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 ou contrôle de trafic et performance dans l’exemple de réseau (liés à Internet, IP, MPLS, IoT, VoIP ...)

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 orientée sur la pratique.

Dans le projet d’implémentations, l’étudiant implantera une méthode de simulation et d’estimation ou de contrôle de trafic et de performance pour l’exemple de système de service particulier (liés à Internet, IP, MPLS, IoT, VoIP ...). L’outil recommandé est MatLab. 

Le cours sera donné en mode hybrid. La plupart des séances sera donnée à distance (en utilisant l'application Zoom) mais il y a trois types de séances qui peuvent se dérouler en présence dans la classe: 1) Les tests se dérouleront en présence, 2) Les présentations de projets peuvent se faire en présence,  3) Certaines séances peuvent se dérouler en présence si l'avancement des projets n'est pas suffisant.

Introduction

1. L’introduction aux problématiques de modélisation, estimation et contrôle dans les réseaux de télécommunications
2. L’introduction aux systèmes (Internet, IP, MPLS, IoT, VoIP ...) qui seront 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

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
4. Modèle économique basé sur le prix caché

Introduction à l'intelligence artificielle dans le domaine des communications et des réseaux

1. L'Apprentissage automatique 

2. Apprentissage par renforcement profond

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

Note : Le contenu peut être adapté selon des besoins. 

N/A

Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.

Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.

Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du RÉPC et 6.5.2 du RÉCS) entraînera l’attribution de la note zéro (0).

N/A

KUROSE, J., ROSS, K., Computer Networking: A Top-Down Approach, 8th Edition, Pearson, 2021.

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

https://planets.etsmtl.ca/

https://cours.etsmtl.ca/mgr817/