Reconnaissance des services, caractérisation du trafic et évaluation des performances dans les réseaux mobiles multiservices

Abstract

Cette thèse porte sur la reconnaissance des services, la caractérisation du trafic de données, ainsi que sur l'évaluation des performances des réseaux mobiles multiservices (le GPRS en particulier). Le premier axe de la thèse a abouti à l'élaboration d'une nouvelle méthode de reconnaissance et de détection de trafic. Cette méthode est basée sur une combinaison des aspects protocolaires et fonctionnels des applications. Nous avons donc associé à chaque application une chaîne de Markov dont les états sont les types de paquets échangés par les protocoles applicatifs (HTTP, WAP, ). Nous avons employé ensuite les formalismes de la théorie de la décision (test de Neyman-Pearson, distance de Küllback-Leibler) pour définir des règles de décision. Le deuxième axe de la thèse a été consacré à l'identification de plusieurs grandeurs statistiques sur le trafic de données mobiles, nécessaires à l'alimentation des outils intervenant dans les processus de dimensionnement des réseaux mobiles. Nos analyses sont faites aux différents niveaux de trafic que sont le paquet, le flot et la session. Nous avons, en particulier, présenté la composition du trafic GPRS en termes de protocoles. Cette étude nous a permis également de confirmer la présence d'autosimilarité et de dépendance longue dans le trafic mobile. L'établissement de formules closes de performance pour le GPRS constitue le troisième axe de cette étude. Pour pouvoir évaluer les performances de ce système, nous avons élaboré un modèle analytique qui prend en compte les caractéristiques détaillées du système GPRS et l'aspect sporadique du trafic de données (modèle ON/OFF). Ce modèle nous a permis d'évaluer les performances du système au niveau de la cellule en termes de débit moyen d'un transfert accepté, de taux de blocage et de taux d'utilisation des ressources radio.This thesis deals with the services classification, the data traffic characterization, and the performance evaluation of multi-services mobile networks (GPRS in particular). The first axis of the thesis ended in the development of a new method of recognition and detection of traffic. This method is based on a combination of the protocol and functional aspects of applications. Thus, we associated to each application a first Markov chain whose states are the various types of packets exchanged by the applicative protocols (HTTP, WAP...). Then, we employed the statistical decision theory (Neyman-Pearson test, Küllback-Leibler distance) to define our decision rules. The second axis was devoted to the identification of several statistical parameters for mobile data traffic, which is necessary to feed the tools intervening in the dimensioning processes of mobile networks. In particular, we presented the composition of GPRS traffic in terms of transport protocols and the types of application. Our analyses are made on different levels of traffic, packets, flow and session. This study enabled us to confirm the presence of self-similarity and long rang dependence in mobile traffic. The establishment of performance-closed formula for GPRS constitutes the third axis of this study. To be able to evaluate the performances of this system, we developed an analytical model which takes into account the detailed characteristics of the GPRS system and the sporadic aspect of data traffic (ON/OFF model). This model is used to evaluate the performances of the system in terms of throughput, blocking probability and radio resource utilization.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocBREST-Télécom Bretagne (290192306) / SudocSudocFranceF