Return to search

Modélisation stochastique du mécanisme EDCA du WiFi et double réutilisation de fréquences pour les femtocells

a course vers des débits plus élevés pour les utilisateurs de réseaux cellulaires devient plus difficile chaque jour. La nouvelle technologie surnommée "Femtocell" est considérée comme le potentiel sauveur des opérateurs menacés par la concurrence du Wifi. Ce point d'accès résidentiel au réseau cellulaire offre une meilleure couverture et un plus haut débit aux utilisateurs situés en intérieur. Dans cette thèse, nous évaluons séparément, la capacité utile offerte par un point d'accès Wifi et par un point d'accès "Femtocell". Dans la première partie nous proposons un modèle réaliste du mécanisme d'accès à la ressource du Wifi appelé EDCA. Notre modèle est basé sur les chaînes de Markov. Nous évitons les principales approximations faites dans les modèles antérieurs en prenant en compte, un régime non saturé et un canal non idéal. Ainsi nous pouvons obtenir les performances attendues avec plus de précision pour différentes charges de trafic et divers taux d'erreur binaire (BER). Dans un second temps nous évaluons les performances des Femtocells en proposant une nouvelle planification de la ressource radio, ce qui est considérée comme un des principaux défis étant donné le déploiement imprévisible des Femtocells par leurs propres utilisateurs. Nous proposons dans cette thèse différents schéma de "double" réutilisation des fréquences consistant à allouer au femtocell les fréquences déjà utilisées par les macrocells avoisinantes. Nous évaluons les performances en termes de puissance de signal reçue et rapport signal à interférence plus bruit. Nous montrons que femtocells contribue à une amélioration significative par rapport à une couverture macrocell classique.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00561406
Date13 September 2010
CreatorsHaddad, Yoram
PublisherTélécom ParisTech
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0021 seconds