Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil.

Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil.
Katia Runser Laboratoire CITI - INSA de Lyon Projet ARES – INRIA Directeurs de thèse : Jean-Marie Gorce, MdC., INSA de Lyon Stéphane Ubéda, Pr., INSA de Lyon Monsieur le Président, Messieurs les membres du jury, Mes dames et messieurs, J’ai le plaisir de vous présenter aujourd’hui mes travaux de thèse sur les ‘méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil’. Ces travaux ont été réalisés au laboratoire CITI de l’INSA de Lyon, sous la direction de Messieurs Jean-Marie Gorce et Stéphane Ubéda. Elle a également eu pour cadre le projet ARES de l’INRIA.

Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil
Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN Prédiction de couverture radio 2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF adaptative 2.2. Adaptation à la planification wLAN. Stratégies de planification wLAN 3.1. Modélisation du problème 3.2. Heuristiques de planification Conclusions et perspectives Cette présentation comporte 4 parties. En introduction, je vais vous présenter le problème de planification wLAN Puis, dans la seconde partie, je vais décrire les travaux relatifs à la prédiction de couverture radio Dans la troisième partie, les stratégies de planification wLAN proposées sont présentées et enfin, je vais conclure et proposer quelques perspectives à ces travaux de cette thèse. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

1.1. Le problème wLP (wLAN Planning)
Réseaux locaux sans-fil (wLAN) en mode infrastructure. Point d’accès (AP) LAN Recherche de la Configuration des AP pour obtenir une Qualité de Service donnée. Le problème de planification wLAN, que nous avons dénommé problème wLP, survient dans la mise place de réseaux locaux sans fil en mode infrastructure. En mode infrastructure, un ensemble de points d’accès est déployé dans un bâtiment pour fournir un accès sans fil à des utilisateurs. Les utilisateurs qui se trouvent dans la zone de couverture d’un point d’accès peuvent accéder au réseau. Le problème wLP recherche la configuration des points d’accès qui permet d’obtenir une qualité de service donnée. Ce problème s’apparente bien entendu au problème planification cellulaire. Il diffère principalement de celui-ci par la nature de l’environnement de propagation. Dans la suite de l’exposé, je désignerai également un point d’accès par l’acronyme ‘AP’. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

1.1. Le problème wLP (wLAN Planning)
Configuration des AP Le nombre N Pour chaque AP k : La position pk=(x, y, z), La puissance d’émission PkE, Le type d’antenne tk, La direction d’émission k, Services Accès au réseau La couverture radio Limiter les interférences Garantir un débit minimal Améliorer les performances d’un système de localisation, de VoIP, … Par le terme configuration des AP, je désigne les variables du problème wLP. Pour planifier un réseau, il faut choisir le nombre de points d’accès, et pour chaque AP, la position, la puissance d’émission, le type d’antenne et la direction d’émission si l’antenne est directive. Par le terme de Service, je désigne les objectifs de planification. Le premier service que doit fournir un réseau wLAN est l’accès au réseau. Pour cela, il faut tout d’abord fournir une couverture radio. Il est également important de limiter les interférences pour améliorer la qualité de la transmission. Un service plus évolué consiste en la garantie d’un débit minimal pour les utilisateurs du réseau. On peut également définir des critères qui permettent par exemple d’améliorer les performances de systèmes de localisation et de voix sur IP, 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

1.1. Nos objectifs Proposer une stratégie de planification automatique qui soit : Réaliste, Réalisable en un temps acceptable. Pour cela, il nous faut : Un modèle de prédiction de couverture radio efficace et précis, Une modélisation réaliste du réseau, Une heuristique d’optimisation efficace. Les objectifs des travaux présentés ici sont de proposer une stratégie de planification automatique qui soit réaliste et réalisable en un temps borné.* En effet, nous voulons proposer des solutions qui soient adaptées à l’environnement de déploiement, le tout en un temps de traitement limité. Par exemple, nous souhaitons obtenir une solution intéressante au bout d’une heure de recherche pour un placement d’une vingtaine d’AP dans un environnement de m². 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN Prédiction de couverture radio 2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF 2.2. Adaptation à la planification wLAN. Stratégies de planification wLAN 3.1. Modélisation du problème 3.2. Heuristiques de planification Conclusions Conclusions et perspectives Le premier point dur du problème wLP est le choix d’une méthode de prédiction de couverture radio. Je vais maintenant vous présenter la méthode de prédiction que nous avons exploitée dans ces travaux et comment nous avons optimisé ses performances pour la planification de réseaux locaux sans fil 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.1. Prédiction de couverture radio
Modèles existants : Empiriques (COST 231) Rapides mais peu précis (EQM ~10dB) Déterministes (Lancer de rayon) Compromis précision / temps de calcul Prédictions en 3D natives Discrets (modèles FDTD) Lents mais très précis Modèles issus de campagnes de mesures AP Récepteur La prédiction de couverture radio a suscité un nombre important de travaux dans les 20 dernières années. 3 familles de modèles ont été développées. Les premiers modèles, les modèles empiriques, sont des modèles statistiques issus de campagnes de mesure. Ils ont été principalement utilisés pour la planification de réseaux cellulaires en environnement ouvert. Ils permettent d’estimer rapidement des cartes de couverture mais présentent des erreurs de prédiction importantes dans des environnement clos. Pour palier à cela, des méthodes déterministes ont été proposées dans les années 90. Ces méthodes de lancer ou tracer de rayon reposent sur un modèle de propagation géométrique des ondes électromagnétiques. Comme le présente la figure de droite, la puissance reçue par un récepteur est calculée en sommant les contributions de rayons issus de l’AP. L’utilisation de ces méthodes passe par un compromis entre temps de calcul et précision. Ainsi, pour que la recherche soit rapide, on doit limiter le nombre de rayons et de réflexions pris en compte dans le modèle. De ce fait, la précision de l’estimation est moins bonne. Les méthodes de lancer de rayon sont facilement transposables en 3 dimensions. Le modèle que nous utilisons appartient à la famille des modèles discrets. Ces modèles estiment la puissance du signal par différences finies. Il ont principalement été utilisés pour estimer précisément le champ émis par des composants électroniques. Ces méthodes sont lentes, c’est pourquoi nous avons cherché à réduire le temps de traitement sans perdre en précision. Modèles empiriques : modélisation statistique Finite difference time domain 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.1. Fourier Domain ParFlow
Gorce et Ubéda. [2001, IEEE VTC] Time Domain ParFlow O(N3) modèle discret de résolution dr. Domaine fréquentiel : prédictions de l’état stationnaire à la fréquence  Un grand système linéaire à résoudre. Comment ? Inversion directe : Non abordable pour de grands environnements O(N6) Résolution itérative : O(N3) i+1,j fE fW fN fS i,j-1 i,j i,j+1 N pixels i+1,j 10 min S : vecteur des flux source Parler de Chopard & Luthi, calcul GSM 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.1. Le concept Multi-Resolution
Un MR-Bloc : Surface : Rectangle de NX . NY pixels Un jeu de flux entrant 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Un MR-Bloc : Surface : Rectangle de NX . NY pixels Un jeu de flux entrant Un jeu de flux sortant Une matrice de propagation A Si NX = NY = 1 pixel Pixel du modèle ParFlow ? 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Un MR-bloc : Peut être fusionné à un autre MR-bloc : Où A est calculé à partir de B et C 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Phase de prétraitement Calcul des N A partir des pixels ParFlow Pyramide des MR-blocs : N pour chaque MR-bloc Complexité en O(N3) Indépendant de la position de la source MR-blocs 4x2 MR-blocs 2x2 MR-blocs 2x1 Pixels 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Flux Internes Phase de propagation : Si B est une source, on calcule la source A en fusionnant B et C Calcul et sauvegarde des flux internes à A Régime permanent entre les deux bloc : flux à l’interface des blocs Etape 1 : on commence par calculer le régime permanent des flux à l’interface des blocs B et C Puis, on propage les flux internes vers les flux sortants 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Phase de propagation : Agrégation montante des MR-blocs. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Phase de propagation : Décomposition d’un MR-bloc Calcul des flux entrant sur B et C à partir : des flux internes, de B et C 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Phase de propagation : Agrégation montante des MR-blocs. Décomposition descendante vers les blocs voulus. Complexité en O(N² log2(N)) On obtient la solution exacte de l’inversion matricielle recherchée. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.1. Couverture à 2.4 GHz Contrainte : dr <<  → dr ~ 2cm à 2.4 GHz Pour un étage de 92.6 x 23 m, on obtient : Un environnement de 4630 x 1150 pixels 53 min. de prétraitement 18 s. de propagation à 2cm. (PC CPU à 3.4 GHz et 3 Go RAM) La résolution est bornée par 1 sixième de la longueur d’onde pour limiter les artefacts dus à la maille carrée de discrétisation. Dr << lambda comme dans toutes les méthodes numériques Empiriquement, pour ParFlow, lambda sur 6 est un bon compromis entre précision et temps de calcul. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN Prédiction de couverture radio 2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF 2.2. Adaptation à la planification wLAN. Stratégies de planification wLAN 3.1. Modélisation du problème 3.2. Heuristiques de planification Conclusions et perspectives Je vais introduire ma présentation en décrivant le problème de planification de réseaux locaux sans-fil Nous allons voir que ce problème présente deux points durs : d’une part la prédiction de la couverture radio d’un émetteur et d’autre part la mise en place d’un processus de planification automatique adéquat. C’est pourquoi dans la première partie je vais présenter mes contributions à la mise en œuvre et à la validation d’un modèle de prédiction de couverture radio dédié à la planification de réseaux locaux sans-fil Dans un deuxième temps, je vais vous décrire le processus de planification que nous avons élaborés. D’une part 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Adaptation au WLAN Pour réduire le temps de calcul : Modification de la résolution dr, Structure ‘adaptative’ de la pyramide MR-FDPF, Calibration du modèle. 3 adaptations à cette méthode; 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Modification du pas dr Augmentation de dr Complexité ~(1/dr)2 Couverture à 2 cm inutile -> Précision voulue P ~ 1 m Puissance moyenne sur 1m² réaliste, on impose P ≥ sim  dr ≤ sim /6 ≤ P / 6 i.e. si P ~ 1 m alors dr=10cm La fréquence de simulation fsim Multiple de la fréquence réelle P ≥ sim  fsim ≥ c0/P ; fsim = 480MHz P = 1 m sim Nous avons choisis d’augmenter le pas de discrétisation dr . En effet, la complexité du modèle évolue avec l’inverse du carré du pas dr. De plus, on considère qu’il n’est pas utile d’estimer la puissance à 2cm pour planifier le réseau. Une valeur de puissance moyenne sur une surface de 1 m² est suffisante. Pour obtenir une estimation de puissance moyenne sur cette surface de 1m² qui soit réaliste, nous imposons que la longueur d’onde de simulation soit inférieur à la précision voulue de 1m Le choix d’une résolution plus élevée contraint le choix de la longueur d’onde, et donc de la fréquence de simulation qui diminue. Nous avons choisi d’utiliser un sous-multiple de la fréquence réelle. Ainsi, pour une précision d’1m, un pas de 10 cm, nous travaillons à 480 MHz. 1 m 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

1.2 MR-FDPF Adaptatif Création des MR-blocs de la pyramide Blocs Homogènes Bh : Les premiers blocs homogènes en matériau obtenus lors de la propagation descendante. Bh sont grands : Calcul rapide des couvertures à cette résolution Le second point abordé ici traite de la création de la pyramide de propagation. Pour cela, nous avons proposé un algorithme de découpage de l’environnement qui créé les MR-blocs de la pyramide, connaissant la géométrie du bâtiment. Dès qu’un bloc est homogène en matériau, il est possible d’estimer la puissance reçue en ce bloc dans la phase de descente de la pyramide. Nous avons définis les blocs homogènes comme étant les premiers blocs homogènes en matériau rencontrés dans la phase de descente de le pyramide. Plus ces blocs homogènes sont grands, plus le calcul de couverture à la résolution des blocs homogènes est rapide. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. MR-FDPF Adaptatif Heuristique de découpage du plan : Selon la plus grande discontinuité Compromis entre : La taille des blocs homogènes, La durée du prétraitement, La taille de la pyramide en mémoire. i c Nous avons proposé une heuristique de découpage du plan. Cet algorithme recherche l’indice d’une ligne de découpe qui est à la fois proche du centre et correspond à un ligne de discontinuité en matériau. On va découper l’environnement le long des murs comme le représente le schéma de droite. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. MR-FDPF Adaptatif Heuristique de découpage du plan : Selon la plus grande discontinuité Compromis entre : La taille des blocs homogènes, La durée du prétraitement, La taille de la pyramide en mémoire. Bh i c 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Simulation : 10s Simulation : 0.5s Prétraitement : 28s Fréquence : 480 MHz dr : 10 cm Couverture résolution 10 * 10 cm Couverture blocs homogènes On passe de 53 minutes de prétraitement à 28s. Et la propagation qui dirait 18s. avec une machine bien plus puissante ne dure plus qu’une demie seconde. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil CPU : 2.4GHz – 1Go RAM

2.2. Calibration des simulations
Réduire les erreurs de prédictions : Calibration rapide, Calibration fine. A partir de : Mesures : Prédictions MR-FDPF : Calibration rapide : Offset de mise à l’échelle : Pour pouvoir réduire les erreurs de prédiction du modèle, nous avons mis en œuvre deux types de calibrations : une calibration rapide et une calibration fine du modèle. Ces calibrations sont effectuées à partir de m mesures et m prédictions MR FDPF. La calibration rapide n’est autre qu’une mise à l’échelle des prédictions. On va calculer l’erreur moyenne Delta Psi entre les simulations et les mesures. Cette erreur moyenne est alors rajoutée au simulations pour obtenir une valeur en dB. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Calibration des simulations
Calibration fine Relaxer les paramètres de propagation des N matériaux du plan : Indices de propagation n = (n1, .., nN) Coefficients d’affaiblissement a = (a1, .. , am) Minimisation de l’erreur quadratique moyenne (EQM) : La calibration rapide ne permet pas d’adapter le modèle à l’atténuation produite par les obstacles. Pour cela, si la calibration rapide présente des erreurs de prédictions trop importantes, nous avons mis en place un calibration fine des simulation. Cette calibration fine recherche les paramètres de propagation des matériaux qui minimisent l’erreur quadratique moyenne entre les mesures et les simulations. Pour chaque matériau, on va rechercher la valeur optimale de l’indice de propagation et du coefficient d’affaiblissement. Dans ce cas, les valeurs simulées dépendent de n et alpha. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Calibration automatique
Calibration fine : 1 Evaluation d’EQM : 1 minute, Calcul prétraitement + couverture. DIRECT : Dividing RECTangle Algorithme de recherche directe à motifs. [Jones et al., 1993] Fonctions continues à plusieurs variables. Recherche globale et locale. Une évaluation d’EQM prend 1 minute de traitement car il faut construire la pyramide de propagation et réaliser une carte de couverture. Un telle durée d’évaluation de solution est longue, ce qui rend le problème d’optimisation difficile en temps limité. Nous avons choisi de calibrer la méthode avec un algorithme de recherche directe à motifs qui a été proposé par Jones et al. Il se nomme DIRECT et permet d’optimiser une fonctionnelle unique continue à plusieurs variables. Nous l’avons choisi car il permet de réaliser un compromis entre recherche globale et locale de part son fonctionnement. De plus, il permet d’obtenir une représentation de la fonction de coût à l’aide de l’ensemble des évaluations réalisées. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Jeu de mesures Bâtiment : 30 x 80 mètres, 3 matériaux Mesures : 6 APs – IEEE b, 2.4 GHz 199 points de mesure par AP 300 échantillons par point Simulations : Fréquence  = 480 MHz Pas dr = 10 cm Carte de couverture à la résolution de 60 x 60 cm Verre Cloison Béton 200 points de mesures ont été réalisés dans le batiment du CITI pour calibrer le modèle. Le bâtiment a été modélisé à l’aide de 3 matéraux : en jaune sont représentées les cloisons, en gris les murs en béton et en rouge une paroie vitrée. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Résultats de calibration
Modélisation à 1 et 2 matériaux Recherche exhaustive Facteurs d’atténuation :  = 1.0 pour chaque matériau → murs fins / dr Modélisation à 3 matériaux Calibration automatique (DIRECT) Indices de réfraction : EQM : Q = 5.3 dB Béton Cloison Verre n = 5.4 n = 2.4 n = 1.3 Pour avoir une idée de la forme de la fonction de coût de calibration, nous avons d’abord utilisé une recherche exhaustive pour trouver les paramètres de propagation. Pour cela, nous avons modélisé le CITI par 1 seul matériau, les cloisons, puis par 2 matériaux, les cloisons et le béton. Nous avons observé que les facteurs d’atténuations sont égaux à un. Nous expliquons cela par le fait que les murs soient fins relativement eu pas de discrétisation dr de 10 cm. L’algorithme DIRECT a été utilisé pour calibrer l’ensemble des 3 matériaux. Les indices du tableau ont alors été trouvés. Ces indices garantissent une EQM de 5.3 dB avec le jeu de mesures de calibration, ce qui est très bon. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Validation des simulations
Environnements : CITI2: 40 mesures 3 AP Building G: 15 mesures 1 AP BuildingG Nous avons voulu vérifier que les indices obtenus par la calibration fine sont utilisables dans d’autres bâtiments. Ainsi, deux autres campagnes de mesure ont été réalisées, une première dans le bâtiment CITI, à un autre moment, et la seconde dans le bâtiment BuildingG représenté sur la figure. Dans le tableau, on observe que l’erreur quadratique moyenne est de l’ordre de 5 dB. Nous avons pu en conclure que les indices trouvés sont d’une part valables dans le temps, et d’autre part portables vers des environnements similaires. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

2.2. Bilan Modèle de prédiction adapté à la planification wLAN : Réduction du temps de Prétraitement de 53 minutes à 18 secondes Propagation de 18 secondes à 0.5 seconde Bonne précision avec 5 à 6 dB d’EQM Phase de calibration basée sur des mesures réelles. Dans cette partie, j’ai présenté comment un modèle de prédiction de couverture radio précis a été adapté à la planification de réseaux wLAN. Nous avons 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN Prédiction de couverture radio 2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF adaptative 2.2. Adaptation à la planification wLAN. Stratégies de planification wLAN 3.1. Modélisation du problème 3.2. Heuristiques de planification Conclusions et perspectives Le modèle de prédiction de couverture radio que je viens de vous présenter a été utilisé dans nos stratégies de planification, que je vais maintenant vous présenter. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

3.1. Modélisation : variables
Formulation discrète : M positions candidates des AP Puissance P et direction ψ d’émission discrets Une solution : Choix des positions : Utilisation du découpage adaptatif de la méthode MR-FDPF, Un AP candidat au centre des blocs homogènes. Nous avons utilisé une formulation discrète des variables du problème de planification. Ainsi, nous recherchons une configuration de N points d’accès parmi M positions candidates. Les puissances et direction d’émissions prennent également des valeurs dans un ensemble discret de solutions. Une solution est représentée par un vecteur quasi-binaire de M éléments. Chaque élément représente un AP candidat. Si cet AP candidat i appartient à la solution, l’élément s i vaut 0, sinon, s i prend la valeur de puissance et de direction d’émission de l’AP choisi. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

3.1. Modélisation : variables
2336 blocs homogènes 267 positions candidates Amin = 3x3 m Amax = 9x9 m Blocs à l’intérieur du bâtiment 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

3.1. Modélisation : couvertures
Cartes de couverture : Liste des blocs homogènes à couvrir { Bl, l  [1..Nc] } Flk : Puissance reçue au bloc Bl de l’AP k FlBS : Puissance du signal le plus fort (‘Best Server’) au bloc Bl 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

3.1. Modélisation : critères
Forme générique des critères définis : Avec : fmesl la fonction de mesure associée au bloc Bl. l = Al / Atot le pourcentage de la surface totale du bloc Bl P x Nous avons défini des critères avec la forme générique suivante. La performance de chaque bloc à couvrir est évaluée à l’aide d’une fonction de mesure Fmes La contribution de chaque bloc est pondérée par le pourcentage de la surface totale qu’il occupe. Le critère est la somme quadratique des contributions des blocs à couvrir Les fonctions de mesures définies ont toutes la forme décrite dans le graphe de droite. Ainsi, pour un bloc l, si la valeur de la grandeur X qui caractérise la qualité du bloc est supérieure à une seul maximal S M, le bloc ne pénalise pas la fonction de cout Par contre, si cette grandeur X est inférieure au seuil miniminal Sm, le bloc pénalise la fonction de coût avec une valeur P. Pour les valeurs de X comprises entre Sm et sM, on applique une pénalisation linéaire. Cette fonction de mesure permet de discriminer plus de solutions et réduire les effets de bord du à un simple seuil binaire. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Critères d’optimisation : Couverture Couverture homogène Couverture à seuil progressif Interférences Minimise le recouvrement entre cellules Débit Garantit un débit minimal Localisation : améliore les performances d’un service de localisation 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Couverture à seuil progressif fslope: Pénalise les blocs mal couverts fmesl : s’applique à FlBS Sm = Seuil à 1Mbps SM = Seuil à 11Mbps / 54 Mbps le critère de couverture à seuil progressif pénalise les blocs mal couverts. On considère qu’un bloc est mal convert, quand la puissance best serveur reçue au bloc est inférieur au seuil de qualité qui permet d’émettre à 1 Mbps Le bloc n’est plus pénalisant quand la puissance best serveur est supérieure au seuil de qualité qui permet d’émettre au débit maximal. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Critère d’interférences finterf. Minimiser le recouvrement entre les zones de service Favorise l’allocation des canaux, Répartition des signaux reçus au bloc Bl [thèse Jedidi 04]: h signaux utiles, les signaux interférents supérieurs au seuil de bruit Sm Pénaliser les blocs où l’interférent le plus fort est plus puissant que le bruit en réception. A utiliser avec un critère de couverture : N optimal. Estimer correctement correctement les interférences, il faudrait tenir compte de l’allocation des canaux pour chaque. Ainsi, dans le processus de planif, il faudrait rechercher une allocation optimale pour chaque solution testée. Ceci est trop coûteux C’est pourquoi nous avons choisis une approche qui, comme l’a proposé Jedidi pour la planif cellulaire, favorise l’allocation ultérieure des canaux. Dans notre cas on autorise un certain nombre de signaux interférents, car on pense que le FAP pourra le gérer Interférences -> minimise le nombre d’AP Couv -> Maximise le nombre d’AP Les 2 : nombre optimal 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Critère de débit fmes pénalise un bloc si le débit fournit est inférieur à un débit minimal ds Estimation du trafic d’un AP: Evaluation des performances de la couche MAC : modèle de Lu et Valois (2005) Débit réel dul d’un utilisateur de la zone de service à R Mbits/s (R = 1,2, Mbits/s) Distribution uniforme des utilisateurs. A utiliser avec un critère d’interférences + couverture Dans ce cas, on propose un critère de débit dans le cas où l’allocation est optimale. Dans ce cas, on considère que toutes les cellules sont indépendantes. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN Prédiction de couverture radio 2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF 2.2. Adaptation pour la planification wLAN. Stratégies de planification wLAN 3.1. Modélisation du problème : variables et critères 3.2. Heuristiques de planification Résultats et perspectives Je vais introduire ma présentation en décrivant le problème de planification de réseaux locaux sans-fil Nous allons voir que ce problème présente deux points durs : d’une part la prédiction de la couverture radio d’un émetteur et d’autre part la mise en place d’un processus de planification automatique adéquat. C’est pourquoi dans la première partie je vais présenter mes contributions à la mise en œuvre et à la validation d’un modèle de prédiction de couverture radio dédié à la planification de réseaux locaux sans-fil Dans un deuxième temps, je vais vous décrire le processus de planification que nous avons élaborés. D’une part 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Problème wLP : problème Multicritère.
3.2. Heuristiques Problème wLP : problème Multicritère. Algorithme mono-objectif + Fonction de coût fagr agrégée Algorithme multiobjectif Une solution unique + Choix des coefficients de fagr a priori Plusieurs solutions + Sélection d’une solution a posteriori Heuristique tabou mono-objectif Heuristique tabou multiobjectif 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

3.2. Approche mono-objectif
Critère agrégé : Choix des coefficients i avant le lancement de la recherche. Ajout d’une contrainte de couverture 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Métaheuristique tabou [Glover, 86]: Recherche locale qui accepte la dégradation de la solution courante Sc Liste tabou : Historique des mouvements -> Evite le bouclage Implantation Taille dynamique de la liste tabou, Pas de critère d’aspiration. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Exemple d’optimisation : variables : position, nombre d’AP N environnement Foch : 258 candidats critères : interférences (h=2) débit (ds = 256 kbits/s, 200 utilisateurs) contrainte de couverture Tests réalisés : 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

64 Kbps 128 Kbps Le gradient des critères influence aussi la recherche Cette courbe représente en abscisse le critère de interférences et en ordonnées par le critère de débit On peut interpréter le critère de débit par la valeur moyenne en dB des écarts entre la puissance du signal interférent maximal et le niveau de bruit ambiant. Un valeur nulle signifie que tous les bloc ne sont couverts que par les 2 signaux utiles. Rapport entre débit moyen demandé et le débit moyen obtenu en dB Le critère de débit est également définit en dB. Un critère nul signifie que tous les blocs sont couverts à 256 kbps, un critère à 3 dB signifie que les blocs sont couverts en moyenne à 128 kbps et un critère de 6 dB signifie que les blocs sont couverts à 64 kbps en moyenne. Les points du graphe représentent toutes les solutions courantes obtenues pendant la recherche tabou pour les 3 jeux de pondération. Les points noirs représentent la pondération ½ ½ les points rouges représentent les solutions de la pondération où le critère de débit est 3 fois plus important que les interférences, et les croix rouges, les solutions où le critère de débit est 9 fois plus importnat que le critère d’interférences dans la recherche. On met en évidence dans ce graphe que sur cette courbe, les coefficients de pondérations ne permettent pas à eux seuls de diriger la recherche. Celle-ci est également fortement influencée par le gradient des critères. Ainsi, il est fort délicat de choisir à l’avance des pondérations de la fonction de coût sans connaître la forme des critères. 256 Kbps dB 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Temps de traitement 258 cartes de couverture # 4 minutes Recherche tabou : 1 itération : 1.5 s 715 itérations en moyenne # 18 minutes 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

3.2. Approche multicritère
Recherche de plusieurs solutions Surface de compromis Dominance au sens de Pareto : x domine y si : Front de Pareto Optimal FPT Front de Pareto Pratique FPP Surface de compromis 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Heuristique tabou multicritère : Front de recherche Fc : K solutions courantes, K recherches tabou en parallèle, 1 liste tabou par solution, Obtention d’un Front de Pareto Pratique 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Mise à jour du Front de Pareto Pratique FPT Sélection des solutions de rang de Pareto R = 1 Début de l’itération i : Front courant et Front de Pareto Pratique Calcul du voisinage du Front Courant. f2 Fc V(Fc) FPT f1 K = 3 solutions courantes, Rmax = 2 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Mise à jour des K listes tabou Sélection des nouvelles solutions du Front Courant Fc Sélection des solutions de rang de Pareto R = 2 f2 Fc 1 V(Fc) FPT 2 3 f1 K = 3 solutions courantes, Rmax = 2 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Convergence de FPP vers FPT. Critères : fslope et finterf (h=0) Variables : positions 129 positions candidates, N = 3 AP 18 solutions non dominées 21 itérations, 87 secondes. finterf 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil fslope

Optimisation de 3 critères : fslope, finterf (h=2), fdébit (ds = 256k, 200 nœuds), Rmax = 2 et K = 15, Front optimal pratique : 1202 solutions Sélection de q solutions dans le Front de Pareto pratique : Critère de niche : 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

fdebit fslope finterf 30 6 1 itération : 7 minutes avec évaluations FPP au bout de 500 itérations 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN Prédiction de couverture radio 2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF 2.2. Adaptation à la planification wLAN. Stratégies de planification wLAN 3.1. Modélisation du problème 3.2. Heuristiques de planification Conclusions et perspectives Je vais introduire ma présentation en décrivant le problème de planification de réseaux locaux sans-fil Nous allons voir que ce problème présente deux points durs : d’une part la prédiction de la couverture radio d’un émetteur et d’autre part la mise en place d’un processus de planification automatique adéquat. C’est pourquoi dans la première partie je vais présenter mes contributions à la mise en œuvre et à la validation d’un modèle de prédiction de couverture radio dédié à la planification de réseaux locaux sans-fil Dans un deuxième temps, je vais vous décrire le processus de planification que nous avons élaborés. D’une part 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

4. Conclusions Prédiction de couverture radio pour le wLAN : Mise en œuvre du modèle MR-FDPF dédié au problème wLP : Modélisation complète des phénomènes de propagation. Temps de calcul faible (t < 1s). Un processus de calibration automatique a été proposé. Les performances du modèle ont été validées par des mesures. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

4. Conclusions Stratégies de planification : Formulation discrète avec prise en compte la géométrie du bâtiment. Modélisation de plusieurs objectifs de planification. Proposition de deux heuristiques de résolution Monocritère tabou : rapide mais délicate à paramétrer. Multicritère tabou : propose un éventail de solutions réalisables mais plus longue. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

4. Perspectives Prédiction de couverture radio Validation pour d’autres environnements Amélioration de la calibration automatique Passage au 3D Stratégies de planification Validation expérimentale des critères Modification ‘à la volée’ des i de la recherche monocritère Amélioration du temps de traitement de la recherche multicritères 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

4. Perspectives Gestion dynamique du réseau : Adaptation des paramètres (puissance, fréquence) Ajout / suppression d’AP Les stratégies multicritères : wLAN Ad hoc / réseaux de capteurs : Plusieurs configurations des nœuds maîtres dans les réseaux de capteurs (maximisation de la durée de vie du réseau). Ces travaux peuvent également être utilisés dans des contextes différents. Il est possible d’utiliser les prédiction de couverture radio dans des réseaux sans-fil pour améliorer les protocoles de communication. L’estimation de puissance reçue est une information qui peut être exploitée pour estimer la puissances des interférences en un nœuds du réseau. Avec cette donnée, un algorithme de routage pourra par exemple ne pas sélectionner de chemin brouillé L’approche multicritères peut fournir un jeu de solutions intéressantes pour le problème suivant. Le problème d’élection des nœuds maîtres dans un réseau de capteurs est un problème de sous ensemble dominant. La planification wLP est également un problème de sous ensemble dominant. L’approche multicritères peut proposer plusieurs solutions à ce probleme. Ces solutions peuvent être utilisées alternativement pour maximiser la durée de vie de réseau de capteurs. Dans les réseaux de capteurs, un ensemble de nœuds, les nœuds maîtres, sont élus pour router les messages dans le réseaux. De ce fait, leur énergie diminue rapidement. Ces nœuds sont choisis comme étant un sous-ensemble de nœuds dominants du réseaux. Le problème wLP est également une recherche de sous-ensemble dominant Ainsi, l’algorithme 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

Publications Conférences Internationales. [1] G. De La Roche, R. Rebeyrotte, K. Runser and J.-M. Gorce, "A new strategy for indoor propagation fast computation with MR-FDPF algorithm." in IEEE IASTED (ARP), Banff, Alberta, Canada, July 2005. [2] J.-M. Gorce and K. Runser, "Assessment of a frequency domain TLM like approach for 2D simulation of Indoor propagation." in IEEE IMACS, Paris, France, July 2005. [3] K. Runser and J.-M. Gorce, "Assessment of a new indoor propagation prediction model based on a multi-resolution algorithm" in Proceedings of the IEEE VTC Spring 2005, Stockholm, Sweden, May 2005. [4] K. Runser, E. Jullo and J.-M. Gorce, "Wireless LAN planning using the multi-resolution FDPF propagation model" in Proceedings of IEE ICAP, Exeter, UK, Vol. I, pp.80-83, April 2003. [5] J.-M. Gorce, E. Jullo and K. Runser, "An adaptative multi-resolution algorithm for 2D simulations of indoor propagation" in Proceedings of IEE ICAP, Exeter, UK, Vol. I, pp , April Best paper award on Propagation. Conférences Nationales. [6] G. De La Roche, R. Rebeyrotte, K. Runser and J.-M. Gorce, "Prédiction de couverture radio pour les réseaux locaux sans-fil par une approche 2D multi-résolution." in Actes des 14èmes journées nationales micro-ondes, Mai 2005. [7] K.Runser, P.Buhr, G. De La Roche and J.-M. Gorce, "Validation de la méthode de prédiction de couverture radio MR-FDPF" in Actes des 6e Rencontres Francophones AlgoTel 2004, Batz sur Mer, France, pp , Mai 2004. [8]K. Runser, S. Ubeda and J.-M. Gorce, "Optimisation de réseaux locaux sans fils" in 5e congrès de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Avignon, France, pp , February 2003. 27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil

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