Game theoretical models for clustering and resource sharing in macro-femtocells networks

Résumé

L’un des principaux défis des opérateurs de réseaux cellulaires est de conserver une bonne qualité de réseau pour leurs utilisateurs. Dans la plupart des cas, la qualité du réseau diminue dans les environnements intérieurs, ce qui oblige les utilisateurs à passer d’opérateur à un autre. Une solution prometteuse pour faire face à ce problème est le déploiement de femtocellules utilisées principalement à domicile pour améliorer la couverture du réseau mobile. En fait, la pénétration plus importante des téléphones mobiles et à large bande, ainsi que des nouvelles applications telles que la vidéoconférence et les jeux sur Internet, favorisent le marché des femtocellules. Cependant, le déploiement de femtocellules dans les réseaux de macrocellules existants est une tâche très difficile en raison de la grande complexité de l’allocation des ressources. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la proposition de plusieurs solutions pour résoudre le problème d’allocation de ressources dans les réseaux de macro-femtocellules pour un déploiement dense de femtocellules basé sur des techniques de clustering. Les techniques de clustering sont utilisées pour réduire la complexité d’allocation de ressources des réseaus de femtocellules denses car les ressources sont allouées localement dans chaque cluster. En outre, un chef de cluster est responsable de l’allocation des ressources aux femtocellules au sein du cluster, ce qui évite les interférences à plusieurs niveaux. Les techniques de regroupement ont été largement utilisées pour l’allocation de ressources distribuées dans des réseaux hétérogènes grâce à l’utilisation de modèles de théorie des jeux. Dans ce travail, trois algorithmes d’allocation de ressources distribuées basés sur des jeux coopératifs et évolutifs sont proposés. Dans la première partie, nous discutons du problème d’allocation des ressources pour le déploiement peu dense de femtocellules. À cette fin, un jeu de coalition est utilisé pour inciter les femtocellules à former des grappes. L’approche se décompose en: (i) un algorithme de sélection de station de base pour les utilisateurs publics, (ii) un algorithme de classification basé sur la théorie des jeux coopératifs et (iii) une allocation de ressources dans chaque groupe basée sur la technique Particle Swarm Optimization (PSO). En outre, un mécanisme de contrôle de interférence a permis aux femtocellules de quitter leur groupe actuel lorsque les niveaux de interférence sont supérieurs à un seuil de interférence. Dans la deuxième partie, nous nous concentrons sur une allocation équitable des ressources pour les réseaux de macro-femtocellules. Nous développons un algorithme de clustering basé sur un jeu coopératif pour un réseau femtocell non dense. La valeur de Shapley est appliquée pour trouver la contribution marginale de chaque femtocellule à tous les groupes possibles de femtocellules, ce qui a permis de déterminer le montant raisonnable des ressources à allouer à chaque femtocellule dans un cluster. Cette solution est uniquement utilisée pour le déploiement de femtocellules non denses car la complexité du calcul de la valeur de Shapley augmente de manière significative avec un grand nombre de femtocellules. Des critères de stabilité basés sur le concept de coeur de la théorie des jeux sont utilisés pour trouver l’ensemble des clusters stables. Enfin, l’analyse de l’allocation des ressources pour le déploiement de femtocellules denses est traitée dans un modèle de théorie de jeu évolutive (EGT). Il est supposé que l’EGT nécessite une rationalité limitée des joueurs, ce qui réduit la complexité et permet le déploiement dense de femtocellules. De plus, nous démontrons que l’ensemble des grappes formées avec EGT est stable au moyen de la dynamique du réplicateur. Le modèle proposé comprend également une analyse système pour les utilisateurs à mobilité réduite tels que les piétons et les cyclistes.

Date	19 nov. 2019
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Zbigniew Dziong (Directeur(-trice)), Rebeca Estrada (Codirecteur(-trice)) & Hadi Otrok (Codirecteur(-trice))