L’évolution fulgurante des réseaux sans fil de ces dernières décennies a vu l’apparition de différentes technologies radio. Au niveau des réseaux cellulaires, les technologies ont évolué de la première génération, offrant un débit d’environ 14,4 kbps à la quatrième (« 4G », « LTE »), largement en usage aujourd’hui offrant environ 1 Gbps. Au niveau des réseaux sans fil à large bande, les technologies telles que le WiMAX avec les normes 802.16a/d et 802.16e et le WIFI avec les normes 802.11b, 802.11a/g, 802.11ac, 802.11ax (brouillon), 802.11ay (brouillon) ont vu le jour. L’apparition de ces normes radio est motivée d’une part par la demande des utilisateurs qui font usage maintenant de nouveaux types de médias tels que la vidéo en haute définition, les services VoIP (Voice over Internet Protocol) de haute qualité et les jeux interactifs, et d’autre part par le grand nombre d’utilisateurs ainsi que leur grande densité dans les zones couvertes. Pour une utilisation satisfaisante, les applications nécessitent de bonnes valeurs de qualité de service (QoS). Il faut remarquer qu’aujourd’hui ces différentes technologies convergent vers la 5G qui annonce des débits de plusieurs dizaines de Gbps et pouvant servir encore plus d’utilisateurs simultanés.
Les opérateurs de réseaux, dans le souci de satisfaire leurs clients ont déployé plusieurs technologies radio dont certaines ont des zones de couverture qui se chevauchent, offrant ainsi des réseaux sans fil hétérogènes aux utilisateurs leur permettant d’avoir accès à plus d’une technologie radio dans une zone donnée.
PROBLÉMATIQUE DE RECHERCHE ET TRAVAUX RÉLIÉS
Dans ce chapitre, nous présentons d’abord la motivation qui nous a amenés à faire cette recherche, la problématique reliée à la sélection de nœuds d’accès dans les réseaux sans fil hétérogènes et à l’amélioration des métriques de QoS. Ensuite, nous donnons un aperçu comparatif des travaux précédents sur le sujet. Enfin, une description de l’originalité des modèles de sélection de nœuds d’accès proposés referme le chapitre.
Motivation
La sélection du nœud d’accès est importante dans un environnement hétérogène, car elle détermine la QoS de la communication. Lors de l’utilisation du multichemin, les valeurs de délai, de gigue, de perte de paquets et de débit de bout en bout dépendent principalement des nœuds d’accès utilisés. La méthode de sélection de nœuds d’accès basée uniquement sur la mesure de la puissance du signal reçu RSS (Received Signal Strength) ne garantit pas la satisfaction des utilisateurs, car cette satisfaction est généralement basée sur plusieurs métriques de QoS. En outre, en présence de différentes technologies radio ayant des caractéristiques de transmission différentes, l’utilisation de mesures RSS sans normalisation peut entrainer des erreurs.
Non seulement il faut tenir compte des différentes technologies radio, mais aussi il faut tenir compte des objectifs des différents intervenants soit l’utilisateur et l’opérateur de réseaux. L’utilisateur se soucie surtout des éléments de QoS tels que le débit, le délai, les pertes de paquets ainsi que du cout d’utilisation des connexions et de la consommation d’énergie de son appareil. L’opérateur de réseau, de son côté, a pour souci de rentabiliser au maximum son infrastructure par la gestion efficace de l’utilisation de ses réseaux.
La complexité de la sélection des nœuds d’accès due à la prise en compte des objectifs des différentes parties et des différentes métriques fait qu’il n’y a pas de solutions complètes existantes à adopter. Dans les travaux qui suivent, nous proposons donc des méthodes de sélection des nœuds d’accès qui tiennent compte de plusieurs métriques dont les importances sont ajustables aux applications en usage dans l’équipement de l’utilisateur. Le besoin d’améliorer les métriques de QoS (débit, délai…) poussé par les nouveaux types de médias utilisés de nos jours (vidéos en flux continus et en haute qualité, jeux interactifs, données voix haute qualité, etc.) nous amène à étudier les transferts en multichemin pour améliorer les métriques de QoS. De ce fait, l’implémentation d’un des protocoles multichemin, le Multipath TCP (MPTCP) pour tester ses performances et proposer des améliorations est nécessaire.
Travaux précédents
Dans la littérature, il existe plusieurs articles qui traitent de la sélection des nœuds d’accès dans les réseaux sans fil hétérogènes. L’utilisation et l’implémentation du protocole multichemin, le MPTCP, ont aussi fait l’objet de publications. Dans ce qui suit, les travaux précédents reliés à la recherche effectuée sont regroupés en paragraphes selon les méthodes et selon l’axe de la recherche.
La méthode de sélection de nœuds d’accès basée uniquement sur la mesure du RSS ne garantit pas la satisfaction de l’utilisateur, car cette satisfaction est généralement basée sur plusieurs métriques de QoS. Les faiblesses de cette méthode sont souvent décrites par exemple dans (W. Hashim, 2013) où les auteurs listent la sous-utilisation des ressources réseau, le manque d’équité et le manque d’équilibrage de charge dans le réseau. La méthode de sélection par RSS basée sur l’analyse de puissance du signal reçu est conventionnellement utilisée pour faire du transfert intercellulaire. On la retrouve dans les articles comme (Yan, Ahmet Şekercioğlu, & Narayanan, 2010) et (Kassar, Kervella, & Pujolle, 2008) mais certains auteurs comme dans (Miyim, Ismail, Nordin, & Mahardhika, 2013) et (Gita, Mahamod, & Rosdiadee, 2015) arguent qu’il est seulement utile pour démarrer le transfert intercellulaire et que l’addition d’autres métriques de QoS est nécessaire pour avoir des résultats satisfaisants.
Le plus souvent, plusieurs critères sont impliqués dans la sélection des nœuds d’accès pour éviter de négliger certains paramètres de QoS importants. Dans cette catégorie, nous trouvons les méthodes de décision multicritère qui peuvent être appliquées à la sélection de nœuds d’accès tels que AHP (Analytic Hierarchy Process) dans (Saaty, 1980), ELECTRE (Élimination Et Choix Traduisant la RÉalité) dans (Roy, 1978) et TOPSIS (Technique de l’ordre de préférence par similitude avec la solution idéale) dans (Hwang, Lai, & Liu, 1993). Ces méthodes utilisent l’évaluation et la comparaison de valeurs de critères pour classer les solutions alternatives à des problèmes de décision complexes. La combinaison de ces méthodes permet généralement de prendre une meilleure décision. Par exemple, dans (Sgora, Chatzimisios, & Vergados, 2010), les auteurs combinent les méthodes AHP et TOPSIS sur des critères pour sélectionner les nœuds d’accès pour des applications spécifiques. Dans (Charilas, Markaki, Psarras, & Constantinou, 2009), AHP, ELECTRE et la logique floue sont utilisés conjointement pour la sélection de nœuds d’accès. La combinaison de TOPSIS et de la logique floue est utilisée dans (Falowo & Chan, 2011) pour la sélection du réseau. Dans (Wang et al., 2017) la logique floue et l’algorithme génétique sont combinés pour définir un cadre de sélection des réseaux d’accès et dans (Liang, Yu, Guo, & Qin, 2019) les réseaux de neurones basés sur la logique floue permettent de prendre en compte les préférences des utilisateurs et du réseau. Le constat à travers ces méthodes est la disparité des métriques utilisées et leur profusion. Malheureusement, ces méthodes ne tiennent pas compte du dynamisme du réseau (comportement de connexion et charges des utilisateurs).
L’utilisation de fonctions utilités pour la sélection du réseau d’accès est une autre approche. Dans cette approche, la satisfaction d’une entité (utilisateur ou opérateur réseau) est obtenue en comparant, à l’aide d’une fonction utilité, les valeurs demandées et celles obtenues de certains critères retenus. La méthode de sélection du réseau d’accès présentée dans (L. Chen, Shu, & Wang, 2010) utilise une fonction utilité personnalisée qui se concentre uniquement sur la satisfaction de l’utilisateur. Dans (Y.-H. Chen, Yang, Chang, & Ren, 2007), les auteurs prennent en compte l’utilité de l’opérateur en prenant soin de l’équilibrage de charge du réseau.
Le processus décisionnel de Markov (MDP, Markov Decision Process) est un outil de prise de décision puissant qui a été utilisé pour la sélection des nœuds d’accès dans plusieurs travaux comme dans (Khloussy, Gelabert, & Jiang, 2015) et dans (Singh, Alpcan, Agrawal, & Sharma, 2010). MDP a été aussi utilisé dans les articles (Shuo & Qi, 2016) et (Jiandong, Ying-Chang, Yiyang, Jun, & Li, 2017). La particularité de cette méthode est qu’elle se base sur l’analyse des états des systèmes et de leur évolution dans le temps, ce qui est bien adapté aux réseaux de télécommunications où les caractéristiques des liens de communication et le comportement des utilisateurs changent souvent. Si les articles traitant de la sélection des réseaux d’accès sans fil avec MDP partagent le même modèle de base, les traitements pour définir les états des réseaux d’accès et les méthodes de résolution diffèrent dans la façon dont la solution finale est traitée. Malheureusement, la mise en œuvre et l’utilisation dans un environnement réel de MDP sont souvent complexes en raison de la grande taille du modèle exact. Pour faire face à cette complexité, dans l’approche proposée, nous adoptons une forme modifiée de MDP qui garde l’efficacité du MDP original.
Malgré l’existence de plusieurs techniques de sélection de nœuds d’accès, nous pouvons constater plusieurs faiblesses dans les propositions existantes. Par exemple, l’utilisation des techniques de décision multicritère telles que trouvées dans certains journaux, par exemple (Bari & Leung, 2007) et (Verma & Singh, 2013), semble être statique puisque les auteurs ne présentent ni ne montrent comment intégrer les changements dans les réseaux (états des nœuds d’accès et comportement des utilisateurs) dans la prise de décision. De plus, certains travaux traitant la sélection de nœuds d’accès pour le multichemin, par exemple (Ramaboli, Falowo, & Chan, 2013), (Partov & Leith, 2015), ne sont pas adaptés pour une utilisation réelle du multichemin et de son protocole MPTCP associé, car les auteurs n’utilisent pas le standard (RFC 6824). En outre, la prise en compte conjointe des besoins des utilisateurs, des opérateurs et des applications est limitée dans la littérature examinée.
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