Sciences des réseaux, de l’information et de la communication
Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés
Gestion d’interférence topologique dans les réseaux ad hoc sans fil clusterisés
dirigés par Monsieur Mohamad ASSAAD (L2S, CentraleSupelec) et Monsieur Christophe LE MARTRET (Thales)
Soutenance prévue le lundi 06 novembre 2023 à 9h30 Lieu : CentraleSupélec, 3, rue Joliot-Curie 91190 Gif-sur-Yvette Salle : Amphi 6, Bât. Eiffel,
Composition du jury proposé
M. Xavier LAGRANGE
Professeur, IMT Atlantique
Rapporteur
M. Samir PERLAZA
Chercheur INRIA/Université Côte d’Azur
Rapporteur
M. Luc VANDENDORPE
Professor, Université Catholique de Louvain
Examinateur
Mme Marina PETROVA
Associate Professor, KTH Royal Institute of Technology
Examinatrice
Mots-clés :
Gestion d’interférence,Réseau ad hoc,Apprentissage automatique,Estimateur statistique,Optimisation convexe et non convexe,Ordonnancement,
Résumé :
Cette thèse traite le problème de la gestion distribuée d’interférences dans les réseaux ad hoc clusterisés dans des canaux aléatoires. On suppose qu’un chef de cluster (CH) est sélectionné dans chaque groupe pour superviser les transmissions, l’allocation des ressources et des slots temporels. Pour opérer un réseau ad hoc clusterisé, il faut attribuer une bande de fréquence (FB en anglais) à chaque cluster. Lorsque le nombre de FBs disponibles est supérieur ou égal au nombre de cluster, il est facile d’effectuer une attribution orthogonale de FB, même de manière distribuée. Toutefois, pour les déploiements importants dans la pratique, en particulier dans les environnements militaires, le nombre de clusters est souvent beaucoup plus élevé que le nombre de FBs disponibles. Bien que la réutilisation spatiale des FBs puisse être utilisée dans ce cas, si la topologie du réseau le permet, une telle solution peut ne pas fournir des performances satisfaisantes dans certains scénarios (par exemple, une forte densité de clusters), et d’autres mécanismes sont alors nécessaires. Dans cette thèse, nous considérons que les clusters adjacents peuvent interférer entre eux et nous proposons d’utiliser une technique de gestion des interférences basée sur l’approche de la gestion des interférences topologiques (TIM en anglais). La méthode TIM classique nécessite la connaissance du graphe d’interférence du réseau, c’est-à-dire qu’il faut déterminer pour chaque récepteur si l’interférence induite par chaque autre nœud est faible ou forte dans des canaux déterministes. Des travaux antérieurs ont proposé d’étendre la méthode TIM aux canaux aléatoires en incorporant des informations statistiques sur l’état du canal (SCSI en anglais) dans l’algorithme. Toutefois, ces solutions présentent des performances mauvaises car elles sont moins performantes en termes de débit global et d’équité que l’accès multiple par répartition temporelle (TDMA en anglais). Par conséquent, dans ce contexte, la première contribution de cette thèse est d’améliorer l’état de l’art en proposant une autre extension du TIM, qui est appelée enhanced TIM (eTIM) dans cette thèse. Pour ce faire, nous fournissons une nouvelle méthode de gestion des interférences qui combine l’eTIM avec les accès TDMA et améliore à la fois le débit global et l’équité des débits. Pour appliquer cette solution, nous devons estimer le SCSI lié à chaque lien des grappes associées. Une solution triviale consiste à appliquer le TDMA, où chaque nœud transmet l’un après l’autre. Afin de réduire la durée de sensing, nous proposons deux nouvelles solutions d’ordonnancement qui utilisent des émissions simultanées et qui sont plus performantes que le TDMA. Cela constitue la deuxième contribution de cette thèse. Après la phase d’estimation, chaque nœud connaît le SCSI lié aux liens de tous les autres nœuds. Pour mettre en œuvre l’eTIM, les SCSI doivent être partagés entre les deux clusters. Nous avons donc étudié plusieurs méthodes de réduction de dimension, telles que l’analyse en composantes principales (linéaire) et l’autoencodeur (non linéaire), appliquées à la matrice des SCSI afin de réduire la quantité d’échanges de signalisation entre les clusters. Cela correspond à la troisième contribution
