Contribution of modern automatics in mobile networks
Apport de l’automatique moderne dans les réseaux mobiles
Résumé
In this thesis, we study the contribution of modern automatic to mobile network problems.
More specifically, the main objective of this work is to propose solutions based on
automatic tools for power control in wireless mobile networks. Constrained optimization and
prediction based mixed Kalman/H1 filter are adopted to this problem and allow us to improve
the performance in terms of QoS and energy consumption. We propose a modeling
based on the specific equations of the wireless networks which leads to a discrete time dynamic
model, the linear quadratic control is used in order to adapt the compromise between
the optimization of the QoS and the consumption of energy. Thus we propose a fuzzy logic
controller for adaptation the weighting factors in the quadratic performance criterion. The
synthesis of control laws, in closed loop, is studied to answer the questions of optimization
and robustness. The optimization is established by the optimal control LQR and H2, while
the robustness to uncertainties of the variable parameters is treated by the robust control
H2/H1. The simulation performance study showed the characteristic of each algorithm and
then allowed to derive the most optimal and robust power control algorithm.
Dans cette thèse, nous étudions la contribution de l’automatique moderne aux problématiques
des réseaux mobiles. Plus précisément, l’objectif principal de ce travail est de proposer
des solutions basées sur des outils d’automatique pour le contrôle de puissance dans les réseaux
mobiles sans fil. L’optimisation sous contraintes et la prédiction par le filtrage mixte
Kalman/H1 sont adoptées à ce problème et nous permettent notamment d’améliorer les
performances en termes de QoS et de consommation énergétique. Nous proposons une modélisation
basée sur les équations spécifiques des réseaux sans fil qui conduit à un modèle
dynamique discret ; la commande linéaire quadratique est utilisée afin d’adapter le compromis
entre l’optimisation de la QoS et la consommation d’énergie. Ainsi, nous proposons un
contrôleur par logique floue pour adapter le facteur de pondération du critère de performance.
La synthèse des lois de commande, en boucle fermée, est étudiée pour répondre aux
questions d’optimisation et de robustesse. L’optimisation est établie par la commande optimale
LQR et H2, tandis que la robustesse vis-à-vis des incertitudes des paramètres variables
est traitée par la commande robuste H2/H1. L’étude de performance, par simulation, a
montré les caractéristiques de chaque algorithme et a permis ensuite, d’obtenir l’algorithme
de contrôle de puissance qui est robuste et plus optimal aussi.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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