Moussaid, Achraf
(2020).
« Appariement intelligent des appareils D2D sous-jacents aux réseaux cellulaires et activés pour le cache » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
Fichier(s) associé(s) à ce document :
Résumé
La communication Device-to-Device (D2D) a suscité de l’intérêt en tant que technologie prometteuse pour les réseaux sans fil de prochaine génération, elle favorise l’utilisation de communications point à point entre équipements utilisateur (UE) sans passer par les stations de base (BS). Les communications appareil à appareil (D2D) ont été proposées dans les réseaux cellulaires comme un paradigme complémentaire pour améliorer principalement la connectivité du réseau. Cependant, avec l’émergence de nouvelles applications, telles que la distribution de contenu et la publicité géolocalisée, de nouveaux cas d’utilisation de D2D dans les réseaux cellulaires ont été introduits. Plus précisément, les réseaux activés par le cache ont attiré l’attention en raison de leur capacité à réduire le trafic de liaison et à éliminer les transmissions redondantes de contenu. Cependant, ce mode de communication a introduit un surcoût d’interférence supplémentaire, en raison de multiples communications simultanées sur les mêmes bandes de fréquences que les utilisateurs cellulaires (CU), ce qui est difficile à contrôler et à atténuer. L’objectif de ce mémoire est de proposer une solution distribuée et intelligente pour le déchargement du trafic entre les utilisateurs D2D sous-jacents à un réseau cellulaire. Plus précisément, nous étudions le problème d’appariement distribué entre les utilisateurs demandeurs et les appareils de mise en cache à proximité. Étant donné que ce problème est NP-difficile, nous proposons une nouvelle approche d’apprentissage par renforcement multi-agent (MARL), basée sur l’algorithme QMIX, où chaque utilisateur demandeur est un agent capable de décider à quel appareil de cache appairer, tout en garantissant la qualité de service des utilisateurs cellulaires. Grâce à des simulations, nous montrons l’efficacité de l’algorithme MARL proposé pour obtenir la meilleure stratégie d’appariement D2D dans le réseau cellulaire sous-jacent, par rapport aux approches de base. Enfin, l’impact de plusieurs paramètres a été étudié, comme la taille du réseau D2D, la taille de la bibliothèque de fichiers et les exigences de qualité de la communication.
_____________________________________________________________________________
MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Device-to-Device (D2D), Apprentissage par renforcement multi-agent (MARL), QMIX, Déchargement du réseau.
Type: |
Mémoire accepté
|
Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF / A. |
Directeur de thèse: |
Elbiaze, Halima |
Mots-clés ou Sujets: |
Communication Device-to-Device (D2D) / Réseaux de téléphonie mobile / Apprentissage par renforcement (Intelligence artificielle) / Performance des réseaux |
Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
Déposé par: |
Service des bibliothèques
|
Date de dépôt: |
30 avr. 2021 13:05 |
Dernière modification: |
30 avr. 2021 13:05 |
Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/14239 |