Thèse soutenue

Nouvelles méthodes d'analyse et d'optimisation des réseaux cellulaires à haute efficacité énergétique en utilisant la géométrie stochastique
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Auteur / Autrice : Lam Thanh Tu
Direction : Marco Di Renzo
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Réseaux, information et communications
Date : Soutenance le 18/06/2018
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
Jury : Président / Présidente : Pierre Duhamel
Examinateurs / Examinatrices : Marco Di Renzo, Pierre Duhamel, Fortunato Santucci, Anthony Claude Busson, Anastasios Giovanidis, Laurent Clavier, Lila Boukhatem
Rapporteurs / Rapporteuses : Fortunato Santucci, Anthony Claude Busson

Résumé

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L'analyse et l'optimisation au niveau de système sont indispensables pour la progression de performance des réseaux de communication. Ils sont nécessaires afin de faire fonctionner de façon optimale des réseaux actuels et de planifier des réseaux futurs. La modélisation et l'analyse au niveau de système des réseaux cellulaires ont été facilitées grâce à la maîtrise de l'outil mathématique de la géométrie stochastique et, plus précisément, la théorie des processus ponctuels spatiaux. Du point de vue de système, il a été empiriquement validé que les emplacements des stations cellulaires de base peuvent être considérés comme des points d'un processus ponctuel de Poisson homogène dont l'intensité coïncide avec le nombre moyen de stations par unité de surface. Dans ce contexte, des contributions de ce travail se trouvent dans le développement de nouvelles méthodologies analytiques pour l'analyse et l'optimisation des déploiements de réseaux cellulaires émergents.La première contribution consiste à introduire une approche pour évaluer la faisabilité de réseaux cellulaires multi-antennes, dans lesquels les dispositifs mobiles à faible énergie décodent les données et récupèrent l'énergie à partir d’un même signal reçu. Des outils de géométrie stochastique sont utilisés pour quantifier le taux d'information par rapport au compromis de puissance captée. Les conclusions montrent que les réseaux d'antennes à grande échelle et les déploiements ultra-denses de stations base sont tous les deux nécessaires pour capter une quantité d'énergie suffisamment élevée et fiable. En outre, la faisabilité de la diversité des récepteurs pour l'application aux réseaux cellulaires descendants est également étudiée. Diverses options basées sur la combinaison de sélection et la combinaison de taux maximal sont donc comparées. Notre analyse montre qu'aucun système n’est plus performant que les autres pour chaque configuration de système : les dispositifs à basse énergie doivent fonctionner de manière adaptative, en choisissant le schéma de diversité des récepteurs en fonction des exigences imposées.La deuxième contribution consiste à introduire une nouvelle approche pour la modélisation et l'optimisation de l'efficacité énergétique des réseaux cellulaires.Contrairement aux approches analytiques actuellement disponibles qui fournissent des expressions analytiques trop simples ou trop complexes de la probabilité de couverture et de l'efficacité spectrale des réseaux cellulaires, l'approche proposée est formulée par une solution de forme fermée qui se révèle en même temps simple et significative. Une nouvelle expression de l'efficacité énergétique du réseau cellulaire descendant est proposée à partir d’une nouvelle formule de l'efficacité spectrale. Cette expression est utilisée pour l’optimisation de la puissance d'émission et la densité des stations cellulaires de base. Il est prouvé mathématiquement que l'efficacité énergétique est une fonction uni-modale et strictement pseudo-concave de la puissance d'émission en fixant la densité des stations de base, et de la densité des stations de base en fixant la puissance d'émission. La puissance d'émission optimale et la densité des stations de base s'avèrent donc être la solution des équations non linéaires simples.La troisième contribution consiste à introduire une nouvelle approche pour analyser les performances des réseaux cellulaires hétérogènes équipés des sources d'énergie renouvelables, telles que les panneaux solaires. L'approche proposée permet de tenir compte de la distribution spatiale des stations de base en utilisant la théorie des processus ponctuels, ainsi que l'apparition aléatoire et la disponibilité de l'énergie en utilisant la théorie des chaînes de Markov. En utilisant l'approche proposée, l'efficacité énergétique des réseaux cellulaires peut être quantifiée et l'interaction entre la densité des stations de base et le taux d'énergie d'apparition peut être quantifiée et optimisée.