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Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10087
Document type: Tese
Title: Predição de encontros de nodos móveis para aperfeiçoamento da detecção de defeitos em manets
Other Titles: Prediction of mobile node meetings to improve the failure detection in manets
Author: Vit, Antônio Rodrigo Delepiane De 
Advisor: Marcon, César Augusto Missio
First advisor-co: Nunes, Raul Ceretta
Abstract (native): MANET (Mobile Ad hoc NETwork) é uma rede de nodos móveis com topologia ad hoc de fácil manutenção e alta robustez, com acessibilidade a qualquer hora e em qualquer lugar, sem necessitar de estações base. Detector de Defeito é um “oráculo” que, a partir de mensagens trocadas em uma rede, é capaz de identificar nodos que podem estar com defeito. Como um detector pode identificar erroneamente defeitos em nodos, suas suspeitas são utilizadas apenas para evitar que sistemas distribuídos não fiquem esperando indeterminadamente pela resposta de um nodo defeituoso. As características de mobilidade e autoconfiguração de uma MANET fazem este tipo de rede ser sensível ao problema de diferenciar uma desconexão de um nodo por movimentação com perda de sinal, de uma desconexão por falha de um nodo, o que exige a presença de um detector de defeitos. Em relação à detecção de mobilidade dos nodos, os modelos estudados consideram a “mobilidade passiva”, onde os nodos se movem, mas não tem noção disto, e, consequentemente, não podem notificar sua mobilidade. Isto ocasiona cenários onde os nodos podem ser identificados, erroneamente, como defeituosos, já que os nodos da MANET não estão conscientes das possíveis trajetórias de mobilidade dos nodos monitorados. Este trabalho propõe, através do uso de técnicas de Aprendizado de Máquina, explorar nodos cujo movimento não é aleatório para, a partir da predição de suas velocidades médias ao longo do tempo, implementar um Mapa de Encontros, que é o resultado da intersecção das rotas de diferentes nodos em um mesmo intervalo de tempo; com o uso deste mapa, podemos obter valores ótimos para os temporizadores do detector de defeitos. Conseguimos, com isto, desenvolver um detector de defeitos, nomeado 𝑀𝐴𝑓𝐷, que apresenta resultados superiores aos concorrentes e, como resultado inesperado, produzimos um método de eficiência energética para redes oportunistas ou tolerantes a atrasos, as DTNs.
Abstract (english): A MANET (Mobile Ad hoc NETwork) is a high-strength and easy maintenance network of mobile nodes with ad hoc topology; besides, it is accessible anytime and anywhere, without the need for base stations. A Failure Detector (FD) is an “oracle” that uses messages exchanged on the network to identify faulty nodes. Since an FD can misidentify as faulty nodes, its suspicions are only used to prevent distributed systems from waiting indefinitely for a faulty node to respond. The mobility and auto-configuration characteristics of a MANET make this type of network sensitive to the problem of differentiating a node disconnection due to its motion from a node-failure, which requires the presence of an FD. Regarding node mobility detection, the models studied assume “passive mobility”, where nodes do move but have no notion of it, and consequently cannot notify their mobility. This lack of knowledge leads to scenarios where nodes can be mistakenly identified as faulty, as MANET nodes are unaware of the possible mobility trajectories of the monitored nodes. This work proposes the use of Machine Learning techniques to explore nodes, whose motion is not random, to implement a Meeting Map from the prediction of their average velocities over time, which is the result of the intersection of routes of different objects in the same time slot. By using this map, we can obtain optimal values for the FD timers. We have thus developed an FD, named 𝑀𝐴𝑓𝐷, which outperforms competitors and, as an unexpected result, produced an energy-saving efficiency method for opportunistic or Delay Tolerant Networks (DTNs).
Keywords: MANET
DTN
Detector de Defeitos
Tolerância a Falhas
Sistemas Distribuídos
MANET
DTN
Failure Detector
Fault Tolerance
Distributed Systems
CNPQ Knowledge Areas: CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym: PUCRS
Department: Escola Politécnica
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Access type: Acesso Aberto
Fulltext access restriction: Trabalho será publicado como artigo ou livro
Time to release fulltext: 48 meses
Date to release fulltext: 11/02/2026
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10087
Issue Date: 18-Sep-2019
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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