Accès dynamique au spectre

Accès dynamique au spectre

La croissance fulgurante de l’utilisation des systèmes de communication sans fil et la forte expansion des services mobiles et satellites dans le monde entier a poussé les chercheurs à améliorer les performances de ces réseaux. C’est dans ce cadre que des études sont menées dans le domaine de la radio cognitive par des chercheurs tels que ceux de l’institut Eurocom. La radio cognitive est un système qui permet à un terminal de pouvoir interagir avec son environnement. Cela signifie que celui-ci sera capable de percevoir son environnement, de le modéliser et de s’y adapter. Il pourra donc détecter les fréquences libres et les utiliser, contribuant ainsi à une meilleure efficacité spectrale. Le principe de la RC nécessite une gestion alternative du spectre qui est la suivante : un utilisateur secondaire pourra à tout moment accéder à des bandes de fréquence qu’il trouve libres, c’est-à-dire, non occupées par l’utilisateur primaire possédant une licence sur cette bande. L’utilisateur secondaire devra les céder une fois le service terminé ou une fois qu’un utilisateur primaire aura montré des velléités de connexion.

La radio cognitive 

La récente et rapide évolution des technologies sans fil entraine une forte demande en termes de ressources spectrales. Pour pallier à ce problème il faut une bonne gestion du spectre et donc une utilisation plus efficace de celui-ci. C’est dans ce cadre que des études sont menées dans le domaine de la radio cognitive par des chercheurs tels que ceux de l’institut Eurocom. La radio cognitive est un système qui permet à un terminal de pouvoir interagir avec son environnement. Cela signifie que celui-ci sera capable de percevoir son environnement, de le modéliser et de s’y adapter. Il pourra donc détecter les fréquences libres et les utiliser, contribuant ainsi à une meilleure efficacité spectrale. Nous allons étudier dans ce chapitre la radio cognitive dans ses différents aspects principes, architecture, fonctions et les différents domaines d’application.

Définitions

Historique
L’idée de la radio cognitive a été présentée officiellement par Joseph Mitola III à Un séminaire à KTH, l’Institut royal de technologie, en 1998, publié plus tard dans un article de Mitola et Gerald Q. Maguire, Jr en 1999 [MIT 99]. Connu comme le « Père de la radio logicielle». Dr. Mitola est l’un des auteurs les plus cités dans le domaine. Mitola combine son expérience de la radio logicielle ainsi que sa passion pour l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour mettre en place la technologie de la radio cognitive.

Radio cognitive
La ‘cognition’ est un processus par lequel on acquiert des connaissances, elle regroupe les divers processus mentaux allant de l’analyse perceptive de l’environnement à la commande motrice en passant par la mémorisation, le raisonnement, les émotions et le langage. Le terme radio cognitive (RC) est utilisé pour décrire un système ayant la capacité de détecter et de reconnaitre son cadre d’utilisation, ceci afin de lui permettre d’ajuster ses paramètres de fonctionnement radio de façon dynamique et autonome et d’apprendre des résultats de ses actions et de son cadre environnemental d’exploitation, comme le souligne Mitola [ MIT 99].

Cette capacité permet d’adapter chaque appareil aux conditions spectrales du moment et offre donc aux utilisateurs un accès plus souple, efficace et complet à cette ressource. Cette approche peut améliorer considérablement le débit des données et la portée des liaisons sans augmenter la bande passante ni la puissance de transmissions. La RC offre également une solution équilibrée au problème de l’encombrement du spectre en accordant d’abord l’usage prioritaire au propriétaire du spectre, puis en permettant à d’autres de se servir des portions inutilisées du spectre [HAY 99]. Le SDR Forum (élaboration des normes industrielles du matériel et du logiciel des technologies, en ce moment il mène des travaux de recherches sur la radio cognitive et l’efficacité du spectre) et le groupe de travail P1900 de l’IEEE ont approuvé en Novembre 2007 cette définition: « Une radio intelligente est une radio dans laquelle les systèmes de communications sont conscients de leur environnement et état interne, et peuvent prendre des décisions quant à leur mode de fonctionnement radio en se basant sur ces informations et objectifs prédéfinis. Les informations issues de l’environnement peuvent comprendre ou pas des informations de localisation relatives aux systèmes de communication ».

Le principe de la radio cognitive
Le principe de la radio cognitive, repris dans la norme IEEE 802.22, nécessite une gestion alternative du spectre qui est la suivante : un mobile dit secondaire pourra à tout moment accéder à des bandes de fréquence qu’il juge libre, c’est-à-dire, non occupées par l’utilisateur dit primaire possédant une licence sur cette bande. L’utilisateur secondaire devra les céder une fois le service terminé ou une fois qu’un utilisateur primaire aura montré des velléités de connexion. Un Réseau Cognitif coordonne les transmissions suivant différentes bandes de fréquences et différentes technologies en exploitant les bandes disponibles à un instant donné et à un endroit donné. Il a besoin d’une station de base capable de travailler sur une large gamme de fréquences afin de reconnaître  différents signaux présents dans le réseau et se reconfigurer intelligemment.

Radio logicielle (Software radio)
C’est grâce aux travaux de Joseph Mitola que le terme Radio logicielle est apparu en 1991 pour définir une classe de radio reprogrammable et reconfigurable. Une radio logicielle, en anglais Software Radio, est un système de radiocommunication configurable utilisant des techniques de traitement logiciel sur des signaux radiofréquences. Une radio logicielle utilise des circuits numériques programmables pour effectuer du traitement de signal. Sa flexibilité lui permet de s’adapter à un large spectre de réseaux, protocoles et techniques de radiocommunication, et de répondre au besoin croissant de performance et d’interopérabilité entre systèmes hétérogènes. L’objectif ultime de la radio logicielle consiste en une dématérialisation complète de l’interface radio. Elle fait partie de la tendance globale des circuits électroniques à migrer du « tout transistor » vers le « tout logiciel ».

L’évolution ultime de la radio logicielle est la radio intelligente (radio cognitive). Une radio cognitive est une radio logicielle dans laquelle les éléments de communication sont conscients de leur environnement (localisation, etc.) et de leur état interne, peuvent prendre des décisions en fonction de leur comportement et d’objectifs prédéfinis, et sont également capables d’apprentissage.

Radio logicielle restreinte (SDR)
Une radio logicielle restreinte (RLR, ou en anglais SDR – Software Defined Radio) est un système de transmission radio où certaines fonctions sont réalisées par du matériel dédié, paramétrable et contrôlable par logiciel, et où d’autres fonctions telles que le traitement numérique du signal sont programmables par logiciel. Le terme de radio cognitive restreinte est apparu pour la première fois en 1992 dans l’article scientifique « Software Radios : Survey, Critical Evaluation and Future Directions » [MIT 00a]. Il est composé de :
– une tête RF analogique configurable, composée de filtres, coupleurs, mélangeurs, oscillateurs locaux à fréquence intermédiaire, amplificateurs de puissance à large bande et à faible bruit,
– un étage de conversion analogique/numérique (CAN) et numérique/analogique (CNA),
– une section numérique programmable assurant la mise en forme du spectre, l’adaptation et le traitement numérique en bande de base,
– une section logicielle assurant le contrôle, la commande et la configuration logicielle des différents étages.

Architecture du la radio cognitive

Mitola a défini l’architecture d’une radio cognitive par un ensemble cohérent de règles de conception par lequel un ensemble spécifique de composants réalise une série de fonctions de produits et de services.

Les six composantes fonctionnelles de l’architecture d’une radio cognitive sont:
• La perception sensorielle de l’utilisateur qui inclut l’interface haptique (du toucher), acoustique, la vidéo et les fonctions de détection et de la perception. Les fonctions SP de l’utilisateur peuvent inclure un matériel optimisé, par exemple, pour calculer les vecteurs de flux vidéo en temps réel pour aider la perception d’une scène.
• Les capteurs de l’environnement local (emplacement, la température, l’accéléromètre, compas, etc.)
• Les applications système (les services médias indépendants comme un jeu en réseau).
• Les fonctions SDR (qui incluent la détection RF et les applications radio de la SDR).
• Les fonctions de la cognition (pour les systèmes de contrôle, de planification, de l’apprentissage).
• Les fonctions locales effectrices (synthèse de la parole, du texte, des graphiques et des affiches multimédia) [MET 10].

Cycle de cognition 

La composante cognitive de l’architecture de la radio cognitive comprend une organisation temporelle, des flux d’inférences et des états de contrôle. Ce cycle synthétise cette composante de manière évidente. Les stimuli entrent dans la radio cognitive comme des interruptions sensorielles envoyées sur le cycle de la cognition pour une réponse. Une telle radio cognitive observe l’environnement, s’oriente, crée des plans, décide, et puis agit [MIT 00b].

Phase d’observation (détecter et percevoir)
La radio cognitive observe son environnement par l’analyse du flux de stimuli entrant. Dans la phase d’observation, la radio cognitive associe l’emplacement, la température, le niveau de lumière des capteurs, et ainsi de suite pour en déduire le contexte de communication. Cette phase lie ces stimuli à des expériences antérieures pour discerner les modèles au fil du temps. La radio cognitive rassemble les expériences en se souvenant de tout.

Phase d’orientation
La phase d’orientation détermine l’importance d’une observation en liant à celle-ci une série connue de stimuli. Cette phase fonctionne à l’intérieur des structures de données qui sont analogues à la mémoire à court terme (STM), que les gens emploient pour s’engager dans un dialogue sans forcément se souvenir de tout à la même mesure que dans la mémoire à long terme (LTM). Le milieu naturel fournit la redondance nécessaire pour lancer le transfert de la STM à la LTM. La correspondance entre les stimuli courants et les expériences stockées se fait par reconnaissance des stimuli ou par reliure. La reconnaissance des stimuli se produit quand il y a une correspondance exacte entre un stimulus courant et une expérience antérieure. La réaction peut être appropriée ou dans l’erreur. Chaque stimulus est situé dans un contexte plus large, qui inclut d’autres stimuli et les états internes, y compris le temps. Parfois, la phase d’orientation provoque une action qui sera lancée immédiatement comme un comportement réactif « stimulus réponse ». Une panne d’électricité, par exemple, peut directement invoquer un acte qui sauve les données (le chemin « immédiate » de la phase Action sur la figure). Une perte de signal sur un réseau peut invoquer une réaffectation de ressources. Cela peut être accompli via la voie marquée «urgent» dans la figure.

Phase de planification
La plupart des stimuli sont traités avec délibérative plutôt qu’avec réactivité. Un message entrant du réseau serait normalement traité par la génération d’un plan (dans la phase de plan, la voie normale). Le plan devrait également inclure la phase de raisonnement dans le temps. Généralement, les réponses réactives sont préprogrammées ou apprises en étant dit, tandis que d’autres réactions de délibération sont prévues.

Phase de décision
La phase de décision sélectionne un plan parmi les plans candidats. La radio peut alerter l’utilisateur d’un message entrant ou reporter l’interruption à plus tard en fonction des niveaux de QoI (Quality of Information) statués dans cette phase.

Phase d’action
Cette phase lance les processus sélectionnés qui utilisent les effecteurs sélectionnés qui accèdent au monde extérieur ou aux états internes de la radio cognitive. L’accès au monde extérieur consiste principalement à composer des messages qui doivent être envoyés dans l’environnement en audio ou exprimés dans différents langages appropriés. Une action radio cognitive peut également actualiser les modèles internes, par exemple, l’ajout de nouveaux modèles aux modèles internes existants. L’acquisition de connaissances pourrait être achevée par une action qui crée les structures de données appropriées.

Phase d’apprentissage
L’apprentissage dépend de la perception, des observations, des décisions et des actions. L’apprentissage initial est réalisé à travers la phase d’observation dans laquelle toutes les perceptions sensorielles sont continuellement comparées à l’ensemble de l’expérience antérieure pour continuellement compter les événements et se souvenir du temps écoulé depuis le dernier événement. L’apprentissage peut se produire quand un nouveau modèle est créé en réponse à une action. Par exemple, les états internes antérieurs et courants peuvent être comparés avec les attentes pour en apprendre davantage sur l’efficacité d’un mode de communication [NGO 08].

Fonctions de la radio cognitive

Les principales fonctions de la radio cognitive sont les suivantes:

Détection du spectre
Détecter le spectre non utilisé et le partager sans interférence avec d’autres utilisateurs. La détection des utilisateurs primaires est la façon la plus efficace pour détecter les espaces blancs du spectre. L’un des objectifs de la détection du spectre, en particulier pour la détection des interférences, est d’obtenir le statut du spectre (libre /occupé), de sorte que le spectre peut être consulté par un utilisateur secondaires en vertu de la contrainte d’interférence. Le défi réside dans le fait de mesurer l’interférence au niveau du récepteur primaire causée par les transmissions d’utilisateurs secondaires.

Gestion du spectre
Capter les meilleures fréquences disponibles pour répondre aux besoins de communication des utilisateurs. Les radios cognitives devraient décider de la meilleure bande de spectre pour répondre aux exigences de qualité de service sur toutes les bandes de fréquences disponibles, donc les fonctions de gestion du spectre sont nécessaires pour les radios cognitives. Ces fonctions de gestion peuvent être classées comme suit:

◆ Analyse du spectre
Les résultats obtenus de la détection du spectre sont analysés pour estimer la qualité du spectre. Une des questions ici est de savoir comment mesurer la qualité du spectre qui peut être accédée par un utilisateur secondaire. Cette qualité peut être caractérisée par le rapport signal/bruit, la durée moyenne et la corrélation de la disponibilité des espaces blancs du spectre. Les informations sur cette qualité de spectre disponible à un utilisateur par radio cognitive peuvent être imprécises et bruyantes. Des algorithmes d’apprentissage de l’intelligence artificielle sont des techniques qui peuvent être employées par les utilisateurs de la radio cognitive pour l’analyse du spectre.

◆ Décision sur le spectre
– Modèle de décision: un modèle de décision est nécessaire pour l’accès au spectre. La complexité de ce modèle dépend des paramètres considérés lors de l’analyse du spectre. Le modèle de décision devient plus complexe quand un utilisateur secondaire a des objectifs multiples. Par exemple, un utilisateur secondaire peut avoir l’intention de maximiser son rendement tout en minimisant les perturbations causées à l’usager primaire. Les méthodes d’optimisation stochastique (le processus de décision de Markov) seront un outil intéressant pour modéliser et résoudre le problème d’accès au spectre dans un environnement radio cognitif.
– Compétition / coopération dans un environnement multi utilisateurs : Lorsque plusieurs utilisateurs (à la fois primaires et secondaires) sont dans le système, leur préférence va influer sur la décision du spectre d’accès. Ces utilisateurs peuvent être coopératifs ou non coopératifs dans l’accès au spectre. Dans un environnement noncoopératif, chaque utilisateur a son propre objectif, tandis que dans un environnement coopératif, tous les utilisateurs peuvent collaborer pour atteindre un seul objectif. Par exemple, plusieurs utilisateurs secondaires peuvent entrer en compétition les uns avec les autres pour accéder au spectre radio de sorte que leur débit individuel soit maximisé. Au cours de cette concurrence entre les utilisateurs secondaires, tous veillent à ce que l’interférence causée à l’utilisateur primaire est maintenue en dessous de la limite de température de brouillage correspondante. La théorie des jeux est l’outil le plus approprié pour obtenir la solution d’équilibre pour le problème du spectre dans un tel scénario.

Mobilité du spectre
C’est le processus qui permet à l’utilisateur de la radio cognitive de changer sa fréquence de fonctionnement. Les réseaux radio cognitifs essayent d’utiliser le spectre de manière dynamique en permettant à des terminaux radio de fonctionner dans la meilleure bande de fréquence disponible, de maintenir les exigences de communication transparentes au cours de la transition à une meilleure fréquence.

Conclusion générale

Dans de mémoire nous avons présenté les réseaux de radio cognitive afin de montrer les avantages que proposent cette technologie émergente et les techniques d’accès dynamique au spectre. Nous nous sommes concentrés sur deux méthodes d’accès théorie des enchères et méthode par heuristique. Les études de la théorie des enchères du choix rationnel dans les interactions multiagents, telles qu’on les a présentées, supposent typiquement que les agents ont la possibilité de choisir la meilleure stratégie parmi toutes les stratégies possibles. Pour implémenter une telle approche, le coût du calcul pour la décision doit être pris en compte et ceci peut mener à des problèmes computationnels complexes, et comme solution on a intégré la méthode d’aide à la décision multicritère TOPSIS sur l’enchère anglaise à plusieurs tours.

Table des matières

Introduction générale 
Chapitre 1. La radio cognitive 
1.1 Introduction
1.2 Définitions
1.2.1 Historique
1.2.2 Radio cognitive
1.2.3 Le principe de la radio cognitive
1.2.4 Radio logicielle (Software radio)
1.2.5 Radio logicielle restreinte (SDR)
1.2.6 Relation entre radio cognitive et radio logicielle restreinte
1.3 Architecture du radio cognitive
1.4 Cycle de cognition
1.5 Fonctions de la radio cognitive
1.5.1 Détection de spectre
1.5.2 Gestion du spectre
1.5.3 Mobilité du spectre
1.6 Domaine d’application de radio cognitive
1.7 Conclusion
Chapitre 2. Les systèmes multi-agents
2.1 Introduction
2.2 Définition d’un agent
2.2.1 Les caractéristiques d’un agent
2.2.2 Architecture concrète pour un agent
2.2.2.1. Architecture d’un agent logique
2.2.2.2. Architecture d’un agent réactive
2.2.2.3. Architecture d’un agent BDI
2.2.2.4. Architecture d’un agent multi-niveaux
2.2.3 Modèle type d’un agent
2.3 Les systèmes multi-agents
2.3.1 Communication entre les agents
2.3.1.1. Les protocoles de coordination
2.3.1.2. Les protocoles de coopération
2.3.1.3. La négociation
2.4 Application des systèmes multi-agents dans les télécommunications
2.4.1 Applications des SMA dans le web
2.4.2 Application des SMA aux réseaux privés virtuels
2.4.3 Utilisation des SMA dans le cadre des mobiles de troisième génération et du RI
2.4.4 Application des SMA à la supervision et gestion de réseaux
2.5 Les plateformes multi-agents
2.6 Conclusion
Chapitre 3. Accès dynamique au spectre
3.1 Introduction
3.2 Accès dynamique au spectre
3.2.1 Accès au spectre en utilisant les enchères
3.2.2 Accès au spectre en utilisant la théorie des jeux
3.2.3 Accès au spectre en utilisant les approches des Markov
3.2.4 Accès au spectre en utilisant les systèmes multi-agents
3.3 Négociation
3.3.1 Négociation les systèmes multi-agents
3.3.1.1. Négociation aux enchères
3.3.1.2. Négociation pour l’allocation des taches
3.3.1.3. Négociation heuristique
3.3.1.3. Négociation par argumentation
3.4 Conclusion
Chapitre 4. Problématique, solution proposée et implémentation 
4.1 Introduction
4.2 Problématique et solution proposée
4.3 Implémentation des solutions proposées
4.3.1 Topologie de réseau utilisé
4.3.2 Scénario proposé
4.3.3 Algorithmes proposés
4.3.3.1 Méthode FIFO
4.3.3.2 Méthode d’enchère à enveloppe scellée
4.3.3.3 Méthode d’enchère à enveloppe scellée avec programmation dynamique 62
4.3.3.4 Méthode d’enchère anglaise
4.3.3.5 Méthode d’enchère anglaise avec la méthode d’aide à la décision
multicritère TOPSIS
4.3.3.6 Méthode de négociation heuristique
4.3.4 Présentation de l’application
4.4 Conclusion
Conclusion générale

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