2 resultados para Packets

em Universidade Federal do Pará


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As Redes da Próxima Geração consistem no desenvolvimento de arquiteturas que viabilizem a continuidade de serviços que proporcionem sempre a melhor conectividade (Always Best Connectivity - ABC) aos usuários móveis com suporte adequado à Qualidade de Experiência (QoE) para aplicações multimídia de alta definição, nesse novo contexto as arquiteturas têm perspectiva orientada a serviços e não a protocolos. Esta tese apresenta uma arquitetura para redes da próxima geração capaz de fornecer acesso heterogêneo sem fio e handover vertical transparente para as aplicações multimídia. A tese considera diferentes tecnologias sem fio e também adota o padrão IEEE 802.21 (Media Independent Handover – MIH) para auxiliar na integração e gerenciamento das redes heterogêneas sem fio. As tecnologias que a arquitetura possui são: IEEE 802.11 (popularmente denominada de WiFi), IEEE 802.16 (popularmente denominada de WiMAX) e LTE (popularmente denominada de redes 4G). O objetivo é que arquitetura tenha a capacidade de escolher entre as alternativas disponíveis a melhor conexão para o momento. A arquitetura proposta apresenta mecanismos de predição de Qualidade de Experiência (Quality of Experience - QoE) que será o parâmetro decisivo para a realização ou não do handover para uma nova rede. A predição para determinar se haverá ou não mudança de conectividade será feita com o uso da inteligência computacional de Redes Neurais Artificiais. Além disso a arquitetura também apresenta um mecanismo de descarte seletivo de pacotes especifico para aplicações multimídia. A proposta é avaliada via simulação utilizando-se o ns-2 (Network Simulator) e os resultados de desempenho são apresentados através das métricas de QoS, de QoE e também visualmente através da exibição de frames dos vídeos transmitidos na arquitetura.

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Esta tese refere-se ao uso de modelos de attachment de lideres (Leader Progression Model – LPM) para estimativa da distancia de salto, que, junto com dados de densidade de raios como coletado pelo sistema de detecção de raios do SIPAM, são usados para estimar a taxa de flashover em linhas de transmissão de eletricidade na Amazônia. O modelo de progressão de líder desenvolvido nesta tese é denominado ModSalto, que, para estimar a distancia de salto: 1- integra a densidade linear de cargas elétricas devida ao líder, proporcional a prospectiva corrente de primeira descarga (1º stroke) Ip, para determinar o campo elétrico produzido pelo líder descendente na estrutura sob estudo (para-raios, arestas, condutores, etc.); 2 – integra a distribuição imagem do líder descendente, fazendo uso da característica de poder das pontas como fator de estimulo e intensificação do campo elétrico devido a streamers nas partes aguçadas das estruturas sob estudo, para temporizar o momento do processo de attachment. O gatilho para o líder descendente, por hipótese, se deve a ejeção aleatória de pacotes de cargas elétricas em domínios turbulentos no interior das nuvens que recebem energia por processos de cascata da turbulência geral, e o comportamento do líder descendente, deve obedecer à equação da força de Lorentz, no espaço de campos cruzados elétrico devido às nuvens a cima e o campo magnético da Terra, que obriga as cargas do líder a desenvolverem movimentos cicloidais que podem explicar a natureza tortuosa do trajeto do líder descendente. Com o objetivo de formalizar dados consistentes de densidade de raios é feita uma reanalise do conjunto de dados coletado pelo LLS SIPAM de outubro de 2006 a julho de 2008 na região amazônica, com cerca de 3 milhões de eventos, comparando-os com dados de torres instrumentadas para evidenciar-se sua qualidade e usabilidade. Dados de elevação de terreno do SRTM da NASA são usados para gerar formula do raio de atração (Ra) das estruturas passiveis de serem atingidas por raios e para gerar formulas de área de atração, usadas para quantificar o numero de raios que provavelmente atingirão determinada estrutura, baseado no valor de densidade de raios (raios/km2/ano) na área em estudo.