Alignement d'interférences dans les réseaux de communication hétérogènes

Interference Alignment Techniques for Heterogeneous Wireless Networks

• Auteur / Autrice : Esra Aycan Beyazit
• Direction : Didier Le Ruyet, Berna Özbek
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Radiocommunications
• Date : Soutenance le 02/09/2016
• Etablissement(s) : Paris, CNAM en cotutelle avec İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü (Izmir, Turquie)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'études et de recherche en informatique et communications (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Pascal Chevalier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Aydin Akan
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hakan Çirpan, Jean-Pierre Cances
• DOI : 10.70675/32f08b9bz4e78z4637z98d2z5249a33a2587

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes de communication sans fil

Algorithmes

Qualité de Service (télécommunications)

Mots clés libres

Les réseaux de communication hétérogènes

Alignement d'interférences

Systèmes de rétroaction

Sélection de flux

Heterogeneous networks

Interference alignment

Feedback schemes

Stream selection

Résumé

Dans cette thèse, nous étudions les algorithmes d’alignement d’interférence dans les réseaux hétérogènes basés sur la sélection des flux. Tout d’abord, nous considérons différents scénarios de déploiement des pico-cellules dans un contexte de connaissance parfaite des canaux de transmission au niveau des émetteurs. Deux algorithmes sont proposés respectivement pour les réseaux totalement et partiellement connectés. Afin d’assurer une équité entre les liens, les algorithmes garantissent qu’au moins un flux de chaque lien émetteur/récepteur soit sélectionné. La séquence des flux est choisie parmi un ensemble qui contient les séquences les plus souvent sélectionnées en effectuant une recherche exhaustive. Ces algorithmes sont significativement moins complexes que la recherche exhaustive tout en ayant une performance proche de celle-ci. Après la sélection d’un flux, les interférences entre ce flux et les flux qui n’ont pas encore été sélectionnées sont alignées par projections orthogonales. Dans une deuxième partie de la thèse, l’impact de la connaissance partielle des canaux de transmission sur les algorithmes proposés est analysé. Il est montré que les interférences entre flux causent alors une forte dégradation des performances en raison des erreurs de quantification. Pour réduire cette dégradation, un nouvel algorithme est développé pour ce contexte. Finalement, des schémas d’allocation adaptative des bits pour les voies de retour sont proposés afin d’augmenter les performances des algorithmes précédents. Les performances de ces schémas et de ces algorithmes sont évaluées en considérant différents scénarios avec différentes topologies des pico-cellules. Nous avons montré que les algorithmes proposés pour le cas des transmissions avec voie de retour sont significativement plus robustes et plus performants que les algorithmes d’alignement d’interférence classiques.

In this thesis, we study the stream selection based interference alignment (IA) algorithms, which can provide large multiplexing gain, to deal with the interference in the heterogeneous networks. Firstly, different deployment scenarios for the pico cells are investigated assuming perfect channel state information (CSI) at the transmitters.Two different stream selection IA algorithms are proposed for fully and partially connected interference networks and selecting at least one stream is guaranteed for each user. A stream sequence is selected among a predetermined set of sequences that mostly contribute to the sum-rate while performing an exhaustive search. In the proposed algorithms, the complexity of the exhaustive search is significantly decreased while keeping the performance relatively close. After selecting a stream, the interference generated between the selected and the unselected streams is aligned by orthogonal projections. Then, the influence of the imperfect CSI on the proposed algorithms is analyzed and it is observed that the intra-stream interference causes a significant degradation in the performance due to the quantization error. Therefore, we propose an algorithm for the limited feedback scheme. Finally, adaptive bit allocation schemes are presented to maximize the overall capacity for all the proposed algorithms. The performance evaluations are carried out considering different scenarios with different number and placements of pico cells. It is shown that the proposed algorithm for the limited feedback is more robust to channel imperfections compared to the existing IA algorithms.