Kablosuz algılayıcı ağlarda donanımsal ve yazılımsal olarak henüz bir standartlaşmanın gerçekleştirilmemesi popüler birçok benzetim yazılımının kablosuz algılayıcı ağlara yönelik hazır model ve protokol desteği bulunmamasına sebep olmaktadır. Dolayısıyla kablosuz algılayıcı ağlar için geliştirilen protokol, yöntem ya
da algoritmaların modellenmesi ve benzetimlerinin gerçekleştirilmesi oldukça güçtür [59].
Kablosuz algılayıcı ağlar için kullanılabilecek 60’ın üzerinde bilinen benzetim aracı bulunmaktadır [58]. Bunların arasından Opnet [60], Omnet++ [61], ns-2 [62], Qualnet [63] ve Glomosim [64] en yaygın olarak kullanılanlarıdır.
Bu çalışmada, Omnet++ yazılımının tercih edilmesinin nedeni; çalışma zamanı ve bellek tüketimi konularında akademisyenler tarafından yaygın olarak kullanılan ns-2’ye göre daha yüksek performanslı olmasıdır. Tablo 5.1’deki benzetim araçlarının özelliklerine bakıldığında yüksek çalışma hızı, esnek ve güçlü grafik arabiriminin olması Omnet++ benzetim aracının seçilmesinde önemli unsurlardandır. Bunlar dışında Omnet++ benzetim yazılımında kablosuz algılayıcı ağlar için pek çok hazır model olması da bu seçimde etken olmuştur.
Tablo 5.1. Yaygın olarak kullanılan benzetim yazılımları ve özellikleri [59]
Özellik OPNET QUALNET NS-2 OMNET++ TOSSIM
Amaç Genel amaçlı ağ benzeticisi KAA
benzeticisi
Lisans Ticari Ticari Ücretsiz Ücretsiz Ücretsiz
Kullanım Kolaylığı Çok iyi Çok iyi Zor İyi Çok Zor
Esneklik İyi İyi Orta Çok İyi Kötü
Kullanıcı Arabirimi Güçlü GUI Güçlü GUI Yetersiz GUI Güçlü GUI Yok
Paralel Çalışabilme Var Var Var (PDNS) Var Yok
Ölçeklenebilirlik Orta Çok İyi Orta İyi Kötü
Programlama Dili C++ C++ C++ ve OTcl C++ NesC
Dokümantasyon Çok İyi İyi İyi İyi Orta
Kütüphane Çok İyi Çok İyi İyi Orta Orta
Hız Kötü Orta Orta İyi Kötü
Omnet++ 4.0/4.1 benzetim yazılımı destekli başlıca hazır modeller şunlardır [61]:
- INET Çerçevesi: Hareketli ve kablosuz benzetimleri destekler. İnternet protokolleri dâhil çok sayıda model içerir.
83
- xMIPv6: INET çerçevesi için hareketli IPv6 benzetim modeli uzantısıdır.
- ReaSE: INET çerçevesinin bir sürümüdür. Hiyerarşik ağ topolojileri, gerçek araçlara dayalı atak trafik ile ilgili benzetim ortamları oluşturabilir ve bunlarla ilgili kullanıcı grafik arabirim sağlar.
- Oversim: Bindirmeli ağ benzetimleri için geliştirilmiş model topluluğudur. “Noktadan noktaya” (Peer to Peer - P2P) haberleşme tekniklerine yönelik protokolleri desteklemektedir.
- Mixim; hareketli ve hareketsiz kablosuz ağlar için (kablosuz algılayıcı ağlar, vücut alan ağları, ad-hoc ağlar, taşıt ağları vb.) bir model çatısıdır. Protokol yığınının daha alt katmanlarına odaklanır ve detaylı radyo yayılım, girişim tahmini, radyo alıcı güç tüketimi ve kablosuz MAC protokolleri içerir [65].
- Castalia; kablosuz algılayıcı ağları, vücut alan ağları ve düşük güçlü gömülü devre ağları için benzetim yapar. Gerçek kablosuz kanal ve radyo modelleri, özellikle radyo erişimle ilgili gerçek düğüm davranış modelleri hazır olarak gelmektedir. Model yol kayıp, girişim ve RSSI hesabı, fiziksel süreç modeli ve birkaç popüler MAC protokolünü içerir. Geniş parametrik benzetim çalışmalarını kolaylaştırır [66].
- MF (Mobility Framework): Kablosuz ve hareketli ağların benzetimini destekler. Mixim alt yapısına geçilmesiyle ayrı olarak geliştirilmek yerine Mixim bileşeni olarak geliştirilmektedir. İçerdiği modellere örnek olarak; 802.11 modeli, batarya modeli, BMAC, LMAC, radyo gürültü modeli, CC1100 [67] ve CC2420 [68] için radyo güç tüketim modeli ve IEEE 802.15.4 CSMA modeli verilebilir [69].
Hu ve arkadaşları “Büyük ölçekli algılayıcı ağların modelleme ve analizi için bir benzetim” isimli çalışmalarında; Omnet++ MF, NS-2 ve VWSN [70] benzetim programlarını (sırasıyla 100*100m, 2000*2000m ve 5000*5000m) benzetim alanı ve (sırasıyla 500, 2000 ve 3500) düğüm sayıları ile çalışma zamanı bakımından karşılaştırmıştır. Yapılan karşılaştırma, NS-2 benzetim programının 2000 düğümden
fazlasını destekleyemediğini ve Omnet++ MF modelinin NS-2’ye göre işlemleri çok daha kısa sürede tamamladığını göstermektedir. Aynı çalışmada üç benzetim programı 3500 düğüm için hafıza tüketimi bakımından kurulum ve algoritma benzetimi için de karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar, NS-2’nin Omnet++ MF modeline göre hem kurulum hem de algoritma benzetimi bakımından daha fazla bellek tükettiğini göstermektedir [70].
Xian ve arkadaşları “Kablosuz algılayıcı ağ simülasyonu için Omnet++ ile diğer benzetim programlarının karşılaştırılması” isimli çalışmalarında; temel MAC ve 802.11 MAC için düğümlerin sırasıyla 10 ve 100 sorgu ürettiği şartlar altında NS-2 ve Omnet++ benzetim araçlarını bellek tüketimi ve çalışma zamanı bakımından karşılaştırmışlardır. Bu karşılaştırmalar, Omnet++ benzetim aracının NS-2 benzetim aracına göre işlemleri daha kısa sürede ve daha az bellek kullanarak tamamladığını göstermektedir [71].
5.2.1. Omnet++ tümleşik geliştirme ortamı
Omnet++ 4.x “tümleşik geliştirme ortamı” (Integrated Development Environment - IDE), Eclipse [72] platformu üzerine inşa edilmiştir. Eclipse C++ temel hizmetleri sağlarken, Omnet++ modelleri oluşturma ve ayarlama (NED ve ini dosyaları), yığın işlemleri çalıştırma ve benzetim sonuçlarını analiz etme gibi işlevleri yerine getirir.
NED editörü kullanılarak hem kod seviyeli ve hem de “grafik arabirimi” (Graphical User Interface - GUI) ile ağ modellerinin oluşturulduğu “NED” dosyaları düzenlenebilir. “GUI” ile birleşik modüller, kanallar ve diğer bileşen tipleri oluşturulabilir.
Benzetimi çalıştırma için kullanıcıya benzetim modellerindeki parametreleri ayarlama imkânı sağlayan bir “ini” editörü kullanılmaktadır. Bu şekliyle çalışma yeniden derlenmeden yeni parametrelerle hızla çalıştırılabilmektedir.
Benzetim hata ayıklama ya da normal çalışma kipi dışında grafik (TkEnv) ya da komut (CmdEnv) kipinde de çalıştırılabilmektedir. Benzetimde çalışmanın
85
detaylarını gözlemleyebilmek amacıyla grafik arabirim üzerinde benzetim hızı ayarlanabilir. CmdEnv kipi kullanıldığında çalışmanın nasıl gerçekleştiği görsel arabirimin çalışması durdurulmakta ve sadece sonuçlar elde edilmektedir. Böylece oldukça yüksek bir hızla sonuçlara erişilmektedir.
Benzetime ait tüm olaylar harici programlar tarafından da kullanılabilecek şekilde metin tabanlı kaydedilebilmektedir. Kaydedilmiş olaylar Şekil 5.1’de gösterilen grafik ekrandan izlenebildiği gibi yazılı ekrandan da izlenebilmektedir. Ayrıca mesaj, zaman, NED vb. unsurlara göre filtreleme yapılabilmekte ve böylece çalışmanın detayları ve gerçekleşen olaylar daha rahat incelenebilmektedir. Gigabaytlar seviyesinde tutulabilecek bütün bu kayıtlar büyük bir bellek kullanımı gerektirmemektedir.
Şekil 5.1. Sıralı kartlar ile gerçekleşen olaylar arasında gezinme
Görsel benzetim sonuçları vektör ve ölçekli dosyalara kaydedilir. Benzetim sonuçları çok sayıda klasörde ve yüzlerce dosya içerisinde saklanabilir. Tek benzetim ya da benzetim yığınları çalışması sonucu elde edilen çıkışlar sonuç analiz ekranında grafikler haline getirilebilmektedir. Elde edilen çıkışların tümü kullanılarak grafikler
hazırlanabileceği gibi bu verilerden süzülerek ve benzer şekilde deneyler (experiment) – ölçümler (measurement) ya da tekrar (replication) şeklinde gruplanarak grafikler hazırlanabilmektedir. Bir deney aynı modelin farklı parametre ayarları sonucu elde edilen ölçümlerinden oluşur. Her ölçüm farklı rastgele sayı çekirdeği ile birkaç kere tekrarlanabilmektedir. Elde edilen veriler dışarıya dosya olarak aktarılabilmekte ve harici programlarla çok daha başarılı grafikler elde edilebilmektedir.