Les futurs systèmes de communication sans fil 5G vont fournir trois types de services, à savoir le haut débit mobile amélioré (eMBB), les communications massives de type machine (mMTC) et les communications très fiables à faible latence (URLLC). Pour la plupart des applications, le niveau de fiabilité requis est de 99,999 % avec des exigences de latence variables. Atteindre un niveau de fiabilité et de latence sans précédent n’est pas possible dans les systèmes sans fil actuels, à savoir la 4G LTE, et exige que la communauté de recherche et l’industrie s’éloignent de la conception de systèmes de communication conventionnels pour se tourner vers d’autres alternatives. Une de ces alternatives disponibles est la communication assistée par véhicule aérien sans pilote (UAV), qui gagne beaucoup d’attention en raison de son déploiement rapide et favorable. De plus, la maniabilité des drones permet de meilleures performances en ajustant dynamiquement l’état de l’UAV pour mieux répondre aux besoins de la communication. De plus, les hautes altitudes des UAV permettent une communication en ligne direct (LoS), ce qui atténue les effets de blocage du signal. Par conséquent, dans notre recherche, nous visons à concevoir de nouveaux schémas pour réaliser l’URLLC dans les réseaux d’UAV.
À cet égard, le deuxième chapitre de cette thèse présente un modèle de simulation et une analyse détaillée de la distribution des ressources, c’est-à-dire la longueur de bloc et la distance dans un plan bidimensionnel (2-D) pour les systèmes URLLC utilisant des paquets courts communications assistés par des UAVs pour l’Internet des objets (IoT). Des outils issus de la théorie de l’optimisation sont utilisés pour modéliser le problème, où le récepteur est situé à une certaine distance de l’émetteur desservi par un système de relais UAV à sauts multiples. La métrique de performance clé considérée est la probabilité d’erreur de décodage en tant que problème de minimisation soumis aux contraintes de distribution de la longueur de bloc et de la distance entre l’émetteur et le récepteur pour un placement optimal des drones. Les résultats des simulation démontrent l’efficacité du schéma proposé pour de tels scénarios de déploiement.
Le troisième chapitre de cette thèse présente une analyse des performances d’un scénario de communication montante entre plusieurs utilisateurs au sol et une station de base (BS) aérienne sur UAV. L’objectif global est de minimiser la puissance totale de la liaison montante pour activer l’URLLC verte pour les communications IoT avec des paquets courts dans le contexte d’une BS UAV. La nouveauté du problème d’optimisation formulé est qu’il s’adapte à diverses contraintes, y compris la hauteur de l’UAV, la largeur de faisceau de l’UAV, l’emplacement de l’UAV et la distribution de la longueur de bloc sur les liaisons de communication entre les utilisateurs au sol et l’UAV. Au meilleur de nos connaissances, il s’agit du premier cadre d’optimisation qui étudie de manière exhaustive l’URLLC verte pour les communications avec des paquets courts. Par conséquent, le cadre d’optimisation proposé peut nous aider à comprendre les limites de performance de ces réseaux UAV-IoT pour divers scénarios de déploiement pratiques.
Le quatrième chapitre répond à la question: Comment une surface intelligente réfléchissante (RIS) peut-elle activer l’URLLC dans un scénario de communication assistée par UAV? L’optimisation est formulée comme un problème de minimisation de la probabilité d’erreur de décodage, et les contraintes comprennent la position de l’UAV, la distribution de la longueur de bloc et les déphasages pour les éléments RIS. Ici, un algorithme d’optimisation bien connu appelé Nelder-Mead Simplex (NMS) de la classe d’algorithmes directs est utilisé. De plus, NMS est choisi pour résoudre le problème car il a démontré des performances supérieures à la méthode dite Gradient-Descent en termes de nombre d’itérations requises pour évaluer la fonction objective. De plus, pour le problème donné, NMS a des performances équivalentes à la recherche exhaustive. Par conséquent, dans le chapitre quatre, une nouvelle conception pour la formation de faisceaux passifs, la longueur de bloc et le positionnement d’UAV est proposée.
Le chapitre 5 étudie la quasi-optimisation de la longueur de bloc, la puissance de transmission, l’emplacement, et la largeur de faisceau des systèmes de relais URLLC assistés par UAV avec de multiples robots mobiles. Encore une fois, l’optimisation est formulée comme un problème de minimisation de la probabilité d’erreur de décodage globale du scénario donné. Les utilisateurs ou les robots sont situés à une certaine distance du contrôleur ou de l’émetteur; par conséquent, ils sont desservis par un système de relais UAV décoder et transmettre. (DF). La technique d’optimisation proposée est basée sur la théorie des perturbations et a des performances comparables à la méthode de recherche exhaustive intelligente dans laquelle quelques paramètres sont fixés. De plus, la technique d’optimisation proposée a de meilleures performances que les méthodes à points fixes dans lesquelles une ou plusieurs contraintes sont fixées. Enfin, les résultats de simulation du chapitre 5 démontrent la nécessité d’optimiser conjointement divers paramètres, y compris la longueur de bloc, la localisation des drones, la puissance et la largeur du faisceau, pour faciliter l’URLLC dans de tels systèmes.
De même, le chapitre 6 traite: comment charger un UAV dans les airs à l’aide de faisceaux laser pour faciliter l’URLLC? L’un des problèmes les plus importants concernant les UAV est la capacité limitée de la batterie à bord. Par conséquent, ce chapitre étudie la minimisation de la probabilité d’erreur de décodage pour un scénario de communication IoT soumis à des contraintes de longueur de bloc et de trajectoire d’UAV. Encore une fois, l’algorithme proposé est basé sur la théorie des perturbations. l’UAV termine son vol d’une position initiale à une position finale en récoltant avec succès l’énergie laser. À notre connaissance, il s’agit du premier travail qui étudie et propose une conception quasi-optimale d’allocation des ressources, de planification de trajectoire et de récupération d’énergie pour des scénarios de communication URLLC assistés par UAV.
Enfin, le chapitre 7 étudie un système de multidiffusion activé par UAV à voilure fixe pour fournir des paquets communs de courte longueur de bloc URLLC aux noeuds terrestres (GN) en utilisant un chemin de trajectoire Snake Traversal. Pour accomplir cette tâche, nous considérons le protocole de vol et de communication pour l’UAV, où l’UAV balaie une grande zone rectangulaire pour disperser un fichier commun aux GN avec des positions obscures. Dans cette veine, nous étudions les problèmes de minimisation du temps et de l’énergie en présentant une conception quasi-optimale de la vitesse de vol, de l’altitude et de la largeur de faisceau de l’antenne de l’UAV.
Les résultats de simulation du chapitre 7 révèlent l’altitude optimale et la largeur de faisceau à mi-puissance, qui minimisent respectivement le temps de réalisation et la consommation d’énergie. De plus, pour une largeur de faisceau optimisée, la vitesse de l’UAV augmente de manière monotone avec l’altitude, tandis que le temps de réalisation et la consommation d’énergie diminuent de manière monotone avec l’altitude. Nous analysons également les effets de la longueur de bloc et de la probabilité d’erreur de décodage sur la vitesse optimale de l’UAV, le temps d’achèvement et la consommation d’énergie.
| Date | 8 nov. 2021 |
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| langue originale | Anglais américain |
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| Établissement diplômant | - École de technologie supérieure
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| Superviseur | Georges Kaddoum (Directeur(-trice)) |
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