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1. Ha, Duc Thang. Allocation de ressources et association utilisateur/cellule optimisées pour les futurs réseaux denses : Optimized resource allocation and user/cell association for future dense networks.

Degree: Docteur es, Réseaux, information et communications, 2019, Paris Saclay

Depuis plusieurs années, les opérateurs de téléphonie mobile sont confrontés à une croissance considérable du trafic de données mobiles. Dans un tel contexte, la technologie Cloud Radio Access Network (CRAN) qui intègre les solutions de Cloud Computing aux réseaux d’accès radio est considérée comme une nouvelle architecture pour les futures générations de réseaux 5G. L’approche CRAN permet une optimisation globale des fonctions de traitement en bande de base du signal et de la gestion des ressources radio pour l’ensemble des RRH et des utilisateurs. Parallèlement, les réseaux hétérogènes (HetNets) ont été proposés pour augmenter efficacement la capacité et la couverture du réseau 5G tout en réduisant la consommation énergétique. En combinant les avantages du Cloud avec ceux des réseaux HetNets, le concept de réseaux H-CRAN (Heterogeneous Cloud Radio Access Networks) est né et est considéré comme l’une des architectures les plus prometteuses pour répondre aux exigences des futurs systèmes. Plus particulièrement, nous abordons le problème important de l’optimisation jointe de l’association utilisateur-RRH et de la solution de beamforming sur la liaison descendante d’un système H-CRAN. Nous formulons un problème de maximisation du débit total du système sous des contraintes de mobilité et d’imperfection de CSI (Channel State Information). Notre principal défi consiste à concevoir une solution capable de maximiser le débit tout en permettant, contrairement aux autres solutions de référence, de réduire la complexité de calcul, et les coûts de signalisation et de feedback CSI dans divers environnements. Notre étude commence par proposer un algorithme Hybride, qui active périodiquement des schémas de clustering dynamiques et statiques pour aboutir à un compromis satisfaisant entre optimalité et le coût en complexité et signalisation CSI et réassociation. L’originalité de l’algorithme Hybride réside aussi dans sa prise en compte de la dimension temporelle du processus d’allocation sur plusieurs trames successives plutôt que son optimalité (ou sous-optimalité) pour la seule trame d’ordonnancement courante. De plus, nous développons une analyse des coûts de l’algorithme en fonction de plusieurs critères afin de mieux appréhender le compromis entre les nombreux paramètres impliqués. La deuxième contribution de la thèse s’intéresse au problème sous la perspective de la mobilité utilisateur. Deux variantes améliorées de l’algorithme Hybride sont proposées : ABUC (Adaptive Beamforming et User Clustering), une version adaptée à la mobilité des utilisateurs et aux variations du canal radio, et MABUC (Mobility-Aware Beamforming et User Clustering), une version améliorée qui règle dynamiquement les paramètres de feedback du CSI (périodicité et type de CSI) en fonction de la vitesse de l’utilisateur. L’algorithme MABUC offre de très bonnes performances en termes de débit cible tout en réduisant efficacement la complexité et les coûts de signalisation CSI. Dans la dernière contribution de la thèse, nous approfondissons l’étude en… Advisors/Committee Members: Boukhatem, Lila (thesis director), Martin, Steven (thesis director).

Subjects/Keywords: H-CRAN; Formation de faisceau; Association utilisateur à cellule; CSI imparfait; Mobilité; Apprentissage par renforcement; H-CRAN; Beamforming; User-to-cell association; Imperfect CSI; Mobility; Reinforcement learning

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APA (6th Edition):

Ha, D. T. (2019). Allocation de ressources et association utilisateur/cellule optimisées pour les futurs réseaux denses : Optimized resource allocation and user/cell association for future dense networks. (Doctoral Dissertation). Paris Saclay. Retrieved from http://www.theses.fr/2019SACLS290

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Ha, Duc Thang. “Allocation de ressources et association utilisateur/cellule optimisées pour les futurs réseaux denses : Optimized resource allocation and user/cell association for future dense networks.” 2019. Doctoral Dissertation, Paris Saclay. Accessed November 17, 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS290.

MLA Handbook (7th Edition):

Ha, Duc Thang. “Allocation de ressources et association utilisateur/cellule optimisées pour les futurs réseaux denses : Optimized resource allocation and user/cell association for future dense networks.” 2019. Web. 17 Nov 2019.

Vancouver:

Ha DT. Allocation de ressources et association utilisateur/cellule optimisées pour les futurs réseaux denses : Optimized resource allocation and user/cell association for future dense networks. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Saclay; 2019. [cited 2019 Nov 17]. Available from: http://www.theses.fr/2019SACLS290.

Council of Science Editors:

Ha DT. Allocation de ressources et association utilisateur/cellule optimisées pour les futurs réseaux denses : Optimized resource allocation and user/cell association for future dense networks. [Doctoral Dissertation]. Paris Saclay; 2019. Available from: http://www.theses.fr/2019SACLS290

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