| Summary: | L’essor des réseaux AFDX comme infrastructure de communication entre les équipements de bord des aéronefs civils motive de nombreux travaux de recherche pour réduire les délais de communication tout en garantissant un haut niveau de déterminisme et de qualité de service. Cette thèse traite de l’effet des accolements de trames sur l’End System de réception, notamment sur le buffer interne afin de garantir une non perte de trames et un dimensionnement mémoire optimal. Une modélisation pire cas du flux de trames est réalisée selon une première méthode pessimiste, basée sur un flux de trames périodiques ; puis une seconde, plus optimiste, basée sur des intervalles de réception et un placement de trames itératif. Une étude probabiliste met en œuvre des distributions gaussiennes pour évaluer les probabilités d’occurrences des pires cas d’accolements et apporte un éclairage qui ouvre une discussion sur la pertinence de ne considérer que la modélisation pire cas pour dimensionner le buffer de réception. Un gain mémoire supplémentaire peut être obtenu par la mise en œuvre de la compression sans perte LZW. === The rise of AFDX networks as a communication infrastructure between on-board equipment of civil aircraft motivates many research projects to reduce communication delays while guaranteeing a high level of determination and quality of service. This thesis deals with the effect of the back-ot-back frame reception on the reception End System, in particular, on the internal buffer, in order to guarantee a non-loss of frames and optimal memory dimensioning. A worst-case modeling of the frame flow is carried out according to a first pessimistic method, based on a periodic frame flow. Then a more optimistic method is presented based on the reception intervals and an iterative frame placement. A probabilistic study implements Gaussian distributions to evaluate the occurrence probabilities of the worst back-to-back frames and provides an illumination that opens a discussion on the relevance of not considering the worst-case modeling to size the reception buffer. Additional memory gain can be achieved by implementing LZW lossless compression.
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