Modèles spatiaux pour la planification cellulaire

Nowadays, cellular technology is almost everywhere. It has had an explosive success over the last two decades and the volume of traffic will still increase in the near future. For this reason, it is also regarded as one cause of worldwide energy consumption, with high impact on carbon dioxide emission. On the other hand, new mathematical tools have enabled theconception of new models for cellular networks: one of these tools is stochastic geometry, or more particularly spatial Poisson point process. In the last decade, researchers have successfully used stochastic geometry to quantify outage probability, throughput or coverage of cellular networks by treating deployment of mobile stations or (and) base stations as Poisson point processes on a plane. These results also take into account to impact of mobility on the performance of such networks. In this thesis, we apply the theory of Poisson point process to solve some problems of cellular networks, in particular we analyze the energy consumption of cellular networks. This thesis has two main parts. The first part deals with some dimensioning and coverage problems in cellular network. We uses stochastic analysis to provide bounds for theoverload probability of OFDMA systems thanks to concentration inequalities and we apply it to solve a dimensioning problem. We also compute the outage probability and handover probability of a typical user. The second part is dedicated to introduce different models for energy consumption of cellular networks. In the first model, the initial location of users form a \PPP\ and each user is associated with an ON-OFF process of activity. In the second model, arrival of users forms a time-space \PPP. We also study the impact of mobility of users by assuming that users randomly move during its sojourn. We focus on the distribution of consumed energy by a base station. This consumed energy is divided into the additive part and the broadcast part. We obtain analytical expressions for the moments of the additive part as well as the mean and variance of the consumed energy. We are able to find an error bound for Gaussian approximation of the additive part. We prove that the mobility of users has a positive impact on the energy consumption. It does not increase or decrease the consumed energy in average but reduces its variance to zero in high mobility regime. We also characterize the convergent rate in function of user's speed.Dans cette thèse, nous enrichissons et appliquons la théorie des processus de Poisson spatiaux pour résoudre certains problèmes issus de la conception et du déploiement des réseaux cellulaire. Cette thèse comporte deux parties principales. La première partie est consacrée à la résolution de quelques problèmes de dimensionnement et de couverture des réseaux cellulaires. Nous calculons la probabilité de surcharge de systèmes OFDMA grâce aux inégalités de concentration et aux développements d'Edgeworth, pour lesquels nous prouvons des bornes d'erreur explicites, et nous l'appliquons à résoudre un problème de dimensionnement. Nous calculons également la probabilité d'outage et le taux de handover pour un utilisateur typique. La seconde partie est consacrée à l'étude de différents modèles pour la consommation d'énergie dans les réseaux cellulaires. Dans le premier modèle, l'emplacement initial des utilisateurs forme un processus de Poisson ponctuel et à chaque utilisateur est associé un processus d'activité de type ON-OFF. Dans le second modèle, l'arrivée des utilisateurs constitue un processus de Poisson en espace et en temps, une dynamique connue sous le nom de dynamique de Glauber. Nous étudions également l'impact de la mobilité des utilisateurs en supposant que les utilisateurs se déplacent de manière aléatoire pendant leur séjour. Nous nous intéressons dans toutes ces situations, à la distribution de l'énergie consommée par une station de base. Cette énergie est divisée en deux parties: la partie additive et la partie diffusive. Nous obtenons des expressions analytiques pour les moments de la partie additive ainsi que la moyenne et la variance de l'énergie totale consommée. Nous trouvons une borne d'erreur pour l'approximation gaussienne de la partie additive. Nous prouvons que la mobilité des utilisateurs a un impact positif sur la consommation d'énergie. Il n'augmente ni ne réduit l'énergie consommée en moyenne, mais réduit sa variance à 0 en régime de mobilité élevé. Nous caractérisons aussi le taux de convergence en fonction de la vitesse des utilisateurs