From traditional to interesting: How Interests change the Routing decisions and Performance metrics in Opportunistic Networks

Resumen

Esta tesis presenta todo el trabajo realizado para diseñar y desarrollar una nueva estrategia para operar en Redes Oportunistas (OppNets), que permite una gestión eficiente de los recursos de los nodos utilizando el interés de los usuarios para encaminar los mensajes a través de la red. Presentamos Protocolo de Enrutamiento basado en Intereses (IRP), que utiliza los intereses de los usuarios en un tema para identificar el destino de cada mensaje, adaptándose a los cambios en tiempo real que puedan producirse. Además, dado que IRP conoce los intereses de sus vecinos en cada contacto oportunista, los nodos que utilizan esta estrategia construyen una percepción de interés para cada tema en la red. IRP utiliza esta información para tomar decisiones de reenvío de mensajes sólo cuando y donde hay interés en un tema, y para eliminar los mensajes menos interesantes de la red. Para medir el rendimiento en términos de Ratio de Entrega de mensajes y Latencia, redefinimos estas dos métricas para que tengan en cuenta los intereses cambiantes del usuario. En ambos casos, sólo tienen en cuenta los periodos en los que los usuarios están interesados en recibir mensajes sobre un tema concreto. Por último, realizamos varios experimentos para evaluar IRP, incluyendo dos escenarios sintéticos que utilizan el mapa real de Barcelona y un escenario con las trazas de contactos reales de un curso académico en el MIT. En estos escenarios, ejecutamos un conjunto de simulaciones y comparamos IRP con un algoritmo basado en intereses (Social-aware Content-based Opportunistic Routing Protocol (SCORP)) y los dos algoritmos oportunistas utilizados tradicionalmente (Epidemic (EP) y Spray & Wait (S&W)). En los experimentos, IRP logra mejores resultados en términos de Mensajes Entregados, Mensajes Retransmitidos, Ratio de Entrega, Sobrecarga de Red y Ocupación de Buffer, mostrando además la mejor Eficiencia a lo largo de las simulaciones.

Fecha de lectura	29 abr 2024
Idioma original	Inglés
Supervisor	Adrian Sánchez Carmona (Director/a) & Ramon Marti Escale (Director/a)