Quality of Service Provisioning for Voice Application over Wlans

Résumé Aujourd'hui, les réseaux locaux sans fils WLANs (en anglais Wireless Local Area Networks) sont de plus en plus déployés en raison de leur facilité d'installation et de leur faible coûts. Le standard IEEE (en anglais Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11 définit les caractéristiques des réseaux locaux sans fil WLANs. Alors que la première norme proposée pouvait soutenir un débit de données jusqu'à 2 Mbps, dans les versions récentes de la norme 802.11, des débits de données pouvant atteindre jusqu'à 200 Mbps seront pris en charge dans les réseaux sans fil de prochaine génération. Garantir les besoins de QoS (en anglais Quality of Service) est un défi considérable pour les réseaux WLAN, en particulier pour les applications multimédia. Vu que largeur de bande disponible dans les réseaux sans fil est limitée, la bande passante supportant la QoS ne peut être facilement augmentée. Cependant, les protocoles efficaces capables de satisfaire la qualité de service doivent être conçus pour améliorer l'utilisation des ressources dans les réseaux. Le protocole de la couche MAC (en anglais Medium Access Control) affecte fondamentalement les paramètres QoS. Le contrôle d'admission est également un élément essentiel pour la qualité de service dans les réseaux locaux sans fil. Ca projet a pour objectif de modéliser et analyser la couche MAC et contrôler l'admission dans des réseaux locaux sans fil 802.11 avec infrastructure basée sur le mécanisme DCF (en anglais Distributed Coordination Function). Bien que notre objectif général est de garantir les besoins de QoS des applications multimédias sur les réseaux sans fil, nous avons répondu à plusieurs questions importantes telles que la modélisation de la couche MAC, l'évaluation de la QoS et le contrôle d'admission. La première contribution de cette recherche est de proposer un cadre analytique qui prend en compte la direction du trafic en mode infrastructure non saturé. Contrairement aux recherches antérieures, dans l'analyse proposée la probabilité de collision d'un paquet transmis par chaque station sans fil en liaison ascendante est différente de la probabilité de collision pour les paquets qui sont transmis à partir du point d'accès en liaison descendante. Ce modèle de distinction entre les modèles backoff par station en liaison ascendante et en liaison descendante est capable d'exprimer la performance MAC en termes de nombre de stations sans fil et plusieurs paramètres système tels que la taille de la fenêtre de contention, le nombre maximum d'étapes backoff, la taille du tampon à la couche MAC, ainsi que les paramètres de trafic tels que les durées de conversation, le silence et le taux d'arrivée. Contrairement aux études précédentes, nous appliquons deux groupes d'équations, un groupe est défini pour la station sans fil et l'autre pour le point d'accès. ----------Abstract Wireless Local Area Networks (WLANs) are widely deployed nowadays because of their low cost and convenient implementation. The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 802.11 series standards define the specifications for such networks. While the first proposed standard could support a data rate up to 2 Mbps, in the recent upgraded versions of the standard data rates up to 54 Mbps are achievable and up to 200 Mbps are said to be supported in next generation WLANs. An important concern in WLANs is the support of Quality of Service (QoS), specifically for multimedia applications. Because of the limited available bandwidth in wireless networks, bandwidth cannot be easily increased to support QoS. However, efficient protocols capable of providing QoS have to be designed to improve resource utilization in networks. The Medium Access Control (MAC) protocol crucially affects the QoS parameters. Admission control is also an essential element for QoS provisioning in WLANs. Our research covers mathematical modeling and analysis of the MAC layer and admission control considering Distributed Coordination Function (DCF) in infrastructure mode of IEEE 802.11-based WLANs. While our general goal is to guarantee the QoS parameters of multimedia applications over WLANs, we address several important issues such as MAC layer modeling, QoS evaluation and admission control. The first contribution of this research is to propose an analytical framework which takes into account the traffic direction in non-saturated infrastructure mode of WLANs. Unlike previous work, in the proposed analysis the collision probability of a packet transmitted by each wireless station in the uplink direction is different from the probability of collision for the packets transmitted from the access point in the downlink direction. Our model differentiates between per-station backoff models in the uplink and downlink and is capable of expressing the MAC performance in terms of several system parameters such as contention window size, maximum number of backoff stages, size of buffer at the MAC layer, traffic parameters such as talk and silent durations and arrival rate, as well as the number of wireless stations. In contrast to the previous studies, we apply two groups of equations, one group is defined for the wireless station and the other one for the access point. These equations represent the transmission probability, probability of collision and the probability of being in the busy state in terms of the number of wireless stations, the traffic arrival rate and system parameters such as the size of the contention window and maximum number of retransmissions

Adaptation over networks in the presence of transmission errors and correlated observations and noise

Decentralized estimation problems can be found in several applications within the area of multi-agent networks where each agent has access to noisy observations of a common process and the network seeks to estimate a common unknown parameter vector. Adaptive networks consisting of a number of nodes, each of which is equipped with an adaptation rule and communication capabilities, are designed to solve estimation and inference problems in a fully distributed manner. Through the implementation of adaptive networks operating in a collaborative mode, a wide variety of applications such as smart grid, precision agriculture, intelligent transportation systems, disaster relief management, smart cities, etc, would benefit from highly reliable and flexible monitoring and diagnostic systems that rapidly respond to the changing conditions as well as instantaneous faults. Distributed implementation of estimation algorithms has recently been forming an active area of research in the context of distributed adaptive filtering.In the present research, we first examine the problem of distributed estimation over adaptive networks where agents have access to correlated observations. We show that the evolution of the adaptive filter representing the network and its stability in the mean sense do not change compared to the one obtained under the assumption of independent observations. In comparison, the mean-square-error analysis reveals that in the presence of independent measurement noises, the effect of correlated regressors is reflected in higher-order terms of the step-size parameter. When both measurement noises and regressors are spatially correlated, the steady-state performance of diffusion strategies can be considerably affected even when step-sizes are small. If noises and regressors across the agents are all positively (negatively) correlated, the steady-state performance degrades compared to independent scenario. In general, however, the steady-state performance might improve or degrade depending on how regressors and noises are correlated.In this dissertation, we also study adaptation over networks in the presence of errors due to the unreliable data transfer among nodes. In particular, we highlight the impact of transmission errors on the least-mean squares (LMS) adaptive networks. We develop the closed-form expressions for the steady-state mean-square deviation (MSD) which is helpful to assess the effects of the imperfect information flow on the behavior of diffusion LMS algorithms in terms of steady-state error. We also assess sufficient conditions that ensure mean and mean-square stability of diffusion LMS strategies in the presence of transmission errors. To overcome the problem of unreliable data exchange, we implement a random pairwise strategy that improves the performance of the diffusion estimation algorithm in the presence of high transmission error rates, while providing savings in terms of energy and bandwidth by reducing the amount of data exchange among nodes. Additionally, we derive theoretical expressions of the optimum step-size for diffusion least-mean squares (LMS) algorithms. The resulting optimal step-size leads to the largest correction for the distributed LMS adaptive filter from iteration i to iteration i+1. For practical computation, we use time-averaging filters and establish the mean-square stability for adapt-then-combine (ATC) and combine-then-adapt (CTA) strategies. We introduce optimal variable step-size diffusion LMS algorithms with detailed and practical guidelines for their implementation. Simulation results support the analysis and prove that the proposed algorithms significantly improve the performance in both the transient phase and steady-state. The numerical experiments reveal that, compared with the existing approaches, the proposed adaptive algorithms are less sensitive to control parameters and more robust with respect to statistical variations of the environment.Les problèmes dus à l'estimation décentralisée peuvent être retrouvés dans diverses applications liées au domaine des réseaux multi-agents. Dans ces domaines, chaque agent a accès aux observations de bruit d'un procédé commun et le réseau cherche à estimer un vecteur de paramètres inconnus. Les réseaux adaptatifs sont formés de plusieurs nœuds et chaque nœud est équipé d'une règle d'adaptation et d'une capacité de communication. De plus, ces réseaux adaptatifs sont conçus pour résoudre les problèmes d'inférence de manière totalement distribuée. L'implémentation distribuée des algorithmes d'estimation ont récemment formé un domaine de recherche actif dans le contexte du filtrage adaptatif distribué.Dans ce travail de recherche, nous examinons d'abord le problème d'estimation distribuée pour les réseaux adaptatifs dans lesquels les agents ont accès aux observations corrélées. Nous montrons que l'évolution du filtre adaptatif représentant le réseau ainsi que sa stabilité en termes de moyenne ne changent pas comparés à un scénario avec des observations indépendantes. En comparaison, en présence de bruits de mesures indépendantes, l'analyse de l'erreur quadratique moyenne révèle que l'effet des prédicteurs corrélés est négligé dans les hauts termes des paramètres échelons. Quand les bruits de mesures et les prédicteurs sont tous deux corrélés, la performance de l'état stable des stratégies de diffusions peut être considérablement affectée, même quand les échelons sont petits. Si les bruits et les prédicteurs parmi les agents sont tous positivement (négativement) corrélés, la performance de l'état stable se dégrade en comparaison à un scénario indépendant. Cependant, en général, la performance de l'état stable peut s'améliorer ou se dégrader, dépendamment de comment les prédicteurs et les bruits sont corrélés.Dans cette dissertation, nous étudions également l'adaptation des réseaux en présence d'erreurs dues au transfert de données non fiables dans les nœuds. En particulier, nous mettons en évidence l'impact de la transmission d'erreurs dans les réseaux adaptatifs des moindres carrés moyens (MCM). Nous développons les expressions analytiques pour la fluctuation de l'état stable, ce qui est utile pour évaluer les effets du flux d'informations imparfaites dans la diffusion des algorithmes MCM en termes d'erreur d'état stable. Nous évaluons aussi les conditions suffisantes qui assurent la moyenne et la stabilité quadratique moyenne des stratégies de diffusion de la fluctuation en présence d'erreurs de transmission. Afin de régler les problèmes liés aux échanges de données non fiables, nous implémentons une stratégie de paires aléatoires qui améliore les performances de l'algorithme d'estimation de diffusion en présence de hauts taux d'erreurs à la transmission; une telle stratégie permet également d'économiser de l'énergie et de la bande passante en réduisant la quantité de données échangée entre les nœuds.De plus, nous exprimons les formules théoriques à l'échelon optimal pour les algorithmes MCM de diffusion. L'échelon optimal résultant permet d'avoir la plus grande correction pour le filtre adaptatif MCM distribué de l'itération i à l'itération i+1. Pour un calcul en pratique, nous utilisons des filtres moyennant dans le temps et nous établissons la stabilité quadratique moyenne pour les stratégies de type adapter-puis-combiner (APC) et combiner-puis-adapter (CPA). Nous présentons en détails les algorithmes MCM de diffusion des échelons optimales variables et leur guide d'implémentation. Les résultats de simulations confirment les analyses théoriques et prouvent que les algorithmes proposés améliorent de façon significative les performances en état stable et transitoire. Les expériences numériques révèlent qu'en comparaison avec les approches actuelles, les algorithmes adaptatifs proposés sont moins sensibles pour contrôler les paramètres et plus robustes face aux variations statistiques de l'environnement