Modeling user impatience and its impact on performance in mobile networks

par Cheick Sanogo

Thèse de doctorat en Télécommunications

Sous la direction de Tijani Chahed et de Walid Ben Ameur.

Soutenue le 30-11-2017

à Evry, Institut national des télécommunications , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Université Pierre et Marie Curie (Paris) (1971-2017) (Université) , Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR (laboratoire) , Département Réseaux et Services de Télécommunications / RST (laboratoire) et de Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles / RS2M (laboratoire) .

Le président du jury était Guy Pujolle.

Le jury était composé de André-Luc Beylot, Guillaume Urvoy-Keller, Lina Mroueh, Sondes Kallel Khemiri.

Les rapporteurs étaient André-Luc Beylot, Guillaume Urvoy-Keller.

  • Titre traduit

    Modélisation de l'impatience des usagers et son impact sur la performance du système dans les réseaux mobiles


  • Résumé

    Dans cette thèse nous étudions l'impatience des usagers dans les réseaux mobile et nous quantifions son impact sur la performance du système en présence d'usagers téléchargeant des données dans lequel nous développons deux expressions approximatives de la distribution stationnaire du systéme : un modèle agrégé et un modèle détaillé et nous montrons qu'ils sont très proches du modèle exact. Nous étudions la mobilité de l'usager téléchargeant des données et pouvant s'impatienter, et nous quantifions son impact sur la performance des réseaux mobile. Nous considérons le cas de la mobilité due à l'impatience et le cas de la mobilité spontanée des usagers tout en considérant la mobilité intra et inter cellulaire. Nous étudions également l'impatience de l'usager qui regarde une vidéo streaming durant les phases de pré-chargement de la vidéo et de mise en tampon pendant que la vidéo est arrêtée dès le début de la mise en tampon. Nous étudions à la fin un système constitué d'usagers pouvant s'impatienter, qui est sous contrôle d'un gestionnaire de système, qui à chaque instant de décisions, choisit une action à exécuter dans le but d'optimiser la performance définie du système. Nous considérons un système dans lequel les usagers arrivent dans le système à des différents instants et le quittent après la fin de leurs transferts de données, ou plus tôt à l'expiration de leurs durées de patience. Les applications numériques et les simulations nous ont permis de fournir divers métriques de performance telles que le nombre moyen d'usagers, la proportion d'usagers impatients qui quittent le système avant la fin de leurs transferts de fichiers, le débit, la probabilité d'impatience en tenant compte de la localisation de l'usager dans la cellule, la probabilité d'être impatient durant les phases de mise en tampon, la probabilité de mise en tampon lors d'une séance de vidéo streaming, la politique optimale, la taille limite optimale du système dans le but d'optimiser la performance définie du système, etc...


  • Résumé

    In this thesis we study user impatience and quantify its impact on the performance of mobile networks in the presence of elastic user in which we develop two approximate expressions for the stationary distribution of the system: an aggregate one and a detailed one and show their closeness to the exact model. We study mobility of elastic user who may be impatient and quantify its impact on system performance in mobile networks. We consider the case of mobility due to impatience during the prefetching and the re-buffering phases when starvation happens. We finally study a system with impatient users controlled by a system manager who has to choose at each decision epoch an action to make in order to optimize the defined system performance. We consider a system in which users come to the system at different time instants and leave it after a finite duration, either after completion of their data transfers or earlier, at the expiry of some patience duration. Numerical analysis and simulations allow us to derive several performance metrics such as mean number of users, the proportion of impatient users who quit the system before completing their file transfers, the throughput, the probability of starvation, the optimal system size in order to optimize the defined performance of the system, etc...


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