Thèse soutenue

Optimisation centralisée de l'association dans les réseaux IEEE 802.11

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Auteur / Autrice : Mohammed Amer
Direction : Anthony Claude BussonIsabelle Guérin-Lassous
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 12/11/2018
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (2009-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
Laboratoire : Laboratoire de l'informatique du parallélisme (Lyon ; 1988-....) - Dynamic Networks : Temporal and Structural Capture Approach
Jury : Président / Présidente : Philippe Martins
Examinateurs / Examinatrices : Anthony Claude Busson, Isabelle Guérin-Lassous, Laure Gonnord, Katia Jaffrès-Runser
Rapporteurs / Rapporteuses : Andrzej Duda, Thomas Noël

Mots clés

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Résumé

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Dans cette thèse nous étudions la problématique de l'association dans les réseaux Wi-Fi. Nous proposons des solutions qui permettent à un contrôleur d'optimiser et de gérer d'une manière centralisée les opérations d'association et de réassociation. L'association est exprimée sous forme de problèmes d'optimisations combinatoires. Les modèles proposés tiennent compte des interférences entre les APs et sont conformes avec la méthode d'accès DCF du standard IEEE 802.11. Dans le premier modèle proposé nous avons considéré le cas d'un réseau saturé dans lequel on suppose que chaque AP dispose en permanence de trames à transmettre. Dans ce modèle, nous avons supposé que toutes les stations d'un même AP ont des chances de transmission équivalentes autrement dit le même nombre d'accès au medium. La fonction objectif proposée offre un bon compromis entre l'amélioration du débit des stations et l'équité. Les résultats numériques obtenus sur des simulations réalistes ont montré l'efficacité de cette solution et présentent une amélioration significative des performances du WLAN par rapport à une association basée sur la valeur du RSSI ou par rapport aux approches existantes. Par la suite, étant donné que l'hypothèse d'un réseau tout le temps saturé n'est pas très réaliste, nous avons proposé une solution qui s'appuie sur des mesures réelles telles que les demandes de débit des stations et les taux d'erreur. Notre solution cherche à équilibrer la charge entre les APs. Plus précisément, nous cherchons à diminuer la charge de l'AP le plus chargé dans le WLAN. Pour évaluer cette charge, nous avons proposé un modèle mathématique qui permet d'estimer le BTF « Busy Time Fraction » d'un AP dans n'importe quelle configuration (schéma d'association). Ce modèle est basé sur un réseau de Markov. Le modèle associé au problème d'optimisation permet de proposer la meilleure association. L'évaluation de cette solution par simulation a montré à quel point notre estimation du BTF est précise, et a aussi montré sa capacité à équilibrer la charge entre les APs et à satisfaire la demande en débit des stations. Pour généraliser cette solution aux nouvelles versions du standard IEEE 802.11 comme 802.11n/ac, nous avons adapté le modèle d'estimation du BTF pour qu'il tienne compte des nouvelles améliorations apportées par les couches physiques et MAC du Wi-Fi telles que l'agrégation des canaux, l'agrégation des trames et le bloc d'acquittement. Ainsi, nous avons proposé une nouvelle métrique qui permet d'exprimer à la fois le BTF d'un AP et les taux d'agrégation de trames de chacune de ces stations. L'évaluation numérique de cette solution a montré l'avantage de la nouvelle métrique par rapport au BTF pour améliorer le débit des stations et l'équilibrage de charge dans le WLAN. Il est à noter que, pour la résolution des problèmes d'optimisation combinatoire formulés dans cette thèse, nous avons utilisé des heuristiques de recherche locale itérative. Ces heuristiques sont basées sur une même structure de voisinage, mais les procédures de recherches sont différentes selon la fonction objectif de chaque modèle. Ce choix est justifié par l'efficacité de la recherche locale à fournir des solutions acceptables dans un temps raisonnable pour des problèmes d'optimisation combinatoire complexes