https://doi.org/10.37815/rte.v33n2.829

Artículos originales

Análisis
del rendimiento de los protocolos OLSR, DSDV y AODV en una Red MANET

Performance analysis of OLSR, DSDV and AODV protocols in a MANET Network

Paúl Astudillo1 https://orcid.org/0000-0001-8380-6103, Santiago González1 https://orcid.org/0000-0001-6604-889X, Christian Quinde1 https://orcid.org/0000-0002-9863-6941

1Departamento de
Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones, Universidad de
Cuenca, Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked]

Enviado:         2021/06/24

Aceptado:       2021/09/28

Publicado:      2021/11/30

Resumen

Este artículo presenta una
propuesta de análisis y comparación entre los protocolos de
enrutamiento proactivo OLSR y DSDV, y reactivo AODV en una red MANET. Se definen
dos escenarios: el primero representando un equipo de fútbol atacando y
el segundo defendiendo. Se varía el área de movimiento de los
nodos para simular cada escenario. Para ello, se realiza una
investigación sobre los problemas que presentan estos algoritmos de
enrutamiento para redes Ad Hoc en diferentes ámbitos. De esta forma,
obtener un panorama de las estrategias y soluciones que existen actualmente. A
partir de la información recopilada, se propone realizar una
simulación utilizando NS3, para obtener resultados que se asemejen a la
realidad. La comparación se realiza a base de las métricas de
throughput, PDR y Delay. En cada simulación, la velocidad de los nodos y
la posición inicial se ajustan según el comportamiento de un
jugador de fútbol real. Los nodos se mueven en una trayectoria aleatoria
dentro del área específica, y uno de éstos envía
datos a un nodo fijo situado en el borde del campo. El tráfico
transmitido está caracterizado para simular datos biométricos
realistas. A partir de los resultados, se concluye que AODV y DSDV tienen un
mejor rendimiento que OLSR y el intervalo óptimo de transmisión
es de 20 segundos. Además, con una potencia de transmisión de 10
dBm se garantiza el 100% del throughput en el receptor.

Palabras clave: delay, NS3, mapa de calor, PDR, throughput.

Abstract

This paper presents an analysis
and comparison between the proactive routing protocols OLSR and DSDV and the
reactive routing protocol AODV in a MANET network. Two scenarios were defined,
the first one representing a soccer team attacking and the second one
defending. To simulate each scenario the area of movement of the nodes (players)
was varied. For this purpose, an investigation was carried out on the problems
presented by these routing algorithms for Ad Hoc networks in different
environments. In this way, an overview of the strategies and solutions that
currently exist is obtained. Based on the information gathered, it is proposed
to perform a simulation using NS3 in order to obtain results that resemble
reality. The comparison is made based on throughput, PDR and Delay metrics. In
each simulation, parameters such as node velocity and initial position are
adjusted according to the behaviour of a real soccer player. The nodes move in
a random trajectory within the specific area and one of them sends data to a
fixed server node located at the edge of the area where the nodes move,
simulating the bench where the receiver is located. The transmitted traffic is
characterized to simulate realistic biometric data. From the results, it is
concluded that AODV and DSDV have better performance than OLSR and the optimum
transmission interval is 20 seconds. In addition, with a transmit power of 10
dBm, 100% throughput is guaranteed at the receiver.

Keywords: delay, heatmap, NS3, PDR, throughput.

Introducción

Una red ad hoc
móvil (MANET) es un tipo de sistema distribuido complejo que comprende
de nodos móviles inalámbricos que puedan autoorganizarse
dinámicamente en topologías de red ad hoc temporales. Esto
permite a las personas o dispositivos trabajar en Internet en áreas sin
infraestructura de comunicación preexistente (Kurniawan et
al., 2020). En las redes ad hoc, los nodos no
están familiarizados con la topología de sus redes, por el
contrario, tienen que descubrirlo. Normalmente, un nuevo nodo anuncia su
presencia y escucha los mensajes transmitidos por sus vecinos. Cada nodo
aprende acerca de otros cercanos y cómo llegar a ellos. Para esto
existen tres tipos de protocolos: Proactivos, Reactivos e Híbridos. Este
artículo se centra únicamente en los dos primeros. DSDV y OLSR
son protocolos proactivos basados en tablas de ruteo que se actualizan de forma
regular. Por el contrario AODV es un protocolo reactivo que trabaja a
petición para crear nuevas rutas (Bai et al.,
2017).

Hoy en día
en el deporte, la tecnología ha tomado un papel muy importante y el
fútbol no es la excepción. La introducción de la
tecnología dentro del deporte ha permitido una mejora en la formación
de los atletas. Dentro de los entrenamientos, existen ejercicios que demandan
un mayor esfuerzo físico, es el caso del sprint, que es un ejercicio de
alta intensidad donde los atletas llegan a su máxima capacidad. Por lo
tanto, resulta indispensable realizar una medición de los datos
físicos del atleta o jugador (Lamaarti et
al., 2019).
En este contexto es necesario tener en cuenta métricas como el
throughput, el delay end-to-end, el jitter y el PDR. Y se debe priorizar alguna
para mejorar la calidad de servicio (QoS). Aquí es donde toma
importancia el protocolo de enrutamiento utilizado en la red. Dentro de los
inconvenientes que surgen en las redes MANET, están el área de
interferencia entre nodos, la distancia entre los mismos y la velocidad de
desplazamiento de los nodos. Todos estos factores influyen directamente en las
métricas mencionadas anteriormente. Por tal razón, en este
artículo se utilizan protocolos que tienen una base sólida, que
han sido probados y se ha demostrado que son robustos y eficientes.

La
simulación sigue desempeñando un papel vital en términos
de escalabilidad tanto en tamaño como en velocidad experimental. Con
estudios basados en simulación, el enfoque se puede analizar en detalle
a diferentes escalas, con diversas aplicaciones de datos, diferentes
condiciones de campo, con el fin de obtener resultados reproducibles y analizables.
De ahí que, se propone el uso de NS3 junto con el módulo Flow
Monitor para realizar la simulación. NS3 es un software ampliamente
empleado para investigación, ya que es un programa muy realista, los
modelos que usa están apegados a la realidad, se puede utilizar semillas
para generar aleatoriedad y obtener resultados estadísticos aceptables (Campanile et
al., 2020). Además, al trabajar con un gran
número de nodos, diferentes tipos de movilidad, entre otros
parámetros, el software de simulación es una herramienta que proporciona
ventajas, debido a las limitaciones que implica trabajar en escenarios con una
gran cantidad de nodos en la realidad.

En este artículo se presenta una
evaluación de los protocolos de enrutamiento OLSR, AODV y DSDV para el
despliegue de una red MANET enfocada en la transmisión de datos
biométricos. En particular, se ha seleccionado el caso de un escenario
deportivo con nodos móviles. En la sección 2 se presentan los
trabajos relacionados a los protocolos de enrutamiento en redes Ad-Hoc,
así como de sensores biométricos en ambientes deportivos.
Adicionalmente, en la sección 3 se encuentra la metodología
empleada y las herramientas utilizadas. En la sección 4 se presentan los
resultados obtenidos y finalmente, en la sección 5 se encuentran las
conclusiones.

Trabajos relacionados

De acuerdo a (Sharma & Shruti Thapar, n.d.), se deben tomar en cuenta las
características específicas de cada aplicación para
escoger un protocolo sobre otro. También se detalla que los protocolos
reactivos tienen un mejor rendimiento que los proactivos en un escenario con
movilidad, no así para un escenario fijo o estático. En (Gamess & Russoniello, 2018; Singh & Verma, 2015) se señala que el
protocolo de enrutamiento proactivo OLSR presenta un menor delay end-to-end y
menor número de saltos comparado con DSDV. En (Yefa Mai et al., 2017) se demuestra que AODV es
mejor en cuanto al throughput y delay end-to-end, pero OLSR es mejor en la
entrega de paquetes. Al aumentar el área de movilidad, el protocolo AODV
se vuelve dominante en todas las métricas. De manera similar en (Singh & Verma, 2015), se comprueba que AODV es
mejor que OLSR y DSDV en condiciones de nodos móviles, pero con nodos
fijos OLSR supera a AODV y a DSDV en las métricas de throughput y PDR.
Además en (Al-Dhief et al., 2018) se establece que AODV supera
a DSDV en términos de throughput.

En el ámbito deportivo existen varios estudios del
movimiento en atletas, por ejemplo, en (Massard et al., 2018) se realiza un análisis
de la velocidad máxima de jugadores de fútbol. Asimismo en (Modric et al., 2020) se obtienen valores para la velocidad de
desplazamiento dependiendo de la posición de juego, así como del
estado físico de cada jugador. De igual manera, en el estudio que
realiza (Wehbe et al., 2014), se obtiene el tiempo para cada movimiento que
efectúa un jugador de acuerdo a su posición. Los perfiles de
actividad física de los jugadores revelan una información valiosa
para conocer el esfuerzo físico que realiza el jugador y así
mantenerlo en un estado óptimo, evitar lesiones y desarrollar nuevas
estrategias de acuerdo al posicionamiento que se observa en los mapas de calor.
Los entrenadores están interesados en herramientas analíticas
para apoyar el análisis táctico y controlar la calidad de sus
jugadores durante partidos individuales o temporadas enteras. Debido a esto, existen
varios estudios donde se analiza la posición de cada jugador en el campo
de juego de acuerdo a su rol (Defensa, Medio-campista, Delantero, etc.) (Pappalardo et al., 2019).  Al tener un perfil de actividad
física de cada jugador se puede limitar su movimiento con la ayuda de
los mapas de calor de acuerdo a su posición. De esto depende la
formación usada por el equipo.

En (Akbar et al., 2016) se mencionan diferentes tipos de sensores
biométricos, como por ejemplo un medidor del ritmo cardíaco, un
sensor SpO2, Acelerómetro, Giroscopio, etc. Cada uno de estos sensores
genera información acerca de la actividad física. Según (Lloret et al., 2016), la cantidad de información útil (payload)
de un paquete con información de salud puede alcanzar un tamaño
promedio de 104 bytes. Asimismo, en (Besher et al., 2020) y (Beitelspacher et al., 2020), se muestra que el
tamaño de un paquete de datos biométricos es de 79 bytes y 50
bytes respectivamente, las diferencias se dan debido al número de
sensores, tipo de sensores y frecuencia de recolección de datos.

Otro aspecto fundamental para caracterizar el tráfico
y mejorar los resultados de la simulación, es el data rate. En (Akbar et al., 2016) y (Kos et al., 2019), se muestran los requerimientos para
aplicaciones médicas. Donde se encuentran los valores óptimos
para el data rate (ver, Tabla
1)
además el delay y el consumo de energía para algunos tipos
de sensores usados en el deporte. Es de vital importancia el monitoreo de la
salud dentro del deporte, en (R. T. Li et al., 2016) se señala que los
avances en la tecnología han permitido a los atletas de resistencia
individuales, equipos deportivos y médicos, monitorear los movimientos
funcionales, cargas de trabajo y marcadores biométricos para maximizar
el rendimiento y minimizar las lesiones. Con la misma idea en (S. Li et al., 2020) se señala que los sensores corporales en
el campo deportivo tienen un gran impacto en la eficiencia de la vida, ya que
estos se enfocan en medir factores fisiológicos, promover la salud y
mejorar la adherencia a la práctica en diferentes poblaciones, desde
atletas de élite hasta pacientes.

Tabla 1

Valores de Data Rate para Diferentes
Sensores Biométricos

SENSOR

DATA RATE (Akbar
et al., 2016)

DATA RATE (Kos
et al., 2019)

Ritmo Cardíaco

pocos kbps

100 kbps

Acelerómetro

35 kbps

1-200 kbps

Giroscopio

35 kbps

1-200 kbps

SpO2

-

100 kbps

Materiales
y Métodos

Para este estudio propuesto se especificaron dos tipos de
escenarios. El primer escenario con un área rectangular de 42m x 57m
donde se desplazaron los jugadores (nodos) al momento de defender y el segundo
escenario de 39m x 60m, al momento de atacar. Se subdividió el
área total de cada escenario en subáreas de acuerdo a las
posiciones que ocuparon los jugadores tomando en cuenta los mapas de calor de
cada uno, y como referencia investigaciones previas, usando un esquema de
formación 4-3-3 para defender y 2-4-3 para atacar. Este artículo,
basándose en (Külah & Alemdar, 2020), se propuso la siguiente división
mostrada en la Figura 1
y Figura 2.
Donde DFC representó a los defensas centrales, DFI y DFD
representó a los defensas izquierdo y derecho respectivamente, MC
representó a los medio-campistas, EI y ED representaron a los extremos
izquierdo y derecho respectivamente y DC representó al delantero centro.
Cada nodo se movió dependiendo de la posición del jugador al que
representó, basándose en los mapas de calor de cada jugador
según (Wehbe et al., 2014), por lo cual se asignaron diferentes colores a
estas áreas para poder identificarlos, ya que los nodos no pueden
cambiar de área, con el motivo de simplificar el escenario de movilidad
de los nodos. Cabe recalcar que existieron posiciones de relevos por lo que en
ciertos momentos los nodos o jugadores compartieron la misma área, es
por ello que se ha definido áreas conformadas con barras, es el caso de
los DFI y EI o DFI y MC.

Otro aspecto importante tomado en cuenta fue la velocidad de
los jugadores (nodos). Por lo cual se consideró velocidades promedios y
velocidades máximas donde el entorno cambiaba cada 5 segundos (Antonio Durá Vaquera, n.d.), siendo este el tiempo de
movilidad. Después de cumplir este tiempo se cambió la
dirección y la velocidad de los nodos utilizando una variable aleatoria
uniforme. En (Wehbe et al., 2014) se detallaron las velocidades promedio en Km/h y
en (Mendez-Villanueva, 2012) y las velocidades
máximas, para las distintas posiciones, es decir para defensas,
medio-campistas y delanteros. En la Tabla 2
se resumen estos valores.

Figura 1

Escenario 1 "Equipo
Defendiendo"

Figura 2

Escenario 2 "Equipo Atacando"

Tabla 2

Velocidades Promedio y Máximas
para cada Posición

DFC

DFI/DFD

MC

DC

Vel. Promedio

6,279

6,279

6,965

6,711

Vel. Max.

28,1

26,7

27

29,1

La
metodología utilizada para comparar el desempeño de cada uno de
los protocolos de enrutamiento dentro de estos dos escenarios se muestra en la Figura 3.
Donde, el primer bloque representó el planteamiento del problema que
consistió en encontrar el mejor protocolo de enrutamiento para una red
MANET, que transporte datos biométricos procedentes de diferentes
sensores colocados en jugadores de fútbol.  El segundo bloque permitió
definir los protocolos con mejor desempeño y con bases sólidas
para la aplicación propuesta, además de ajustar los
parámetros de cada uno para mejorar el desempeño.

El siguiente bloque permitió definir las
características de los paquetes a transmitir, basándose en la
cantidad de información generada por los sensores biométricos.
Con ello, se definió el valor de data rate en 100 kbps constantes (CBR),
de acuerdo a los valores observados en los trabajos relacionados, ver Tabla 1.
De la misma forma se estableció el tamaño del paquete en 100
bytes, debido a que es un valor que estuvo en el rango descrito por los autores
(Beitelspacher et al., 2020; Besher et al., 2020; Lloret et al., 2016). Por último, se
escogió UDP como protocolo de transporte debido a que comparado con TCP
éste es más rápido, simple y eficiente. Esta
caracterización permitió generar un tráfico realista entre
los nodos.

El cuarto bloque permitió definir las áreas de
movilidad de los nodos, así como las velocidades de cada uno dependiendo
de la posición que ocupó dentro del campo de juego y el tipo de
escenario, para esto se utilizó el módulo Random Walk de
NS3 el cual es un modelo de movilidad aleatorio 2D. Hay que tener en cuenta que
una de las limitaciones de la simulación es la modelación de la
movilidad, modelar el movimiento humano es otro campo de investigación
específico (Conti & Giordano, 2014).

A continuación, se especifican las condiciones de
cada escenario estudiado, es decir, el comportamiento de los nodos cuando
representan al equipo de fútbol atacando o defendiendo, para lo cual se
hizo uso de dos scripts, ya que se definen diferentes áreas en cada uno.
Una vez configurados los dos escenarios, se ejecutó la simulación
utilizando los protocolos de enrutamiento propuestos y los parámetros de
las tarjetas inalámbricas o módulos Wi-fi que trasmiten la
información de los sensores biométricos según el tipo de
análisis (tres análisis). Algunos de los sensores más
comunes utilizaron el estándar IEEE 802.11n como lo hizo en (Hu et al., 2020), por lo que la simulación empleó
el mismo. Para generalizar los resultados se hizo uso de una semilla de
aleatoriedad y se repitió la simulación utilizando un script de
Linux, variando así las condiciones de la simulación.
Después, se realizó un análisis estadístico de los
resultados obtenidos para cada escenario con cada uno de los protocolos
empleados. Finalmente, se establecieron las conclusiones respectivas y se
definió el mejor protocolo dependiendo del tipo de métrica. Antes
de continuar, se muestran en la Tabla 3
los parámetros utilizados en las simulaciones.

Basándose en la metodología mencionada, se han
propuesto tres análisis estadísticos utilizando intervalos de
confianza del 95%, el primero consistió en ejecutar la simulación
con un tiempo de 3 minutos o 180 segundos con la configuración de la Tabla 3, usando una potencia fija de 3dBm y los
protocolos de enrutamiento con sus valores por defecto. Se realizaron
cinco simulaciones para cada escenario con cada uno de los protocolos de
enrutamiento. El segundo análisis consistió en aumentar el
número de simulaciones para cada protocolo a 20, así como el
tiempo de cada simulación a 5 minutos o 300 segundos, también se
aumentó el intervalo de transmisión a 5, 10, 20, 30 y 60 segundos
y se modificaron los archivos de configuración de cada protocolo, para
mejorar el desempeño de la red. Por lo tanto, para el protocolo OLSR se
acortó el valor del parámetro Hello de 2 segundos a 0.5
segundos, y el parámetro TC se disminuyó de 3 a 1 segundo.
Para el protocolo DSDV se cambió el parámetro PeriodicUpdateInterval
de 15 a 2 segundos, con esto se redujo el periodo de intercambio de tablas
de enrutamiento completas entre nodos.

El siguiente parámetro modificado fue el SettlingTime,
reduciendo el tiempo mínimo de almacenamiento de una
actualización de 5 a 3 segundos. Ahora, para AODV el primer
parámetro que se modificó fue el intervalo Hello, el cual
cambió de 1 a 0.5 segundos. También se estableció al
parámetro ActiveRouteTimeout en 2 segundos en lugar del valor
original de 3 segundos, este parámetro determinó el periodo de
tiempo durante el cual una ruta es considerada como válida, por lo
tanto, al tener un escenario con alta movilidad se disminuyó este
periodo.

En el tercer análisis se escogieron los dos protocolos
con mejor rendimiento que en el segundo análisis y con el intervalo de
tiempo más óptimo. Además, varió la potencia del
transmisor en el rango mostrado en la Tabla
3. Cabe destacar que se mantuvo las
modificaciones realizadas a los protocolos de enrutamiento en el segundo
análisis.

Figura 3

Resumen de la Metodología Aplicada

Tabla 3

Parámetros de la Simulación

PARÁMETROS

ANÁLISIS 1

ANÁLISIS 2

ANÁLISIS 3

Estándar
WI-FI

IEEE 802.11n (2.4
GHz)

Capa
Física

ErpOfdmRate48Mbps

Protocolo de transporte

UDP

Tipo de tráfico

CBR

Tamaño del paquete

100 bytes

Data Rate

100 kbps

Tipo de Movilidad

Random Walk

Tiempo de Movilidad

5 seg

Tiempo de Simulación

180 seg

300 seg

300 seg

Intervalo de Transmisión

1 seg

5, 10, 20, 30 y
60 seg

20 seg

Número de Simulaciones por Protocolo

5

20

20

Potencia del
Transmisor

3 dBm

3 dBm

0 - 10 dBm

Cabe señalar que
la
cantidad de nodos y el tipo de escenario demandó un tiempo considerable
para realizar múltiples simulaciones, debido a la alta carga
computacional requerida. Con el objetivo de realizar el estudio con varias
pruebas, 230 en total, se utilizaron tiempos de 3 y 5 minutos, ya que
incrementar estos tiempos es una limitación debido a las demoras que
requieren cada uno de los estudios. Entonces, se prefirió realizar
múltiples simulaciones de corta duración para obtener resultados
que se puedan valorar estadísticamente, en lugar de una sola
simulación de larga duración.

Resultados y Discusión

Primer análisis

En la Figura 4 se presentan los resultados obtenidos para
el PDR en el escenario 1 y escenario 2. Es evidente que la mejor tasa de
recepción de paquete se logra con el protocolo de enrutamiento reactivo
AODV, llegando hasta un 49% de paquetes recibidos. Mientras que el peor
desempeño lo obtiene DSDV con tan solo un 27%. Sin embargo, los
intervalos de confianza son mayores en AODV, lo que implica que hay más
variaciones entre simulaciones. En cuanto al delay promedio obtenido para cada
protocolo, se pueden observar los resultados logrados en la Figura 5, que el protocolo OLSR alcanza los mejores
resultados ya que tienen el menor delay. En cambio, los otros dos protocolos no
varían mucho, pero se tienen que tomar en cuenta que para el escenario 2
el protocolo DSDV tiene intervalos de confianza muy amplios.  Finalmente, se puede observar en la Figura 6, que AODV tiene el mejor throughput promedio
en los dos escenarios, le sigue el protocolo OLSR y el protocolo AODV en este
caso es el peor.

Figura 4

Comparativa
del PDR para cada Protocolo de Enrutamiento

Al analizar las
métricas se observa que
el protocolo AODV
tiene una alta variación en los intervalos de confianza. Por lo que
depende mucho de las condiciones de movilidad, velocidad y del canal, para
tener un buen desempeño. En ciertos instantes el tráfico cae
prácticamente a cero, debido a la perdida de paquetes. Por este motivo
se verifica las tablas de enrutamiento y las posiciones de los nodos en estos
instantes y se verifica que, debido al movimiento de los nodos, existen
instantes en los que un nodo sale del rango de cobertura con algún nodo
vecino pero las tablas de enrutamiento tardan un determinado tiempo en
converger nuevamente, en el caso de OLSR, se escoge un intervalo de 3 segundos
para intercambiar mensajes TC. Además, se puede notar que debido a la
naturaleza del protocolo AODV, este resulta ser más eficiente debido a
que actualiza sus tablas de enrutamiento únicamente cuando va a
transmitir tráfico.

Figura 5

Comparativa
del Delay para cada Protocolo de Enrutamiento

Figura 6

Comparativa
del Throughput Promedio para cada Protocolo de Enrutamiento

Segundo
análisis

Los resultados
muestran que, al aumentar el número de simulaciones y ajustar los
parámetros de los protocolos, las métricas mejoraron notablemente
con respecto a los resultados anteriores. Esto se debe a que los protocolos de
enrutamiento tienen más tiempo para converger y por lo tanto existe una
menor pérdida de paquetes, además debido a la movilidad de los
nodos y al canal inalámbrico existen interferencias, pérdidas de
paquetes y por lo tanto el PDR no supera el 70%. Además, los intervalos
de confianza se redujeron considerablemente, lo cual indica que existe una
menor desviación entre los valores. En la Figura 7, se observa que el PDR tiene una tendencia
creciente conforme se incrementa el intervalo, sin embargo, este crecimiento no
es tan acelerado, por lo que no hay gran diferencia a partir de los 20
segundos. Con respecto a los protocolos se puede notar que AODV presenta
mejores resultados en el escenario 1 y DSDV para el escenario 2.

Figura 7

Comparativa
del PDR para cada Protocolo de Enrutamiento

Figura 8

Comparativa
del Delay para cada Protocolo de Enrutamiento

En cuanto al delay, la Figura 8
muestra que el delay aumenta rápidamente conforme se incrementa el
intervalo de transmisión, pero al comparar los protocolos de
enrutamiento no se evidencia una diferencia muy marcada entre cada uno. Se
puede observar que a partir de los 20 segundos los intervalos de confianza
crecen debido a que al separar las transmisiones disminuye la cantidad de
información recibida y por lo tanto un error tendrá un mayor impacto
en los resultados. Con respecto a la última métrica, el
throughput, en la Figura 9 indica que el mejor protocolo es AODV para el
escenario 1 y el protocolo DSDV para el escenario 2. Además, se puedo
observar que el throughput no alcanza los 100 kbps que es la tasa fijada en
cada uno de los trasmisores, por el contrario tienen un valor promedio de 67.82
kbps y 58.96 kbps para el escenario 1 y 2 respectivamente, esto ocurre debido a
las características propias de una red ad-hoc multi-salto, ya que el
throughput disminuye con cada salto según (González et al., 2016).

Figura 9

Comparativa
del Throughput para cada Protocolo de Enrutamiento

Tercer
análisis

De acuerdo a los resultados anteriores, se
descarta el protocolo OLSR debido a que tiene el peor rendimiento comparado con
los otros dos protocolos en la mayoría de métricas y escenarios.
Además, se establece el intervalo de transmisión en 20 segundos
ya que se obtienen mejores resultados y permite la convergencia de los
protocolos de enrutamiento. También se incrementa la potencia del
transmisor, y se puede notar que las métricas mejoran su rendimiento con
respecto a los resultados de la sección anterior. Sin embargo, a partir
de los 4 dBm la red Ad Hoc deja de ser multi-salto y pasa a conformar una red
MESH. En la Figura 10, conforme aumenta la potencia,
también aumenta el PDR debido a que se disminuye la cantidad de saltos,
sin embargo, también aumentan las interferencias por lo que
todavía existen pérdidas de paquetes. Por otro lado, en el
escenario 1 el protocolo AODV es mejor que DSDV hasta los 4 dBm o, en otras
palabras, AODV tiene un mejor rendimiento que DSDV en la red multi-salto, pero
DSDV es mejor cuando la red pasa a ser de tipo MESH. Al analizar el escenario
2, se observa que DSDV es mejor que AODV sin importar el valor de la potencia
del transmisor.

Figura 10

Comparativa
del PDR para cada Protocolo de Enrutamiento

En la Figura 11, se puede notar que el protocolo AODV tiene
un mayor delay que DSDV en los dos escenarios, esto se debe a que AODV al ser
un protocolo reactivo le toma mayor tiempo obtener la información de
ruteo de los demás nodos. También se observa que el menor delay
en una red MESH se obtiene con una potencia de 10 dBm, mientras que en una red
multi-salto el mejor resultado se logra con 3 dBm, de lo cual se puede notar
que en ambos tipos de red el mejor resultado se obtiene con el máximo de
potencia. Con respecto al throughput, la Figura 12 indica
que el valor incrementa conforme aumenta el nivel de potencia de los
transmisores. También se nota que en el escenario 1, AODV es mejor que
DSDV hasta los 4 dBm, y además se observa que con 10 dBm no existe una
diferencia notable, teniendo además un error menor al 1%. Ahora, en el
escenario 2 DSDV siempre es mejor que AODV a excepción de los 10 dBm,
donde nuevamente no hay una diferencia significativa. Finalmente, se puede
notar que con 10 dBm el throughput coincide con el data rate de
transmisión configurado inicialmente, siendo así el mejor
resultado posible para esta métrica.

Figura 11

Comparativa
del Delay para cada Protocolo de Enrutamiento

Figura 12

Comparativa
del Throughput para cada Protocolo de Enrutamiento

Conclusiones

En el primer análisis, se puede concluir que el
protocolo de enrutamiento reactivo AODV tiene un mejor desempeño en las
tres métricas analizadas (PDR, delay y throughput), pero con unos
intervalos de confianza muy amplios. Se comprueba que el número
máximo de saltos generados fue de tres, cuando el nodo se encontraba muy
alejado del nodo receptor. Mientras que cuando el nodo transmisor se encontraba
más central o cerca del nodo receptor el número de saltos
generado era de uno. De acuerdo al perfil del tráfico obtenido y el PDR
para cada uno de los protocolos, se puede notar que existe una gran
pérdida de paquetes. Estas pérdidas ocurren debido al
comportamiento aleatorio de los nodos, lo cual genera cambios en la
topología de la red. Es decir, las tablas de enrutamiento se actualizan
constantemente, pero los movimientos bruscos de los nodos (jugadores) no
permiten que converjan en ciertos instantes. Además, se comprueba que el
crecimiento del throughput afecta la efectividad del envío de paquetes
debido a las limitaciones del ancho de banda.

En el segundo análisis las tres métricas
mejoran y existe una reducción de los intervalos de confianza debido al
cambio en los parámetros de cada protocolo, el espaciamiento entre
transmisiones y por el incremento del número de simulaciones. Por
ejemplo, con un espaciamiento de 20 segundos el delay se reduce un 64.58% para
OLSR, 89.36% para AODV y 88.31% para DSDV, realizando un promedio entre los dos
escenarios. Por otra parte, al aumentar el intervalo de transmisión se incrementa
el delay de cada paquete, por lo que se escoge 20 segundos como un valor
óptimo. Con este valor el throughput aumenta un 27.33% para OLSR, un
105% para DSDV realizando el promedio entre los dos escenarios. Mientras que
para AODV el throughput aumenta un 44.33% en el escenario 1. Además, se
evidencia que en el escenario 1 (Defensa) el protocolo con mejor rendimiento es
AODV y para el escenario 2 (Ataque) es DSDV. Finalmente, en el análisis
tres, mejoran los resultados en los dos escenarios. Sin embargo, al superar los
4 dBm en la potencia del transmisor, la red se convierte en una red MESH. Y, en
definitiva, se comprueba que los dos protocolos no tienen gran diferencia en su
desempeño en las tres métricas con una potencia de 10 dBm, por lo
que se puede escoger cualquiera de los dos para este tipo de escenarios.

Reconocimientos

Los autores de este trabajo agradecen al Departamento de
Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad de
Cuenca por todo el apoyo brindado y herramientas proporcionadas para la
elaboración de este artículo.

Referencias

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