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• W2132138051 abstract "La technologie OFDMA (Orthogonal frequency division multiple access) a ete adoptee par les systemes de telecommunications de 4eme generation (4G) comme technique de transmission et d'acces multiple pour ses performances superieures en termes d'efficacite spectrale. Dans ce type de systemes, l'adaptation dynamique du debit en fonction de la qualite du canal CQI (Channel Quality Indicator) constitue une problematique de recherche d'actualite qui attire l'attention de plusieurs acteurs academiques et industriels. Ce probleme d'adaptation dynamique est encore plus complexe a gerer dans des environnements multi-utilisateurs heterogenes et a ressources limitees tels que les systemes OFDMA comme WiMAX Mobile et Long-term Evolution (LTE). Dans cette these, nous nous interessons au probleme d'allocation de ressources de l'information de feedback relative au CQI dans le cadre de systemes OFDMA multi-porteuses multi-utilisateurs. Dans le but de reduire la charge (overhead) du feedback, nous proposons une methode de prediction du CQI basee sur l'exploitation de la correlation temporelle de ce dernier et d'une solution inter-couches. L'objectif est de trouver des schemas d'allocation de ressources adaptatifs respectant les contraintes de qualite de service (QoS) applicatives.Nous proposons en premier lieu un algorithme de reduction de feedback PBF (Prediction Based Feedack) qui permet a la station de base (BS) a predire certaines occurrences du CQI en se basant sur l'algorithme des moindres carres recursif RLS (Recursive least-square). Les resultats de simulation montrent que l'outil de prediction du CQI reduit sensiblement l'overhead du feedback et ameliore par consequent le debit de la liaison montante. Nous proposons, par la suite, une version opportuniste de PBF pour attenuer les eventuels effets de sur et sous estimations liees a l'algorithme de prediction. Dans ce mecanisme, nous exploitons les informations inter-couches pour ameliorer les performances des mecanismes de feedbacks periodiques dont PBF fait partie. L'approche opportuniste ameliore sensiblement les performances du systeme pour les cas de mobilite elevee compares aux cas de faible mobilite.Dans un second temps, nous proposons une plateforme (FEREP : feedback resource allocation and prediction) basee sur une approche inter-couches. Implementee au niveau de la station BS, FEREP integre les fonctionnalites de prediction, d'adaptation dynamique du CQI et d'ordonnancement des demandes de feedback. Elle comporte trois modules. Le module FWA (feedback window adaptation) gere dynamiquement la fenetre de feedbacks de chaque station mobile (MS) en se basant sur les messages ARQ (Automatic Repeat Request) recus qui refletent l'etat actuel des canaux respectifs. Le module PBFS (priority-based feedback scheduling) effectue ensuite l'ordonnancement des feedbacks en tenant compte de la taille de la fenetre de feedback, du profil de l'utilisateur sous la contrainte de la limitation des ressources globales du systemes reservees au feedback. Afin de choisir les parametres de transmission MCS (modulation and coding schemes), le module PBF (prediction based feedback) est utilise pour les utilisateurs dont le feedabck n'a pas pu etre ordonnance dans la trame courante. Les resultats de simulation ont montre un gain significatif des performances de FREREP en comparaison a un mecanisme de reference, en particulier, sous de fortes contraintes de limitation des ressources du feedback.Le protocole ARQ genere un accuse de reception uniquement si l'utilisateur est selectionne par l'ordonnanceur pour envoyer des donnees sur la liaison descendante. Dans le cas ou la frequence d'ordonnancement des utilisateurs sur le lien descendant est reduite, les messages ARQ s'en trouvent egalement reduits, degradant par consequent les performances de la plateforme FEREP proposee ci-dessus. En effet, dans ce cas la signalisation ARQ devient insuffisante pour adapter efficacement la fenetre de feedback de chaque utilisateur. Pour pallier a ce probleme, nous proposons l'algorithme DCRA (dynamic CQI resource allocation) qui utilise deux modes d'estimation de la fenetre de feedback. Le premier est un mode hors-ligne base sur des etudes empiriques permettant d'estimer la fenetre moyenne optimale de feedback en utilisant les profils applicatif et de mobilite de l'utilisateur. Notre analyse de performance par simulation montre que la fenetre de feedback peut etre estimee en fonction de la classe de service des utilisateurs et de leurs profils de mobilite pour un environnement cellulaire donne. Le second mode de fonctionnement de DCRA effectue une adaptation dynamique de la fenetre en temps reel dans le cas ou la signalisation ARQ est suffisante. Une etude comparative avec les mecanismes DFS (deterministic feedback scheduling) et OFS (opportunistic feedback scheduling), a montre que DCRA arrive a realiser un meilleur gain en ressources montantes grâce a la reduction de l'overhead des feedbacks, sans pour autant trop degrader le debit descendant des utilisateurs. Du point de vue des utilisateurs, DCRA ameliore les contraintes de QoS tels que le taux de perte de paquets et reduit la consommation energetique des terminaux grâce a la reduction de feedback." @default.
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