Métrologie dans les réseaux d'accès radio pour la gestion des ressources pour le développement du concept "Always Best Connected"

par Afef Ben Hadj Alaya-Feki

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Éric Moulines, Alain Le Cornec et de Berna Sayrac.

Soutenue en 2008

à Paris, ENST .


  • Résumé

    Le principal objectif de la thèse est de proposer des approches efficaces portant sur la collecte des mesures, leur traitement ainsi que leur exploitation dans un contexte radio cognitive. Ces travaux sont motivés par la nécessité pour les réseaux sans fil de faire face d’une part à la demande croissante de débit et de services et d’autre part à l'utilisation inefficace des ressources fréquentielles. Dans le chapitre 1, on propose d’améliorer les mécanismes de gestion des ressources radio dans les réseaux radio mobiles grâce à une meilleure exploitation des mesures radio, par le biais de méthodes avancés de traitement de signal (méthodes de régression et de lissage non-paramétrique). Dans le chapitre 2, on propose un nouveau concept dans les réseaux cognitifs qui traduit l’agrégation de la mesure radio avec la localisation: la cartographie d’interférence. Elle a pour but de fournir au réseau une vue d’ensemble complète de son environnement, lui permettant ainsi de prendre les décisions adéquates pour une meilleure utilisation de ses ressources radio. Dans le chapitre 3, on s’intéresse à l’accès opportuniste au spectre des réseaux cognitifs. L’approche proposé s’inspire du problème du ‘bandit à plusieurs bras’. Il s’agit d’une technique d’apprentissage par renforcement qui guide l’utilisateur secondaire par le biais de règles et des politiques. On étudie l’application de cette approche aux systèmes IEEE802. 11 et on propose des méthodes pour réaliser un réglage dynamique des paramètres des algorithmes ‘bandit’ et avoir ainsi de meilleures performances dans des environnements non-stationnaires.

  • Titre traduit

    Metrology in wireless mobile networks for enhanced radio resource management


  • Résumé

    The main goal of the thesis is to propose effective approaches dealing with information collection, processing and utilization in cognitive radio context. These works are motivated by the necessity for wireless networks to cope with the increasing demand of throughput and services on one hand, and the inefficient use of spectral resources on the other hand. In chapter 1, we propose to integrate advanced radio signal processing in Radio Resource Management (RRM) mechanisms in order to realize an effective and easy-to-implement exploitation of radio measurements, leading to an overall RRM improvement. Thus, we propose a complete framework that performs a signal processing analysis, based on non-parametric regression and smoothing methods. In chapter 2, we propose a novel concept: the interference cartography. It combines location information with radio measurements and provides a complete view of the environment to be used in autonomous decision making in a cognitive context. Our study deals with advanced signal processing techniques to render the information complete and reliable, and updating the cartography to provide a viable picture of the environment for efficient analysis and decision. In chapter 3, our interest turns to opportunistic spectrum access. The proposed approach is inspired from Multi Armed Bandit problem: a reinforcement learning technique that guides the secondary user thanks to appropriate rules and policies. Our study deals with the application of this approach on IEEE802. 11 systems for the realization of opportunistic spectrum access, as well as the tuning of the algorithms’ parameters for better performances in non-stationary environments.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (XLII-118 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 80 réf. bibliogr. Résumé étendu en français.

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  • Bibliothèque :
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 8.4 ALAY
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