Les prévisions relatives trafic de données au sein des systèmes de communications sans-fil suggèrent une croissance exponentielle, principalement alimentée par l’essor de transferts vidéo mobiles. Etant donné la nature soudaine et fluctuante des demandes de transfert vidéo, il faut dès à présent réfléchir à de nouveaux algorithmes d’allocation de ressources performants. En effet, les algorithmes en couche physique traditionnels, qui réalisent de l’allocation de ressources sous l’hypothèse classique que les transmetteurs sont toujours saturés avec des bits d’information, risquent à l’avenir de s’avérer inefficients. Pour cette raison, les algorithmes de demain se doivent d’être dynamiques, dans le sens où ils seront capables de prendre en compte la nature stochastique des fluctuations du trafic de données et qu’ils intégreront des informations issus de processus de couches supérieures.L’idée centrale de cette thèse est de développer des algorithmes, travaillant avec des informations issues de la couche PHY et de la couche NET, dans un scénario Multi-cells et MIMO (Multiple Inputs, Multiple Outputs).Plus particulièrement, nous considérons un réseau de stations de base (BS) équipés avec plusieurs antennes, chargés de servir plusieurs terminaux mobiles équipés d’une seule antenne (UT) dans leurs cellules respectives. Ce qui nous différencie des travaux précédents, c’est que nous tenons compte de l’aléa avec lequel des demandes de transferts peuvent arriver et que, pour cette raison, nous modélisons la formation de queue de données au niveau des stations de base. Dans cette disposition, nous développons plusieurs algorithmes multicouches, réalisant de l’allocation de ressources décentralisée, et ce, dans une optique d’efficacité énergétique. En particulier, il s’agit ici de réaliser des algorithmes réalisant du beamforming de façon décentralisée et capables de contrôler des fluctuations de trafic, des algorithmes optimisant l’efficacité énergétique sous une contrainte de qualité de service moyenne, des algorithmes de planification décentralisés dans des scénarios multi-cellulaires. Dans cette perspective, nous choisissons de recourir non seulement à des outils d’optimisation de la théorie de Lyapunov, mais également à la théorie des matrices aléatoires et à la théorie du contrôle stochastique. / Future wireless communication systems are expected to see an explosion in the wireless traffic which is mainly fueled by mobile video traffic. Due to the time varying and bursty nature of video traffic, wireless systems will see a widerrange of fluctuations in their traffic patterns. Therefore, traditional physical layer based algorithms which perform resource allocation under the assumption that the transmitters are always saturated with information bits, might no longer be efficient. It is, thus, important to design dynamic resource allocation algorithms which can incorporate higher layer processes and account for the stochastic nature of the wireless traffic.The central idea of this thesis is to develop cross-layer design algorithmsbetween the physical and the network layer in a multiple input multiple output (MIMO) multi-cell setup. Specifically, we consider base stations (BSs) equipped with multiple antennas serving multiple single antenna user terminals (UTs) in their respective cells. In contrast to the previous works, we consider the randomness in the arrival of information bits and hence account for the queuing at the BSs. With this setup, we develop various cross-layer based resource allocation algorithms. We incorporate two important design considerations namely decentralized design and energy efficiency. In particular, we focus on developing decentralized beamforming and traffic flow controller design, energy efficient design under time average QoS constraints and decentralized scheduling strategy in a multi-cell scenario. To this end, we use tools from Lyapunov optimization, random matrix theory and stochastic control theory.

L'évolution de l'électronique de puissance depuis ces dernières années est le résultat des enjeux énergétiques actuels qui exigent, entre autres, des architectures de conversion d'énergie capables de traiter des puissances de plus en plus importantes. Parmi les éléments les plus caractéristiques de cette évolution, l'avancement technologique des composants semi-conducteurs (nouveaux composants SiC ou GaN) ainsi que la conception de nouvelles architectures de convertisseurs statiques jouent un rôle important. Parmi ces architectures, différentes associations basées sur la connexion en série et en parallèle de cellules de commutation classiques ont été proposées. Ces associations permettent d'augmenter la puissance traitée par les convertisseurs sans accroitre les contraintes au niveau des interrupteurs. Elles permettent également l'obtention de signaux de sortie d'une meilleure qualité avec des fréquences apparentes de découpage plus importantes. Ces architectures utilisent des éléments de stockage d'énergie qui diminuent les contraintes au niveau des interrupteurs mais qui exigent, en revanche, une régulation précise des grandeurs de tension ou de courant propres à ces éléments. Pour l'association en série, les tensions des condensateurs doivent rester autour d'une fraction de la tension du bus d'entrée. Pour l'association en parallèle, le courant de sortie doit être réparti équitablement entre les différents bras afin d'éviter les phénomènes non linéaires propres aux éléments magnétiques utilisés dans les inductances (séparées ou magnétiquement couplées). Dans la première partie de cette thèse, nous présentons les généralités de l'association en série et parallèle des cellules de commutation. La modélisation des éléments magnétiques utilisés pour la mise en parallèle est également détaillée dans le but d'identifier de possibles sources de déséquilibre sur la répartition du courant de sortie. Une modélisation matricielle est appliquée pour simplifier la relation entre les variables propres à chaque association et les ordres de commande de toutes les cellules. Cette modélisation matricielle sera la base des stratégies de commande que nous avons développées dans la suite de nos travaux. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous présentons les différentes stratégies de commande pouvant être appliquées sur ces convertisseurs. Les premières stratégies sont basées sur une approche classique utilisant un modulateur, un générateur d'ordres de commande et des régulateurs de type linéaire pour la régulation des variables internes et externes de chaque association. En termes de modulateurs, nous présentons principalement un modulateur de type PS (Phase Shifted), tandis que quelques applications et résultats sont présentés pour un modulateur de type PD (Phase Disposition). D'autres stratégies basées sur la commande prédictive sont également présentées. La première est la stratégie MPC qui utilise une fonction de coût pour choisir l'état optimal du convertisseur pour chaque période d'échantillonnage. Cette stratégie a été introduite récemment dans le domaine des convertisseurs statiques et présente des avantages liées à la facilité de sa mise en place ainsi qu'aux réponses du système lors des régimes transitoires. La deuxième stratégie, basée sur la commande prédictive, utilise des instants de commutation variables, une fonction de coût simplifiée et une machine d'état. Cette dernière permet de gérer les ordres de commande de toutes les cellules de commutation en fonction des variables à réguler. En plus des avantages liés à la stratégie MPC, sa mise en place est bien plus simple car elle fonctionne à une fréquence de découpage fixe et s'adapte facilement à différents points de fonctionnement. Dans la dernière partie de cette thèse, nous présentons l'implantation expérimentale de ces stratégies afin de valider leur performance sur les convertisseurs multicellulaires. / In the last years, the development in the power electronics field is the result of the current energy challenges. These challenges require power converters able to work with increasingly important powers. Among the most characteristic elements of this development, we can find the technological advancements of the semiconductor devices (based principally in SiC and GaN) and the conception of new power converters topologies. These new power converter topologies are principally based on the serial and parallel association of classical commutation cells. With these associations, the energy treated by the converter can be increased using the current semiconductor technology. The quality of the output signals can also be improved with higher apparent switching frequencies. These associations use elements for storing energy, such as inductors or capacitors. They equally allow the reduction of the constraints on the switches given the higher voltages and currents. However, the use of these elements requires a good control of the capacitors' voltage for the serial connection and a good distribution of the output current among the different phases for the parallel connection. In the parallel connection, when we use Inter Cells Transformers (ICT) instead of classical inductors, all the phase currents reduce their ripples while their frequency is reduced. Nevertheless, some differences between all the phases' currents can entail non-linear phenomena, producing perturbations and instabilities in the system. In the serial connection, the capacitor voltages must stay around a fraction of the input voltage in order to get an optimal multilevel output voltage. In the first part of this thesis, we present the generalities of the serial and parallel association of classical commutation cells. Different models of magnetic elements are used for getting a better representation of an ICT; these models are used for finding possible sources of currents imbalances. A matrix model is used to simplify the relationship between the control variables with the control of each commutation cell. In the second part of this thesis, some control strategies that can be applied with these converters are presented. The first strategy is based on a conventional approach that uses a modulator, a state machine for generating the commands of each cell and linear regulators for controlling the internal and external variables (output voltage and currents, capacitors in the serial association and the distribution of the current for the parallel connection). In terms of modulators, we present primarily a PS (Phase Shifted) modulator while some applications and results are presented for a PD (Phase Disposition) modulator. Other strategies based on predictive control are also presented. The first of these strategies is the classical MPC (model predictive control) strategy that uses a cost function to select the optimal state of the converter for each sampling period. This strategy has recently been introduced in the field of static converters and it has several advantages related to the facility of its implementation and the optimal transient responses. The second strategy uses variable switching instants, a simplified cost function and a state machine. The state machine is used to manage the capacitors' voltages and the differential currents (differences between the phase currents) while the cost function is used for controlling the output voltage and current. This strategy is simpler to be implemented, presents fast transient responses and works with a fixed switching frequency in different operating points. In the last part of this thesis, we present the experimental implementation of these strategies in order to validate their performance in the power converters based in the serial and parallel association of classical commutation cells.

This thesis is concerned with analytical modeling of Wireless Local Area Networks (WLANs) that are based on IEEE 802.11 Distributed Coordination Function (DCF). Such networks are popularly known as WiFi networks. We have developed accurate analytical models for the following three network scenarios: (S1) A single cell WLAN with homogeneous nodes and Poisson packet arrivals, (S2) A multi-cell WLAN (a) with saturated nodes, or (b) with TCP-controlled long-lived downloads, and (S3) A multi-cell WLAN with TCP-controlled short-lived downloads. Our analytical models are simple Markovian abstractions that capture the detailed network behavior in the considered scenarios. The insights provided by our analytical models led to two applications: (i) a faster “model-based'” simulator, and (ii) a distributed channel assignment algorithm. We also study the stability of the network through our Markov models. For scenario (S1), we develop a new approach as compared to the existing literature. We apply a “State Dependent Attempt Rate'” (SDAR) approximation to reduce a single cell WLAN with non-saturated nodes to a coupled queue system. We provide a sufficient condition under which the joint queue length Markov chain is positive recurrent. For the case when the arrival rates into the queues are equal we propose a technique to reduce the state space of the coupled queue system. In addition, when the buffer size of the queues are finite and equal we propose an iterative method to estimate the stationary distribution of the reduced state process. Our iterative method yields accurate predictions for important performance measures, namely, “throughput'”, “collision probability” and “packet delay”. We replace the detailed implementation of the MAC layer in NS-2 with the SDAR contention model, thus yielding a ``model-based'' simulator at the MAC layer. We demonstrate that the SDAR model of contention provides an accurate model for the detailed CSMA/CA protocol in scenario (S1). In addition, since the SDAR model removes much of the details at the MAC layer we obtain speed-ups of 1.55-5.4 depending on the arrival rates and the number of nodes in the single cell WLAN. For scenario (S2), we consider a restricted network setting where a so-called “Pairwise Binary Dependence” (PBD) condition holds. We develop a first-cut scalable “cell-level” model by applying the PBD condition. Unlike a node- or link-level model, the complexity of our cell-level model increases with the number of cells rather than with the number of nodes/links. We demonstrate the accuracy of our cell-level model via NS-2 simulations. We show that, as the “access intensity” of every cell goes to infinity the aggregate network throughput is maximized. This remarkable property of CSMA, namely, “maximization of aggregate network throughput in a distributed manner” has been proved recently by Durvy et al. (TIT, March, 2009) for an infinite linear chain of nodes. We prove it for multi-cell WLANs with arbitrary cell topology (under the PBD condition). Based on this insight provided by our analytical model we propose a distributed channel assignment algorithm. For scenario (S3), we consider the same restricted network setting as for scenario (S2). For Poisson flow arrivals and i.i.d. exponentially distributed flow sizes we model a multi-cell WLAN as a network of processor-sharing queues with state-dependent service rates. The state-dependent service rates are obtained by applying the model for scenario (S2) and taking the access intensities to infinity. We demonstrate the accuracy of our model via NS-2 simulations. We also demonstrate the inaccuracy of the service model proposed in the recent work by Bonald et al. (SIGMETRICS 2008) and identify the implicit assumption in their model which leads to this inaccuracy. We call our service model which accurately characterizes the service process in a multi-cell WLAN (under the PBD condition) “DCF scheduling” and study the “stability region” of DCF scheduling for small networks with single or multiple overlapping “contention domains”.

Abstract This thesis focuses on transceiver optimization for heterogeneous multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) wireless communications systems. The aim is to design decentralized beamforming methods with low signaling overhead for improved spatial spectrum utilization. A wide range of transceiver optimization techniques are covered, with particular consideration of decentralized optimization, fast convergence, computational complexity and signaling limitations. The proposed methods are shown to provide improved rate of convergence, when compared to the conventional weighted minimum MSE (WMMSE) approach. This makes them suitable for time-correlated channel conditions, in which the ability to follow the changing channel conditions is essential. Coordinated beamforming under quality of service (QoS) constraints is considered for interfering broadcast channel. Decomposition based decentralized processing approaches are shown to enable the weighted sum rate maximization (WSRMax) in time-correlated channel conditions. Pilot-aided decentralized WSRMax beamformer estimation is studied for coordinated multi-point (CoMP) joint processing (JP). In stream specific estimation (SSE), all effective channels are individually estimated. The beamformers are then constructed from the locally estimated channels. On the other hand, with direct estimation (DE) of the beamformers, only the intended signal needs to be separately estimated and the covariance matrices are implicitly estimated from the received pilot training matrices. This makes the pilot design more robust to pilot contamination. These methods show that CoMP JP is feasible even in relatively fading channel conditions and with limited backhaul capacity by employing decentralized beamformer processing. In the final part of the thesis, a relay-assisted cellular system with decentralized processing is considered, in which users are served either directly by the base stations or via relays for WSRMax or sum power minimization subject to rate constraints. Zero-forcing and coordinated beamforming provide a trade-off between complexity, in-band signaling and spectrum utilization. Relays are shown to be beneficial in many scenarios when the in-band signaling is accounted for. This thesis shows that decentralized downlink MIMO transceiver design with a reasonable computational complexity is feasible in various system architectures even when signaling resources are limited and channel conditions are moderately fast fading. / Tiivistelmä Tämä väitöskirja keskittyy lähetin- ja vastaanotinoptimointiin heterogeenisissä monikäyttäjä- ja moniantennijärjestelmissä. Tavoitteena on parantaa tilatason suorituskykyä tutkimalla hajautettuja keilanmuodostusmenetelmiä, joissa ohjaussignaloinnin tarve on alhainen. Erityisesti keskitytään hajautetun keilanmuodostuksen optimointiin, nopeaan konvergenssiin, laskennalliseen kompleksisuuteen sekä signaloinnin rajoitteisiin. Esitettyjen menetelmien osoitetaan parantavan konvergenssinopeutta ja vähentävän signaloinnin tarvetta, verrattaessa tunnettuun WMMSE-menetelmään. Nämä mahdollistavat lähetyksen aikajatkuvissa kanavissa, joissa kanavan muutosten seuraaminen on erityisen tärkeää. Näiden menetelmien osoitetaan mahdollistavan hajautetun ja priorisoidun tiedonsiirtonopeuden maksimoinnin monisolujärjestelmissä sekä aikajatkuvissa kanavissa käyttäjäkohtaisilla siirtonopeustakuilla. Pilottiavusteisten lähetys- ja vastaanotinkeilojen estimointia tutkitaan yhteislähetysjärjestelmissä. Yksittäisten lähetyskanavien estimoinnissa effektiiviset kanavat estimoidaan yksitellen, ja lähetys- ja vastaanotinkovarianssimatriisit muodostetaan summaamalla paikalliset kanavaestimaatit. Suoraestimoinnissa ainoastaan oman käyttäjän effektiivinen kanava estimoimaan erikseen. Tällöin kovarianssimatriisit saadaan suoraan vastaanotetuista pilottisignaaleista. Tämä tekee estimaateista vähemmän herkkiä häiriölle. Hajautetun yhteislähetyksen osoitetaan olevan mahdollista, jopa verrattain nopeasti muuttuvissa kanavissa sekä rajallisella verkkoyhteydellä lähettimien välillä. Viimeisessä osassa tutkitaan välittäjä-avusteisia järjestelmiä, joissa käyttäjiä palvellaan joko suoraan tukiasemasta tai välittäjä-aseman kautta. Optimointikriteereinä käytetään siirtonopeuden maksimointia sekä lähetystehon minimointia siirtonopeustakuilla. Nollaanpakottava sekä koordinoitu keilanmuodostus tarjoavat valinna laskennallisen kompleksisuuden, ohjaussignaloinnin sekä suorituskyvyn välillä. Välittäjä-avusteisen lähetyksen osoitetaan olevan hyödyllisiä useissa tilanteissa, kun radiorajanpinnan yli tapahtuvan signaloinnin tarve otetaan huomioon keilanmuodostuksessa. Tässä väitöskirjassa osoitetaan hajautetun keilanmuodostuksen olevan mahdollista verrattaen vähäisillä laskennallisilla resursseilla heterogeenisissä moniantennijärjestelmissä. Esitetyt menetelmät tarjoavat ratkaisuja järjestelmiin, joissa ohjaussignalointiresurssit ovat rajallisia ja radiokanava on jatkuvasti muuttuva.

Abstract This thesis focuses on the design of coordinated downlink beamforming techniques for wireless multi-cell multi-user multi-antenna systems. In particular, cellular and cognitive radio networks are considered. In general, coordinated beamforming schemes aim to improve system performance, especially at the cell-edge area, by controlling inter-cell interference. In this work, special emphasis is put on practical coordinated beamforming designs that can be implemented in a decentralized manner by relying on local channel state information (CSI) and low-rate backhaul signaling. The network design objective is the sum power minimization (SPMin) of base stations (BSs) while providing the guaranteed minimum rate for each user. Decentralized coordinated beamforming techniques are developed for cellular multi-user multiple-input single-output (MISO) systems. The proposed iterative algorithms are based on classical primal and dual decomposition methods. The SPMin problem is decomposed into two optimization levels, i.e., BS-specific subproblems for the beamforming design and a network-wide master problem for the inter-cell interference coordination. After the acquisition of local CSI, each BS can independently compute its transmit beamformers by solving the subproblem via standard convex optimization techniques. Interference coordination is managed by solving the master problem via a traditional subgradient method that requires scalar information exchange between the BSs. The algorithms make it possible to satisfy the user-specific rate constraints for any iteration. Hence, delay and signaling overhead can be reduced by limiting the number of performed iterations. In this respect, the proposed algorithms are applicable to practical implementations unlike most of the existing decentralized approaches. The numerical results demonstrate that the algorithms provide significant performance gains over zero-forcing beamforming strategies. Coordinated beamforming is also studied in cellular multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The corresponding non-convex SPMin problem is divided into transmit and receive beamforming optimization steps that are alternately solved via successive convex approximation method and the linear minimum mean square error criterion, respectively, until the desired level of convergence is attained. In addition to centralized design, two decentralized primal decomposition-based algorithms are proposed wherein the transmit and receive beamforming designs are facilitated by a combination of pilot and backhaul signaling. The results show that the proposed MIMO algorithms notably outperform the MISO ones. Finally, cellular coordinated beamforming strategies are extended to multi-user MISO cognitive radio systems, where primary and secondary networks share the same spectrum. Here, network optimization is performed for the secondary system with additional interference constraints imposed for the primary users. Decentralized algorithms are proposed based on primal decomposition and an alternating direction method of multipliers. / Tiivistelmä Tämä väitöskirja keskittyy yhteistoiminnallisten keilanmuodostustekniikoiden suunnitteluun langattomissa monisolu- ja moniantennijärjestelmissä, erityisesti solukko- ja kognitiiviradioverkoissa. Yhteistoiminnalliset keilanmuodostustekniikat pyrkivät parantamaan verkkojen suorituskykyä kontrolloimalla monisoluhäiriötä, erityisesti tukiasemasolujen reuna-alueilla. Tässä työssä painotetaan erityisesti käytännöllisten yhteistoiminnallisten keilanmuodostustekniikoiden suunnittelua, joka voidaan toteuttaa hajautetusti perustuen paikalliseen kanavatietoon ja tukiasemien väliseen informaationvaihtoon. Verkon suunnittelutavoite on minimoida tukiasemien kokonaislähetysteho samalla, kun jokaiselle käyttäjälle taataan tietty vähimmäistiedonsiirtonopeus. Hajautettuja yhteistoiminnallisia keilanmuodostustekniikoita kehitetään moni-tulo yksi-lähtö -solukkoverkoille. Oletuksena on, että tukiasemat ovat varustettuja monilla lähetysantenneilla, kun taas päätelaitteissa on vain yksi vastaanotinantenni. Ehdotetut iteratiiviset algoritmit perustuvat klassisiin primaali- ja duaalihajotelmiin. Lähetystehon minimointiongelma hajotetaan kahteen optimointitasoon: tukiasemakohtaisiin aliongelmiin keilanmuodostusta varten ja verkkotason pääongelmaan monisoluhäiriön hallintaa varten. Paikallisen kanavatiedon hankkimisen jälkeen jokainen tukiasema laskee itsenäisesti lähetyskeilansa ratkaisemalla aliongelmansa käyttäen apunaan standardeja konveksioptimointitekniikoita. Monisoluhäiriötä kontrolloidaan ratkaisemalla pääongelma käyttäen perinteistä aligradienttimenetelmää. Tämä vaatii tukiasemien välistä informaationvaihtoa. Ehdotetut algoritmit takaavat käyttäjäkohtaiset tiedonsiirtonopeustavoitteet jokaisella iterointikierroksella. Tämä mahdollistaa viiveen pienentämisen ja tukiasemien välisen informaatiovaihdon kontrolloimisen. Tästä syystä ehdotetut algoritmit soveltuvat käytännön toteutuksiin toisin kuin useimmat aiemmin ehdotetut hajautetut algoritmit. Numeeriset tulokset osoittavat, että väitöskirjassa ehdotetut algoritmit tuovat merkittävää verkon suorituskyvyn parannusta verrattaessa aiempiin nollaanpakotus -menetelmiin. Yhteistoiminnallista keilanmuodostusta tutkitaan myös moni-tulo moni-lähtö -solukkoverkoissa, joissa tukiasemat sekä päätelaitteet ovat varustettuja monilla antenneilla. Tällaisessa verkossa lähetystehon minimointiongelma on ei-konveksi. Optimointiongelma jaetaan lähetys- ja vastaanottokeilanmuodostukseen, jotka toistetaan vuorotellen, kunnes algoritmi konvergoituu. Lähetyskeilanmuodostusongelma ratkaistaan peräkkäisillä konvekseilla approksimaatioilla. Vastaanottimen keilanmuodostus toteutetaan summaneliövirheen minimoinnin kautta. Keskitetyn algoritmin lisäksi tässä työssä kehitetään myös kaksi hajautettua algoritmia, jotka perustuvat primaalihajotelmaan. Hajautettua toteutusta helpotetaan pilottisignaloinnilla ja tukiasemien välisellä informaationvaihdolla. Numeeriset tulokset osoittavat, että moni-tulo moni-lähtö -tekniikoilla on merkittävästi parempi suorituskyky kuin moni-tulo yksi-lähtö -tekniikoilla. Lopuksi yhteistoiminnallista keilanmuodostusta tarkastellaan kognitiiviradioverkoissa, joissa primaari- ja sekundaarijärjestelmät jakavat saman taajuuskaistan. Lähetystehon optimointi suoritetaan sekundaariverkolle samalla minimoiden primaarikäyttäjille aiheuttamaa häiriötä. Väitöskirjassa kehitetään kaksi hajautettua algoritmia, joista toinen perustuu primaalihajotelmaan ja toinen kerrointen vaihtelevan suunnan menetelmään.