Fournir à l’étudiant les connaissances requises pour surveiller, analyser, contrôler et gérer les performances des réseaux de télécommunications.

À la fin de ce cours, l'étudiant sera capable de :

–  Comprendre et appliquer les notions d’estimation, modélisation et contrôle dans les réseaux de  télécommunications afin de gérer la performance et qualité de service, QdS.

–  Concevoir et implémenter une méthode d’estimation et contrôle de trafic et performance dans le réseau particulier (préférablement associée avec le sujet de la recherche).

Les connaissances seront transmises par :

–   un enseignement hebdomadaire sous la forme d'un cours magistral;

–   le projet d’implémentations.

Le cours donnera l’introduction aux plusieurs sujets de bases qui sont nécessaires pour adresser les problèmes d’estimation, modélisation et contrôle dans les réseaux de télécommunications. La présentation évitera l’orientation purement théorique et sera plutôt à mi-chemin entre la théorie et la pratique.

Dans le projet d’implémentations, l’étudiant implantera une méthode de modélisation, d’estimation et de contrôle de trafic et de performance pour le système de service particulier qui peut être reliée au sujet de la recherche. L’outil préféré est MatLab. La période de laboratoire et la salle qui sont précisées à l’horaire des cours sont aussi utilisées pour les consultations. 

Introduction

1. L’introduction aux problématiques de modélisation, estimation et contrôle dans les réseaux de télécommunications
2. VoIP (Voice over IP) : exemple de système qui sera utilisé pour l'illustration des algorithmes de modélisation, estimation et contrôle
3. L’introduction à la simulation

Introduction aux processus aléatoires

1. Les concepts de base de probabilité
2. Les variables aléatoires
3. Les processus aléatoires

Modèles de séries de temps

1. MA, AR, ARMA, ARIMA
2. Estimation
3. Prédiction
   1. Extrapolation
   2. « Exponential Smoothing »

Filtre de Kalman

1. L'introduction au filtre de Kalman
2. Application du filtre de Kalman pour prédiction de trafic

Architecture de la gestion des ressources, basée sur la représentation multicouche du trafic et les réseaux virtuels

1. MPLS : exemple du protocole utilisé pour la gestion des ressources

Processus de Markov

1. Avec le temps discret
2. Avec le temps continu
3. Formule d'Erlang

Introduction aux processus de décision de Markov

1. Avec le temps discret
2. Avec le temps continu
3. Trois modèles pour obtenir une solution

L'admission des appels et routage dynamique

1. Modèle économique basé sur le prix caché

Introduction à la théorie de file d'attente

1. « Little' s Formula »
2. File d'attente M/M/1
3. File d'attente M/G/1

Théorie du jeu pour avoir la performance équitable

Intégration de modélisation, estimation et contrôle

Présentation des lectures dirigées

Note : Le contenu peut être adapté selon des besoins. 

N/A

N/A

CHATFIELD, Chris, The Analysis of Time Series: An Introduction, Chapman & Hall, 2003

TIJMS, Henk C., Stochastic Models: An Algorithmic Approach, Wiley, 1994

DZIONG, Zbigniew, ATM Network Resource Management, McGraw Hill, 1997

BOSE, Sanjay, An Introduction to Queuing Systems, Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2001

http://plan-de-cours.etsmtl.ca/MGR816.pdf