Gestion de ressources bout-en-bout et contrôle de la qualité de service en mobilité dans les réseaux LTE/LTE-Advanced

par Hind Zaaraoui

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Eitan Altman, Tania Jiménez et de Zwi Altman.

Soutenue le 30-06-2017

à Avignon , dans le cadre de École doctorale 536 « Sciences et agrosciences » (Avignon) , en partenariat avec Laboratoire informatique d'Avignon (laboratoire) et de Orange (Firme) (entreprise) .

Le président du jury était Tijani Chahed.

Le jury était composé de Eitan Altman, Tania Jiménez, Zwi Altman, Tijani Chahed, Samson Lasaulce, Urtzi Ayesta, Alain Simonian, Yezekael Hayel.

Les rapporteurs étaient Samson Lasaulce, Urtzi Ayesta.


  • Résumé

    L'évolution technologique de RAN dans le contexte de la 5G n'est pas seulement guidée par l'amélioration de la qualité de service du réseau mais aussi par la nécessité de transformer toutes les technologies par des systèmes dynamiques intelligents. La nouvelle technologie de la 5G est plus que flexible et pourra satisfaire chaque utilisateur de façon équitable sans que son type (mobile ou statique) ou sa demande de service (service temps réel et non réel) n'affecte. Tous les cas d'utilisation seront intelligemment dimensionnés et gérés dans le réseau. L'objectif principal de cette thèse est d'analyser et d'améliorer les performances radio en tenant compte de la mobilité des véhicules en gérant dynamiquement et intelligemment les ressources disponibles. A cette fin, nous présentons différents modèles de mobilité des utilisateurs dans le cas discret et continu. Le modèle discret utilisant le modèle bien connu du car following est bien adapté pour les simulations. La méthode continue est utile pour obtenir des indicateurs analytiques de performance clés (KPI). La nouveauté de cette partie de la thèse est la formulation analytique de KPIs qui tiennent compte de la mobilité physique dans le trafic radio. A titre d'exemple, l'impact d'un feu rouge sur les indicateurs de performance dans une cellule est étudié. Il est montré qu'une congestion physique périodique du trafic due au feu de circulation détériore périodiquement la performance de la cellule. La première solution considérée consiste à améliorer l'allocation et le contrôle des ressources dans le contexte du réseau hétérogène LTE-Advanced. Une small cell est ensuite déployée à proximité du feu rouge pour diminuer la congestion périodique et la dégradation de la qualité de service. Trois systèmes d'allocation et de contrôle des ressources sont étudiés: une réutilisation de fréquence complète, un algorithme de division de fréquence statique et dynamique qui sont optimisés par rapport à une utilité alpha -fair basé sur les débits reçus. En outre, il est montré que le système de commande dynamique est particulièrement intéressant pour le trafic non stationnaire comme celui introduit par un feu de circulation périodique. Par souci de réduction des coûts financiers et énergétiques, et de suivi d'utilisateurs mobiles, une autre solution est fournie en utilisant un nouveau réseau d'antennes afin de gérer efficacement le trafic hétérogène, fixe et mobile. On considère trois technologies différentes de réseau d'antennes permettant de décharger les zones de congestion ainsi que la congestion mobile dynamique: Virtual Small Cell (VSC), petite cellule virtuelle avec réseau auto-organisateur (VSC-SON) et rayons focalisant avec un multiniveau global codebook qui gère le système d'antenne hétérogène à la station de base. Les deux premières technologies améliorent la performance de la cellule en raison de leur capacité de focaliser le signal à la concentration du trafic au niveau de la congestion physique. La nouvelle solution de faisceaux focalisants avec le global codebook améliore de manière significative les performances en raison de la capacité de focaliser le signal le long de la route et d'équilibrer implicitement le trafic entre les différentes antennes. Nous comparons toutes ces technologies et leur impact sur les performances du réseau. La question de la sélection d'un utilisateur pour lui allouer une partie (en temps ou en bande passante) de la ressource disponible est étudiée. Le contexte de la gestion des ressources et de la performance du réseau dans la mobilité est un des défis futurs pour la 5G. Grâce à la technologie MDT, les réseaux peuvent avoir une idée, ou plus précisément une moyenne du SINR grâce à la GLM. Nous introduisons le concept de Forecast Scheduling pour les utilisateurs en mobilité à vitesse élevée. On suppose que la REM peut fournir des valeurs interpolées du SINR le long des trajectoires des utilisateurs.

  • Titre traduit

    End-to-end resource management and service quality control with mobility in LTE / LTE-Advanced networks


  • Résumé

    The technology evolution of Radio Access Network (RAN) in the context of 5th Generation (5G) is not only guided by improving the network performance but also by the need to transform all the technologies into intelligent dynamic ones. The new 5G is a flexible technology that will be able to satisfy at the same time each user of any type of mobility (static or mobile) or service request (real and non-real time service) without modifying any models or algorithms in networks. All physical use cases will be able to be considered by the network intelligently and resource managed automatically. The objective of this thesis is to analyse and enhance radio performance taking into account vehicular mobility by managing dynamically and intelligently the available resources. To this end, we describe different users mobility models for discrete and continuous modeling. The discrete model using the well-known car following model is well adapted for simulations. The continuous one is useful to derive analytical key performance indicators (KPI). The novelty of the thesis is the analytical formulation of KPIs that take into account the physical mobility in the radio traffic which is not necessary stationary. As an example, the impact of a traffic light on performance indicators in a cell is investigated. It is shown that a periodical physical traffic congestion due to the traffic light deteriorate periodically the cell performance. A first given solution is to improve resource allocation and control in the context of LTE-Advanced heterogeneous network. A small cell is deployed near the traffic light to relieve periodic congestion and QoS degradation. Three resource allocation and control schemes are investigated: a full frequency reuse, a static and a dynamic frequency splitting algorithm that are optimized with respect to a throughput based alpha-fair utility. For sake of financial and energy costs decreasing, another solution is provided using new antenna array technologies in order to manage efficiently heterogeneous, fixed and mobile traffic. A heterogeneous antenna system with different large antenna array technologies is considered to ooad static congestion areas and also the dynamical mobile congestion: Virtual Small Cell (VSC), virtual small cell with Self-Organizing Network (VSC-SON) and beamforming with multilevel global codebook that manages the heterogeneous antenna system at the Base Station (BS). The first two technologies improve the cell performance due to the capability to focus the signal at the traffic concentration. The novel beamforming solution with global codebook can further and significantly improve performance due to the capability to focus the signal along the road and to implicitly balance the traffic between the different antennas. We compare all these technologies and their impact on the network performance. The issue of user selection to allocate a portion (in time or in bandwidth) of the available resource is also analyzed. Moreover the context of resource management and network performance for 5G in high mobility is one of the future challenges. Thanks to the Minimization of Drive Testing (MDT) technology, networks can have Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR) information with Geo-Localized Measurements (GLM).We introduce the concept of Forecast Scheduler for users in high mobility. It is assumed that a Radio Environment Map (REM) can provide interpolated SINR values along the user trajectories. Mobile users experience in their trajectories different mean SINR values. In mobile networks, schedulers exploit channel quality variation by giving the signal to the user experiencing best channel conditions while remaining fair. Nevertheless, we cannot record data rates of users with high mobility due to a very small time coherence. The Forecast Scheduling will exploit the SINR variation during users' trajectories.


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