# Mais qui sont-ils ? Mais où sont-ils ?

Nina Tamdrari, Hervé Rivano, Razvan Stanica, Fabrice Valois

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Nina Tamdrari, Hervé Rivano, Razvan Stanica, Fabrice Valois. Mais qui sont-ils? Mais où sont-ils?. CORES 2025 - 10èmes Rencontres Francophones sur la Conception de Protocoles, l'Evaluation de Performances et l'Expérimentation des Réseaux de Communication, Jun 2025, Saint Valery-sur-Somme, France. hal-05042127

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# Mais qui sont-ils ? Mais où sont-ils ?

Nina Tamdrari¹ et Hervé Rivano¹ et Razvan Stanica¹ et Fabrice Valois¹

¹ INSA Lyon, Inria, CITI, UR3720, 69621 Villeurbanne, France

Les réseaux mobiles ad-hoc (MANET) sont des réseaux sans-fil décentralisés composés de nœuds auto-organisés, et caractérisés par i) une topologie dynamique, ii) des liaisons sans fil de capacité variable, et iii) des limites en termes de communication, de calcul et d'énergie. Récemment, les réseaux ad-hoc volants sont apparus. Il s'agit de MANET composés de drones ou de véhicules aériens sans pilote, flexibles et rapidement déployables. Dans ces réseaux, la découverte de services est un élément clef pour que les nœuds mènent à bien leurs missions, se coordonnent et proposent les services du réseau aux utilisateurs. Toutefois, l'évolution vers toujours plus d'hétérogénéité, hétérogénéité des nœuds, hétérogénéité des interfaces de communication, hétérogénéité des services, soulève de nouveaux enjeux pour la découverte de services, rendant les travaux de la littérature difficilement adaptés. Nous proposons l'évaluation de performances de deux protocoles de référence : une approche complètement distribuée et une approche centralisée. Nous prenons en compte les évolutions spatio-temporelles de la topologie, des liens et des demandes de consommations de services hétérogènes.

**Mots-clefs** : réseaux mobiles ad hoc, découverte de services, hétérogénéité.

## 1 Introduction

Les réseaux mobiles ad hoc (MANETs) sont des réseaux sans fil décentralisés composés d'appareils mobiles, appelés nœuds, auto-organisés. Plus récemment, les réseaux ad hoc volants (FANETs) sont une forme spécialisée de MANET composée de drones ou de véhicules aériens sans pilote équipés de caméras, de capteurs et de systèmes de communications [SLSD<sup>+</sup>20]. Les FANETs peuvent constituer des réseaux flexibles et rapidement déployables dans des régions avec des infrastructures endommagées, insuffisantes ou inexistantes. Les cas d'utilisation incluent l'agriculture et les situations de catastrophe.

La découverte de services dans ces réseaux est centrale pour que les nœuds mènent à bien leurs missions. Ce sujet a été largement étudié [MBB09]. Cependant, l'apparition de nouvelles technologies de communications courtes et longues portées, mais également terrestres et non-terrestres, ainsi que l'évolution rapide du type de nœuds, introduisent davantage de multiformité et de nouvelles dynamiques dans les réseaux, soulevant de nouveaux enjeux pour la découverte de services. En parallèle, l'hétérogénéité des applications, et donc des services, s'accroît que soit en termes de qualité de service, de diversité ou de priorité [BSBT20].

## 2 Problématique

La découverte de services dans les réseaux ad hoc hétérogènes n'est pas triviale. Plusieurs aspects doivent être pris en compte, depuis la dynamique de la topologie jusqu'aux conséquences de l'exécution du protocole de découverte. Une approche brute-force, consistant à transmettre, périodiquement et à fréquence élevée, toutes les informations à l'ensemble des nœuds permettrait d'être robuste aux évolutions topologiques, tout en tirant partie de la disponibilité de *meilleurs* liens. Toutefois, cela conduirait à une saturation rapide du réseau par les messages de découvertes, créant ainsi des points de congestion. Cela réduirait non seulement l'efficacité de la découverte, mais compromettrait également la connectivité du réseau.

De plus, il faut tenir compte de la topologie du réseau et de son évolution spatio-temporelle. En effet, il est impossible de faire abstraction des différentes propriétés des liens existants (e.g., latence) dans de tels réseaux hétérogènes. Il existe également des nœuds dont la position peut influencer leur capacité, et celle des autres, à découvrir efficacement des services. Certains peuvent être plus isolés que d'autres, limitant
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 : Topologie simulée.</figcaption></figure>

<table><caption>TABLE 1 : Propriétés des liens physiques.</caption><thead><tr><th></th><th>Radio PTP 2.4GHz</th><th>Radio Omni 5.8GHz</th><th>Satellite</th></tr></thead><tbody><tr><td>Stabilité</td><td>Moyenne</td><td>Haute</td><td>Trés haute</td></tr><tr><td>Débit</td><td>Moyen</td><td>Elevé</td><td>Moyen</td></tr><tr><td>Fluctuaction du débit</td><td>Moyen</td><td>Faible</td><td>Très faible</td></tr><tr><td>Latence</td><td>Moyenne</td><td>Faible</td><td>Haute</td></tr></tbody></table>

ainsi leur accès à certaines informations, tandis que d'autres, plus centraux, sont plus exposés aux risques de congestion. Cette position dans la topologie n'est pas uniquement géographique, mais dictée par les relations de liens, potentiellement complexes, entre les nœuds.

Pour finir, tous les services ne sont pas égaux en termes de découverte. Certains nécessitent d'être dé-
couverts très rapidement, tandis que d'autres peuvent tolérer une découverte plus lente, à condition d'une
garantie de découverte. De plus, la demande des consommateurs et la production de ces services peuvent
varier considérablement en fonction de leur nature. Par exemple, un service peut être fortement demandé,
mais rarement produit, tandis qu'un autre peut être généré de manière très hétérogène sur le plan spatial.

Notre problématique est donc de déterminer quel protocole de découverte de services offre le meilleur compromis entre une découverte satisfaisante pour les nœuds et une faible utilisation du réseau.

## 3 Modélisation et hypothèses

Les connexions entre nœuds du réseau ad hoc dépendent du type de lien physique, influençant débit et latence. Ces propriétés sont souvent fluctuantes. Par exemple, les liens mmWave sont sensibles aux conditions météorologiques, tandis que les liens radio subissent des variations dues aux interférences et à la distance entre nœuds. Dans cette étude, nous définissons les propriétés des liens physiques par leur stabilité, leur débit, leur latence (incluant le temps de transmission et de propagation) ainsi que la variation de cette latence (voir Table 1). La variation de la latence permet de capturer l'instabilité des liens due à l'évolution spatio-temporelle de la topologie où les liens sont susceptibles d'apparaître de et de disparaître dynamiquement au fil du temps. Un exemple de topologie, utilisée dans cette étude, est présentée dans la Figure 1. Elle est composée de 9 nœuds et 3 types de liens physiques avec des propriétés différentes : un lien radio longue portée point-à-point en 2.4 GHz, un lien radio omnidirectionnel courte portée en 5.8GHz et un lien satellite en orbite basse (LEO). Ici, nous pouvons nous attendre à ce que le nœud 5 ait des meilleures performances puisqu'il est très connecté et avec des liens des différentes technologies. À l'inverse, les nœuds 2 et 9 sont aux extrémités de la topologie et sont uniquement connectés par un lien radio omnidirectionnel.

Nous définissons 3 types de services : 1) une production faible et lente, mais une demande importante et qui se renouvelle rapidement dans le temps (e.g., capteur infrarouge), 2) une production rapide et importante, mais une demande faible et lente (e.g., diffusion vidéo), 3) une demande et une production équilibrées (e.g., localisation collaborative).

Pour les protocoles, nous étudions deux approches distribuées et une approche centralisée. Dans les approches distribuées, les nœuds n'ont ni caches locaux, ni cache dans le réseau des services produits. La première stratégie distribuée est réactive, notée *D_REACT*, où les nœuds demandent à tous leurs voisins, jusqu'à *n*-sauts, à intervalles réguliers, s'ils produisent le service souhaité. La seconde stratégie distribuée est proactive, notée *D_PRO*, où les nœuds notifient régulièrement leurs voisins à *n*-sauts des services qu'ils produisent (notons que *n* dépend du diamètre du réseau). Dans l'approche centralisée (notée AA), certains nœuds du réseau possèdent un cache des services produits appelé annuaire. Les nœuds ayant besoin d'un service s'adressent directement aux annuaires pour savoir où trouver ce service. Les nœuds producteurs
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**FIGURE 2** : Performances des protocoles selon l'efficacité de découverte et le coût de contrôle.</figcaption></figure>

notifient régulièrement les annuaires de leurs services afin de les mettre à jour. Chaque protocole peut être paramétré. Dans la version avec annuaires, on peut fixer la période de notification aux annuaires ainsi que la période de requête. On peut également définir le nombre et la position des annuaires. Pour la version distribuée proactive, il est possible de fixer la période d'annonce des services produits aux voisins. Enfin, dans la version distribuée réactive, on peut définir la période de requête aux voisins.

# 4 Évaluation de performances

Nous étudions ici les protocoles selon leur fréquence de découverte de services, qui se produit tous les $x$ unités de temps, où $x \in \{1, 5, 10\}$. Par exemple, pour $x = 1$ et pour l'approche distribuée proactive, désignée par $D\_PRO\_1$, les nœuds annoncent toutes les 1 unités de temps leurs services produits à leurs voisins à $n$-sauts. Pour les approches distribuées, nous fixons la découverte de service dans un voisinage à 2-sauts, ce qui est adapté au diamètre de la topologie simulée. Dans le cas de la version avec annuaire, les paramètres de notifications et de requêtes sont fixés conjointement. Dans cette version, nous considérons trois annuaires sur des nœuds centraux à la topologie, les nœuds 4, 5 et 8 (voir Figure 1). Pour chaque protocole, nous simulons 10 fois l'expérience afin d'avoir des résultats statistiquement significatifs.

Pour les métriques de performance, nous définissons : *l'efficacité de découverte* qui est le rapport entre les demandes de service satisfaites et les demandes de service totales par nœud, et *le coût de contrôle* qui est le nombre de messages envoyés au total.

La Figure 2a représente l'efficacité de découverte en pourcentage, selon le protocole utilisé. L'approche distribuée proactive avec une fréquence de 1 ($D\_PRO\_1$) est la plus efficace, tandis que l'approche distribuée réactive de fréquence 10 ($AA\_20$) est la moins efficace. L'écart d'efficacité est divisé par deux, en passant d'environ 100% à environ 50%, ce dernier chiffre étant largement insatisfaisant. L'approche proactive présente des résultats concluants pour les fréquences 1 et 5, environ 100% et 85% respectivement. En effet, cette approche présente un avantage : elle permet de découvrir les services avant même que les nœuds en ont besoin. Pour l'approche réactive, seule une fréquence de 5 semble apporter un résultat proche acceptable. En général, lorsque la fréquence de découverte est égale à 1, cela donne des résultats satisfaisants pour les autres protocoles, environ 95% pour l'approche avec annuaires, et un peu de moins de 95% pour l'approche réactive. Tous les autres paramétrages donnent des résultats insatisfaisants. Bien sûr, la fréquence de découverte possède une influence importante sur l'efficacité. Par exemple, on a une efficacité divisée d'environ 50% entre les fréquences 1 et 10 pour l'approche distribuée proactive.

La Figure 2b représente le coût de contrôle. L'approche $D\_PRO\_1$ est d'assez loin la plus coûteuse, avec plus de $5.10^5$ messages envoyés, alors que c'était l'approche la plus efficace. L'approche la moins coûteuse est AA-10, avec moins de $5.10^4$ messages, mais aussi une des approches peu efficaces. Par ailleurs, l'approche AA-1 semble présenter un bon compromis coût-efficacité, avec une efficacité d'environ 95% pour moins de $15.10^4$ messages envoyés, soit une réduction du coût d'environ 70%. Il y a donc clairement un compromis entre efficacité de découverte et coût de contrôle à maintenir, que ce soit au niveau des protocoles et de leurs paramétrages.

La Figure 3 représente l'efficacité de découverte, mais cette fois-ci par nœud et par protocole, considérant
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>(A) Avec annuaire, paramétré à 5
(AA-5)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>(B) Décentralisé proactif, paramétré à 5
(D_PRO-5)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>(C) Décentralisé réactif, paramétré à 5
(D_REACT-5)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>(A) Efficacité de découverte par nœud pour l'approche avec un annuaire et paramétré à 1.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>(B) Efficacité de découverte par nœud pour l'approche avec trois annuaires et paramétré à 1.</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 4 : Efficacité de découverte par nœud selon le placement des annuaires.</caption>

uniquement une fréquence de découverte égale à 5. Pour les approches distribuées (cf. Figures 3b et 3c), l'efficacité est presque identique pour tous les nœuds de la topologie. En revanche, pour l'approche avec annuaires (cf. Figure 3a), on voit que l'efficacité n'est plus homogène et varie suivant la localisation des nœuds. En effet, les nœuds où sont placés les annuaires ont une efficacité proche de 100%, puisqu'ils ont toutes les informations de production de services, tandis que les autres nœuds ont une efficacité de moins de 60%. Ici, la découverte de service n'est pas homogène, même si l'efficacité globale est satisfaisante. Nous nous attendions à des résultats moins consistants pour les approches distribuées, avec le nœud 5 central obtenant une meilleure efficacité que les nœuds 2 et 9 plus isolés. On peut faire l'hypothèse que cela est dû à la manière dont la production et la demande de services sont réparties dans cette évaluation : ici, tous les nœuds produisent et demandent tous les types de services. Les approches distribuées sont donc potentiellement peu affectées par l'hétérogénéité des liens en termes d'efficacité et de consistance : les nœuds n'ont pas besoin de passer par des liens longue portée, moins stables et à plus haute latence, pour satisfaire leurs besoins en services.

Dans la Figure 4, nous comparons deux approches avec annuaires : l'une avec un seul annuaire sur le nœud 5 (Figure 4a), et l'autre avec trois annuaires sur les nœuds 4, 5 et 8 (Figure 4b), tout en considérant une fréquence de découverte de voisinage égale à 1. L'approche avec un seul annuaire est plus discriminante spatialement que celle avec trois annuaires. L'annuaire unique, bien que central sur le nœud 5, a des liens moins stables ou avec plus de latence vers les nœuds 1 à 4, dégradant ainsi l'efficacité.

# 5 Conclusions

Le choix d'un protocole de découverte de service est complexe : il doit équilibrer efficacité et usage du réseau, indépendamment de la topologie, tout en respectant les besoins de consommation des services. Il doit également être consistant pour tous les nœuds de la topologie. Pour affiner la suite de cette étude, nous testerons ces protocoles dans des scénarios dynamiques afin d'évaluer leur adaptation. Nous prévoyons également de modéliser une hétérogénéité spatio-temporelle dans la production et les besoins en services. Des approches hybrides pourraient alors être développées pour s'ajuster aux évolutions de la topologie et les contraintes des services, comme la latence et la garantie de réception.
Références

[BSBT20] Oussama Bekkouche, Konstantinos Samdanis, Miloud Bagaa, and Tarik Taleb. A service-based architecture for enabling uav enhanced network services. *IEEE Network*, 34(4):328–335, 2020.

[MBB09] Adnan Noor Mian, Roberto Baldoni, and Roberto Beraldi. A survey of service discovery protocols in multihop mobile ad hoc networks. *IEEE Pervasive Computing*, 8(1):66–74, 2009.

[SLSD⁺20] Demeke Shumeye Lakew, Umar Sa'ad, Nhu-Ngoc Dao, Woongsoo Na, and Sungrae Cho. Rousting in flying ad hoc networks : A comprehensive survey. *IEEE Communications Surveys & Tutorials*, 22(2):1071–1120, 2020.