Análise de padrões de mobilidade utilizando redes de autômatos estocásticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Delamare, Fábio Longaray
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Faculdade de Informáca
BR
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
INFORMÁTICA
REDES DE COMPUTADORES
REDES DE AUTÔMATOS ESTOCÁSTICOS
ANÁLISE DE DESEMPENHO DE COMPUTADORES
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5020
Resumo: Muitos trabalhos sobre a análise de desempenho de Redes Ad Hoc podem ser encontrados na literatura. Estas análises podem ser através de ferramentas de simulação ou por métodos analíticos, como formalismos markovianos ou sistemas de equações. A movimentação é um fator determinante no desempenho de Redes Ad Hoc e, para possibilitar esta análise, foram criados padrões de movimentação para modelar o comportamento dos dispositivos de rede (os nodos). Neste trabalho são descritos alguns padrões de movimentação existentes na literatura, sendo os padrões Random Waypoint e Random Direction estudados em mais detalhes. São propostos modelos para representar e analisar estes dois padrões, utilizando o formalismo markoviano de Redes de Autômatos Estocásticos, possibilitando uma análise detalhada da Distribuição Espacial de Nodos de acordo com as possíveis variações destes padrões. Algumas das variações considerados nesta modelagem: velocidade, tempo de pausa, tamanho dos movimentos, escolha de caminho. A consistência destes modelos é avaliada comparando os resultados obtidos com outros resultados da literatura, demonstrando um satisfatório grau de proximidade entre os resultados
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