The DART-Europe E-theses Portal

HAL Id: tel-02560557

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02560557

Submitted on 2 May 2020

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Optimization in cognitive radio systems with successive interference cancellation and relaying

Marwa Chami

To cite this version:

Marwa Chami. Optimization in cognitive radio systems with successive interference cancellation and

relaying. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Conservatoire national des arts et metiers -

CNAM, 2016. English. �NNT : 2016CNAM1050�. �tel-02560557�

Centre d'Études etde Reherhe en Informatique et Communiations

THÈSE DE DOCTORAT

présentée par : Marwa CHAMI

soutenue le : 12 mai 2016

pour obtenirle grade de : Doteur du Conservatoire National des Arts et Métiers

Spéialité : Radioommuniations

Optimization in ognitive radio systems with suessive

interferene anellation and relaying

THÈSE dirigée par

M. LE RUYETDidier Professeur des Universités, CNAM Paris

RAPPORTEURS

M. GORCEJean-Marie Professeur des universités, CITIlab, Insa Lyon,Inria

M. HELARDJean-François Professeur des Universités, INSARennes

PRÉSIDENT

M. DUHAMELPierre Direteur dereherhes, CNRS,LSS

EXAMINATEURS

Mme. PISCHELLAMylène Maître deonférenes, CNAM Paris

M. BADERCarlos Faouzi Professeur adjoint,CentraleSupele, Rennes

M. KOUNTOURISMarios Assoiate professor, SUPÉLEC

Marwa CHAMI

First and foremost, I wouldlike to thank God,whose manyblessings have mademe who I

amtoday.

I wish to express my sinere gratitude to thepersonswho helped to make mythree-year's

PhD avaluable experieneanda pleasingjourney that Iwillneverforget.

I am truly gratefulto mythesis advisor, Prof. Didier Le Ruyet, and to mysupervisor, Dr.

Mylène Pishella, for all their help throughout my PhD studies. Their guidane helped me in

all thetimeofresearh and writing ofthis dissertation.

I would like to thank the jury members, Prof. Jean-Marie Gore, Prof. Jean-François Hé-

lard, Prof.Pierre Duhamel,Dr. CarlosFaouzi Bader,Dr.Marios Kountouris, for reviewingand

disussingmydissertation.

My thanks also goes to all my olleagues and friends, with whom I passed many years of

enrihinginteration.ImentionFatima,Nour,Salma,Hanen,Iness,Imad,AliKabalan,Wosen,

Juwendo, AliDziri, Hmaiedand Félix for their helpand support.

A very speial thanks goes to two speial persons who left us last year, My unle Ali El

Chamiand Mydearfriend AliFayyad,for their supportand love.

Last but not least, my sinere feelings of gratitude to my parents, Mohamad and Zeinab,

mybrothers, TouandBassel,andmysister,Mayafor theirlove,patieneandenouragement

throughout mylife.

Finally,Iwouldliketoexpress mydeeplovetothepersonwhostoodbymysideandtaught

memany thingsthrough theseyears.Youmake mylife omplete.

Cognitive Radio (CR) is a promising tehnique for eient spetrum utilization. It was

introdued due to the sarity of frequeny spetrumin view of theevolutionof wireless om-

muniation tehnologies. TheCR tehnology permitsan unliensed useralledSeondaryUser

(SU) to oexist with the liensed user alled Primary User (PU) without degrading his per-

formane. In a CR system, the SU has the ability to sense and adapt to his environment in

orderto detet possible frequenyholesinthewireless spetrumand transmit initunder some

onstraints soas to inrease thetotal datarate. Besides, resoure alloation in CR systems is

one of the most ommon studied senarios espeially for multi-arrier transmissions, with the

aim tomaximize the systemthroughput.

Inthisthesis,weinvestigatetheresourealloationproblemforanuplinkmulti-userunderlay

CR system where the SU is allowed to oexist with the PU provided that the interferene

ausedtothePUisbelowapredenedthreshold.Weapplytwodeodingtehniques,Suessive

InterfereneCanellation(SIC) andSuperpositionCoding(SC),attheSUinordertomaximize

theseondary rate.

Inarststep,the single-usersenarioisstudied,assumingperfethannelstateinformation

(CSI)attheSU.Weevaluatethe performaneofthesystembyproposinganadaptivedeoding

algorithm where the SU an either treat the interferene as noise or perform SIC or SC. We

investigate thepoweralloationproblem takingintoaount thepower budgetandtheinterfe-

renethresholdonstraints. Ageneral solutionforthe power optimizationprobleminanuplink

underlayCRsystemisproposed.Boththeoretialanalysisandsimulationresults showthatthe

proposed algorithm ahieves higher sum rate than lassial algorithms, providing high-enough

data rates for the seondary system at the expense of a very low degradation of the primary

system'srate.

Then, the seondary multi-user senario is investigated, where multiple users are allowed

to exist in the seondary ell. Power and subarrier alloation problems are detailed in order

to maximize the seondary rate. We highlight the benets of theproposedmulti-user adaptive

algorithm whihenompassesthree phases.Therst stepinludestheadaptive seletion ofthe

deodingstrategyatthe seondaryreeiver. Theseondstepdesribesthesubarrieralloation

amongthedierentusers.Finally,thethirdstepdetailstheoptimaldistributionoftheavailable

power budgetonthe users.

However, perfet hannel knowledge requires perfet hannel measurements at thereeiver

and a perfet feedbaklinkto sendthis hannel information to the transmitter, whih may be

reeivers is available at the SU. We detail the analytial expressions for the outage probabili-

ties and then we solve the non-onvex optimization problem using a sequential approximation

algorithm. Simulations showthatthe proposedalgorithm iseientand robustwithstatistial

CSI. Thiswork an be easily extendedto themulti-userase.

Finally,we proposeanewsystemmodelwhere theseondaryreeiveratsasaFull-Duplex

(FD)relaynodeinordertomaximizetheprimaryrateandthusthetotalsystemrate.Thepropo-

sedsenariois rststudied for single-arriermodulation shemefor both Amplify-and-Forward

(AF) and Deode-and-Forward (DF) relaying protools. The onstraints to apply Suessive

Interferene Canellation (SIC) and to relay are determined and the new ahievable rates are

speiedsuhthattherelaynoderelayswheneverthenewahievablerateisbetterthantheone

ahieved without relying. Furthermore, the performane of the DF relaying sheme inthe FD

modeisevaluatedfor multi-arriermodulation.Theperformane oftheproposedsystemmodel

is evaluatedvia simulationsand an important improvement of theprimary ahievablerate and

thus of thetotal systemrate isshown.

Keywords Cognitive radio,Underlay, Optimization, Maximumsum-rate,OFDM, Multiuser,

Imperfet CSI, Relay,Full-Duplex.

La RadioCognitive(CR pour CognitiveRadio) estunetehnique prometteusepour assurer

une utilisation eae du spetre. Elle a été introduite en raison de la rareté du spetre des

fréquenes, ompte tenu de l'évolution des tehnologies des ommuniations sans l. La CR

permet à un utilisateur non lienié appelé utilisateur seondaire (SU pour Seondary User)

de oexisterave unutilisateur agréé appelé utilisateur primaire (PUpourPrimary User)sans

dégrader les performanes dudernier. Dans un systèmede CR, leSU a laapaité de déteter

et de s'adapter à son environnement an de déteterdes trous de fréquenes possiblesdans le

spetresanslettransmettredansestroussousertainesontraintesdemanièreàaugmenterle

débittotal.Parailleurs,l'alloationdesressouresdanslessystèmesCRformel'undessénarios

étudiés les plus ourantes en partiulier pour des transmissions à porteuses multiples, dans le

but demaximiser ledébit dusystème.

Dansettethèse,nousétudionsleproblèmed'alloationdesressourespourunsystèmeCR

àmulti-utilisateurpourunetransmissiondeliaisonmontante.Ononsidèrelesénariounderlay

oùleSUestautoriséàoexisteravelePUàonditionquel'interféreneauséauPUsoitinfé-

rieureàunseuilprédéni.Nousappliquonsdeuxtehniquesdedéodage,l'annulationsuessive

d'interférene (SIC pour Suessive Interferene Canellation) et leodage àsuperposition (SC

pourSuperpositionCoding), auSU an de maximiserledébit seondaire.

Dans une première étape, le sénario mono-utilisateur est étudié, en supposant que les in-

formations d'état de anal sont onnues parfaitement au SU.Nousévaluons laperformane du

système en proposant un algorithme de déodage adaptatif où le SU peut soit traiter l'interfé-

rene venant du primaire omme du bruit, ou bien appliquer le SIC ou SC. Nous étudions le

problèmed'alloation depuissane entenant ompte dubudgetdepuissaneetdesontraintes

deseuild'interférene. Unesolutiongénéralepourleproblèmed'optimisationdepuissanedans

unsystèmedeliaisonmontantepourunsystèmeunderlayCRestproposée.L'analysedessimu-

lations et les résultats théoriques montrent que l'algorithme proposé assure une augmentation

surledébit total dusystème, en seomparant auxalgorithmes lassiques.

Ensuite, le sénario multi-utilisateurs seondaires est étudié, où plusieurs utilisateurs sont

autorisés à exister dans la ellule seondaire. Les problèmes d'alloation de puissane et de

sous-porteuses sont détaillés dans le but de maximiser le débit seondaire. Nous mettons en

évidene les avantages de l'algorithme adaptatif dans le as multi-utilisateur, qui omprend

troisphases.Lapremièreétape omprendlaséletionadaptativedelastratégie dedéodageau

niveaudu réepteurseondaire.Ladeuxième étape déritl'attribution de sous-porteusesparmi

Cependant,laonnaissaneparfaiteduanalnéessitedesmesuresdeanalparfaitauniveau

duréepteuretunlienderétroationparfaitepourenvoyer esinformationsàl'émetteur,equi

peutêtreimpossibleàmettreen÷uvre.Ainsi,nousétudionsaussilesénariomono-utilisateuren

supposant quejustelaonnaissane statistiquedesgainsde anauxprimairesest disponible au

SU.Nousdétaillonslesexpressionsanalytiques pourles probabilitésdepanneetnousrésolvons

leproblèmed'optimisationnon-onvexeenutilisantunalgorithmed'approximationséquentielle.

Les simulations montrent que l'algorithme proposé est eae et robuste ave laonnaissane

statistique desanaux.Cetravail peutêtre failement étenduau asmulti-utilisateur.

Enn, nous proposons un nouveau modèle de système où le réepteurseondaire peut agir

omme un n÷udde relayage Full-Duplex (FD) an de maximiser ledébit primaire etdon le

débit total du système. Le sénarioproposé est d'abord étudié pour un shéma de modulation

à mono-porteuse dans les deux as Amplify-and-Forward (AF) et Deode-and-Forward (DF).

Lesontraintespourappliquer leSICetpourlerelayage sontdéterminésetlesnouveauxdébits

réalisablessontspéiésdetellesortequelen÷udderelayagerelaieàhaquefoisquelenouveau

débit atteignable est meilleur que elui obtenu sans relayage. En outre, les performanes du

système de transmission en mode FD ave le protoole DF sont évaluées ave la modulation

multi-porteuse. Les performanes du modèle de système proposé sont évaluées par le biais de

simulationsetuneaméliorationimportantesurledébitprimaireetdonledébittotaldusystème

est ahé.

MotsClésRadioCognitive,Underlay,Optimisation,Débitmaximal,OFDM,Multi-utilisateurs,

Relayage.

Aknowledgment i

Abstrat iii

Résumé v

Table of ontents x

List of gures xii

List of tables xiii

Notation xv

Abreviations and aronyms xvii

List of Aronyms . . . xvii

Résumé Détaillé de la Thèse xix 0.1 Introdution . . . xix

0.2 Sénario étudié . . . xxii

0.3 Connaissaneparfaitedes anauxau niveau de l'utilisateur seondaire . . . xxiii

0.3.1 Algorithmede déodage adaptatif. . . xxiii

0.3.2 Optimisation despuissanes . . . xxvi

0.3.3 Sénario multi-utilisateurs seondaires . . . xxix

0.3.4 Simulations . . . xxix

0.4 ConnaissaneStatistiques desCanaux . . . xxxii

0.4.1 Alloation depuissane . . . xxxiii

0.4.2 Simulations . . . xxxv

0.5 Nouveau modèle proposéave relayage au niveau duréepteur seondaire . . . . xxxvi

0.5.1 Débitsatteignable ave AF . . . xxxvii

0.5.2 Débitsatteignable ave DF . . . xxxvii

0.5.3 Alloation depuissane pour leas multi-porteuses ave DF . . . xxxvii

0.5.4 Simulations . . . xxxix

0.6 Conlusion. . . xli

1.2 Thesis objetives . . . 2

1.3 Thesis outline . . . 2

1.4 List ofpubliations . . . 3

2 Tehnial Bakground 5 2.1 Cognitive Radio. . . 5

2.2 Orthogonal frequeny divisionmulotiplexing . . . 7

2.2.1 Basioneption . . . 7

2.3 Interfereneanellation tehniques . . . 8

2.3.1 Suessive InterfereneCanellation . . . 8

2.3.2 SuperpositionCoding . . . 9

2.4 Bakground on information theory . . . 10

2.4.1 Entropyand mutualinformation . . . 10

2.4.2 Channelapaity . . . 11

2.5 Capaityregion for multi-userhannels. . . 12

2.5.1 Gaussian Multiple AessChannel . . . 12

2.5.2 Broadast hannel . . . 14

2.5.3 Gaussian interferene hannel . . . 17

2.6 Wireless radio hannel models . . . 18

2.6.1 Rayleighfading . . . 19

2.6.2 Path loss . . . 19

2.6.3 Shadowing. . . 19

2.6.4 Capaityoffading hannel. . . 20

2.6.5 Outage probability . . . 20

2.7 Relay-assistedhannel . . . 20

2.7.1 Introdution. . . 20

2.7.2 Half-duplexand full-duplexrelaying . . . 21

2.7.3 Relayingprotoolstrategies . . . 21

2.7.4 Capaityregion ofa relay-assistedhannel . . . 22

2.8 Elements ofonvexoptimization . . . 24

2.8.1 Dual deomposition . . . 25

2.8.2 Suessive approximationbased optimization method . . . 26

2.8.3 Waterlling . . . 26

3 Resoure alloation with perfet CSI 29 3.1 Introdution . . . 29

3.2 State ofthe art . . . 30

3.3 System model . . . 31

3.4 Deodingstrategiesat the SeondaryUser (SU) . . . 32

3.5 Suessive InterfereneCanellation. . . 33

3.6.1 Coneptof the SuperpositionCoding(SC ) method. . . 34

3.6.2 Conditionson

α ^k

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36}

3.7 Ahievablerate region forprimary and seondarysystems . . . 38

3.7.1 Primary user . . . 38

3.7.2 Seondaryuser . . . 38

3.7.3 Inueneof the interfereneonstraint ontheahievablerate . . . 41

3.8 PowerControl. . . 42

3.8.1 Equal poweralloation . . . 42

3.8.2 Power alloation optimization . . . 42

3.9 Multiuser ase. . . 48

3.9.1 Desription ofthealgorithm . . . 48

3.9.2 Subarrier Alloation. . . 49

3.9.3 Power alloation optimization . . . 50

3.10 Simulation results. . . 52

3.10.1 Performane evaluationfor thesingle-user ase . . . 52

3.11 Conlusion. . . 57

4 Resoure alloation algorithm with statistial CSI 59 4.1 Introdution . . . 59

4.2 Stateof the art . . . 59

4.3 ChannelModel . . . 60

4.4 Determination of theoutageprobabilities . . . 61

4.4.1 Interferene onstraint withstatistial ChannelState Information(CSI) . 61 4.4.2 SIConstraint with statistialCSI . . . 62

4.4.3 SConstraints withstatistialCSI . . . 63

4.4.4 Synthesis . . . 66

4.5 First Taylorapproximation . . . 66

4.5.1 ApplyingTaylorapproximation on(4.25e) . . . 66

4.5.2 ApplyingTaylorapproximation on(4.25g) . . . 68

4.5.3 ApplyingTaylorapproximation on(4.25f) . . . 68

4.5.4 ApplyingTaylorapproximation on

R ^k,SC s

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . 69}

4.6 Solvingthe optimization problembydeomposition . . . 69

4.7 Solvingthe optimization problembybisetion . . . 76

4.8 Sequential onvex approximationalgorithm . . . 77

4.9 Simulation resultswithstatistial CSI . . . 77

4.10 Conlusion. . . 79

5 CR system with Relay at the seondary BS 81 5.1 Introdution . . . 81

5.2 Stateof the art . . . 82

5.3 Systemmodel . . . 83

5.4.2 Seondaryahievablerate . . . 85

5.5 DF relaying protool ahievablerates . . . 86

5.6 Power alloation proedure for multi-arrier Deode-and-Forward (DF)relaying protool . . . 87

5.6.1 Equal poweralloation . . . 87

5.6.2 Power optimization . . . 88

5.7 Simulationresults. . . 90

5.7.1 AFinthesingle-arrier senario . . . 90

5.7.2 DF inthesingle-arriersenario . . . 92

5.7.3 Comparison between AFandDF . . . 96

5.7.4 DF inthemulti-arriersenario . . . 99

5.8 Conlusion. . . 100

Conlusion and Perspetives 101 5.9 Conlusion. . . 101

5.10 Perspetives . . . 102

A Typial and jointly typial sequenes 105 A.1 Typial sequenes . . . 105

A.1.1 Typial sequeneproperties . . . 106

A.2 Jointly typial sequenes . . . 106

A.2.1 Jointly typial sequeneproperties . . . 107

A.3 General properties . . . 107

A.4 Conditionally independent sequenes . . . 108

Referenes 122

2.1 Cognitive radio system . . . 6

2.2 ImplementationofanOrthogonalFrequenyDivisionMultiplexing(OFDM)system 7 2.3 Cyliprex . . . 8

2.4 Suessive interferene anellationsheme. . . 9

2.5 Superposition odingsheme . . . 10

2.6 MultipleAessChannel . . . 12

2.7 Capaityregion for Multiple AessChannel (MAC ) . . . 13

2.8 Broadast hannel . . . 14

2.9 Enodingproedurewithsuperposition . . . 16

2.10 SCsheme for aBC enoder. . . 16

2.11 Path Loss,Shadowing and Multipathversus distane . . . 18

2.12 Relayhannel . . . 21

2.13 Convex funtion . . . 25

2.14 Suessive Convex Approximation . . . 26

3.1 Two user interferenehannelon subarrier

k

^Pt

1, . . . , L

^{u . . . . . . . . . . . . . 32}

3.2 Superposition CodingConept . . . 34

3.3 CapaityRegion . . . 35

3.4 Deodingstrategies for theseondaryuser onsubarrier

k

^{. . . . . . . . . . . . . 40}

3.5 Appliation ofSIC andSCwhen

R s,n ^k,I

^¡

R s,n ^k,SIC

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41}

3.6 Appliation ofSIC andSCwhen

R s,n ^k,I

 

R s,n ^k,SIC

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42}

3.7 PowerAlloation Proedure . . . 44

3.8 Average seondaryrate persubarrier basedon thedeodingstrategy. . . 50

3.9 Subarrier Alloation Algorithm . . . 51

3.10 Statistisof the deodingstrategies for

x _p

0.6

^{km and}

y _p

0

^{km . . . . . . . . 53}

3.11 Statistisof the deodingstrategies for

x s

1.4

^kmand

y s

0

^{km . . . . . . . . 53}

3.12 Statistisof the deodingstrategiesfor mobiles moving onX-axis between the BSs 54 3.13 Sumrateand primary rateompared withvarious methods . . . 55

3.14 Seondaryrate ompared withdierent methods . . . 55

3.15 Sumrates withtwo seondaryusers. . . 56

3.16 Seondaryrates dependingon thenumberofusers, for

d _sec

^{=0.6 km . . . . . . . 57}

4.3 Ahievable seondaryratedepending ontheoutage limitsat

d sec

^{=0.4km. . . . 79}

5.1 Studied Senario . . . 84

5.2 CRRelayChannelModel . . . 84

5.3 Primary rate withAFrelaying protoolintermsof

d sec

^{. . . . . . . . . . . . . . 91}

5.4 Seondaryrate withAFrelaying protoolintermsof

d _sec

^{. . . . . . . . . . . . . 91}

5.5 Sumrate withAFrelaying protoolintermsof

d sec

^{. . . . . . . . . . . . . . . . 92}

5.6 Seondsenario withxedpositions . . . 92

5.7 Primary rate withDFintermsof

γ

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93}

5.8 Seondaryrate withDFinterms of

γ

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93}

5.9 Sumrate withDFintermsof

γ

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94}

5.10 Primary rate withDFrelayingprotoolintermsof

d _sec

^{. . . . . . . . . . . . . . 94}

5.11 Seondaryrate withDFrelaying protoolinterms of

d _sec

^{. . . . . . . . . . . . . 95}

5.12 Sumrate withDFrelaying protoolinterms of

d _sec

^{. . . . . . . . . . . . . . . . 95}

5.13 Comparison between primary rates withAF andDF for random

d sec

^{. . . . . . . 96}

5.14 Comparison between seondary rates withAFand DFfor random

d _sec

^{. . . . . . 96}

5.15 Comparison between sum rates withAFand DFfor random

d _sec

^{. . . . . . . . . 97}

5.16 Primary rate interms of

d sec

^{for speialsenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97}

5.17 Seondaryrate intermsof

d _sec

^{for speialsenario . . . . . . . . . . . . . . . . . 98}

5.18 Sumrate intermsof

d sec

^{for speialsenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98}

5.19 Primary rate vs

d _sec

^{withDFrelaying inthe}multi-arriersenario . . . 99

5.20 Sumrate vs

d _sec

^{withDFrelaying inthe}multi-arriersenario . . . 99

1 Lesonditions duodage à superposition. . . xxv

2 Valeursoptimalesde

P _s,n ^k

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxviii}

3 Coeients d'optimisationpour leproblème (3.39) . . . xxix

4 Valeursoptimalesde

P _s,n ^k

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxxiii}

5 Valeursduoeient

b ^k _s,

p

n

1

^{q dansleTableau 4.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . xxxv}

3.1 Superposition CodingConditions . . . 38

3.2 Optimizedvalues of

P _s,n ^k

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47}

3.3 Optimizationoeients for problem(3.39) . . . 48

4.1 SICConditions . . . 72

4.2 Conditionsfrom onstraint (4.25f) . . . 73

4.3 Conditionsfrom onstraint (4.25g) . . . 74

4.4 Optimizedvalues of

P _s,n ^k

^{. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74}

4.5 Valuesof oeient

b ^k _s,

p

n

1

^{q inTable4.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75}

General notations

R ⁿ

^{The setof vetorsof length}

n

^{withrealelements}

R ⁿ

^{The setof vetorsof length}

n

^{withpositive elements}

log

^p

.

^{q The natural logarithm}

log ₂

^p

.

^{q The base2 logarithm}

L

^{Lagrangian ofan} optimization problem

∇f

^{The gradient offuntion}

f

p

.

^q

^T

^{The transposeoperator}

CN

^p

a, b

^{q The irularly symmetri omplex Gaussian} distribution with mean

a

and variane

b

Thesis spei notations

x ^k _i

^{Channel inputwithin subarrier}

k

^foruser

i y _i ^k

^{Channel outputwithin subarrier}

k

^{for user}

i R _i ^k

^{Ahievable ratewithin subarrier}

k

^{for user}

i z ^k _i

^{The additive white Gaussiannoise at reeiver}

i L

^{Totalnumber ofsubarriers}

B

^{Totalavailablebandwidth}

n ₀

^{Noisepowerinband}

B

N ₀

^{Spetraldensityof theAWGNnoise}

P _max

^Maximumpower

P _out

^Outage probability

m

^{disrete time index}

I _th

Interferene threshold

h _ij

^{omplex hanneloeient between} transmitter

j

^{and reeiver}

i h r

^{omplex hanneloeient between relaynodeand reeiver}

Spei notations for Setion 3.9

s _u

r

k

s

The ativatedSU withinsubarrier

k R _{s u}

r

k

^s

The ahievable rateof theativated SUwithin subarrier

k

List of Aronyms

AF Amplify-and-Forward

AWGN Additive WhiteGaussian Noise

BS Base Station

BC Broadast Channel

CDMA Code Division MultipleAess

CF Compress-and-Forward

CR Cognitive Radio

CSI ChannelState Information

D2D Devie-to-Devie

DF Deode-and-Forward

DSA Dynami SpetrumAess

DTV Digital Television

EPA Equal PowerAlloation

FCC Federal Communiations Commission

FD Full-Duplex

FFT Fast Fourier Transform

G-IFC Gaussian Interferene Channel

HD Half-Duplex

IFFT InverseFast Fourier Transform

ISI Inter-SymbolInterferene

KKT Karush-Kuhn-Tuker

LTE Long-Term Evolution

MAC Multiple AessChannel

MIMO Multiple-InputMultiple-Output

OFDM Orthogonal Frequeny DivisionMultiplexing

PU Primary User

SC SuperpositionCoding

SCA Suessive Convex Approximation

SDR Software-Dened Radio

SIC Suessive Interferene Canellation

WRAN Wireless RegionalArea Network

0.1 Introdution

Ave lamultipliation desdiérentes tehnologies de réseau sansl, lademande de spetre

radioéletrique est en augmentation onsidérable. Ce spetre est réglementé par un organisme

gouvernemental qui alloue le spetre en attribuant des lienes exlusivespour les utilisateurs

d'exploiter leurs réseaux dans diérentes régions géographiques. Cependant, le spetre radio-

életriqueestdeplusenplusenombré,bienquelesmesuresdespetreindiquentquelespetre

attribué est sous-utilisé, 'est à dire, à n'importe quel temps et endroit données, une grande

partie duspetreestnonutilisée.D'où l'idéede laradio ognitive apparaitommeune solution

prometteuseà e problème.

La radio ognitive est une forme de ommuniation sans ldans laquelle un systèmepeut

déteterintelligemment lesanauxdeommuniation quisontenoursd'utilisationeteuxqui

nelesontpas,etpeutsedéplaerdanslesanauxinutilisés.Ceipermetd'optimiserl'utilisation

des fréquenes radio disponibles du spetre tout en minimisant les interférenes ave d'autres

utilisateurs. Dans d'autres mots, la radio ognitive permet à un utilisateur non lienié qu'on

appelle seondaire de oexister dans la même bande de fréquene ave l'utilisateur primaire

lienié é onditionde nepasgêner e dernier.

Dans la pratique, on a diérentes approhes d'implémentation pour la radio ognitive :

Overlay, UnderlayetInterweave.

La radioognitive Overlay(Fig. ??):

Cettevision de laradioognitive partdelanotion de oopération entrelesystèmepri-

maireetseondaire.Ononsidèredanslaradioognitiveoverlayquelesystèmeseondaire

onnaît aupréalable lesspéiations destransmissionsprimaires. Cetteonnaissane a

priori des signaux du primaire peut être exploitée aussi bien pour améliorer les trans-

missions primaires tout en atténuant les interférenes provenant du seondaire vers le

primaire,ouenorepour annulerlesperturbationsdesémetteurs primairessurlesréep-

teurs seondaires.

La radioognitive Underlay(Fig.??) :

Cette approhe propose de transmettre simultanément sur les mêmes bandes de fré-

quene, les signauxprimaires et seondaires, touten respetant une ontrainte de puis-

sane imposée aux émetteurs seondaires. On suppose don qu'en dessous d'un ertain

seuil de puissane des émetteurs seondaires, auune dégradation signiative n'est ob-

Primary transmission

Secondary normal transmission Secondary cooperative transmission

Amp litu de

Primary frequency band

Primary transmission

Secondary normal transmission

Amp litu de

Primary frequency band

Secondary interference constraint

Primary transmission

Secondary normal transmission

Amp litu de

Primary frequency band Spectral holes detected

Amp litu d e

Primary frequency band Opportunistic secondary

communication

servée surles transmissions primaires.

La radioognitive InterWeave :

Comme illustré dans la Fig. ??, on onstate de façon générale que la majeure partie

desressouresradioallouéeauxutilisateursprimairesn'estpasonstammentutiliséepar

eux-i. Celaimplique une disponibilité de trouspetral quipeut être exploité de façon

opportuniste pour l'émissiondessignaux seondaires.

Dans leprésent manusrit, nousproposons un algorithme de déodage adaptatif au niveau

de l'utilisateur seondaire, dans lebut de maximiser son débit sans dégrader les performanes

du systèmeprimaire.

0.2 Sénario étudié

Danslesénarioétudié,ononsidère uneelluleprimaire etuneellule seondairedemême

taille. Onétudie les performanes de l'underlay dansun systèmeradio ognitifave une trans-

missiondeliaisonmontanteetenutilisantl'OFDM.Noussupposonsquetouteslestransmissions

sontparfaitement synhrones.Lesystèmeprimaireoupeunebande passante

B

^{quiestdivisée}

en

L

sous-porteuses adjaentes parallèles. La station de base (BS) seondaire est située é une distane

d _sec

^{delaBSprimaire.}

Nous ommençons par dénir les paramètres du modèle de système pour le as mono-

utilisateur, 'est-à-direoù un seul utilisateur existe danshaque ellule.Ces paramètres seront

utiliséstoutau longdeette thèse.Cependant, ertainsparamètres liésauxterminauxmobiles

seondaires seront modiés pour le as multi-utilisateur. Dans le as mono-utilisateur, l'indie

p

^{se réfère au système primaire, tandis quel'indie}

s

^{fait référene au système seondaire. Les}

signaux primaires et seondaires reçus dans haque sous-porteuse

k

^{P t}

1, . . . , L

^{u peuvent être}

érits omme (voir Fig.3.1)

y _p ^k

h ^k _pp x ^k _p h ^k _ps x ^k _s z _p ^k y ^k _s

h ^k _sp x ^k _p h ^k _ss x ^k _s z ^k _s

où

y _i ^k

^{est la sortie du anal et}

x ^k _i

^{est l'entrée du anal} orrespondant é des données

s ^k _i

^ave

une puissane

P _i ^k

^{pour la} sous-porteuse

k

^et l'utilisateur

i

^.

P i,max

^{est la puissane d'émission}

maximale de l'émetteur

i

^.

h ^k _ij

^{,qui est une variable gaussienne omplexe irulairede moyenne}

nulle, désigne le gain de anal entre l'émetteur

j

^{et le réepteur}

i

^{. Les gains de anaux sont}

supposés onstants pendant un intervalle de temps de transmission.

z ^k _i

^{désigne le bruit additif}

blan Gaussien (AWGN) au niveau du réepteur

i

^{. La variane de bruit}

n ^k _i

n ₀

^{est la même}

surhaquesous-porteuse

k

^.

x ^k _p

x ^k _s

h ^k _pp

h ^k _ss

y _p ^k

y _s ^k h ^k _sp

h ^k _ps

Figure1 Canal à interférene à deuxutilisateurspour haquesous-porteuse

k

^Pt

1, . . . , L

^u

0.3 Connaissane parfaite des anaux au niveau de l'utilisateur

seondaire

Dans ette partie, on onsidère que l'utilisateur seondaire onnait toutes les informations

de anaux parfaitement. On étudie premièrement le as mono-utilisateur, puis on traite le as

où plusieurs utilisateursseondairesoexistentdans laelluleseondaire.

0.3.1 Algorithme de déodage adaptatif

Dans le sénario étudié, l'utilisateur primaire traite toujours l'interférene qu'il reçoit du

seondaire omme du bruit, sans adapter sa stratégie de déodage. L'algorithme proposé est

itératifetdépenddelapuissanealuléeàl'itérationpréédente

n

1

^{.Ainsi,ledébitprimaire}

atteignable à l'itération

n

^etsurlasous-porteuse

k

^{estdonné par}

R _p,n ^k

B L log ₂

1

|

h ^k _pp

^|

² P _p,n ^k n ₀

^|

h ^k _ps

^|

² P _s,n ^k

(1)

Par ontre, l'utilisateur seondaire peutadapter sastratégie de déodage selon la quantité

d'interféreneetertaines ontraintesliéesauxméthodesd'annulation suessive d'interférene,

toutengardant unetransmissionau-dessousd'unseuild'interférene

I _th

^{prédéni auniveau du}

primaire.Ceseuilestalulédefaçon àequeledébitprimaire enprésenedel'interférenedu

seondaireresteau-dessusd'unpourentagededégradationenleomparantaurateduprimaire

maximum(sansinterférene)donnépar

R _p,n,max ^k

^B _L log ₂

1

^|

^{h k pp} _n

^|

^{2 P p,n k}

0

.Ainsi,ladégradation

∆

^{est donnéepar}

p

1

∆

^q

R ^k _p,n,max

B L log ₂

1

|

h ^k _pp

^|

² P _p,n ^k n ₀ I _th ^k

Dans e qui suit, nousrésumons les étapes de l'algorithme adaptatif proposé, selon les dif-

férentes ontraintes :

1. Siletransmetteurprimaire n'émetpas, leréepteurseondairedéode sonpropresignal

sans interférene. Sondébit estdon alulé par

R ^k _s,n

B L log ₂

1

|

h ^k _ss

^|

² P _s,n ^k n ₀

(2)

2. Si l'interférene au niveau du réepteur seondaire est faible, i.e., |

h ^k _sp

^|

²

^{¤ |}

h ^k _ss

^|

²

^{, le}

réepteur seondaire traite ette interférene omme du bruit. Dans e as, son débit

atteignable est donnépar

R ^k _s,n

B L log ₂

1

|

h ^k _ss

^|

² P _s,n ^k

|

h ^k _sp

^|

² P _p,n ^k

1 n ₀

(3)

3. Sil'interféreneauniveauduréepteurseondaireestforte,i.e.,|

h ^k _sp

^|

²

^¡|

h ^k _ss

^|

²

^,leanalvu

parleréepteurseondaireestunanalmulti-aès(MAC).Plusieursassontpossibles:

(a) Leréepteur seondaireessaie dedéoderlesignal duprimaire pourleretranher en

appliquantleSIC.Pourlefaire,ilfautqueledébitduprimairevuparparleréepteur

primaire soit inférieur ou égale au même débit vupar le réepteur seondaire.Cette

onditionpeutêtre donnéepar

a ^k P _s ^k

^¥

c ^k

⁽⁴⁾

où

a ^k

^|

h ^k _sp

^|

²

^|

h ^k _ps

^|

²

^|

h ^k _pp

^|

²

^|

h ^k _ss

^|

² c ^k

n ₀

|

h ^k _pp

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

Danse as, leréepteur seondaire déode sonpropre signalsans interférene, etle

débit primaire atteignable est donnépar

R ^k _s,n

B L log ₂

1

|

h ^k _ss

^|

² P _s,n ^k n ₀

(5)

(b) SileréepteurseondaireestinapabledefaireduSIC,ontestlaapaitéd'appliquer

lesSCendéomposantlesignalseondaireendeuxsignauxdépendantde

α ^k

^quidoit

être ompris entre0 et1. Ave ette stratégie, ledéodage sefait surtrois étapeset

les ontraintes pour fairedu SCsont donnéespar

$

&

% p

|

h ^k _pp

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

q

|

h ^k _ps

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

 

P _s ^k n 0

P _s ^k a ^k

 

c ^k

(6)

qui sont détaillé dansleTableau 3.1.Dans eas, ledébit seondaire atteignable est

donné par

R ^k _s,n

B L log ₂

1 α ^k

^|

h ^k _ss

^|

² P _s,n ^k n ₀

B L log ₂

1

p

1

α ^k

^q|

h ^k _ss

^|

² P _s,n ^k α ^k

^|

h ^k _ss

^|

² P _s,n ^k

^|

h ^k _sp

^|

² P _p,n ^k

1 n ₀

(7)

où

α ^k

p|

h ^k _sp

^|

²

^|

h ^k _pp

^|

²

^q

n ₀

^|

h ^k _ps

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

² P _s,n ^k

|

h ^k _pp

^|

²

^|

h ^k _ss

^|

² P _s,n ^k

⁽⁸⁾

() Si auune de es stratégies de déodage ne peut être appliquée, le transmetteur se-

ondaire s'éteint.

c ^k

Positive Negative

a ^k

Positive

P _s ^k n 0

¡

|

h ^k _pp

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

|

h ^k _ps

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

Impossible

P _s ^k

 

_a ^{c k} _k

Negative

P _s ^k n 0

¡

|

h ^k _pp

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

|

h ^k _ps

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

² P _s ^k

^¡

_a ^{c k} _k

Table 1 Lesonditions du odage à superposition

L'algorithmededéodageadaptatifproposépeutêtreprésentéparlaFig.3.4,pour

P _p,n ^k

1

0

^.

Weak Strong

(3.7)

(3.19)

Int =Noise SIC SC O

False True

False True

False True

h ^k _sp

2

¤

h ^k _ss

2

Figure2 Stratégies deDéodage pour l'utilisateur seondaire àla sous-porteuse

k

0.3.2 Optimisation des puissanes

Unefoislastratégie dedéodageesthoisiepourhaquesous-porteuse,onproèdeàl'étape

de l'optimisation des puissanes primaire et seondaire, dans le but de maximiser les débites

primaire etseondaire, respetivement. L'algorithme d'alloation de puissaneest déritpasla

Fig. 3.7.

Initialize

p p

^,

p s

^,

n 0 k 0

P _p ^k 0

|

h ^k _sp

|

2

¤|

h ^k _ss

|

2

R ^k,SIC _s,n R ^k,int _s,n R ^k,SIC _s,n R ^k,SC _s,n R ^{k,of f} _s,n

(3.7)

(3.19)

k L 1 n N 1

End

Update

p p,n

^{usingWaterllingbasedon}

p s _u

r

k

^s

,n

1

Update

p s,n

^usingdualdeompositionbasedon

p p,n 1

k k 1

n n 1

True False

True False

True False

True False

True False

True

False

Figure 3 Alloation de puissane

A l'itération

n

^{, le problème} d'alloation de puissane au niveau de l'utilisateur seondaire

estdonné par

max p s,n

R _s,n

^(9a)

s.t.

L

¸

k

1

P _s,n ^k

^¤

P _s,max

^(9b)

s.t.

P _s,n ^k

^¥

0

k

^Pt

1, . . . , L

^{u (9)}

s.t.|

h ^k _ps

^|

² P _s,n ^k

^¤

I _th ^k

k

^R

S 1

^(9d)

s.t.(3.7)

,

k

^P

S 3

^(9e)

s.t.(3.19)

,

k

^P

S 4

^(9f)

oé

R _s,n

°

k

^P

S ₂ R s,n ^k,int

°

k

^P

S ₁

X

S ₃ R ^k,SIC s,n

°

k

^P

S ₄ R ^k,SC s,n

Commee problèmeestséparableselonlesdiérentesontraintes,onpeutledéomposeren

troissous-problèmes :

C _int : max

t

P _s,n ^k

^u

k

^P

S 2

¸

k

^P

S ₂

R ^int _s,n

µ _s,n

¸

k

^P

S ₂

P _s,n ^k

^(10a)

|

h ^k _ps

^|

² P _s,n ^k

^¤

I _th ^k ,

k

^P

S 2

C _SIC : max

t

P _s,n ^k

^u

k

^P

S 3

¸

k

^P

S ₃

R ^SIC _s,n

µ _s,n

¸

k

^P

S ₃

P _s,n ^k

^(10b)

|

h ^k _ps

^|

² P _s,n ^k

^¤

I _th ^k ,

k

^P

S 3

a ^k P _s,n ^k

^¥

c ^k ,

k

^P

S 3

C SC : max

t

P _s,n ^k

^u

_k

P

S 4

¸

k

^P

S ₄

R ^SC _s,n

µ s,n

¸

k

^P

S ₄

P _s,n ^k

⁽¹⁰⁾

|

h ^k _ps

^|

² P _s,n ^k

^¤

I _th ^k ,

k

^P

S 4

|

h ^k _pp

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

|

h ^k _ps

^|

²

^|

h ^k _sp

^|

²

 

P _s,n ^k

n ₀ ,

k

^P

S 4

a ^k P _s,n ^k

 

c ^k

k

^P

S 4

Lesdeuxsous-problèmes

C int

^et

C SIC

^{sont onvexesetleurs solutionspeuventêtre données}

en appliquant le Lagrangien. Alorsquele troisième sous-problème n'est pasonvexe eton doit

donappliquerunalgorithmed'approximationséquentielleandeletransformerenunproblème

onvexe. La solution du problème (3.37) est donné par le Tableau 3.2, et les oeients du

problèmes sont donnéspar leTableau 3.3.

Table 2 Valeursoptimalesde

P _s,n ^k

Conditions Deoding

P _s,n ^k

strategies

P _p, ^k

p

n

1

^q

0

any value for

a ^k

^and

c ^k

Interweave

1 µ s,n

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

P _p, ^k

p

n

1

^q

0 a ^k

0; c ^k

0

(

Int =Noise min

#

1 µ s,n

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

; ^I

^th

^k

|

h ^k _ps

^|

²

+

P _p, ^k

p

n

1

^q

0 a ^k

 

0; c ^k

^¡

0

(

SIC

0

SC min

#

max

#

1 µ s,n ˆ

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

; ^{n 0}

^p|

^h

k pp

^|

2

|

h ^k _sp

^|

²

^q

|

h ^k _sp

^|

²

^|

h ^k _ps

^|

²

+

; ^I

^th

^k

|

h ^k _ps

^|

²

+

P _p, ^k

p

n

1

^q

0 a ^k

^¡

0; c ^k

 

0

(

SIC min

#

1 µ s,n

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

; ^I

^th

^k

|

h ^k _ps

|

2

+

SC

0

P _p, ^k

p

n

1

^q

0 a ^k

 

0; c ^k

 

0

(

SIC min

#

c ^k a ^k ;

1 µ s,n

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

; ^I

^th

^k

|

h ^k _ps

^|

²

+

SC min

#

max

#

1 ˆ µ s,n

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

; ^{n 0}

^p|

^h

k pp

^|

2

|

h ^k _sp

^|

²

^q

|

h ^k _sp

^|

²

^|

h ^k _ps

^|

² ; ^c _a ^k k

+

; ^I

^th

^k

|

h ^k _ps

|

2

+

P _p, ^k

p

n

1

^q

0 a ^k

^¡

0; c ^k

^¡

0

( SIC

if

c ^k a ^k

^¤

I ^k

th

|

h ^k _ps

^|

²

otherwise

min

#

max

#

1 µ s,n

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

; ^c _a ^k _k

+

; ^I

^th

^k

|

h ^k _ps

^|

²

+

0

SC min

#

max

#

1 ˆ µ s,n

1 b ^k _s,

p

n

1

^q

; ^{n 0}

^p|

^h

k pp

^|

2

|

h ^k _sp

^|

²

^q

|

h ^k _sp

^|

²

^|

h ^k _ps

^|

²

+

; _a ^{c k} k ; ^I

^th

^k

|

h ^k _ps

|

2

+

Table 3 Coeientsd'optimisation pour leproblème (3.39)

Cases

b ^k _s,

p

n

1

^q

P _p, ^k

p

n

1

^q

0

and

h ^k _sp

2

¤

h ^k _ss

2

|

h ^k _ss

^|

² n 0

^|

h ^k _sp

|

2 P _p, ^k

p

n

1

^q

P _p, ^k

p

n

1

^q

0

and

h ^k _sp

2

¡

h ^k _ss

2

|

h ^k _ss

^|

² n 0

P _p, ^k

p

n

1

^q

0

^|

^h

k ss

^|

2

n 0

Cases

a ^k

P _p, ^k

p

n

1

^q

0

and

h ^k _sp

2

¥

h ^k _ss

2

h ^k _sp

2

h ^k _ps

2

h ^k _pp

2

h ^k _ss

2

allotherases

0

Cases

c ^k

P _p, ^k

p

n

1

^q

0

and

h ^k _sp

2

¥

h ^k _ss

2 n ₀

h ^k _pp

2

h ^k _sp

2

allotherases

0

0.3.3 Sénario multi-utilisateurs seondaires

Dans ette partie, plusieurs utilisateurs seondaires peuvent oexister dans la ellule se-

ondaire. On propose alors un algorithme d'alloation de ressoures qui omportent plusieurs

phases :

Tout d'abord, pour haque

k

^{, on hoisit parmi tous les} utilisateurs elui qui ore le meilleurrate, 'est-à-dire, surhaquesous-porteuseun seul utilisateur seraatif.

Onappliquelesdeuxalgorithmesdedéodageadaptatifetd'alloationdepuissanepour

haqueutilisateur,sur sessous-porteuses atives.

L'algorithme global estdonné par laFig. 3.9.

0.3.4 Simulations

Ave une onnaissane parfaite des anaux, les gains de anaux

h ^k _ij

^{prennent en ompte}

la perte de hemin, le shadowing log-normale et le Rayleigh. Le modèle de perte de hemin

est l'extension du modèle COST 231 àHata à 800 MHz dansun environnement urbain dense,

L _dB

^p

d

^q

125.08 35.22

log ₁₀

^p

d

^{q,etl'éarttypedushadowingestégaleé6dB.Lesdeuxellules}

primaires etseondairesont desantennes omnidiretionnelles ave lemême rayon

d _P

d _s

1

km.La dégradation autorisée du débit primaire est

∆

0, 1

^{, e qui signieque 90 %du débit}

primaire sansinterférene est garantie.

k

0 u

0

Inter

SC

SIC

Int=noise

u

N u

1

S _int

H

S _SC

H

S _SIC

H

S _noise

H

R ^k

0

k

L

1

u u 1 k k 1

End

P ^k

min

Pu

r

k

^s

,max lu

r

k

^s

, ^{Ik th}

|

hk psu

r

k

^s

|

2

k S _Int S _SC S _SIC S _noise S _{of f}

H

R ^k max S int R u

r

k

s

arg max R

R ^k

max S SC R u

r

k

^s

arg max R

R ^k

max S SIC R u

r

k

^s

arg max R

R ^k

max S noise R u

r

k

^s

arg max R

S _int S _int

Yt

u

^u

S _SC S _SC

Yt

u

^u

S _SIC S _SIC

Yt

u

^u

S _noise S _noise

Yt

u

^u

S _{of f} S _{of f}

Yt

u

^u

true false

true

false

true false true false

true false true false

true

false

true

false

true false

false true

Figure 4 Algorithmed'alloationde sous-porteuses

Débits atteignables par l'algorithme proposé dans le as mono-utilisateur

L'impat de l'algorithme proposé sur les débits total, primaire et seondaire est représenté

surla Fig.3.13 etlaFig. 3.14.En omparant laméthode proposéeau sénario où juste leSIC

estappliableauniveaudusystèmeseondaire,notée"SIC", laméthodeproposéeprésenteune

amélioration due à l'appliation du SC. Une forte amélioration apportée par l'optimisation de

puissane enprésenede lastratégie SCest aussimiseen évidene.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

6.4 6.6 6.8 7 7.2 7.4 7.6 7.8 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9

d _sec (km)

Primary and sum rates (bits/s/Hz)

Sum rate SIC & SC & power control Sum rate SIC & power control Sum rate SIC & SC Sum rate SIC Sum rate PB Sum rate FB

Primary rate SIC & SC & power control Primary rate RP

Figure 5 Débitsprimaire ettotal omparésave diérentes méthodes

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2

d _sec (km)

Secondary rates (bits/s/Hz)

SIC & SC & power control SIC & power control SIC & SC SIC FB PB

Figure 6 Débit seondaire omparé ave diérentes méthodes

Débits atteignables par l'algorithme proposé dans le as multi-utilisateur

Dansettepartie,lesperformanesdel'algorithmeproposéestévaluéeavediérentnombre

d'utilisateurs dans la ellule seondaire. Dans la Fig. 3.15, les débits totaux atteignables ave

deux utilisateurs seondaires sont omparés pour les diérents algorithmes de déodage appli-

qués. Onremarque que le gainobtenu par l'algorithme proposéest plus importante ave deux

utilisateurs.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 7

7.5 8 8.5 9 9.5 10

d _sec (km)

Sum rates (bits/s/Hz)

SIC & SC & power control 1 user SIC 1 user

SIC & SC & power control 2 users SIC 2 users

Figure 7 Débitstotaux atteignables ave deux utilisateursseondaires

DanslaFig. 3.16,lesdébits seondaires atteignablessont ahés selon lenombredes utili-

sateurs seondaires.

1 2 3 4 5 6

0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5

Number of secondary users

Secondary rates (bits/s/Hz)

Exhaustive search SIC & SC & Power control SIC & Power control SIC & SC SIC

Figure 8 Débits seondairesenfontion du nombred'utilisateurs pour

d _sec

^=0.6km

0.4 Connaissane Statistiques des Canaux

Dans ette partie, on onsidère que l'utilisateur seondaire possède juste une onnaissane

statistiques des anaux du systèmeprimaire |

h ^k _pp

^|

²

^{et |}

h ^k _ps

^|

²

^{. Pour résoudre le problème d'allo-}

ation de ressoure dans es onditions,il faut tout d'abord aluler les diérentes probabilité

d'outage surles ontraintes etles expressions desdébits dépendants de|

h ^k _pp

^|

²

^{ou |}

h ^k _ps

^|

²

^.