Camada MAC

Nos trabalhos estudados a camada MAC foi modelada analiticamente e/ou através de simulação. Modelos MAC analíticos têm sido usados para calcular o tamanho das MAC PDUs, assim como os efeitos do empacotamento e fragmentação de MAC PDUs. Ainda, Redana et. al. [38] desenvolveu um modelo analítico para calcular a eficiência da MAC para topologias PMP e

mesh, considerando o cabeçalho da MAC para modos PHY diferentes. Sumarizando, modelos

MAC analíticos estão sendo usados essencialmente para determinar eficiência e vazão. Modelos de simulação MAC podem ser usados para cobrir aspectos mais amplos, onde formulações fechadas são complexas e difíceis de serem tratadas. Técnicas de simulações event-driven são preferidas para simulação de protocolo. As ferramentas empregadas nos trabalhos estudados são

OPNET Modeler, GlomoSim/QualNet (usando linguagem Parsec) [28] [40] [10], ns-2 [23] e

simulador baseado em SDL [15].

A seguir serão apresentadas as características dos trabalhos anteriores com relação a MAC e as justificativas para as soluções adotadas nos modelos propostos.

3.2.3.1 Gerenciamento de Conexões e Negociação de QoS

MPEG, Ethernet, CBR, FTP e vídeo streaming são empregados como fontes de tráfego do cliente da rede. Tanto Hoymann [15], quanto Louazel et. al. [25] implementaram um modelo responsável pelo controle dos fluxos de serviço. Neste último, um Dynamic Service Addition (DSA) foi implementado para criar e remover conexões de acordo com a necessidade de tráfego das SSs. No entanto, nenhuma negociação de QoS é feita. A dissertação de mestrado [35] cobre em linhas gerais a negociação de QoS.

Um modelo de cliente mais completo poderia ser desenvolvido, onde conexões são requeridas, criadas, modificadas e removidas, de acordo com padrões de tráfego real ou distribuições matemáticas. A Subseção 3.2.1 da referência [04] apresenta um modelo de cliente

ATM que poderia ser adaptado para se encaixar nesse requisito. Neste, para cada categoria de serviço, foi implementado um modelo que negocia um contrato de tráfego com a rede. Se a conexão é aceita, o modelo aloca largura de banda e espaço no buffer para a nova conexão. Além do gerenciamento de conexões e negociação de QoS, duas outras características não são contempladas pelos trabalhos discutidos, a classificação de tráfego e o PHS (supressão de cabeçalho de payload).

Um modelo mais completo com relação a estes aspectos é apresentado por Chen et. al. [47]. Este modelo abrange a manipulação de fluxos de serviço (SFIDs) e define os parâmetros de QoS de cada conexão. Estes aspectos são discutidos nesta dissertação na Subseção 2.1.9.2.

O modelo geral proposto cobrirá os aspectos de gerenciamento de SFIDs e CIDs, controle de admissão, alocação de recursos por SS e CID, e relacionamento com aspectos de transmissão.

3.2.3.2 Gerenciamento de Largura de Banda

Hoymann [15] implementou as classes de serviço BE e nrtPS, enquanto Ramachandran et. al. [35] [36] focou na classe UGS. Além disto, ambos trabalhos implementaram modelos de pedidos de largura de banda baseados em contenção. É recomendado que modelos mais completos capturarem o comportamento dinâmico por trás de pedidos e concessões de banda. Eklund et. al [12], provê na seção “Bandwidth Requests and Grants”, uma boa discussão sobre como a SS pode manejar largura de banda. Modelos mais sofisticados poderiam capturar tais cenários para melhorar o entendimento e avaliação de desempenho das capacidades de gerenciamento de tráfego do IEEE 802.16.

O modelo proposto cobrirá os seguintes aspectos da requisição de banda para o uplink e

downlink via piggyback e pedidos isolados; concessão de banda fixa para conexões UGS;

concessão de banda via polling para as classes rtPS e nrtPS, configuração de mapas para refletir alocações realizadas; manutenção de rodízios de concessão de banda via polling; gerência de banda na SS, inclusive com padding. Maiores detalhes serão dados junto ao modelo geral proposto.

3.2.3.3 Duplexação e Mapeamento

O modo TDD é explorado em quase todos os trabalhos. A operação WirelessMAN SC FDD foi modelada por Ramachandran et. al. [35] [36]. É recomendável que a função de mapeamento seja contemplada no modelo, pois trata-se de um mecanismo interativo que afeta largura de banda usada e disponível.

No trabalho proposto será implementada a solução TDD, pois mantêm-se compatível com a maioria dos trabalhos já publicados. Quanto ao mapeamento serão consideradas as informações recebidas do gerenciamento de banda para preencher abstrações dos mapas UL-MAP e DL-MAP. O objetivo é capturar os principais fatores que impactam no desempenho da rede conforme as características do ambiente e da qualidade de serviço. A escolha da ordem de transmissão das MAC SDUs será feita também em função dos mapas.

3.2.3.4 Ranging Inicial e Radio Link Control

Alguns trabalhos relacionados ao ranging inicial [36] [15] [29] foram usados como referência de pesquisa sobre o funcionamento e parâmetros deste processo. As referências [09] e [29] fazem uma discussão sobre a importância do processo. Já [30] valida e especifica a existências de vulnerabilidades de segurança durante a fase de entrada na rede. A referência [47] cobre o processo de entrada na rede com a utilização do simulador ns-2. Vale salientar que nenhum destes estudos foca especificamente o processo de ranging inicial, apenas [32] cita tal processo.

O RLC motivou vários trabalhos anteriores na área. O objetivo era determinar como o desempenho do sistema e da rede variam quando as condições dos enlaces sem fio variam. Ramachandran et. al. [35] desenvolveu um algoritmo para reduzir atrasos de aplicações fim-a-fim dependendo do estado do enlace. Hoymann [15] e Redana et. al. [38] consideraram diversos modos da interface PHY, que são usados em modelos analíticos e de simulação. Esse aspecto deve ser modelado, uma vez que afeta o desempenho da tecnologia como um todo. Modelos analíticos podem determinar estocasticamente qual perfil é usado em cada SS. A troca de mensagens de ranging entre a BS e as SSs, e vice-versa, permite modelar com mais realidade esta funcionalidade. Este aspecto representa um desafio para desenvolvedores de modelos porque

integra modelos PHY e MAC. A troca do modo usado na PHY pode representar melhorias de desempenho na MAC.

De acordo com Ramachandran et. al. [35], “Tipicamente os indicadores de qualidade são a BER, a taxa de erro de quadro, o atraso fim-a-fim ou a vazão”. Muitos algoritmos práticos de adaptação usam faixas de valores de relação sinal-ruído para definir regiões de operação para cada modo. Em [15] uma tabela é usada para converter um certo valor de SNR para um valor de BER, e então para uma taxa de erro de símbolo OFDM.

O modelo geral proposto prevê o monitoramento periódico das características do enlace e requisita sua modificação quando necessário. Mudanças na situação do canal poderão ser geradas a partir de modelos estatísticos. Os perfis de transmissão serão divulgados via broadcast nos mapas.

3.2.3.5 Segurança

Apenas um trabalho considerou e especifica a existências de vulnerabilidades. Narayana [30] discute esta possibilidade durante a fase de entrada na rede. Deste modo, um modelo capturando os aspectos chave neste assunto poderia ser incluído nos modelos de simulação. Entretanto, em nesta primeira versão o aspecto segurança também não será contemplado.