Distributed caching methods in small cell networks

Résumé : Cette thèse explore le caching proactif, l'un des principaux paradigmes des réseaux cellulaires 5G utilisé en particulier le déploiement des réseaux à petites cellules (RPCs). Doté de capacités de prévisions en combinaison avec les récents développements dans le stockage, la sensibilité au contexte et les réseaux sociaux, le caching distribué permet de réduire considérablement les pics de trafic dans la demande des utilisateurs en servant de manière proactive ces derniers en fonction de leurs demandes potentielles, et en stockant les contenus à la fois dans les stations de base et dans les terminaux des utilisateurs. Pour montrer la faisabilité des techniques de caching proactif, nous abordons le problème sous deux angles différents, à savoir théorique et pratique.Dans la première partie de cette thèse, nous utiliserons des outils de géométrie stochastique pour modéliser et analyser les gains théoriques résultant du stockage dans les stations de base. Nous nous focalisons en particulier sur 1-) les réseaux ``niveau-simple" dans lesquels de petites stations de base ayant une capacité de stockage limitée, 2-) Réseaux ``niveau-multiples" avec un backbone à capacité limitée et 3-) Les réseaux ``niveau-multiples groupés" à deux topologies différentes: déploiements en fonction de la couverture et en fonction de la capacité. Nous y caractérisons les gains de stockage en termes de débit moyen fourni et de délai moyen, puis nous montrons différents compromis en fonction du nombre de stations de base, de la taille de stockage, du facteur de popularité des contenus et du débit des contenus ciblés. Dans la seconde partie de la thèse, nous nous focalisons à une approche pratique du caching proactif et nous focalisons sur l'estimation du facteur de popularité des contenus et les aspects algorithmiques. En particulier, 1-) nous établissons dans un premier lieu les gains du caching proactif à la fois au niveau des stations de base qu'au niveau des terminaux utilisateurs, en utilisant des outils récents d'apprentissage automatique exploitant le transfert des communications appareil-à-appareil (AàA); 2-) nous proposons une approche d'apprentissage sur la base de la richesse des informations transmises entre terminaux (que nous désignons par domaine source) dans le but d'avoir une meilleure estimation de la popularité des différents contenus et des contenus à stocker de manière stratégique dans les stations de base (que nous désignons par domaine cible); 3-) Enfin, pour l'estimation de la popularité des contenus en pratique, nous collectons des données de trafic d'usagers mobiles d'un opérateur de télécommunications sur plusieurs de ses stations de base pendant un certain nombre d'observations. Cette grande quantité de données entre dans le cadre du traitement ``Big Data" et nécessite l'utilisation de nouveaux mécanismes d'apprentissage automatique adaptés à ces grandes masses de données. A ce titre, nous proposons une architecture parallélisée dans laquelle l'estimation de la popularité des contenus et celle du stockage stratégique au niveau des stations de base sont faites simultanément. Nos résultats et analyses fournissent des visions clés pour le déploiement du stockage de contenus dans les petites stations de base, l'une des solutions les plus prometteuses des réseaux cellulaires mobiles hétérogènes 5G.
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Thèse
Other. Université Paris-Saclay, 2015. English. 〈NNT : 2015SACLC017〉
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Soumis le : lundi 25 janvier 2016 - 18:13:32
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:25

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Ejder Bastug. Distributed caching methods in small cell networks. Other. Université Paris-Saclay, 2015. English. 〈NNT : 2015SACLC017〉. 〈tel-01252687v3〉

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