Accès massif pour l'IoT dans la 5G et au delà

Massive access for IoT in 5G and beyond

• Auteur / Autrice : Mohamed Ali Adjif
• Direction : Jean-Pierre Cances, Oussama Habachi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique des hautes fréquences, photonique et systèmes
• Date : Soutenance le 12/07/2022
• Etablissement(s) : Limoges
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie des Systèmes, Mathématiques, Informatique (Limoges ; 2018-2022)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : XLIM
• Jury : Président / Présidente : Iyad Dayoub
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Pierre Cances, Oussama Habachi, Gérard Chalhoub
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Essaïd Sabir

Mots clés

Mots clés contrôlés

Accès multiple par différence de code

Internet des objets

Innovation

Systèmes de communication sans fil

Mots clés libres

NOMA

Groupement d’utilisateurs

Contrôle de puissance

IoT

Accès massif

Apprentissage par renforcement

NOMA

User clustering

Power control

IoT

Massive access

Reinforcement learning

Résumé

L’intégration de l’internet des objets dans les futures générations de systèmes de communication sans-fil a émargée des défis techniques très intéressant, particulièrement pour la couche MAC où les techniques d’allocation de ressources existantes deviennent très rapidement inefficaces avec le nombre d’objets connectés attendu. En effet, l’évolution drastique du nombre de appareils connectés nécessite un système qui supporte un trafic sporadique et qui garantit en même temps des performances fiables et une meilleure qualité de service. Dans ce contexte, les techniques d’accès classiques basées sur un multiplexage orthogonal des utilisateurs ne sont plus en mesure de faire face à cette demande croissante et explosive de trafic en raison de la largeur de bande de transmission extrêmement limitée. Ainsi, les techniques d’accès multiples non orthogonales (NOMA) sont considérées comme des solutions prometteuses pour répondre à la demande d’accès massive et à l’évolution de la demande de bande passante en permettant à plusieurs utilisateurs d’accéder à la même ressource temps-fréquence. Dans cette thèse, nous considérons les techniques NOMA dans le domaine de puissance pour des transmissions en liaisons montantes et descendantes. Pour garantir le niveau requis de QoSdans le réseau, les algorithmes d’appariement des utilisateurs en des clusters que nous avons proposé tiennent compte de la capacité globale du réseau ainsi l’équité entre les utilisateurs, et permettent en même temps d’établir une connectivité massive. Ainsi, nous proposons des techniques d’allocation de ressources et de contrôle de puissance pour améliorer les performances du système en termes de débit utile et nombre d’utilisateurs connectés. Pour surmonter le problème de collisions dû aux interférences inter-cellulaire, nous auront recours aux techniques d’apprentissage par renforcement afin d’optimiser l’allocation des ressources. Les techniques proposées montrent l’intérêt des techniques NOMA par rapport à l’accès classique orthogonal, et pointe des futures directions de recherche à investiguer afin de rendre possible l’intégration de cette technique, qui est plutôt à ses débuts, dans les futurs systèmes de communication.

The integration of the Internet of Things in next generations of wireless communication systems has raised very interesting technical challenges, particularly at the MAC layer, where existing resource allocation techniques become inefficient with the increasing number of devices. Indeed, the drastic evolution of the number of connected devices requires a system that is able to support sporadic traffic and at the same time guarantees reliable performance and stringent quality of service. In this context, conventional orthogonal multiple access techniques are no longer able to cope with this increasing and explosive traffic demand due to the extremely limited transmission bandwidth. Thus, non-orthogonal multiple access (NOMA) is considered as a promising approach to meet the massive access demand and bursty traffic by allowing multiple users to access the same time-frequency resource. In this thesis, we consider NOMA multiplexing in the power domain for uplink and downlink transmissions. To guarantee the required level of quality of service in the network, the clustering algorithms that we have proposed take into account the global capacity of the network as well as the fairness between the users, and at the same time allow to establish a massive connectivity. Indeed, we propose resource allocation and power control techniques to improve system performance in terms of throughput and number of connected users. To overcome the problem of collisionsdue to inter-cellular interference, we use reinforcement learning techniques to optimize the resource allocation. The proposed techniques show the interest of NOMA compared to the classic orthogonal access and point out future directions of research to beinvestigated in order to make possible the integration of this technique, which is rather in its infancy, in the future. communication systems.