L'objectif de cette thèse est de souligner l'importance de l'abstraction de la couche physique (PHY abstraction) dans l'évaluation des systèmes LTE (Long Term Evolution). Cette thèse propose une approche pragmatique pour l'utilisation de PHY abstraction dans les simulateurs des systèmes LTE. PHY abstraction est un outil très important pour l'évaluation des systèmes LTE à grande échelle car il est efficace, pratique et à complexité réduite . Dans cette thèse, nous prouvons que, à part son objectif principal et qui consiste à fournir un indicateur instantané de la qualité de liaison pour l'évaluation du système, le PHY abstraction peut aussi: améliorer le feedback de l'indicateur sur la qualité de canal (CQI) en se basant sur les différentes configurations d'antennes, et la prédiction de la performance des réseaux LTE en se basant sur des mesures de canal réelles. Cette thèse est principalement divisée en deux parties: méthodologies et applications. La première partie présente la conception complète et la méthodologie de validation des systèmes de captage PHY pour différentes configurations d'antennes correspondant à des différentes modes de transmissions en LTE. La validation est effectuée en utilisant des simulateurs de niveau de liaison. Nous soulignons aussi les astuces de calibrage nécessaires pour que la production PHY soit précise dans la prédiction de la performance de capacité réalisant turbo-codes. / The main focus of this thesis is to highlight the importance of PHY abstraction for the system level evaluations in the framework of 3GPP Long Term Evolution (LTE) networks. This thesis presents a pragmatic approach towards the use of PHY abstraction in LTE based system level simulators. PHY abstraction is an extremely valuable low complexity tool for efficient and realistic large scale system evaluations. This thesis shows that apart from the primary purpose of PHY abstraction of providing instantaneous link quality indicator for the purpose of system level evaluations, it can be further used for an improved channel quality indicator (CQI) feedback based on the different antenna configurations and for the performance prediction of LTE networks based on the real life channel measurements. This thesis is mainly divided into two parts; methodologies and applications. The first part presents the complete design and validation methodology of PHY abstraction schemes for various antennaconfigurations corresponding to different transmission modes in LTE. The validation is performed using link level simulators and it also highlights the calibration issues necessary for the PHY abstraction to be accurate in predicting the performance of capacity achieving turbo codes.

Au cours de cette thèse, nous nous sommes d'abord intéressés à l'optimisation des ressources et à la modulation adaptative dans les systèmes SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Multiple Access). Ce problème d'optimisation est combinatoire à complexité de calcul exponentielle. Afin de pallier à cette difficulté, nous avons utilisé la théorie de la dualité canonique, grâce à laquelle, la complexité du problème d'optimisation devient polynômiale et cela en constitue une amélioration remarquable. L'approche proposée est très proche de la solution optimale. Nous avons ensuite étudié la problématique complexe de l'allocation de ressources pour le "Streaming Vidéo" dans les réseaux sans fil, où il est nécessaire d'assurer une transmission vidéo de haute qualité en présence de canaux et de brouillages variables au cours du temps. Dans ce contexte, nous avons proposé une nouvelle méthode d'allocation de puissance conjointement à l'adaptation du débit vidéo. Pour ce faire, nous avons adopté une approche de la théorie de contrôle, intitulée "Risk-Sensitive Control". Nous avons dédié la troisième partie de la thèse à la conception d'une nouvelle stratégie "best-M" pour le renvoi du CQI (Channel Quality Indicator) pour les systèmes multi-utilisateurs et multi-porteuses. En générale, l'erreur d'estimation du CQI ainsi que son délai de renvoi sont gérés au niveau de la station de base. Notre nouvelle stratégie "best-M" suppose que la gestion de ces problèmes est confiée aux utilisateurs. De ce fait, la performance du système se trouve améliorée sans que son débit de signalisation ne soit augmenté en voix montante. / Adaptive resource allocation in wireless communication systems is crucial in order to support the diverse QoS needs of the services and optimize resource utilization. The design of resource allocation schemes should consider the service type for which it is intended. Moreover, due to feedback delay and channel estimation error, the Channel Quality Indicator (CQI) reported to the transmitter may not be a perfect measure of the channel quality and its use for resource allocation may severely degrade the systems performance. In this thesis, we study resource allocation and CQI reporting for wireless networks while taking the aforementioned factors into consideration. First, we consider resource allocation and adaptive modulation in uplink SC-FDMA systems. This is a combinatorial problem whose optimal solution is exponentially complex. We use canonical duality theory to derive a polynomial complexity resource allocation algorithm that provides a nearly optimal solution to the problem. Then, we focus on resource allocation for video streaming in wireless networks with time-varying interference. To this end, by using risk-sensitive control approach, we develop a cross-layer optimization framework that performs power control at the PHY/MAC layer and rate adaptation at the APPLICATION layer jointly and provides fairness among nodes. Finally, by using stochastic control and game theory, we design a robust best-M CQI reporting scheme for multi-carrier and multi-user systems which takes into account the impact of feedback delay and error in CQI computation. Performing resource allocation on the basis of the proposed CQI reporting can significantly improve the system performance.

Adaptive resource allocation in wireless communication systems is crucial in order to support the diverse QoS needs of the services and optimize resource utilization. The design of resource allocation schemes should consider the service type for which it is intended. Moreover, due to feedback delay and channel estimation error, the Channel Quality Indicator (CQI) reported to the transmitter may not be a perfect measure of the channel quality and its use for resource allocation may severely degrade the systems performance. In this thesis, we study resource allocation and CQI reporting for wireless networks while taking the aforementioned factors into consideration. First, we consider resource allocation and adaptive modulation in uplink SC-FDMA systems. This is a combinatorial problem whose optimal solution is exponentially complex. We use canonical duality theory to derive a polynomial complexity resource allocation algorithm that provides a nearly optimal solution to the problem. Then, we focus on resource allocation for video streaming in wireless networks with time-varying interference. To this end, by using risk-sensitive control approach, we develop a cross-layer optimization framework that performs power control at the PHY/MAC layer and rate adaptation at the APPLICATION layer jointly and provides fairness among nodes. Finally, by using stochastic control and game theory, we design a robust best-M CQI reporting scheme for multi-carrier and multi-user systems which takes into account the impact of feedback delay and error in CQI computation. Performing resource allocation on the basis of the proposed CQI reporting can significantly improve the system performance.

La technologie OFDMA (Orthogonal frequency division multiple access) a été adoptée par les systèmes de télécommunications de 4ème génération (4G) comme technique de transmission et d'accès multiple pour ses performances supérieures en termes d'efficacité spectrale. Dans ce type de systèmes, l'adaptation dynamique du débit en fonction de la qualité du canal CQI (Channel Quality Indicator) constitue une problématique de recherche d'actualité qui attire l'attention de plusieurs acteurs académiques et industriels. Ce problème d'adaptation dynamique est encore plus complexe à gérer dans des environnements multi-utilisateurs hétérogènes et à ressources limitées tels que les systèmes OFDMA comme WiMAX Mobile et Long-term Evolution (LTE). Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'allocation de ressources de l'information de feedback relative au CQI dans le cadre de systèmes OFDMA multi-porteuses multi-utilisateurs. Dans le but de réduire la charge (overhead) du feedback, nous proposons une méthode de prédiction du CQI basée sur l'exploitation de la corrélation temporelle de ce dernier et d'une solution inter-couches. L'objectif est de trouver des schémas d'allocation de ressources adaptatifs respectant les contraintes de qualité de service (QoS) applicatives.Nous proposons en premier lieu un algorithme de réduction de feedback PBF (Prediction Based Feedack) qui permet à la station de base (BS) à prédire certaines occurrences du CQI en se basant sur l'algorithme des moindres carrés récursif RLS (Recursive least-square). Les résultats de simulation montrent que l'outil de prédiction du CQI réduit sensiblement l'overhead du feedback et améliore par conséquent le débit de la liaison montante. Nous proposons, par la suite, une version opportuniste de PBF pour atténuer les éventuels effets de sur et sous estimations liées à l'algorithme de prédiction. Dans ce mécanisme, nous exploitons les informations inter-couches pour améliorer les performances des mécanismes de feedbacks périodiques dont PBF fait partie. L'approche opportuniste améliore sensiblement les performances du système pour les cas de mobilité élevée comparés aux cas de faible mobilité.Dans un second temps, nous proposons une plateforme (FEREP : feedback resource allocation and prediction) basée sur une approche inter-couches. Implémentée au niveau de la station BS, FEREP intègre les fonctionnalités de prédiction, d'adaptation dynamique du CQI et d'ordonnancement des demandes de feedback. Elle comporte trois modules. Le module FWA (feedback window adaptation) gère dynamiquement la fenêtre de feedbacks de chaque station mobile (MS) en se basant sur les messages ARQ (Automatic Repeat Request) reçus qui reflètent l'état actuel des canaux respectifs. Le module PBFS (priority-based feedback scheduling) effectue ensuite l'ordonnancement des feedbacks en tenant compte de la taille de la fenêtre de feedback, du profil de l'utilisateur sous la contrainte de la limitation des ressources globales du systèmes réservées au feedback. Afin de choisir les paramètres de transmission MCS (modulation and coding schemes), le module PBF (prediction based feedback) est utilisé pour les utilisateurs dont le feedabck n'a pas pu être ordonnancé dans la trame courante. Les résultats de simulation ont montré un gain significatif des performances de FREREP en comparaison à un mécanisme de référence, en particulier, sous de fortes contraintes de limitation des ressources du feedback.Le protocole ARQ génère un accusé de réception uniquement si l'utilisateur est sélectionné par l'ordonnanceur pour envoyer des données sur la liaison descendante. Dans le cas où la fréquence d'ordonnancement des utilisateurs sur le lien descendant est réduite, les messages ARQ s'en trouvent également réduits, dégradant par conséquent les performances de la plateforme FEREP proposée ci-dessus. En effet, dans ce cas la signalisation ARQ devient insuffisante pour adapter efficacement la fenêtre de feedback de chaque utilisateur. Pour pallier à ce problème, nous proposons l'algorithme DCRA (dynamic CQI resource allocation) qui utilise deux modes d'estimation de la fenêtre de feedback. Le premier est un mode hors-ligne basé sur des études empiriques permettant d'estimer la fenêtre moyenne optimale de feedback en utilisant les profils applicatif et de mobilité de l'utilisateur. Notre analyse de performance par simulation montre que la fenêtre de feedback peut être estimée en fonction de la classe de service des utilisateurs et de leurs profils de mobilité pour un environnement cellulaire donné. Le second mode de fonctionnement de DCRA effectue une adaptation dynamique de la fenêtre en temps réel dans le cas où la signalisation ARQ est suffisante. Une étude comparative avec les mécanismes DFS (deterministic feedback scheduling) et OFS (opportunistic feedback scheduling), a montré que DCRA arrive à réaliser un meilleur gain en ressources montantes grâce à la réduction de l'overhead des feedbacks, sans pour autant trop dégrader le débit descendant des utilisateurs. Du point de vue des utilisateurs, DCRA améliore les contraintes de QoS tels que le taux de perte de paquets et réduit la consommation énergétique des terminaux grâce à la réduction de feedback.

Frequency-domain scheduling, multiple antenna techniques, and rate adaptation enable next generation orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) cellular systems such as Long Term Evolution (LTE) to achieve significantly higher downlink spectral efficiencies. However, this comes at the expense of increased feedback overhead on the uplink. LTE uses a pragmatic combination of several techniques to reduce the channel state feedback required by a frequency-domain scheduler. In subband-level feedback scheme specified in LTE, the user reduces feedback by only reporting the channel quality indicator (CQI) computed over groups of resource blocks called subbands. LTE also specifies an alternate user selected subband feedback scheme, in which the feedback overhead is reduced even further by making each user feed back the indices of the best M subbands and only one CQI value averaged over all the M subbands. The coarse frequency granularity of the feedback in the above schemes leads to an occasional incorrect determination of rate by the scheduler for some resource blocks. The overall throughput of LTE depends on the method used to generate the CQI and the statistics of the channel, which depends on the multiple antenna technique used. In this thesis, we develop closed-form expressions for the throughput achieved by the user selected and subband-level CQI feedback schemes of LTE. The comprehensive analysis quantifies the joint effects of four critical components on the overall system throughput, namely, scheduler, multiple antenna mode, CQI feedback scheme, and CQI generation method. The performance of a wide range of schedulers, namely, round robin, greedy, and proportional fair schedulers and several multiple antenna diversity modes such as receive antenna diversity and open-and closed-loop transmit diversity is analyzed. The analysis clearly brings out the dependence of the overall system throughput on important parameters such as number of resource blocks per subband and the rate adaptation thresholds. The effect of the coarse subband-level frequency granularity of feedback is explicitly captured. The analysis provides an independent theoretical reference and a quick system parameter optimization tool to an LTE system designer. It also helps us theoretically understand the behavior of OFDMA feedback reduction techniques when operated under practical system constraints. Another contribution of this thesis is a new statistical model for the effective exponential SNR mapping (EESM), which is a highly non-linear mapping that is widely used in the design, analysis, and simulation of OFDMA systems. The statistical model is shown to be both accurate and analytically tractable, and plays a crucial role in facilitating the analysis of the throughput of LTE when EESM is used to generate the CQI.

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Wireless communication networks have evolved continuously over the last four decades in order to meet the traffic and security requirements due to the ever-increasing amount of traffic. However this increase is projected to be massive for the fifth generation of wireless networks (5G), with a targeted capacity enhancement of 1000× w.r.t. 4G networks. This enhanced capacity is possible by a combination of major approaches (a) overhaul of some parts and (b) elimination of overhead and redundancies of the current 4G. In this work we focus on OFDM reference signal or pilot tones, which are used for channel estimation, link adaptation and other crucial functions in Long-Term Evolution (LTE). We investigate two aspects of pilot signals pertaining to its evolution - (a) impact of targeted interference on pilots and its mitigation and (b) adaptation of pilot patterns to match the channel conditions of the user. We develop theoretical models that accurately quantify the performance degradation at the user’s receiver in the presence of a multi-tone pilot jammer. We develop and evaluate mitigation algorithms to mitigate power constrained multi-tone pilot jammers in SISO- and full rank spatial multiplexing MIMO-OFDM systems. Our results show that the channel estimation performance can be restored even in the presence of a strong pilot jammer. We also show that full rank spatial multiplexing in the presence of a synchronized pilot jammer (transmitting on pilot locations only) is possible when the channel is flat between two pilot locations in either time or frequency. We also present experimental results of multi-tone broadcast pilot jamming (Jamming of Cell Specific Reference Signal) in the LTE downlink. Our results show that full-band jamming of pilots needs 5 dB less power than jamming the entire downlink signal, in order to cause Denial of Service (DoS) to the users. In addition to this, we have identified and demonstrated a previously unreported issue with LTE termed ‘Channel Quality Indicator (CQI) Spoofing’. In this scenario, the attacker tricks the user terminal into thinking that the channel quality is good, by transmitting interference transmission only on the data locations, while deliberately avoiding the pilots. This jamming strategy leverages the dependence of the adaptive modulation and coding (AMC) schemes on the CQI estimate in LTE. Lastly, we investigate the idea of pilot pattern adaptation for SISO- and spatial multiplexing MIMO-OFDM systems. We present a generic heuristic algorithm to predict the optimal pilot spacing and power in a nonstationary doubly selective channel (channel fading in both time and frequency). The algorithm fits estimated channel statistics to stored codebook channel profiles and uses it to maximize the upper bound on the constrained capacity. We demonstrate up to a 30% improvement in ergodic capacity using our algorithm and describe ways to minimize feedback requirements while adapting pilot patterns in multi-band carrier aggregation systems. We conclude this work by identifying scenarios where pilot adaptation can be implemented in current wireless networks and provide some guidelines to adapt pilots for 5G. / Master of Science

La technologie OFDMA (Orthogonal frequency division multiple access) a été adoptée par les systèmes de télécommunications de 4ème génération (4G) comme technique de transmission et d'accès multiple pour ses performances supérieures en termes d'efficacité spectrale. Dans ce type de systèmes, l'adaptation dynamique du débit en fonction de la qualité du canal CQI (Channel Quality Indicator) constitue une problématique de recherche d'actualité qui attire l'attention de plusieurs acteurs académiques et industriels. Ce problème d'adaptation dynamique est encore plus complexe à gérer dans des environnements multi-utilisateurs hétérogènes et à ressources limitées tels que les systèmes OFDMA comme WiMAX Mobile et Long-term Evolution (LTE). Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'allocation de ressources de l'information de feedback relative au CQI dans le cadre de systèmes OFDMA multi-porteuses multi-utilisateurs. Dans le but de réduire la charge (overhead) du feedback, nous proposons une méthode de prédiction du CQI basée sur l'exploitation de la corrélation temporelle de ce dernier et d'une solution inter-couches. L'objectif est de trouver des schémas d'allocation de ressources adaptatifs respectant les contraintes de qualité de service (QoS) applicatives.Nous proposons en premier lieu un algorithme de réduction de feedback PBF (Prediction Based Feedack) qui permet à la station de base (BS) à prédire certaines occurrences du CQI en se basant sur l'algorithme des moindres carrés récursif RLS (Recursive least-square). Les résultats de simulation montrent que l'outil de prédiction du CQI réduit sensiblement l'overhead du feedback et améliore par conséquent le débit de la liaison montante. Nous proposons, par la suite, une version opportuniste de PBF pour atténuer les éventuels effets de sur et sous estimations liées à l'algorithme de prédiction. Dans ce mécanisme, nous exploitons les informations inter-couches pour améliorer les performances des mécanismes de feedbacks périodiques dont PBF fait partie. L'approche opportuniste améliore sensiblement les performances du système pour les cas de mobilité élevée comparés aux cas de faible mobilité.Dans un second temps, nous proposons une plateforme (FEREP : feedback resource allocation and prediction) basée sur une approche inter-couches. Implémentée au niveau de la station BS, FEREP intègre les fonctionnalités de prédiction, d'adaptation dynamique du CQI et d'ordonnancement des demandes de feedback. Elle comporte trois modules. Le module FWA (feedback window adaptation) gère dynamiquement la fenêtre de feedbacks de chaque station mobile (MS) en se basant sur les messages ARQ (Automatic Repeat Request) reçus qui reflètent l'état actuel des canaux respectifs. Le module PBFS (priority-based feedback scheduling) effectue ensuite l'ordonnancement des feedbacks en tenant compte de la taille de la fenêtre de feedback, du profil de l'utilisateur sous la contrainte de la limitation des ressources globales du systèmes réservées au feedback. Afin de choisir les paramètres de transmission MCS (modulation and coding schemes), le module PBF (prediction based feedback) est utilisé pour les utilisateurs dont le feedabck n'a pas pu être ordonnancé dans la trame courante. Les résultats de simulation ont montré un gain significatif des performances de FREREP en comparaison à un mécanisme de référence, en particulier, sous de fortes contraintes de limitation des ressources du feedback.Le protocole ARQ génère un accusé de réception uniquement si l'utilisateur est sélectionné par l'ordonnanceur pour envoyer des données sur la liaison descendante. Dans le cas où la fréquence d'ordonnancement des utilisateurs sur le lien descendant est réduite, les messages ARQ s'en trouvent également réduits, dégradant par conséquent les performances de la plateforme FEREP proposée ci-dessus. En effet, dans ce cas la signalisation ARQ devient insuffisante pour adapter efficacement la fenêtre de feedback de chaque utilisateur. Pour pallier à ce problème, nous proposons l'algorithme DCRA (dynamic CQI resource allocation) qui utilise deux modes d'estimation de la fenêtre de feedback. Le premier est un mode hors-ligne basé sur des études empiriques permettant d'estimer la fenêtre moyenne optimale de feedback en utilisant les profils applicatif et de mobilité de l'utilisateur. Notre analyse de performance par simulation montre que la fenêtre de feedback peut être estimée en fonction de la classe de service des utilisateurs et de leurs profils de mobilité pour un environnement cellulaire donné. Le second mode de fonctionnement de DCRA effectue une adaptation dynamique de la fenêtre en temps réel dans le cas où la signalisation ARQ est suffisante. Une étude comparative avec les mécanismes DFS (deterministic feedback scheduling) et OFS (opportunistic feedback scheduling), a montré que DCRA arrive à réaliser un meilleur gain en ressources montantes grâce à la réduction de l'overhead des feedbacks, sans pour autant trop dégrader le débit descendant des utilisateurs. Du point de vue des utilisateurs, DCRA améliore les contraintes de QoS tels que le taux de perte de paquets et réduit la consommation énergétique des terminaux grâce à la réduction de feedback. / Orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) technology has been adopted by 4th generation (a.k.a. 4G) telecommunication systems to achieve high system spectral efficiency. A crucial research issue is how to design adaptive channel quality indicator (CQI) feedback mechanisms so that the base station can use adaptive modulation and coding (AMC) techniques to adjust its data rate based on the channel condition. This problem is even more challenging in resource-limited and heterogeneous multiuser environments such as Mobile WiMAX, Long-term Evolution (LTE) networks. In this thesis, we consider CQI feedback resource allocation issue for multiuser multicarrier OFDMA systems. We exploit time-domain correlation for CQI prediction and cross-layer information to reduce feedback overhead for OFDMA systems. Our aim is find resource allocation schemes respecting the users QoS constraints.Our study begins with proposing prediction based feedback (PBF) which allows the base station to predict the CQI feedbacks based on recursive least-square (RLS) algorithm. We showed that it is useful to use channel prediction as a tool to reduce the feedback overhead and improve the uplink throughput. Then, we propose an opportunistic periodic feedback mechanism to mitigate the possible under and over estimation effects of CQI prediction. In this mechanism, we exploited the cross-layer information to enhance the performance of periodic feedback mechanisms. The opportunistic mechanism improves the system performance for high mobility cases compared to low mobility cases.For OFDMA systems with limited feedback resource, we propose an integrated cross-layer framework of feedback resource allocation and prediction (FEREP). The proposed framework, implemented at the BS side, is composed of three modules. The feedback window adaptation (FWA) module dynamically tunes the feedback window size for each mobile station based on the received ARQ (Automatic Repeat Request) messages that reflect the current channel condition. The priority-based feedback scheduling (PBFS) module then performs feedback allocation by taking into account the feedback window size, the user profile and the total system feedback budget. To choose adapted modulation and coding schemes (MCS), the prediction based feedback (PBF) module performs channel prediction by using recursive least square (RLS) algorithm for the user whose channel feedback has not been granted for schedule in current frame. Through extensive simulations, the proposed framework shows significant performance gain especially under stringent feedback budget constraint.ARQ protocol receives users acknowledgement only if the user is scheduled in the downlink. The reduction in users scheduling frequency also reduces the rate of ARQ hints and degrades the performance of above contributions. In this case, it is difficult to exploit the ARQ signal to adapt the feedback window for that user. To address this issue, we propose a cross-layer dynamic CQI resource allocation (DCRA) algorithm for multiuser multicarrier OFDMA systems. DCRA uses two modes for feedback window estimation. The first one is an off-line mode based on empirical studies to derive optimal average feedback window based on user application and mobility profile. Our experimental analysis shows that the feedback window can be averaged according to users service class and their mobility profile for a given cell environment. DCRA performs a realtime dynamic window adaptation if sufficient cross-layer hints are available from ARQ signaling. DCRA increases uplink resource by reducing feedback overhead without degrading downlink throughout significantly compared to deterministic feedback scheduling (DFS) and opportunistic feedback scheduling (OFS). From the users perspective, DCRA improves QoS constraints like packet loss rate and saves users power due to feedback reduction.