диссертация. Талғатұлы Т Диссертация. Республики казахстан
 Скачать 2.81 Mb.
|
|
На рисунке 3.9 приведены результаты сравнительного анализа эффективности предлагаемого механизма с существующими. Здесь p – доля станций, отвечающих Null-пакетами; T1(n) – PCF в IEEE 802.11; T2(n) – ММО с PLU-периодом; T3(n) – ММО без PLU-периода; T4(n) – TS-MP [124]; T5(n) – RAL [178]; T6(n) – UPCF.  Рисунок 3.9 – Результаты сравнительного анализа эффективности различных механизмов опроса Результаты показывают, что в периоде, в котором m не самая большая группа и не используется PLU-период, расходы опроса предложенного механизма ММО без PLU-периода Т3(n) всегда довольно низкие. Только в периоде, когда нам необходимо обновить список опроса (т.е. текущая группа есть m самая большая группа), расходы опроса механизма ММО Т2(n) начинают возрастать. В ситуации с большим количеством активных STA, имеющих пакеты для отправки (т.е. р мало), предлагаемый механизм показывает лучшие результаты, чем остальные механизмы, что является критическим для реальных ситуаций. Когда число STA в BSS растет, преимущества предлагаемого механизма мультиопроса в сравнении с PCF видны особенно ясно. Только в случаях, когда в BSS много молчащих станций, у предлагаемого механизма с PLU расходы опроса больше чем у TS-MP и UPCF. Однако, в высокоплотной WLAN количество неработающих станций обычно мало. Конкретнее, при большом числе активных станций (станции имеют данные для передачи), т.е. p = 0,25, расход опроса предложенного механизма уменьшается на 19% (с PLU периодом) и на 90% (без PLU периода) в сравнении с PCF в IEEE 802.11. При p = 0,5 и p = 0,75, эти значения будут 12%, 95% и 9%, 97% соответственно. На рисунке 3.9 представлены результаты сравнительного анализа эффективности различных механизмов опроса На рисунке 3.10 представлена зависимость времени опроса для случая без PLU-периода T3(n) от p с разными количествами станций n и с одной активной AP. Механизмы PCF, TS-MP, RAL, UPCF с несколькими точками доступа, при этом количество активных точек доступа и STA большое, не могут сравниваться с предлагаемым механизмом из-за наличия коллизий и увеличения расходов. В DCF_out в каждый момент времени существует только одна активная АР.  Рисунок 3.10 – Расход опроса MMO для случая без PLU периода T3(n) 3.3.1 Выбор программных обеспечений для моделирования Выбор подходящего симулятора является важной задачей. Сетевые симуляторы используются для моделирования реальных приложений и сетей в разных условиях. Строительство реальных стендов для сетей с несколькими компьютерами и сетевыми устройствами обычно является дорогостоящим и относительно медленным. Таким образом, новые протоколы/схемы/методы тестируются с математическим анализом и инструментами симуляции. Математический анализ имеет некоторые недостатки, например, выведенные результаты не являются точными с точки зрения потребляемой энергии, памяти и вычислительной мощности. Кроме того, в последнее десятилетие компьютерные сети пережили стремительную революцию и стали слишком сложными для математического анализа. Как альтернатива имитационное моделирование является доступным и дает хорошие результаты при экономически не затратном способе для оценки эффективности предлагаемых решений. На рынке имеется широкий спектр сетевых симуляторов различной сложности, предназначенных для использования в коммерческих или академических целях. Наиболее широко используемыми сетевыми симуляторами в настоящее время являются симуляторы дискретных событий. В этом разделе проведена оценка симуляторов, которые используют подход, основанный на событиях, и поддерживают реализацию беспроводных сетей. EstiNet Network Simulator and Emulator (NCTUns) NCTUns – высокоточный и расширяемый инструмент моделирования и эмуляции сети. NCTUns предоставляет удобную среду графического интерфейса GUI (Graphical User Interface), которая позволяет пользователям создавать сетевые топологии, настраивать или изменять модули сетевого протокола. Новые протоколы могут быть разработаны и интегрированы в NCTUns, а существующие протоколы могут быть изменены с помощью программирования на C++. NCTUns поддерживает различные типы сетей, в том числе IEEE 802.11b, IEEE 802.11e (QoS) и другие. Отметим, что при использовании NCTUns манипуляция с каждым узлом должна выполняться от узла к узлу или все узлы в одно и то же время. Network Simulator 2 (NS-2) NS-2 – это симулятор дискретных событий, разработанный специально для сетевых исследований. Он обеспечивает как проводные, так и беспроводные моделирования функций и протоколов. Он написан на двух языках: C++ и Object-Oriented Tool Command Language (OTcl). Для интерпретации результатов гра-фически и интерактивно используются такие инструменты, как NAM (Network AniMator), XGraph и Gnuplot. NS-2 имеет большое количество доступных моделей и развитое сообщество пользователей. Однако, в NS-2 нужно перекомпилировать модель каждый раз при внесении изменений в код. Смешение компиляции и интерпретации затрудняет анализ и понимание кода. Network Simulator 3 (NS-3) NS-3 симулятор полностью написан на C++ с дополнительными привязками python. Он также предоставляет набор моделей 802.11, которые пытаются обеспечить точную реализацию MAC уровня в 802.11. Для анализа сетевого трафика можно использовать стандартные инструменты, такие как Wireshark. NS-3 более гибок, чем NS-2, но не имеет GUI для удобства использования, а также сложен при моделировании больших и гетерогенных сетях. QualNet QualNet – это коммерческая версия симулятора GloMoSim, разработанная на C++. QualNet обеспечивает удобную среду GUI для пользователей, чтобы облегчить создание сценариев. QualNet может поддерживать большое число узлов моделирования. QualNet имеет обширную библиотеку сетей, включая локальные сети Ethernet, сотовые, спутниковые, IEEE 802.11 WLAN, сети ad-hoc и сети IEEE 802.11e (QoS). OMNeT++ OMNeT++ написан на языке C++. Компонентная архитектура для моделей в OMNeT++ состоит из модулей, которые обмениваются сообщениями. OMNeT++ поддерживает различные типы сетей и протоколов, в том числе инфраструктуру IEEE 802.11 и беспроводные сети ad-hoc. Среда GUI в OMNeT++ отображает графики и анимирует потоки сообщений, разработчикам не требуется писать дополнительный код для отслеживания или отладки модулей. Однако OM-Net++ плохо поддерживает IEEE 802.11e, что является важным фактом в данной диссертации. OPNET Modeler OPNET Modeler – это инструмент, разработанный для моделирования устройств, протоколов и сетей. OPNET Modeler поддерживает различные типы сетей связи и протоколы, в том числе IEEE 802.11 и беспроводные сети ad-hoc. OPNET Modeler имеет большую коллекцию готовых к использованию моделей и облегчает разработку новых моделей и предоставляет мощный графический интерфейс. Интегрированная среда анализа позволяет пользователям анализировать результаты моделирования. OPNET полезен при работе с большим количеством устройств и потоками трафика, поддерживает большое количество QoS критериев, легко изменять параметры моделирования, позволяет управлять параметрами модели и сравнивать различные сценарии. Хотя OPNET Modeler является коммерческой версией, разработчик предлагает академическую версию, с которой можно полностью реализовать моделирование для исследования. Для этого исследования выбран симулятор OPNET, так как он поддерживает различные беспроводные модели, включая IEEE 802.11e, что, безусловно, сократит время моделирования предлагаемого механизма. В OPNET многообразие QoS-критериев для моделирования позволяет пользователям точно и всесторонне оценить функционирование сетей. Результаты моделирования собираются в глобальной статистике (Global Statistics), статистике узла (Node Statistics) и статистике ссылки (LinkStatistics). Таблица 3.4 – Анализ и сравнение различных сетевых симуляторов
В данной диссертации интересует только в глобальной статистике, потому что она показывает эффективность предложенного механизма в WLAN. В глобальной статистике для WLAN существует множество критериев качества обслуживания: Data Dropped (Buffer Overflow), Data Dropped (Retry Threshold Exceeded), Delay, Load, Media Access Delay, Network Load, Retransmission Attempts и Throughput. Однако для оценки производительности сети высокоплотной WLAN необходимо выбрать только несколько, явно показывающих разницу между WLAN и высокоплотной WLAN: количество попыток повторной передачи (packets): одним из важных параметров, влияющих на качество обслуживания в стандартах WLAN, является количество попыток повторной передачи. Согласно документации OPNET, общее количество попыток повторной передачи всеми MAC WLAN в сети считается до тех пор, пока пакет не будет успешно передан или отброшен в результате достижения ограничения на повторную попытку (short или long retry limit). задержка (sec): представляет собой задержку из конца в конец всех пакетов, полученных MAC-уровнем беспроводной локальной сети всех WLAN-узлов и перенаправленных на более высокий уровень. Эта задержка включает задержку доступа к среде на исходном уровне MAC, прием всех фрагментов по отдельности и передачу кадров через AP, если функция точки доступа включена. Измеряется в долях секунды. пропускная способность (bits/sec): представляет общее количество битов, переадресованных из нижних уровней WLAN в более высокие уровни во всех WLAN-узлах сети. Важно выяснить общую эффективность общей WLAN. Задержка выбрана, потому что она показывает преимущество приоритезации в предлагаемом механизме мультиопроса. Попытки повторной передачи выбираются для доказательства, что предложенный механизм может уменьшить столкновения и решить проблему скрытого узла. Пропускная способность представляет собой подходящий параметр для оценки производительности сети и анализа влияния расхода опроса на QoS. Создадим 8 сценариев (сценарий 1 – сценарий 8), при этом сценарии 1, 2, 3, 4, созданы с 2, 3, 5, 8-ю точками доступа, соответственно. Эти сценарии будут работать без использования предложенного механизма мультиопроса. Сценарии 5, 6, 7, 8 создаются с теми же правилами, но работают с предложенным механизмом мультиопроса. Есть 4 STA, подключенных к каждой точке доступа. На рисунке 3.11 представлен сценарий 1 с 2-мя АР и 8-ю STA. 5 различных приложений были сконфигурированы с помощью Application config (для инициализации приложений и параметров каждого приложения – Рисунок 3.12) и Profile config (для установления деятельности каждого приложения – Рисунок 3.12): Voice (IP telephone, PCM Quality Speech), Video (Video Conferencing с высоким разрешением, VCR quality video), HTTP (Heavy browsing, Image browsing), FTP (большая и средняя нагрузка), Email (большая и средняя нагрузка) с разными параметрами, которые были выбраны случайным образом (рисунок 3.13). Каналы устройств перекрывающиеся. Предполагается, что каждая STA всегда имеет трафик для отправки. Это означает, что p = 0 (формула (3.1)). Процесс обновления опроса был установлен как 3 (это означает, что список опроса будет обновляться 3 раза). В таблице 3.5 описаны параметры Wireless LAN точек доступа и станций по умолчанию. Следует отметить, что поскольку изменения на физическом уровне не влияют на работу предложенного механизма доступа на MAC-уровне, для простоты в моделировании использованы физические характеристики IEEE 802.11g и максимальную скорость передачи данных 54 МГб/с (параметры даны на английском языке в соответствии с конфигурацией в OPNET). Для моделирования предлагаемого механизма можно создать сценарии на основе доступных моделей, максимально и точно представляющие работу механизма. Воспользуемся гибкостью в настройке Applications и Profiles наряду с доступными моделями, которые очень хорошо поддерживаются в OPNET для создания пользовательских сценариев. Каждый сценарий соответствует одному обновлению списка опроса. Создадим 3 последовательных сценария, то есть проведем обновления списка опроса 3 раза. Каждый список опроса соответствует различным конфигурациям в STA. Рисунок 3.14 иллюстрирует смысл конфигурации Applications и Profiles в OPNET: приложения могут реализовываться как в течение процесса моделирования, так и в течение заданного периода времени.  Рисунок 3.11 – Сценарий 1  Рисунок 3.12 – Application config и Profile config в OPNET  Рисунок 3.13 – Параметры приложений по умолчанию Таблица 3.5 – Параметры Wireless LAN точек доступа и станций по умолчанию в OPNET
 Рисунок 3.14 – Конфигурация Applications и Profiles в OPNET На рисунке 3.15 представлен пример конфигурации приложений VoIP1 и VoIP2 в сценарии 1, а на рисунке 3.16 – пример установки 3-х списков опроса в одной STA. Приведены параметры модели, включающие тип приложения, время начала профиля каждого приложения (сек), подробности конфигурации сценариев для предлагаемого механизма, которые задаются случайным образом и соблюдают некоторые ограничения, как указано в работе  Рисунок 3.15 – Пример конфигурации Profiles для приложений VoIP1 и VoIP2 в сценарии 1  Рисунок 3.16 – Пример конфигурации списков опроса на STA На рисунках 3.17, 3.18 и 3.19 представлены результаты моделирования. Для отображения результатов моделирования представлены нормализованные графики.  Рисунок 3.17 – Нормализованная средняя задержка  Рисунок 3.18 – Нормализованное среднее количество попыток повторной передачи  Рисунок 3.19 – Нормализованная средняя пропускная способность При использовании предложенного механизма мультиопроса средняя задержка и среднее количество попыток повторной передачи уменьшаются на 53% и 46% соответственно по сравнению со случаем без предложенного механизма мультиопроса. Это объясняется тем, что с помощью механизма приоритезации, трафик, чувствительный к задержке с более высоким приоритетом передается раньше, чем трафик, менее чувствительный к задержке. К тому же применение механизма опроса на основе конкуренции между точками доступа, а не между всеми STA, позволяет снизить время backoff_time и IFS, в результате чего также уменьшается задержка. Механизм PCF_in помогает избежать интерференции между работающими на одном канале STA и устраняет проблемы скрытого узла и незащищенного узла, так как станции не могут сделать передачу без разрешения точек доступа. Таким образом, потеря пакетов уменьшается, и это означает, что количество попыток повторной передачи значительно снизилось. Как обсуждалось ранее, расходы опроса предложенного механизма значительно уменьшаются по сравнению с другими механизмами, что является основой для предположения, что пропускная способность сети будет увеличиваться. Однако, как показано на рисунке 3.19, средняя пропускная способность при использовании предложенного механизма уменьшилась на 9%. Это объясняется тем, что в предложенном механизме реализована передача трафика с различными уровнями приоритета на основе списков опроса, которые были созданы ранее. Кроме того, предложено использовать механизм мультиопроса, чтобы уменьшить расходы опроса и передать несколько пакетов одновременно. Тем не менее, все виды трафика, а также служебные пакеты передаются с использованием фиксированных значений SI (Service Interval) и TXOP как в IEEE 802.11e. Это приводит к большому количеству проблем, в частности, снижению пропускной способности беспроводной сети. |