Adaptive selection of radio access technology for the data transport depending on context. - Université Paris-Est-Créteil-Val-de-Marne Access content directly
Theses Year : 2018

Adaptive selection of radio access technology for the data transport depending on context.

Sélection adaptative de la technologie réseau pour le transport de données dépendant du contexte

Abstract

"The work developed in this dissertation has as a general framework the implementation of adaptive user-centric approaches for network interface selection (NIS) and flow/interface association (FIA) in Heterogeneous Wireless Networks (HWNs). The NIS mechanism relies on a dynamic decision approach that considers the change in networks’ parameters and users’ needs and preferences for their current applications. In a heterogeneous environment, the mobile terminals that are equipped with multiple network interfaces provide the possibility for mobile end-users to switch among available network interfaces and select the one that best fulfills their needs anywhere at any time which is known as Always Best Connected (ABC). The approaches proposed in this thesis allowed to associate simultaneously each application flow to its suitable interface in a way that best maximizes the global system performance. This work has led to the proposal of hybrid approaches originating from TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) and integrating models from the belief functions theory for the NIS. Concerning the FIA, a proposal based on bio-inspired algorithms was made as part of this work. Experimental results based on synthetic datasets and an experimental testbed for health monitoring showed the effectiveness of the proposed approaches."
Les travaux développés dans cette thèse ont pour cadre général la mise en oeuvre d’approches adaptatives permettant de faire évoluer la gestion du réseau en migrant d’une vue "centrée réseau" où l’on se contentait uniquement des paramètres issus du réseau lui-même, vers une vue "centrée utilisateur". Plus particulièrement, ces travaux se sont focalisés sur un des composants principaux de l’ensemble de la chaîne de traitement et de transport, celui de la sélection de la meilleure interface réseau embarquée dans le terminal mobile, l’objectif étant de répondre au mieux aux contraintes imposées par l’environnement. Ces travaux reposent sur une approche décisionnelle dynamique tenant compte de changements dans les paramètres réseaux et des besoins et préférences des utilisateurs au regard des services qui leur sont proposés. En effet, dans l’environnement actuel, se caractérisant par une multiplicité de technologies, d’applications et d’utilisateurs, les terminaux mobiles sont équipés de plusieurs interfaces réseaux. Ces derniers donnent ainsi la possibilité aux utilisateurs de pouvoir basculer dynamiquement d’une interface à une autre dans l’objectif d’assurer une connexion satisfaisant le mieux possible leurs besoins en termes de services en tout lieu, à tout moment et de la meilleure manière possible (ABC, Always Best Connected). Les approches mises en oeuvre dans le cadre de la thèse ont permis d’associer simultanément chaque flux d’application à l’interface la plus appropriée de manière à optimiser les performances globales du système. Ainsi, ces travaux ont mené à la proposition d’approches hybrides ayant pour cadre de départ la technique TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) et en y intégrant des modèles issus de la théorie des fonctions de croyance. Pour l’association flux/interface, une proposition basée sur des algorithmes bio-inspirés a été faite dans le cadre de ces travaux. Les résultats obtenus, à la fois par simulation et sur un cas d’usage réel en lien avec le domaine de la santé connectée, ont montré l’efficacité des approches proposées.
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Dates and versions

tel-04335142 , version 1 (11-12-2023)

Identifiers

  • HAL Id : tel-04335142 , version 1

Cite

Senouci Mohamed. Adaptive selection of radio access technology for the data transport depending on context.. Computer Science [cs]. Université Paris-Est, 2018. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-04335142⟩

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