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Analyse mathématique, méthode de calcul de la gigue et applications aux réseaux Internet

Hadhami Dbira

PhD thesis (2017)

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Cite this document: Dbira, H. (2017). Analyse mathématique, méthode de calcul de la gigue et applications aux réseaux Internet (PhD thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2463/
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Abstract

RÉSUMÉ Internet, ces dernières années, sert de support de communication à un grand nombre d’applications. L’évolution des réseaux à haut débit ont facilité le progrès des applications multimédia comme la voix sur IP, la vidéo streaming ou la vidéo interactive en temps réel... La variation de la disponibilité des ressources du réseau ne peut pas garantir une bonne qualité à tout moment pour ces services. C’est dans ce contexte que les travaux de ce projet de doctorat s’inscrivent et précisément dans le cadre de l’optimisation de la qualité de service (QoS). Les mécanismes de contrôle de QoS sont variés. On retrouve le contrôle de délai, assuré par la stratégie d’ordonnancement des paquets. Le contrôle de débit, quant à lui, fait en sorte que le débit de la source soit égal à la bande passante disponible dans le réseau. Excepté que les applications vidéo, surtout en temps réel, sont très sensibles à la variation du délai, appelée la gigue. En effet, la qualité perçue par les clients des vidéos en ligne dépend étroitement de la gigue. Une augmentation de la gigue engendre principalement des problèmes de démarrage retardé de la vidéo, des interruptions au cours de la vidéo et des distorsions de la résolution. L’objectif de cette thèse est d’étudier le paramètre de la gigue, qui demeure peu étudiée dans la littérature sur les réseaux IP, ainsi que d’envisager l’impact de l’augmentation de ce paramètre sur la vidéo transmise sur IP, l’une des applications les plus populaires de nos jours. Toutefois, au-delà des difficultés de la modélisation du trafic et du réseau, cet objectif majeur pose de nombreuses problématiques. Comment calculer la gigue analytiquement pour un trafic modélisé par des distributions généralisées au niveau paquet ? Est-ce que les modèles proposés sont suffisamment simples et faciles à calculer ? Comment intégrer ces nouvelles formalisations pour le contrôle des performances ? Comment l’estimation analytique peut- elle minimiser le trafic des paquets de contrôle des connexions vidéo? Nous explorons tout d’abord le calcul de la gigue dans des files d’attente avec des trafics autres que le trafic Poisson. Ce dernier est largement utilisé pour modéliser le trafic sur Internet étant donnée sa simplicité en échange de la imprécision. L’idée pour le calcul de la gigue est d’utiliser, d’une part la même formule que le cas du Poisson mais en intégrant d’autres distributions, et d’autre part des approximations et des hypothèses quand la caractérisation analytique du temps de transit n’est pas possible. Nous adoptons la simulation pour valider les modèles approximatifs. L’ensemble de simulations montre que la gigue moyenne calculée par notre modèle et celle obtenue par simulation coïncident avec des intervalles de confiance adéquats. De plus, le temps de calcul estimé pour évaluer la gigue est minime, ce qui facilite l’utilisation des formules proposées dans des outils de contrôle et en optimisation.-----------ABSTRACT In recent years, we have witnessed the huge use of the Internet Protocol for delivering multimedia trafic. Developments in broadband networks led the progress in multimedia applications such as voice over IP, video streaming or real-time videos. However, the stochastic nature of the networks, in particular mobile networks, make it difficult to maintain a good quality at all times. The research of this PhD thesis deals with the improvement of the quality of service (QoS) for this kind of applications. Current network protocols provide multiple QoS control mechanism. Congestion control and transmission delay optimization are provided by packet scheduling strategies and bandwidth planning. Moreover, flow control adjusts the mismatch between the video server rate and the receiver available bandwidth. Nevertheless, video applications, in particular interactive videos, are very sensitive to delay variation, commonly called jitter. Indeed, the customers’ perceived video quality depends on it. A jitter increase may cause a large video start-up delay, video interruptions and a decrease of image quality. The main objective of this thesis is the study of jitter, which is not much studied in the IP literature. We also examine the impact of the increase of this parameter on video transmission. However, beyond the difficulties of modeling traffic and network, this major objective raises many other issues. How to calculate jitter analytically for traffic models with general distributions? Are the proposed models sufficiently simple and easy to calculate? How to integrate these new formalizations into performance monitoring? How can the analytical estimate minimize the traffic control packets exchange for each video connection? We first explore the jitter calculation in queues with traffic other than Poisson traffic, that was widely used to model Internet traffic because of its simplicity. The idea is to compute jitter with the same formula for the Poisson traffic case, but with other distributions. For this, we need some approximations and assumptions when the analytical characterization of the transit time is not possible. We adopt simulations to validate the approximate models. The set of simulations shows that the average jitter calculated by our model and by simulation coincide within an appropriate confidence intervals. Moreover, the execution time to evaluate jitter is small, which facilitates the use of the proposed formulas in control tools and in optimization models. We then study the possibility of exploiting this analytical results to control jitter buffers, an important component in the video transmission. We find that it is possible to evaluate its performances analytically by estimating jitter inside this type of buffer.

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de génie électrique
Dissertation/thesis director: Brunilde Sanso and André Girard
Date Deposited: 27 Mar 2018 14:36
Last Modified: 27 Jun 2019 16:48
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/2463/

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