En este proyecto de tesis de maestría estudiamos una técnica denominada direccionamiento de tráfico en entornos inalámbricos LTE, que es empleada para dar solución al problema de la congestión en las redes de acceso LTE (Long Term Evolution - Evolución a Largo Plazo). La congestión es una condición en la que la cantidad de usuarios es tal que se sobrepasa la capacidad de la red, haciendo que la calidad de servicio que ésta le otorga disminuya drásticamente. Específicamente, en nuestro proyecto, tomamos como base una técnica de direccionamiento de tráfico denominada traffic offloading vía femtoceldas, que busca reorganizar a los usuarios dentro de la red de acceso, a tal suerte que los parámetros de calidad de servicio que la red otorga sean mejores. Esto lo hace derivando tráfico de entidades denominadas macroceldas (estación base con cobertura del orden de los kilómetros), a femtoceldas (estación base con cobertura del orden de los metros); de esta manera, cuando la macrocelda se satura (es decir, la cantidad de usuarios sobrepasa su capacidad total), el mecanismo deriva tráfico de la macrocelda hacia las femtoceldas. Sin embargo, al emplear la técnica de traffic offloading se prevé que la cantidad de femtoceldas que existirá en el entorno será considerable. Esto genera un nuevo problema: la selección de red, y consiste en seleccionar cuál de las femtoceldas disponibles es la más adecuada, en función de las necesidades del usuario y de sus características propias. Cuando hablamos de necesidades del usuario nos referimos al tipo de aplicación que ejecuta y, por características propias nos referimos al rendimiento de cada femtocelda, en función de diferentes parámetros como el caudal de datos (throughput) o la latencia. Diferentes modelos y teorías matemáticas se han aplicado al problema de la selección de red. Una de las más empleadas es la teoría de la toma de decisiones, denominada MADM (Multiple Attribute Decision Making - Toma de decisiones con atributos múltiples), que modela el problema mediante la asignación de pesos a las diferentes características de cada opción en función de un objetivo en particular, y selecciona la opción que más convenga. Uno de los mecanismos MADM que ha sido poco estudiado en la literatura es ANP (Analytic Network Process - Proceso Analítico de red) que permite configurar el problema como una red, donde cada nodo puede ser un criterio, un conjunto de criterios o incluso una alternativa, los enlaces indican relaciones de precedencia de un nodo con otro, y la decisión es tomada de acuerdo a la comparación por pares de los nodos. En este trabajo, proponemos entonces un mecanismo de selección de red basado en ANP llamado NetANPI ( Network Selection ANP Based mechanism with Ideal network comparison - Mecanismo de selección de red basado en ANP que incluye comparación con red ideal) aplicable a traffic offloading vía femtoceldas en LTE. El mecanismo permite seleccionar la femtocelda que mejor convenga en función del tipo de aplicación que ejecuta el usuario, las características propias de cada opción, y una comparación entre cada una de las opciones con una opción ideal. Para validar el funcionamiento de NetANPI, ejecutamos simulaciones numéricas que lo comparan con los mecanismos de selección de red más citados en la literatura para cuatro tipos de aplicación diferentes: interactivo, streaming, background (tráfico de fondo) y conversacional. Introducimos también una manera de comparar diferentes mecanismos de direccionamiento de red del tipo MADM que emplea la teoría de la utilidad. Esta metodología nos permite hacer una clasificación de los diferentes mecanismos para cada tipo de aplicación y, de esta manera, concluir cuál de los mecanismos tiene mejor rendimiento para cada tipo de aplicación. La conclusión a la que llegamos es que el mecanismo NetANPI que proponemos presenta mejor rendimiento para las aplicaciones del tipo conversacional e interactivo.
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