Justice of the Basic Structure and Justice of Personal Behaviour

De este protocolo dejaremos como referencia [Jerbi, 2007], para información adicional sobre el propio protocolo e información sobre los autores del protocolo. Diremos que el protocolo usa el posicionamiento geográfico para enrutar, que está orientado a entornos urbanos apoyándose en los cruces de las carreteras como elementos conocidos, y por otro lado que es de tipo unicast.

El protocolo fue propuesto como un algoritmo para encajar en entornos urbanos, con muchas vías e intersecciones próximas y con una velocidad de los nodos reducida. GyTAR se divide en dos módulos: selección dinámica de enlaces a través de los cuales un paquete se dirige hacia el destino y una estrategia ―greedy‖ mejorada usada para reenviar paquetes entre nodos.

Está diseñado para ser usado en aplicaciones distribuidas, que no requieren de un único salto entre nodos (búsqueda web, chat, juegos, distribución de anuncios y advertencias de seguridad, espacio disponible en aparcamientos…). Se asume que se conoce la posición propia y del destino (mediante GLS –Grid Location Service [Li, 2000]). Además se considera que cada vehículo puede determinar la posición de los cruces cercanos gracias a mapas de calles precargados. También se asume que los nodos conocen la cantidad de tráfico entre el cruce anterior y el siguiente (dato proporcionado por sensores en los cruces, o por un sistema distribuido en los propios nodos).

El reenvío entre nodos se hace siguiendo los mapas de calles, pero a diferencia de GSR y A- STAR el emisor no procesa estáticamente la secuencia de cruces que el paquete atravesará, sino que se calcula dinámicamente en cada nodo, considerando el tráfico (cuanto mayor mejor) y la distancia al destino. Se asigna a cada cruce una nota en función de los dos parámetros y se reenvía en dirección hacia el cruce ganador. A partir de ahí para reenviar entre nodos se sigue una táctica greedy mejorada, en la que se marcan los paquetes incluyendo también el cruce hacia donde se dirige. Como cada nodo guarda una tabla de nodos vecinos (con posición, dirección y velocidad) con información periódicamente actualizada, cuando llega un paquete, el nodo predice la posición de sus nodos vecinos y selecciona el siguiente salto.

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En el ejemplo ilustrado, el vehículo (1) (forwarding vehicle) que se mueve en la misma dirección que el emisor y con una velocidad superior al vehículo (2), recibirá el paquete a reenviar en t2, momento en el que (1) es el más cercano al siguiente cruce (destination junction).

Sin usar predicción, el forwarding vehicle habría elegido al vehículo (4) como el siguiente salto en vez del vehículo (1) ya que según la última actualización de posicionamiento entre vecinos en t1, era el más cercano al destination junction.

Aparte de lo anterior se tiene en cuenta la situación crítica de local minimum en la que el

forwarding vehicle es el más cercano al destino y para salvar dicha situación se sigue una estrategia de recuperación llamada ―carry and forward‖ [Li, 2000]. Para ello se dispone de una memoria para portar los paquetes que no se puede reenviar, hasta alcanzar el siguiente cruce o hasta que se

(a)- Situación en t1

65 encuentre a otro nodo más cercano al cruce destino.

Evaluación

Por defecto está adaptado a entornos urbanos y la misma filosofía de valoración dinámica y comparación de los cruces en cada nodo es más difícil de emplear en entornos interurbanos porque generalmente la distancia entre distintos cruces será demasiado grande y probablemente no tendremos información en tiempo real de la densidad de tráfico en los cruces siguientes por estar fuera del alcance, por lo que compararlos puede ser tarea difícil y habría que probar el rendimiento del protocolo simulando el entorno y viendo qué tal se adapta a la falta de la información en tiempo real del tráfico en los cruces próximos pero lejanos. Probablemente no se haga uso de la parte del protocolo que se encarga de la selección dinámica de enlaces y sí emplee la estrategia greedy mejorada (más orientada a entornos interurbanos) con lo cual podría rendir bien, pero habría que probarlo. Existe una solución y es que la información de tráfico la calcule una infraestructura vial e informe a los nodos lejanos que pueden requerir la información, pero a día de hoy la solución más viable en VANETs pasa por un cálculo del tráfico de manera distribuida, o desde el propio nodo si está dentro del rango alcanzable porque la instalación de la infraestructura se traduce en un desembolso que alguien tiene que asumir.

El protocolo utiliza la mayoría de tácticas efectivas que existen en VANETs: greedy, GPS, GLS, utilización de planos urbanos, reenvío según dirección de calles... lo cual es buen punto a su favor. La estrategia greedy mejorada es similar a la que ya se estaba utilizando en algoritmos basados en localización, en la que se tiene en cuenta la velocidad de los nodos cercanos para hacer un correcto forwarding. Requiere de muchos datos, GPS, GLS, estado del tráfico… En caso de faltar estos perdería su eficacia, pero aún así mejora significativamente el rendimiento de los anteriores protocolos basados en localización para VANETs.

Como puntos negativos podemos destacar que el método para asignar nota y poder comparar los cruces no está muy desarrollado y con una evolución que permitiera un buen rendimiento (aún a falta de alguno de todos los datos que se necesitan) estaríamos ante un protocolo adecuado para VANETs.

El algoritmo requiere de una buena aplicación distribuida para determinar el estado del tráfico o en su defecto de una infraestructura vial de sensores, lo cual se traduce en el segunda caso en

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costes de despliegue por toda la red vial, un punto negativo para esta alternativa como ya se ha comentado anteriormente. Como la eficacia del algoritmo depende fuertemente de la exactitud con la que se calcule la densidad de tráfico en entornos urbanos, concluimos que una buena solución para el cálculo de dicha densidad de manera distribuida haría del GyTAR un protocolo muy apropiado para VANETs.