Accès massif pour les réseaux 5G et au-delà

Massive access for 5G networks and beyond

• Auteur / Autrice : Samar Chebbi
• Direction : Jean-Pierre Cances, Oussama Habachi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et ingénierie pour l’information
• Date : Soutenance le 09/01/2025
• Etablissement(s) : Limoges
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie (Limoges ; 2022-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : XLIM
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Essaïd Sabir, Abbas Bradai
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Benoit Hilt, Guillaume Ferré

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Innovation

Systèmes de communication sans fil

Mots clés libres

MIMO

NOMA

URLLC

5G

6G

Clustering

Allocation de puissance

Latence

Efficacité énergétique et spéctrale

MIMO

NOMA

URLLC

5G

6G

Clustering

Power allocation

Latency

Energy efficiency

Résumé

Cette thèse aborde les défis posés par la conception et l’optimisation des systèmes de communication sans fil MIMO-NOMA dans les réseaux de cinquième (5G) et sixième génération (6G). Ces technologies sont au cœur des applications modernes nécessitant une communication ultra-fiable et à faible latence (uRLLC), comme les véhicules autonomes, l’automatisation industrielle, et les systèmes de réalité augmentée. L’objectif principal de cette thèse est de développer des techniques avancées pour la gestion des ressources, la réduction du retard, et l’amélioration de l’efficacité énergétique, dans un contexte où un grand nombre d’utilisateurs partagent simultanément les ressources réseau. Dans un premier temps, un état de l’art est présenté, couvrant les concepts de base du multiplexage par répartition non orthogonale (NOMA) et des systèmes multi-antennes MIMO, ainsi que les avancées récentes dans le domaine de la communication uRLLC. Ensuite, des algorithmes novateurs de regroupement d’utilisateurs (clustering) et d’allocation de puissance, fondés sur la latence et la corrélation spatiale, sont proposés. Ces algorithmes permettent de prioriser les utilisateurs selon leurs besoins en termes de qualité de service (QoS) et de minimiser les interférences entre clusters d’utilisateurs. En parallèle, un cadre pour la modélisation et la simulation des retards dans les systèmes MIMO-NOMA est développé, intégrant des scénarios réalistes où les paquets de données sont transmis en fonction de leurs contraintes de délai. Les résultats obtenus à partir des simulations montrent une amélioration significative en termes de réduction du retard moyen, d’augmentation du nombre d’utilisateurs desservis, et d’efficacité énergétique par rapport aux méthodes existantes. De plus, l’analyse comparative révèle que l’utilisation d’une approche basée sur la corrélation spatiale et la latence permet de mieux répondre aux exigences des applications critiques en temps réel. Ces travaux contribuent de manière substantielle à la conception des réseaux 5G/6G, en apportant des solutions adaptées aux défis des communications massives à faible latence et aux environnements à haute densité d’utilisateurs.

This thesis addresses the challenges posed by the design and optimization of MIMO-NOMA wireless communication systems in fifth (5G) and sixth-generation (6G) networks. These technologies are pivotal for modern applications requiring Ultra-Reliable Low-Latency Communication (uRLLC), such as autonomous vehicles, industrial automation, and augmented reality systems. The main objective of this thesis is to develop advanced techniques for resource management, delay reduction, and energy efficiency enhancement in a context where a large number of users simultaneously share network resources. First, the thesis presents a comprehensive literature review covering the fundamentals of Non- Orthogonal Multiple Access (NOMA) and MIMO systems, along with recent advancements in uRLLC communication. Next, innovative algorithms for user clustering and power allocation, based on latency and spatial correlation, are proposed. These algorithms prioritize users based on their Quality of Service (QoS) requirements and minimize inter-cluster interference. Additionally, a framework for delay modeling and simulation in MIMO-NOMA systems is developed, incorporating realistic scenarios where data packets are transmitted according to their delay constraints. The simulation results demonstrate significant improvements in reducing average delay, increasing the number of users served, and enhancing energy efficiency compared to existing methods. Moreover, the comparative analysis reveals that leveraging spatial correlation and latency-based clustering approaches better meets the demands of time-critical applications. These findings contribute substantially to the design of 5G/6G networks by offering solutions that address the challenges of massive low-latency communications and high-density user environments.