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Modèles de sélection d'interface et d'association flux/interface pour les terminaux mobiles multi-interfaces
Phuoc Nguyen Tran ()1
1:  LTCI - Laboratoire Traitement et Communication de l'Information [Paris]
La diversité des technologies d'accès radio (e.g., GPRS, UMTS, HSDPA, Wi-Fi, WiMAX, LTE ...), leur complémentarité en termes de couverture, des caractéristiques (e.g., la bande passante, QoS) et des possibilités commerciales pour les opérateurs conduisent au développement des terminaux mobiles intégrant simultanément plusieurs interfaces radio. La capacité des terminaux mobiles utilisant simultanément différentes interfaces offre de nombreux avantages intéressants, tels que l'accès permanent et omniprésent, la fiabilité, le partage de charge, l'agrégation de bande passante disponible et la sélection d'interface basée sur plusieurs critères, etc. Les terminaux mobiles avec plusieurs interfaces radio ont la possibilité de choisir la "meilleure" interface en fonction de plusieurs paramètres tels que les caractéristiques des applications, les préférences des utilisateurs, les caractéristiques du réseau, les politiques d'opérateur et les contraintes tarifaires, etc. Il devient également possible d'associer les applications aux différentes interfaces de réseau basant sur les exigences d'application. Dans cette thèse, nous abordons le problème de sélection d'interface où un terminal mobile équipé de plusieurs interfaces peut sélectionner à tout moment la meilleure interface ou la meilleure technologie d'accès selon plusieurs critères. Nous considérons le problème de décision pour la sélection d'interface. Le problème de décision est un problème très complexe. On peut avoir les différent approches pour la section d'interface (e.g., fonction de coût, fonction d'utilité, ou la politique). Chaque approche est considérée comme un angle d'attaque. Nous nous intéressons l'approche MADM qui est une approche prometteuse pour la décision avec plusieurs attributs. Nous investiguons ces méthodes dans le contexte de la sélection d'interface. L'objectif fondamental des méthodes MADM est de déterminer la solution optimale parmi plusieurs solutions. MADM comprend de nombreuses méthodes, comme SAW (Simple Additive Weighting), WP (Weighting Product) et TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Le premier objectif de ma thèse est d'étudier et d'analyser les méthodes de MADM pour le problème de sélection d'interface. La première contribution est de proposer une étude de simulation qui met en évidence des limites des méthodes de MADM dans le contexte de la sélection d'interface. Par exemple, TOPSIS a le problème "d'anomalie de classement". Ce problème se produit lorsqu'une interface à faible classement est retirée de la liste du candidat (e.g., un réseau est déconnecté), l'ordre de classement des interfaces changera anormalement. La deuxième contribution propose l'algorithme de DiA (Distance to the ideal Alternative) qui permet au terminal mobile de sélectionner dynamiquement la meilleure interface. Nous montrons que DiA n'a pas le problème "d'anomalie de classement" qui est le défaut de la méthode TOPSIS. Les résultats de simulation valident l'algorithme de DiA. La troisième contribution s'attaque au problème d'association flux/interface où un terminal mobile équipé de plusieurs interfaces doit associer une application à l'interface spécifique appropriée. Nous proposons tout d'abord une fonction d'utilité interface. Cette fonction d'utilité permet d'identifier l'interface qui satisfait des besoins d'application et économise la consommation d'énergie du terminal mobile. Nous proposons ensuite un premier modèle d'association flux/interface qui permet d'associer séquentiellement des applications aux interfaces. Les attributs de réseau tels que le délai d'accès et le coût monétaire sont également pris en compte dans le régime. L'algorithme de DiA est utilisé pour classer les interfaces basées sur les valeurs d'utilité interface et les attributs de réseau. Les résultats de simulation sont présentés pour valider le schéma proposé. De plus, nous proposons un deuxième modèle d'association flux/interface. Dans ce modèle, un terminal peut associer simultanément plusieurs applications aux interfaces de réseau. Le modèle vise à maximise l'utilité globale du terminal. Ce problème est un problème d'optimisation. En particulaire, il est lié aux problèmes d'optimisation heuristique stochastique (i.e., méta-heuristique) qui sont principalement basées sur les techniques de recherche dont les solutions et l'ordre de recherche basent sur les procédures aléatoires. En première étape, nous étudions et réalisons une étude de simulation des méthodes d'optimisation heuristique stochastique, e.g., la recherche locale, la recherche de Tabou, la méthode de recuit simulée. Nous proposons ensuite une technique de diversification orientée pour la recherche Tabou comme une amélioration. Cela permet à la recherche Tabou d'éviter de se retrouve piégée plusieurs fois dans l'optimum local et d'augmenter les performances de la recherche Tabou dans notre contexte. Les résultats de simulation montrent que la méthode modifiée a meilleure performance comparée avec les autres algorithmes méta-heuristique dans notre contexte. Nous nous dirigeons ensuite vers une approche au niveau de réseau pour le problème d'association flux/interface. Nous considérons un système des terminaux mobiles multi-interface. Chaque terminal peut associer des applications aux interfaces. Comme plusieurs terminaux en concurrence pour les ressources de réseau commun, le système est modélisé comme un jeu stratégique. Notre objectif est de trouver des stratégies d'équilibre de Nash pour le jeu. Nous avons laissé le jeu évoluer en fonction de la dynamique de Replicateur et observons si le système converge et si les points stationnaires sont des équilibres de Nash. Nous montrons que la dynamique de Replicateur est positivement corrélée et le système est un jeu potentiel. Notre système converge vers des points stationnaires qui comprennent tous les équilibres de Nash. En outre, les points stationnaires sont efficaces car ils optimisent l'utilité du système. Un point intéressant est que nos résultats sont validés pour une fonction d'utilité générale qui dépend de l'état du système. Pour valider notre modèle et démontrer que le système converge vers des équilibres de Nash, nous mettons en œuvre les scénarios de simulation en utilisant un algorithme d'apprentissage Nash avec un schéma d'allocation de bande passante spécifique ainsi que d'une fonction d'utilité qui prend en compte le niveau de satisfaction d'application et la consommation d'énergie.

2010-09-17
Sciences et technologies de l'information et de la communication
Télécom ParisTech
Multihoming – multi-interface mobile terminal – game theory – flow association – interface/network selection
Interface selection and flow/interface association decision schemes for multi-interface mobile terminals
The diversity of radio access technologies (e.g., GPRS, UMTS, HSDPA,Wi-Fi, WiMAX, LTE...), their complementary in terms of coverage area, technical characteristics (e.g., bandwidth, QoS) and commercial opportunities for the operators lead to the development of mobile terminals integrating multiple radio interfaces. The ability of mobile terminals to support various interfaces provides many interesting benefits, such as permanent and ubiquitous access, reliability, load sharing/load balancing, bandwidth aggregation, and muti-criteria interface selection. Mobile terminals with several radio interfaces have the possibility to choose the "best" interface according to several parameters such as application characteristics, user preferences, network characteristics, operator policies, tariff constraints, etc. It becomes also possible to associate the applications to the available network interfaces basing mainly on application requirements. In the thesis, we tackle the interface selection issue where a mobile terminal equipped with several interfaces has to select at any time the best interface or the best access technology according to multiple criteria. We particularly focus on the decision schemes and investigate the MADM methods The fundamental objective of the MADM methods is to determine among a finite set of alternatives the optimal one. MADM includes many methods such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighting Product (WP), and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The first aim of the thesis is to study and analyze the Multiple Attribute Decision Making (MADM) methods for interface selection issue. A first contribution is to propose a simulation based study which highlights limitations of the methods in this context. TOPSIS suffers from the "ranking abnormality" problem. The ranking abnormality problem occurs when a low ranking alternative is removed from the candidate's list (e.g., one network is disconnected), the order of higher ranking alternatives will change abnormally. As a second contribution, we propose Distance to the ideal Alternative (DiA) algorithm which helps terminal to select dynamically the best interface by providing a ranking order between the interfaces. We show that DiA does not suffer from the ranking abnormality which is the shortcoming of the TOPSIS method. Simulation results validate the DiA algorithm. The third contribution tackles the flow/interface association issue (per-flow interface selection) where a mobile terminal equipped with several interfaces has to associate a specific application to the suitable interface. We first propose an interface utility function. This utility function allows identifying the interface which considers the satisfaction of the application requirements and economizes the energy consumption of the mobile terminal. We then propose an utility-based flow/interface association scheme that allows to associate the application to the appropriate interface. Network side attributes such as access delay and cost of using the network are also considered in the scheme. The Distance to the ideal Alternative (DiA) algorithm is used to rank the interfaces based on the interface utility values and the network side attributes. Simulation results are presented to validate the interface utility based scheme. Additionally, we propose a multiple flow/interface association scheme. In this case, a terminal running several applications tries to associate simultaneously each application flow to the suitable network interface while maximizing global utility. The multiple flow/interface association is an optimization problem. Particularly, it is related to stochastic heuristic optimization problems which are mainly based on search techniques of which solutions and search order depend on random variables. As the first step, we studies and realizes a simulation comparison of stochastic heuristic optimization methods such as local search, Tabu search, and simulation annealing algorithms. We then propose an oriented diversification technique of the Tabu search as an improvement. This allows the Tabu search to avoid being re-entrapped in the local optimization several times and to increase the performance of Tabu search in our context. Simulation results demonstrate that the modified Tabu search outperforms other stochastic heuristic algorithms in our context. We then head to a network centric approach while taking into account the flow/interface association. We consider a system of multi-interface mobile terminals with the ability of application/interface associations. As multiple terminals compete for common network resources, the system is modeled as a strategic game. Our objective is to find Nash equilibrium strategies of the game. We let the game evolve according to the so-called Replicator dynamic and then observe whether the system converges and whether the stationary points are Nash equilibria. We show that the Replicator dynamic is Positively Correlated and the system is a potential game. Our system converges to stationary points which include all Nash equilibria. Furthermore, the stationary points are proven to be efficient as they are solutions of the optimization problem of the total utility. An interesting edge is that our analytical results are valid for a general utility function which depends on the whole system state of connections. To validate our model and to demonstrate that the system converges to Nash equilibria, we implement two simulation scenarios using Nash learning algorithm with a specific bandwidth allocation scheme as well as a utility function that takes into account the application satisfaction level and the energy consumption.
Multihoming – multi-interface mobile terminal – game theory – flow association – interface/network selection
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