Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse permet d’évaluer et d’optimiser la charge de signalisation dans les réseaux intelligents (RI) à grande échelle ainsi que d’analyser plusieurs aspects liés aux réseaux hétérogènes.L’objectif principal des RI est de faciliter l’introduction de nouveaux services en se basant sur plus de flexibilité et de nouvelles fonctionnalités. Les composants principaux d’un RI sont le point de commutation de services (SSP) et le point de commande de services (SCP). L’emplacement des équipements de réseau et la répartition du trafic peuvent jouer un rôle important dans la réduction du volume de la signalisation. Dans la première partie de la thèse, nous examinons plusieurs configurations du RI à grande échelledans le but d’analyser les effets du déplacement, de l’addition des nouveaux commutateurs SSP et de la redistribution du trafic au sein du réseau sur le nombre requis de liens de signalisation. Nous proposons un algorithme assurant la distribution optimale du trafic sur les commutateurs SSP avecle nombre minimum requis de liens de signalisation. Dans la deuxième partie de la thèse, nous analysons les différentes stratégies de sélection de réseaux dans un contexte de réseaux hétérogènes. En effet, dans la prochaine génération de réseaux sans fil et mobiles, les utilisateurs pourront se déplacer entre les réseaux hétérogènes en utilisant des terminaux équipés d’interfaces d’accès de plusieurs types. Dans ce contexte, les terminaux mobiles sont en mesure de choisir le lien d’accès le plus approprié parmi lesoptions disponibles. Dans notre travail, nous proposons une stratégie de sélection basée sur la valeur estimée de SINR (Rapport signal à interférence plus bruit) dans un système hétérogène composé de deux types de réseau : LTE et WiFi. Avec cette stratégie, les utilisateurs sélectionnent toujours leréseau présentant le SINR le plus élevé afin d’effectuer leurs communications. En se basant sur la méthode de Markov, nous analysons dans un premier temps, les performances de la stratégie de sélection basée sur le SINR en termes de probabilités de blocage de demandes d’accès aux services, de probabilités de blocage de handover vertical ou horizontal et de qualité de connexion. Nous comparons les résultats obtenus avec deux autres stratégies basées sur la puissance du signal reçu et sur la disponibilité de bande passante. Les performances sont analysées et comparées selon les modèles de mobilité 2D fluid flow et Random WayPoint qui sont largement utilisés dans l’analyse des réseaux sans fil et mobiles. Finalement, nous analysons les influences de l’allocation de ressources du réseau LTE aux services Multicast et Unicast sur les performances du système. / This thesis analyses the signaling load in intelligent large scale networks as well as the network selection strategies in the heterogeneous environment. The main objective of Intelligent Networks (IN) is to simplify the introduction of new services based on new features and more flexibility. The main components of the IN are the Service Switching Point (SSP) and the Service Control Point (SCP).The location of intelligent large-scale network equipments and the distribution of traffic on them can play an important role in reducing the volume of signaling in the network. In the firstpart of this thesis, we examine various configurations of the IN in order to study the effect of displacement or addition of new SSP and redistribution of traffic within the network on therequired number of signaling links. Finally, we propose a new algorithm giving the optimal distribution of traffic on the SSPs with a minimum required number of signaling links.In the second part of the thesis, we analyze the different network selection strategies as well as simulate other approaches related to heterogeneous wireless environment. Indeed, in the next generation of wireless heterogeneous networks, mobile users can move between several types ofnetworks, using terminals with multiple access interfaces. In this environment, the mobile terminals are able to choose the most appropriate access link among the available alternatives. In our work, we propose a network selection strategy based on the estimated SINR value (Signal to Interference-plus-NoiseRatio) in a heterogeneous system composed of two types of network: LTE and WiFi. According to this strategy, users always select the network presenting the highest SINR value. Based on the Markov method, we analyze the system performance in terms of blocking probabilities of calls, blocking probabilities of vertical or horizontal handover and connection quality. We compare our results with two other strategies based on the received signal strength and on the bandwidth availability.The performances are analyzed and compared according to the 2D fluid flow and the Random Waypoint mobility models which are widely used in the analysis of wireless and mobile networks. Finally, we analyze the influence of the resource blocks allocation to services Multicast and Unicast on the system performance.

This thesis report presents background knowledge about cognitive radio network (CRN) and investigates performance of underlay cognitive radio networks based on an adaptive power allocation policy of secondary transmitter (SU-Tx). In particular, it has been assumed that SU-Tx and primary user transmitter (PU-Tx) are equipped with a single antenna, while the corresponding receivers are equipped with multiple antennas. Additionally, SU-Tx operates under the joint constraint of its peak transmission power and outage constraint of the primary network. The probability density function (PDF) and cumulative density function (CDF) of the signal to interference and noise ratio (SINR) of SU over Rayleigh fading channel are derived. Using these two functions, a closed-form expression for the outage probability and an approximate expression for ergodic capacity of the considered system are obtained. Matlab simulation results are provided to validate the correctness of the analyses. The results show that simulation and analytical results closely match. The results show that the performance of SU increases as power of PU increases, but behaves the opposite after SU-Tx reaches its peak transmission power. Furthermore, the results reveal that as the number of antennas at the receivers (both SU and PU receivers) increases, the performance of the SU network increases. / maarig2000@gmail.com, marshed18@hotmail.com

To increase link throughput in multi-input multi-output (MIMO) orthogonal frequencydivision multiplexing (OFDM) systems, transmission parameters such as code rate andmodulation order are required to be set adaptively. Therefore, block error rate (BLER)becomes a crucial measure which illustrates the quality of the link, thus being used in LinkAdaptation (LA) to determine the transmission parameters. However, existing methods topredict BLER are only valid for linear detectors, e.g. Minimum Mean Square Error (MMSE)detector [1]. In this thesis, we show that signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR)exists in MIMO-OFDM system with MLD (maximum likelihood detection). Then, a machinelearning based method with Deep Neural Network (DNN) is proposed to analyze therelation between input features (channel matrix, modulation and coding scheme (MCS),signal-to-noise ratio(SNR)) and labels (CRC). Results shows that the classification of DNNis good. However, there is still deviation when compared output of DNN with thesimulated BLER. / För att öka länkhastigheten i MIMO-OFDM system bör överföringsparametrar somkodhastighet och moduleringsordning ändras dynamiskt. Blockfelfrekvensen (BLER) är enviktig komponent i kommunikationssystem som representerar hela länkkedjans status ochkan användas i länkanpassning (LA) för att avgöra överföringsparametrarna. Befintligametoder för att beräkna BLER är endast giltiga för linjära detektorer eg. MMSE. I dennarapport visar vi at SINR existerar i MIMO-OFDM system med MLD. Sedan föreslås enmaskininlärningsmetod baserad på djupa neuronnät (DNN) för att analysera förhållandetmellan olika delar av indata (kanal matrix, MCS, SNR) och utdata (CRC). Resultatet visar attDNN klassificerar CRC bra. Utdata från DNN avviker dock vid jämförsele med simuleradBLER.

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La théorie des matrices aléatoires présente un ensemble d'outils mathématiques efficaces pour l'étude de performances des systèmes de communications numériques. L'objectif de cette thèse est de développer des résultats analytique basés sur la théorie des matrices aléatoires pour étudier les fluctuations de quelques indices de performances pour les systèmes de communications sans fil. Nous étudions dans un premier temps, les fluctuations du rapport signal sur bruit (SINR), indice de performance mesuré à la sortie d'un récepteur linéaire de Wiener, récepteur minimisant l'erreur quadratique des symboles estimés (LMMSE) pour les transmissions par la technique CDMA. Basés sur la méthode REFORM, nous montrons le comportement gaussien asymptotique pour le SINR. L'étude du SINR permet la compréhension de comportements d'autres indices de performances comme l'erreur binaire et la probabilité de dépassement. Basés sur la nature gaussienne des entrées de la matrice canal, nous utilisons des outils mathématiques dédiés aux variables gaussiennes pour évaluer ces deux indices de performances. Des simulations montrent bien la pertinence de cette approche. Il est bien connu que l'information mutuelle entre le signal émis et le signal reçu augmente avec l'utilisation des techniques de transmission multi-antennes. Nous nous intéressons à l'étude des fluctuations de cette statistique pour un modèle séparable non centré, cas Rice. Nous développons des outils mathématiques basés sur la théorie des matrices aléatoires permettant de montrer la nature gaussienne des fluctuations de l'information mutuelle.

Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is the major technique for next generation wireless communication system because of its high spectral efficiency. In addition, multiple-input multiple-output (MIMO) technique is usually used to further increase system capacity. There are two major coding schemes adopted in MIMO-OFDM systems, i.e. space-time block code (STBC) and space-frequency block code (SFBC). This thesis investigates the orthogonal-space-frequency block code OFDM (OSFBC-OFDM) system. In SFBC-OFDM systems, the channel frequency response is usually assumed to be the same for adjacent subcarriers. However, this assumption is not valid in frequency-selective fading environment. Therefore, the orthogonality of code structure is destroyed, leading to substantial increase in interference and significant decrease in system performance. This thesis proposes a receiver equalizer which adopts an interference cancellation (IC) mechanism to maximize the signal to interference plus noise ratio (SINR). Both the Lagrange multiplier method and eigenvalue method are adopted in the interference cancellation. Simulation experiments are conducted to verify the system performance and results demonstrate that the SINR performance is dramatically improved.

La qualité de communication dans un réseau sans fil est déterminée par la qualité du signal, et plus précisément par le rapport signal à interférence et bruit. Cela pousse chaque récepteur à se connecter à l'émetteur qui lui donne la meilleure qualité du signal. Nous utilisons la géométrie stochastique et la théorie des extrêmes pour obtenir la distribution de la meilleure qualité du signal, ainsi que celles de l'interférence et du maximum des puissances reçues. Nous mettons en évidence comment la singularité de la fonction d'affaiblissement modifie leurs comportements. Nous nous intéressons ensuite au comportement temporel des signaux radios en étudiant le franchissement de seuils par un processus stationnaire $X(t)$. Nous démontrons que l'intervalle de temps que $X(t)$ passe au-dessus d'un seuil $\gamma \to -\infty$ suit une distribution exponentielle, et obtenons également des résultats caractérisant des franchissements par $X(t)$ de plusieurs seuils adjacents. Ces résultats sont ensuite appliqués à la gestion de mobilité dans les réseaux cellulaires. Notre travail se concentre sur la fonction de 'handover measurement'. Nous identifions la meilleure cellule voisine lors d'un handover. Cette fonction joue un rôle central sur l'expérience perçue par l'utilisateur. Mais reste une question ouverte à cause des difficultés posées par la coopération entre plusieurs mécanismes de contrôle qu'elle nécessite. Nous traitons ce problème en proposant des approches analytiques pour les réseaux émergents de types macro et pico cellulaires, ainsi qu'une approche d'auto-optimisation pour les listes de voisinage utilisées dans les réseaux cellulaires actuels.

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Multi-user MIMO (MIMO-MU) communication techniques make use of available channel state information at the transmitter to mitigate the inter-user interference. The goal of these techniques is to provide the least interference at the mobile stations by applying a precoding operation. In this thesis a comparison of available techniques in the literature such as Channel Decomposition, SINR Balancing, Joint-MMSE optimization is presented. Novel techniques for the MIMO multi-user downlink communication systems, where a single stream is transmitted to each user are proposed. The proposed methods, different from the other methods in the literature, use a simple receiver to combat the interference. It has been shown that MRC based receivers are as good as more complicated joint MMSE receivers.

Massive proliferation of wireless devices throughout world in the past decade comes with a host of tough and demanding design problems. Noise at receivers and wireless interference are the two major issues which severely limits the received signal quality and the quantity of users that can be simultaneously served. Traditional approaches to this problems are known as Power Control (PC), SINR Balancing (SINRB) and User Selection (US) in Wireless Networks respectively. Interestingly, for a large class of wireless system models, both this problems have a generic form. Thus any approach to this generic optimization problem benefits the transceiver design of all the underlying wireless models. In this thesis, we propose an Eigen approach based on the Joint Numerical Range (JNR) of hermitian matrices for PC, SINRB and US problems for a class of wireless models. In the beginning of the thesis, we address the PC and SINRB problems. PC problems can be expressed as Homogeneous Quadratic Constrained Quadratic Optimization Problems (HQCQP) which are known to be NP-Hard in general. Leveraging their connection to JNR, we show that when the constraints are fewer, HQCQP problems admit iterative schemes which are considerably fast compared to the state of the art and have guarantees of global convergence. In the general case for any number of constraints, we show that the true solution can be bounded above and below by two convex optimization problems. Our numerical simulations suggested that the bounds are tight in almost all scenarios suggesting the achievement of true solution. Further, the SINRB problems are shown to be intimately related to PC problems, and thus share the same approach. We then proceed on to comment on the convexity of PC problems and SINRB problems in the general case of any number of constraints. We show that they are intimately related to the convexity of joint numerical range. Based on this connection, we derive results on the attainability of solution and comment on the same about the state-of-the-art technique Semi-De nite Relaxation (SDR). In the subsequent part of the thesis, we address the US problem. We show that the US problem can be formulated as a combinatorial problem of selecting a feasible subset of quadratic constraints. We propose two approaches to the US problem. The first approach is based on the JNR view point which allows us to propose a heuristic approach. The heuristic approach is then shown to be equivalent to a convex optimization problem. In the second approach, we show that the US is equivalent to another non-convex optimization problem. We then propose a convex approximation approach to the latter. Both the approaches are shown to have near optimal performance in simulations. We conclude the thesis with a discussion on applicability and extension to other class of optimization problems and some open problems which has come out of this work.