Estimação de banda disponível em redes sem fio padrão IEEE 802.11N: uma análise experimental sobre os efeitos de seus novos mecanismos em técnicas ativas

Aestimaçãodacapacidadeedabandadisponívelemredestêmsidoobjetodediversaspesquisas nos últimos anos, principalmente por causa da evolução das tecnologias e crescimento do uso da Internet. Tais técnicas são de grande importância para que seja possível fazer um melhor aproveitamento da transmissão dos dados, evitando tanto a subutilização quanto o esgotamento de recursos. Existem inúmeros usos para as técnicas de estimação de banda, dentre as quais podemoscitarstreamingmultimídia,aplicaçõespeer-to-peer,protocolosderoteamentobaseados na banda disponível, qualidade de serviço, protocolos de transporte fim a fim, entre outros. Com o interesse cada vez maior nestes tipos de aplicações, principalmente na transmissão de vídeo e áudio, a estimação de banda tem sido de bastante interesse para pesquisadores. A estimação de bandadisponívelemredessemfioporsisójáéumdesafioparaospesquisadoreseonovopadrão IEEE802.11ntrouxenovosmecanismosparaotimizaratransmissãodosdados,alcançandoassim maiores taxas. Porém, tais fatores contribuem para que as técnicas hoje existentes encontrem problemas ao tentarem estimar a banda disponível, causando assim resultados que deixam a desejar. Esta pesquisa demonstra experimentalmente a influência dos novos fatores adicionados pelo novo padrão, como a agregação de quadros e de canais, em técnicas ativas de estimação de banda disponível. É possível verificar, então, que todas tem sua acurácia diminuída, causando erros de estimações. Verificamos que mesmo no cenário mais simples, onde os novos fatores são desativados, boa parte dos métodos analisados obtiveram uma performance aquém do esperado, corroborando com a afirmação de que o ambiente de redes sem fio é um grande desafio para o desenvolvimento deste tipo de técnica. A técnica de estimação YAZ se mostrou mais robusta que as demais, aproximando-se dos valores de referência em quase todos os cenários propostos, com exceção para a agregação de quadros. Em uma análise mais específica de seu algoritmo, podemos demonstrar o porquê do erro no resultado da estimação de banda disponível neste contexto.The estimation of capacity and available bandwidth in computer networks have been the subject of several studies in recent years, mainly because of changing technologies and increasing use of the Internet. Such techniques are of great importance to be able to make better use of data transmission, avoiding both underuse as resource depletion. There are numerous uses for bandwidth estimation techniques, among which we can mention textit stream multimedia applications textit peer-to-peer, routing protocols based on available bandwidth, quality of service, endtoendtransportprotocols, amongothers. Withthegrowinginterestinthesetypesof applications, especially in video and audio transmission, bandwidth estimation has been of great interest to researchers. The estimation of available bandwidth in wireless networks is itself a challenge for researchers and the new IEEE 802.11n standard has brought new mechanisms to optimize the transmission of data, thus achieving higher rates. However, these factors contribute to that existing techniques encounter problems when trying to estimate the available bandwidth, thus causing results that fall short. This research experimentally demonstrates the influence of new factors added by the new standard, such as frame aggregation and channels in active techniques for available bandwidth estimation. It’s possible see, then, that all has its diminished accuracy, causing estimation errors. We found that even in the simplest scenario, where new factors are disabled, most of the methods discussed perform so below expectations, supporting the claim that the wireless network environment is a major challenge for the development of this type of technique . The YAZ estimation technique was more robust than the others, approaching the reference values in almost all proposed scenarios, except for the frame aggregation. In a more specific analysis of their algorithm, we can demonstrate why the error in the result of the available bandwidth estimation occurs in this context