La technologie Wi-Fi est devenue un réel besoin puisqu’elle répond de manière fiable et rapide à la demande exponentielle des services de données sans fil ce qui mène à la forte augmentation des points d’accès (APs). Dans cet environnement, un client a donc le choix entre plusieurs réseaux Wi-Fi différents. Cependant, la procédure de sélection d'un AP reste une préoccupation majeure, en particulier dans les espaces publics (gare, aéroport, etc.), car elle repose sur des critères simples qui considèrent l'appareil comme unique dans le réseau. En particulier, la charge du réseau n'est pas prise en compte alors qu'elle est un
paramètre clé de la qualité de service.
Dans cette thèse, nous abordons comment un appareil non modifié, en particulier un smartphone, pourrait estimer la charge d'un réseau via le temps d’occupation du canal (BTF) dans l'espace utilisateur sans aucune intervention des APs.
À cet égard, nous proposons une nouvelle méthode nommée FAM (Frame Aggregation based Method). Elle exploite le mécanisme d'agrégation de trames pour inférer le BTF et caractériser le type de trafic réseau qui peut agréger ou non ses trames. Cette méthode combine une technique de sondage actif pour mesurer le taux d'agrégation de trames réel et des modèles analytiques basés sur des chaı̂nes de Markov qui fournissent le taux d’agrégation théorique en fonction du niveau de charge et de la nature du trafic dans le réseau.
Les modèles et la méthode sont confrontés à des simulations effectuées sur le simulateur réseau ns-3 et à des expérimentations réelles. Les résultats obtenus montrent que cette approche donne de bonnes approximations du BTF et de la nature du trafic dans le réseau.
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