A UNIQUE MATHEMATICAL QUEUING MODEL FOR WIRED AND WIRELESS NETWORKS

The de-facto protocol for transmitting data in wired and wireless networks is the Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP). While a lot of modifications have been done to adapt the TCP/IP protocol for wireless networks, a lot remains to be done about the bandwidth underutilization caused by network traffic control actions taken by active queue management controllers currently being implemented on modern routers. The main cause of bandwidth underutilization is uncertainties in network parameters. This is especially true for wireless networks. In this study, two unique mathematical models for queue management in wired and wireless networks are proposed. The models were derived using a recursive, thirdorder, discrete-time structure. The models are; the Model Predictive Controller (MPC) and the Self-Tuning Regulator (STR). The MPC was modeled to bear uncertainties in gain, poles and delay time. The STR, with an assigned closed-loop pole, was modeled to be very robust to varying network parameters. Theoretically, the proposed models deliver a performance in network traffic control that optimizes the use of available bandwidth and minimizes queue length and packet loss in wired and wireless networks

A UNIQUE MATHEMATICAL QUEUING MODEL FOR WIRED AND WIRELESS NETWORKS

The de-facto protocol for transmitting data in wired and wireless networks is the Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP). While a lot of modifications have been done to adapt the TCP/IP protocol for wireless networks, a lot remains to be done about the bandwidth underutilization caused by network traffic control actions taken by active queue management controllers currently being implemented on modern routers. The main cause of bandwidth underutilization is uncertainties in network parameters. This is especially true for wireless networks. In this study, two unique mathematical models for queue management in wired and wireless networks are proposed. The models were derived using a recursive, thirdorder, discrete-time structure. The models are; the Model Predictive Controller (MPC) and the Self-Tuning Regulator (STR). The MPC was modeled to bear uncertainties in gain, poles and delay time. The STR, with an assigned closed-loop pole, was modeled to be very robust to varying network parameters. Theoretically, the proposed models deliver a performance in network traffic control that optimizes the use of available bandwidth and minimizes queue length and packet loss in wired and wireless networks

Prévision du trafic Internet : modèles et applications

Avec l'essor de la métrologie de l'Internet, la prévision du trafic s'est imposée comme une de ses branches les plus importantes. C'est un outil puissant qui permet d'aider à la conception, la mise en place et la gestion des réseaux ainsi qu'à l'ingénierie du trafic et le contrôle des paramètres de qualité de service. L'objectif de cette thèse est d'étudier les techniques de prévision et d'évaluer la performance des modèles de prévision et de les appliquer pour la gestion des files d'attente et le contrôle du taux de perte dans les réseaux à commutation de rafales. Ainsi, on analyse les différents paramètres qui permettent d'améliorer la performance de la prévision en termes d'erreur. Les paramètres étudiés sont : la quantité de données nécessaires pour définir les paramètres du modèle, leur granularité, le nombre d'entrées du modèle ainsi que les caractéristiques du trafic telles que sa variance et la distribution de la taille des paquets. Nous proposons aussi une technique d'échantillonnage baptisée échantillonnage basé sur le maximum (Max-Based Sampling - MBS). Nous prouvons son efficacité pour améliorer la performance de la prévision et préserver l'auto-similarité et la dépendance à long terme du trafic. \ud Le travail porte aussi sur l'exploitation de la prévision du trafic pour la gestion du trafic et le contrôle du taux de perte dans les réseaux à commutation de rafales. Ainsi, nous proposons un nouveau mécanisme de gestion de files d'attente, baptisé α_SNFAQM, qui est basé sur la prévision du trafic. Ce mécanisme permet de stabiliser la taille de la file d'attente et par suite, contrôler les délais d'attente des paquets. Nous proposons aussi une nouvelle technique qui permet de garantir la qualité de service dans les réseaux à commutation de rafales en termes de taux de perte. Elle combine entre la modélisation, la prévision du trafic et les systèmes asservis avec feedback. Elle permet de contrôler efficacement le taux de perte des rafales pour chaque classe de service. Le modèle est ensuite amélioré afin d'éviter les feedbacks du réseau en utilisant la prévision du taux de perte au niveau TCP. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modélisation et prévision du trafic, techniques d'échantillonnage, gestion des files d'attente, réseaux à commutation de rafales, contrôle du taux de perte, qualité de service, l'automatique