deração o número de reassociações dos clientes dos CEs, dando prioridade para a troca de canal os CEs com um número menor de clientes associados.
4.4 Algoritmo de Controle de Potência e Canal com
Mínimo de Reassociações
Com o objetivo de definir um limite mínimo de trocas de canais, foi desenvolvido o algoritmo MinCP C (Minimal Channel and Power Control Algorithm). O algoritmo não faz troca de nenhum CE de canal, exceto as mudanças mandatórias em função da presença do usuário primário. Assim, se um canal muda para o estado P ROT ECT ED, todos os CEs naquele canal são migrados para outros canais. Se o canal continua disponível, nenhum CE muda de canal.
Para que o algoritmo se comporte dessa maneira, o método BuscaMelhorCanal foi simplificado para retornar o canal atual sempre que o estado do canal não é P ROT ECT ED ou buscar o melhor canal caso contrário.
4.5 Algoritmo Híbrido de Controle de Potência e Canal
Somente considerar a reassociação dos clientes pode elevar a interferência entre os CEs, visto que a seleção de canais menos interferentes não é totalmente respeitada. Pensando nisso, um novo algoritmo foi desenvolvido visando equilibrar o sistema entre o número de reassociações e a interferência, chamado de HybridCP C (Hybrid Channel and Power Control Algorithm). O fluxograma do algoritmo proposto é apresentado na Figura 4.6.
Figura 4.6: Algoritmo HybridCPC Proposto.
No algoritmo HybridCP C, a interferência total é avaliada. A interferência em cada CE é representada pelo somatório da intensidade dos sinais recebidos no CE de todos os
equipamentos vizinhos (CEs (ICEs) e outros vizinhos (Iviz)) que operam no mesmo canal
do CE, dada por:
ICE =
X
ICEs+ Iviz (4.1)
Já a interferência total (It) é calculada através do somatório das interferências em
cada CE da arquitetura de coexistência, dada por: It=
X
i2CEs
ICEi (4.2)
Assim, a interferência total representa a soma das interferências de todos os disposi- tivos da arquitetura (representados pelos CEs) e de todos os outros vizinhos que operam em canais usados pelos dispositivos da arquitetura.
No algoritmo HybridCP C, o algoritmo baseado em usuário (UuserCP C) é executado e a interferência total é calculada. Também é executado o algoritmo de seleção de canal sem levar em consideração os usuários (SCP C), respeitando a seleção de canal original (colorir primeiro os CEs com maior interferência na vizinhança) e calculada também a interferência total. Se a diferença entre a interferência original e a interferência baseada em usuário estiver acima de um limiar (threshold), a seleção de canal original é usada. Caso esteja abaixo do limiar, a seleção baseada em usuário é utilizada.
Esse processo torna a interferência total controlável na arquitetura. Caso o limiar seja muito alto, o gerenciador de coexistência se comporta como a seleção de canal baseada em usuário. Caso seja muito baixo, se comporta como o algoritmo original. Assim, é possível controlar o trade-off entre a interferência e as reassociações.
4.6 Considerações Finais
Esse capítulo descreveu os algoritmos desenvolvidos nesta tese que estão baseados na alo- cação de canais e no controle de potência das redes secundárias. O objetivo principal é diminuir a interferência nas redes secundárias, melhorando a coexistência no ambiente de redes cognitivas. Os algoritmos foram projetados para serem determinísticos, baseando-se em informações de distância entre CEs e da vizinhança dos mesmos. Todos os pseudo- códigos dos algoritmos descritos por fluxogramas estão apresentados no Apêndice A. O Capítulo 5 apresenta os resultados da avaliação desses algoritmos.
Capítulo 5
Resultados
Este capítulo apresenta os resultados da avaliação dos algoritmos desenvolvidos nesta tese. Inicialmente, os parâmetros utilizados nas avaliações são apresentados na Seção 5.1. Em seguida, as simulações executadas são descritas na Seção 5.2. Os resultados obtidos com as simulações são descritos nas Seções 5.3 e 5.4. Por fim, uma avaliação preliminar do limiar do algoritmo HybridCP C é apresentada na Seção 5.5.
5.1 Parâmetros
A partir do Algoritmo 1, descrito no Capítulo 4, e com o objetivo de evitar a interferência ao usuário primário, o CM deve buscar a lista de canais disponíveis no banco de dados de espaços em branco. A atividade do usuário primário pode ser modelada como uma função de distribuição exponencial ON/OFF com o parâmetro = 1 [50], modelando usuários primários dinâmicos onde a escassez de espectro pode ser mais elevada em determinados momentos, como os usuários da faixa de segurança pública já citada. Um estado ON (ocupado) representa um período de uso por um usuário primário e um estado OFF (ocioso) representa um período de silêncio de um usuário primário. As durações dos períodos de ON e OFF são exponencialmente distribuídos.
A Figura 5.1 apresenta um exemplo de 50 mudanças de disponibilidade de 13 canais, onde cinza representa a ocupação do primário e branco a disponibilidade do canal. Cada coluna representa uma mudança da disponibilidade dos canais em função do usuário primário e cada linha representa um canal. Assim, o Algoritmo 1 é executado a cada uma dessas mudanças de disponibilidade dos canais (neste exemplo, o algoritmo seria executado 50 vezes). É importante destacar que nas simulações não existe a relação de tempo entre as mudanças de disponibilidade dos canais. A ideia principal é que a cada
mudança de disponibilidade o algoritmo seja executado.
Figura 5.1: Exemplo de 50 Mudanças de Disponibilidade em 13 Canais.
O algoritmo de controle de potência, descrito na Seção 4.2.3, calcula a área de cober- tura que um CE consegue abranger. Para o cálculo dessa área é necessário um modelo de propagação que estima a perda de intensidade do sinal (path loss), à medida que o sinal se propaga no ambiente. Nesta tese foi usado o modelo de propagação extended Hata [31]. Esse modelo pode ser usado para estimar as perdas de propagação em áreas urbanas [2], e é dado por:
P LU = 69.55 + 26.16 log10(f ) 13.82 log10(hb) a(hm) + (44.9 6.55 log10(hb)) log10(d)
(5.1) onde:
• f é a frequência do canal em MHz; • d é a distância em metros;
• hb é altura da antena da estação base em metros;
• a(hm) é uma função dependente da altura do cliente (hm) que, para representar cidades pequenas ou médias, é dada por:
a(hm) = (1.1 log10(f ) 0.7)hm (1.56 log10(f ) 0.8) (5.2)
A qualidade do sinal recebido pode ser medida pelo indicador de nível do sinal recebido (RSSI - Received Signal Strength Indicator), dado por:
RSSI = Ptrans+ Ga P L (5.3)
5.2 Simulações 41
• Ptrans é a potência do transmissor em dBm;
• Ga é o ganho da antena em dBi;
• P L é a perda de intensidade de sinal em dBm.
Usando a Equação 5.1 e a Equação 5.3 é possível estimar a distância coberta por um CE usando uma determinada potência. Assim, o algoritmo descrito na Seção 4.2.3 usa essas informações e a posição geográfica dos CEs para ajustar a área de cobertura de cada CE a fim de diminuir a interferência entre eles. A qualidade mínima de sinal esperada na borda dessa área foi definida em -67dBm, que corresponde a qualidade de sinal necessária para uma transmissão em tempo real [52]. Assim, um cliente na borda da área de abrangência do CE estaria apto a realizar uma ligação VoIP, por exemplo.
5.2 Simulações
Com o objetivo de avaliar os algoritmos descritos no Capítulo 4, foi desenvolvido um simu- lador em Java. Quatro algoritmos foram comparados nas diversas simulações executadas: • Algoritmo de Controle de Potência e Canal sem Estado [9], onde a cada troca de estado de canais, o algoritmo reinicializa os canais de todos os dispositivos, sem considerar qualquer informação dos estados anteriores dos canais (Stateless Channel and Power Control Algorithm - SCP C). O objetivo do algoritmo SCP C é alocar o canal com a menor interferência para cada dispositivo. A cada troca de estado dos canais, todos os canais são ressetados, causando a reassociação de clientes. Esse algoritmo representa a classe de todos os algoritmos que não mantêm o estado dos canais a cada troca de estado dos canais;
• Algoritmo de Controle de Potência e Canal Baseado em Usuário [41], descrito na Seção 4.3. Mantém o estado dos canais e a troca de canal também inclui o nú- mero de usuários associados como critério, com o objetivo de reduzir o número de reassociação dos clientes (User Channel and Power Control Algorithm - UserCP C); • Algoritmo de Controle de Potência e Canal com Mínimo de Reassociações, que também mantém o estado dos canais e que somente troca um dispositivo de canal caso o canal se torne P ROT ECT ED, mantendo os demais dispositivos nos canais atuais (Minimal Channel and Power Control Algorithm - MinCP C). No algoritmo
M inCP C, o objetivo é reduzir o número de troca de canais nos dispositivos e consequentemente a necessidade de reassociação;
• Algoritmo Híbrido de Controle de Potência e Canal, descrito na Seção 4.5, onde um limiar de interferência define se um algoritmo com menos reassociações ou com menos interferência deve ser usado (Hybrid Channel and Power Control Algorithm - HybridCP C) [42].
O algoritmo HybridCP C trabalha com um limiar de interferência. A cada troca de disponibilidade dos canais, uma avaliação da interferência total é calculada. Se a interferência total é maior que um limiar, o algoritmo executa uma versão do algoritmo SCP C. Se a interferência total é menor que o limiar, continua executando uma versão do algoritmo UserCP C. Com essa técnica, a interferência se mantém controlada sem prejudicar excessivamente o número de reassociações. Nas simulações, o valor do limiar foi definido em -20dBm.
Na avaliação das reassociações, é importante ressaltar que a reassociação causada pelo usuário primário não é computada, pois é mandatória. Assim, a cada troca de estado de um canal para P ROT ECT ED, todos os dispositivos naquele canal são obrigados a migrar de canal, mantendo um dos princípios básicos das redes cognitivas: a não interferência ao usuário primário.
Para cada simulação, os parâmetros usados foram: • ENTRADA:
– o modelo de propagação;
– os CEs da arquitetura, com os dados de potência máxima, de posição geográfica e o número de clientes associados;
– a vizinhança dos CEs, que representa outras redes cognitivas que não fazem parte da arquitetura, mas geram interferência. Dados como a ocupação de canais e a intensidade de sinal são usados;
– as mudanças de disponibilidade dos canais, representando a presença do usuário primário conforme ilustrado na Figura 5.1;
• SAÍDA:
5.2 Simulações 43
– a ocupação dos canais após as mudanças de disponibilidade. As métricas usadas para a avaliação dos algoritmos foram:
• a interferência total;
• o número de reassociações de todas as trocas de canais em todos os dispositivos; • a média de potência usada pelos CEs;
• a área de cobertura de cada solução;
• a média do SIR (Signal-to-Interference Ratio) dos clientes dos CEs.
Os cenários das simulações são apresentados na Tabela 5.1. Os cenários 1, 2 e 3 foram sinteticamente gerados variando o número de CEs de 10 até 30, com um conjunto de dispositivos operando na vizinhança de cada CE entre 6 a 10, incluindo CEs e outros dispositivos que não fazem parte da arquitetura mas operam na mesma faixa de frequência. Desses vizinhos, no mínimo 4 e no máximo 6 são CEs. Os cenários 4-6 e 7-9 seguem as mesmas características, variando o número máximo e mínimo de vizinhos e o número máximo de CEs vizinhos em cada cenário. A intenção dessas variações é criar cenários que possam reproduzir ambientes urbanos onde a densidade de vizinhos aumenta. O crescimento do número de CEs em cada cenário tenta avaliar se o aumento de dispositivos gerenciados pela arquitetura diminui a interferência. Os cenários têm área definida em 4900Km2 (70x70Km).
Tabela 5.1: Cenários de Simulação. Cenário #CEs # maxCEs
vizinhos # min CEs vizinhos # max outros vizinhos # min outros vizinhos 1 10 6 4 10 6 2 20 6 4 10 6 3 30 6 4 10 6 4 10 10 6 20 12 5 20 10 6 20 12 6 30 10 6 20 12 7 10 10 8 30 14 8 20 10 8 30 14 9 30 10 8 30 14
Para avaliar a operação da arquitetura foram executadas simulações considerando 13 canais e 50 mudanças de disponibilidade dos canais em função da presença do usuário primário. Todos os resultados representam a média de 250 simulações de cada cenário do mesmo tipo com intervalo de confiança de 95%. As 250 simulações foram compostas por 50 simulações de cada cenário do mesmo tipo com 5 conjunto de mudanças de disponibilidade de canais diferentes.
As simulações foram divididas entre simulações com canais homogêneos e heterogê- neos, onde as características de propagação dos canais são avaliadas. Essas simulações são descritas a seguir.
5.3 Canais Homogêneos
A fim de avaliar a eficiência dos algoritmos em canais de 800MHz foram criados os ce- nários onde todos os 13 canais operam nessa faixa. Como a propagação dos sinais nessa frequência é maior, o controle de potência deve atuar para diminuir a área de interferência entre os CEs.
5.3.1 Interferência
A Figura 5.2 apresenta os resultados da média da interferência total nos 9 cenários, onde o HybridCP C obteve a menor interferência em todos os 9. Como o resultado geral mostra a média de 50 mudanças de disponibilidade dos canais, isso representa um ganho mínimo de 0,15 dBm por mudança de disponibilidade (cenário 1, comparado com o SCP C), e um ganho de quase 2 dBm em cenários mais densos (cenário 6, comparado com o minCP C). Este resultado mostra que à medida que o cenário se torna mais denso, o algoritmo HybridCP C se torna mais eficiente na redução da interferência.
Esse resultado foi diferente do esperado, visto que o algoritmo SCP C, em teoria, deveria obter a interferência mínima uma vez que faz a melhor escolha dos canais. Para explicar esse resultados, são exibidas as Figuras 5.3 e 5.4 que mostram a interferência total acumulada em mW e a interferência em mW em cada mudança de disponibilidade dos canais em uma das simulações do cenário 8. Na Figura 5.3, entre as mudanças de disponibilidade 18 e 22 houve um aumento expressivo na interferência no SCP C, causando uma diferença no acumulado de quase 3dBm, o que representa quase o dobro de interferência em relação ao HybridCP C.
5.3 Canais Homogêneos 45
Figura 5.2: Média da Interferência Total em Todos os Cenários com Canais Homogêneos.
Figura 5.3: Interferência Acumulada em 50 Mudanças de Disponibilidade dos Canais. Complementando, a Tabela 5.2 sumariza os resultados encontrados nos algoritmos SCP C e HybridCP C nesse caso. São apresentadas as mudanças de disponibilidade 18 a 22 e a média total das 50 mudanças. É possível visualizar que a potência média dos CEs é muito maior no SCP C, ocasionando uma maior interferência. Isso se deve ao fato do SCP C prover uma melhor alocação de canais, resultando em uma potência mais alta em canais com poucos CEs e consequentemente, uma maior interferência.
Figura 5.4: Interferência Total a Cada Mudança de Disponibilidade dos Canais. no HybridCP C é 72% maior nas 5 mudanças de disponibilidade, mas no total ainda é menor na média. Os resultados também mostram como a interferência influenciou o baixo SIR no SCP C.
Tabela 5.2: Comparação dos Algoritmos SCPC e HybridCPC em um Caso Específico. Mudança de Disponibilidade 18 19 20 21 22 Média Total
Canais Livres 6 6 6 5 5 - Potência dos CEs (dBm) HybridCPCSCPC 13,62 13,62 13,62 12,30 12,309,54 8,45 8,45 10,41 10,41 10,7910,00 Interferência (dBm)HybridCPCSCPC -30,97 -30,97 -30,97 -31,47 -31,47-43,57 -44,29 -43,39 -40,35 -38,76 -37,66-40,27 Número de Reassociações HybridCPCSCPC 425308 1780 580 365203 6140 279,26255,44 SIR (db) HybridCPCSCPC 25,97 25,97 25,97 24,52 24,5255,67 48,38 49,56 52,12 31,31 39,2941,86
5.3.2 Reassociações
A Figura 5.5 representa a percentagem de clientes que trocaram de canal, onde é possível visualizar os objetivos de cada algoritmo. O minCP C atinge o seu objetivo de obter o me- nor número de reassociações. O SCP C tenta minimizar a interferência sem se preocupar com as reassociações dos clientes, obtendo a maior percentagem dentre os algoritmos ava- liados. O UserCP C considera somente as reassociações e obtém valores mais próximos do M inCP C. O HybridCP C tem um número intermediário de reassociações entre SCP C
5.3 Canais Homogêneos 47
e UserCP C, equilibrando reassociações e interferência. Esse resultado, em conjunto com os resultados apresentados na Figura 5.2, mostram que não é necessária uma realocação de canais de todos os dispositivos a cada mudança de disponibilidade dos canais.
Figura 5.5: Percentagem de Reassociações de Clientes em Todos os Cenários com Canais Homogêneos.
5.3.3 Potência
A Figura 5.6 apresenta a média da potência de cada CE em todos os cenários. É possível destacar que quanto mais denso o cenário (3, 6 e 9), menor a média da potência usada por CE. A média da potência poderia estar relacionada a interferência total: quanto mais alta a média de potência, maior a interferência. Mas o algoritmo SCP C apresenta um resultado interessante porque tem uma média de potência muito próxima ao MinCPC, mas com interferência menor. O HybridCP C mantém a média da potência entre o SCP C e o UserCP C, seguindo o seu objetivo. Esses dois resultados mostram que somente o controle de potência não reduz a interferência, mas sim a combinação de controle de potência e a seleção de canais.
Figura 5.6: Média de Potência em Todos os Cenários com Canais Homogêneos.
5.3.4 Área de Cobertura
A área de cobertura é apresentada na Figura 5.7, onde todas as soluções cobrem uma área similar com uma variação máxima de 5%. Em cenários mais densos, como os cenários 6 e 9, o algoritmo minCP C cobre uma área maior que os demais algoritmos, justamente por usar uma potência maior que a deles. Esses resultados reforçam a relação direta entre potência e área de cobertura.
5.3.5 SIR
Os resultados apresentados na Figura 5.8 mostram que o SIR é muito semelhante em todos os algoritmos, destacando os melhores resultados do HybridCP C à medida que os cenários aumentam de densidade.
5.4 Canais Heterogêneos
Para a avaliação dos casos onde os canais têm características de propagação diferentes foram feitas as simulações, considerando os mesmos cenários descritos na Tabela 5.1, mas com 3 canais na faixa de 800 MHz e 10 canais na faixa de 1,9 GHz. O objetivo é avaliar as características de cobertura e a sua relação com a potência usada pelos CEs, visto que os
5.4 Canais Heterogêneos 49
Figura 5.7: Área de Cobertura em Todos os Cenários com Canais Homogêneos.
Figura 5.8: SIR em Todos os Cenários com Canais Homogêneos.
canais da faixa de 800 MHz têm características de propagação melhores do que os canais de 1,9 GHz.
5.4.1 Interferência
A Figura 5.9 apresenta os resultados da interferência total em todos os cenários. Com canais heterogêneos, o algoritmo HybridCP C conseguiu resultados ainda melhores, com uma redução de 0,3dBm no cenário 1 em relação ao algoritmo SCP C, chegando a redução de 2,88dBm em relação ao MinCP C no cenário 4. No cenário 9 (mais denso e com maior vizinhança), o HybridCP C conseguiu diminuir a interferência em quase 2dBm em relação ao algoritmo SCP C. Esses resultados ressaltam que o uso do algoritmo HybridCP C em cenários com canais com diferentes características é ainda mais efetivo.
Figura 5.9: Média da Interferência Total em Todos os Cenários com Canais Heterogêneos.
5.4.2 Reassociações
A percentagem de reassociações é ilustrada na Figura 5.10. O comportamento é seme- lhante aos resultados com canais homogêneos. O HybridCP C obteve uma média de 26,5% de reassociações, 5% a menos que o algoritmo SCP C.
5.4.3 Potência
A potência média de cada CE em cada cenário com canais heterogêneos é apresentada na Figura 5.11. Os resultados apontam para um uso médio maior de potência que nos
5.4 Canais Heterogêneos 51
Figura 5.10: Percentagem de Reassociações de Clientes em Todos os Cenários com Canais Heterogêneos.
cenários homogêneos. Como os canais de 1,9 GHz têm características de propagação inferiores aos canais de 800 MHz, os CEs necessitam de mais potência para cobrir uma mesma área.
5.4.4 Área de Cobertura
A área de cobertura com canais heterogêneos é apresentada na Figura 5.12. O compor- tamento dos algoritmos é similar ao uso de canais homogêneos mas com uma área de cobertura menor. Isso mostra que, mesmo com o uso de mais potência pelos CEs, a área é menor em função das características de propagação diferenciadas dos canais.
Figura 5.12: Área de Cobertura em Todos os Cenários com Canais Heterogêneos.
5.4.5 SIR
O SIR dos clientes é ilustrado na Figura 5.13. Assim como nos cenários com canais homogêneos, o comportamento dos algoritmos é mantido. Nos cenários mais esparsos (cenários 1, 4 e 7), o algoritmo SCP C tem um comportamento melhor. Nos demais cenários, o algoritmo HybridCP C obtém os melhores resultados.