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Allocations de ressources opportunistes dans les réseaux 5eme Génération (5G)

Equipe et encadrants
Département / Equipe: 
Site Web Equipe: 
http://www-adopnet.irisa.fr/
Directeur de thèse
Xavier Lagrange
Co-directeur(s), co-encadrant(s)
Cédric Guéguen
Contact(s)
NomAdresse e-mailTéléphone
Cédric Guéguen
cedric.gueguen@irisa.fr
0625786561
Sujet de thèse
Descriptif

Contexte :

La 5ème génération des réseaux mobiles (5G) est en cours d'étude et de spécification. Aux environs 2030, les projections des industriels prévoient des volumes de données échangées par utilisateurs et par jours de 30 giga-octets, une densité d’utilisateur d’environ 105 utilisateur par km2 ainsi qu’une variabilité de trafic telle que l’heure où le réseau sera le plus chargé devra supporter 10% du volume du trafic quotidien [1, 2].

Ces impératifs nécessitent d’accroître considérablement les débits afin d’atteindre 1 Tbit/s/km2 à l’horizon 2030. Cependant cela ne doit pas se faire sans garantir une Qualité de Service (QoS) raisonnable pour tous les utilisateurs, y compris pour ceux qui se trouvent en bordure de cellule où un débit minimum de 100 Mbit/s devra leur être garanti. Cela soulève de nombreux challenges puisque, quelle que soit la modulation et le type de multiplexage choisi, le goulot d'étranglement d'un réseau mobile se situe sur l'interface radio. La ressource y est extrêmement limitée et, de surcroît, soumise à divers aléas qui compliquent particulièrement les transmissions. En effet, le débit dépend fortement de la puissance et de la qualité du signal reçu par le destinataire et ces dernières fluctuent/diminuent en raison de plusieurs phénomènes : l'atténuation due à la dispersion de sa puissance au cours de la propagation (path loss), l'effet de masque (shadowing), l'évanouissement multi-trajet (multipath fading) et les interférences inter-utilisateurs…

Description de la thèse :

L'augmentation de la capacité (en Mbit/s/km2) requiert une densification importante des stations de base, ce qui conduit à une réduction de la taille des cellules et au déploiement de "femto-cellules". Cependant, il est difficile d'assurer une continuité de couverture avec des cellules très petites.  La solution la plus simple est donc de combiner des stations de base macro-cellulaires et des stations de base femtos. C'est le principe des réseaux hiérarchiques ou Hybrid Cell System (HCS) qui combinent un nombre modéré de grandes cellules offrant une couverture continue et un nombre important de très petites cellules non nécessairement connexes.

Lorsqu'un ou plusieurs terminaux sont peu éloignés d'une femto-cellule mais cependant hors de sa portée. On peut envisager 2 solutions : les positionner sur la couche macro-cellulaire ou utiliser des terminaux sous la couverture d'une femto-cellule comme relais [3-5]; on constitue ainsi partiellement un réseau ad-hoc. L'étude des HCS [6] et les réseaux ad-hocs ont fait l'objet d'une abondante littérature mais la combinaison des 2 est encore peu étudiée. L'objectif de la thèse est donc de l'explorer en se concentrant sur l'allocation des ressources radios et les mécanismes d'ordonnancement (scheduling).

Dans ce contexte de nouvelles solutions reposant sur de nouveaux paradigmes doivent être développées. Elles doivent être capables de :

  • optimiser l’efficacité spectral des transmissions radio [1-11],
  • gérer les problèmes engendrés par la mobilité croissante des utilisateurs [3,4,5,7],
  • garantir et différencier leurs besoins de QoS [2,7],
  • assurer une gestion optimal de l’énergie afin de permettre une autonomie acceptable [8,9]...

Cette thèse consistera à développer de telles solutions multi-contraintes et multi-objectifs. Il s’agira principalement de développer de nouveaux algorithmes d’allocation de ressources radio fonctionnant à l’aide d’une coopération inter-couches (couche physique - couche MAC - couche applicative [7,9]). Les paramètres issus de la couche physique comme la qualité des ressources radio sera prise en compte de manière à tirer le meilleur bénéfice possible de chaque transmission (i .e. allocation opportuniste). Les contraintes applicatives telles que le taux de perte de paquets, le taux d’erreur par bit, le retard maximum admissible devront également être considérées afin de pouvoir différencier les services et leur assurer la QoS adéquate.

Prérequis :

Après une phase d’étude bibliographique, chaque solution qui sera mise au point fera l’objet d’une évaluation de performance. Outres d’évidente compétence en réseau et télécommunication, des compétences en modélisation, programmation, chaîne de Markov sont donc requises pour toutes candidatures.

Bibliographie

[1] Ten key rules of 5G deployment, Alcatel-lucent Nokia Report 2016. http://resources.alcatel-lucent.com/asset/200006

[2] L. Gavrilovska, V.Rakovic and V.Atanasovski, Visions Towards 5G: Technical Requirements and Potential Enablers in Wireless Personal Communications, vol. 87, no. 3, pp.731—757, 2016.

 [3] Che-Jung Hsu, Huey-Ing Liu and Winston K.G.Seah, Opportunistic routing - A review and the challenges ahead in Computer Networks 2011. 

[4] Cedric Gueguen, Abderrezack Rachedi and Mohsen Guizani, Incentive Scheduler Algorithm for Cooperation and Coverage Extension in Wireless Networks in IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT), Vol. 62, Issue 2, Pages: 797-808, 2013.

[5] P. Ostovari; J. Wu; A. Khreishah, Cooperative Internet Access using Helper Nodes and Opportunistic Scheduling  in IEEE Transactions on Vehicular Technology, no.99, pp.1-1, 2016.

[6] JG. Andrews, Seven ways that HetNets are a cellular paradigm shift. IEEE Communications Magazine, vol. 51, no. 3, pp. 136-44, 2013.

[7] Cedric Gueguen and Sebastien Baey, A Fair Opportunistic Access Scheme for Multiuser OFDM Wireless Networks in Proc. European Association for Signal Processing (EURASIP), Journal on Wireless Communications and Networking. Special issue: "Fairness in Radio Resource Management for Wireless Networks", 2009. 

[8] L. P. Qian, Y. Wu, J. Wang and W. Zhang, Energy-Efficient Distributed User Scheduling in Relay-Assisted Cellular Networks in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 15, no. 6, pp. 4060-4073, June 2016.

[9] Cedric Gueguen, Opportunistic Energy Aware Scheduler For Wireless Networks in Proc. IEEE Vehicular Technology Conference (VTC), Dresden, Germany - June, 2013. 

[10] M. J. Neely, Order Optimal Delay for Opportunistic Scheduling in Multi-User Wireless Uplinks and Downlinks  in IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 16, no. 5, pp. 1188-1199, Oct. 2008.

[11] W. Chen, C. T. Lea, S. He and Z. XuanYuan, Opportunistic Routing and Scheduling for Wireless Networks in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 1, pp. 320-331, Jan. 2017.

Début des travaux: 
Septembre 2017
Mots clés: 
Réseaux sans fil, 5G, allocation de ressources, QoS.
Lieu: 
IRISA - Campus universitaire de Beaulieu, Rennes