Gestion des ressources radio dans un contexte de réseaux hétérogènes : algorithmes et architectures de décision

par Sana Horrich

Thèse de doctorat en Informatique et réseaux

Sous la direction de Philippe Godlewski et de Sana Ben Jemaa.

Soutenue en 2008

à Paris, ENST .


  • Résumé

    Dans cette thèse, on adresse la problématique de la gestion conjointe des ressources radio dans un environnement de réseaux hétérogènes. Le sujet est abordé selon deux principaux axes d'étude à savoir les algorithmes et les architectures de décision de gestion de ressources radio (Radio Resource Management (RRM)). Trois architectures de décision RRM sont étudiées: une architecture orientée réseau, une architecture orientée terminal et une architecture ou�� la décision est distribuée entre le réseau et le terminal. Une première solution orientée réseau, basée sur le contrôle flou, se focalise sur la gestion de la mobilité entre l'UMTS et le WLAN. Cette solution est optimisée par apprentissage par réseaux de neurones. Les résultats montrent une nette amélioration des performances de cet algorithme par rapport à un algorithme conventionnel à seuils. On a utilisé l'inversion des réseaux de neurones afin d'améliorer leurs performances d'apprentissage et réduire leur complexité. Une deuxième solution, orientée terminal, est modélisée par la théorie des jeux. On a développé un modèle markovien représentant l'évolution du trafic dans un réseau coopératif WiMAX/HSDPA afin de comparer cet algorithme à un algorithme basé sur la maximisation de l'utilité globale du réseau. Ce premier offre une meilleure qualité de service perçue par l'utilisateur. Une troisième solution propose une architecture de décision RRM distribuée entre le réseau et le terminal, compatible avec l'architecture du projet de standard IEEE P1900. 4. On définit une procédure de sélection de politique au niveau du réseau ainsi qu'un mécanisme d'exécution de la décision par le terminal.

  • Titre traduit

    Radio resource management in heterogeneous networks : algorithms and decision making architectures


  • Résumé

    This thesis deals with joint Radio Resource Management (RRM) in heterogeneous networks. The focus is on RRM algorithms and decision making approaches. Three types of RRM decision making architectures are investigated: network-centric, terminal-centric and network/terminal distributed. In our network-centric approach, a RRM framework based on fuzzy logic is defined. Neural networks are used to adapt the fuzzy controller parameters to the environment variations. The performance of our algorithm is assessed and compared to a conventional threshold based vertical handover algorithm in a multi-access UMTS/WLAN network. The proposed algorithm improves the user-perceived quality of service. Then, the performance of this handover decision is improved using the inversion of neural networks. The objective is to find the inverse mapping that gives better performance and lower complexity. After investigating the network-centric RRM decision making, we deal with a terminal-centric RRM decision making approach. This terminal-centric approach is modeled using game theory. In order to assess the efficiency of this decision making approach, we developed a generic Markovian model to represent the evolution of data calls in a cooperative WiMAX/HSDPA network. This terminal centric RRM approach is compared to a network centric RRM approach based on the maximization of the global utility. The results show that the game-theoretic method achieves better user performance. Finally, we propose a joint RRM framework compliant with the IEEE P1900 approach and we define procedures of policies definition on the network side and decision making on the mobile terminal side.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (XXXVI-134 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 116 réf. bibliogr. Résumé en français et en anglais. Résumé étendu en français

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Télécom ParisTech. Bibliothèque scientifique et technique.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 8.31 HORR
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