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    Interference Management Based on RT/nRT Traffic Classification for FFR-Aided Small Cell/Macrocell Heterogeneous Networks

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    Cellular networks are constantly lagging in terms of the bandwidth needed to support the growing high data rate demands. The system needs to efficiently allocate its frequency spectrum such that the spectrum utilization can be maximized while ensuring the quality of service (QoS) level. Owing to the coexistence of different types of traffic (e.g., real-time (RT) and non-real-time (nRT)) and different types of networks (e.g., small cell and macrocell), ensuring the QoS level for different types of users becomes a challenging issue in wireless networks. Fractional frequency reuse (FFR) is an effective approach for increasing spectrum utilization and reducing interference effects in orthogonal frequency division multiple access networks. In this paper, we propose a new FFR scheme in which bandwidth allocation is based on RT/nRT traffic classification. We consider the coexistence of small cells and macrocells. After applying FFR technique in macrocells, the remaining frequency bands are efficiently allocated among the small cells overlaid by a macrocell. In our proposed scheme, total frequency-band allocations for different macrocells are decided on the basis of the traffic intensity. The transmitted power levels for different frequency bands are controlled based on the level of interference from a nearby frequency band. Frequency bands with a lower level of interference are assigned to the RT traffic to ensure a higher QoS level for the RT traffic. RT traffic calls in macrocell networks are also given a higher priority compared with nRT traffic calls to ensure the low call-blocking rate. Performance analyses show significant improvement under the proposed scheme compared with conventional FFR schemes

    Optimisation de la gestion des interférences inter-cellulaires et de l'attachement des mobiles dans les réseaux cellulaires LTE

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    Driven by an exponential growth in mobile broadband-enabled devices and a continue dincrease in individual data consumption, mobile data traffic has grown 4000-fold over the past 10 years and almost 400-million-fold over the past 15 years. Homogeneouscellular networks have been facing limitations to handle soaring mobile data traffic and to meet the growing end-user demand for more bandwidth and betterquality of experience. These limitations are mainly related to the available spectrumand the capacity of the network. Telecommunication industry has to address these challenges and meet exploding demand. At the same time, it has to guarantee a healthy economic model to reduce the carbon footprint which is caused by mobile communications.Heterogeneous Networks (HetNets), composed of macro base stations and low powerbase stations of different types, are seen as the key solution to improve spectral efficiency per unit area and to eliminate coverage holes. In such networks, intelligent user association and interference management schemes are needed to achieve gains in performance. Due to the large imbalance in transmission power between macroand small cells, user association based on strongest signal received is not adapted inHetNets as only few users would attach to low power nodes. A technique based onCell Individual Offset (CIO) is therefore required to perform load balancing and to favor some Small Cell (SC) attraction against Macro Cell (MC). This offset is addedto users’ Reference Signal Received Power (RSRP) measurements and hence inducing handover towards different eNodeBs. As Long Term Evolution (LTE) cellular networks use the same frequency sub-bands, mobile users may experience strong inter-cellxv interference, especially at cell edge. Therefore, there is a need to coordinate resource allocation among the cells and minimize inter-cell interference. To mitigate stronginter-cell interference, the resource, in time, frequency and power domain, should be allocated efficiently. A pattern for each dimension is computed to permit especially for cell edge users to benefit of higher throughput and quality of experience. The optimization of all these parameters can also offer gain in energy use. In this thesis,we propose a concrete versatile dynamic solution performing an optimization of user association and resource allocation in LTE cellular networks maximizing a certainnet work utility function that can be adequately chosen. Our solution, based on gametheory, permits to compute Cell Individual Offset and a pattern of power transmission over frequency and time domain for each cell. We present numerical simulations toillustrate the important performance gain brought by this optimization. We obtain significant benefits in the average throughput and also cell edge user through put of40% and 55% gains respectively. Furthermore, we also obtain a meaningful improvement in energy efficiency. This work addresses industrial research challenges and assuch, a prototype acting on emulated HetNets traffic has been implemented.Conduit par une croissance exponentielle dans les appareils mobiles et une augmentation continue de la consommation individuelle des données, le trafic de données mobiles a augmenté de 4000 fois au cours des 10 dernières années et près de 400millions fois au cours des 15 dernières années. Les réseaux cellulaires homogènes rencontrent de plus en plus de difficultés à gérer l’énorme trafic de données mobiles et à assurer un débit plus élevé et une meilleure qualité d’expérience pour les utilisateurs.Ces difficultés sont essentiellement liées au spectre disponible et à la capacité du réseau.L’industrie de télécommunication doit relever ces défis et en même temps doit garantir un modèle économique pour les opérateurs qui leur permettra de continuer à investir pour répondre à la demande croissante et réduire l’empreinte carbone due aux communications mobiles. Les réseaux cellulaires hétérogènes (HetNets), composés de stations de base macro et de différentes stations de base de faible puissance,sont considérés comme la solution clé pour améliorer l’efficacité spectrale par unité de surface et pour éliminer les trous de couverture. Dans de tels réseaux, il est primordial d’attacher intelligemment les utilisateurs aux stations de base et de bien gérer les interférences afin de gagner en performance. Comme la différence de puissance d’émission est importante entre les grandes et petites cellules, l’association habituelle des mobiles aux stations de bases en se basant sur le signal le plus fort, n’est plus adaptée dans les HetNets. Une technique basée sur des offsets individuelles par cellule Offset(CIO) est donc nécessaire afin d’équilibrer la charge entre les cellules et d’augmenter l’attraction des petites cellules (SC) par rapport aux cellules macro (MC). Cette offset est ajoutée à la valeur moyenne de la puissance reçue du signal de référence(RSRP) mesurée par le mobile et peut donc induire à un changement d’attachement vers différents eNodeB. Comme les stations de bases dans les réseaux cellulaires LTE utilisent les mêmes sous-bandes de fréquences, les mobiles peuvent connaître une forte interférence intercellulaire, en particulier en bordure de cellules. Par conséquent, il est primordial de coordonner l’allocation des ressources entre les cellules et de minimiser l’interférence entre les cellules. Pour atténuer la forte interférence intercellulaire, les ressources, en termes de temps, fréquence et puissance d’émission, devraient être alloués efficacement. Un modèle pour chaque dimension est calculé pour permettre en particulier aux utilisateurs en bordure de cellule de bénéficier d’un débit plus élevé et d’une meilleure qualité de l’expérience. L’optimisation de tous ces paramètres peut également offrir un gain en consommation d’énergie. Dans cette thèse, nous proposons une solution dynamique polyvalente effectuant une optimisation de l’attachement des mobiles aux stations de base et de l’allocation des ressources dans les réseaux cellulaires LTE maximisant une fonction d’utilité du réseau qui peut être choisie de manière adéquate.Notre solution, basée sur la théorie des jeux, permet de calculer les meilleures valeurs pour l’offset individuelle par cellule (CIO) et pour les niveaux de puissance à appliquer au niveau temporel et fréquentiel pour chaque cellule. Nous présentons des résultats des simulations effectuées pour illustrer le gain de performance important apporté par cette optimisation. Nous obtenons une significative hausse dans le débit moyen et le débit des utilisateurs en bordure de cellule avec 40 % et 55 % de gains respectivement. En outre, on obtient un gain important en énergie. Ce travail aborde des défis pour l’industrie des télécoms et en tant que tel, un prototype de l’optimiseur a été implémenté en se basant sur un trafic HetNets émulé

    Stochastic geometry based dynamic fractional frequency reuse for OFDMA systems

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    Fractional Frequency Reuse (FFR) has been acknowledged as an efficient Interference Management (IM) technique, which offers significant capacity enhancement and improves cell edge coverage with low complexity of implementation. The performance of cellular system greatly depends on the spatial configuration of base stations (BSs). In literature, FFR has been analyzed mostly with cellular networks described by Hexagon Grid Model (HGM). HGM is neither tractable nor scalable to the dense deployment of next generation wireless networks. Moreover, the perfect geometry based HGM tends to overestimate the system's performance and not able to reflect the reality. In this paper, we use the stochastic geometry approach; FFR is analyzed with cellular network modeled by homogeneous Poisson Point Process (PPP). PPP model provides complete randomness in terms of BS deployment, which captures the real network scenario. A dynamic FFR scheme is proposed in this article, which take into account the randomness of the cell coverage area described by Voronoi tessellation. It is shown that the proposed scheme outperforms the traditional fixed frequency allocation schemes in terms of capacity and capacity density
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