Thèse soutenue

Evolution de l’architecture du réseau mobile et optimisation de la gestion des ressources radio

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Auteur / Autrice : Joe Saad
Direction : Kinda KhawamMohamad YassinSalvatore Costanzo
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences des réseaux, de l'information et de la communication
Date : Soutenance le 19/03/2024
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 : Données et algorithmes pour une ville intelligente et durable (Versailles ; 2015-...)
référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)
Entreprise : Orange (entreprise)
Jury : Président / Présidente : Salah Eddine El Ayoubi
Examinateurs / Examinatrices : Thi-Mai-Trang Nguyen, Tijani Chahed, Philippe Martins, Cédric Adjih, Artur Hecker
Rapporteurs / Rapporteuses : Thi-Mai-Trang Nguyen, Tijani Chahed

Résumé

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Avec les réseaux de cinquième génération (5G), plusieurs services hétérogènes sont supportés: le service enhanced Mobile BroadBand (eMBB) caractérisé par ses débits élevés, le service Ultra-Reliable Low-Latency Communications (URLLC) nécessitant une faible latence et le service massive Machine-Type Communications (mMTC) privilégiant une importante densité de connexions.Grâce au slicing, la coexistence de ces services sur le même réseau est possible. Le slicing divise le réseau en sous-réseaux logiques et isolés dont chaque partie est dénommée slice et attribuée à une catégorie de services.De plus, le Radio Access Network (RAN) est le lieu d'une transformation visant à désintégrer ses composants grâce à des organismes de normalisation comme l'alliance Open-RAN (O-RAN). Cette évolution apporte plusieurs avantages pour les opérateurs comme l'introduction de l'intelligence artificielle au niveau des contrôleurs.Dans ce contexte de slicing et d'évolution du RAN, l'optimisation des ressources radio est un défi majeur pour un opérateur mobile afin d'assurer la qualité de service des différents slices à partir d'algorithmes efficaces. Par conséquent, dans cette thèse, l'objectif est de proposer plusieurs algorithmes d'allocation de ressources radio en identifiant les indicateurs de performance nécessaires pour la prise de décisions. De plus, les différentes approches proposées sont comparées entre elles et à celles de l'état de l'art, y compris l'approche standard. Aussi, pour la plupart des solutions proposées, leur emplacement dans l'architecture O-RAN est discuté.Notre premier algorithme est basé sur le Dynamic Weighted Fair Queuing (DWFQ) dans un contexte multi-slice et multi-Virtual Operator (VO). Le but est de déterminer la portion de ressources attribuée à chaque VO dans chaque slice en utilisant la théorie des jeux.Dans la suite, on s'intéresse à la gestion des ressources radio au niveau d'un même opérateur. Pour cela, une deuxième approche se focalise sur l'allocation des ressources radio entre deux slices hétérogènes: eMBB et URLLC. Deux approches, centralisée basée sur le Deep-Q Networks (DQN) et distribuée basée sur un jeu non-coopératif, traitent ce problème où l'allocation des ressources se fait grâce à l'ingénierie de trafic.Dans la troisième contribution, on ajoute l'aspect numérologie (espacement entre sous-porteuses) au problème précédent avec l'étude de trois slices: eMBB, URLLC et mMTC. Pour cela, on divise la bande de l'opérateur en plusieurs Bandwidth Parts (BWPs) dont chacune est associée à une numérologie ce qui provoque l'Inter-Numerology Interference (INI). Par suite, on propose un algorithme à trois étages dont le premier étage utilise la théorie des jeux pour choisir la BWP qui servira les utilisateurs URLLC. Le deuxième étage utilise une heuristique pour déterminer la portion de ressources radio dédiée à chaque BWP. Le troisième étage utilise le DQN pour dimensionner une bande de garde entre les BWPs utilisant des numérologies différentes afin de réduire l'INI.Pour la suite, on garde toujours l'aspect multi-numérologies dans le problème mais on s'intéresse plutôt aux utilisateurs connectés simultanément à plusieurs slices. Pour ces utilisateurs, une latence additionnelle est générée à cause du BWP switching qui est nécessaire pour récupérer les ressources de chaque slice. Pour cela, notre quatrième contribution propose trois mécanismes innovants de BWP switching qui permettent de réduire la latence globale due à cet effet.Pour la dernière contribution, l'efficacité énergétique de ces utilisateurs est étudiée en proposant un algorithme qui sélectionne entre la configuration "single numerology" (une seule BWP pour tous les slices) et "multi-numerology" (BWP différente pour chaque slice) en se basant sur plusieurs facteurs comme le niveau de batterie. Cette sélection se fait à travers deux approches, centralisée basée sur un problème d'optimisation et distribuée basée sur la théorie des jeux.