| Summary: | Las 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.
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