Mediciones y Aprendizaje Estadístico aplicado a Redes Inalámbricas
Claudina Rattaro
Master thesis from Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. IIE - Oct. 2012
Advisor: Pablo Belzarena
Co-advisor: Pablo Belzarena
Research Group(s): Analisis de Redes, Trafico y Estadisticas de Servi (art)
Department(s): Telecomunicaciones
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Resumen

Este trabajo propone un enfoque de "caja negra" para estudiar el desempeño de las redes inalámbricas. En particular se presenta una metodología que permite la estimación de parámetros de calidad de servicio de extremo a extremo para una conexión en una red de este tipo. La técnica propuesta está basada en una combinación de mediciones activas en la red junto con la aplicación de técnicas de aprendizaje estadístico, donde el sistema es entrenado durante ciertos períodos de tiempo mediante flujos de aplicación y el envío de ráfagas de paquetes de medida. El análisis estadístico se basa en la utilización de la herramienta Support Vector Machines. Es importante destacar que el método propuesto resulta independiente de la tecnología inalámbrica utilizada. La metodología puede ser usada para varios propósitos. En este trabajo se presentan dos posibles aplicaciones: (i) estimación del throughput obtenido por cierta conexión en una red inalámbrica, (ii)elaboración de decisiones de control de admisión con el objetivo de garantizar requerimientos mínimos de calidad de servicio de extremo a extremo según cada aplicación. Se realizaron validaciones por medio de simulaciones y también de forma experimental en redes montadas en un laboratorio. Se incluyeron pruebas en redes heterogéneas: backbone WiMax y tramo de acceso WiFi. Se obtuvieron buenos resultados en la verificación de ambos casos de uso de la metodología. Se demuestra además que la técnica no resulta invasiva a pesar de que involucra mediciones activas en la red.

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