Allocation distribuée de ressource dans les réseaux cellulaires limités en interférences

par Saad Ghazanfar Kiani

Thèse de doctorat en Électronique et communications

Sous la direction de David Gesbert.

Soutenue en 2008

à Paris, ENST .


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous étudions les techniques distribuées d'allocation de ressource dans les réseaux cellulaire à réutilisation totale du spectre. Dans ce travail, nous considérons un modèle de système dans lequel les transmissions interfèrent. Sur la base de ce modèle, nous définissons le problème de l'allocation de puissance et d’ordonnancement d'utilisateurs conjointement en vue de maximiser la capacité du réseau. Initialement, nous étudions le comportement des interférences dans les grands réseaux sans fil, ce qui nous permet de proposer le modèle dit « interference-ideal network » permettent de rapprocher l’interférence instantanée de sa valeur moyenne. Nous avons ensuite procédé à l'étude de l'ordonnancement d’utilisateurs ou nous dérivons la politique d’ordonnancement optimal en vue de maximiser la capacité du système. Fondée sur cette politique, un algorithme distribué d’ordonnancement est proposé. Ensuite, nous caractérisons l'allocation de puissance optimale pour deux liens en envisagent une somme pondérée des taux de lien. Un fait intéressant est que lorsque les poids sont égaux l’allocation optimale va soit activer un lien soit l’éteindre. Enfin, nous proposons des algorithmes pour l'attribution conjointe de puissance et d’ordonnancement. L'idée clef de cette approche est d'éteindre les cellules qui ne contribuent pas suffisamment à la capacité pour l'emporter sur les interférences causées au réseau. Nous proposons également un cadre de travail pour l'optimisation distribué basé sur la répartition des paramètres du réseau en information locale et non-locale. On montre qu’un passage minimum des messages peut améliorer encore la performance de l’algorithme distribué.

  • Titre traduit

    Distributed resource allocation techniques in interference-limited cellular networkss


  • Résumé

    In this dissertation, we study distributed resource allocation techniques in full reuse multicell networks. Throughout this work, we consider a system model in which simultaneous transmissions mutually interfere, and thus it is applicable to a number of wireless access schemes. On the basis of this model, we define the problem of joint power allocation and user scheduling in view of maximizing network capacity, defined as the sum of individual link rates. We initially investigate the behavior of interference in large random wireless networks, allowing us to propose the interference-ideal network model, which approximates the instantaneous interference by its average value. We then proceed to study user scheduling in the multicell context where we derive the network capacity optimal scheduling policy, based on which a distributed algorithm is proposed. Next, we characterize the optimal power allocation for two interfering links by considering a weighted sum-rate objective function. Interestingly, when the weights are equal, the optimal power allocation turns the links either on or off. Finally we propose algorithms for joint power allocation and scheduling to maximize the sum network capacity. In the first approach, the key idea is to switch off cells which do not contribute enough capacity to outweigh the interference caused to the network. We also propose a framework for distributed optimization of transmit powers based upon partitioning network parameters into local and non-local information. We also propose an algorithm which uses minimal information message passing (in this case one bit) to further improve the performance gain.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (XVIII-139 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 93 réf. bibliogr. Résumé en français et en anglais. Résumé étendu en français.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Télécom ParisTech. Bibliothèque scientifique et technique.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 8.7 GHAZ
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