Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2008. / Submitted by Kelly Marques (pereira.kelly@gmail.com) on 2009-10-30T19:36:09Z No. of bitstreams: 1 2008_AlexandrePiqueira.pdf: 1919215 bytes, checksum: 870260cb82b8eb38fe69b000d99be69f (MD5) / Approved for entry into archive by Tania Milca Carvalho Malheiros(tania@bce.unb.br) on 2009-11-10T11:11:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_AlexandrePiqueira.pdf: 1919215 bytes, checksum: 870260cb82b8eb38fe69b000d99be69f (MD5) / Made available in DSpace on 2009-11-10T11:11:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_AlexandrePiqueira.pdf: 1919215 bytes, checksum: 870260cb82b8eb38fe69b000d99be69f (MD5) Previous issue date: 2008-10-30 / Redes de transmissão ópticas, de última geração, como a ASON – Automatic Switched Optical Network, proporcionam facilidades de operação, robustez às redes e novos desafios para os projetistas. Projetar redes ópticas de transmissão de dados, capazes de suportar múltiplas falhas com o menor custo possível e utilizando métodos de proteção aplicados em uma topologia em malha, é uma tarefa complexa que requer auxílio computacional. Esta complexidade resulta da análise obrigatória de cada uma das centenas, ou até milhares, de rotas possíveis para se levar demandas de tráfego de cada par “origemdestino”, visando encontrar a melhor distribuição, reduzindo a quantidade de banda a ser provisionada para fins de recuperação de falhas. O modelo de distribuição de tráfego proposto foi baseado em um híbrido entre proteção de caminho, 1:1 ou 1+1, e recuperação de falha através de reroteamento. Conhecido como PRC – Proteção e Restauração Combinadas, quando há uma combinação de falhas que interrompa o tráfego, a restauração de Caminho é acionada para aprovisionar automaticamente uma nova rota entre os nós de origem e de destino. Os resultados das simulações indicam que, para se alcançar valores máximos de recuperação contra duplas falhas, a conectividade entre os nós da rede é o mais importante. Em redes de topologias aleatórias com grau de conectividade médio pouco abaixo de 3, a proteção de caminho apresentou baixa imunidade à dupla falha de enlaces, em torno de 68% a 72%, e baixa reserva de banda, enquanto que a Proteção e Restauração Combinadas apresentam 90-97% de imunidade e reserva de banda cerca de 47% maior que o encontrado anteriormente. Para reduzir a quantidade de banda reservada para recuperação após dupla falha de enlaces, criamos o modelo PRC-RE, Proteção e Restauração Combinadas – Reuso de Enlace, e alcançamos a mesma imunidade do PRC, porém, com reserva de banda entre 16% e 25% maior que a alcançada pela proteção de caminho. _________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The latest generation optical transmission networks, such as ASON - Automatic Switched Optical Network, provide facilities for operation, robustness to networks and new challenges for designers. Designing optical networks for data transmission, capable of supporting multiple failures with minimal cost using methods of protection applied in a mesh topology, is a complex task that requires computer aid. This complexity result from mandatory review of each hundreds or even thousands, of possible routes to take traffic demands of each pair "origin-destination", aimed at finding the best distribution, reducing the amount of bandwidth to be provisioned for failures recover. The traffic distribution model proposed was based on a hybrid between path protection, 1:1 and 1 +1, and failure recovery through rerouting. In PRC - Protection and Restoration Combined, when there is a combination of failures that disrupts traffic, the path restoration process is automatically triggered to supply a new route between the nodes of origin and destination. Simulations results indicate that to achieve maximum recovery from double failures, the connectivity between the nodes of the network is the most important. In Random networks topologies with a degree of connectivity average just under 3, the path protection had low immunity to the double failures of links, around 68% to 72%, and low bandwidth allocation, while the Protection and Restoration Combined have 90-97% of immunity and bandwidth allocation about 47% higher than the previously found. To reduce the amount of bandwidth reserved for recovery after links double failures, created the model PRC-RE, Proteção e Restauração Combinadas – Reuso de Enlace, and achieve the same immunity of the PRC, however, with reservation of bandwidth between 16% and 25 % higher than that achieved by path protection.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2013-05-03T22:22:10Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ControleQualidade3D.pdf: 12169204 bytes, checksum: 112ef674e3f6db4c47ff70ef031599e1 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-05-06T16:00:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ControleQualidade3D.pdf: 12169204 bytes, checksum: 112ef674e3f6db4c47ff70ef031599e1 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-05-06T16:00:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ControleQualidade3D.pdf: 12169204 bytes, checksum: 112ef674e3f6db4c47ff70ef031599e1 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Redes em Malha sem Fio ( do inglês Wireless Mesh Networks - WMNs) são previstas serem uma das mais importantes tecnologias sem fio no que se refere ao fornecimento do acesso de última milha em redes multimídia futuras. Elas vão permitir que milhares de usuários fixos e móveis acessem, produzam e compartilhem conteúdo multimídia de forma onipresente. Neste contexto, vídeo 3D está previsto atrair mais e mais o mercado multimídia com a perspectiva de reforçar as aplicações (vídeos de vigilância, controle demissões críticas, entretenimento, etc). No entanto, o desafio de lidar com a largura de banda optante, escassez de recursos e taxas de erros variantes com o tempo destas redes, ilustra a necessidade da transmissão de vídeos 3D mais resistentes a erros. Dessa forma, alternativas como abordagens de Correção Antecipada de Erros (FEC) se tornam necessárias para fornecer a distribuição de aplicações de vídeo para usuários sem fio com garantia de melhor qualidade de serviço (QoS) e Qualidade de Experiência (QoE). Esta dissertação apresenta um mecanismo baseado em FEC com Proteção Desigual de Erros (UEP) para melhorar a transmissão de vídeo 3D em WMNs, aumentando a satisfação do usuário e permitindo uma melhoria do uso dos recursos sem fio. Os benefícios e impactos do mecanismo proposto serão demonstrados usando simulação e a avaliação será realizada através de métricas de QoE objetivas e subjetivas. / Wireless Mesh Networks (WMNs) are envisaged to be one of the most important wireless technologies to provide last mile access in future wireless multimedia networks. In this context, 3D-video is envisioned to attract more and more the multimedia market with the perspective for enhanced applications (video surveillance, mission critical control, entertainment, etc.). However, the challenge of dealing with the uctuating bandwidth, scarce resources and time-varying error rate of these networks, illustrates the need for error-resilient 3D-video transmission. In this context, Forward Error Correction (FEC) approaches are required to provide the distribution of video applications for wireless users with Quality of Service (QoS) and Quality of Experience (QoE) assurance. This study proposal puts forward a FEC-based mechanism with Unequal Error Protection (UEP) to enhance 3D-video transmission in WMNs, while increasing user satisfaction and improving the usage of wireless resources. The benefits and impact of the proposed mechanism will be demonstrated by using simulation, the assessment will be conducted with objective and subjective QoE metrics.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T12:52:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MetricasQoeQos.pdf: 29372809 bytes, checksum: ff5e9fc4e17b5ea7d8b929e0eb044e1e (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T13:07:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MetricasQoeQos.pdf: 29372809 bytes, checksum: ff5e9fc4e17b5ea7d8b929e0eb044e1e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T13:07:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MetricasQoeQos.pdf: 29372809 bytes, checksum: ff5e9fc4e17b5ea7d8b929e0eb044e1e (MD5) Previous issue date: 2015-03-30 / A evolução das aplicações em redes sem fio tem crescido nos últimos anos, devido ao aumento do número de usuários de smartphone, tablets e outros. A disponibilidade de serviços exigentes, como a transmissão de vídeo, afeta a Qualidade de Experiência (QoE) e Qualidade de Serviço (QoS) provida aos usuários domésticos e comerciais, isto tem estimulado ao estudo de novas técnicas de gerência de recursos de redes, tendo como objetivo proporcionar serviços com qualidade a um cliente cada vez mais exigente. Essa dissertação apresenta uma metodologia de Inteligência Artificial, utilizando uma Rede Bayesiana, com uma estratégia híbrida de avaliação analisando o comportamento de métricas de QoE e QoS, no projeto de redes locais sem 50. Para isto houve a necessidade da realização de campanhas de medições, para a geração de uma base de medidas reais, e com o artificio da simulação utilizando uma Radial Base Function (RBF), realizou-se a extensão dos dados, para que tivesse o volume de dados ideal para inserção na Rede Bayesiana. A diversidade do local de medições escolhido, composto de materiais como: tijolo, vidros, madeiras e concreto. Foi necessário realizar previamente um mapeamento de todos os pontos a serem medidos, posicionando propositalmente antes e depois de cada barreira ultrapassada pelo sinal. As Métricas como nível de sinal Receiver Signal Strength Intensity (RSSI), Jitter, atraso fim a fim da rede durante a transmissão do vídeo, PeakSígnal-to-NoíseRatío (PSNR) e Structural Símz'larízj/ (SSIM) foram coletadas durante as medições realizadas. E utilizando a Rede Bayesiana foram feitas inferências para cada métrica e foi possível encontrar resultados satisfatórios para que a solução proposta auxilie o planejamento de redes sem fio em ambientes indoor. Possibilitando demonstrar que até 10 metros de distância do transmissor, o sinal tem sua melhor potência, e a métrica de atraso fim a fim tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa de atraso e acompanhando este ótimo desempenho o Jítter tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa. E as métricas de QoE, PSRN e SSIM possuem um comportamento similar e tem mais de 80% de probabilidade de obter seu maior valor, e consequentemente o vídeo tem a sua melhor qualidade de recepção. Resultados estes demonstram que não exclui a possibilidade do uso desta proposta em outras situações. / The evolution of applications on wireless networks has grown in recent years, due to the increased number of smartphone users, tablets and others. The availability of demanding services such as video transmission, affects Quality Experience (QoE) and Quality of Service (QoS) provided to domestic users and trade, this had stimulated the study of new resource management techniques networks, aiming to provide quality services to a customer each increasingly demanding. This thesis presents a methodology Intelligence Artificial using a Bayesian network with a hybrid evaluation strategy analyzing the behavior metrics QoE and QoS in the LAN network design wireless. The diversity of the place of Measurements chosen compound materials such as brick, glass, wood and concrete. It was necessary first to map all the points to be measured before and after deliberately placing each barrier outdated the signal. Metrics as level Receiver Signal Strength Intensity signal (RSSI) Jitter, delay end to end network for the video transmission, PeakSignal-to-NoiseRatio (PSNR) and Structural Similarity (SSIM) were collected during the Measurements. And using the Bayesian Network inferences were made for each metric and could not find satisfactory results for the proposed solution assist the wireless network planning in indoor environments. Enabling demonstrate that up to 10 meters away from the transmitter, the signal has its best power, and delay metrics in order to have more than 65% probability that the lower delay range and following this optimum performance the Jitter has more than 65% probability in this lower range. And the QE metrics, PSRN and SSIM have a similar behavior and has more than 80% probability of getting your greater value, and consequently the video has its best reception. These results show that does not preclude the use of this proposal in other situations.

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2017-09-29T20:50:34Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vínicius Nunes Medeiros - 2017.pdf: 3262332 bytes, checksum: 6481a1cb0287306368b482913e18928d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-10-02T12:58:17Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vínicius Nunes Medeiros - 2017.pdf: 3262332 bytes, checksum: 6481a1cb0287306368b482913e18928d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-02T12:58:17Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vínicius Nunes Medeiros - 2017.pdf: 3262332 bytes, checksum: 6481a1cb0287306368b482913e18928d (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-09-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Owing to the huge range of application scenarios for wireless networks, new prospects for the current and future applications of the Internet, making new communication paradigms such as the Internet of Things (IoT) and 5G networks. Two important networks are included in this scenery: Wireless Sensor Networks (WSN) provide key devices for developing the IoT communication paradigm, such as the sensors used for collecting different kind of information, and the Wireless Mesh Network (WMN) that enable interoperability between heterogeneous network, covering large areas with at am low cost.Eeach one these networks have specific characteristics, for example, the WSN has serious restrictions (e.g. power consumption, low speed wireless links, interference) while the WMN offers high data rates through multiple radios and channels. In this context, it is necessary to find solutions that can ensure more efficient communication system based on the optimized utilization of the network resources. So it was created a multi-objective routing algorithm, called Routing-Aware of path Length, Link quality, and traffic Load (RALL). This seeks to strike a balance between three objectives: to minimize the network bottlenecks, to reduce path length, and to avoid links with low quality, for resolution the routing problem for WSN, Then the RALL approach was adapted to match the specialty of the WMN, entitled Routing Aware of path Length, Link quality, and traffic Load Weighted (RALLW). The results indicate that combining multiple objectives when performing routing can benefit networks performance. The RALL and RALLW results in a good performance with regard to the delivery rate, throughput, delay, and power consumption when compared to other approaches, however the RALLW approach did not significant differences when compared to the RALL. / A utilização das redes sem fio em diversas aplicações está criando uma nova perspectiva de utilidade para a Internet atual fazendo com que novos paradigmas de comunicação sejam desenvolvidos, como a Internet das coisas (IoT) e redes 5G. Dois tipos de rede sem fio se destacam nesses novos cenários, a Rede de Sensores Sem Fio (RSSF) que fornece dispositivos fundamentais para a implementação dos ambientes inteligentes e da IoT, e a Rede em Malha Sem Fio (RMSF) que permite a interoperabilidade entre os tipos de redes, cobrindo grandes áreas e com um custo relativamente baixo. Essas redes possuem peculiaridade específicas, por exemplo a RSSF possui fortes restrições de consumo energético e capacidade de transmissão, já a RMSF é uma rede com maior capacidade de transmissão e maior alcance. Nesse contexto, é necessário desenvolver soluções que tornam a rede eficiente através da otimização dos seus recursos. Inicialmente foi desenvolvida a abordagem Routing Aware of path Length, Link quality, and traffic Load (RALL) para realizar o roteamento multiobjetivo em RSSF, em seguida, realizamos uma adaptação dessa abordagem para refletir as especificidades dos cenários de uma RMSF, essa adaptação foi intitulada de Routing Aware of path Length, Link quality, and traffic Load Weigthed (RALLW). Em ambas abordagens o problema de roteamento multiobjetivo é composto por três objetivos (quantidade de saltos, quantidade de enlaces com baixa qualidade e balanceamento da rede), comuns a RSSF e a RMSF, apesar de existirem diferenças significativas entre elas ao modelar os objetivos. Os resultados indicam que a combinação de múltiplos objetivos ao realizar o roteamento pode beneficiar o desempenho da rede. As abordagens RALL e RALLW resultaram em bons resultados quando comparados com outras abordagens, em relação à taxa de entrega, vazão, atraso e consumo de energia, entretanto, a abordagem RALLW não mostrou diferenças significativas quando comparada a abordagem RALL.