INSPIRE : Optimisation bayésienne distribuée pour l'amélioration de la réutilisation spatiale des WLANs denses - Archive ouverte HAL Access content directly
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INSPIRE : Optimisation bayésienne distribuée pour l'amélioration de la réutilisation spatiale des WLANs denses

Abstract

Le manque de place dans les bandes de fréquence utilisées par les réseaux locaux sans fil (WLANs) donne lieu à des problèmes de performance. En réponse, la norme IEEE 802.11ax et ses amendements ultérieurs visent à augmenter la réutilisation spatiale d'un canal radio en permettant la mise à jour dynamique de deux paramètres clés de la transmission sans fil : la puissance de transmission (TX_POWER) et le seuil de sensibilité (OBSS_PD). Dans cet article, nous présentons INSPIRE, une solution bayésienne distribuée basée sur des processus gaussiens pour améliorer la réutilisation spatiale dans les WLANs. INSPIRE ne fait aucune hypothèse explicite sur la topologie des WLANs et favorise les comportements altruistes des points d'accès, les amenant à maximiser leur performance tout en minimisant leur impact sur les points d'accès voisins. Nous démontrons la supériorité d'INSPIRE sur les autres stratégies de l'état de l'art avec le simulateur ns-3 et plusieurs exemples inspirés de déploiements réels de WLANs denses. Nos résultats montrent qu'en quelques secondes seulement, INSPIRE est capable d'augmenter drastiquement la qualité de service des WLANs en améliorant leur équité et leur débit.
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Dates and versions

hal-03650782 , version 1 (25-04-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03650782 , version 1

Cite

Anthony Bardou, Thomas Begin. INSPIRE : Optimisation bayésienne distribuée pour l'amélioration de la réutilisation spatiale des WLANs denses. AlgoTel 2022 - 24èmes Rencontres Francophones sur les Aspects Algorithmiques des Télécommunications, May 2022, Saint-Rémy-Lès-Chevreuse, France. ⟨hal-03650782⟩
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