Réseaux hétérogènes (HetNets)

Un réseau hétérogène, ou réseau multi-RAT 2 , est constitué de plusieurs technologies fonctionnant simultanément sur des bandes de fréquences pouvant différer (cf. Figure 1.2). Le terme Remote Radio Head (RRH) désigne une station de base secondaire permettant d’étendre ou de renforcer la couverture de la macro cellule. A la différence d’un relais, un tel système est relié au système central via une fibre optique. Un tel réseau va nécessiter une grande flexibilité de la part des récepteurs afin qu’ils puissent, dans un premier temps, commuter rapidement d’une bande à une autre et, dans un second temps, utiliser toutes les bandes en parallèle et ainsi accroître considérablement le débit utilisateur [27].
Exemple de récepteur flexible : un téléphone mobile compatible LTEAdvanced (ou 4G+) peut agréger 2 bandes et ainsi doubler la bande passanteeffective de l’utilisateur (débit doublé).
Dans un réseau dense multicellulaire, de nombreuses interférences intercellules vont apparaître, selon le schéma de planification des fréquences. Plusieurs techniques sont envisagées pour, soit y remédier avec des techniques de coordination visant à réduire les interférences intercellules (ICIC 3 , cf. 1.2.3), soit profiter de cette diversité avec des techniques de coopération multicellulaires (CoMP 4 , cf. 1.2.4). Remarque : Les techniques ICIC sont en réalité des techniques CoMP, ce terme regroupant toutes les techniques mettant en œuvre de la coordination inter-cellules. Il est cependant fréquent de les voir désignées comme deux techniques indépendantes (ce qu’on entend couramment par CoMP est explicité dans la partie 1.2.4).

Small Cells

De nos jours, un réseau hétérogène est souvent associé aux cellules dites small cells [27]. Une telle cellule a la particularité de posséder un rayon de couverture réduit et d’offrir ainsi un débit élevé à ses utilisateurs, découlant directement du fait que moins de terminaux se partagent la ressource temps/fréquence. Elle peut alors aisément être complémentaire d’une cellule à plus large  couverture mais au débit moindre (macro cell). On parle d’ailleurs d’offloading des données lorsque la transmission d’information est attribuée à la small cell au lieu de la macro cell. La densification des réseaux avec ces small cells rentre pleinement dans les problématiques 5G, tant pour améliorer l’efficacité énergétique (grâce au simple fait de diminuer la taille des cellules [10]) que pour supporter les futurs besoins en débit [6].
Une telle densification va également nécessiter un backhaul pouvant supporter ces forts débits, ces liens étant illustrés sur la Figure 1.2 entre la macro cell et les small cells, RRH et relais. L’utilisation du Massive MIMO comme backhaul sans fil (en anglais Wireless Backhaul, cf. 1.5.2) est une solution attrayante [28]. Ainsi, à terme, la Station de Base (SB) de la macro cell pourra ne consacrer son activité qu’au signaling et au backhaul avec le transfert de données effectué par les small cells. Tout cela est plus amplement décrit dans [27], document résumant les directions prises par le 3GPP pour la release 12 de la norme LTE.

ICIC (Inter Cell Interference Coordination)

Les techniques ICIC, définies dans les releases 8 et 9 de la norme LTE, visent à réduire les interférences inter-cellules afin de faciliter le handover. On parle de coordination car un échange d’information est effectué entre l’utilisateur et les deux SB concernées [30]. Ainsi lors de la gestion du handover, les SB adaptent leur puissance d’émission en fonction des indicateurs reçus pour interférer le moins possible avec l’autre SB et ainsi faciliter la commutation d’une cellule à l’autre pour l’utilisateur concerné. Soulignons cependant que ces techniques ne couvrent pas les scénarios de réseaux hétérogènes vers lesquels nous nous orientons et de nouvelles méthodes, appelées eICIC pour « enhanced ICIC », ont été définies dans les releases 10 et 11 de la norme LTE Advanced pour y remédier. Elles sont classées en 3 catégories : celles liées au domaine temporel, au domaine fréquentiel et au contrôle de puissance [31]. Ces dernières sont efficaces mais ne permettent pas de supprimer complètement les interférences ou de profiterde la multiplicité des cellules pour accroître la capacité globale d’une zone.
C’est en cela qu’interviennent les techniques CoMP.

Longueurs d’onde millimétriques (mmWave)

La réduction de la taille des cellules provoquée par la densification des réseaux (cf. 1.2.2) permet d’envisager d’exploiter des systèmes à très haute fréquence (> 6 GHz) pour de futures communications. En effet, couvrir une large zone n’est plus possible en raison de fortes pertes en espace libre à ces fréquences (voir l’équation (1.1)), mais de très larges bandes de fréquences peuvent être utilisées et ainsi permettre de décupler le débit.
La première partie va traiter des aspects généraux liés aux longueurs d’onde millimétriques, couramment appelées mmWave, et la deuxième comprendra une approche orientée Massive MIMO et une description des avantages et inconvénients découlant de l’exploitation de telles fréquences.

Généralités

La ressource spectrale est de plus en plus rare !

En effet, le spectre alloué aux applications grand public est étroit et son exploitation doit donc se faire de la manière la plus efficace possible, et ce d’autant plus que le nombre de terminaux croît de nos jours fortement. Il semble ainsi très difficile d’atteindre les objectifs en termes de débits visés pour la 5G en 2020 [9, 13, 5, 6], objectifs visant 1000 fois plus de volumes de données (10 à 100 fois plus de débit pour 10 à 100 fois plus de terminaux).
Cette croissance forte du trafic et du nombre d’utilisateurs va également impacter la consommation énergétique des futurs systèmes. C’est un élément primordial à prendre en compte lors de leur conception [41]. Il serait également bénéfique de voir apparaître de nouvelles bandes exploitables, beaucoup plus larges, qui permettraient de supporter cette augmentation [42], comme le prévoit déjà le WRC-2015 [43].

Principales limitations d’un système Massive MIMO

De nombreuses études théoriques traitent des performances des systèmes Massive MIMO [4, 26, 25, 45, 9, 21] et les résultats sont souvent très encourageants de par l’amélioration flagrante de l’efficacité énergétique et de la capacité de la cellule.
Cependant les hypothèses prises sont souvent fortes et nous allons décrire dans cette partie les deux aspects les plus problématiques qui sont souvent négligés et leur impact sur les performances, à savoir les imperfections apportées par les composants hardware et la connaissance imparfaite du canal de propagation.

Imperfections matérielles

Un système Massive MIMO est par définition un système comprenant un très grand nombre d’antennes (M > 10). Il est donc évident qu’une telle solution va nécessiter des composants faibles coûts (appelés COTS pour Commercial Off-The-Shelf) pour être économiquement viable et l’impact de leurs imperfections dans le cas d’une exploitation massive est étudiée.

Estimation du canal et contamination de pilotes

L’estimation du canal de transmission est un point clé des communications numériques, permettant d’améliorer considérablement les échanges grâce à la connaissance de celui-ci. En Massive MIMO, cette information est très importante car elle permet d’effectuer les traitements dits de précodage dont le rôle est de former des faisceaux focalisant l’énergie vers, ou autour, des utilisateurs de la cellule. Une mauvaise estimation va donc provoquer une dégradation non négligeable de la capacité d’un tel système à focaliser l’énergie.
On retrouve dans [8] une étude analytique de l’impact d’une mauvaise estimation sur la capacité et l’efficacité énergétique du système.

Généralités

La notion de temps de cohérence Tc , décrite plus précisément dans 2.1.1.1, permet de connaître la durée pendant laquelle la réponse du canal ne varie pas de façon significative. Il faut donc estimer le canal avec une fréquence d’au moins 1 Tc . En d’autres termes, plus le canal contient d’éléments mobiles, plus l’estimation de canal devra être réalisée souvent. On parle également de Channel Aging pour exprimer la nature instable du canal [48]. Notons également que le temps alloué à cette estimation (T esti) augmente proportionnellement avec le nombre d’utilisateurs.
L’estimation du canal peut être faite au niveau des terminaux utilisateurs qui remontent ensuite les informations de leurs canaux vers la Mass-BS ou alors directement au niveau de la Mass-BS, au travers de l’envoi de symboles pilotes des utilisateurs vers la Mass-BS. Par exemple, si l’on prend un système OFDM (e.g. en LTE) les symboles pilotes sont répartis en temps et en fréquence. Sur la figure 1.6, on observe un système à trois utilisateurs où les pilotes sont répartis en temps et en fréquence de sorte à respecter un espacement des pilotes inférieur au temps de cohérence sur l’axe temporel et à la bande de cohérence (Bc) sur l’axe fréquentiel. Une fois les coefficients de canal estimés, la Mass-BS peut reconstituer celui-ci sur l’ensemble des sous-porteuses et sur chaque durée symbole grâce à des techniques classiques d’interpolation.

En résumé

Des études sont actuellement menées sur la réduction du temps consacré à l’estimation du canal [52], sur de la décontamination de pilotes [53], sur la comparaison des précodages en prenant en compte cette contamination [54], et sur d’autres propositions permettant d’atténuer ce phénomène très limitant.
Dans un contexte dense avec de très petites cellules, la plupart des communications peuvent se faire en visibilité directe de la Mass-BS. Les solutions basées sur les directions des utilisateurs, décrites dans la suite de la thèse, vont donc répondre au besoin qu’ont les futures Mass-BS small cells à effectuer un traitement rapide et suffisamment flexible offrant un bon compromis entre complexité et performances.
De plus, en mmWave, les pertes en espace libre sont très élevées et donc le phénomène de contamination de pilote devient moins important. Cela est d’autant plus vrai que le système fait partie d’un réseau hétérogène qui permet aux différentes small cells d’être suffisamment éloignées les unes des autres, leurs couvertures respectives ne se superposant donc pas.

Spatial Modulation MIMO (SM-MIMO)

Il s’agit d’une solution proche d’un système Massive MIMO (car un très grand nombre d’antennes est considéré) qu’on appelle Multiuser SM-MIMO.
Ce système consiste par exemple à avoir, non pas une unique antenne au niveau de l’UE, mais n UE antennes, chacune reliée à une unique chaîne
RF (voir Figure 1.9). Le rôle de la SB est de focaliser de l’énergie vers chaque antenne de l’UE et l’indice de l’antenne va porter une information supplémentaire, augmentant donc le débit de log 2 n UE . De plus, ce système peut être implémenté en émission et en réception. Dans le premier cas, le récepteur doit être capable de déterminer l’antenne utilisé par l’émetteur pour bénéficier du débit supplémentaire. Dans le deuxième cas, le récepteur doit déterminer l’antenne recevant le plus de puissance pour en déduire qu’elle est bien celle visée par l’émetteur.
Notons également que cette technique n’empêche en rien l’utilisation de modulations classiques. Par exemple, si le terminal possède n UE = 4 antennes, l’indice de chacune d’elles peut porter deux bits (en rouge sur la Figure 1.9 a) et permet donc de transmettre avec une modulation 4-QAM le même nombre de bits qu’en utilisant une modulation 16-QAM avec du Massive MIMO. Cela explique la meilleure qualité du lien radio, l’ordre de modulation étant bien moindre [55] [56].

Antennes et propagation

Dans un premier temps nous allons résumer les principes fondamentaux de ces réseaux d’antennes afin de percevoir les possibilités offertes par l’exploitation de très nombreux éléments rayonnants. Dans un second temps on parlera succinctement des réseaux appelés Smart antennas pour introduire le terme de beamforming dynamique (formation de faisceau), terme largement exploité dans la littérature et dont le sens diffère selon le domaine d’utilisation.

Réseaux d’antennes

Définition

On appelle réseau d’antennes un dispositif regroupant plusieurs éléments rayonnants, chaque élément se voyant alimenté différemment en amplitude et en phase (figure 2.2). Un réseau d’antennes classique non reconfigurable possède une architecture fixe qui lui permet d’alimenter chaque antenne avec un certain déphasage (dépendant de la longueur des lignes) et une certaine intensité. La figure 2.2 montre en noir un réseau classique et si un contrôle dynamique est ajouté (bleu) on parle alors de Smart antennas (cf 2.2.2)

MIMO multi-utilisateurs (MU-MIMO)

En MIMO multi-utilisateurs, la SB doit estimer le canal entre ses M antennes et les différents utilisateurs afin de générer les coefficients d’antennes propres à former un faisceau, celui ci dirigeant l’énergie de sorte à ce que chaque utilisateur reçoive ses données brutes. Les diagrammes sont alors sommés après avoir été pondérés par le symbole à leur transmettre. Il en résulte un rayonnement global constitué des faisceaux portant les informations différentes à destination de chaque utilisateur (cf. Figure 2.7).
Remarque : les illustrations représentant des faisceaux dirigés vers les utilisateurs correspondent au cas particulier d’un scénario purement LOS car seul le trajet direct est utilisé pour transmettre l’énergie. Dans un canal à multiple réflexions, le faisceau formé peut être beaucoup plus complexe si le système s’en sert pour accroître les performances (cf. section 2.3).
Cela revient à effectuer un multiplexage spatial qu’on appelle aussiSDMA, principe sur lequel se base tout système MU-MIMO. Les interférences inter-utilisateurs proviennent des recouvrements des diagrammes de rayonnement, autrement dit certains lobes secondaires se retrouvent dans le lobe principal d’un autre utilisateur ce qui peut provoquer de fortes interférences si le phénomène n’est pas contrôlé.

Table des matières
Remerciements 
Table des figures 
Notations Mathématiques 
Glossaire 
Introduction 
1 Les systèmes à grand nombre d’antennes dans le contexte 5G 
1.1 Définition d’un système Massive MIMO multi-utilisateurs
1.2 Architectures réseau et techniques multicellulaires coopératives
1.2.1 Réseaux hétérogènes (HetNets)
1.2.2 Small Cells
1.2.3 ICIC (Inter Cell Interference Coordination)
1.2.4 CoMP (Coordinated Multi-Point)
1.2.5 Résumé des points forts des architectures hétérogènes
1.3 Longueurs d’onde millimétriques (mmWave)
1.3.1 Généralités
1.3.2 Application aux systèmes Massive MIMO
1.4 Principales limitations d’un système Massive MIMO
1.4.1 Imperfections matérielles
1.4.2 Estimation du canal et contamination de pilotes
1.5 Autres techniques à grand nombre d’antennes
1.5.1 Spatial Modulation MIMO (SM-MIMO)
1.5.2 Wireless Backhaul
1.5.3 Multibeam satellite
1.6 Conclusion
2 Caractéristiques générales des systèmes Massive MIMO 
2.1 Canal de propagation et notations
2.1.1 Diversité d’un système
2.1.2 Notations
2.2 Antennes et propagation
2.2.1 Réseaux d’antennes
2.2.2 Smart antennas et beamforming
2.3 Précodage et Beamforming
2.3.1 Les différents précodeurs linéaires
2.3.2 Précodeurs normalisés en MISO
2.4 Capacité
2.4.1 Formule générale
2.4.2 MU-MIMO versus MIMO point-à-point
2.4.3 Particularité d’un système Massive MIMO
2.4.4 Impact du précodage sur la capacité
2.5 Conclusion
3 Précodage et ondes millimétriques 
3.1 Modélisation du canal
3.1.1 Représentation géométrique
3.1.2 Scénarios 1-Ray et 3-Rays
3.1.3 Simulation du canal par tracé de rayons
3.1.4 Normalisation en puissance du canal
3.1.5 Modélisation angulaire
3.2 Précodage à connaissance de canal
3.2.1 Impact de la structure du réseau d’antennes en scénario LOS
3.2.2 Métrique de comparaison
3.2.3 CB versus ZF
3.2.4 Précodage avec H ou G
3.3 Précodage et directions d’arrivée
3.3.1 Estimation des angles
3.3.2 Précodage angulaire et performances
3.3.3 Erreur d’estimation d’angles
3.4 Conclusion
4 Allocation de puissance à contrôle d’effet de fuite 
4.1 Leakage – Effet de fuite
4.1.1 Précodage et interférences inter-utilisateurs
4.1.2 Leakage causé par le précodeur DBS
4.2 Allocation de puissance basée sur le Leakage
4.2.1 Généralités
4.2.2 Simplification de l’allocation
4.2.3 Performances des différentes allocations
4.3 Sélection d’utilisateurs en imposant un seuil de nuisance
4.4 Conclusion
5 Massive MIMO versus Hybride Numérique et Analogique
5.1 Beamforming Hybride Numérique et Analogique
5.1.1 Modèle du système
5.1.2 Performances d’un système hybride
5.2 Massive MIMO avec terminaux directifs
5.2.1 Description
5.2.2 Calcul de la DoA vue du terminal et dépointage
5.2.3 Généralisation à tous réseaux d’antennes 3D
5.3 Comparaison entre systèmes Hybride et Massive MIMO avec terminaux directifs
5.4 Conclusion
Conclusion et Perspectives 
Publications 
Bibliographie