Game Theoretic Approaches to Spectrum Sharing in Decentralized Self-Configuring Networks - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2011

Game Theoretic Approaches to Spectrum Sharing in Decentralized Self-Configuring Networks

Le Partage du Spectre dans les Réseaux Décentralisés Auto-Configurables : Une approche par la Théorie des Jeux.

Samir Perlaza

Résumé

This thesis deals with the analysis and design of techniques for spectrum sharing in decentralized self-configuring networks (DSCN). For such networks, spectrum sharing can be broadly divided into two consecutive phases that radio devices im- plement autonomously, and often individually. In the first phase, radio devices identify their available spectrum access opportunities (SAO). For instance, unused frequency bands, time slots, or spatial directions over which their transmissions are allowed to take place. In the second phase, radio devices determine the optimal transmit/receive configurations for exploiting the available SAOs while guarantee- ing a reliable communication. Here, such configurations are described in terms of power allocation policies, modulation-coding schemes, scheduling policies, decoding orders, etc. For the first phase, we introduce a novel notion of SAO. The main idea consist in exploiting the unused spatial directions (SD) associated with the singular values of the channel matrix of a given primary link using a water-filling power allocation (PA) policy. The method proposed in this thesis for exploiting such opportunities is called opportunistic interference alignment (OIA) and relies on the existence of multiple antennas at both transmitters and receivers. This novel spectrum sharing technique is particularly useful in highly dense networks where classical SAOs such as unused time slots and/or unused frequency bands are short-lasting rare events. For the second phase, it is well known that the main problem lies in the mutual interference arising from the simultaneous exploitation of the same set of available SAOs. Therefore, to study such a competitive interaction between the radio devices, we make use of tools from game theory. Within this framework, we adopt a particular network topology (parallel multiple access channel) to study the existence and the multiplicity of Nash equilibria (NE). The relevance of NE stems from the fact that it represents a network state where each radio device's configuration is optimal with respect to the configuration of all the other devices. In particular, we show that, paradoxically, an important gain in the global performance at the NE is observed by reducing the number of possible configurations a radio device is allowed use. Later, we introduce a novel technique that allows radio devices to achieve NE in a fully decentralized fashion based only on the periodical observation of their individual performance. This (learning) technique is independent of both the network topology and the performance metric of the radio devices. More importantly, we show that it converges to epsilon-NE in relevant types of games in wireless communications, namely potential games among others. We finally tackle the quality of service provisioning in DCSNs. We thus formalize an alternative notion of equilibrium, namely satisfaction equilibrium (SE). Contrary to the existing equilibrium concepts, we show that the SE properly models the problem of QoS in DCSNs. More importantly, we introduce learning techniques that allow achieving a SE relying only on a periodical 1-bit message from the receivers. In particular, as long as the SE exists, these techniques achieve a SE in finite time and are shown to be computationally simpler than those used to achieve NE.
Les travaux de cette thèse s'inscrivent tous dans la thématique " traitement du signal pour les réseaux de communications distribués ". Le réseau est dit distribué au sens de la décision. Dans ce cadre, le problème générique et important que nous avons approfondi est le suivant. Comment un terminal, qui a accès à plusieurs canaux de communications, doit-il répartir (de manière autonome) sa puissance d'émission entre ses canaux et l'adapter dans le temps en fonction de la variabilité des conditions de communications ? C'est le problème de l'allocation de ressources adaptative et distribuée. Nous avons développé 4 axes de travail qui ont tous conduits à des réponses originales à ce problème ; la forte corrélation entre ces axes est expliquée dans le manuscrit de thèse. Le premier axe a été l'alignement opportuniste d'interférence. Un des scénarios de référence est le cas où deux couples émetteur-récepteur communiquent en interférant (sur la même bande, en même temps, au même endroit, ...), où les 4 terminaux sont équipés de plusieurs antennes et où un émetteur est contraint de ne pas (ou peu) interférer sur l'autre (canal à interférence dit MIMO). Nous avons conçu une technique d'émission de signal multi-antennaire qui exploite l'observation-clé suivante et jamais exploitée auparavant: même lorsqu'un émetteur est égoïste au sens de ses performances individuelles, celui-ci laisse des ressources spatiales (dans le bon espace de signal et que nous avons identifié) vacantes pour l'autre émetteur. L'apport en performances en termes de débit par rapport aux meilleurs algorithmes existants a été quantifié grâce à la théorie des matrices aléatoires et des simulations Monte Carlo. Ces résultats sont particulièrement importants pour le scénario de la radio cognitive en milieu dense. Dans un second temps, nous avons supposé que tous les émetteurs d'un réseau sont libres d'utiliser leurs ressources de manière égoïste. Les ressources sont données ici par les canaux fréquentiels et la métrique individuelle de performance est le débit. Ce problème peut être modélisé par un jeu dont les joueurs sont les émetteurs. Une de nos contributions a été de montrer que ce jeu est un jeu de potentiel, ce qui est fondamental pour la convergence des algorithmes distribués et l'existence d'équilibre de Nash. De plus, nous avons montré l'existence d'un paradoxe de Braess : si l'espace d'optimisation d'un joueur grandit, les performances individuelles et globales peuvent s'en trouver réduites. Cette conclusion a une conséquence pratique immédiate : il peut y a voir intérêt de restreindre le nombre de canaux fréquentiels utilisables dans un réseau à interférence distribué. Dans le jeu précédent, nous avions constaté que les algorithmes distribués d'allocation de ressources (les algorithmes d'apprentissage par renforcement typiquement) demandent un grand nombre d'itérations pour converger vers un état stable tel qu'un équilibre de Nash. Nous avons ainsi proposé un nouveau concept de solution d'un jeu, à savoir l'équilibre de satisfaction ; les joueurs ne modifient pas leur action, même si celle-ci ne maximise pas leur gain, pourvu qu'un niveau minimal de performance soit atteint. Nous avons alors développé une méthodologie d'étude de cette solution (existence, unicité, convergence, ...). Une de nos contributions a aussi été de donner des algorithmes d'apprentissage qui convergent vers cette solution en un temps fini (et même court génériquement). De nombreux résultats numériques réalisés dans des scénarios imposés par Orange ont confirmé la pertinence de cette nouvelle approche. Le quatrième axe de travail a été la conception de nouveaux algorithmes d'apprentissage qui convergent vers des solutions de type équilibre logit, epsilon-équilibre ou équilibre de Nash. Notre apport a été de montrer comment modifier les algorithmes existants pour que ceux-ci évitent les phénomènes de cycles et convergent vers un équilibre présélectionné au départ de la dynamique. Une idée importante a été d'introduire une dynamique d'apprentissage de la fonction métrique de performances en couplage avec la dynamique principale qui régit l'évolution de la distribution de probabilité sur les actions possibles d'un joueur. Le cadre de ces travaux est parfaitement réaliste d'un point de vue informatif au niveau des terminaux en pratique. Il est montré une voie possible pour améliorer l'efficacité des points de convergence, ce qui constitue un problème encore ouvert dans ce domaine.
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Dates et versions

tel-00667124 , version 1 (07-02-2012)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00667124 , version 1

Citer

Samir Perlaza. Game Theoretic Approaches to Spectrum Sharing in Decentralized Self-Configuring Networks. Computer Science and Game Theory [cs.GT]. Ecole nationale supérieure des telecommunications - ENST, 2011. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00667124⟩
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