A Joint Approach to Routing Metrics and Rate

A Joint Approach to Routing Metrics and Rate Adaptation in Wireless Mesh Networks Passos, D. e Albuquerque, C. V. N. IEEE/ACM Transactions on Networking - 2011 Gabriel Marçal de Brito - gbrito@ic. uff. br Computação Móvel – 2012. 1

Roteiro �Introdução �XXXxxxx

Introdução �Wireless Mesh Networks (WMNs) �Usualmente soluções baseadas no padrão IEEE 802. 11 � Múltiplas taxas de transmissão: 1 – 54 Mbit/s �Seleção da melhor taxa de transmissão não é trivial �Balanço entre capacidade do enlace e taxa � PER aumenta com a taxa para mesmo SNR �Roteamento dinâmico baseado em métricas �Dificuldade em obter métricas consistentes � Características do meio aéreo, avaliadas pelas métricas, dependem da taxa de transmissão utilizada

Introdução �Tais questões são, historicamente, tratadas de forma independente �Um método cooperativo cross-layer é proposto �Metric-Aware Rate Adaptation (MARA) � Adaptação de taxa de transmissão baseado em métricas � Ajuste do custo dos enlaces baseado na taxa utilizada

Trabalhos relacionados �Métricas de Roteamento �Algoritmos para adaptação de taxa �Abordagens conjuntas

Trabalhos relacionados �Métricas de Roteamento �Hop Count � Não considera enlaces heterogêneos �Expected Transmission Count (ETX) � Estima a quantidade de transmissões por PER �Expected Transmission Time (ETT) � Considera como custo o delay no enlace x ETX (PER) �Minimum Loss (ML) � Considera como custo a própria taxa de erros (PER) �Outros. . .

Trabalhos relacionados �Métricas de Roteamento �Hop Count � Não considera enlaces heterogêneos ) s / t i b M 1 ( �Expected Transmission Count (ETX) sica á b a x a t o. em s m i a t d i ó d b n u u � Estima a quantidade de transmissões por PER s f ho s di n a e c i p d m ó i e r s e e ed es p s b a o s r i P c e r p �Expecteds. Transmission Time (ETT) im s a c i t í t a t es = � Considera como custo o delay no enlace x ETX (PER) �Minimum Loss (ML) � Considera como custo a própria taxa de erros (PER) �Outros. . .

Trabalhos relacionados �Algoritmos para adaptação de taxa �Auto Rate Fallback (ARF) � Baseado em falhas e sucessos na transmissão de quadros �Sample. Rate � Baseado no registro do menor atraso (retransmissão e overhead) �SNR � Baseado na SNR no receptor (ideal, requer informação futura) �Receiver-Based Auto Rate (RBAR) � Notifica taxa via CTS (RTS/CTS) �Snoopy Rate Adaptation (SRA), Robust Rate Adaptation Algorithm (RRAA) e Collision-Aware Rate Adaptation (CARA) � Diferenciam perdas por colisão e por degradação do canal

Trabalhos relacionados �Algoritmos para adaptação de taxa �Auto Rate Fallback (ARF) � Baseado em falhas e sucessos na transmissão de quadros de o p m �Sample. Rate e t ( eção l e s a r a p go (retransmissão do e � Baseado no registro do menor atraso enoverhead) f o á h r t a e d m a ot ência m t a s i r x e e d i a s d �SNR m con o ã da). n r e e p ) a e Depende x d a t e adinformação futura) de no receptor (ideal, d a i i l i c � Baseado na SNR requer b n a ê b g r o r e ap n conv o ã ç a i r a �Receiver-Based pacote (v Auto Rate (RBAR) � Notifica taxa via CTS (RTS/CTS) �Snoopy Rate Adaptation (SRA), Robust Rate Adaptation Algorithm (RRAA) e Collision-Aware Rate Adaptation (CARA) � Diferenciam perdas por colisão e por degradação do canal

Trabalhos relacionados �Abordagens conjuntas �Multirate Anypath Routing Problem � Modificação do ETT � PER é considerada a probabilidade de nenhum dos vizinhos decodificar o pacote de forma correta (anycast routing) � Alto overhead já que é necessário o envio de probes para cada taxa possível

Trabalhos relacionados �Abordagens conjuntas �Multirate Anypath Routing Problem � Modificação do ETT em g a d r o � PER é considerada a probabilidade de nenhum dos vizinhos b a ea u q o d e l ro ntcorreta decodificar o pacotegodedforma (anycast routing) o. c e d e e r a d e f o á ent s tr i m a i c m s e a r d c n i éconecessário o envio de probes para cada a overhead já que mo ra. Alto Ge� l a n o i c T tradi taxa ETpossível

Abordagem MARA �MARA aborda a métrica de roteamento e a seleção de taxa de forma coordenada �A métrica avalia rotas de acordo com o atraso fim-afim esperado: �MARAab = mini (ETXiab x ps / Ri) � Ri representa a i-ésima taxa disponível; � ETXiab representa a métrica ETX na rota a-b na taxa R i; � ps é o tamanho do pacote de probe. �O mecanismo de adaptação de taxa seleciona Ri que minimiza o atraso

Abordagem MARA �ETX em cada uma das taxas Ri é necessário �Probes em todas as taxas aumentariam overhead �MARA utiliza uma conversão de probabilidades de sucesso de transmissão: � Relaciona SNR, taxa de transmissão, tamanho da probe e PER a partir de dados experimentais; � !Pab = 1 – Pab (idem para ba) � SNRab = find. SNR(!Pab; source. Rate; probe. Size) (idem para ba) � !new. Pab = find. PER(SNRab; target. Rate; probe. Size) (idem para ba) � new. Pab = 1 - !new. Pab (idem para ba) � new. ETX = 1 / (new. Pab * new. Pba)

Abordagem MARA �Comportamento assintótico da função SNR x PER �PER tende a 1 quando SNR diminui �PER tende a 0 quando SNR aumenta �Muitos valores de SNR podem ser mapeados para valores de PER extremos

Abordagem MARA

Abordagem MARA �MARA utiliza probes em 1, 18, 36 e 54 Mbit/s �Curvas PER x SNR cruzam-se em intervalos úteis �O algoritmo escolhe a taxa de probe mais alta cujo PER é menor do que 1 (interseção) �MARA envia 1 probe/período , partindo de 1 Mbit/s até 54 Mbit/s �Ainda menos overhead pois bloqueia o meio aéreo por menos tempo

Abordagem MARA �Limitação na granularidade de dados (tabelas) requer o uso de funções de interpolação dos dados:

Variações: MARA-P e MARA-RP �MARA-P considera o tamanho do pacote a ser transmitido no processo de adaptação de taxa �Classes de pacotes são definidas de acordo com intervalos de tamanho (ex. : 1 -300 bytes) �Usa métrica MARA para o maior valor do intervalo �MARA-RP considera o tamanho do pacote a ser transmitido no processo de atribuição de custo �Mesmo processo de MARA-P �Cria k grafos para k classes de pacotes � Shortest-path resulta em k tabelas de roteamento

Simulações �Cenários utilizados no ns-2: � 300 segundos de fluxo TCP entre nós específicos (runs) �Benchmarks: todas as combinações de métricas Hop Count, ETX, ML, ETT, com os mecanismos de adaptação ARF, Sample. Rate e SNR �Topologias: indoor (Re. Mo. TE), grid e random �Modelo de propagação de sombreamento (probabilístico) �Compara-se MARA aos demais mecanismos em relação: Throughput � Atraso fim-a-fim � Perda de pacotes fim-a-fim �

Simulações �Implementação como extensões do OLSR em ns-2 �Versão modificada do OLSR � MPRs reduzem o overhead, porém só funcionam para a métrica Hop Count � MPRs foram removidos do protocolo OLSR para propiciar utilização de outras métricas

Simulações - Indoor �Topologia utilizada e identificação dos nós:

Simulações - Indoor �Tput TCP (nós 0 -1 x nós 0 -9): �Atraso e perda de pacotes médios

Simulações – Grid e Random �Topologias (grid x random, nós 0 -48) �Tput TCP (grid x random)

Simulações – Roteamento �Rotas (grid – ETT, ML, ETX, Hop Count, MARA)

Simulações – MARA-P e MARA-RP �Comparação de atraso e perda de pacotes médios �Atraso fim-a-fim de cada pacote de áudio (120 B, 48 kb/s)

Experimento – Indoor �Tput e RTT dos fluxos TCP e ICMP (nós 0 -9)

Experimento – Indoor �Comparação entre MARA, MARA-P e MARA-RP no experimento:

Conclusões �A abordagem coordenada de seleção de taxa e cálculo de métricas de roteamento conferem melhor desempenho às WMNs �O modelo de estimação de PER baseado na taxa de transmissão permite obter estatísticas válidas com baixo overhead �MARA provê ganhos expressivos em relação aos mecanismos tradicionais utilizados �As variações de MARA não oferecem melhorias significativas em relação à abordagem original