Pour supporter l’évolution constante des standards de communication numérique, du GSM vers la 5G, les équipements de communication doivent continuellement s’adapter. Face à l’utilisation croissante de l’internet, on assiste à une explosion du trafic de données, ce qui augmente la consommation d'énergie des appareils de communication sans fil et conduit donc à un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2. De plus en plus de recherches se sont concentrées sur l'efficacité énergétique de la communication sans fil. La radio Intelligente, ou Cognitive Radio (CR), est considérée comme une technologie pertinente pour les communications radio vertes en raison de sa capacité à adapter son comportement à son environnement. Sur la base de métriques fournissant suffisamment d'informations sur l'état de fonctionnement du système, une décision optimale peut être effectuée en vue d'une action de reconfiguration, dans le but de réduire au minimum la dissipation d'énergie tout en ne compromettant pas les performances. Par conséquent, tout équipement intelligent doit disposer d’une architecture de gestion de la reconfiguration. Nous avons retenu l’architecture HDCRAM (Hierarchical and Distributed Cognitive Radio Architecture Management), développée dans notre équipe, et nous l’avons déployée sur des plates-formes hétérogènes. L'un des objectifs est d'améliorer l'efficacité énergétique par la mise en œuvre de l’architecture HDCRAM. Nous l’avons appliquée à un système OFDM simplifié pour illustrer comment HDCRAM permet de gérer efficacement le système et son adaptation à un environnement évolutif. / As the digital communication systems evolve from GSM and now toward 5G, the supported standards are also growing. The desired communication equipments are required to support different standards in a single device at the same time. And more and more wireless Internet services have been being provided resulting in the explosive growth in data traffic, which increase the energy consumption of the communication devices thus leads to significant impact on global CO2 emission. More and more researches have focused on the energy efficiency of wireless communication. Cognitive Radio (CR) has been considered as an enabling technology for green radio communications due to its ability to adapt its behavior to the changing environment. In order to efficiently manage the sensing information and the reconfiguration of a cognitive equipment, it is essential, first of all, to gather the necessary metrics so as to provide enough information about the operating condition thus helping decision making. Then, on the basis of the metrics obtained, an optimal decision can be made and is followed by a reconfiguration action, whose aim is to minimize the power dissipation while not compromising on performance. Therefore, a management architecture is necessary to be added into the cognitive equipment acting as a glue to realize the CR capabilities. We introduce a management architecture, namely Hierarchical and Distributed Cognitive Radio Architecture Management (HDCRAM), which has been proposed for CR management by our team. This work focuses on the implementation of HDCRAM on heterogeneous platforms. One of the objectives is to improve the energy efficiency by the management of HDCRAM. And an example of a simplified OFDM system is used to explain how HDCRAM works to efficiently manage the system to adapt to the changing environment.

Pour supporter l’évolution constante des standards de communication numérique, du GSM vers la 5G, les équipements de communication doivent continuellement s’adapter. Face à l’utilisation croissante de l’internet, on assiste à une explosion du trafic de données, ce qui augmente la consommation d'énergie des appareils de communication sans fil et conduit donc à un impact significatif sur les émissions mondiales de CO2. De plus en plus de recherches se sont concentrées sur l'efficacité énergétique de la communication sans fil. La radio Intelligente, ou Cognitive Radio (CR), est considérée comme une technologie pertinente pour les communications radio vertes en raison de sa capacité à adapter son comportement à son environnement. Sur la base de métriques fournissant suffisamment d'informations sur l'état de fonctionnement du système, une décision optimale peut être effectuée en vue d'une action de reconfiguration, dans le but de réduire au minimum la dissipation d'énergie tout en ne compromettant pas les performances. Par conséquent, tout équipement intelligent doit disposer d’une architecture de gestion de la reconfiguration. Nous avons retenu l’architecture HDCRAM (Hierarchical and Distributed Cognitive Radio Architecture Management), développée dans notre équipe, et nous l’avons déployée sur des plates-formes hétérogènes. L'un des objectifs est d'améliorer l'efficacité énergétique par la mise en œuvre de l’architecture HDCRAM. Nous l’avons appliquée à un système OFDM simplifié pour illustrer comment HDCRAM permet de gérer efficacement le système et son adaptation à un environnement évolutif. / As the digital communication systems evolve from GSM and now toward 5G, the supported standards are also growing. The desired communication equipments are required to support different standards in a single device at the same time. And more and more wireless Internet services have been being provided resulting in the explosive growth in data traffic, which increase the energy consumption of the communication devices thus leads to significant impact on global CO2 emission. More and more researches have focused on the energy efficiency of wireless communication. Cognitive Radio (CR) has been considered as an enabling technology for green radio communications due to its ability to adapt its behavior to the changing environment. In order to efficiently manage the sensing information and the reconfiguration of a cognitive equipment, it is essential, first of all, to gather the necessary metrics so as to provide enough information about the operating condition thus helping decision making. Then, on the basis of the metrics obtained, an optimal decision can be made and is followed by a reconfiguration action, whose aim is to minimize the power dissipation while not compromising on performance. Therefore, a management architecture is necessary to be added into the cognitive equipment acting as a glue to realize the CR capabilities. We introduce a management architecture, namely Hierarchical and Distributed Cognitive Radio Architecture Management (HDCRAM), which has been proposed for CR management by our team. This work focuses on the implementation of HDCRAM on heterogeneous platforms. One of the objectives is to improve the energy efficiency by the management of HDCRAM. And an example of a simplified OFDM system is used to explain how HDCRAM works to efficiently manage the system to adapt to the changing environment.

Ce travail porte sur la mise en oeuvre d'une architecture de gestion pour équipement radio cognitif en vue d'applications dans le domaine des radiocommunications. Ce projet pluridisciplinaire regroupe des domaines de compétence variés tels que : l'électronique, l'informatique et les sciences cognitives. L'architecture retenue porte le nom HDCRAM (Hierarchical and Distributed Cognitive Radio Management). HDCRAM est distribuée de façon hiérarchique au sein de l'équipement sur trois niveaux d'abstraction. Cette distribution hiérarchique permet de prendre en compte l'une des problématiques du domaine qui est l'hétérogénéité des plateformes d'exécution cible. HDCRAM propose une gestion fine tant du point de vue des mécanismes de reconfiguration que de la gestion des prises de décision menant à une reconfiguration de tout ou partie du système. Le cadre applicatif de cette architecture étant un domaine où la part logicielle devient de plus en plus prédominante sur la part matérielle, il est nécessaire de définir une interface commune. Ceci afin de faciliter le portage des logiciels sur un parc d'équipement en constante augmentation et par nature hétérogène. Grâce à une modélisation à haut niveau d'abstraction par l'utilisation du langage de modélisation UML nous avons pu définir HDCRAM de façon totalement indépendante des contraintes matérielles ce qui offre une possibilité étendue en termes de réutilisabilité et de modularité. Le choix de doter cette modélisation d'un métalangage de programmation exécutable tel que Kermeta permet, en plus de la modélisation à haut niveau d'abstraction, une simulation fonctionnelle de HDCRAM via une description comportementale.