182 p.El uso de las redes móviles de banda ancha ha aumentado significativamente los últimos años y se espera un crecimiento aún mayor con la inclusión de las futuras capacidades 5G. 5G proporcionará unas velocidades de transmisión y reducidos retardos nunca antes vistos. Sin embargo, la posibilidad de alcanzar las mencionadas cuotas está limitada por la gestión y rendimiento de los protocolos de transporte. A este respecto, TCP sigue siendo el protocolo de transporte imperante y sus diferentes algoritmos de control de congestión (CCA) los responsables finales del rendimiento obtenido. Mientras que originalmente los distintos CCAs han sido implementados para hacer frente a diferentes casos de uso en redes fijas, ninguno de los CCAs ha sido diseñado para poder gestionar la variabilidad de throughput y retardos de diferentes condiciones de red redes móviles de una manera fácilmente implantable. Dado que el análisis de TCP sobre redes móviles es complejo debido a los múltiples factores de impacto, nuestro trabajo se centra en dos casos de uso generalizados que resultan significativos en cuanto a afección del rendimiento: movimiento de los usuarios como representación de la característica principal de las redes móviles frente a las redes fijas y el rendimiento de la fase de Start-up de TCP debido a la presencia mayoritaria de flujos cortos en Internet. Diferentes trabajos han sugerido la importancia de una mayor flexibilidad en la capa de transporte, creando servicios de transporte sobre TCP o UDP. Sin embargo, estas propuestas han encontrado limitaciones relativas a las dependencias arquitecturales de los protocolos utilizados como sustrato (p.ej. imposibilidad de cambiar la configuración de la capa de transporte una vez la transmisión a comenzado), experimentando una capa de transporte "osificada". Esta tesis surge como respuesta a fin de abordar la citada limitación y demostrando que existen posibilidades de mejora dentro de la familia de TCP (intra-protocolar), proponiendo un marco para solventar parcialmente la restricción a través de la selección dinámica del CCA más apropiado. Para ello, se evalúan y seleccionan los mayores puntos de impacto en el rendimiento de los casos de uso seleccionados en despliegues de red 4G y en despliegues de baja latencia que emulan las potenciales latencias en las futuras capacidades 5G. Estos puntos de impacto sirven como heurísticas para decidir el CCA más apropiado en el propuesto marco. Por último, se valida la propuesta en entornos de movilidad con dos posibilidades de selección: al comienzo de la transmisión (limitada flexibilidad de la capa de transporte) y dinámicamente durante la transmisión (con una capa de transporte flexible). Se concluye que la propuesta puede acarrear importantes mejoras de rendimiento al seleccionar el CCA más apropiado teniendo en cuenta la situación de red y los requerimientos de la capa de aplicación
