Incitation à la coopération dans les réseaux à radio cognitive par utilisation de la théorie des jeux coalitionnels et des techniques de clustering

Abstract

Les réseaux sans fil ont énormément évolué durant ces dernières années. En parallèle à cette évolution, un grand investissement, à la fois, aux niveaux des équipements et aux niveaux des licences des fréquences, a été déployé par les opérateurs de télécommunication.

Malgré les techniques utilisées dans les réseaux sans fil et la diversité des bandes allouées à chaque technologie, le problème du manque de spectre reste un tabou. Afin de minimiser les dépenses et de mieux exploiter les bandes de fréquences, vient l’idée d’utilisation d’une radio intelligente (radio cognitive) pour s’adapter à n’importe quelle technologie en exploitant toute la bande de fréquence disponible.

Le principe de la radio cognitive repose sur le fait qu’un équipement peut à tout moment scanner la bande de fréquence à la recherche des opportunités de transmission. Le problème de la possession de la licence d’exploitation des fréquences identifiées survient immédiatement. Pour cela, la technologie de la radio cognitive permet aux usagers sans licences de transmettre dans les bandes de fréquences avec licences sans dégrader la qualité de service des transmis- sions des usagers avec licence. Les usagers sans licences se servent de la tech- nique de la détection du canal pour éviter les interférences avec les usagers avec licences. Cette technique demande des ressources radios et entraine la dégrada- tion des performances du réseau à radio cognitive. Combiner la technologie à radio cognitive à d’autres technologies émergentes comme la coopération et les clusters s’avère bénéfique pour améliorer les performances des réseaux sans fils.

Les travaux menés dans le cadre de cette thèse visent à proposer des nou- velles approches afin d’augmenter la véracité de détection et d’améliorer les performances des réseaux à radio cognitive, de tailles réduites et larges. Les approches proposées se basent sur l’utilisation de la théorie des jeux de coali- tions et les clusters. Pour les réseaux de tailles réduites, deux approches sont introduites :

– l’approche des jeux de coalition avec utilité non transférable (Non Transfe- rable Utility noté NTU) et – l’approche des jeux de coalition avec utilité transférable (Transferable Uti- lity noté TU) dans leur forme de partition. Dans les deux cas un algorithme d’apprentissage est appliqué afin d’at- teindre l’équilibre de Nash.

Pour les réseaux de tailles larges, la solution est de segmenter le réseau par un nouveau algorithme nommé CRLEACH, inspiré du protocole LEACH (Low- Energy Adaptive Clustering Hierarchy) et adapté dans le cas de la radio cogni- tive. Ce nouvel algorithme est basé sur les canaux valables pour chaque utili- sateur secondaire. Après la formation de chaque cluster, on va appliquer le jeu de coalitions dans sa forme de partitions avec la méthode NTU afin d’éviter les interférences et ainsi améliorer les performances.