Fonctionnalités auto-organisantes dans le réseaux d'accès radio 5G virtuel.

Self-organizing functionalities in 5G virtual radio access network

• Auteur / Autrice : Marie Yolande Renée Masson
• Direction : Eitan Altman, Zwi Altman
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/12/2021
• Etablissement(s) : Avignon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et agrosciences (Avignon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire informatique d'Avignon
• Jury : Président / Présidente : Francesco De Pellegrini
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jocelyne Elias
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Elena Veronica Belmega, Catherine Rosenberg

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes à entrées multiples et à sorties multiples

Utilisation

Données géospatiales

Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)

Probabilités

Programmation heuristique

Radio -- Interférence

5G (téléphonie mobile)

Mots clés libres

MIMO massif

Réseau 5G

Management d'interférence

Bandit Manchot

Ordonnancement multi-utilisateurs

Multi-armed bandit

5G network

Multi-user scheduling

M-MIMO

Interference Management

Résumé

Les opérateurs mobiles sont continuellement tenus d’offrir une meilleure connectivité et une plus grande rapidité à leurs clients. Des capacités améliorées sont exigées des réseaux mobiles tout en devant gérer une nouvelle variété de services. La 5G apporte une vaste gamme de nouveautés pour améliorer la qualité et les services offerts par les opérateurs. Ces changements contiennent, de manière non-exhaustive, de nouvelles technologies pour les antennes, l’apparition de la planification multi-utilisateur, de nouvelles architectures mais aussi l’inclusion de plus d’intelligence artificielle dans la prise de décision. Les changements amenés par la 5G sont accompagnés d’une complexité accrue des réseaux d’internet mobile. La 5G s’accompagne d’une grande variété de nouveaux paramètres à ajuster de manière optimisée. Les exigences envers les opérateurs sont de plus en plus élevées alors que la gestion des réseaux se complexifie. Le nombre de paramètres à régler était déjà très élevé en 4G. Afin optimiser les réseaux 4G et de pouvoir offrir la meilleure qualité d’expérience possible aux utilisateurs, les réseaux auto-organisants, self-organizing network (SON) en anglais avait alors été introduits. Un réseau auto-organisants a pour but l’auto-configuration, l’auto-optimisation et l’auto-réparation. Cependant, la 5G demande au SON de s’adapter et d’évoluer avec les réseaux. Par exemple, le développement du M-MIMO et de la focalisation de faisceaux présentent la possibilité de focaliser le signal sur les utilisateurs afin d’améliorer le signal reçus par les utilisateurs. Cependant, cela s’accompagne de nouvelles difficultés et d’une nouvelle complexité. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les mécanismes d’auto-optimisation dans un ordonnanceur multi-utilisateurs (MU-scheduler) dans un déploiement de mimo massif (M-MIMO). Dans un premier temps, nous prenons en considération un réseau hétérogène. La densification d’un réseau par l’ajout de small cells est un moyen d’augmenter rapidement la capacité d’un réseau. L’utilisation du M-MIMO et d’un scheduler multi-utilisateurs rend certaines solutions SON 4G obsolètes et sont un défi intéressant à relever. Dans cette thèse, nous présentons un contrôleur multi-utilisateurs et collaboratif pour une cellule hétérogène 5G avec un déploiement M-MIMO. Ce contrôleur prend en compte l’impact de des émissions d'une cellule macro sur les small cells présentes dans la couverture de la cellule macro. Des simulations nous permettent d’évaluer la performance de notre solution. Les interférences entre cellules M-MIMO voisins sont également une problématique importante des réseaux 5G qu’il nous faut adresser. Dans ce travail, nous abordons cette problématique de trois manière différentes. Nous présentons une solution heuristique qui présente avec sa faible complexité une solution réactive pour gérer des cellules voisines. La thèse propose également une solution basée sur l’emploi de bandits à bras multiples (MAB en anglais). Cette solution permet d’améliorer la gestion des interférences, par rapport notamment à l’heuristique précédente, entre cellules voisines dans un réseau 5G avec un déploiement M-MIMO. Enfin, une troisième méthode est étudiée. Cette approche est basée sur l’exploitation de données géolocalisées et permet de profiter d’une granularité plus fine.

Mobile operators are continuously challenged to offer faster and better connectivity to their customers. The mobile networks are expected to provide enhanced capacities while dealing with a new variety of services. 5G brings a wide range of novelty to increase the quality and services offered by the operators. These novelties include, but are not limited to, new antenna technologies, the apparition of Multi-User scheduling, new architectures, but also the inclusion of more artificial intelligence in the network decisions. The changes brought by 5G vastly increases the complexity of the networks. 5G comes with a wide range of new parameter to be set in an optimized manner. The demand towards the operators are higher than ever whereas the network is more complex. In 4G, the number of parameters to be chosen was already high and complex. To optimize the network and enable the users to get the best quality of experience, Self-Organizing Network (SON) had been introduced in 4G network. SON allows the network to enable self-optimization, self-configuration and self-healing. The SON has to evolve to deal with the new challenges of the network. M-MIMO and beamforming present the opportunity to focus signal on users, and thus increasing throughputs. However, focused signal come with new complexity and new challenges to overcome. We consider in this thesis the self-optimization of network relying on M-MIMO with Multi-User (MU)-schedulers. First, we consider a heterogeneous network. Densifying a network by adding small-cells increases quickly the capacity of the network. Massive Multiple Input Multiple Output (M-MIMO) and MU-scheduler render the 4G SON solutions out-of-date and present a new challenge to overcome. In this thesis, we propose a MU-collaborative scheduler for 5th Generation (5G) M-MIMO cell that takes into account the impact of the macro scheduling on the small-cells located in the macro cell’s area. We also assess the performance of the scheduler through numerical experiments. Interferences between neighboring M-MIMO cells are also an important topic to be addressed in 5G network. In this work, we propose three different approaches to this problem. The Automatic Neighbor Beam Relation (ANBR) solution is a heuristic solution offering a low complexity and a reactive solution to deal with neighboring cells. The thesis then introduce a Multi-Armed-Bandit (MAB) solution to enhance the previous heuristic to deal with neighboring interferences in a 5G M-MIMO network with online learning. Finally, a third approach based on the exploitation of geolocalized data to take advantage of information at a finer granularity is explored.