Analyse des réseaux multi-cellulaires multi-utilisateurs futurs par la théorie des matrices aléatoires

Future wireless communication systems will need to feature multi cellular heterogeneousarchitectures consisting of improved macro cells and very dense smallcells, in order to support the exponentially rising demand for physical layerthroughput. Such structures cause unprecedented levels of inter and intra cellinterference, which needs to be mitigated or, ideally, exploited in order to improveoverall spectral efficiency of the communication network. Techniques likemassive multiple input multiple output (MIMO), cooperation, etc., that alsohelp with interference management, will increase the size of the already largeheterogeneous architectures to truly enormous networks, that defy theoreticalanalysis via traditional statistical methods.Accordingly, in this thesis we will apply and improve the already knownframework of large random matrix theory (RMT) to analyse the interferenceproblem and propose solutions centred around new precoding schemes, whichrely on large system analysis based insights. First, we will propose and analyse anew family of precoding schemes that reduce the computational precoding complexityof base stations equipped with a large number of antennas, while maintainingmost of the interference mitigation capabilities of conventional close-tooptimalregularized zero forcing. Second, we will propose an interference awarelinear precoder, based on an intuitive trade-off and recent results on multi cellregularized zero forcing, that allows small cells to effectively mitigate inducedinterference with minimal cooperation. In order to facilitate utilization of theanalytic RMT approach for future generations of interested researchers, we willalso provide a comprehensive tutorial on the practical application of RMT incommunication problems.Les futurs systèmes de communication sans fil devront utiliser des architecturescellulaires hétérogènes composées de grandes cellules (macro) plus performanteset de petites cellules (femto, micro, ou pico) très denses, afin de soutenir la demandede débit en augmentation exponentielle au niveau de la couche physique.Ces structures provoquent un niveau d’interférence sans précèdent à l’intérieur,comme à l’extérieur des cellules, qui doit être atténué ou, idéalement, exploitéafin d’améliorer l’efficacité spectrale globale du réseau. Des techniques commele MIMO à grande échelle (dit massive MIMO), la coopération, etc., qui contribuentaussi à la gestion des interférences, vont encore augmenter la tailledes grandes architectures hétérogènes, qui échappent ainsi à toute possibilitéd’analyse théorique par des techniques statistiques traditionnelles.Par conséquent, dans cette thèse, nous allons appliquer et améliorer desrésultats connus de la théorie des matrices aléatoires à grande échelle (RMT)afin d’analyser le problème d’interférence et de proposer de nouveaux systèmesde précodage qui s’appuient sur les résultats acquis par l’analyse du système àgrande échelle. Nous allons d’abord proposer et analyser une nouvelle famillede précodeurs qui réduit la complexité de calcul de précodage pour les stationsde base équipées d’un grand nombre d’antennes, tout en conservant la plupartdes capacités d’atténuation d’interférence de l’approche classique et le caractèrequasi-optimal du précodeur regularised zero forcing. Dans un deuxième temps,nous allons proposer une variation de la structure de précodage linéaire optimal(obtenue pour de nombreuses mesures de performance) qui permet de réduirele niveau d’interférence induit aux autres cellules. Ceci permet aux petites cellulesd’atténuer efficacement les interférences induites et reçues au moyen d’unecoopération minimale. Afin de faciliter l’utilisation de l’approche analytiqueRMT pour les futures générations de chercheurs, nous fournissons également untutoriel exhaustif sur l’application pratique de la RMT pour les problèmes decommunication en début du manuscrit