RESUMEN: Es una realidad que hoy en día tanto las redes como los dispositivos conectados a ellas están cambiando. Es fácil apreciar como las velocidades exigidas por las aplicaciones y los usuarios son cada vez mayores. Dentro de estas nuevas redes cobran especial atención las redes inalámbricas, con un crecimiento exponencial en el número de usuarios, podemos destacar áreas emergentes de las telecomunicaciones como puede ser Internet of the Things (IoT) o las futuras redes móviles 5G. Debido a los inconvenientes que aparecen en el entorno inalámbrico, se están investigando diferentes técnicas capaces de satisfacer estas demandas. Entre ellas cabe destacar el Network Coding. Dentro de esta técnica hay diferentes variantes, este trabajo se va a centrar en Random Linear Network Coding (RLNC). En este documento se analizan dichas técnicas sobre escenarios reales. Concretamente las medidas que han sido realizadas mediante un entorno multi-salto con diferentes variantes sobre las tareas a realizar por los nodos intermedios. Estos resultados han sido obtenidos mediante dos vías: La primera de ella a través de simulación utilizando el software NS-3, la segunda forma ha sido mediante el uso de un banco de pruebas compuesto por Raspberry Pi 3.

ABSTRACT: It is reality that nowadays networks as well as devices connected to them are changing. It is easy to see that the required connectivity speed by the applications and users is growing faster each day. Inside those emerging networks wireless ones have great signi cance, growing exponentially the number of users. We can stand out some telecommunication areas like IoT or the next mobile generation networks (5G). Due to the inconveniences that merge in the wireless environment, di erent technics capable of satisfying the demand are being researched. One of these techniques is Network Coding. Within this technique there are many variants, however, this project is focused on RLNC. In this document many results from possible real scenarios appear; speci cally, the statics that have been measured into a multi-leap with several variants over the intermediate nodes' tasks. These results have been obtained by two methods: The first one by software NS-3, the other by a benchmark composed by Raspberry Pi 3.

Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación