Fine-grained performance analysis of massive MTC networks with scheduling and data aggregation

Abstract. The Internet of Things (IoT) represents a substantial shift within wireless communication and constitutes a relevant topic of social, economic, and overall technical impact. It refers to resource-constrained devices communicating without or with low human intervention. However, communication among machines imposes several challenges compared to traditional human type communication (HTC). Moreover, as the number of devices increases exponentially, different network management techniques and technologies are needed. Data aggregation is an efficient approach to handle the congestion introduced by a massive number of machine type devices (MTDs). The aggregators not only collect data but also implement scheduling mechanisms to cope with scarce network resources. This thesis provides an overview of the most common IoT applications and the network technologies to support them. We describe the most important challenges in machine type communication (MTC). We use a stochastic geometry (SG) tool known as the meta distribution (MD) of the signal-to-interference ratio (SIR), which is the distribution of the conditional SIR distribution given the wireless nodes’ locations, to provide a fine-grained description of the per-link reliability. Specifically, we analyze the performance of two scheduling methods for data aggregation of MTC: random resource scheduling (RRS) and channel-aware resource scheduling (CRS). The results show the fraction of users in the network that achieves a target reliability, which is an important aspect to consider when designing wireless systems with stringent service requirements. Finally, the impact on the fraction of MTDs that communicate with a target reliability when increasing the aggregators density is investigated

Association optimale d'utilisateurs dans un réseau cellulaire hétérogène

Actuellement, le nombre d’utilisateurs voulant accéder aux réseaux cellulaires ne cesse de croître remarquablement. Cette observation est d’ailleurs illustrée dans plusieurs rapports techniques sous forme de courbes. D’un autre côté, la demande des utilisateurs en termes de ressources est de plus en plus exigeante et les ressources demandées sont la plupart du temps volumineuses, pour les applications telles que les jeux en réseaux ou encore les vidéos. Il a donc été constaté, il y a plusieurs années, que l’application du réseau conventionnel n’est plus appropriée pour les évolutions technologiques dont le monde fait face aujourd’hui. Ainsi, les industriels et les académiciens ont développé l’idée d’exploiter l’hétérogénéité des réseaux cellulaires, où différents types de cellules sont embarquées dans le même réseau. Le but de l’utilisation des petites cellules conjointement avec des macrocellules conventionnelles est donc de pouvoir servir le maximum d’utilisateurs possible tout en satisfaisant la qualité de service qu’ ils exigent. De plus, l’exploitation de cette hétérogénéité s’avère moins onéreuse comparée au cas où d’autres macrocellules seraient ajoutées aux réseaux. Cependant, les réseaux HetNets engendrent plusieurs complexités et défis importants. Parmi eux sont le problème d’équilibrage de la charge et de sélection cellulaire entre la macrocellule et les petites cellules, un problème qui est dû notamment à la disparité de leur puissance de transmission, de leur couverture, à la quantité de ressources qui y sont disponibles. Un deuxième défi important est la gestion de la mobilité de l’utilisateur lorsqu’il traverse une région picocellulaire ou femtocellulaire surtout si la vitesse de l’utilisateur est élevée. Le troisième point important à considérer est l’interférence mesurée par les utilisateurs associés aux petites cellules à partir des macrocellules. Cette interférence est due principalement au fait que les utilisateurs sont forcés de s’associer aux petites cellules en présence de macrocellules avoisinantes. Par conséquent, dans cette thèse, nous tentons de trouver une solution pour les trois points énumérés précédemment, soit, la selection cellulaire, le transfert intercellulaire et la réduction de l’interférence dans un réseau HetNet. Dans une première partie, pour répondre au problème d’association de nature NP-complet dans HetNet, nous proposons des algorithmes heuristiques. Plus précisément, deux algorithmes y sont étudiés. Le premier est une technique d’association basée sur l’extension dynamique de la couverture picocellulaire. Le deuxième algorithme quant à lui est une technique d’association de l’utilisateur se reposant sur le gain en équité qu’il mesurerait de la cellule voisine potentielle. Nous constatons alors, qu’en plus d’être moins complexe à réaliser, les algorithmes heuristiques proposés donnent une meilleure performance compare aux méthodes générales proposées dans la littérature si on se focalise sur la diminution de l’inéquité de la charge cellulaire et sur l’homogénéité de la distribution des utilisateurs dans le réseau. Dans une deuxième partie, notre objectif est d’optimiser l’équité des utilisateurs dans le HetNet et de réduire l’interférence mesurée par l’utilisateur associé aux femtocellules étendues. Dans cette optique, nous exploitons une fois de plus, la technique d’extension de la couverture cellulaire. Ainsi, nous proposons une technique optimale d’extension coordonnée de couverture cellulaire qui calcule les biais optimaux des cellules en tenant compte des paramètres jugés les plus importants pour l’atteinte de l’optimalité. Nous prouvons que, comparée à certaines méthodes précédemment étudiées dans la littérature, la technique que nous proposons résulte en une meilleure amélioration de l’équilibrage de la charge, de l’équité entre les utilisateurs ainsi que du débit réalisable de chaque utilisateur. Dans une troisième partie, nous tentons d’améliorer l’expérience de transfert intercellulaire d’un utilisateur en considérant un scénario où ce dernier traverse une couverture femtocellulaire. Le transfert intercellulaire étant l’une des techniques de gestion de la mobilité dans les réseaux cellulaires. Ainsi, nous proposons une technique basée sur l’utilité dont l’idée principale est de concevoir de nouvelles fonctions d’utilité via une function objective spécifique qui tient compte de l’exigence de l’utilisateur. Par la suite, le biais de transfert est déduit et inséré dans les politiques de décision de transfert. Nous en concluons qu’un gain élevé est obtenu en ce qui concerne la probabilité d’assignation à la femtocellule tout en maintenant un nombre acceptable de transferts intercellulaire