As more and more wireless applications/services emerge in the market, the already heavily crowded radio spectrum becomes much scarcer. Meanwhile, however,as it is reported in the recent literature, there is a large amount of radio spectrum that is under-utilized. This motivates the concept of cognitive radio wireless networks that allow the unlicensed secondary-users (SUs) to dynamically use the vacant radio spectrum which is not being used by the licensed primary-users (PUs). In this dissertation, we investigate protocol design for both the synchronous and asynchronous cognitive radio networks with emphasis on the medium access control (MAC) layer. We propose various spectrum sharing schemes, opportunistic packet scheduling schemes, and spectrum sensing schemes in the MAC and physical (PHY) layers for different types of cognitive radio networks, allowing the SUs to opportunistically utilize the licensed spectrum while confining the level of interference to the range the PUs can tolerate. First, we propose the cross-layer based multi-channel MAC protocol, which integrates the cooperative spectrum sensing at PHY layer and the interweave-based spectrum access at MAC layer, for the synchronous cognitive radio networks. Second, we propose the channel-hopping based single-transceiver MAC protocol for the hardware-constrained synchronous cognitive radio networks, under which the SUs can identify and exploit the vacant channels by dynamically switching across the licensed channels with their distinct channel-hopping sequences. Third, we propose the opportunistic multi-channel MAC protocol with the two-threshold sequential spectrum sensing algorithm for asynchronous cognitive radio networks. Fourth, by combining the interweave and underlay spectrum sharing modes, we propose the adaptive spectrum sharing scheme for code division multiple access (CDMA) based cognitive MAC in the uplink communications over the asynchronous cognitive radio networks, where the PUs may have different types of channel usage patterns. Finally, we develop a packet scheduling scheme for the PU MAC protocol in the context of time division multiple access (TDMA)-based cognitive radio wireless networks, which is designed to operate friendly towards the SUs in terms of the vacant-channel probability. We also develop various analytical models, including the Markov chain models, M=GY =1 queuing models, cross-layer optimization models, etc., to rigorously analyze the performance of our proposed MAC protocols in terms of aggregate throughput, access delay, and packet drop rate for both the saturation network case and non-saturation network case. In addition, we conducted extensive simulations to validate our analytical models and evaluate our proposed MAC protocols/schemes. Both the numerical and simulation results show that our proposed MAC protocols/schemes can significantly improve the spectrum utilization efficiency of wireless networks.

Les systèmes de communications sans fil ne cessent de se multiplier pour devenir incontournables de nos jours. Cette croissance cause une augmentation de la demande des ressources spectrales, qui sont devenues de plus en plus rares. Afin de résoudre ce problème de pénurie de fréquences, Joseph Mitola III, en 2000, a introduit l'idée de l'allocation dynamique du spectre. Il définit ainsi le terme " Cognitive Radio " (Radio Intelligente), qui est largement pressenti pour être le prochain Big Bang dans les futures communications sans fil [1]. Dans le cadre de ce travail on s'intéresse à la problématique du spectrum sensing qui est la détection de présence des Utilisateurs Primaires dans un spectre sous licence, dans le contexte de la radio intelligente. L'objectif de ce travail est de proposer des méthodes de détection efficaces à faible complexité et/ou à faible temps d'observation et ceci en utilisant le minimum d'information a priori sur le signal à détecter. Dans la première partie on traite le problème de détection d'un signal aléatoire dans le bruit. Deux grandes méthodes de détection sont utilisées : la détection d'énergie ou radiomètre et la détection cyclostationnaire. Dans notre contexte, ces méthodes sont plus complémentaires que concurrentes. Nous proposons une architecture hybride de détection des bandes libres, qui combine la simplicité du radiomètre et la robustesse des détecteurs cyclostationnaires. Deux méthodes de détection sont proposées qui se basent sur cette même architecture. Grâce au caractère adaptatif de l'architecture, la détection évolue au cours du temps pour tendre vers la complexité du détecteur d'énergie avec des performances proches du détecteur cyclostationnaire ou du radiomètre selon la méthode utilisée et l'environnement de travail. Dans un second temps on exploite la propriété parcimonieuse de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique (FAC) pour proposer un nouvel estimateur aveugle qui se base sur le compressed sensing afin d'estimer le Vecteur d'Autocorrelation Cyclique (VAC), qui est un vecteur particulier de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique pour un délai fixe. On montre par simulation que ce nouvel estimateur donne de meilleures performances que celles obtenues avec l'estimateur classique, qui est non aveugle et ceci dans les mêmes conditions et en utilisant le même nombre d'échantillons. On utilise l'estimateur proposé, pour proposer deux détecteurs aveugles utilisant moins d'échantillons que nécessite le détecteur temporel de second ordre de [2] qui se base sur l'estimateur classique de la FAC. Le premier détecteur exploite uniquement la propriété de parcimonie du VAC tandis que le second détecteur exploite en plus de la parcimonie la propriété de symétrie du VAC, lui permettant ainsi d'obtenir de meilleures performances. Ces deux détecteurs outre qu'ils sont aveugles sont plus performants que le détecteur non aveugle de [2] dans le cas d'un faible nombre d'échantillons.

Le nombre croissant d'applications des Réseaux de Capteurs Sans Fils (RCSFs) a conduit les industriels à concevoir ces réseaux avec une couche Physique (PHY) suivant le standard IEEE 802.15.4. Actuellement, cette couche est implémentée en matériel souffrant d'un manque de flexibilité du changement des paramètres radio, telles que bandes de fréquences et modulations. Ce problème est accentué par la rareté du spectre radio fréquences. La Radio Logiciel (RL) est une nouvelle solution pour reconfigurer plus facilement ces paramètres. A partir d'une RL, il est possible de développer une radio cognitive permettant une écoute de spectre et un Accès Dynamique au Spectre (ADS). Ces deux possibilités sont utiles pour surmonter le problème de la rareté du spectre. Cette thèse propose une nouvelle solution Radio logicielle pour un RCSF basé sur le standard IEEE 802.15.4. Notre objectif est de caractériser une plate-forme RL qui implémente à la fois deux couches PHY standardisées et une radio cognitive pour des RCSFs. Dans cette thèse, nous avons réalisé des implémentations RL en utilisant une plateforme composée de la solution Universal Software Peripheral Radio (USRP) d'Ettus Research et de GNU Radio. Nous avons choisi cette plateforme particulière puisqu'elle est parmi les outils les plus performants et les plus pratiques d'après notre état de l'art. Une étude minutieuse a été effectuée pour analyser l'architecture logicielle de la GNU Radio avant son utilisation. Des USRPs avec leurs cartes filles ont été aussi analysés à travers des mesures expérimentales radio fréquences. L'analyse de cette plate-forme a apporté une description détaillée de son architecture et de ses performances. Nous avons prouvé que les performances mesurées sont plus faibles que ceux attendus pour certaines cartes filles d'USRP. Malgré ces résultats, certaines cartes ont de nombreuses caractéristiques intéressantes, comme de grandes bandes de fréquences couvertes et une puissance de sortie linéaire. Un modèle empirique a été introduit pour caractériser avec précision la puissance de sortie moyenne d'une carte fille particulière. Nous avons ensuite implémenté une nouvelle couche PHY standardisée pour la bande de fréquence 868/915 MHz basée sur le standard 802.15.4. Un processus de rétro-ingénierie d'une autre implémentation développée pour la bande 2.4GHz a été effectué. Ces deux couches ont été décrites par des chaines de communications ou des graphes de flux. Nous avons finalement proposé une nouvelle radio cognitive par une reconfiguration de ces graphes de flux dans les deux bandes de fréquences correspondantes. La particularité de notre radio cognitive est de reconfigurer les graphes de flux en fonction de la fréquence sélectionnée. Cette sélection est effectuée par un ADS et une écoute de spectre basé sur une détection d'énergie, validés tous les deux au travers des réelles communications sans fil. Nous avons introduit un algorithme à base de messages afin de reconfigurer les graphes de flux et de synchroniser la sélection sur une fréquence porteuse. Les deux couches physiques en RL pour les bandes 2.4 GHz et 868/915 MHz ont été testées et sont fonctionnelles. La première a été testée en échangeant des paquets de données avec des nœuds capteurs réels. La deuxième a été expérimentée par l'échange de paquets, à travers une communication entre deux radios logicielles USRP/GNU Radio. Nous avons réussi à mesurer deux paramètres réels d'une communication sans fil : le taux d'erreur binaire et le taux de succès des paquets. Les couches PHY résultantes ont servi à la réalisation et à l'expérimentation d'un ADS de notre radio cognitive. Un ADS a amélioré significativement le taux de succès de paquets par rapport à celui obtenu avec un accès statique dans un environnement indoor. Les résultats de cette thèse conduisent à expérimenter une radio cognitive avec une RL non seulement pour un RCSF, mais pour d'autres réseaux sans fil et standards radio / The Increasing number of Wireless Sensor Networks (WSNs) applications has led industries to design the physical layer (PHY) of these networks following the IEEE 802.15.4 standard. The traditional design of that layer is on hardware suffering from a lack of flexibility of radio parameters, such as changing both frequency bands and modulations. This problem is emphasized by the scarcity of the radio-frequency spectrum. Software Defined Radio (SDR) is an attracting solution to easily reconfigure radio parameters. In addition to SDR, a cognitive radio concept can be proposed by spectrum sensing and Dynamic Spectrum Access (DSA) both to overcome the spectrum scarcity problem. This thesis proposes a new SDR solution for WSNs based on the IEEE 802.15.4 standard. Our aim is to characterize an SDR platform that implements two standardized PHY layers and cognitive radio for WSNs. In this thesis, we carried out SDR implementations using a GNU Radio and Universal Software Peripheral Radio (USRP) platform. We chose this particular platform because it is one of the most practical and well-performed ones. A thorough study was performed to analyze GNU Radio software architecture before its usage. USRPs and their daughter boards were also analyzed through experimental radio-frequency measurements. The analysis of the GNU Radio USRP platform brought a detailed description of its architecture and performances as well as the way to implement an SDR. This description particularly assists researchers to quickly develop efficient SDR receivers and transmitters. We show through our experiments that the measured performances of daughter boards mounted on a USRP are lower than expected ones. Despite these results, some daughter boards have many interesting features such as large covered frequency bands and with a linear output power. An empirical model was introduced to accurately characterize the average output power of a particular daughter board. Then, we implemented a new possible standardized PHY layer for the 868/915 MHz frequency band. A reverse engineering process of another implementation was performed for the 2450 MHz frequency band. These two PHY layers were described by communication chains or flow graphs. We suggested a new Cognitive Radio by a reconfiguration of these flow graphs within the corresponding frequency bands. The particularity of our cognitive radio is to reconfigure flow graphs in function to the selected frequency. This selection is performed by DSA and spectrum sensing based on energy detection both through real wireless communications. We introduced a message based algorithm in order to reconfigure the flow graphs and to synchronize the selection of a carrier frequency. Our two implemented PHY layers for the 2450 MHz and the 868/915 frequency bands were found functional. The first one was tested by exchanging data packets with real sensor nodes. The second was also experienced by a packet exchange, but via GNURadio/USRP communications. Both tests were carried out through real communications. We were also able to measure two wireless communication parameters: Bit Error Rate (BER) and the Packet Success Rate (PSR). The result of functional PHY layers was beneficial for realization and experiments of our cognitive radio. We found that our DSA significantly improves the packet success rate compared to that obtained with static spectrum access in an indoor environment. The results of this thesis lead to experiment a cognitive radio with an SDR not only for a WSN, but for other wireless networks and radio standards

L'utilisation intensive des services de données mobiles a de plus en plus augmenté la consommation de ressources sur les réseaux sans fil. La ressource principale utilisée pour la communication sans fil est le spectre de fréquence. À mesure que le trafic de données augmente brusquement, de nouvelles bandes du spectre de fréquences ne sont pas disponibles dans la même proportion, ce qui rend le spectre de fréquence de plus en plus rare et saturé. Plusieurs propositions ont été présentées pour optimiser l'allocation des canaux de fréquences afin d'atténuer les interférences entre les liaisons proches qui transmettent des données. Beaucoup d'entre eux utilisent un critère unique et ne considèrent pas le comportement de l'utilisateur pour guider le processus d'allocation de canaux. Les utilisateurs ont des cycles de routine et un comportement social. Ils passent au travail, à l'école, utilisent leurs appareils mobiles générant du trafic de données, et rencontrent des amis formant des groupes. Ces caractéristiques peuvent être explorées pour optimiser le processus d'allocation des canaux.Cette thèse présente une stratégie d'allocation de canaux pour les réseaux sans fil basée sur le comportement de l'utilisateur. Notre contribution principale consiste à considérer certaines caractéristiques du comportement de l'utilisateur, telles que la mobilité, le trafic et la popularité dans le processus d'allocation des canaux. De cette façon, nous priorisons l'allocation de canaux pour les nœuds qui resteront dans le réseau dans une fenêtre de temps future, avec un trafic plus élevé dans le réseau, et avec plus de popularité. Nous adoptons une approche distribuée qui permet de limiter le nombre de messages échangés dans le réseau tout en répondant rapidement aux changements de la topologie du réseau. Dans notre évaluation des performances, nous considérons des scénarios dans des réseaux ad hoc et véhiculaires, et nous utilisons des modèles de mobilité synthétique, tels que SLAW et Manhattan grid, et l'ensemble de données de traces de ville de Cologne. Dans les scénarios, nous comparons notre mécanisme avec différents types de techniques : une centralisée (nommée TABU), une autre aléatoire (nommée RANDOM), une avec la plus grande distance spectrale (appelée LD) et une avec un seul canal (appelée SC). Nous évaluons les métriques telles que le débit agrégé, le débit de livraison des paquets et le délai de bout en bout.Les simulations envisageant un scénario ad hoc avec un routage monodiffusion montrent que notre stratégie présente des améliorations en termes de débit de l'ordre de 14,81% par rapport à RANDOM et de 16,28% par rapport à l'allocation de canal LD. Dans le scénario véhiculaire, notre stratégie montre des gains de taux de livraison de paquets de l'ordre de 11,65% et de 17,18% par rapport aux méthodes RANDOM et SC, respectivement. Dans ces deux scénarios, la performance de notre stratégie est proche de la limite supérieure donnée par l'approche centralisée de TABU, mais avec l’envoie de moins des messages. / The intensive use of mobile data services has increasingly increased resource consumption over wireless networks. The main resource used for wireless communication is the frequency spectrum. As data traffic rises sharply, new bands of the frequency spectrum are not available in the same proportion, making the frequency spectrum increasingly scarce and saturated. Several proposals have been presented to optimize frequency channel allocation in order to mitigate interference between nearby links that are transmitting data. Many of them use a single criterion and does not consider the user behavior to guide the channel allocation process. Users have routine cycles and social behavior. They routinary move to work, to school, use their mobile devices generating data traffic, and they meet with friends forming clusters. These characteristics can be explored to optimize the channel allocation process.This thesis presents a channel allocation strategy for wireless networks based on user behavior. Our main contribution is to consider some characteristics of the user behavior, such as mobility, traffic, and popularity in the channel allocation process. In this way, we prioritize the channel allocation for the nodes that will remain in the network in a future time window, with higher traffic in the network, and with more popularity. We adopt a distributed approach that allows limiting the number of messages exchanged in the network while quickly responding to changes in the network topology. In our performance evaluation, we consider scenarios in ad hoc and vehicular networks, and we use some synthetic mobility models, such as SLAW and Manhattan grid, and the traces dataset of Cologne city. In the scenarios, we compare our mechanism with different types of approaches: i.e., a centralized (named TABU), a random (named RANDOM), a with largest spectral distance (named LD), and a with single channel (named SC). We evaluate metrics such as aggregated throughput, packet delivery rate, and end-to-end delay. Simulations considering ad hoc scenario with unicast routing show that our strategy presents improvements in terms of throughput at the order of 14.81% than RANDOM and 16.28% than LD channel allocation. In vehicular scenario, our strategy shows gains of packet delivery rate at the order of 11.65% and 17.18% when compared to RANDOM and SC methods, respectively. In both scenarios, the performance of our strategy is close to the upper bound search of the TABU centralized approach, but with lower overhead.

Les systèmes de communications sans fil ne cessent de se multiplier pour devenir incontournables de nos jours. Cette croissance cause une augmentation de la demande des ressources spectrales, qui sont devenues de plus en plus rares. Afin de résoudre ce problème de pénurie de fréquences, Joseph Mitola III, en 2000, a introduit l'idée de l'allocation dynamique du spectre. Il définit ainsi le terme « Cognitive Radio » (Radio Intelligente), qui est largement pressenti pour être le prochain Big Bang dans les futures communications sans fil [1]. Dans le cadre de ce travail on s'intéresse à la problématique du spectrum sensing qui est la détection de présence des Utilisateurs Primaires dans un spectre sous licence, dans le contexte de la radio intelligente. L'objectif de ce travail est de proposer des méthodes de détection efficaces à faible complexité et/ou à faible temps d'observation et ceci en utilisant le minimum d'information a priori sur le signal à détecter. Dans la première partie on traite le problème de détection d'un signal aléatoire dans le bruit. Deux grandes méthodes de détection sont utilisées : la détection d'énergie ou radiomètre et la détection cyclostationnaire. Dans notre contexte, ces méthodes sont plus complémentaires que concurrentes. Nous proposons une architecture hybride de détection des bandes libres, qui combine la simplicité du radiomètre et la robustesse des détecteurs cyclostationnaires. Deux méthodes de détection sont proposées qui se basent sur cette même architecture. Grâce au caractère adaptatif de l'architecture, la détection évolue au cours du temps pour tendre vers la complexité du détecteur d'énergie avec des performances proches du détecteur cyclostationnaire ou du radiomètre selon la méthode utilisée et l'environnement de travail. Dans un second temps on exploite la propriété parcimonieuse de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique (FAC) pour proposer un nouvel estimateur aveugle qui se base sur le compressed sensing afin d'estimer le Vecteur d'Autocorrelation Cyclique (VAC), qui est un vecteur particulier de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique pour un délai fixe. On montre par simulation que ce nouvel estimateur donne de meilleures performances que celles obtenues avec l'estimateur classique, qui est non aveugle et ceci dans les mêmes conditions et en utilisant le même nombre d'échantillons. On utilise l'estimateur proposé, pour proposer deux détecteurs aveugles utilisant moins d'échantillons que nécessite le détecteur temporel de second ordre de [2] qui se base sur l'estimateur classique de la FAC. Le premier détecteur exploite uniquement la propriété de parcimonie du VAC tandis que le second détecteur exploite en plus de la parcimonie la propriété de symétrie du VAC, lui permettant ainsi d'obtenir de meilleures performances. Ces deux détecteurs outre qu'ils sont aveugles sont plus performants que le détecteur non aveugle de [2] dans le cas d'un faible nombre d'échantillons. / The wireless communications systems continue to grow and has become very essential nowadays. This growth causes an increase in the demand of spectrum resources, which have become more and more scarce. To solve this problem of spectrum scarcity, Joseph Mitola III, in the year 2000, introduced the idea of dynamic spectrum allocation. Mitola defines the term “Cognitive Radio”, which is widely expected to be the next Big Bang in wireless communications [1]. In this work we focus on the problem of spectrum sensing which is the detection of the presence of primary users in licensed spectrum, in the context of cognitive radio. The objective of this work is to propose effective detection methods at low-complexity and/or using short observation time, using minimal a priori information about the signal to be detected. In the first part of this work we deal with the problem of detecting a random signal in noise. Two main methods of detection are used: energy detection or radiometer and cyclostationary detection. In our context, these methods are more complementary than competitive. We propose a hybrid architecture for detecting free bands, which combines the simplicity of the radiometer and the robustness of the cyclostationary detection. Two detection methods are proposed that are based on this same hybrid architecture. Thanks to the adaptive nature of the architecture, the complexity of the detector decreases over time to tend to the one of an energy detector with close performance to the cyclostationary detector or to the performance of a radiometer, depending on the used method and on the working environment. In the second part of this work we exploit the sparse property of the Cyclic Autocorrelation Function (CAF) to propose a new blind estimator based on compressed sensing that estimates the Cyclic Autocorrelation Vector (CAV) which is a particular vector of the CAF for a given lag. It is shown by simulation that this new estimator gives better performances than those obtained with the classical estimator, which is non-blind, under the same conditions and using the same number of samples. Using the new estimator, we propose two blind detectors that require fewer samples than the second order time domain detector of [2] which is based on the classical estimator of the CAF. The first detector uses only the sparse property of the CAV while the second detector exploits the symmetry property of the CAV in addition to its sparse property, resulting in better performances. Both detectors, although they are blind, are more efficient than the non-blind detector of [2] in the case of a small number of samples.

Předkládaná disertační práce je zaměřena na "heterogenní propojení mobilních zařízení v bezdrátových systémech 5. generace". Navzdory nepochybnému pokroku v rámci navržených komunikačních řešení postrádají mobilní sítě nastupující generace dostatečnou šířku pásma a to hlavně kvůli neefektivnímu využívání rádiového spektra. Tato situace tedy v současné době představuje řadu otázek v oblasti výzkumu. Hlavním cílem této disertační práce je proto návrh nových komunikačních mechanismů pro komunikaci mezi zařízeními v bezprostřední blízkosti s asistencí mobilní sítě a dále pak návrh a implementace algoritmů pro dynamické přidělování frekvenčního spektra v nastupujících mobilních sítích 5G. Navrhnuté komunikační mechanismy a algoritmy jsou následně komplexně vyhodnoceny pomocí nově vyvinutých simulačních nástrojů (kalibrovaných s využitím 3GPP trénovacích dat) a zejména pak v experimentální mobilní síti LTE-A, která se nachází v prostorách Vysokého učení technického v Brně, Česká Republika. Získané praktické výsledky, které jsou podpořeny zcela novou matematickou analýzou ve speciálně navržených charakteristických scénářích, představují řešení pro vlastníka spektra v případě požadavků na jeho dynamické sdílení. Tato metoda tedy představuje možnost pro efektivnější využití spektra v rámci mobilních sítí 5G bez degradace kvality služeb (QoS) a kvality zážitků (QoE) pro koncové uživatele. Vědecký přínos dosažených výsledků dokazuje fakt, že některé z principů představených v této disertační práci byly zahrnuty do celosvětově uznávaného standardu (specifikace) 3GPP Release 12.