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Algorithmes d'Allocation de Ressources en OFDM Multi-Utilisateurs sous Contraintes de Qualité de Service

Cette thèse considère les problèmes d'allocation de ressources en OFDM multi-utilisateurs avec diverses types de contraintes de qualité de service (QoS) adaptées à plusieurs contextes applicatifs. L'objectif est de proposer des algorithmes pratiques pour la liaison descendante basés sur une connaissance partielle des canaux. Nous considérons pour commencer la question du partage optimal de sous-porteuses entre les utilisateurs d'une cellule sous contraintes de QoS hétérogènes. Nous permettons à plusieurs utilisateurs de partager la même sous-porteuse créant ainsi de l'interférence multi-utilisateurs sur chaque sous-porteuse. Nous montrons l'optimalité, vis-à-vis de la somme pondérée de débits, d'un partage orthogonal du type OFDMA assorti d'une allocation appropriée de puissance. Nous généralisons aussi l'optimalité de l'OFDMA à d'autres mesures de performance telles que le débit commun, les débits proportionnels, etc. Nous considérons en suite une liaison OFDMA descendante d'une cellule et nous mettons l'accent sur l'équité en QoS. Notre approche exploite la connaissance du canal moyen de chaque utilisateur et de la charge du système. Nous décrivons l'allocation optimale de sous-porteuses et de modulations maximisant le débit utilisateur tout en caractérisant les probabilités de coupure soumises à des valeurs maximales cibles. Enfin, nous considérons le cas multi-cellules et nous utilisons la technique de ré-utilisation fractionnelle de sous-porteuses afin de gérer les interférences entre-cellules et d'améliorer l'efficacité spectrale. Dans ce contexte, nous proposons une solution d'allocation de bande et de station de base garantissant la meilleure QoS équitable étant donnée la connaissance des canaux moyens.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00767925
Date05 December 2008
CreatorsAlsawah, Ayman
PublisherUniversité de Cergy Pontoise
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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