Simulado de Red Cogni i a
En ique Ga cía T oyano
24 de mayo de 2016
1. In oducción
Es e documen o es una guía sob e el simulado ealizado po la Uni e sidad de Málaga
bajo el p oyec o
Eciencia ene gé ica en edes inalámb icas cogni i as y de bajo consumo
pa a un desa ollo sos enible
(NEREIDAS).
En el simulado desa ollado se denen una se ie de pa áme os de la ed, como el
núme o de usua ios p ima ios y cogni i os, las dimensiones de la ed, las ca ac e ís icas
de po encia de los nodos, y las ca ac e ís icas de p opagación. En unción de esos da os de
en ada se simula el compo amien o de las ansmisiones que lle a a cabo la ed cogni i a
en e a una de e minada asa de ac i idad en los nodos de la ed p ima ia.
El simulado de uel e como salida la localización de los nodos, las conexiones exis en es
en e ellos, y pa a cada sesión de comunicaciones la u a que és a sigue, y la e olución
empo al de los da os a a és de la u a. Es o se hace mos ando el es ado de los enlaces
de la u a y de los bue s de los nodos du an e el iempo que du a la sesión. Además
el simulado calcula algunos esul ados de la ansmisión como el h oughpu , la asa de
ocupación de los enlaces o el e a do pa a cada sesión.
La es uc u a del documen o es la siguien e: en p ime luga se lle a a cabo una
b e e in oducción sob e la adio cogni i a, pos e io men e se in oduce el simulado ,
explicando los algo i mos de encaminamien o implemen ados y la es uc u a uncional
y de da os del mismo. Una ez explicado el uncionamien o del simulado , se p esen a
una simulación ejemplo, mos ando el esul ado ob enido. Pos e io men e se p esen an
una se ie de esul ados ob enidos sob e el compo amien o de la ed en e a dis in os
pa áme os de en ada.
Po úl imo se p esen an unas conclusiones y una se ie de posibles ampliaciones a lle a
a cabo en el simulado .
2. Radio Cogni i a
Debido a la g an impo ancia que han omado las edes inalámb icas en la ul ima
década, en la que se han con e ido en la p incipal ecnología u ilizada en edes de acceso
a In e ne , las bandas de ecuencia u ilizadas en es e ipo de comunicaciones es án al-
canzando un ni el de sa u ación que obliga a busca nue as soluciones pa a la asignación
de los ecu sos adio. En la ac ualidad, es os ecu sos se asignan siguiendo un esquema
es á ico en el cual dis in os g upos de usua ios ienen licencia pa a ope a en de e mina-
das bandas de ecuencias, de o ma que cuando odas las bandas asignadas a un g upo
1
de usua ios es án ocupadas, el siguien e usua io de ese g upo que quie a accede al medio
no pod á hace lo, aunque exis ie an o os g upos de usua ios que no es u ie an u ilizando
odas las bandas que ienen asignadas. Es a si uación gene a, po un lado, usua ios que no
pueden u iliza el medio, y po o o, bandas de ecuencias no u ilizadas, lo que con o ma
un esquema de asignación de ecu sos inecien e, que ha lle ado a la si uación ac ual en
la que exis e simul áneamen e una sa u ación en el núme o de bandas disponibles, y un
ap o echamien o de las bandas asignadas muy bajo.
La adio cogni i a se basa en un nue o pa adigma sob e la asignación de los ecu sos
adio, según el cuál cuando un g upo de usua ios se queda sin ecuencias po que odas las
que enía asignadas se es án u ilizando, el siguien e usua io que quie a u iliza el medio
sea capaz de pe cibi si exis en bandas asignadas a o os usua ios que no es án siendo
u ilizadas. En ese caso, el usua io que quie e accede al medio, pod ía u iliza dicha banda,
siemp e y cuando algún usua io con licencia o iginal no la necesi e. En caso de que un
usua io con licencia quie a u iliza la, el nodo que la es aba ocupando debe abandona la
inmedia amen e. A los usua ios con licencia se les denomina usua ios
p ima ios
y a los que
ap o echan las bandas no u ilizadas po los p ima ios se les denomina usua ios
cogni i os
o secunda ios
.
Po lo an o, un nodo cogni i o debe se capaz de sensa su en o no adioeléc ico
y adap a sus ansmisiones al mismo. De es a o ma es posible aumen a la eciencia
espec al de las edes inalámb icas, ya que cada nodo puede conoce las ecuencias que
se encuen an disponibles en un de e minado ins an e y adap a su uncionamien o a las
condiciones exis en es. En o as palab as, la adio cogni i a pe mi e la implemen ación de
es a egias de asignación de ecu sos adio de o ma dinámica, sin empeo a la calidad de
se icio que se p es a a aquellos usua ios que ienen una can idad de ecu sos p e iamen e
asignada, lo que edunda en un ap o echamien o mucho mayo de las bandas de ecuencia
y con o ma una posible solución al p oblema de sa u ación de las ecuencias u ilizadas
en edes inalámb icas.
A pesa de que los sis emas de adio cogni i a se han in es igado desde hace a ios
años, aún no se han implemen ado es os sis emas de mane a come cial debido a que e-
quie e supe a múl iples e os, en e los que se pueden menciona : el desa ollo de écnicas
pa a moni o iza el es ado del medio y la ac i idad de los nodos p ima ios de o ma más
ecien e, écnicas de modulación pa a minimiza las in e e encias que los nodos cogni i-
os causan sob e los p ima ios, algo i mos que omen decisiones en base a la in o mación
que les llega de los dis in os nodos de la ed, lo que puede lle a edes más o menos
dis ibuidas y a dis in os ni eles de coope ación en e nodos, las écnicas de con ol de
acceso al medio y la asignación de ecuencias en e usua ios cogni i os o la elabo ación de
algo i mos de encaminamien o que engan en cuen a las ecuencias disponibles en cada
nodo a ni el local.
Es e ipo de edes ambién suponen una opo unidad pa a aumen a la eciencia ene -
gé ica de las comunicaciones inalámb icas, ya que al posee los nodos de es as capacidades
cogni i as pa a medi su en o no adioeléc ico, se hace posible op imiza ambién el con-
sumo ene gé ico o al de la ed, a a és de edes mul i-sal o donde las dis ancias de los
enlaces sean mucho más pequeñas y po an o las po encias de ansmisión necesa ias sean
meno es. Sin emba go, pa a pode implemen a capacidades cogni i as en los nodos, se e-
quie e un ele ado ni el de p ocesamien o en cada nodo de la ed, lo que puede conside a se
un ac o limi an e debido al ele ado consumo ene gé ico que es o puede supone , sob e
2
odo si se iene en cuen a que es os nodos pueden se disposi i os mó iles que ope en con
ba e ías. Es a limi ación ha mo i ado un g an núme o de es udios sob e el uso de nodos
elays
(de ele o) que ayuden a ansmi i los mensajes de la ed, y que pod ían supone
una in aes uc u a ja, que limi a ía el consumo ene gé ico de los usua ios nales.
3. El Simulado
El modelo de p opagación conside ado es el de un canal con pé didas de p opagación
po espacio lib e con shadowing log-no mal. Es deci que si la po encia ansmi ida es un
alo
P
la po encia ecibida se á
P =P (d−α)10−σ2
x
10
donde
α
ep esen a las pé didas de p opagación po espacio lib e y
σ2
x
el ac o de shado-
wing que modela las i egula idades del en o no ísico.
En el simulado se asume que los nodos cogni i os de ec an de o ma pe ec a cuándo
el p ima io es á inac i o y cuándo se encuen a ansmi iendo da os. El simulado consis e
en un bucle en el que cada i e ación ep esen a a un ins an e de iempo, es deci que el
iempo es á di idido en
ime slo s
, a los que se llama
quan ums
. En cada quan um (en
cada i e ación del bucle de simulación) los nodos cogni i os deben comp oba el es ado
de las bandas de los p ima ios y de los o os cogni i os pa a sabe qué bandas pueden
u iliza y qué bandas es án p ohibidas. En caso de que dos nodos cogni i os quie an
u iliza una misma ecuencia en un mismo ime slo , la con ienda se esuel e de o ma
alea o ia, y el nodo que ob iene el medio sólo lo abandona cuando e mina de ansmi i
o cuándo el p ima io lo expulsa. Una ez comp obadas las bandas disponibles, se ealizan
las ansmisiones co espondien es a cada ime slo , pa a después comp oba si algún nodo
ha e minado de ansmi i sus da os y si algún p ima io se ha ac i ado.
De mane a p e ia al bucle de simulación empo al, se gene an las sesiones de da os a
en ia en e los nodos cogni i os. Es as sesiones indican el nodo o igen y el nodo des ino y
la can idad de da os que se quie e ansmi i de uno a o o. Una ez gene adas las sesiones
se calcula el encaminamien o de és as en e los nodos cogni i os y con los esul ados del
algo i mo de encaminamien o se simulan las ansmisiones en el bucle empo al.
3.1. Algo i mos de Encaminamien o U ilizados:
En el simulado se han implemen ado dos algo i mos de encaminamien o di e en es.
El p ime o de ellos cuan ica cada enlace de la ed con un peso y luego elige el camino con
peso mínimo en e O ígen y Des ino. El cálculo de los pesos de los enlaces se hace eniendo
en cuen a la capacidad del enlace y la disponibilidad de los enlaces de es a disponible,
que se calcula en unción de su dependencia con los nodos p ima ios y de la ac i idad que
p esen an los di e en es p ima ios. Es e algo i mo es simila al implemen ado en [3], pe o
mejo ado, ya que el cálculo de la p obabilidad del enlace no se hace de o ma alea o ia
como en el es udio ci ado, sino que se hace eniendo en cuen a un á ea de inuencia pa a
cada p ima io y un ac o de ac i idad que indica la p obabilidad de que el p ima io es é
ac i o y que el nodo cogni i o es capaz de es ima median e la obse ación del en o no
adioeléc ico. De es a mane a el nodo cogni i o sabe cuáles son los usua ios p ima ios
3
más ac i os. Además el núme o de ecuencias disponibles en la ed cogni i a es igual al
núme o de nodos exis en es en la ed p ima ia.
El segundo algo i mo u ilizado es el p esen ado en [1]. Dicho algo i mo elige el camino
con meno núme o de sal os, eniendo en cuen a la ac i idad de los nodos p ima ios.
El algo i mo e i a aquellos caminos que engan una al a dependencia a p ima ios con
un ac o de ac i idad ele ado. Además ambién iene en cuen a un cos e de cambio de
ecuencia, po lo que conside a an es aquellos caminos en los que no se á necesa io ealiza
ansmisiones en dis in as ecuencias sino que pod á u iliza se una misma banda en odo
el camino.
3.1.1. Camino de Re a do Mínimo modicado.
Es e algo i mo selecciona el camino con e a do mínimo en e el o igen y des ino,
eniendo en cuen a la p obabilidad de es a disponible de los enlaces que a a iesa la
u a, lo que depende de la ac i idad de los usua ios p ima ios. Pa a hace es o le asigna
un peso a cada enlace y aplica el algo i mo de Dijks a, que calcula el camino de meno
peso en e un nodo A y o o nodo B den o de un g a o. El esul ado ob enido depende á
del c i e io según el cuál se asignan los pesos a los enlaces. En es e sen ido se iene en
cuen a, po un lado, la calidad del enlace a a és del e a do y po o o, la p obabilidad
de es a disponible a a és de la dependencia del enlace a los usua ios p ima ios. Es e
algo i mo se ha elabo ado omando elemen os de [3] y de [1]. De [3] se oma la idea de
asigna le un peso a cada enlace según el e a do y calcula el camino con meno e a do
a a és del algo i mo de Dijks a. De [1] se ha omado la idea de deni una zona de
inuencia y un ac o de ac i idad pa a cada nodo p ima io, de mane a que cada nodo
cogni i o elabo e un ec o de inuencias que indica cómo le a ec a cada nodo p ima io.
De es a o ma se iene en en cuen a la ac i idad de los nodos p ima ios en la disponibilidad
de los enlaces y se e i an aquellos caminos que es én muy conges ionados.
El e a do de un enlace es el iempo que és e a da en ansmi i un bi , es deci ,
el in e so de la capacidad. La Capacidad se calcula pa a un modelo de p opagación con
pé didas po espacio lib e y Shadowing. Po lo an o, la capacidad de un enlace se á
C=BW ·log2(1 + γ)
donde BW ep esen a el ancho de banda del canal y
γ
ep esen a la Relación Señal a
Ruido (SNR) en el ecep o , es deci
γ=Po Tx ·d(−α)·10(Nshad/10)
BW ·No
La p obabilidad de que una banda de ecuencias de un enlace es é ocupada se calcula
como el máximo en e las inuencias de los nodos que con o man el enlace a dicha e-
cuencia. La p obabilidad de que el enlace es é ocupado se calcula como una media de las
p obabilidades de que las dis in as ecuencias es én ocupadas. Po lo an o la p obabilidad
de que el enlace es é disponible se á:
Pi→j= 1 −1
Np
p=Np
X
p=1
max{I p
i, I p
j}
4
Donde
I p
i
y
I p
j
se ee en a la inuencia del p ima io p sob e los nodos cogni i os i y
j espec i amen e. Es a inuencia es nula si los nodos es án ue a de la zona de inuencia
del p ima io y es igual al ac o de ac i idad del p ima io en caso con a io.
Si ninguno de los nodos del enlace es á a ec ado po el p ima io, en onces el enlace
iene p obabilidad de es a disponible uno (Es a p obabilidad se ee e a los p ima ios,
pod ía ocu i que el enlace es u ie a p ohibido po que lo es á u ilizando o o usua io
cogni i o).
El algo i mo de e a do mínimo modicado iene en cuen a la calidad de los enlaces,
pe o no oma su decisión en unción de es e ac o únicamen e sino que ambién iene en
cuen a la disponibilidad que end á el enlace debido a la ac i idad de los nodos cogni i os.
Es o hace que sea muy impo an e que el nodo cogni i o enga una buena es imación de
la ac i idad del p ima io. Pa a implemen a una buena es imación de la ac i idad del
p ima io pod ían elabo a se mé odos más complejos que no dependan únicamen e de la
ac i idad obse ada en los úl imos N ime slo s, sino que enga en cuen a o os ac o es
como los iempos de du ación medios de las ansmisiones y de los silencios, de o ma que
el cogni i o pueda adap a su es imación lo más ápido posible.
Al implemen a el algo i mo no se ha enido en cuen a la comunicación en e los nodos
cogni i os sob e el es ado de la ed, y se supone que cada nodo iene conocimien o o al
sob e el es ado de la misma. En la p ác ica, es a solución equie e de un en e cen alizado
que oma las decisiones de encaminamien o e in o ma a los nodos median e un canal de
con ol común, el nodo cen alizado conoce el es ado de la ed debido a las mediciones que
los nodos han hecho y que le han ansmi ido a a és del canal común. Es e canal común
se á un canal de baja ecuencia (no equie e de asas de ansmisión ele adas y p esen a
un alcance mayo ). Cada nodo puede ac ualiza su in o mación de o ma pe iódica o
median e un sis ema de ala mas, de o ma que cuando no e algún cambio signica i o lo
no ique al en e que ges iona la ed.
3.1.2. Algo i mo GYMKHANA
Es e algo i mo se ha implemen ado de o ma idén ica a como se dene en [1]. Al
con a io que el an e io , es un algo i mo dis ibuido, es o p esen a la en aja de que pa a
implemen a lo no es necesa io un canal de con ol común, ni un nodo cen alizado que
ges ione la asignación de ecuencias, sino que la in o mación sob e el encaminamien o y
el es ado de la ed se a p opagando de unos nodos a o os, median e el en ío de paque es
Rou e Reques
y
Rou e Reply
, lo que aumen a la necesidad de p ocesamien o de los nodos
y aumen a la can idad de áco gene ado en la ed, sob e odo pa a edes con un al o
ni el de conec i idad en las que el cálculo del camino óp imo iene un mayo cos e debido
a la mayo can idad de caminos posibles.
En es e algo i mo de encaminamien o se ienen en cuen a dos ac o es: Po un lado el
núme o de sal os que debe a a esa el camino, y po o o, la dependencia de los nodos
del camino a la ac i idad de los p ima ios, que inuye de dos o mas di e en es: en el
núme o de cambios de ecuencia que deben p oduci se en los dis in os enlaces y en la
p obabilidad de que los enlaces es én disponibles. El algo i mo asigna un peso de cos e de
cambio de ecuencia. Teniendo en cuen a es os ac o es, se calcula una unción de u ilidad
pa a cada camino y se elige aquél cuya unción de u ilidad es máxima. Es a unción de
u ilidad se calcula median e la elabo ación de un g a o Vi ual y la e aluación de la ma iz
Laplaciana
L
de dicho g a o i ual.
5

El algo i mo de encaminamien o cons a de dos ases: en la p ime a se hallan odos
los caminos posibles, median e la e ansmisión desde el o igen de una
Rou e Reques
(RREQ). Cada RREQ incluye in o mación sob e los nodos po los que a pasando y los
ec o es de inuencia de cada uno de esos nodos. Cuando un nodos ecibe la RREQ
comp ueba que su iden icado no es é en la lis a, si su iden icado apa ece signica que
se ha o mado un bucle y la desca a. Si no la había ecibido, ag ega su in o mación a la
RREQ y la e ansmi e a odos sus ecinos. De es a mane a el nodo des ino ecibi á una
RREQ po cada camino posible en e O igen y Des ino, y en cada una de ellas end á
in o mación sob e la inuencia de los p ima ios sob e los nodos cogni i os de la u a.
Cuando el nodo des ino ha ecibido odas las RREQ, empieza la segunda ase del
algo i mo: el nodo Des ino debe selecciona la Ru a Óp ima. Pa a hace lo, c ea un g a o
i ual po cada RREQ ecibida. Dicho g a o i ual consis e en un g a o ipo ejilla
donde cada la ep esen a los dis in os nodos que o man la u a a una misma ecuencia,
y cada columna las dis in as ecuencias en un mismo nodo de la u a. Po lo an o
un enlace e ical en el g a o i ual ep esen a un cambio de ecuencia y un enlace
ho izon al ep esen a la ansmisión a una ecuencia de e minada de un nodo de la u a
al siguien e. El peso de los enlaces ho izon ales depende de la inuencia de los p ima ios
sob e los nodos que con o man el enlace a la ecuencia co espondien e, mien as que
los enlaces e icales ienen un peso
α
cons an e que ep esen a el cos e de cambia de
ecuencia. El g a o i ual se a un g a o de (
Np ×(Hk + 1)
) elemen os, donde Np es el
núme o de ecuencias y
Hk
es el núme o de enlaces de la u a.
Una ez o mado el g a o i ual, se e alúa su Ma iz Laplaciana
L
, y se gene a la
unción de U ilidad. La ma iz Laplaciana de una Ma iz (
N×M
) es una ma iz (
N·
M×N·M
). La laplaciana se dene como la Ma iz de G ados
D
menos la Ma iz de
Adyacencias
A
(
L=D−A
), donde
D
es una ma iz diagonal en la que cada elemen o de
la diagonal indica la suma de los pesos de los enlaces adyacen es al nodo co espondien e,
y
A
es una Ma iz bina ia en la que un elemen o (i,j) de la ma iz es igual a ce o si los
nodos i y j no es án conec ados y es igual al peso del enlace en caso con a io.
La ma iz Laplaciana de un g a o bidi eccional es simé ica y la suma de odas sus las
y de odas sus columnas es igual a ce o. Además la Ma iz Laplaciana pe mi e ob ene
in o mación sob e la conec i idad del g a o. En conc e o, se cumple que el p ime au o alo
de
L
en un g a o bidi eccional es siemp e nulo (
λ1= 0
) y el núme o de au o alo es nulos
es igual al núme o de componen es conexas del g a o. Po lo an o si
λ2= 0
, el g a o
G no es á conec ado. Al segundo au o alo de
L
,
λ2
se le llama
conec i idad algeb aica
.
Se ha demos ado que la conec i idad algeb aica supone una medida de la es abilidad y
obus ez en modelos de edes complejos [2] [1].
Pa a calcula la unción de u ilidad de cada camino, en p ime luga se gene a el g a o
i ual de la u a suponiendo que no hay usua ios p ima ios, se calcula la Laplaciana de
dicho g a o i ual y su conec i idad algeb aica, que pa a es e caso se deno a como
λclea
2
.
Pos e io men e se calcula la Laplaciana de la u a con los usua ios p ima ios y se calcula
su conec i idad algeb aica
λ2
. Po úl imo se iene en cuen a el núme o de enlaces
Hk
que
con o man la u a pa a calcula la unción de U ilidad del camino k, que se dene como:
Uk=(λ2)k
(λ2)clea
k
·1
Hk
El nodo des ino escoge aquella u a cuyo alo de
Uk
es máximo. Es a mé ica iene
en cuen a el núme o de enlaces de la u a, la inuencia de los p ima ios y la can idad de
6
cambios de ecuencia que se deben lle a a cabo a lo la go del camino. A pa i de la
denición de
Uk
esul a inmedia o que si sólo exis e un canal de comunicación y la u a
no es á a ec ada po los p ima ios, el algo i mo elige el camino con el mínimo núme o de
sal os (camino más co o).
Al con a io que en el caso an e io , pa a es e algo i mo si se ha implemen ado el
in e cambio de in o mación en e los nodos sob e el camino elegido. En el simulado se
implemen a la p ime a ase que consis e en halla odos los caminos posibles a a és de
la e ansmisión de RREQ's, pos e io men e se implemen a la e aluación de cada uno de
los caminos hallados en el nodo des ino y la elección de aquél con unción de u ilidad
máxima. Po úl imo se simula ambién la con mación del camino desde el nodo Des ino
hacia los o os nodos de la u a median e la e ansmisión de una
Rou e Reply
(RREP)
en sen ido in e so a los nodos de la u a elegida. Es os nodos gua dan en memo ia la
in o mación sob e a qué nodo deben e ansmi i los da os de la sesión.
Un p oblema que p esen a es e algo i mo en la p ác ica es que cuando aumen a el
núme o de nodos cogni i os, los posibles caminos aumen an de o ma exponencial, lo que
lle a a una can idad muy ele ada de RREQs y además a una g an necesidad de cálculo en
el nodo des ino. En la p ác ica, al ealiza las simulaciones con el algo i mo implemen ado
en
Ma lab
, a pa i de un núme o de nodos cogni i os supe io a 20 el iempo de simulación
se hace ex emadamen e ele ado.
Debido a es e mo i o, como solución gene al se adop a el p ime algo i mo p opues o.
3.2. Es uc u a del Simulado
3.2.1. Es uc u a de Da os
En el simulado se denen cinco clase di e en es. Es as son:
1.
Clase Nodo:
Es una clase pad e. Exis en dos clases que he edan de Nodo, es as
son:
NodoP ima io
y
NodoCog
. Los a ibu os de Nodo son los siguien es:
PosX:
Coo denada X de la posición del nodo.
Posy:
Coo denada Y de la posición del nodo.
Tipo:
Indica si se a a de un nodo p ima io (Tipo=1) o de un nodo cogni i o
(Tipo=2).
ID:
Iden icado del Nodo. Dos nodos de dis in o ipo (p ima io y cogni i o)
pueden ene el mismo iden icado , pe o dos nodos del mismo ipo nunca
end án un iden icado igual.
Po Tx:
Indica la po encia que ansmi e el nodo.
Sensibilidad:
Indica la sensibilidad del nodo.
2.
Clase NodoP ima io:
He eda de la clase Nodo, po lo an o iene odos los a i-
bu os de dicha clase apa e de sus a ibu os p opios. Cada obje o de es a clase
ep esen a a un nodo p ima io de la ed. Los a ibu os p opios de NodoP ima io
son:
VecinosCogni i os:
Nodos Cogni i os que es án den o de la zona de inuencia
del p ima io.
7
Fac o Ac i idad:
P obabilidad de que el p ima io es é ansmi iendo. La si-
mulación de la ac i idad de los p ima ios iene como obje i o ob ene una
TasaOcupacion
que ienda a es e alo .
Es ado:
Indica si el p ima io ansmi e (Es ado=1) o no (Es ado=0) en un
ime slo .
T ansicion:
Indica si el es ado del p ima io ha cambiado con espec o al ime
slo an e io .
Quan umsAc i o:
Núme o de ime slo s que el p ima io ha es ado ansmi ien-
do. Pe mi e calcula la asa de ocupación del p ima io.
Quan umsInac i o:
Núme o de ime slo s que el p ima io ha es ado sin ans-
mi i . Pe mi e calcula la asa de ocupación del p ima io.
TasaOcupacion:
Tasa de ocupación del p ima io. Indica la ac i idad que ha
p esen ado el p ima io has a el ins an e ac ual. Es igual al núme o de Quan ums
Ac i o en e el núme o de Quan ums inac i o.
P obE aluacion:
Se u iliza pa a gene a la ac i idad de los p ima ios. Es la
p obabilidad de e alua la asa de ocupación del nodo p ima io y comp oba
si debe cambia se el es ado del nodo pa a que es a se ace que al Fac o de
Ac i idad. Es a p obabilidad se inc emen a en cada i e ación con un alo
inc em
. Cuando se ealiza una e aluación se einicia es a p obabilidad a 0 y se
epi e el p oceso.
Ma genOcupacion:
Ma gen de e o pe mi ido en e
TasaOcupacion
y
Fac o-
Ac i idad
. Si es os dos alo es p esen an un e o mayo que
Ma genOcupa-
cion
, en onces se cambia el es ado del nodo pa a que se eduzca el e o .
His o ialAc i idad:
Vec o donde se gua da la ac i idad que a a segui el nodo
p ima io du an e cada ins an e del bucle de la simulación de ansmisiones.
3.
Clase NodoCog:
Es a clase ambién he eda de la clase nodo, po lo que ambién
iene los a ibu os de dicha clase, además de los suyos p opios. Rep esen a un nodo
cogni i o de la ed. Sus a ibu os p opios son:
Es adoTx:
Vec o de longi ud Np. Indica las ansmisiones del nodo en las
dis in as bandas de ecuencia. Un alo igual a -1 indica que la ansmisión
es á inhabili ada. Un alo igual a 0 indica que la ansmisión es á disponible
y un alo igual a 1 indica que es á ansmi iendo.
Es adoRx:
Equi alen e al an e io , pe o e e ido a la ecepción en luga de la
ansmisión. Si un nodo ansmi e a una ecuencia, su ecepción a esa ecuen-
cia es á inhabili ada y ice e sa.
Vecinos:
Lis a de los nodos cogni i os que es án conec ados con el nodo ac ual.
Da osPendien es:
Indica pa a cada sesión los bi s que le quedan po ansmi i
al nodo. (Vec o de longi ud Num_Sesiones).
NodoDa osPendien es:
Indica pa a cada sesión cuál es el siguien e nodo al que
debe en ia los da os el nodo ac ual. (Vec o de longi ud Num_Sesiones).
8
SesionEnTx:
Indica la sesión que se es á ansmi iendo en cada banda. (Vec o
de longi ud Np).
VecinosP ima ios:
Lis a de nodos p ima ios en e a los que el nodo cogni i o
es suscep ible de un desalojo, debido a que es á en su zona de inuencia.
Conec i idad:
Nume o de nodos cogni i os conec ados al nodo, es deci núme o
de enlaces adyacen es al nodo.
Bue :
Indica la can idad de bi s que iene el nodo en bue pa a cada sesión
en un momen o dado. Un nodo no puede e ansmi i los bi s que ecibe si no
ha ecibido el T anspo Block co espondien e po comple o. Es deci si no ha
ecibido los
TamBloque
bi s que o man ese bloque de da os.
His Bue :
Gua da el es ado de los bue s en cada ins an e de la simulación.
Se u iliza pa a almacena y p esen a los esul ados de la simulación.
Vec o Inuencias:
Vec o donde se gua da la inuencia que iene cada p ima io
sob e el cogni i o. Es deci , el ac o de ac i idad del p ima io si el cogni i o
es á en su zona de inuencia, o ce o si no es así.
Bue RREQ:
Bue de mensajes ipo RREQ. Se u iliza pa a el encaminamien-
o de las sesiones median e el algo i mo Gymkhana.
4.
Clase Sesion:
Es a clase ep esen a las sesiones de comunicación en e nodos cog-
ni i os. Es deci que ep esen a las comunicaciones que se simulan. En cada obje o
sesión se gua da in o mación elacionada con el uso de las ecuencias, los iempos
de ansmisión de cada nodo, los nodos ac i os en un ins an e dado, la u a que
sigue la sesión. Los a ibu os de es a clase son:
ID:
Iden icado de la Sesión.
Es ado:
Indica el es ado de la sesión (0: No ha empezado a ansmi i . 1: es á
ansmi iendo. 2: Ya ha nalizado).
O igen:
Iden icado del Nodo O igen de la sesión.
Des ino:
Iden icado del Nodo Des ino de la sesión.
Can idadDa os:
Can idad de Bi s que quie e ansmi i del nodo O igen hacia
el nodo Des ino.
Ru a:
Vec o con los iden icado es de los nodos de la u a que debe a a esa se
pa a llega de O igen a Des ino.
BandasEnlaces:
Vec o de longi ud igual al núme o de enlaces ac i os en la
sesión. Cada elemen o indica la ecuencia que es á u ilizando el enlace co es-
pondien e en ese ins an e (-1 si es á desalojado. Si el enlace ha nalizado su
ansmisión se queda con el alo de la ul ima ecuencia u ilizada).
_IniTxNodos:
Indica el ins an e en el que empieza a ansmi i cada uno de
los nodos de la u a.
_FinTxNodos:
Indica el ins an e en el que deja de ansmi i cada uno de los
nodos de la u a.
TiempoInicio:
Indica el ins an e en el que inicia la sesión.
9
úl imo enlace de la sesión no depende del nodo p ima io 2, po lo que ambién ansmi e
de o ma inin e umpida a es a ecuencia. El p ime enlace de la sesión 1 y el úl imo
enlace de la sesión 2 pueden ansmi i simul áneamen e a la misma ecuencia po que los
ansmiso es de cada enlace no es án conec ados con los ecep o es del o o y po lo an o
no se gene an in e e encias signica i as. Po úl imo, el enlace in e medio de la sesión
2 sí depende de odos los p ima ios y po eso a ajus ando su banda de ansmisión a
los enlaces que iene disponible en cada ins an e en unción de la ac i idad de los nodos
p ima ios y de los o os nodos cogni i os.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
1
3
6
7
9
45
10
8
2
P1
P2
P4
P3
Figu a 2: Localización de los nodos en una simulación.
16

0 5 10 15
0
5000
10000 Bi s en Bu e del Nodo 7. Sesion 1
0 5 10 15
0
2000
4000
6000
8000 Bi s en Bu e del Nodo 4. Sesion 1
0 5 10 15
0
200
400
600 Bi s en Bu e del Nodo 6. Sesion 1
0 5 10 15
0
0.5
1
1.5
2F ecuencias u ilizadas en el enlace Nodo 7 -> Nodo4. Sesion 1
0 5 10 15
-2
0
2
4F ecuencias u ilizadas en el enlace Nodo 4 -> Nodo6. Sesion 1
Figu a 3: Es ado de los bue s de los nodos y es ado de los enlaces du an e la ansmisión
de la sesión 1, en e el nodo 7 y el nodo 6.
17
0123456789
0
5000
10000 Bi s en Bu e del Nodo 6. Sesion 2
0123456789
0
5000
10000 Bi s en Bu e del Nodo 3. Sesion 2
0123456789
0
1000
2000 Bi s en Bu e del Nodo 5. Sesion 2
0123456789
0
5000 Bi s en Bu e del Nodo 8. Sesion 2
0123456789
0
2
4F ecuencias u ilizadas en el enlace Nodo 6 -> Nodo3. Sesion 2
0123456789
-5
0
5F ecuencias u ilizadas en el enlace Nodo 3 -> Nodo5. Sesion 2
0123456789
0
1
2F ecuencias u ilizadas en el enlace Nodo 5 -> Nodo8. Sesion 2
Figu a 4: Es ado de los bue s de los nodos y es ado de los enlaces du an e la ansmisión
de la sesión 1, en e el nodo 6 y el nodo 8.
18
0 2 4 6 8 10 12
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1Ac i idad Nodo P ima io 1
0 2 4 6 8 10 12
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1Ac i idad Nodo P ima io 2
0 2 4 6 8 10 12
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1Ac i idad Nodo P ima io 3
0 2 4 6 8 10 12
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1Ac i idad Nodo P ima io 4
Figu a 5: Ac i idad de los nodos p ima ios du an e la simulación.
5. Compo amien o de la ed en unción de algunos pa-
áme os de en ada
A con inuación se es udia la inuencia de algunos pa áme os de en ada sob e el
compo amien o de la ed. Pa a ello se ealiza un núme o de simulaciones pa a cada alo
del pa áme o a es udia y se p omedian los esul ados ob enidos. Cada simulación implica
gene a una nue a posición de los nodos, gene a de nue o los enlaces exis en es y pa a
esos nodos y enlaces co espondien es simula las ansmisiones.
De es a mane a se puede obse a como a ec a la a iación de un pa áme o al com-
po amien o de la ed.
5.1. Inuencia de Ns:
Pa a es udia la inuencia del núme o de nodos cogni i os se ealizan 100 simulaciones
pa a cada alo de Ns. Es impo an e des aca que cuando la simulación no gene a ningún
enlace, se epi e has a que se haya gene ado al menos un enlace en e dos nodos. Debido
19
a ese mo i o, cuando se dene un alo de Ns muy pequeño pa a unas dimensiones de la
ed de e minadas, hay que epe i a ias eces la simulación has a que se p oduzca una
simulación en la que la posición de los nodos es é lo sucien emen e ce ca como pa a que
se pueda c ea un enlace.
Pa a cada simulación los pa áme os de en ada son:
Dimensiones de la ed:
XMAX = 20
,
Y MAX = 20
Núme o de p ima ios:
Np = 5
Fac o es de ac i idad de los p ima ios:
FA = 0,5
Núme o de sesiones:
Num
_
Sesiones = 4
Longi ud de da os de cada sesión:
LongDa os = 5000
Po encia ansmi ida:
Po = 1
,
Po P im = 1
Sensibilidad de los nodos:
Sens = 0,01
,
SensP im = 10−3
coecien e de pé didas de p opagación:
al a = 2,5
Quan um de iempo:
quan um = 0,1
.
En p ime luga cabe des aca que cuando se ealizan las simulaciones de las sesiones,
los nodos o igen y des ino se oman de o ma alea o ia y se comp ueba que el nodo o igen
y el nodo des ino dispongan de una u a exis en e, po lo an o, cuando Ns es pequeño, las
sesiones de comunicación se án odas en e los mismos nodos o end án alguna di e encia,
pe o po lo gene al u iliza án los mismos enlaces, mien as que cuando Ns es ele ado, la
p obabilidad de que dos sesiones necesi en u iliza el mismo enlace en el mismo ins an e
se educe, ya que las sesiones se án en e nodos di e en es con una g an p obabilidad.
En los esul ados se obse a como pa a alo es ele ados de Ns, al aumen a el núme o
de nodos cogni i os aumen a el h oughpu ú il o lo que es equi alen e, se educe el
e a do. Es o ocu e po que al aumen a el núme o de nodos cogni i os man eniendo el
núme o de sesiones de comunicación, aumen a la can idad de ecu sos disponibles de la
ed cogni i a, ya que al desplega se más nodos ambién se c ean más enlaces. Además la
mejo a que un aumen o de Ns p oduce es cada ez meno , debido a que pa a alo es muy
ele ados ya exis en enlaces en e los nodos cogni i os de sob a, y lo que es á limi ando el
compo amien o de la ed es la ac i idad de los nodos p ima ios. Es po eso que la asa
de ocupación no mejo a más allá de un alo po mucho que aumen e Ns.
El compo amien o que se p oduce cuando Ns es pequeño se debe a que pa a alo es
muy bajos de Ns (Ns=3) sólo exis en conexiones en aquellos casos en que los dos nodos
cogni i os es én muy ce ca el uno del o o y en es e caso sólo exis i á una o dos conexiones
en la ed, po lo que los enlaces se án de una longi ud muy pequeña y de muy buena
calidad, además la longi ud de las u as se á mucho más pequeña. Cuando es e núme o
aumen a un poco, las sesiones ya son más la gas y po lo an o ya deben concan ena se
ansmisiones en a ios enlaces, es po ello que el h oughpu ú il baja y el e a do sube
pa a alo es de Ns=10 ó 12 espec o a Ns=3 ó 5. En la p ác ica lo que ha ocu ido es
que la ed se ha hecho más g ande po que an es se enía sólo una pequeña zona de la
ed conec ada . Po úl imo pa a alo es pequeños de Ns se ob iene una asa de ocupación
más baja en los enlaces, es o se debe a que como exis en muy pocos enlaces, odas las
sesiones ienen que u iliza los enlaces exis en es y po lo an o las ansmisiones de la
ed cogni i a deben espe a unas po o as. Es po eso que el e a do cuando Ns es muy
g ande es mejo que pa a es os alo es, pues ya no es á limi ado po los o os cogni i os,
sino que es á limi ado únicamen e po los p ima ios.
20
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
Figu a 6: Th ougpu U il (bps/du ación de la sesión) en unción del Núme o de nodos
Cogni i os.
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0
1
2
3
4
5
6
7
Figu a 7: Re a do en unción del Núme o de nodos Cogni i os.
21

0 5 10 15 20 25 30 35 40
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
Figu a 8: Tasa de ocupación de los enlaces en unción del Núme o de nodos Cogni i os.
5.2. Inuencia de Np:
Pa a es udia la inuencia del núme o de nodos p ima ios se ealizan 50 simulaciones
pa a cada alo de Np. Al igual que en el caso an e io cada simulación implica un desplie-
gue dis in o de la ed (Se ejecu a
Simula Red
cada ez) y unas sesiones de comunicación
en e los nodos cogni i os di e en es.
Pa a cada simulación los pa áme os de en ada son:
Dimensiones de la ed:
XMAX = 20
,
Y MAX = 20
Núme o de nodos cogni i os:
Ns = 10
Fac o es de ac i idad de los p ima ios:
FA = 0,5
Núme o de sesiones:
Num
_
Sesiones = 4
Longi ud de da os de cada sesión:
LongDa os = 3000
Po encia ansmi ida:
Po = 1
,
Po P im = 1
Sensibilidad de los nodos:
Sens = 0,01
,
SensP im = 1−3
Coecien e de pé didas de p opagación:
al a = 2,5
Quan um de iempo:
quan um = 0,1
.
El compo amien o de la ed con espec o al núme o de nodos p ima ios exis en es se
pe cibe de o ma cla a: con o me aumen a Np aumen an los ecu sos que puede ap o e-
cha la ed cogni i a, ya que és a puede u iliza un mayo núme o de bandas de ecuencia.
Po an o pa a un Fac o de Ac i idad cons an e, si Np es aumen a, mejo an odos los pa-
áme os de la ed: se educe el e a do y aumen an el h oughpu y la asa de ocupación
de los enlaces. Además se obse a como la mejo a ob enida sigue una unción exponen-
cial, de o ma que aumen a Np cuando p esen a un alo pequeño implica una mejo a
mucho mayo que hace lo cuando Np es ele ado. Es o se debe a que cuando el núme o de
ecuencias es muy ele ado, el ac o limi an e en el compo amien o de la ed ya no es el
núme o de ecuencias disponibles, sino o os ac o es que dependen de la calidad de los
enlaces, como la po encia ansmi ida, el ancho de banda, el coecien e de pé didas, e c.
22
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
Figu a 9: Th ougpu U il en unción del Núme o de nodos P ima ios.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
0
2
4
6
8
10
12
14
Figu a 10: Re a do en unción del Núme o de nodos P ima ios.
23
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Figu a 11: Tasa de ocupación de los enlaces en unción del Núme o de nodos P ima ios.
5.3. Inuencia de FA:
El compo amien o de la ed cogni i a con espec o a la ac i idad de los p ima ios
se obse a de o ma cla a. Cuando aumen a el alo de FA, es deci cuando los nodos
p ima ios son más ac i os, la ed cogni i a empeo a sus p es aciones, lo cual esul a ob io,
pues la ed cogni i a se basa en ap o echa los ecu sos de la ed p ima ia que és a no
u iliza. Si los nodos p ima ios ienen menos p obabilidad de es a inac i os, en onces la
ed cogni i a iene menos ecu sos disponibles. Además se ap ecia como, cuando la asa de
ac i idad de los p ima ios p esen a un alo bajo, el compo amien o es simila (
FA = 0,1
ó
FA = 0,3
), debido a que la ed no es á limi ada po és e pa áme o. Sin emba go cuando
el Fac o de ac i idad de los nodos p ima ios es ele ado, un pequeño cambio en el alo
de FA se aduce en un cambio signica i o en el compo amien o de la ed, debido a que
en és e caso el ac o de ac i idad sí es un limi an e de las p es aciones de la misma.
Se puede obse a como aumen a el ac o de ac i idad iene un e ec o simila a
educi el núme o de nodos p ima ios de la ed. En ambos casos se es án educiendo los
ecu sos de los que dispone la ed cogni i a. Además, el cambio en el compo amien o
de la ed al a ia es os pa áme os es exponencial, de o ma que cuando el pa áme o
p esen a un alo muy malo (Np muy pequeño o FA muy al o) una pequeña a iación
inuye de o ma signica i a en la ed. Sin emba go con o me el pa áme o a omando
alo es mejo es (FA se a educiendo y Np a aumen ando), el impac o que supone pa a
la ed una a iación del pa áme o se a educiendo.
24
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0
500
1000
1500
Figu a 12: Th ougpu U il en unción del Fac o de Ac i idad de los nodos p ima ios.
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0
5
10
15
Figu a 13: Re a do en unción del Fac o de Ac i idad de los nodos p ima ios.
25