Wireless Link Quality Modelling and Mobility Management for Cellular Networks. (No french title)

Résumé The quality of communication in a wireless network is primarily determined by the wireless link signal quality expressed in term of signal-to-interference-plus-noise ratio. The fact that better signal quality enhances the communication quality incites to look for states where each receiver connects to a transmitter providing it with the best signal quality. Using stochastic geometry and then extreme value theory, we obtain the distribution of the best signal quality, of the interference, and of the maximum signal strength in both bounded and unbounded path loss conditions. We then investigate temporal variations of wireless links, which are also essential to wireless networking, in terms of level crossings of a stationary process X(t). We prove that the length of an excursion of X(t) above a level γ → −∞ has an exponential distribution, and obtain results associated with the crossings of several levels. These results are then applied to mobility management in cellular networks. We focus on the handover measurement function, which differs from the handover decision-execution by identifying the best neighbouring cell to which a connection switching is to be decided and executed. This function has an important influence on the user’s experience, though its operation has been questionable due to the complexity of combining control mechanisms. We firstly address this topic with an analytical approach for emerging macro cell and small cell networks, and then with a self-optimisation approach for neighbour cell lists used in today’s cellular networks. La qualité de communication dans un réseau sans fil est déterminée par la qualité du signal, et plus précisément par le rapport signal à interférence et bruit. Cela pousse chaque récepteur à se connecter à l’émetteur qui lui donne la meilleure qualité du signal. Nous utilisons la géométrie stochastique et la théorie des extrêmes pour obtenir la distribution de la meilleure qualité du signal, ainsi que celles de l’interférence et du maximum des puissances reçues. Nous mettons en évidence comment la singularité de la fonction d’affaiblissement modifie leurs comportements. Nous nous intéressons ensuite au comportement temporel des signaux radios en étudiant le franchissement de seuils par un processus stationnaire X(t). Nous démontrons que l’intervalle de temps que X(t) passe au-dessus d’un seuil γ → −∞ suit une distribution exponentielle, et obtenons également des résultats caractérisant des franchissements par X(t) de plusieurs seuils adjacents. Ces résultats sont ensuite appliqués à la gestion de mobilité dans les réseaux cellulaires. Notre travail se concentre sur la fonction de ‘handover measurement’. Nous identifions la meilleure cellule voisine lors d’un handover. Cette fonction joue un rôle central sur l’expérience perçue par l’utilisateur. Mais elle demande une coopération entre divers mécanismes de contrôle et reste une question difficile. Nous traitons ce problème en proposant des approches analytiques pour les réseaux émergents de types macro et pico cellulaires, ainsi qu’une approche d’autooptimisation pour les listes de voisinage utilisées dans les réseaux cellulaires actuels.