Modélisation des Liens de Communication Radio et Optimisation de la Gestion de Mobilité dans les Réseaux Cellulaires

• Main Author: Nguyen, Van Minh
• Language: ENG
• Published: Télécom ParisTech 2011
• Subjects: [INFO:INFO_NI] Computer Science/Networking and Telecommunication; max sinr; interference; max signal; shot noise; extreme values; level crossing; self-optimisation; handover; neighbour cell list
• Online Access: http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00610041; http://pastel.archives-ouvertes.fr/docs/00/61/00/41/PDF/Thesis_VmNguyen_v5.0_Rev2.pdf; http://pastel.archives-ouvertes.fr/docs/00/61/00/41/ANNEX/Defense-v5-Handout.pdf

La qualité de communication dans un réseau sans fil est déterminée par la qualité du signal, et plus précisément par le rapport signal à interférence et bruit. Cela pousse chaque récepteur à se connecter à l'émetteur qui lui donne la meilleure qualité du signal. Nous utilisons la géométrie stochastique et la théorie des extrêmes pour obtenir la distribution de la meilleure qualité du signal, ainsi que celles de l'interférence et du maximum des puissances reçues. Nous mettons en évidence comment la singularité de la fonction d'affaiblissement modifie leurs comportements. Nous nous intéressons ensuite au comportement temporel des signaux radios en étudiant le franchissement de seuils par un processus stationnaire $X(t)$. Nous démontrons que l'intervalle de temps que $X(t)$ passe au-dessus d'un seuil $\gamma \to -\infty$ suit une distribution exponentielle, et obtenons également des résultats caractérisant des franchissements par $X(t)$ de plusieurs seuils adjacents. Ces résultats sont ensuite appliqués à la gestion de mobilité dans les réseaux cellulaires. Notre travail se concentre sur la fonction de 'handover measurement'. Nous identifions la meilleure cellule voisine lors d'un handover. Cette fonction joue un rôle central sur l'expérience perçue par l'utilisateur. Mais reste une question ouverte à cause des difficultés posées par la coopération entre plusieurs mécanismes de contrôle qu'elle nécessite. Nous traitons ce problème en proposant des approches analytiques pour les réseaux émergents de types macro et pico cellulaires, ainsi qu'une approche d'auto-optimisation pour les listes de voisinage utilisées dans les réseaux cellulaires actuels.