Dissertations / Theses: 'Allocation des ressources radio'

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LE, BRIS LOIC. "Allocation de ressources radio dans les reseaux cellulaires." Paris 7, 1999. http://www.theses.fr/1999PA077136.

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Abstract:

Aujourd'hui, les operateurs radio-mobiles doivent faire face a un double defit : repondre a une augmentation croissante du trafic tout en maintenant une bonne qualite radio des communications mobiles. Mais l'approche classique combinant un motif agressif de reutilisation de frequences, le saut de frequences et la transmission discontinue ne permet pas d'atteindre les performances ultimes du gsm. Ainsi, de nouvelles techniques telles que la gestion efficace des ressources radio doivent etre mises en place. Dans ce document, nous etudions et proposons, pour repondre a ces besoins, des strategies efficaces d'allocations de canaux radio. Dans une premiere partie, nous abordons un element important de la conception d'un reseau cellulaire : le probleme de l'allocation fixe de frequences. La conception d'un reseau cellulaire se decompose en trois etapes : le dimensionnement du reseau (tenant compte de la distribution de trafic et du modele d'abonne), la planification cellulaire et la planification frequentielle. A cette etape, l'operateur doit alors allouer des frequences a chaque station de base de telle sorte que le niveau d'interferences co-canal et adjacent reste inferieur a un seuil predefini. Cette allocation de frequences doit egalement tenir compte de la distribution du trafic et de l'environnement radio. D'un point de vue theorique, l'allocation fixe de frequences est un probleme d'optimisation np-complet sous contraintes. De nombreux modeles et methodes de resolution associees sont proposes dans ce document. Dans la seconde partie, nous nous interessons au probleme plus complexe de l'allocation dynamique de canaux. Le systeme devient dynamique. Dans la litterature, les etudes proposees sont le plus souvent fondees sur le taux de blocage du reseau. Les techniques presentees dans ce document sont basees soient sur le rapport signal utile/interferences soient sur les metriques gsm standard rxlev et rxqual. De plus, ces strategies sont combinees au saut de frequences permettant ainsi d'ameliorer la qualite du lien radio et d'augmenter la capacite du reseau. Les resultats sont evalues en termes en fonction de repartition en c/i et de fer.

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Sharara, Mahdi. "Resource Allocation in Future Radio Access Networks." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG024.

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Abstract:

Cette thèse considère l'allocation des ressources radio et de calcul dans les futurs réseaux d'accès radio et plus précisément dans les réseaux Cloud-RAN (Cloud-Radio Access Networks) ainsi que les réseaux Open-RAN (Open-Radio Access Networks). Dans ces architectures, le traitement en bande de base de plusieurs stations de base est centralisé et virtualisé. Cela permet une meilleure optimisation du réseau et une réduction des dépenses d'investissement et d'exploitation. Dans la première partie de cette thèse, nous considérons un schéma de coordination entre les ordonnanceurs radio et de calcul. Dans le cas où les ressources de calcul ne sont pas suffisantes, l'ordonnanceur de calcul envoie un retour d'information à l'ordonnanceur radio pour mettre à jour les paramètres radio. Bien que cela réduise le débit radio de l'utilisateur, il garantit que la trame sera traitée au niveau de l'ordonnanceur de calcul. Nous modélisons ce schéma de coordination à l'aide de la programmation linéaire en nombres entiers (ILP) avec comme objectifs de maximiser le débit total ainsi que la satisfaction des utilisateurs. Les résultats montrent la capacité de ce schéma de coordination à améliorer différents paramètres, notamment la réduction du gaspillage de puissance de transmission. Ensuite, nous proposons des heuristiques à faible complexité et nous les testons dans un environnement de services multiples avec des exigences différentes. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous considérons l'allocation conjointe des ressources radio et de calcul. Les ressources radio et de calcul sont allouées conjointement dans le but de minimiser la consommation énergétique. Le problème est modélisé à l'aide de la programmation linéaire mixte en nombres entiers (MILP), et est ensuite comparé à un autre problème MILP ayant comme objectif de maximiser le débit total. Les résultats montrent que l'allocation conjointe des ressources radio et de calcul est plus efficace que l'allocation séquentielle pour minimiser la consommation énergétique. Enfin, nous proposons un algorithme basé sur la théorie de matching (matching theory) à faible complexité qui pourra être une alternative pour résoudre le problème MILP à haute complexité. Dans la dernière partie de cette thèse, nous étudions l'utilisation des outils de l'apprentissage machine (machine learning). Tout d'abord, nous considérons un modèle d'apprentissage profond (deep learning) qui vise à apprendre comment résoudre le problème de coordination ILP, mais en un temps beaucoup plus court. Ensuite, nous considérons un modèle d'apprentissage par renforcement (reinforcement learning) qui vise à allouer des ressources de calcul aux utilisateurs afin de maximiser le profit de l'opérateur This dissertation considers radio and computing resource allocation in future radio access networks and more precisely Cloud Radio Access Network (Cloud-RAN) and Open Radio Access Network (Open-RAN). In these architectures, the baseband processing of multiple base stations is centralized and virtualized. This permits better network optimization and allows for saving capital expenditure and operational expenditure. In the first part, we consider a coordination scheme between radio and computing schedulers. In case the computing resources are not sufficient, the computing scheduler sends feedback to the radio scheduler to update the radio parameters. While this reduces the radio throughput of the user, it guarantees that the frame will be processed at the computing scheduler level. We model this coordination scheme using Integer Linear Programming (ILP) with the objectives of maximizing the total throughput and users' satisfaction. The results demonstrate the ability of this scheme to improve different parameters, including the reduction of wasted transmission power. Then, we propose low-complexity heuristics, and we test them in an environment of multiple services with different requirements. In the second part, we consider the joint radio and computing resource allocation. Radio and computing resources are jointly allocated with the aim of minimizing energy consumption. The problem is modeled as a Mixed Integer Linear Programming Problem (MILP) and is compared to another MILP problem that maximizes the total throughput. The results demonstrate the ability of joint allocation to minimize energy consumption in comparison with the sequential allocation. Finally, we propose a low-complexity matching game-based algorithm that can be an alternative for solving the high-complexity MILP problem. In the last part, we investigate the usage of machine learning tools. First, we consider a deep learning model that aims to learn how to solve the coordination ILP problem, but with a much shorter time. Then, we consider a reinforcement learning model that aims to allocate computing resources for users to maximize the operator's profit

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Maaz, Bilal. "Allocation des ressources radio dans les réseaux sans fil de la 5 G." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLV010/document.

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Abstract:

La communication mobile est considérée comme l'un des piliers des villes intelligentes, où les citoyens devraient pouvoir bénéficier des services de télécommunications partout et quand ils les souhaitent, d'une manière sûre et peu coûteuse. Cela est possible grâce à un déploiement dense des réseaux mobiles à large bande de dernière génération. Ce déploiement dense entraînera une consommation énergétique plus élevée et donc plus d'émissions de gaz et de pollution. Par conséquent, il est crucial d'un point de vue environnemental de réduire la consommation d'énergie. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons des méthodes dynamiques de gestion de ressources permettant d'augmenter le débit et l'efficacité énergétique, et réduisant ainsi la pollution. Ainsi, nous ciblons les réseaux multicellulaires verts où l'augmentation de l'efficacité énergétique doit tenir en compte de l'accroissement de la demande de débit par les utilisateurs mobiles. Cette augmentation, exponentielle en terme de débit, a poussé les opérateurs à utiliser la totalité du spectre fréquentiel dans toutes les cellules des réseaux mobiles de dernière génération. Par conséquence, l'interférence intercellulaire (ICI : Inter-Cell Interference) devient prépondérante et dégrade la performance des utilisateurs, en particulier ceux ayant de mauvaises conditions radios. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la technique du contrôle de puissance considérée comme une des méthodes clé de la coordination d'interférence Intercellulaire (ICIC : Inter-Cell Interference Coordination), tout en mettant l'accent sur des méthodes efficaces énergétiquement. Nous formulons ce problème d'allocation de la puissance, sur le lien descendant en mettant en œuvre des méthodes centralisées et décentralisées: les méthodes centralisées ayant recours à l'optimisation convexe alors que les méthodes décentralisées se basant sur la théorie des jeux non-coopératifs. Par ailleurs nous proposons ensuite une heuristique de contrôle de puissance qui a l'avantage d'être stable et basée sur des messages de signalisation déjà existant dans le système. Cette heuristique permet d'éviter le gaspillage de la bande passante par des signalisations intercellulaires et de réduire le ICI. De plus, le problème de contrôle de puissance a un impact important sur l'allocation des ressources radios et sur l'association des utilisateurs mobiles à une station de base. Ainsi, dans la deuxième partie de la thèse, nous avons formulé un problème globale englobant le contrôle de puissance, le contrôle d'allocation de ressources radios, et le contrôle de l'association des utilisateurs à une station de base, cela afin d'obtenir une solution globalement efficace. Ces trois sous problèmes sont traités itérativement jusqu'à convergence de la solution globale. En particulier nous proposons pour la problématique d'association des utilisateurs trois algorithmes: un algorithme centralisé, un algorithme semi-distribué et finalement un algorithme complètement distribué se basant sur l'apprentissage par renforcement. Par ailleurs, pour l'allocation de puissance, nous implémentons des solutions centralisées et des solutions distribuées. Les preuves de convergence des algorithmes ont été établies et les simulations approfondies ont permis d'évaluer et de comparer quantitativement les performances, l'efficacité énergétique et le temps de convergence des algorithmes proposés Mobile communication is considered as one of the building blocks of smart cities, where citizens should be able to benefit from telecommunications services, wherever they are, whenever they want, and in a secure and non-costly way. This can be done by dense deployment of the latest generation of mobile broadband networks. However, this dense deployment will lead to higher energy consumption, and thus more gas emission and pollution. Therefore, it is crucial from environmental point of view to propose solution reducing energy consumption. In this thesis, we introduce dynamic resource management methods that increase throughput and energy efficiency, and thus reduce pollution. In this framework, we are targeting green multi-cell networks where increased energy efficiency must take into account the increased demand of data by mobile users. This increase, which is exponential in terms of throughput, pushed operators to use the entire frequency spectrum in all cells of the latest generation of mobile networks. As a result, Inter-Cellular Interference (ICI) became preponderant and degraded the performance of users, particularly those with poor radio conditions. In this thesis, we focus on the techniques of power control on the downlink direction, which is considered as one of the key methods of Inter-Cell Interference Coordination (ICIC) while focusing on energy efficient methods. We propose centralized and decentralized methods for this problem of power allocation: centralized methods through convex optimization, and decentralized methods based on non-cooperative game theory. Furthermore, we propose a power control heuristic which has the advantage of being stable and based on signaling messages already existing in the system. The power control problem has a relevant impact on the allocation of radio resources and on the association of mobile users with their servicing Base Station. Therefore, in the second part of the thesis, we formulated a global problem encompassing power control, radio resources allocation, and control of users’ association to a base station. These three sub-problems are treated iteratively until the convergence to the overall solution. In particular, we propose three algorithms for the user association problem: a centralized algorithm, a semi-distributed algorithm and finally a fully distributed algorithm based on reinforcement learning. In addition, for power allocation we implement centralized solutions and distributed solutions. The proof of convergence for the various algorithms is established and the in-depth simulations allow us to evaluate and compare quantitatively the performance, the energy efficiency, and the convergence time of the proposed algorithms

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Enderle, Nicolas. "Allocation de ressources radios pour les services paquets dans l'umts." Paris, ENST, 2003. http://www.theses.fr/2003ENST0004.

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Abstract:

DANS cette thèse, nous étudions les politiques d'ordonnancement de l'information sur l'interface radio umts pour les services paquets. De plus, nous analysons l'interaction des algorithmes d'allocation avec les protocoles utilises dans la transmission comme tcp (transmission control protocol) et rlc (radio link control). Tout d'abord, nous modélisons la consommation des ressources radios par les utilisateurs. Ceci nous amené à introduire un nouveau paramètre : le facteur d'efficacité radio. Il représente le cout en ressource radio par unité de débit pour servir un utilisateur. Ensuite, en posant le problème de l'allocation de ressources en problème de maximisation de la satisfaction utilisateur, nous présentons une solution optimale basée sur le rapport satisfaction/facteur d'efficacité radio. Grace à ces résultats, nous construisons un algorithme d'allocation dynamique et comparons notre solution avec l'existant sur le sujet. L'impact de rlc et tcp est pris en compte dans cette étude In this thesis, we study scheduling policies on the umts radio interface for packet-switched services like web browsing. Moreover, we analyse the interaction between resource allocation algorithms and protocols involved in end-to-end data transmission like tcp (transmission control protocol) and rlc (radio link control). First, we model the radio resource consumption induced by active users. We then introduce a new factor : the total interference factor the radio efficiency factor. It represents the cost in radio resource per unit of throughput in order to serve a given user. Then, by formulating the resource allocation problem as an optimization problem of users' satisfaction, we present an optimal solution based on the ratio user satisfaction/radio efficiency. Thanks to these results, we build a dynamic allocation algorithm and compare our solution with existing ones from the litterature. The impact of tcp and rlc protocols is taken into account in this study

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Zayen, Bassem. "Stratégies d'accès et d'allocations des ressources pour la radio cognitive." Paris, Télécom ParisTech, 2010. https://pastel.hal.science/pastel-00576459.

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Abstract:

La radio cognitive est une technique prometteuse pour l'utilisation efficace du spectre. Elle doit surveiller l'activité dynamique dans le spectre du primaire et adapter la transmission des utilisateurs secondaires pour une meilleure allocation des ressources spectrales. La détection spectrale aveugle et l'allocation des ressources pour la radio cognitive sont traitées dans cette thèse. L'objectif de la première partie de cette thèse est de voir si la sélection des modèles ou l'estimation de la dimension spatiale du signal primaire ainsi que la théorie de l'information et les mesures de distance pourraient être utilisés pour améliorer les performances de détection du spectre d'une manière aveugle et dans des zones à faible rapport signal à bruit. Grâce à un effort de recherche approfondie, deux nouvelles méthodes de détection basées sur l'analyse de la distribution et l'estimation de la dimension du signal primaire reçu ont été proposées et analysées. La deuxième partie de cette thèse présente et analyse deux stratégies de sélection d'utilisateurs secondaires basées sur la probabilité outage. La première stratégie explore l'idée de combiner la diversité des gains multi-utilisateurs avec des techniques de partage spectrale pour essayer de maximiser la somme des capacités des utilisateurs secondaire tout en maintenant la probabilité outage de l'utilisateur primaire non dégradée d'une manière distribuée. La deuxième stratégie traite le problème de beamforming dans le contexte de la radio cognitive pour un système d'utilisateurs secondaires MIMO et propose une méthode de sélection d'utilisateurs basée sur la probabilité outage Cognitive radio is a promising technique for efficient spectrum utilization. It must dynamically monitors activity in the primary spectrum and adapts its transmission to available spectral resources. The blind spectrum sensing and resource allocation in cognitive radio are being addressed in this thesis. The aim of the first part of this research has been to investigate whether model selection or signal space dimension estimation and information theoretic distance measures could be used to improve spectrum detection performance in a blind way and low signal to noise region. Through a thorough research effort, two novel spectrum sensing algorithms based on distribution analysis and dimension estimation of the primary user received signal were proposed and analyzed. The second part of this thesis presents and analyzes two user selection strategies based on outage probability. One explored the idea of combining multi-user diversity gains with spectral sharing techniques to maximize the secondary users sum rate while maintaining the outage probability of the primary user not degraded with a distributed manner, the other treat the beamforming problem in the context of cognitive radio using multiuser MIMO secondary user system and proposes a user selection strategy based on outage probability

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Jin, Xin. "Resource allocation in multicarrier cognitive radio networks." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2014. http://www.theses.fr/2014TELE0014.

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Abstract:

Vu que la modulation multi-porteuses est largement utilisée dans les communications sans fil et la radio cognitive (CR pour “Cognitive Radio”) améliore l’utilisation des ressources radio et du spectre, nous nous concentrons sur les réseaux radio cognitifs (CR) pour faire progresser l’allocation des ressources, le routage, et l’ajustement de la puissance d’émission vers les récepteurs (synthèse de faisceaux ou beamforming) dans cette thèse. Nous étudions deux types de modulations multi-porteuses :Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) à base d’ondelettes (WOFDM pourWavelet OFDM) et OFDM dans sa forme classique ou traditionnelle (OFDM s’appuyant sur la transformation de Fourier pour partager les ressources). WOFDM adopte Wavelet Packet Modulation (WPM) pour obtenir des lobes secondaires beaucoup plus faibles dans la densité spectrale de puissance du signal transmis en comparaison à OFDM. WPM permet de surcroit à WOFDM de s’affranchir du Préfixe Cyclique (indispensable à OFDM) et d’exploiter l’égalisation pour combattre l’Interférence entre Symboles (ISI). Nous évaluons la performance de WOFDM sous différentes conditions du canal radio. Nous comparons la performance de WOFDM, qui s’appuie sur l’égalisation dans le domaine temporel, à celle de OFDM, qui requiert l’utilisation du Préfixe Cyclique et opère dans le domaine fréquentiel In view of the wide usage of multicarrier modulation in wireless communications and the prominent contribution of Cognitive Radio (CR) to deal with critical shortage of spectrum resource, we focus on multicarrier based cognitive radio networks to investigate general resource allocation issues: subcarrier allocation, power allocation, routing, and beamforming in this thesis. We investigate two types of multicarrier modulation: Wavelet-based Orthogonal Frequency Division Multiplexing (WOFDM) and Fourier-based Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). WOFDM adopts Wavelet Packet Modulation (WPM). Compared with fourier-based OFDM, wavelet-based OFDM achieves much lower side lobe in the transmitted signal. Wavelet-based OFDM excludes Cyclic Prefix (CP) which is used in fourier-based OFDM systems. Wavelet-based OFDM turns to exploit equalization to combat Inter-Symbol Interference (ISI). We evaluate the performance of WOFDM under different channel conditions. We compare the performance of wavelet-based OFDM using equalization in the time domain to that of fourier-based OFDM with CP and the equalization in the frequency domain

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Mharsi, Niezi. "Cloud-Radio Access Networks : design, optimization and algorithms." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLT043/document.

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Abstract:

Cloud-Radio Access Network (C-RAN) est une architecture prometteuse pour faire face à l’augmentation exponentielle des demandes de trafic de données et surmonter les défis des réseaux de prochaine génération (5G). Le principe de base de CRAN consiste à diviser la station de base traditionnelle en deux entités : les unités de bande de base (BaseBand Unit, BBU) et les têtes radio distantes (Remote Radio Head, RRH) et à mettre en commun les BBUs de plusieurs stations dans des centres de données centralisés (pools de BBU). Ceci permet la réduction des coûts d’exploitation, l’amélioration de la capacité du réseau ainsi que des gains en termes d’utilisation des ressources. Pour atteindre ces objectifs, les opérateurs réseaux ont besoin d’investiguer de nouveaux algorithmes pour les problèmes d’allocation de ressources permettant ainsi de faciliter le déploiement de l’architecture C-RAN. La plupart de ces problèmes sont très complexes et donc très difficiles à résoudre. Par conséquent, nous utilisons l’optimisation combinatoire qui propose des outils puissants pour adresser ce type des problèmes.Un des principaux enjeux pour permettre le déploiement du C-RAN est de déterminer une affectation optimale des RRHs (antennes) aux centres de données centralisés (BBUs) en optimisant conjointement la latence sur le réseau de transmission fronthaul et la consommation des ressources. Nous modélisons ce problème à l’aide d’une formulation mathématique basée sur une approche de programmation linéaire en nombres entiers permettant de déterminer les stratégies optimales pour le problème d’affectation des ressources entre RRH-BBU et nous proposons également des heuristiques afin de pallier la difficulté au sens de la complexité algorithmique quand des instances larges du problème sont traitées, permettant ainsi le passage à l’échelle. Une affectation optimale des antennes aux BBUs réduit la latence de communication attendue et offre des gains en termes d’utilisation des ressources. Néanmoins, ces gains dépendent fortement de l’augmentation des niveaux d’interférence inter-cellulaire causés par la densité élevée des antennes déployées dans les réseaux C-RANs. Ainsi, nous proposons une formulation mathématique exacte basée sur les méthodes Branch-and-Cut qui consiste à consolider et ré-optimiser les rayons de couverture des antennes afin de minimiser les interférences inter-cellulaires et de garantir une couverture maximale du réseau conjointement. En plus de l’augmentation des niveaux d’interférence, la densité élevée des cellules dans le réseau CRAN augmente le nombre des fonctions BBUs ainsi que le trafic de données entre les antennes et les centres de données centralisés avec de fortes exigences en termes de latence sur le réseau fronthaul. Par conséquent, nous discutons dans la troisième partie de cette thèse comment placer d’une manière optimale les fonctions BBUs en considérant la solution split du 3GPP afin de trouver le meilleur compromis entre les avantages de la centralisation dans C-RAN et les forts besoins en latence et bande passante sur le réseau fronthaul. Nous proposons des algorithmes (exacts et heuristiques) issus de l’optimisation combinatoire afin de trouver rapidement des solutions optimales ou proches de l’optimum, même pour des instances larges du problèmes Cloud Radio Access Network (C-RAN) has been proposed as a promising architecture to meet the exponential growth in data traffic demands and to overcome the challenges of next generation mobile networks (5G). The main concept of C-RAN is to decouple the BaseBand Units (BBU) and the Remote Radio Heads (RRH), and place the BBUs in common edge data centers (BBU pools) for centralized processing. This gives a number of benefits in terms of cost savings, network capacity improvement and resource utilization gains. However, network operators need to investigate scalable and cost-efficient algorithms for resource allocation problems to enable and facilitate the deployment of C-RAN architecture. Most of these problems are very complex and thus very hard to solve. Hence, we use combinatorial optimization which provides powerful tools to efficiently address these problems.One of the key issues in the deployment of C-RAN is finding the optimal assignment of RRHs (or antennas) to edge data centers (BBUs) when jointly optimizing the fronthaul latency and resource consumption. We model this problem by a mathematical formulation based on an Integer Linear Programming (ILP) approach to provide the optimal strategies for the RRH-BBU assignment problem and we propose also low-complexity heuristic algorithms to rapidly reach good solutions for large problem instances. The optimal RRH-BBU assignment reduces the expected latency and offers resource utilization gains. Such gains can only be achieved when reducing the inter-cell interference caused by the dense deployment of cell sites. We propose an exact mathematical formulation based on Branch-and-Cut methods that enables to consolidate and re-optimize the antennas radii in order to jointly minimize inter-cell interference and guarantee a full network coverage in C-RAN. In addition to the increase of inter-cell interference, the high density of cells in C-RAN increases the amount of baseband processing as well as the amount of data traffic demands between antennas and centralized data centers when strong latency requirements on fronthaul network should be met. Therefore, we discuss in the third part of this thesis how to determine the optimal placement of BBU functions when considering 3GPP split option to find optimal tradeoffs between benefits of centralization in C-RAN and transport requirements. We propose exact and heuristic algorithms based on combinatorial optimization techniques to rapidly provide optimal or near-optimal solutions even for large network sizes

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Mharsi, Niezi. "Cloud-Radio Access Networks : design, optimization and algorithms." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLT043.

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Abstract:

Cloud-Radio Access Network (C-RAN) est une architecture prometteuse pour faire face à l’augmentation exponentielle des demandes de trafic de données et surmonter les défis des réseaux de prochaine génération (5G). Le principe de base de CRAN consiste à diviser la station de base traditionnelle en deux entités : les unités de bande de base (BaseBand Unit, BBU) et les têtes radio distantes (Remote Radio Head, RRH) et à mettre en commun les BBUs de plusieurs stations dans des centres de données centralisés (pools de BBU). Ceci permet la réduction des coûts d’exploitation, l’amélioration de la capacité du réseau ainsi que des gains en termes d’utilisation des ressources. Pour atteindre ces objectifs, les opérateurs réseaux ont besoin d’investiguer de nouveaux algorithmes pour les problèmes d’allocation de ressources permettant ainsi de faciliter le déploiement de l’architecture C-RAN. La plupart de ces problèmes sont très complexes et donc très difficiles à résoudre. Par conséquent, nous utilisons l’optimisation combinatoire qui propose des outils puissants pour adresser ce type des problèmes.Un des principaux enjeux pour permettre le déploiement du C-RAN est de déterminer une affectation optimale des RRHs (antennes) aux centres de données centralisés (BBUs) en optimisant conjointement la latence sur le réseau de transmission fronthaul et la consommation des ressources. Nous modélisons ce problème à l’aide d’une formulation mathématique basée sur une approche de programmation linéaire en nombres entiers permettant de déterminer les stratégies optimales pour le problème d’affectation des ressources entre RRH-BBU et nous proposons également des heuristiques afin de pallier la difficulté au sens de la complexité algorithmique quand des instances larges du problème sont traitées, permettant ainsi le passage à l’échelle. Une affectation optimale des antennes aux BBUs réduit la latence de communication attendue et offre des gains en termes d’utilisation des ressources. Néanmoins, ces gains dépendent fortement de l’augmentation des niveaux d’interférence inter-cellulaire causés par la densité élevée des antennes déployées dans les réseaux C-RANs. Ainsi, nous proposons une formulation mathématique exacte basée sur les méthodes Branch-and-Cut qui consiste à consolider et ré-optimiser les rayons de couverture des antennes afin de minimiser les interférences inter-cellulaires et de garantir une couverture maximale du réseau conjointement. En plus de l’augmentation des niveaux d’interférence, la densité élevée des cellules dans le réseau CRAN augmente le nombre des fonctions BBUs ainsi que le trafic de données entre les antennes et les centres de données centralisés avec de fortes exigences en termes de latence sur le réseau fronthaul. Par conséquent, nous discutons dans la troisième partie de cette thèse comment placer d’une manière optimale les fonctions BBUs en considérant la solution split du 3GPP afin de trouver le meilleur compromis entre les avantages de la centralisation dans C-RAN et les forts besoins en latence et bande passante sur le réseau fronthaul. Nous proposons des algorithmes (exacts et heuristiques) issus de l’optimisation combinatoire afin de trouver rapidement des solutions optimales ou proches de l’optimum, même pour des instances larges du problèmes Cloud Radio Access Network (C-RAN) has been proposed as a promising architecture to meet the exponential growth in data traffic demands and to overcome the challenges of next generation mobile networks (5G). The main concept of C-RAN is to decouple the BaseBand Units (BBU) and the Remote Radio Heads (RRH), and place the BBUs in common edge data centers (BBU pools) for centralized processing. This gives a number of benefits in terms of cost savings, network capacity improvement and resource utilization gains. However, network operators need to investigate scalable and cost-efficient algorithms for resource allocation problems to enable and facilitate the deployment of C-RAN architecture. Most of these problems are very complex and thus very hard to solve. Hence, we use combinatorial optimization which provides powerful tools to efficiently address these problems.One of the key issues in the deployment of C-RAN is finding the optimal assignment of RRHs (or antennas) to edge data centers (BBUs) when jointly optimizing the fronthaul latency and resource consumption. We model this problem by a mathematical formulation based on an Integer Linear Programming (ILP) approach to provide the optimal strategies for the RRH-BBU assignment problem and we propose also low-complexity heuristic algorithms to rapidly reach good solutions for large problem instances. The optimal RRH-BBU assignment reduces the expected latency and offers resource utilization gains. Such gains can only be achieved when reducing the inter-cell interference caused by the dense deployment of cell sites. We propose an exact mathematical formulation based on Branch-and-Cut methods that enables to consolidate and re-optimize the antennas radii in order to jointly minimize inter-cell interference and guarantee a full network coverage in C-RAN. In addition to the increase of inter-cell interference, the high density of cells in C-RAN increases the amount of baseband processing as well as the amount of data traffic demands between antennas and centralized data centers when strong latency requirements on fronthaul network should be met. Therefore, we discuss in the third part of this thesis how to determine the optimal placement of BBU functions when considering 3GPP split option to find optimal tradeoffs between benefits of centralization in C-RAN and transport requirements. We propose exact and heuristic algorithms based on combinatorial optimization techniques to rapidly provide optimal or near-optimal solutions even for large network sizes

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Jin, Xin. "Resource allocation in multicarrier cognitive radio networks." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2014. http://www.theses.fr/2014TELE0014/document.

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Abstract:

Vu que la modulation multi-porteuses est largement utilisée dans les communications sans fil et la radio cognitive (CR pour “Cognitive Radio”) améliore l’utilisation des ressources radio et du spectre, nous nous concentrons sur les réseaux radio cognitifs (CR) pour faire progresser l’allocation des ressources, le routage, et l’ajustement de la puissance d’émission vers les récepteurs (synthèse de faisceaux ou beamforming) dans cette thèse. Nous étudions deux types de modulations multi-porteuses :Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) à base d’ondelettes (WOFDM pourWavelet OFDM) et OFDM dans sa forme classique ou traditionnelle (OFDM s’appuyant sur la transformation de Fourier pour partager les ressources). WOFDM adopte Wavelet Packet Modulation (WPM) pour obtenir des lobes secondaires beaucoup plus faibles dans la densité spectrale de puissance du signal transmis en comparaison à OFDM. WPM permet de surcroit à WOFDM de s’affranchir du Préfixe Cyclique (indispensable à OFDM) et d’exploiter l’égalisation pour combattre l’Interférence entre Symboles (ISI). Nous évaluons la performance de WOFDM sous différentes conditions du canal radio. Nous comparons la performance de WOFDM, qui s’appuie sur l’égalisation dans le domaine temporel, à celle de OFDM, qui requiert l’utilisation du Préfixe Cyclique et opère dans le domaine fréquentiel In view of the wide usage of multicarrier modulation in wireless communications and the prominent contribution of Cognitive Radio (CR) to deal with critical shortage of spectrum resource, we focus on multicarrier based cognitive radio networks to investigate general resource allocation issues: subcarrier allocation, power allocation, routing, and beamforming in this thesis. We investigate two types of multicarrier modulation: Wavelet-based Orthogonal Frequency Division Multiplexing (WOFDM) and Fourier-based Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). WOFDM adopts Wavelet Packet Modulation (WPM). Compared with fourier-based OFDM, wavelet-based OFDM achieves much lower side lobe in the transmitted signal. Wavelet-based OFDM excludes Cyclic Prefix (CP) which is used in fourier-based OFDM systems. Wavelet-based OFDM turns to exploit equalization to combat Inter-Symbol Interference (ISI). We evaluate the performance of WOFDM under different channel conditions. We compare the performance of wavelet-based OFDM using equalization in the time domain to that of fourier-based OFDM with CP and the equalization in the frequency domain

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Nasreddine, Jad. "Allocation de ressources radios dans les systèmes UMTS à duplexage temporel." Rennes 1, 2005. http://www.theses.fr/2005REN1S009.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous exploitons la flexibilité des systèmes TDMA-CDMA/TDD et les caractéristiques de la technique CDMA. Tout d'abord, nous proposons un algorithme simple générique de contrôle de puissance optimal et nous l'appliquons à différents problèmes de gestion de puissance. Cet algorithme peut être utilisé dans la voie montante, la voie descendante et les intervalles de temps croisés. De plus, nous proposons des améliorations simples au contrôle de puissance standardisé pour l'UMTS qui n'augmentent pas la signalisation. Ces améliorations mènent à une augmentation de la capacité en optimisant la puissance de transmission. D'autre part, nous proposons des méthodes heuristiques et méta-heuristiques qui combinent le contrôle de puissance optimal et l'allocation de intervalle de temps. Ces méthodes peuvent être utilisées pour estimer les bornes supérieures de capacité. Enfin, nous proposons des méthodes d'évitement d'interférences mobile-mobile en utilisant les gains de parcours entre les mobiles et les stations de base. Ces méthodes mènent à une exploitation efficace de la flexibilité des systèmes TDMA-CDMA/TDD en conservant un bas niveau d'interférence.

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Bouallegue, Kaïs. "Contribution à la radio intelligente à forte mobilité : adaptation spectrale et allocation dynamique des ressources." Thesis, Valenciennes, 2017. http://www.theses.fr/2017VALE0023.

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Abstract:

Les objectifs essentiels des opérateurs ferroviaires sont d'augmenter la sécurité, de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance, d'accroître l'attrait et le profit en offrant de nouveaux services aux passagers. Ces objectifs seront atteintsgrâce à une énorme augmentation des échanges de flux de données entre les infrastructures existantes et les technologies présentes utilisées au bord du train. L'efficacité spectrale, l'optimisation des ressources radioélectriques ainsi que l'interopérabilité mais aussi la fiabilité des communications sont des éléments majeurs pour les applications ferroviaires. Ces contraintes ainsi que l'utilisation sporadique des bandes fréquentielles à disposition ont donné le jour à la radio intelligente. Cette dernière se présente comme une technologie émergente qui améliore les performances des systèmes radio existants en intégrant l'intelligence artificielle avec la radio logicielle. Un système radio intelligent est défini par sa capacité à être conscient de son environnement radioélectrique. En effet, afin d'optimiser au maximum les opportunités spectrales qui lui sont offerts, le dispositif radio intelligent doit être capable de transmettresur des bandes laissées libres tout en réalisant un sondage spectral afin de ne pas interférer avec les utilisateurs ayant la priorité sur la bande mais aussi pour détecter d'autres fréquences vacantes. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons de nous concentrer sur la problématique de détection de spectre dans un environnement à très forte mobilité. Certaines contraintes sont à prendre en compte, telles que la vitesse. À cela s'ajoute les contraintes de réglementation concernant les critères de détection, telles que la norme IEEE 802.22 WRAN qui stipule que la détection d'un utilisateur prioritaire doit être réalisée à -21dB dans un laps de temps de 2 secondes. L'objectif est donc de concevoir un terminal radio intelligent dans les conditions physiques et réglementaires de transmission dans un environnent ferroviaire The main objectives of railway operators are to increase safety, reduce operating and maintenance costs, increase attractiveness and profit by offering new services to customers. These objectives will be achieved through a huge increase of data fluxes between existing infrastructure and the technologies currently used on the train. Spectral efficiency, optimization of radio resources, interoperability and reliability of communications are major elements for railway applications. These constraints and the sporadic use of available frequency bands have gave rise to cognitive radio. Cognitive radio is an emerging technology that improves the performance of existing radio systems by integrating artificial intelligence with software radio. A cognitive radio system is defined by its ability to be aware of its radio environment. Indeed, to optimize as much as possible the available spectral opportunities, the cognitive radio device must be able to transmit on free bands while performing a spectrum sensing to not interfere with users having priority on the band and to detect other vacant frequencies. As part of this thesis, we propose to focus on the problem of spectrum detection in a highly mobile environment. Some constraints should be considered, such as speed. Added to this, there are regulatory constraints on detection criteria, such as the IEEE 802.22 WRAN standard, which stipulates that detection of a priority user must be performed at -21 dB within a period of 2 seconds. The objective is therefore to design an intelligent radio terminal in the physical and regulatory conditions of transmission in a railway environment

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Lyazidi, Mohammed Yazid. "Dynamic resource allocation and network optimization in the Cloud Radio Access Network." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066549.

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Abstract:

Le Cloud Radio Access Network (C-RAN) est une future direction dans les réseaux de communications sans fils pour déployer des systèmes cellulaires 4G et renforcer la migration des opérateurs vers la nouvelle génération 5G. En comparaison avec l'architecture traditionnelle des stations de base distribuées, l'architecture C-RAN apporte un lot d'avantages à l'opérateur: meilleure utilisation des ressources radio, flexibilité du réseau, minimisation de la puissance consommée et amenuisement des coûts de déploiement. Dans cette thèse, nous adressons le problème d'allocation dynamique des ressources et minimisation de la puissance des communications à liaison descendante dans le C-RAN. Notre recherche vise à allouer les ressources radio à des flux dynamiques d'utilisateurs, tout en trouvant les meilleures combinaisons entre points d'accès et unités de calculs, pour satisfaire la demande de trafic. Il s'agit en outre, d'un problème d'optimisation non linéaire et NP-difficile, comprenant plusieurs contraintes relatives aux demandes de ressources des utilisateurs, gestion d'interférences, capacités fixes des unités de calcul dans le Cloud et des liaisons de transport ainsi que la limitation de la puissance transmise maximale. Afin de surmonter la complexité inhérente à cette problématique du C-RAN, nous présentons différentes approches pour l'allocation dynamique des ressources en trois principales contributions. Les résultats de nos simulations prouvent l'efficacité de nos méthodes, comparé à celles existantes dans la littérature, en termes de taux de débit de satisfaction, nombre d'antennes actives, puissance consommée dans le Cloud, résilience et coût opérationnel du C-RAN Cloud Radio Access Network (C-RAN) is a future direction in wireless communications for deploying cellular radio access subsystems in current 4G and next-generation 5G networks. In the C-RAN architecture, BaseBand Units (BBUs) are located in a pool of virtual base stations, which are connected via a high-bandwidth low latency fronthaul network to Radio Remote Heads (RRHs). In comparison to standalone clusters of distributed radio base stations, C-RAN architecture provides significant benefits in terms of centralized resource pooling, network flexibility and cost savings. In this thesis, we address the problem of dynamic resource allocation and power minimization in downlink communications for C-RAN. Our research aims to allocate baseband resources to dynamic flows of mobile users, while properly assigning RRHs to BBUs to accommodate the traffic and network demands. This is a non-linear NP-hard optimization problem, which encompasses many constraints such as mobile users' resources demands, interference management, BBU pool and fronthaul links capacities, as well as maximum transmission power limitation. To overcome the high complexity involved in this problem, we present several approaches for resource allocation strategies and tackle this issue in three stages. Obtained results prove the efficiency of our proposed strategies in terms of throughput satisfaction rate, number of active RRHs, BBU pool processing power, resiliency, and operational budget cost

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Lyazidi, Mohammed Yazid. "Dynamic resource allocation and network optimization in the Cloud Radio Access Network." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066549/document.

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Abstract:

Le Cloud Radio Access Network (C-RAN) est une future direction dans les réseaux de communications sans fils pour déployer des systèmes cellulaires 4G et renforcer la migration des opérateurs vers la nouvelle génération 5G. En comparaison avec l'architecture traditionnelle des stations de base distribuées, l'architecture C-RAN apporte un lot d'avantages à l'opérateur: meilleure utilisation des ressources radio, flexibilité du réseau, minimisation de la puissance consommée et amenuisement des coûts de déploiement. Dans cette thèse, nous adressons le problème d'allocation dynamique des ressources et minimisation de la puissance des communications à liaison descendante dans le C-RAN. Notre recherche vise à allouer les ressources radio à des flux dynamiques d'utilisateurs, tout en trouvant les meilleures combinaisons entre points d'accès et unités de calculs, pour satisfaire la demande de trafic. Il s'agit en outre, d'un problème d'optimisation non linéaire et NP-difficile, comprenant plusieurs contraintes relatives aux demandes de ressources des utilisateurs, gestion d'interférences, capacités fixes des unités de calcul dans le Cloud et des liaisons de transport ainsi que la limitation de la puissance transmise maximale. Afin de surmonter la complexité inhérente à cette problématique du C-RAN, nous présentons différentes approches pour l'allocation dynamique des ressources en trois principales contributions. Les résultats de nos simulations prouvent l'efficacité de nos méthodes, comparé à celles existantes dans la littérature, en termes de taux de débit de satisfaction, nombre d'antennes actives, puissance consommée dans le Cloud, résilience et coût opérationnel du C-RAN Cloud Radio Access Network (C-RAN) is a future direction in wireless communications for deploying cellular radio access subsystems in current 4G and next-generation 5G networks. In the C-RAN architecture, BaseBand Units (BBUs) are located in a pool of virtual base stations, which are connected via a high-bandwidth low latency fronthaul network to Radio Remote Heads (RRHs). In comparison to standalone clusters of distributed radio base stations, C-RAN architecture provides significant benefits in terms of centralized resource pooling, network flexibility and cost savings. In this thesis, we address the problem of dynamic resource allocation and power minimization in downlink communications for C-RAN. Our research aims to allocate baseband resources to dynamic flows of mobile users, while properly assigning RRHs to BBUs to accommodate the traffic and network demands. This is a non-linear NP-hard optimization problem, which encompasses many constraints such as mobile users' resources demands, interference management, BBU pool and fronthaul links capacities, as well as maximum transmission power limitation. To overcome the high complexity involved in this problem, we present several approaches for resource allocation strategies and tackle this issue in three stages. Obtained results prove the efficiency of our proposed strategies in terms of throughput satisfaction rate, number of active RRHs, BBU pool processing power, resiliency, and operational budget cost

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Abgrall, Cédric. "Allocation de ressources dans les réseaux sans fil denses." Phd thesis, Paris, Télécom ParisTech, 2010. https://pastel.hal.science/pastel-00581776.

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Abstract:

Cette thèse s'intéresse au problème de gestion de l'interférence co-canal dans les réseaux de communications sans fil. Tout d'abord nous abordons les systèmes de communications coopératives et étudions le compromis entre les bienfaits et les méfaits de la coopération. Plus un message est redondé via les relais, meilleure en est son décodage, mais plus la redondance interfère avec les destinations voisines et en affectent les performances. Nous proposons ainsi de coordonner et d'adapter l'allocation des ressources et l'activation de la coopération dans des cellules voisines aux variations temporelles, spatiales et fréquentielles du contexte courant de communication. Nous proposons ensuite un classificateur d'interférence à trois régimes dont le but est d'estimer l'interférence co-canal perçue par une destination sur une bande afin d'adapter le traitement de l'interférence à la nature temps-variable du canal de transmission et ainsi améliorer le décodage en réception. Ce classificateur est finalement combiné à de l'optimisation sous contraintes de QoS afin de dériver des algorithmes de contrôle de puissance. Une approche centralisée et une approche distribuée sont proposées et toutes deux cherchent à minimiser la puissance de transmission sous respect des contraintes de QoS, et ce quel que soit le scénario de transmission. Nos résultats de simulations montrent que notre approche adaptative permet de réduire notablement le budget de puissance sans affecter la fiabilité de la transmission This PhD thesis focuses on interference mitigation techniques for wireless communication networks to limit detrimental effects of in-band interference. First, we consider cooperative communication systems and study the trade-off between cooperation benefits and increased level of interference. Cooperation in wireless networks is like a crowded cocktail party with a cacophony of conversations all around. The more people repeat the same information, the more likely you understand it. However, neighbour repeaters act as interferers which harm your understanding. We propose to coordinate and adapt the activation of cooperation and the resource allocation of neighbour cells to time, frequency and space variations of communication context. Second, we propose to classify interference a destination senses on a given frequency band by differentiating three regimes of interference: noisy, intermediate and very strong. This classifier ensures an adaptive and effective processing of in-band interference adapted to time-varying nature of channel. Then, we combine this classifier with QoS constraints to derive centralized and distributed algorithms for power allocation. Both approaches aim at allocating the minimal transmit power vector while meeting QoS requirements of each user, whatever the communication scenario may be. Our simulations show how an adaptive handling of in-band interference may notably reduce the power budget without affecting transmission reliability

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Abgrall, Cédric. "Allocation de ressources dans les réseaux sans fil denses." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00581776.

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Abstract:

Cette thèse s'intéresse au problème de gestion de l'interférence co-canal dans les réseaux de communications sans fil. Tout d'abord nous abordons les systèmes de communications coopératives et étudions le compromis entre les bienfaits et les méfaits de la coopération. Plus un message est redondé via les relais, meilleure en est son décodage, mais plus la redondance interfère avec les destinations voisines et en affectent les performances. Nous proposons ainsi de coordonner et d'adapter l'allocation des ressources et l'activation de la coopération dans des cellules voisines aux variations temporelles, spatiales et fréquentielles du contexte courant de communication. Nous proposons ensuite un classificateur d'interférence à trois régimes dont le but est d'estimer l'interférence co-canal perçue par une destination sur une bande afin d'adapter le traitement de l'interférence à la nature temps-variable du canal de transmission et ainsi améliorer le décodage en réception. Ce classificateur est finalement combiné à de l'optimisation sous contraintes de QoS afin de dériver des algorithmes de contrôle de puissance. Une approche centralisée et une approche distribuée sont proposées et toutes deux cherchent à minimiser la puissance de transmission sous respect des contraintes de QoS, et ce quel que soit le scénario de transmission. Nos résultats de simulations montrent que notre approche adaptative permet de réduire notablement le budget de puissance sans affecter la fiabilité de la transmission.

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Bouton, Eric. "Algorithmes d'allocation de ressources pour des systèmes à interférence." Paris, Télécom ParisTech, 2010. http://www.theses.fr/2010ENST0002.

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Abstract:

L'interférence est un phénomène présent dans de nombreux systèmes de communication et est souvent un sérieux frein à leur développement. Une gestion intelligente de ce phénomène est alors nécessaire, afin de limiter son impact négatif. Dans cette thèse, nous avons abordé trois sujets liés à sa présence. Dans la première partie, de façon à augmenter le débit de transmission dans les systèmes à ultra large bande basés sur des impulsions brèves, nous proposons d'attribuer plusieurs codes à saut temporel au même utilisateur. Ceci génère un nouveau type d'interférence associée aux codes supplémentaires alloués à l'utilisateur d'intérêt. Le bénéfice de ce type de stratégie n'étant pas immédiat, nous étudions l'impact de notre proposition sur les performances du système. Dans la deuxième partie, nous traitons le problème de l'optimisation de la probabilité de coupure dans un système multi-antennaire, soumis à un canal de Rice à évanouissement lent. Nous proposons d'optimiser cette probabilité dans le contexte à N antennes de transmission et une antenne de réception, lorsque le rapport signal-à-bruit est grand, et de l'améliorer dans le contexte à plusieurs antennes de transmission et plusieurs antennes de réception. Dans la dernière partie, nous étudions le problème de l'allocation de puissance dans un canal à interférence gaussien. En nous basant sur une nouvelle expression approchée de la capacité de ce canal et moyennant une modulation OFDM, nous proposons de développer un nouvel algorithme d'allocation de puissance qui améliore la région de débits atteignables, en comparaison avec une allocation uniforme et des schémas classiques de gestion dynamique du spectre Interference is a phenomenon that is present in many communication systems and is often a serious hindrance to their development. An intelligent management of this phenomenon is thus necessary to limit its negative impact. In this thesis, we addressed three issues related to its presence. In the first part, in order to boost transmission rates in impulse radio ultra-wide band systems, we propose to assign multiple time-hopping codes to the same user. This generates a new type of interference associated with the additional codes allocated to the user of interest. Since the benefit of this type of strategy is not straightforward, we study the impact of our proposition on the system's performance. In the second part, we tackle the problem of optimizing the outage probability of multiple-antenna systems in a slow fading Rician channel. We propose to optimize this probability in the context of N transmit antennas and one single receive antenna, when the signal-to-noise ratio is high, and improve it when there are multiple antennas both at the transmitter and at the receiver. In the last part, we study the problem of power allocation in a Gaussian interference channel. Based on a new approximate expression of this channel's capacity and using an OFDM modulation, we propose to develop a new power allocation algorithm that improves the achievable rates region, compared with a uniform allocation and classic dynamic spectrum management techniques

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Ul, Hassan Naveed. "Conception multi-couche dans les systèmes OFDMA et MIMO-OFDMA." Paris 11, 2010. http://www.theses.fr/2010PA112022.

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Abstract:

La plupart des travaux sur l’allocation adaptative des ressources dans les systèmes OFDMA et MIMO-OFDMA considère des contraintes de qualité de service extrême soit un trafic avec un délai instantané D=1soit un trafic sans délai D=∞. Il est clair que ces deux cas extrêmes ne correspondent aux types de trafic utilisés en pratique. Dans cette thèse, on considère le problème d’optimisation des ressources radio où le délai maximal de la transmission de chaque paquet est dans l’intervalle 1 The majority of the work on dynamic resource allocation in OFDMA and MIMO-OFDMA systems either consider delay sensitive traffic where packet delay constraints are D=1 or the delay tolerant traffic with D=∞. These are two extreme cases and does not exist in practice because the delay constraints of all the practical service types are in the range of 1

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Khabaz, Sehla. "Radio Resource Allocation in C-V2X : From LTE-V2X to 5G-V2X." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. https://theses.hal.science/tel-03922955.

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Abstract:

Les réseaux véhiculaires ont connu un vrai progrès technologique dans le domaine de la recherche scientifique au cours des dernières décennies. L’intégration des technologies de communications sans fil dans le domaine du transport a abouti à l’émergence d’un nouveau paradigme, à savoir les communications Vehicle-to-Everything (V2X). Ce dernier signifie les communications entre véhicules et tout autre objet. L’objectif primordial des communications véhiculaires, est d’assurer la sécurité routière à travers l’échange des messages périodiques entre les véhicules et entre les véhicules et d’autres participants, tels que les unités de bord de route ou les piétons. La technologie C-V2X (Cellular-Vehicle-to-Everything) est une technologie émergente pour les réseaux véhiculaires standardisée par la 3GPP, dans laquelle les communications véhiculaires se basent sur les réseaux cellulaires. Le LTE-V2X est la première technologie C-V2X, suivie par la 5G-V2X. Les mécanismes d’allocation des ressources jouent un rôle important dans les performances des communications V2X. Pour cette raison, les algorithmes d’allocation des ressources proposés pour la technologie C-V2X doivent fortement répondre aux exigences des applications véhiculaires. Cependant, les applications liées à la sécurité routière sont les applications véhiculaires les plus critiques en termes de fiabilité et en termes de temps de latence. Pour cette raison, dans la première partie de cette thèse, nous proposons un algorithme d’allocation des ressources en LTE-V2X qui se base sur la technique du "clustering". Cet algorithme, nommé MIRD (Maximum Inter-Centoid Reuse Distance), vise à améliorer la fiabilité des communications véhiculaires de type sécurité routière. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous abordons l’allocation des ressources radio dans la technologie 5G-V2X. Avant d’entamer le processus d’allocation des ressources radio en 5G-V2X, nous nous intéressons d’abord en premier lieu à la flexibilité de la trame radio de la 5G en concentrant notre intérêt sur le concept de numérologie. À cette fin, nous étudions d’abord l’impact du choix de la numérologie sur les performances des applications véhiculaires. Par le biais de simulations, nous avons abouti à prouver que le choix de la numérologie appropriée est un compromis entre les exigences des applications véhiculaires, les interférences inter-porteuses et les interférences inter-symboles. En deuxième lieu, nous proposons un algorithme d’allocation des ressources en considérant à la fois le trafic de sécurité routière et celui non lié à la sécurité routière. Dans cet algorithme, nommé PSRA-MN (Priority and Satisfaction-based Resource Allocation with Mixed Numerology), nous procédons d’abord au choix de la numérologie appropriée en tenant en compte les conditions du canal radio et la vitesse du véhicule. Ensuite, nous appliquons une politique de priorisation en faveur du trafic lié à la sécurité routière afin de garantir les ressources demandées par ce type de trafic. Puis, les ressources restantes sont allouées de manière optimale aux véhicules dont le trafic est non lié à la sécurité routière afin de maximiser le taux de satisfaction moyen de ces véhicules. L’algorithme PSRA-MN est validé par des simulations. Les résultats obtenus montrent que cet algorithme permet d’atteindre de meilleures performances en comparaison avec les algorithmes traditionnels, tel que le MAX-C/I, en termes de taux d’allocation moyen, de taux de satisfaction moyen, et de temps de latence moyen Vehicular networks have attracted a lot of research attention in the last decades. The main goal of vehicular communication is to ensure road safety by enabling the periodic communications between vehicles and between vehicles and other participants, such as roadside units. Cellular-Vehicle-to-Everything (C-V2X) is a leading technology for vehicular networks. LTE-V2X is the first C-V2X technology, followed by 5G-V2X, and in both, resource allocation mechanisms play an important role in their performance. The resource allocation algorithms proposed in C-V2X must meet the requirements of V2X applications. Certainly, the safety-related applications are the most critical and time-constrained V2X applications. For this reason, in the first part of this thesis, we propose a clustering-based resource allocation algorithm for safety V2V communications, the Maximum Inter-Centroids Reuse Distance (MIRD), which aims to improve the reliability of safety V2V communications. In the second part of this thesis, we address resource allocation in 5G-V2X technology. Before performing resource allocation in 5G-V2X, we first consider the flexibility of the NR frame structure of 5G by focusing our interest on the 5G numerology concept. Therefore, we first investigate the impact of 5G numerologies on V2X application performance. Through simulations, we showed that choosing the appropriate numerology is a trade-off between V2X applications requirements, Inter-Carrier Interference (ICI) and Inter-Symbol Interference (ISI). Next, we propose a new resource allocation algorithm, namely the Priority and Satisfaction-based Resource Allocation in Mixed Numerology (PSRA-MN). In the PSRA-MN algorithm, we first select the appropriate numerology considering the channel conditions and the vehicle speed. Then, we apply a prioritization policy in favor of the safety-related traffic to ensure the required resources for the safety-related traffic, and the remaining resources after the safety allocation are optimally allocated to the non-safety vehicles so that the average satisfaction rate is maximized. The proposed PSRA-MN algorithm is validated by simulations. The obtained results show that PSRA-MN outperforms the traditional resource allocation algorithms in terms of average allocation rate, average satisfaction rate and average delay

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Enderlé, Nicolas. "Allocation de ressources radios pour les services paquets dans l'UMTS /." Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 2003. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb39085229r.

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Lebreton, Aurélien. "Allocation dynamique de ressources basée sur un multiplexage radio-fréquence pour les futurs réseaux d'accès optique passifs." Thesis, Lorient, 2015. http://www.theses.fr/2015LORIS381.

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Abstract:

Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la montée en débit des réseaux d’accès optiques passifs. Les travaux menés durant cette thèse s’appuient sur le constat que les technologies actuelles basées sur le multiplexage temporel, arriveront à leurs limites dans les années à venir et ne pourront plus répondre à l’évolution des besoins en débit. L’étude des problèmes rencontrés lors les déploiements actuels conduit à proposer une autre forme de multiplexage plus adaptée aux débits demandés par les utilisateurs : le multiplexage fréquentiel (ou FDM/FDMA). Les travaux réalisés dans cette thèse ont pour but de montrer la faisabilité d’une telle architecture en laboratoire. Les objectifs sont de déterminer les débits atteignables, que ce soit pour le lien descendant (du central vers l’abonné) ou pour le lien montant (abonnée vers central), mais également de réaliser une étude théorique afin de mettre en lumière les limites de cette solution. Des algorithmes d’allocation dynamique de ressources ont été élaborés et validés expérimentalement afin de déterminer la capacité totale de chaque lien. L’architecture utilisant deux longueurs d’ondes distinctes (une pour le lien descendant et l’autre pour le lien montant) permet d’atteindre un débit de 40 Gbps et 20 Gbps respectivement pour le lien descendant et montant en utilisant le format de multiplexage FDM/FDMA. Enfin, une architecture hybride n’employant qu’une seule longueur d’onde pour le transport à la fois les données montantes et descendantes a été explorée et permet d’atteindre un débit symétrique de 25Gbps This thesis is part of the growing capacity of passive optical access networks. The works done during this thesis are based on the fact that current technologies, employing time division multiplexing, will reach their limits in the coming years and will no longer respond to changes in high bitrates requirements. The study of problems encountered during the current deployments led us to propose another form of multiplexing more suitable for bitrates requested by users: the FDM/FDMA PON, frequency division multiplexing. The work done in this thesis aim to demonstrate the feasibility of a such architecture in the laboratory. The objectives are to determine the achievable capacity, whether for the downlink (from central office to user) or the uplink (subscriber to central), but also to achieve a theoretical study to highlight the limitations of this solution. Algorithms for dynamic allocation of resources have been developed and validated experimentally to determine the total capacity of each link. The architecture using two distinct wavelengths (one for the downlink and one for the uplink) achieves a capacity of 40Gbps for the downlink and 20Gbps for the uplink by using FDM/FDMA PON. Finally, a hybrid architecture using a single wavelength to transport both uplink and downlink data has been explored and achieves a symmetrical capacity of 25Gbps

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Saad, Joe. "Evolution of mobile networks architecture and optimization of radio resource management." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG005.

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Abstract:

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 With Fifth Generation (5G) Networks, multiple heterogeneous services are supported such as the enhanced Mobile BroadBand (eMBB) service characterized by high throughput demand, the Ultra-Reliable Low-Latency Communications (URLLC) service requiring a low latency and the massive Machine-Type Communications (mMTC) service favoring a high density of connected devices.Thanks to slicing, these services can coexist on the same infrastructure. Slicing divides the network into multiple isolated logical networks named slices where each slice is attributed to a category of services.Furthermore, standardization bodies such as the Open-RAN alliance (O-RAN) focus on the evolution of the Radio Access Network (RAN) architecture including RAN components disaggregation. This evolution brings in many advantages for the operator such as the introduction of artificial intelligence at the level of the controllers.In this context of RAN evolution and slicing, the radio resource optimization is an important challenge for the mobile network operator to ensure Quality of Service (QoS) satisfaction for the different slices through efficient algorithms. Therefore, in this thesis, the objective is to propose various radio resource allocation algorithms based on the identification of the necessary Key Performance Indicators (KPIs) to take the appropriate decisions. Additionally, the proposed approaches are compared against each other and against other approaches from the state-of-the-art. Also, solutions implementation in an O-RAN compliant architecture is discussed.Our first algorithm is based on Dynamic Weighted Fair Queuing (DWFQ) in a multi-slice and multi-Virtual Operator (VO) context. The aim of this algorithm is to determine the resource portion that will be attributed to each VO in each slice using game theory.Next, we focus on the radio resource management at the level of a single operator. Therefore, the second contribution focuses on the radio resource allocation between two heterogeneous slices: eMBB and URLLC. Two approaches solve this problem where the radio resource allocation is based on traffic engineering. The first approach is a centralized one based on Deep-Q Networks (DQN) and the second is a distributed one based on a non-cooperative game.In our third contribution, we add the numerology (subcarrier spacing) aspect to the previous problem, while considering three slices: eMBB, URLLC and mMTC. For this reason, we divide the total band into multiple Bandwidth Parts (BWPs) each linked to a numerology. This causes a new type of interference called Inter-Numerology Interference (INI). Therefore, we propose a three-level algorithm where the first level uses game theory to choose the BWP that will serve the URLLC users. The second level uses heuristics to determine the portion of radio resources attributed to each BWP. The third level uses DQN to dimension the guard bands between the BWPs using different numerologies to reduce the INI effect.Subsequently, the multi-numerology aspect is retained in the problem, while considering multiple slices per user. For these users, an additional latency is induced due to BWP switching. The latter is necessary in order to retrieve the data of each slice. For this reason, our fourth contribution proposes three innovative BWP switching schemes that help to reduce the overall latency.As for our final contribution, we focus on the energy efficiency aspect of such users by proposing an algorithm that selects the most suitable BWP configuration: single numerology (a single BWP for all slices) or multi-numerology (different BWP for each slice) while taking into account multiple factors such as the battery level. This selection is done thanks to two approaches: a centralized one based on an optimization problem and a distributed one based on game theory

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Denis, Juwendo. "Resource Allocation Frameworks for Multi-carrier-based Cognitive Radio Networks with full and Statistical CSI." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2016. http://www.theses.fr/2016CNAM1069.

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Abstract:

Durant les deux dernières décennies, l'ubiquité et la prolifération des technologies sans fil ont entrainé une forte augmentation de demande de la ressource spectrale. Face à la croissance incessante du nombre d'utilisateurs désirant accéder au réseau, il existera un risque assez élevé de congestion au niveau de l'accès au spectre radio. Pour pallier à ce problème, il devient essentiel de recourir à un partage dynamique du spectre au détriment du mode de gestion statique de la bande de fréquence. L'avènement de la radio cognitive répond pertinemment aux besoins actuels car elle permet à des utilisateurs dits secondaires d'accéder à des bandes de fréquence qui restent affectées à des utilisateurs dits primaires. Les différents algorithmes proposés ont été examinés par simulation sur des scenarios qui illustrent les résultats théoriques obtenus. Les résultats de simulations démontrent que les méthodes proposées permettaient de trouver des solutions qui sont très proches de l'optimale.Au regard de certaines caractéristiques inhérentes aux modulations à porteuses multiples, celles-ci sont très appropriées à la couche physique des réseaux de radio cognitive. Cependant, le manque de coopération active entre les utilisateurs primaires et secondaires est susceptible d'entrainer une communication désynchronisée entre les système primaires et secondaires. En conséquence, une allocation judicieuse en termes de ressource radio et de contrôle de puissance devient impérative pour combattre l'effet négatif propre aux transmissions asynchrones qui devient aussi un défi de taille pour la conception et la mise en œuvre des réseaux de radio cognitive. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude de certaines problématiques d'allocation de ressources pour un réseau désynchronisé de radio cognitive qui utilise des modulations à porteuses multiples. Dans un premier temps, nous supposons que la connaissance des informations de canal est disponible à l'émission. Nous étudions des techniques permettant d'optimiser l'allocation de ressources afin de minimiser la somme des puissances émises au niveau des utilisateurs secondaires. Nous nous intéressons aussi à la conception d'algorithmes permettant d'optimiser l'efficacité énergétique des utilisateurs secondaires. La seconde partie de la thèse concerne l'optimisation de la fonction d'utilité des utilisateurs secondaires en tenant compte des contraintes de probabilité de coupure des utilisateurs primaires et secondaires. Cette probabilité de coupure découle de l'hypothèse de la connaissance de la distribution du canal au niveau des stations de base secondaires. Les différents algorithmes proposés ont été examinés par simulation afin d'illustrer les résultats théoriques obtenus. Les résultats de simulations démontrent que les méthodes proposées permettent de trouver des solutions qui sont très proches de l'optimale The ubiquity and proliferation of wireless technology and services considerably lead to a sharp increase in the number of individuals requiring access to wireless networks in recent decades. The growing number of mobile subscribers results into a dramatic increasing request for more radio spectrum. Consequently, underutilized yet scarce radio spectrum becomes overwhelmingly crowded. Therefore, the advent of new radio resource management paradigm capable of switching from static licensed spectrum management to dynamic spectrum access is of great importance. Cognitive radio (CR) emerged as a promising technology capable of enhancing the radio spectrum by permitting unlicensed users known as secondary users to coexist with primary users. Meanwhile, multi-carrier modulations that can efficiently overcome the detrimental effect of multipath fading in a wireless channel are very appealing for the physical layer of cognitive radio networks. However, the lack of cooperation between primary and secondary users may lead to asynchronous transmission and consequently result into inter-carrier interferences. Judicious resource allocation frameworks need to be designed in order to maintain the coexistence between primary and secondary users. Guaranteeing secondary users' quality of service (QoS), while ensuring that interferences generated to the primary users are tolerable, poses significant challenges for the design of wireless cognitive radio networks. This dissertation focuses on resource, i.e. subcarrier and power, allocation for multi-carrier-based downlink cognitive radio networks under perfect or statistical channel state information (CSI) with secondary users interact either cooperatively or competitively. Firstly, the problem of margin adaptive and energy-efficiency optimization are investigated considering perfect CSI at the secondary users' side. Secondly, assuming statistical CSI available at the secondary users, we address the problem of utility maximization under primary and secondary outage constraints. We provide some near-optimal resource allocation schemes to tackle the aforementioned problems. The findings and proposed frameworks can eventually be used for performance assessment and design of practical cognitive radio networks

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Morcos, Mira. "Auction-based dynamic resource orchestration in cloud-based radio access networks." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLL003.

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Abstract:

La densification de réseau à l'aide de petites cellules massivement déployées sur les zones macro-cellules, représente une solution prometteuse pour les réseaux mobiles 5G avenir pour faire face à l'augmentation du trafic mobile. Afin de simplifier la gestion de l'hétérogène du réseau d'accès radio (Radio Access Network RAN) qui résulte du déploiement massif de petites cellules, des recherches récentes et des études industrielles ont favorisé la conception de nouvelles architectures de RAN centralisés appelés comme Cloud-RAN (C-RAN), ou RAN virtuel (V-RAN), en incorporant les avantages du cloud computing et Network Functions Virtualization (NFV). Le projet de DynaRoC vise l'élaboration d'un cadre théorique de l'orchestration de ressources pour les C-RAN et dériver les limites de performance fondamentaux ainsi que les arbitrages entre les différents paramètres du système, et la conception de mécanismes d'orchestration de ressources dynamiques sur la base des conclusions théoriques à atteindre un équilibre de performance souhaité, en tenant compte des différents défis de conception. Le doctorant va étudier les mécanismes d'optimisation des ressources novatrices pour favoriser le déploiement de C-RAN, améliorer leur performance exploitant la technologie Network Functions Virtualization Network densification using small cells massively deployed over the macro-cell areas, represents a promising solution for future 5G mobile networks to cope with mobile traffic increase. In order to simplify the management of the heterogeneous Radio Access Network (RAN) that results from the massive deployment of small cells, recent research and industrial studies have promoted the design of novel centralized RAN architectures termed as Cloud-RAN (C-RAN), or Virtual RAN (V-RAN), by incorporating the benefits of cloud computing and Network Functions Virtualization (NFV). The DynaRoC project aims at (1) developing a theoretical framework of resource orchestration for C-RAN and deriving the fundamental performance limits as well as the tradeoffs among various system parameters, and (2) designing dynamic resource orchestration mechanisms based on the theoretical findings to achieve a desired performance balance, by taking into account various design challenges. The PhD student will investigate innovative resource optimization mechanisms to foster the deployment of C-RANs, improving their performance exploiting the enabling Network Functions Virtualization technology

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Dirani, Mariana. "Resource allocation and son based radio resource management in cellular and wireless networks." Paris 6, 2011. http://www.theses.fr/2011PA066480.

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Abstract:

La bonne gestion des ressources radio est un élément clé pour offrir une bonne Qualité de Service (QdS) pour les utilisateurs tout en assurant la meilleure gestion des ressources du réseau. Nous évaluons la performance de certaines fonctionnalités de gestion de ressources, à savoir l’ordonnancement et l'accès MAC et dans une deuxième étape nous proposons des méthodes de coordination de la puissance dans les liens ascendants et descendants des systèmes LTE. Nous proposons des mécanismes de coordination des interférences dans les systèmes LTE dans le cadre de l’auto-optimisation des réseaux (Self-Optimizing Networks). Le problème est modélisé par un système multi-agent effectuant un apprentissage par renforcement. La théorie de l’apprentissage de système d’inférence floue permet d’apprendre, à partir de l’expérience les décisions optimales correspondant à chaque état du système. La logique floue permet de gérer l’état continu du système. Chaque station de base est alors un agent responsable de modéliser son propre état et l’état des stations voisines et de calculer des récompenses tout au long du processus d’apprentissage afin d’apprendre la politique optimale de façon distribuée mais coopérative. Dans le sens descendant, le but est de décider la quantité de puissance allouée par spectre, dans un contexte de réutilisation totale du spectre. Dans le sens montant, nous proposons une optimisation dynamique du mécanisme de compensation partielle de puissance, Fractional Power Control, standardisé par le 3GPP. L’algorithme de gestion de puissance est adapté pour l’optimisation des performances dans ce contexte sujet à des variations très rapides et chaotiques.

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Morcos, Mira. "Auction-based dynamic resource orchestration in cloud-based radio access networks." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLL003.

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Abstract:

La densification de réseau à l'aide de petites cellules massivement déployées sur les zones macro-cellules, représente une solution prometteuse pour les réseaux mobiles 5G avenir pour faire face à l'augmentation du trafic mobile. Afin de simplifier la gestion de l'hétérogène du réseau d'accès radio (Radio Access Network RAN) qui résulte du déploiement massif de petites cellules, des recherches récentes et des études industrielles ont favorisé la conception de nouvelles architectures de RAN centralisés appelés comme Cloud-RAN (C-RAN), ou RAN virtuel (V-RAN), en incorporant les avantages du cloud computing et Network Functions Virtualization (NFV). Le projet de DynaRoC vise l'élaboration d'un cadre théorique de l'orchestration de ressources pour les C-RAN et dériver les limites de performance fondamentaux ainsi que les arbitrages entre les différents paramètres du système, et la conception de mécanismes d'orchestration de ressources dynamiques sur la base des conclusions théoriques à atteindre un équilibre de performance souhaité, en tenant compte des différents défis de conception. Le doctorant va étudier les mécanismes d'optimisation des ressources novatrices pour favoriser le déploiement de C-RAN, améliorer leur performance exploitant la technologie Network Functions Virtualization Network densification using small cells massively deployed over the macro-cell areas, represents a promising solution for future 5G mobile networks to cope with mobile traffic increase. In order to simplify the management of the heterogeneous Radio Access Network (RAN) that results from the massive deployment of small cells, recent research and industrial studies have promoted the design of novel centralized RAN architectures termed as Cloud-RAN (C-RAN), or Virtual RAN (V-RAN), by incorporating the benefits of cloud computing and Network Functions Virtualization (NFV). The DynaRoC project aims at (1) developing a theoretical framework of resource orchestration for C-RAN and deriving the fundamental performance limits as well as the tradeoffs among various system parameters, and (2) designing dynamic resource orchestration mechanisms based on the theoretical findings to achieve a desired performance balance, by taking into account various design challenges. The PhD student will investigate innovative resource optimization mechanisms to foster the deployment of C-RANs, improving their performance exploiting the enabling Network Functions Virtualization technology

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Nguyen, Thanh-Son-Lam. "Wireless Resource Allocation in 5G-NR V2V Communications." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG052.

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Abstract:

Cette thèse doctorale explore l'amélioration de l'allocation des ressources sans fil dans les communications Vehicle-to-Everything (V2X), selon la norme 3GPP Release 16. Le domaine spécifique de notre recherche est la communication NR-V2X Sidelink, également connue sous le nom de communication New Radio-Vehicles to Vehicles (NR-V2V). Notre objectif est de formuler un nouveau protocole d'optimisation qui garantit non seulement des services de haute qualité (QoS) mais surpasse également les méthodologies existantes dans la communication NR-V2V.Tout d'abord, nous introduisons la Configuration Physique Adaptative (APC), un algorithme basé sur la recherche conçu pour identifier la configuration optimale de la couche physique à l'intérieur d'un ensemble de facteurs environnementaux, spécifiquement adaptée pour un schéma de communication de diffusion. Suite à cela, nous faisons évoluer l'APC vers une variante sensible à la radio (RA-APC), élargissant son champ d'action en incorporant une communication en unicast et en établissant une structure plus flexible pour les ressources PHY. Dans la phase finale, nous affinons encore RA-APC en intégrant un algorithme d'apprentissage automatique, spécifiquement un arbre de décision. Cette intégration met à jour les schémas au sein des facteurs d'entrée, augmentant ainsi à la fois la précision et l'efficacité du processus d'optimisation de l'allocation This doctoral dissertation explores the enhancement of wireless resource allocation in Vehicle-to-Everything (V2X) communications, as specified by the 3GPP Release 16 standard. The specific area of our research is the NR-V2X Sidelink communication, also known as the New Radio-Vehicles to Vehicles (NR-V2V) communication. Our goal is to formulate a novel optimization protocol that not only guarantees high-quality services (QoS) but also outperforms existing methodologies in NR-V2V communication.Initially, we introduce Adaptive Physical Configuration (APC), a search-based algorithm designed to identify the optimal physical layer configuration within a set of environmental factors, specifically tailored for a broadcast communication scheme. Following this, we evolve APC into a Radio Aware variant (RA-APC), broadening its scope by incorporating unicast communication and establishing a more flexible structure for PHY resources. In the final phase, we further refine RA-APC by integrating a machine learning algorithm, specifically a decision tree. This integration uncovers patterns within the input factors, thereby augmenting both the accuracy and efficiency of the allocation optimization process

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Gakhar, Kamal. "Ingénierie de la QoS sur une plaque radio mixte IEEE 802. 16/ IEEE 802. 11e." Télécom Bretagne, 2007. http://www.theses.fr/2007TELB0048.

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Abstract:

La thèse porte sur l'ingénierie de la Qualité de Service sur un réseau radio mixant les technologies IEEE 802. 16 et IEEE 802. 11. Le projet IROISE, qui suscite cette étude, définit une architecture dans laquelle des points d'accès sont reliés à un Point de Présence (POP) d'opérateur par une BLR ~= 40Ghz, et les points d'accès 802. 11 sont accessibles à des usagers fixes, ou peu mobiles (marche à pied). L'argument du projet est d'étudier comment supporter des services nécessitant soit une bande passante garantie, soit de la QoS (en matière de délai ou de gigue) sur une telle architecture. La thèse portera sur la spécification des mécanismes à mettre en oeuvre dans les équipements de la plaque IROISE afin de supporter ces services. Ces équipements sont essentiellement les serveurs localisés au niveau du POP et les équipements couplant technologies IEEE 802. 16 et IEEE 802. 11.

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Oueis, Jad. "Radio access and core functionalities in self-deployable mobile networks." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSEI095/document.

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Abstract:

Les réseaux mobiles auto-déployables sont des réseaux qui peuvent être rapidement déployés, facilement installés, sur demande, n’importe où, et n’importe quand. Ils visent divers cas d’utilisation pour fournir des services aux utilisateurs lorsque le réseau classique ne peut pas être utilisé, ou n’existe pas : lors d’événements publics, lors des situations critiques, ou dans les zones isolées. Ces réseaux font évoluer l’architecture d’un réseau classique, en éliminant la séparation physique qui existe entre le réseau d’accès et le cœur de réseau. Cette séparation est désormais uniquement fonctionnelle, vu qu’une station de base est colocalisée avec les fonctionnalités du réseau de cœur, telles que la gestion de session et le routage, en plus des serveurs d’applications. Une station de base, toute seule, sans connexion à un réseau externe, fournit des services aux utilisateurs dans sa zone de couverture. Lorsque plusieurs stations de base sont interconnectées, les liens entre elles forment un réseau d’interconnexion, qui risque d’avoir une capacité limitée. Dans ce travail, nous nous appuyons sur les propriétés distinguant les réseaux auto-déployables pour revisiter des problèmes classiques du réseau d’accès dans ce nouvel contexte, mais aussi pour aborder de nouveaux défis créés par l’architecture du réseau. Tout d’abord, nous proposons un algorithme qui retourne un schéma d’allocation de fréquences et de puissances pour les stations de base. Celui-ci augmente considérablement les débits des utilisateurs par rapport aux schémas classiques de réutilisation de fréquences. Ensuite, nous traitons le problème de placement des fonctionnalités du cœur du réseau. Pour le placement centralisé, nous proposons une nouvelle métrique de centralité qui permet de placer les fonctions de façon à maximiser le trafic pouvant être échangé dans le réseau. Pour le placement distribué, nous évaluons le nombre de fonctions nécessaires et leur placement optimal, en tenant compte de l’impact sur la capacité du réseau d’interconnexion. Nous démontrons aussi les avantages du placement distribué par rapport au centralisé en terme de consommation de ressources sur le réseau d’interconnexion. Dans le même contexte, nous abordons le problème d’attachement des utilisateurs, lorsque les fonctionnalités du cœur de réseau sont distribuées, pour déterminer par laquelle de ces fonctionnalités un utilisateur est-il servi. Enfin, avec le réseau d’accès configuré et le cœur de réseau organisé, les utilisateurs commencent à arriver. Alors, nous abordons le problème de l’association des utilisateurs. Nous proposons une nouvelle politique d’association adaptée aux propriétés des réseaux auto-déployables. Cette politique réduit la probabilité de blocage par rapport aux politiques classiques basées uniquement sur la qualité de la voie descendante, en tenant compte à la fois des ressources du réseau d’accès, des ressources sur le réseau d’interconnexion, et des demandes des utilisateurs Self-deployable mobile networks are a novel family of cellular networks, that can be rapidly deployed, easily installed, and operated on demand, anywhere, anytime. They target diverse use cases and provide network services when the classical network fails, is not suitable, or simply does not exist: when the network saturates during crowded events, when first responders need private broadband communication in disaster-relief and mission-critical situations, or when there is no infrastructure in areas with low population density. These networks are challenging a long-standing vision of cellular networks by eliminating the physical separation between the radio access network (RAN) and the core network (CN). In addition to providing RAN functionalities, such as radio signal processing and radio resource management, a base station can also provide those of the CN, such as session management and routing, in addition to housing application servers. As a result, a base station with no backhaul connection to a traditional CN can provide local services to users in its vicinity. To cover larger areas, several base stations must interconnect. With the CN functions co-located with the RAN, the links interconnecting the BSs form the backhaul network. Being setup by the BSs, potentially in an ad hoc manner, the latter may have a limited bandwidth. In this thesis, we build on the properties distinguishing self-deployable networks to revisit classical RAN problems but in the self-deployable context, and address the novel challenges created by the core network architecture. Starting with the RAN configuration, we propose an algorithm that sets a frequency and power allocation scheme. The latter outperforms conventional frequency reuse schemes in terms of the achieved user throughput and is robust facing variations in the number of users and their distribution in the network. Once the RAN is configured, we move to the CN organization, and address both centralized and distributed CN functions placements. For the centralized placement, building on the shortages of state of the art metrics, we propose a novel centrality metric that places the functions in a way that maximizes the traffic that can be exchanged in the network. For the distributed placement, we evaluate the number of needed instances of the CN functions and their optimal placement, considering the impact on the backhaul bandwidth. We further highlight the advantages of distributing CN functions, from a backhaul point of view. Accordingly, we tackle the user attachment problem to determine the CN instances serving each user when the former are distributed. Finally, with the network ready to operate, and users starting to arrive, we tackle the user association problem. We propose a novel network-aware association policy adapted to self-deployable networks, that outperforms a traditional RAN-based policy. It jointly accounts for the downlink, the uplink, the backhaul and the user throughput request

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Denis, Juwendo. "Resource Allocation Frameworks for Multi-carrier-based Cognitive Radio Networks with full and Statistical CSI." Thesis, Paris, CNAM, 2016. http://www.theses.fr/2016CNAM1069/document.

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Abstract:

Durant les deux dernières décennies, l'ubiquité et la prolifération des technologies sans fil ont entrainé une forte augmentation de demande de la ressource spectrale. Face à la croissance incessante du nombre d'utilisateurs désirant accéder au réseau, il existera un risque assez élevé de congestion au niveau de l'accès au spectre radio. Pour pallier à ce problème, il devient essentiel de recourir à un partage dynamique du spectre au détriment du mode de gestion statique de la bande de fréquence. L'avènement de la radio cognitive répond pertinemment aux besoins actuels car elle permet à des utilisateurs dits secondaires d'accéder à des bandes de fréquence qui restent affectées à des utilisateurs dits primaires. Les différents algorithmes proposés ont été examinés par simulation sur des scenarios qui illustrent les résultats théoriques obtenus. Les résultats de simulations démontrent que les méthodes proposées permettaient de trouver des solutions qui sont très proches de l'optimale.Au regard de certaines caractéristiques inhérentes aux modulations à porteuses multiples, celles-ci sont très appropriées à la couche physique des réseaux de radio cognitive. Cependant, le manque de coopération active entre les utilisateurs primaires et secondaires est susceptible d'entrainer une communication désynchronisée entre les système primaires et secondaires. En conséquence, une allocation judicieuse en termes de ressource radio et de contrôle de puissance devient impérative pour combattre l'effet négatif propre aux transmissions asynchrones qui devient aussi un défi de taille pour la conception et la mise en œuvre des réseaux de radio cognitive. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude de certaines problématiques d'allocation de ressources pour un réseau désynchronisé de radio cognitive qui utilise des modulations à porteuses multiples. Dans un premier temps, nous supposons que la connaissance des informations de canal est disponible à l'émission. Nous étudions des techniques permettant d'optimiser l'allocation de ressources afin de minimiser la somme des puissances émises au niveau des utilisateurs secondaires. Nous nous intéressons aussi à la conception d'algorithmes permettant d'optimiser l'efficacité énergétique des utilisateurs secondaires. La seconde partie de la thèse concerne l'optimisation de la fonction d'utilité des utilisateurs secondaires en tenant compte des contraintes de probabilité de coupure des utilisateurs primaires et secondaires. Cette probabilité de coupure découle de l'hypothèse de la connaissance de la distribution du canal au niveau des stations de base secondaires. Les différents algorithmes proposés ont été examinés par simulation afin d'illustrer les résultats théoriques obtenus. Les résultats de simulations démontrent que les méthodes proposées permettent de trouver des solutions qui sont très proches de l'optimale The ubiquity and proliferation of wireless technology and services considerably lead to a sharp increase in the number of individuals requiring access to wireless networks in recent decades. The growing number of mobile subscribers results into a dramatic increasing request for more radio spectrum. Consequently, underutilized yet scarce radio spectrum becomes overwhelmingly crowded. Therefore, the advent of new radio resource management paradigm capable of switching from static licensed spectrum management to dynamic spectrum access is of great importance. Cognitive radio (CR) emerged as a promising technology capable of enhancing the radio spectrum by permitting unlicensed users known as secondary users to coexist with primary users. Meanwhile, multi-carrier modulations that can efficiently overcome the detrimental effect of multipath fading in a wireless channel are very appealing for the physical layer of cognitive radio networks. However, the lack of cooperation between primary and secondary users may lead to asynchronous transmission and consequently result into inter-carrier interferences. Judicious resource allocation frameworks need to be designed in order to maintain the coexistence between primary and secondary users. Guaranteeing secondary users' quality of service (QoS), while ensuring that interferences generated to the primary users are tolerable, poses significant challenges for the design of wireless cognitive radio networks. This dissertation focuses on resource, i.e. subcarrier and power, allocation for multi-carrier-based downlink cognitive radio networks under perfect or statistical channel state information (CSI) with secondary users interact either cooperatively or competitively. Firstly, the problem of margin adaptive and energy-efficiency optimization are investigated considering perfect CSI at the secondary users' side. Secondly, assuming statistical CSI available at the secondary users, we address the problem of utility maximization under primary and secondary outage constraints. We provide some near-optimal resource allocation schemes to tackle the aforementioned problems. The findings and proposed frameworks can eventually be used for performance assessment and design of practical cognitive radio networks

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Allouch, Mahdi Mariem. "Gestion intelligente des ressources radios dans les réseaux véhiculaires de la 4G vers la 5G." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG061.

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Abstract:

Les réseaux véhiculaires constituent une classe de réseaux mobiles à part entière présentant l’originalité de permettre aux véhicules de communiquer les uns avec les autres dans le cadre d'une mobilité spatiale élevée ainsi qu’avec les réseaux cellulaires et les réseaux de communication déployés sur l’infrastructure routière. En vue de supporter les communications des véhicules autonomes de niveau 5, ces réseaux doivent offrir une QoS adaptée aux contraintes temporelles critiques des communications tout en garantissant un haut niveau d’intégrité des données échangées. La technologie LTE utilisée dans les réseaux mobiles cellulaires et qui est dotée d’un cadre rigoureux de QoS a été choisie par le 3GPP (Release 14) pour la communication dans les réseaux véhiculaires sous la référence LTE-V2X/ cellular V2X. La Release 14 introduit deux modes (3,4) de communication LTE spécialement conçus pour les communications V2V. Dans le mode 3, la sélection des canaux radios est gérée par la station de base eNodeB. Dans le mode 4, les véhicules sélectionnent leurs ressources radio d’une manière autonome indépendamment de toute couverture du réseau cellulaire. Dans la littérature, différents algorithmes d’allocation de ressources pour les modes 3 et 4 ont été proposés.Dans la première partie de la thèse, on s’intéresse au mode 3 qui répond aux besoins du monitoring des véhicules autonomes de niveau 5 par l’infrastructure déployée sur la route et dans le Cloud. Une étude exhaustive des propositions existantes dans littérature montre que la majorité des solutions proposées ne traitent que les messages périodiques (non-safety ex. CAM) tout en assurant un minimum de sécurité. Donc, nous avons introduit les messages apériodiques (safety ex. DENM) qui sont générés dans des situations critiques (accident, bouchon). Nous avons proposé une politique d'allocation des ressources basée sur un système de priorité avec la garantie stricte d'une capacité minimale pour les applications critiques et un partage dynamique de la capacité restante avec les autres applications. Nous avons proposé également une nouvelle technique de réutilisation des ressources pour les deux types de messages (critiques et moins critiques) qui permet d’utiliser efficacement la capacité du réseau tout en satisfaisant les exigences des applications critiques sans pénaliser les applications moins critiques.La technologie LTE-V présente une étape importante vers le réseau V2X/5G. Ce réseau 5G offre, par le biais de l’URLLC, une haute intégrité et une faible latence pour les applications temps réel critiques. De plus, avec le concept du « Network Slicing », l’architecture fonctionnelle du réseau 5G offre la portabilité du réseau véhiculaire avec ses services à côté d’autres réseaux de services au sein du réseau mobile 5G. Nous avons choisi d’intégrer l’architecture du réseau véhiculaire 5G dans un même slice au niveau du réseau d’accès ce qui permet de bénéficier du gain statistique en termes de l’utilisation des ressources radios. On s'est intéressé aux couches MAC et physique NR. Nous avons étudié l’allocation dynamique des ressources radios entre les communications URLLC critiques et les communications de streaming portés dans un même Slice. L’ordonnanceur utilisé pour l’allocation des ressources est spécifié pour gérer dynamiquement les ressources spectrales entre les flux URLLC critiques et les flux de streaming échangés entre véhicules et les serveurs d’applications. Nous avons proposé plusieurs modèles statistiques de flux échangés et analysé par simulation la QoS offerte dans le réseau d’accès aux flux critiques/streaming. Nous avons également proposé un modèle analytique markovien quasi-exact de la traversée des couches MAC/Physique du flux URLLC avec comme objectif de dimensionner un mécanisme de contrôle d’admission (CAC) des flux critiques dans le slice et de garantir la QoS requise par ces flux Vehicular networks are a class of mobile networks allowing vehicles to communicate with each other in the context of high spatial mobility, as well as with cellular networks and communication networks deployed on the road infrastructure. In order to support Level 5 autonomous vehicle communications, these networks need to provide a QoS that addresses the time-critical constraints of communications while ensuring a high level of integrity of the data exchanged. The LTE technology, used in cellular mobile networks with a strict QoS, has been selected by 3GPP (Release 14) for communication in vehicular networks under the reference LTE-V2X/ cellular V2X. Release 14 introduces two modes (3,4) of LTE communication specifically designed for V2V communication. In mode 3, radio channel selection is managed by the eNodeB base station. In Mode 4, vehicles select their radio resources autonomously regardless of any cellular network coverage. In the literature, different resource allocation algorithms for modes 3 and 4 have been proposed.In the first part of the thesis, we focus on mode 3 addressing the requirements of monitoring level 5 autonomous vehicles through the infrastructure deployed on the road and in the Cloud. An exhaustive study of the existing proposals in the literature shows that the majority of the proposed solutions only deal with periodic messages (non-safety e.g. CAM) while ensuring a minimum of security. Therefore, we introduced aperiodic messages (safety ex. DENM) which are generated in critical situations (accident, traffic jam). We proposed a resource allocation policy based on a priority system with a strict guarantee of minimum capacity for critical applications and a dynamic sharing of the remaining capacity with other applications. We also proposed a new resource reuse technique for both types of messages (critical and less critical) that allows efficient use of network capacity while satisfying the requirements of critical applications without affecting less critical applications.LTE-V technology presents an important step towards the V2X/5G network. This 5G network offers, through URLLC, high integrity and low latency for real-time critical applications. Furthermore, with the concept of "Network Slicing", the functional architecture of the 5G network offers the portability of the vehicular network with its services alongside other service networks within the 5G mobile network. We have chosen to integrate the 5G vehicular network architecture in the same slice at the access network level which allows to benefit from the statistical gain in terms of radio resources utilization. We focused on the MAC and physical NR layers. We studied the dynamic allocation of radio resources between critical URLLC communications and streaming communications carried in the same Slice. The scheduler used for resource allocation is specified to dynamically manage spectral resources between critical URLLC flows and streaming flows exchanged between vehicles and application servers. We proposed several statistical models of exchanged flows and analyzed by simulation the QoS offered in the access network to critical/streaming flows. We have also proposed a quasi-exact Markovian analytical model of the MAC/Physical layer traversal of the URLLC flow with the objective of dimensioning an admission control mechanism (CAC) of the critical flows in the slice and to guarantee the QoS required by these flows

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Naddeh, Nathalie. "Impact of slicing on radio resource management in 5G for vehicular URLLC and eMBB." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS021.

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Abstract:

La 5G-NR (Fifth Generation-New Radio) a introduit le concept de slicing pour cibler différents types de services. Nous considérons dans cette thèse le trafic véhiculaire, les véhicules envoyant deux types de flux : eMBB ( enhanced Mobile BroadBand ) et URLLC ( Ultra-Reliable and Low Latency Communications ). Ces flux sont acheminés en deux slices différents, la première cherchant à garantir et/ou maximiser le débit, tandis que la seconde doit répondre à de fortes contraintes de QoS( Quality of Service ) en termes de délai, de l'ordre de 1ms, et de fiabilité, sur de l'ordre de 99.999%. Ces slices avec des profils de trafic et des exigences de QoS hétérogènes doivent partager la même infrastructure physique. Cette thèse vise à proposer de nouveaux schémas d'allocation de ressources pour satisfaire les exigences strictes de qualité de service de l'URLLC sans impacter trop le trafic eMBB. L'un des principaux défis est le moment où les ressources initialement réservées à l'eMBB doivent être allouées à l'arrivée de nouveaux flux URLLC. En raison de l'utilisation de différentes numérologies, ces ressources doivent être reconfigurées, ce qui ajoute un délai supplémentaire de l'ordre de 80 ms, ce qui dépasse le budget de délai URLLC. Pour répondre à ce problème de délai, nous proposons des schémas proactifs de réservation de ressources pour URLLC qui anticipent l'arrivée des véhicules dans une cellule et (re-)configurent la tranche avant leur arrivée effective dans la cellule. Ces approches permettent de répondre aux exigences de délai et de débit du trafic URLLC et eMBB des véhicules, respectivement.Nous introduisons en outre un modèle de dimensionnement inter-slice qui prend en compte les conditions radio et les trajectoires de l'utilisateur dans le réseau, ce qui permet de prendre en compte les MCS ( Modulation and Coding Scheme ) des utilisateurs. Ce faisant, nous obtenons une meilleure allocation des ressources grâce à une optimisation plus fine. Nos résultats montrent que nous sommes en mesure de satisfaire les exigences de trafic avec une meilleure utilisation des ressources. Finalement, nous étudions un modèle de dimensionnement alternatif basé sur des bornes de grande déviation. Nous analysons la queue du système correspondant à la région de perte URLLC. Nous considérons deux approches : avec et sans mise en file d'attente de paquets. Nous observons que les grandes limites d'écart entraînent une surréservation légèrement supérieure à l'approche susmentionnée lorsqu'elle est appliquée à l'URLLC, avec l'avantage du calcul instantané des ressources nécessaires The Fifth Generation-New Radio (5G-NR) introduced the concept of slicing to target different types of services. We consider in this thesis vehicular traffic, with vehicles sending two types of flows: enhanced Mobile BroadBand (eMBB) and Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC). These flows are transported in two different slices, the former trying to guarantee and/or maximize the throughput, while the latter has to meet stringent Quality of Service (QoS) constraints in terms of delay, on the order of 1ms, and reliability, on the order of 99,999%. These slices with heterogeneous traffic profiles and QoS requirements must share the same physical infrastructure. This thesis aims to propose new resource allocation schemes to satisfy URLLC stringent QoS requirements without impacting too much eMBB traffic. One main challenge is when resources initially reserved for eMBB must be allocated to the arrival of new URLLC flow. Due to using different numerologies, these resources need to be reconfigured, adding extra delay on the order of 80ms, which exceeds the URLLC delay budget. To respond to this delay problem, we propose proactive resource reservation schemes for URLLC which anticipates the vehicles' arrival in a cell and (re-)configures the slice before their effective arrival in the cell. These approaches enable to meet the delay and throughput requirements of vehicular URLLC and eMBB traffic, respectively.We additionally introduce an inter-slice dimensioning model that considers user's radio conditions and trajectories in the network, which enables taking into consideration users Modulation and Coding Schemes (MCS). By doing so, we achieve a better resource allocation through finer optimization. Our results show that we are able to satisfy traffic requirements with a better resource utilization.Eventually, we investigate an alternative dimensioning model based on large deviation bounds. We analyze the tail of the system corresponding to the URLLC outage region. We consider two approaches: with and without packet queuing. We observe that large deviation bounds result in slightly more over-reservation than the aforementioned approach when applied to URLLC, with the advantage of instantaneous computation of the needed resources

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Aroua, Sabrine. "Spectrum resource assignment in cognitive radio sensor networks for smart grids." Thesis, La Rochelle, 2018. http://www.theses.fr/2018LAROS007/document.

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Abstract:

Avec le développement des technologies de communication sans fil, les réseaux de capteur à radio cognitive (CRSNs) représentent une solution efficace pour le déploiement des réseaux électriques intelligents, connus aussi sous le nom de smart grids. La technologie de radio cognitive permet aux nœuds capteurs d’utiliser les bandes de fréquences non utilisées par des utilisateurs avec licence afin de contourner les limitations des bandes de fréquences sans licence. Dans ce contexte, plusieurs problèmes de communication freinent le déploiement des CRSNs pour les smart grids tel que la coexistence de différentes applications électriques ainsi que l’hétérogénéité des disponibilités des bandes de fréquence avec licence entre les nœuds capteurs. Les travaux de recherche menés dans cette thèse se focalisent essentiellement sur l’allocation des ressources spectrales pour les CRSNs déployés pour contrôler des smart grids. Nous proposons des nouvelles techniques d’allocation de ressources spectrales qui prennent en considération des topologies de déploiement possibles des CRSNs dans les smart grids tout en assurant d’une manière distribuée l’équité entre les nœuds capteurs déployés. Tout au long de notre travail, l’allocation des canaux est effectuée sans faire appel à un canal de contrôle en commun pour le partage des messages de contrôle avant chaque accès au spectre. L'évaluation de performances des différentes solutions développées montre qu'elles réalisent effectivement une allocation opportuniste des ressources spectrales d’une manière distribuée et équitable tout en considérant différentes caractéristiques du système sous-jacent aux réseaux électriques intelligents With the advances in wireless communication technologies, cognitive radio sensor networks (CRSNs) stand as an efficient spectrum solution in the development of intelligent electrical power networks, the smart grids. The cognitive radio (CR) technology provides the sensors with the ability to use the temporally available licensed spectrum in order to escape the unlicensed spectrum resource scarcity problem. In this context, several challenging communication issues face the CRSN deployment for smart grids such as the coexistence of different electrical applications and the heterogeneous opportunities to access available licensed channels between smart grid sensors. The work conducted in this thesis focuses on spectrum resource allocations for CRSNs in smart grids. We concentrate our efforts on the development of new spectrum resource sharing paradigms for CRSNs in smart grids. The developed solutions focus on distributed and balanced spectrum sharing among smart grid sensors and on eventual CRSN deployment scenarios in smart grid areas. All along the thesis, channels are assigned without relying on a predefined common control channel (CCC) to exchange control messages before each spectrum access trial. All along the thesis, channels are assigned without relying on a predefined common control channel (CCC) to exchange control messages before each spectrum access trial. Performance evaluation of the different proposed channel assignment solutions shows their ability to achieve a distributed and fair opportunistic spectrum assignment in a way to consider different smart grid system characteristics

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El, Amine Ali. "Radio resource allocation in 5G cellular networks powered by the smart grid and renewable energies." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2019. http://www.theses.fr/2019IMTA0167/document.

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Abstract:

Nous vivons une révolution numérique où l’Internet est devenu un élément essentiel de notre vie quotidienne. Avec plus de 750 millions de foyers connectés et plus de 6,8 milliards d'abonnés à la téléphonie mobile, les réseaux cellulaires dominent le secteur des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) avec plus de 75%. La tendance est à la hausse et ne semble pas avoir de signe de ralentissement dans un avenir proche en raison des nouveaux services et applications en cours. Cependant, cette augmentation radicale des appareils et services TIC a poussé la consommation d'énergie correspondante et son impact sur l'environnement à croître à un rythme effarant, consommant plus de 5% de l'énergie électrique mondiale et libérant dans l'atmosphère environ 2% des émissions de CO2. Étant donné que les stations de base, éléments essentiels de la fourniture d’accès à l’Internet, consomment la plus grande partie de l’énergie des réseaux cellulaires, il est essentiel d’étudier de nouvelles stratégies et architectures afin de prévenir cette pénurie d’énergie. Cette thèse porte sur le rôle essentiel de l'énergie dans la conception et l'exploitation de futurs réseaux cellulaires. Nous considérons des approches différentes et complémentaires, y compris des techniques d'efficacité énergétique (gestion des ressources radio et systèmes de sommeil), des sources d'énergie renouvelables, le Smart Grid et des outils d'apprentissage basés sur l’intelligence artificiel pour réduire la consommation d'énergie de ces réseaux complexes tout en garantissant une certaine qualité de service adapté aux cas d'utilisation 5G We live in the digital era where the Internet has become an essential part of our daily lives. With more than 750 million connected households and over 6.8 billion mobile subscribers, mobile networks are dominating the Information and Communication Technology (ICT) sector with more than 75%. The trend is of further increase and appears to have no signs of slowing down in the near future due to the ongoing new services and applications. However, this radical surge of ICT devices and services has pushed corresponding energy consumption and its footprint on the environment to grow at a staggering rate consuming more than 5% of the world’s electrical energy and releasing into the atmosphere about 2% of the global CO2 emissions. Since base stations, the core elements to provide internet access, consume most of the energy in cellular networks, it is essential to study new strategies and architectures in order to deter this energy crunch. This thesis focuses on the crucial role of energy in the design and operation of future cellular networks. We consider different and complementary approaches and parameters, including energy efficiency techniques (i.e., radio resource management and sleep schemes), renewable energy sources, Smart Grid and tools from machine learning to bring down the energy consumption of these complex networks while guaranteeing a certain quality of service adapted to 5G use cases

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Vivier, Emmanuelle. "Allocation de ressources radios dans les réseaux cellulaires paquets de 2. 5 et 3ème génération." Paris, CNAM, 2004. http://www.theses.fr/2004CNAM0477.

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Abstract:

Cette thèse se focalise sur la répartition, à un instant donné, des ressources radios entre les utilisateurs actifs d’un réseau à commutation de paquets. Dans la partie consacrée au GPRS, on dénombre toutes les répartitions possibles des ressources. L’allocation optimale de ces ressources, fonction des requêtes des utilisateurs, est ainsi identifiée par une recherche exhaustive. Nous proposons une méthode plus rapide de recherche de cette allocation optimale. La seconde partie s’intéresse à un réseau UMTS. Nous supposons que les flux soumis à des contraintes temps réel sont prioritaires et que les autres flux utilisent la capacité radio restante. Nous proposons des algorithmes d’allocation maximisant le débit agrégé de ces flux, ou leur nombre, en imposant que leurs facteurs d’étalement soient normalisés. Nous étudions leurs performances relativement à celles obtenues par des algorithmes donnant des bornes supérieures sans garantir des débits normalisés Our work focuses on the sharing of the system’s radio resources between all active users in a packet-switching network. In the part dedicated to GPRS, all the possible resources repartitions are enumerated. The optimal allocation of the system’s resources, depending on users requests, is identified by an exhaustive search. We propose a faster process, requiring less computation and yet leading to the determination of the same optimal allocation. The second part focuses on UMTS. Real-time constrained communications are served with the highest priority and non real-time constrained services use the leftover capacity. We propose allocation algorithms that maximize the aggregate uplink and downlink throughputs, or the number of simultaneously served flows, with standardized spreading factor values for actual UMTS networks. Those algorithms’ performances are compared with the optimal ones that provide theoretical bounds only and do not yield to standardized spreading factor values

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Dandachi, Ghina. "Multihoming in heterogeneous wireless networks." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2017. http://www.theses.fr/2017TELE0014.

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Abstract:

Les réseaux mobiles de la cinquième génération (5G) sont conçus pour introduire de nouveaux services nécessitant des débits de données extrêmement hauts et une faible latence. 5G sera un changement de paradigme qui comprend des réseaux hétérogènes densifiés, des réseaux d'accès radio virtualisés, des fréquences porteuses à ondes millimétrées et des densités de périphériques très élevées. Cependant, contrairement aux générations précédentes, 5G sera un réseau holistique, intégrant n'importe quelle nouvelle technologie radio avec les technologies LTE et WiFi existant. Dans ce contexte, on se concentre sur de nouvelles stratégies d'allocation de ressources capables de bénéficier du multihoming dans le cas d'accès double au réseau. On modélise ces algorithmes au niveau du flux et analyse leurs performances en termes de débit, de stabilité du système et d'équité entre différentes catégories d'utilisateurs. On se concentre tout d'abord sur le multihoming dans les réseaux hétérogènes LTE/WiFi. On considère les allocations centrées sur le réseau où un planificateur central effectue des allocations d'équité proportionnelle (PF) locale et globale pour différentes classes d'utilisateurs, utilisateurs individuels (single-homed) et multi-domiciliés (multihomed). Par rapport à un modèle de référence sans multihoming, on montre que les deux stratégies améliorent la performance et la stabilité du système, au détriment d'une plus grande complexité pour la stratégie PF globale. On étudie également les stratégies d'allocation centrées sur l'utilisateur, dans lesquelles les utilisateurs multihomed décident la partition de la demande d'un fichier en utilisant soit la maximisation du débit crête, soit la stratégie assistée par réseau. On montre que cette dernière stratégie maximise le débit moyen dans l'ensemble du réseau. On montre également que les stratégies centrées sur le réseau permettent d'obtenir des débits de données plus élevés que ceux centrés sur l'utilisateur. Ensuite, on se concentre sur les réseaux d'accès radio virtuels (V-RAN) et en particulier sur l'allocation de multi-ressources. On étudie la faisabilité de la virtualisation sans diminuer ni la performance des utilisateurs, ni la stabilité du système. On considère un réseau hétérogène 5G composé de cellules LTE et mm-wave afin d'étudier comment les réseaux hauts fréquence peuvent augmenter la capacité du système. On montre que la virtualisation du réseau est réalisable sans perte de performance lors de l'utilisation de la stratégie « dominant resource fairness » (DRF). On propose une stratégie d'allocation en deux phases (TPA) qui montre un indice d'équité plus élevé que DRF et une stabilité du système plus élevée que PF. On montre également des gains importants apportés par l'adoption des fréquences mm-wave au lieu de WiFi. Finalement, on considère l'efficacité énergétique et compare les stratégies DRF et TPA avec une stratégie éconergétique basée sur l'algorithme de Dinklebach. Les résultats montrent que la stratégie éconergétique dépasse légèrement DRF et TPA à charge faible ou moyenne en termes de débit moyen plus élevé avec une consommation d'énergie comparable, alors qu'elle les surpasse à une charge élevée en termes de consommation d'énergie moins élevée. Dans ce cas de charge élevée, DRF surpasse TPA et la stratégie éconergétique en termes de débit moyen. En ce qui concerne l'indice d'équité de Jain, TPA réalise l'indice d'équité le plus élevé parmi d'autres stratégies Fifth generation mobile networks (5G) are being designed to introduce new services that require extreme broadband data rates and utlra-reliable latency. 5G will be a paradigm shift that includes heterogeneous networks with densification, virtualized radio access networks, mm-wave carrier frequencies, and very high device densities. However, unlike the previous generations, it will be a holistic network, tying any new 5G air interface and spectrum with the currently existing LTE and WiFi. In this context, we focus on new resource allocation strategies that are able to take advantage of multihoming in dual access settings. We model such algorithms at the flow level and analyze their performance in terms of flow throughput, system stability and fairness between different classes of users. We first focus on multihoming in LTE/WiFi heterogeneous networks. We consider network centric allocations where a central scheduler performs local and global proportional fairness (PF) allocations for different classes of users, single-homed and multihomed users. By comparison with a reference model without multihoming, we show that both strategies improve system performance and stability, at the expense of more complexity for the global PF. We also investigate user centric allocation strategies where multihomed users decide the split of a file using either peak rate maximization or network assisted strategy. We show that the latter strategy maximizes the average throughput in the whole network. We also show that network centric strategies achieve higher data rates than the user centric ones. Then, we focus on Virtual Radio Access Networks (V-RAN) and particularly on multi-resource allocation therein. We investigate the feasibility of virtualization without decreasing neither users performance, nor system's stability. We consider a 5G heterogeneous network composed of LTE and mm-wave cells in order to study how high frequency networks can increase system's capacity. We show that network virtualization is feasible without performance loss when using the dominant resource fairness strategy (DRF). We propose a two-phase allocation (TPA) strategy which achieves a higher fairness index than DRF and a higher system stability than PF. We also show significant gains brought by mm-wave instead of WiFi. Eventually, we consider energy efficiency and compare DRF and TPA strategies with a Dinklebach based energy efficient strategy. Our results show that the energy efficient strategy slightly outperforms DRF and TPA at low to medium load in terms of higher average throughput with comparable power consumption, while it outperforms them at high load in terms of power consumption. In this case of high load, DRF outperforms TPA and the energy efficient strategy in terms of average throughput. As for Jain's fairness index, TPA achieves the highest one

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Ezzaouia, Mahdi. "Allocation de ressource opportuniste dans les réseaux sans fil multicellulaires." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2018. http://www.theses.fr/2018IMTA0098/document.

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Abstract:

La forte croissance du trafic dans les réseaux mobiles s'accompagne d'une augmentation de son hétérogénéité, tant dans l'espace qu'au cours du temps. Cette thèse porte sur des algorithmes d’ordonnancement adaptés à des trafics avec des zones à forte concentration et variables dans le temps. Nous proposons un mécanisme de prêt de la ressource spectrale d'une cellule en sous-charge à une voisine en surcharge combinée à un ordonnancement réactif au sein de chaque cellule. Nous nous intéressons aussi à l’architecture Cloud Radio Access Network qui sépare les têtes de transmission radio (Remote Radio Heads, RRHs) des unités de traitement en bande de base (Baseband Units, BBUs). L’interconnexion entre les BBUs et les RRHs se fait selon deux modes. Le premier est appelé association bi-univoque et consiste à allouer les unités de ressources de la trame radio d’une BBU à une seule RRH. Dans le second mode, appelé association multiple, une BBU peut gérer plusieurs RRHs. Nous proposons un mode d’association hybride dans lequel les unités de ressource de chaque trame sont réparties en deux tranches. La première constitue une tranche non partagée qui est allouée aux utilisateurs centraux selon l’association bi-univoque afin d’augmenter le débit notamment à haute charge de trafic. La deuxième tranche est constituée par une quantité d’unités de ressources partagées par un groupe de RRHs appartenant au même BBU. Cette tranche commune est configurée en association multiple et est allouée aux utilisateurs frontaliers et mobiles. Nous montrons que le mode hybride réduit les interférences intercellulaires, diminue le nombre de handover inter-BBU et améliore la consommation énergétique The exponential growth of traffic in mobile networks is accompanied by an increase in its heterogeneity, both in space and over time. This thesis deals with scheduling algorithms adapted to highly concentrated and time-varying traffic zones. We propose a spectrum borrowing mechanism from an under-loaded cell to an overloaded one combined with a reactive intra-cellular scheduling algorithm. We are also interested in the Cloud Radio Access Network architecture that separates the Radio Head(RRH) from the Baseband Unit (BBU). The BBU is connected to the RRU according to two modes. The first one is called a one-to-one association and consists in allocating the resource units of the BBU radio frame to a single RRH. In the second mode which is called multiple association, a BBU can handle multiple RRHs. We propose a hybrid association mode in which the resource units of each frame are divided into two slices. The first one constitutes an unshared slice and is allocated to central users according to the one-to-one association in order to increase the throughput, especially at high traffic load. The second slice contains a quantity of resource units that are shared by a group of RRHs belonging to the same BBU. This common slice is configured according to the multiple association mode and is allocated to the edge and mobile users. We show that the hybrid mode reduces the inter-cell interferences, decreases the number of inter-BBU handovers and improves the energy consumption

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Dandachi, Ghina. "Multihoming in heterogeneous wireless networks." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2017. http://www.theses.fr/2017TELE0014/document.

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Abstract:

Les réseaux mobiles de la cinquième génération (5G) sont conçus pour introduire de nouveaux services nécessitant des débits de données extrêmement hauts et une faible latence. 5G sera un changement de paradigme qui comprend des réseaux hétérogènes densifiés, des réseaux d'accès radio virtualisés, des fréquences porteuses à ondes millimétrées et des densités de périphériques très élevées. Cependant, contrairement aux générations précédentes, 5G sera un réseau holistique, intégrant n'importe quelle nouvelle technologie radio avec les technologies LTE et WiFi existant. Dans ce contexte, on se concentre sur de nouvelles stratégies d'allocation de ressources capables de bénéficier du multihoming dans le cas d'accès double au réseau. On modélise ces algorithmes au niveau du flux et analyse leurs performances en termes de débit, de stabilité du système et d'équité entre différentes catégories d'utilisateurs. On se concentre tout d'abord sur le multihoming dans les réseaux hétérogènes LTE/WiFi. On considère les allocations centrées sur le réseau où un planificateur central effectue des allocations d'équité proportionnelle (PF) locale et globale pour différentes classes d'utilisateurs, utilisateurs individuels (single-homed) et multi-domiciliés (multihomed). Par rapport à un modèle de référence sans multihoming, on montre que les deux stratégies améliorent la performance et la stabilité du système, au détriment d'une plus grande complexité pour la stratégie PF globale. On étudie également les stratégies d'allocation centrées sur l'utilisateur, dans lesquelles les utilisateurs multihomed décident la partition de la demande d'un fichier en utilisant soit la maximisation du débit crête, soit la stratégie assistée par réseau. On montre que cette dernière stratégie maximise le débit moyen dans l'ensemble du réseau. On montre également que les stratégies centrées sur le réseau permettent d'obtenir des débits de données plus élevés que ceux centrés sur l'utilisateur. Ensuite, on se concentre sur les réseaux d'accès radio virtuels (V-RAN) et en particulier sur l'allocation de multi-ressources. On étudie la faisabilité de la virtualisation sans diminuer ni la performance des utilisateurs, ni la stabilité du système. On considère un réseau hétérogène 5G composé de cellules LTE et mm-wave afin d'étudier comment les réseaux hauts fréquence peuvent augmenter la capacité du système. On montre que la virtualisation du réseau est réalisable sans perte de performance lors de l'utilisation de la stratégie « dominant resource fairness » (DRF). On propose une stratégie d'allocation en deux phases (TPA) qui montre un indice d'équité plus élevé que DRF et une stabilité du système plus élevée que PF. On montre également des gains importants apportés par l'adoption des fréquences mm-wave au lieu de WiFi. Finalement, on considère l'efficacité énergétique et compare les stratégies DRF et TPA avec une stratégie éconergétique basée sur l'algorithme de Dinklebach. Les résultats montrent que la stratégie éconergétique dépasse légèrement DRF et TPA à charge faible ou moyenne en termes de débit moyen plus élevé avec une consommation d'énergie comparable, alors qu'elle les surpasse à une charge élevée en termes de consommation d'énergie moins élevée. Dans ce cas de charge élevée, DRF surpasse TPA et la stratégie éconergétique en termes de débit moyen. En ce qui concerne l'indice d'équité de Jain, TPA réalise l'indice d'équité le plus élevé parmi d'autres stratégies Fifth generation mobile networks (5G) are being designed to introduce new services that require extreme broadband data rates and utlra-reliable latency. 5G will be a paradigm shift that includes heterogeneous networks with densification, virtualized radio access networks, mm-wave carrier frequencies, and very high device densities. However, unlike the previous generations, it will be a holistic network, tying any new 5G air interface and spectrum with the currently existing LTE and WiFi. In this context, we focus on new resource allocation strategies that are able to take advantage of multihoming in dual access settings. We model such algorithms at the flow level and analyze their performance in terms of flow throughput, system stability and fairness between different classes of users. We first focus on multihoming in LTE/WiFi heterogeneous networks. We consider network centric allocations where a central scheduler performs local and global proportional fairness (PF) allocations for different classes of users, single-homed and multihomed users. By comparison with a reference model without multihoming, we show that both strategies improve system performance and stability, at the expense of more complexity for the global PF. We also investigate user centric allocation strategies where multihomed users decide the split of a file using either peak rate maximization or network assisted strategy. We show that the latter strategy maximizes the average throughput in the whole network. We also show that network centric strategies achieve higher data rates than the user centric ones. Then, we focus on Virtual Radio Access Networks (V-RAN) and particularly on multi-resource allocation therein. We investigate the feasibility of virtualization without decreasing neither users performance, nor system's stability. We consider a 5G heterogeneous network composed of LTE and mm-wave cells in order to study how high frequency networks can increase system's capacity. We show that network virtualization is feasible without performance loss when using the dominant resource fairness strategy (DRF). We propose a two-phase allocation (TPA) strategy which achieves a higher fairness index than DRF and a higher system stability than PF. We also show significant gains brought by mm-wave instead of WiFi. Eventually, we consider energy efficiency and compare DRF and TPA strategies with a Dinklebach based energy efficient strategy. Our results show that the energy efficient strategy slightly outperforms DRF and TPA at low to medium load in terms of higher average throughput with comparable power consumption, while it outperforms them at high load in terms of power consumption. In this case of high load, DRF outperforms TPA and the energy efficient strategy in terms of average throughput. As for Jain's fairness index, TPA achieves the highest one

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Ibrahimi, Khalil. "Gestion des ressources des réseaux mobiles de nouvelle génération par rapport à la mobilité des utilisateurs." Phd thesis, Université d'Avignon, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00453644.

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Abstract:

Les systèmes de communications mobiles ont considérablement évolué durant ces dernières années. Ce fait a encouragé le déploiement de plusieurs systèmes ou réseaux cellulaires multi technologique. La qualité de service (QoS) offerte aux utilisateurs mobiles s'améliore d'un système à l'autre. Les systèmes de troisième génération (3G), comme l'UMTS, offrent une meilleure qualité de service par rapport à celle offerte par ceux de deuxième génération (2G), comme le GSM. Pour exemple, les systèmes de 3.5G (HSDPA) améliorent le débit du réseau de 3G sur le lien descendant afin de répondre aux exigences des nouveaux services. De plus, les réseaux de quatrième génération (4G), comme le WiMAX (IEEE802.16e) permettent, quant à eux, d'élargir la couverture cellulaire tout en offrant un débit supérieur. Cette nouvelle évolution améliore encore l'accessibilité aux services de l'Internet. La migration des services de l'Internet vers les réseaux mobiles, constitue un enjeu majeur de recherche en télécommunications. La thèse se divise en deux objectifs principaux ; le premier consiste à calculer et à évaluer les performances du système UMTS-WCDMA. Deux approches sont utilisées, l'approche exacte de l'analyse spectrale, et l'approche approximative de la perturbation singulière. Le deuxième objectif propose de nouveaux mécanismes de contrôle d'admission prenant en considération la mobilité intra et inter cellulaires des utilisateurs dans la gestion de la ressource radio. Ces mécanismes d'allocation de ressource concernent plus particulièrement les réseaux HSDPA et WiMAX. Ils se basent principalement sur les schémas de modulation et de codage adaptatif AMC (Adaptive Modulation and Coding) : la zone géographique est subdivisée en plusieurs régions concentriques. Avec nos mécanismes d'allocation des ressources, chaque appel accepté par le système voit son débit initial maintenu, et ce, indépendamment de la position de l'utilisateur dans la cellule

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Guo, Jianding. "Theoretical research on graph coloring : Application to resource allocation in device-to-device 4G radio system (LTE)." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2018. http://www.theses.fr/2018UBFCA007/document.

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Abstract:

Le problème de coloration de graphe est un problème NP-complet particulièrement étudié, qui permet de modéliser de problèmes dans des domaines variés. Dans cette thèse, de nouveaux algorithmes exacts basés sur une étude de la structure du graphe sont proposés. Ce travail s'appuie sur l'algorithme « Total solutions Exact graph Coloring » (TexaCol) qui construit toutes les solutions en exploitant l'ensemble des cliques d'un graphe. Deux algorithmes exacts, « Partial best solutions Exact graph Coloring » (PexaCol) et « All best solutions Exact graph Coloring » (AexaCol), sont présentés ici pour construire certaines solutions optimales ou toutes les meilleures solutions. Ces deux algorithmes utilisent la méthode de backtracking, dans laquelle ils ne choisissent que les sous-ensembles de meilleurs solutions pour continuer la coloration. L’analyse de résultat montre que PexaCol et AexaCol sont capables de traiter des graphes plus grands que TexaCol. Mais surtout, AexaCol trouve toutes les meilleures solutions significativement plus vite que TexaCol ainsi que le solveur Gurobi, qui sont utilisés comme référence.La téléphonie mobile est un domaine en plein essor qui peut s'appuyer sur une modélisation à base de graphes. Actuellement, les techniques de type « Device-to-Device » (D2D) prennent une place importante dans les réseaux mobiles. L’allocation de ressource constitue l'un des principaux problèmes en matière de performance. Pour assigner efficacement une ressource radio à une paire D2D dans le système Long-Term Evolution (LTE), un schéma systématique d'allocation de ressources est proposé dans cette thèse. Il est basé sur une clusturisation des liens D2D, et permet de prendre en compte à la fois l'allocation inter-cluster et intra-cluster des ressources. En déterminant les zones d'interférence, le problème d'allocation des ressources inter-cluster est formulé comme un problème de coloration de graphe dynamique. Un algorithme de coloration de graphe dynamique est ainsi proposé, basé sur PexaCol. Cet algorithme peut assigner les ressources radio aux clusters qui sont générés ou supprimés dynamiquement. L’analyse numérique montre que cet algorithme assure une bonne performance en termes d'utilisation des ressources, de temps d’exécution et d'adaptabilité. Concernant le problème d’allocation de ressources inter-cluster, une méthode fondée sur la topologie est proposée, intégrant naturellement l'allocation de puissance et l’allocation de Resource Block (RB). Pour simplifier ce problème d'allocation de ressources, la meilleure topologie est choisie à chaque étape, celle qui permet d'obtenir le meilleur débit en utilisant le moins de RBs. A partir de ce procédé, quatre algorithmes d'optimisation sont proposés: l’algorithme glouton statique, PexaCol statique, PexaCol dynamique et PexaCol dynamique approximatif. L'analyse des résultats montre que pour les petits clusters, les versions statiques et dynamiques de PexaCol permettent d'obtenir un index d’optimisation maximal en choisissant la meilleure topologie locale pour chaque noeud. A l'opposé, les algorithmes "glouton statique" et "PexaCol dynamique approximatif" permettent d'obtenir une solution sous-optimale pour l'optimisation locale avec une complexité moindre. Pour les grands clusters, avec certaine séquence de la coloration, le PexaCol dynamique approximatif est mieux que l’algorithme glouton statique pour l’index d’optimisation pendant un temps d’exécution acceptable Graph coloring problem is a famous NP-complete problem, which has extensive applications. In the thesis, new exact graph coloring algorithms are researched from a graph structure point of view. Based on Total solutions Exact graph Coloring algorithm (TexaCol) which is capable of getting all coloring solution subsets for each subgraph, two other exact algorithms, Partial best solutions Exact graph Coloring algorithm (PexaCol) and All best solutions Exact graph Coloring algorithm (AexaCol), are presented to get multiple best solutions. These two algorithms utilize the backtracking method, in which they only choose the best solution subset each step to continue the coloring until partial or all best solutions are obtained. The result analysis shows that PexaCol and AexaCol can deal with larger graphs than TexaCol and especially, AexaCol runs much faster than TexaCol and the solver Gurobi to get all best solutions.Device-to-Device (D2D) is a promising technique for the future mobile networks, such as 5th generation wireless systems (5G), and the resource allocation is one of the most crucial problems for its performance. In order to efficiently allocate radio resource for D2D links in Long-Term Evolution (LTE) system, a systematic resource allocation scheme is proposed based on D2D clusters, including the inter-cluster resource allocation and the intra-cluster resource allocation. With the cluster interference range, the inter-cluster resource allocation problem is formulated as a dynamic graph coloring problem, and a dynamic graph coloring algorithm is designed based on PexaCol. This algorithm is able to allocate radio resource to clusters while they are dynamically generated and deleted. The numerical analysis results show that this algorithm has good performance in resource utilization, runtime and scalability.For the intra-cluster resource allocation problem, a topology-based resource allocation method is designed naturally combining power allocation with Resource Block (RB) allocation. To simplify this associated optimization problem, a local optimal method is proposed, in which the best topology is chosen each step achieving the maximal throughput with the minimum number of assigned RBs. With respect to this method, four algorithms are presented: static greedy, static PexaCol, dynamic PexaCol and dynamic PexaCol approximate. Result analysis shows that for small-scale clusters, static PexaCol and dynamic PexaCol are capable of getting a maximal optimization index by locally choosing the best topology for each node while static greedy and dynamic PexaCol approximate are able to get the suboptimal solution for the local optimization with much lower complexity. For large-scale clusters, giving certain treating sequences, the dynamic PexaCol approximate performs better than static greedy regarding the optimization index within an acceptable runtime

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Huang, Fan. "Allocation des ressources fondée sur la qualité du canal pour la voie descendante des systèmes LTE." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS250/document.

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Abstract:

La recherche effectuée dans cette thèse a pour cadre les réseaux radio privés dédiés aux forces de sécurité civile. En effet, doté actuellement d’un service bande étroite, ils doivent évoluer pour faire face à de nouveaux besoins comme la vidéo ou le multimédia. L’objectif est donc d’adapter la technologie LTE aux contraintes et propriétés de ces réseaux particulier. Ainsi, le nombre d’utilisateurs est limité mais le service doit toujours être disponible et des priorités peuvent être mises en œuvre.Dans ce contexte, l’allocation des ressources de communication est un problème important avec des prérequis différents des réseaux d’opérateurs. Notre conception d’algorithmes d’allocation a donc été menée avec deux objectifs principaux : maximiser l'efficacité du spectre et servir équitablement les utilisateurs au lieu de maximiser le débit global du réseau.Cette thèse propose des nouvelles stratégies de l’allocation des blocs de ressources (RB) dans les systèmes LTE sur le lien descendant. Au contraire des algorithmes classiques d'allocation des ressources qui se basent sur la capacité de RB déjà estimée, nos stratégies d’allocation des RB cherchent à améliorer le débit utilisateur, en utilisant la coopération à base de Beamforming et les modèles de la théorie des jeux.1. L’interférence inter-cellulaire est le principal problème des systèmes OFDMA. Grâce aux antennes MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output), la technique de Beamforming améliore le signal reçu afin d'augmenter le SINR (Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio), mais le signal amélioré peut également influencer l’interférence inter-cellulaire dans les cellules voisines. Dans les méthodes traditionnelles, le contrôleur alloue les RBs aux UEs (User Equipement) en fonction de la capacité des RB et d'autres paramètres, le système applique alors la technique de Beamforming aux équipements utilisateurs choisis. Après la formation des faisceaux, la capacité des RB varie mais l'ordonnanceur conserve la même allocation. Au contraire, notre système alloue les RBs et choisit les vecteurs de Beamforming conjointement pour améliorer les performances de la technique de Beamforming. Il accroît le débit moyen en augmentant la capacité moyenne du RB. Comme plusieurs paramètres sont pris en compte, la complexité augmente exponentiellement aussi. Dans cette thèse, nous avons développé une méthode itérative pour réduire la complexité. Notamment, elle améliore de plus de 10% le débit des utilisateurs en bord de la cellule.2. Contrairement aux performances des algorithmes qui maximisent le débit global du réseau, les approches d’allocation de ressources à base de théorie des jeux maximisent la fonction d'utilité des UE du point de vue économique. Si le modèle a une solution NBS (Nash Bargaining Solution) il offre une solution optimale de Pareto de la fonction d'utilité. L’allocation traditionnelle est d'optimiser l'allocation de sous-porteuses à chaque intervalle de temps, mais dans le système OFDMA, les sous-porteuses sont formées de RBs dans le temps. Nous proposons une approche RB NBS, qui est plus efficace que les schémas existants. Nous analysons les canaux de fast-fading et les comparons sans l'influence de l’atténuation. En raison de la grande atténuation de signal en bordure de la cellule, l’utilisateur a toujours des RB de plus faible capacité que celui au centre de la cellule. Notre idée est d'ajouter un facteur de compensation pour combattre l'influence de la perte de propagation. Les facteurs de compensation sont soigneusement choisis afin de maximiser la fonction NBS. Cependant, le calcul de ces facteurs a une grande complexité et nous développons quatre solutions approchées qui donnent les mêmes performances avec une bonne précision. L'évaluation des performances de notre approche confirme que notre méthode et ses solutions approchées sont capables de partager équitablement les ressources sur toute la cellule This research takes place in the context of Private Mobile Radio networks evolution which aims at designing a new LTE based PMR technology dedicated to public security services. As the frequency bands dedicated to this service is scarce and the need of public safety forces is different, we have revisited the Resource Allocation problem in this thesis with two main objectives: designing new allocation algorithms which outperform the spectrum efficiency and serving fairly the users instead of maximizing the global network throughput.This thesis proposes new Resource Block (RB) allocation strategies in LTE downlink systems. Instead of the well-known resource allocation algorithms, which work on the condition that the RB capacity is already estimated, our RB allocation schemes can improve the potential of the channel capacity, using Beamforming cooperation and game-theoretical problems1. With the MIMO (Multiple-Input-Multiple-output) antennas, the Beamforming technique improves the received signal in order to increase the SINR (Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio), but the improved signal may also influence the inter-cell interference in the neighbouring cells. As inter-cell interference is the main interference in the OFDMA system, a smart scheduling can choose UEs (User Equipment) in adjacent cells to control interference increment caused by Beamforming.In traditional methods, the scheduler allocates RBs to UEs depending on the RB capacities and other parameters, the system then applies the Beamforming technique to these chosen UEs. After the Beamforming, the RB capacity varies but the scheduler keeps the same allocation.Our scheme allocates the RBs and chooses Beamforming vectors at the same time to enhance the performance of the Beamforming technique. It increases the average throughput by increasing the RB’s average capacity. Because more parameters are taken into account, the complexity also increases exponentially. In the thesis we find an iterative method to reduce the complexity. From the simulations, our iterative method also has good performance and improves more than 10% of throughput on the cell edge.2. In contrast to the performance first algorithms, game theoretic allocation schemes maximize the UEs’ utility function from the economical point of view. The NBS (Nash Bargaining Solution) offers a Pareto optimal solution for the utility function.The traditional NBS allocation in an OFDMA system is to optimize the subcarrier allocation at each time slot, but in the OFDMA system, the subcarriers are composed of Resource Blocks (RB) in time series. We propose an RB NBS approach, which is more efficient than the existing subcarrier NBS allocation scheme.We analyze the fast-fading channels and compare them without the path-loss influence. Because of the great path-loss in cell edge, the edge UE always has lower RB capacity than the cell center UE. Our idea is to bring in a compensating factor to overcome this path-loss influence, and the compensating factors are carefully chosen to maximize the NBS function. However, the computation of these factors has a high complexity and we develop four approximated solutions which give same performance and accuracy. The performance evaluation confirms that our method and its approximated solutions are able to spread resources fairly over the entire cell

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Jouini, Wassim. "Contribution to learning and decision making under uncertainty for Cognitive Radio." Thesis, Supélec, 2012. http://www.theses.fr/2012SUPL0010/document.

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Abstract:

L’allocation des ressources spectrales à des services de communications sans fil, sans cesse plus nombreux et plus gourmands, a récemment mené la communauté radio à vouloir remettre en question la stratégie de répartition des bandes de fréquences imposée depuis plus d’un siècle. En effet une étude rendue publique en 2002 par la commission fédérale des communications aux Etats-Unis (Federal Communications Commission - FCC) mit en évidence une pénurie des ressources spectrales dans une large bande de fréquences comprise entre quelques mégahertz à plusieurs gigahertz. Cependant, cette même étude expliqua cette pénurie par une allocation statique des ressources aux différents services demandeurs plutôt que par une saturation des bandes de fréquences. Cette explication fut par la suite corroborée par de nombreuses mesures d’occupation spectrale, réalisées dans plusieurs pays, qui montrèrent une forte sous-utilisation des bandes de fréquences en fonction du temps et de l’espace, représentant par conséquent autant d’opportunité spectrale inexploitée. Ces constations donnèrent naissance à un domaine en plein effervescence connu sous le nom d’Accès Opportuniste au Spectre (Opportunistic Spectrum Access). Nos travaux suggèrent l’étude de mécanismes d’apprentissage pour la radio intelligente (Cognitive Radio) dans le cadre de l’Accès Opportuniste au Spectre (AOS) afin de permettre à des équipements radio d’exploiter ces opportunités de manière autonome. Pour cela, nous montrons que les problématiques d’AOS peuvent être fidèlement représentées par des modèles d’apprentissage par renforcement. Ainsi, l’équipement radio est modélisé par un agent intelligent capable d’interagir avec son environnement afin d’en collecter des informations. Ces dernières servent à reconnaître, au fur et à mesure des expériences, les meilleurs choix (bandes de fréquences, configurations, etc.) qui s’offrent au système de communication. Nous nous intéressons au modèle particulier des bandits manchots (Multi-Armed Bandit appliqué à l’AOS). Nous discutons, lors d’une phase préliminaire, différentes solutions empruntées au domaine de l’apprentissage machine (Machine Learning). Ensuite, nous élargissons ces résultats à des cadres adaptés à la radio intelligente. Notamment, nous évaluons les performances de ces algorithmes dans le cas de réseaux d’équipements qui collaborent en prenant en compte, dans le modèle suggéré, les erreurs d’observations. On montre de plus que ces algorithmes n’ont pas besoin de connaître la fréquence des erreurs d’observation afin de converger. La vitesse de convergence dépend néanmoins de ces fréquences. Dans un second temps nous concevons un nouvel algorithme d’apprentissage destiné à répondre à des problèmes d’exploitation des ressources spectrales dans des conditions dites de fading. Tous ces travaux présupposent néanmoins la capacité de l’équipement intelligent à détecter efficacement l’activité d’autres utilisateurs sur la bande (utilisateurs prioritaires dits utilisateurs primaires). La principale difficulté réside dans le fait que l’équipement intelligent ne suppose aucune connaissance a priori sur son environnement (niveau du bruit notamment) ou sur les utilisateurs primaires. Afin de lever le doute sur l’efficacité de l’approche suggérée, nous analysons l’impact de ces incertitudes sur le détecteur d’énergie. Ce dernier prend donc le rôle d’observateur et envoie ses observations aux algorithmes d’apprentissage. Nous montrons ainsi qu’il est possible de quantifier les performances de ce détecteur dans des conditions d’incertitude sur le niveau du bruit ce qui le rend utilisable dans le contexte de la radio intelligente. Par conséquent, les algorithmes d’apprentissage utilisés pourront exploiter les résultats du détecteur malgré l’incertitude inhérente liée à l’environnement considéré et aux hypothèses (sévères) d’incertitude liées au problème analysé During the last century, most of the meaningful frequency bands were licensed to emerging wireless applications. Because of the static model of frequency allocation, the growing number of spectrum demanding services led to a spectrum scarcity. However, recently, series of measurements on the spectrum utilization showed that the different frequency bands were underutilized (sometimes even unoccupied) and thus that the scarcity of the spectrum resource is virtual and only due to the static allocation of the different bands to specific wireless services. Moreover, the underutilization of the spectrum resource varies on different scales in time and space offering many opportunities to an unlicensed user or network to access the spectrum. Cognitive Radio (CR) and Opportunistic Spectrum Access (OSA) were introduced as possible solutions to alleviate the spectrum scarcity issue.In this dissertation, we aim at enabling CR equipments to exploit autonomously communication opportunities found in their vicinity. For that purpose, we suggest decision making mechanisms designed and/or adapted to answer CR related problems in general, and more specifically, OSA related scenarios. Thus, we argue that OSA scenarios can be modeled as Multi-Armed Bandit (MAB) problems. As a matter of fact, within OSA contexts, CR equipments are assumed to have no prior knowledge on their environment. Acquiring the necessary information relies on a sequential interaction between the CR equipment and its environment. Finally, the CR equipment is modeled as a cognitive agent whose purpose is to learn while providing an improving service to its user. Thus, firstly we analyze the performance of UCB1 algorithm when dealing with OSA problems with imperfect sensing. More specifically, we show that UCB1 can efficiently cope with sensing errors. We prove its convergence to the optimal channel and quantify its loss of performance compared to the case with perfect sensing. Secondly, we combine UCB1 algorithm with collaborative and coordination mechanism to model a secondary network (i.e. several SUs). We show that within this complex scenario, a coordinated learning mechanism can lead to efficient secondary networks. These scenarios assume that a SU can efficiently detect incumbent users’ activity while having no prior knowledge on their characteristics. Usually, energy detection is suggested as a possible approach to handle such task. Unfortunately, energy detection in known to perform poorly when dealing with uncertainty. Consequently, we ventured in this Ph.D. to revisit the problem of energy detection limits under uncertainty. We present new results on its performances as well as its limits when the noise level is uncertain and the uncertainty is modeled by a log-normal distribution (as suggested by Alexander Sonnenschein and Philip M. Fishman in 1992). Within OSA contexts, we address a final problem where a sensor aims at quantifying the quality of a channel in fading environments. In such contexts, UCB1 algorithms seem to fail. Consequently, we designed a new algorithm called Multiplicative UCB (UCB) and prove its convergence. Moreover, we prove that MUCB algorithms are order optimal (i.e., the order of their learning rate is optimal). This last work provides a contribution that goes beyond CR and OSA. As a matter of fact, MUCB algorithms are introduced and solved within a general MAB framework

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Bezzina, Amira. "Interference and Resource Management in Wireless Urban Networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS579.

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Abstract:

Le trafic de données a connu une croissance incessante, en particulier dans les réseaux urbains sans fil. Les opérateurs doivent donc fournir des services de haute qualité tout en ayant des coûts bas. Deux solutions intéressantes peuvent être envisagées : le déploiement de réseaux maillés sans fil ou le déploiement de petites cellules. De nouveaux schémas d'attribution de ressources et de gestion des interférences sont proposés dans cette thèse. Pour les réseaux Mesh, nous proposons un nouvel algorithme basé sur la théorie du jeu, appelé IGCA, permettant de gérer les canaux afin de réduire l'interférence entre les routeurs maillés en utilisant un jeu potentiel. Dans une deuxième partie, nous nous concentrons sur les problèmes d’allocation des ressources et de contrôle de la puissance dans les réseaux denses de petites cellules. Nos objectifs sont de réduire les interférences dans les communications en liaison descendante et de profiter efficacement du spectre lorsque le réseau est saturé. L'idée principale est de trouver un compromis entre la réduction de la puissance des cellules et la maximisation de l'affectation des ressources par rapport à un seuil de SINR. Ainsi, nous proposons d’abord un algorithme d’allocation de ressources et de puissance appelé TCRPA, qui prend en compte les demandes des utilisateurs de petites cellules. Nous formulons le problème d'optimisation dans MILP et le résolvons en utilisant une approche par cluster. Deuxièmement, nous considérerons les utilisateurs de la macro et ceux des petites cellules. Nous proposons TORPA, un système semi-centralisé visant à résoudre le problème étendu. Nos résultats de simulation répondent à nos attentes Data traffic has been witnessing an incessant growth especially in urban wireless networks. Thus, operators need to provide high quality services with good coverage and low costs. Two interesting solutions can be considered to overcome this issue: the deployment of Multi-Radio Multi-Channel Wireless Mesh Networks or Smallcell deployment. New resource allocation and interference management schemes adapted for networks are proposed in this thesis. For MR-MC WMNs, we propose a new interference-aware game-theoretic algorithm called IGCA to manage the limited number of channels in order to alleviate the "a priori" interference between mesh routers by using a potential game. In the second part of this research work, we focus on resource allocation and power control problems in dense smallcell networks. Our ultimate goals are to alleviate the interference in downlink communications and make an efficient spectrum reuse when the urban mobile network is quite congested. The key idea is to find a trade-off between minimizing the transmit power of cells and maximizing the resource allocation with respect to an SINR threshold. To do so, we first propose a resource and power allocation algorithm called TCRPA that considers only smallcell users' demands. We formulate the optimization problem as a MILP and solve it using a cluster-based approach. Second, we extend this work to consider macro-users demands aside with the small-users ones in the defined optimization problem. We propose, TORPA, a new semi-centralized scheme, to solve the expanded MILP. Our simulation results show that our proposals succeed to meet our expectations

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Ta, Duc-Tuyen. "Channel Surveillance Strategy and Interference Reduction in Future Wireless Networks." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0039.

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Abstract:

La révolution des télécommunications sans fil crée une énorme demande pour l’'accès au spectre des fréquences radio avec l'explosion du nombre d'appareils connectés et la grande diversité des cas d'utilisation et des exigences. Cependant, le conflit entre la pénurie de spectre libre et la sous-utilisation du spectre entraîne des inefficacités importantes des communications sans fil et entrave le déploiement de nouvelles applications. Récemment, la radio cognitive (RC) est apparue comme une technologie prometteuse pour pallier la pénurie de spectre et mieux utiliser les ressources en permettant aux utilisateurs du réseau de détecter et d'exploiter les opportunités du spectre.Le succès du déploiement des réseaux CR dépend cependant non seulement de l'exploitation efficace des opportunités de spectre, mais aussi des mécanismes d'auto-coexistence entre les utilisateurs cognitifs (UC). L'objectif de cette thèse est donc de fournir une étude systématique des mécanismes d'auto-coexistence pour les utilisateurs cognitifs dans les architectures de réseau RC centralisées et distribuées, qui répondent directement aux défis techniques causés par les utilisateurs malfaisants dans le cas des réseaux à infrastructure centralisée et les problèmes d’attribution de ressources dans les réseaux à infrastructure distribuée The wireless revolution is creating a huge demand for accessing to the radio frequency spectrum with the explosion of the number of connected devices and the large diversity of use cases and requirements. However, the conflict between the spectrum scarcity and the spectrum underutilization leads to significant inefficiencies of wireless communications and impedes the deployment of new applications.Recently, Cognitive Radio (CR) has emerged as a promising technology to address to alleviate the spectrum scarcity and better utilize the spectrum resources by enabling the network users to detect and exploit the spectrum opportunities. The successful deployment of CR networks, however, depends not only on the efficient exploitation of the spectrum opportunities but also on the self-coexistence mechanisms between cognitive users (SUs). The objective of this thesis, therefore, is to provide a systematic study of self-coexistence mechanisms for the cognitive users in both centralized and distributed CR network architecture, which directly address the unaddressed technical challenges of the threat caused by the misbehaving users in the centralized infrastructure networks and the resource allocation issues in the distributed infrastructure networks

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Oueis, Jessica. "Gestion conjointe de ressources de communication et de calcul pour les réseaux sans fils à base de cloud." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM007/document.

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Abstract:

Cette thèse porte sur le paradigme « Mobile Edge cloud» qui rapproche le cloud des utilisateurs mobiles et qui déploie une architecture de clouds locaux dans les terminaisons du réseau. Les utilisateurs mobiles peuvent désormais décharger leurs tâches de calcul pour qu’elles soient exécutées par les femto-cellules (FCs) dotées de capacités de calcul et de stockage. Nous proposons ainsi un concept de regroupement de FCs dans des clusters de calculs qui participeront aux calculs des tâches déchargées. A cet effet, nous proposons, dans un premier temps, un algorithme de décision de déportation de tâches vers le cloud, nommé SM-POD. Cet algorithme prend en compte les caractéristiques des tâches de calculs, des ressources de l’équipement mobile, et de la qualité des liens de transmission. SM-POD consiste en une série de classifications successives aboutissant à une décision de calcul local, ou de déportation de l’exécution dans le cloud.Dans un deuxième temps, nous abordons le problème de formation de clusters de calcul à mono-utilisateur et à utilisateurs multiples. Nous formulons le problème d’optimisation relatif qui considère l’allocation conjointe des ressources de calculs et de communication, et la distribution de la charge de calcul sur les FCs participant au cluster. Nous proposons également une stratégie d’éparpillement, dans laquelle l’efficacité énergétique du système est améliorée au prix de la latence de calcul. Dans le cas d’utilisateurs multiples, le problème d’optimisation d’allocation conjointe de ressources n’est pas convexe. Afin de le résoudre, nous proposons une reformulation convexe du problème équivalente à la première puis nous proposons deux algorithmes heuristiques dans le but d’avoir un algorithme de formation de cluster à complexité réduite. L’idée principale du premier est l’ordonnancement des tâches de calculs sur les FCs qui les reçoivent. Les ressources de calculs sont ainsi allouées localement au niveau de la FC. Les tâches ne pouvant pas être exécutées sont, quant à elles, envoyées à une unité de contrôle (SCM) responsable de la formation des clusters de calculs et de leur exécution. Le second algorithme proposé est itératif et consiste en une formation de cluster au niveau des FCs ne tenant pas compte de la présence d’autres demandes de calculs dans le réseau. Les propositions de cluster sont envoyées au SCM qui évalue la distribution des charges sur les différentes FCs. Le SCM signale tout abus de charges pour que les FCs redistribuent leur excès dans des cellules moins chargées.Dans la dernière partie de la thèse, nous proposons un nouveau concept de mise en cache des calculs dans l’Edge cloud. Afin de réduire la latence et la consommation énergétique des clusters de calculs, nous proposons la mise en cache de calculs populaires pour empêcher leur réexécution. Ici, notre contribution est double : d’abord, nous proposons un algorithme de mise en cache basé, non seulement sur la popularité des tâches de calculs, mais aussi sur les tailles et les capacités de calculs demandés, et la connectivité des FCs dans le réseau. L’algorithme proposé identifie les tâches aboutissant à des économies d’énergie et de temps plus importantes lorsqu’elles sont téléchargées d’un cache au lieu d’être recalculées. Nous proposons ensuite d’exploiter la relation entre la popularité des tâches et la probabilité de leur mise en cache, pour localiser les emplacements potentiels de leurs copies. La méthode proposée est basée sur ces emplacements, et permet de former des clusters de recherche de taille réduite tout en garantissant de retrouver une copie en cache Mobile Edge Cloud brings the cloud closer to mobile users by moving the cloud computational efforts from the internet to the mobile edge. We adopt a local mobile edge cloud computing architecture, where small cells are empowered with computational and storage capacities. Mobile users’ offloaded computational tasks are executed at the cloud-enabled small cells. We propose the concept of small cells clustering for mobile edge computing, where small cells cooperate in order to execute offloaded computational tasks. A first contribution of this thesis is the design of a multi-parameter computation offloading decision algorithm, SM-POD. The proposed algorithm consists of a series of low complexity successive and nested classifications of computational tasks at the mobile side, leading to local computation, or offloading to the cloud. To reach the offloading decision, SM-POD jointly considers computational tasks, handsets, and communication channel parameters. In the second part of this thesis, we tackle the problem of small cell clusters set up for mobile edge cloud computing for both single-user and multi-user cases. The clustering problem is formulated as an optimization that jointly optimizes the computational and communication resource allocation, and the computational load distribution on the small cells participating in the computation cluster. We propose a cluster sparsification strategy, where we trade cluster latency for higher system energy efficiency. In the multi-user case, the optimization problem is not convex. In order to compute a clustering solution, we propose a convex reformulation of the problem, and we prove that both problems are equivalent. With the goal of finding a lower complexity clustering solution, we propose two heuristic small cells clustering algorithms. The first algorithm is based on resource allocation on the serving small cells where tasks are received, as a first step. Then, in a second step, unserved tasks are sent to a small cell managing unit (SCM) that sets up computational clusters for the execution of these tasks. The main idea of this algorithm is task scheduling at both serving small cells, and SCM sides for higher resource allocation efficiency. The second proposed heuristic is an iterative approach in which serving small cells compute their desired clusters, without considering the presence of other users, and send their cluster parameters to the SCM. SCM then checks for excess of resource allocation at any of the network small cells. SCM reports any load excess to serving small cells that re-distribute this load on less loaded small cells. In the final part of this thesis, we propose the concept of computation caching for edge cloud computing. With the aim of reducing the edge cloud computing latency and energy consumption, we propose caching popular computational tasks for preventing their re-execution. Our contribution here is two-fold: first, we propose a caching algorithm that is based on requests popularity, computation size, required computational capacity, and small cells connectivity. This algorithm identifies requests that, if cached and downloaded instead of being re-computed, will increase the computation caching energy and latency savings. Second, we propose a method for setting up a search small cells cluster for finding a cached copy of the requests computation. The clustering policy exploits the relationship between tasks popularity and their probability of being cached, in order to identify possible locations of the cached copy. The proposed method reduces the search cluster size while guaranteeing a minimum cache hit probability

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Amer, Asmaa. "Resource Allocation in NOMA-based cellular networks." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG089.

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Abstract:

Cette thèse vise à optimiser l'allocation des ressources au sein des systèmes NOMA, en particulier les systèmes NOMA coopératifs en liaison descendante, dans des configurations de stations de base à antenne unique et à antennes multiples. L'objectif est de maximiser l'efficacité spectrale et énergétique, tout en proposant des schémas NOMA plus efficaces qui peuvent tirer parti des avantages du NOMA et répondre aux limitations des schémas actuellement considérés en termes de consommation d'énergie et de complexité des récepteurs. Dans la première contribution, un système NOMA coopératif basé sur le découpage du réseau est étudié pour accueillir à la fois des utilisateurs cellulaires et des paires de dispositifs à dispositifs (D2D) répondant aux exigences de communication mobile large bande améliorée (eMBB) et de communication ultra fiable à faible latence (URLLC). Le problème d'optimisation est formulé comme une maximisation du débit total avec trois variables d'optimisation : le regroupement des utilisateurs NOMA, l'admission sous-jacente des D2D et l'allocation des blocs de ressources. Le problème est décomposé en trois sous-problèmes. Une solution algorithmique séquentielle est proposée, commençant par le regroupement des utilisateurs, suivie de l'allocation des blocs de ressources, et enfin de l'admission des D2D. Les sous-problèmes de regroupement des utilisateurs et d'admission des D2D sont résolus à l'aide d'une solution de théorie de correspondance de type plusieurs-à-un à faible complexité. Le problème d'allocation des blocs de ressources est résolu par une approche heuristique. Dans la deuxième contribution, nous revisitons le compromis entre l'accès des utilisateurs et la complexité de l'annulation d'interférence successive (SIC) des récepteurs NOMA. À mesure que davantage d'utilisateurs partagent les mêmes ressources, l'interférence et la complexité de la SIC augmentent. Contrairement aux schémas NOMA conventionnels basés sur des paires, nous proposons un schéma NOMA coopératif chevauchant, où chaque utilisateur en bord de cellule peut partager des ressources avec plusieurs utilisateurs au centre de la cellule, même si les utilisateurs au centre de la cellule utilisent des ressources orthogonales entre eux. Cette approche améliore la connectivité des utilisateurs, renforce les performances des utilisateurs en bord de cellule et maintient une faible complexité de SIC. Le problème est formulé comme une maximisation de la satisfaction des Qualité de Service (QoS) des utilisateurs en bord de cellule et est résolu à l'aide d'un algorithme de théorie de correspondance de type plusieurs-à-plusieurs avec des stratégies d'échange et d'ajout/suppression. Dans la troisième contribution de la thèse, nous proposons un système hybride d'accès multiple par division spatiale (SDMA)/NOMA, pour s'adapter entre les utilisateurs accédant par NOMA et SDMA en fonction de leur consommation d'énergie. Dans le modèle de consommation d'énergie, contrairement à la littérature NOMA où la puissance est induite par les unités SIC au niveau du récepteur est négligée, nous introduisons un modèle de consommation d'énergie dynamique basé sur la puissance SIC. Le problème est formulé comme une maximisation de l'efficacité énergétique en optimisant la sélection du mode d'accès multiple, le beamforming de la station de base et l'allocation de puissance des utilisateurs. Cette approche empêche une surestimation de l'efficacité énergétique, entraînant une réduction de l'écart entre l'analyse théorique et la conception du système, ce qui est particulièrement critique pour les dispositifs NOMA contraints par l'énergie. Le problème est résolu en utilisant des approches d'approximation convexe successive (SCA), de programmation par différences convexes (DC) et de programmation semi-définie (SDP) This thesis aims to optimize resources allocation within NOMA systems, particularly downlink cooperative NOMA systems, within single-antenna and multiple antenna base station (BS) configurations. This aims to maximize spectral and energy efficiency, and to propose more efficient NOMA schemes that can reap benefits of NOMA and address the limitations of currently considered NOMA schemes, in terms of power consumption and receiver complexity. In the first contribution, a network-slicing-based cooperative NOMA based system is investigated to accommodate both cellular users and device-to-device (D2D) pairs with enhanced mobile broadband (eMBB) and Ultra reliable low latency communication (URLLC) services requirements. The optimization problem is formulated as sum-throughput maximization with three optimization variables: NOMA-users clustering, underlying D2D- admission, and resource blocks (RBs) allocation. The problem is decoupled into three sub-problems. A sequential algorithmic solution is proposed, starting by users clustering, followed by RBs allocation, and finally D2D admission. The users clustering and D2D admission sub-problems are solved using low-complexity many-to-one matching theory solution. The RBs allocation problem is solved using heuristics approach. In the second contribution, we revisit the trade-off between user access and the successive interference cancellation (SIC) complexity of NOMA receivers. As more users share the same resources, interference and SIC complexity escalate. Unlike conventional pairing-based NOMA schemes, we propose an overlapping cooperative NOMA scheme where each cell-edge user can share resources with multiple cell-center users, even if cell-center users are using orthogonal resources between each other. This approach enhances user connectivity, improves cell-edge user performance, and maintains low SIC complexity. The problem is formulated as maximization of Quality-of-Service (QoS) satisfaction of cell-edge users, and is solved using a many-to-many matching theory algorithm with swapping and add/remove strategies. In the third thesis contribution, we propose a hybrid Space Division Multiple Access (SDMA)/NOMA system, to adapt the multiple access mode, either NOMA or SDMA, based on the power consumption. In the power consumption model, unlike NOMA literature, where power induced by SIC units at the receiver is overlooked, we introduce dynamic power consumption model based on the SIC power. The problem is formulated as maximizing energy efficiency by optimizing the multiple access mode selection, BS beamforming, and user power allocation. This approach prevents overestimation of energy efficiency, consequently, avoids gaps between its theoretical evaluation and practical system design, an aspect particularly critical for energy-constrained NOMA devices. The problem is solved using successive convex approximation (SCA), difference of convex (DC) programming and semidefinite programming (SDP) approaches

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Malik, Shahzad Ali. "Allocation de ressource radio et analyse de performance pour l'offre de services multimédia dans les réseaux cellulaires UMTS WCDMA." Paris, ENST, 2002. http://www.theses.fr/2002ENSTA004.

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Zhang, Haijian. "Filter Bank based MultiCarrier (FBMC) for Cognitive Radio Systems." Thesis, Paris, CNAM, 2010. http://www.theses.fr/2010CNAM0763/document.

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Abstract:

La radio cognitive (CR) est une radio entièrement reconfigurable qui permet de changer intelligemment ses paramètres de communication en réponse à l’activité des autres réseaux radios et demandes d’utilisateur. L’objectif ultime de la CR est de permettre à l’utilisateur secondaire (SU) d’utiliser la ressource de spectre disponible sans interférer sur l’utilisateur primaire (PU) en utilisant des trous de spectre. Par conséquent, la détection du PU est l’un des défis principaux dans le développement de la CR. Par rapport aux systèmes conventionnels de communication sans fil, le système CR introduit de nouveaux problèmes d’allocation de ressource (RA) en raison de l’interférence des canaux adjacents utilisés par le SU et le PU. Dans le contexte de la CR, la plupart des efforts ont été menés sur les systèmes de CR basés sur le multiplexage par division de fréquences orthogonales (OFDM). Toutefois, la technique de l’OFDM montre quelques points faibles dans l’application à cause des remontées significatives du spectre. Les modulations multiporteuses à base de bancs de filtre (FBMC) ont été récemment proposées pour des applications de CR. Dans cette thèse, trois points importants pour le développement d’un système de CR basé sur le FBMC sont discutés.Les trois points principaux peuvent être résumés ainsi: nous examinons premièrement les problèmes de détection de spectre des signaux OFDM et FBMC en employant le détecteur de signature de cyclostationnarité (CS). En outre, nous proposons une architecture de détection multi-bande basée sur le banc de filtre polyphasé (PFB), et montrons son avantage; deuxièmement, la comparaison entre l’OFDM et le FBMC du point de vue de l’efficacité spectrale est discutée; et enfin, nous proposons un algorithme stratégique d’allocation de ressource pour les systèmes cognitifs multi-cellulaires et multi-utilisateurs.Les algorithmes proposés dans cette thèse ont été testés par simulation. Les résultats numériques prouvent que le FBMC, par opposition à l’OFDM, pourrait réaliser une efficacité spectrale plus élevée et offre un avantage attrayant dans la détection de spectre. Les contributions de cette thèse ont accru l’intérêt d’appliquer FBMC dans les systèmes de CR à l’avenir Cognitive Radio (CR) is a fully reconfigurable radio that can intelligently change its communicationvariables in response to network and user demands. The ultimate goal of CR is to allowthe Secondary User (SU) to utilize the available spectrum resource on a non-interfering basis to thePrimary User (PU) by sensing the existence of spectrum holes. Therefore, the detection of PU isone of the main challenges in the development of the CR technology. Moreover, compared to conventionalwireless communication systems, CR system poses new challenges to Resource Allocation(RA) problems because of the Cross-Channel Interference (CCI) from the adjacent channels used bySU to PU. In the CR context, most past efforts have been spent on Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing (OFDM) based CR systems. However, OFDM technique exhibits some shortcomingsin application due to its significant spectrum leakage. Filter Bank based Multi-Carrier (FBMC), asanother promising Multi-Carrier Modulation (MCM) candidate, has been recently proposed for CRapplications. In this dissertation, three important issues in developing a FBMC based CR system arediscussed.The three prime issues can be summarized: we firstly survey the spectrum sensing problemsof OFDM and FBMC signals by using Cyclostationary Signature (CS) detector. Furthermore, wepropose a Polyphase Filter Bank (PFB) based multi-band sensing architecture, and argue for its advantage;secondly, the comparison of OFDM and FBMC from the spectral efficiency point of viewis discussed; and lastly, our emphasis is placed on the strategic resource allocation algorithms fornon-cooperative multi-cell CR systems.The overall proposed algorithms have been verified by simulation. Numerical results show thatFBMC, as opposed to OFDM, could achieve higher spectrum efficiency and attractive benefit inspectrum sensing. The contributions of this dissertation have heighten the interest in applying FBMCin the future CR systems

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Masmoudi, Raouia. "Télécommunications domotiques efficaces en termes de consommation d’énergie." Thesis, Cergy-Pontoise, 2015. http://www.theses.fr/2015CERG0791.

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Le spectre électromagnétique est une ressource limitée dont l'usage doit être optimisé. Plusieurs travaux actuels visent à améliorer l'utilisation des fréquences radio en exploitant les méthodes de traitement intelligent du signal : la radio cognitive. Cette thèse se place dans ce contexte. Concrètement, nous considérons un problème d'allocation conjointe de spectre et de puissance dans un système radio cognitif (CR) composé de plusieurs utilisateurs secondaires (SUs) et primaires (PUs). L'objectif est d'optimiser l'efficacité énergétique des SUs tout en garantissant des niveaux d'interférences maximales imposés par la présence des PUs. Nous analysons des métriques d'efficacité énergétique en utilisant un cadre unificateur basé sur des outils d'optimisation convexe multi-critères. Les métriquesque nous étudions sont : la maximisation de débit avec pénalité sur l'interférence créée, le ratio débit puissance totale et la minimisation de puissance sous contrainte de débit pour concevoir un système de communications efficace en termes de consommation. Nous approfondissons ensuite l'étude de la métrique de minimisation de puissances sous contraintes de débits minimaux aux SUs et d'interférences maximales aux PUs. Étant donné la nature opposée de ces contraintes, nous étudions d'abord la faisabilité du problème et nous proposons des conditions nécessaires et des conditions suffisantes pour l'existence d'une solution. Le défi principal réside dans la non-convexité du problème d'allocation conjointe de spectre et de puissance en raison du paramètre discret d'ordonnancement des SUs. Afin de surmonter ce challenge, nous utilisons une technique de relaxation de Lagrange pour résoudre un problème convexe. Nous prouvons que les solutions discrètes du problème relaxé sont les solutions du problème initial. Lorsqu'une solution existe, nous proposonsun algorithme itératif basé sur la méthode de sous-gradient pour calculer la solution optimale. Nous montrons que le scheduling optimal est plus efficace comparé avec d'autres allocations de spectre classiques (e.g. entrelacée, blockwise). Dans le cas particulier de deux bandes orthogonales et un SU unique, nous proposons une solution analytique qui ne nécessite pas d'algorithme itératif The radio spectrum is a limited resource which must be used in an optimal way. Recent works in the literature aim to improve the use of radio frequencies by exploiting intelligent techniques from signal processing, such as the cognitive radio paradigm. In this thesis, we study a joint spectrum scheduling and power allocation problem in a Cognitive Radio (CR) system composed of several secondary users (SUs) and primary users (PUs). The objective is to optimize the energy efficiency of the SUs while guaranteeing that the interference created to the PUs is kept below a maximum tolerated level. We analyze energy efficiency metrics in wireless communications using a common unifying framework based on convex multi-criteria optimization tools, which includes the three of the most popular energyefficiency metrics in the literature : weighted difference between overall achievable rate and power consumption, the ratio between the overall rate and consumed power and overall consumed power under minimum rate constraint. Then, we further focus on the study of the opportunistic power minimization problem over several orthogonal frequency bands under constraints on the minimum Quality of Service (QoS) and maximum interference to the PUs. Given the opposing nature of these constraints, we first study the feasibility of the problem and we provide sufficient conditions and necessary conditions that guarantee the existence of a solution. The main challenge lies in the non-convexity of the joint spectrum and power allocation problem due to the discrete spectrum scheduling parameter of SUs. To overcome this issue, we use a Lagrangian relaxation technique to solve a convexproblem. We prove that the discrete solutions of the relaxed problem are the solutions of the initial problem. When a solution exists, we propose an iterative algorithm based on subgradient method to compute an optimal solution. We show that the optimal scheduling is more efficient compared to other conventional spectrum allocations (e.g. interlaced, blockwise). In the particular case of two orthogonal bands and an unique SU, we provide an analytical solution that does not require an iterative algorithm

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Santi, Nina. "Prédiction des besoins pour la gestion de serveurs mobiles en périphérie." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2023. http://www.theses.fr/2023ULILB050.

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L'informatique en périphérie est un paradigme émergent au sein de l'Internet des Objets (IoT) et complémentaire à l'informatique en nuage. Ce paradigme propose l'implémentation de serveurs de calcul situés à proximité des utilisateurs, réduisant ainsi la pression et les coûts de l'infrastructure réseau locale. La proximité avec les utilisateurs suscite de nouveaux cas d'utilisation, tels que le déploiement de serveurs mobiles embarqués sur des drones ou des robots, offrant une alternative moins coûteuse, plus éco-énergétique et flexible par rapport aux infrastructures fixes lors d'événements ponctuels ou exceptionnels. Cependant, cette approche soulève également de nouveaux enjeux pour le déploiement et l'allocation de ressources en temps et en espace, souvent dépendants de la batterie.Dans le cadre de cette thèse, nous proposons des outils et des algorithmes de prédiction pour la prise de décision concernant l'allocation de ressources fixes et mobiles, à la fois en termes de temps et d'espace, au sein d'environnements dynamiques. Nous mettons à disposition des jeux de données riches et reproductibles qui reflètent l'hétérogénéité inhérente aux applications de l'Internet des Objets (IoT), tout en présentant un taux de contention et d'interférence élevé. Pour cela, nous utilisons le FIT-IoT Lab, un banc d'essai ouvert dédié à l'IoT, et nous mettons l'ensemble du code à disposition de manière ouverte. De plus, nous avons développé un outil permettant de générer de manière automatisée et reproductible des traces de l'IoT. Nous exploitons ces jeux de données pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique basés sur des techniques de régression afin de les évaluer dans leur capacité à prédire le débit des applications de l'IoT. Dans une démarche similaire, nous avons également entraîné et analysé un réseau neuronal de type transformateur temporel pour prédire plusieurs métriques de la Qualité de Service (QoS). Afin de tenir compte de la mobilité des ressources, nous générons des traces de l'IoT intégrant des points d'accès mobiles embarqués sur des robots TurtleBot. Ces traces, qui intègrent la mobilité, sont utilisées pour valider et tester un framework d'apprentissage fédéré reposant sur des transformateurs temporels parcimonieux. Enfin, nous proposons un algorithme décentralisé de prédiction de la densité de la population humaine par régions, basé sur l'utilisation d'un filtre à particules. Nous testons et validons cet algorithme à l'aide du simulateur Webots dans un contexte de serveurs embarqués sur des robots, et du simulateur ns-3 pour la partie réseaux Multi-access Edge computing is an emerging paradigm within the Internet of Things (IoT) that complements Cloud computing. This paradigm proposes the implementation of computing servers located close to users, reducing the pressure and costs of local network infrastructure. This proximity to users is giving rise to new use cases, such as the deployment of mobile servers mounted on drones or robots, offering a cheaper, more energy-efficient and flexible alternative to fixed infrastructures for one-off or exceptional events. However, this approach also raises new challenges for the deployment and allocation of resources in terms of time and space, which are often battery-dependent.In this thesis, we propose predictive tools and algorithms for making decisions about the allocation of fixed and mobile resources, in terms of both time and space, within dynamic environments. We provide rich and reproducible datasets that reflect the heterogeneity inherent in Internet of Things (IoT) applications, while exhibiting a high rate of contention and interference. To achieve this, we are using the FIT-IoT Lab, an open testbed dedicated to the IoT, and we are making all the code available in an open manner. In addition, we have developed a tool for generating IoT traces in an automated and reproducible way. We use these datasets to train machine learning algorithms based on regression techniques to evaluate their ability to predict the throughput of IoT applications. In a similar approach, we have also trained and analysed a neural network of the temporal transformer type to predict several Quality of Service (QoS) metrics. In order to take into account the mobility of resources, we are generating IoT traces integrating mobile access points embedded in TurtleBot robots. These traces, which incorporate mobility, are used to validate and test a federated learning framework based on parsimonious temporal transformers. Finally, we propose a decentralised algorithm for predicting human population density by region, based on the use of a particle filter. We test and validate this algorithm using the Webots simulator in the context of servers embedded in robots, and the ns-3 simulator for the network part

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Yu, Yi. "Radio Resource Planning in Low Power Wide Area IoT Networks." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2021. http://www.theses.fr/2021CNAM1287.

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Abstract:

Cette thèse étudie le problème de planification des ressources pour les réseaux IoT longues portées basés sur les technologies NB-IoT et LoRa. Dans les deux cas, on suppose que les capteurs et les collecteurs sont distribués suivant des processus de points de Poisson spatial indépendants marqués par le caractère aléatoire du canal. Pour le NB-IoT, nous élaborons un modèle de dimensionnement statistique qui estime le nombre de ressources radio nécessaires en fonction du délai d’accès toléré, de la densité des nœuds actifs, des collecteurs et de la configuration de l’antenne. Pour le réseau LoRa, nous proposons une technique d’allocation de plusieurs sous-bandes pour atténuer le niveau élevé d’interférence induit par les nœuds qui transmettent avec le même facteur d’étalement. Pour allouer dynamiquement le facteur d’étalement et la puissance, nous présentons une approche d’apprentissage automatique avec multi-agents qui permet d’améliorer l’efficacité énergétique In this thesis, we focus on radio resource planning issues for low power wide area networks based on NB-IoT and LoRa technologies. In both cases, the average behavior of the network is considered by assuming the sensors and the collectors are distributed according to independent random Poisson Point Process marked by the channel randomness. For the NB-IoT, we elaborate a statistical dimensioning model that estimates the number of radio resources in the network depending on the tolerated delay access, the density of active nodes, the collectors, and the antenna configuration with single and multi-user transmission. For the LoRa network, we propose a multi-sub band allocation technique to mitigate the high level of interference induced by nodes that transmit with the same spreading factor. To dynamically allocate the spreading factor and the power, we present a Q-learning multi-agent approach to improve the energy efficiency

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Dissertations / Theses on the topic 'Allocation des ressources radio'

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