Mécanismes auto-organisants dans les réseaux sans fil

par Richard Combes

Thèse de doctorat en Mathématiques

Sous la direction de Sylvain Sorin.

Soutenue en 2013

à Paris 6 .


  • Résumé

    Dans cette thèse on étudie la mise au point, la modélisation et la performance de mécanismes (dits auto-organisants) pour gérer les réseaux sans fils de façon autonome. Le contexte technologique est rappelé, et les outils mathématiques nécessaires sont introduits succinctement: théorie des files d'attente, processus ponctuels, théorie de l'information, approximation stochastique, processus de décision markoviens et apprentissage par renforcement. Dans une première partie, on s'intéresse à l'évaluation de performance des ordonnanceurs opportunistes, et à leur utilisation pour l'optimisation capacité/couverture. Les phénomènes de la couche physique tels que l'évanouissement rapide du canal, les interférences, la structure du récepteur et les schémas de modulation et codage pratiques sont pris en compte. Dans la deuxième partie, un mécanisme d'équilibrage de charge automatique prenant en compte les arrivées et départs des utilisateurs est présenté. Pour un trafic stationnaire, sa convergence vers l'optimum est prouvée par une technique d'approximation stochastique. Pour un trafic non stationnaire, des expériences numériques suggèrent que la méthode est capable de s'adapter aux variations de trafic journalières. Dans une troisième partie, on s'intéresse aux réseaux avec relais. Une formule analytique simple basée sur la théorie des files d'attentes est proposée pour leur dimensionnement. La formule est valable pour le modèle de trafic le plus général (stationnaire ergodique). Le mécanisme d'équilibrage de charge est étendu pour prendre en compte les relais. Une méthode d'équilibrage de charge dynamique utilisant l'apprentissage par renforcement est étudiée.

  • Titre traduit

    Self-organizing mechanisms in wireless networks


  • Résumé

    In this thesis we study the design, modeling and performance evaluation of mechanisms which can manage wireless networks autonomously (self-organizing mechanisms). We recall the technological context, and the required mathematical tools are introduced concisely: queuing theory, point processes, information theory, stochastic approximation, Markov decisions processes and reinforcement learning. In the first part, we study opportunistic scheduling. We are interested in their performance evaluation and their use to perform coverage-capacity optimization. Physical layer phenomena such as channel fading, interference, receiver structure and practical modulation and coding schemes are taken into account. In the second part, an algorithm for automatic load balancing is presented. The dynamical arrivals and departures of users are taken into account. For stationary traffic, the convergence of the mechanism to the optimal configuration is shown using stochastic approximation theorems. For non-stationary traffic, numerical experiments suggest that the mechanism is able to adapt itself to daily traffic patterns. In the third part, we study relay-enhanced networks. Based on a queuing analysis, a simple formula for network dimensioning is given. It is valid for the most general traffic model (stationary ergodic input). The load balancing mechanism is extended to relay-enhanced networks. A dynamical load balancing algorithm based on reinforcement is studied.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (168 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 163-168. 62 réf. bibliogr.

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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T Paris 6 2013 28
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