Thèse soutenue

Optimisation et Auto-Optimisation dans les réseaux LTE
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Abdoulaye Tall
Direction : Eitan AltmanRichard CombesZwi Altman
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 17/12/2015
Etablissement(s) : Avignon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale 536 « Sciences et agrosciences » (Avignon)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire informatique d'Avignon
Jury : Président / Présidente : Tijani Chahed
Examinateurs / Examinatrices : Richard Combes, Zwi Altman, Tijani Chahed, Marceau Coupechoux, Frederik Gunnarsson, Adam Ouorou
Rapporteurs / Rapporteuses : Marceau Coupechoux, Frederik Gunnarsson

Résumé

FR  |  
EN

Le réseau mobile d’Orange France comprend plus de 100 000 antennes 2G, 3G et 4G sur plusieurs bandes de fréquences sans compter les nombreuses femto-cells fournies aux clients pour résoudre les problèmes de couverture. Ces chiffres ne feront que s’accroître pour répondre à la demande sans cesse croissante des clients pour les données mobiles. Cela illustre le défi énorme que rencontrent les opérateurs de téléphonie mobile en général à savoir gérer un réseau aussi complexe tout en limitant les coûts d’opération pour rester compétitifs. Cette thèse s’attache à utiliser le concept SON (réseaux auto-organisants) pour réduire cette complexité en automatisant les tâches répétitives ou complexes. Plus spécifiquement, nous proposons des algorithmes d’optimisation automatique pour des scénarios liés à la densification par les small cells ou les antennes actives. Nous abordons les problèmes classiques d’équilibrage de charge mais avec un lien backhaul à capacité limitée et de coordination d’interférence que ce soit dans le domaine temporel (notamment avec le eICIC) ou le domaine fréquentiel. Nous proposons aussi des algorithmes d’activation optimale de certaines fonctionnalités lorsque cette activation n’est pas toujours bénéfique. Pour la formulation mathématique et la résolution de tous ces algorithmes, nous nous appuyons sur les résultats de l’approximation stochastique et de l’optimisation convexe. Nous proposons aussi une méthodologie systématique pour la coordination de multiples fonctionnalités SON qui seraient exécutées en parallèle. Cette méthodologie est basée sur les jeux concaves et l’optimisation convexe avec comme contraintes des inégalités matricielles linéaires.