Auto-optimisation des réseaux sans fil. Une approche par la théorie des jeux

par Pierre Coucheney

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bruno Gaujal et de Corinne Touati.

Soutenue le 31-08-2011

à Grenoble , dans le cadre de École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Grenoble (laboratoire) , Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Grenoble, Isère) (laboratoire) et de MESCAL [INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LIG laboratoire d'Informatique de Grenoble] (laboratoire) .

Le président du jury était Mérouane Debbah.

Le jury était composé de Bruno Gaujal, Corinne Touati, Yannick Viossat, Laurent Roullet, Denis Trystram.

Les rapporteurs étaient Olivier Bournez, Bruno Tuffin.


  • Résumé

    Les opérateurs et les constructeurs des réseaux sans fil sont amenés à développer de nouvelles stratégies afin de faire face à l'augmentation rapide des flux de données générés par les nouvelles applications telles que le streaming vidéo. D'une part, la récente saturation des réseaux cellulaires peut être en partie résorbée en diversifiant, pour chaque mobile, les technologies d'accès au réseau. Par exemple, la plupart des téléphones mobiles possède aujourd'hui la capacité de se connecter à des points d'accès Wifi en plus des réseaux cellulaires classiques. D'autre part, une gestion fine des allocations des mobiles sur les différents points d'accès permet une utilisation plus efficace des ressources (énergie, fréquences radio...), et augmente la capacité d'accueil des mobiles, sans nécessairement avoir recours à une onéreuse densification de la couverture radio. Cette thèse s'inscrit dans la problématique de l'auto-optimisation des réseaux en général et des réseaux sans fil en particulier. En raison de la nature très dynamique des réseaux sans fil, les algorithmes d'optimisation doivent être capables de s'adapter aux changements aléatoires de l'environnement de façon autonome. Dans cette thèse, nous proposons d'abord un algorithme de contrôle dynamique qui optimise l'allocation des mobiles tout en prenant en compte les contraintes de capacité. Bien que difficile à mettre en oeuvre en pratique, cet algorithme donne une borne supérieure des performances qu'il est possible d'atteindre. En raison de l'aspect fortement décentralisé des problèmes d'optimisation, nous avons été amenés à développer des méthodes de coopération inspirées de la théorie des jeux. Finalement, nous avons confronté plusieurs algorithmes stochastiques d'optimisation en terme d'efficacité et de robustesse qui sont en cours de prototypage dans un laboratoire industriel.

  • Titre traduit

    Game theory based self-optimizing wireless networks


  • Résumé

    Operators and manufacturers of wireless networks are required to develop new strategies to cope with the increase fast data streams generated by new applications such as streaming video. On the one hand, the recent saturation cellular networks can be partly resolved by diversifying to each mobile, network access technologies. For example, Most mobile phones now has the ability to connect to WiFi access points in addition to cellular networks classic. In addition, careful management of allocations of mobile the various access points allows more efficient use resources (energy, radio frequency ...), and increases capacity mobile home, without necessarily resorting to a densification expensive radio coverage. This thesis is part of the problem of self-optimization networks in general and wireless networks in particular. Because of the highly dynamic nature of wireless networks, algorithms optimization must be able to adapt to changes random environment independently. In this thesis, First we propose a dynamic control algorithm optimizes the allocation of mobile while taking into account the capacity constraints. Although difficult to implement in practice, this algorithm gives an upper bound performance it is achievable. Due to the high aspect decentralized optimization problems, we have been led to develop methods of cooperation inspired by the theory of games. Finally, we compared several algorithms Stochastic optimization in terms of efficiency and robustness which are currently prototyping in an industrial laboratory.


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