Solutions efficaces en énergie pour des systèmes exploitant l'accès multiple non-orthogonal aidés par la rétrodiffusion ambiante

Energy-efficient solutions for Non-Orthogonal Multiple Access systems aided by ambient backscattering

• Auteur / Autrice : Hajar El hassani
• Direction : Elena Veronica Belmega
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : STIC (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication) - ED EM2PSI
• Date : Soutenance le 02/12/2022
• Etablissement(s) : CY Cergy Paris Université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Equipes Traitement de l'Information et Systèmes (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Elena Veronica Belmega, Michèle Wigger, Robert Schober, Anne Savard, Marco Di Renzo, Maria-Gabriella Di Benedetto, Jean-Marie Gorce, Philippe Mary
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Michèle Wigger, Robert Schober

Mots clés

Mots clés contrôlés

Télécommunications

Mots clés libres

Noma

Communication par rétrodiffusion ambiante

Efficacité énergétique

Allocation de ressources

Apprentissage par renforcement

Noma

Ambient backscatter communication

Energy efficiency

Resource allocation

Reinforcement learning

Résumé

Le progrès récent des communications sans fil a ouvert la voie à une explosion du nombre de dispositifs connectés. Cette croissance sans précédent pose de nombreux défis en termes de connectivité massive et d'efficacité énergétique. D'une part, l'accès multiple non-orthogonal (NOMA) est une technologie prometteuse permettant une connectivité massive où plusieurs utilisateurs sont servis sur les mêmes ressources radio en superposant leurs signaux. D'autre part, la communication par rétrodiffusion ambiante (AmBC) a été introduite en tant que technologie à faible consommation d'énergie permettant à la fois une transmission passive de données et une récupération d'énergie. Étant donné que la gestion des ressources joue un rôle important dans l'amélioration des performances des systèmes de communication, nous nous concentrons dans cette thèse sur la maximisation de l'efficacité énergétique dans les systèmes NOMA aidés par la rétrodiffusion ambiante avec ou sans connaissance parfaite du canal au niveau de l'émetteur.Dans un premier temps, en supposant une connaissance parfaite du canal, nous maximisons l'efficacité énergétique pour un système NOMA multi-utilisateurs en liaison descendante, formulée comme le compromis entre le débit somme et la consommation totale de puissance. Compte tenu du budget de puissance au niveau de l'émetteur et des exigences minimales de qualité de service de chaque utilisateur, l'allocation de puissance optimale est obtenue analytiquement et celle-ci caractérise l'ensemble de la frontière Pareto-optimale des compromis débit versus (vs.) puissance. Dans le cas particulier de la maximisation du ratio débit somme vs. puissance totale, notre solution réduit la complexité de l'algorithme Dinkelbach à une méthode de recherche par dichotomie. L'avantage de NOMA par rapport à l'accès multiple orthogonal (OMA) en termes du compromis optimal débit vs. puissance est mis en évidence numériquement.Ensuite, nous étendons notre étude en incluant un dispositif de rétrodiffusion ambiante qui module sa propre information à transmettre en reflétant le signal incident provenant de l'émetteur. Premièrement, nous considérons le cas particulier d'un état de rétrodiffusion fixe où le dispositif agit comme un relais passif. Nous étendons également cette étude à plusieurs dispositifs de rétrodiffusion ambiante. Les politiques optimales d'allocation de ressources sont obtenues analytiquement, simplifiant ainsi l'algorithme de Dinkelbach. Dans le cas général où le dispositif n'est pas toujours dans un état de rétrodiffusion fixe, nous dérivons les régions de débits atteignables en exploitant les outils de la théorie de l'information et, ensuite, nous obtenons analytiquement la politique optimale d'allocation de ressources. Nous montrons que la solution proposée atteint une efficacité énergétique supérieure à celle d'autres systèmes de référence. Nous soulignons également que l'efficacité énergétique augmente avec le nombre de dispositifs de rétrodiffusion coopératifs. Pour compléter notre étude, nous montrons également la pertinence de notre solution en cas de connaissance imparfaite du canal.Nos solutions analytiques, qui s'appuient sur la connaissance parfaite du canal à l'émetteur, ne nécessitent pas l'utilisation d'algorithmes itératifs coûteux en termes de puissance de calcul. Cependant, la connaissance parfaite du canal est difficile à obtenir en pratique. Par conséquent, nous étudions un système NOMA à deux utilisateurs dans un canal variant dans le temps et inconnu au niveau de l'émetteur. Nous proposons ainsi une méthode d'apprentissage par renforcement en ligne, reposant uniquement sur un seul bit de feedback. Remarquablement, notre solution proposée ne nécessitant qu'un seul bit de feedback de chaque utilisateur est toujours capable de surpasser OMA dans plusieurs contextes d'intérêt, y compris ceux stochastiques et même non-stationnaires, comme le démontrent nos résultats numériques.

Recent advances in wireless communications have paved the way to a tremendous increase in the number of connected devices. As this number continues to grow, so do the challenges of achieving massive connectivity and higher energy efficiency. On the one hand, Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) is a promising technology enabling massive connectivity where multiple users are served on the same radio resources by superposing their signals. On the other hand, Ambient Backscatter Communication (AmBC) has been introduced as a low-energy technology allowing both a passive transmission of data and energy harvesting. Since resource management plays a significant role in improving the systems performance, we focus in this thesis on maximizing the energy efficiency in NOMA systems aided by ambient backscattering with perfect knowledge or unknown channel state information at the transmitter (CSIT).First, assuming perfect knowledge of the CSIT, we investigate the energy-efficiency maximization for a downlink multi-user NOMA system, which is formulated as a trade-off between the sum rate versus the overall power consumption. Considering the power budget at the transmitter and the minimum quality of service requirements at each user, the optimal power allocation is obtained in closed form and characterizes the entire Pareto-optimal boundary of the rate vs. power trade-offs. In the special case of maximizing the ratio sum rate vs. overall power, our solution reduces the complexity of the Dinkelbach procedure to a univariate bisection method. The benefit of NOMA over Orthogonal Multiple Access (OMA) in terms of the rate vs. power optimal trade-off is highlighted via simulation results.We then extend our investigation to include AmBC where an ambient backscatter device modulates its own information by reflecting the incident signal coming from the transmitter. First, we consider the special case of a fixed backscattering state where the ambient backscatter device is fully cooperative and can be considered as a passive relay. We also extend this investigation to multiple ambient backscattering devices. The optimal resource allocation policies are obtained in closed form, simplifying Dinkelbach's algorithm. In the general case in which the ambient backscatter is not always in a fixed backscattering state, we derive the achievable rate region using information-theoretic tools and analytically obtain the optimal energy-efficient resource allocation policy. The proposed solution are shown to achieve higher energy efficiency than other benchmark schemes. We also highlight that the energy efficiency increases with the number of cooperative backscatter devices. To complete our study, we also investigate the impact of imperfect CSIT on our solution and show its pertinence when the quality of the estimation is sufficient.Our analytical solutions, which rely on the CSIT, do not require the use of expensive iterative algorithms in terms of computing power, thus contributing to greener communications. However, the perfect CSIT is challenging to obtain in practice. Therefore, we further investigate a two-user NOMA system in a time-varying channel that is unknown at the transmitter side (in state and distribution) and propose an online reinforcement learning method, relying only on a 1-bit feedback to minimize the overall system outage probability and outage-based energy efficiency. Remarkably, our proposed scheme requires only a single bit of feedback from each user and is still able to outperform OMA in many settings of interest including stochastic and even non-stationary ones as demonstrated by the numerical results.