Problèmes d'allocations de ressouces dans les réseaux MIMO sans fil distribués

par Elena Veronica Belmega

Thèse de doctorat en Physique

Sous la direction de Samson Lasaulce.


  • Résumé

    Dans ce manuscrit de thèse, l'objectif principal est d'étudier les réseaux sans fil dans lesquels les nœuds terminaux sont équipés de plusieurs antennes. Plusieurs thèmes d'actualité, tels que les réseaux intelligents auto-optimisants, les communications dites green ou vertes et algorithmes distribués sont abordés. Dans ce but, nous utilisons une gamme diversifiée d'outils de la théorie des jeux, théorie de l'information, théorie des matrices aléatoires et théorie de l'apprentissage. Nous commençons notre analyse par l'étude du problème d'allocation de puissance dans les réseaux MIMO distribués. Les émetteurs sont censés être autonomes et capables de gérer leurs puissances afin d'optimiser leur taux de Shannon atteignables. Le cadre des jeux non-coopératifs est utilisé pour étudier la solution de ce problème. Des algorithmes itératifs qui convergent vers la solution optimale donnée par l'équilibre de Nash sont proposés. Deux approches différentes sont appliquées : des algorithmes basés sur les meilleures réponses et des algorithmes d'apprentissage par renforcement. Un autre problème majeur dans les réseaux sans fil est lié à la question de l'efficacité énergétique. Afin d'atteindre des débits de transmission élevés, la consommation d'énergie est également élevée. Dans les réseaux où la consommation d'énergie est une question critique, le débit de Shannon atteignable n'est plus une métrique de performance adaptée. C'est pourquoi nous abordons également le problème de l'optimisation d'une fonction d'efficacité énergétique.


  • Résumé

    Ln this thesis manuscript, the main objective is to study the wireless networks where the node terminals are equipped with multiple antennas. Rising topics such as self-optimizing networks, green communications and distributed algorithms have been approached mainly from a theoretical perspective. To this aim, we have used a diversified spectrum of tools from Game Theory, Information Theory, Random Matrix Theory and Learning Theory in Games. We start our analysis with the study of the power allocation problem in distributed networks. The transmitters are assumed to be autonomous and capable of allocating their powers to optimize their Shannon achievable rates. A non-cooperative game theoretical framework is used to investigate the solution to this problem. Distributed algorithms which converge towards the optimal solution, i. E. The Nash equilibrium, have been proposed. Two different approaches have been applied: iterative algorithms based on the best-response correspondence and reinforcement learning algorithms. Another major issue is related to the energy-efficiency aspect of the communication. Ln order to achieve high transmission rates, the power consumption is also high. Ln networks where the power consumption is the bottleneck, the Shannon achievable rate is no longer suitable performance metric. This is why we have also addressed the problem of optimizing an energy-efficiency function.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (199 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 193-199

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  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2010)259
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