Estimation de paramètres et analyse des performances de diverses applications réseaux

Parameter estimation and peformance analysis of several network applications

• Auteur / Autrice : Sara Alouf
• Direction : Philippe Nain
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Nice
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Markov, Processus de

Kalman, Filtrage de

Résumé

Dans notre thèse nous abordons divers problèmes de modélisation dans les réseaux. Le premier sujet concerne l'estimation de la capacité de la mémoire et l'intensité du trafic transverse au goulot d'étranglement. Nous proposons 2 modèles basés sur les files d'attente M/M/1/K et M/D/1/K et considérons 11 schémas différents permettant l'estimation desdits paramètres. Le deuxième sujet concerne l'estimation en ligne de la taille des groupes multipoints. Au début, nous modélisons le groupe multipoint par une file d'attente M/M/infini et résolvons le problème d'estimation à l'aide d'un filtre de Kalman (cas d'un trafic fort) et un filtre de Wiener (cas général). Ensuite, nous construisons un estimateur dans le cas d'un modèle M/H2/infini. Le troisième sujet concerne les mécanismes de communications entre agents mobiles. Nous modélisons 2 de ces mécanismes à l'aide de chaînes de Markov et évaluons leurs temps de réponse. Tous nos modèles sont validés par simulations et/ou expérimentations.

In this thesis we look at several modeling problems to estimate some parameters or to evaluate the performance of some mechanisms. The first subject is about the estimation of the cross traffic intensity and the buffer size at the bottleneck of a connection. We develop two inference models based on the M/M/1/K and M/D/1/K queues and derive 11 schemes for estimating the above-mentioned parameters. The second subject is about the on-line estimation of the membership of multicast groups. We first model the multicast group by an M/M/infinity queue and show that the estimation problem can be solved using a Kalman filter (heavy traffic case) and a Wiener filter (general case). We then design an efficient estimator using the M/H2/infinity queue model. The third subject is about agent location mechanisms in a mobile code environment. We propose Markovian models to evaluate the cost of two such mechanisms in terms of response times. All our models are validated via simulations and experiments.