No-wait scheduling of a two-machine flow-shop to minimize the makespan under non-availability constraints and different release dates

International audienceIn this paper, we consider the two-machine no-wait flow-shop scheduling problem, when every machine is subject to one non-availability constraint and jobs have different release dates. The non-availability intervals of the machines overlap and they are known in advance. We aim to find a non-resumable schedule that minimises the makespan. We propose several lower bounds and upper bounds. These bounding procedures are used in a branch-and-bound algorithm. Computational experiments are carried out on a large set of instances and the obtained results show the effectiveness of our method

Resource allocation : optimization of the pilot symbols and the feedback

Dans les systèmes de radiocommunications à hauts débits, les canaux de propagationsont dispersifs dans le temps à cause de la présence de la propagation par trajetsmultiples (multipath). Cette dispersion temporelle engendre de l’interférence entresymboles (IES) qui dégrade les performances du système en réception. Pour luttercontre l’IES, un égaliseur doit être utilisé en réception. Afin de retrouver les symbolesémis à partir des échantillons reçus, l’égaliseur doit disposer d’une bonne estimationdu canal. Cette estimation est en général effectuée en utilisant une séquence d’apprentissageconnue par le récepteur. Augmenter la longueur de la séquence d’apprentissageaméliore la qualité de l’estimation du canal mais diminue le débit utile de transmission.Une question qui se pose concerne la longueur de la séquence d’apprentissage àchoisir afin d’avoir une bonne estimation du canal sans diminuer significativement ledébit utile de transmission. Une solution basée sur la maximisation d’uneborne inférieure de la capacité du canal a été proposée pour une transmission sur uncanal mono-antenne (SISO : Single-Input Single-Output) sélectif en fréquence [56]et une transmission sur un canal multi-antennes (MIMO : Multiple-Input Multiple-Output) non sélectif en fréquence. Dans [10], Buzzi et al. considèrent une transmissionsur un canal MIMO non sélectif en fréquence et proposent de détecter les données etd’estimer le canal de manière itérative. Leur solution consiste à optimiser la longueurde la séquence d’apprentissage en minimisant le rapport de l’Erreur QuadratiqueMoyenne (EQM) de l’estimation du canal sur le débit utile. Toutes ces études nespécifient pas le récepteur utilisé.Dans cette thèse, nous nous intéressons à la détection selon le critère Maximum APosteriori (MAP) et nous proposons d’optimiser la séquence d’apprentissage selondes critères que nous définirons. Nous considérons le cas d’une transmission sur uncanal SISO sélectif en fréquence et le cas d’une transmission sur un canal MIMOnon sélectif en fréquence. Notons que dans le cas de la transmission sur un canalMIMO non sélectif en fréquence, une égalisation spatiale est nécessaire pour séparerles trains de données émis par les différentes antennes émettrices. Nous commençonspar considérer le cas où un récepteur non itératif composé d’un estimateur du canalet d’un détecteur MAP est utilisé. L’estimation du canal est réalisée selon le critèredes moindres carrés en utilisant uniquement une séquence d’apprentissage. Puis, nousconsidérons le cas où le récepteur est itératif et est composé d’un détecteur MAP etd’un décodeur MAP. Afin d’améliorer les performances du récepteur, le détecteur etle décodeur échangent des informations extrinsèques à chaque itération. Ces informationsseront utilisées comme des informations a priori à l’itération suivante. Dans cecas, l’estimation du canal est améliorée itérativement en utilisant les décisions duressur les bits codés à la sortie du décodeur. Cette technique est appelée estimationbootstrap du canal. Nous calculons analytiquement un Rapport Signal à Bruit (RSB)utile de transmission qui tient compte de la perte en termes de débit utile due à l’utilisationde la séquence d’apprentissage. Nous considérons le problème de l’optimisationde la séquence d’apprentissage afin de maximiser ce RSB utile pour les deux cas detransmission considérés (SISO et MIMO) et pour les deux types de récepteur (nonitératif et itératif).Les interférences entre symboles sont généralement traitées par des techniques d’égalisation.Cependant, l’égaliseur est d’autant plus complexe que la longueur du canalsélectif en fréquence est grande. Afin de contourner ce problème de complexité del’égalisation, une modulation OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)peut être utilisée. Quand l’émetteur peut estimer le canal OFDM, comme c’est le casdu mode de transmission TDD (Time Division Duplexing), une modulation adaptativeet une allocation de la puissance peuvent être utilisées en émission, ce qui amélioresignificativement les performances du système. Cependant, en mode FDD (FrequencyDivision Duplexing), les canaux sur la voie montante et sur la voie descendante sontindépendants. Le récepteur peut dans ce cas estimer le canal et retourner cette estimationvers l’émetteur sur un canal de retour à faible débit . Le récepteur peutégalement effectuer l’allocation des puissances et/ou de la modulation et la renvoyerà l’émetteur. La voie de retour nécessite alors une réservation de ressources.Quand ces ressources sont importantes, les informations retournées à l’émetteur sontfiables. Mais, ceci entraîne une perte en termes de débit utile. Un compromis doit alorsêtre trouvé entre la voie de retour et la qualité de l’allocation des puissances et/ou dela modulation. Nous étudions le problème de l’optimisation conjointe de l’allocationdes puissances et de la voie de retour. Nous proposons aussi des algorithmes d’adaptationde la modulation à faibles complexités basés sur la méthode On-Off . Nousdiscutons la manière dont le récepteur informe l’émetteur sur les modulations allouées.

Allocation de ressources : optimisation des symboles pilotes et de la voie de retour

In this work, we consider the problem of optimization of the training sequence length when a Maximum a posteriori (MAP) detector is used. We consider a transmission over a Single Input Single Output (SISO) frequency selective channel and a transmission over a Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) flat fading channel. We study the case where a non-iterative receiver is used and the case where a turbo-detector composed of a MAP detector a MAP decoder is used. The optimal length of the training sequence is found by maximizing an effective Signal-to-Noise Ratio (SNR) taking into account the data throughput loss due to the use of pilot symbols. We then consider an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). We consider the case where the Frequency Division Duplexing (FDD) mode is used. We jointly optimize the power allocation and the feedback. We also propose low complexity bit loading algorithms with limited feedback for an OFDM system. We emphasize that there are two methods to return the bit allocation from the receiver to the transmitter and precise which method minimizes the number of feedback bits.Dans cette thèse, nous proposons d'optimiser la longueur de la séquence d'apprentissage quand un détecteur basé sur le critère Maximum a posteriori (MAP) est utilisé. Nous considérons une transmission mono-antenne sur un canal sélectif en fréquence et une transmission multi-antennes (MIMO: Multiple-Input Multiple-Output) sur un canal non sélectif en fréquence. Nous étudions le cas d'un récepteur non itératif et le cas d'un turbo-détecteur composé d'un détecteur MAP d'un décodeur MAP. La longueur optimale de la séquence d'apprentissage est trouvée en maximisant un Rapport Signal à Bruit (RSB) utile qui tient compte de la perte en termes de débit due à l'utilisation des symboles pilotes. Nous considérons ensuite un système OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) mono-antenne. Nous considérons le cas où le mode FDD (Frequency Division Duplexing) est utilisé. Nous étudions le problème de l'optimisation conjointe de la voie de retour et de l'allocation des puissances. Nous proposons aussi des algorithmes d'allocation de la modulation à faible complexité utilisant une quantité limitée de ressources sur la voie de retour pour un système OFDM. Nous mettons en évidence deux méthodes pour utiliser la voie de retour et donnons une condition analytique permettant de choisir entre ces deux méthodes

A branch-and-bound method for the single-machine scheduling problem under a non-availability constraint for maximum delivery time minimization

International audienceWe consider the single machine scheduling problem with release dates and tails, provided that the machine is unavailable during a fixed interval. We aim to minimize the maximum delivery time under the nonresumable senario. This problem is strongly NP- hard. The proposed algorithm is based on a branch- and- bound method. We use Jackson's preemptive algorithm with precedence constraints to compute the lower bound and Schrage's sequence as an upper bound. Numerical experiments show that the algorithm can solve large- size instances with up to 1000 jobs. (C) 2014 Elsevier Inc. All rights reserved

Joint optimization of pilot symbol number and power allocation for non frequency-selective MIMO channels

Dans ce papier, nous proposons d'optimiser conjointement le nombre des symboles pilotes et l'allocation des puissances pour les canaux MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) non sélectifs en fréquence quand un détecteur basé sur le critère Maximum A Posteriori (MAP) est utilisé en réception et quand les symboles pilotes et de données peuvent avoir des puissances différentes. Nous calculons une expression analytique du Rapport Signal à Bruit (RSB) à la sortie du détecteur MAP. En se basant sur cette expression, nous définssons un RSB utile qui tient compte de la perte en termes de débit due à l'utilisation des symboles pilotes. Nous trouvons que la longueur optimale de l'intervalle d'apprentissage maximisant le rapport signal à bruit utile est égale au nombre d'antennes en émission quand l'optimisation est effectuée conjointement avec celle de l'allocation des puissances

{Optimisation conjointe du nombre des symboles pilotes et de l'allocation des puissances pour les canaux MIMO non selectifs en frequence}

National audienceNo abstrac

Allocation de ressources (optimisation des symboles pilotes et de la voie de retour)

Dans les systèmes de radiocommunications à hauts débits, les canaux de propagationsont dispersifs dans le temps à cause de la présence de la propagation par trajetsmultiples (multipath). Cette dispersion temporelle engendre de l interférence entresymboles (IES) qui dégrade les performances du système en réception. Pour luttercontre l IES, un égaliseur doit être utilisé en réception. Afin de retrouver les symbolesémis à partir des échantillons reçus, l égaliseur doit disposer d une bonne estimationdu canal. Cette estimation est en général effectuée en utilisant une séquence d apprentissageconnue par le récepteur. Augmenter la longueur de la séquence d apprentissageaméliore la qualité de l estimation du canal mais diminue le débit utile de transmission.Une question qui se pose concerne la longueur de la séquence d apprentissage àchoisir afin d avoir une bonne estimation du canal sans diminuer significativement ledébit utile de transmission. Une solution basée sur la maximisation d uneborne inférieure de la capacité du canal a été proposée pour une transmission sur uncanal mono-antenne (SISO : Single-Input Single-Output) sélectif en fréquence [56]et une transmission sur un canal multi-antennes (MIMO : Multiple-Input Multiple-Output) non sélectif en fréquence. Dans [10], Buzzi et al. considèrent une transmissionsur un canal MIMO non sélectif en fréquence et proposent de détecter les données etd estimer le canal de manière itérative. Leur solution consiste à optimiser la longueurde la séquence d apprentissage en minimisant le rapport de l Erreur QuadratiqueMoyenne (EQM) de l estimation du canal sur le débit utile. Toutes ces études nespécifient pas le récepteur utilisé.Dans cette thèse, nous nous intéressons à la détection selon le critère Maximum APosteriori (MAP) et nous proposons d optimiser la séquence d apprentissage selondes critères que nous définirons. Nous considérons le cas d une transmission sur uncanal SISO sélectif en fréquence et le cas d une transmission sur un canal MIMOnon sélectif en fréquence. Notons que dans le cas de la transmission sur un canalMIMO non sélectif en fréquence, une égalisation spatiale est nécessaire pour séparerles trains de données émis par les différentes antennes émettrices. Nous commençonspar considérer le cas où un récepteur non itératif composé d un estimateur du canalet d un détecteur MAP est utilisé. L estimation du canal est réalisée selon le critèredes moindres carrés en utilisant uniquement une séquence d apprentissage. Puis, nousconsidérons le cas où le récepteur est itératif et est composé d un détecteur MAP etd un décodeur MAP. Afin d améliorer les performances du récepteur, le détecteur etle décodeur échangent des informations extrinsèques à chaque itération. Ces informationsseront utilisées comme des informations a priori à l itération suivante. Dans cecas, l estimation du canal est améliorée itérativement en utilisant les décisions duressur les bits codés à la sortie du décodeur. Cette technique est appelée estimationbootstrap du canal. Nous calculons analytiquement un Rapport Signal à Bruit (RSB)utile de transmission qui tient compte de la perte en termes de débit utile due à l utilisationde la séquence d apprentissage. Nous considérons le problème de l optimisationde la séquence d apprentissage afin de maximiser ce RSB utile pour les deux cas detransmission considérés (SISO et MIMO) et pour les deux types de récepteur (nonitératif et itératif).Les interférences entre symboles sont généralement traitées par des techniques d égalisation.Cependant, l égaliseur est d autant plus complexe que la longueur du canalsélectif en fréquence est grande. Afin de contourner ce problème de complexité del égalisation, une modulation OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)peut être utilisée. Quand l émetteur peut estimer le canal OFDM, comme c est le casdu mode de transmission TDD (Time Division Duplexing), une modulation adaptativeet une allocation de la puissance peuvent être utilisées en émission, ce qui amélioresignificativement les performances du système. Cependant, en mode FDD (FrequencyDivision Duplexing), les canaux sur la voie montante et sur la voie descendante sontindépendants. Le récepteur peut dans ce cas estimer le canal et retourner cette estimationvers l émetteur sur un canal de retour à faible débit . Le récepteur peutégalement effectuer l allocation des puissances et/ou de la modulation et la renvoyerà l émetteur. La voie de retour nécessite alors une réservation de ressources.Quand ces ressources sont importantes, les informations retournées à l émetteur sontfiables. Mais, ceci entraîne une perte en termes de débit utile. Un compromis doit alorsêtre trouvé entre la voie de retour et la qualité de l allocation des puissances et/ou dela modulation. Nous étudions le problème de l optimisation conjointe de l allocationdes puissances et de la voie de retour. Nous proposons aussi des algorithmes d adaptationde la modulation à faibles complexités basés sur la méthode On-Off . Nousdiscutons la manière dont le récepteur informe l émetteur sur les modulations allouées.XCERGY PONTOISE-Bib. electronique (951279901) / SudocSudocFranceF

{Training interval length optimization for MIMO flat fading channels using decision-directed channel estimation}

International audienceNo abstrac

Research Letter Training Sequence Length Optimization for a Turbo-Detector Using Decision-Directed Channel Estimation

We consider the problem of optimization of the training sequence length when a turbo-detector composed of a maximum a posteriori (MAP) equalizer and a MAP decoder is used. At each iteration of the receiver, the channel is estimated using the hard decisions on the transmitted symbols at the output of the decoder. The optimal length of the training sequence is found by maximizing an effective signal-to-noise ratio (SNR) taking into account the data throughput loss due to the use of pilot symbols. Copyright © 2008 Imed Hadj Kacem et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. 1