L'objectif de cette thèse est l'étude de l'efficacité énergétique des communications D2D dans les réseaux hétérogènes. Nous proposons dans un premier temps d'analyser la consommation énergétique d'un réseau de trois appareils, puis introduisons une nouvelle topologie prenant en compte l'entropie de données, afin d'augmenter l'efficacité énergétique globale. Par la suite, nous étudions la consommation énergétique et l'influence des interférences sur une cellule dans le cas pratique d'une catastrophe naturelle. Nous introduisons alors un nouveau protocole d'allocation de ressources basé sur le clustering en Fuzzy C-Means. Nous utilisons ensuite des outils et métriques issus de la géométrie stochastique afin d'analyser et de comparer l'efficacité énergétique et spectrale au sein de plusieurs types de réseaux munis de communications D2D. Dans un deuxième temps, nous introduisons les notions d'antennes directionnelles avec des ondes millimétriques. Pour ce faire, nous évaluons l'influence du canal millimétrique et introduisons les concepts de blocage, et de modèles sectorisés d'antennes, à des fins mathématiques. L'utilisation d'ondes millimétriques, et plus particulièrement d'antennes directionnelles ULA, s'avère être un choix totalement opportun dans l'objectif premier de cette thèse qui est d'augmenter à la fois l'efficacité spectrale (donc le débit) et l'efficacité énergétique au sein d'un réseau hétérogène comprenant des communications D2D. / The objective of this thesis is the study of the energy efficiency of D2D communications in heterogeneous networks. We first propose to analyze the energy consumption of a three device, then introduce a new topology taking into account the data entropy, in order to increase the overall energy efficiency. Subsequently, we study the energy consumption and the influence of interference in a cell for the use case of a natural disaster. We then introduce a new resource allocation protocol based on Fuzzy C-Means clustering. We then use tools and metrics from stochastic geometry to analyze and compare energy and spectral efficiency among multiple types of networks comprising D2D communications. The first study is done on a network in which the cellular and WiFi resources are shared. In a second step, we introduce the notions of directional antennas with millimeter waves. To do this, we evaluate the influence of the mmWave channel and introduce the concepts of blocking, and sectored models of antennas, for mathematical purposes. The use of millimeter waves, and more particularly ULA directional antennas, proves to be a totally appropriate choice in the primary objective of this thesis, which is to increase both the spectral efficiency (therefore the bit rate) and the energy efficiency within a heterogeneous network including D2D communications.

The rapid development of Machine-Type-Communication (MTC) has brought big challenges to cellular networks such as super-dense devices and high-shadowing channels which may substantially decrease the spectrum efficiency and increase devices' power consumption. It is pressing to improve the transmission efficiency for MTC due to the limited wireless spectrum. Lower efficiency may also lead to longer transmission time and more energy consumption which conflict with MTC's requirement of lower power consumption. In order to address the above issues, we propose to apply Network Coding (NC) and Device-to-Device (D2D) communications to MTC devices. Our approach introduces an additional delay for local packet exchange, which is acceptable given that MTC traffic typically has the feature of delay tolerance to certain degree. The benefit of the proposed approach is that the cellular transmissions are no longer user-specific, and thus an additional multi-user diversity gain is achieved. The cellular transmission efficiency will also be increased. How to apply the proposed approach for both downlink and uplink has been studied. For the downlink, in addition to the reduction of cellular resource consumption, the MTC devices' feedback load can also be significantly reduced because the cellular transmissions are not sensitive to user-specific errors. In the uplink, besides the enhanced transmission efficiency for full-buffer traffic, an additional small-data aggregation gain is achieved for MTC small-data traffic. Theoretical performance analyses for both downlink and uplink and the corresponding numerical evaluations are given. Though the proposed NC and D2D approach can improve the transmission efficiency by exploring multi-user diversity gain, poor-quality MTC channels still exist which affect system performance. When the whole group MTC devices in an area experience high shadowing and penetration loss, we have to increase either the resource consumption or the transmitting power to overcome the poor-quality channels. The existing small-cell solution can improve the MTC channel quality, but MTC's unique traffic characteristics and quality of service requirements, as well as other practical issues, make the small-cell deployment unprofi table. Therefore, we propose a solution using Floating Relay (FR) given the mature technologies of Unmanned Aerial Vehicle (UAV). We rst target on the high-shadowing channels of the MTC devices and introduce the FR into the cellular system to improve the transmission efficiency and maximize the system capacity. An optimization problem, given the capacity limit of the FR's back-haul link and the maximum transmission power of each user, is formulated and then theoretically solved. An effective on-line fight path planning algorithm is also proposed. Then, we extend the FR concept to a bigger picture and propose the UAV-assisted heterogeneous cellular solution. Detailed system design and comprehensive analyses on FR-cells deployment including frequency reuse, interference, backhaul resource allocation, and coverage are given. For UAV assisted networking systems, mobility and topology play important roles. How to dispatch a UAV to the optimal location in a mesh network to enhance the coverage and service of the existing network is a critical issue. Given the topology of existing service nodes, a new supplementary UAV can be sent to improve the quality of service especially for the users with poor-quality channels. The location of a newly added UAV is optimized to improve the service quality to the worst point. In summary, we propose two means to improve the transmission efficiency for MTC in this thesis work. The NC and D2D approach can be used when some of the MTC devices have chances to experience better channels because of the fast fading and uneven shadowing. Otherwise, the FR can be applied to proactively improve the channel quality for MTC. The NC and D2D approach sticks to the latest standard in the cellular system and thus provides a down-to-earth and backward-compatible MTC solution for 5G cellular system. The UAV-assisted heterogeneous cellular solution and UAV mesh networks can enable mobile Internet and ultra-reliable low latency communications, respectively. These solutions together effectively and efficiently support MTC, which is key to future proliferation of Internet of Things / Graduate

The thesis deals with the benefits of modern technologies to public land transport, an area which has not been notably impacted by modern technologies to this day. The work anal-yses both the way modern technologies can help transport companies, and also which tech-nologies in particular can bring something new to the conservative sector. The specific ob-jectives of the thesis are the analysis of D2D systems key components, benefits of Yield Management to the transport industry and implementation of carriers into the Bileto plat-form.

La technologie de réseau cellulaire de 5ème génération (5G) sera le réseau supportant l'Internet des objets (IoT). Elle a introduit une fonctionnalité majeure, communications appareil-à-appareil (D2D), que permettent communications sans fil à consommation d'énergie restreinte en interagissant à proximité et à puissance d'émission plus faible. La coopération entre appareils suscit donc un intérêt considérable pour l'énergie, et peut être utilisé en conjonction avec la récupération d'énergie pour prolonger la durée de vie des appareils. Les programmes de coopération renforcent la mise en réseau d'un appareil à l'autre, ce qui accroît la nécessité d'exécuter des mécanismes de sécurité pour assurer la protection des données et les relations de confiance entre les nœuds du réseau.Ces mécanismes sont fondamentaux pour la protection contre les attaques malveillantes mais elles représentent aussi une importante consommation d'énergie, souvent négligée en raison de l'importance de la protection des données. L'établissement d'un canal securisé peut être coûteux en termes d'utilisation du CPU, la mémoire et la consommation d'énergie, surtout si les appareils sont limités en ressources. La confidentialité et l’intégrité des données ont un faible coût énergétique, mais sont utilisées en permanence. Il est donc nécessaire de quantifier la consommation d'énergie engendrée par la sécurité d'un appareil. Un modèle énergétique basé sur la sécurité est proposé pour répondre à cet objectif.Dans les réseaux composés d'équipements d'utilisateurs (UE), la mobilité est une caractéristique clé. Elle peut agir sur la connexion à proximité d'objets IoT, étendant la couverture 5G vers l'IoT via les UEs. Une solution d'authentification légère est présentée qui permet par l'authentification directe et des communications UE-IoT, d'étendre la couverture et réaliser des économies d'énergie potentielles importantes. Cette approche peut être particulièrement utile en cas de catastrophe où l'infrastructure réseau peut ne pas être disponible.La condentialité et l'authentification des données sont une source de consommation d'énergie importante. Les appareils équipés avec équipements de collecte d'énergie (EH) peuvent avoir un excédent ou un déficit d'énergie. La sécurité appliquée peut donc être ajustée en fonction de l'énergie disponible d'un appareil, en introduisant l'établissement de canal sécurisé qui tient compte de la consommation d'énergie. Après avoir étudié en profondeur les normes 5G, il a été constaté que les réseaux d'UE D2D utilisant ce type de norme dépenseraient une quantité importante d'énergie et seraient généralement moins sûr. Un mécanisme léger de recléage est donc proposé pour réduire les coûts liés cette adaptation. Pour compléter le concept de canal sécurisé prenant en compte l'énergie et le mécanisme de recléage, une méthode de bootstrapping des paramètres de sécurité est également présentée. Le méthode désigne le cœur du réseau (CN) comme responsable de la politique de sécurité, rend l'ensemble du réseau plus sûr et aide à prévenir les pannes de communication. L'adaptation susvisé requiert l'étude du compromis entre l’énergie et sécurité. À cette fin, un processus décisionnel de Markov (MDP) modélisant un canal de communication est présenté lorsqu'un agent choisit les éléments de sécurité à appliquer aux paquets transmis. Ce problème d'optimisation du contrôle stochastique est résolu par plusieurs algorithmes de programmation dynamique et d’apprentissage par le renforcement (RL). Les résultats montrent que l'adaptation susvisé peut prolonger de manière significative la durée de vie de l'équipement et de la batterie, et améliore la fiabilité des données tout en offrant des fonctions de sécurité. Une étude comparative est présentée pour les différents algorithmes RL. Puis une approche d'apprentissage Q-profond (DQL) est proposé que améliore la vitesse d'apprentissage de l'agent et la fiabilité des données. / The 5th Generation Cellular Network Technology (5G) will be the network supporting the Internet of Things (IoT) and it introduced a major feature, Device-to-Device (D2D) communications. D2D allows energy-constrained wireless devices to save energy by interacting in proximity at a lower transmission power. Cooperation and device-assisted networking therefore raise signicant interest with respect to energy saving, and can be used in conjunction with energy harvesting to prolong the lifetime of battery-powered devices. However, cooperation schemes increase networking between devices, increasing the need for security mechanisms to be executed to assure data protection and trust relations between network nodes. This leads to the use of cryptographic primitives and security mechanisms with a much higher frequency.Security mechanisms are fundamental for protection against malicious actions but they also represent an important source of energy consumption, often neglected due to the importance of data protection. Authentication procedures for secure channel establishment can be computationally and energetically expensive, especially if the devices are resource constrained. Security features such as condentiality and data authentication have a low energetic cost but are used constantly in a device engaged in data exchanges. It is therefore necessary to properly quantify the energy consumption due to security in a device. A security based energy model is proposed to achieve this goal.In User Equipment (UE) D2D networks, mobility is a key characteristic. It can be explored for connecting directly in proximity with IoT objects. A lightweight authentication solution is presented that allows direct UE-IoT communications, extending coverage and potentially saving signicant energy amounts. This approach can be particularly useful in Public Protection and Disaster Relief (PPDR) scenarios where the network infrastructure may not be available.Security features such as condentiality or data authentication are a significant source of consumption. Devices equipped with Energy Harvesting (EH) hardware can have a surplus or a deficit of energy. The applied security can therefore be adjusted to the available energy of a device, introducing an energy aware secure channel. After in depth analysis of 5G standards, it was found that D2D UE networks using this type of channel would spend a signicant amount of energy and be generally less secure. A lightweight rekeying mechanism is therefore proposed to reduce the security overhead of adapting security to energy. To complete the proposed rekeying mechanism, a security parameter bootstrapping method is also presented. The method denes the Core Network (CN) as the security policy maker, makes the overall network more secure and helps preventing communication outages.Adapting security features to energy levels raises the need for the study of the energy/security tradeoff. To this goal, an Markov Decision Process (MDP) modeling a communication channel is presented where an agent chooses the security features to apply to transmitted packets. This stochastic control optimization problem is solved via several dynamic programming and Reinforcement Learning (RL) algorithms. Results show that adapting security features to the available energy can signicantly prolong battery lifetime, improve data reliability while still providing security features. A comparative study is also presented for the different RL learning algorithms. Then a Deep Q-Learning (DQL) approach is presented and tested to improve the learning speed of the agent. Results confirm the faster learning speed. The approach is then tested under difficult EH hardware stability. Results show robust learning properties and excellent security decision making from the agent with a direct impact on data reliability. Finally, a memory footprint comparison is made to demonstrate the feasibility of the presented system even on resource constrained devices.

Dans cette thèse, nous étudions plusieurs scénarios de communication pour les futurs réseaux sans fil. Plus particulièrement, cette thèse porte son attention sur comment la communication directe entre équipements mobiles (D2D) peut améliorer les performances des technologies existantes dans les systèmes sans fil. Le premier scénario étudié durant cette thèse est celui de la communication par multidiffusion d’un message commun entre un émetteur et plusieurs récepteurs. Il peut être illustré par le streaming vidéo, les messages d’alerte à destination de la police ou des pompiers ou des ambulanciers. Le second scénario étudié est celui d’une transmission à contraintes critiques en latence et en fiabilité. Ce dernier est illustré par son implication primordiale dans les futures technologies telles que les voitures connectées, avec pour but d’éviter des accidents, ou bien les machines connectées pour améliorer les services hospitaliers tels que la télé-chirurgie entre autres. Le dernier scénario étudié est celui de la localisation d’un groupe d’équipement dans un réseau densément peuplé tel qu’on peut trouver dans le contexte des objets connectés en masse. En général les objets communiquent entre eux à un niveau local et sont intéressés par des services communs et locaux. Plus concrètement, dans cette thèse, nous montrons les bienfaits de la communication D2D dans les trois scénarios précédents. Dans le cas du premier scénario de multidiffusion, contrairement à la tendance habituelle d’avoir un taux de transmission qui diminue en fonction du nombre d’équipements mobiles (en particulier, car l’équipement émetteur doit adapter sa transmission à l’équipement récepteur en plus mauvaise condition), en ajoutant la communication D2D, on observe que ce même taux de transmission augmente en fonction du nombre d’équipements mobiles présents. Dans le deuxième scénario où la communication est soumise à des contraintes de fiabilité et de latence exigeantes, nous déduisons une politique de retransmission optimale et proposons une autre politique semi-optimale qui est beaucoup moins gourmande en temps et qui a prouvé son optimalité dans plusieurs cas pratiques. Enfin dans le dernier scénario, nous proposons une méthode de localisation d’équipements mobile et l’étudions dans plusieurs environnements (avec et sans visibilité directe dans les cas intra-muros et extérieurs). L’identification de ces zones est ensuite utilisée pour créer de petites cellules virtuelles adaptatives aux situations changeantes et non prédictibles, dans le but de réduire les coûts liés aux infrastructures actuelles. / This thesis studies D2D communication in realistic and challenging scenarios for future wireless systems. In particular, the thesis focuses on how may D2D communication help other technologies to enhance their performance. The first wireless scenario is the one of multicasting, used for example in video streaming or common alert message transmission for police, firefighters or ambulances. The second wireless scenario is the critical one of URLLC expected to be used to avoid cars crashes in the upcoming V2X context, and also when connecting machines together in environments like connected hospitals, airports, factories (industry 4.0), and last but not least in e-health context in order to enhance medical tele-surgery. The last wireless scenario is the one of UE group localization in the context of massive IoT, where devices are interacting with each other and are mostly confined in local groups, needing local services. In the multicast channel scenario, where a transmitter wishes to convey a common message to many receivers, it is known that the multicast rate decrease as the number of UEs increases. This vanishing behavior changes drastically when enabling the receivers to cooperate with each other via D2D. Indeed, the multicast rate increases with high probability when the number of receivers increases. This chapter also analyzes the outage rate of the proposed scheme in the same setting. Extensions regarding firstly resource utilization and secondly considering the use of HARQ are also analyzed. Next chapter addresses one of the major challenges for future networks, named URLLC. Specifically, the chapter studies the problem of HARQ with delayed feedback, where the transmitter is informed after some delay on whether or not his transmission was successful. The goal is to minimize the expected number of retransmissions subject to a reliability constraint within a delay budget. This problem is studied at two levels: (i) a single transmitter faced with a stochastic i.i.d. noisy environment and (ii) a group of transmitters whom shares a collision channel. Then the chapter that follows provides a cooperative UE mapping method that is highly accurate. Four different channel models are studied in this chapter: LOS and NLOS for indoor and outdoor environments. The results show significant improvement compared to already existing methods. Identifying the dense local areas in real time and informing the network allows the Base Station (BS) to increase the capacity through highly directive beams, and therefore, avoids the deployment cost of new infrastructure.

As the complexity of modern cellular networks continuously increases along with the evolution of technologies and the quick explosion of mobile data traffic, conventional large scale system level simulations and analytical tools become either too complicated or less tractable and accurate. Therefore, novel analytical models are actively pursued. In recent years, stochastic geometry models have been recognized as powerful tools to analyze the key performance metrics of cellular networks. In this dissertation, stochastic geometry based analytical models are developed to analyze the performance of some key technologies proposed for 5G mobile networks. Particularly, Device-to-Device (D2D) communication, Non-orthogonal multiple access (NOMA), and ultra-dense networks (UDNs) are investigated and analyzed by stochastic geometry models, more specifically, Poisson Point Process (PPP) models. D2D communication enables direct communication between mobile users in proximity to each other bypassing base station (BS). Embedding D2D communication into existing cellular networks brings many benefits such as improving spectrum efficiency, decreasing power energy consumption, and enabling novel location-based services. However, these benefits may not be fully exploited if the co-channel interference among D2D users and cellular users is not properly tackled. In this dissertation, various frequency reuse and power control schemes are proposed, aiming at mitigating the interference between D2D users and conventional cellular users. The performance gain of proposed schemes is analyzed on a system modeled by a 2-tier PPP and validated by numerical simulations. NOMA is a promising radio access technology for 5G cellular networks. Different with widely applied orthogonal multiple access (OMA) such as orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) and single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA), NOMA allows multiple users to use the same frequency/time resource and offers many advantages such as improving spectral efficiency, enhancing connectivity, providing higher cell-edge throughput, and reducing transmission latency. Although some initial performance analysis has been done on NOMA with single cell scenario, the system level performance of NOMA in a multi-cell scenario is not investigated in existing work. In this dissertation, analytical frameworks are developed to evaluate the performance of a wireless network with NOMA on both downlink and uplink. Distinguished from existing publications on NOMA, the framework developed in this dissertation is the first one that takes inter-cell interference into consideration. UDN is another key technology for 5G wireless networks to achieve high capacity and coverage. Due to the existence of line-of-sight (LoS)/non-line-of-sight (NLoS) propagation and bounded path loss behavior in UDN networks, the tractability of the original PPP model diminishes when analyzing the performance of UDNs. Therefore, a dominant BS (base station)-based approximation model is developed in this dissertation. By applying reasonable mathematical approximations, the tractability of the PPP model is preserved and the closed form solution can be derived. The numerical results demonstrate that the developed analytical model is accurate in a wide range of network densities. The analysis conducted in this dissertation demonstrates that stochastic geometry models can serve as powerful tools to analyze the performance of 5G technologies in a dense wireless network deployment. The frameworks developed in this dissertation provide general yet powerful analytical tools that can be readily extended to facilitate other research in wireless networks.

No / Enabling D2D communications over LTE-A networks can provide many benefits in terms of throughput, energy consumption, traffic load, and so on. It also enables new commercial services such as location-based advertising. For these reasons, D2D communications has become a hot topic in both the academic and industrial communities. However, many research works are focused on node discovery, radio resource management, and other aspects, while the issue of security is less addressed. In this article, we intend to provide an overview of the security architecture, threads, and requirements. Based on these requirements, we propose several potential solutions by reusing the existing security mechanisms. Promising topics related to secure D2D communications for future research are also discussed.

LTE-A在靜態頻率重用的情形下，雖能有效減少干擾，但在UE (User Equipment)較為集中情形下，會有頻譜使用不足的情況。在傳統的傳輸模式中，若UE之間欲進行傳輸，通常需由傳輸端發送訊號給基地台，基地台再發送訊號給接收者，需要進行兩次的無線傳輸。若UE在彼此距離相近的環境中，D2D (Device-to-Device)傳輸可讓UE之間直接利用LTE-A頻譜進行傳輸，進而達到節省頻譜資源的效果。 本研究探討靜態頻率重用的缺點與位置相近的D2D傳輸模式，提出DFRDD (Dynamic Frequency Reuse for D2D transmission)方法，使用動態頻率重用與D2D傳輸技術。我們將一個細胞(cell)劃分為中央區域及外圍區域，外圍區域又劃分為三個扇形區，使用動態頻率重用的方法調整頻譜，在頻譜不足時，中央區域可使用外圍區域的頻譜，外圍區域最多可使用中央區域三分之一的頻譜。在使用D2D技術時，利用D2D UE與BS/RS (Base Station/Relay Station)的距離，計算出對基地台UE干擾較少的頻譜，進而提升傳輸效率。 實驗結果顯示，DFRDD利用動態頻率重用與D2D選擇頻譜的方法、在吞吐量方面表現得較H. S.Chae [18]、Bao [19]、Zhang [20]所提出的方法為佳。 / In the case of LTE-A static frequency reuse, although it can effectively reduce the interference, however, in the case of more dense UEs (User Equipment) environment, there will be problem of insufficient spectrum. In the traditional transmission method, if a pair of UEs want to communicate with each other, the transmitter sends a signal to the base station, the base station then sends a signal to the receiver, the signal need to to be wirelessly transmitted twice. If a pair of UEs are within a close distance, D2D (device-to-device) transmission allows users to communicate with each other directly using the same LTE-A spectrum to save spectrum resource. In order to improve LTE-A system performance, this paper proposes a DFRDD (Dynamic Frequency Reuse for D2D transmission) method. Using dynamic frequency reuse and D2D transmission, we divide a cell into center region and outer area, where the outer area is divided into three sectors. We use dynamic frequency reuse method to allocate spectrum. When the spectrum is insufficient, the center region can use the spectrum of the outer region. On the other hand, the outer area can use up to one third of the spectrum of the center region. When using D2D technic, we calculate the distance between D2D UE and the BS / RS (Base Station / Relay Station), choose the frequency that may reduce the interference of cellular UE and improve transmission efficiency. The experimental results show that DFRDD uses the method of dynamic frequency reuse and D2D to select the spectrum, which has better performance than those methods proposed by Chae [18], Bao [19] and Zhang [20].

L'Internet des objets (IoT) fait référence à la croissance continue des réseaux d'objets du quotidien qui s'interconnectent entre eux ou avec d'autres systèmes Internet via les capteurs sans fil qui y sont attachés. L'IoT promet un futur où des milliards de terminaux intelligents seront connectés et gérés via une gamme de réseaux de communication et de serveurs basés dans le cloud, permettant ainsi l'apparition d'un large spectre d’applications de surveillance et de contrôle. Les communications machine-à-machine (M2M), également connues sous le nom de “Machine-Type-Communication” (MTC) par les réseaux cellulaires, constituent une technologie clé permettant d'activer partiellement l'IoT. Les communications M2M sont un nouveau paradigme qui facilite la connectivité omniprésente entre une myriade de dispositifs sans ou avec intervention humaine limitée. La demande croissante de connectivité a mis au défi les opérateurs de réseau à concevoir de nouveaux algorithmes d'allocation de ressources radio pour gérer l'échelle massive des communications MTC.Contrairement aux technologies d'accès radio traditionnelles, adaptées aux communications usuelles, dites de humain-à-humain (H2H), l'objectif de cette thèse est de développer de nouvelles techniques de partage de ressources radio efficaces et adaptatives pour les MTC dans un scénario de coexistence H2H/M2M. Dans le cadre de cette thèse, notre première contribution consiste en la proposition d'un système d'accès multiple adapté pour résoudre à la fois les problèmes liés à la rareté des ressources radio, à la scalabilité et à la surcharge de la station de base (BS). À cette fin, nous proposons de décomposer les opérations de communication en les groupant. Ainsi, les MTC correspondent à des communications locales en liaison montante entre des dispositifs connus sous le nom de “Machine-Type-Device” (MTD), et un cluster head appelé “Machine-Type- Head” (MTH). Nous examinons ainsi la nécessité d'agréger la technologie M2M et le “dispositif-à-dispositif” (D2D), considéré comme composante majeure des réseaux cellulaires évolutifs du futur. Nous modélisons le problème de partage de ressources radio entre les MTDs et les utilisateurs H2H sous la forme d’un graphe biparti et développons un algorithme de partage de ressources radio pour MTC basé sur les graphes afin d’atténuer les interférences co-canal et donc améliorer l'efficacité du réseau. En outre, une solution semi-distribuée de faible complexité est développée pour atténuer la surcharge de communication d'une solution centralisée que nous proposons également. Ensuite, dans une deuxième contribution de cette thèse, nous nous intéressons à examiner comment les dispositifs M2M peuvent partager les ressources radio disponibles sans pour autant dégrader les performances des applications H2H. Par conséquent, nous proposons un système de partage de ressources efficace en terme de spectre et de puissance. Nous introduisons à l'algorithme de partage de ressources radio basé sur les graphes une fonction adaptative de contrôle de puissance utilisant l'un des deux mécanismes suivants : un contrôleur proportionnel intégral dérivé (PID) et la logique floue. Enfin, comme troisième contribution de cette thèse, nous développons un système de partage de ressources radio efficace en terme de puissance et entièrement distribué pour les MTC. Nous utilisons la théorie des jeux et modélisons le problème de partage de ressources par un jeu hybride où les dispositifs M2M rivalisent pour les ressources radio et basculent de façon opportuniste entre un jeu non-coopératif et un jeu coopératif. Une évaluation des performances des solutions dérivées dans le contexte des réseaux LTE est menée. Les résultats des simulations montrent que les solutions proposées ont un impact significatif sur la maximisation de l'efficacité de l'utilisation du spectre, l'atténuation de l'effet négatif sur les services H2H et la prolongation de la durée de vie des batteries des MTDs / The Internet-of-Things (IoT) refers to the ever-growing network of everyday objects that interconnect to each other or to other Internet-enabled systems via wireless sensors attached to them. IoT envisions a future where billions of smart devices will be connected and managed through a range of communication networks and cloud-based servers, enabling a variety of monitoring and control applications. Machine-to-Machine (M2M) communications supported by cellular networks, also known as Machine-Type-Communications (MTC) acts as a key technology for partially enabling IoT. M2M communications is a new technology paradigm that facilitates the ubiquitous connectivity between a myriad of devices without requiring human intervention. The surge in the demand for connectivity has further challenged network operators to design novel radio resource allocation algorithms at affordable costs to handle the massive scale of MTC.Different from current radio access technologies tailored to traditional Human- to-Human (H2H) communications, the goal of this thesis is to provide novel efficient and adaptive radio resource sharing schemes for MTC under a H2H/M2M coexistence scenario. We first provide a suitable multiple access scheme to address the joint spectrum scarcity, scalability and Base Station (BS) overload issues. Toward this end, we design a group-based operation where MTC corresponds to local uplink communications between Machine-Type-Devices (MTDs), which represent a specific type of devices that do not rely on the presence of a human interface, and a Machine-Type-Head (MTH). This latter plays the role of a cluster head that relays the information to the BS. We thus address the need to aggregate M2M and Device-to-Device (D2D) technology, as one of the major components of the future evolving cellular networks. Having said that, we first propose in this thesis to model the radio resource sharing problem between MTDs and H2H users as a bipartite graph and develop a novel interference-aware graph-based radio resource sharing algorithm for MTC so as to mitigate the co-channel interference and thus enhance network efficiency. Moreover, low-complexity semi-distributed solution is investigated to alleviate the communication overhead of a centralized solution that we propose as well. Then, as a second contribution, we examine how M2M devices can share the available radio resources in cellular networks with no or limited impact on existing H2H services. Consequently, we propose a joint spectrally and power efficient radio resource sharing scheme. Convinced by the strength of the bipartite graph modeling for the resource sharing problem between H2H users and M2M devices, we empower the graph-based radio resource sharing algorithm with a novel adaptive power control feature using one of two following mechanisms: the Proportional Integral Derivative (PID) controller and the fuzzy logic. Finally, in our third contribution of this thesis, we develop a power efficient and fully-distributed radio resource sharing framework for MTC underlying cellular networks. We use game theory and model the resource sharing problem as an efficient hybrid-game where M2M devices compete for radio resources and switch opportunistically, as M2M devices are selfish in nature, between non-cooperative and cooperative games. The different derived solutions are extended to existing cellular networks, and extensive simulation studies in the context of LTE are conducted. The various simulation results show that the proposed solutions can significantly increase the efficiency of the spectrum usage, mitigate the negative effect on H2H services and save the battery life of M2M devices

Le problème de coloration de graphe est un problème NP-complet particulièrement étudié, qui permet de modéliser de problèmes dans des domaines variés. Dans cette thèse, de nouveaux algorithmes exacts basés sur une étude de la structure du graphe sont proposés. Ce travail s'appuie sur l'algorithme « Total solutions Exact graph Coloring » (TexaCol) qui construit toutes les solutions en exploitant l'ensemble des cliques d'un graphe. Deux algorithmes exacts, « Partial best solutions Exact graph Coloring » (PexaCol) et « All best solutions Exact graph Coloring » (AexaCol), sont présentés ici pour construire certaines solutions optimales ou toutes les meilleures solutions. Ces deux algorithmes utilisent la méthode de backtracking, dans laquelle ils ne choisissent que les sous-ensembles de meilleurs solutions pour continuer la coloration. L’analyse de résultat montre que PexaCol et AexaCol sont capables de traiter des graphes plus grands que TexaCol. Mais surtout, AexaCol trouve toutes les meilleures solutions significativement plus vite que TexaCol ainsi que le solveur Gurobi, qui sont utilisés comme référence.La téléphonie mobile est un domaine en plein essor qui peut s'appuyer sur une modélisation à base de graphes. Actuellement, les techniques de type « Device-to-Device » (D2D) prennent une place importante dans les réseaux mobiles. L’allocation de ressource constitue l'un des principaux problèmes en matière de performance. Pour assigner efficacement une ressource radio à une paire D2D dans le système Long-Term Evolution (LTE), un schéma systématique d'allocation de ressources est proposé dans cette thèse. Il est basé sur une clusturisation des liens D2D, et permet de prendre en compte à la fois l'allocation inter-cluster et intra-cluster des ressources. En déterminant les zones d'interférence, le problème d'allocation des ressources inter-cluster est formulé comme un problème de coloration de graphe dynamique. Un algorithme de coloration de graphe dynamique est ainsi proposé, basé sur PexaCol. Cet algorithme peut assigner les ressources radio aux clusters qui sont générés ou supprimés dynamiquement. L’analyse numérique montre que cet algorithme assure une bonne performance en termes d'utilisation des ressources, de temps d’exécution et d'adaptabilité. Concernant le problème d’allocation de ressources inter-cluster, une méthode fondée sur la topologie est proposée, intégrant naturellement l'allocation de puissance et l’allocation de Resource Block (RB). Pour simplifier ce problème d'allocation de ressources, la meilleure topologie est choisie à chaque étape, celle qui permet d'obtenir le meilleur débit en utilisant le moins de RBs. A partir de ce procédé, quatre algorithmes d'optimisation sont proposés: l’algorithme glouton statique, PexaCol statique, PexaCol dynamique et PexaCol dynamique approximatif. L'analyse des résultats montre que pour les petits clusters, les versions statiques et dynamiques de PexaCol permettent d'obtenir un index d’optimisation maximal en choisissant la meilleure topologie locale pour chaque noeud. A l'opposé, les algorithmes "glouton statique" et "PexaCol dynamique approximatif" permettent d'obtenir une solution sous-optimale pour l'optimisation locale avec une complexité moindre. Pour les grands clusters, avec certaine séquence de la coloration, le PexaCol dynamique approximatif est mieux que l’algorithme glouton statique pour l’index d’optimisation pendant un temps d’exécution acceptable. / Graph coloring problem is a famous NP-complete problem, which has extensive applications. In the thesis, new exact graph coloring algorithms are researched from a graph structure point of view. Based on Total solutions Exact graph Coloring algorithm (TexaCol) which is capable of getting all coloring solution subsets for each subgraph, two other exact algorithms, Partial best solutions Exact graph Coloring algorithm (PexaCol) and All best solutions Exact graph Coloring algorithm (AexaCol), are presented to get multiple best solutions. These two algorithms utilize the backtracking method, in which they only choose the best solution subset each step to continue the coloring until partial or all best solutions are obtained. The result analysis shows that PexaCol and AexaCol can deal with larger graphs than TexaCol and especially, AexaCol runs much faster than TexaCol and the solver Gurobi to get all best solutions.Device-to-Device (D2D) is a promising technique for the future mobile networks, such as 5th generation wireless systems (5G), and the resource allocation is one of the most crucial problems for its performance. In order to efficiently allocate radio resource for D2D links in Long-Term Evolution (LTE) system, a systematic resource allocation scheme is proposed based on D2D clusters, including the inter-cluster resource allocation and the intra-cluster resource allocation. With the cluster interference range, the inter-cluster resource allocation problem is formulated as a dynamic graph coloring problem, and a dynamic graph coloring algorithm is designed based on PexaCol. This algorithm is able to allocate radio resource to clusters while they are dynamically generated and deleted. The numerical analysis results show that this algorithm has good performance in resource utilization, runtime and scalability.For the intra-cluster resource allocation problem, a topology-based resource allocation method is designed naturally combining power allocation with Resource Block (RB) allocation. To simplify this associated optimization problem, a local optimal method is proposed, in which the best topology is chosen each step achieving the maximal throughput with the minimum number of assigned RBs. With respect to this method, four algorithms are presented: static greedy, static PexaCol, dynamic PexaCol and dynamic PexaCol approximate. Result analysis shows that for small-scale clusters, static PexaCol and dynamic PexaCol are capable of getting a maximal optimization index by locally choosing the best topology for each node while static greedy and dynamic PexaCol approximate are able to get the suboptimal solution for the local optimization with much lower complexity. For large-scale clusters, giving certain treating sequences, the dynamic PexaCol approximate performs better than static greedy regarding the optimization index within an acceptable runtime.