Dawaliby Samir
Machine-to-Machine (M2M) Communications in Next Generation Networks: Spectrum management and energy efficiency .
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Section CNU :
Résumé
Français
Communication machine à machine (M2M) dans les réseaux de nouvelles générations : Gestion de spectre et efficacité énergétique
Cette thèse traite le problème de garantir la qualité de service (QoS) dans l'internet des objets (IoT) en termes d’urgence et de fiabilité. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé différentes solutions adaptées aux réseaux étendus LoRa (LoRaWAN). Premièrement, nous mettons en œuvre un découpage virtuel du réseau LoRa en plusieurs tranches et nous évaluons son impact en utilisant plusieurs stratégies statiques et dynamiques. Les résultats des simulations exécutés sur NS3 ont prouvé l'efficacité de l'isolation virtuelle des ressources physiques pour une tranche d'un réseau ayant des communications urgentes en réduisant l'impact venant des autres communications IoT. Motivés par ces résultats, une méthode d'optimisation est ensuite proposée pour chercher une meilleure configuration des nœuds LoRa en regardant plus en détail leur paramètres au niveau de la couche physique permettant d’améliorer ses performances en termes de QoS, de fiabilité et d’efficacité énergétique. Par contre, même avec le découpage du réseau en tranches virtuels, l’évolutivité de LoRa reste un défi en raison du manque de flexibilité lors de la gestion des réseaux sans fil actuels. Par conséquent, pour atteindre l'objectif global de garantir une bonne QoS dans un réseau IoT à grande échelle, les technologies SDN et le découpage virtuel du réseau sont adoptés simultanément pour proposer une architecture virtualisée et distribuée. Cette dernière proposition est basée sur la théorie des jeux et s'adapte plus rapidement aux changements dans un environnement IoT encombré en exploitant la prise de décision du découpage du réseau et la configuration des nœuds LoRa à la périphérie du réseau.
Mots-clés libres : Internet des objets, qualité de service, découpage virtuel du réseau LoRa, allocation des ressources, optimisation dynamique.
- Qualité de Service (télécommunications)
- Internet des objets
- Conception cross-layer
- Allocation de ressources (radiotéléphonie)
- Machine-to-machine communication
English
Machine-to-Machine (M2M) Communications in Next Generation Networks: Spectrum management and energy efficiency .
This thesis deals with the problem of guaranteeing heterogeneous quality of service (QoS) requirements for Internet of Things (IoT) communications in terms of urgency and reliability. Various solutions are proposed towards achieving this goal in LoRa Wide Area Networks (LoRaWAN). First, we implement network slicing over LoRa standard architecture and evaluate its impact using various static and dynamic strategies. Simulation Results performed over NS3 proved the efficiency of network slicing in isolating physical resources for each slice and serving delay critical communications. Motivated by these results, a slice-based optimization is proposed next to improve the dynamic slicing strategy by investigating more LoRa parameters at the physical layer. The proposed method finds for each device the best parameters configuration that potentially improves the performance of its slice in terms of QoS, reliability and energy efficiency. Moreover, we also looked towards meeting upcoming challenges in future IoT networks that comes from the increasing number of IoT devices. Even with network slicing, LoRa scalability remained as a big challenge that should be carefully considered especially due to the lack of flexibility in managing current wireless networks. Therefore, to meet the global objective in guaranteeing QoS in large scale IoT deployments, software defined networking (SDN) and network slicing are adopted as backbone technologies for a distributed virtualized architecture and slicing strategy. The latter proposition is based on game theory and adapts faster to the changes in a congested IoT environment by leveraging slicing decision making closer to the edge.
Keywords : Internet of things, quality of service, LoRa network slicing, ressources allocation, dynamic optimization.
Notice
- Diplôme :
- Doctorat d'Université
- Établissement de soutenance :
- Université de Poitiers
- UFR, institut ou école :
- UFR des sciences fondamentales et appliquées (SFA)
- Laboratoire :
- XLIM
- Domaine de recherche :
- Traitement du signal et des images
- Directeur(s) de thèse :
- Yannis Pousset, Abbas Bradai
- Date de soutenance :
- 11 octobre 2019
- Président du jury :
- Jean-François Diouris
- Rapporteurs :
- Laurent Clavier, Toufik Ahmed
- Membres du jury :
- Yannis Pousset, Abbas Bradai, Jean-Pierre Cances
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