Thèse soutenue

Allocation des Ressources Radios en C-V2X : du LTE-V2X à la 5G-V2X

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Auteur / Autrice : Sehla Khabaz
Direction : Thi-Mai-Trang NguyenGuy Pujolle
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 30/11/2022
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....)
Jury : Président / Présidente : Anne Fladenmuller
Examinateurs / Examinatrices : Paul Mühlethaler 19..-...., Nadjib Achir
Rapporteur / Rapporteuse : Nadjib Ait Saadi, Selma Boumerdassi

Résumé

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Les réseaux véhiculaires ont connu un vrai progrès technologique dans le domaine de la recherche scientifique au cours des dernières décennies. L’intégration des technologies de communications sans fil dans le domaine du transport a abouti à l’émergence d’un nouveau paradigme, à savoir les communications Vehicle-to-Everything (V2X). Ce dernier signifie les communications entre véhicules et tout autre objet. L’objectif primordial des communications véhiculaires, est d’assurer la sécurité routière à travers l’échange des messages périodiques entre les véhicules et entre les véhicules et d’autres participants, tels que les unités de bord de route ou les piétons. La technologie C-V2X (Cellular-Vehicle-to-Everything) est une technologie émergente pour les réseaux véhiculaires standardisée par la 3GPP, dans laquelle les communications véhiculaires se basent sur les réseaux cellulaires. Le LTE-V2X est la première technologie C-V2X, suivie par la 5G-V2X. Les mécanismes d’allocation des ressources jouent un rôle important dans les performances des communications V2X. Pour cette raison, les algorithmes d’allocation des ressources proposés pour la technologie C-V2X doivent fortement répondre aux exigences des applications véhiculaires. Cependant, les applications liées à la sécurité routière sont les applications véhiculaires les plus critiques en termes de fiabilité et en termes de temps de latence. Pour cette raison, dans la première partie de cette thèse, nous proposons un algorithme d’allocation des ressources en LTE-V2X qui se base sur la technique du ''clustering''. Cet algorithme, nommé MIRD (Maximum Inter-Centoid Reuse Distance), vise à améliorer la fiabilité des communications véhiculaires de type sécurité routière. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous abordons l’allocation des ressources radio dans la technologie 5G-V2X. Avant d’entamer le processus d’allocation des ressources radio en 5G-V2X, nous nous intéressons d’abord en premier lieu à la flexibilité de la trame radio de la 5G en concentrant notre intérêt sur le concept de numérologie. À cette fin, nous étudions d’abord l’impact du choix de la numérologie sur les performances des applications véhiculaires. Par le biais de simulations, nous avons abouti à prouver que le choix de la numérologie appropriée est un compromis entre les exigences des applications véhiculaires, les interférences inter-porteuses et les interférences inter-symboles. En deuxième lieu, nous proposons un algorithme d’allocation des ressources en considérant à la fois le trafic de sécurité routière et celui non lié à la sécurité routière. Dans cet algorithme, nommé PSRA-MN (Priority and Satisfaction-based Resource Allocation with Mixed Numerology), nous procédons d’abord au choix de la numérologie appropriée en tenant en compte les conditions du canal radio et la vitesse du véhicule. Ensuite, nous appliquons une politique de priorisation en faveur du trafic lié à la sécurité routière afin de garantir les ressources demandées par ce type de trafic. Puis, les ressources restantes sont allouées de manière optimale aux véhicules dont le trafic est non lié à la sécurité routière afin de maximiser le taux de satisfaction moyen de ces véhicules. L’algorithme PSRA-MN est validé par des simulations. Les résultats obtenus montrent que cet algorithme permet d’atteindre de meilleures performances en comparaison avec les algorithmes traditionnels, tel que le MAX-C/I, en termes de taux d’allocation moyen, de taux de satisfaction moyen, et de temps de latence moyen.