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Theses

Resource allocation for latency sensitive wireless systems

Résumé : La nouvelle génération de systèmes de communication sans fil 5G vise non seulement à dépasser le débit de données du prédécesseur (LTE), mais à améliorer le système sur d'autres dimensions. Dans ce but, davantage de classes d'utilisateurs ont été introduites afin de fournir plus de choix de types de service. Chaque classe est un point différent sur le compromis entre le débit de données, la latence et la fiabilité. Maintenant, beaucoup de nouvelles applications, notamment la réalité augmentée, la conduite autonome, l'automatisation de l'industrie et la téléchirurgie, poussent vers un besoin de communications fiables avec une latence extrêmement faible. Comment gérer la couche physique afin de garantir ces services sans gaspiller des ressources précieuses et coûteuses est une question difficile. En outre, comme les latences de communication autorisées diminuent, l'utilisation d'un protocole de retransmission est contestable. Dans cette thèse, nous tentons de répondre à ces deux questions. En particulier, nous considérons un système de communication point à point, et nous voulons répondre s'il existe une allocation de ressources de puissance et de bande passante qui pourrait rendre le protocole Hybrid Automatic ReQuest (HARQ) avec n'importe quel nombre de retransmissions avantageux. Malheureusement, les exigences de très faible latence obligent à transmettre qu'un nombre limité de symboles. Par conséquent, l'utilisation de la théorie traditionnelle de Shannon est inadaptée et une autre beaucoup plus compliquée doit être employée, qui s'appelle l'analyse à bloc fini. Nous parvenons à résoudre le problème dans le cas du bruit additif blanc gaussien (AWGN) en appliquant des manipulations mathématiques et l'introduction d'un algorithme basé sur la programmation dynamique. À l'étape suivante, nous passons au cas plus général où le signal est déformé par un évanouissement de Rice. Nous étudions comment l'allocation de ressources est affectées étant donné les deux cas opposés d'informations sur l'état du canal (CSI), l'un où seules les propriétés statistiques du canal sont connues (CSI statistique), et l'autre où la valeur exacte du canal est fournie au émetteur(CSI complet).Finalement, nous posons la même question concernant le couche au-dessus, c'est-à-dire le Medium Access Control (MAC). L'allocation des ressources est maintenant effectuée sur plusieurs utilisateurs. La configuration pour chaque utilisateur reste la même, c'est-à-dire qu'une quantité précise de données doit être délivrée sous des contraintes de latence stricte et il y a toujours la possibilité d'utiliser des retransmissions. Comme la 5G classe les utilisateurs en classes d'utilisateurs différentes selon leurs besoins, nous modélisons le trafic d'utilisateurs avec le même concept. Chaque utilisateur appartient à une classe différente qui détermine sa latence et ses besoins en données. Nous développons un algorithme d'apprentissage par renforcement profond qui réussit à entraîner un modèle de réseau de neurones artificiels que nous comparons avec des méthodes conventionnelles en utilisant des algorithmes d'optimisation ou d'approches combinatoires. En fait, dans nos simulations le modèle de réseau de neurones artificiels parvient à les surpasser dans les deux cas de connaissance du canal (CSI statistique et complet).
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02881991
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Friday, June 26, 2020 - 11:35:09 AM
Last modification on : Sunday, June 28, 2020 - 3:17:34 AM

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86154_AVRANAS_2020_archivage.p...
Version validated by the jury (STAR)

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  • HAL Id : tel-02881991, version 1

Citation

Apostolos Avranas. Resource allocation for latency sensitive wireless systems. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Institut Polytechnique de Paris, 2020. English. ⟨NNT : 2020IPPAT021⟩. ⟨tel-02881991⟩

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