Dans cette thèse, notre objectif est d'optimiser les stratégies de transmission et de réception dans un réseau où il y a peu ou pas de gestion centrale des ressources du tout, et o'u les nœuds ont une connaissance limitée du canal avec seulement un lien restreint entre eux. En particulier, les ́émetteurs ont la plupart du temps des informations locales seulement sur le canal, et nous considérons qu'il n'y a pas de partage des données 'a transmettre aux utilisateurs, ce qui empêche la transmission conjointe en système virtuel MIMO. L'utilisation commune des ressources du système (par exemple en transmettant en même temps et dans la même bande de fréquence) conduit 'a la génération d'interférence au niveau des différents récepteurs, ce qui rend la gestion des interférences essentielle. En considérant l'optimisation du précodeur dans le cadre de la théorie des jeux, des stratégies extrêmes, égoïste ou altruiste, peuvent être ́définies. Un émetteur égoïste agit en prenant compte de son propre intérêt et recherche la maximisation de son propre rapport signal sur bruit plus interférence (SINR) sans considération des interférences générées aux autres récepteurs. Un émetteur altruiste, par contre, utilise toutes ses ressources afin d'annuler les interférences qu'il crée aux autres récepteurs. Il est intuitif qu'aucune de ces deux stratégies extrêmes n'est optimale pour maximiser le débit total du réseau. Un travail récent sur le design du vecteur de précodage dans un canal d'interférence MISO (MISO-IC) sans décodage des interférences au récepteur (SUD) a mis en évidence qu'il est possible, en balançant les approches égoïste et altruiste, d'atteindre un point d'opération se situant sur la frontière Pareto optimale de la région de débit, qui est la frontière limitant la région des débits atteignables par l'utilisation de précodage linéaire. En gardant 'a l'esprit ce résultat, nous étudions l'optimisation distribuée des vecteurs de précodage pour le MISO-IC-SUD dans le chapitre 2. Nous développons un algorithme qui est initialisé 'a l'équilibre de Nash (point d'opération égoïste) et se déplace 'a chaque itération vers la solution du zéro-forcing (point d'opération altruiste) 'a pas fixe. L'algorithme s'arrête si un des émetteurs observe une baisse de son débit, imitant ainsi le procédé de négociation. L'algorithme propos ́e atteint un point d'opération proche de la frontière Pareto optimale, et chaque utilisateur obtient un débit supérieur 'a celui qu'il aurait eu 'a l'équilibre de Nash. Nous démontrons ainsi que les joueurs (les paires ́émetteur-récepteur) peuvent atteindre des débits supérieurs dans le MISO-IC-SUD en coopérant et en balançant égoïsme et altruisme. Le problème du design des vecteurs de précodage pour le MISO-IC-SUD est étendu au cas du MIMO-IC-SUD au chapitre 3. En supposant une connaissance locale, nous modélisons ce problème en un jeu bayésien prenant en compte le fait que le canal ne soit pas complètement connu, et o'u les joueurs maximisent l'espérance de leur fonction d'utilité 'a partir des statistiques du canal. Nous trouvons le point d'équilibre de ce jeu bayésien et étudions la maximisation de la somme des débits dans un MIMO-IC-SUD. Nous observons que la maximisation du débit total peut aussi être interprétée dans ce scénario comme un équilibre entre les approches égoïstes et altruistes. Avec cette analyse, un algorithme dans lequel les vecteurs de transmission et de réception sont obtenus par une optimisation alternée aux émetteurs et aux récepteurs est développé. L'algorithme converge vers une solution qui aligne les interférences lorsque le SNR devient large, ce qui implique que le débit total augmente indéfiniment avec le SNR (avec une pente égale aux nombre de degrés de liberté). Dans le régime 'a faible SNR, notre approche fonctionne mieux que les algorithmes conventionnels visant 'a aligner les interférences, ce qui est une conséquence de l'équilibre entre égoïsme et altruisme. En particulier, l'algorithme propos ́e atteint des performances presque optimales dans des réseaux asymétriques pour lesquels certains récepteurs sont soumis 'a du bruit de fond incontrôlé. Dans le chapitre 4, nous considérons enfin des récepteurs ayant la capacité de décoder les interférences (IDC) dans un MISO-IC. Ce degré de liberté additionnel permet aux récepteurs de décoder les interférences et de les soustraire au signal reçu, ce qui permet ainsi d'obtenir une communication sans interférence. En revanche, les choix des récepteurs dépendent des vecteurs de précodage aux émetteurs. Pour chaque choix de vecteur de précodage, nous obtenons un nouveau SISO-IC avec une nouvelle région de capacité correspondante. Ainsi, nous devons choisir pour chaque réalisation d'un canal MISO le vecteur de précodage et la puissance de transmission de manière 'a atteindre un débit maximal après avoir considéré toutes les possibilités pour les actions des récepteurs (décodage des interférences ou traitement des interférences comme du bruit). Il y a trois paramètres influant le design: la structure du récepteur, le vecteur de précodage, et la puissance de transmission. Ces trois paramètres sont interdépendants et l'obtention du triplet optimal est un problème qui a ́et ́e démontré comme étant NP-complet. Quoi qu'il en soit, nous avons simplifié cette analyse en reformulant la région des débits atteignables d'un MISO-IC-IDC comme l'union des régions pour les différentes structures. Ensuite nous avons caractérisé les limites de ces régions de débit atteignable et obtenu ainsi la frontière Pareto optimale du problème initial. Les vecteurs de précodage Pareto optimaux sont obtenus par une combinaison linéaire de deux vecteurs du canal avec des poids dépendant seulement de deux scalaires réels entre zéro et un. Nous utilisons ensuite cette caractérisation de la frontière Pareto optimale pour obtenir une caractérisation du point o'u le débit total maximum est atteint. Cet ensemble de solutions potentielles est un sous-ensemble strict de la frontière Pareto optimale, ce qui réduit ainsi considérablement l'espace de recherche du problème NP-complet initial.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00574250 |
| Date | 20 December 2010 |
| Creators | Ho, Ka Ming |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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