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Handover Transparente entre Redes IEEE e IEEE 802
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1 Handover Transparente entre Redes IEEE 802. 16 e IEEE 802
Handover Transparente entre Redes IEEE e IEEE usando um Sistema Fuzzy-Genético Autor: Msc. Eng. Diego dos Passos Silva Orientador: Prof. Dr. Kelvin Lopes Dias
Introdução Redes Heterogêneas Trabalhos Relacionados Arquitetura Proposta Avaliação de Desempenho da Proposta Conclusão Referências Anexos
3 1. Introdução (Motivação)
Várias são as denominações adotadas das redes de próxima geração como: 4G (Fourth Generation); NGN (Next Generation Networks), ou; Internet do Futuro (Future Internet). Há um consenso de que em qualquer que seja a denominação, o acesso será heterogêneo e sem fio [2].
4 1. Introdução (Motivação - 2)
Tecnologias que sem destacam: IEEE g (Wi-Fi): WLAN, 54 Mbps; IEEE (WiMAX): WMAN, 75 Mbps; IEEE (MIH – Media Independent Handover Services). MIPv6 (Mobile IP version 6) MPLS/RSVP-TE (Multiprotocol Label Switching)/ (Resource Reservation Protocol - Traffic Engineering) Informo que isso é abordado no capítulo 2.
5 1. Introdução (Motivação -3)
A Maioria dos trabalhos na área de inteligência computacional aplicada a decisão de handover vertical e seleção da rede alvo não consideram ([15] a [30]): A tecnologia para handover vertical; A parte cabeada da rede; No caso de uso dos sistemas fuzzy, a maioria preocupa-se apenas em otimizar o conjunto de regras de inferência. Informo que isso é abordado no capítulo 3.
6 Introdução (Objetivos)
O gerenciamento eficiente da mobilidade dos usuários para o provimento de QoS e QoE; Por isso para viabilizar o handover transparente: Propõe-se uma arquitetura para decisão de handover baseado em lógica fuzzy/nebulosa, e sua otimização através do uso de algoritmo genético; E a integração do IEEE e com o MIPv6, MIH e MPLS.
7 Por que usar um Sistema Fuzzy-Genético?
O Sistema Fuzzy (SF) é ideal para parâmetros imprecisos ou de difícil captura como a Velocidade e o sinal recebido; A maioria dos trabalhos da área sugere o uso de SF na decisão de handover [17][18]; Desenvolver a concepção ideal do sistema fuzzy é equivalente a encontrar o ponto ótimo de uma hipersuperfície; Neste caso os algoritmos genéticos (AGs) são os mais indicados [31]. Informo que isso é abordado no capítulo 3.
8 Por que usar um Sistema Fuzzy-Genético? (2)
Um AG sozinho não é capaz de propor um SF. O Objetivo do AG empregado na arquitetura proposta é: Ajudar o projetista a reduzir o Conjunto de Regras de Inferência e buscar melhores curvas para as Funções de Pertinência empregadas. Informo que isso é abordado no capítulo 3.
9 4. Arquitetura Proposta Cenário de Aplicação:
Redes WMAN com usuários deslocando-se com velocidades de até 120 km/h do qual o IEEE é capaz de suportar; E possuindo áreas de cobertura sobreposta entre várias redes ou "ilhas" IEEE ; Conectadas a rede metropolitana cabeada e capaz de acessar o servidor da operadora com suporte a MIIS (Seção 4.4).
11 4. Arquitetura Proposta (2)
Utiliza: MIPv6, MPLS e um Sistema Fuzzy- Genético (SFG); O SFG é composto de dois módulos: MDS (Módulo de Decisão de Handover Vertical e Seleção da Rede Alvo). Usa um Sistema fuzzy; Variáveis escolhidas: Velocidade, RSS e Classes de Serviço (CoS). MOHV (Módulo de Otimização do Handover Vertical); O MOHV é um algoritmo genético.
12 4. Arquitetura Proposta (3)
A idéia é garantir QoE evitando, por exemplo, que usuários RT-VR (Real Time Variable Rate) utilizando aplicações de video streaming (fluxo de vídeo), façam handover desnecessariamente.
13 MDS THMINWM (-128,08 dB) THMAXWM (-16,02 dB) THMINWF (-92,79 dB)
THUGS (0,8) THRT-VR (0,6) VMIN (1 m/s) VMAX (120 km/h) Figura 12 está como Pseudo-código
16 4.6 Sinalização com o SFG para o Suporte a Handover Vertical
17 4.6 Mensagens Trocadas 1. Mensagens MIH_LINK_SAP Link_Detected e MIH_LINK_SAP Link_Parameters_Report (RSSWF). 2. Envio do RSSWM via MIH_LINK_SAP Link_Parameters_Report 3. O sistema de GPS envia ao MIH a velocidade do dispositivo (VMS). 4. Envio de MIH_LINK_SAP Link_Parameters_Report para a BS atual (PoA) 5. Repasse para o MIIS (MIH_LINK_SAP Link_Parameters_Report via MPLS+MIPv6)
18 4.6 Sinalização com o SFG para o Suporte a Handover Vertical
19 4.6 Mensagens Trocadas (2) 6. O MDS é acionado e em seguida o evento (VM, RSSWM, OFS) é gravado numa base de dados para futuro acesso pelo MOHV e; 7. Parâmetros sobre a futura conexão para o PoA Alvo (MIH_SAP MIH_N2N_HO_Commit.response); 8. Informa, e repassa os parâmetros para o handover, para o PoA Atual (MIH_SAP MIH_N2N_HO_Commit.response); 9. Aval para o início do handover : MIH_SAP MIH_N2N_HO_Commit.response e MIH_SAP MIH_MN_HO_Commit.response; 10. A interface associa-se ao AP Alvo.
20 4.6 Sinalização com o SFG para o Suporte a Handover Vertical
21 5. Avaliação de Desempenho da Proposta
Foi necessário modificar o ns-2 [38], já alterado pelo NIST mobility [39], para inserir a funcionalidade de um SFG; Os experimentos visam observar: Os benefícios do protocolo de gerenciamento de mobilidade MIPv6; Do mecanismo de reserva de banda do MPLS/RSVP- TE; E do SFG quando utilizados de forma integrada na decisão de handover. CoS: José jaílton baseado no Aymen BELGHITH
23 5. Modificações do ns-2 (1) A classe FuzzySystem serve como "conexão" entre o ns-2 e o SF passando os parâmetros do ns-2 para este (Anexo A). A classe HandoverFuzzy implementa o hard handover; FuzzyLogic e GAlg recebem os parâmetros de entrada do SF e do AG; Um arquivo binário sfg também é gerado (método main); A classe template MyVector implementa um vetor genérico; 5.
25 5. Modificações do ns-2 (2) Na parte do AG também temos:
Array que define cadeias de parâmetros de duas dimensões usados pelo GA em diversão operações como o cruzamento.; A classe PopulationInt é usada para a criação das populações (gerações); IndividualInt realiza as operações sobre o cromossomos de cada população dentre as quais a mutação, o cruzamento, o cálculo da aptidão e a seleção; 5.
27 Modificações do ns-2 (3) Na parte do SF:
FuzzyRule cuja função é definir o CRI e; FuzzyRuleSet para executar as regras disparadas; FuzzyVariable define as variáveis lingüísticas fuzzy é responsável pela defuzzificação.; FuzzyMember define os tipos de FPs e calcula as pertinências para cada variável lingüística; E usa a classe MyString para lidar com as FPs que são declaradas no ns-2 de forma literal em um arquivo de texto (Exemplo: Gaussian). 5.
29 Avaliação de Desempenho da Proposta (2)
Sistema Fuzzy Original versus Proposto pelo AG; Passos: 1. Geração da Amostra; 2. Avaliação e Comparativo (Vazão e QoE) da Arquitetura Proposta com a mesma sem MPLS e com uma Arquitetura de Melhor esforço (Wi-Fi Prioritário); Todas usando o sistema fuzzy otimizado; Os resultados coletados medem o impacto da mobilidade. 5.
31 Parâmetros usados nas Simulações
Redes 802.11g Rede Cabeada Taxa de Transmissão 54 Mbps 75 Mbps 15 Mbps Raio de Cobertura 50m 1000m - Número de nós 16 (de 1 a 16 m/s) 4 (roteadore s) Tipo de Tráfego (para cada usuário) Streaming de vídeo (1,5 Mbps); CBR (500 kbps); FTP (limitado à 100 kbps no terceiro cenário). Tipo de Vídeo Resolução: 352x288 pixels; Taxa de Frames: 30 frames/s. Tipo de Escalonamento Priority Queuing (PQ) (Entre as CoS: UGS, RT-VR e BE)
32 Parâmetros usados nas Simulações (2)
Tipo de fila CBQ (40 ms de atraso) Tamanho do pacote 1052 bits Fragmentação máxima dos pacotes 1024 bits Tempo de cada simulação 75 segundos Número de simulações para cada cenário 100 Intervalo de Confiança 95% e 99%
33 Parâmetros do AG Tamanho da amostra: 5698;
Tamanho da população do AG: 200; Número de gerações: 1000; Tipo de cruzamento (crossover): Uniforme; Taxa de cruzamento (crossover): 70%; Tipo de representação do cromossomo: Homogênea; Representação do cromossomo: Inteiro [31]. Taxa de mutação: 1%;
34 Parâmetros do AG (2) Tipo de adaptação: Populacional (Pittsburg) e Estática; Tipo de seleção: Seleção do Ranking com Estratégia Elitista; Função de aptidão: Erro Médio Quadrático; Percentual de acerto desejado para a aptidão máxima: 99%; Percentual de acerto para a aptidão máxima alcançada: 95,4% (percentual de acerto); Percentual de erro do sistema proposto pelo AG em relação ao original: 4,6%;
36 Funcões de Pertinência
38 Regras de Inferência Conjuntos:
velocidade (v): BAIXO (BV), MÉDIO (MV) e ALTO (AV) RSS : FRACO (FRRSS), MÉDIO (MRSS) e FORTE (FRSS). Possibilidade de handover (h) : NÃO (NH), PROVAVELMENTE NÃO (PNH), PROVAVELMENTE SIM (PSH) e SIM (SH). Inferência é o processo pelo qual se chega a uma proposição, firmada na base de uma ou outras mais proposições aceitas como ponto de partida do processo. O Argumento é chamado de premissa e o valor de conclusão. As conclusões são deduzidas a partir das premissas. Caso o estado das premissas esteja vazio, então a conclusão é dita ser o axioma da lógica.
39 Regras de Inferência (2)
Original (9): 1. Se (v ∈ BV) e (RSS ∈ FRRSS) então (h ∈ SH); 2.	Se (v ∈ BV) e (RSS ∈ MRSS) então (h ∈ SH); 3.	Se (v ∈ BV) e (RSS ∈ FRSS) então (h ∈ PSH); 4.	Se (v ∈ MV) e (RSS ∈ FRRSS) então (h ∈ PSH); 5.	Se (v ∈ MV) e (RSS ∈ MRSS) então (h ∈ PSH); 6.	Se (v ∈ MV) e (RSS ∈ FRSS) então (h ∈ PNH); 7.	Se (v ∈ AV) e (RSS ∈ FRRSS) então (h ∈ PNH); 8.	Se (v ∈ AV) e (RSS ∈ MRSS) então (h ∈ PNH); 9.	Se (v ∈ BV) e (RSS ∈ FRSS) então (h ∈ NH).
40 Regras de Inferência (3)
Otimizado (4): 1. Se (v ∈ BV) e (RSS ∈ MRSS) então (h ∈ SH); 2.	Se (RSS ∈ FRSS) então (h ∈ SH); 3.	Se (v ∈ MV) e (RSS ∈ FRSS) então (h ∈ SH); 4.	Se (v ∈ BV) e (RSS FRRSS) então (h ∈ PSH).
41 1368,43 933,62 Redução de 31,78%
42 Limiares
43 Limiares (2)
44 Vazão Média (1)
45 Vazão Média (2) RT-VR: de 0,86 para 1,2 Mbps (+39,53 %)
UGS: de 130 para 180 kbps (+38,46%);
46 Vazão Média (3)
47 Vazão durante o downlink (1)
48 Vazão durante o downlink (2)
49 Vazão durante o downlink (3)
50 Qualidade de Experiência (QoE)
Tradicionalmente, o desempenho das redes é avaliado através de métricas de QoS; Por exemplo: vazão, perda de pacotes, atraso, jitter, probabilidade de bloqueio e etc; Contudo não informam como o serviço é percebido pelos usuários. A QoE, no entanto, é usada para quantificar a percepção do usuário sobre a qualidade de um serviço particular ou da rede [1].
51 Qualidade de Experiência (2)
Neste trabalho foram utilizadas as métricas objetivas: PSNR - Peak Signal Noise Ratio [32]; SSIM - Structural Similarity Index [33] e; MSU VQM – MSU Video Quality Metric [34].
52 Aumento de ≈ 412,14% (7,58 para 38,82) Aumento de ≈ 12,88% (38,82 para 43,82)
55 Conparativo entre vídeos recebidos
Vídeo sem a Arquitetura Proposta Vídeo com a Arquitetura Proposta
56 Conclusões Necessidade não apenas de se considerar o acesso sem fio como mas, também considerar em conjunto: Mecanismos para reserva de recursos na parte sem fio (CoS) e cabeada da arquitetura (MPLS); Algoritmos para decisão de handover inteligentes (SFG).
57 Trabalhos Futuros Melhoria do algoritmo com adição de parâmetros e outros paradigmas de inteligência computacional; Exemplo: bateria, tamanho de tela e etc; Além disso, pretende-se avaliar uma arquitetura integrada com outras tecnologias sem fio; Por exemplo, o UMTS/LTE (Long Term Evolution).
58 Trabalhos Futuros (2) Com relação à implementação do algoritmo genético espera-se integrá-lo a ferramentas para o uso de computação paralela como: O OpenMP (Open Multi-Processing) [43]; E o MPI (Message Passing Interface) [44];
59 Referências [1]	Soldani D., Li M., Cuny R. QoS and QoE management in UMTS cellular systems, Wiley, 2006. [2] Gustafsson, E., Jonsson, A. Always Best Connected, IEEE Wireless Communications, IEEE, v. 10, ed. 1, p , 2006. [15]	Xia L. et al. A Novel fuzzy Logic Vertical Handoff Algorithm with Aid of Differential Prediction and Pre-Decision Method, IEEE International Conference on Communications, p , 2007. [16]	Nkansah-Gyekye Y., Agbinya I. J. The Vertical Handoff Decision Algorithm for Next Generation Wireless Networks, IEEE Third International Conference on Broadband Communications, Information Technology & Biomedical Applications, p. 358 – 364, [17]	M. Kassar et al. An Overview of vertical handover decision strategies in heterogeneous wireless networks, Computer Communications 31, p , 2008. [18]	M. Kassar et al. Architecture of an intelligent intersystem handover management scheme, Future Generation Communication and Networking 1 (2007), p. 332–337, 2008. [19]	K.W. Hu et al. An Intelligent Resource Management Scheme for WiFi and WiMAX Heterogeneous Multi-Hop Relay Networks, Expert Systems with Applications. Elsevier, p , 2010. [20]	Hongwei Liao et al. A Vertical Handover Decision Algorithm Based on fuzzy Control Theory, First International Multi-Symposiums on Computer and Computational Sciences, 2006. [21]	Chan, P.M.L.; Sheriff, R.E.; Hu, Y.F.; Conforto, P.; Tocci, C.; Mobility management incorporating fuzzy logic for heterogeneous a IP environment, IEEE Communications Magazine, p , 2001.
60 Referências (2) [22]	Heidarinezhad M.R. et al. A Connection Selection Method and Vertical Handoff in Hybrid Wireless Environment, IEEE International Conference on Future Networks, p , 2009. [23]	Singhrova A., Prakash N. Adaptative Vertical Handoff Decision Algorithm for wireless Heterogeneous Networks, 11th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications, p , 2009. [24]	Yao-Tien Wang et al. Hierarchical Genetic Algorithms for Channel Allocation in Wireless Networks, IEEE Asia-Pacific Services Computing Conference, p , 2008. [25]	Persaud R. et al. An MPLS-Based Micro-mobility Solution, Disponível em: < Acesso em: 20 ag [26]	Zagari, E. et al. MPA: a Network-Centric Architecture for Micro- Mobility Support in IP and MPLS Networks, Sixth Annual Conference on Communication Networks and Services Research (CNSR2008), 2008. [27]	Yao W., Mussabir Q. Optimized FMIPv6 Handover using IEEE MIH Services, First ACM/IEEE International workshop on mobility in the envolving Intenert architecture, 2006. [28]	Langar, R. et al. Proposal and analysis of adaptive mobility management in ip-based mobile networks, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 8, ed. 7, p , 2009. [29]	Angori E. et al. Extending WiMAX technology to support End to End QoS guarantees, WEIRD Workshop – Coimbra, 2007.
61 Referências (3) [30]	Chung-Ming Huang et al. Multihomed SIP-Based Network Mobility Using IEEE Media Independent Handover , IEEE International Conference Communications - ICC, p. 1-5, p , 2009. [31] Shi Y., Eberhart R., Chen Y. Implementation of evolutionary fuzzy systems, IEEE Transactions on fuzzy Systems, p , 1999. [32]	Winkler S. Perceptual video quality metrics – a review, in Digital Video Image Quality and Perceptual Coding, cap. 5, CRC Press, 2005. [33]	Wang Z., Lu L., Bovik A.C. Video quality assessment based on structural distortion measurement, Signal Processing: Image Communication, vol. 19, no. 2, 2004. [34]	Xiao F. DCT-based Video Quality Evaluation MSU Video Quality Metric, Disponível em: <http://compression.ru/video/quality_measure/vqm.pdf>. Acesso em: 20 ag. 2010 [38] The Network Simulator. Disponível em : <http://www.isi.edu/nsnam/ns/>. Acesso em: 20 ag [39] NIST. Disponível em: <http://w3.antd.nist.gov/seamlessandsecure/pubtool.shtml#tools>,
62 Publicação referente ao trabalho
[47] Silva P. D., Junior F. J. J., Dias L. K., Coelho S. B. M. Arquitetura Heterogênea com Gerenciamento da QoE e Suporte a Handover Transparente através de um Sistema Fuzzy- Genético, WebMedia – Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, 2010.