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Thèse Année : 2010

Application of random matrix theory to future wireless flexible networks

Application des matrices aléatoires aux futurs réseaux flexibles de communications sans fil

Résumé

Future cognitive radio networks are expected to come as a disruptive technological advance in the currently saturated field of wireless communications. The idea behind cognitive radios is to think of the wireless channels as a pool of communication resources, which can be accessed on-demand by a primary licensed network or opportunistically preempted (or overlaid) by a secondary network with lower access priority. From a physical layer point of view, the primary network is ideally oblivious of the existence of a co-localized secondary networks. The latter are therefore required to autonomously explore the air in search for resource left-overs, and then to optimally exploit the available resource. The exploration and exploitation procedures, which involve multiple interacting agents, are requested to be highly reliable, fast and efficient. The objective of the present report is to model, analyse and propose computationally efficient and close-to-optimal solutions to the above operations. Precisely, for the exploration phase, we first resort to the maximum entropy principle to derive communication models with many unknowns, from which we derive the optimal multi-source multi-sensor Neyman-Pearson signal sensing procedure. The latter allows for a secondary network to detect the presence of spectral left-overs. The computational complexity of the optimal approach however calls for simpler techniques, which are recollected and discussed. We then proceed to the extension of the signal sensing approach to the more advanced blind user localization, which provides further valuable information to overlay occupied spectral resources. In the last of the main chapters, we move to the study of the exploitation phase, that is, of the optimal sharing of available resources. To this end, we derive an (asymptotically accurate) approximated expression for the uplink ergodic sum rate of a multi-antenna multiple-access channel and propose solutions for cognitive radios to adapt rapidly to the evolution of the primary network at a minimum feedback cost for the secondary networks. The mathematical tools and algorithms derived throughout this work unfold from recent advances in random matrix theory, and especially from the field of large dimensional random matrices with independent entries. A thorough introduction of the main concepts along with new results required for a full understanding of the present report are also provided.
Il est attendu que les radios flexibles constituent un tournant technologique majeur dans le domaine des communications sans fil. Le point de vue adopté en radios flexibles est de considérer les canaux de communication comme un ensemble de ressources qui peuvent être accédées sur demande par un réseau primaire sous licence ou de manière opportuniste par un réseau secondaire à plus faible priorité. Pour la couche physique, le réseau primaire n'a idéalement aucune information sur l'existence d'un ou plusieurs réseaux secondaires, de sorte que ces derniers doivent explorer l'environnement aérien de manière autonome à la recherche d'opportunités d'accès au canal et exploiter ces ressources de manière optimale au sein du réseau secondaire. Les phases d'exploration et d'exploitation, qui impliquent la gestion de nombreux agents, doivent être très fiables, rapides et efficaces. L'objectif du présent rapport est de modéliser, d'analyser et de proposer des solutions efficaces et quasi optimales pour ces dernières opérations. En particulier, en ce qui concerne la phase d'exploration, nous nous appuierons sur le principe d'entropie maximale pour modéliser des canaux de communication, pour lesquels nous calculerons le test optimal de Neyman-Pearson de détection de plusieurs sources via un réseau de capteurs. Cette procédure permet à un réseau secondaire d'établir la présence de ressources spectrales disponibles. La complexité calculatoire de l'approche optimale appelle cependant la mise en place de méthodes moins onéreuses, que nous rappellerons et discuterons. Nous étendrons alors le test de détection en l'estimation aveugle de la position de sources multiples, qui permet l'acquisition d'informations détaillées sur les ressources spectrales disponibles. Le dernier chapitre d'importance sera consacré à la phase d'exploitation optimale des ressources au niveau du réseau secondaire. Pour ce faire, nous obtiendrons une approximation fine du débit ergodique d'un canal multi-antennes à accès multiples et proposerons des solutions peu coûteuses en termes de feedback afin que les réseaux secondaires s'adaptent rapidement aux évolutions rapides du réseau primaire. Les outils mathématiques et algorithmes proposés dans ce rapport proviennent essentiellement de récents progrès en théorie des matrices aléatoires, et plus spécifiquement de l'étude de matrices aléatoires à grandes dimensions et à entrées statistiquement indépendantes. Une introduction précise des concepts principaux ainsi que des résultats récents requis à la compréhension complète du présent document sont également proposés.
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Dates et versions

tel-00553838 , version 1 (10-01-2011)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00553838 , version 1

Citer

Romain Couillet. Application of random matrix theory to future wireless flexible networks. Mathematics [math]. Université Paris Sud - Paris XI, 2010. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00553838⟩
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