Thèse soutenue

Modèles et algorithmes pour l'optimisation robuste dans les Self-Organizing Network (SON) des réseaux mobiles 4G (LTE)

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Auteur / Autrice : Nourredine Tabia
Direction : Alexandre CaminadaOumaya BaalaAlexandre Gondran
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 13/12/2013
Etablissement(s) : Belfort-Montbéliard
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IRTES. Laboratoire Systèmes et Transports
Jury : Président / Présidente : François Spies
Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Caminada, Oumaya Baala, Alexandre Gondran, François Spies, Dominique Gaïti, Pascal Lorenz, Saïd Radjef
Rapporteur / Rapporteuse : Dominique Gaïti, Pascal Lorenz

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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La norme 3G/UMTS a permis de développer les premières applications multimédia pour téléphones et tablettes mobiles. Le nouveau standard 4G/LTE (Long Term Evolution) a pour objectif le très haut débit mobile. Dans ce standard, beaucoup d’efforts ont portés sur la reconfiguration automatique des réseaux en fonction de la demande des clients dans un processus appelé Self-Organizing Network (SON). Le travail de cette thèse s’inscrit dans cette direction. La reconfiguration de réseaux est comprise principalement dans le sens des modèles, des méthodes et des outils pour analyser les indicateurs remontés du réseau et configurer automatiquement les paramètres. Nous avons essentiellement travaillé sur les paramètres des aériens, l’allocation des fréquences, des puissances d’émission et des inclinaisons verticales.Dans cette optique, étant donné la forte variabilité des données d’entrée de l’optimisation issues des remontées de réseau, cette thèse porte sur les modèles et algorithmes d’optimisation robuste dans le contexte de l’optimisation sous contraintes. L’optimisation robuste fait référence à un ensemble de procédés pour proposer des solutions à des problèmes combinatoires dans un contexte de données incertaines et de scénarios variables dans le temps. Une première partie est dédiée à l’état de l’art et présente les principes des Self-Organizing Network (SON). La deuxième partie est consacrée à l’état de l’art des méthodes en optimisation robuste. En troisième partie nous présentons la modélisation mathématique du problème d’optimisation pour lequel les données de trafic (répartitions des clients sur la zone de service et leurs demandes respectives) prennent des valeurs variables dans le temps. Une phase de diagnostic sur le fonctionnement du réseau à partir des données, et une étude de sensibilité des solutions vis-à-vis des variations dans la réalisation des données ont été faites en quatrième partie avec des algorithmes de recherche locale. La cinquième partie présente le travail de conception, développement et test sur scénarios, d’une Recherche Tabou ainsi qu’une analyse approfondie sur les méthodes de pilotage envisagées pour les SON en 4G.