Scénarios de signalisation

Cette section se concentre sur les fonctionnalités d'IMS et SIP et ne couvre pas la couche transport du NGN puisqu’il n'y a pas de modification de ses fonctions. Nous avons proposé quatre scénarios applicables à l’e-santé avec dans un flux de signalisation

Appendix C 143

détaillé basé sur le protocole SIP. Les détails de ces scénarios sont mentionnés dans le chapitre quatre.

C.2.2.3 Évaluation de performances

Dans cette partie, nous présentons l'évaluation des performances de notre proposition. Pour l'évaluation du système, nous avons évalué les différents scénarios à l'aide de l'outil de simulation OPNET Modeler 14.0. L'objectif de cette simulation est d'étudier l'applicabilité et la fiabilité des travaux proposés dans différentes conditions de nombres d'utilisateurs et de bandes passantes (BWs). Comme notre travail se focalise sur la plate-forme IMS et le protocole de signalisation SIP et que la couche transport NGN n’est pas changée dans notre modèle, notre étude de performance met l'accent sur l'évaluation de l’IMS. Les paramètres IMS (le délai de propagation et le temps de traitement) utilisés dans la simulation sont calculés en fonction de [64].

Simulation 1: la première simulation est consacrée au scénario d'initialisation et

d'enregistrement. Nous avons étudié l'effet de l'augmentation de la bande passante de la liaison entre la passerelle et le réseau USN sur le temps de service d'initialisation. Le temps d'initialisation est défini comme le temps passé entre le message "Register" de demande (étape 1) et le dernier message envoyé "200 OK" (étape 41) du flux de signalisation de la Fig. 4.3. Nous avons répété plusieurs fois la simulation en augmentant la bande passante de 50 à 500 Kbps par pas de 50 Kbps. Le temps d'initialisation a été calculé pour différents nombres d'utilisateurs variant de 100 à 1000. La Figure C.5 présente les résultats recueillis. La simulation montre que le retard du temps d'initialisation de service décroît avec l'augmentation de la bande passante de connexion. D'un autre côté, le nombre d'utilisateurs a un effet pratiquement négligeable sur le moment de l'initialisation. C'est dû au fait que le débit de connexion nécessaire pour chaque utilisateur pour s'enregistrer et activer son abonnement d’e-santé sur l'IMS est faible avec la signalisation proposée Fig. 4.3. En conclusion, le facteur dominant dans le calcul du temps de service de l'initialisation du flux de signalisation proposée, qui est appliqué sur la plateforme IMS est la bande passante.

Appendix C 144

Figure C.5: Le temps d'enregistrement à différentes vitesses de connexion

Simulation 2: le scénario de détection d'urgence est évalué en simulant le flux de

signalisation proposée comme le montre la Fig. 4.5. La simulation a été effectuée pour différentes bandes passantes pour la connexion à la passerelle USN, allant de 50 à 500 Kbps et pour 100, 500 et 1000 utilisateurs. Les résultats recueillis sont représentés Fig. C.6. Le résultat de la simulation montre que le temps maximum de détection d'un cas d'urgence est de 0,21 seconde, ce qui est parfait pour ces situations d'urgence. En outre, le temps de détection décroît de façon exponentielle puisque la bande passante de la connexion aux passerelles USN augmente et elle n'est pas affectée de façon significative par le nombre des utilisateurs. Comme représenté sur la figure, le nombre d'utilisateurs n’a pas un effet important sur le retard. En effet, la bande passante nécessaire pour le processus est faible, ce qui prouve la fiabilité de l’écoulement de la signalisation. En outre, même si la connexion de l'utilisateur est lente et le retard de plus de 0,21 secondes, ce retard reste toujours dans une marge acceptable pour la mise en œuvre du scénario d'urgence, qui permet toujours une notification et une réaction rapide pour les cas d'urgence de santé.

Appendix C 145

Figure C.6: Le temps de détection d'urgence à différentes vitesses de connexion

Simulation 3: Afin d’étudier le temps nécessaire pour télécharger le dossier d'un

patient vers le serveur de DSE par le WS, nous avons simulé le flux indiqué sur la Fig. 4.7. Nous avons augmenté le nombre d'utilisateurs de 10 à 100 par pas de 10 et la simulation a été répétée pour différentes tailles de fichiers de (1 Ko, 0.5 Mo, 5.0 Mo). La bande passante de la liaison entre la passerelle et le réseau USN a été fixée à 0,73 Mbps correspondant à HSUPA (catégorie 1) du pourcentage de la connexion. La Fig. C.7 présente les résultats obtenus. La figure montre clairement que pour de petites tailles de fichiers de 1 Ko et des taille de fichiers modérées de 0,5 Mo, le retard est presque constant avec l'augmentation du nombre d'utilisateurs. Les tailles des fichiers représentent respectivement l’information détectée par les capteurs, les fichiers d'analyse des patients et la taille moyenne de la radiographie ou des fichiers d'image. Au

contraire, pour les grandes tailles de fichiers (5.0 Mo), qui représentent une taille moyenne de fichier vidéo, le retard augmente avec le nombre d'utilisateurs. Par conséquent, la solution proposée est très efficace dans le cas de fichiers petits ou moyens comme des fichiers de données et de radiographie. Mais, les fichiers vidéo vont subir des retards en fonction de leurs tailles. Ainsi, le facteur dominant du retard est la taille du fichier téléchargé.

Appendix C 146

Figure C.7: Temps de téléchargement de fichier pour différents nombres d'utilisateurs

C.2.3 Modélisation interactive d'applications temps réel dans les VANETs et évaluation de performances

Comme mentionné auparavant, notre principale préoccupation est d'exploiter les avantages de l'USN pour mettre en œuvre des applications de santé. On propose d’intégrer et contrôler ces applications par le réseau IMS en raison de l'évolution rapide de l'ITS, en particulier dans les VANETs, et en raison de l'importance de fournir des applications de sécurité pour la santé. Dans la suite de ce que nous avons développé, un modèle analytique pour la connectivité de lien entre les véhicules sur la route est proposé afin de calculer le nombre de sauts entre un véhicule où un événement « intéressant » a lieu et l'RSU plus proche. Ceci permettra de calculer le temps de transfert entre ces deux nœuds. L’estimation de ce délai est cruciale pour savoir si nous pouvons appliquer des applications en temps réel sur les VANETs et dans quelle mesure.

Nous proposons un modèle pour un nouveau service de sécurité routière de bout-en-bout basée sur l’IMS comme sous couche de contrôle de service pour les VANETs et des équipements portables. Ce modèle proposé est suffisamment général pour être appliqué dans le cadre de n'importe quelle autre application VANET. Le modèle combine les équations analytiques pour le réseau adhoc et le dispositif de commande de service. Etant donné que les applications de sécurité sont sensibles au délai, le temps pris par l’envoi d’une alerte jusqu'à ce qu'une réponse soit reçue est très critique. Ce temps est appelé le temps aller/retour (RTT). Par conséquent, dans ce travail de recherche, nous étudions le RTT qu’il est possible d’avoir des applications de

Appendix C 147

sécurité sur la base de notre modèle. Cela aidera à calculer instantanément les paramètres tels que le nombre de sauts et le RTT nécessaires pour des applications VANET et nous vérifions aussi l’exactitude du modèle. Les résultats d'analyse provenant

des équations sont comparés à des simulations afin de prouver leur validité. À notre connaissance, c'est la première contribution où une telle approche complète est utilisée pour modéliser cette architecture complexe. Les contributions de cet thèse peuvent donc être résumées dans ce qui suit:

 Proposition d’un nouveau modèle complet pour intégrer les plates-formes USN et VANET basés sur l'IMS.

 Développement d’un flux de signalisation complet pour mettre en œuvre l'application de sécurité proposée dans l'IMS en utilisant le protocole SIP.  Développement d'un modèle de réseau de files d'attente pour les serveurs IMS

afin de fournir une estimation complète du délai en fonction du taux d'arrivée d'alertes à l'RSU.

 Calcul du RTT total à partir de l’instant de la transmission d'un message d'alerte d'événement jusqu'à la réception d'une réponse du réseau IMS. Ceci sert à évaluer la fiabilité de l'IMS pour l’utilisation dans la cadre d’applications temps- réel.