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Fiche détaillée Thèses
Université Pierre et Marie Curie - Paris VI (12/12/2011), Serge Fdida (Dir.)
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Opportunistic Data Dissemination in Ad-Hoc Cognitive Radio Networks
Mubashir Husain Rehmani1

Les progrès récents des technologies de communication et la prolifération de l'informatique sans fil et des dispositifs de communication, ont induit 'a une surcharge dans l'utilisation du spectre radio. Cependant, les expériences de la Commission Fédérale de Communication (FCC) ont révélé que l'utilisation du spectre varie entre 15% et 85%. Par conséquent, les réseaux radios cognitifs (Cognitive Radio Networks ou CRNs) sont proposés afin d'utiliser le spectre radio d'une manière opportuniste. Dans ce type de réseaux radios cognitifs, où les fréquences de transmission sont sélectionnées d'une manière opportuniste - également sont appelés réseaux Ad-Hoc à radios cognitives -, la fiabilité de la dissémination des données est difficile 'a réaliser. D'abord, en plus des défis déjà connus dans les environnements sans fils, la diversité dans le nombre de fréquences qu'un noeud à radio cognitif a droit d'utiliser ajoute un autre défi, en limitant l'accessibilité à ses noeuds voisins. Deuxièmement, les noeuds à radio cognitif (CR) doivent conquérir les ressources de fréquences résiduelles avec les noeuds à radio primaire (PR), tout en essayent de les exploiter d'une manière opportuniste. En outre, les noeuds CR ne devraient pas perturber la qualité de réception des noeuds PR durant leur communication, et ce en limitant les interférences entre les deux de noeuds. Par conséquent, une nouvelle méthode de sélection de fréquences est requise afin de réduire le nombre d'interférences nuisibles aux noeuds PR, et maximiser les chances de délivrance des messages aux voisins récepteurs des noeuds CR, et augmenter ainsi la fiabilité des données disséminées. Dans cette thèse nous proposons SURF, une nouvelle méthode distribuée de sélection de fréquences pour la dissémination fiable de données dans un réseau radio cognitif multi-sauts. SURF classifie les fréquences radio disponibles en fonction de l'occupation des fréquences des noeuds à radio primaire et le nombre de noeuds 'a radio cognitive utilisant ces fréquences. Les résultats de simulation obtenus par NS-2 confirment que SURF est une stratégie efficace dans la sélection des meilleures fréquences de diffusion de données, comparée aux autres approches liées. Nous avons aussi constaté que les stratégies de sélection de fréquences sont considérablement influencées par l'activité des noeuds 'a radio primaire. Dans la suite ce cette thèse, nous étudierons et analyserons l'impact des modèles d'activités des noeuds PR sur les différentes stratégies de sélection de fréquences à travers des simulations basées NS-2. Nous avons remarqué que l'activité intermittente de PR est le cas où les solutions intelligentes doivent opérées. C'est dans ce cas où SURF donne les meilleures résultats et la région ciblée se serve des opportunités de communication. Enfin, dans cette thèse, nous allons encore plus loin en vérifiant l'applicabilité et la faisabilité de SURF. Dans cette perspective, d'abord, nous proposons une architecture d'accès à internet basse sur la radio cognitive pour les réseaux partiellement endommagés. Nous discutons les détails architecturaux et le principe de fonctionnement de l'architecture proposée. Nous avons également passé en revue les enjeux et les défis de déploiement de cette nouvelle architecture. Deuxièmement, nous discutons l'applicabilité de SURF dans le contexte de l'agrégation de fréquences et à cet égard, nous discutons une stratégie d'interférence basée sur l'agrégation de fréquences pour les réseaux radios cognitifs.
1 :  LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Cognitive radio networks – data dissemination – channel selection – dynamic spectrum access networks – disaster response network – Internet access framework

Opportunistic Data Dissemination in Ad-Hoc Cognitive Radio Networks
Recent advances in communication technologies and the proliferation of wireless computing and communication devices make the radio spectrum overcrowded. However, experiments from the Federal Communication Commission (FCC) reveals that the spectrum utilization varies from 15% − 85%. Consequently, Cognitive Radio Networks (CRNs) are proposed to utilize the radio spectrum opportunistically. In types of cognitive radio networks where channels for transmission are opportunistically selected - also called Cognitive Radio Ad-Hoc Networks -, reliability in data dissemination is difficult to achieve. First, in addition to the already known issues of wireless environments, the diversity in the number of channels that each cognitive node can use adds another challenge by limiting node's accessibility to its neighbors. Second, Cognitive Radio (CR) nodes have to compete with the Primary Radio (PR) nodes for the residual resources on channels and use them opportunistically. Besides, CR nodes should communicate in a way that does not disturb the reception quality of PR nodes by limiting CR-to-PR interference. Therefore, a new channel selection strategy is required which cause less harmful interference to PR nodes and try to maximize the chances that the message is delivered to the neighboring cognitive radio receivers, thus increasing the data dissemination reachability. In this thesis, we propose SURF, a distributed channel selection strategy for reliable data dissemination in multi-hop cognitive radio ad-hoc networks. SURF classifies the available channels on the basis of primary radio unoccupancy and the number of cognitive radio neighbors using the channels. Simulation results in NS-2 confirmed that SURF is effective in selecting the best channels for data dissemination, when compared to related approaches. We observe that the channel selection strategies are greatly influenced by the primary radio nodes activity. Next in this thesis, we study and analyze the impact of PR nodes activity patterns on different channel selection strategies through NS-2 based simulations. We observed that intermittent PR activity is the case where clever solutions need to operate. This is where SURF gives the best results and the target region to avail communication opportunities. Finally, in this thesis, we go one step further and check the applicability and feasibility of SURF. In this perspective, first we propose a cognitive radio based Internet access framework for disaster response networks. We discuss the architectural details and the working principle of the proposed framework. We highlight the challenges and issues related with the deployment and connectivity of the framework. Second, we discuss the applicability of SURF in the context of channel bonding and in this regard, we discuss an interference based channel bonding strategy for cognitive radio networks.