Caracterización del tráfico en redes móviles ad-hoc basada en series de tiempo y redes neuronales recurrentes

Abstract

El objetivo de este artículo es implementar una metodología de análisis y estimación del comportamiento del tráfico de paquetes en redes móviles Ad-hoc. Se construyeron procesos de estimación de tráfico en redes móviles con base en la implementación de redes neuronales recurrentes y series de tiempo; para ello se trabajaron 50 muestras de diferentes escenarios de caracterización de variables de entorno de forma aleatoria, simulados en NS-2 (Network Simulator Two), luego estas trazas fueron procesadas con la ayuda de herramientas como AWK y Perl. Se consiguieron históricos de 1300 y 3000 eventos para su posterior validación frente al estimador. Los estimadores y las caracterizaciones de tráfico implementadas para las redes neuronales, estan basadas en la regla Back Propagation y modelos de regresión lineal como ARIMA, SARIMA y FARIMA, para las series de tiempo.