Institut d'Électronique et de Télécommunications de Rennes
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Soutenance de thèse

Imad JAMIL soutient sa thèse intitulée :

Improving spatial reuse in future dense high efficiency Wireless Local Area Networks

La soutenance aura lieu le Jeudi 17 Décembre 2015 à 10h30 en Amphi Bonnin (bâtiment 5) à l’INSA de Rennes.

Résumé :

Malgré leur réussite remarquable, les premières versions des normes de réseau local sans fil IEEE 802.11, IEEE 802.11a/b/g Wireless Local Area Networks (WLAN), sont caractérisées par une efficacité spectrale faible qui est devenue insuffisante pour satisfaire la croissance explosive de la demande de capacité et de couverture. Grâce aux progrès considérables dans le domaine des communications sans fil et l’utilisation de la bande de fréquence autour 5 gigahertz, le standard IEEE 802.11n et plus récemment l’IEEE 802.11ac ont amélioré les débits offerts par la couche physique. Cela a été possible grâce à l’introduction des techniques multi-antennaires (MIMO, pour Multiple-Input Multiple-Output) et des techniques avancées de modulation et de codage, etc. Aujourd’hui, deux décennies après sa première apparition, le Wi-Fi est présenté comme une technologie WLAN permettant des débits supérieurs à 1 gigabit par seconde. Cependant, dans la plupart des scénarios de déploiement du monde réel, il n’est pas possible d’atteindre la pleine capacité offerte par la couche physique. Avec la croissance rapide de la densité des déploiements des WLANs et l’énorme popularité des équipements Wi-Fi, la réutilisation spatiale doit être optimisée. D’autre part, des nouveaux cas d’utilisation sont prévus pour décharger les réseaux cellulaires et pour couvrir des grandes surfaces (stades, gares, etc.). Ces environnements de haute densité représentent un vrai défi pour les générations actuelles de Wi-Fi qui doivent offrir une meilleure qualité à moindre coût.

C’est dans ce contexte que s’inscrit l’objectif de cette thèse qui porte sur l’amélioration de l’efficacité des protocoles de la couche MAC des réseaux WLAN de haute densité. Notamment, un des buts de cette thèse est de contribuer à la préparation de la prochaine génération du standard Wi-Fi : IEEE 802.11ax High Efficiency WLAN (HEW). Plutôt que de continuer à cibler l’augmentation des débits maximums théoriques, nous nous concentrons dans le contexte de HEW sur l’amélioration du débit réel des utilisateurs. Pour cela, on prend en compte tous les autres équipements associés à des WLANs voisins, qui essayent d’accéder au même canal de transmission d’une manière simultanée.

Pour améliorer la performance du Wi-Fi dans ces environnements denses, nous proposons une adaptation dynamique du mécanisme de détection de signal. Comparé au contrôle de la puissance de transmission, le mécanisme proposé est plus incitatif parce que l’utilisateur concerné bénéficie directement de son application. Les résultats de nos simulations montrent des gains importants en termes de débit atteint dans les scénarios de haute densité. Ensuite, nous étudions l’impact de la nouvelle adaptation sur les mécanismes de sélection de débit actuellement utilisés. D’après les résultats obtenus, l’adaptation proposée peut être appliquée sans avoir besoin de modifications substantielles des algorithmes de sélection de débit.

Pour améliorer l’équité entre les différents utilisateurs, nous élaborons une nouvelle approche distribuée pour adapter conjointement le mécanisme de détection de signal et le contrôle de la puissance de transmission. Cette approche est évaluée ensuite dans différents scénarios de simulation de haute densité où elle prouve sa capacité à résoudre les problèmes d’équité en particulier en présence de noeuds d’anciennes générations dans réseau, cela tout en améliorant le débit moyen d’un facteur 4 par rapport à la performance conventionnelle du standard.

Enfin, nous concevons et mettons en oeuvre une solution centralisée basée sur l’apprentissage à base des réseaux de neurones. Cette approche repose sur l’adaptation conjointe de puissance de transmission et du mécanisme de détection de signal. Cette nouvelle solution bénéficie de la capacité des réseaux de neurones artificiels à modéliser les fonctions non-linéaires complexes pour optimiser la réutilisation spatiale dans les environnements WLAN denses tout en préservant l’équité entre les noeuds en compétition.

Les différentes contributions de ces travaux ont permis d’apporter des solutions aux futures générations de la technologie Wi-Fi. Ces solutions que nous avons présentées au sein du groupe de standardisation IEEE 802.11ax sont identifiées comme très intéressantes pour le prochain standard.

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