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Mémoire de fin de formation pour l’obtention du diplôme de Master Informatique : Spécialité réseaux et systèmes communicants Allocation de canaux dans les réseaux maillés sans fil : Conflits Directionnels-Bidirectionnels et algorithmes Encadreurs : M Anthony Busson : M NGUYEN Dai Tho Auteur : ASSADILLAH Youssouf – IFI- Promotion 17 Novembre 2014 Table des matières Table des matières Remerciements Résumé Abstract Liste de figures Liste des tableaux Chapitre Introduction 1.1 Problématique et Motivation 1.2 Contribution 1.3 Plan du rapport 10 Chapitre Concepts et état de l'art 11 2.1 Définition et explication des concepts 11 2.1.1 Lien 11 2.1.2 Conflits 11 2.1.3 Conflit directionnel 12 2.1.4 Conflit bidirectionnel 12 2.2 les problèmes d’allocation 12 2.3 Quelques algorithmes d'assignation de fréquences 13 2.3.1 MESTIC 13 2.3.2 CLICA: Connected Low Interference Channel Assignment 15 2.3.3 Glouton évolutif 15 2.4 Conclusion 16 Chapitre Etudes et expérimentations 17 3.1 Evaluation théorique 17 3.1.1 Cas directionnel : exemple 17 3.1.2 Cas bidirectionnel : exemple 18 3.2 Evaluation sur NS3 19 3.2.1 Paramètres de simulations et Résultats 19 3.3 Conclusion 25 Chapitre Modélisation Mathématique des conflits et Evaluation 26 4.1 Conflits directionnels 27 4.1.1 Probabilités des conflits 27 4.1.2 La moyenne des conflits 27 4.1.3 La capacité (C) 28 4.1.4 La capacité moyenne (E[C]) 28 4.2 Conflits bidirectionnels 29 4.2.1 Probabilités des conflits 29 4.2.2 La moyenne des conflits bidirectionnels 30 4.2.3 La capacité C 30 4.2.4 La capacité moyenne (E[C]) 30 4.3 Comparaison théorique 31 4.3.1 Rapport entre le nombre de conflits bidirectionnel et directionnel (en moyenne) 31 4.3.2 Distribution du nombre de conflits sur un lien bidirectionnel et directionnel 31 4.3.3 Débit moyen dans les deux cas 32 4.4 Simulation sur NS3 33 4.4.1 Paramètres de simulations 34 4.4.2 Résultats 34 Conclusion 40 Chapitre Conclusion Général et perspectives 41 5.1 Conclusion général 41 5.2 Perspectives 41 Références 42 Remerciements Je tiens tout d’abord exprimer toute ma gratitude envers mes encadreurs Monsieur Anthony Busson Enseignant Chercheur l'Université de Lyon et Docteur NGUYEN Dai Tho enseignant L'UNH et l'IFI pour l’encadrement, l’aide et les conseils précieux qui m'ont permis d'arriver bout de ce travail Je remercie également tout le personnel et professeurs du département réseau de l’Université National de Hanoi (UNH) pour leur gentillesse et les moments que nous avons passé ensemble dans leur bureau J’adresse mes sincères remerciements tout le personnel et les professeurs de l’Institut de la Francophonie pour l’Informatique (IFI) et de l'Agence Universitaire de le Francophonie (AUF) pour m’avoir permis de suivre et achever cette formation de master Enfin, je voudrais remercier ma famille, mes parents et mes amis et tous ceux qui ont participé de prêt ou de loin la réalisation de ce travail Résumé L'utilisation de plusieurs fréquences dans un réseau sans fil permet non seulement d’améliorer les performances du réseau mais surtout d'augmenter sa capacité globale Le problốme posộ est l'assignation de ces frộquences d'une faỗon optimale Comme il a été montré dans [1], l'assignation optimale des fréquences est un problème NP-complet Toutefois plusieurs algorithmes d'allocation de fréquences ont été proposés dans la littérature La plupart d'entre eux intègre la notion de conflits afin qu'un nœud sache quelles fréquences il peut utiliser Dans un travail précédent il a été montré que deux liens sont en conflits s'ils sont moins de trois sauts, mais il existe un cas où des liens peuvent être trois sauts sans pour autant être en conflits Cela dépend du sens du trafic (directionnel ou bidirectionnel) Dans ce travail nous étudions les algorithmes intégrant la notion de conflits et l'impact du sens du trafic sur la présence des conflits Nous avons ensuite proposé un modèle mathématique qui permet d’évaluer la différence en nombre de conflits et en capacité entre un trafic directionnel et bidirectionnel Ce modèle mathématique montre que le trafic bidirectionnel favorise les conflits par rapport au trafic directionnel Les simulations sur NS3 de son implémentation montrent que le trafic bidirectionnel permet une augmentation des transmissions par rapport au trafic directionnel mais sur la réception, c’est le trafique directionnel qui est avantageux car il engendre moins de pertes Mots- clés : Fréquences, assignation, réseau sans fil, conflits, sens du trafic Abstract The use of multiple frequencies in a wireless network allows not only to improve the network performance but also to increase its overall capacity A problem arises when we need an optimal assignment of frequencies As was shown in [1] the optimal assignment is an NP-complete problem But multiple frequency allocation algorithms have been proposed in the literature Most of them incorporate the notion of conflicts so that a node knows what frequency it can use In a previous work it was shown that two links are in conflict if their distance is less than three hopes but there is a case where links can be in three hopes without being in conflict It depends on the traffic direction (directional or bidirectional) In this work we study the algorithms incorporating the concept of conflict and the impact of the traffic direction on the presence of conflict We proposed a mathematical model to evaluate the difference in number of conflicts and in capacity between a directional and bi-directional traffic This model shows that the bidirectional traffic promotes more conflicts than directional NS3 simulations of its implementation show that bidirectional traffic allows an increase in transmission compared to directional traffic but on the receipt, the directional traffics is advantageous because it generates less waste Keywords: Frequencies, subpoena, wireless network, conflicts, traffic direction Liste de figures Figure 1: Lien directionnel et lien bidirectionnel 12 Figure 2: classification des algorithmes (source : [3]) 13 Figure 3: Allocation optimal : cas directionnel 17 Figure 4: Allocation optimal : cas directionnel 18 Figure 5: Evaluation de la capacité d’envoie par rapport au nombre de nœuds 20 Figure 6: Evaluation de la capacité de réception par rapport au nombre de nœuds 21 Figure 7: Evaluation de la capacité de réception par rapport au nombre de nœuds 22 Figure 8: Evaluation de la capacité d’envoie par rapport au nombre de canaux 23 Figure 9: Evaluation de la capacité de réception par rapport au nombre de canaux 24 Figure 10: Rapport entre capacité de réception et d’envoie par rapport au nombre de canaux 24 Figure 11: Situation de conflits 26 Figure 12: Zone de conflits globale cas bidirectionnel 29 Figure 13: Distribution des conflits directionnels et bidirectionnels : 32 Figure 14: Evaluation de la capacité dans les deux cas 32 Figure 15: Evaluation de la capacité dans les deux cas 33 Figure 16: Evaluation des la capacité de transmission par rapport au délai 34 Figure 17: Evaluation des la capacité de réception par rapport au délai 35 Figure 18: Rapport entre la capacité de réception et la capacité de transmission par rapport au délai 35 Figure 19: Capacité de transmission par rapport la distance 36 Figure 20: Capacité de réception par rapport la distance 37 Figure 21: Rapport entre la capacité de réception et la capacité de transmission par rapport la distance 38 Figure 22: Capacité de transmission par rapport au nombre de nœuds 39 Figure 23: Capacité de réception par rapport au nombre de nœuds 39 Figure 24: Rapport entre la capacité de réception et de la capacité de transmission par rapport au nombre de nœuds 40 Liste des tableaux Tableau 1: Paramètres de simulation 19 Tableau 2: Paramètres de simulations NS3: expérimentations finales 34 Chapitre Introduction 1.1 Problématique et Motivation Les réseaux sans fil ad hoc ont l’avantage de pouvoir être déployés rapidement et pour un coût très peu élevé Cela en fait une solution efficace dans un certain nombre de contextes : couverture de zone blanches, mise en place de réseaux temporaires dans le cas d’événements ponctuels (sportifs, concerts, etc.), ou dans le cas d’intervention de sécurité civile (zone de désastre, intervention de force de l’ordre, etc.) L’idée est de déployer un ensemble de nœuds/routeurs équipés de cartes sans fil, a priori Wi-Fi, et configuré en mode ad hoc Ces nœuds couvrent la zone où se situent les utilisateurs [8] Les données provenant de ces utilisateurs transitent alors en multisauts au travers de ces nœuds Certains de ces nœuds sont raccordés l'Internet et servent de passerelles Internet pour le reste du réseau [1] Ils servent d’infrastructure sans fil pour permettre d’interconnecter les utilisateurs entre eux, ou permettre de les relier un point d’infrastructure filaire (accès Internet par exemple) [9] Un problème important persiste quand l’utilisation de ces réseaux : la capacité Nous définissons ici la capacité comme le nombre de bits par second que le réseau est capable de transporter des sources aux destinations Si tous les nœuds utilisent le même canal Wi-Fi, la capacité du réseau est assez faible [11] En effet, ce canal étant partagé par un nombre importants de liens sans fil, cela amène une division de la bande passante utile de ces liens Une solution simple et peu onéreuse ce problème consiste équiper les nœuds de plusieurs cartes sans fil Des canaux différents sont alors associés ces différentes cartes Beaucoup moins de liens utilisent alors un même canal, ce qui permet une augmentation significative de la capacité [8] [9] Mais l’assignation des canaux aux différentes radios doit être automatique, et faite de manière optimiser la capacité du réseau Dans ce travail nous étudions les algorithmes d’assignation de canaux et l’impact du sens du trafic dans la présence des conflits Mon travail porter sur deux aspects : l’étude des algorithmes d’assignation de canaux existants, et l’étude de gain quand la prise en compte de la direction des liens (sens du trafic) dans le calcul des conflits 1.2 Contribution Dans ce travail j’ai réalisé deux principales tâches : La première consistait implémenter l’algorithme proposé dans [7] en intégrant la prise en charge de l’allocation des canaux selon le sens du trafic afin de pouvoir évaluer la différence en nombre de conflits entre un trafic directionnel et bidirectionnel selon le critère du métrique proposés dans [7] La deuxième est de proposer un modèle mathématique qui prend en compte les distances (au lieu du nombre de sauts) pour déterminer les liens en conflits et où les nœuds ont une distribution aléatoire dans l’espace 1.3 Plan du rapport Le reste du document est structuré comme suit: Dans le chapitre nous présenterons l'état de l'art et quelques notions concernant le sujet ; ensuite le chapitre aborde les premières expérimentations pour évaluer l’impacte du sens trafic dans la présence des conflits Le chapitre viendra présenter le modèle mathématique permettant d'évaluer toujours l'impacte du sens du trafic mais en se basant cette fois ci sur des notions probabilistes et de distances entre les nœuds Enfin dans le chapitre 5, nous donnerons nos conclusions et perspectives 10 En posant γ= nous avons Pour j=k-1 nous avons : (4.3) D’où : au niveau de l’émetteur : E[Ke]= γ= (4.4) au niveau du récepteur : E[Kr]= γ= (4.5) 4.1.3 La capacité (C) Nous ne considérons que les communications saut Le débit des liens est noté BW (Bandwith), et est supposé égale pour tous les liens Cette bande passante sera partagée par tous les nœuds qui sont en conflit d’où le débit au niveau de l’émetteur sera au plus nombre d’émetteurs en conflits et au niveau du récepteur sera au plus ou Ke est le ou Kr est le nombre d’émetteurs en conflits avec le récepteur Dans un lien formé par un émetteur et un récepteur, c’est le débit le plus faible (soit au niveau de l’émetteur ou au niveau du récepteur) qui constitue le goulot d'étranglement (bottleneck) donc nous pouvons supposer que le débit du lien sera : C = ( ) 4.1.4 La capacité moyenne (E[C]) La moyen de C est E[C]= BW*E[min ( Pour rappel : )] donc De plus P(min(X,Y)>x) = P(X>x ,Y>x) = P(X>x) P(Y>x) si X et Y sont indépendants Or 28 (4.6) d’où : Avec la loi de poisson de paramètre E[Ke]= γ= (4.7) , où Dee est le rayon de détection de la porteuse 4.2 Conflits bidirectionnels Dans le cas bidirectionnel nous considérons que si un nœud est émetteur, il est aussi récepteur et si’ il est récepteur il est aussi émetteur Donc la probabilité d’émettre = Per > et Pe=Pr=0 4.2.1 Probabilités des conflits Nous faisons les mêmes calculs que le cas directionnel en considérant que les nœuds ont la fois la même probabilité d’émettre et en même temps de recevoir ; cette probabilité est Per Les deux nœuds qui forment le lien sont la fois tous les eux émetteur et récepteur donc la zone de conflit deviens alors l’intersection de leurs deux cercle formé par leurs distances de détections de porteuse ; Dee et nous désignons cette zone par )=B(d,E1)U B(d,E1), (voir figure suivante) Dee d Dee E1 E2 Figure 12: Zone de conflits globale cas bidirectionnel La probabilité pour qu’un nœud ait k conflit entant qu’émetteur : (4.8) La probabilité pour qu’un nœud ait k conflit entant qu’émetteur : (4.9) 29 4.2.2 La moyenne des conflits bidirectionnels En posant γ= et avec les mêmes calculs que pour les conflits directionnel nous aurons : au niveau de l’émetteur : E[Ke]= γ= (4.10) au niveau du récepteur : E[Kr]= γ= (4.11) 4.2.3 La capacité C Ici vu que c’est un trafic bidirectionnel, nous considérons l’ensemble des conflits de deux émetteurs et donc nous prenons comme zone de conflits l’union des deux cercles formés par les deux nœuds émetteurs (voir figure suivante) En conséquent C = L’ensemble des conflits est généré par tous les nœuds qui se trouvent dans la zone limitée par les deux cercles ayant comme rayons les porteuses de deux nœuds (Dee), et utilisant la même fréquence qu’E1 et E2 C’est donc l’union des deux cercles formés par E1 et E2 désignée par A(d, Dee), c’est dire )=B(d,E1)U B(d,E1), avec d la distance séparant E1 et E2 (voir figure ci-dessus) 4.2.4 La capacité moyenne (E[C]) En partant du même principe que dans le cas directionnel, nous avons : (4.12) Avec la loi de poisson de paramètre E[ke]= γ= , avec Dee le rayon de la porteuse Calcul de , avec S l’aire de l’intersection de deux cercle et se calcule comme suit : Pour deux cercles de rayon R et r, l’aire de l’intersection est 30 , Pour R ≠r [12] , Pour R=r Et Ici R=r=Dee donc , donc l’aire de la zone de conflits est (4.13) 4.3 Comparaison théorique 4.3.1 Rapport entre le nombre de conflits bidirectionnel et directionnel (en moyenne) En moyen dans un lien nous avons : Pour les conflits directionnels E[Ke]= γ= Et pour les conflits bidirectionnels E[Ke]= γ= D’où le rapport est : (4.14) 4.3.2 Distribution du nombre de conflits sur un lien bidirectionnel et directionnel D’après les formules ci-dessus nous avons les courbes donnant la distribution du nombre de conflits directionnel et bidirectionnel: 31 Probabilites Distribution des conflits 0,2 0,18 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 Directionnel Bidirectionnel 10 11 12 13 14 15 k Figure 13: Distribution des conflits directionnels et bidirectionnels : Equation (4.1) Nous constatons qu’avec les mêmes paramètres, la probabilité d’avoir plus de conflits est plus grande dans le cas bidirectionnel que directionnel 4.3.3 Débit moyen dans les deux cas En considérant le nombre de conflit moyen obtenu précédemment et la formule donnant le débit moyen sur un lien nous avons obtenu les courbes suivantes Evaluation avec le nombre de k Capacite moyen 1,6 1,4 Capacite moyen 1,2 0,8 Direcionnel 0,6 Bidirectionnel 0,4 0,2 101112131415161718192021222324252627282930 E[C] tronquée en j Figure 14: Evaluation de la capacité dans les deux cas : Equation (4.7) 32 Nous avons un meilleur rendement en capacité dans le cas directionnel que le cas bidirectionnel Evaluation avec DEE Capacite moyen 80 Capacite moyen 70 60 50 40 Directionnel 30 Bidirectionnel 20 10 20 30 50 60 70 80 90 100 110 150 170 190 200 Distance Dee Figure 15: Evaluation de la capacité dans les deux cas : Equation (4.7) Les résultats de cette évaluation montrent qu’avec des distances plus petits la capacité augmente car vu que la distance est trop petit, il y a moins de nœuds qui se trouvent dans la zone de conflits mais plus la distance augmente plus il y a de nœuds et donc plus il y a de conflits ce qui explique la chute de la capacité 4.4 Simulation sur NS3 Dans cette partie nous avons implémenté le model de distribution aléatoire des nœuds dans une topologie l’aide du simulateur NS3 [13] Nous avons ensuite fait des évaluations du comportement du réseau en matière de capacité pour un trafic directionnel et bidirectionnel Nous avons généré aléatoirement un ensemble de nœuds dont le nombre dépend d’un cadre de surface LxL (L varie dans certains scénarios) Les distances entre les nœuds correspondent une combinai saison d’un nombre aléatoire entre et et d’une distance d que nous avons aussi varié dans un des scenarios Dans le cas directionnel la moitié des nœuds est considéré comme des émetteurs et l’autre moitié comme récepteur Même chose pour le cas bidirectionnel mais ici les récepteurs pouvons aussi transmettre 33 4.4.1 Paramètres de simulations Paramètres valeur Nombre de radios Nombre des fréquences Nombre nœuds Variant Temps de simulation 15 Seconds Type de trafic CBR (UDP) débit Mbps Norme 802.11b Taille des paquets 1500 octets Tableau 2: Paramètres de simulations NS3: expérimentations finales 4.4.2 Résultats Scenario : Evaluation des la capacité par rapport au délai Figure 16: Evaluation des la capacité de transmission par rapport au délai Les résultats montrent que les trafics directionnels et bidirectionnels ont presque la même capacité de transmission par rapport aux variations du délai Nous pouvons observer que les transmissions baissent lorsque le délai augmente ; ce qui est normal vu que dans ce cas les paquets sont transmis rarement Dans la figure suivante nous allons évaluer la capacité de réception afin de voir parmi les deux qui réagit mieux face aux variations du délai 34 Figure 17: Evaluation des la capacité de réception par rapport au délai Nous observons que le trafique directionnel donne une bonne capacité en matière de réception par rapport au trafic bidirectionnel Ceci montre que dans le cas bidirectionnel il y a beaucoup de pertes dont certains sont causés par des congestions et les autres par les interférences engendrés par le nombre de conflits qui deviennent importants Il faut remarquer que la chute des courbes n’est pas du seulement aux pertes mais comme le délai augmente les transmissions baissent et les réceptions baissent eux aussi en même temps Dans la figure ci-dessous, nous allons calculer le rapport entre les réceptions et les transmissions afin de voir le taux de pertes Figure 18: Rapport entre la capacité de réception et la capacité de transmission par rapport au délai 35 La figure montre que pour des délais plus petits il y a assez de pertes Mais lorsque le délai augmente les transmissions ont un peu baissé, ce qui explique l’accroissement des courbes Nous pouvons voir que pour un délai plus grand que 0.01, il y a moins de pertes pour le trafic directionnel que bidirectionnel Ceci s’explique par le fait que malgré l’augmentation du délai, vu que les liens sont utilisés dans les deux sens pour le cas bidirectionnel ỗa engendre toujours beaucoup de transmissions des paquets qui seront perdus cause des congestions et des interférences Pour voir l’impact des conflits sur la capacité du réseau, nous allons varier la distance entre les nœuds en particulier les émetteurs afin de voir si lorsque celle-ci augmente les conflits vont baisser et voir aussi le rôle que va jouer chacun des modes de trafic Scenario : Evaluation des la capacité par rapport la distance entre les nœuds Figure 19: Capacité de transmission par rapport la distance Nous constatons que sans varier aucun paramètre mais justes la distance nous avons plus de transmission en bidirectionnel qu’en directionnel Même constat, le bidirectionnel a l’avantage d’utiliser les liens dans les deux sens donc les émetteurs et récepteur envoient tous des paquets ce qui n’est pas le cas pour le directionnel Nous avons remarqué aussi qu’avec une distance maximale de 150m sa variation n’a pas d’effet c’est dire les courbe reste au même niveau, nous pouvons dire que c’est parce que la distance 36 de la porteuse est supérieure 150m donc les nœuds restent toujours dans la zone de conflits Vu ce constat regardons maintenant pour les réceptions Figure 20: Capacité de réception par rapport la distance Nous constatons qu’au contraire des transmissions, la variation de la distance influe sur la diminution des pertes car nous avons plus de réceptions lorsque la distance augmente Donc nous pouvons dire que l’augmentation de la distance permet de minimiser les interférences Nous constatons toujours que il y a plus de réceptions en directionnel qu’en bidirectionnel malgré que ce dernier bénéficie une importante transmissions Donc c’est le trafic directionnel qui bénéficie le plus l’augmentation de la distance en minimisant les interférences Les deux figures précédentes sont suffisantes pour avoir une idée du rapport entre les réceptions et les transmissions mais nous présentons ci-dessous ce rapport cas même pour avoir réellement la différence 37 Figure 21: Rapport entre la capacité de réception et la capacité de transmission par rapport la distance Sans surprise l’augmentation de la distance permet moins de pertes en directionnel qu’en bidirectionnel Mais nous constatons qu’à partir de 80m il y a une amélioration coté bidirectionnel Donc cette distance il y a moins d’interférences ; ce qui permet une augmentation de la capacité de réception Notre étude a pour principal objectif de voir l’influence du mode de trafic sur les conflits donc sur le partage du medium Pour voir cela le meilleur moyen c’est de varier le nombre de nœuds car ce sont eux qui partage le canal Le scenario qui suivant met en évidence cette expérience Scenario : Evaluation des la capacité par rapport au nombre de nœuds 38 Figure 22: Capacité de transmission par rapport au nombre de nœuds Nous remarquons que la capacité de transmission augmente avec le nombre de nœuds ce qui est logique Mais une remarque importante aussi est que les deux courbes ộvoluent de la mờme faỗon Cette ộvolution nest autre que le fait que plus il y a des nœuds plus il y a beaucoup de paquets qui serons transmis Nous voyons toujours que le cas bidirectionnel a plus de transmissions que le cas directionnel Pour voir l’effet de l’augmentation du nombre de nœuds regardons sur les réceptions (Figure ci-dessous) Figure 23: Capacité de réception par rapport au nombre de nœuds Nous remarquons toujours que il y a plus de réceptions en directionnel qu’en bidirectionnel 39 Donc l’augmentations des nœuds a moins d’influence sur la présence des conflits dans le cas directionnel au contraire du cas bidirectionnel Nous voyons qu’au début, les courbes baisent et commencent croitre après 25 nœuds Il faut savoir que ce n’est pas une diminution de conflits (au contraire plus les nœuds augmentent plus les conflits augmentent) mais c’est juste l’augmentation de la transmission qui a augmenté les réceptions mais les pertes continuent toujours d’accroitre avec le nombre de transmissions Nous allons remarquer tout ỗa ci-dessous Figure 24: Rapport entre la capacité de réception et de la capacité de transmission par rapport au nombre de nœuds Nous voyons bien qu’avec l‘augmentation des nœuds le rapport entre réceptions et transmissions décroit considérablement Ceci est du au nombre important de pertes causées par les congestions et les interférences qui engendrent les conflits Nous remarquons qu’au début avec moins de 16 nœuds le cas directionnel connait moins de perte que le cas directionnel Mais avec l’augmentation des nœuds la topologie est devenu comme celle du bidirectionnel en nombre de conflits et donc les deux connaissent le même taux de perte Conclusion Dans cette section nous avons étudié l’impacte du sens trafic en simulant le model de distribution aléatoire des nœuds dans l’espace Nous avons observé que le trafic bidirectionnel permet une augmentation de la transmission mais engendre aussi beaucoup de pertes que le trafic directionnel Ces pertes peuvent être causées par une congestion mais aussi par les conflits 40 Chapitre Conclusion Général et perspectives 5.1 Conclusion général Dans ce travail, nous avons étudié le problème d’assignation de canaux dans les réseaux maillés en s’attaquant plus particulièrement l’impact du sens du trafic dans la présence des confits Pour cela nous avons utilisé l’algorithme proposé dans [7] pour implémenter la prise en charge du sens du trafic afin de réaliser nos premières expériences Nous avons ensuit proposer un model mathématique qui prend en compte la distribution aléatoire des nœuds dans une topologie pour évaluer cet impact Nous avons enfin implémenté dans le simulateur NS3 cette distribution aléatoire des nœuds pour réaliser nos expérimentations finales D’après les résultats de nos expérimentations, nous avons observé que le sens du trafic influence la présence des conflits et donc sur la capacité globale du réseau Nous avons découvert que le trafic directionnel permet une bonne réutilisation des canaux par rapport un trafic bidirectionnel Cette réutilisation des canaux engendre dans le long terme une augmentation du débit de réception dans le réseau Toutefois le trafic bidirectionnel permet une grande quantité de transmission grâce l’utilisation des liens dans les deux sens Nous avons vu que la différence entre le trafic directionnel et bidirectionnel dans la présence des conflits réside sur un cas particulier dépendant du nombre de liens de leurs sens et du nombre de fréquences Ce qui veut dire que parfois ils peuvent avoir des allocations qui donneront le même nombre de conflits pour les deux sens de trafic selon le nombre de nœuds (liens) et le nombre de fréquences disponibles Donc si un cas pareil se présente, le cas bidirectionnel permettra d’avoir beaucoup de trafique de transmission grâce l’utilisation des liens dans les deux sens et lorsque le réseau possède une bande passante qui minimise la congestion ; dans ce cas le trafique bidirectionnel améliorera la capacité globale du réseau 5.2 Perspectives Comme perspectives l’optimisation de la complexité des algorithmes d’allocation optimaux est importante afin de réduire le temps d’allocation La proposition d’un algorithme qui prend en compte le sens du trafic afin de profiter les avantages de chacun est envisageable Vu que l’algorithme que nous avons utilisé pour nos premières expériences est trop optimal, le temps d’exécution augmentait considérablement avec l’augmentation des nœuds Ce contrainte a fait que nos expérimentations sont réalisés avec un nombre de nœuds plus petit donc il serait intéressant de trouver une plateforme de haute capacité de calcul afin de réaliser des simulations sur plusieurs nœuds Il serait aussi important de réaliser des expérimentations réels afin d’étudier l’impacte du sens de trafic dans un environnement réel 41 Références [1] M K Marina and S R Das., “A topology control approach for utilizing multiple channels in multi-radio wireless mesh networks,” in Proceedings of IEEE BroadNets, Boston, 2005, pp 381390 [2] K Jain, J Padhye, V.N Padmanabhan, and L Qiu, “Impact Of Interference On Multihop Wireless Network Performance”, Proc ACM MobiCom, 2003 [3] H Skalli, S Ghosh, S K Das, L Lenzini, and M Conti “Channel assignment strategies for multiradio wireless mesh networks: Issues and solutions”, In Communications Magazine, IEEE, volume 45, pages 86–95, Toronto, Ont., Canada Nov 2007 [4] Vinay Kapse and Ms U.N Shrawankar, “Interference-aware channel assignment for maximizing throughput in WMN,” International Journal on AdHoc Networking Systems (IJANS), Vol 1, No 1, June 2011 [5] H M Ali, A Busson, V Vèque, “Channel Assignment Algorithms: A Comparison of Graph Based Heuristics,” 4th ACM Workshop on Performance monitoring, Measurement and Evaluation of Heterogeneous Wireless and Wired Networks, October 26 2009, Tenerife, Spain [6] J Letkowski, “Developing Poisson probability distribution applications in a cloud”, Journal of Case Research in Business and Economics, September 2012 [7] A Busson, I Guérin L, H P T Anh, “Auto configuration d’un réseau maillé sans fil de secours”, mémoire de fin d’études en Master, IFI, 2013 [8] Bong-Jun Ko, Misra, V ; Padhye, J ; Rubenstein, D, “Distributed Channel Assignment in MultiRadio 802.11 Mesh Networks,” Wireless Communications and Networking Conference, 2007, IEEE [9] A P Subramanian, H Gupta, and S R Das, J.Cao, “Minimum Interference Channel Assignment in Multiradio Wireless Mesh Networks,” IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING, VOL 7, NO 11, November 2008 [10] A Raniwala, K Gopalan, T Chiueh, “Centralized Channel Assignment and Routing Algorithms for Multi-Channel Wireless Mesh Network,” ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review, 2004 Pages 50 - 65 , NY, USA [11] K Ramachandran, E Belding, K Almeroth, and M Buddhikot, “Interference-Aware Channel Assignment in Multi-Radio Wireless Mesh Networks,” Proc IEEE INFOCOM, 2006 [12] http://mathworld.wolfram.com/Circle-CircleIntersection.htm [13] http://www.nsnam.org/doxygen-release [14] F Goreaud et R Pélissier “Analyse de la structure spatiale de semis de points hétérogènes : exemples d'application des peuplements forestiers,” ADS in ADE-4 / Fiche thématique 8.1 / 21/12/2000 ftp://pbil.univ-lyon1.fr/pub/mac/ADE/ADE4/DocThemPDF/Thema81.pdf 42
Ngày đăng: 23/09/2020, 22:02
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