Les métasurfaces intelligentes reconfigurables dans les systèmes sans fil de nouvelle génération : analyse des performances et conception optimale

Reconfigurable Intelligent Surfaces in Next Generation Wireless Systems: Performance Analysis and Optimal Design

• Auteur / Autrice : Guodong Sun
• Direction : François Baccelli
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 18/12/2024
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : DIENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : DYOGENE
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Paris ; 1985-....)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Marie Gorce
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : François Baccelli, Stefano Paris, Luis Uzeda garcia, Marco Di renzo, Derya Malak, Philippe Martins
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Martins

Mots clés

Mots clés libres

Métasurfaces intelligentes

Les systèmes sans fil

Analyse des performances

Géométrie stochastique

Reconfigurable Intelligent Surfaces

Wireless Systems

Performance Analysis

Stochastic geometry

Résumé

Cette thèse étudie l’impact du déploiement de surfaces intelligentes reconfigurables (RIS), qui peuvent permettre l’apparition d’une diversité spatiale au niveau système dans des réseaux cellulaires complexes. Nous développons un cadre pour caractériser les performances des réseaux cellulaires assistés par RIS, en nous concentrant sur la probabilité de couverture en liaison descendante et le débit ergodique, où nous considérons que plusieurs RISs peuvent servir un UE simultanément. Pour tenir compte du caractère aléatoire inhérent aux déploiements spatiaux des stations de base (BS) et des RISs, nous modélisons les placements des RISs comme des processus ponctuels (PP) conditionnés aux BS associées, qui sont modélisés par un processus ponctuel de Poisson (PPP). Ces PP RIS peuvent être adaptés en fonction de la stratégie de déploiement. Nous nous concentrons sur la modélisation des RISs comme un processus de cluster Matérn (MCP), où chaque cluster RIS est un PPP fini avec support d’un disque centré sur la BS associée. Nous supposons que le système utilise la technique de multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence (OFDM) pour exploiter la diversité multitrajet fournie par les RISs. La probabilité de couverture et le taux ergodique peuvent être évalués lorsque les RISs fonctionnent comme des paquets de formateurs de faisceaux sans alimentation. Les expressions analytiques résultantes fournissent une méthodologie générale pour évaluer l’impact des paramètres clés liés aux RISs, tels que la densité des RISs, sur les performances au niveau du système. Pour démontrer la large applicabilité du cadre, nous analysons également une variante de placement des RISs où les RISs sont déployés autour des trous de couverture. Pour démontrer la large applicabilité du cadre, nous analysons également une variante de placement des RISs où les RISs sont déployés autour des trous de couverture. De plus, le cadre proposé permet une analyse technico-économique des réseaux assistés par RIS. Nous introduisons un modèle de coût relatif prenant en compte le coût total de possession (TCO) du déploiement des BS et des RISs, ainsi qu’un modèle de retour sur investissement (ROI) proportionnel à l`efficacité spectrale. Cette approche donne des informations quantitatives aux opérateurs pour développer des stratégies d’investissement concernant l ’opportunité d’investir dans des RISs en fonction des densités actuelles de BS et de RIS. Pour évaluer les performances et mener une analyse technico- économique, les expressions analytiques impliquant plusieurs intégrales sont complexes sur le plan informatique. Nous relevons ce d´ efi en développant un nouveau solveur numérique basé sur la règle Genz-Malik et le calcul parallèle, permettant une évaluation efficace dans un délai acceptable et améliorant l ’applicabilité pratique du cadre propos´ e. Sur la base de ce solveur, les évaluations numériques des expressions analytiques et les simulations de Monte-Carlo valident conjointement l ’approche analytique proposée et fournissent des informations précieuses sur la conception des futurs réseaux cellulaires assistés par RIS.

This thesis investigates the impact of deploying reconfigurable intelligent surfaces (RIS), which can engineer spatial diversity in complex cellular networks, at a system level. We develop a framework to characterize the performance of RIS-assisted cellular networks, focusing on downlink coverage probability and ergodic rate, where we consider that multiple RISs can serve one UE simultaneously. To account for the inherent randomness in the spatial deployments of base stations (BSs) and RISs, we model the placements of the RISs as point processes (PPs) conditioned on the associated BSs, which are modeled by a Poisson point process (PPP). These RIS PPs can be adapted based on the deployment strategy. We focus on modeling the RISs as a Mat'ern cluster process (MCP), where each RIS cluster is a finite PPP with support of a disc centered on the association BS. We assume that the system uses the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) technique to exploit the multipath diversity provided by RISs. The coverage probability and the ergodic rate can be evaluated when RISs operate as batched powerless beamformers. The resulting analytical expressions provide a general methodology to evaluate the impact of key RIS-related parameters, such as the density of RISs, on system-level performance. To demonstrate the framework's broad applicability, we also analyze a RIS placement variant where RISs are deployed around coverage holes. Furthermore, the proposed framework enables techno-economic analysis of RIS-assisted networks. We introduce a relative cost model considering the total cost of ownership (TCO) of deploying both BSs and RISs, along with a return of investment (ROI) model that is proportional spectral efficiency. This approach gives quantitative insights to operators to develop investment strategies regarding whether to invest in RISs based on current BS and RIS densities. To assess performance and conduct techno-economic analysis, the analytical expressions involving multiple integrals are computationally complex. We address this challenge by developing a novel numerical solver based on the Genz-Malik rule and parallel computing, allowing efficient evaluation within acceptable time consumption and improving the practical applicability of the proposed framework. Based on this solver, numerical evaluations of the analytical expressions and Monte-Carlo simulations jointly validate the proposed analytical approach and provide valuable insights into the design of future RIS-assisted cellular networks.