Grâce aux avancées technologiques dans le domaine des réseaux cellulaires et des équipements mobiles, le nombre d'applications multimédia à haut débit dans les réseaux mobiles ne cesse d'augmenter. On prévoit que le trafic de données dans les réseaux mobiles en 2017 sera 13 fois plus important que celui en 2012. Pour satisfaire aux besoins des équipements mobiles, de nouvelles approches pour la gestion des ressources radio et des puissances de transmission sont requises.Dans le cadre de cette thèse, on s'intéresse à proposer des solutions pour remédier aux problèmes des interférences intercellulaires dans les réseaux mobiles de dernière génération. Nous enquêtons d'une manière exhaustive les différentes techniques de coordination des interférences intercellulaires existantes. Ces techniques sont qualitativement comparées, puis classées selon le taux de coopération requis entre les différentes stations de base, mais aussi selon leurs principes de fonctionnement. Nous abordons également le problème multicellulaire d'allocation des ressources et des puissances de transmission d'une manière centralisée. Nous formulons ce problème d'optimisation centralisé, puis nous le décomposons en deux sous-problèmes indépendants : l'allocation de ressources et l'allocation des puissances de transmission. De plus, une approche distribuée basée sur la théorie des jeux est proposée pour l'allocation des puissances de transmission. Les techniques centralisées de minimisation des interférences intercellulaires offrent la solution optimale au prix d'une grande charge de signalisation. Par contre, les solutions décentralisées réduisent le trafic de signalisation sans garantir l'optimalité de la solution obtenue. Nous proposons ensuite une heuristique de contrôle de puissance qui modifie localement l'allocation des puissances de transmission de manière à éviter le gaspillage d'énergie et pour réduire les interférences ressenties par les utilisateurs des stations de base voisines. Nous proposons également une technique autonome qui gère la distribution des ressources radio entre les différentes zones de chaque cellule. Cette technique répond aux besoins des utilisateurs dans chaque zone en adaptant la distribution des ressources d'une manière dynamique. Nous abordons aussi le compromis entre les techniques de gestion d'interférences intercellulaires centralisées et décentralisées. Nous proposons une approche hybride où l'allocation des ressources radio et des puissances de transmission est faite d'une manière coopérative entre les différentes cellules. Dans un premier lieu, les cellules voisines collaborent afin d'ajuster les puissances de transmission allouées aux ressources radio. Ensuite, la distribution des ressources entre les différentes zones de chaque cellule est modifiée localement, selon les besoins des utilisateurs dans chaque zone. / The exponentially increasing demand for mobile broadband communications have led to the dense deployment of cellular networks with aggressive frequency reuse patterns. The future Fifth Generation (5G) networks are expected to overcome capacity and throughput challenges by adopting a multi-tier architecture where several low-power Base Stations (BSs) are deployed within the coverage area of the macro cell. However, Inter-Cell Interference (ICI) caused by the simultaneous usage of the same spectrum in different cells, creates severe problems. ICI reduces system throughput and network capacity, and has a negative impact on cell-edge User Equipment (UE) performance. Therefore, Inter-Cell Interference Coordination (ICIC) techniques are required to mitigate the impact of ICI on system performance. In this thesis, we address the resource and power allocation problem in multiuser Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) networks such as LTE/LTE-A networks and dense small cell networks. We start by overviewing the state-of-the-art schemes, and provide an exhaustive classification of the existing ICIC approaches. This qualitative classification is followed by a quantitative investigation of several interference mitigation techniques. Then, we formulate a centralized multi-cell joint resource and power allocation problem, and prove that this problem is separable into two independent convex optimization problems. The objective function of the formulated problem consists in maximizing system throughput while guaranteeing throughput fairness between UEs. ICI is taken into account, and resource and power allocation is managed accordingly in a centralized manner. Furthermore, we introduce a decentralized game-theoretical method to solve the power allocation problem without the need to exchange signaling messages between the different cells. We also propose a decentralized heuristic power control algorithm based on the received Channel Quality Indication (CQI) feedbacks. The intuition behind this algorithm is to avoid power wastage for UEs that are close to the serving cell, and reducing ICI for UEs in the neighboring cells. An autonomous ICIC scheme that aims at satisfying throughput demands in each cell zone is also introduced. The obtained results show that this technique improves UE throughput fairness, and it reduces the percentage of unsatisfied UEs without generating additional signaling messages. Lastly, we provide a hybrid ICIC scheme as a compromise between the centralized and the decentralized approaches. For a cluster of adjacent cells, resource and power allocation decisions are made in a collaborative manner. First, the transmission power is adjusted after receiving the necessary information from the neighboring cells. Second, resource allocation between cell zones is locally modified, according to throughput demands in each zone.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015REN1S106 |
| Date | 13 November 2015 |
| Creators | Yassin, Mohamad |
| Contributors | Rennes 1, Université Saint-Joseph (Beyrouth), Cousin, Bernard, Lahoud, Samer |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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