Allocation de ressources radios pour les reseaux IoT denses et massifs

par Yi Yu

Projet de thèse en Radiocommunications

Sous la direction de Michel Terré.

Thèses en préparation à Paris, CNAM , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Centre d'étude et de recherche en informatique (Paris ; Evry) (laboratoire) et de LAETITIA - Traitement du signal et architectures électroniques (equipe de recherche) depuis le 01-10-2017 .


  • Résumé

    Aujourd'hui, environ 15 milliards d'objets connectés communiquent entre eux. Ces objets connectés qui composent Internet of Things (IOT) devraient s'étendre à 50 ou 80 milliards dans le monde d'ici 2020. Afin d'interconnecter ces objets communicants, différentes technologies longues et courtes portées sont proposées. Les solutions courtes portées permettent aux objets d'accéder à internet via un nœud relai (passerelle) qui est connecté à internet via un support physique (connexion filaire ou autre). Les solutions longues portées dites encore Low Power Wide Area Network sont exploitées en bandes licenciées (Narrow-Band IoT et LTE Category M) et en bandes non licenciées (comme Sigfox et LoRA). Dans cette thèse, nous nous interessons dans un premier temps à l'estimation statistique de nombre de ressources radios nécessaires pour écouler le débit du réseaux de capteurs. Cette estimation s'effectue en se basant sur les outils de géometrie stoschastiques. Le but de cette partie est d'optimiser le nombre de ressource nécessaire permettant de minimiser la probabilité de dépassement dans le réseau. Ensuite, des algorithmes d'allocation de ressources radios seront proposés afin d'optimiser l'efficacité énergétique en b/s/Hz/Watt et pour équilibrer la charge entre les réseaux existants et les réseaux de type machine. La conception du récepteur avec plusieurs antennes sera finalement abordée dans cette thèse. Les dimensions spatiales introduites du côté du récepteur seront utilisées pour améliorer la sensibilité du récepteur à l'aide de techniques de diversité et/ou pour multiplexer differents capteurs sur la même ressource radio. Des stratégies dynamiques et adaptées seront développées pour assurer un compromis entre la sensibilité du récepteur et le gain de multiplexage multi-utilisateur.

  • Titre traduit

    Radio resource management for massive and dense IoT Networks


  • Résumé

    Today an estimated 15 billion of connected objects communicate with each other's. These connected objects that compose the Internet of Things (IoT) are expected to extend to 50 or 80 billion worldwide by 2020. The technology connecting the smart objects of the IoT is extremely varied: some objects are connected through a local access point using WiFi, Zigbee or Bluetooth and rely on the connectivity of the access point to access a wider network; others rely on a communication infrastructure to convey the information (Cellular access). Over the past few years, new approaches often referred as Low Power Wide Area (LPWA) networking technologies have emerged from the shadows. A crucial criteria design in IoT LPWA network is to minimize the occurrence of radio resource outage event that arises when the number of requested resources is higher than the available ones. Within this thesis, a statistical estimation of the required number of physical radio resources depending on the requested multi-QoS MTC rate, the interference, the scheduling policy (for the licensed band case) or the contention mode (in unlicensed band case) using statistical tools from stochastic geometry and marked point process will be carried out. Radio Resource Management algorithms will be then proposed to optimize the energy efficiency in b/s/Hz/W and to load balance the data among the existing cellular and the low Machine type communications (MTC) networks.The design of receiver with multiple transmit antennas will be finally addressed in this thesis. The spatial dimensions introduced at the receiver side can be used either to enhance the receiver sensitivity using diversity techniques and/or to multiplex different IoT devices on the same physical radio resource. Dynamic and adaptive strategies will be developed to ensure a tradeoff between receiver sensitivity and multi-user multiplexing gain.