Auteur / Autrice : | Naveed Ul Hassan |
Direction : | Mohamad Assaad, Hikmet Sari |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences appliquées. Télécommunications |
Date : | Soutenance en 2010 |
Etablissement(s) : | Paris 11 |
Partenaire(s) de recherche : | autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne) |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La plupart des travaux sur l’allocation adaptative des ressources dans les systèmes OFDMA et MIMO-OFDMA considère des contraintes de qualité de service extrême soit un trafic avec un délai instantané D=1soit un trafic sans délai D=∞. Il est clair que ces deux cas extrêmes ne correspondent aux types de trafic utilisés en pratique. Dans cette thèse, on considère le problème d’optimisation des ressources radio où le délai maximal de la transmission de chaque paquet est dans l’intervalle 1<D<∞. D'abord on suppose que la distribution du canal et de l’arrivée des paquets est connue. Dans ce cas, on montre qu’il est possible d’atteindre un délai strict de chaque paquet. Notre approche permet de respecter un délai strict par paquet avec un taux de drop de paquets très faible. Encore on s’attaque au problème d’allocation de ressources dans un contexte multi service OFDMA où la distribution de l’arrivée des paquets ainsi que celle de la variation du canal sont inconnues. On formule ce problème comme étant un contrôle de file. On développe un contrôleur H∞ pour réguler l’état du buffer. Dans le contexte MIMO-OFDMA on considère d’abord le problème d’allocation de ressources et de beamforming multicellulaire. En utilisant la dualité uplink/downlink on obtient le solution qui permet d’atteindre l’optimum global du système. La solution optimale dans le contexte mono cellulaire peut être obtenue comme un cas spécial du problème multi cellulaire. Car la complexité de l'algorithme optimal est énorme, on développe une solution ayant une complexité réduite basée sur la technique de Zero Forcing. La performance de cette solution est inférieure avec moins de complexité.