Selon l'Union Internationale des Télécommunications (UIT), la progression importante du nombre de téléphones mobiles à travers le monde a dépassé toutes les prévisions avec un nombre d'utilisateurs estimé à 6 Mds en 2011 dont plus de 75% dans les pays développés. Cette progression importante produit une pression forte sur les opérateurs de téléphonie mobile concernant les ressources radio et leur impact sur la qualité et le degré de service (GoS) dans le réseau. Avec des demandes différenciées de services émanant de différentes classes d'utilisateurs, la capacité d'identifier les types d'utilisateurs dans le réseau devient donc vitale pour l'optimisation de l'infrastructure et des ressources. Dans la présente thèse, une nouvelle approche de classification des utilisateurs d'un réseau cellulaire mobile est proposée, en exploitant les données du trafic réseau fournies par deux opérateurs de téléphonie mobile en Afrique du Sud. Dans une première étape, celles-ci sont décomposées en utilisant deux méthodes multi-échelles ; l'approche de décomposition en mode empirique (Empirical Mode Decomposition approach - EMD) et l'approche en Ondelettes Discrètes (Discrete Wavelet Packet Transform approach - DWPT). Les résultats sont ensuite comparés avec l'approche dite de Difference Histogram qui considère le nombre de segments de données croissants dans les séries temporelles. L'approche floue de classification FCM (Fuzzy C-means) est utilisée par la suite pour déterminer les clusters, ou les différentes classes présentes dans les données, obtenus par analyse multi-échelles et par différence d'histogrammes. Les résultats obtenus montrent, pour la méthode proposée, une séparation claire entre les différentes classes de trafic par rapport aux autres méthodes. La deuxième partie de la thèse concerne la proposition d'une approche d'optimisation des ressources réseau, qui prend en compte la variation de la demande en termes de trafic basée sur les classes d'abonnés précédemment identifiés dans la première partie. Une nouvelle approche hybride en deux niveaux pour l'allocation des canaux est proposée. Le premier niveau considère un seuil fixe de canaux alloués à chaque cellule en prenant en considération la classe d'abonnés identifiée par une stratégie statique d'allocation de ressources tandis que le deuxième niveau considère une stratégie dynamique d'allocation de ressources. Le problème d'allocation de ressources est formulé comme un problème de programmation linéaire mixte (Mixed-Integer Linear programming - MILP). Ainsi, une approche d'allocation par période est proposée dans laquelle un groupe de canaux est alloué de façon dynamique pour répondre à la variation de la demande dans le réseau. Pour résoudre le problème précédent, nous avons utilisé l'outil CPLEX. Les résultats obtenus montrent qu'une solution optimale peux être atteinte par l'approche proposée (MILP)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00794515 |
| Date | 15 May 2012 |
| Creators | Kurien, Anish Mathew |
| Publisher | Université Paris-Est |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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