Les télécommunications sans fil ont connu ces dernières années un immense succès à tel point que le spectre des fréquences est désormais surchargé et nécessite la disponibilité de nouvelles ressources. Pour répondre à ce besoin, des techniques de réutilisation dynamique du spectre ont alors vu le jour sous la dénomination de radio cognitive. Elles consistent à partager de manière opportuniste et efficace certaines fréquences ayant été initialement allouées à d'autres systèmes. Cette thèse se place dans le contexte de réseaux sans fil tactiques hétérogènes comportant des segments de radios cognitives. La difficulté provient alors de la garantie de qualité de service de bout en bout : respect du débit négocié, du délai et de la gigue. Nous nous sommes tout d'abord intéressés au contrôle d'admission dans ce type de réseaux en proposant une méthode de calcul de bande passante résiduelle de bout en bout s'appuyant sur un algorithme de complexité polynomiale et pouvant être implanté de manière distribuée. Nous nous sommes ensuite concentrés sur le routage en proposant une nouvelle métrique tenant compte des particularités de ce type de réseaux. Enfin, nous nous focalisons sur la thématique du routage à contraintes multiples en étudiant et implantant en environnement réel des algorithmes d'approximation proposés dans la littérature. / The unprecedented success of wireless telecommunication systems has resulted in the wireless spectrum becoming a scarce resource. Cognitive Radio systems have been proposed as the enabling technology allowing unlicensed equipments to opportunistically access the licensed spectrum when not in use by the licensed users. The focus of this thesis is on heterogeneous tactical networks deploying cognitive radios in parts or in their entirety. Such networks can be organized in multiple sub-networks, each characterized by a specific topology, medium access scheme and spectrum access policy. As a result, providing end-to-end Quality of Service guarantees in terms of bandwidth, delay and jitter, emerges as a key challenge. We first address the admission control in multi-hop cognitive radio networks and propose a polynomial time algorithm that can be implemented in a distributed fashion for estimating the end-to-end bandwidth. Then, we focus on routing and propose a new metric that takes into account the specifics of such networks. Finally, as quality of service requirements can be expressed using multiple metrics, we turn our attention to multi-constrained routing and implement on a real testbed low complexity approximation algorithms.

Resource allocation consists in allocating spectrum and power on every link of a network, possibly under power and rate requirements. In the context of cognitive radios, almost 15 years of research produced an impressive amount of theoretical contributions, exploring a wide range of possibilities. However, despite the ever-growing list of imaginable scenarios, we observe in Chapter 2 that most of these studies are based on similar working hypotheses. Our first contribution is to challenge some of these hypotheses, and propose a novel resource allocation scheme. Sticking to realistic assumptions, we show how our scheme reduces both computational complexity and control traffic, compared to other state-of-the-art techniques.<p><p>Due to a majority of the abovementioned studies making some constraining assumptions, realistic system designs and experimental demonstrations are much more quiet and unharvested fields. In an effort to help this transition from theory to practice, our second contribution is a four-nodes cognitive network demonstrator, presented in Chapter 3. In particular, we aim at providing a modular platform available for further open collaboration: different options for spectrum sensing, resource allocation, synchronisation and others can be experimented on this demonstrator. As an example, we develop a simple protocol to show that our proposed resource allocation scheme is fully implementable, and that primary users can be avoided using our approach.<p><p>Chapter 4 aims at removing another working hypothesis made when developping our resource allocation scheme. Indeed, resource alloca- tion is traditionally a Media Access Control (MAC) layer problem. This means that when solving a resource allocation problem in a network, the routing paths are usually assumed to be known. Conversely, the routing problem, which is a network layer issue, usually assumes that the available capacities on each link of the network (which depend on resource allocation) are known. Nevertheless, these two problems are mathematically entangled, and a cross-layer allocation strategy can best decoupled approaches in several ways, as we discuss in Chapter 4. Accordingly, our third and last contribution is to develop such a cross-layer allocation scheme for the scenario proposed in previous chapters.<p><p>All conclusions are summarised in Chapter 5, which also points to a few tracks for future research. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

No / This paper presents a different perspective on the collective concept of software-hardware defined radio (SHDR) in cognitive radio (CR) networks. The SHDR is proposed considering the multiple hardware functionalities conceived by software defined radio, which generally reflects on the adaptable recognition of network services and operational conditions. An ad-hoc network scheme is envisaged as an alternative to a conventional cellular network to accommodate for emergency situations. The connection to such emergency backup network could be established on CR engines built in normal or dedicated smart phone handsets.

Durant cette thèse l’objectif été d’améliorer la manière d'utiliser la précieuse bande passante, qui est gaspillée à cause de la sous-utilisation des réseaux sans fil. Nous étions particulièrement intéressés à toutes les ressources qui peuvent être utilisées de façon opportuniste en utilisant différentes technologies. Nous avons conçu de nouveaux modèles pour une utilisation meilleure et plus efficace des systèmes sans fil. Dans ce sens nous nous sommes focalisés sur les réseaux de communication cognitifs dans la première partie, où un fournisseur de service cellulaire peut louer une partie de ses ressources à des utilisateurs secondaires ou des fournisseurs virtuels. Dans la deuxième partie, nous nous sommes intéressés aux réseaux tolérants au délai comme étant une alternative à l’augmentation importante de la charge de trafic dans le réseau cellulaire. Dans les régions où l'implémentation d'infrastructures réseaux est géographiquement difficile, l'utilisation des réseaux ad-hoc semble une solution adéquate. En effet, nous avons développé dans la dernière partie, une nouvelle modélisation analytique du protocole IEEE 802.11e utilisé dans ce type de réseaux / The present dissertation deals with how to use the precious wireless resources that are usually wasted by under-utilization of networks. We have been particularly interested by all resources that can be used in an opportunistic fashion using different technologies. We have designed new schemes for better and more efficient use of wireless systems by providing mathematical frameworks. In the first part, We have been interested in cognitive radio networks, where a cellular service provider can lease a part of its resources to secondary users or virtual providers. In the second part, we have chosen delay-tolerant networks as a solution to reduce the pressure on the cell traffic, where mobile users come to use available resources effectively and with a cheaper cost. We have focused on optimal strategy for smartphones in hybrid wireless networks. In the last part, an alternative to delay-tolerant networks, specially in regions that are not covered by the cellular network, is to use Ad-hoc networks. Indeed, they can be used as an extension of the coverage area. We have developed a new analytical modeling of the IEEE 802.11e DCF/EDCF. We have investigated the intricate interactions among layers by building a general cross-layered framework to represent multi-hop ad hoc networks with asymmetric topology and traffic

La radio cognitive apparaît comme une solution naturelle aux problèmes d'échelle et de complexité résultant de la grande popularité des communications sans fil et de l'évolution des technologies radio. Une radio cognitive est un agent intelligent capable de s'adapter à son contexte opérationnel pour (1) respecter le cadre de régulation contrôlant l'accès au spectre, (2) satisfaire les besoins de l'utilisateur en termes de qualité de service, et (3) assurer une gestion optimisée des ressources disponibles (radios, réseaux et matérielles). Ce nouveau paradigme est directement lié au développement de l'intelligence embarquée, objet de ce travail de thèse.<br /><br />Dans ce mémoire de thèse, nous détaillons la conception d'un moteur cognitif structurant les opérations de raisonnement et d'apprentissage nécessaires à la supervision du processus de reconfiguration dynamique. La solution proposée suit une approche originale basée sur une modélisation qualitative du problème de conception à la volée. <br /><br />Le moteur cognitif raisonne de manière autonome en s'appuyant sur les relations d'ordre définies par deux échelles déduites dynamiquement en fonction du contexte. Il navigue le long de ces deux échelles pour rechercher une configuration adaptée avec un souci d'efficacité et d'optimalité. Il exploite ses capacités de prédiction afin d'estimer l'impact de l'environnement radio sur les performances des configurations disponibles (nombre d'erreurs de transmission tolérables). Il évalue les configurations compatibles avec le service à l'aide d'un système de notation calculant la satisfaction des alternatives vis-à-vis des objectifs d'optimisation (réduire la consommation d'énergie, maximiser le débit de transmission). Si nécessaire, une expérience de conception est déclenchée afin d'explorer l'espace de conception en ligne. Les connaissances mémorisées sont alors mises à l'épreuve dans le but de se rapprocher du comportement optimal. Le plan d'expérience est construit dynamiquement en fonction des retours de l'environnement. Le moteur cognitif profite également de connaissances expertes embarquées pour limiter les risques d'expérimentation. Il accumule de l'expérience progressivement et il apprend à recourir de moins en moins souvent à l'expérimentation pour exploiter ses connaissances devenues fiables.<br /><br />Nous avons testé notre approche sur deux études de cas de conception cognitive d'un lien radio. Les résultats obtenus confirment la pertinence des mécanismes cognitifs proposés. Le moteur cognitif parvient en effet à trouver la solution optimale pour la grande majorité des problèmes traités (95% en moyenne) et il devient de plus en plus efficace dans sa recherche d'une configuration adaptée.<br /><br />Notre méthode combine efficacement la puissance de systèmes d'apprentissage avec des connaissances issues de l'expertise en ingénierie des télécommunications. Le moteur cognitif est conçu avec une grande autonomie décisionnelle grâce à des capacités de raisonnement, d'exploration en ligne et d'apprentissage incrémental. De plus, nous avons proposé des mécanismes avancés pour améliorer son comportement afin d'en faire une solution cognitive effective pour de nombreux problèmes de conception dynamique.

L'allocation des ressources spectrales à des services de communications sans fil, sans cesse plus nombreux et plus gourmands, a récemment mené la communauté radio à vouloir remettre en question la stratégie de répartition des bandes de fréquences imposée depuis plus d'un siècle. En effet une étude rendue publique en 2002 par la commission fédérale des communications aux Etats-Unis (Federal Communications Commission - FCC) mit en évidence une pénurie des ressources spectrales dans une large bande de fréquences comprise entre quelques mégahertz à plusieurs gigahertz. Cependant, cette même étude expliqua cette pénurie par une allocation statique des ressources aux différents services demandeurs plutôt que par une saturation des bandes de fréquences. Cette explication fut par la suite corroborée par de nombreuses mesures d'occupation spectrale, réalisées dans plusieurs pays, qui montrèrent une forte sous-utilisation des bandes de fréquences en fonction du temps et de l'espace, représentant par conséquent autant d'opportunité spectrale inexploitée. Ces constations donnèrent naissance à un domaine en plein effervescence connu sous le nom d'Accès Opportuniste au Spectre (Opportunistic Spectrum Access). Nos travaux suggèrent l'étude de mécanismes d'apprentissage pour la radio intelligente (Cognitive Radio) dans le cadre de l'Accès Opportuniste au Spectre (AOS) afin de permettre à des équipements radio d'exploiter ces opportunités de manière autonome. Pour cela, nous montrons que les problématiques d'AOS peuvent être fidèlement représentées par des modèles d'apprentissage par renforcement. Ainsi, l'équipement radio est modélisé par un agent intelligent capable d'interagir avec son environnement afin d'en collecter des informations. Ces dernières servent à reconnaître, au fur et à mesure des expériences, les meilleurs choix (bandes de fréquences, configurations, etc.) qui s'offrent au système de communication. Nous nous intéressons au modèle particulier des bandits manchots (Multi-Armed Bandit appliqué à l'AOS). Nous discutons, lors d'une phase préliminaire, différentes solutions empruntées au domaine de l'apprentissage machine (Machine Learning). Ensuite, nous élargissons ces résultats à des cadres adaptés à la radio intelligente. Notamment, nous évaluons les performances de ces algorithmes dans le cas de réseaux d'équipements qui collaborent en prenant en compte, dans le modèle suggéré, les erreurs d'observations. On montre de plus que ces algorithmes n'ont pas besoin de connaître la fréquence des erreurs d'observation afin de converger. La vitesse de convergence dépend néanmoins de ces fréquences. Dans un second temps nous concevons un nouvel algorithme d'apprentissage destiné à répondre à des problèmes d'exploitation des ressources spectrales dans des conditions dites de fading. Tous ces travaux présupposent néanmoins la capacité de l'équipement intelligent à détecter efficacement l'activité d'autres utilisateurs sur la bande (utilisateurs prioritaires dits utilisateurs primaires). La principale difficulté réside dans le fait que l'équipement intelligent ne suppose aucune connaissance a priori sur son environnement (niveau du bruit notamment) ou sur les utilisateurs primaires. Afin de lever le doute sur l'efficacité de l'approche suggérée, nous analysons l'impact de ces incertitudes sur le détecteur d'énergie. Ce dernier prend donc le rôle d'observateur et envoie ses observations aux algorithmes d'apprentissage. Nous montrons ainsi qu'il est possible de quantifier les performances de ce détecteur dans des conditions d'incertitude sur le niveau du bruit ce qui le rend utilisable dans le contexte de la radio intelligente. Par conséquent, les algorithmes d'apprentissage utilisés pourront exploiter les résultats du détecteur malgré l'incertitude inhérente liée à l'environnement considéré et aux hypothèses (sévères) d'incertitude liées au problème analysé.

Dans les standards actuels tels que HSDPA ou LTE, des protocoles de retransmissions (ARQ: Automatic Repeat reQuest) sont utilisés conjointement au codage de canal afin de palier aux erreurs dues à l'absence ou la mauvaise de connaissance de canal à la transmission. On garantit ainsi la fiabilité du lien physique pour les couches OSI supérieures (du moins un taux d'erreur paquet faible). De tels protocoles sont appelés protocoles de retransmission hybrides (HARQ). L'objet de cette thèse est de proposer des outils permettant l'analyse et l'optimisation des systèmes de communication en présences de protocoles HARQ avec une emphase particulière sur les systèmes cognitifs.Dans la première partie, nous étudierons un système point-à-point dans lequel trois différents protocoles HARQ adaptatifs seront considérés. Dans un premier temps, nous considérerons le régime asymptotique (i.e. codes optimaux gaussiens). Nous proposerons, dans ce cas, deux optimisations possibles : la minimisation de la puissance moyenne sous la contrainte de débit moyen et la maximisation du débit moyen sous une contrainte de puissance moyenne. Nous montrerons que les Processus de Décision Markoviens (MDP) sont des outils adaptés aux problèmes d'optimisation considérés.Dans les standards actuels tels que HSDPA ou LTE, des protocoles de retransmissions (ARQ: Automatic Repeat reQuest) sont utilisés conjointement au codage de canal afin de palier aux erreurs dues à l'absence ou la mauvaise de connaissance de canal à la transmission. On garantit ainsi la fiabilité du lien physique pour les couches OSI supérieures (du moins un taux d'erreur paquet faible). De tels protocoles sont appelés protocoles de retransmission hybrides (HARQ). L'objectif de cette thèse est de proposer des outils permettant l'analyse et l'optimisation des systèmes de communication en présences de protocoles HARQ avec une emphase particulière sur les systèmes cognitifs. La radio cognitive est une approche permettant à des utilisateurs non-licenciés de communiquer dans les mêmes bandes de fréquences que des utilisateurs licenciés afin d'augmenter l'efficacité spectrale des réseaux sans fil. Les utilisateurs secondaires doivent néanmoins limiter les interférences générées sur les signaux des utilisateurs primaires. Dans ce contexte, nous étudierons les débits atteignables par un utilisateur secondaire utilisant l'observation du protocole HARQ de l'utilisateur primaire afin de contrôler son interférence.

Mobiles, pouvant changer d'environnements au cours du temps, et de milieu pour la transmission des données et de forme de topologie, les capteurs doivent s'adapter au contexte où ils se trouvent afin d'optimiser les mécanismes qu'ils mettent en œuvre. Dans la première partie, nous proposons un mécanisme pour adapter l'architecture d'un réseau de capteurs dynamiquement en fonction du contexte et comprenant la détection dynamique d'un changement de contexte, la détection dynamique du nouveau, l'adaptation dynamique au niveau des trois couches responsables de la gestion des liens de communication en conséquence, le tout sous contrainte de consommation d'énergie. Le travail mené dans cette première partie a d'emblée posé la question de la détection du contexte. C'est une question assez difficile car elle est mal définie. L'objet de la deuxième partie est d'aborder la reconnaissance à la volée de la technologie utilisée par les réseaux émettant du trafic concurrent au réseau de capteurs. Le mécanisme proposé, FIM, identifie la cause d'interférences à partir de modèles d'erreurs observées dans les paquets de données. La détection du contexte permet aux nœuds du réseau de capteurs d'obtenir des informations sur l'environnement. Certains nœuds doivent avoir une connaissance plus fiable de l'environnement que d'autres. Comment récupérer l'information de nœuds voisins, sélectionner ceux de qui on la récupère et ne garder que ce qui nous semble sûr et utile sont les questions qui sont abordées dans la troisième partie. Nous proposons un mécanisme qui permet de décider dynamiquement si des mécanismes de docition doivent être utilisés ou pas

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

Les communications sans fil prolifèrent dans presque chaque aspect de la société humaine : puissants 'smart-phones' et 'tablets', accès haut débit sans fil, et communications 'machine-to-machine' ont généré des volumes de trafic de données imprévisibles quelques années en arrière. Dans ce nouveau paradigme, l'industrie des télécommunications se doit de garantir à la fois la durabilité économique des communications sans fil à large bande ainsi que la qualité de son service. En outre, il y a une forte incitation sociale à réduire les émissions de C02 duent aux communications mobiles, qui a augmenté notamment dans la dernière décennie. Dans ce contexte, l'intégration des 'femtocells' dans les réseaux cellulaires est une solution à faible coût pour offrir une qualité de service élevée et en même temps de décharger le réseau macrocellule. Cependant, le déploiement massif et chaotique des points d'accès femtocell et leurs opérations non coordonnées peuvent conduire à une augmentation de l'interférence co-canal. De plus, un nombre élevé de cellules faiblement chargées augmente la consommation énergétique du réseau. Dans cette thèse, nous avons étudié les effets du déploiement de femtocells sur l'efficacité énergétique du réseau cellulaire. Par ailleurs, nous investiguons sur les mécanismes d'adaptation pour les réseaux des femtocells comme un moyen pour améliorer l'efficacité des communications mobiles. Notre objectif est de répondre dynamiquement à la demande des ressources afin de limiter la consommation d'énergie moyenne et l'interférence co-canal, tout en garantissant la qualité de service. Nous profitons du contexte inhabituel de communication 'femtocellulaire' pour proposer des mécanismes d'allocation des ressources et des systèmes de gestion de réseau qui coordonne l'activité des points d'accès, la consommation d'énergie et de la couverture. Les résultats des simulations montrent que nos propositions améliorent l'efficacité énergétique et les performances perçues par les utilisateurs du système dans les réseaux 'femtocellulaires' coopératives et autonomes.