Stratégies adaptatives d'allocation des ressources dans les réseaux sans fil dynamiques – ORACLESS

La cinquième génération (5G) de réseaux mobiles se caractérisera notamment par la possibilité d’opérer à des débits comparables à ceux offerts par la fibre optique et une grande hétérogénéité en termes d’usages et de services. Pour rendre cela possible technologiquement, un des défis techniques à relever est la conception de stratégies d’allocation de ressources (spectre, puissance, antennes, etc.) capables de s’adapter à des environnements fortement variables et possiblement très imprévisibles pour les terminaux du réseau, mobiles ou non.

Les techniques d’allocation de ressources les plus avancées de l’état de l’art et pertinentes pour le projet présenté se classent en deux catégories. La première catégorie correspond à l’apporche statique qui suppose fixes les paramètres du réseau et repose sur l’optimisation, la théorie des jeux et le contrôle optimal. La seconde catégorie correspond à l’approche stochastique et suppose que le réseau évolue de manière stochastique avec des distributions de probabilités connues ; l’approximation stochastique et le contrôle stochastique sont utilisés pour cela. Bien qu’offrant des gains de performances potentiels importants, ces deux approches ne peuvent absolument pas être appliquées en l’état dans un réseau sans fils réel. En effet, ces approches ne tiennent pas compte du fort degré de variabilité du réseau (les utilisateurs entrent et sortent du réseau alors que les analyses de type optimisation classique et théorie des jeux par exemple supposent leur nombre fixe, ses statistiques elles-mêmes peuvent fluctuer fortement, etc). Ainsi, le paradigme classique qui consiste à essayer d’atteindre l’optimum qu’il soit statique ou en moyenne s’avère complètement inadapté à la réalité.

Le projet ORACLESS a pour but de proposer un paradigme en rupture avec les approches existantes et qui repose sur l’exploitation et le développement de techniques d’optimisation en ligne et sans oracle, c’est-à-dire qui ne repose pas sur des hypothèses informatives et stucturelles trop fortes. Un objectif central est de développer des techniques d’allocation de ressources flexibles et qui peuvent poursuivre des changements rapides du réseau et possiblement connus avec une grande incertitude. Les algorithmes ainsi conçus seront ainsi robustes aux changements d’environnement et permettront des opérations du type auto-diagnostic et auto-réparation des routines implantées.

Se fondant sur l’importance que prendront les technologies « massive MIMO » (multiple input multiple output) et la réutilisation dynamique de spectre « cognitive radio » (CR) dans la 5G, les objectifs principaux du projet ORACLESS sont définis comme suit :

1. Stratégies d’optimisation adaptative pour le massive MIMO : l’objectif sera de concevoir des algorithmes de poursuite de configurations optimales et variant dans le temps, tout en résolvant le verrou technique lié aux problèmes de complexité liés au scénario massive MIMO.

2. Stratégies en ligne d’utilisation dynamique du spectre : l’objectif sera de mettre au point des techniques d’équilibration robustes aux erreurs de synchronisation et aux retards, et de minimiser l’impact du caractère hétérogène du réseau sur les performances.

Pour atteindre ces objectifs, nous mettrons en oeuvre une approche fortement interdisciplinaire qui repose sur l’exploitation de l’optimisation en ligne, l’apprentissage, la théorie des jeux, l’approximation stochastique et la théorie de l’information. La constitution de l’équipe du projet ORACLESS a été établie de manière à réaliser une représentation complète de ces compétences ainsi que de catalyser des collaborations récentes et prometteuses.