Impulsive and dependent interference in IoT networks. Interférence impulsive et dépendante dans les réseaux IoT

Archive ouverte : Thèse

Zheng, Ce

Edité par HAL CCSD

The number of devices in wireless Internet of Things (IoT) networks is now rapidly increasing and is expected to continue growing in the coming years. To support this massive connectivity, a number of new technologies, collectively known as Low Power Wide Area Network (LPWAN), have been developed. Many devices in LPWANs limit their transmissions by duty cycle constraints; i.e., the proportion of time allocated for transmission. For nearby wireless networks using the same time-frequency resources, the increasing number of devices leads to a high level of unintended signals, known as interference. In this thesis, we characterize the statistics of interference arising from LPWANs, with a focus on protocols related to Narrowband IoT (NB-IoT) and emerging approaches such as Sparse Code Multiple Access (SCMA). Such a characterization is critical to improve signal processing at the receiver in order to mitigate the interference. We approach the characterization of the interference statistics by exploiting a mathematical model of device locations, signal attenuation, and the access protocols of individual interfering devices. While there has been recent work developing empirical models for the interference statistics, this has been limited to studies of the interference power, which has limited utility in receiver design. The approach adopted in this thesis has the dual benefits of providing a model for the amplitude and phase statistics and while also yielding insights into the impact of key network parameters. The first contribution in this work is to revisit interference in a single subcarrier system, which is widely used in current implementations of IoT networks. A basic model in this scenario distributes interfering devices according to a homogeneous Poisson point process. It has been long known that the resulting interference is well approximated via an α-stable model, rather than a Gaussian model. In this work, the α-stable model is shown via theoretical and simulation results to be valid in a wider range of models, including the presence of guard zones, finite network radii, and non-Poisson point processes governing device locations. The second contribution in this thesis is the study, for the first time, of interference statistics in multi-carrier IoT networks, including those that exploit NB-IoT and SCMA. Motivated by the results in the single subcarrier setting, a multivariate model based on α-stable marginals and copula theory is developed. This model is verified by extensive simulations and further justified via a new, near-optimal, parameter estimation algorithm, which has very low complexity.The third part of this thesis applies the characterizations of the interference statistics to receiver design. A new design for nonlinear receivers is proposed that can significantly outperform the state-of-the-art in multicarrier IoT systems. When receivers are restricted to be linear, the optimal structure is identified and the bit error rate characterized. Numerical results also illustrate how the average quantity of data interfering devices are required to transmit affects the receiver performance. . Le nombre de dispositifs dans l’Internet des objets (IoT) communiquant sans fil est en rapide augmentation et devrait continuer à croître dans les années à venir. Pour soutenir cette connectivité massive, un certain nombre de nouvelles technologies, collectivement connu sous le nom de Low Power Wide Area Network (LPWAN), ont été développées. Le nombre de transmission des objets dans les LPWANs est limitée par les contraintes de duty cycle qui fixe la proportion de temps d’occupation d’une ressource radio. Pour des réseaux sans fil coexistant dans une même zone géographique et utilisant les mêmes ressources fréquentielles, le nombre croissant d’appareils entraîne la présence fréquente de signaux non désirés par le récepteur et connus sous le nom d’interférences. Dans cette thèse, nous caractérisons les statistiques d’interférence dans des LPWANs, avec un accent particulier mis sur le NB-IoT et les approches émergentes telles que le Sparse Code Multiple Access (SCMA). Une telle caractérisation est essentielle pour améliorer le traitement du signal au niveau du récepteur afin d’atténuer l’impact de l’interférence. Plusieurs facteurs influent sur les propriétés statistiques de l’interférence : l’emplacement des dispositifs, l’atténuation des signaux, les protocoles d’accès à la ressource radio. De nombreux travaux récents développent des modèles d’interférence mais beaucoup se limitent à la puissance ce qui n’est pas suffisant pour la conception des récepteurs. Nous proposons dans cette thèse un modèle de l’amplitude (complexe) de l’interférence en le liant aux principaux paramètres du réseau. La première contribution est de réexaminer l’interférence dans une seule dimension (par exemple une sous-porteuse), un cas largement rencontré dans les solutions actuelles de l’IoT. Dans ce scénario, l’hypothèse de départ est de distribuer les dispositifs interférents selon un processus de Poisson homogène. Il est connu depuis longtemps que l’interférence résultante est bien approximée par un modèle α-stable, plutôt qu’un modèle gaussien. Ce modèle est étendu au cas complexe (sous-Gaussien) et confronté à des hypothèses plus réalistes, notamment la présence de zones de garde, un réseau de rayon fini et des processus non homogènes régissant l’emplacement des appareils. La deuxième contribution est l’étude, pour la première fois, des statistiques sur les interférences dans les réseaux IoT multi-porteuses, par exemple le NB-IoT ou le SCMA. Motivé par les résultats obtenus dans le cas d’une seule sous-porteuse, un modèle multivarié basé sur des marginales α-stable et des relations de dépendance modélisées par des copules est proposé. Ce modèle est vérifié par simulation et justifié par un nouvel algorithme d’estimation des paramètres qui se révèle très proche de l’optimal mais avec une très faible complexité. Dans la troisième partie, les modèles d’interférence sont utilisées pour améliorer la conception des récepteurs. Les récepteurs non linéaires améliorent de manière significative les performances des systèmes. Si l’on se limite à des récepteurs linéaires, il est possible d’obtenir le système optimal et le taux d’erreurs binaires. Les résultats illustrent également comment la charge du réseau et la quantité moyenne d’information que chaque noeud essaie de transmettre affecte les performances du récepteur.

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