Soutenance de these de Hind Zaaraoui

Le 30/06/17 au LINCS, Paris, Hind Zaaraoui a soutenue sa thèse:

Titre: Gestion de ressources et contrôle de la qualité de service en mobilité dans les réseaux LTE/LTE Advanced

Thèse soutenue publiquement devant le jury compose de:
Tijani CHAHED, Telecom SudParis, Président
Samson LASAULCE L2S, CentraleSupelec, Rapporteur
Urtzi AYESTA. IRIT, Rapporteur
Alain SIMONIAN, Orange Labs, Examinateur
Yezekael HAYEL, UAPV, Examinateur
Eitan ALTMAN, INRIA, Directeur
Zwi ALTMAN, Orange Labs, Co-directeur
Tania JIMENEZ, LIA, Co-directeur

Résumé :
L’evolution technologique de RAN dans le contexte de la 5G n’est pas seulement guidée par l’amelioration de la qualité de service du réseau mais
aussi par la nécessité de transformer toutes les technologies par des systèmes dynamiques intelligents. La nouvelle technologie de la 5G est plus que flexible
et pourra satisfaire chaque utilisateur de facon équitable sans que son type (mobile ou statique) ou sa demande de service (service temps réel et non réel)
n’affecte. Tous les cas d’utilisation seront intelligemment dimensionnés et gérés
dans le réseau.
L’objectif principal de cette thèse est d’analyser et d’améliorer les performances radio en tenant compte de la mobilité des véhicules en gérant
dynamiquement et intelligemment les ressources disponibles.

A cette fin, nous présentons différents modèles de mobilité des utilisateurs dans le cas discret
et continu. Le modèle discret utilisant le modèle bien connu du car
following est bien adapté pour les simulations. La méthode continue est utile pour
obtenir des indicateurs analytiques de performance clés (KPI). La nouveauté
de cette partie de la thèse est la formulation analytique de KPIs qui tiennent
compte de la mobilité physique dans le trafic radio. A titre d’exemple, l’impact
d’un feu rouge sur les indicateurs de performance dans une cellule est étudié.
Il est montré qu’une congestion physique périodique du trafic due au feu de
circulation détériore périodiquement la performance de la cellule.
La première solution considérée consiste à améliorer l’allocation et le contrôle des ressources dans le contexte du réseau hétérogène LTE-Advanced. Une
small cell est ensuite déployée à proximité du feu rouge pour diminuer la congestion périodique et la dégradation de la qualité de service. Trois systèmes
d’allocation et de contrôle des ressources sont étudiés: une réutilisation de
fréquence complète, un algorithme de division de fr ́equence statique et dynamique qui sont optimisés par rapport à une utilité
α-fair basée sur les débits reçus. En outre, il est montré que le système de commande dynamique est particulièrement intéressant pour le trafic non stationnaire comme celui introduit
par un feu de circulation périodique.
Par souci de réduction des couts financiers et énergétiques, et de suivi
d’utilisateurs mobiles, une autre solution est fournie en utilisant un nouveau
réseau d’antennes afin de gérer efficacement le trafic hétérogène, fixe et mobile.
On considère trois technologies différentes de réseau d’antennes permettant de
décharger les zones de congestion ainsi que la congestion mobile dynamique:
Virtual Small Cell (VSC), petite cellule virtuelle avec réseau auto-organisateur
(VSC-SON) et rayons focalisant avec un multiniveau
global codebook qui gère
le système d’antenne hétérogène à la station de base. Les deux premières
technologies améliorent la performance de la cellule en raison de leur capacité
de focaliser le signal à la concentration du trafic au niveau de la congestion
physique. La nouvelle solution de faisceaux focalisants avec le global codebook
améliore de manière significative les performances en raison de la capacité de
focaliser le signal le long de la route et d’équilibrer implicitement le trafic entre
les différentes antennes. Nous comparons toutes ces technologies et leur impact
sur les performances du réseau.
La question de la sélection d’un utilisateur pour lui allouer une partie (en
temps ou en bande passante) de la ressource disponible est étudiée. Le contexte
de la gestion des ressources et de la performance du réseau dans la mobilité
est un des défis futurs pour la 5G. Grace à la technologie MDT, les réseaux
peuvent avoir une idée, ou plus précisément une moyenne du SINR grace a
la GLM. Nous introduisons le concept de Forecast Scheduling pour les utilisateurs en mobilité à vitesse élevée. On suppose que la REM peut fournir
des valeurs interpolées du SINR le long des trajectoires des utilisateurs. Les
utilisateurs mobiles expérimentent dans leurs trajectoires différentes valeurs
moyennes du SINR. Dans les réseaux mobiles, les ordonnanceurs exploitent la variation de la qualité du canal en donnant le signal à l’utilisateur qui
connaıt les meilleures conditions tout en restant équitable. Néanmoins, nous
ne pouvons pas enregistrer le débit de manière instantanée des utilisateurs à
mobilité élevée en raison d’un très faible temps de cohérence. Le Forecast
Scheduling exploitera la variation de SINR sur les trajectoires futures des utilisateurs. Cette allocation est formulée comme un problème d’optimisation
convexe, à savoir la maximisation d’une fonction d’utilité
α−fair des débits des utilisateurs le long de leurs trajectoires. La solution de ce problème est donnée en utilisant l’algorithme CVX. La librairie de CVX est utilisée sur
Matlab et est gratuite sur la page internet de Stephen Boyd. Cependant, cet algorithme prend beaucoup de temps pour donner une solution. Une solution
analytique est introduite dans cette thèse pour le cas des utilisateurs 2 et un
algorithme utilisant cette solution est donné pour le cas général. Le modèle
de Forecast Scheduling est également étendu pour tenir compte des différents
types d’événements aléatoires tels que les arrivées et les départs d’utilisateurs
ainsi que l’incertitude des trajectoires.



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