Allocation des ressources radio dans les réseaux cellulaires 5G alimentés par le smart grid et les énergies renouvelables

Radio resource allocation in 5G cellular networks powered by the smart grid and renewable energies

• Auteur / Autrice : Ali El Amine
• Direction : Loutfi Nuaymi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 12/11/2019
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Systèmes Réseaux, Cybersécurité et Droit du numérique - Advanced technologies for operated networks - Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Martins
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Loutfi Nuaymi, Steven Martin, Michela Meo, Dini Paolo, Lina Mroueh, Hussein Al Haj Hassan
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Steven Martin, Michela Meo

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)

Allocation de ressources (radiotéléphonie)

Énergies renouvelables

Technologie 5G

Mots clés libres

Réseaux cellulaires

Efficacité énergétique

5G

Énergie renouvelable

Allocation de ressource

Intelligence artificielle

Green cellular networks

Energy efficiency

5G

Renewable energy

Resource allocation

Machine learning

Résumé

Nous vivons une révolution numérique où l’Internet est devenu un élément essentiel de notre vie quotidienne. Avec plus de 750 millions de foyers connectés et plus de 6,8 milliards d'abonnés à la téléphonie mobile, les réseaux cellulaires dominent le secteur des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) avec plus de 75%. La tendance est à la hausse et ne semble pas avoir de signe de ralentissement dans un avenir proche en raison des nouveaux services et applications en cours. Cependant, cette augmentation radicale des appareils et services TIC a poussé la consommation d'énergie correspondante et son impact sur l'environnement à croître à un rythme effarant, consommant plus de 5% de l'énergie électrique mondiale et libérant dans l'atmosphère environ 2% des émissions de CO2. Étant donné que les stations de base, éléments essentiels de la fourniture d’accès à l’Internet, consomment la plus grande partie de l’énergie des réseaux cellulaires, il est essentiel d’étudier de nouvelles stratégies et architectures afin de prévenir cette pénurie d’énergie. Cette thèse porte sur le rôle essentiel de l'énergie dans la conception et l'exploitation de futurs réseaux cellulaires. Nous considérons des approches différentes et complémentaires, y compris des techniques d'efficacité énergétique (gestion des ressources radio et systèmes de sommeil), des sources d'énergie renouvelables, le Smart Grid et des outils d'apprentissage basés sur l’intelligence artificiel pour réduire la consommation d'énergie de ces réseaux complexes tout en garantissant une certaine qualité de service adapté aux cas d'utilisation 5G.

We live in the digital era where the Internet has become an essential part of our daily lives. With more than 750 million connected households and over 6.8 billion mobile subscribers, mobile networks are dominating the Information and Communication Technology (ICT) sector with more than 75%. The trend is of further increase and appears to have no signs of slowing down in the near future due to the ongoing new services and applications. However, this radical surge of ICT devices and services has pushed corresponding energy consumption and its footprint on the environment to grow at a staggering rate consuming more than 5% of the world’s electrical energy and releasing into the atmosphere about 2% of the global CO2 emissions. Since base stations, the core elements to provide internet access, consume most of the energy in cellular networks, it is essential to study new strategies and architectures in order to deter this energy crunch. This thesis focuses on the crucial role of energy in the design and operation of future cellular networks. We consider different and complementary approaches and parameters, including energy efficiency techniques (i.e., radio resource management and sleep schemes), renewable energy sources, Smart Grid and tools from machine learning to bring down the energy consumption of these complex networks while guaranteeing a certain quality of service adapted to 5G use cases.