤ CALEFFI, M.; PAURA, L. Bio-inspired link quality estimation for wireless mesh networks. In: WOWMOM, 2009. Anais. . . IEEE, 2009. p. 1–6. de 37 30
  • 31. Referências ✤ CHOWDHURY, K.; AKYILDIZ, I. Cognitive Wireless Mesh Networks with Dynamic Spectrum Access. Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, Edmonton, AB, Canadá, v. 26, n. 1, p. 168 –181, jan. 2008. ✤ DE COUTO, D. S. J.; AGUAYO, D.; BICKET, J.; MORRIS, R. A high-throughput de 37 path metric for multi-hop wireless routing. Wirel. Netw., Hingham, MA, USA, v. 11, n. 4, p. 419–434, July 2005. ✤ GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 3th. ed. [S.l.]: ATLAS, 2004. 31
  • 32. Referências ✤ GRANVILLE, L. Z.; CARISSIMI, A. D. S.; ROCHOL, J. Redes de Computadores. 20th. ed.[S.l.]: BOOKMAN COMPANHIA ED, 2009. ✤ HAYKIN, S. Redes Neurais - Princípios e Prática. 2th. ed. [S.l.]: Bookman, 2001. ✤ KOKSAL, C. E.; BALAKRISHNAN, H. Quality-aware routing metrics for time-varying wireless mesh networks. IEEE JSAC, [S.l.], v. 24, p. 1984–1994, 2006. ✤ LOESCH, C.; SARI, S. T. Redes Neurais Artificiais - Fundamentos e Modelos. 1th. ed. [S.l.]: FURB, 1996. de 37 32
  • 33. Referências ✤ MARCONI, M. d. A.; EVA MARIA, L. Metodologia do Trabalho Científico. 7th. ed. [S.l.]: ATLAS, 2011. ✤ PAUL, A.; KONWAR, S.; GOGOI, U.; CHAKRABORTY, A.; YESHMIN, N.; NANDI, S. Implementation and performance evaluation of AODV in Wireless Mesh Networks using NS-3. In: EDUCATION TECHNOLOGY AND COMPUTER (ICETC), 2010 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON, 2010. Anais. . ., 2010. v. 5, p. V5–298 –V5–303. ✤ SEVERINO, A. J. Metodologia do Trabalho Científico. 23th. ed. [S.l.]: Cortez Editora, 2011. de 37 33
  • 34. Referências ✤ PIRZADA, A. A.; PORTMANN, M. High Performance AODV Routing Protocol for Hybrid Wireless Mesh Networks. In: FOURTH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE ON MOBILE AND UBIQUITOUS SYSTEMS: NETWORKING&SERVICES (MOBIQUITOUS), 2007., 2007, Washington, DC, USA. Proceedings. . . IEEE Computer Society, 2007. p. 1–5. (MOBIQUITOUS ’07). ✤ SONG, Y.; ZHANG, C.; FANG, Y. Stochastic Traffic Engineering in Multihop Cognitive Wireless Mesh Networks. Mobile Computing, IEEE Transactions on, [S.l.], v. 9, n. 3, p. 305 –316, march 2010. de 37 34
  • 35. Referências ✤ VENKATARAM, P.; GHOSAL, S.; KUMAR, B. P. V. Neural network based optimal routing algorithm for communication networks. Neural Netw., Oxford, UK, UK, v. 15, p. 1289–1298, December 2002. ✤ ZHI-YUAN, L.; RU-CHUAN, W.; JUN-LEI, B. A Multipath Routing Algorithm Based on Traffic Prediction in Wireless Mesh Networks. In: NATURAL COMPUTATION, 2009. ICNC ’09. FIFTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON, 2009. Anais. . ., 2009. v. 6, p. 115 –119. ✤ ZHU, F.; MUTKA, M.; NI, L. PrudentExposure: a private and user-centric service discovery protocol. In: PERVASIVE COMPUTING AND COMMUNICATIONS, 2004. PERCOM 2004. PROCEEDINGS OF THE SECOND IEEE ANNUAL CONFERENCE ON, 2004. Anais. . ., 2004. p. 329 – 338. de 37 35
  • 36. 36 de 37 TCC - Inicio …
  • 37. TCC - O trabalho ✤ Muita Leitura, mas MUITA LEITURA ✤ Livros, artigos, referencias, tudo que for possível. ✤ Ter uma idéia, um objetivo e querer deixar a marca no mundo, uma contribuição realmente importante ✤ Pensar bem nas areas em que queres estudar e fazer o trabalho ✤ Essas idéias devem ja ter alguma forma antes de começar o TCC. ✤ Sempre trabalhar com ideia nas métricas e valores, sabendo avaliar aquilo que está sendo feito como está sendo feito. ✤ Ser metódico, bem analítico. de 37 37
  • 38. TCC - Como a vida é … ✤ É o trabalho que define a vida acadêmica e a profissional ✤ Colocará a prova todos os conhecimentos ✤ Necessita de um pouco de skill social ✤ Dormir pouco, mas muito pouco mesmo! ✤ Ser assíduo com seus prazos e saber bem o que está sendo feito. ✤ Revisar, ler, ler novamente, revisar, ler outro livro, reprogramar, simular, agregar dados, ler valores, revisar novamente. de 37 38
  • 40. Redes Mesh Cognitivas: Mantendo a Qualidade da Transmissão Utilizando Análise e Predição de Tráfego com Redes Neurais Artificiais Iuri Andreazza Orientador: Prof. MSc. Mateus Raeder Junho - 2012 Universidade do Vale do Rio dos Sinos - UNISINOS Unidade Acadêmica de Graduação Curso de Ciência da Computação Nível Bacharel