Soutenance mémoire
Du fait que les télécommunications ont connu un essor des plus considérables lors de la dernière décennie, et dans la perspective de créer pour chaque utilisateur un environnement totalement connecté, les réseaux actuels et futurs doivent s’adapter à cette tendance sur les deux plans du trafic supporté et de l’architecture réseaux. D’une part, les systèmes de communication futurs sont amenés à véhiculer un trafic réseau en constante évolution (flux de voix et de vidéos, signaux de commande en temps réel, trafic à faible débit, … ). Chaque type de trafic, de par l’application à laquelle il est destiné, doit répondre à un ou plusieurs critères dont: un haut débit (application vidéos), faible latence (signaux de sécurité), haute fiabilité (signaux de commande), intégrité et confidentialité (sécurité)…
D’autre part, afin de transporter un trafic aussi hétérogène à travers le réseau, l’archi- -tecture doit être aussi en rupture avec les architectures traditionnelles en station de base et user terminaux. L’architecture optimale reste encore à définir, ceci dit elle passera certainement par une multiplication des points d’accès au réseau. Cette multiplication peut se faire en permettant à plusieurs composants du réseau de jouer le rôle de transmetteur ce qui a pour effet d’augmenter les débits et puissances disponibles et de fournir un meilleur accès à l’information. Par conséquent, plusieurs scénario de communication sont amenés à coexister au sein du même réseau citant par exemple la diffusion (Broadcast), la transmission simultanée (Multicast), le relai (Relay) ou encore les scénarios cognitifs à interférences (Conginitive interference) etc.
Problématiques et principaux modèles de canaux
Au regard de la nature ouverte des transmissions sans fil, l’augmentation des noeuds à l’émission et à la réception résulte en des interférences fortes et non-structurées, et ce au sein du même environnement de communication ainsi qu’au niveau des systèmes de communication adjacents. La gestion d’interférences étant l’élément le plus limitant dans les transmissions sans fil, les stratégies de gestion d’interférences sont d’un attrait particulier bien qu’elles restent encore méconnues pour bien des classes de canaux. L’un des canaux pour lesquels il est crucial de développer des stratégies efficaces de gestion d’interférences, ne serait-ce que pour le cas de deux utilisateurs, est sans doute le canal à diffusion [1]. D’un point de vue de théorie de l’information, un canal à diffusion consiste en une source désirant transmettre deux messages distincts, chacun à un utilisateur, sans erreur. Pour ce, la source est tentée de transmettre les messages chacun à son débit maximal, ceci dit, l’augmentation du débit d’un message résulte en une augmentation de l’interférence à l’utilisateur opposé. C’est la résolution de ce compromis qu’on dénote par gestion de l’interférence.
En plus d’être vulnérables à l’augmentation des interférences, les communication sansfil sont aussi assujetties à des qualités de lien variables, une variabilité qui, à elle seule, peut être critique pour les applications sensibles à la fiabilité ou latence des données (signaux de sécurité, signaux de commande dans les centrales électriques, etc). Couplée à cette incertitude du canal, l’interférence devient de plus en plus critique d’où la nécessité d’établir des techniques de gestion d’interférence qui soient robustes à l’incertitude canal.
Canal de diffusion avec incertitude
L’information canal (gain, niveau de bruit, matrice de transition du canal, etc) étant modélisée par une variable d’état, la disponibilité de cette information à la source et sa variabilité définissent différentes classes de canaux à incertitude: canaux composés, canaux composites, canaux à variation temporelle arbitraire … Dans cette thèse, nous intéressons aux canaux de diffusion à incertitude composés où l’état est supposé inconnu à la source mais constant dans le temps. Dans de tels scénarios, la source ignore la réelle distribution de probabilité contrôlant le canal mais connaît un ensemble de lois auquel elle peut appartenir. Ce genre de canaux est un modèle approprié pour les canaux à évanescence lente où le gain des canaux est supposé varier sur une durée bien supérieure à la durée de la transmission. La gestion d’interférences dans de tels canaux s’avère davantage complexe de par cette incertitude et a donc fait l’objet d’une étude approfondie dans cette thèse.
Transmissions multiples sur les canaux à interférences cognitifs Rappelons que lorsque la source ignore laquelle parmi un ensemble de lois est celle qui régit la transmission de l’information, elle est contrainte à transmettre simultanément à toutes les lois ainsi qu’elle aurait transmis à plusieurs utilisateurs simultanément. Les canaux à incertitude sont donc souvent assimilés aux canaux à transmissions multiples où plusieurs utilisateurs souhaitent décoder le même message. Dans cette thèse, nous étudions par là même une classe de canaux limités par les interférences, les canaux à interférences cognitifs, lorsque ceux là sont sujets aux transmissions multiples. De tels canaux consistent en deux sources transmettant chacune à un utilisateur distinct, mais dont l’une (source cognitive) connaît à priori le message que l’autre source (source primaire) transmet.
Bien que ce canal soit assez similaire au canal à interférences, il doit à plus juste titre être considéré comme un canal de diffusion avec noeud auxiliaire. Lorsque ce noeud, source primaire, aide à la transmission du message primaire W1 il crée de l’interférence pour l’utilisateur opposé qui ne souhaite décoder que le message secondaire W2, un compromis doit être trouvé entre les deux débits transmis. En présence de transmissions multiples, ce compromis s’avère d’autant plus nécessaire que la source doit satisfaire la demande de plusieurs utilisateurs simultanément. Des scénarios de communication similaires peuvent intervenir dans les grands stades sportifs où un signal commun à tous les supporteurs est transmis sur leur équipement de réception (replay, statistiques …) et où une station de base voisine aide à la transmission de ce signal tout en assurant la couverture d’autres utilisateurs du réseau. Notre but dans cette thèse est de développer les schémas optimaux de codage pour de tels canaux surtout en la matière de gestion de l’interférence.
Le canal de diffusion avec espion: De par la nature ouverte des communications sans fil, la multiplication des points d’accès au réseau impacte notablement la sécurité de l’information au niveau de la couche physique. La sécurité au niveau de couche physique désigne toutes les techniques de sécurisation de données sans recourir au cryptage de l’information aux couches supérieures de la pile des protocoles de transmission. En pratique, une communication peut être affectée par deux types d’espionnage. Un espionnage actif où le noeud espion altère l’information (noeud parasite) et un espionnage passif où l’espion accède à une information qu’il n’est pas sensé obtenir (accès à un service pour les membres non abonnés). Afin qu’une communication soit sécurisée, les débits transmis se doivent d’être assez faibles pour être correctement décodés aux utilisateurs légitimes mais aussi assez élevés pour ne pas être décodés par le noeud espion. Ce compromis est modélisé théoriquement par le canal à espion [2] où une source cherche à transmettre un message à un utilisateur légitime tout en le sécurisant par rapport à un espion externe. La sécurisation de données au niveau de la couche physique présente l’avantage d’être robuste aux algorithmes de craquage de force brute, et a donc un attrait tout particulier lorsque le noeud espion a une grande capacité calculatoire. Ceci dit, elle repose essentiellement sur les propriétés statistiques des canaux des noeuds et s’avère impossible lorsque le canal de l’espion est de meilleure qualité que celui de l’utilisateur légitime. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la classe de canaux qui combinent sécurité et diffusion: canaux de diffusion avec espion.
Le canal de diffusion à incertitude
Canaux de diffusion à incertitude ordonnés
Un bien simple exemple de canaux ordonnés sur lequel l’incertitude canal a un effet drastique consiste en le canal de diffusion dégradé où les deux récepteurs Y et Z sont ordonnés en terme de capacité de décodage. La stratégie optimale pour de tels canaux (lorsque ceux ci sont bien connus) requiert l’application d’une superposition de deux mots de code. Le mot de code commun, de la couché inférieure, est dédié à l’utilisateur dont le canal est de moindre qualité, disons Y . Le plus fort décodeur Z décode lui les deux mots de codes. La région de débits obtenue est alors de la forme:
R1 ≤ I(X; Y |V ) ,
R2 ≤ I(V ;Z) .
où la variable aléatoire commune V vérifie la chaîne de Markov donnée par V − X− (Y, Z). Ce schéma de codage est extrêmement sensible à l’ordre des utilisateurs et requiert de la source et des deux décodeurs de choisir les schémas de codage et décodage judicieux.
Afin de contrecarrer cette limitation, nous proposons dans le premier chapitre de cette thèse le prince de « Décodage de l’interférence » qui se base sur un codage symétrique l’encodage à la Marton [3], indépendant de l’ordre des canaux, tout en permettant de retrouver le résultat optimal de la superposition de codes. Cela passe par une technique de décodage plus évoluée laissant à chacun des décodeurs le choix de décoder ou non l’interférence. Cette stratégie s’avère judicieuse dans des scénarios où disons deux possibles réalisations d’un utilisateur Y1 and Y2 pourrait requérir deux stratégies de codage antagonistes puisque inversement ordonnés par rapport à l’utilisateur opposé Z.
Ceci dit, afin d’identifier des classes de canaux à incertitude pour lesquelles le décodage d’interférence peut s’avérer strictement meilleur que le non-décodage d’interférence, une étude exhaustive de l’effet du couplage de l’interférence et de l’incertitude canal s’impose. Il s’avère que pour la plupart des canaux de diffusion ordonnés pour lesquels la capacité est connue, (canaux à bruit blanc additifs, canaux binaires symétriques, canaux binaires à effacement), le canal à incertitude revient souvent à un canal de diffusion pour la pire paire de canaux, ceci est dû essentiellement à la relation de dégradation physique ou stochastique entre les canaux respectifs de chaque utilisateur [4].
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Table des matières
Introduction
Matériel et méthode
Schéma de l’étude
Critères d’inclusions
Données recueillies
Analyse statistique
Résultats
Discussion
Conclusion
Biblioographie
Tableaux
Annexes
