méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil. katia runser laboratoire citi -...
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Méthodologies pour la planification de réseaux
locaux sans-fil.
Katia RunserLaboratoire CITI - INSA de Lyon
Projet ARES – INRIA
Directeurs de thèse :
Jean-Marie Gorce, MdC., INSA de Lyon
Stéphane Ubéda, Pr., INSA de Lyon
27/10/2005 Méthodologies pour la planification de réseaux locaux sans-fil
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Plan
1. Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN
2. Prédiction de couverture radio2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF adaptative
2.2. Adaptation à la planification wLAN.
3. Stratégies de planification wLAN3.1. Modélisation du problème
3.2. Heuristiques de planification
4. Conclusions et perspectives
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1.1. Le problème wLP (wLAN Planning)
Réseaux locaux sans-fil (wLAN) en mode infrastructure.
Point d’accès (AP)
Point d’accès (AP)LANRecherche de la Configuration des AP
pour obtenir une Qualité de Service donnée.
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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, …
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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.
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Plan
1. Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN
2. Prédiction de couverture radio2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF2.2. Adaptation à la planification wLAN.
3. Stratégies de planification wLAN3.1. Modélisation du problème3.2. Heuristiques de planification Conclusions
4. Conclusions et perspectives
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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
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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,j i,j+1i,j-1
i+1,j
i+1,j
fE
fWfN
fS
)S()F( )(d
d
d tjiftji ),,(),,(
N p
ixel
s
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2.1. Le concept Multi-Resolution
Un MR-Bloc : Surface : Rectangle de
NX . NY pixels Un jeu de flux entrant
Ef�
Nf�
Sf�
Wf�
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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
Eg
Sg
Sg
Wg
A
2.1. Le concept Multi-Resolution
?
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Un MR-bloc : Peut être fusionné à un
autre MR-bloc : Où A est calculé à partir
de B et C CB A
2.1. Le concept Multi-Resolution
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2.1. Le concept Multi-Resolution
Pixels
MR-blocs 2x1
MR-blocs 2x2
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
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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
CB
Flux Internes
2.1. Le concept Multi-Resolution
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2.1. Le concept Multi-Resolution
Phase de propagation :1. Agrégation montante
des MR-blocs.
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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
CB
2.1. Le concept Multi-Resolution
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2.1. Le concept Multi-Resolution
Phase de propagation :1. Agrégation montante des
MR-blocs.
2. Décomposition descendante vers les blocs voulus.
Complexité en O(N² log2(N))
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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)
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Plan
1. Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN
2. Prédiction de couverture radio2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF2.2. Adaptation à la planification wLAN.
3. Stratégies de planification wLAN3.1. Modélisation du problème3.2. Heuristiques de planification
4. Conclusions et perspectives
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2.2. Adaptation au WLAN
Pour réduire le temps de calcul :
1. Modification de la résolution dr,
2. Structure ‘adaptative’ de la pyramide MR-FDPF,
3. Calibration du modèle.
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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
1 m
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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
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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
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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
Bh
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Simulation : 10s
Simulation : 0.5s
Prétraitement : 28s
Fréquence : 480 MHzdr : 10 cm
CPU : 2.4GHz – 1Go RAM
Couverture résolution 10 * 10 cm
Couverture blocs homogènes
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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 :
miimes ..1,
miis ..1,
m
is
imesm 1
1
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2.2. Calibration des simulations
2
1),(
),(1minarg*)*,(
m
i
ipred
imes
n
nm
EQMn
Calibration fine Relaxer les paramètres de propagation des N
matériaux du plan : Indices de propagation n = (n1, .., nN Coefficients d’affaiblissement m
Minimisation de l’erreur quadratique moyenne (EQM) :
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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.
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2.2. Jeu de mesures Bâtiment :
30 x 80 mètres, 3 matériaux Mesures :
6 APs – IEEE 802.11b, 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
BétonCloisonVerre
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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
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2.2. Validation des simulations
Environnements : CITI2:
40 mesures 3 AP
Building G: 15 mesures 1 AP
BuildingG
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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.
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Plan
1. Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN
2. Prédiction de couverture radio2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF adaptative
2.2. Adaptation à la planification wLAN.
3. Stratégies de planification wLAN3.1. Modélisation du problème
3.2. Heuristiques de planification
4. Conclusions et perspectives
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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.
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3.1. Modélisation : variables
267 positions candidates
Amin = 3x3 m
Amax = 9x9 m
Blocs à l’intérieur du bâtiment 2336 blocs homogènes
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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
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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
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3.1. Modélisation : critères
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
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3.1. Modélisation : critères
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
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3.1. Modélisation : critères
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.
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3.1. Modélisation : critères
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 802.11 :
modèle de Lu et Valois (2005) Débit réel dul d’un utilisateur de la zone de service à R
Mbits/s (R = 1,2,... 11 Mbits/s) Distribution uniforme des utilisateurs.
A utiliser avec un critère d’interférences + couverture
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Plan
1. Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN
2. Prédiction de couverture radio2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF2.2. Adaptation pour la planification wLAN.
3. Stratégies de planification wLAN3.1. Modélisation du problème : variables et critères3.2. Heuristiques de planification
4. Résultats et perspectives
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3.2. Heuristiques
Problème wLP : problème Multicritère.
Algorithme mono-objectif+
Fonction de coût fagr agrégéeAlgorithme 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
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3.2. Approche mono-objectif
Critère agrégé :
Choix des coefficients i avant le lancement de la recherche.
Ajout d’une contrainte de couverture
fN
iiiagr xfxf
1
)()(
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3.2. Approche mono-objectif
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.
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3.2. Approche mono-objectif
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
2/12/1.1 int erfdebit et
Tests réalisés :
4/14/3.2 int erfdebit et 10/110/9.3 int erfdebit et
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3.2. Approche mono-objectif
Le gradient des critères influence aussi la recherche
128 Kbps
64 Kbps
256 KbpsdB
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3.2. Approche mono-objectif
Temps de traitement 258 cartes de couverture
# 4 minutes Recherche tabou :
1 itération : 1.5 s 715 itérations en
moyenne # 18 minutes
4/14/3 int erfdebit et
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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
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3.2. Approche multicritère
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
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3.2. Approche multicritère
FcV(Fc)
K = 3 solutions courantes, Rmax = 2
FPT
f2
f1
Début de l’itération i : Front courant et Front de Pareto PratiqueCalcul du voisinage du Front Courant.Mise à jour du Front de Pareto Pratique FPT Sélection des solutions de rang de Pareto R = 1
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3.2. Approche multicritère
f2
f1
FcV(Fc)
K = 3 solutions courantes, Rmax = 2
FPT
Sélection des nouvelles solutions du Front Courant Fc Mise à jour des K listes tabou
1
2
3
Sélection des solutions de rang de Pareto R = 2
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3.2. Approche multicritère 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.
f interf
fslope
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3.2. Approche multicritère 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 :
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3.2. Approche multicritèref debit
fslopefinterf
00 0
30
6
1 itération : 7 minutes avec 38583 évaluations
FPP au bout
de 500 itérations
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Plan
1. Introduction 1.1. Le problème de planification wLAN
2. Prédiction de couverture radio2.1. Méthode de prédiction Multi-Résolution FDPF2.2. Adaptation à la planification wLAN.
3. Stratégies de planification wLAN3.1. Modélisation du problème 3.2. Heuristiques de planification
4. Conclusions et perspectives
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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.
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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.
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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
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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).
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PublicationsConférences 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.216-219, April 2003. 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. 21-26, 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. 205-251, February 2003.