Autorisé à présenter ses travaux en vue de I’obtention du Doctorat de I’Université Paris-Saclay, préparé à
l’Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique en :
Sciences des réseaux, de l’information et de la communication
« Allocation des ressources dans les futurs réseaux d’accès radio »
le MARDI 21 MARS 2023 à 14h00
Amphi sc.071, Bâtiment Bouygues
Lien Teams : https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MTk2ZGQ4MDgtOTcwZi00OWMwLTgwOTMtNmQwZGZjYWM0YmQx%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%2261f3e3b8-9b52-433a-a4eb-c67334ce54d5%22%2c%22Oid%22%3a%22676a1f00-608a-437d-b9b5-3705c7423328%22%7d
Membres du jury :
M. Rami LANGAR, Full professor, Ecole de Technologie Supérieure de Montréal, CANADA – Rapporteur
M. Xavier LAGRANGE, Professeur, IMT Atlantique, FRANCE – Rapporteur
M. Hervé RIVANO, Professeur des universités, INSA Lyon, FRANCE – Examinateur
Mme Kinda KHAWAM, Maitre de conférences (HDR), Université Saint-Quentin en Yvelines – Université Paris-Saclay, FRANCE – Examinateur
Mme Nancy PERROT, Ingénieure de recherche, Orange Labs, FRANCE – Examinateur
Résumé :
Cette thèse considère l’allocation des ressources radio et de calcul dans les futurs réseaux d’accès radio et plus précisément dans les réseaux Cloud-RAN (Cloud-Radio Access Networks) ainsi que les réseaux Open-RAN (Open- Radio Access Networks). Dans ces architectures, le traitement en bande de base de plusieurs stations de base est centralisé et virtualisé. Cela permet une meilleure optimisation du réseau et une réduction des dépenses d’investissement et d’exploitation. Dans la première partie de cette thèse, nous considérons un schéma de coordination entre les ordonnanceurs radio et de calcul. Dans le cas ou les ressources de calcul ne sont pas suffisantes, l’ordonnanceur de calcul envoie un retour d’information à I’ordonnanceur radio pour mettre a jour les paramétres radio. Bien que cela réduise le débit radio de l’utilisateur, il garantit que la trame sera traitée au niveau de l’ordonnanceur de calcul. Nous modélisons ce schéma de coordination a l’aide de la programmation linéaire en nombres entiers (ILP) avec comme objectifs de maximiser le débit total ainsi que la satisfaction des utilisateurs. Les résultats montrent la capacité de ce schéma de coordination a améliorer différents paramètres, notamment la réduction du gaspillage de puissance de transmission. Ensuite, nous proposons des heuristiques à faible complexité et nous les testons dans un environnement de services multiples avec des exigences différentes. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous considérons l’allocation conjointe des ressources radio et de calcul. Les ressources radio et de calcul sont allouées conjointement dans le but de minimiser la consommation énergétique. Le problème est modélisé a l’aide de la programmation linéaire mixte en nombres entiers (MILP), et est ensuite comparé a un autre probleme MILP ayant comme objectif de maximiser le débit total. Les résultats montrent que [l’allocation conjointe des ressources radio et de calcul est plus efficace que l’allocation séquentielle pour minimiser la consommation énergétique. Enfin, nous proposons un algorithme basé sur la théorie de matching (matching theory) à faible complexité qui pourra étre une alternative pour résoudre le probléme MILP à haute complexité. Dans la derniére partie de cette thèse, nous étudions I’utilisation des outils de I’apprentissage machine (machine learning). Tout d’abord, nous considérons un modèle d’apprentissage profond (deep learning) qui vise
à apprendre comment résoudre le problème de coordination ILP, mais en un temps beaucoup plus court. Ensuite, nous considérons un modèle d’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) qui vise à allouer des ressources de calcul aux utilisateurs afin de maximiser le profit de l’opérateur.
“Resource allocation in future radio access networks”
Abstract :
This dissertation considers radio and computing resource allocation in future radio access networks and more precisely Cloud Radio Access Network (Cloud-RAN) and Open Radio Access Network (Open-RAN). In these architectures, the baseband processing of multiple base stations is centralized and virtualized. This permits better network optimization and allows for saving capital expenditure and operational expenditure. In the first part, we consider a coordination scheme between radio and computing schedulers. In case the computing resources are not sufficient, the computing scheduler sends feedback to the radio scheduler to update the radio parameters. While this reduces the radio throughput of the user, it guarantees that the frame will be processed at the computing scheduler level. We model this coordination scheme using Integer Linear Programming (ILP) with the objectives of maximizing the total throughput and users’ satisfaction. The results demonstrate the ability of this scheme to improve different parameters, including the reduction of wasted transmission power. Then, we propose low-complexity heuristics, and we test them in an environment of multiple services with different requirements. In the second part, we considetrhe joint radio and computing resource allocation. Radio and computing resources are jointly allocated with the aim of minimizing energy consumption. The problem is modeled as a Mixed Integer Linear Programming Problem (MILP) and is compared to another MILP problem that maximizes the total throughput. The results demonstrate the ability of joint allocation to minimize energy consumption in comparison with the sequential allocation. Finally, we propose a low-complexity matching game-based algorithm that can be an alternative for solving the high-complexity MILP problem. In the last part, we investigate the usage of machine learning tools. First, we consider a deep learning model that aims to learn how to solve the coordination ILP problem, but with a much shorter time. Then, we consider a reinforcement learning model that aims to allocate computing resources for users to maximize the operator’s profit.
