Radio resource allocation for wireless heterogeneous networks

By deploying small cells (i.e., femtocells) within the same service area of regular macrocells, a much higher area spectral efficiency, better indoor coverage, and significant mobile data offloading can be achieved at low cost. Because femtocells reuse the radio spectrum already assigned to macrocells in an uncoordinated fashion, new cell boundaries are created and the signal interference situation becomes far more unpredictable than in conventional networks. In this heterogeneous network setting, adaptive power allocation and dynamic spectrum access are needed to ensure a harmonized coexistence of network entities with diverse design specifications. Since femtocells are deployed by end users without any network planning, autonomous solutions are desirable to effectively control the severe intra-tier and cross-tier interferences. In this study, we develop and evaluate distributed radio resource allocation algorithms for wireless heterogeneous networks employing code-division multiple access (CDMA) and orthogonal frequency division multiple access (OFDMA). Requiring no central coordination, the devised solutions robustly protect the ongoing operation of all existing macrocell users, while optimally exploiting the residual network capacity for femtocells. In CDMA-based networks, we propose a dynamic pricing scheme combined with femtocell user admission control to indirectly manage the cross-tier interference. The proposed joint power and admission control algorithms can be locally executed at each link to offer a maximum utility to individual users. For the total network utility maximization, we develop joint Pareto-optimal power control and signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) assignment algorithms that can fairly share radio resources among users. Upon applying convex optimization methods, the minimum SINRs prescribed by macrocell users are effectively enforced, whereas the sum network utility is globally maximized. In OFDMA-based networks, to resolve the highly nonconvex and combinatorial problem of joint power and subchannel allocation, we propose a dynamic spectrum management scheme that alternatively optimizes the powers and assigns the subchannels. With the adopted successive convex approximation approach, the total throughput of all femtocells is maximized whilst the macrocell network capacity is always protected. In cognitive femtocells where femtocell users opportunistically access the spectrum licensed to macrocells, we apply Lagrangian duality to devise jointly optimal power and subchannel allocation algorithms. The distributed solutions are shown to achieve their global optimality with low complexity.En déployant de petites cellules (dénommées les femtocells) au sein de la même zone de service que les cellules de tailles régulières (dénommées cellules macro), une efficacité spectrale zone beaucoup plus élevé, une meilleure couverture à l'intérieur, et d'importantes données mobiles de déchargement entre les deux cellules peuvent être réalisé tout en gardant faible coût. Vu que les femtocells réutilisent le spectre de fréquence déjà consacré à la cellule macro, auxquelles ils sont assignés, d'une manière non-coordonnée, de nouvelles limites de cellules sont créées et l'interférence devient beaucoup plus imprévisible que dans les réseaux traditionnels. Dans ce contexte réseau hétérogène, une allocation adaptative de puissance et des méthodes d'accès dynamiques au spectre sont nécessaires pour assurer une coexistence harmonisée des entités du réseau avec les nouvelles spécifications imposées par les femtocells. Depuis que les femtocells sont déployées par les terminaux sans aucune planification au préalable du réseau, des solutions qui s'adaptent automatiquement sont toujours désirable pour contrôler efficacement les sévères interférences entre les différents niveaux du réseau sans fil hétérogène.Dans cette étude, nous développons et évaluons des algorithmes distribués pour l'allocation de ressources radio dans les réseaux sans fil hétérogènes employant l accès multiple par répartition en code (CDMA) et Accès multiple par répartition en fréquence (OFDMA). En évitant une coordination centralisée, les solutions proposées protègent le fonctionnement de tous les utilisateurs de la cellule macro existantes, tout en exploitant de manière optimale la capacité résiduelle du réseau pour les utilisateurs du femtocells. Dans les réseaux CDMA, nous proposons un schéma de tarification dynamique associé à un contrôle d'admission des utilisateurs de la femtocell nous permettant de gérer indirectement l'interférence inter-niveaux (entre cellule macro et femtocell). Le contrôle simultané de la puissance et les algorithmes de contrôle d'admission proposés peut être exécuté localement sur chaque lien pour offrir un maximum d'utilité pour les utilisateurs individuels. Pour maximiser l'utilité totale du réseau, nous développons un algorithme de contrôle simultané de puissance basant sur l'optimalité de Pareto et le rapport signal sur interférence plus bruit (SINR) qui peut partager équitablement les ressources radio entre les utilisateurs. En appliquant d'une méthode d'optimisation, les SINR minimaux prescrits par les utilisateurs des cellules macro sont garantis, alors que le maximal global la somme de l'utilité du réseau est trouvé.Dans les réseaux OFDMA, afin de résoudre le problème non convexe et combinatoire de l'allocation conjointe de la puissance et des sous-porteuses, nous proposons un schéma alternatif de gestion dynamique du spectre qui optimise la distribution de puissance et des sous-porteuses. Avec l'approche par approximations successives convexe adoptée, le débit total de tous les femtocells est maximisé alors que la capacité du réseau de la cellule macro est toujours protégée. En femtocells cognitives où les utilisateurs du femtocell accèdent au spectre autorisé à la cellule macro d'une manière opportuniste, nous appliquons la dualité lagrangienne pour optimiser la distribution de la puissance et des sous-porteuses. Nous prouvons que les solutions distribuées proposées atteignent leur optimal global avec une faible complexité