Thèse soutenue

Optimisation des réseaux sans-fil : fraîcheur en communication

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Auteur / Autrice : Ali Maatouk
Direction : Mohamad AssaadAnthony Ephremides
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Réseaux, information et communications
Date : Soutenance le 16/11/2020
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
référent : Faculté des sciences d'Orsay
Jury : Président / Présidente : Michel Kieffer
Examinateurs / Examinatrices : Roy D. Yates, Petar Popovski, Eytan Modiano, Elif Uysal Biyikoglu
Rapporteurs / Rapporteuses : Roy D. Yates, Petar Popovski

Résumé

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La prolifération des smartphones, avec la connectivité omniprésente et le bas coût des matériaux, a ouvert la voie à de nouvelles applications qui reposent sur la livraison en temps opportun des paquets d’un bout à l’autre du réseau. De la surveillance des appareils ménagers à la maison au réseaux de véhicules où les informations de vitesse et de position du véhicule sont diffusées, ces applications nécessitent de données frais pour avoir des performances optimales. Pour quantifier cette notion de fraîcheur de données, le concept de l’Âge de l’Information (AdI) est né, et la recherche s’est fortement concentrée sur son analyse et son optimisation dans divers contextes de réseau. Cette thèse explore l’AdI dans de nombreux environnements,met en lumière ses points faibles et leur apporte ainsi des solutions dans plusieurs applications de surveillance en temps réel.Dans la première partie de la thèse, nous nous concentrons sur l’optimisation des métriques basées sur l’âge dans les systèmes de communication fondamentaux.Plus précisément, dans le troisième chapitre, nous examinons les métriques basées sur l’âge dans les environnements multi-classes qui sont abondants dans les applications en temps réel. Un exemple simple est celui des réseaux de véhicules où les données relatives à la sécurité sont considérées comme plus sensibles. Par conséquent, elles ont une priorité plus élevée par rapport aux autres données du système. Nous dérivons une expression de l’âge moyen de chaque flux et nous fournissons des résultats à propos de l’interaction entre les multiples classes. Cela ouvre la voie à la deuxième partie du chapitre, où nous introduisons un nouveau cadre d’optimisation basé sur l’AdI dans les systèmes multi-classes. Nous y caractérisons les gains en termes de fraîcheur de l’information lorsque notre cadre est adopté par rapport à des approches de pointe. Le quatrième chapitre traite un environnement distribué, où les appareils accèdent au canal en utilisant la méthode d’accès multiple avec écoute de la porteuse (CSMA). CSMA est considéré comme l’un des méthodes d’accès canal distribués les plus connus et les plus répandus (par exemple, CSMA est le principal moyen d’accès en Wi-Fi). Dans ce cas, nous caractérisons, grâce à des analyses théoriques rigoureuses, le point de fonctionnement optimal qui minimise l’âge moyen du réseau.Dans la deuxième partie de la thèse, nous mettons en lumière les lacunes de l’âge de l’information et des métriques d’erreur standard dans de nombreuses applications en temps réel. Par conséquent,nous introduisons une nouvelle métrique de performance,que nous appelons l’Âge de l’Information Incorrecte (AdII). L’AdII traite ces lacunes en étendant la notion de données frais et en saisissant l’effet de détérioration que les informations incorrectes peuvent avoir avec le temps sur le système.Dans les scénarios à la fois sans et avec contraintes de ressources, nous dérivons des politiques d’échantillonnage optimales qui minimisent l’AdII.Nous soulignons également leurs avantages par rapport aux politiques optimales pour l’âge et pour les métriques d’erreur standard dans diverses applications.Nos résultats et analyses fournissent des informations clés sur la métrique d’âge et ouvrent la voie à de nouvelles orientations de recherche pour les applications de surveillance en temps réel.