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Previous issue date: 2011 / Apesar do aumento significativo do uso de redes locais sem fio (WLAN) nos últimos
anos, aspectos de projeto e planejamento de capacidade da rede são ainda sistematicamente
negligenciados durante a implementação da rede. Tipicamente um projeto de rede local sem
fio é feito e instalado por profissionais de rede. Esses profissionais são extremamente
experientes com redes cabeadas, mas são ainda geralmente pouco experientes com redes sem
fio. Deste modo, as instalações de redes locais sem fio são desvantajosas pela falta de um
modelo de avaliação de desempenho e para determinar a localização do ponto de acesso (PA),
além disso, fatores importantes do ambiente não são considerados no projeto. Esses fatores se
tornam mais importante quando muitos pontos de acesso (PAs) são instalados para cobrir um
único edifício, algumas vezes sem planejamento de freqüência. Falhas como essa podem
causar interferência entre células geradas pelo mesmo PA. Por essa razão, a rede não obterá os
padrões de qualidade de serviço (QoS) exigidos por cada serviço. O presente trabalho
apresenta uma proposta para planejamento de redes sem fio levando em consideração a
influência da interferência com o auxílio de inteligência computacional tais como a utilização
de redes Bayesianas. Uma extensiva campanha de medição foi feita para avaliar o desempenho
de dois pontos de acesso (PAs) sobre um cenário multiusuário, com e sem interferência. Os
dados dessa campanha de medição foram usados como entrada das redes Bayesianas e
confirmaram a influência da interferência nos parâmetros de QoS. Uma implementação de
algoritmo genético foi utilizado permitindo uma abordagem híbrida para planejamento de
redes sem fio. Como efeito de comparação para otimizar os parâmetros de QoS, de modo a encontrar a melhor distância do PA ao receptor garantindo as recomendações do International Telecomunication Union (ITU-T), a técnica de otimização por enxame de partículas foi aplicada. / In spite of the significant increase of the use of Wireless Local Area Network (WLAN)
experienced in the last years, design aspects and capacity planning are still systematically
neglected during the network implementation. Typically, a wireless local area network is
designed and installed by networking professionals. These individuals are familiar with wired
networks, but are often unfamiliar with wireless networks. Thus, wireless local area networks
installations are prejudiced by the lack of an accurate performance evaluation model and to
determine the location of the access point (AP), besides important factors of the environment
are not considered in the project. These factors become more important when several APs are
installed, sometimes without a frequency planning, to cover a unique building. Faults such as
these can cause interference among cells generated by each PA. Therefore, the network will
not obtain the QoS patterns required for each service. The present work provides a planning
proposal to wireless networks regarding the influence of interference using computational
intelligence just as Bayesian Networks. An extensive measurement campaign was done to
evaluate the performance of two access points (PAs) under a multi user and interference
scenarios. The data collected in the measurement campaign was used as input of the Bayesian
networks and confirmed the influence of the interference in the QoS parameters. A genetic
algorithm technique was used as a hybrid approach to wireless planning. Another technique,
called particle swarm optimization (PSO) was used to compare the optimizations results from
the QoS parameters to find the best distance from the AP to the receiver to guarantee the QoS
ITU-T recommendations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/5830 |
| Date | 30 June 2011 |
| Creators | ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de |
| Contributors | FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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