Utilisation de la radio intelligente pour un réseau mobile à faible consommation d’énergie

Cognitive Radio for Green Cellular Networks

• Auteur / Autrice : Rémi Bonnefoi
• Direction : Yves Louët
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Télécommunications (STIC)
• Date : Soutenance le 15/10/2018
• Etablissement(s) : CentraleSupélec
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Électronique et de Télécommunications (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Loutfi Nuaymi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yves Louët, Loutfi Nuaymi, Claire Goursaud, Samson Lasaulce, Antonio De Domenico, Carlos Estêvão Rolim Fernandes, Christophe Moy, Jacques Palicot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Claire Goursaud, Samson Lasaulce

Mots clés

Mots clés contrôlés

Internet des objets

Systèmes de communication sans fil

Radio cognitive

Mots clés libres

Radio Intelligente

Eco-radio

Réseaux Mobiles

Internet des Objets

Cognitive Radio

Green Radio

Mobile Networks

Internet of Things

Résumé

La réduction de l’empreinte carbone de l’activité humaine est aujourd’hui un enjeu économique et écologique majeur. Les réseaux de communication ont un double rôle à jouer dans cette réduction. En premier lieu, les réseaux mobiles, et en particulier les stations de base, sont un gros consommateur d’électricité. Il est donc nécessaire d’optimiser leur fonctionnement pour réduire leur empreinte carbone. Ensuite, des réseaux de communication sont désormais nécessaires pour mieux gérer la production d’électricité et ainsi pouvoir augmenter la proportion d’électricité produite par des sources d’énergie renouvelables.Dans cette thèse, nous regardons ces deux aspects. Nous commençons par proposer une solution pour réduire la consommation d’énergie des réseaux mobiles. Pour cela, nous proposons des algorithmes pour optimiser l’allocation de puissance lorsque des mécanismes de mise en veille dynamique sont utilisés. Dans un second temps, nous proposons une solution pour améliorer le fonctionnement des réseaux d’objets connectés utilisés pour la gestion de l’électricité. Plus précisément, nous rendons plus fiables ces communications grâce à l’utilisation d’algorithmes de bandit multibras pour l’accès fréquentiel.

The reduction of the carbon footprint of human activities is one of the current major economic and ecological challenges. Communication networks have a dual role in this reduction. On one hand, mobile networks, and in particular the base stations, are nowadays an important energy consumer. It is, thus, necessary to optimize their behavior in order to reduce their carbon footprint. On the other hand, some communication networks are necessary to better manage the electrical grid. Thanks to this better management, it is possible to improve the proportion of electricity produced by renewable energy sources.In this thesis, we look at both aspects. In a first step, we propose a solution to reduce the energy consumption of wireless mobile networks. For that purpose, we propose algorithms that optimize the power allocation when Cell Discontinuous Transmission is used by the base stations.In a second step, we propose a solution in order to improve the performance of Internet of Things networks used for the electrical grid. More precisely, we use multi-armed bandit algorithm for channel selection in IoT networks as a means of increasing the reliability of communications.