Exploitation des techniques de l’intelligence artificielle pour l’optimisation de la QoS et l’efficacité spectrale dans les réseaux de radio cognitive

Abstract

Le concept d'accès dynamique au spectre vient remédier au problème de la rareté spectrale résultant de la multiplication des services et standards de communications sans fil à travers une technologie clé la radio cognitive. Cette dernière est considérée comme étant un dispositif intelligent et autonome capable de prendre des décisions d'adaptation à son environnement dynamique en temps réel afin de satisfaire les besoins de l'utilisateur en termes de qualité de service tout en respectant le cadre de régulation en vigueur. Dans cette thèse, nous proposons de nouveaux algorithmes basés sur des approches bio-inspirées qui ont été développées lors de cette dernière décennie, à savoir : l'algorithme des lucioles, la recherche Coucou et l'algorithme de la chauve-souris, pour l'adaptation des paramètres de transmission qui a été formulée sous forme d'un problème d'optimisation multi-objectifs. Les résultats obtenus au travers d'une série de tests et de simulations démontrent clairement une nette supériorité de nos algorithmes en termes de qualité des solutions et de vitesse de convergence par rapport aux techniques les plus utilisées dans la littérature, à savoir les algorithmes génétiques et l'algorithme d'optimisation par essaim de particules. The dynamic spectrum access concept addresses the spectral scarcity problem, resulting from the wireless communications services and standards proliferation, through the key technology cognitive radio. This latter is considered to be an intelligent and autonomous device capable of making decisions to adapt to its dynamic environment in real time in order to satisfy the needs of the user in terms of quality of service while respecting the regulatory framework in force. In this thesis, we propose new algorithms based on bio-inspired approaches that have been developed during this last decade, namely: the firefly algorithm, the Coucou search and the bat algorithm, for the adaptation of the transmission parameters which has been formulated as a multi-objective optimization problem. The results obtained through a series of tests and simulations demonstrate a clear superiority of our algorithms in terms of quality of solutions and speed of convergence compared to the most used techniques in the literature, namely the genetic and the particle swarm optimization algorithm.