Méthodes d'équilibrage du débit pour les systèmes MIMO multi-utilisateurs avec connaissance parfaite ou partielle du canal

Rate balancing methods for multi-user MIMO systems with perfect or partial CSIT

• Auteur / Autrice : Imène Ghamnia
• Direction : Dirk T. M. Slock
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique et communications
• Date : Soutenance le 15/06/2021
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut EURECOM (Sophia-Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Mérouane Debbah
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yuan-Wu Yi, Laura Cottatellucci, Marios Kountouris, Raphaël Visoz
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ghaya Rekaya Ben Othman, Tharmalingam Ratnarajah

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes de communication sans fil

Mode de transfert asynchrone

Multiplexage par répartition orthogonale de la fréquence

Systèmes à entrées multiples et à sorties multiples

Mots clés libres

Coordination des interférences intercellulaires

Coordinated beamforming (COBF)

MIMO multi-utilisateurs

Equilibrage du débit

Connaissance partielle du canal

Equité pondérée

Inter-cell interference coordination (ICIC)

Coordinated beamforming (COBF)

MIMO multi users

Rate balancing

Partial CSIT

Résumé

Avec la progression de l'utilisation des smartphones, les modèles de systèmes ont rapidement évolué pour répondre aux besoins croissants en terme de capacité dans les réseaux sans fil. En effet, les progrès technologiques ont été considérables, depuis les communications point à point mono-utilisateur et mono-antenne jusqu'aux réseaux cellulaires multi-cellules et multi-antennes. Depuis la 3G, la technologie MIMO (multiple-input multiple-output) pour les communications sans fil est désormais intégrée aux normes de la large bande sans fil. L'ajout de plusieurs antennes, tant du côté de l'émetteur que du côté du récepteur, permet le multiplexage spatial (c'est-à-dire l'envoi simultané de plusieurs flux de données), qui permet d'augmenter les débits de données, et l'exploitation de la diversité spatiale, améliorant considérablement la qualité des liaisons. MIMO Multi-Utilisateurs (MU) a été un sujet bien étudié dans le domaine des communications sans fil en raison du grand potentiel qu'il offre pour améliorer le débit du système. Par conséquent, différents critères de conception pour les communications MIMO MU ont été étudiés dans la littérature. La plupart des conceptions de liaisons descendantes prennent en compte les problèmes d'optimisation de la capacité totale de tous les utilisateurs. D'autre part, la principale limitation des communications sans fil modernes est l'interférence (intracellulaire et intercellulaire) due à la réutilisation des fréquences. Ainsi, dans un scénario MIMO MU, lors de l'optimisation de l'efficacité globale, l'allocation de puissance se concentre sur les bons canaux, c'est-à-dire que les utilisateurs soumis à une forte interférence (e.g., les utilisateurs en bordure de cellule) sont délaissés. Il en résulte une répartition inéquitable de puissance entre les utilisateurs. Pour pallier ce problème, différentes notions d'équité sont introduites, comme l'équité max-min, l'équité pondérée ou l'équité proportionnelle. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'équité max-min pondérée. En particulier, nous étudions le problème de l'équilibrage du débit pondéré par utilisateur dans un système MIMO multi-cellules MU. Nous abordons ce dernier dans le cadre d'une formulation conjointe du problème de beamforming et d'allocation de puissance, visant à satisfaire l'exigence d'équité. Dans la première partie, nous considérons la connaissance parfaite du canal pour résoudre le problème. Dans ce cas, nous maximisons le débit minimum pondéré via i) la dualité liaison montante/descendante et ii) la dualité Lagrangienne. Dans la deuxième partie, nous considérons la connaissance partielle du canal. Nous optimisons le problème d'équilibrage de débit ergodique via i) l'erreur quadratique moyenne pondérée (EQM) en exploitant la relation débit - EQM, et ii) deux approximations du débit estimé comme le débit de signal et de puissance d'interférence estimés (ESIP) au niveau du flux et du signal reçu. Par ailleurs, nous proposons une stratégie d'efficacité énergétique au moyen des approches d'équilibrage des débits proposées.

With the rise in smartphone usage, the system models have rapidly evolved to meet ever-growing needs for capacity in wireless networks. Indeed, there have been large advances in technology, from single-user single-antenna point-to-point communications to multi-cell multi-antenna cellular networks. In fact, multiple-input multiple-output (MIMO) technology for wireless communications is now incorporated into wireless broadband standards since 3G. Adding multiple antennas at both the transmitter and the receiver sides enables spatial multiplexing (i.e. sending multiple data streams simultaneously), which allows to increase data rates, and spatial diversity exploitation, which allows to greatly improve link quality. The multi-user MIMO downlink (so-called Broadcast Channel (BC)) has been a well investigated subject in wireless communications because of the high potential it offers in improving the system throughput. Therefore, different design criteria for multi-user MIMO communication have been investigated in the literature. Most of the downlink designs consider optimization problems w.r.t. the sum-capacity of all users. On the other hand, the major bottleneck of modern wireless communication is the interference (intracell and intercell) due to frequency reuse. Thus, in a multi-user MIMO scenario, when optimizing the overall efficiency, the power allocation is focused on the good channels, i.e., users that are subject to strong interference (e.g. cell-edge users) are neglected. The result is an unfair distribution of rate among users. In order to avoid this effect, different fairness notions have been introduced, like max-min fairness, weighted fairness, or proportional fairness. In this thesis, we focus on the weighted max-min fairness. In particular, we study the (weighted) user rate balancing problem in a multi-cell multi-user MIMO system. We address this problem by joint beamforming and power allocation optimization, aiming to satisfy the fairness requirements. In the first part, we consider perfect knowledge of the channel to solve the problem. Therein, we maximize the minimum (weighted) rate via i) weighted user Mean Square Error (MSE) uplink/downlink duality and ii) Lagrangian duality. In the second part, we consider partial knowledge of the channel. We optimize the ergodic rate balancing problem via i) weighted expected MSE by exploiting the rate – MSE relation, and ii) two approximations of the expected rate as the Expected Signal and Interference Power (ESIP) rate at the stream level and the received signal level. Furthermore, we study the transmit power minimization problem with fixed user-rate targets and provide a strategy exploiting the proposed rate balancing approaches.