Thèse soutenue

Allocations de ressources dans les réseaux sans fils énergétiquement efficaces.

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Auteur / Autrice : Matthieu De Mari
Direction : Mérouane Debbah
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Télécommunications (STIC)
Date : Soutenance le 01/07/2015
Etablissement(s) : CentraleSupélec
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences et Technologies de l'Information, des Télécommunications et des Systèmes (Orsay, Essonne ; 2000-2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Chaire Radio Flexible Alcatel-Lucent/Supélec / Chaire Radio Flexible
Jury : Président / Présidente : Samson Lasaulce
Examinateurs / Examinatrices : Sergio Barbarossa, Mehdi Bennis, Emilio Calvanese Strinati
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Claude Belfiore, Jean-Marie Gorce

Résumé

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Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement àdeux techniques permettant d’améliorer l’efficacité énergétique ou spectrale desréseaux sans fil. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons de combinerles capacités de prédictions du contexte futur de transmission au classiqueet connu tradeoff latence - efficacité énergétique, amenant à ce que l’on nommeraun réseau proactif tolérant à la latence. L’objectif dans ce genre de problèmesconsiste à définir des politiques de transmissions optimales pour un ensembled’utilisateur, qui garantissent à chacun de pouvoir accomplir une transmissionavant un certain délai, tout en minimisant la puissance totale consommée auniveau de chaque utilisateur. Nous considérons dans un premier temps le problèmemono-utilisateur, qui permet alors d’introduire les concepts de tolérance àla latence, d’optimisation et de contrôle de puissance qui sont utilisés dans lapremière partie de cette thèse. L’extension à un système multi-utilisateurs estensuite considérée. L’analyse révèle alors que l’optimisation multi-utilisateurpose problème du fait de sa complexité mathématique. Mais cette complexitépeut néanmoins être contournée grâce aux récentes avancées dans le domainede la théorie des jeux à champs moyens, théorie qui permet de transiter d’unjeu multi-utilisateur, vers un jeu à champ moyen, à plus faible complexité. Lessimulations numériques démontrent que les stratégies de puissance retournéespar l’approche jeu à champ moyen approchent notablement les stratégies optimaleslorsqu’elles peuvent être calculées, et dépassent les performances desheuristiques communes, lorsque l’optimum n’est plus calculable, comme c’est lecas lorsque le canal varie au cours du temps.Dans la seconde partie de cettethèse, nous investiguons un possible problème dual au problème précédent. Plusspécifiquement, nous considérons une approche d’optimisation d’efficacité spectrale,à configuration de puissance constante. Pour ce faire, nous proposonsalors d’étudier l’impact sur le réseau des récentes avancées en classification d’interférence.L’analyse conduite révèle que le système peut bénéficier d’uneadaptation des traitements d’interférence faits à chaque récepteur. Ces gainsobservés peuvent également être améliorés par deux altérations de la démarched’optimisation. La première propose de redéfinir les groupes d’interféreurs decellules concurrentes, supposés transmettre sur les mêmes ressources spectrales.L’objectif étant alors de former des paires d’interféreurs “amis”, capables detraiter efficacement leurs interférences réciproques. La seconde altération portele nom de “Virtual Handover” : lorsque la classification d’interférence est considérée,l’access point offrant le meilleur SNR n’est plus nécessairement le meilleuraccess point auquel assigner un utilisateur. Pour cette raison, il est donc nécessairede laisser la possibilité au système de pouvoir choisir par lui-même la façondont il procède aux assignations des utilisateurs. Le processus d’optimisationse décompose donc en trois parties : i) Définir les coalitions d’utilisateurs assignésà chaque access point ; ii) Définir les groupes d’interféreurs transmettantsur chaque ressource spectrale ; et iii) Définir les stratégies de transmissionet les traitements d’interférences optimaux. L’objectif de l’optimisationest alors de maximiser l’efficacité spectrale totale du système après traitementde l’interférence. Les différents algorithmes utilisés pour résoudre, étape parétape, l’optimisation globale du système sont détaillés. Enfin, des simulationsnumériques permettent de mettre en évidence les gains de performance potentielsofferts par notre démarche d’optimisation.