Modèles de Prédiction basés sur des Données pour la Configuration des Réseaux Sans-fil
Résumé
Les réseaux sans-fil sont largement utilisés pour un nombre considérables d'applications allant des bâtiments intelligents aux chaines de production. Toutefois, les performances de ces réseaux dépendent fortement de leur configuration. De plus, les réseaux sans-fil sont bien souvent hétérogènes : appliquer la même configuration à tous les clients et points d'accès est dans un tel cas une approche sous-optimale. Les jumeaux numériques représentent selon nous un outil efficace pour permettre des réseaux autonomes pouvant se reconfigurer automatiquement en fonction de l'environnemt radio. À cette fin, les jumeaux numériques des réseaux doivent être capables d'intégrer cette hétérogénéité dans leurs modèles et de capturer l'impact d'une configuration sur la performance d'une liaison radio donnée. Nous proposons donc ici un modèle de prédiction par lien, capable de prédire le taux de réception de paquets attendu pour une configuration MAC donnée. Notre évaluation expérimentale sur un réseau 802.15.4 démontre la pertinence d'une méthode de prédiction basée sur les données pour capturer les spécificités des liens.
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