Etat de l’art concernant l’allocation de ressources radios (ARR)

Etat de l’art concernant les systèmes hétérogènes

Parmi les publications traitant des systèmes hétérogènes, divers aspects sont abordés, notamment la planification du réseau hétérogène ainsi que les architectures et protocoles de gestion du réseau hétérogène.

La planification de réseaux hétérogènes consiste à définir mathématiquement les lieux les plus propices à l’installation de nouvelles stations de base en tenant compte des paramètres existants. Ce domaine de recherche a été peu étudié dans le cadre des réseaux hétérogènes. Toutefois, dans [Joha 05], Johansson et Zander proposent un modèle permettant d’effectuer la planification d’un réseau hétérogène. Ce modèle se fonde sur une métrique permettant d’évaluer le coût d’utilisation d’infrastructures hétérogènes (HSDPA + 802.11 par exemple) ou hiérarchiques (en utilisant une seule technologie mais en utilisant différents modes d’accès : Macro/Micro/Pico). Le modèle proposé permet également d’évaluer l’impact d’une modification de capacité ou de portée sur le coût d’utilisation. Une des limites de cette modélisation provient du fait que le coût d’un point d’accès prend uniquement en compte sa capacité et sa portée. En outre, la demande de débit n’est pas uniforme. Par contre, elle est générée à l’aide d’un modèle stochastique. Enfin, il est intéressant de noter que l’introduction d’une diversité de points d’accès permet de réduire le coût d’utilisation de l’infrastructure. En outre, le modèle proposé peut servir aux opérateurs dans le cadre de la planification de leurs réseaux bien que la qualité de service du système ne soit pas étudiée dans la publication.

Si la planification n’a que peu été étudiée dans le cadre des réseaux hétérogènes, de nombreuses publications ont traité de l’architecture et des protocoles nécessaires au fonctionnement simultané et efficace de technologies différentes. Parmi les nombreuses publications, deux grands types se distinguent. Le premier type de recherche consiste à proposer une architecture protocolaire générique pouvant inclure un vaste ensemble de technologies. Une seconde approche consiste à étudier une architecture plus spécifique utilisant par exemple un réseau cellulaire et un réseau libre.

Dans [Gela 05b], Gelabert et al. justifient l’intérêt de la Gestion Commune des Ressources Radios (GCRR ou CRRM) dans la mise en oeuvre de technologies ultérieures à la 3ème génération (B3G : Beyond 3rd Generation). En effet, l’architecture qu’ils proposent pour effectuer la GCRR se révèle utile dans le cadre des réseaux mobiles hétérogènes puisqu’elle permet de mettre en commun l’ensemble des ressources des différents réseaux (constitution d’une réserve de ressources) et de les attribuer en fonction des nécessités des différents scénarios. Adopter une telle stratégie accroît la flexibilité et la granularité du système hétérogène. En outre, dans ce papier, les auteurs définissent les fonctions devant être implémentées par un système GCRR et la répartition de ces fonctions entre le processus global de GCRR et les processus locaux de GRR. Pour ce faire, une décomposition du problème d’allocation de ressources fondée sur l’utilisation de politiques/stratégies est préconisé (exemple : “favoriser tel type d’utilisateur”, “diriger tel type de trafic sur tel réseau”, etc.). Cette décomposition s’articule autour d’un couplage GCRR/GRR plus ou moins serré. La perspective de la transmission simultanée d’informations sur plusieurs technologies (“multi-homing”) est évoquée sans toutefois être réellement traitée.

Dans [Sall 08], Sallent et al. proposent une architecture permettant de résoudre le problème de la GCRR inter- et intra-opérateurs. L’architecture proposée se révèle être hiérarchique et s’articule autour de protocoles à portée croissante (d’une reconfiguration locale à une reconfiguration globale). L’approche proposée peut être implémentée de manière distribuée à l’aide d’un canal cognitif dont l’utilisation à la demande permet un gain de signalisation significatif en comparaison avec son utilisation en diffusion globale (“ broadcast ”).

Dans [Havi 01], Havinga et al. proposent une architecture permettant de transmettre des informations sur un réseau hétérogène à un coût peu élevé. Leur architecture repose sur l’utilisation de terminaux multi-modes pouvant communiquer sur plusieurs réseaux simultanément. Cependant, leur proposition repose sur l’hypothèse qu’un flux de données ne peut être décomposé sur plusieurs réseaux car ceux-ci se révèlent spécialisés pour un certain type de communication (voix, vidéo, données, etc.). Ainsi, un changement de conditions radios ne peut engendrer qu’un basculement vers un autre réseau. En outre, l’architecture proposée suppose la mise en place d’un canal réservé à la signalisation (“Basic Access Network”) et d’un réseau coeur commun (fonctionnant sur IP). Enfin, il est intéressant de noter que la mise en oeuvre de cette structure se révèle transparente pour l’utilisateur et gère la QdS ainsi que la mobilité.

Dans [Budd 05], Buddhikot et al. proposent une architecture permettant d’améliorer l’utilisation des ressources dans un système hétérogène. Dans ce système hétérogène, les utilisateurs accèdent de manière coordonnée à des ressources qui évoluent dynamiquement (“Coordinated Dynamic Spectrum Access”). Cette architecture repose sur l’émergence de terminaux mobiles reconfigurables (technologie “Software Defined Radio”) et sur la mise en oeuvre d’un gestionnaire de spectre régional (GSR en anglais Regional Spectrum Broker) qui met en commun les ressources de différents réseaux. En outre, l’architecture repose sur des gestionnaires de ressources radios locaux (en anglais RAN MANager) qui négocient l’accès au spectre.

Dans [Rayc 03], Raychaudhuri et Jing proposent un protocole permettant de coordonner l’utilisation dans un système hétérogène composé de multiples réseaux libres de droit (“unlicensed”). Le protocole (nommé CSCC) repose sur la réservation d’une bande de fréquence restreinte et dédiée à l’envoi d’informations de signalisation. En effet, les utilisateurs transmettent périodiquement des informations concernant leurs communications à l’entité responsable de la coordination. Cette dernière agence l’utilisation des ressources en fonction des paramètres reçus (débit demandé, priorité, etc.). Ainsi, pour tirer parti du canal de signalisation, les utilisateurs sont supposés disposer de terminaux bimodes (au minimum). Cela leur permet en effet de communiquer sur une autre bande de fréquence. De plus, différentes politiques de prioritisation (“etiquette protocol”) peuvent être sélectionnées car le protocole proposé est suffisamment générique pour cela (il permet d’assurer la compatibilité entre différents standards existants et futurs).

Dans [Vuce 08], Vucevic et al. proposent des mécanismes de négociation de la QdS dans le cadre de la connexion à une station d’un système hétérogène. L’architecture proposée permet également d’assurer la QdS de bout-en-bout quand un utilisateur effectue un basculement entre deux réseaux. L’architecture proposée s’appuie sur plusieurs entités : un gestionnaire commun de ressources radios (CRRM), un gestionnaire de bande passante (BB) et un coeur de réseau entièrement IP (all IP Core Network). La solution est testée sur la plateforme AROMA à laquelle les auteurs ont ajoutés plusieurs fonctionnalités (gestion des modules temps réels, algorithmes de sélection de station de base, etc.).

Dans [Carn 05], Carneiro et al. proposent une architecture intégrée permettant l’allocation coordonnée de ressources dans un système hétérogène composé de technologies diverses. L’architecture proposée permet d’allouer des ressources aux mobiles en leur assurant une QdS ininterrompue grâce à des couches d’abstractions (Abstraction Layers). En effet, un module permet de gérer la QdS de chaque connexion, tandis que des modules spécifiques à une technologie gèrent l’allocation de ressources dans le réseau correspondant. La QdS dans le système hétérogène est assurée par des mécanismes de réservation de ressources ainsi que par la gestion des basculements entre les réseaux lorsque les conditions le justifient.

Etat de l’art concernant l’allocation de ressources radios (ARR)

Dans ce qui suit, nous étudions les propositions réalisées dans le domaine de l’ARR et les comparons à notre sujet de recherche. Rappelons que l’objectif poursuivi dans le cadre de nos travaux consiste à proposer des mécanismes devant être facilement implémentés de manière distribuée. L’étude réalisée doit donc permettre d’identifier des solutions efficaces pour résoudre le problème de l’ARR. Au cours des dernières années, les propositions effectuées par les scientifiques pour résoudre le problème de l’ARR se sont révélées nombreuses, tant pour le contexte mono-technologique que pour celui multi-technologique. Par conséquent, nous étudierons successivement les deux approches retenues.

ARR dans un réseau mono-technologique 

Le problème de l’ARR dans des réseaux mono-technologiques a été étudié à la lumière de nombreuses méthodes : centralisées ou non, fondées sur l’optimisation ou la théorie des jeux et suivant différents objectifs (minimisation de puissance ou maximisation de débit). L’ensemble des méthodes évoquées seront analysées dans les paragraphes suivants. Avant de poursuivre, il est pertinent de remarquer que la plupart des technologies existantes utilisent des systèmes de Modulation et Codage Adaptatifs (MCA). Cela signifie que les technologies s’adaptent aux conditions radios en allouant simultanément une modulation et un codage choisis parmi un ensemble de couples de valeurs disponibles. Par conséquent, les mécanismes que nous proposerons viseront à résoudre le problème de l’ARR dans des réseaux mobiles hétérogènes composés de technologies utilisant les systèmes MCA.

De nombreuses recherches proposent des solutions centralisées fondées sur l’optimisation convexe [Boyd 04], [Yu 04] et [Rhee 00a] qui utilisent la théorie de Lagrange et l’algorithme de remplissage d’eau (“waterfilling”). Ces solutions supposent l’existence d’une entité principale devant connaître l’ensemble des paramètres spécifiques à chaque utilisateur (conditions radios, type de terminal, QdS requise , etc.). L’allocation est ainsi calculée par l’entité principale à chaque instant et transmise à chaque utilisateur ce qui implique la mise en oeuvre d’une signalisation élevée. Pour pallier ces inconvénients, Chiang et Sutivong ont proposé une méthode permettant de résoudre le problème de l’ARR sous contrainte [Chia 03]. Cette méthode consiste à résoudre le problème évoqué en combinant la théorie de Lagrange et la Programmation Géométrique. En effet, de nombreux problèmes d’optimisation convexe peuvent être résolus en utilisant la Programmation Géométrique (contrôle d’admission, allocation de ressources, contrôle de puissance, etc.), après avoir été transformés à l’aide de la fonction logarithme (le logarithme d’une somme d’exponentielles est une fonction convexe). Toutefois, la solution proposée requiert une importante signalisation, se fonde sur l’optimiation continue et admet une complexité de convergence polynomiale.

Table des matières

1 Introduction
1.1 Motivations
1.2 Etat de l’art
1.2.1 Etat de l’art concernant les systèmes hétérogènes
1.2.2 Etat de l’art concernant l’allocation de ressources radios (ARR)
1.3 Contributions
2 Rappels sur l’Optimisation Convexe
2.1 Résumé du Chapitre
2.2 Expression des Problèmes d’Optimisation
2.2.1 Formulation du Problème Primal dans le Cas Continu
2.2.2 Formulation du Problème Primal dans le Cas Discret
2.2.3 Formulation du Problème Dual
2.3 Algorithmes d’Optimisation Convexe
2.3.1 Algorithmes Disponibles dans le Cas Continu
2.3.2 Algorithmes Disponibles dans le Cas Discret
2.3.3 Algorithme du Sous-Gradient
2.3.4 Algorithme de Shoham et Gersho
3 Position du Problème
3.1 Résumé du Chapitre
3.2 Spécificités techniques du problème générique étudié
3.3 Formulation mathématique du problème générique
3.3.1 Vérification de la Convexité
4 Minimisation de la Puissance Instantanée (Contraintes de Débit Instantané)
4.1 Résumé du Chapitre
4.2 Approche Optimale
4.3 Allocation Sous-Optimale / QdS Instantanée : Approche à Convergence Rapide
5 Maximisation du Débit Moyen avec Équité
5.1 Résumé du Chapitre
5.2 Formulation du problème
5.3 Résolution du problème
5.3.1 Extended Proportional Fair Resource Allocation (EPF)
5.3.2 Vegas-Discrete Convex Optimization (WV)
6 Conclusion
6.1 Contributions de la thèse
6.2 Pistes d’étude
7 Annexes

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