Modeling and simulation of heterogeneous and non-stationary wireless networks : Application to small cells topologies

Les nouveaux services de télécommunication accessibles en mobilité entraînent une demande croissante de débit et amènent aux limites de capacités des réseaux actuels. Pour répondre à cette demande, les opérateurs cellulaires déploient de nouvelles technologies et densifient leurs réseaux en ajoutant des petites cellules, où les stations de base sont plus proches des utilisateurs. Compte tenu de la visibilité directe et de la faible hauteur des antennes, le canal de propagation des petites cellules est différent de celui des macro-cellules et les modèles stochastiques de canal existants ne sont plus adaptés. C’est dans ce contexte que se situe cette thèse, qui explore les problématiques de dynamique dans le canal de propagation et dans l’utilisation des ressources radio. Nous proposons dans une première partie de caractériser les dynamiques dans le canal de propagation de petite cellule en milieu extérieur. Cette caractérisation se base sur des prédictions déterministes, où une partie de l’environnement est généré de manière aléatoire afin de procéder à des études statistiques. Pour cela, nous mettons en place une plateforme de simulation, capable de générer des objets statiques, de les déplacer et de les prendre en compte dans des outils de prédiction de propagation adaptés aux petites cellules. Une phase de mesures de l’impact du trafic de véhicules sur la puissance du signal permet de valider les outils de propagation développés dans la plateforme. L’objectif de la deuxième partie de la thèse est d’évaluer l’impact de ces nouvelles topologies sur les performances des réseaux hétérogènes. Nous présentons un modèle hybride de propagation qui prend en compte les variations de signal dues au trafic de véhicules en combinant les approches déterministes et statistiques, pour avoir les avantages de résultats précis et d’un temps de calcul rapide. Ce modèle hybride est utilisé par la suite dans un processus de simulation de réseau cellulaire 3G LTE au niveau système, où nous évaluons l’impact du trafic de véhicules sur le débit maximal, la consommation d’énergie et le respect de la qualité de service.New services available with modern mobile telecommunication networks lead to a growing demand for better bit rates up to reach the capacity limits of current networks. To face this demand, cellular network operators deploy new technologies and densify their radio access by adding small cells, where the distance between the mobile users and the base stations is decreased. Given the Line of Sight conditions and the low height of base station antennas, the small-cell propagation channel is different from the classical macro-cellular channel and existing stochastic channel models are not suited anymore. In this context, this Ph.D. work proposes to explore challenges on the dynamics of the channel and of radio resource usage. In a first part, we propose to characterize the dynamics of the propagation channel in small-cell outdoor environments. This characterization is based on deterministic predictions, where part of the environment is randomly generated in order to proceed to statistical analysis. We describe a simulation framework able to generate static objects, to move them and to take them into account in propagation prediction tools targeted for small-cell environments. Measurements of the impact of vehicular traffic on received power enable the validation of propagation tools developed in the framework. In the second part of this work, we propose to evaluate the impact of those new topologies on the performance of heterogeneous networks. We present a hybrid propagation model taking into account signal variations due to vehicular traffic by combining deterministic and statistic approaches in order to benefit from both advantages: accurate results and quick simulations. This hybrid model is finally used in a cellular 3G LTE network simulation process where we evaluate the impact of vehicular traffic on maximal throughputs, energy consumption and quality of service