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dc.contributor.advisorVázquez Rodas, Andrés Marcelo-
dc.contributor.authorBelesaca Mendieta, Juan Diego-
dc.contributor.authorCriollo Cumbe, Cristihan Ruben-
dc.date.accessioned2018-05-07T17:07:54Z-
dc.date.available2018-05-07T17:07:54Z-
dc.date.issued2018-05-07-
dc.identifier.urihttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/30308-
dc.descriptionLas redes inalámbricas de tipo malla (WMNs) son redes cuyo objetivo principal es el de brindar conectividad ubicua e inalámbrica a sus clientes a través de un conjunto de enrutadores conectados en malla (MR). La arquitectura de WMNs se pueden clasificar en 3 grupos dependiendo de las funcionalidades de los nodos: infraestructura, WMNs cliente, y las redes híbridas como una combinación de las anteriores. Las WMNs cliente son redes cuya gestión debe ser lo más espontánea posible. Hoy en día, las redes espontáneas están emergiendo como un posible nuevo paradigma de comunicación, caracterizado por una fuerte naturaleza de auto-organización y auto-mantenimiento. El caso más común es el de redes formadas principalmente por dispositivos móviles transportados por los usuarios. En estas redes espontáneas los dispositivos cumplen tanto el rol de interfaz de usuario final, así como el de enrutador de tráfico de sus pares. Las redes espontáneas están formadas generalmente por dispositivos portátiles. Cuando estos dispositivos se asocian a personas que se mueven de un lugar a otro, entonces poseen el atributo de movilidad humana debido al comportamiento social. La mayoría de estas redes con tales patrones de movilidad presentan una estructura organizada en comunidades. Debido al avance tecnológico y de manera incremental, los teléfonos móviles generan un área de interés para los investigadores, con el fin de aprovechar información en tiempo real, para beneficiar el cuidado personal y del medio ambiente. La combinación de dichos dispositivos inteligentes con las relaciones sociales son un motivo para introducir características sociales en las estrategias de diseño de redes. Debido al gran número de dispositivos que pueden existir en estas redes espontáneas, se presentan problemas como: sobrecarga de mensajes de enrutamiento, alta probabilidad de colisión de paquetes, interferencia, ineficiencia energética, etc. Surge, por tanto, la necesidad de implementar mecanismos de control de topología que tomen en cuenta la interacción social de los nodos.Bajo este contexto, en este proyecto se proponen y se evalúan tres esquemas de control de topología basados en métricas de centralidad en combinación con algoritmos de detección de comunidades, para redes inalámbricas en malla con estructura de comunidades. Cada uno de los esquemas evaluados utiliza un método distinto de selección de nodos que cumplirán la función de enrutadores y por ende conformarán el núcleo central de la red. Al evaluar los métodos se concluye que el método denominado Community-Aware Highest Betweenness Centrality Neighbor (C-A HCBN) es el que logra mejor conectividad de la red con un número reducido de nodos seleccionados para todos los modelos de movilidad considerados. Un análisis de la evolución de las topologías reducidas es llevado a cabo. En todos los casos se tiene una media menor al 50% de nodos que se escogen para que cumplan las funciones de enrutador, y el número de veces que un nodo cambia de estado en promedio está entre los 22 a 41 segundos dependiendo del modelo de movilidad. El método propuesto es comparado con un mecanismo de control de topología de un trabajo previo basado en métricas de centralidad pero que no considera la estructura en comunidades. Los resultados de extensas simulaciones con tráfico en tiempo real (UDP) concluyen que el método propuesto mejora el desempeño de la red y la eficiencia energética. Por último se propone un mecanismo de control de topología adicional basado en algoritmos de árboles de expansión para la selección de los enrutadores. Este método logra topologías más reducidas con respecto a C-A HCBN. Sin embargo, el desempeño de la red con tráfico se ve perjudicado por el reducido número de enrutadores. La evaluación de la propuesta se realiza mediante extensas simulaciones empleando el software ns-3, un simulador de redes de eventos discretos basado en C++ de licencia gratuita, altamente difundido y empleado por la comunidad científica. Las trazas de movilidad son obtenidas mediante BonnMotion y SUMO, herramientas de generación y análisis de escenarios de movilidad. La generación y visualización de grafos de la red son obtenidos mediante Gephi. Otros programas complementarios que son utilizados para el procesamiento de datos son Octave y Python.es_ES
dc.description.abstractWireless mesh networks (WMNs) are networks whose main objective is to provide ubiquitous and wireless connectivity to their clients through a set of mesh routers (MR). The WMNs architecture can be classified into 3 groups depending on the functionalities of the nodes: infrastructure, client WMNs, and hybrid wireless mesh networks as a combination of the above. The client WMNs are networks whose management should be as spontaneous as possible. Nowadays, spontaneous networks are emerging as a possible new paradigm of communication, characterized by a strong self-organization and self-maintenance nature. The most common cases are networks formed mainly by mobile devices carried by people. In such spontaneous networks, the devices fulfill both the role of the end user interface, as well as being the traffic router of their peers. Spontaneous networks are usually conformed by portable devices. When these devices are associated with people moving from one place to another, they acquire the human mobility attribute. Most of these networks with such mobility patterns present an organized community structure. Due to technological advance, mobile phones increasingly generate an area of interest for researchers, in order to take advantage of real-time information, to benefit personal and environment care. The combination of such smart devices with social relationships is a reason to incorporate social characteristics into network design strategies. Due to the large number of devices that can exist in these spontaneous networks, there are problems such as: overhead, high probability of packet collision, interference, energy inefficiency, etc. Therefore, arises the need to implement topology control mechanisms that take into account the nodes’s social interaction. Under this context, this project proposes and evaluates three topology control schemes based on centrality metrics in combination with community detection algorithms, for communitystructured WMNs. Each of the evaluated schemes uses a different method for routers selection which will form the network backbone. When evaluating the methods, it is concluded that the Community-Aware Highest Betweenness Centrality Neighbor (C-A HCBN) method achieves the best network connectivity with a reduced number of selected routers for all the mobility models under study. An analysis of the evolution of the reduced topologies is carried out. In all cases, there is an average of less than 50% of nodes that are chosen to fulfill the functions of routers, and the number of times that a node changes its state on average goes from 22 to 41 seconds depending on the mobility model. C-A HCBN is also compared to a previous topology control mechanism which doesn’t consider community structure. The simulation results with real-time traffic (UDP) conclude that our method is better in terms of network performance and energy efficiency. Finally, we propose an additional topology control mechanism based on the minimum spanning tree algorithm. This method manages to obtain smaller topologies than C-A HCBN However, network performance with traffic load is affected by the reduced number of MR in this method. The evaluation of the proposal is carried out by means of extensive simulations using the ns-3 software, a free licensed discrete event network simulator based on C ++, highly diffused and used by the scientific community. The mobility traces are obtained by BonnMotion and SUMO, which are tools for generation and mobility scenario analysis. Generation and visualization of network graphs are obtained with Gephi. Other software that are used for data processing are Octave and Python.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.ispartofseriesTET;64-
dc.subjectControl De Topologiaes_ES
dc.subjectRedeses_ES
dc.subjectMallaes_ES
dc.subjectDetecciones_ES
dc.subjectComunidadeses_ES
dc.subjectCentralidades_ES
dc.subjectMovilidades_ES
dc.titleControl de topología en redes inalámbricas de tipo malla con estructura de comunidadeses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
dc.ucuenca.paginacion134 páginases_ES
dc.description.degreeIngeniero en Electrónica y Telecomunicacioneses_ES
dc.description.cityCuencaes_ES
dc.ucuenca.id0301496840es_ES
dc.ucuenca.idautor0104817770es_ES
dc.ucuenca.idautor0103986295es_ES
dc.ucuenca.embargoend2020-05-07-
dc.ucuenca.correspondenciajuan.belesaca@ucuenca.edu.eces_Es
dc.ucuenca.correspondenciacristihan.criollo@ucuenca.edu.eces_Es
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