Affordable Access

Optimisation du partage de ressources pour les réseaux cellulaires auto-organisés

Authors
  • Garcia, Virgile
Publication Date
Mar 30, 2012
Source
HAL-UPMC
Keywords
Language
French
License
Unknown
External links

Abstract

Cette thèse s'intéresse aux problèmes d'allocations des ressources et de puissance dans les réseaux cellulaires de quatrième génération (4G). Pour faire face à la demande continuellement croissante en débit des utilisateurs mobiles, les opérateurs n'ont d'autre choix que de densifier leurs infrastructures d'accès au réseau radio (RAN), afin de maximiser l'utilisation de la bande passante disponible dans l'espace. Un des défis de cette nouvelle architecture est la coexistence de nombreuses cellules voisines et la gestion des interférences co-canal qu'elles génèrent entre elles. De telles contraintes ont amené la communauté scientifique à s'intéresser aux réseaux auto-organisés et auto-optimisés (SON), qui permettent aux réseaux de s'optimiser localement via des décisions décentralisées (sans planification statique). L'intérêt principal de tels réseaux est le passage à l'échelle des algorithmes distribués et la possibilité de s'adapter dynamiquement à de nouveaux environnements. Dans cette optique, nous proposons l'étude de deux problèmes d'allocation de ressources. La première partie de cette thèse se concentre sur l'optimisation de l'usage des ressources, dans un contexte de transmission coordonnée par plusieurs stations de base (CoMP). Les performances de la coordination de stations de base sont évaluées, selon le critère de capacité uniforme, ainsi que le compromis entre l'efficacité spectrale et l'équité entre les utilisateurs. Nous proposons également une méthode généralisée et distribuée de sélection de l'ensemble de stations en coopération, afin d'optimiser le compromis efficacité-équité. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à l'optimisation de l'allocation des ressources et de puissance, dans le but de minimiser la consommation électrique du réseau. Nous présentons deux algorithmes dont les décisions sont décentralisées. Le premier est basé sur une optimisation stochastique (via l'échantillonneur de Gibbs) et permet une optimisation globale du système. Le second quant à lui est basé sur l'adaptation de la théorie du contrôle et utilise des modèles prédictifs et la poursuite de cibles pour allouer les ressources et les puissances dans un contexte de canaux et d'interférences dynamiques. Dans de nombreux cas, plusieurs objectifs concurrents sont à considérer pour évaluer les performances d'un réseau (capacité totale, équité, consommation électrique, etc.). Dans le cadre de cette thèse, nous nous efforçons à présenter les résultats sous la forme de compromis multi-objectifs.

Report this publication

Statistics

Seen <100 times