Gestion d'interférence topologique dans les réseaux ad hoc clusterisés

Topological interference management in clustered ad hoc networks

• Auteur / Autrice : David Jia
• Direction : Mohamad Assaad, Christophe Le martret, Xavier Leturc
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences des réseaux, de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 06/11/2023
• 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-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Luc Vandendorpe
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Xavier Lagrange, Samir Perlaza, Marina Petrova
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Xavier Lagrange, Samir Perlaza

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ordonnancement (informatique)

Optimisation convexe

Estimation, Théorie de l'

Apprentissage automatique

Réseaux ad hoc de véhicules

Radio -- Interférence

Mots clés libres

Gestion d'interférence

Réseau ad hoc

Ordonnancement

Théorie de l'estimation

Apprentissage automatique

Optimisation convexe et non-Convexe

Interference management

Ad hoc network

Scheduling optimization

Estimation theory

Deep learning

Convex and non-Convex optimization

Résumé

Cette thèse traite le problème de la gestion distribuée d'interférences dans les réseaux ad hoc clusterisés dans des canaux aléatoires. On suppose qu'un chef de cluster (CH) est sélectionné dans chaque groupe pour superviser les transmissions, l'allocation des ressources et des slots temporels.Pour opérer un réseau ad hoc clusterisé, il faut attribuer une bande de fréquence (FB en anglais) à chaque cluster. Lorsque le nombre de FBs disponibles est supérieur ou égal au nombre de cluster, il est facile d'effectuer une attribution orthogonale de FB, même de manière distribuée. Toutefois, pour les déploiements importants dans la pratique, en particulier dans les environnements militaires, le nombre de clusters est souvent beaucoup plus élevé que le nombre de FBs disponibles. Bien que la réutilisation spatiale des FBs puisse être utilisée dans ce cas, si la topologie du réseau le permet, une telle solution peut ne pas fournir des performances satisfaisantes dans certains scénarios (par exemple, une forte densité de clusters), et d'autres mécanismes sont alors nécessaires.Dans cette thèse, nous considérons que les clusters adjacents peuvent interférer entre eux et nous proposons d'utiliser une technique de gestion des interférences basée sur l'approche de la gestion des interférences topologiques (TIM en anglais). La méthode TIM classique nécessite la connaissance du graphe d'interférence du réseau, c'est-à-dire qu'il faut déterminer pour chaque récepteur si l'interférence induite par chaque autre nœud est faible ou forte dans des canaux déterministes. Des travaux antérieurs ont proposé d'étendre la méthode TIM aux canaux aléatoires en incorporant des informations statistiques sur l'état du canal (SCSI en anglais) dans l'algorithme.Toutefois, ces solutions présentent des performances mauvaises car elles sont moins performantes en termes de débit global et d'équité que l'accès multiple par répartition temporelle (TDMA en anglais). Par conséquent, dans ce contexte, la première contribution de cette thèse est d'améliorer l'état de l'art en proposant une autre extension du TIM, qui est appelée enhanced TIM (eTIM) dans cette thèse. Pour ce faire, nous fournissons une nouvelle méthode de gestion des interférences qui combine l'eTIM avec les accès TDMA et améliore à la fois le débit global et l'équité des débits.Pour appliquer cette solution, nous devons estimer le SCSI lié à chaque lien des grappes associées. Une solution triviale consiste à appliquer le TDMA, où chaque nœud transmet l'un après l'autre. Afin de réduire la durée de sensing, nous proposons deux nouvelles solutions d'ordonnancement qui utilisent des émissions simultanées et qui sont plus performantes que le TDMA. Cela constitue la deuxième contribution de cette thèse.Après la phase d'estimation, chaque nœud connaît le SCSI lié aux liens de tous les autres nœuds. Pour mettre en œuvre l'eTIM, les SCSI doivent être partagés entre les deux clusters. Nous avons donc étudié plusieurs méthodes de réduction de dimension, telles que l'analyse en composantes principales (linéaire) et l'autoencodeur (non linéaire), appliquées à la matrice des SCSI afin de réduire la quantité d'échanges de signalisation entre les clusters. Cela correspond à la troisième contribution de cette thèse.

This thesis addresses the problem of distributed interference management in clustered ad hoc networks under random fading channels. We assume that a cluster head (CH) is selected in each cluster to oversee transmissions, resource and time slots allocation.To operate a clustered ad hoc network, one needs to allocate a frequency band (FB) to each cluster. When the number of available FBs is greater or equal to the number of clusters, we can easily perform an orthogonal FB allocation, even in a distributed manner. However, for large deployments in practice, especially in military environments, the number of clusters is often much larger than the number of available FBs. While spatial FB reuse can be used in this case, if the network topology allows it, such a solution may not provide satisfactory performance in various scenarios (e.g. high cluster density), and other mechanisms are necessary.In this thesis, we consider that adjacent clusters can interfere between each other, and we propose to use an interference management technique based on the topological interference management (TIM) approach. The original TIM requires the knowledge of the interference graph of the network, i.e. determining for each receiver whether the interference caused by each other node is weak or strong in deterministic channels. Existing works have proposed to extend TIM in random channels by incorporating statistical channel state information (SCSI) in the algorithm.However, these solutions present poor performance since they achieve lower performance in terms of both sum rate and fairness than time-division multiple access (TDMA). Hence, in this context, the first contribution of this thesis is to improve the state-of-the-art by proposing another extension of TIM, that is referred to as enhanced TIM (eTIM) in this thesis. To this end, we provide a novel interference management method that combines eTIM with TDMA access and improves both the sum rate and the fairness.To apply this solution, we need to estimate the SCSI related to each link of the associated clusters. One trivial solution consists in applying TDMA, where each node transmits one after the other. In order to reduce the sensing duration, we propose two new scheduling solutions which use simultaneous transmissions and outperform TDMA. This constitutes the second contribution of this thesis.After the estimation phase, each node knows the SCSI related to the links from all the other nodes. To implement eTIM, the SCSI need to be shared between the two clusters. Thus, we investigated several dimensionality reduction methods, such as principal component analysis (linear) and autoencoder (non-linear), applied to the SCSI matrix in order to reducing the amount of signaling exchanges between clusters. This corresponds to the third contribution of this thesis.