L'explosion du trafic dans les réseaux mobiles d'aujourd'hui est l'une des préoccupations majeures des opérateurs mobiles. En effet, entre investir dans le développement de l’infrastructure pour supporter l’évolution des besoins des utilisateurs et faire face à la concurrence accrue des nouveaux acteurs du marché, l’enjeu est considérable. Dans ce contexte, les communications Device-to-Device (D2D) offrent aux opérateurs mobiles de nouvelles opportunités aussi bien financières que techniques, à travers les communications directes entre les appareils mobiles permettant de délester le réseau d'une partie du trafic. L'organisme de standardisation 3GPP a défini des évolutions de son architecture LTE/4G fonctionnelle pour supporter les communications D2D dans le cadre de Services de Proximité (ProSe). Cependant, les modèles économiques autour de ces nouveaux services sont encore flous et les solutions actuellement proposées par le 3GPP visent un déploiement à court terme d’un ensemble limité de services (ex : les services de sécurité publique). La première contribution proposée dans le cadre de cette thèse est une évolution de l'architecture ProSe vers une architecture cible distribuée dans laquelle les fonctions liées à ProSe sont mutualisées avec d'autres fonctions réseaux. La deuxième contribution porte sur l’intégration des services véhiculaires dans les réseaux mobiles en tant que services ProSe particuliers reposant sur les communications D2D. L'architecture CVS (Cellular Vehicular Services) est alors proposée comme solution pour un déploiement à grande échelle des services véhiculaires en s'appuyant sur une nouvelle évolution de l’architecture ProSe distribuée. Un algorithme de « clustering » ainsi que des procédures de communication en mode relais D2D sont utilisés dans la conception de la solution afin d’optimiser l'usage des ressources du réseau. Enfin, les performances de ces contributions sont évaluées à l'aide de modèles analytiques et de simulations afin de valider les approches et solutions proposées / The traffic explosion in today’s mobile networks is one of the major concerns of mobile operators. This explosion is mostly widening the gap between networks’ capacities and users’ growing needs in terms of bandwidth and QoS (Quality of Service), which directly impacts operators’ business profitability. In this context, Device-to-Device (D2D) communications offer mobile operators business and technical opportunities by allowing the network traffic offload with D2D direct communications between mobile devices. The recent standardization of D2D-based services as Proximity Services (ProSe) by the 3GPP provides already a set of enhancements to the current LTE/4G architecture to support these services. However, still in its infancy, the proposed solutions are envisioned for short-term market deployments and for a limited set of service categories (i.e public safety services). As a first contribution of this thesis, the proposed Distributed ProSe Architecture enhances the current ProSe architecture for a longer term deployment perspective of D2D-based services. On the basis of this enhanced architecture, vehicular communications and related services are further investigated as a specific implementation of ProSe as well as a new market opportunity for mobile operators. The CVS (Cellular Vehicular Services) solution is then introduced as an architecture framework that enables the integration of vehicular networks into mobile operators’ network infrastructure. A mobile network clustering algorithm and D2D relay-based communication mechanisms are used in the solution design in order to optimize the use of both core and radio network resources. Performance evaluation through analytical modeling and simulations are also carried out to validate the proposed contributions
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016TELE0004 |
Date | 02 December 2016 |
Creators | Toukabri, Thouraya |
Contributors | Evry, Institut national des télécommunications, Afifi, Hossam |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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