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Title: Suporte para redes IoT de elevada densidade nas tecnologias 802.11ax e 802.11n
Other Titles: Support for high density IoT networks on 802.11ax and 802.11n technologies
Authors: Arieiro, Miguel Pocinho
Orientador: Sousa, Bruno Miguel de Oliveira
Keywords: IoT; Computação Evolucionária; IEEE 802.11ax; IEEE 802.11n; Redes de elevada densidade; IoT; Evolutionary Computation; IEEE 802.11ax; IEEE 802.11n; High density networks
Issue Date: 21-Sep-2021
Serial title, monograph or event: Suporte para redes IoT de elevada densidade nas tecnologias 802.11ax e 802.11n
Place of publication or event: Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra
Abstract: Ao longo dos últimos anos, houve imensa inovação na área das tecnologias IoT (IoT 4.0, IoT Industrial, IoT para operações críticas). Estas inovações deram origem ao desenvolvimento de novos standards, os quais suportam grande número de dispositivos, throughputs mais elevados e apresentam mecanismos de poupança de energia otimizados. Standards como o IEEE 802.11ax (conhecido como Wi-Fi version 6), NB-IoT e LTE-M são os mais conhecidos. As novidades nestes standards incluem mecanismos para suporte de Elevado número de conexões, ou seja, uma elevada densidade de conexões. Este relatório pretende documentar a inovação suportada por estas tecnologias, particularmente para cenários críticos (por exemplo, combate a incêndios). O primeiro semestre teve como foco a familiarização com a plataforma de simulação de redes ns-3. No segundo semestre recorreu-se a um algoritmo evolucionário para encontrar configurações otimizadas para cenários realistas de elevada densidade, como por exemplo as necessidades de comunicações no incêndio florestal de Pedrógão Grande, em 2017. No final deste relatório, apresento uma análise comparativa entre duas versões do algoritmo evolucionário. A diferença entre estas versões reside na heurística composta utilizada por elas. O algoritmo recorre a estas heurísticas para analisar a performance dos diferentes indivíduos, obtendo-se, por isso, duas configurações optimizadas diferentes. Uma destas configurações favorece baixo consumo energético por bit, enquanto a outra favorece igualmente baixo consumo energético por bit e baixa taxa de perda de pacotes.
In the past few years, IoT has been subject to innovation (IoT 4.0, Industrial IoT, IoT for critical operations). Such innovation leads to the development of new standards, that support a high number of devices, higher throughputs and that enable optimized energy saving mechanisms. Standards like the IEEE 802.11ax (known as Wi-Fi version 6), NB-IoT and LTE-M are the most well-known. The innovation in such standards includes mechanisms to support a high number of connections, that is a high density of connections. This report aims to document the innovation supported by these technologies, in particular for critical scenarios (e.g., firefighting). The work in the first semester focused on the familiarization with the ns-3 simulation platform. During the second semester I implemented an evolutionary algorithm in order to search for optimized configurations in realistic high-density scenarios, such as the communication needs of Pedrógão Grande forest fire in 2017. At the end of this report, I present a comparative analysis of two versions of the evolutionary algorithm. The difference between these versions is rooted on the composite heuristic used by them. The algorithm makes use of these heuristics in order to analyse the performance of the different individuals, therefore obtaining two different optimized configurations. One of these configurations favors low energy consumption per bit, while the other one equally favours low energy consumption per bit and low packet loss ratio.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: https://hdl.handle.net/10316/98156
Rights: openAccess
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