| Titre : | Service MTC : étude de congestion et évaluation de performances | | Type de document : | projet fin études | | Auteurs : | Ali AGHMADI / Iliass BOUKSIM, Auteur | | Année de publication : | 2015 | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | Réseaux Informatique,Télécommunications et Multimédia
| | Mots-clés : | Machine-to-Machine (M2M), Long Term Evolution (LTE), Human-to-
Human (H2H), Congestion du réseau d’accès, Evaluation des performances, Simulation,
ExpĂ©rimentation, Algorithme | | Index. dĂ©cimale : | Master/217 | | RĂ©sumĂ© : | Machine Type Communications, également connu par Machine-to-Machine communication
est l’un des sujets importants dans les réseaux haut débit mobiles tels que le
réseau Long Term Evolution (LTE) en tant que technologie clé pour les années prochaines.
Les applications Machine-to-Machine sont des applications mécanisées qui impliquent
des capteurs ou des dispositifs transmettant à travers un réseau de communication sans
intervention humaine. Jour après jour, ces applications affecteront tous les domaines de
notre vie (transport, électricité, santé, etc. . . ) et impliqueront un énorme nombre de périphériques
communicants autonomes.
Ceci dit, il est sûr que l’utilisation lourde des services M2M dans les réseaux mobiles
n’est pas une activité facile. En effet, les opérateurs des réseaux mobiles doivent penser à
mettre à jour leurs réseaux pour pouvoir utiliser ces nouvelles technologies.
Plusieurs difficultés collaborent en présence des communications massives M2M.
Principalement, des problèmes de congestion au niveau de l’accès radio peuvent se présenter
à cause des messages de données simultanés à partir d’un grand nombre de périphériques
M2M. Ce qui pénalise à la fois le trafic MTC et le Human-to-Human trafic.
Dans ce travail de stage de fin d’étude, on va réaliser une technique de détection de
trafic MTCqui s’appelle MTC services Detection Function afin de réduire la congestion au
niveau de périphériques MTC. Nous allons aussi mettre en oeuvre une expérimentation de
génération de trafic MTC, et nous allons développer un algorithme de prise de décision.
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Service MTC : étude de congestion et évaluation de performances [projet fin études] / Ali AGHMADI / Iliass BOUKSIM, Auteur . - 2015. Langues : Français ( fre) | Catégories : | Réseaux Informatique,Télécommunications et Multimédia
| | Mots-clés : | Machine-to-Machine (M2M), Long Term Evolution (LTE), Human-to-
Human (H2H), Congestion du réseau d’accès, Evaluation des performances, Simulation,
ExpĂ©rimentation, Algorithme | | Index. dĂ©cimale : | Master/217 | | RĂ©sumĂ© : | Machine Type Communications, également connu par Machine-to-Machine communication
est l’un des sujets importants dans les réseaux haut débit mobiles tels que le
réseau Long Term Evolution (LTE) en tant que technologie clé pour les années prochaines.
Les applications Machine-to-Machine sont des applications mécanisées qui impliquent
des capteurs ou des dispositifs transmettant à travers un réseau de communication sans
intervention humaine. Jour après jour, ces applications affecteront tous les domaines de
notre vie (transport, électricité, santé, etc. . . ) et impliqueront un énorme nombre de périphériques
communicants autonomes.
Ceci dit, il est sûr que l’utilisation lourde des services M2M dans les réseaux mobiles
n’est pas une activité facile. En effet, les opérateurs des réseaux mobiles doivent penser à
mettre à jour leurs réseaux pour pouvoir utiliser ces nouvelles technologies.
Plusieurs difficultés collaborent en présence des communications massives M2M.
Principalement, des problèmes de congestion au niveau de l’accès radio peuvent se présenter
à cause des messages de données simultanés à partir d’un grand nombre de périphériques
M2M. Ce qui pénalise à la fois le trafic MTC et le Human-to-Human trafic.
Dans ce travail de stage de fin d’étude, on va réaliser une technique de détection de
trafic MTCqui s’appelle MTC services Detection Function afin de réduire la congestion au
niveau de périphériques MTC. Nous allons aussi mettre en oeuvre une expérimentation de
génération de trafic MTC, et nous allons développer un algorithme de prise de décision.
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