Interference cancellation in multiuser hybrid overlay cognitive radio

In this paper, we consider an overlay cognitive radio (CR) consisting of a primary macro-cell and cognitive small cells of cooperative secondary base stations (SBS).We suggest studying a hybrid CR where a filter bank multicarrier (FBMC) is used for the secondary users (SU) whereas the primary users (PU) are based on orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). Compared to OFDM, FBMC has the advantage of reducing the SU interference level that is induced by the differences between the SBS and PU carrier frequency offsets (CFO). Our contribution is threefold: 1/ we derive the interference expression due to SU at the PU receiver, 2/ we propose to use zero forcing beamforming (ZFBF) to cancel the interference, 3/ a comparative study with CR based on OFDM for both the PU and the SU confirms the efficiency of the proposed scheme

Multicast and Broadcast in wireless OFDM systems

Le système OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) utilise plusieurs sous-porteuses pour transmettre de l information. Comparé à un schéma mono-porteuse, la modulation multi-porteuses OFDM permet d obtenir facilement des réglages optimaux (au sens de la capacité de Shannon) pour une transmission à haut débit sur un canal sélectif en fréquence. En ce sens, on peut alors garantir une transmission fiable et une meilleure gestion de l'énergie utilisée. Lors de la transmission avec une modulation OFDM, les sous-porteuses utilisent des canaux différents qui n ont pas forcement la même atténuation. Allouer le même niveau de puissance à chaque sous-porteuse ne garantit pas une capacité optimale dans une liaison point à point. Une allocation dynamique de la puissance (c est-à-dire attribuer différents niveaux de puissance aux sous-porteuses en fonction du canal) donne de meilleures performances. Par contre, dans une situation de diffusion (broadcast), l émetteur ne connaît pas les canaux vers tous les utilisateurs, et la meilleure stratégie consiste à émettre avec la même puissance sur toutes les sous-porteuses. Cette thèse a pour objectif d explorer les situations intermédiaires, et de proposer les outils d allocation de puissance appropriés. Cette situation intermédiaire est appelée multicast , ou multidiffusion : l émetteur envoie les signaux vers un nombre fini (pas trop grand) d utilisateurs, dont il connaît les paramètres de canaux, et il peut adapter son émission à cette connaissance des canaux. On est donc dans une situation intermédiaire entre le point à point et la diffusion . L objectif final de ce travail est d évaluer le gain apporté par la connaissance des canaux en situation de multicast par rapport à la même communication effectuée comme si on était en diffusion. Bien évidemment, quand le nombre de destinataires est très grand, les gains seront négligeables, car le signal rencontre un nombre très élevé de canaux, et une allocation de puissance uniforme sera quasi optimale. Quand le nombre est très faible, on sera proche du point à point et les gains devraient être sensibles. Nous proposons des outils pour quantifier ces améliorations dans les cas de systèmes ayant une antenne à l'émission et une antenne à la réception, dit SISO (Single Input Single Output) et de systèmes avec plusieurs antennes, dits MIMO (Multiple Input Multiple Output). Les étapes nécessaires pour réaliser ce travail sont : 1) En supposant une connaissance préalable de l état des canaux (entre station de base et terminaux), mettre en œuvre les outils de la théorie de l'information pour effectuer l allocation de puissance et évaluer les capacités des systèmes étudiés. 2) Pour le système multi-utilisateur SISO-OFDM, nous proposons un algorithme d'allocation de puissance sur chaque sous porteuse dans une situation de multicast. 3) Pour le système multi-utilisateur MIMO-OFDM, nous proposons un algorithme qui exploite les caractéristiques du précodage "zero forcing". L'objectif est alors de partager la puissance disponible entre toutes les sous-porteuses et toutes les antennes. 4) Enfin, dans une dernière étape nous nous intéressons à une conception efficace de la situation de diffusion, afin de déterminer à l aide d outils de géométrie stochastique quelle zone peut être couverte afin qu un pourcentage donné d utilisateurs reçoivent une quantité d information déterminée à l avance. Ceci permet de déterminer la zone de couverture sans mettre en œuvre des simulations intensives. La combinaison de ces outils permet un choix efficace des situations qui relèvent de la diffusion , du multicast et du point à point .The OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system uses multiple sub-carriers for data transmission. Compared to the single-carrier scheme, the OFDM technique allows optimal settings for high data rate transmission over a frequency selective channel (from the Shannon s capacity point of view). We can, by this way, ensure reliable communication and efficient energy use. When we use OFDM, the sub-carriers use different channels with different attenuations as well. The equal power allocation on each sub-carrier does not ensure an optimal capacity in a peer to peer link. Dynamic power allocation (i.e., assign different amount of power to subcarriers according to the channel) gives better results, assuming that the channel state information is available at the transmitter. Nevertheless, the transmitter does not know the channels to all users when broadcast transmission are used, and the best strategy is to transmit with the same power on all subcarriers. This thesis aims to explore the intermediate situations, and propose appropriate power allocation tools. This intermediate situation is called "multicast": the transmitter, which knows the channel parameters, sends signals to a finite number of users, and it can adapt the transmission using this knowledge. It is an intermediate position between the "peer to peer" and the "broadcast. The goal of this work is to evaluate the gain brought by the knowledge of the channel state information in multicast situation beside the broadcast situation. Obviously, when the number of receivers is very large, the gain will not be appreciable because the signal found on its path a very large number of channels, and a uniform power allocation is near optimal. When the number of users is very low, we will be close to the peer to peer transmission and gains should be more appreciable. We propose some tools to quantify these improvements in the case where the systems have one antenna at the transmitter and the receiver, this case named SISO (Single Input Single Output). We also propose those tools on systems with multiple antennas, called MIMO (Multiple Input Multiple Output). The steps required to do this work are: 1) Assuming that the channel state information of the users are known at the base station, we implement tools, using information theory, to perform power allocation and evaluate the capacities of the systems under study. 2) For multi-user SISO-OFDM scheme, we propose a power allocation algorithm on each subcarrier on multicast situation. 3) For multi-user MIMO-OFDM, we propose an algorithm that exploits the characteristics of the "zero forcing" precoding. The objective is to share the available power among all subcarriers and all antennas. 4) Finally, in a last step we focus on an efficient design of the broadcast situation. We use tools from stochastic geometry to determine which area can be covered, with the aim that a percentage of users can receive a predetermined amount of information. This determines the coverage area without implementing long period simulations. The combination of these tools allows an effective choice between the situations that fall under the "broadcast", "multicast" and "peer to peer" transmissions.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Radio and computing resource management in SDR clouds

The aim of this thesis is defining and developing the concept of an efficient management of radio and computing resources in an SDR cloud. The SDR cloud breaks with today's cellular architecture. A set of distributed antennas are connected by optical fibre to data processing centres. The radio and computing infrastructure can be shared between different operators (virtualization), reducing costs and risks, while increasing the capacity and creating new business models and opportunities. The data centre centralizes the management of all system resources: antennas, spectrum, computing, routing, etc. Specially relevant is the computing resource management (CRM), whose objective is dynamically providing sufficient computing resources for a real-time execution of signal processing algorithms. Current CRM techniques are not designed for wireless applications. We demonstrate that this imposes a limit on the wireless traffic a CRM entity is capable to support. Based on this, a distributed management is proposed, where multiple CRM entities manage a cluster of processors, whose optimal size is derived from the traffic density. Radio resource management techniques (RRM) also need to be adapted to the characteristics of the new SDR cloud architecture. We introduce a linear cost model to measure the cost associated to the infrastructure resources consumed according to the pay-per-use model. Based on this model, we formulate the efficiency maximization power allocation problem (EMPA). The operational costs per transmitted bit achieved by EMPA are 6 times lower than with traditional power allocation methods. Analytical solutions are obtained for the single channel case, with and without channel state information at the transmitter. It is shown that the optimal transmission rate is an increasing function of the product of the channel gain with the operational costs divided by the power costs. The EMPA solution for multiple channels has the form of water-filling, present in many power allocation problems. In order to be able to obtain insights about how the optimal solution behaves as a function of the problem parameters, a novel technique based on ordered statistics has been developed. This technique allows solving general water-filling problems based on the channel statistics rather than their realization. This approach has allowed designing a low complexity EMPA algorithm (2 to 4 orders of magnitude faster than state-of-the-art algorithms). Using the ordered statistics technique, we have shown that the optimal transmission rate behaviour with respect to the average channel gains and cost parameters is equivalent to the single channel case and that the efficiency increases with the number of available channels. The results can be applied to design more efficient SDR clouds. As an example, we have derived the optimal ratio of number of antennas per user that maximizes the efficiency. As new users enter and leave the network, this ratio should be kept constant, enabling and disabling antennas dynamically. This approach exploits the dynamism and elasticity provided by the SDR cloud. In summary, this dissertation aims at influencing towards a change in the communications system management model (typically RRM), considering the introduction of the new infrastructure model (SDR cloud), new business models (based on Cloud Computing) and a more conciliatory view of an efficient resource management, not only focused on the optimization of the spectrum usage.El objetivo de esta tesis es de nir y desarrollar el concepto de gesti on e ciente de los recursos de radio y computaci on en un SDR cloud. El SDR cloud rompe con la estructura del sistema celular actual. Un conjunto de antenas distribuidas se conectan a centros de procesamiento mediante enlaces de comunicaci on de bra optica. La infraestructura de radio y procesamiento puede ser compartida entre distintos operadores (virtualizacion), disminuyendo costes y riesgos, aumentando la capacidad y abriendo nuevos modelos y oportunidades de negocio. La centralizaci on de la gesti on del sistema viene soportada por el centro de procesamiento, donde se realiza una gesti on de todos los recursos del sistema: antenas, espectro, computaci on, enrutado, etc. Resulta de especial relevancia la gesti on de los recursos de computaci on (CRM) cuyo objetivo es el de proveer, din amicamente, de su cientes recursos de computaci on para la ejecuci on en tiempo real de algoritmos de procesado del señal. Las t ecnicas actuales de CRM no han sido diseñadas para aplicaciones de comunicaciones. Demostramos que esta caracter stica impone un l ímite en el tr áfi co que un gestor CRM puede soportar. En base a ello, proponemos una gesti on distribuida donde m ultiples entidades CRM gestionan grupos de procesadores, cuyo tamaño optimo se deriva de la densidad de tr áfi co. Las t ecnicas actuales de gesti on de recursos radio (RRM) tambi en deben ser adaptadas a las caracter sticas de la nueva arquitectura SDR cloud. Introducimos un modelo de coste lineal que caracteriza los costes asociados al consumo de recursos de la infraestructura seg un el modelo de pago-por-uso. A partir de este modelo, formulamos el problema de asignaci on de potencia de m axima e ciencia (EMPA). Mediante una asignaci on EMPA, los costes de operaci on por bit transmitido son del orden de 6 veces menores que con los m etodos tradicionales. Se han obtenido soluciones anal ticas para el caso de un solo canal, con y sin informacion del canal disponible en el transmisor, y se ha demostrado que la velocidad optima de transmisi on es una funci on creciente del producto de la ganancia del canal por los costes operativos dividido entre los costes de potencia. La soluci on EMPA para varios canales satisface el modelo "water- lling", presente en muchos tipos de optimizaci on de potencia. Con el objetivo de conocer c omo esta se comporta en funci on de los par ametros del sistema, se ha desarrollado una t ecnica nueva basada en estadí sticas ordenadas. Esta t ecnica permite solucionar el problema del water- lling bas andose en la estadí stica del canal en vez de en su realizaci on. Este planteamiento, despu es de profundos an alisis matem aticos, ha permitido desarrollar un algoritmo de asignaci on de potencia de baja complejidad (2 a 4 ordenes de magnitud m as r apido que el estado del arte). Mediante esta t ecnica, se ha demostrado que la velocidad optima de transmisi on se comporta de forma equivalente al caso de un solo canal y que la e ciencia incrementa a medida que aumentan el numero de canales disponibles. Estos resultados pueden aplicarse a diseñar un SDR cloud de forma m as e ciente. A modo de ejemplo, hemos obtenido el ratio optimo de n umero de antenas por usuario que maximiza la e ciencia. A medida que los usuarios entran y salen de la red, este ratio debe mantenerse constante, a fin de mantener una efi ciencia lo m as alta posible, activando o desactivando antenas din amicamente. De esta forma se explota completamente el dinamismo ofrecido por una arquitectura el astica como el SDR cloud. En de nitiva, este trabajo pretende incidir en un cambio del modelo de gesti on de un sistema de comunicaciones (t ípicamente RRM) habida cuenta de la introducci on de una nueva infraestructura (SDR cloud), nuevos modelos de negocio (basados en Cloud Computing) y una visi on m as integradora de la gesti on e ciente de los recursos del sistema, no solo centrada en la optimizaci on del uso del espectro