Luận án Nghiên cứu về đảm bảo chất lượng dịch vụ đa phương tiện trên mạng không dây Ad hoc

c nhau cho các tham số cửa sổ tương tranh (Contention Window – CW), cơ hội truyền (Transmission Opportunity – TXOP), các giá trị này sẽ giúp xác định rõ mức ưu tiên lớn nhỏ cho các loại dữ liệu nhằm cung cấp tài nguyên phù hợp, việc phân chia này phù hợp cho các ứng dụng đa phương tiện. Một tiêu chuẩn khác là 802.11n [66] tập 78 trung vào việc cải tiến tầng PHY (sử dùng nhiều ăng-ten đầu vào đầu ra – MIMO) và tầng MAC (kết hợp nhiều MAC Protocol Data Units – MPDU vào một PHY Protocol Data Units – PPDU) nhằm tăng thông lượng mạng lên đến 100 Mbps. Các tiêu chuẩn nói trên qua thời gian đề xuất và thử nghiệm hiện đã được đưa vào thành các tiêu chuẩn cho họ IEEE 802.11 nói chung, và việc đề xuất, cải tiến các chuẩn vẫn được tiếp tục [16]. 4.1.1. Một số phương pháp đánh giá hiệu năng mạng không dây Để đi đến công nhận chính thức một tiêu chuẩn trong các mạng không dây IEEE 802.11 [16] cần trải qua quá trình đánh giá thử nghiệm nhằm chứng minh hiệu quả. Việc đánh giá các thông số mạng nói chung là khó khăn, đặc biệt với mạng không dây do tính đa dạng của phần cứng, phần mềm, thông số mạng và khó có một phương pháp tối ưu nào cho việc đánh giá tất cả các thông số mạng. Một số phương pháp chính thường được thực hiện như mô hình hóa (modeling), mô phỏng (simulation) và giả lập (emulator). Phương pháp mô hình hóa có ưu điểm là dễ đưa thêm tham số, kết quả chính xác do có thể chứng minh bằng toán học, mô hình có tính tổng quát hóa rất cao; tuy nhiên nhược điểm là khó triển khai do môi trường thực tế mạng thường có nhiều yếu tố tác động. Phương pháp mô phỏng có ưu điểm là chi phí thấp, các thông số mạng có thể dễ dàng thay đổi, quan sát nhờ việc thiết lập giá trị trong phần mềm mô phỏng; nhược điểm của phương pháp này là khó chứng minh chính xác như phương pháp mô hình và các yếu tố đánh giá dù sao vẫn là do phần mềm mô phỏng thiết lập nên vẫn không đạt được mức độ giống các mạng chạy trong thực tế. Phương pháp giả lập hay nói cách khác là sử dụng thiết bị thật để giả lập một môi trường mạng gần giống như thực tế để đánh giá thử nghiệm, phương pháp này có ưu điểm hơn hẳn hai phương pháp mô hình và mô phỏng về tính chất giống thật, nhưng cũng có khó khăn do chi phí đầu tư thiết bị, chỉ giả lập một phần của mạng chứ không giống toàn bộ một mạng trong thực tế (do có nhiều thiết bị, nhiều người dùng). Trong mạng không dây nói chung thì môi trường thử nghiệm mạng dựa trên thiết bị thật (testbed) ngày càng được sử dụng nhiều do hiện tại giá thành thiết bị đã giảm khá nhiều cũng như có nhiều công cụ hỗ trợ (framework) cho việc sử dụng và xây dựng hệ thống testbed. Một trong những testbed tiêu biểu là ORBIT [67,68]. 79 Có nhiều nghiên cứu đánh giá hiệu năng mạng không dây sử dụng testbed. Nghiên cứu [69] thiết lập testbed đơn giản gồm hai máy đóng vai trò client/server giao tiếp qua một Access Point để gửi nhận hai loại dữ liệu TCP/UDP trong hai trường hợp: sử dụng cơ chế truy cập kênh truyền phân tán nâng cao (Enhanced Distributed Channel Access – EDCA) của IEEE 802.11e và sử dụng chức năng cộng tác phân tán (Distributed Coordination Function – DCF) truyền thống. Khi sử dụng giá trị tỷ số tín hiệu trên nhiễu (Signal-to-Noise Ratio) thấp đi bằng cách tăng khoảng cách giữa AP và máy nhận, kết quả thử nghiệm cho thấy thông lượng TCP bị ảnh hưởng lớn bởi các frame bị mất do các giá trị SNR thấp. Nghiên cứu [70] đánh giá hiệu năng của các mạng IEEE 802.11 DCF bằng cách sử dụng testbed giả lập môi trường có số lượng lớn người dùng cũng như mật độ AP cao và tập trung vào các tham số DCF chính như kích thước cửa sổ tương tranh khởi tạo (CWmin) và kích thước cửa sổ tương tranh cực đại (CWmax) nhằm đánh giá tác động của chúng tới hiệu năng mạng, kết quả đánh giá cũng được so sánh với một mô hình giải tích và kết quả đạt được cho thấy bằng việc thay đổi CWmin theo tải lưu lượng WiFi, thông lượng tối đa của mạng có thể đạt được và giá trị CWmin tối ưu sẽ thay đổi khi kích thước mạng thay đổi. Bài báo [35] minh họa việc phát triển một hệ thống testbed cho mạng không dây đa chặng kiểu lưới (multi-hop mobile wireless mesh networks) có vai trò quan trọng trong các công nghệ hiện đại như Smart-Cities hay Internet-of-Things. Testbed được xây dựng dựa trên các phần mềm mã nguồn mở như Linux và máy tính giá rẻ như Raspberry Pi và đánh giá mạng trong nhiều kịch bản thí nghiệm nhằm cho thấy rằng các biến số không được điều khiển như số chặng của các nút mạng, đường đi của dữ liệu, số luồng dữ liệu có ảnh hưởng lớn tới hiệu năng hệ thống. Với sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ mới nhưmạng định nghĩa bởi phần mềm Software Defined Network [71] khiến việc triển khai các hệ thống mạng dễ dàng hơn mà không tốn quá nhiều công sức thiết lập phần cứng và cấu hình mạng. Tuy nhiên các nghiên cứu [72,73] cho thấy rằng việc đảm bảo QoS chủ yếu được thực hiện ở tầng mạng liên quan đến vấn đề định tuyến trong khi các cải tiến liên quan đến băng thông với mạng không dây thì việc thực hiện ở phân tầng MAC sẽ đạt hiệu quả 80 hơn. 4.1.2. Những ưu điểm của testbed và mô hình hoạt động của một hệ thống testbed cơ bản Hiện nay Internet và các công nghệ mạng tiên tiến, đặc biệt là mạng không dây, đã cải thiện đời sống theo nhiều cách, song hành với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mạng cũng là những giới hạn. Đó là việc các nhà nghiên cứu cũng như nhà sản xuất công nghiệp gặp khó khăn trong việc thiết kế và phát triển các công nghệ mạng mới. Những công nghệ mới này cần được đánh giá và tinh chỉnh trước khi được sử dụng chính thức trong các sản phẩm hoàn chỉnh. Các mô phỏng (simulations) cho phép việc bắt đầu đánh giá ở mức thô các hành vi, hiệu năng, và khả năng mở rộng của một công nghệ mới. Do đó, việc mô phỏng là những bước bắt đầu rất có ích (và thường không tốn nhiều chi phí) trong việc đánh giá một công nghệ mới. Tuy nhiên, với sự phức tạp trong thiết kế và tính toán, các mô phỏng lại thường sử dụng những mô hình được đơn giản hóa, và điều đó dễ dẫn đến sai lầm trong việc xử lý ở môi trường thực. Việc giả lập (emulator) là một sự thay thế, nó kết hợp việc sử dụng các nguyên mẫu được cài đặt và các thực thể thay thế để tái tạo lại các hành vi trong thế giới thực. Tuy nhiên, những thay thế kiểu như vậy lại thường không nắm bắt được sự phức tạp của môi trường thực tế. Và kết quả là chỉ những lần thí nghiệm sử dụng các cài đặt nguyên mẫu trong thực tế và dùng trong những môi trường được điều khiển (ví dụ người dùng thật, các thiết bị vô tuyến không dây, sự chuyển động của các phương tiện, bố cục của các tòa nhà,. . . ) mới cung cấp được những kết quả gần với thực tế. Những nền tảng hoặc phương tiện thí nghiệm kiểu như vậy được gọi là các testbed. Như vậy, các testbed mạng là thành phần chính yếu trong việc phát triển các công nghệ mạng mới, và cách nhìn sâu sắc này đã dẫn đến nhiều sáng kiến quy mô lớn toàn cầu nhằm tới việc thiết kế, cung cấp và điều hành các testbeds. Hiện nay rất nhiều các trường đại học, viên nghiên cứu trên thế giới đã và đang xây dựng các hệ thống phòng thí nghiệm sử dụng testbed của riêng mình, ví dụ PlanetLab (https://www.planet-lab.org) hay ORBIT ( Các nền tảng thí nghiệm (hay testbed) là phương tiện cho việc phát triển và 81 đánh giá những công nghệ mạng mới. Việc đánh giá dựa trên mô phỏng cung cấp những kết quả không tốn kém nhưng có giá trị về hiệu năng mạng đối với một cách tiếp cận mới hoặc một công nghệ mới. Tuy nhiên, các bộ mô phỏng (simulator), chẳng hạn NS3 [25] và OMNet++ [26], vốn dĩ đã làm đơn giản hóa các giả định. Ngược lại, khả năng chính xác để công nghiệp mạng và cộng đồng chấp nhận rộng rãi và triển khai những thuật toán mới hoặc các kỹ thuật mới thường yêu cầu sự kiểm thử và phân tích một cách bao quát (và tốn kém) trong những thiết lập thế giới thực với những người dùng thực. Các testbed thường được xem như một sự thay thế hiệu quả, ở đó các công nghệ mới được đánh giá trong kiểm soát, nhưng với môi trường và quy mô giống như trong đời thường. Về việc công nhận vai trò quan trọng của các testbed trong việc đánh giá hệ thống mạng, các tổ chức tài trợ nghiên cứu lớn cấp chính phủ đã đầu tư những nguồn lực đáng kể như các dự án GENI (Global Environment for Network Innovations) [29] được tài trợ bởi Quỹ Khoa học quốc gia Hoa Kỳ (U.S. National Science Foundation – NSF), và dự án OneLab Future Internet Testbed [30] được tài trợ bởi các chương trình FP6 và FP7 (6th and 7th European Union Framework Programmes) là những ví dụ tiêu biểu. So sánh với các lĩnh vực nghiên cứu khoa học khác, chẳng hạn khoa học sự sống, một thói quen kiểm chứng chéo chặt chẽ về kết quả của thí nghiệm đến nay vẫn thiếu vắng ở lĩnh vực mạng máy tính và viễn thông. Điều này chủ yếu là do thực tế rằng ngay cả khi sẵn có một hạ tầng thí nghiệm giống như vậy, hiện tại không có cách rõ ràng nào để mô tả một thí nghiệm cho phép các thí nghiệm lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được mức độ ổn định phù hợp của dữ liệu hoặc kịch bản thử nghiệm. Do vậy, để tăng sự chặt chẽ về mặt khoa học trong lĩnh vực mạng, cần có những công cụ và phương thức hiệu quả để hỗ trợ toàn bộ một chu kỳ nghiên cứu. Đặc biệt, chúng ta cần những đặc tả có tính hệ thống về thí nghiệm, bao gồm cả các tài nguyên được dùng, và các phép đo được lấy. Và như vậy, một nhà nghiên cứu có thể dễ dàng lặp lại thí nghiệm trong cùng hoặc khác một ngữ cảnh và thậm chí cho phép những nhà nghiên cứu khác làm lại những thí nghiệm tương tự như vậy. Tối ưu việc dùng testbed trên quy mô toàn cầu cũng là một vấn đề được xem 82 xét. Lý do là bởi chi phí cài đặt và vận hành lớn, các testbed thường được giới hạn trong khả năng sử dụng và công nghệ sẵn có. Ví dụ, testbed PlanetLab [27] tập trung vào kiểu mạng xếp chồng (overlay) qua mạng Internet có dây cố định, trong khi testbed Orbit [28] lại tập trung vào các mạng truy cập không dây và di động. Việc liên kết các testbed tại các cơ sở nghiên cứu trên thế giới dưới một framework điều khiển và quản lý được thống nhất sẽ cho phép truy cập và chia sẻ các tài nguyên ở quy mô lớn nhưng vẫn duy trì việc điều khiển quản trị trong phạm vi của tổ chức sở hữu tài nguyên testbed. Để làm được như vậy, khung quản lý và điều khiển (cOntrol and Management Framework – OMF) [74] là một framework gồm các bộ công cụ phần mềm cho phép: • Quản lý các tài nguyên phần cứng trong testbed như các nút (node) mạng có dây, không dây, các thiết bị mạng; • Điều khiển các thành phần trong testbed, như thiết lập các kịch bản mô phỏng mạng thông qua ngôn ngữ Ruby, dưới dạng các script ngôn ngữ mô tả thí nghiệm OFM (OMF Experiment Description Language – OEDL), các kịch bản có thể dễ dàng chạy lặp đi lặp lại nhiều lần nhằm đảm bảo kết quả được chính xác (vì chạy trong môi trường thực nghiệm luôn có sai số giữa các lần thực nghiệm cao hơn môi trường chạy mô phỏng bằng phần mềm); • Đo kiểm các kết quả chạy các kịch bản mô phỏng trên testbed, cho phép phân tích và biểu diễn các kết quả dưới những thông số đánh giá phổ biến trong mạng như độ trễ, thông lượng, tỷ lệ mất gói. . . Từ những tìm hiểu nói trên, nghiên cứu sinh nhận thấy việc sử dụng testbed để phân tích và đánh giá hiệu năng mạng là một xu hướng tiên tiến trong nghiên cứu về mạng máy tính. Tuy nhiên việc đầu tư hệ thống testbed là tốn kém do cần một số lượng nhất định phần cứng. Do vậy trong phần sau đây của luận án sẽ đề xuất một phương pháp đánh giá điều khiển thông lượng dữ liệu đa phương tiện dựa trên một hệ thống testbed có quy mô một phòng thí nghiệm quy mô trung bình, phù hợp với hoàn cảnh nghiên cứu tại Việt Nam. 83 4.1.3. Thiết lập hệ thống testbed Dựa trên bộ phát triển OMF [74] được phát triển để điều khiển và quản lý testbed, luận án cũng tiến hành xây dựng một testbed nhằm đánh giá một số thử nghiệm cơ bản về hiệu năng mạng. Bộ phần mềm OMF hỗ trợ một số lượng lớn các tài nguyên có dây và không dây khác nhau và có quy trình cài đặt dễ dàng cho phép việc triển khai nhanh chóng một testbed với những chức năng cơ bản và một ngôn ngữ mô tả thí nghiệm phong phú giúp thực hiện các mô phỏng mạng một cách thuận tiện dưới dạng kịch bản thí nghiệm. Hệ thống testbed sử dụng trong luận án được xây dựng sử dụng thành phần phần cứng chính gồm các wireless nodes như trong Hình 4.1.1 (a)Mặt trước (b)Mặt sau Hình 4.1.1.Wireless node trong hệ thống testbed được xây dựng Các nút mạng trong sơ đồ trên được đặt thiết kế riêng dựa trên nút mạng không dây kiểu Orbit [68]. Hình 4.1.1 là hình ảnh thực tế của các nút mạng này, với cấu hình phần cứng cơ bản như sau: • CPU Pentium G3240 3.1GHz, 3MB cache, 4GB RAM, 500GB HDD • Wi-Fi card hỗ trợ chuẩn IEEE 802.11 a/b/g/n/ac • Antenna: Dual Band WiFi Antenna 9dBi, u.FL/IPX to RP-SMA (F) Extension Cable Mục tiêu của hệ thống testbed được chúng tôi thiết lập để đánh giá hiệu năng mạng không dây dựa trên phần cứng thật cũng như cung cấp dịch vụ đánh giá và thử nghiệm mạng không dây cho người dùng bên ngoài. Các Hình 4.1.2 và 4.1.3 thể hiện tương ứng sơ đồ tổng quan và sơ đồ logic của hệ thống. Với hệ thống này, người dùng 84 sử dụng mô tả thí nghiệm (Experiment Description – ED) để mô tả các thành phần tham gia thí nghiệm, các tài nguyên cần thiết để chạy thí nghiệm, thời gian chạy, các tham số liên quan. . . Sau đó script đặc tả này sẽ được gửi tới Bộ Quản lý thí nghiệm (Experiment Controller – EC) để thực thi script, EC sẽ liên hệ với Bộ Quản lý tài nguyên (Resource Controller – RC) để yêu cầu các tài nguyên cần thiết cho việc chạy thí nghiệm đã được mô tả trong script. RC sẽ cấp phát tài nguyên để chạy thí nghiệm, trả về kết quả cho EC để người dùng có thể phân tích, đánh giá, xử lý đầu ra của thí nghiệm. Với mỗi người dùng A, B,. . . nói chung việc mô tả thí nghiệm, yêu cầu tài nguyên, chạy và nhận kết quả thí nghiệm được lặp lại tương tự nhau. Mô tả kịch bản (script) Bộ điều khiển thí nghiệm (Experiment Controller–EC) Yêu cầu tài nguyên Cấp phát tài nguyên Thực thi mô phỏng Bộ điều khiển tài nguyên (Resource Controller– RC) Hình 4.1.2. Sơ đồ tổng quan của hệ thống testbed được xây dựng 85 Script mô tả về thí nghiệm Hệ thống Testbed RM Người dùngA Người dùngB RC RC1 đối với người dùngA RC RC2 đối với người dùngB Thí nghiệmA Thí nghiệmB Tài nguyên1 (Wireless nodes, virtual machines,) RM Tài nguyên2 (wireless nodes, virtual machines,) RC RC RM Tài nguyênn (Wireless nodes, virtual machines,) RC2 điều khiểnTài nguyên1 dành choB Phân phối Cung cấp theo định mức Bộ điều khiển thí nghiệm (đối vớiA) Bộ điều khiển thí nghiệm (đối vớiB) Phân phối Cung câp theo định mức Chú thích:▶ RM (Resource Manager): bộ quản lý tài nguyên▶ RC (Resource Controller): bộ điều khiển tài nguyên Cơ sở dữ liệuA Script mô tả về thí nghiệm RC . . . Quản lý chung (Aggregate Manager) Cơ sở dữ liệu B RC1 điều khiểnTài nguyên1 dành choA Hình 4.1.3. Sơ đồ logic của hệ thống testbed được xây dựng Hình 4.1.4 là sơ đồ cài đặt của testbed. Để quản lý các thông tin điều khiển chẳng hạn truyền thông tin về script mô tả thí nghiệm từ các node mạng tới các server quản lý tài nguyên, quản lý thí nghiệm thì sử dụng kết nối có dây trực tiếp nhằm tăng tốc độ xử lý. Bản thân kết nối giữa các node mạng cũng có hai phía giao tiếp: giao tiếp có dây dùng cho việc kết nối với các server, còn kết nối giữa các node mạng nhằm phục vụ các thí nghiệm về mạng không dây thì sử dụng giao tiếp không dây, và tương lai sẽ có các module mở rộng cho các bài toán về mạng cảm biến không dây, OpenFlow, ZigBee. . . Việc mở rộng này là dễ dàng vì các node này đã được chúng tôi đặt hàng tùy biến theo nhu cầu của mình. 86 Hình 4.1.4. Sơ đồ cài đặt của testbed 4.2. Phương pháp đánh giá mạng bằng testbed Trong thực tế hiện nay, môi trường không dây có rất nhiều thiết bị có thể gây ảnh hưởng đến kết quả thực nghiệm, ví dụ như các thiết bị lân cận với phòng thí nghiệm, các thiết bị di động cá nhân. . .Để loại trừ các yếu tố đó, đầu tiên luận án thực hiện quét các thông số không dây để “nhìn” ra các thiết bị xung quanh vị trí tiến hành thực nghiệm, như Hình 4.2.1 cho thấy các tần số 1MHz, 5MHz, 11MHz đang có nhiều thiết bị Access Point cùng sử dụng, do đó hệ thống testbed sử dụng tần số 8MHz. Hình 4.2.1. Thông tin WiFi tại môi trường thiết lập mô phỏng. 87 Tiếp theo luận án đề xuất lưu đồ như trong Hình 4.2.2 cho thấy toàn bộ quá trình thực nghiệm. Hình 4.2.2. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm. Bắt đầu quá trình thực nghiệm là việc cấu hình node điều khiển, tùy theo nhu cầu thiết lập topo mạng kiểu gì cũng như đánh giá những tham số mạng nào. Tiếp theo là bước cấu hình các node không dây tham gia kịch bản mô phỏng, ví dụ giũa các node sẽ gửi nhận dữ liệu loại thông thường hay đa phương tiện, chuẩn không dây dùng là IEEE 802.11 b hay g. . . Bước thiết lập kịch bản mô phỏng trên testbed sẽ hệ thống hóa lại các bước trước đó dưới dạng script để có thể dễ dàng chỉnh sửa, thay đổi. Trong mô phỏng mạng, bước kiểm tra kết nối giữa các node không dây là rất cần thiết vì nếu kết nối không đúng thì việc chạy mô phỏng sẽ sai ngay từ đầu. Để quan sát toàn bộ quá trình gửi nhận dữ liệu giữa các node trong mô phỏng, testbed cần bước thiết lập một node giám sát (monitor) để quan sát thông tin gửi nhận của toàn bộ các 88 node, để làm được như vậy thì wireless card của node giám sát cần được cấu hình để chạy ở chế độ monitor để bắt được toàn bộ gói tin ở tầng Data-Link, nếu không thì việc quan sát gửi/nhận bắt buộc phải thực hiện ở tất cả các node đích (node nhận dữ liệu) và điều đó không khả thi với việc có nhiều node tham gia mô phỏng. Quá trình các bước tiếp theo bắt gói tin, truyền tin, lưu dữ liệu đầu ra của mô phỏng cần được lặp đi lặp lại ít nhất mười (10) lần nhằm đảm bảo dữ liệu thu được đủ nhiều để tính trung bình nhằm giải quyết việc sai khác dữ liệu (vốn rất dễ gặp với môi trường đánh giá thực). Bước cuối cùng là phân tích dữ liệu và đánh giá các thông tin về hiệu năng mạng. 4.3. Đánh giá tỷ lệ thông lượng đề xuất bằng testbed Trong phần 3.3 ở Chương 3, luận án đã phân tích chi tiết để đề xuất bộ giá trị cửa sổ tương tranh của các kiểu dữ liệu (Voice, Video, Best effort) là (17, 20, 32) sẽ cho tỷ lệ thông lượng tương ứng của ba loại dữ liệu đó là (3:2:1). Trong phần này của luận án, nghiên cứu sinh sẽ tiến hành đánh giá dựa trên hệ thống testbed đã được xây dựng, thông số chạy mô phỏng với testbed vẫn được giữ nguyên như Bảng 3.3.2. Kết quả đánh giá trên hệ thống thử nghiệm testbed đạt được như Hình 4.3.1. Hình 4.3.1. Tỷ lệ thông lượng của dữ liệu Voice và Video so với dữ liệu Best effort. 89 Để nhìn rõ hơn rằng các giá trị CW đề xuất cũng đúng khi chạy trên hệ thống testbed, luận án sử dụng chỉ số tỷ lệ (Ratio Index) tương tự công thức 3.4.2 như sau: RatioIndex = ( 3∑ i=1 xi ki )2 3× n∑ i=1 (xi ki )2 (4.3.1) Ở đây, xi tương ứng là thông lượng các luồng dữ liệu Voice, Video, và Best Effort; ki là trọng số tương ứng với các luồng dữ liệu đó. Giá trị chỉ số tỷ lệ này sẽ dùng để đánh giá tỷ lệ giữa các loại dữ liệu khác nhau, nghĩa là càng gần với một (1) thì càng đạt được gần với tỷ lệ (3:2:1). Hình 4.3.2. Chỉ số đánh giá tỷ lệ (càng lớn càng đúng với tỷ lệ mong muốn). Hình 4.3.2 cho thấy rằng chỉ số tỷ lệ bằng 0.7911 là lớn nhất, tương ứng với bộ giá trị CW (17, 20, 32) như đề xuất. Như vậy khi chạy trên hệ thống thử nghiệm thật, 90 tỷ lệ đề xuất vẫn được đảm bảo. 4.4. Đánh giá mô hình ad hoc đa chặng 4.4.1. Đánh giá ảnh hưởng của các tham số chất lượng dịch vụ Phần này của luận án trình bày một số kết quả đánh giá về hiệu năng mạng không dây đối với dữ liệu đa phương tiện. Với loại hình dữ liệu này, có thể sử dụng các phương pháp mô hình hóa [75] và mô phỏng [62] vì dựa trên các phân tích mô hình cũng như mã nguồn mô phỏng phù hợp với chuẩn IEEE 802.11e – là chuẩn dành riêng cho dữ liệu đa phương tiện. Tuy nhiên do thực tế hiện nay các thông số cho loại dữ liệu này đã được đưa vào họ các chuẩn IEEE 802.11a, b, g, n nên luận án sẽ thiết lập mô hình testbed sử dụng ngay các chuẩn nói trên để tiến hành đánh giá, thử nghiệm. Sender node Receiver nodeForwarding node Hình 4.4.1.Mô hình mạng ad hoc đa chặng Hình 4.4.1 mô tả testbed gồm hai nút mạng không dây kết nối với nhau qua một nút chuyển tiếp (forwarding node) có hỗ trợ QoS cho dữ liệu đa phương tiện (chức năng WiFi Multimedia – WMM) với mạng IEEE 802.11g. AP này được thiết lập nhờ hostapd [76] với chức năngWMM bật. Các tham số QoS mặc định của IEEE 802.11g, ở đó phân loại bốn kiểu dữ liệu có độ ưu tiên tăng dần là: AC_BK (background), AC_BE (best effort), AC_VI (video) và AC_VO (voice) với giá trị được cho trong Bảng 4.4.1 như sau: Bảng 4.4.1. Các tham số QoS mặc định AC CWmin CWmax AIFSN TXOP limit (ms) AC_BK 15 1023 7 0 AC_BE 15 1023 3 0 AC_VI 7 15 2 3.008 AC_VO 3 7 2 1.504 Để đánh giá quá trình gửi nhận dữ liệu giữa các nút gửi/nhận (Sender/Receiver) 91 trong Hình 4.4.1, luận án sử dụng iPerf [77], đây là một phần mềm đánh giá hiệu năng mạng phổ biến có thể sinh dữ liệu TCP và UDP, cũng như cho phép thay đổi các tham số như băng thông, kích thước gói tin TCP/UPD, số lượng gói tin gửi/nhận, kết nối hai chiều, Window Size (với dữ liệu TCP). . . Để đánh giá độ ưu tiên giữa các dữ liệu Voice, Video và Background với IEEE 802.11g, luận án thực hiện mô phỏng phát đồng thời ba (3) luồng dữ liệu với tốc độ phát ở trạng thái bão hòa (saturation) trong 60 giây, và mô phỏng như vậy được lặp lại mười (10) lần để thu được thông lượng trung bình trong 60 giây, nhằm đảm bảo sự ổn định của dữ liệu thu được. Trước tiên, chúng ta thực hiện mô phỏng nhằm so sánh sự khác nhau giữa hai cơ chế: DCF (mặc định trong 802.11) và EDCA (hỗ trợ QoS cho dữ liệu đa phương tiện trong 802.11). Kết quả được cho trong các Bảng 4.4.2 và 4.4.3. Bảng 4.4.2. Kết quả mô phỏng ở chế độ DCF Kiểu dữ liệu Throughput (Mbps) Jitter (ms) Loss ratio (%) Voice 3.16 41.21 0 Video 3.15 32.39 0 Background 3.15 32.62 0 Bảng 4.4.3. Kết quả mô phỏng ở chế độ EDCA Kiểu dữ liệu Throughput (Mbps) Jitter (ms) Loss ratio (%) Voice 8.47 13.59 0.03 Video 2.07 26.74 9.99 Background 0.11 1667.40 92.4 Nhìn vào kết quả hiệu năng của DCF và EDCA khi mạng ở trạng thái bão hòa. Chúng ta thấy rằng bởi vì DCF không phân biệt mức ưu tiên giữa các kiểu dữ liệu, hiệu năng của ba kiểu dữ liệu khá giống nhau ở cả ba giá trị: thông lượng (throughput), biến đổi độ trễ (jitter) và tỷ lệ mất gói tin (packet loss). Jitter là thước đo sự dao động (biến động) của thời gian gói tin đến đích. Trong điều kiện lý tưởng, các gói tin đến đích trong cùng một lúc, chẳng hạn các gói tin đến đích sau mỗi một mili-giây (1 ms). Jitter cao có thể dẫn đến mất gói tin và tắc nghẽn mạng. Trong các ứng dụng voice và video, nhiều jitter có thể ảnh hưởng tới chất lượng truyền dữ liệu. Ở đây, jitter trung 92 bình cho cả ba kiểu dữ liệu đều giống nhau có thể dẫn đến các vấn đề QoS đối với các luồng đa phương tiện. Với EDCA, mức độ ưu tiên có ảnh hưởng rõ rệt tới hiệu năng mạng. Rõ ràng, thông lượng của dữ liệu nền (background data), vốn có mức ưu tiên thấp nhất gần như bằng không – tương ứng với tỷ lệ mất gói rất lớn (coi như gói tin hoàn toàn bị mất mà không đến đích), cũng như giá trị jitter lớn dẫn đến sự không ổn định khi truyền dữ liệu. Trong khi dữ liệu có độ ưu tiên cao hơn lại chiếm gần hết băng thông, cũng như có jitter và tỷ lệ mất gói khá nhỏ, thể hiện việc truyền dữ liệu là ổn định, thích hợp với dữ liệu đa phương tiện. So sánh với thông lượng lý thuyết: Với các giá trị thông lượng thu được ở trên, so sánh với kết quả lý thuyết trong Bảng 2.1.2 chúng ta thấy có sự khác biệt lớn. Áp dụng công thức tính hiệu quả của thông lượng thực (testbed) với thông lượng lý thuyết (tương tự như công thức 2.2.1 ở trên) ta có: Difference(%) = (1− 11Mbps 25Mbps )× 100 = 56% (4.4.1) Như vậy kết quả từ hệ thống thử nghiệm có thể cho thấy thông lượng trong thực tế nhỏ hơn khá nhiều so với thông lượng lý thuyết. Tiếp theo, luận án tiếp tục thực hiện đánh giá ảnh hưởng của các tham số QoS như (CWmin, AIFS, và TXOPlimit) tới các kiểu dữ liệu khác nhau. Để làm điều đó, trước tiên cần đặt giá trị các tham số giống nhau như trong Bảng 4.4.4. Bảng 4.4.4. Các giá trị giống nhau cho các tham số WMM. Mức ưu tiên AC CWmin CWmax AIFS TXOPlimit thấp AC_BK 7 1023 7 0 bình thường AC_BE 7 1023 7 0 cao AC_VI 7 1023 7 0 cao nhất AC_VO 7 1023 7 0 Nhìn vào kết quả mô phỏng với các tham số nói trên như Bảng 4.4.5. Dễ dàng thấy rằng Bảng 4.4.5 sẽ cho các giá trị giống như Bảng 4.4.2, nhưng kết quả xấu hơn một chút (jitter và tỷ lệ mất gói lớn hơn, thông lượng nhỏ hơn) bởi vì độ trễ gây ra bởi 93 AIFS và thời gian truyền bị ảnh hưởng bởi CWmin hoặc TXOP. Điều này cho thấy các tham số QoS có ảnh hưởng rõ ràng tới hiệu năng mạng, ngay cả khi chúng được đặt giống nhau cho các loại dữ liệu khác nhau. Bảng 4.4.5. Kết quả mô phỏng chế độ EDCA với các tham số QoS giống nhau Kiểu dữ liệu Throughput (Mbps) Jitter (ms) Loss ratio (%) Voice 3.08 36.71 0.19 Video 3.07 39.02 0.18 Background 3.09 37.08 0.16 4.4.1.1. Đánh giá ảnh hưởng của tham số CW Tiếp theo chúng ta minh họa mối quan hệ giữa kích thước Contention Window (CW) của ba loại dữ liệu (Voice, Video, và Background). Để làm điều đó, có thể giữ cố định giá trị hai bộ tham số của hai kiểu dữ liệu có độ ưu tiên cao nhất (voice data) và thấp nhất (background data) rồi thay đổi từng bước CW-size của dữ liệu video. Phạm vi giá trị CW của ba loại dữ liệu này thay đổi theo như Bảng 4.4.1 và CWmin của dữ liệu video sẽ thay đổi trong khoảng đó (3 tới 15) để quan sát thấy tỷ lệ thông lượng của ba loại dữ liệu thay đổi ra sao khi CW thay đổi. Nhìn vào kết quả thí nghiệm ở các Hình 4.4.2, 4.4.3, và 4.4.4, chúng ta thấy rằng kích thước CWmin size ảnh hưởng lớn tới thông lượng mạng, CW nhỏ dẫn đến thông lượng lớn, và ngược lại. Với CWmin mặc định (7), thông lượng của video vẫn lớn như mức ưu tiên mặc định. Nhưng khi CWmin tăng lên, thông lượng của video giảm xuống rất nhanh, cũng như các chỉ số jitter và packet loss ratio trở nên tồi đi. 94 Hình 4.4.2. So sánh thông lượng theo CWmin của dữ liệu Video Hình 4.4.3. So sánh jitter theo CWmin của dữ liệu Video 95 Hình 4.4.4. So sánh tỷ lệ mất gói theo CWmin của dữ liệu Video 4.4.1.2. Đánh giá ảnh hưởng của tham số TXOP Tác động của tham số Transmission Opportunity (TXOP) khá đơn giản. Nếu giá trị này lớn, thông lượng của các node tương ứng cũng trở nên lớn. Ngược lại, độ trễ trung bình (có thể đánh giá thông qua giá trị biến đổi độ trễ – jitter) của các node khác sẽ trở nên lớn hơn bởi vì chúng phải chờ một khoảng thời gian dài hơn để truyền các gói tin của mình. Bởi vì giá trị lớn nhất của TXOPlimit là 3008 micro-giây được cho mặc định trong IEEE 802.11. Luận án quan sát sự thay đổi của hiệu năng mạng bằng cách thay đổi các giá trị TXOP của dữ liệu voice thay vì dữ liệu video (có TXOP bằng 1504 micro-giây nhỏ hơn). Như kết quả ở Hình 4.4.5, nếu giá trị TXOP của dữ liệu voice trở nên lớn hơn, thông lượng tương ứng cũng tăng theo. Khi TXOP của voice tăng tới giá trị mặc định của nó (47 trong Hình 4.4.5 hay 1504 trong Bảng 4.4.1), thông lượng vẫn tăng nhưng với mức độ khá nhẹ. 96 Hình 4.4.5. So sánh thông lượng theo TXOPlimit của dữ liệu Voice Các Hình 4.4.6 và 4.4.7 cho thấy rằng TXOP không ảnh hưởng nhiều đến các chỉ số jitter và packet loss ratio nhiều như throughput. Sự biến đổi của độ trễ của dữ liệu voice vẫn nhỏ hơn (tốt hơn) so với, và tỷ lệ mất gói tin của video vẫn lớn hơn (tồi hơn) so với voice. Và dữ liệu dạng background luôn luôn có hiệu năng tồi hơn so với hai loại dữ liệu voice và video. 97 Hình 4.4.6. So sánh jitter theo TXOPlimit của dữ liệu Voice Hình 4.4.7. So sánh tỷ lệ mất gói tin theo TXOPlimit của dữ liệu Voice 4.4.1.3. Đánh giá ảnh hưởng của tham số AIFS Ảnh hưởng của số AIFS (AIFSN) được cho trong các Hình 4.4.8, 4.4.9, và 4.4.10. Một node cần cảm nhận độ rỗi của kênh truyền trong khoảng thời gian AIFS để có thể 98 quay lại bộ đếm ngược (back-off counter) của nó. Khi phương tiện truyền bận thì bộ đếm ngược dừng, và nó được đếm trở lại khi kênh trở nên rảnh trong khoảng AIFS. Nếu AIFS tăng cho một node, cơ hội truyền sẽ bị giảm đi, do đo nó cần chờ lâu hơn mới truyền gói tin được. Khi tải của mạng trở nên lớn, AIFS sẽ có ảnh hưởng nhỏ tới độ trễ, nhưng khi tải tăng lên, các node với AIFS lớn hơn sẽ bị “trừng phạt” và thông lượng trở nên tồi đi. Hình 4.4.8. So sánh thông lượng theo AIFSN của dữ liệu Video 99 Hình 4.4.9. So sánh jitter theo AIFSN của dữ liệu Video Hình 4.4.10. So sánh tỷ lệ mất gói theo AIFSN của dữ liệu Video 4.4.2. Nhận xét ảnh hưởng của các tham số QoS đến hiệu năng mạng Sau khi đã đánh giá ảnh hưởng của các tham số CW, TXOP và AIFS ở trên. Chúng ta nhận thấy rằng giá trị CW có ảnh hưởng lớn đến thông lượng của dữ liệu đa 100 phương tiện, rõ ràng chỉ cần sự thay đổi nhỏ của CW cũng làm cho thông lượng tăng lên hoặc giảm xuống rất nhanh. Trong khi các giá trị TXOP và AIFS cũng tạo ra sự thay đổi nhưng nhỏ hơn. Mà với dữ liệu đa phương tiện thì thông lượng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu năng mạng. Như vậy có thể thấy nếu muốn điều chỉnh tỷ lệ thông lượng giữa các loại dữ liệu đa phương tiện, chúng ta có thể điều khiển thông qua giá trị CW. 4.5. Kết luận Mạng không dây ngày càng trở thành một cơ sở hạ tầng quan trọng của gia đình, kinh doanh, thậm chí phạm vi công nghiệp. Tuy nhiên, các công nghệ sử dụng trong mạng không dây cần phải được thử nghiệm, kiểm tra, đánh giá trước khi chúng được phát hành sử dụng chính thức. Trước đây, những nghiên cứu về các công nghệ mạng không dây chủ yếu được kiểm tra, đánh giá hoặc dựa trên các mô hình toán học, hoặc dựa trên các công cụ mô phỏng. Các giải pháp này có ưu điểm là không tốn chi phí phần cứng vì chủ yếu là chứng minh toán học hoặc dùng các bộ công cụ phần mềm để viết kịch bản thử nghiệm, phân tích kết quả,. . . Tuy nhiên, nhược điểm của chúng lại là bị giới hạn bởi những điều kiện, giả thiết lý tưởng mới có thể đánh giá được, vì việc mô hình hóa hay mô phỏng đều không thể phản ánh hết các yếu tố vật lý trong mạng. Xu hướng sử dụng testbed để đánh giá các thông số mạng ngày càng thể hiện sự ưu việt so với các phương pháp mô hình hóa, mô phỏng. Do vậy phần này của luận án đã tập trung xây dựng một testbed về mạng với cố gắng tiếp cận với các testbed đã có trên thế giới. Bước đầu đã triển khai thành công việc xây dựng testbed và dựa trên đó đánh giá sự ảnh hưởng một số tham số mạng tới chất lượng dịch vụ dữ liệu đa phương tiện trong mạng không dây. Kết quả thực nghiệm cho thấy được sự khác biệt lớn giữa những thông số lý thuyết và hệ thống chạy trong thực tế. Những nghiên cứu liên quan trong Chương này được thể hiện trong các công bố [CB5], [CB7], [CB8], [CB9]. 101 KẾT LUẬN Vấn đề nâng cao chất lượng dịch vụ cho dữ liệu đa phương tiện trong mạng không dây ad hoc là cần thiết và có ý nghĩa thực tế. Qua thời gian nghiên cứu, luận án đã đạt được một số kết quả mới, nhưng cũng còn một số hạn chế cần tiếp tục phát triển. a) Kết quả đạt được: Luận án đã nghiên cứu đặc điểm của mạng không dây ad hoc và các vấn đề ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ, đặc biệt là với dữ liệu đa phương tiện. Qua đó luận án đề xuất một số giải pháp cải tiến nhằm đạt được mức độ phân chia băng thông theo tỷ lệ động, phù hợp với các kiểu dữ liệu khác nhau trong mạng đa phương tiện, kết quả nghiên cứu đã khắc phục được một số tồn tại trong số các giải pháp đã công bố, cụ thể là: (1) Luận án đã đề xuất phương pháp phân chia thông lượng theo tỷ lệ của các luồng dữ liệu có độ ưu tiên khác nhau trong mạng ad hoc nhằm đạt được một mức độ công bằng hợp lý cho các loại dữ liệu đa phương tiện.[CB1] (2) Luận án đã đề xuất phương pháp điều khiển động CW nhằm đạt được thông lượng theo nhu cầu của các luồng dữ liệu có độ ưu tiên khác nhau trong mạng ad hoc.[CB4][CB6][CB10] (3) Luận án đề xuất phương pháp đánh giá giải pháp điều khiển thông lượng bằng hệ thống thực nghiệm testbed.[CB7][CB8][CB9] b) Hạn chế và hướng phát triển: Bên cạnh kết quả đạt được, luận án vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần tiếp tục nghiên cứu trong thời gian tới nhằm nâng cao hiệu quả của các giải pháp đề xuất, cụ thể là: (1) Phương pháp điều khiển luồng dữ liệu có thể mô hình hóa thành mô hình tổng quát để có thể áp dụng cho nhiều trường hợp đánh giá khác nhau. 102 (2) Hệ thống đánh giá thử nghiệm có thể thiết lập phù hợp với các xu hướng hiện đại hiện nay như IoT, sensor networks và đánh giá thêm các yếu tố ảnh hưởng tới QoS như độ mạnh yếu của tín hiệu, năng lượng. 103 DANHMỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ [CB1 ] Ngô Hải Anh, Phạm Thanh Giang. Phương pháp điều khiển luồng theo mức độ ưu tiên trong IEEE 802.11e. Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XV: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông, Hà Nội, 2012, trang 47–50. [CB2 ] Ngô Hải Anh, Phạm Thanh Giang, Nguyễn Văn Tam, Triệu Thị Thu Thủy. Đảm bảo công bằng luồng dữ liệu đa phương tiện trong mạng ad hoc bằng phương pháp điều khiển hàng đợi. Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XVI: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông, Đà Nẵng, 2013, trang 46–50. [CB3 ] Ngô Hải Anh, Nguyễn Hoàng Chiến, Nguyễn Tiến Lân, Phạm Thanh Giang. Phân chia băng thông theo dịch vụ đa phương tiện trong mạng không dây qua điều khiển tầng MAC. Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XVII: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông, Buôn Ma Thuột–Đắk Lắk, 2014, trang 242–245. [CB4 ] Anh N.H., Tien Lan N., Thanh Giang P. A Priority-Based Flow Control Method for Multimedia Data in Multi-hop Wireless Ad hoc Networks. In: Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, 2015, vol 326, pp 183-194. [CB5 ] Ngô Hải Anh, Takumi Tamura, Phạm Thanh Giang. Xây dựng hệ thống testbed về mạng không dây phục vụ việc đánh giá nâng cao hiệu năng mạng. Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XVIII: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông, Tp Hồ Chí Minh, 2015, trang 371–376. [CB6 ] Do Dinh Cuong, Nguyen Van Tam, Ngo Hai Anh. A Cross-Layer Multi-Path Protocol for Satisfaction Application QoS in Ad hoc Networks. In: Proceedings of International Conference on Information and Convergence Technology for Smart Society (ICICTS), 2016, vol 1. pp 38-42. [CB7 ] Hai Anh, N., & Thanh Giang, P. (2016). An Enhanced MAC-Layer Improving to Support QoS for Multimedia Data in Wireless Networks. Indian Journal Of 104 Science And Technology, 2016, 9(20). doi:10.17485/ijst/2016/v9i20/92732. [CB8 ] Anh N.H., Tamura T., Giang P.T. (2017) Performance Evaluation of Wireless Networks Based on Testbed. In: Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, 2016, vol 538, pp 460-469. [CB9 ] Ngo Hai Anh, Pham Thanh Giang (2019). A Testbed System For Impact of QoS Parameter in Wireless Ad Hoc Network. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 2019, ISSN: 2249–8958, Volume-9, Issue-2, pp 2500- 2504. [CB10 ] Ngo Hai Anh, Pham Thanh Giang (2020). Controlling Contention Window to en- sure QoS for multimedia data in wireless network. Journal of Research and De- velopment on Information and Communication Technology, Vietnam Ministry of Information and Communications (MIC), 2020, Vol.2020 No1. 105 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. IEEE 802.11-2012. https://standards.ieee.org/standard/802_ 11-2012.html, last accessed on 02/12/18. 2. IEEE 802.11. https://standards.ieee.org/standard/802_ 11-1999.html, last accessed on 02/11/18. 3. Mian Guo, Shengming Jiang, Quansheng Guan, and Mei Liu, Qos provisioning performance of intserv, diffserv and dqs with multiclass self-similar traffic, Trans- actions on Emerging Telecommunications Technologies, 2013, 24(6), 600–614. 4. Carlos Martínez, Danilo López, Jhon Ochoa, and Ruben Tovar, Performance as- sessment of diffserv and intserv services in qos on an academic network using ns2, TECCIENCIA, 02 2013, 7, 65–75. 5. E. N. Lallas, A. Xenakis, G. Stamoulis, and J. Korinthios, Qos and mpls design issues in nocs, In 2018 South-Eastern European Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Society Media Conference (SEEDA_CECNSM), Sep. 2018, 1–4. 6. ITU-T ( ITU Telecommunication Standardization Sector), Quality of service guar- anteed mechanisms and performance model for public packet telecommunication data networks, Technical report, ITU, 2016. 7. Ngo Hai Anh, Nguyen Tien Lan, and Pham Thanh Giang, A priority-based flow control method for multimedia data in multi-hop wireless ad hoc networks, In Viet- Ha Nguyen, Anh-Cuong Le, and Van-Nam Huynh, editors, Knowledge and Sys- tems Engineering, 2015, 183–194, Cham. Springer International Publishing. 8. Yuan Xue, Baochun Li, and Klara Nahrstedt, Price-based resource allocation in wireless ad hoc networks, In Kevin Jeffay, Ion Stoica, and Klaus Wehrle, editors, Quality of Service — IWQoS 2003, 2003, 79–96, Berlin, Heidelberg. Springer Berlin Heidelberg. 106 9. FP Kelly, AK Maulloo, and DKH Tan, Rate control for communication networks: shadowprices, proportional fairness and stability, Journal of the Operational Re- search Society, 1998, 49. 10. G. Bianchi, Performance analysis of the ieee 802.11 distributed coordination function, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, March 2000, 18(3), 535–547. 11. Hwangnam Kim and Jennifer C. Hou, Improving Protocol Capacity with Model- Based Frame Scheduling in IEEE 802.11-Operated WLANs, In Proceedings of the 9th Annual International Conference onMobile Computing and Networking, 2003, MobiCom ’03, page 190–204, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery. 12. F. Cali, Conti. M, and Gregori. E,Dynamic Tuning of the IEEE 802.11 Protocol to Achieve a Theoretical Throughput Limit, IEEE/ACM Transactions On Networking, December 2000, 8(6), 785–799. 13. F. Cali, Conti. M, and Gregori. E, IEEE 802.11 Protocol: Design and Perfor- mance Evaluation of an Adaptive Backoff Mechanism, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, September 2000, 18(9). 14. IEEE 802.11e Amendment. https://standards.ieee.org/ standard/802_11e-2005.html, last accessed on 12/11/18. 15. Daji Qiao and K. G. Shin, Achieving efficient channel utilization and weighted fairness for data communications in IEEE 802.11 WLAN under the DCF, In IEEE 2002 Tenth IEEE International Workshop on Quality of Service (Cat. No.02EX564), May 2002, 227–236. 16. IEEE 802.11 Working Group Project Timelines. ieee.org/groups/802/11/Reports/802.11_Timelines.htm, last accessed on 02/12/18. 17. IEEE-802.11 Standards Timline. https://www.semfionetworks. com/uploads/2/9/8/3/29831147/802.11_timeline_v3.pdf, last accessed on 22/02/2018. 107 18. Silvia Giordano,Handbook of wireless networks and mobile computing, JohnWi- ley & Sons, Inc., 2002, chapter Mobile Ad Hoc Networks, 325–346. New York, NY, USA. 19. Zhifei Li, Sukumar Nandi, and Anil K. Gupta, ECS: An enhanced carrier sensing mechanism for wireless ad hoc networks, Computer Communications, September 2005, 28(17), 1970–1984. 20. Pham Thanh GIANG and Kenji NAKAGAWA, Achieving Fairness over 802.11 Multihop Wireless Ad Hoc Networks, IEICE Trans. Commun, August 2009, E92- B(8), 2628–2637. 21. PT. Giang and K. Nakagawa, Cross-Layer Scheme to control Contention Win- dow for per-flow Fairness in Asymmetric Multi-hop Networks, IEICE TRANSAC- TIONS on Communications, 2010, E93-B(9), 2326–2335. 22. The Network Simulator: ns-2. 23. A Survey of Network Simulation Tools: Current Status and Future Developments. https://www.cse.wustl.edu/ jain/cse567-08/ftp/simtools/index.html. 24. Irin Dorathy and M. Chandrasekaran, Simulation tools for mobile ad hoc net- works: a survey, Journal of applied research and technology, 00 2018, 16, 437 – 445. 25. NS3 Network Simulator. 26. OMNet++ Simulator. 27. PlanetLab Consortium. Planetlab: An open platform for developing, deploying, and accessing planetary-scale service. 28. D. Raychaudhuri, I. Seskar, M. Ott, S. Ganu, K. Ramachandran, H. Kremo, R. Sir- acusa, H. Liu, and M. Singh, Overview of the ORBIT radio grid testbed for evalu- ation of next-generation wireless network protocols, In Wireless Communications and Networking Conference, 13-17 March 2005, volume 3, 1664 – 1669. IEEE. 108 29. David Clark, Scott Shenker, and Aaron Falk. GENI: Global En- vironment for Network Innovations. attachment/wiki/OldGPGDesignDocuments/GDD-06-28.pdf. 30. OneLab: Future Internet Testbed. https://onelab.eu/. 31. Brian White, Jay Lepreau, Leigh Stoller, Robert Ricci, Shashi Guruprasad, Mac Newbold, Mike Hibler, Chad Barb, and Abhijeet Joglekar, An integrated experi- mental environment for distributed systems and networks, In ACM SIGOPS Oper- ating Systems Review - OSDI ’02: Proceedings of the 5th symposium on Operating systems design and implementation, Winter 2002, volume 36, 255–270. 32. The ORCAGENI Control Framework. 33. M. Ott, I. Seskar, R. Siraccusa, and M. Singh, ORBIT testbed software architec- ture: supporting experiments as a service, In Testbeds and Research Infrastructures for the Development of Networks and Communities, 2005. Tridentcom 2005. First International Conference on, 23-25 Feb 2005, 136 – 145. IEEE. 34. The Network Implementation Testbed Laboratory. 35. Paulo Alexandre Regis, Cayler Miley, and Shamik Sengupta, Multi-hop Mobile Wireless Mesh Network Testbed Development and Measurements, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, Aug 2017, 5(8). 36. Farideh Parastar and Shian Wang, Quality of Service in IEEE 802.11 WLANs: An Experimental Study, ArXiv, 2019, abs/1910.07743. 37. Sneha Sangolli and Jayavignesh Thyagarajan, TCP Throughput Measurement and Comparison of IEEE 802.11 Legacy, IEEE 802.11n and IEEE 802.11ac Standards, Indian Journal of Science and Technology, 08 2015, 8. 38. A. Symington and P. Kritzinger, A hardware test bed for measuring IEEE 802.11g distribution coordination function performance, In 2009 IEEE International Sym- 109 posium on Modeling, Analysis Simulation of Computer and Telecommunication Systems, Sep. 2009, 1–7. 39. F. J. Matus, L. E. Morales, and M. R. Arias, Performance analysis for a wire- less mesh network test-bed using HWMP and BATMAN-Adv routing, In 2017 IEEE 37th Central America and Panama Convention (CONCAPANXXXVII), Nov 2017, 1–6. 40. Pablo Sotres, Jorge Lanza, Juan Ramón Santana, and Luis Sánchez, Integrating a Smart City Testbed into a Large-Scale Heterogeneous Federation of Future In- ternet Experimentation Facilities: the SmartSantander Approach, Open Journal of Internet of Things, 2019, 5(1). 41. Fed4FIRE+. https://www.fed4fire.eu/the-project/, last accessed on 15/12/19. 42. GENI (Global Environment for Network Innovations). https://www.geni. net/, last accessed on 21/01/2018. 43. LuisSanchez, LuisMun˜oz, Jose Antonio Galache, Pablo Sotres, Juan R.Santana, Veronica Gutierrez, Rajiv Ramdhany, Alex Gluhak, Srdjan Krco, Evangelos Theodoridis, and Dennis Pfisterer, SmartSantander: IoT experimentation over a smart city testbed, Computer Networks, Mar 2014, 61, 217–238. 44. Michele Segata, Mattia Avancini, and Chiara Canton, Measuring throughput of 802.11 b and g protocols, Technical report, Università degli Studi di Trento, 2019. 45. C. Casetti and C. Chiasserini, Improving fairness and throughput for voice traffic in 802.11e EDCA, In Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2004. PIMRC 2004. 15th IEEE International Symposium on, September 2004, volume 1, 525–530. 46. D.J. Leith and P. Clifford, Using the 802.11e EDCF to achieve TCP upload fair- ness over WLAN links , April 2005, volume 3, 109–118. 47. Eun-Chan Park, Nojun Kwak, Suk Kyu Lee, Jong-Kook Kim, and Hwangnam Kim, Provisioning QoS for WiFi-enabled Portable Devices in Home Networks, 110 TIIS, 2011, 5(4), 720–740. 48. Jianjun Lei, Jun Huang, Jiarui Tao, and Ying Xia, A Differentiated Reservation MAC Protocol for Achieving Fairness and Efficiency in Multi-rate IEEE 802.11 WLANs, IEEE Access, 01 2019, PP, 1–1. 49. Marjan Yazdani, Maryam Kamali, Neda Moghim, and Mahdieh Ghazvini, A fair access mechanism based on TXOP in IEEE 802.11e wireless networks, 05 2016, 8. 50. D Chen, S. Garg, M. Kappes, and K. Trivedi, Supporting VBR VoIP Traffic in IEEE 802.11 WLAN in PCF Mode, IEEE Transactions on Wireless Communica- tions, 2002. 51. S. Garg, M. Kappes, and A. Krishnakumar, On the Effect of Contention-Window Sizes in IEEE 802.11b Networks, Avaya Labs Research, June 2002. 52. Dajiang He and Charles Shen, Simulation Study of IEEE 802.11e EDCA, In Ve- hicular Technology Conference, Spring 2003, volume 1, 685–689. 53. J. Yoon, S. Yun, H. Kim, and S. Bahk, Maximizing Differentiated Throughput in IEEE 802.11e Wireless LANs, In Proceedings. 2006 31st IEEE Conference on Local Computer Networks, Nov 2006, 411–417. 54. Arvind Swaminathan and J. Martin, Fairness Issues in Hybrid 802.11b/e Net- works, In Consumer Communications and Networking Conference, Januaray 2006, volume 1, 50–54. 55. Yang Xiao, Haizhon Li, and Sunghyun Choi, Protection and guarantee for voice and video traffic in IEEE 802.11e wireless LANs, In INFOCOM 2004. Twenty- third AnnualJoint Conference of the IEEE Computer and Communications Soci- eties, March 2004, volume 3, 2152–2162. 56. Vasilios A. Siris and George Stamatakis, Optimal CWmin selection for achieving proportional fairness in multi-rate 802.11e WLANs: test-bed implementation and evaluation, In WiNTECH ’06 Proceedings of the 1st international workshop on Wireless network testbeds, experimental evaluation & characterization, 2006, 41– 48. 111 57. IEEE 802.11e EDCA Simulation Model for ns-2 (TU Berlin). berlin.de/research/802.11e_ns2/. 58. Wi-Fi Quality of Service. revolutionwifi.net/revolutionwifi/2010/08/ wireless-qos-part-5-contention-window.html, last accessed on 12/10/18. 59. A. Garcia-Saavedra, P. Serrano, A. Banchs, and M. Hollick, Energy-efficient fair channel access for IEEE 802.11 WLANs, In 2011 IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks, June 2011, 1–9. 60. M. K. Alam, S. A. Latif, M. Akter, F. Anwar, and Mohammad Kamrul Hasan, En- hancements of the dynamic txop limit in edca through a high-speed wireless cam- pus network, Wireless Personal Communications, Oct 2016, 90(4), 1647–1672. 61. R. Jain, D. Chiu, , and W. Hawe, A Quantitative Measure Of Fairness And Dis- crimination For Resource Allocation In Shared Computer Systems, Technical re- port, DEC Research Report TR-301, September 1984. 62. Ngo Hai Anh and Pham Thanh Giang, An Enhanced MAC-Layer Improving to Support QoS for Multimedia Data in Wireless Networks, Indian Journal of Science and Technology, 2016, 9(20). 63. Zhifei Li, Sukumar Nandi, and Anil K. Gupta, Improving MAC Performance in Wireless Ad-Hoc Networks Using Enhanced Carrier Sensing (ECS), In Niko- las Mitrou, Kimon Kontovasilis, George N. Rouskas, Ilias Iliadis, and Lazaros Merakos, editors, Networking 2004, 2004, 600–612, Berlin, Heidelberg. Springer Berlin Heidelberg. 64. Fazlullah Khan, Fairness and throughput improvement in multihop wireless ad hoc networks, 09 2014. 65. Claude Chaudet, Isabelle Guérin Lassous, Eric Thierry, and Bruno Gaujal, Study of the impact of asymmetry and carrier sense mechanism in IEEE 802.11 multi- hops networks through a basic case, In PE-WASUN ’04: Proceedings of the 1st 112 ACM international workshop on Performance evaluation of wireless ad hoc, sen- sor, and ubiquitous networks, 2004, 1–7, New York, NY, USA. ACM Press. 66. IEEE 802.11n. https://www.ipv6.com/wireless/ 802-11n-wireless-standard/, last accessed on 02/11/18. 67. M. Ott, I. Seskar, R. Siraccusa, and M. Singh,Orbit testbed software architecture: supporting experiments as a service, In First International Conference on Testbeds and Research Infrastructures for the DEvelopment of NeTworks and COMmunities, Feb 2005, 136–145. 68. D. Raychaudhuri, I. Seskar, M. Ott, S. Ganu, K. Ramachandran, H. Kremo, R. Sir- acusa, H. Liu, and M. Singh, Overview of the ORBIT radio grid testbed for evalua- tion of next-generation wireless network protocols, In IEEE Wireless Communica- tions and Networking Conference, 2005, March 2005, volume 3, 1664–1669 Vol. 3. 69. S. Mukherjee, X. Peng, and Q. Gao, QoS Performances of IEEE 802.11 EDCA and DCF: A Testbed Approach, In 2009 5th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, Sep. 2009, 1–5. 70. Z. Chen, D. Fu, Y. Gao, and X. Hei, Performance Evaluation for WiFi DCF Net- works from Theory to Testbed, In 2017 IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications and 2017 IEEE International Con- ference on Ubiquitous Computing and Communications (ISPA/IUCC), Dec 2017, 1364–1371. 71. A. Prajapati, A. Sakadasariya, and J. Patel, Software defined network: Future of networking, In 2018 2nd International Conference on Inventive Systems and Con- trol (ICISC), Jan 2018, 1351–1354. 72. Murat Karakus and Arjan Durresi, Quality of Service (QoS) in Software Defined Networking (SDN), J. Netw. Comput. Appl., February 2017, 80(C), 200–218. 73. A. Kucminski, A. Al-Jawad, P. Shah, and R. Trestian, QoS-based routing over software defined networks, In 2017 IEEE International Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting (BMSB), June 2017, 1–6. 113 74. OMF, the testbed control and management framework. 75. I. Tinnirello and G. Bianchi, Rethinking the IEEE 802.11e EDCA Performance Modeling Methodology, IEEE/ACM Transactions on Networking, April 2010, 18(2), 540–553. 76. hostapd: IEEE 802.11 AP, IEEE 802.1X/WPA/WPA2/EAP/RADIUS Authen- ticator. https://standards.ieee.org/standard/802_11-1999. html, last accessed on 30/09/19. 77. iPerf – The ultimate speed test tool for TCP, UDP and SCTP. https:// iperf.fr/, last accessed on 03/12/19. 114