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Seeking novel solutions for urban mobility seems paramount for 21st century society. This work discusses the performance of vehicular networks relying on the Delta Network. Delta characterizes the connectivity of the vehicular network by the percentage of travel time in which the vehicles are connected to the infrastructure. This work presents a novel deployment strategy based on the Gaussian distribution of the percentage of the trip duration in which vehicles are covered by the infrastructure. Roadside units are distributed throughout the urban area through a heuristic based on weights assigned according to the trips that are covered by the new roadside unit. The most important gain of this approach is that the resulting coverage pattern favors most of the fleet experiencing similar connectivity, while vehicles with very low or very high connectivity become the exception. Results show that the strategy promotes the distribution of contact time according to the Gaussian distribution. Resumo. Buscar novas soluções para a mobilidade urbana torna-se primordial para a sociedade do século XXI. Este trabalho discute o desempenho de redes veiculares através da Rede Delta. Delta caracteriza a conectividade da rede veicular pela porcentagem de tempo de viagem em que os veículos estão conectados à infraestrutura. Este trabalho apresenta uma estratégia de deposição para redes veiculares baseada na distribuição gaussiana do percentual da viagem em que veículos estão cobertos pela infraestrutura. Unidades de comunicação são distribuídas pela área urbana através de uma heurística baseada em pesos atribuídos de acordo com as viagens que são cobertas pela nova unidade. Como principal benefício dessa abordagem, o padrão de cobertura resultante favorece que a maior parte da frota experimente conectividade semelhante, enquanto que veículos com baixíssima ou altíssima conectividade se tornam exceção. Os resultados indicam que a estratégia promove a distribuição de tempos percentuais de contato de veículos com a infraestrutura em acordo com a distribuição gaussiana. 1. Introdução Nas últimas décadas, o crescimento da população urbana tem sido notável. Atualmente, 50% da população vive em áreas urbanas, e previsões indicam que até 2050 esse número chegará a 70% [Prospects, 2007]. Hoje, 64% de todas as viagens feitas estão dentro de ambientes urbanos e a quantidade total de quilômetros urbanos percorrida deverá triplicar até 2050 [Van Audenhove et al., 2014]. Assim, buscar novas soluções para a mobilidade urbana torna-se primordial para a sociedade do século XXI. Veículos autônomos [Lozano-Perez, 2012] e compartilhamento de veículos [Katzev, 2003] tendem a assumir cada vez mais os deslocamentos diários nos centros urbanos. Gradualmente, carros tendem a assumir o papel de serviços contratados, ao invés de bens de consumo, moldando uma nova indústria automobilística, influenciando a forma como são projetados, produzidos e comercializados. A tecnologia de comunicação embarcada em veículos assumirá, cada vez mais, caráter essencial. Sistemas de navegação e automação do veículo podem se integrar à via para aumento da eficiência energética, promovendo a regulação do tráfego, mitigação de colisões e sincronização de viagens, fazendo com que a frota em operação seja minimizada em relação à demanda por deslocamentos. A integração digital dos veículos à infraestrutura viária e às demais entidades do sistema de trânsito numa rede única de comunicação permitirá, em fato, que a própria infraestrutura se reorganize. Vias inteligentes podem alterar sua velocidade permitida, barrar a permissão para estacionar, mudar a programação semafórica [Silva et al., 2015a] e, até mesmo, alterar seu sentido de tráfego, implementando corredores dinâmicos de breve duração para escoar rapidamente excedentes de tráfego que poderiam acarretar congestionamentos. Funcionalidades com esse nível de criticidade dependem do projeto e disponibilização de redes de comunicação específicas e geridas por autoridades governamentais, com acesso controlado e altos níveis de confiabilidade e segurança. Diante disso, este trabalho aprofunda nosso estudo sobre estratégias para o projeto de redes veiculares infraestruturadas apresentando uma heurística baseada em pontos (scores) para definir os locais onde as unidades de comunicação (antenas) veicular devem ser implantadas numa cidade, de forma a se garantir metas pré-definidas de desempenho da rede. O desempenho é mensurado a partir da Rede Delta [Silva and Meira Jr., 2015], que caracteriza a conectividade da rede veicular pela porcentagem de tempo de viagem em que os veículos estão conectados à infraestrutura depositada ao longo da malha viária. A heurística considera uma estratégia baseada na distribuição gaussiana dos tempos de contatos de veículos com a infraestrutura. Como principal benefício dessa abordagem, o padrão de cobertura resultante favorece que a maior parte da frota experimente conectividade semelhante, enquanto que veículos com baixíssima ou altíssima conectividade se tornam exceção. Os experimentos consideram o rastro de mobilidade realístico da cidade de Colônia [Uppoor et al., 2014]. Os resultados demonstram que a heurística atinge seu objetivo, promovendo a distribuição de tempos percentuais de contato de veículos com a infraestrutura em acordo com a distribuição gaussiana. A estratégia é comparada com a aplicação da mesma heurística usando uma distribuição de probabilidades uniforme, bem como a deposição da infraestrutura nos locais de maior tráfego. Este trabalho encontra-se organizado da seguinte forma: A seção 2 apresenta os trabalhos relacionados. A seção 3 revisa a Rede Delta. A seção 4 apresenta a estratégia gaussiana. A seção 5 apresenta as estratégias usadas como baseline. A seção 6 apresenta os experimentos realizados. A seção 7 conclui o trabalho. 2. Trabalhos Relacionados A literatura apresenta várias estratégias para o planejamento da infraestrutura de comunicação para redes veiculares. Uma descrição detalhada desses esforços é apresentada por Silva et al. [2017]. A probabilidade de contato é considerada nos seguintes trabalhos. Zheng et al. [2010] apresentam a avaliação da estratégia de implantação considerando a oportunidade de contato. A métrica mensura a fração da distância (ou tempo) que o veículo está em contato com a infraestrutura, enquanto que Lee and Kim [2010] propõem uma heurística gulosa para alocar a infraestrutura com o objetivo de melhorar a conectividade entre veículos, ao mesmo tempo em que reduzem suas desconexões, e cada interseção é considerada como uma potencial posição para uma unidade de comunicação. Pereira et al. [2018] apresentam uma modelagem multi-objetivo do planejamento de infraestrutura para a distribuição de streaming em redes veiculares. Xie et al. [2013] abordam o problema de alocação de unidades de comunicação assumindo conhecimento prévio da trajetória de cada veículo. Baseando-se em dados históricos, os autores propõem um modelo probabilístico para inferir as localizações das unidades de comunicação. Já, Chi et al. [2013] consideram uma estratégia que distribui as unidades de comunicação tão equilibradamente quanto possível. No entanto, os autores comparam seus resultados com uma estratégia de alocação aleatória, que incorre em um desempenho muito baixo. De forma complementar, Liu et al. [2013] propõem uma estratégia de alocação de unidades de comunicação para a transferência de arquivos em redes veiculares modelando o encontro entre veículos e unidades de comunicação como uma cadeia da Markov homogênea de tempo contínuo. Trullols et al. [2010] e Cataldi and Harri [2011] propõem a modelagem de alocação de unidades de comunicação como um problema de máxima cobertura, assumindo-se a premissa de conhecimento prévio das trajetórias dos veículos. Essa premissa é relaxada nos trabalhos [Silva et al., 2014, 2015b, 2016], que propõem modelos de complexidades crescentes usando apenas a taxa de migração de veículos entre regiões. Estudos analíticos também são encontrados na literatura. Bazzi et al. [2011] abordam os sistemas celulares como a solução mais viável a curto prazo para coletar mensagens informativas de veículos para um centro de controle remoto. O trabalho propõe um modelo matemático para avaliar o impacto do serviço imaginado na capacidade e cobertura de sistemas celulares em cenários simplificados. Os resultados mostram que a aquisição de pacotes pequenos e freqüentes de veículos é afetada por interferências mais do que outros serviços, como o serviço de voz. Finalmente, o trabalho apresentado por Zheng et al. [2009] serve como inspiração para a Rede Delta [Silva and Meira Jr., 2015] revisada na seção 3. Os autores propõem a Cobertura Alpha para fornecer garantias no intervalo de interconexão medido em termos de distância percorrida. Uma rede veicular é considerada de cobertura α se um veículo percorrendo qualquer caminho de comprimento α passa, ao menos, por uma unidade de comunicação infraestruturada. Já a Rede Delta [Silva and Meira Jr., 2015] considera tempo de deslocamento, ao invés de distância percorrida. Diferentemente das abordagens anteriores, a estratégia aqui proposta considera a implantação de unidades de comunicação (antenas) de forma a realizar uma distribuição gaussiana dos tempos em que veículos permanecem conectados à infraestrutura. 3. Avaliando a Conectividade Veicular Através da Métrica Rede Delta A Rede Delta Silva and Meira Jr. [2015] avalia o tempo de conexão dos veículos em relação à duração viagem, caracterizando uma dimensão do desempenho da rede veicular. Sua representação é dada por ∆1 ρ2 , onde o parâmetro ρ1 representa a porcentagem de tempo de viagem conectado, enquanto que ρ2 indica porcentagem de veículos que experimentam a conectividade indicada por ρ1. Sendo assim, uma rede veicular torna-se ∆1 ρ2 quando ρ2 por cento dos veículos experimentam conexão com unidades de comunicação (antenas) durante ρ1 por cento da viagem. 0

Gerenciamento da Infraestrutura de Comunicação baseado na Distribuição Gaussiana do Tempo de Contato entre Veículos e a Infraestrutura