| dc.description.abstract | A revolução dos smartphones em 2007 iniciou a um processo de crescimento exponencial
da demanda por serviços de telefonia móvel. O aumento da demanda sem contrapartida
da oferta, dependente do espectro disponível provoca uma queda na qualidade dos serviços
prestados. As técnicas que usam Rádios cognitivos e acesso dinâmico ao espectro são con-
sideradas fundamentais para otimizar a utilização do espectro e aumentar a quantidade de
banda disponível para as redes 5G, ao permitir acesso oportunístico ao espectro licenciado
ocioso.
Diversos estudos apontam a subutilização de bandas, especialmente longe das grandes
cidades, em que há menor demanda e menor incentivo econômico para a instalação de
infraestrutura por parte das operadoras. Esse comportamento é incentivado devido ao
processo de licenciamento de bandas em blocos e alocação estática do espectro, em que
uma operadora licencia uma banda e junto a ela fica encarregada por dar cobertura a
uma área atrelada à licença, enquanto pequenas operadoras locais ficam completamente
de fora dos leilões e são impedidas de competir neste mercado.
O acesso dinâmico ao espectro depende de informações que garantam a identificação
de transmissões no canal candidato, afim de se reduzir interferência ao detentor da licença
do canal.
Algumas das técnicas mais comuns para se detectar a ocupação do canal via senso-
riamento do espectro são carrier-sense e detecção de energia, dependendo da largura do
canal. O sensoriamento colaborativo melhora a capacidade de detecção de uso do canal
quando comparado com o sensoriamento individual, visto que diversifica geograficamente
a informação disponível para análise. A qualidade do sensoriamento colaborativo depende
não só dos sensoriamentos individuais recebidos, mais também da técnica que consolida
ou executa a fusão desses resultados. Existem diversos algoritmos de fusão, cada um
com vantagens e desvantagens. Algumas das técnicas de fusão clássicas são baseadas em
votação k-em-n, em que k sensoriamentos indicando ocupação do canal resultam em uma
fusão indicando ocupação do canal. A fusão 1-em-N, OU lógico, resulta em um número
alto de falsos positivos, detectando ocupação do canal mesmo quando está desocupado,
enquanto minimiza falsos negativos e a não detecção do canal de fato ocupado.
Por fim, é parte do ciclo de sensoriamento colaborativo filtrar sensoriamentos de
usuários maliciosos que desejam perturbar não só o resultado do sensoriamento colab-
orativo como o funcionamento da rede. No caso de uma fusão simples como OU lógico,
um único nó malicioso é capaz de inviabilizar por completo o uso oportunístico do es-
pectro ao transmitir resultados falsos indicando que o canal está ocupado quando de fato está livre.
Diante essa problemática, neste trabalho são propostas duas técnicas para melhorar os
resultados do sensoriamento colaborativo, a saber : (1) uma técnica baseada em cadeias de
Markov que aplicada aos resultados de sensoriamentos individuais, reduz falsos positivos
e falsos negativos, além de reduzir o envio de mensagens de controle ; (2) uma técnica
baseada na média harmônica para filtragem de resultados de sensoriamentos individuais
recebidos, descartando sensoriamentos de nós mais distantes das fontes de interferência,
protegendo de ataques Bizantinos. Ambas as técnicas são avaliadas em cenários de 5G
na área rural, em que encontra-se a maior porção de bandas do espectro subutilizadas,
candidatas ao acesso oportunístico.
A fim de permitir a avaliação das técnicas propostas, foram realizadas diversas alter-
ações para o modelo de pilha de rede LTE implementado no simulador de redes a nível
de sistemas ns-3. As alterações incluem os procedimentos de sensoriamento do espectro
individual feito pelos dispositivos de usuários (UEs), a transmissão dos resultados para
o ponto de acesso (eNodeB), a fusão dos resultados recebidos e utilização do resultado
de fusão no escalonamento de recursos para os dispositivos. Os sensoriamentos individu-
ais são obtidos a partir de curvas de probabilidade de detecção e probabilidade de falsos
positivos feitos através de medições em experimentos ou através de simulações a nível de
camada física-enlace. As curvas são carregadas durante a configuração inicial da simu-
lação, sendo interpoladas conforme necessário. As curvas podem ser tanto baseadas em
distância euclidiana quanto em relação sinal ruído e interferência (SINR). O sensoria-
mento individual consiste em utilizar a probabilidade de detecção relacionada a um dado
valor de SNR ou de distância euclidiana é utilizada para gerar uma amostra aleatória a
partir de um gerador com distribuição de Bernoulli. O procedimento se repete a cada 1
milissegundo no ciclo padrão de indicação do subquadro LTE.
A técnica baseada em cadeias de Markov se baseia em um Teorema Central do Limite,
em que a média de um certo número de amostras uniformemente distribuídas tende a
se aproximar ou ao valor real da distribuição de probabilidade fonte ou ao valor central
da distribuição. Em outras palavras, ao amostrar uniformemente uma distribuição de-
sconhecida com número suficiente de amostras, encontra-se uma boa aproximação para o
valor real que é procurado. Este princípio é aplicado para o sensoriamento individual do
espectro, em que o valor do último sensoriamento é comparado com o resultado atual, e
quando idêntico aumenta o grau de certeza de que este resultado é de fato o real. Quando
os resultados diferem, o grau de certeza é perdido. Quando um dado limiar de certeza é
ultrapassado, o resultado do sensoriamento que é de fato transmitido para o eNodeB é
substituído pelo valor do último sensoriamento. A modelagem deste processo estocástico
binomial é feita baseado no lançamento de N moedas, em que apenas o caso em que
N resultados iguais consecutivos levam à troca do valor transmitido, sendo facilmente
modelado como uma cadeia de Markov de N − 1 estados.
Já a técnica baseada em média harmônica se baseia no fato de que as estações próx-
imas das fontes de interferência são mais confiáveis que estações distantes, baseando-se
nas curvas de probabilidade de detecção. Com isto, é necessário eliminar os resultados de
sensoriamentos informados por usuários maliciosos com alguma informação adicional que
sirva de prova que seu sensoriamento reportado é falso. Uma das maneiras de se mitigar
informações falsas é utilizando a média harmônica dos CQIs reportados, permitindo iden-
tificar UEs mais afetados pela fonte de interferência e descartar todos os resultados por
UEs pouco afetadas, mais afastadas da fonte. Para poder se confiar no CQI reportado
pelos UEs, é necessário medir a quantidade de retransmissões feitas para cada uma delas.
Uma taxa de retransmissões próxima de 10% indica um CQI adequado, enquanto taxas
próximas de 0% indicam CQI reportado abaixo do real e taxas acima de 10% indicam
CQI reportado acima do real. O limiar de retransmissões é definido nos padrões 3GPP.
A avaliação das propostas foi feita em duas partes: primeira parte com a validação
do modelo proposto para o sensoriamento colaborativo no modelo do padrão LTE do
simulador, e a segunda parte avaliando o desempenho das técnicas propostas. Durante a validação, foi confirmado o comportamento esperado do sensoriamento colaborativo (sensoriamentos individuais, transmissão dos resultados e fusões) em termos de taxas de falsos positivos e taxas de falsos negativos quando comparado com os modelos matemáticos. Na
avaliação do desempenho das técnicas propostas foram avaliadas acurácia, taxas de falso positivos e taxas de falsos negativos. Em ambos os casos, foram utilizados cenários inspirados em zonas rurais, com: baixo número de nós (10, 20, 50, 100); uma célula com 50 quilômetros de raio; canal de 20 MHz na banda 5 com portadora em 870 MHz; eNodeB transmitindo à 53 dBm; UEs transmitindo à 23 dBm; eNodeB e UEs com antenas com 9 dBi de ganho; detentor da licença do canal (PU) transmitindo à 40 dBm ou 35 dBm;
um PU por subcanal de 5 MHz; algoritmos de fusão simples. O cenário de validação
foi pouco realístico, com UEs dispersas ao longo de um certo raio fixo de distância do
PU, garantindo uma mesma probabilidade de detecção para todos os UEs. Os cenários
de avaliação das técnicas foram separados em dois conjuntos, um menos realístico com
dispersão aleatória pela célula, outro mais realístico com dispersão aleatória dos PUs pela
célula e dispersão aleatória de grupos de UEs pela célula, formando clusters de UESs
Os resultados mostram que as técnicas propostas aumentam a acurácia em relação à
técnica clássica de fusão de resultados do sensoriamento colaborativo (fusão OU lógico, ou
1-em-N), reduzindo falsos positivos em até 790 vezes, de 63.23% para 0.08% no cenário
com dispersão aleatória dos UEs e sem atacantes. Neste mesmo cenário houve um aumento
de 0% para 0.47% do número de falsos negativos, sem impactar severamente o detentor
da licença do canal. Nos cenários com atacantes, todas as fusões simples apresentam
resultados ruins, com ou sem a técnica das cadeias de Markov, até 100% de falsos positivos,
inviabilizando o acesso oportunístico. Já a técnica da média harmônica apresenta bom
grau de proteção contra atacantes, em especial nos cenários com mais dispositivos. Sem a
técnica baseada em Markov e no cenário com 100 UEs, dos quais 10 atacantes, conseguiu
reduzir falsos positivos da fusão OU de 100% para 60%, sem aumentar significativamente
o número de falsos negativos. Quando as duas técnicas são combinadas, o número de
falsos positivos cai para 5% enquanto falsos negativos sobem para 18%. Nos cenários
com menos UEs e com clusters, falsos negativos são consistentemente mais altos, porém
superiores às fusões 2-em-N, 3-em-N e E utilizando a técnica de Markov no cenário sem
atacantes. Em todos os cenários, a técnica baseada em cadeias de Markov também reduziu
a taxa média de notificação dos quadros em 2 ordens de grandeza, economizando banda
do canal de controle licenciado. Esses resultados permitem concluir que ambas as técnicas
são efetivas para o cenário rural para a qual foram propostas.
Também se depreende que o número de estados da cadeia de Markov e da técnica da
média harmônica podem ser alterados para se trocar alcance da detecção por certeza da
detecção e nível de proteção contra atacantes por falsos negativos, respectivamente.
Como trabalhos futuros, cabem a adaptação da técnica para: incluir cenários urbanos,
mais densos, utilizando técnicas de amostragem; utilização de técnicas de localização (e.g.
Time-of-Arrival, Angle-of-Arrival) para segmentação da célula em setores; melhorar a
técnica da média harmônica para reduzir falsos negativos mantendo o mesmo nível de
proteção contra atacantes. | |
