LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABLAS LISTA DE ACRONIMOS

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1 Contenido LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABLAS LISTA DE ACRONIMOS v viii ix 1 Introducción 1.1 Antecedentes Problemática Objetivos Objetivos Particulares Organización de la Tesis Estado del Arte Predicción del Tráfico VBR en Sistemas ATM Método de Predicción Diseño de la red Neuronal por Algoritmos Genéticos Conformador de Tráfico ATM con Control Neuronal Alcances Funciones del Planificador de WATM 8

2 Contenido 1.7 Referencias 11 2 Planteamiento General 2.1 Introducción Redes Integradas de Area Amplia B-ISDN Arquitectura de Protocolos Modo de Transferencia Asíncrono (ATM) Categorías de Servicios ATM Modo de Transferencia Asíncrono (WATM) Control y Conformación de Tráfico Funciones del Control de Tráfico Requerimientos para el Control y Conformación de Tráfico Algoritmos Utilizados Algoritmo de Tasa de Celdas Genérica (GCRA) Algoritmos de Control Basados en Predicción Control de Tráfico y Congestión en las Redes WATM Planificador de WATM Algoritmo CSDPS Algoritmos que usan un Sistema de Referencia Ideal Algoritmos que usan un Servidor de Compensación Explícito Algoritmos Diseñados para la Capa MAC de WATM Integración de los Algoritmos CAC, CC y Planificación Algoritmo de Planificación y el Protocolo SENU para MAC Protocolo de Control de Acceso al Medio (MAC) Protocolo MAC de Sondeo Exhaustivo no Uniforme (SENU) Referencias 31 3 Diseño del Planificador de WATM 3.1 Introducción Control de Tráfico y Congestión y el Planificador de WATM Control de Admisión de Conexiones (CAC) Control de Parámetros de Uso Control de Flujo ABR Conformación de Tráfico Conformación de Tráfico usando Redes Neuronales Modelos de Tráfico VBR y ABR Modelo de Tráfico de una Fuente VBR Modelo de Tráfico de una Fuente ABR Redes Neuronales en el Planificador de WATM El modelo Backpropagation 41 ii

3 Contenido Funcionamiento General de una BPN El Neuroplanificador de WATM La estación Base Modelo del Neuroplanicador para ATM Inalámbrico Referencias 50 4 Neuroplanificador de WATM 4.1 Introducción La Red ATM/WATM Hydragyrum y la Red ATM/WATM Elementos ATM Modelados en Hydragyrum Nodo y Nodo Switch ATM Nodo ATM Nodo Switch ATM Fuentes ATM Fuente ON-OFF Fuente Constante Fuente Exponencial Fuente Archivo Fuente Archivo en Tiempo Fuente IPP Receptor ATM Creación de la Red ATM/WATM Una Red ATM Sencilla Diseño de la Red ATM/WATM Configuración de la Red ATM/WATM Simulación de la Red ATM/WATM Diseño de la Red Neuronal del Neuroplanificador de ATM Inalámbrico Acciones del Neuroplanificador de ATM Inalámbrico Análisis de Congestionamiento Control de Flujo ABR Control de Admisión de Conexiones Conformación de Tráfico Referencias 86 5 Resultados de la simulación 5.1 Introducción Creación de la Red ATM/WATM Elementos de la Red ATM/WATM Conexiones entre los Elementos de la Red ATM/WATM Conexiones de Red de la Red ATM/WATM 90 iii

4 Contenido Conexiones de Datos de la Red ATM/WATM Configuración de los Nodos ATM Configuraciones de los Switches ATM Configuración del Receptor ATM Configuración de la Fuente ON-OFF ATM Configuración de la cola de salida del Switch ATM Presentación de Analyzer Simulación de la Red ATM/WATM Análisis de Celdas Celdas Recibidas en el Switch ATM Celdas entregadas por el Switch ATM Comparación de Entrada-Salida Ocupación del Buffer de la Cola de Salida La Red Neuronal del Neuroplanificador Entrenamiento de la Red Neuronal Configuración de la Red Neuronal Simulación de la Red Neuronal Neuroplanificador de WATM Análisis de Congestión Evaluación del Análisis de Congestión Control de Congestión y Conformación de Tráfico Control de Flujo ABR Conformación de Tráfico Control de Admisión de Conexiones Otras Funciones de Analyzer Validación de Resultados Referencias Conclusiones 6.1 Concusiones Aportaciones al Trabajo de Investigación Trabajos Futuros 123 Referencias 125 Anexos 131 iv

5 Contenido Lista de Figuras 1.1 a) Estructura de un Cromosoma Artificial. B) Proceso de Crossover c) Proceso de Mutación Diagrama a Bloques de un Conformador de Tráfico por Control Neuronal Algoritmo GCRA según la Recomendación I.371 de la ITU-T Modelo de Arquitectura del Protocolo B-ISDN Estructura de una celda ATM Aspectos de diseño en ATM Inalámbrico Pila de Protocolos para la integración de terminales WATM a una red ATM Versiones equivalentes del Algoritmo de Tasa de Celdas Genérica (GCRA) Modelo de componentes del Algoritmo CSDPS Configuración del ancho de banda del canal para asignación por demanda Protocolo MAC por Sondeo Exhaustivo no Uniforme Eficiencia de Utilización del enlace Procedimiento de Control de Admisión de Conexiones (CAC) Procedimiento de Control de Parámetros de Uso (UPC) Modelo de manejo de tráfico ABR Diagrama a Bloques de un Conformador de Tráfico por Control Neuronal Modelo de Tráfico de una Fuente VBR Modelo de Tráfico de una Fuente ABR Estructura de la red Backpropagation Función de transferencia sigmoid usada en la red Backpropagation Arquitectura de una red Backpropagation en Matlab Integración del Neuroplanificador de tráfico ATM/WATM a la estación base Modelo del Neuroplanificador para ATM Inalámbrico Red ATM/WATM Clases del Ambiente de Simulación de Hydragyrum Jerarquía de conexiones del Modelo OSI/ISO desarrollado en Hydragyrum Conjunto de objetos del Modelo OSI/ISO Desarrollado en Hydragyrum Configuración de una Terminal ATM Interfaz de un Nodo ATM modelado en Hydragyrum Interfaz de un Switch ATM modelado en Hydragyrum Interfaz de una Fuente ON-OFF ATM modelada en Hydragyrum Interfaz de una Fuente Constante ATM modelada en Hydragyrum Interfaz de una Fuente Exponencial ATM modelada en Hydragyrum 63 v

6 Contenido 4.11 Interfaz de una Fuente Archivo ATM modelada en Hydragyrum Interfaz de una Fuente Archivo en Tiempo ATM modelada en Hydragyrum Interfaz de una Fuente IPP ATM modelada en Hydragyrum Interfaz de una Receptor ATM modelado en Hydragyrum Red ATM sencilla modelada en Hydragyrum a Eventos presentes en la Fuente ATM b Eventos presentes en el Nodo ATM c Eventos presentes en el Receptor ATM d Eventos presentes en el Switch ATM Diseño de la distribución de ancho de banda del sistema WATM Diseño de la distribución de ancho de banda del sistema ATM Arquitectura ATM/WATM desarrollada en Hydragyrum Parámetros de la Fuente 0 de la Red ATM/WATM Parámetros de la Fuente 1 de la Red ATM/WATM Parámetros de la Fuente 2 de la Red ATM/WATM Parámetros de la Fuente 3 de la Red ATM/WATM Parámetros de los Nodos ATM de la Red ATM/WATM Parámetros del Switch ATM de la red ATM/WATM a Análisis de celdas recibidas a la entrada del Switch ATM b Análisis de celdas enviadas por el Switch ATM Análisis de celdas recibidas a la entrada del Switch ATM Análisis de ocupación del buffer de la cola del Switch ATM Arquitectura de una Red Neuronal Lineal diseñada en Matlab Simulación parcial del funcionamiento de la red neuronal Análisis de Congestionamiento Segmento de componentes que integran la red ATM/WATM simulada Función crearscl para la creación de Redes ATM/WATM Segmento de conexiones que integran la red ATM/WATM simulada Función conectscl para las conexiones entre elementos de la red ATM/WATM Segmento de conexiones de red que integran la red ATM/WATM simulada Función conectncscl para las conexiones de red entre los nodos de la red ATM/WATM Segmento de conexiones de datos que integran la red ATM/WATM simulada Función conectdcscl para las conexiones de datos entre nodos de la red ATM/WATM Segmento de configuración de un Nodo ATM en la red ATM/WATM simulada Configuración de los parámetros del Nodo ATM 93 vi

7 Contenido 5.11 Configuración de los parámetros del Switch ATM Segmento de configuración del receptor ATM en la red ATM/WATM simulada Configuración de los parámetros del receptor ATM Configuración de los parámetros de la fuente ON-OFF ATM Segmento de configuración del receptor ATM en la red ATM/WATM simulada Configuración de la cola de salida del Switch ATM Segmento de configuración del receptor ATM en la red ATM/WATM simulada Interfaz Gráfica de Usuario del programa Analyzer Configuración del Simulador ATM Análisis de celdas de entrada al Switch ATM Análisis de celdas recibidas a la entrada del Switch ATM Análisis de salida del Switch ATM: muestras tomadas cada 2 mseg Comparación de Entrada-Salida en el Switch ATM Ocupación del Buffer de la Cola de Salida del Switch ATM Entrenamiento de la Red Neuronal: a) Secuencia de entrada y primera predicción, b) Epocas de entrenamiento, c) Secuencia de entrada y aproximación después de terminado el entrenamiento y d) Error de predicción Interfaz Gráfica de Analyzer para presentar la configuración de la red neuronal Predicción de una secuencia de celdas de entrada al Switch Señales de entrada para el Análisis de Congestión Análisis de Congestionamiento en la cola de salida del Switch ATM Presencia de Condiciones de Congestionamiento en la Cola del Switch ATM Evaluación del Análisis de Congestionamiento usando la ocupación del buffer de Hydragyrum Control de Flujo ABR en el Neuroplanificador Comparación del análisis de congestionamiento y el control de flujo ABR Conformación de Tráfico usando aplicación de retardos Comparación del análisis de Congestionamiento, el Control de Flujo ABR y la Conformación 111 de Tráfico 5.36 Control de Congestión utilizando el Control de Admisión de Conexiones Comparación del Análisis de Congestionamiento, el Control de Flujo ABR, la Conformación de Tráfico y el Control de Admisión de Conexiones 5.38 Arquitectura general de un Switch ATM con capacidad de planificación de Tráfico y Manejo de Ocupación del buffer de salida vii

8 Contenido Lista de Tablas 1.1 Algoritmo GCRA según la Recomendación I.371 de la ITU-T Diagrama a Bloques de un Conformador de Tráfico por Control Neuronal Algoritmo GCRA según la Recomendación I.371 de la ITU-T Características de las diferentes categorías de servicio Clases de Tráfico y Prioridades de Servicio en PRADOS Parámetros de configuración de un Nodo ATM en Hydragyrum Parámetros de configuración de un Nodo Switch ATM en Hydragyrum Parámetros de configuración de una Fuente ON-OFF ATM en Hydragyrum Parámetros de configuración de una Fuente Constante ATM en Hydragyrum Parámetros de configuración de una Fuente Exponencial ATM en Hydragyrum Parámetros de configuración de una Fuente Archivo ATM en Hydragyrum Parámetros de configuración de una Fuente Archivo en Tiempo ATM Parámetros de configuración de una Fuente IPP ATM en Hydragyrum Parámetros de configuración de un Receptor ATM en Hydragyrum Parámetros configurados para la Fuente Parámetros configurados para la Fuente Parámetros configurados para la Fuente Parámetros configurados para la Fuente Parámetros configurados para los nodos 0 y Datos de Entrada y Salida en el algoritmo de conversión de resultados (eventos) Datos de Entrada y Salida en el algoritmo de conversión de resultados (servicio) Secuencias de celdas de entrada y valor de salida Simulación parcial de la red neuronal Funciones programadas para las diferentes modelos de fuentes ATM Estructura de la red Neuronal 105 viii

9 Contenido Lista de Acrónimos A AAL ABR ACK ADALINE AI ANN ATM B B-ISDN BK BPN BS BT C CAC CBQ CBR CC CDMA CDV CDVT CI CIF-Q CLP CLR CMR CS CSDPS CTD D DD DLC E EFCI ER F FDMA Capa de Adaptación ATM Tasa de Bit Disponible Períodos de Reconocimiento Arquitectura de Red Neuronal Adaptable Líneas de Información Adicional Red Neuronal Artificial Modo de Transferencia Asíncrono Red Digital de Servicios Integrados de Area Amplia Estado Backlogged Red de Retropropagación Estación Base Tolerancia a Ráfagas de Tráfico Control de Admisión de Conexiones Encolamiento Basado en la Clase de Servicio Tasa de Bit Constante Control de la Congestión Acceso Múltiple por División de Código Variación de Retardo de Celdas Tolerancia a la Variación de Retardo de Celda Bit de Indicación de Congestión Encolamiento de Paquetes Justo Independiente de la Condición del Canal Prioridad de Pérdida de Celda Tasa de Pérdida de Celdas Tasa de Mala Inserción de Celda Estado de Contención Planificación de Paquetes Dependiente del Estado del Canal Retardo de Transferencia de Celdas Datos Descendentes Control de Enlace de Datos Bit de Indicación Explicita hacia adelante de Congestión Tasa Explícita Acceso Múltiple por División de Frecuencia G ix

10 Contenido GCRA GFR Algoritmo de Tasa de Celdas Genérica Tasa de Trama Garantizada H HIPERLAN Red de Area Local de Radio de Alto Desempeño I IPP IWFQ L LAN LLC LSM LTFS Proceso de Poisson Interrumpido Encolamiento Justo Inalámbrico Idealizado Red de Area Local Control de Enlace Lógico Observador de Estado del Enlace Servidores de Justicia a Largo Plazo M MAC Capa de Acceso al Medio MASCARA Esquema de Acceso al Medio basado en Contención y Reservación para ATM maxctd Retardo Máximo de Transferencia de Celda MBS Tamaño Máximo de Ráfaga MCR Tasa Mínima de Celdas MFS Tamaño Máximo de Trama N NI NNI NQLM NRM P PCR PCS p-pcdv PQ PRADOS PSN Q QoS R RA RDF RIF RM RS Bit de Indicación de no Incremento de la Tasa de Celdas Interfaz Red a Red Monitor Neuronal de Longitud de Cola Manejo de Recursos de la Red Tasa Pico de Celdas Servicio de Comunicaciones Personales Variación del Retraso de Celda Pico a Pico Cola de Paquetes Planificación Orientada a la Asignación Regulada y por Prioridades de Retardos Redes de Comunicaciones Personales Calidad de Servicio Solicitud de Acceso Factor de Disminución de Tasa Factor de Incremento de Tasa Celdas de Manejo de Recursos Estado de Reservación x

11 Contenido S SB SBFA SCR SENU SQ SS T TA TAT TCP TDMA TH U UBR UNI UPC V VBR nrt-vbr rt-vbr VC VCC VPC VS W WATM WFQ Bloques de Planificación Aproximación Justa Basada en Servidor Tasa de Celdas Sostenible Protocolo de Sondeo Exhaustivo no Uniforme Cola de Ranuras Estado de Silencio Acceso de Transmisión de Datos Tiempo de Llegada Teórico Protocolo de Control de Transferencia Acceso Múltiple por División de Tiempo Estado Thinking Tasa de Bit no Especificada Interfaz de Usuario a Red Control de Parámetros de Uso Tasa de Bit Variable Tasa de Bit Variable en tiempo no real Tasa de Bit Variable en tiempo real Circuito Virtual Conexión de Canal Virtual Conexión de Trayectoria Virtual Planificación Virtual Modo de Transferencia Asíncrono Inalámbrico Encolamiento Justo Ponderado xi

12 Capítulo 1 Introducción El Modo de Transferencia Asíncrono (ATM de Asynchronous Transfer Mode ), está considerado como una tecnología importante para todos los tipos de servicios y redes. La mayoría de los especialistas creen que ATM será el estándar [1] para la futura Red Digital de Servicios Integrados de Banda Amplia (B-ISDN de Broadband Integrated Services Digital Network ). Debido al éxito de ATM en las redes alámbricas, ATM Inalámbrico (WATM de Wireless ATM ) es un resultado directo de ATM. WATM puede ser visto como una solución para las redes de comunicación personales de la siguiente generación o una extensión inalámbrica de las redes B- ISDN, las cuales soportan transmisión de datos integrada (datos, voz y video) con una Calidad de Servicio (QoS de Quality of Service ) [2]. La arquitectura y protocolos de WATM aún están siendo discutidos y actualmente el Foro ATM se encuentra definiendo el sistema básico de WATM. 1.1 Antecedentes La evolución de las redes alámbricas para soportar servicios multimedia de banda amplia y el creciente éxito de los sistemas de comunicaciones personales inalámbricos han sido las grandes tendencias de los últimos años [1]. Debido al aumento de demanda hacia tales tendencias, en un futuro se espera que converjan en una sola tecnología: WATM.

13 1 Introducción Mientras más rápido se lleve a cabo el proceso de estandarización de WATM, más pronto estarán disponibles comercialmente los productos ligados a esta tecnología. En un trabajo de investigación anterior [3], se desarrolló un modelado analítico para evaluar los parámetros de QoS que se requieren en ATM Inalámbrico para realizar la transmisión eficiente de video, tales como la Tasa de Pérdida de Celdas (CLR de Cell Loss Rate ), la Tasa de Mala Inserción de Celdas (CMR), la eficiencia de utilización del enlace y retardo promedio. Además se llevó a cabo un modelado analítico de los protocolos de Control de Acceso al Medio (MAC de Medium Access Control ) basados en sondeo y la evaluación de la eficiencia de utilización del enlace, reveló la forma de cómo están siendo aprovechados los recursos del canal, con altas eficiencias para el protocolo de Sondeo Exhaustivo no Uniforme (SENU). Se propuso [3], un nuevo protocolo a partir del sondeo exhaustivo llamado sondeo exhaustivo no uniforme, del cual se describieron su funcionamiento y los modelos analíticos para la eficiencia de utilización del canal, el retardo promedio, el número de usuarios inalámbricos y el Control de Admisión de Conexiones (CAC Connection Admission Control ) [3]. Aquí mismo se recomendó como trabajo futuro la inclusión en la estación base de una entidad, a la que se denominó Planificador ( Scheduler o Calenderizador ), que permitiera la separación entre la información y las peticiones; y encauzarlas (despacharlas) a las redes alámbricas e inalámbricas. Como otra de sus funciones, debía construir una tabla de planificación de acuerdo a las peticiones y mensajes de los diferentes tipos de tráficos, tráfico en tiempo real (RTT) y tráfico de tiempo no real (NRTT) que llegan a la estación base considerando sus retardos [3]. 1.2 Problemática Las redes de comunicaciones personales inalámbricas (PCN de Personal Communication Networks ) han estado creciendo muy rápido en la última década. Se han desarrollado muchos sistemas para proveer diferentes servicios, tales como el Servicio de Comunicaciones Personales (PCS de Personal Communication Service ), los Sistemas de Telefonía Celular (Portátil), y los Sistemas de Comunicaciones vía Satélite. Normalmente, estos servicios no garantizan una QoS, así que no son adecuados para el rápido crecimiento de aplicaciones multimedia [1]. El sistema de WATM pretende ofrecer los mismos servicios que ATM ofrece en las redes alámbricas. Como servicios, se pueden mencionar aquellas aplicaciones que acceden a Internet, la Transferencia de Archivos, Descarga de Archivos de cualquier servidor conectado a Internet, Transferencia de Datos, Correo Electrónico, Vídeo en Tiempo Real, Transmisión de Voz, Conferencias en Tiempo Real, Vídeo sobre Demanda, Televisión en Vivo, Correo Electrónico en Multimedia de Movimiento Total, Música con Calidad de CD, Interconexión de LAN y muchos otros servicios en los que ni siquiera se ha pensado. El problema entonces es que al migrar de un medio alámbrico a otro inalámbrico como WATM (incluyendo las características de movilidad), las limitaciones de ancho de banda, el incremento en las tazas de error y el costo de mantener un canal inalámbrico, ha propiciado que las expectativas vistas sobre ATM, pudieran no lograrse en WATM. El parámetro más importante que está en juego es la QoS [4], ya que los sistemas ATM se basan en este concepto para ofrecer sus servicios. Y es que tan sólo para seguir ofreciendo una velocidad de 155 Mbps, lo que ATM ofrece actualmente como mínimo, se requiere de un ancho de banda a la frecuencia de 60 GHz [1], lo cual 2

14 Introducción resulta excesivamente costoso y se requieren técnicas muy avanzadas de modulación y de codificación para poder operar a esa frecuencia. Por estas razones, se ha determinado ofrecer los servicios de acuerdo al tipo de aplicación que lo requiera y prácticamente para aquellas aplicaciones que sean en tiempo real se les dará prioridad sobre aquellas que no lo sean, para garantizar siempre ofrecer una QoS excelente. 1.3 Objetivos Este trabajo de investigación comprende el desarrollar en MATLAB una Red Neuronal para el Planificador de ATM Inalámbrico (WATM) para Predecir y Conformar los Tráficos VBR y ABR Objetivos particulares El Neuroplanificador de WATM desarrollado, predice el servicio antes de asignarle una QoS conformando el tráfico. También llevará a cabo una tabla de planificación con el perfil de cada usuario para la administración de la QoS ofrecida por el sistema WATM. Los resultados de la implantación con redes neuronales se compararán con los resultados obtenidos del modelado analítico desarrollado en [3]. Los parámetros de evaluación considerados son los siguientes: Control de Admisión de llamadas, (CAC de Call Admission Control ). Control de la Congestión, (CC de Control Congestion ). Control de Parámetro de Uso, (UPC de Usage Parameter Control ). Retardo. No. de Nodos Inalámbricos. Eficiencia de Utilización del Canal Inalámbrico. 1.4 Organización de la tesis El resto de este capítulo presenta una revisión del estado del arte a la fecha en que inicio el trabajo de investigación y durante los primeros meses de su desarrollo. En capítulos posteriores veremos que los trabajos futuros propuestos son, en parte, una consecuencia de la constante revisión del estado del arte y de los nuevos esquemas encontrados propuestos para los sistemas WATM. Finalmente en este capítulo se incluyen los alcances que se contemplaron para la realización de la tesis. El Capítulo 2, presenta una revisión de lo que son las redes integradas de área amplia y se incluye, el modelo de la arquitectura de protocolos de B-ISDN, las categorías de servicios ATM y el modo de transferencia asíncrono inalámbrico, WATM. 3

15 1 Introducción Por supuesto, se presenta el concepto de control y conformación de tráfico en las redes ATM, así como algunos de los algoritmos usados actualmente para este propósito, las funciones genéricas del control de tráfico y los requerimientos del mismo. También se describen algunos de los esquemas de planificación de celdas ATM existentes y sus limitaciones y desventajas. Se describe el protocolo de la capa de control de acceso al medio y el protocolo de sondeo exhaustivo no uniforme, SENU. El Capítulo 3 está dedicado al diseño del Neuroplanificador considerando las funciones de control de tráfico y congestión definidas en la especificación de manejo de tráfico del ATM Forum. Se describen los modelos para los servicios VBR y ABR de ATM y la red neuronal backpropagation y su funcionamiento, la cual se usará para el diseño del Neuroplanificador de WATM. Finalmente se describe la arquitectura general del Neuroplanificador y su integración a la estación base. El Capítulo 4 presenta el diseño de la red ATM/WATM utilizada para modelar el flujo de tráfico en la estación base y en el Neuroplanificador para la generación del tráfico de celdas utilizado en el entrenamiento de la red neuronal. La red ATM/WATM se simuló utilizando el simulador de redes ATM Hydragyrum y se explican los modelos de los elementos de la red usados aquí. Al final del capítulo aparecen las acciones que toma el Neuroplanificador para el control de tráfico y congestión. El Capítulo 5 muestra los resultados obtenidos en este trabajo de investigación para la creación de modelos de redes ATM para su simulación; el entrenamiento de la red neuronal y la predicción de tráfico usando los resultados del simulador Hydragyrum. Además, aparecen los resultados para la evaluación de los mecanismos de control de tráfico y congestión en el Neurplanificador de WATM. Finalmente en el Capítulo 6, establece las conclusiones a las que se han llegado después de llevar a cabo este trabajo de investigación, haciendo énfasis en la importancia de un Planificador de ATM Inalámbrico y su relación con la eficiencia de utilización del enlace y el control de tráfico en la red. Se presentan algunas recomendaciones para la evaluación funcional del sistema y los trabajos futuros propuestos. 1.5 Estado del arte Predicción del Tráfico VBR en Sistemas ATM Ya que los datos y vídeo son los componentes principales del tráfico en las redes ATM [5] es importante entender el impacto de la relación del tráfico VBR sobre el rendimiento de la red. Los servicios VBR pueden ser descritos por un conjunto diferente de descriptores de tráfico. El servicio rt-vbr se propone para las aplicaciones en tiempo real tal como voz y vídeo. El servicio nrt-vbr es para aquellas aplicaciones que no son en tiempo real, pero que tienen características de tráfico por ráfagas de celdas y que no usan características rigurosas de retardo, aunque se establece un límite en el retardo promedio de transferencia. Un método de predicción de tráfico VBR propone el uso de una Red Neuronal Artificial (ANN de Artificial Neural Network ) basada en algoritmos genéticos [5]. La red puede predecir el tráfico VBR por medio del aprendizaje de la relación existente entre las variaciones de tráfico 4

16 Introducción ATM. La predicción exacta del tráfico ATM es de suma importancia cuando se requiere desarrollar un conjunto robusto de descriptores de tráfico. Este conjunto es requerido por algunos algoritmos de Control de Tráfico y Congestión en los sistemas ATM. El Control de Parámetros de Uso (UPC), tiene como propósito principal, proteger los recursos de la red ATM de un comportamiento inadecuado que pudiera afectar la calidad de servicio QoS de las conexiones establecidas. Está definido como el conjunto de acciones tomadas para monitorear y controlar el tráfico de información acordado para el acceso de los usuarios a la red. Como parte del control de parámetros de uso, existe un algoritmo denominado Leaky Bucket, el cual se establece para lograr el mejor desempeño de los mecanismos para el UPC. Su función es controlar la longitud de las ráfagas de información (burstiness) que puedan viajar por la red, a través de un límite superior en la longitud de éste; además, determina el número de celdas que pueden ser transmitidas una tras otra. Cuando la red recibe una solicitud de conexión de un usuario, se activa en cada switch sobre la trayectoria de la nueva conexión, un procedimiento de admisión de llamada; éste es denominado el CAC. Tiene como fin aceptar o rechazar tal solicitud después de evaluar los recursos de la red para proveer la QoS que requiere la nueva conexión, sin afectar a las conexiones ya establecidas. Los algoritmos CAC están basados en el comportamiento del estado estable del sistema, sin embargo éste método no garantiza la QoS en tiempo real al nivel de conexiones individuales. La detección de congestión o condiciones recientes de congestión, CC, en los sistemas ATM es muy importante, ya que permite muchas opciones para el Control de Velocidades de Transferencia en el servicio VBR. Por ejemplo en TCP, éste es activado por medio de la detección de pérdida de paquetes o reconocimientos duplicados Método de Predicción El método de predicción del trafico VBR consiste de cuatro etapas [5]. La Creación del Histograma contiene el valor de las celdas ATM enviadas durante periodos cortos. El Diseño de la Estructura de la Red sugiere una red neuronal de tres capas. Cuenta con una neurona de salida y el número de entradas se calcula por medio del análisis del espectro en frecuencia de servicio de celdas. El número de entradas debe garantizar la observación de todo el periodo para la frecuencia principal. La Creación del Vector de Entrenamiento, el cual, su tamaño depende del número de entradas y salidas de la red y todos los vectores están formados con base al histograma. Finalmente la Fase de Entrenamiento y Prueba en la que el entrenamiento se lleva a cabo por medio del algoritmo de entrenamiento Brain Maker Diseño de la Red Neuronal por Algoritmos Genéticos. El uso de algoritmos genéticos [5] permite la determinación de la estructura de las redes neuronales por medio de un proceso evolutivo. Los cromosomas artificiales, son cadenas de bits agrupadas en dos segmentos los cuales representan el estado de la conexión y el valor de los pesos respectivamente. Un mecanismo de activación de genes en los cromosomas, es lo que permite ajustar los valores de los pesos de las conexiones en la red neuronal. 5

17 1 Introducción Figura 1.1. a) Estructura de un Cromosoma Artificial. b) Proceso de Crossover. c) Proceso de Mutación [5]. El primer paso en el diseño es la generación aleatoria de cromosomas para iniciar el proceso evolutivo. Posteriormente, la Selección es un proceso en el que se eligen nuevos cromosomas que puedan describir a la red neuronal con diferente precisión. La elección de los cromosomas está determinada por su coeficiente de adaptación. De la figura 1.1, Crossover es un proceso que permite el intercambio de fragmentos de genes entre dos cromosomas. El fin de esto es obtener nuevos cromosomas con coeficientes de adaptación mayores. En la Mutación el valor de los genes es cambiado, aunque este proceso no es muy usado en algoritmos genéticos. Estos tres operadores genéticos se repiten hasta que la población entera de cromosomas converge a los valores deseados Conformador de Tráfico ATM con Control Neuronal. Es posible llevar a cabo un control de la congestión en las redes ATM por medio de un mecanismo Conformador de Tráfico ("Shaper"). Ya que no es fácil construir sistemas de control de tráfico eficientes, debido a la diversidad de las características del tráfico multimedia, se han propuesto conformadores y espaciadores de celdas [6]. La idea principal de la conformación de tráfico, es básicamente almacenar el tráfico de entrada en los switches ATM y controlar el flujo de celdas de salida. Básicamente, la velocidad de transmisión de celdas por la red ATM, depende de la ocupación de las localidades en el buffer de conformación [6]. El propósito principal es evitar la pérdida de celdas, por lo que la velocidad de salida de las celdas está sujeta a la velocidad pico de entrada de celdas al buffer. La tasa de las velocidades de entrada y salida λ está en función de la ocupación del buffer B. λ = f (B) (1) 6

18 Introducción Fuente de tráfico Buffer SW En tiempo de salida NQLM AI Unidad Temporizadora Figura 1.2. Diagrama a Bloques de un Conformador de Tráfico por Control Neuronal [6]. Como se puede ver en la figura 1.2, el conformador de tráfico consiste de un buffer de entrada, un Monitor de Longitud de Cola Neuronal (NQLM de Neural Queue Length Monitor ) y un controlador de tiempo de salida de celdas. La velocidad de salida de las celdas depende de la ocupación del buffer de entrada. La ocupación del buffer es vigilada por el NQLM el cual tiene una neurona de entrada por cada localidad del buffer. En todo momento están presentes la llegada y salida de celdas del buffer. La salida del NQLM cambia de acuerdo a las características deseadas durante la fase de entrenamiento de la Red Neuronal. El tiempo de salida entre celda y celda se calcula por medio de la red neuronal la cual a través de sus líneas de salida controla la Unidad Temporizadora (TU), la cual es la unidad funcional que cuenta automáticamente el tiempo y en un instante apropiado abre la salida del conformador de tráfico. Es en este momento cuando las celdas dejan el sistema a través del interruptor de salida (SW) [6]. Las Líneas de Información Adicional (AI) son un grupo especial de líneas de entrada al NQLM. Son usadas por la Función de Administración de Tráfico para controlar el flujo de celdas entre las clases de tráfico controladas. También pueden reflejar la situación actual de tráfico en los switches vecinos. La Red Neuronal del NQLM está basada en Redes Backpropagation la cual fue entrenada con el Software Brain Maker. 1.6 Alcance El diseño y el desarrollo del Neuroplanificador de WATM para la Estación Base y todas sus funciones, es un mecanismo no desarrollado anteriormente en los sistemas WATM. Los trabajos realizados sobre predicción y control de tráfico que se han hecho, han sido diseñados y evaluados para los sistemas ATM, sin considerar las aplicaciones inalámbricas y los requerimientos de ancho de banda que necesitan. 7

19 1 Introducción Funciones del Neuroplanificador de WATM Entidad perteneciente a la Estación Base (BS). En cada ranura de datos separar la petición de la información debido a la función de incorporación ("piggybacking"), donde al final de la ranura de datos se le incorporará la petición. Calcular el ciclo de sondeo de los nodos con NRTT con base en su requerimiento de retardo. Encauzar la información a la red ATM alámbrica. Separar las peticiones de los nodos con RTT y NRTT. Al recibir la información de la red ATM alámbrica despacharla con base en el tipo de petición. Construir una tabla de planificación de acuerdo a las peticiones y mensajes de los diferentes tráficos. Antes de asignar el recurso al servicio solicitado hará una predicción y conformación del tráfico (si es necesario), para garantizar una QoS. Llevará a cabo en la tabla de planificación el perfil de cada usuario para la administración de la QoS ofrecida por el sistema WATM. La eficiencia al compartir un canal en un sistema WATM depende en gran medida del protocolo MAC. Esto no es totalmente eficiente si no consideramos los mecanismos necesarios para el control de tráfico a través de la red. El principal objetivo del control de tráfico es proteger a la red y al usuario en la medida de lograr los objetivos predefinidos del desempeño de la red en términos de la Tasa de Pérdida de Celdas (CLR de Cell Loss Rate ), el Retardo de Transferencia de Celdas (CTD de Cell Transfer Delay ) y la Variación del Retardo de Celda (CDV de Cell Delay Variation ) [7]. En si, el control de tráfico se refiere al conjunto de acciones tomadas por la red para evitar la congestión, causada por fluctuaciones de tráfico o condiciones de fallas en la red. El control de tráfico también juega un papel muy importante en la optimización de los recursos de la red con el propósito de lograr una eficiencia real. El control de tráfico de WATM debe cumplir con las siguientes características: Flexibilidad: Debe soportar un conjunto de clases de QoS de capa WATM suficiente para todos los servicios existentes. Simplicidad: El reto es diseñar un control de tráfico WATM sencillo, el cual minimiza la complejidad de la red mientras maximiza la utilización de la red. Robustez: Lograr una alta eficiencia bajo cualquier circunstancia de tráfico mientras se mantienen funciones de control sencillas. Existen dos funciones básicas definidas para el manejo y control de tráfico WATM. La primera, el CAC, representa un conjunto de acciones tomadas por la red para aceptar o rechazar una conexión ATM solicitada. La segunda, el UPC, representa el conjunto de acciones tomadas por la 8

20 Introducción red para monitorear y controlar el tráfico de una conexión ATM, en términos del volumen de tráfico de celdas y la validez del enrutamiento de celdas. Un algoritmo ideal para el UPC debe cumplir con: Capacidad de detectar cualquier situación ilegal de tráfico. Un tiempo de respuesta rápido a las violaciones de parámetros. Simplicidad en su implementación. Ya se estableció la importancia y características que debe cubrir el mecanismo de manejo y control de tráfico en los sistemas WATM. La Recomendación I.371 de la ITU-T establece la regla que permite la correcta discriminación entre aquellas celdas que viajan a través de la red y que cumplen o no con los parámetros de retardo ya establecidos anteriormente. El algoritmo definido por la Recomendación se le conoce como Algoritmo de Tasa de Celdas Genérico (GCRA de Generic Cell Rate Algorithm ) y existen dos versiones equivalentes denominadas algoritmos de Planificación Virtual (VS de Virtual Scheduling ) y de Cubeta con Goteo de Estado Continuo (LB de Continuos-state Leaky Bucket ). La función principal de estos algoritmos es que para cualquier secuencia de tiempos de llegada de celdas {ta, a >=1} deben determinar las celdas que cumplen o no con los parámetros de retardo establecidos. Figura 1.3. Algoritmo GCRA según la Recomendación I.371 de la ITU-T [7]. El GCRA usa dos parámetros reales I y L, denotados como Incremento y Límite respectivamente y un conjunto de variables intermedias y se describe como GCRA (I, L). El algoritmo VS debe calcular el Tiempo de Llegada Teórico por Predicción (TAT) suponiendo que 9

21 1 Introducción todas las celdas están espaciadas igualmente (Distancia entre celdas determinada por I). Si el tiempo de llegada ta de una celda es después de TAT L (L representa un cierto valor de tolerancia) y con esto determinar cuando una celda cumple con los parámetros de retardo establecidos, ver figura 1.3. Algoritmo Virtual Scheduling Algoritmo Continuos-State Leaky Bucket TAT Tiempo de Llegada Teórico X Valor del contador de Leaky Bucket ta Tiempo de llegada de una celda X Variable Auxiliar LCT Ultimo tiempo de conformancia En el momento de llegada ta de la primera celda a la conexión, TAT = ta En el momento de llegada ta de la primera celda a la conexión, X = 0 y LCT = ta Tabla 1.1. Algoritmo GCRA según la Recomendación I.371 de la ITU-T [7]. De esta manera, estos son los algoritmos iniciales que se implementarán en la red neuronal del planificador y que tendrá como propósitos: Establecer un adecuado Control de Admisión de Llamadas (a través de la predicción de tráfico) utilizado por la estación base, para tomar las acciones descritas con anterioridad. Establecer un adecuado Control de Parámetros de Uso necesario para detectar situaciones ilegales de tráfico en la red y con esto mejorar la eficiencia de utilización del canal inalámbrico. Determinar los retardos para el envío de información hacia los nodos desde la estación base de acuerdo a las condiciones de tráfico presentes. Establecer los tiempos para los ciclos de sondeo para aquellas aplicaciones que soporten retardos en los mismos (Tráfico en tiempo no real). Los vectores de entrada a la red estarán determinados por la cantidad de celdas presente y pasadas en el Buffer del Neuroplanificador. Con estos valores, la red neuronal deberá predecir las condiciones de tráfico. Aún no se tiene establecido el tamaño de la capa de entrada de la red neuronal ni del buffer del planificador. En el caso del buffer, se sabe que de acuerdo al protocolo SENU [3], cada nodo enviará información a la BS en forma de tramas y ésta estará conformada por una o más celdas ATM, por lo que el buffer deberá tener capacidad para soportar una trama completa enviada por un nodo a la BS. En conclusión, se presentaron los trabajos antes realizados sobre predicción y conformación de tráfico para los servicios VBR de tiempo real y tiempo no real de ATM. Las funciones que tendrá el Neuroplanificador desarrollado en este trabajo de investigación y el algoritmo GCRA usado hasta ahora para llevar a cabo las funciones de control y conformación de tráfico en los Switches ATM. 10

22 Introducción 1.7 Referencias [1] Cong, Xinri, Wireless ATM: An Overview Ohio State Unversity, pag /2/2000. [2] Mikkonen, Jouni, Emerging Wireless Broadband Networks, IEEE Communications Magazine, February 1997, pp [3] Romero Aguirre, Eduardo, Análisis de la Asignación Dinámica de Ancho de Banda para Transmisión eficiente de video en redes ATM Inalámbricas, Tesis de Maestría, CENIDET, [4] Tanenbaum, Andrew, Redes de Computadoras, Tercera Edición; México, Prentice Hall, 1997 pp [5] Wieslaw Lobejko, VBR Traffic Prediction in ATM System, Military Communication Institute, Zergze Poland, 1997 [6] Marek Bromirski, ATM Traffic Shaper with Neural Control, Military Communication Institute, Zergze Poland, [7] De Prycker, Martin, Asynchronous Transfer Mode: Solution for Broadband ISDN, Third Edition, Belgium, Prentice Hall,

23 Capítulo 2 Planteamiento General 2.1 Introducción En este capítulo se presentan los modelos de las redes de área amplia que han dado origen a WATM. Una descripción general de B-ISDN permitirá entender los conceptos de redes integradas mientras que la descripción de ATM dará los conceptos básicos de operación de esta red. Existen algunos esquemas de control de tráfico y se describirán brevemente como operan, así como sus limitaciones y ventajas más importantes. Se presenta el concepto de Planificador de tráfico ( Scheduler ) para WATM y finalmente se describen los conceptos de los protocolos MAC y sus requerimientos así como el protocolo MAC SENU [11] usado en este trabajo. 2.2 Redes integradas de área amplia Las redes de telecomunicaciones de área amplia, están basadas en una técnica de conmutación de paquetes (celdas) llamada Modo de Transferencia Asíncrona (ATM de Asynchronous Transfer Mode ). Se dice que son redes integradas, debido a su capacidad para manejar diferentes servicios tales como datos en alta velocidad, video conferencias, videofonía, multimedia, correo electrónico, etc.

24 2 Planteamiento General B-ISDN La primera red de banda amplia se le conoce como Red Digital de Servicios Integrados de Banda Ancha (B-ISDN de Broadband Integrated Services Digital Network ). ATM es un resultado directo de esta red pues fue la técnica propuesta para la transmisión de información en las redes B- ISDN. Un elemento clave de la integración de servicios en la red, es proveer de un amplio rango de servicios usando un número limitado de tipos de conexiones [1]. B-ISDN soporta tanto servicios orientados a conexión como aquellos que no lo son, y cuenta con capacidades para transferir información en modo de paquetes o por circuitos Arquitectura de Protocolos En la arquitectura de B-ISDN, existen tres planos separados [1]. El plano de usuario, estructurado por capas, provee al usuario de información sobre el flujo de transferencia junto con los controles asociados. El plano de control, también en forma de capas, se encarga de las funciones de control de llamadas y conexiones. El plano de gestión tiene dos tipos de funciones: las funciones de manejo de capa y de manejo de plano. Las funciones de manejo de plano, proveen la coordinación entre todos los planos y no está estructurado por capas, como lo aparece en la figura 2.1. Figura 2.1 Modelo de Arquitectura del Protocolo B-ISDN [1]. La capa física está basada en los principios de DS3/E3 y SONET/SDH [1]. La capa ATM, provee la capacidad de transferencia de celdas y es común para todos los servicios. En la capa ATM, la información que viaja sobre la celda no sufre ningún cambio. ATM es una técnica orientada conexiones y se puede usar tanto para servicios orientados a conexiones, como para aquellos que no lo son. ATM está diseñada para ofrecer una transferencia flexible y común para todos los servicios [1]. 14

25 Planteamiento General La Capa de Adaptación (AAL de ATM Adaptation Layer ), provee funciones que dependen del servicio. El límite entre la capa ATM y la capa AAL, corresponde al límite entre las funciones específicas al encabezado de la celda y las funciones específicas al campo de información de la celda, respectivamente. La capa AAL soporta funciones de la capa más alta de los planos de Usuario y Control [1] Modo de Transferencia Asíncrono (ATM) La red ATM se basa en la transmisión de información en paquetes pequeños de tamaño fijo, denominados celdas. De esta manera, se resolvió la necesidad de contar con un sistema de comunicaciones de alta velocidad, redes backbone dorsal y muchas más exigencias de las comunicaciones de hoy en día, que no podía ofrecer B-ISDN, debido a lo tardado que resultó el establecimiento de los estándares de esa red. Es entonces cuando surgió el ATM Forum, el cual tomó la base de B-ISDN para establecer un amplio rango de estándares, incluyendo interfaces físicas, software de interfaces de usuario a red, software de interfaces de red a red, administración de tráfico y otros. Fig 2.2. Estructura de una celda ATM [3]. Con celdas de 53 bytes (5 de encabezado y 48 de carga útil), figura 2.2, ATM ofrece la transmisión eficiente tanto de datos como de voz y video en tiempo real [2], ya que los retardos son menores para las aplicaciones que así lo requieren. Esta tecnología está basada en la conmutación de paquetes, la cual es altamente flexible. Puede presentarse tráfico de velocidad constante o variable y a velocidades de Gigabits por segundo la conmutación de paquetes es más fácil que la de 15

26 2 Planteamiento General circuitos y para satisfacer los requerimientos de las redes ya establecidas, ATM es capaz de emular la conmutación de circuitos. ATM es una tecnología orientada a conexión en la que la entrega de las celdas no se garantiza pero sí su orden. Las velocidades pretendidas de ATM van desde los 155 Mbps hasta los 622 Mbps. En las redes ATM, los switches se conectan entre sí usando una interfaz que se ha denominado interfaz red a red (NNI), mientras que las terminales se conectan a la red usando una interfaz usuario a red (UNI) [3]. Las redes ATM están diseñadas con tasas de error extremadamente bajas y las conexiones se hacen a través de circuitos virtuales (VC) los cuales son trayectorias establecidas antes de iniciarse la conexión y éstas permanecen hasta que se concluye la comunicación, por lo que todas las celdas de información viajan por el mismo camino siempre; a diferencia de otras redes en las que la trayectoria de cada paquete se resuelve en el momento de iniciarse su transmisión Categorías de Servicios ATM La capa ATM en una de sus funciones, debe ofrecer los diferentes servicios establecidos hasta ahora para las redes ATM. Los servicios ATM y el comportamiento de la red se relacionan a través de las características de tráfico y los requerimientos de QoS. Las funciones como enrutamiento, el Control de Admisión de Conexiones y la asignación de recursos, están estructuradas de manera diferente para cada categoría de servicio. Las categorías de servicios pueden ser de tiempo real o no; las de tiempo real se clasifican de acuerdo a sí el descriptor de tráfico contiene únicamente el parámetro de Tasa Pico de Celdas (PCR de Peak Cell Rate ) o también el parámetro de Tasa de Celdas Sostenible (SCR de Sustainable Cell Rate ) [3, 4]. Las categorías de servicios están definidas usando los siguientes parámetros de QoS [4]: La Variación del Retraso de Celda de Pico a pico (peak to peak CDV de Peak to peak Cell Delay Variation ) [3]. El Retardo Máximo de Transferencia de Celda (maxctd de Maximum Cell Transfer Delay ). La Tasa de Pérdida de Celdas de (CLR de Cell Loss Rate ). La categoría de Tasa de Bit Constante (CBR de "Constant Bit Rate") se usa para conexiones que solicitan una cantidad estática de ancho de banda que está continuamente disponible durante el transcurso de la conexión [4]. La cantidad de ancho de banda se caracteriza por un valor de PCR [5]. La CBR está diseñada para soportar aplicaciones en tiempo real, que requieren una variación de retardo constante y muy pequeña. Es adecuada para todas las cadenas interactivas (es decir, en tiempo real) de audio y vídeo ( Streaming ) [2] En la categoría CBR, una fuente puede emitir celdas a la Tasa Pico de Celdas en cualquier momento y durante un período no especificado y los compromisos de QoS todavía se cumplen [5]. La categoría de Tasa de Bit Variable (VBR de "Variable Bit Rate") [5], se divide en dos subclases, la de tiempo real (rt-vbr) y la de tiempo no real (nrt-vbr), respectivamente. La rt- VBR es para servicios que tienen tasas de bit variables en combinación con requisitos muy estrictos de tiempo real, como el vídeo comprimido interactivo. Las conexiones rt-vbr están caracterizadas por los parámetros PCR, SCR y el Tamaño Máximo de Ráfaga (MBS de Maximum Burst Size ). 16

27 Planteamiento General Es esencial que la red ATM no genere ninguna fluctuación en el patrón de llegada de las celdas. En otras palabras, tanto el retardo medio de las celdas como la variación del retardo de las celdas, deben estar cuidadosamente controlados. Por otra parte, aquí es tolerable un bit o celda perdida de vez en cuando y lo mejor es ignorarlo. La subclase nrt-vbr, se usa en aplicaciones de tiempo no real que presentan características de tráfico en forma de ráfagas, el cuál está definido por los parámetros PCR, SCR y MBS. nrt-vbr es para tráfico en el que la entrega a tiempo es importante pero la aplicación puede tolerar una cierta cantidad de fluctuación. No existen límites de retardo asociados a ésta categoría. La categoría de Tasa de Bit no Especificada (UBR de Unspecified Bit Rate ) [5] pretende ser usada para aplicaciones de tiempo no real, que no requieren un retardo constante y tampoco una variación de retardo muy rigurosos. Las transferencias de archivos y el correo electrónico son ejemplos claros de este tipo de servicio. UBR, no especifica garantías de servicio en relación al tráfico, ni existen compromisos sobre el parámetro CLR. No son necesarias las funciones de CAC y el Control de Parámetros de Uso (UPC de Usage Parameter Control ) para este servicio. La categoría de servicio de Tasa de Bit Disponible (ABR de Available Bit Rate ) [5], permite que las características de transferencia de la capa ATM provistas por la red, puedan cambiar después de establecerse la conexión. Se puede establecer un mecanismo de control de flujo para controlar la tasa de bit de la fuente en respuesta de los cambios de la capa ATM. Para ello pueden usarse las Celdas de Manejo de Recursos (Celdas RM de Resource Management Cells ). Con esto se reduce la tasa de perdida de celdas y ABR no requiere definir límites de retardos o de la variación de retardos. Cuando se establece una conexión ABR, se especifican un ancho de banda máximo requerido (a través de PCR) y un mínimo ancho de banda posible a usar, a través de Tasa Mínima de Celdas (MCR de Minimum Cell Rate ). El MCR puede ser cero, y el ancho de banda disponible puede variar siempre y cuando no disminuya debajo de MCR. La categoría de Tasa de Trama Garantizada (GFR de Guaranteed Frame Rate ) [5] se utiliza en aplicaciones de tiempo no real; aplicaciones que requieren la garantía de una tasa mínima pero pueden acceder a un mayor ancho de banda si éste está disponible. En el establecimiento de una conexión GFR, el equipo terminal especifica sus parámetros PCR y MCR junto con la definición del MBS y el Tamaño Máximo de Trama (MFS de Maximum Frame Size ). No existen límites de retardos asociados a esta categoría de servicio. En la tabla 2.1 se establecen los parámetros de tráfico, QoS y otros parámetros para las diferentes categorías de servicios definidas hasta ahora Modo de Transferencia Asíncrono Inalámbrico (WATM) En las redes ATM, los requerimientos de servicio negociados deben ser realizados usando varios métodos de manejo de tráfico. WATM introduce una nueva dimensión de complejidad en estos métodos. Las aplicaciones en las terminales inalámbricas, requieren la misma funcionalidad y QoS que en ATM, sin embargo, en WATM algunas características como la Tasa Pico de Transmisión o la Tasa de Error son diferentes [6]. 17

28 2 Planteamiento General Categoría de Servicio en la Capa ATM Parámetros CBR rt-vbr nrt-vbr UBR ABR GFR Tráfico PCR y CDVT Especificado Especificado Especificado Especificado SCR, MBS y n/d Especificado n/d CDVT MCR n/d Especificado n/a MCR, MBS, n/d Especificado MFS, CDVT QoS p-p CDV Especificado No especificado MaxCTD Especificado No especificado CLR Especificado No Especificado Otros Feedback No especificado Especificado No especificado CDVT: Tolerancia a la Variación de Retardo de Celda (CDVT de Cell Delay Variation Tolerance ). n/d: No disponible. Tabla 2.1. Características de las diferentes categorías de servicio. Las aplicaciones de multimedia requieren tanto de la transferencia de cantidades fijas de información, como de flujos de información que pueden ser caracterizados por una cierta tasa de datos y un retardo. ATM es el mecanismo de transporte capaz de soportar diferentes tipos de conexiones con diferentes parámetros de QoS. ATM Inalámbrico, significa diseñar una red inalámbrica de servicios integrados, Figura 2.3, que provea de extensiones de las capacidades de ATM en una manera eficiente y transparente [7]. Por lo tanto, los sistemas WATM deben soportar un rango razonable de clases de servicios, tazas de bit y niveles de QoS. Sin embargo, existen diferencias en las características de servicio debido a las limitaciones del medio inalámbrico [8]. Sobre el acceso a la red, está claro que el problema es como extender la señalización ATM a un usuario inalámbrico en un enlace de radio poco confiable, lo que implica agregar nuevos protocolos a la arquitectura ATM para el manejo de una Capa Física de Radio de Alta Velocidad, una capa de Control de Acceso al Medio (MAC de Medium Access Control ) capaz de ofrecer servicios de conexión confiables a la capa de red y que tiene como funciones básicas la asignación de recursos y el control de errores [9]. Diferentes protocolos MAC han sido analizados y propuestos en [9-12]. 18

29 Planteamiento General Figura 2.3. Aspectos de diseño en ATM Inalámbrico [8]. También, una capa de Control de Enlace de Datos (DLC de Data Link Control ) y el manejo de recursos de radio. Asimismo, se deben analizar las extensiones de protocolos para incluir capacidades de movilidad de las terminales inalámbricas, el manejo de ubicación, control de QoS y enrutamiento, y el control de handoff (Cambio automático de canal de radio) para una red WATM, ya que los estándares actuales no cuentan con capacidades de movilidad a través de mensajes de señalización para el manejo de ubicación Figura 2.4. [10]. Existen diferentes entornos de desarrollo para WATM, sin embargo, no en todos estos entornos es posible contar con la capacidad para manejar diferentes tazas de bit ni los mismos parámetros de QoS. Los sistemas WATM deben lograr tasas de bit cercanas a los 25 Mbps, como HIPERLAN (High Performance Radio Local Area Network) [8], pero con la capacidad para soportar tipos de servicio multimedia. Los tipos de servicio deben ser los mismos que soporta ATM, además de los nuevos servicios que puedan surgir y están definidos por los requerimientos de la aplicación. Figura 2.4. Pila de Protocolos para la integración de terminales WATM a una red ATM [10]. 19

30 2 Planteamiento General El servicio ABR es muy importante en WATM ya que ofrece un medio para controlar el flujo de celdas a través de la disminución de las tasas de bit en caso de que se presenten problemas de congestionamiento [8]. 2.3 Control y Conformación de Tráfico Una red ATM construida apropiadamente, debe manejar el tráfico equitativamente y proveer de una asignación efectiva de la capacidad de la red para diferentes clases de aplicaciones. La red debe ser capaz de adaptar patrones imprevistos de tráfico (ráfagas de tráfico), así como descartar tráfico en ciertas condiciones, a fin de evitar o reaccionar a condiciones de congestionamiento [13]. El usuario es responsable de cumplir con la cantidad de tráfico que puede enviar en un periodo de tiempo establecido. El control de tráfico define un conjunto de acciones tomadas por la red para evitar una posible congestión. El control de tráfico toma medidas para adaptar fluctuaciones de tráfico y otros problemas dentro de la red. El control de congestión se refiere al conjunto de acciones tomada por la red para minimizar la intensidad, extensión y duración de la congestión [3]. Los objetivos del control de tráfico y de congestión son proteger a la red y al mismo tiempo dar al usuario el contrato de servicio establecido [14]. Una función adicional del control de tráfico es la de optimizar los recursos de la red Funciones Genéricas del Control de Tráfico Para cumplir con estos objetivos, se han definido funciones genéricas de control que combinadas entre si, ayudan en el control de tráfico y congestión de la red [3]. El Manejo de Recursos de la Red (NRM de Network Resource Managment ), puede ser usado para asignar los recursos de la red con el fin de separar los flujos de tráfico de acuerdo a las características de servicio. El Control de Admisión de Conexión (CAC de Connection Admisión Control ) se define como el conjunto de acciones tomadas durante el establecimiento de una conexión para determinar si se acepta o no una solicitud de conexión de canal o trayectoria virtual. El Control por Retroalimentación se define como el conjunto de acciones tomadas por la red y por el usuario para regular el tráfico en la red, de acuerdo al estado de los elementos (switches, enlaces de transmisión, etc.) de la misma. El Control de Parámetros de Uso (UPC de Usage Parameters Control ), definido como el conjunto de acciones tomadas para observar y controlar el tráfico en el momento en que un usuario pretende acceder a la red. Su principal propósito es la de proteger los recursos de la red de un mal funcionamiento el cual puede afectar la QoS de otras conexiones establecidas, detectando violaciones en los parámetros y tomando acciones apropiadas. El Control de Prioridad permite al usuario generar flujos de tráfico con diferentes prioridades a través del bit de Prioridad de Pérdida de Celda (CLP de Cell Loss Priority ). De esta manera un elemento de la red, puede descartar celdas con baja prioridad, si es necesario, para proteger como sea posible el desempeño de la red para las celdas con alta prioridad. 20

31 Planteamiento General El mecanismo de Conformación de Tráfico (de Traffic Shaping ), se usa para lograr una modificación en las características del tráfico. Es importante que se logre un alto nivel de consistencia en las capacidades de control de tráfico de las funciones mencionadas Requerimientos para el Control y Conformación de Tráfico Para llevar a cabo el control y conformación de tráfico en la red ATM, se requiere de una especificación de contrato de tráfico. Este define las características negociadas de una conexión en la capa ATM en una Interfaz Usuario a Red (UNI de User to Network Interface ) pública o privada. El contrato de tráfico en una UNI pública consistirá de un Descriptor de Tráfico de Conexión y una clase de QoS solicitada para cada conexión en la capa ATM. La UNI privada soportará, opcionalmente, el mismo contrato de tráfico que la UNI pública o bien un contrato diferente [3] El descriptor de tráfico de conexión, especifica las características de tráfico de una conexión ATM. Este es el conjunto de parámetros de tráfico en el Descriptor de Tráfico de la Fuente, la Tolerancia de CDV y la definición de conformidad de tráfico. Los procedimientos CAC usarán el descriptor de tráfico de conexión para asignar recursos y derivar valores de parámetros para la operación del UPC. El descriptor de tráfico de la fuente es un subconjunto de parámetros de tráfico (ejemplo: PCR, SCR, Tolerancia a Ráfagas de Tráfico (BT de Burstiness Tolerance ), o el tipo de fuente) perteneciente al Descriptor de Tráfico ATM y se usa durante el establecimiento de la conexión para capturar las características de tráfico intrínseco de la conexión solicitada por una fuente en particular. El conjunto de parámetros de tráfico en un descriptor de tráfico de fuente puede variar de una conexión a otra. Por otra parte, el Descriptor de Tráfico ATM es una lista genérica de parámetros de tráfico que puede ser usada para capturar las características de una conexión ATM [3, 13] Algoritmos utilizados Algoritmo de Tasa de Celdas Genérica (GCRA) El Algoritmo de Tasa de Celdas Genérica (GCRA de Generic Cell Rate Algorithm ), es un algoritmo virtual de planificación ( Schedulling ) o un algoritmo Leaky Bucket de estado continuo, figura 2.5. El GCRA, se usa para definir en una manera operacional, la relación entre el PCR y la tolerancia de CDV y la relación entre el SCR y la BT [3]. También tiene uso en la especificación de la conformidad de los valores declarados para los parámetros de tráfico PCR, SCR y BT. 21

32 2 Planteamiento General Figura 2.5. Versiones equivalentes del Algoritmo de Tasa de Celdas Genérica (GCRA) [3]. Algoritmo Virtual Scheduling Algoritmo Continuos-State Leaky Bucket TAT Tiempo de Llegada Teórico X Valor del contador de Leaky Bucket ta(k) Tiempo de llegada de una celda X Variable Auxiliar LCT Ultimo tiempo de conformidad En el momento de llegada ta de la primera celda a la conexión, TAT = ta En el momento de llegada ta de la primera celda a la conexión, X = 0 y LCT = ta El GCRA depende solamente de dos parámetros definidos como incremento (I) y límite (L). La notación GCRA(I, L), significa un algoritmo GCRA con el valor del parámetro incremento fijado a I y el valor del parámetro límite fijado a L. Los algoritmos Virtual Scheduling y Continuous-State Leaky Bucket son equivalentes en el sentido de que para cualquier secuencia de celdas que llegan en los tiempos {ta(k), k>=1}, los dos algoritmos determinan si las celdas están corruptas o son válidas. El algoritmo virtual scheduling actualiza un TAT, el cual es el tiempo de llegada nominal de la celda, suponiendo que las celdas están espaciadas igualmente cuando la fuente está activa. Si el valor de tiempo de llegada actual no es demasiado cercano en relación al TAT, en particular si el tiempo de llegada actual es después de TAT L, entonces la celda es válida, de otra manera la celda se descarta [3,13-14]. El Algoritmo continuous-state leaky bucket puede ser visto como una cubeta de capacidad finita cuyo contenido real, drena hacia fuera a una tasa continua de 1 unidad de contenido por 22

33 Planteamiento General unidad de tiempo y cuyo contenido se incrementa por el incremento I para cada celda válida. Equivalentemente, puede ser visto como la carga de trabajo de una cola de capacidad finita,o un contador de valor real. Si en la llegada de una celda, el contenido de la cubeta es menor o igual que el valor límite L, entonces la celda es válida, de otra manera, la celda no lo es. La capacidad de la cubeta es L + I [3] Algoritmos de Control Basados en Predicción Cuando se analizó el estado del arte, en el Capítulo 1, se presentaron dos trabajos importantes en el área de control de tráfico y congestión para las redes ATM. El primero hacia uso de redes neuronales artificiales para predecir el tráfico VBR en una red ATM. El gran beneficio de este algoritmo de control era que se podía desarrollar un conjunto robusto de descriptores de tráfico de una conexión ATM. Ahora bien, se sabe que este conjunto se usa en algunos algoritmos de control de tráfico y congestión en los sistemas ATM como el CAC y el UPC [15]. El segundo trabajo presentaba un Conformador de Tráfico ( Shaper ), basado también en redes neuronales. Aquí se determina que es posible llevar a cabo un control de la congestión en las redes ATM por medio de un mecanismo de conformación de tráfico. La idea principal de la conformación de tráfico, es básicamente almacenar el tráfico de entrada en los switches ATM y controlar el flujo de celdas de salida. Básicamente, la velocidad de transmisión de celdas por la red ATM, depende de la ocupación de las localidades en el buffer de conformación [16] Control de Tráfico y Congestión en las Redes WATM El manejo de los recursos de ancho de banda en un sistema WATM se vuelve crítico debido a la escasez de estos y a lo poco confiable que es el medio de transmisión. Por lo tanto, los mecanismos de control de tráfico y congestión se vuelven más indispensables que en los sistemas ATM. Esto implica que deben ser más eficientes teniendo en cuenta que sus funciones principales son las de optimizar los recursos de la red y observar, controlar y asegurar la QoS. Una célula de radio en una red ATM inalámbrica, corresponde a un multiplexor virtual de ATM con un canal interno de radio [6]. Dentro de este multiplexor, la capa física y parte de la capa ATM tienen que ser reemplazadas por una capa física inalámbrica, una capa MAC y una capa de Control de Enlace Lógico (LLC de Logic Link Control ). Las estrategias de servicio para ofrecer la mejor QoS en las redes ATM se enfocan en dos objetivos principales: evitar el sobreflujo ( overflow ) de los buffers y controlar los retardos de las celdas ATM. Mientras que en ATM se manejan tasas de transferencia de 155 Mbps, el overflow de los buffers es el aspecto más importante a cuidar por parte del o los mecanismos de control de tráfico y congestión. Por otra parte, en WATM las tasas de transferencia son más lentas por lo que las garantías de retardos se convierten en el aspecto crítico a controlar. En WATM el control de QoS se analiza de la siguiente manera. Los recursos limitados de los enlaces de transmisión entre los nodos de la red, se comparten entre varias conexiones virtuales. Los nodos de la red (switches y multiplexers), tienen que determinar el orden de transmisión de las celdas que se envían sobre los enlaces. Por consiguiente, se introduce un Planificador de celdas 23

34 2 Planteamiento General ATM (de ATM cells Scheduler ), para cada enlace de salida, que controla la multiplexión de celdas mediante el uso de una estrategia de servicio apropiada [6]. 2.4 Planificador de WATM Los algoritmos de planificación proveen mecanismos para la asignación de ancho de banda y multiplexión a nivel de paquetes. Las políticas de Control de Admisión y Control de Congestión dependen por completo de las disciplinas especificas de planificación que se usen [17]. El objetivo de un planificador es optimizar la asignación de recursos basado en demandas pequeñas de VCs y su QoS [6]. Un planificador de celdas ATM en un ambiente inalámbrico está caracterizado mediante la distribución de los buffers de envío en las terminales y la Estación Base (BS de Base Station ). El planificador ubicado en la estación base, tiene únicamente información limitada acerca del estado de los buffers en las terminales. El objetivo de la estrategia de servicio que utiliza el planificador es el de controlar los retardos de celdas, que incluye, el retardo de celda promedio, la variación de retardo de celda y el retardo máximo de celda [6]. Por lo general la actividad del planificador se enfoca en el control del retardo máximo de celda ya que, de excederse este, las celdas son generalmente descartadas por la aplicación receptora. El retardo máximo de celdas depende de la categoría de servicio, siendo los servicios CBR y VBR los que presentan límites muy estrictos en cuanto a su retardo máximo de celda. Las aplicaciones VBR son las únicas que requieren mayor atención en el sentido de que debe minimizarse al máximo la probabilidad de que se exceda el retardo máximo de las celdas. De la figura 2.4, la estación base es responsable de planificar la transmisión de paquetes tanto de la estación base hacia las terminales inalámbricas (enlace descendente de downlink ) así como de las terminales inalámbricas hacia la estación base (enlace ascendente de uplink ). Los paquetes del enlace descendente se encolan en la estación base, por lo tanto la BS tiene el completo conocimiento del estado de las colas de enlace descendente. Para desarrollar el mecanismo de planificación en el enlace ascendente, la BS se basa en las peticiones que las terminales envían a esta. Ya que el ancho de banda del canal inalámbrico es muy limitado, el mecanismo de planificación debe ayudar a minimizar las transmisiones de información cuando se han presentado errores del enlace, al mismo tiempo que debe maximizar el servicio efectivo entregado y la utilización del canal [17]. Por último, el algoritmo de planificación debe tener un diseño no demasiado complejo, de tal manera que pueda ser ejecutado a alta velocidad para planificar el tráfico de multimedia de tiempo real con requerimientos de regulación de tiempo muy estrictos Algoritmo CSDPS El mecanismo de Planificación de Paquetes Dependiente del Estado del Canal (CSDPS de Channel State Dependent Packet Scheduling ), mostrado en la figura 2.6, es un algoritmo usado 24

35 Planteamiento General en redes inalámbricas que ayuda a resolver los problemas que se presentan por la capacidad de movilidad de las terminales inalámbricas y los errores debidos a la característica de ráfagas del tráfico en la red [18]. M1 M2 Scheduler Transreceptor M1 M2 M3 M3 Observador de Estado del Enlace Figura 2.6. Modelo de componentes del Algoritmo CSDPS [18]. En CSDPS cuando un enlace inalámbrico presenta errores provocados por tráfico en forma de ráfagas, el algoritmo de planificación aplaza la transmisión de paquetes sobre este enlace. El Observador de Estado del Enlace (LSM de Link Status Monitor ), analiza el estado del enlace de todas las terminales inalámbricas. Si el LSM detecta un enlace con errores (cuando la BS no recibe la indicación de reconocimiento enviado por la terminal inalámbrica), marca las colas de ese enlace. El Scheduler no entrega las colas marcadas y a estas se les quita la marca después de un tiempo igual a la duración promedio de error del enlace. El algoritmo CSDPS + CBQ (Encolamiento Basado en la Clase de Servicio de Class- Based Queuing ) es una variante del anterior en el que el componente CBQ se usa para tener un mecanismo para compartir el canal inalámbrico de manera justa. Los detalles del funcionamiento teórico de este algoritmo están descritos en [19] Algoritmos que Usan un Sistema de Referencia Ideal El algoritmo de Encolamiento Justo Inalámbrico Idealizado (IWFQ de Idealized Wireless Fair Queuing ) es un algoritmo de planificación de paquetes en redes inalámbricas [20]. En este sistema, cada flujo tiene su propia cola. Cuando ningún enlace presenta errores, opera como un algoritmo de Encolamiento Justo Ponderado (WFQ de Weighted Fair Queuing ). Cuando un paquete con número de secuencia n del flujo i, es etiquetado con un tiempo de inicio de servicio S i,n y un tiempo final f i,n. Los paquetes se almacenan en orden no decreciente en cada cola. El planificador siempre escoge entregar el paquete con el tiempo final más pequeño. Sin embargo, cuando se presenta un error en el enlace, si el paquete elegido no puede transmitirse, un paquete de las otras colas con el tiempo final más pequeño que le sigue, será escogido. Otro algoritmo que utiliza un sistema de referencia ideal, se le conoce como algoritmo de planificación inalámbrica de Encolamiento de Paquetes Justo Independiente de la Condición del Canal (CIF-Q de Channel-Condition Independent Packet Fair Queuing ) [21]. Una de las contribuciones más importantes de este algoritmo es que especifica claramente las propiedades que un planificador inalámbrico justo debe tener. 25

36 2 Planteamiento General Comparado con IWFQ, CIF-Q mejora el proceso de planificación asociando una tasa de compensación y una tasa de penalización con la tasa de servicio asignada a un flujo de información, permitiendo la existencia de conexiones que utilizan una tasa de servicio mínima. Sin embargo, tanto IWFQ como CIF-Q, utilizan los tiempos de llegada de los paquetes para generar los tiempos de inicio virtuales para la planificación de paquetes del enlace ascendente. Lo cual requiere que la BS obtenga de alguna manera la información de los tiempos de llegada de los paquetes [17] Algoritmos que Usan un Servidor de Compensación Explícito Existe un algoritmo de Aproximación Justa Basada en Servidor (SBFA de Server-Based Fair Approach ) [22] en el que una parte del ancho de banda inalámbrico, se asigna a algún o algunos servidores de compensación denominados Servidores de Justicia a Largo Plazo (LTFS de Longterm Fairness Server ). Un LTFS es un flujo de datos especial creado para compensar el flujo de información de la transmisión de paquetes que ha sido aplazada debido a errores en los enlaces. En este caso, el planificador mantiene dos colas, una cola de paquetes (PQ de packet queue ) y una cola de ranuras (SQ de slot queue ) para cada flujo. Cuando llega un paquete de un flujo i, es colocado en una PQ i y una copia virtual del paquete llamada ranura es colocada en una SQ i. Entonces, la política de planificación se aplica a las colas de ranuras. Cuando se elige una ranura se transmitirá su paquete de flujo en la cola de paquetes si el enlace no presenta problemas. Para tal caso, la ranura y paquete serán removidos de sus respectivas colas. La descripción detallada de lo que ocurre cuando se presentan enlaces con errores en el sistema se puede encontrar en [17] Algoritmos diseñados para la capa MAC de WATM Los algoritmos descritos hasta ahora no han sido diseñados para cualquier protocolo MAC específico. La planificación de paquetes en WATM debe tomar en cuenta las estructuras de las tramas MAC y las clases de tráficos. Por lo tanto, el algoritmo de planificación, está bastante ligado al protocolo MAC cuyas funciones principales consisten en la asignación de ranuras de transmisión y el agrupamiento en tramas (frames) de ranuras. El algoritmo de Planificación Orientada a la Asignación Regulada y por Prioridades de Retardos (PRADOS de Prioritized Regulated Allocation Delay Oriented Scheduling ) está diseñado para el protocolo MAC de Esquema de Acceso al Medio basado en Contención y Reservación para ATM (MASCARA de Medium Access Scheme based on Contention And Reservation for ATM ) [23]. En PRADOS, cada conexión está asociada con un número de prioridad de acuerdo a la clase de tráfico a la que pertenece (Veáse la Tabla 2.2). Entre más alto es el número de prioridad, mayor es la prioridad de la conexión. También se introduce un servicio de fichas (token pool) para cada conexión. El planificador toma en cuenta la prioridad del servicio, las características de tráfico y las constantes de retardo en la asignación de ranuras. 26

37 Planteamiento General No. de Prioridad Clase de Tráfico 5 CBR 4 VBR de tiempo real 3 VBR de tiempo no real 2 ABR 1 UBR Tabla 2.2. Clases de Tráfico y Prioridades de Servicio en PRADOS. El planificador, toma un número de solicitudes de asignación de ranuras pendiente. En forma paralela, el planificador determina el número de solicitudes para asignación de ranuras de cada conexión que deben ser entregadas en la trama actual; al mismo tiempo que determina la ubicación exacta en la trama de las ranuras asignadas [24]. La ventaja principal de PRADOS es que reduce el retardo de celda promedio y la tasa de pérdida de celdas tomando en cuenta las constantes de control de tiempo de las celdas; además de que es capaz de proveer un límite de retardo para conexiones libres de error. Sin embargo, PRADOS no tiene capacidad para manejar enlaces inalámbricos de capacidad variable [17] Integración de los Algoritmos CAC, CC y Planificación Ya que el canal inalámbrico tiene un ancho de banda limitado y es altamente variable, el algoritmo de planificación debe ser soportado por los esquemas apropiados de CAC y de Control de Congestión (CC de Congestion Control ). El desempeño del planificador depende en gran medida de estos dos componentes [17]. 2.5 Algoritmo de Planificación y el Protocolo SENU para MAC En forma general, se puede decir que el planificador central ubicado en la estación base, tiene como tarea principal determinar el orden de la transmisión de las celdas ATM; en tanto que, el protocolo de Control de Acceso al Medio está encargado de organizar la realización del orden de transmisión en el canal de radio Protocolo de Control de Acceso al Medio (MAC) La extensión de la pila de protocolos ATM hacia un segmento inalámbrico, requiere la introducción de una capa MAC capaz de proveer servicios de conexión confiables a la capa de red y las capas superiores. Los servicios ofrecidos por la capa MAC (deben soportar tráfico multiclase), difieren de acuerdo a un conjunto de parámetros de QoS y que son usados por la capa ATM para conocer el perfil de tráfico y los requerimientos de QoS de las conexiones activas. Los parámetros que deben ser considerados, al menos para la garantizar la QoS, son el CLR y el CTD. 27

38 2 Planteamiento General Un protocolo MAC es un conjunto de reglas para controlar el acceso al medio de comunicación inalámbrica compartido entre varios usuarios. Los usuarios, son usuarios activos dentro de la célula con handoffs de células vecinas y nuevos usuarios que solicitan acceso a la red [10]. Los esquemas y protocolos de acceso múltiple están clasificados de acuerdo al mecanismo de asignación de ancho de banda, el cuál puede ser estático o dinámico [10]. Los esquemas de acceso múltiple se pueden clasificar en tres categorías principales [25]. Las técnicas de asignación fija, como el Acceso Múltiple por División de Frecuencia (FDMA de Frecuency Division Multiple Access ) y el Acceso Múltiple por División de Tiempo (TDMA de Time Division Multiple Access ), son inapropiados para las redes inalámbricas integradas debido a la utilización ineficiente del espectro del canal de radio. La técnica de Acceso Múltiple por División de Código (CDMA de Code Division Multiple Access ), presenta algunas ventajas como su retraso de acceso al canal muy reducido (casi cero) y su eficiencia de ancho de banda. Sin embargo presenta limitaciones en cuanto a la tasa de transmisión, problemas de control de potencia y la complejidad de la BS, lo que lo hace inapropiado para las redes inalámbricas integradas. Las técnicas de asignación aleatoria, también son inapropiadas debido a los retardos tan grandes provocados por el proceso de resolución de contención. En la técnica de asignación por demanda, se requiere que los usuarios provean información explicita o implícita sobre sus necesidades de ancho de banda. Este esquema minimiza el ancho de banda empleado, asignando únicamente el ancho de banda sobre demanda. Los protocolos MAC basados en asignación por demanda, son los más apropiados para los requerimientos de las redes inalámbricas integradas [10]. En la figura 2.7, se muestra la configuración del ancho de banda para el canal inalámbrico cuando se usan técnicas de asignación dinámica por demanda. Aquí, el ancho de banda del canal se divide en ranuras de tiempo y se representa por uno o varias tramas (frames) que depende de la tasa del canal y el tipo y tasa de las aplicaciones. Cada trama se divide en dos periodos (canales) conocidos como enlace ascendente (uplink) y enlace descendente (downlink). El uplink es una transmisión desde la terminal inalámbrica hacia la BS, dividido en periodos conocidos como solicitud de acceso (RA de Request Access ) y acceso de transmisión de datos (TA de data transmission access ). Figura 2.7 Configuración del ancho de banda del canal para asignación por demanda [10]. 28

39 Planteamiento General El downlink es una transmisión desde la BS hacia la terminal inalámbrica. Se divide en periodos nombrados como reconocimiento (ACK de acknowlegement ) y datos descendentes (DD de data downstream ). El protocolo MAC está relacionado con varios servicios de manejo de red que pueden catalogarse como: el manejo de llamadas, el manejo de recursos de radio y el manejo de movilidad. El protocolo MAC tiene un impacto importante en el manejo de servicio, la capacidad de la red y la complejidad de la terminal remota Protocolo MAC de Sondeo Exhaustivo no Uniforme (SENU) Se han considerado diferentes esquemas de acceso múltiple para WATM [9 12, 23] y este trabajo está realizado basado en un protocolo conocido como protocolo MAC de Sondeo Exhaustivo no Uniforme (SENU) [11]. Este protocolo fue establecido para mejorar las características de su antecesor el protocolo por sondeo exhaustivo, mediante la combinación de las características del protocolo por sondeo no uniforme. La razón del nuevo protocolo propuesto es la siguiente: El tráfico de tiempo real (RTT) tiene un requerimiento de retardo. Si la celda no es entregada dentro de ese límite de retardo será descartada. Los nodos con RTT pueden ser de tipo CBR o VBR (por variaciones en la taza de bit) El tráfico de tiempo no real (NRTT) es más tolerable al retardo, pero a menudo requiere de una tasa de pérdida de celdas más rigurosa. Bajo los requerimientos anteriores, es claro que el protocolo por sondeo exhaustivo debe ser modificado para sondear cada nodo tan frecuentemente como sus parámetros de retardo lo requieran, lo que significa que el sondeo a los nodos con RTT será más continuo que el de los nodos con NRTT. El formato de trama del protocolo SENU se muestra en la figura 2.8. Debido a que solo existe un canal de radio cuyo ancho de banda es el que se debe repartir entre los nodos de la picocélula, el ancho de banda del canal es manejado por la BS en forma de tramas, las cuales están formadas por N ranuras de tiempo, donde a cada nodo e incluso a la BS les es asignado un cierto número variable de dichas ranuras para poder realizar su transmisión. El protocolo MAC debe asegurar la coordinación entre los nodos para distribuir eficientemente los escasos recursos de ancho de banda y simultáneamente tomar en cuenta los requerimientos de QoS. La eficiencia de utilización de enlace [11]se refiere a la fracción de tiempo en que peticiones de información y sus contestaciones correspondientes (información útil), está siendo transmitida por el canal inalámbrico. Para el protocolo de Sondeo Exhaustivo no Uniforme el aprovechamiento del tráfico VBR, permite estimular a los nodos a transmitir su información. Además, un nodo puede hacer más de una petición por trama. El estudio realizado en [11] determinó que este protocolo presenta una mejora respecto a su antecesor al disminuir hasta un 7.61% el retardo promedio y una ganancia de hasta 9.84% en el número de nodos admitidos (N) mientras se presenta una degradación del 0.23% de utilización del enlace. La figura 2.9 muestra un ejemplo de la eficiencia de utilización del canal. 29

40 2 Planteamiento General Figura 2.9. Protocolo MAC por Sondeo Exhaustivo no Uniforme [11]. Velocidad Eficiencia de Utilización del Enlace ( % ) en λ = 1 del enlace N = 5 N = 10 N = 20 2 Mbps Mbps Mbps Figura 2.7. Eficiencia de Utilización del enlace. En conlusión, se consideró para este trabajo de investigación, el protocolo MAC SENU [11] y se justificó la utilización de un Planificador de tráfico, soportado por los esquemas de CAC y CC junto con la predicción y la conformación de tráfico. Estos temas se tratarán en los siguientes capítulos. 30

41 Planteamiento General 2.6 Referencias [1] ATM Forum Technical Committee, BISDN Inter Carrier Interface (B-ICI) Specification, The ATM Forum, Version 2.0 (Integrated), December, [2] Tanenbaum, Andrew, Redes de Computadoras, Tercera Edición, México, Prentice Hall, 1997), pp [3] ATM Forum Technical Committee, ATM User-Network Interface Specification, The ATM Forum, Version 3.1, September, [4] Orhan Cagri Imer [et al], Available Bit Rate Congestion Control in ATM Networks: Developing Explicit Rate Control Algorithms, IEEE Control Systems Magazine, February 2001, pp [5] ATM Forum Technical Committee, Traffic Management Specification, The ATM Forum, Version 4.1, March, [6] Kist, Holger; Petras, Dietmar, Service Strategy for VBR Services at an ATM Air Interface, EPMCC97, The Second European Personal Mobile Communications Conference, September, [7] Biswas, S. K. [et al], User Parameter Control Base Bandwidth Allocation for VBR Video in Wireless ATM Links, NEC USA Inc. C&C Research Laboratories, [8] Mikkonen, Jouni, Wireless ATM Overview, Nokia Mobile Phones, Finland, [9] Borgnovo, Flaminio [et al], MAC for WATM air Interface: Impact of error control schemes on protocol design, Dipartimento di Electronica e Informazione, Politécnico di Milano, Italy, [10] Kubbar, Osama [et al], Multiple Access Protocols For Wireless ATM: Problems Definition and Design Objectives, IEEE Communications Magazine, November [11] Romero Aguirre, Eduardo, Análisis de la Asignación Dinámica de Ancho de Banda para Transmisión eficiente de video en redes ATM Inalámbricas. Tesis de Maestría, CENIDET, pp [12] Sobirk, Daniel, An overview of proposed MAC algorithms for wireless ATM, Dept. of Communication Systems, Lund University, Sweden, [13] Black, Uiless, ATM: Foundation for Broadband Networks, Prentice Hall, USA, 1a. Edición [14] De Prycker, Martin, Asynchronous Transfer Mode: Solution for Broadband ISDN, Third Edition, Belgium, Prentice Hall,

42 2 Planteamiento General [15] Wieslaw Lobejko, VBR Traffic Prediction in ATM System, Military Communication Institute, Zergze, Poland, [16] Marek Bromirski, ATM Traffic Shaper with Neural Control, Military Communication Institute, Zergze, Poland, [17] Cao, Yazin [et al], Scheduling Algorithms in Broad-Band Wireless Networks, IEEE Proceedings of the IEEE, Vol. 89, No. 1, January [18] Bhagwat, P. [et al], Enhancing throughput over wireless LAN s using channel state dependent packet scheduling in proc. INFOCOM 96, Mar [19] Fragouli C. [et al], Controlled multimedia wireless link sharing via enhanced class-based queuing with channel-state dependent packet scheduling, In Proc. INFOCOM 98, Vol. 2, March, [20] Lu, S. [et al], Fair scheduling in wireless packet networks, IEEE/ACM Trans. Networking, vol. 7, no. 4, [21] Eugene, T. S. [et al], Packet fair queuing algorithms for wireless networks with locationdependent errors, In Proc. INFOCOM 98, March, [22] Ramanathan P. [et al], Adapting packet fair queuing algorithms to wireless networks, In ACM/IEEE MOBICOM 98, Dallas TX. [23] Bauchot, Frédéric, [et al], MASCARA, a MAC Protocol for Wireless ATM, ACTS Project, The Magic WAND, [24] Passas, N. [et al], Traffic scheduling in wireless ATM networks, In Proc. IEEE ATM Workshop, [25] Petras,Dietmar, Medium Access Control Protocol for wireless, transparent ATM access, Aachen Univ. of Technology (RWTH),

43 Capítulo 3 Diseño del Planificador de WATM 3.1 Introducción Al final de este capítulo se presenta el modelo del planificador diseñado en este trabajo de investigación. Para ello, se requiere del entendimiento de los mecanismos de control de tráfico y congestión que se han considerado y su relación con el planificador. Se ha establecido que este trabajo, únicamente cubre el análisis del comportamiento del sistema WATM, cuando están presentes los tráficos VBR y ABR. Por ello, se describen los modelos que rigen estos dos tipos de tráfico ATM. Además, ya que el uso de redes neuronales es parte fundamental del planificador de tráfico, en la sección 3.4 se hace un análisis sobre el funcionamiento de las rede neuronales feedforward (retroalimentadas) y principalmente la red neuronal Backpropagation (de retropropagación). Como se analizó en el Capítulo 2, el planificador ubicado en la Estación Base (BS), determina el orden de transmisión de las celdas ATM a través de los enlaces ascendente y descendente [1]. Además, el canal inalámbrico tiene un ancho de banda limitado y es altamente variable, por lo tanto el algoritmo de planificación debe ser soportado por los esquemas apropiados de control de tráfico y congestión. Lo que significa que el desempeño del planificador depende en gran medida de estos procedimientos [2].

44 3 Diseño del Planificador de WATM 3.2 Control de Tráfico y Congestión y el Planificador de WATM En la especificación de manejo de tráfico del ATM Forum [3], está definido el siguiente conjunto de funciones de control de tráfico y congestión: Control de Admisión de Conexiones (CAC de Connection Admission Control ). Control de Parámetros de Uso (UPC de Usage Parameter Control ). Descartar Celdas Selectivamente (de Selective Cell Discard ). Conformación de Tráfico (de Traffic Shaping ). Indicación Explícita de Congestión hacia delante (de Explicit Forward Congestion Indication ). Manejo de Recursos con el uso de trayectorias virtuales (de Resource Management using Virtual Paths ). Descartar Tramas (de Frame Discard ). Control Genérico de Flujo (de Generic Flow Control ). Control de Flujo ABR (de ABR Flow Control Las funciones de descartar celdas selectivamente y la de indicación explícita de congestión hacia delante se consideran como funciones tanto para el control de tráfico como para el control de congestión. El control de flujo ABR es un procedimiento de control de congestión. Las redes ATM pueden desarrollar una función o una combinación de estas funciones a fin de lograr los objetivos de QoS de las conexiones establecidas. El diseño del planificador está completamente relacionado con el procedimiento de control de admisión de conexión ya que de este depende el uso eficiente que se haga de los recursos de la red. El procedimiento de conformación de tráfico también puede influir en el desempeño del algoritmo de planificación, ya que su principal objetivo es el de alterar las características de tráfico de un flujo de celdas para lograr una mejor eficiencia de la red [3]. Para el control de congestión, el control de flujo ABR es una solución adecuada, ya que las fuentes ABR pueden ajustar la tasa de celdas a la que transmiten, al nivel de servicio disponible en el momento de presentarse una congestión en la red Control de Admisión de Conexiones (CAC) Ya se definió al CAC como el conjunto de acciones tomadas durante el establecimiento de una conexión para determinar si se acepta o no una solicitud de conexión de circuito virtual (VC de virtual circuit ) o trayectoria virtual (VP de virtual path ). Una solicitud de conexión es aceptada solamente si están disponibles los recursos suficientes para establecer la conexión a través de la red y la QoS requerida, además de mantener los requerimientos de QoS de las conexiones ya establecidas [4]. El procedimiento CAC debe tener conocimiento de los valores de los parámetros del descriptor de tráfico fuente. Tales parámetros pueden ser la tasa pico de celdas (PCR), la tasa 34

45 Diseño del Planificador de WATM sostenible de celdas (SCR), la tolerancia al tráfico en forma de ráfagas y estos pueden variar entre conexiones. También debe conocer la clase de QoS solicitada, el valor de la tolerancia a la variación del retardo de celdas (CDV Tolerance) y la definición de conformidad solicitada. La figura 3.1 muestra gráficamente el procedimiento CAC [5] Una vez que el control de admisión de conexión analiza el contrato de tráfico, determina si la solicitud de conexión se acepta o no en la red. Además, tiene la tarea de determinar que parámetros se requieren para el control de parámetros de uso de acuerdo a la especificación del contrato de tráfico. También se determina la asignación de recursos de la red y el enrutamiento de la conexión. Cuando se desarrolla el procedimiento CAC, se puede usar información adicional como la carga medida de la red. Esto permite lograr una mayor utilización de la red mientras se cumplan con los objetivos de desempeño de la red. Usuario n Nodo de la Red RED Se examina el contrato de tráfico Contrato de Tráfico para el Usuario n: Descriptor de Tráfico fuente QoS solicitada Valor de la Tolerancia de CDV Definición de Conformidad solicitada Se decide: Se acepta o no la conexión Se determinan los parámetros necesarios para el procedmiento UPC Se determina la asignación de recursos de la red y el enrutamiento de la conexión. Figura 3.1. Procedimiento de Control de Admisión de Conexión (CAC) [5] Control de Parámetros de Uso Cuando una solicitud de conexión es aceptada, la red reserva una cierta cantidad de recursos para esta conexión. Entonces, esta sesión es observada por la red. Esta operación se le conoce como Control de Parámetros de Uso (UPC de Usage Parameter Control ) [5] y su objetivo principal es controlar el tráfico en la red. El procedimiento UPC, mantiene la integridad de la red asegurándose de que únicamente los VPI y VCI validos están ingresando a la red; figura 3.2. El procedimiento UPC debe tener ciertas características deseables. La habilidad para detectar tráfico fuera del establecido en el contrato de tráfico. La habilidad para variar los parámetros evaluados. Una rápida respuesta al detectar usuarios que violan sus contratos de tráfico. Mantener 35

46 3 Diseño del Planificador de WATM las operaciones de los usuarios que no cumplen con lo establecido en forma transparente de aquellos que si lo cumplen Control de Flujo ABR En el control de congestión basado en el control de flujo ABR, se envían mensajes explícitos de control de tasa desde nodos intermedios a las fuentes usando celdas especiales, denominadas celdas de manejo de recursos (RM cells de Resource Management cells ), como se muestra en la figura 3.3. El objetivo de este mecanismo es compartir justamente el ancho de banda sobrante entre las fuentes ABR mientras se asegura que los enlaces en toda la red son usados completamente [6]. En una red conformada por varios nodos (switches), uno de sus elementos (switch) presenta condiciones de congestionamiento (cuello de botella) si la tasa de celdas ABR en cualquiera de sus puertos de salida es más grande que la tasa disponible para enviar las celdas. Usuario n Nodo de la Red RED Se examina el contrato de tráfico Contrato de Tráfico para el Usuario n: Descriptor de Tráfico fuente QoS solicitada Valor del CDV Definición de Conformidad solicitada Se Revisa: La validez del VPI y el VCI. VPI asociado con el VCC activo. El tráfico cumple con el contrato de tráfico. Figura 3.2 Procedimiento de Control de Parámetros de Uso (UPC) [5] El mecanismo de control por realimentación, se denomina mecanismo de ajuste de tasa y aquí, el nodo mide la tasa disponible promedio para las fuentes en intervalos periódicos y simplemente divide una fracción de esta capacidad igualmente entre varios usuarios [7]. La ventaja principal de este esquema es su simplicidad, pero es difícil de controlar la longitud de la cola para evitar el desbordamiento de los buffers. El objetivo principal del control ABR, es proveer la misma QoS para todas las fuentes ABR con un CLR mínimo y una utilización máxima de los recursos de la red. Estos objetivos pueden ser logrados, regulando la longitud de las colas en los switches en los valores deseables. El ancho de banda de un enlace dado está determinado por la siguiente expresión: 36

47 Diseño del Planificador de WATM µ r N M µ µ 3.1 Donde µ es la tasa de servicio disponible para las fuentes ABR en un switch en particular, N es el µ número de sesiones activas en el switch, r es la tasa total de las conexiones que están en un cuello µ de botella y M es el número de conexiones. Fuente Switch Destino Celda de Datos Celda RM Figura 3.3 Modelo de manejo de tráfico ABR [6] Conformación de Tráfico Usada en un switch ATM, la conformación de tráfico es un mecanismo que altera las características de tráfico de un flujo de celdas en una conexión de canal virtual (VCC de Virtual Channel Connection ) o en una conexión de trayectoria virtual (VPC de Virtual Path Connection ), para lograr una modificación deseada de esas características de tráfico [3, 4]. La conformación de tráfico, debe mantener la secuencia de las celdas, integra, en la conexión. Ejemplos claros de mecanismos de conformación de tráfico son la reducción de la tasa pico de celdas, PCR, la limitación de la longitud del burst (ráfaga) y la reducción del acercamiento entre celdas debido a la variación del retardo de celda, CDV, espaciando adecuadamente dichas celdas. La conformación de tráfico es una función opcional. En la especificación de Manejo de Tráfico del ATM Forum no está definido ningún algoritmo para el mecanismo de conformación de tráfico [3,5]. No es sencillo construir un sistema de control de tráfico eficiente, debido a la diversidad de las características de tráfico multimedios en forma de ráfagas. La característica de ráfagas del tráfico, se mide por la razón entre la PCR y la tasa de bit promedio. En ocasiones puede caracterizarse por la longitud promedio de ráfaga y también puede ser medido por la relación entre los tiempos de llegada de celda promedios y la variación de estos tiempos de llegada (cell jitter ratio). Los espaciadores de celdas (conformadores), son medios para modificar el tráfico de celdas en forma de ráfagas, reteniendo éste en buffers y despachándolo a una tasa menor. 37

48 3 Diseño del Planificador de WATM Conformación de Tráfico usando Redes Neuronales Se han hecho diferentes trabajos para desarrollar mecanismos para la conformación de tráfico. Uno de ellos, descrito brevemente en el Capítulo 1, propone el uso de redes neuronales, como base de un Monitor de Longitud de Cola Neuronal (NQLM de Neural Queue Length Monitor ) del buffer de entrada que forma parte del conformador de tráfico. La figura 3.4 muestra un conformador de tráfico basado en redes neuronales [8]. En la conformación de tráfico, la idea principal es almacenar el tráfico de entrada en los switches ATM y controlar el flujo de celdas de salida, es decir, la velocidad de transmisión de celdas por la red ATM, depende de la ocupación de las localidades en el buffer de conformación. El objetivo de la conformación es evitar la pérdida de celdas, por lo que la velocidad de salida de las celdas está sujeta a la velocidad pico de entrada de celdas al buffer. La tasa de las velocidades de entrada y salida λ está en función de la ocupación del buffer B. Fuente de tráfico Buffer SW En tiempo de salida NQLM AI Al: Líneas Adicionales de Información SW: Switch Unidad Temporizadora Figura 3.4. Diagrama a Bloques de un Conformador de Tráfico por Control Neuronal [8]. La conformación de tráfico, permite mejorar la utilización de la red, ya que permite la suavización del tráfico que entra a la red ATM. Mientras menos características de ráfagas presente el tráfico entrante a la red ATM, más fácil será proveer la QoS y será mejor la utilización de los recursos de la red [9]. Sin embargo, se debe tener cuidado al diseñar el mecanismo de conformación, ya que se puede agregar un retardo adicional a las celdas ATM en los conformadores, lo cual debe ser tomado en cuenta. El beneficio de la conformación de tráfico, generalmente depende de la carga de la red, el número de nodos a lo largo de la conexión, el tipo de tráfico y los requerimientos de QoS. 38

49 Diseño del Planificador de WATM 3.3 Modelos de Tráfico VBR y ABR Los tráficos CBR y VBR consisten de períodos on (activo) y off (apagado) que se alternan. La longitud de cada periodo on y off son exponencialmente distribuidos con duraciones promedio para v t o v s las fuentes VBR de y t. La duración de una trama se denota como T Modelo de Tráfico de una Fuente VBR Para las fuentes VBR, un sistema puede ser diseñado para no generar paquetes de información cuando la fuente está inactiva. Cuando la fuente está activa, genera paquetes de información y el v i número de paquetes es variable, donde q es la probabilidad de generar i paquetes en una trama. El número de paquetes máximo que una fuente VBR puede generar en una trama está determinado por p v. Existe al menos un paquete generado en cada trama cuando la fuente está activa. Una fuente puede estar en tres estados distintos: El estado inactivo (SS), el estado de reservación (RS) y el estado de contención (CS) [10]. En la figura 3.5 puede verse el modelo de tráfico de una fuente VBR. En la figura 3.5, Figura 3.5. Modelo de Tráfico de una Fuente VBR. v q s es la probabilidad que un período activo termina en una trama. q, es la probabilidad que un período activo de una fuente VBR se genera en una trama. Y probabilidad que una fuente VBR obtiene una reservación en una trama. La probabilidad de que una fuente VBR regrese al estado inactivo, antes de obtener una reservación es cero. Entonces: v a v P CR es la q q v a v s T 1 exp 3.2 ts = v T 1 exp 3.3 to = v 39

50 3 Diseño del Planificador de WATM v Fuente VBR v P CR depende de los parámetros del sistema Modelo de Tráfico de una Fuente ABR Cada fuente ABR puede estar en el estado thinking (TH) o en el estado backlogged (BK). Cuando no se genera ningún paquete, la fuente está en el estado TH. Cuando un paquete es generado, la fuente entra en el estado BK inmediatamente y ningún otro paquete se genera hasta que el actual se transmite completamente [10]; Figura 3.6. Figura 3.6. Modelo de Tráfico de una Fuente ABR. P o se define como la tasa de generación de paquetes de la fuente ABR en términos de paquetes/trama/fuente ABR y P succ en la probabilidad de una transmisión exitosa. En la figura 3.3 de la sección 3.2.3, una fuente ABR genera celdas RM cada Nrm celdas de datos (generalmente 32 celdas). Estas celdas viajan a lo largo de la misma trayectoria que las celdas de datos pero son tratadas de manera distinta por los switches. Un switch puede insertar información de control directamente sobre el campo de tasa explícita (ER, explicit rate ) de las celdas RM o bien hacer una indicación binaria de congestión a través del bit de indicación de congestión (CI de Congestion Indication ) o de no incremento (NI de no increase ) de las celdas RM. El switch también puede informar a la fuente acerca de una congestión mediante el bit de indicación explícita hacia delante de congestión (EFCI de explicit forward congestion indication ), ubicado en el encabezado de la celda de datos y dejar a la terminal receptora informar a la fuente de la congestión por medio del bit CI de las celdas RM [6]. Cuando la fuente ABR recibe las celdas RM de regreso, toma una acción dependiendo del estado de los bits CI, NI y el campo ER. Cuando no existe congestión, los bits CI y NI no fueron ajustados por el switch, la tasa ACR puede ser incrementada mediante el factor de incremento de tasa (RIF de rate increase factor ). Sin embargo la ACR no puede ser incrementada arriba de la tasa explicita especificada en el campo ER. Cuando una fuente recibe una celda RM con el bit CI activado, reduce su ACR sin reducirla debajo de la MCR usando un factor de disminución de tasa (RDF de rate decrease factor ). La 40

51 Diseño del Planificador de WATM fuente ABR reducirá su tasa de celdas al mínimo de ACR y ER si el bit NI es el único que está activado en la celda RM. 3.4 Redes Neuronales en el Planificador de WATM Una de las tareas asignadas al planificador de tráfico, es la determinación del orden de transmisión de las celdas ATM a través de los enlaces ascendente y descendente. La velocidad de transmisión depende del ancho de banda disponible en el enlace. El trabajo de predicción de tráfico VBR [11] se orientó al desarrollo de un conjunto de descriptores de tráfico robusto. Este conjunto de descriptores, como ya se describió anteriormente, se requiere en los algoritmos de Control de Parámetros de Uso, Control de Admisión de Conexiones y Control de Congestión. El entrenamiento de la red neuronal utilizada en este trabajo para la predicción de tráfico VBR se hizo a través del algoritmo de entrenamiento Backpropagation el cuál se describe a continuación El Modelo Backpropagation Son muchas las aplicaciones que resultan difíciles de realizar por métodos convencionales [12], porque hay muchos problemas cuya resolución no es adecuada mediante procesos secuenciales. Las aplicaciones que deben realizar complejas traducciones de datos y sin embargo no poseen una función de correspondencia predefinida que describa el proceso de traducción, o aquellas que deben proporcionar una mejor aproximación como salida cuando se les presentan datos de entrada con ruido, son sólo dos ejemplos de problemas de este tipo. Una red que ha resultado útil para atacar problemas que requieren el reconocimiento de tramas complejas y la realización de funciones de correspondencia no triviales, es la Red de Retropropagación (BPN de Backpropagation Network ). Esta red está diseñada para que funcione como red multicapa, con propagación hacia adelante, empleando el modo supervisado de aprendizaje. El modelo Backpropagation se describe en términos de la arquitectura de la red neuronal que lo desarrolla. La arquitectura o topología de una red neuronal, es el patrón de nodos e interconexiones junto con otros elementos como direcciones de flujo de datos y funciones de activación de nodos. La arquitectura representa las especificaciones necesarias que se proveen para el desarrollo de una red neuronal [13]. En un modelo backpropagation sencillo de tres capas, como el de la figura 3.7, cada nodo neuronal (o neurona) está representado por un círculo y cada interconexión, con su peso asociado, por una flecha. Los nodos neuronales etiquetados con la letra b se le conocen como nodos neuronales bias. Los atributos de los nodos neuronales individuales, están representados por letras minúsculas con subíndices. La letra i denota una entrada, la letra o una salida, la letra w un peso de entrada y la letra n el número de nodos en una capa. Los subíndices i, j y l denotan si una capa es de entrada, oculta o de salida respectivamente. Un vector de entrada o vector de salida, representado por letras minúsculas en negritas, contiene todas las entradas y salidas individuales 41

52 3 Diseño del Planificador de WATM respectivamente. Un vector patrón es la combinación de un vector de entrada y un vector de salida y se representa por la letra minúscula en negrita p. b Conexiones (pesos) b Conexiones (pesos) entrada salida 1 entrada salida 2 entrada n i n i n j n l salida n l Capa de entrada Capa oculta Capa de Salida Figura 3.7. Estructura de la red Backpropagation. Existen patrones de entrenamiento p r y patrones de prueba p s. Los pesos de conexión requieren dos subíndices para representar las capas de inicio y fin de conexión, w ab, esto es, a es el subíndice que representa la capa final de la conexión y b el subíndice que representa la capa inicial de la conexión. Una matriz de pesos se representa por una letra mayúscula en negritas, generalmente como W ji. El conjunto de entradas se presenta a la red en forma simultanea. Las entradas pueden ser un conjunto de datos, de parámetros o algún patrón sencillo de algún tipo. El número de entradas depende fuertemente del tipo de problema que se está resolviendo y la manera en que los datos son presentados. Cada entrada puede tomar cualquier valor entre cero y uno. Los nodos de entrada simplemente distribuyen la señal a través de las múltiples trayectorias a los nodos neuronales de la capa oculta. La salida de cada nodo neuronal de la capa de entrada es igual a la entrada, es decir, en un rango entre cero y uno. Existe un peso asociado a cada conexión a un nodo neuronal de la capa oculta. Cada nodo de la capa de entrada está conectado a cada nodo de la capa oculta. La red backpropagation es una red feedforward (prealimentada) debido al hecho de que cada conexión va de izquierda a derecha. Las redes feedforward a menudo tienen una o más capas ocultas de neuronas con funciones de transferencia de tipo sigmoid, figura 3.8, seguidas de una capa de salida de neuronas lineales. Capas múltiples de neuronas con funciones no lineales, permiten a la red aprender relaciones lineales y no lineales entre vectores de entrada y salida. La señal presentada a una neurona de la capa oculta, debida a una conexión sencilla, es solamente el valor de salida de la neurona de entrada multiplicado por el valor del peso de conexión. La entrada neta a una neurona oculta, se calcula como la suma de los valores de todas las conexiones que llegan a la neurona. También está incluida la entrada a la neurona, proveniente del valor de la neurona bias multiplicado por el peso de la conexión, el cual es tratado como una salida de uno en todo momento. 42

53 Diseño del Planificador de WATM i j = w jioi 3.4 i La salida de una neurona oculta como una función de su entrada neta, se obtiene haciendo uso de la función sigmoid, mostrada en la ecuación 3.5. Pueden usarse otras funciones de transferencia siempre que sean continuas y que posean una derivada en todos los puntos. o j 1 = 1+ exp ( i ) j 3.5 Salida de la neurona Entrada neta Figura 3.8. Función de transferencia sigmoid usada en la red Backpropagation. La cantidad de neuronas en la capa oculta puede variar ampliamente de acuerdo a la aplicación y alberga una relación del número de factores estadísticamente significativos que existen en los datos de entrada. Un número inicial en número de neuronas se puede obtener tomando la raíz cuadrada del número de neuronas de entrada más el número de neuronas de salida, agregando unas cuantas más. Es claro que el número de neuronas de la capa oculta, es el parámetro que más se modifica en el diseño de una red Backpropagation para entrenarla satisfactoriamente. La entrada neta para cada neurona de la capa de salida, se calcula de igual manera que en la ecuación 3.4, en este caso: i l = wljo j 3.6 j y la salida de cada neurona de la capa de salida se obtiene usando: o l 1 = 1+ exp ( i ) l 3.7 Durante los cálculos feedforward, se desarrollan dos operaciones matemáticas por cada neurona y el estado de la salida, o activación, se obtiene como resultado. La función sigmoid, 43

54 3 Diseño del Planificador de WATM (también llamada squashing), puede verse como un amplificador analógico electrónico, la ganancia del amplificador es análoga a la razón de cambio (pendiente) en la salida para un cambio dado en la entrada. La figura 3.9 muestra la arquitectura de una red neuronal Backpropagation, tal y como se representa en el ambiente de Matlab. En este caso, la capa oculta utiliza una función de transferencia tansig mientras que la capa de salida utiliza una función de transferencia purelin, ambas funciones soportadas por Matlab. Figura 3.9. Arquitectura de una red Backpropagation en Matlab Funcionamiento General de una BPN La red backpropagation aprende un conjunto predefinido de pares de entradas y salidas dados como ejemplo, empleando un ciclo propagación-adaptación de dos fases. Una vez que se ha aplicado una trama de entrada como estímulo para la primera capa de neuronas de la red, ésta se va propagando a través de todas las capas superiores hasta generar una salida. La señal de salida se compara entonces con la salida deseada y se calcula una señal de error para cada neurona de salida. Las señales de error se transmiten hacia atrás, partiendo de la capa de salida, hacia todos los nodos de la capa intermedia que contribuyan directamente a la salida. Sin embargo, las neuronas de la capa intermedia sólo reciben una fracción de la señal total de error, basándose aproximadamente en la contribución relativa que haya aportado la neurona a la salida original. Este proceso se repite, capa por capa, hasta que todos los nodos de la red hayan recibido una señal de error que describa su contribución relativa al error total. Basándose en la señal de error percibida, se actualizan los pesos de conexión de cada neurona para hacer que la red converja hacia un estado que permita codificar todas las tramas de entrenamiento. La importancia de este proceso consiste en que, a medida que se entrena la red, los nodos de las capas intermedias se organizan a sí mismos, de tal modo que los distintos nodos aprenden a reconocer distintas características del espacio total de entradas. Después del entrenamiento, cuando se les presente una trama arbitraria de entrada que contenga ruido o que esté incompleta, las neuronas de las capas ocultas de la red responderán con una salida activa, si la nueva entrada contiene una trama que se asemeje a aquella característica que las neuronas individuales hayan aprendido a reconocer durante su entrenamiento. Y a la inversa, las neuronas de las capas ocultas 44

55 Diseño del Planificador de WATM tienen una tendencia a inhibir sus salidas si la trama de entrada no contiene la característica para reconocer con la cual han sido entrenadas. A medida que las señales se propagan a través de las diferentes capas de la red, la trama de actividad que está presente en todas las capas superiores se puede ver como una trama con características que son reconocidas por las neuronas de la capa subsiguiente. La trama de salida que se genera se puede ver como un mapa de características que ofrece una indicación de la presencia o ausencia de muchas combinaciones distintas de características dentro de la entrada. El resultado global de este comportamiento es que la red backpropagation constituye un medio eficiente para permitir a un sistema de computadores examinar tramas de datos que puede ser ruidosas, o estar incompletas, y reconocer tramas útiles a partir de entradas parciales. Se puede llegar a la hipótesis consistente en que todas las neuronas de capas ocultas de una red backpropagation son asociadas de alguna manera a características específicas de la trama de entrada como consecuencia del entrenamiento [12]. Lo importante es que la red ha encontrado una representación interna que le permite generar las salidas deseadas cuando se le dan las entradas de entrenamiento. Esta misma representación interna se puede aplicar a entradas que no fueran utilizadas durante el entrenamiento. La red backpropagation clasificará estas entradas que no había visto hasta el momento según las características que compartan con los ejemplos de entrenamiento. 3.5 El Neuroplanificador de WATM Con lo expuesto hasta ahora, ya es posible definir los elementos que integran un planificador de WATM. Se han definido las tareas básicas del planificador de tráfico, la relación que existe entre este y los mecanismos de control y conformación de tráfico y control de congestión. Este trabajo de investigación está enfocado al análisis de tráfico VBR y ABR; el primero, como se ha descrito anteriormente, debido a su tasa de celdas variable en el tiempo y el segundo, debido a su capacidad de realimentación de condiciones de congestionamiento. Se han analizado dos modelos básicos para este tipo de tráfico, en la medida de comprender el funcionamiento del simulador de tráfico ATM que se presenta en el capítulo 4 y entender su relación con el planificador de tráfico. Se ha optado por la predicción de tráfico y para ello se ha determinado la utilización de las redes neuronales, esto, basado en trabajos anteriores sobre predicción de tráfico VBR en redes ATM [11]. La importancia aquí de las redes neuronales recae en que, mientras mayor sea la anticipación del estado de la red que pueda hacer el planificador de tráfico, mayor será la eficiencia de los mecanismos de control de tráfico y congestión como el CAC, el UPC y el control de flujo ABR, así como la eficiencia del planificador para encolar apropiadamente las celdas ATM La Estación Base El planificador de tráfico de un sistema WATM, es una entidad perteneciente a la estación base. La estación base es la responsable de proporcionar al planificador de tráfico, la información necesaria sobre el estado de los enlaces ascendente y descendente para que el planificador sea capaz de determinar la acción a tomar en caso de un posible congestionamiento de la red y la distribución de las celdas ATM. 45

56 3 Diseño del Planificador de WATM La estación base es la extensión natural de ATM para las conexiones inalámbricas. Las terminales inalámbricas se comunican únicamente con la estación base y ésta a su vez a la red ATM a través de un switch ATM [14]. La arquitectura de un sistema inalámbrico básico está compuesta de algunas estaciones base. La extensión de los protocolos ATM convencionales al medio inalámbrico requiere tomar en cuenta la poca confiabilidad del medio, el acceso múltiple de los usuarios inalámbricos a los recursos comunes de radio y las características de movilidad de las terminales inalámbricas [15]. Todo el tráfico generado por las aplicaciones inalámbricas llega a la estación base a través de la conexión de red WATM; figura De igual manera, todo el tráfico de información que va hacia las aplicaciones inalámbricas sale de este punto de conexión. Varis trabajos de investigación [16 19], han considerado diferentes velocidades para el canal inalámbrico, sin embargo, se ha demostrado que una velocidad factible con los recursos que actualmente se cuentan puede ser de 25 Mbps en la frecuencia de los 5 GHz. Debido a que solo existe un canal de radio cuyo ancho de banda es el que se debe repartir entre los nodos inalámbricos de la picocélula, el ancho de banda del canal es manejado por la BS en forma de tramas, las cuales están formadas por N ranuras de tiempo, donde a cada nodo e incluso a la BS les es asignado un cierto número de dichas ranuras para poder realizar su transmisión. El protocolo MAC debe asegurar la coordinación entre los nodos para distribuir eficientemente los escasos recursos de ancho de banda y simultáneamente tomar en cuenta los requerimientos de QoS. La eficiencia de utilización de enlace se refiere a la fracción de tiempo en que peticiones de información y sus contestaciones correspondientes (información útil), está siendo transmitida por el canal inalámbrico. De esta manera y como se describió en el Capítulo 2, el diseño del planificador de WATM se ha realizado considerando que en la Estación Base, el protocolo MAC que está operando es el protocolo de Sondeo Exhaustivo no Uniforme (SENU) [20]. El switch ATM recibe por un lado la información de las aplicaciones inalámbricas mientras que por el otro lado de la conexión, recibe la información proveniente de la red ATM con una taza de bits máxima de 155 Mbps. Finalmente la distribuye hacia la red ATM misma o bien hacia el sistema WATM. El neuroplanificador recibe la información proveniente del switch ATM, es decir, las celdas ATM, para aplicarle las funciones de predicción y conformación de tráfico antes de que sea aplicada al buffer de salida de la estación base. En este trabajo sólo se han considerado los tráficos VBR y ABR, que debido a su naturaleza de tráfico en forma de ráfagas, son las fuentes que más condiciones de congestionamiento pueden provocar Modelo del Neuroplanificador para ATM Inalámbrico El Switch que aparece en la estación base de la figura 3.10, conecta a la estación base, que funciona como un Nodo ATM, a la misma red ATM. La taza de servicio del Switch es a 155 Mbps y al Neuroplanificador le llega la misma información que al switch 46

57 Diseño del Planificador de WATM de la red. En ausencia del Neuroplanificador, el tráfico de celdas que se enviaría al canal inalámbrico sería el obtenido a la salida del Switch ATM. Estación Base Switch ATM Celdas ATM Red ATM Neuroplanificador Red WATM MAC SENU CAC UPC FIFO Protocolo de Comunicaciones Figura Integración del Neuroplanificador de tráfico ATM/WATM a la estación base. Con la integración del Neuroplanificador se ofrecen soluciones al control de tráfico reduciendo los problemas de congestionamiento debido a la diferencia de tazas de bit entre los sistemas ATM y WATM. También se cuenta con un esquema de conformación de tráfico para lograr una mejor utilización del enlace inalámbrico. El modelo del Neuroplanificador diseñado, se muestra en la figura Aquí, se puede ver que a la entrada del neuroplanificador llegan celdas ATM provenientes tanto de la red ATM como de la red WATM. Las celdas que van llegando al neuroplanificador, son pasadas a través de un buffer temporal el cuál sirve como auxiliar en el proceso de muestreo de celdas que se lleva a cabo para alimentar a la red neuronal. Cada muestra tomada del buffer es aplicada como entrada a la red neuronal. El funcionamiento de la red neuronal está basado en redes neuronales feedforward y se describe en el capítulo 4. La salida del buffer auxiliar se conecta a una tabla de planificación, la cuál relaciona las celdas de entrada con los parámetros de retardo asignados a cada tipo de conexión, de acuerdo a la QoS de servicio ATM solicitado. La tabla de planificación tiene conocimiento del tipo de servicio de cada conexión y reconoce que celdas corresponden a un servicio de tiempo real, como rt-vbr, o a un servicio de tiempo no real, como ABR o nrt-vbr. Basándose en estos parámetros y de acuerdo a la información recibida de la red neuronal, la tabla de planificación, encola las celdas en el buffer de peticiones e información, para ser transmitidas hacia la red WATM. Los parámetros que la tabla de planificación recibe sobre parámetros de retardo, tipo de servicio y notificación de conexión son provistos por el protocolo de comunicaciones SENU. 47

58 3 Diseño del Planificador de WATM ATM/WATM Switch ATM celdas ATM Buffer Buffer de Muestreo Funciones de la Red Neuronal Predicción y Conformación de Tráfico Red Neuronal Control de la Congestión QoS Tabla de Planificación NRTT Condiciones de tráfico (% de congestión) SENU Notificación de Conexión Tipo de Servicio: VBR(rtt/nrtt) y ABR RTT Buffer de Peticiones e Información CAC UPC Buffer de Salida Parámetros de retardo Señales de Control WATM Tabla de Planificación Encolamiento de peticiones Encolamiento de Información Perfil de Usuario - Usuario - Servicio - Retardo Figura Modelo del Neuroplanificador para ATM Inalámbrico. Las funciones de la red neuronal son la de predecir el tráfico, cantidad de celdas y tiempo de arribo, que llegará a la estación base, de acuerdo a secuencias anteriores de celdas observadas a través del buffer de muestreo. Proporciona información a la tabla de planificación, sobre las condiciones de congestionamiento que se pueden presentar sobre el canal inalámbrico, para que se tomen las medidas adecuadas para retrasar el envío de celdas. Se han propuesto diferentes métodos de acceso a las terminales inalámbricas, muchos de ellos enfocados a aumentar la eficiencia de utilización del canal inalámbrico. Un mecanismo que también ayuda a mejorar la utilización del canal inalámbrico es la conformación de tráfico. Con esto se reducen los picos en la taza de bit de tal manera que el ancho de banda se puede distribuir de manera más eficiente. Al conocer el comportamiento de la cola del Switch, que en este caso será el buffer de salida de la estación base, es posible desarrollar cierta conformación de tráfico, a través del Neuroplanificador de WATM, mientras retenga celdas en el buffer o controle la taza de bit de las fuentes ABR. La capacidad de predecir condiciones futuras de tráfico del Neuroplanificador, permite obtener un mecanismo de Control de Admisión de Llamadas, CAC, más eficiente al anticipar posibles condiciones de congestionamiento y con esto determinar si se permite o no una nueva conexión. El Neuroplanificador indica al CAC de la disponibilidad actual de ancho de banda así como del congestionamiento que puedan provocar las terminales conectadas y que puedan reducir la capacidad de ancho de banda. 48

59 Diseño del Planificador de WATM En conclusión, se describió la integración del neuorplanificador de tráfico ATM/WATM a la estación base y su justificación. Finalmente se presentó el modelo propuesto del neuroplanificador para ATM Inalámbrico, cuyo desarrollo se describirá en el siguiente capítulo. 49

60 3 Diseño del Planificador de WATM 3.6 Referencias [1] Kist, Holger, Petras, Dietmar, Service Strategy for VBR Services at an ATM Air Interface, EPMCC97 The Second European Personal Mobile Communications Conference, September [2] Cao, Yazin [et al], Scheduling Algorithms in Broad-Band Wireless Networks, IEEE Proceedings of the IEEE, Vol. 89, No. 1, January [3] ATM Forum Technical Committee, Traffic Management Specification, The ATM Forum, Version 4.1, March, [4] ATM Forum Technical Committee, ATM User-Network Interface Specification, The ATM Forum, Version 3.1, September, [5] Black, Uiless, ATM: Foundation for Broadband Networks, Prentice Hall, USA, 1a. Edición, [6] Cagri I. Orhan. [et al], Available Bit Rate Congestion Control in ATM Networks: Developing Explicit Rate Control Algorithms, IEEE Control Systems Magazine, February 2001, pp [7] S. Kalyanaraman, [et al], The ERICA switch algorithm for ABR traffic management in ATM networks, IEEE/ACM Trans, Networking, vol. 8, no.1, February [8] Bromirski, Marek, ATM Traffic Shaper with Neural Control, Military Communication Institute, Zergze Poland, [9] Ghani, Nasir [et al], ATM Traffic Management Considerations for Facilitating Broadband Access, IEEE Communications Magazine, November [10] Qiu, Xiaoxin [et al], A Multiple Access Scheme for Multimedia Traffic in Wireless ATM, Communication Sciences Institute, University of Southern California, Los Angeles, CA., [11] Wieslaw Lobejko, VBR Traffic Prediction in ATM System, Military Communication Institute, Zergze Poland, [12] Freeman A., James, Neural Networks, Algorithms, applications and programming techniques, Addison-Wesley, Wilmington, Delaware, E.U.A

61 Diseño del Planificador de WATM [13] Eberhart, Russell C., Neural Network PC Tools: A practical Guide, Academy Press, Inc. 1990, California, USA. [14] Meierhofer, J, Medium Access Control for Wireless Extensions of ATM Networks, Swiss Federal Institute of Technology, 1996, Switzerland. [15] Borgnovo, Flaminio [et al], MAC for WATM air Interface: Impact of error control schemes on protocol design, Dipartimento di Electronica e Informazione, Politécnico di Milano, Italy, [16] Mikkonen, Jouni, Wireless ATM Overview. Nokia Mobile Phones. Finland, [17] Xinri Cong, Wireless ATM An Overview-, Ohio State University, (2/27/2000). [18] Petras,Dietmar, Medium Access Control Protocol for wireless, transparent ATM access, Aachen Univ. of Technology (RWTH), [19] Biswas, S. K. [et al], User Parameter Control Base Bandwidth Allocation for VBR Video in Wireless ATM Links, NEC USA Inc. C&C Research Laboratories, [20] Romero Aguirre, Eduardo, Análisis de la Asignación Dinámica de Ancho de Banda para Transmisión eficiente de video en redes ATM Inalámbricas, Tesis de Maestría, CENIDET, 1999, pp

62 Capítulo 4 Neuroplanificador de WATM 4.1 Introducción En este capítulo se presenta la herramienta de simulación de tráfico ATM usada en este trabajo de investigación, el diseño de la red ATM/WATM basado en el flujo de tráfico en la estación base y la configuración de la red ATM/WATM. También se describe el diseño de la red neuronal usada en el Neuroplanificador de ATM Inalámbrico y simulaciones parciales de su funcionamiento. Finalmente, se describen las acciones que toma el Neuroplanificador una vez que se han presentando condiciones de congestionamiento en la red inalámbrica para evitar que las celdas recibidas en el Switch ATM sean descartadas en el trayecto de la red WATM. 4.2 La Red ATM/WATM El diseño del sistema ATM inalámbrico tiene que estar basado en la visión de futuros usuarios inalámbricos de comunicaciones de datos. Debe ser una plataforma flexible para diferentes aplicaciones. Por ello, la mayoría de las propuestas WATM están enfocadas al diseño de redes inalámbricas de servicios integrados, que provean de extensiones de las capacidades de las redes ATM basadas en fibra óptica de una manera eficiente y relativamente transparente [1].

63 4 Neuroplanificador de WATM Los beneficios de la tecnología ATM Inalámbrica de acceso, deben ser vistos como un servicio y accesibilidad mejorados. Preservando las características esenciales de ATM, la contraparte inalámbrica ofrece un desempeño y calidad de servicio mejorados. WATM combina las ventajas de la libertad de movimiento que ofrecen las redes inalámbricas, una asignación de ancho de banda flexible y las garantías de Calidad de Servicio (QoS de Quality of Service ) que ofrecen las redes ATM [2]. Una reacción típica al concepto de ATM Inalámbrico es sobre la compatibilidad en varios aspectos de la pila de protocolos de ATM convencional y el medio inalámbrico. En primer lugar, ya que ATM fue diseñado para un medio que presenta tasas de error muy pequeñas, uno se puede preguntar, si ATM funcionará correctamente en un medio inalámbrico el cuál se caracteriza por ser un ambiente muy ruidoso y variante en el tiempo. En segundo lugar, el medio inalámbrico está limitado a una tasa máxima alrededor de los 25 Mbps (Algunos trabajos han evaluado una tasa mayor a 34 Mbps) y recursos costosos en cuanto al uso de ancho de banda. El medio inalámbrico requiere su propia pila de protocolos de control. Esto genera un incremento en el encabezado de la celda ATM, lo cual resulta en una reducción necesaria en la eficiencia de la utilización del ancho de banda del canal inalámbrico. La Estación Base (BS de Base Station ) provee una entrada a la red ATM para acceder a la red ATM Inalámbrica; figura Hydragyrum y la Red ATM/WATM Figura 4.1. Red ATM/WATM [2]. Hydragyrum un Simulador basado en el paradigma de simulación manejada por eventos, caracterizada por el proceso de intercambio de eventos [3]. El ambiente de simulación fue 54

64 Neuroplanificador de WATM desarrollado como una herramienta modular, lo que permite agregar nuevos modelos sin la recompilación del kernel del sistema usando dlls Win32 (librerías de enlace dinámico). Actualmente, el ambiente de simulación de Hydragyrum está siendo usado en la simulación de redes ATM y puede ser extendido para simular otras arquitecturas de redes y protocolos, permitiendo la interacción de las redes ATM con nuevas tecnologías. El objetivo de la arquitectura del ambiente de simulación es el de proveer un pequeño conjunto de objetos para representar modelos de los elementos de una red y su relación entre ellos (topología de la red), en una manera simple y con capacidad para personalizarlos. La arquitectura está basada en un modelo orientado a objetos capaz de soportar el desarrollo de un elemento genérico de la red. En la figura 4.2, puede verse que el kernel del simulador tiene un grupo de clases internas, las cuales son responsables de las unidades independientes del kernel. La clase auxiliar contiene un conjunto de funciones relacionadas a la entrada/salida del simulador. Figura 4.2. Clases del Ambiente de Simulación de Hydragyrum [3] La clase comand es el interpretador de comandos del ambiente de simulación. La clase library carga y descarga las librerías de enlace dinámico desde la memoria. La clase timer mantiene un reloj para contar el tiempo requerido durante el proceso de simulación. Las clases eventmng y dispatcher almacenan y envían respectivamente los eventos en una forma apropiada. Param es un conjunto global de parámetros dentro del ambiente kernel de simulación, el cual puede ser accedido y manipulado por cualquier otro modelo durante la ejecución de la simulación. Hydragyrum cuenta con tres clases que soportan la abstracción de los elementos de la red y la construcción de los modelos. La clase block es el contenedor de la descripción de la interfaz del 55

65 4 Neuroplanificador de WATM modelo, la cual define las conexiones permitidas para el modelo dentro de la red simulada; la capa y colas que componen un modelo; la descripción de la apariencia de la Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) del modelo; y los archivos de salida asociados con cada modelo; para un elemento de la red. La clase layer representa los componentes generales de los elementos de la red, los cuales están dentro de block. La clase squeue es el almacén de los componentes del elemento de la red que también está dentro de la clase block. Dentro del kernel se encuentra la representación de las conexiones jerárquicas de acuerdo al modelo de referencia del protocolo OSI/ISO el cuál está desarrollado por un conjunto de clases que expresan el concepto de capas jerárquicas de conexiones. La clase conexión, figura 4.3, el nivel más bajo en la jerarquía; representa conexiones físicas o de enlace entre los puertos de dos modelos. Figura 4.3 Jerarquía de conexiones del Modelo OSI/ISO desarrollado en Hydragyrum [3]. Figura 4.4 Conjunto de objetos del Modelo OSI/ISO Desarrollado en Hydragyrum [3]. 56

66 Neuroplanificador de WATM La conexión de red, nivel medio en la jerarquía; cuyos objetos son usados para representar el grupo de objetos de conexión que forman una ruta desde un punto fuente a un punto destino de una conexión de red. La conexión de datos, el nivel más alto en la jerarquía de conexiones; cuyos objetos, figura 4.4, representan el conjunto de objetos clase netconnection que envían mensajes y datos a través de la topología de la red desde la fuente de datos hasta el destino, usando rutas descritas mediante el conjunto de objetos netconnection Elementos ATM Modelados en Hydragyrum Un modelo es una entidad del ambiente de simulación que representa un elemento de la red o bien, un comportamiento de la red que se desea simular. Los modelos se pueden comunicar con cada uno de los otros, enviando eventos a través de su interfaz kernel para efectuar la simulación de una topología de red dada. Un conjunto modelo es un grupo de modelos los cuáles entienden e intercambian un conjunto común de mensajes y estructuras de datos y pueden conectarse entre sí. En Hydragyrum 1.0 existen diferentes modelos para los elementos que conforman una red ATM, los cuáles se conectan entre sí, siguiendo el modelo OSI/ISO presentado en la figura Nodo y Nodo Switch ATM Un usuario ATM o terminal ATM (ATM user, ATM terminal, Equivalent Terminal, End user, Switch ATM, etc.) representa cualquier dispositivo que hace uso de una red ATM, vía una Interfaz de Usuario a Red (UNI de User to Network Interface ) [4]. Puede ser un Sistema Intermedio como un Enrutador IP (Router) que encapsula datos en celdas ATM y envía las celdas a través de una UNI ATM a un Switch. También puede ser un Switch ATM de una Red Privada, el cuál usa el servicio de una red ATM pública para la transferencia de celdas ATM entre UNIs de una red pública, para conectarse con otras terminales ATM. Figura 4.5. Configuración de una Terminal ATM [5]. 57

67 4 Neuroplanificador de WATM La Interfaz de Usuario a Red UNI, define un conjunto de protocolos los cuáles operan entre terminales ATM y un Switch ATM [4]. La UNI está basada en el modelo de señalización del estándar ITU-T Q La señalización entre dos dispositivos ATM se da usando un circuito virtual que está dedicado a esta función [4]. La figura 4.5 muestra la estructura interna que puede contener una Terminal ATM. Puede existir más de una fuente que esté generando tráfico ATM, así como aplicaciones que estén recibiendo tráfico de celdas ATM Nodo ATM Hydragyrum utiliza dos modelos diferentes para simular el funcionamiento de una terminal ATM y de un Switch ATM. Un Nodo ATM, representa la terminal ATM en la que están presentes aplicaciones ATM que generan celdas ATM, así como aplicaciones que están recibiendo celdas ATM. Es capaz de simular la interfaz de la Capa 5 de Adaptación de ATM (AAL5 de ATM Adaptation Layer 5 ), los puertos de entrada y salida de la terminal ATM, y el elemento de almacenamiento de celdas que pasan a través de él. La figura 4.6 muestra su representación en Hydragyrum, la cual muestra claramente que puede conectarse a aplicaciones fuente o aplicaciones receptor de tráfico ATM, así como a un Nodo Switch que se describe más adelante. El punto de conexión de Interfaz es el punto a través del cual un nodo ATM, se conecta a una fuente o a un receptor ATM. A través del punto de conexión de red un nodo ATM se conecta a un Switch ATM. Ambas conexiones del Nodo ATM hacia una fuente o receptor y del Nodo ATM hacia un Switch ATM, se llaman simplemente conexiones. Mientras que las conexiones entre Nodos ATM, a través de un Switch, son conexiones de red y las conexiones entre fuente/receptor, usando una o más conexiones de red, son conexiones de datos, esto, según lo descrito en la sección 4.3. Interfaz de Entrada/Salida Conexión de Red Nodo 0 Figura 4.6. Interfaz de un Nodo ATM modelado en Hydragyrum [3]. Los parámetros de configuración con los que cuenta un Nodo ATM se muestran en la tabla 4.1. En la interfaz del Nodo se produce el Retardo de Procesamiento de Celda y se generan los Archivos de Retardo y de Tráfico de Entrada. La configuración de la cola del Nodo ATM, permite generar los Archivos de Salida de Retardos y de Estadísticas durante la simulación. Se puede modificar la Capacidad de la Cola y modificar los parámetros de Retardo de Propagación y la Tasa de Servicio, con la que el Nodo ATM envía las celdas hacia el Switch ATM. Hay otros parámetros como el número de celdas recibidas y enviadas que únicamente pueden ser leídos. 58

68 Neuroplanificador de WATM Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo INTERFACE Cell Packetization Delay Retardo para procesar una celda en la 1e-08 (Segundos) Configurable interface. Generate Delay File Archivo de Retardo 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Input Traffic File Archivo de Tráfico de Entrada 0 = No generar Configurable 1 = Generar QUEUE Discarded Cells Celdas Descartadas por el Sistema de 0 (Celdas) Sólo Lectura Encolamiento Distance Longitud del Enlace Físico de la Conexión 10 (Metros) Configurable Generate Delay File Archivo de Salida con Retardos de Celdas 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Statistics Archivo de Salida de Estadísticas 0 = No generar Configurable 1 = Generar Propagation Delay Retardo para transmitir una trama sobre el e-08 (Segundos) Configurable enlace físico. Queue Capacity Capacidad de Almacenamiento de Celdas (Celdas) Configurable Queue Received Cells Celdas Recibidas 0 (Celdas) Sólo Lectura Queue Sent Cells Celdas Enviadas 0 (Celdas) Sólo Lectura Queue Size Tamaño de la Cola 0 (Celdas) Sólo Lectura Service Rate Tasa de Servicio 1.55e+08 (bits/segundo) Configurable Trigger by Event Muestreo de Eventos del Buffer 0 = No generar Configurable 1 = Generar Trigger by Event Service Muestreo de Eventos de Servicio del Buffer 0 = No generar Configurable 1 = Generar Tabla 4.1 Parámetros de configuración de un Nodo ATM en Hydragyrum [3] Nodo Switch ATM Un Nodo Switch es una terminal ATM que se comunica con otras terminales ATM. La función del Nodo Switch es la de proveer una trayectoria de comunicación de uno o más Nodos ATM con uno o más Nodos ATM. De esta manera es posible que se establezcan conexiones de red y por lo tanto conexiones de datos. Cada conexión desde el Switch ATM hacia cualquier nodo genera un proceso de simulación independiente, lo que permite el análisis de diferentes trayectorias virtuales. La figura 4.7 muestra el modelo de un Switch ATM tal y como se representa en Hydragyrum. Cuando un Switch ATM se conecta con otro Switch ATM, la conexión se hace a través de la Interfaz de Red a Red (NNI de Network to Network Interface ). Conexión de Red Switch 0 Figura 4.7. Interfaz de un Switch ATM modelado en Hydragyrum [3]. 59

69 4 Neuroplanificador de WATM Cada conexión de salida hacia cualquier Nodo ATM, debe ser configurada por separado. Esto se debe a que cada Switch contiene un buffer de salida (Cola) para cada Circuito Virtual. La tabla 4.2, muestra los parámetros de configuración disponibles para programar en el Switch ATM. En este caso se pueden obtener de la simulación, el Archivo de Retardos que contiene los retardos aplicados a cada celda entregada por el Switch; el Archivo de Servicio que contiene la cantidad de celdas entregadas en el tiempo de simulación; y el Muestreo por Eventos. Los parámetros de Retardo de Procesamiento de Celda, Retardo de Propagación y Tasa de Servicio definen el tiempo que le lleva al Switch procesar una celda, el tiempo de propagación y la velocidad con la que serán enviadas las celdas a la terminal conectada a la salida del Switch. Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo Processing Delay Retardo para procesar una celda. 1e-09 (Segundos) Configurable QUEUE (Conexión N) Discarded Cells Celdas Descartadas por el Sistema de 0 (Celdas) Sólo Lectura Encolamiento Distance Longitud del Enlace Físico de la Conexión 10 (Metros) Configurable Generate Delay File Archivo de Salida con Retardos de Celdas 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Service File Archivo de Salida de Servicio de Celdas 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Statistics Archivo de Salida de Estadísticas 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Time Sample Archivo de Salida de Muestras de las 0 = No generar Configurable Variables de la Cola 1 = Generar Propagation Delay Retardo para transmitir una trama sobre el e-08 (Segundos) Configurable enlace físico. Queue Capacity Capacidad de Almacenamiento de Celdas (Celdas) Configurable Queue Received Cells Celdas Recibidas 0 (Celdas) Sólo Lectura Queue Sent Cells Celdas Enviadas 0 (Celdas) Sólo Lectura Queue Size Tamaño de la Cola 0 (Celdas) Sólo Lectura Sampling Interval Intervalo de Muestreo para las variables de 0.1 Segundos estado de la cola Service Rate Tasa de Servicio 1.55e+08 (bits/segundo) Configurable Trigger by Event Status Muestreo por Eventos del Buffer 0 = No generar Configurable 1 = Generar Tabla 4.2 Parámetros de configuración de un Nodo Switch ATM en Hydragyrum [3] Fuentes ATM Una fuente ATM pueden ser una o más aplicaciones que estén ejecutándose en una Terminal ATM y que generen un tráfico ATM en cualquiera de sus servicios (Ver sección Categorías de Servicios ). Pueden ser desde transmisión de datos, voz en tiempo real, video en tiempo real, correo electrónico, etc. Hydragyrum cuenta con varios modelos de fuentes ATM para su simulación. Se describirán cada una de ellas y se presentarán los parámetros disponibles para su configuración. 60

70 Neuroplanificador de WATM Fuente ON-OFF Algunas fuentes ATM pueden modelarse como Fuentes ON-OFF las cuales presentan períodos alternantes de activación (ON) y silencio (OFF). La longitud de los períodos ON y OFF se suponen distribuidos exponencialmente con duraciones promedio t y t respectivamente para fuentes CBR v t o v t s y y para fuentes VBR [6, 8]. En una fuente activa CBR, el usuario (aplicación que está generando el tráfico ATM) puede estar en uno de tres estados, denominados Silencio (SS de Silence State ), Reservación (RS de Reservation State ) y Contención (CS de Contention State ). Los estados Reservación y Contención pertenecen al período ON. Cuando la fuente no tiene nada por transmitir, se encuentra en el estado silencio. Si la fuente genera un período ON nuevo y no ha hecho una reservación de transmisión, entonces deja el estado silencio y entra al estado contención. Cuando obtiene una reservación, entra a este estado para transmitir la información generada [6]. El modelo de una fuente VBR ya se presentó en la sección La figura 4.8 muestra la interfaz de una Fuente ON-OFF del modelo usado en Hydragyrum. Cada fuente ATM puede ir conectada únicamente con un Nodo ATM, por lo tanto, la interfaz de la fuente tiene una sola salida hacia el Nodo ATM. c o c s Interfaz de Salida ON-OFF Figura 4.8. Interfaz de una Fuente ON-OFF ATM modelada en Hydragyrum [3]. Los parámetros de configuración disponibles para una Fuente ON-OFF en Hydragyrum, se muestran en la tabla 4.3. La fuente permanece activa dependiendo de los parámetros Packet Limited y Time Limited, de tal manera que si se activa Packet Limited, la fuente permanecerá activa hasta que transmita el número total de paquetes a transmitir (Max Number of Packets for Transmission) o hasta que se complete el tiempo de simulación. De lo contrario, si se activa Time Limited, la fuente permanecerá activa durante el tiempo definido en Final Transmission Time. El parámetro de Priority puede usarse para distinguir el tipo de servicio ATM que está generando el tráfico de celdas, según lo presentado en la sección Source Rate es la tasa de servicio con que la fuente genera las celdas ATM mientras que Source Utilization es un porcentaje de la tasa de servicio que la fuente usa para trasmitir la información. Start Delay representa un retardo aplicado al inicio de la simulación antes de que la fuente entre en estado activo para transmitir las celdas generadas. Los parámetros Number of Transmited Packets y Stop Time representan la cantidad de celdas que la fuente envío mientras estuvo activa y el tiempo que la fuente permaneció activa, respectivamente. 61

71 4 Neuroplanificador de WATM Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo SOURCE ON OFF SRC Final Transmission Time Tiempo de Transmisión (Fuente Activa) 1e-06 (segundos) Configurable Max Number Of Packets For Número de Paquetes a ser transmitidos 8 Configurable Transmission Number Of Transmitted Packets Número de Paquetes Transmitidos 0 Sólo Lectura Packet Limitted Tiempo de Transmisión determinado por 0 = No Configurable el Número de Paquetes a transmitir 1= Si Priority Prioridad de los Paquetes transmitidos 0 Configurable Source Rate Tasa promedio de fuente 1e+06 (bits/segundo) Configurable Source Utilization Porcentaje de la Tasa de Fuente Usada 0.4 Configurable Start Delay Retardo Inicial para comenzar la 0 Configurable transmisión Stop Time Tiempo que la fuente permaneció activa 0 Sólo Lectura Time Limited Transmisión controlada por tiempo 0 = No Configurable 1= Si Tabla 4.3 Parámetros de configuración de una Fuente ON-OFF ATM en Hydragyrum [3] Fuente Constante Las Fuentes ATM con servicios CBR también pueden modelarse como fuentes constantes en Hydragyrum, ya que este tipo de servicio requiere una tasa de celdas constante y el modelo Fuente Constante de Hydragyrum lo proporciona. Cuando se usa una Fuente ON-OFF para fuentes CBR, es necesario especificar una prioridad de 5 para este tipo de fuente. La interfaz para el modelo de una Fuente Constante en Hydragyrum aparece en la figura 4.9. La lista de parámetros que contiene un modelo de Fuente Constante, se muestra en la tabla 4.4. La mayoría de los parámetros configurables y de sólo lectura de las fuentes constantes, son los mismos que los parámetros de las Fuentes ON-OFF. Interfaz de Salida Fuente Figura 4.9. Interfaz de una Fuente Constante ATM modelada en Hydragyrum [3]. Sólo el parámetro length de las Fuentes Constantes cambia. Este parámetro permite definir la longitud de la trama o paquete que genera la fuente que está siendo analizada. Además, no cuenta con el parámetro Source Utilization de las Fuentes ON-OFF Fuente Exponencial Otro tipo de fuente para servicios ATM son las fuentes exponenciales. En este caso, la tasa con que se generan los paquetes de información en la fuente, tiene una forma exponencial. 62

72 Neuroplanificador de WATM Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo SOURCE CONSTANT Final Transmission Time Tiempo de Transmisión (Fuente Activa) 1e-06 (segundos) Configurable Length Longitud del Paquete Fuente 40 (bytes) Configurable Max Number Of Packets Número de Paquetes a ser transmitidos 8 Configurable For Transmission Number Of Transmitted Número de Paquetes Transmitidos 0 Sólo Lectura Packets Packet Limited Tiempo de Transmisión determinado por el Número 0 = No Configurable de Paquetes a transmitir 1= Si Priority Prioridad de los Paquetes transmitidos 0 Configurable Source Rate Tasa de fuente promedio 1e+06 (bits/segundo) Configurable Start Delay Retardo Inicial para comenzar la transmisión 0 Configurable Stop Time Tiempo que la fuente permaneció activa 0 Sólo Lectura Time Limited Transmisión controlada por tiempo 0 = No Configurable 1= Si Tabla 4.4 Parámetros de configuración de una Fuente Constante ATM en Hydragyrum [3]. Por lo tanto no se puede considerar como un servicio CBR ya que su tasa es variable, así que puede ser usada como fuente ATM tipo VBR. Interfaz de Salida Fuente Figura Interfaz de una Fuente Exponencial ATM modelada en Hydragyrum [3]. Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo SOURCE EXPONENCIAL Final Transmission Time Tiempo de Transmisión (Fuente Activa) 1e-06 (segundos) Configurable Length Longitud del Paquete Fuente 40 (bytes) Configurable Max Number Of Packets For Número de Paquetes a ser transmitidos 8 Configurable Transmission Number Of Transmitted Packets Número de Paquetes Transmitidos 0 Sólo Lectura Packet Limited Tiempo de Transmisión determinado por el 0 = No Configurable Número de Paquetes a transmitir 1= Si Priority Prioridad de los Paquetes transmitidos 0 Configurable Seed Número Aleatorio Generador (Velocidad) 0 Configurable Source Rate Tasa de fuente promedio 1e+06 (bits/segundo) Configurable Start Delay Retardo Inicial para comenzar la 0 Configurable transmisión Stop Time Tiempo que la fuente permaneció activa 0 Sólo Lectura Time Limited Transmisión controlada por tiempo 0 = No Configurable 1= Si Tabla 4.5 Parámetros de configuración de una Fuente Exponencial ATM en Hydragyrum [3]. 63

73 4 Neuroplanificador de WATM La interfaz para el modelo de una Fuente Exponencial modelada en Hydragyrum se muestra en la figura Sólo un parámetro difiere en este tipo de fuente con respecto a la Fuente Constante. Tal parámetro, con el nombre de Seed, es un número aleatorio utilizado para determinar la velocidad de generación de paquetes de información. Los demás parámetros se listan en la tabla Fuente Archivo Este tipo de fuente modelada en Hydragyrum, puede ocuparse para simular fuentes ABR. Se leen los datos almacenados en un archivo externo y son enviados a través de la conexión de red hacia un receptor ATM. La interfaz para la Fuente Archivo modelada en Hydragyrum, se muestra en la figura 4.11, mientras que los parámetros configurables y de sólo lectura de este tipo de fuentes se listan en la tabla 4.6. Interfaz de Salida Fuente Figura Interfaz de una Fuente Archivo ATM modelada en Hydragyrum [3]. Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo SOURCE ARCHIVO External File Name Nombre del archivo fuente de entrada Configurable Final Transmission Time Tiempo de Transmisión (Fuente Activa) 1e-06 (segundos) Configurable Length Longitud del Paquete Fuente 40 (bytes) Configurable Max Number Of Packets Número de Paquetes a ser transmitidos 8 Configurable For Transmission Number Of Transmitted Número de Paquetes Transmitidos 0 Sólo Lectura Packets Packet Limited Tiempo de Transmisión determinado por el Número 0 = No Configurable de Paquetes a transmitir 1= Si Path Ruta de búsqueda del archivo fuente Configurable Priority Prioridad de los Paquetes transmitidos 0 Configurable Stop Time Tiempo que la fuente permaneció activa 0 Sólo Lectura Time Limited Transmisión controlada por tiempo 0 = No Configurable 1= Si Use Path Usar la ruta establecida en Path 0 = No Configurable 1= Si Tabla 4.6 Parámetros de configuración de una Fuente Archivo ATM en Hydragyrum [3]. Para poder leer la información a ser enviada a través de la red ATM simulada, se encuentran definidos tres parámetros dentro del modelo para este propósito. El parámetro External File Name que es precisamente el nombre del archivo fuente, el parámetro Path que define una ruta de 64

74 Neuroplanificador de WATM búsqueda para el archivo fuente y el parámetro Use Path que permite buscar en la ruta de búsqueda definida por el usuario cuando el archivo fuente no se encuentra en el mismo directorio que el archivo de simulación Fuente Archivo en Tiempo El tipo de Fuente Archivo en Tiempo, es muy similar a la Fuente Archivo, sin embargo, en este caso la tasa de celdas es constante y definida por el usuario. Así mismo, se incluye el parámetro delay para retrasar el inicio del envío de paquetes de información a través de la conexión de red. La interfaz del modelo de Fuente Archivo en Tiempo y sus parámetros configurables y de sólo lectura, se muestran en la figura 4.12 y tabla 4.7 respectivamente. Interfaz de Salida Fuente Figura Interfaz de una Fuente Archivo en Tiempo ATM modelada en Hydragyrum [3]. Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo SOURCE ARCHIVO T. External File Name Nombre del archivo fuente de entrada Configurable Final Transmission Time Tiempo de Transmisión (Fuente Activa) 1e-06 (segundos) Configurable Length Longitud del Paquete Fuente 40 (bytes) Configurable Max Number Of Packets For Número de Paquetes a ser transmitidos 8 Configurable Transmission Number Of Transmitted Packets Número de Paquetes Transmitidos 0 Sólo Lectura Packet Limited Tiempo de Transmisión Determinado por el 0 = No Configurable Número de Paquetes a transmitir 1= Si Path Ruta de búsqueda del archivo fuente Configurable Priority Prioridad de los Paquetes transmitidos 0 Configurable Source Rate Tasa de fuente promedio 1e+06 (bits/segundo) Configurable Start Delay Retardo Inicial para comenzar la transmisión 0 Configurable Stop Time Tiempo que la fuente permaneció activa 0 Sólo Lectura Time Limited Transmisión controlada por tiempo 0 = No Configurable 1= Si Use Path Usar la ruta establecida en Path 0 = No Configurable 1= Si Tabla 4.7 Parámetros de configuración de una Fuente Archivo en Tiempo ATM [3] Fuente IPP La Fuente IPP referente al Proceso de Poisson Interrumpido (IPP de Interrupted Poisson Process ), es un modelo de fuente usado para simular fuentes ATM de servicio VBR, esto, debido 65

75 4 Neuroplanificador de WATM a la forma en que se genera la información en la aplicación y que por lo tanto define tasas de celdas no constantes sino variables. También es un tipo de Fuente ON-OFF debido a que utiliza la definición de dos parámetros Off state mean y On state mean para determinar los estados de silencio y activación respectivamente. La interfaz de esta fuente modelada en Hydragyrum aparece en la figura 4.13, mientras que los parámetros configurables y de sólo lectura se muestran en la tabla 4.8. Interfaz de Salida Receptor ATM Fuente Figura Interfaz de una Fuente IPP ATM modelada en Hydragyrum [3]. En la figura 4.14 se presenta la interfaz de un receptor ATM modelado en Hydragyrum.Un receptor ATM es cualquier aplicación corriendo dentro de una terminal. Es el punto final del procesamiento de paquetes que viajan a través de una conexión de red, pasando por Nodos ATM y Nodos Switch ATM sobre una red ATM. Más adelante se describe el procedimiento completo de cómo se transmiten paquetes de información, pasando por todos los elementos de la red hasta llegar al receptor ATM. Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo SOURCE IPP Final Transmission Tiempo de Transmisión (Fuente Activa) 1e-06 (segundos) Configurable Time Length Longitud del Paquete Fuente 40 (bytes) Configurable Max Number Of Número de Paquetes a ser transmitidos 8 Configurable Packets For Transmission Number Of Número de Paquetes Transmitidos 0 Sólo Lectura Transmitted Packets OFF State Mean Tiempo de Silencio de la Fuente IPP 0.6 Configurable ON State Mean Tiempo de Activación de la Fuente IPP 0.4 Configurable Packet Limited Tiempo de Transmisión Determinado por el Número de 0 = No Configurable Paquetes a transmitir 1= Si Priority Prioridad de los Paquetes transmitidos 0 Configurable Seed Número Aleatorio Generador (velocidad) 0 Configurable Source Rate Tasa de fuente promedio 1e+06 (bits/segundo) Configurable Start Delay Retardo Inicial para comenzar la transmisión 0 Configurable Stop Time Tiempo que la fuente permaneció activa 0 Sólo Lectura Time Limited Transmisión controlada por tiempo 0 = No Configurable 1= Si Tabla 4.8 Parámetros de Configuración de una Fuente IPP ATM en Hydragyrum [3]. 66

76 Neuroplanificador de WATM En el punto final de la red ATM (Receptor), se generan diversos archivos como resultado de la simulación completa de la red ATM. En este punto, las celdas han pasado por todos los elementos de la red y posiblemente se han generado retardos y variaciones de retardos para cada celda transmitida, por una o más fuentes dependiendo de los parámetros establecidos. Se generan archivos tanto para las celdas recibidas como para los paquetes de información recibidos. Para las celdas recibidas se pueden obtener archivos de Retardo de Celda, Variación del Retardo de Celda (CDV de Cell Delay Variation ) y Estadísticas de la Variación de Retardo. Interfaz de Entrada Receptor Figura Interfaz de un Receptor ATM modelado en Hydragyrum [3]. Los mismos parámetros se miden y se almacenan en archivos de salida para el análisis de paquetes. Se puede configurar el Intervalo de Muestreo de los retardos y monitorear el Número de Celdas y Paquetes Recibidos. En la tabal 4.9 se muestran los parámetros de configuración de un receptor ATM en Hydragyrum [3]. Parámetro Descripción Valor Predefinido Tipo END Generate Cell Delay File Archivo de Retardo de Paquetes 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Cell Jitter File Archivo de Variación del Retardo de Celda 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Delay Time Sample Archivo de Muestreo de Retardo a Intervalos 0 = No generar Configurable Constantes 1 = Generar Generate Packet Delay File Archivo de Retardo de Paquetes 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Packet Jitter File Archivo de Retardo de Paquetes 0 = No generar Configurable 1 = Generar Generate Statistics File Archivo de Estadísticas 0 = No generar Configurable 1 = Generar LogCellDelayVariance Variación del Retardo de Celda en el Archivo de 0 = No generar Configurable Estadísticas 1 = Generar LogPacketDelayVariance Variación del Retardo de Paquete en el Archivo de 0 = No generar Configurable Estadísticas 1 = Generar LogVarianceStep Paso de Muestreo en los archivos de variación de 0 = No generar Configurable retardo de celda y paquete 1 = Generar Number of Received Cells Celdas Recibidas 0 Sólo Lectura Number of Received Packets Paquetes Recibidos 0 Sólo Lectura Sampling Interval Intervalo de Muestreo 0.1 (segundos) Configurable Tabla 4.9 Parámetros de configuración de un Receptor ATM en Hydragyrum [3]. 67

77 4 Neuroplanificador de WATM 4.4 Creación de la Red ATM/WATM Una Red ATM Sencilla Una red ATM sencilla puede ser la que se presenta en la figura Está claro que para establecer la red ATM más sencilla posible se requieren de dos aplicaciones que estén generando y recibiendo información, respectivamente. La aplicación que genera la información debe ser parte de una terminal ATM, por lo tanto se requiere incluir en el diseño de la red un Nodo ATM. La misma consideración se debe hacer, para la aplicación que está recibiendo información y que también se está ejecutando en un Nodo ATM. Para que los Nodos ATM puedan comunicarse (establecer una conexión de red), se requiere de la presencia de un Switch ATM que tenga esa función. Fuente Nodo Switch Nodo Receptor Figura 4.15 Red ATM Sencilla modelada en Hydragyrum. Se deben identificar todos los eventos que serán manejados por los elementos de la red. Se requieren enviar paquetes desde la fuente hasta el receptor a través de los Nodos y el Switch ATM. De la figura 4.15 se ve que todos los elementos están conectados mediante conexiones físicas o enlaces, conexiones de red y conexiones de datos que describen las trayectorias que los paquetes y las celdas seguirán hasta llegar a su destino. La fuente comienza enviando eventos SEND_PACKET (figura 4.16ª) al nodo conectado a su conexión de datos con el mensaje de evento, acarreando un apuntador de paquete del paquete generado por la fuente que será procesado en la capa NODE_INTERFACE del nodo. Siguiendo la secuencia de eventos, la capa NODE_INTERFACE recibe el paquete y genera un número de eventos SEND_CELL proporcional al tamaño del paquete recibido dividido entre la longitud de la carga de usuario de la celda ATM (figura 4.16b). Figura 4.16a. Eventos presentes en la Fuente ATM [3]. 68

78 Neuroplanificador de WATM Estos eventos son enviados a la capa NODE_OUTPUT del nodo que envía las celdas al siguiente punto en la red con un SEND_CELL el cuál lleva un apuntador de la celda que está siendo transportada por el evento. El siguiente punto en la red es el Switch ATM que recibe la celda y la envía a la salida apropiada, siguiendo la ruta de conexión de red previamente definida (figura 4.16d). El evento SEND_CELL lleva a la capa de entrada del siguiente Nodo ATM. La celda transportada por el evento vuelve a ser enviada a la capa de interfaz del nodo, junto con ATM_DATA_INDICATION. Cuando todas las celdas que integran un paquete llegan a la capa de interfaz del nodo, la capa envía un evento RECEIVE_PACKET al receptor enviando consigo el apuntador de paquete dentro del mensaje de evento. La capa RECEIVER_END del receptor procesa el paquete y entonces termina la ruta del paquete en la red (figura 4.16c). Todos los eventos que se requieren para desarrollar estas funciones están integradas en cada modelo de Hydragyrum. Figura 4.16b. Eventos presentes en el Nodo ATM [3]. 69

79 4 Neuroplanificador de WATM Figura 4.16c. Eventos presentes en el Receptor ATM [3] Diseño de la red ATM/WATM Figura 4.16d. Eventos presentes en el Switch ATM [3]. En la sección del capítulo 3, se presentó el esquema general de la estación base de la arquitectura de la red ATM/WATM mostrada en la figura 4.1. Como se explicó entonces, el Neuroplanificador de WATM estará ubicado en la estación base. Por lo tanto, el neuroplanificador, recibirá tráfico de celdas ATM provenientes tanto de la red ATM así como de la red WATM. Se han considerado los tráficos VBR y ABR, que debido a su naturaleza de tráfico en forma de ráfagas [7], son las fuentes que más condiciones de congestionamiento pueden provocar. Se puede establecer una arquitectura que permita generar el tráfico de celdas ATM aplicadas al Neuroplanificador. De acuerdo a [6], el 75 % de las aplicaciones inalámbricas son del tipo VBR. El resto puede ser considerado como un servicio ABR. Entonces, se distribuye el ancho de banda total 70

80 Neuroplanificador de WATM (25 Mbps) del enlace inalámbrico entres dos fuentes VBR y ABR respectivamente. Estas fuentes se consideran como aplicaciones conectadas a un mismo nodo inalámbrico el cuál se conecta directamente al switch ATM (figura 4.17). Fuente 2 VBR ABR Nodo 1 WATM Fuente 3 Figura Diseño de la distribución de ancho de banda del sistema WATM. De igual manera, únicamente se consideran los tráficos ABR y VBR para el lado de la red ATM, con una misma distribución del ancho de banda; aunque en este caso, el ancho de banda alcanza los 155 Mbps (figura 4.18). Más adelante se presenta la configuración que se ha hecho a cada uno de estos elementos conectados en la arquitectura. Ambas salidas de los nodos se conectan a la entrada del switch y este finalmente enviará la información recibida a un receptor final a través del nodo 2 (figura 4.19). Fuente 0 VBR ABR ATM Nodo 0 Fuente 1 Figura Diseño de la distribución de ancho de banda del sistema ATM. 71

81 4 Neuroplanificador de WATM Configuración de la Red ATM/WATM Para modelar las fuentes de la arquitectura propuesta, se han usado fuentes tipo on-off del simulador Hydragyrum. La razón principal es que este tipo de fuentes varían sus tiempos de transmisión de la información, por lo cual son convenientes cuando se desea simular fuentes con tráfico de tipo ráfaga. En este caso, tanto las fuentes VBR como ABR son de tipo ráfaga. 1. Fuente 0 La Fuente 0 es una fuente tipo VBR. Sus parámetros más importantes de configuración se muestran en la tabla Fuente 0 VBR ABR Fuente 1 Nodo 0 ATM VBR WATM Switch 0 Nodo 2 Receptor 0 Fuente 2 ABR Nodo 1 Fuente 3 Figura Arquitectura ATM/WATM desarrollada en Hydragyrum. Parámetro ATM Hydragyrum Taza de bit (bits por segundo) Source Rate Mbps Porcentaje de utilización del ancho de banda Source Utilization 0.4 Cantidad de información a transmitir (celdas) Max number of packets for transmission Tipo de Servicio: VBR Priority 4 Tabla Parámetros configurados para la Fuente 0. La lista completa de parámetros para esta fuente, según lo presenta Hydragyrum, se muestra en la figura

82 Neuroplanificador de WATM 2. Fuente 1 Figura 4.20 Parámetros de la Fuente 0 de la Red ATM/WATM. La Fuente 1 es una fuente tipo ABR. Sus parámetros más importantes de configuración se muestran en la tabla Parámetro ATM Hydragyrum Taza de bit (bits por segundo) Source Rate 6.25 Mbps Porcentaje de utilización del ancho de banda Source Utilization 0.9 Cantidad de información a transmitir (celdas) Max number of packets for transmission 1000 Tipo de Servicio: ABR Priority 2 Tabla Parámetros configurados para la Fuente 1. La lista completa de parámetros para esta fuente, según lo presenta Hydragyrum, se muestra en la figura Fuente 2 Figura 4.21 Parámetros de la Fuente 1 de la Red ATM/WATM. Parámetro ATM Hydragyrum Taza de bit (bits por segundo) Source Rate Mbps Porcentaje de utilización del ancho de banda Source Utilization 0.4 Cantidad de información a transmitir (celdas) Max number of packets for transmission Tipo de Servicio: VBR Priority 4 Tabla Parámetros configurados para la Fuente 2. 73

83 4 Neuroplanificador de WATM La Fuente 2 es una fuente tipo VBR. Sus parámetros más importantes de configuración se presentan en la tabla La lista completa de parámetros para esta fuente, según lo presenta Hydragyrum, se muestra en la figura Fuente 3 Figura 4.22 Parámetros de la Fuente 2 de la Red ATM/WATM. La Fuente 3 es una fuente tipo ABR. Sus parámetros más importantes de configuración se muestran en la tabla Parámetro ATM Hydragyrum Taza de bit (bits por segundo) Source Rate 6.25 Mbps Porcentaje de utilización del ancho de banda Source Utilization 0.9 Cantidad de información a transmitir (celdas) Max number of packets for transmission 1000 Tipo de Servicio: ABR Priority 2 Tabla Parámetros configurados para la Fuente 3. La lista de parámetros completa para esta fuente, según lo presenta Hydragyrum, se muestra en la figura Figura 4.23 Parámetros de la Fuente 3 de la Red ATM/WATM. 74

84 Neuroplanificador de WATM 5. Nodos Cada nodo ha sido configurado para soportar 155 Mbps de ATM. Con retardos de propagación de 33 nseg. y una capacidad de cola de 100 Millones de celdas. Ver parámetros en la tabla La lista de parámetros completa para los nodos, según lo presenta Hydragyrum, se muestra en la figura Parámetro ATM Hydragyrum Taza de servicio Service Rate 155 Mbps Capacidad de cola Queue Capacity Retardo de Propagación Propagation Delay e-8 6. Switch ATM Tabla Parámetros configurados para los nodos 0 y 1. Las características del switch ATM sólo varían en la taza de servicio, que en este caso y para simular el ancho de banda del sistema WATM, se ha configurado como 25 Mbps. La lista de parámetros completa para el Switch ATM, según lo presenta Hydragyrum, se muestra en la figura 4.25 Figura Parámetros de los Nodos ATM de la Red ATM/WATM Simulación de la Red ATM/WATM. Debe quedar claro que el objetivo del desarrollo de esta red ATM/WATM es la de simular el tráfico que está involucrado dentro de la Estación Base y que por lo tanto es el tráfico de entrada al Neuroplanificador de ATM Inalámbrico. El receptor ATM puesto en la red ATM/WATM, tiene 75

85 4 Neuroplanificador de WATM como objetivo recibir todo el tráfico generado por las fuentes ATM y WATM. Sin embargo, este es el punto final de las celdas ATM. En realidad, un Neuroplanificador debe estar colocado a la salida de un puerto del Switch ATM. Teniendo en cuenta esto, el tráfico que requerimos se obtiene en la conexión de salida del Switch hacia el Nodo ATM. Por esa razón es que al simular la red ATM/WATM, se ha decidido generar los archivos de salida de retardo, de servicio y el archivo de muestreo por eventos del buffer de la cola (figura 4.25). Figura Parámetros del Switch ATM de la red ATM/WATM. Figura 4.26a. Análisis de celdas recibidas a la entrada del Switch ATM. 76

86 Neuroplanificador de WATM Para poder considerar los resultados de la simulación en el uso del Neuroplanificador, se requiere analizar tanto el tráfico de celdas que llegan al Switch ATM y el tráfico de celdas que el Switch ATM envía hacia el siguiente Nodo ATM. De igual manera es interesante analizar la ocupación del buffer de la cola de la conexión de la salida del Switch ATM y el análisis de retardo aplicado a cada celda a la salida de la misma conexión. Las figuras 4.26a. y 4.26b. muestran las celdas recibidas por el Switch y las celdas enviadas por el Switch respectivamente. La figura 4.27 presenta la ocupación del buffer de la cola de la conexión de salida durante la simulación. Sin embargo, estos resultados no son adecuados para ser ocupados en el entrenamiento de la red neuronal que ocupará el Neuroplanificador. Se requiere otro formato de presentación de los resultados obtenidos, sobre todo de las celdas de entrada y salida del Switch ATM. La razón por la que Hydragyrum presenta de esta manera los resultados es por que únicamente está acumulando en un registro las celdas que van llegando o saliendo del Switch ATM. Otra manera de hacerlo es estableciendo un tiempo de muestreo para obtener el número de celdas que llegaron al Switch en períodos de tiempo fijos. Figura 4.26b. Análisis de celdas enviadas por el Switch ATM. Se ha determinado usar un período de muestreo de 2ms, según lo establecido en [9], ya que es la duración de una trama para servicios VBR. Para ello, se accede directamente al archivo de salida que genera Hydragyrum, usando un algoritmo de lectura y conversión del archivo de eventos node_switch_connec2_event.dat para las celdas de entrada y el archivo de servicio node_switch_connec2_service.dat para las celdas enviadas. La tabla 4.15 presenta los vectores parciales de tiempo y celdas del archivo de eventos generado por Hydragyrum y los vectores parciales de tiempo de muestreo y celdas recibidas del archivo de salida del algoritmo de conversión. Para generar los diferentes archivos que se requieren se han definido nombres de archivos de salida que pueden ser cambiados; en este caso el archivo que se generaría se ha predefinido con el nombre de dswin.dat. 77

87 4 Neuroplanificador de WATM El resultado preeliminar de este proceso se muestra en la figura Los datos de graficación se han tomado de un archivo dswin.dat generado previamente. Un procedimiento similar se aplica al archivo de servicio generado por Hydragyrum para generar un nuevo archivo más adecuado a los requerimientos del Neuroplanificador. Los resultados parciales se listan en la tabla 4.16 node_switch_connec2_event.dat Archivo de salida nuevo: dswin.dat Tiempo (mseg) Celdas Recibidas Tiempo de Muestreo (mseg) Celdas Recibidas (en el Período de Muestreo) Tabla Datos de Entrada y Salida en el algoritmo de conversión de resultados (eventos). Figura Análisis de celdas recibidas a la entrada del Switch ATM. 78

88 Neuroplanificador de WATM El análisis del buffer de la cola de la conexión de salida es importante, ya que representa la saturación o no de la capacidad del Switch ATM para servir las celdas que llegan al puerto de entrada, sin introducir retardos adicionales en cada celda ATM. La figura 4.28 representa la ocupación del buffer de la cola del Switch ATM; un resultado de la simulación de la red ATM/WATM en Hydragyrum. Hydragyrum genera muchos más archivos de salida durante la simulación; por lo pronto, los archivos presentados hasta ahora, representan los parámetros utilizados durante la generación del Neuroplanificador de ATM Inalámbrico. Node_switch_connec2_service.dat Archivo de salida nuevo: dswo.dat Tiempo (mseg) Celdas Recibidas Tiempo de Muestreo (mseg) Celdas Recibidas (en el Período de Muestreo) Tabla Datos de Entrada y Salida en el algoritmo de conversión de resultados (servicio). Figura Análisis de ocupación del buffer de la cola del Switch ATM. 79

89 4 Neuroplanificador de WATM 4.5 Diseño de la Red Neuronal del Neuroplanificador de ATM Inalámbrico La red neuronal del Neuroplanificador de ATM Inalámbrico es parte fundamental de su funcionamiento. La red neuronal tiene como tarea predecir el siguiente valor de celdas de entrada al Switch ATM tomando los cinco valores anteriores de entrada presentados a la red. El objetivo de esto, como se ha venido presentando a lo largo de este trabajo de investigación, es determinar el posible valor de celdas de entrada al Switch ATM para que de esa manera, determinar si él mismo, tendrá la capacidad de despachar las celdas entrantes, considerando que puedan existir celdas ATM presentes aún en la cola de la conexión de salida; o bien, si la cantidad de celdas entrantes es posible despacharlas hacia la terminal ATM conectada a la salida, considerando la tasa de servicio con que cuenta éste. La tabla 4.17 muestra la forma en que se han tomado las secuencias de celdas de entrada y valor de salida. Secuencia de Entrada Calculado Tabla Secuencias de celdas de entrada y valor de salida. Más adelante se presentan las acciones que toma el Neuroplanificador de ATM Inalámbrico, una vez que la red neuronal le ha entregado la predicción de celdas de entrada. Tomando en cuenta esto, se ha diseñado una red neuronal utilizando el conjunto de herramientas de Redes Neuronales de Matlab [10]. El diseño de la red neuronal comienza estableciendo una red neuronal de tipo lineal. Para ello se utiliza la función newlin, que precisamente es una Arquitectura de Red Neuronal Adaptable (ADALINE de Adaptive Linear Neural Network Arquitecture ) de Matlab. La razón de utilizar una red lineal es porque a menudo es el tipo de red que se utiliza como filtros adaptables para procesamientos de señales y predicción. lr = ; delays = [ ]; net = newlin(minmax(cat(2,celdas{:})),1,delays,lr); 80

90 Neuroplanificador de WATM Las instrucciones anteriores editadas en Matlab, se utilizan para crear una red lineal utilizando los valores mínimo y máximo de las celdas de entrada para definir el rango de entrada, con un elemento en el vector de salida, utiliza los cinco valores anteriores delay para predecir el siguiente valor, con una tasa de aprendizaje determinada por lr. La figura 4.29, muestra la arquitectura de una red lineal diseñada en Matlab. Figura Arquitectura de una Red Neuronal Lineal diseñada en Matlab. Una vez creada la red neuronal, el siguiente paso es inicializar los pesos y biases de cada capa de la red utilizando la función init de Matlab. En este caso, los pesos y biases de cada capa de la red son inicializados usando la función inifcn definida al momento de crear la red. La función newlin utiliza una función de iniciación llamada initlay. net=init(net); El tipo de red se entrena usando la función adapt, la cuál retoma la función definida de entrenamiento que en este caso es adaptwb. El algoritmo de funcionamiento es el siguiente. Dada una secuencia de entrada, con ts pasos, la red es actualizada como sigue. Cada paso en la secuencia de entrada se presenta a la red una por una. Los valores de pesos y bias de la red, son actualizados después de cada paso, antes de que el siguiente paso en la secuencia se presente. La siguiente línea de programa hace un llamado a la función adapt para entrenar la red tomando como datos de entrada, los valores de celdas de entrada al Switch ATM convertidos por el algoritmo de conversión presentado en la sección anterior. [net,y,e,pf,af]=adapt(net,vecs1,vecs1); Los argumentos de entrada de la función adapt representan en primer lugar el objeto red neuronal (net) ya creado. El argumento vecs1 es el vector de entrada a la red mientras que también representa el vector de salida (targets) de la red pues se está llevando a cabo el proceso de predicción. 81

91 4 Neuroplanificador de WATM La función devuelve el mismo objeto net pero ahora con los valores de pesos y biases actualizados, la primera salida calculada y con base en los valores de entrada de la secuencia, el error e de la red neuronal, las condiciones finales de retardo de entrada Pf y las condiciones finales de retardo de capa Af, esto por supuesto, para la primera secuencia de entrada. Siguiendo el mismo procedimiento, se presentan a la red todas las secuencias de celdas de entrada al Switch ATM y devuelve cada valor de salida. Una vez aplicadas todas las secuencias de entrada por separado a la red neuronal, se le presenta una sola secuencia compuesta por todas las secuencias anteriores y se entrena por un número de pasos de entrenamiento hasta que el error se ha minimizado y la salida se aproxima lo suficiente a lo esperado. La figura 4.30 muestra una parte de la simulación hecha usando la red neuronal creada y entrenada para este propósito. Figura Simulación parcial del funcionamiento de la red neuronal. La simulación de la red se lleva a cabo utilizando la función sim de Matlab. Como argumentos, esta función recibe el objeto net creado y la secuencia de celdas de entrada a simular. Devuelve un vector de valores, en este caso de celdas, el cuál aparece en la figura 4.30 junto con la secuencia de celdas de entrada. y = sim(net,vec1); La tabla 4.18 muestra la simulación parcial de la red neuronal creada y entrenada para predecir las celdas de entrada al Switch ATM. 82

92 Neuroplanificador de WATM Celdas de Entrada Celdas Calculadas Tabla Simulación parcial de la red neuronal. 4.6 Acciones del Neuroplanificador de ATM Inalámbrico. La función del neuroplanificador es la de servir las celdas ATM hacia las terminales, tomando en cuenta todos los parámetros de QoS para los diferentes servicios ATM. Las celdas en la cola de salida, son colocadas de acuerdo al retardo de celda establecido y el Neuroplanificador debe evitar que el retardo para cada celda sea rebasado, de lo contrario la celda podría descartarse en el otro extremo; la función del Neuroplanificador no es la de descartar celdas retrasadas. Para lograr esto, el Neuroplanificador vigila el tráfico presente en la red y evalúa los posibles problemas de congestionamiento que se pudieran presentar en una condición y con ello que pudieran causar la corrupción de una o más celdas de la cola. Ya se analizaron los esquemas de control de tráfico y conformación de tráfico en la sección 3.2, por lo que en esta sección, se presentan las acciones que debe llevar a cabo el Neuroplanificador ATM, para cumplir con su objetivo de controlar el tráfico y evitar las condiciones de congestionamiento Análisis de Congestionamiento El análisis de congestionamiento permite determinar bajo que condiciones se pudieran presentar condiciones de congestionamiento crítico. Un Switch ATM con una tasa de servicio a 25 Mbps y tramas de 2ms, solamente alcanza a servir 118 celdas por cada duración de trama durante una operación normal [9]. Esto significa que las celdas restantes no enviadas en este tiempo, serán retenidas en la cola de salida y enviadas en la siguiente trama. Lo que provoca que le sea agregado un retardo adicional a las celdas recibidas. Sin embargo, pueden existir condiciones de congestionamiento que no lleguen a provocar que se descarten las celdas por exceso de retardo aplicado. Si las celdas retenidas en la cola no rebasan las 130 celdas por trama, entonces se puede controlar el envío de aquellas celdas que pertenezcan a servicios en tiempo no real, o bien, disminuir la tasa de bit disponible para las fuentes ABR conectadas a la red. En el caso crítico, cuando las celdas en la cola son demasiadas, esto provocará que el retardo aplicado a las celdas sea demasiado y por lo tanto serán descartadas. Para evitar esta condición y 83

93 4 Neuroplanificador de WATM salir de la condición de congestionamiento, el Neuroplanificador notifica al Control de Admisión de Conexiones (CAC) de la situación, para suspender la aceptación de nuevas conexiones mientras no se resuelva el problema de congestionamiento y también se reduce la tasa de bit disponible para las fuentes ABR, hasta lograr que el congestionamiento de la red desaparezca. La figura 4.31 muestra una gráfica de análisis de congestionamiento. En realidad la evaluación se hace sobre la ocupación del buffer de la cola. Está claro que las celdas que no fueron servidas serán retenidas en este buffer. Sin embargo, con la capacidad de predicción de tráfico del Neuroplanificador, el cálculo de las celdas retenidas en el buffer se hace con el valor proporcionado por la red neuronal y de esta manera se determina la cantidad que seguramente se presentará con el siguiente envío y con esto, es posible tomar una o varias de las medidas definidas en el diseño del Neuroplanificador Control de Flujo ABR Figura Análisis de Congestionamiento. En la figura 4.31 se pueden apreciar dos umbrales de decisión, determinados por la cantidad de celdas que el Switch ATM puede servir a 25 Mbps. Mientras no se rebase el umbral superior, el nivel de congestionamiento no es crítico y se controla el tráfico reduciendo la tasa de bit disponible para las fuentes ABR. Este criterio para el control de tráfico se conoce como Control de Flujo ABR y ya fue descrito en la sección La manera en que se hace el control de flujo ABR utilizando el Hydragyrum como simulador de redes ATM, es reduciendo el parámetro de utilización de fuente (Source Utilization) de las fuentes de tipo ABR o la prioridad 2. 84

94 Neuroplanificador de WATM También puede aplicarse un retardo adicional a las celdas que pertenezcan a servicios en tiempo no real, resultando en Hydragyrum un retardo en el comienzo de la transmisión de las fuentes en tiempo no real Control de Admisión de Conexiones Una vez que se ha rebasado el umbral de congestionamiento crítico, se cancela en un tiempo determinado por el algoritmo de control de congestión del Neuroplanificador, la aceptación de nuevas conexiones a la red y se lleva a cabo una aplicación de retardo a las celdas pertenecientes a fuentes de tiempo no real, mientras se le da salida a las celdas de aplicaciones en tiempo real. En Hydragyrum la simulación para el manejo del control de admisión de conexiones, puede hacerse cancelando la activación de una o más fuentes, ya sea ABR o VBR, para anular la generación de celdas en un tiempo determinado y con esto reducir el nivel de congestionamiento Conformación de Tráfico La conformación de tráfico se lleva a cabo al regular la tasa de servicio de las fuentes ABR durante o fuera de las condiciones de congestionamiento. Debido a que las fuentes VBR presentan una tasa de bit variable, el tráfico ATM tiende a ser no uniforme, provocando que el uso del ancho de banda no sea el más eficiente. Teniendo el control sobre la velocidad de las fuentes ABR, la conformación de tráfico permite que el ancho de banda se distribuya de acuerdo a la demanda y a los recursos disponibles entre las terminales conectadas a la red. Por otro parte, la aplicación de retardos a las celdas de aplicaciones de tiempo no real, suaviza el tráfico, por lo que también corresponde a conformación de tráfico. En conclusión, se presentó la herramienta de simulación que se ha utilizado en este trabajo de investigación para la simulación de tráfico ATM. Hydragyrum es un simulador de redes ATM basado en celdas que opera directamente sobre la capa AAL5 de ATM. Cuenta con diferentes modelos para los tipos de servicios ATM disponibles y los elementos de red necesarios para establecer una red ATM. Se describió el diseño de la red ATM/WATM considerando el flujo de tráfico en la estación base y cómo estaba relacionado con el Neuroplanificador de ATM Inalámbrico. Una vez propuesto el diseño, se determinaron los parámetros de simulación para el ambiente ATM Inalámbrico. Se presentaron las herramientas de Matlab para la creación de la red neuronal del Neuroplanificador y se describió el procedimiento de entrenamiento y simulación de la misma. Finalmente se describieron brevemente las acciones que el Neuroplanificador toma una vez que se han analizado las condiciones de congestionamiento de la red. El siguiente capítulo presenta los resultados completos de este trabajo de simulación y presenta la interfaz Analyzer diseñada en Matlab, para que el usuario de este Neuroplanificador tenga acceso a todas sus características de una manera cómoda y sencilla. 85

95 4 Neuroplanificador de WATM 4.7 Referencias [1] Mikkonen, Jouni, Wireless ATM Overview, Nokia Mobile Phones, Finland, [2] Kubbar, Osama [et al], Multiple Access Protocols For Wireless ATM: Problems Definition and Design Objectives, IEEE Communications Magazine, November [3] Andrade N. Luis E., Hydragyrum: Network Simulation Environment, Programming Manual Versión 1.0, State University of Campinas, [4] ATM Forum Technical Committee, ATM User-Network Interface Specification, The ATM Forum, Version 3.1, September, [5] ATM Forum Technical Committee, Traffic Management Specification, The ATM Forum, Version 4.1, March, [6] Qiu, Xiaoxin [et al], A Multiple Access Scheme for Multimedia Traffic in Wireless ATM, Communication Sciences Institute, University of Southern California, Los Angeles, CA., [7] Cagri I. Orhan. [et al], Available Bit Rate Congestion Control in ATM Networks: Developing Explicit Rate Control Algorithms, IEEE Control Systems Magazine, pp , February [8] Theodorou, Pavlos [et al], ATM Infrared Wireless LANs: A Proposed Architecture, IEEE Communications Magazine, December [9] Biswas, S. K. [et al], User Parameter Control Base Bandwidth Allocation for VBR Video in Wireless ATM Links, NEC USA Inc. C&C Research Laboratories, [10] Demuth, Howard [et al], Neural Network Toolbox: For use with Matlab, The Mathworks Inc. User s Guide Version 4, USA September

96 Capítulo 5 Resultados de la Simulación 5.1 Introducción Este capítulo contiene las simulaciones y los resultados que se obtuvieron en el Neuroplanificador de WATM diseñado durante este trabajo de investigación. Todo el desarrollo del Neuroplanificador se llevó a cabo en Matlab 5.3, por lo tanto se ha diseñado una plataforma de simulación que incluye desde la creación de redes ATM directamente de Matlab, la obtención de datos de simulación de la red ATM/WATM de Hydragyrum, el entrenamiento y simulación de la red neuronal que usa el Neuroplanificador para la predicción de tráfico VBR y ABR, hasta el análisis de congestión que se puede presentar en la red ATM. 5.2 Creación de la Red ATM/WATM En el capítulo 4 se presentó la forma en que se diseñaba la red ATM/WATM usando el simulador de redes ATM Hydragyrum. En este trabajo se ha creado un mecanismo paralelo para generar los archivos usados por Hydragyrum y que contienen todos los parámetros de configuración de la red ATM analizada. Hydragyrum genera un archivo con extensión.scl el cuál representa la red ATM que va a ser simulada. Este es un archivo que puede ser editado y está integrado por las partes que en seguida se mencionan.

97 5 Resultados de la simulación Contiene una lista con los modelos usados en la red. Cada línea agregada, representa el tipo de elemento agregado (interf block); en el caso de los modelos usados, éste es el icono asignado a cada modelo, figura 5.1, el nombre asignado al elemento simulado (ej. Nodo_1), el modelo empleado en la simulación (ej. node.dll) y la posición en la interfaz de simulación gráfica de Hydragyrum (ej ) del modelo usado. Estos son los componentes de la red ATM/WATM diseñada en la sección del capítulo 4. interf block Nodo_1 node.dll interf block Nodo_2 node.dll interf block Nodo_3 node.dll interf block Switch_1 node_switch.dll interf block Receptor_1 receiver.dll interf block Fuente_1 source.dll interf block Fuente_2 source.dll interf block Fuente_3 source.dll interf block Fuente_4 source.dll Figura 5.1 Segmento de componentes que integran la red ATM/WATM simulada Elementos de la Red ATM/WATM En este trabajo se ha programado una interfaz de creación de la red ATM. La ventana principal contiene todos los modelos usados por Hydragyrum hasta el momento. Una red ATM básica debe contener una fuente generadora de tráfico, dos nodos ATM, un switch ATM y un receptor de tráfico ATM. La red ATM/WATM de la sección contiene cuatro fuentes ATM, tres nodos ATM, un Switch ATM y un receptor. Al momento de ejecutar la función crearscl se encuentran activados los elementos básicos de la red. En este caso, figura 5.2, la red contiene los elementos necesarios de acuerdo a la red ATM/WATM creada. Cada elemento puede configurarse en forma individual. Figura 5.2 Función crearscl para la creación de Redes ATM/WATM. 88

98 Resultados de la simulación Siguiendo la secuencia lógica del archivo de simulación, antes de la definición de parámetros para cada elemento de la red, se encuentran especificadas las conexiones físicas, de red y de datos entre los elementos mismos Conexiones entre los Elementos de la Red ATM/WATM La figura 5.3 muestra los elementos de cada línea usada para definir una conexión física. En la figura 5.3, cada línea agregada comienza con el tipo de elemento agregado (interf line); en este caso, representa una línea de conexión ente dos elementos. Se incluye el nombre de la conexión definida (ej. Connec_1), se agregan los nombres de los elementos interconectados (ej. Fuente_1 Nodo_1) las capas de conexión de cada uno de los elementos involucrados (ej. SOURCE_CONSTANT INTERFACE) y las posiciones inicial y final de la conexión (ej RIGHT LEFT). interf line Connec_1 Fuente_1 Nodo_1 SOURCE_CONSTANT INTERFACE RIGHT LEFT interf line Connec_2 Fuente_2 Nodo_1 SOURCE_CONSTANT INTERFACE RIGHT LEFT interf line Connec_3 Fuente_3 Nodo_3 SOURCE_CONSTANT INTERFACE RIGHT LEFT interf line Connec_4 Fuente_4 Nodo_3 SOURCE_CONSTANT INTERFACE RIGHT LEFT interf line Connec_5 Nodo_1 Switch_1 OUTPUT INPUT RIGHT LEFT interf line Connec_6 Nodo_3 Switch_1 OUTPUT INPUT RIGHT LEFT interf line Connec_7 Switch_1 Nodo_2 OUTPUT INPUT RIGHT LEFT interf line Connec_8 Nodo_2 Receptor_1 INTERFACE END RIGHT LEFT Figura 5.3 Segmento de conexiones que integran la red ATM/WATM simulada. El programa diseñado para generar las conexiones entre elementos, figura 5.4, se activa al momento de la creación de la red ATM. Está pensado para evitar reconexiones entre elementos ya interconectados y siguiendo el orden de jerarquía de conexiones para eliminar las conexiones entre aquellos elementos que no pueden conectarse entre sí. Figura 5.4 Función conectscl para las conexiones entre elementos de la red ATM/WATM. 89

99 5 Resultados de la simulación Considerando la misma red ATM básica de la figura 5.2, las fuentes y receptores ATM solamente se pueden conectar con la capa de interfaz de cualquier nodo ATM; mientras que los nodos únicamente pueden conectar su capa de salida con la capa de entrada de cualquier Switch ATM. Los Switches ATM son los únicos elementos que pueden conectarse con otro Switch ATM existente en la red o bien con la capa de entrada de cualquier nodo ATM. Referente a la configuración de los parámetros de la red, las conexiones de salida de cualquier Switch con cualquier nodo o Switch ATM son las únicas que se configuran en este punto del programa, ya que se está configurando la cola de salida del Switch Conexiones de Red de la Red ATM/WATM Siguiendo el orden de jerarquía de conexiones, el archivo de simulación contiene las conexiones de red establecidas entre los nodos presentes en la red. La figura 5.5 muestra las conexiones de red entre dos nodos de la red ATM/WATM diseñada, pasando obviamente a través del Switch ATM. create netconnection NC_1 NC addconnec NC_1 Connec_5 addconnec NC_1 Connec_7 complete nc NC_1 Nodo_1 Nodo_2 create netconnection NC_2 NC addconnec NC_2 Connec_6 addconnec NC_2 Connec_7 complete nc NC_2 Nodo_3 Nodo_2 Figura 5.5. Segmento de conexiones de red que integran la red ATM/WATM simulada. La interfaz diseñada para la generación de conexiones de red entre los nodos ATM, se muestra en la figura 5.6. Las conexiones de red entre nodos puede darse siguiendo diferentes trayectorias a través de los Switches ATM. Figura 5.6. Función conectncscl para las conexiones de red entre nodos de la red ATM/WATM. 90

100 Resultados de la simulación Si embargo, el circuito virtual establecido al momento de establecerse la conexión, permanece hasta que concluye la comunicación entre dos terminales ATM. Tomando en consideración esto, al momento de establecer al conexión de red entre dos nodos ATM, debe seleccionarse la que permanecerá durante toda la comunicación. La interfaz de conexiones de red no se activa cuando no se generan conexiones entre los elementos de la red. Esto sólo establece que el archivo de simulación generado por la función crearscl no contendrá los segmentos de conexiones, conexiones de red y conexiones de datos. Esto no significa que el archivo de simulación deje de ser funcional y puede ser cargado por el simulador Hydragyrum Conexiones de Datos de la Red ATM/WATM Una vez fijadas las conexiones de red, pueden crearse las conexiones de datos entre las fuentes y receptores ATM de la red. Para ello se utilizan las conexiones de red activadas y solamente se establece una conexión de datos si existe una conexión de red que conecte la fuente y el receptor involucrados. La figura 5.7 muestra las conexiones de datos establecidas entre las fuentes y el receptor dentro de una red ATM/WATM diseñada. create dataconnection DC_0 DC addnetconnec DC_0 NC_1 complete dc DC_0 Fuente_1 Receptor_1 SOURCE_CONSTANT END create dataconnection DC_1 DC addnetconnec DC_1 NC_1 complete dc DC_1 Fuente_2 Receptor_1 SOURCE_CONSTANT END create dataconnection DC_2 DC addnetconnec DC_2 NC_2 complete dc DC_2 Fuente_3 Receptor_1 SOURCE_CONSTANT END create dataconnection DC_3 DC addnetconnec DC_3 NC_2 complete dc DC_3 Fuente_4 Receptor_1 SOURCE_CONSTANT END Figura 5.7 Segmento de conexiones de datos que integran la red ATM/WATM simulada. La figura 5.8 representa la función conectdcscl usada para la creación de las conexiones de datos de la red ATM/WATM Configuración de los Nodos ATM Retomando la configuración de parámetros de los elementos de la red ATM/WATM, cada elemento de la red puede ser configurado individualmente. Esto no significa que necesariamente deben ser configurados antes de ejecutar el simulador Hydragyrum; ya que con la sola definición del elemento, este es reconocido por Hydragyrum usando los parámetros predefinidos durante la simulación. Sin embargo, una vez cargado el archivo de simulación en Hydragyrum y su posterior actualización en disco, son puestos en el archivo de simulación todos los parámetros de configuración para cada uno de los elementos de la red, respetando los ya definidos y agregando los no existentes. La figura 5.9 representa el segmento de configuración de cada Nodo ATM tal y como se almacena en el archivo de simulación usado por Hydragyrum. 91

101 5 Resultados de la simulación Figura 5.8. Función conectdcscl para las conexiones de datos entre nodos de la red ATM/WATM. param block "Nodo_1" "OutPut Files" "string" 6 4 "Nodo_1_INTERFACE_delay.dat" "Log file for the total cell delay in the network." "DATA" "OFF" "Nodo_1_INTERFACE_input.dat" "Log file for the node input traffic." "DATA" "OFF" "Nodo_1_QUEUE_event.dat" "Log file for the event sampling of the buffer." "DATA" "OFF" "Nodo_1_QUEUE_evservice.dat" "Log file for the event sampling of the buffer." "DATA" "OFF" "Nodo_1_QUEUE_stat.dat" "BTE queueing system statistics." "TEXT" "OFF" "Nodo_1_QUEUE_delay.dat" "Log file for the cell delay in the queueing system." "DATA" "OFF" "List of Block Output Files." "SHOW" param layer "Nodo_1" "INTERFACE" "Generate Input Traffic File" "int" "Generate the file with the input traffic for this node" "SHOW" param layer "Nodo_1" "INTERFACE" "Generate Delay File" "int" "Generate the output file with cell delays." "SHOW" param layer "Nodo_1" "INTERFACE" "Cell Packetization Delay" "double" 1 1 1e-08 "Delay to process a cell in the interface (seconds)." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Service Rate" "double" e+08 "Service rate (cells / second)." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Queue Capacity" "long" "Queue storage capacity (cells)." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Queue Size" "long" "Queue size (cells)." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Queue ReceivedCells" "double" "Number of cells received by the queue." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Queue SentCells" "double" "Number of cells sent by the queue." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Discarded Cells" "double" "Number of cells discarded by the queueing system." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Propagation Delay" "double" e-08 "Delay to trasmit a frame in the physical medium (seconds)." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Distance" "double" "Length of the connection physycal link (meters)." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Generate Delay File" "int" "Generate the output file with cell delays." "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Generate Statistics" "int" "Switch ON(1) or OFF(0) the generation of the statistics output file" "SHOW" param queue "Nodo_1" "QUEUE" "Trigger by Service Event" "int" "Switch ON(1) or OFF(0) the sampling of buffer service events." "SHOW" Figura 5.9 Segmento configuración de un Nodo ATM en la red ATM/WATM simulada. 92

102 Resultados de la simulación La figura 5.10 muestra la interfaz nodoscl para la configuración de cada uno de los nodos de la red. No es necesario describir la interfaz ni cada uno de los parámetros de configuración, pues ya fueron descritos en la sección Figura Configuración de los parámetros del Nodo ATM Configuración de los Switches ATM La figura 5.11 representa la interfaz switchscl para la configuración de cada uno de los Switches ATM. En esta interfaz solamente aparece el parámetro Retardo de Celda (Processing Delay) del Switch. Ya que los parámetros para cada conexión de salida aparecen más adelante. Figura Configuración de los parámetros del Switch ATM. 93

103 5 Resultados de la simulación Configuración del Receptor ATM El archivo de simulación incluye el segmento en el que están definidos los parámetros para una aplicación receptora de tráfico en la red ATM. Los archivos que se pueden generar durante la simulación de un receptor ATM incluyen los archivos de retardo de celda y trama, los archivos de variación de retardo de trama y celda, etc. La figura 5.12 muestra el segmento referido en el archivo de simulación mientras que la figura 5.13 muestra la interfaz rxscl diseñada para la configuración de los parámetros del receptor de celdas de la red ATM/WATM diseñada. param block "Receptor_1" "OutPut Files" "string" 6 4 "Receptor_1_END_packetjitter.dat" "Receiver packet jitter log file." "DATA" "OFF" "Receptor_1_END_celljitter.dat" "Receiver cell jitter log file." "DATA" "OFF" "Receptor_1_END_packetdelay.dat" "Receiver packet delay log file." "DATA" "OFF" "Receptor_1_END_celldelay.dat" "Receiver cell delay log file." "DATA" "OFF" "Receptor_1_END_stat.dat" "Receiver statistics." "TEXT" "OFF" "Receptor_1_END_timedelay.dat" "Time sampling of delay" "DATA" "OFF" "List of Block Output Files." "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Sampling Interval" "double" "Sampling Interval for the time sampling analysis" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "LogVarianceStep" "int" "Sampling step of variance values in the cell and packet jitter files" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "LogPacketDelayVariance" "int" "Set (1) or reset(0) the log of packet delay variance in the statistcs file" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "LogCellDelayVariance" "int" "Set (1) or reset(0) the log of cell delay variance in the statistcs file" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Generate Delay Time Sample" "int" "Set (1) or reset(0) the generation of delay sampling with constant time interval" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Generate Packet Jitter File" "int" "Set (1) or reset(0) the generation of cell delay log file" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Generate Cell Jitter File" "int" "Set (1) or reset(0) the generation of cell delay log file" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Generate Packet Delay File" "int" "Set (1) or reset(0) the generation of cell delay log file" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Generate Cell Delay File" "int" "Set (1) or reset(0) the generation of packet delay log file" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Generate Statistics File" "int" "Set (1) or reset(0) the generation of statistics log file" "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Number Of Received Cells" "long" "Total number of cells received." "SHOW" param layer "Receptor_1" "END" "Number Of Received Packets" "long" "Total number of packets received." "SHOW" Figura 5.12 Segmento configuración del receptor ATM en la red ATM/WATM simulada Configuración de la fuente ON-OFF ATM La figura 5.14 muestra la interfaz txofscl usada para la configuración de los parámetros de las fuentes ON-OFF usadas en la red ATM/WATM. Por supuesto, también está presente en el archivo de simulación, el segmento de definición de parámetros para cada fuente ATM. la figura 5.15, representa el segmento de configuración para la primera fuente de la red ATM/WATM diseñada en la sección Una interfaz similar se utiliza para configurar cada uno de los tipos de fuentes soportadas por Hydragyrum, con las diferencias necesarias para los diferentes parámetros propios de cada tipo de fuente. 94

104 Resultados de la simulación Figura Configuración de los parámetros del receptor ATM. Figura Configuración de los parámetros de la fuente ON-OFF ATM. De acuerdo a lo presentado en la sección 4.3.3, existen cinco modelos más de fuentes ATM soportados actualmente en Hydragyrum. En este trabajo de investigación, también se han creado las funciones para la configuración de cada una de estas fuentes. La tabla 5.1 muestra el nombre del modelo de fuente ATM y la función programada para su configuración Configuración de la cola de salida del Switch ATM Como se estableció en la sección 5.2.6, un Switch puede estar conectado a más de un nodo ATM o bien a más de un Switch ATM. La conexión puede ser en ambos sentidos. Sin embargo, un Switch 95

105 5 Resultados de la simulación ATM utiliza una cola de salida para cada conexión de salida, ya sea hacia cualquier Nodo ATM o a cualquier Switch ATM. Cada una de estas colas debe ser configurada en forma independiente y para ello también se ha diseñado una interfaz. La función outconectscl se activa desde la ventana de creación de conexiones físicas entre los elementos de red. Siempre y cuando se conecte la capa de salida de un Switch ATM con cualquier nodo o Switch, se activa el botón de configurar, precisamente para definir los parámetros de la cola de salida activa. La figura 5.16 muestra la interfaz de configuración de la cola y los parámetros que se pueden configurar. param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Source Rate" "double" e+06 "Mean source rate in (bits / seconds) of the ON/OFF process." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "SourceUtilization" "double" "Source utilization as a percentage of the source rate." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Start Delay" "double" "Delay to start packet transmition." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Packet Limited" "int" "Finish the transmition when it reaches Max Number Of Packets For Trasmition." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Time Limited" "int" "Finish the transmition at Final Transmition Time." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Max Number Of Packets For Trasmition" "double" "Total number of packets to be trasmited by the source." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Final Transmition Time" "double" 1 1 1e- 06 "Transmition end time ( s ) to stop the source activity." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Priority" "int" "Priority of the packets sent by the source." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Number Of Trasmited Packets" "double" "Total number of packets trasmited by the source." "SHOW" param layer "Fuente_on_off_1" "SOURCE_ON_OFF_SRC" "Stop Time" "double" "End time of the source activity." "SHOW" Figura 5.15 Segmento configuración del receptor ATM en la red ATM/WATM simulada. Modelo de Fuente ATM Función Programada Fuente Constante txscl Fuente Exponencial txexpscl Fuente Archivo txfilescl Fuente Archivo en Tiempo txfiletscl Fuente IPP txippscl Tabla 5.1 Funciones programadas para los diferentes modelos de fuentes ATM. En la figura 5.16 puede verse que se han activado la generación de los archivos de servicio (Generate Service File) y de retardo (Generate Delay File), además de que se lleva a cabo un análisis del buffer de la cola (Trigger By Event Status). De acuerdo al diseño de la red ATM/WATM hecho en la sección 4.4.2, se ha configurado la tasa de servicio de salida a 25 Mbps, ya que es el ancho de banda del canal inalámbrico propuesto en este trabajo de investigación. En la figura 5.17 aparece el segmento de parámetros de configuración para una cola de salida del Switch ATM tal y como aparece en el archivo de simulación creado y usado por Hydragyrum. 96

106 Resultados de la simulación Figura Configuración de la cola de salida del Switch ATM. param block "Switch_1" "OutPut Files" "string" 5 4 "Switch_1_Connec_7_event.dat" "Log file for the event sampling of the buffer." "DATA" "OFF" "Switch_1_Connec_7_stat.dat" "Log file for the statistics collected in the switch." "TEXT" "OFF" "Switch_1_Connec_7_delay.dat" "Log file for the cell delay in the switch queueing system." "DATA" "OFF" "Switch_1_Connec_7_service.dat" "Log file for the cell service time in the switch queueing system." "DATA" "OFF" "Switch_1_Connec_7_time.dat" "Log file for the queue state variables sampled at a constant rate." "DATA" "OFF" param block "Switch_1" "Processing Delay" "double" 1 1 1e-09 "Delay to switch a cell in seconds." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Service Rate" "double" e+06 "Service rate (cells / second)." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Queue Size" "long" "Queue size (cells)." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Queue Capacity" "long" "Queue storage capacity (cells)." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Queue SentCells" "double" "Number of cells sent by the queue." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Queue ReceivedCells" "double" "Number of cells received by the queue." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Discarded Cells" "double" "Number of cells discarded by the queueing system." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Propagation Delay" "double" e-08 "Delay to trasmit a frame in the physical medium." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Distance" "double" "Length of the port physical connection." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Trigger By Event Status" "int" "Switch ON or OFF the by event sampling of buffer statistics." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Sampling Interval" "double" "Sampling interval used to sample queue state variables" "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Generate Time Sample" "int" "Generate the output filw with time samples of queue state variables" "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Generate Service File" "int" "Generate the output file with cell service instants." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Generate Delay File" "int" "Generate the output file with cell delays." "SHOW" param queue "Switch_1" "Connec_7" "Generate Statistics File" "int" "Generate the output to the statistics file." "SHOW" Figura 5.17 Segmento configuración del receptor ATM en la red ATM/WATM simulada. 97

107 5 Resultados de la simulación 5.3 Presentación de Analyzer Las funciones hasta ahora presentadas, forman parte de un programa más completo diseñado en este trabajo de investigación. Analyzer es el nombre del programa diseñado en Matlab 5.3 para el Neuroplanificador de WATM. Es un programa que utiliza una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI de Graphical User Interface ) para ofrecer un uso sencillo y fácil de manejar las capacidades del Neuroplanificador de ATM Inalámbrico. Permite la creación de redes ATM/WATM para ser simuladas, el análisis de redes, antes creadas y guardadas en disco, el análisis de tráfico de entrada y salida en una o más conexiones de cualquier Switch ATM usando las funciones de conversión de resultados generados por Hydragyrum, el entrenamiento de la red neuronal usada por el Neuroplanificador de WATM para la predicción de tráfico, las funciones propias del Neuroplanificador como la conformación de tráfico, la aplicación de retardos, el control de velocidad de las fuentes ABR, etc. La figura 5.18, muestra el aspecto normal de Analyzer al momento de ser ejecutado. Figura Interfaz Gráfica de Usuario del programa Analyzer. Analyzer se desarrolló desarrollado para invocar directamente desde la interfaz de usuario, el simulador de redes ATM Hydragyrum. Esto ofrece una herramienta más versátil, ya que el simulador puede ser invocado inmediatamente después de haberse creado la red ATM/WATM para su simulación. Para ello la ruta del simulador Hydragyrum debe estar definida tanto en el directorio de trabajo de Analyzer, como en el archivo Autoexec.bat. La figura 5.19 muestra la función opciones de configuración creada para definir la ruta de programa de simulación. 98

108 Resultados de la simulación Simulación de la Red ATM/WATM Figura Configuración del Simulador ATM. En la sección se presentó la simulación de la red ATM/WATM usando Hydragyrum. En Analyzer, la simulación de la red se lleva a cabo una vez que se ha creado la red, usando la función crearscl. Cuando se ha creado la red se invoca directamente el simulador Hydragyrum, el cuál debe generar los archivos de servicio (Generate Service File, ej. Switch_1_Connec_7_service.dat); de retardo (Generate Delay File, ej. Switch_1_Connec_7_delay.dat) y de ocupación del buffer (Trigger By Event Status, ej. Switch_1_Connec_7_event.dat). Si la simulación se lleva a cabo correctamente, entonces son cargados estos archivos al espacio de Analyzer para llevar a cabo el análisis de celdas. 5.4 Análisis de Celdas El análisis de celdas comprende las celdas que llegan al Switch ATM, las celdas que son servidas desde el Switch ATM, las celdas almacenadas en el buffer del Switch, el análisis de retardo aplicado a las celdas y la comparación de celdas de entrada y salida en el Switch Celdas Recibidas en el Switch ATM En la sección se explicó la razón por la que los resultados obtenidos del simulador Hydragyrum, no eran adecuados para su uso en el Neuroplanificador de WATM. Para ello se describió la necesidad de convertir estos resultados a otro formato de presentación. La figura 5.20 muestra la ventana de conversión de resultados en la que aparece el tiempo de muestreo (0.002 seg) usado para la conversión y la duración de simulación del archivo de eventos. Cuando se ejecuta la opción Celdas recibidas del menú Celdas, aparece esta ventana y devuelve como resultado de conversión el análisis de celdas de entrada al Switch ATM, mostrado en la figura

109 5 Resultados de la simulación Figura Análisis de celdas de entrada al Switch ATM. Figura 5.21 Análisis de celdas recibidas a la entrada del Switch ATM. Los resultados obtenidos son almacenados en un archivo.dat, el cuál será usado durante el entrenamiento de la red neuronal. El nombre predefinido para el archivo de salida del análisis de celdas de entrada es dswin.dat Celdas entregadas por el Switch ATM Un procedimiento similar se lleva a cabo con las celdas servidas por el Switch ATM. Este análisis se lleva a cabo en analyzer usando la función Celdas Entregadas en el menú Celdas. Es conveniente que ambos análisis (celdas de entrada y celdas de salida), estén realizados con la misma tasa de muestreo, esto es, muestras cada 2 mseg. La figura 5.22 muestra las celdas que son servidas por el Switch ATM analizadas cada 2 mseg. Al igual que en el análisis de celdas de entrada, los resultados del análisis de salida se guardan en un archivo.dat. El nombre predefinido para el archivo de salida es dswo.dat. Está claro que la tasa de celdas de entrada no necesariamente debe ser igual a la tasa de celdas de salida del Switch. Aquí es donde se hace imprescindible el uso del neuroplanificador para determinar en que 100

110 Resultados de la simulación medida se están retrasando las celdas en ser servidas (de acuerdo a la clase de QoS especificada en el contrato de tráfico). Figura 5.22 Análisis de salida del Switch ATM: muestras tomadas cada 2 mseg Comparación de Entrada-Salida Para llevar a cabo un análisis rápido de lo que está ocurriendo dentro del Switch ATM, puede hacerse uso de la función de Comparación del menú Celdas de entrada-salida. Esta función permite establecer en una misma gráfica, los comportamientos de entrada (celdas recibidas) y salida (celdas entregadas) en el Switch ATM. Ésta es la función Comparación del menú Celdas. La figura 5.23 muestra el resultado de comparación. Este procedimiento de comparación sólo permite comparar las celdas de entrada con respecto a las celdas de salida. Sin embargo, usando la función Graficar Archivo del menú Herramientas pueden compararse más de dos archivos sobre una misma gráfica. Los archivos a graficar deben contener datos tomados en intervalos iguales, aunque no necesariamente durante el mismo tiempo de simulación Ocupación del Buffer de la Cola de Salida El análisis de ocupación del buffer permite analizar cuantas celdas están siendo retenidas en la cola del Switch, mientras se intenta entregar las celdas recibidas. La ocupación del buffer está totalmente relacionada con el retardo aplicado a las celdas ATM antes de ser servidas. La ocupación del buffer determina en un momento dado, el nivel de congestionamiento presente en el Switch ATM. En la figura 5.22 se puede observar claramente que el Switch ha llegado a su límite de capacidad de transmisión de celdas (120 celdas cada 2 mseg aproximadamente). Esto significa que las celdas de 101