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Coopération et Compétition dans les Réseaux sans Fils
Get PDFThe first chapter provides a long CV of the author (May 2010). The second chapter describes selected contributions to networks of wireless terminals equipped with multii-dimensional terminals. The third chapter concerns networks of wireless terminals equipped with relaying terminals. The fourth chapter provides several contributions to networks of wireless terminals which are autonomous decisionally speaking (distributed wireless networks). The description of the future work concludes the thesis.Le premier chapitre de ce manuscrit correspond au CV long de l'auteur (établi en mai 2010). Le second chapitre décrit ses contributions scientifiques pour les réseaux sans fils équipés de terminaux multi-dimensionnels. Le troisième chapitre est dédié aux contributions de l'auteur aux réseaux sans fils équipés de terminaux-relais. Le quatrième chapitre correspond lui aux réseaux sans fils équipés de terminaux autonomes décisionnellement (réseaux sans fils distribués). Le manuscrit est conclu par les perspectives de l'auteur
Coopération et Compétition dans les Réseaux sans Fils
No full textThe first chapter provides a long CV of the author (May 2010). The second chapter describes selected contributions to networks of wireless terminals equipped with multii-dimensional terminals. The third chapter concerns networks of wireless terminals equipped with relaying terminals. The fourth chapter provides several contributions to networks of wireless terminals which are autonomous decisionally speaking (distributed wireless networks). The description of the future work concludes the thesis.Le premier chapitre de ce manuscrit correspond au CV long de l'auteur (établi en mai 2010). Le second chapitre décrit ses contributions scientifiques pour les réseaux sans fils équipés de terminaux multi-dimensionnels. Le troisième chapitre est dédié aux contributions de l'auteur aux réseaux sans fils équipés de terminaux-relais. Le quatrième chapitre correspond lui aux réseaux sans fils équipés de terminaux autonomes décisionnellement (réseaux sans fils distribués). Le manuscrit est conclu par les perspectives de l'auteur
Information structure, communication strategies and application to distributed networks
No full textCette thèse étudie des problèmes d’optimisation distribuée avec différentes structures d’observationset leurs applications aux réseaux sans fil et aux problèmes de Smart Grids. Spécifiquement,une structure d’observation asymétrique entre deux agents est considérée, où un premieragent a connaissance complète à propos de la réalisation d’un état aléatoire, et l’autre agent neconnaît rien à propos de cet état. Dans ce contexte, la question est de savoir comment transmettrede l’information depuis le premier agent vers le second agent dans le but d’utiliser de manièreoptimale les ressources de communication. Plusieurs modèles sont étudiés dans cette thèse. Pourtous, un élément commun est le fait que la source d’information doit être encodée de manièreappropriée pour optimiser l’utilisation de la configuration du système. Un premier modèle estétudié où aucun canal de communication n’est disponible entre les agents et ils ont une fonctiond’utilité commune. Cependant, le seul moyen de communiquer est via les actions choisiespar les agents. Comme les actions ont une influence sur le paiement, l’agent informé encode saconnaissance à propos de l’état dans ses actions, qui seront observées de manière imparfaite parle second agent. Ce dernier décodera l’information et choisira ses actions dans le but de maximiserla fonction objectif commune. Nous utilisons des outils de théorie de l’information pourcaractériser ce compromis optimal par une contrainte d’information, et appliquons ce scénario àun problème de contrôle de puissance pour un canal à interférence. Notre nouvelle stratégie (lecontrôle de puissance codé) donne des gains très prometteurs comparés aux approches classiques.Dans une seconde partie, nous considérons qu’il existe un canal dédié de communication, c’està-dire que les actions de l’agent informé n’ont pas d’influence sur le paiement et sont seulementutiles pour la transmission d’information. De plus, les agents sont supposés avoir des intérêtsdivergents, si bien que l’agent informé n’a pas nécessairement d’incitation à envoyer tout sonsavoir à l’agent non informé. La théorie des jeux et les jeux de « Cheap talk » en particulier sontle bon cadre pour analyser ce genre de problème. Nous caractérisons le schéma de signal sur lequelles agents se seront mis d’accord. Ce schéma amènera à un équilibre de Nash, est donc optimiserala façon dont la communication est faite. Ce modèle est d’un intérêt particulier pour les réseauxde véhicules électriques où un véhicule électrique doit envoyer son besoin en terme de puissancede charge à un aggrégateur qui choisira un niveau de charge effectif pour le véhicule électrique.Ce dernier ne se souciera que de son besoin, alors que l’aggrégateur se soucie également de l’étatdu réseau. Ce modèle aide à optimiser la façon dont le réseau est utilisé.Enfin, nous considérons un modèle avec plus de deux agents, où le but principal est pourtous les agents de retrouver l’observation parfaite des actions passées de tous les agents. Ceci estd’un intérêt très particulier d’un point de vue de la théorie des jeux pour caractériser les utilitésespérées de long terme des agents. Dans ce modèle, nous ajoutons un encodeur qui observeparfaitement toutes les actions passées et aidera les agents à obtenir l’observation parfaite. Enfait, ceci sera possible si la bonne contrainte d’information est satisfaite. Nous caractérisonsdonc cette dernière, en utilisant un schéma de codage hybride combinant des outils classiques dethéorie de l’information ainsi que des outils de la théorie des graphesThis thesis studies distributed optimization problems with different observation structuresand application to wireless network and Smart Grids problems. Specifically, an asymmetricobservation structure between two agents is considered, where a first agent has full knowledgeabout the realization of a random state, and the other agent does not know anything about thisstate. In this context, the question is how to transmit information from the first agent to thesecond agent in order to use in an optimal way the communication resources. Several modelsare studied in this thesis. For all of them, a common element is that the information source hasto be encoded in an appropriate manner to optimize the use of the system’s configuration. Afirst model is studied where no dedicated channel for communication is available between agentsand they have the same objective function. Therefore, the only way communication is possible isthrough the actions chosen by agents. As actions are payoff relevant, the first agent has to findthe optimal tradeoff between transmission of information and payoff maximization. The informedagent encodes his knowledge about the state into his actions, which will be imperfectly observedby the second agent. The latter will decode the information and choose his actions in order tomaximize the common objective function. We use tools from information theory to characterizethis optimal tradeoff by an information constraint, and apply this scenario to a power controlproblem in an interference channel setting. Our new strategy (the coded power control ) givessome promising gains compare to classical approaches.In a second part, we consider that there exists a dedicated channel for communication, that isto say the actions of the informed agent are not payoff relevant and are only useful for transmissionof information. Furthermore, agents are supposed to have diverging interests, so that the informedagent does not necessarily have an incentive to send all his knowledge to the uninformed agent.Game theory and Cheap talk game in particular appears to be the right framework to analyzethis problem. We characterize the signal scheme that agents will agree on. This scheme willlead to a Nash Equilibrium, thus will optimize the way communication is done. This model is ofparticular interest for electrical vehicles networks where an electrical vehicle has to send his needin term of power to an aggregator which will choose an effective charging level for the electricalvehicle. The latter only cares about his need in term of power whereas the aggregator also takesinto account the network status. The considered model help to optimize the way the network isused.We finally consider a model with more than two agents, where the main goal is for all agentsto retrieve perfect observations of all past actions of all agents. This is of particular interest ina game theory point of view to characterize the long term expected utilities of the agents. Inthis model, we add an encoder who perfectly oberves all past actions and will help agents tohave perfect monitoring. In fact, this is possible if the right information constraint is satisfied.We thus characterized the latter, using a hybrid coding scheme combining classical informationtheoretic scheme and tools from graph theory
Information theory, repeated games with imperfect monitoring and decentralized communications networks
No full textCette thèse est consacrée à l’étude des interactions entre la théorie des jeux et la théorie de l’information, ainsi qu’à leurs applications aux réseaux de communication décentralisés. D’une part, la théorie des jeux apporte des réponses aux problèmes d’optimisation dans lesquels des agents interagissent. Dans un jeu, les joueurs choisissent des actions et obtiennent des gains appelés utilités. Les hypothèses sur l’information que possèdent les joueurs avant de jouer sont fondamentales pour déterminer l’issue d’un jeu, aussi appelée équilibre. Lorsque le même jeu est répété d’étape en étape et que les joueurs n’observent pas les actions passées parfaitement,alors les utilités d’équilibre ne sont pas connues. D’autre part, la théorie de l’information étudie les performances d’un système communicant. De nos jours, les réseaux de communication sont tellement denses qu’ils ne peuvent plus s’organiser autour d’un unique opérateur central. La théorie des jeux est appropriée pour étudier de nouvelles organisations du traitement de l’information dans lesquelles les décisions sont prises localement. Dans un premier temps, au chapitre3, nous étudions le jeu du contrôle de puissance efficace du point de vue énergétique, grâce aux résultats existants pour les jeux répétés. Les émetteurs sont considérés comme des joueurs et choisissent la puissance d’émission du signal, considérée comme leur action. L’objectif d’un joueur est de choisir une puissance optimale pour la qualité de sa propre communication. Même si les joueurs n’observent pas les actions passées de manière parfaite, nous montrons que l’observation du "ratio signal sur interférence plus bruit" est suffisante pour garantir des résultats d’équilibre optimaux pour le réseau de communication. Dans un second temps, nous utilisons les outils de la théorie de l’information pour approfondir l’étude de la circulation de l’information parmi les joueurs. Dans le chapitre 4, un encodeur envoie un signal supplémentaire aux joueurs afin qu’ils observent parfaitement les actions jouées à l’étape précédente. L’observation des joueurs devient suffisamment précise pour nous permettre de retrouver l’ensemble des utilités d’équilibre du jeu répété. Ces résultats sont à leur tour exploités afin de modéliser des réseaux de communication plus réalistes et d’y apporter des solutions nouvelles. Dans le chapitre5, nous approfondissons l’étude des utilités d’équilibre lorsque les joueurs observent les actions passées à travers un canal d’observation arbitraire. Nous démontrons un résultat d’atteignabilité pour un canal multi-utilisateurs avec états qui comporte un encodeur, deux récepteurs légitimes et un espion. Ce résultat nous permet d’étudier les corrélations entre les suites d’actions qu’un groupe de joueurs peut mettre en oeuvre à l’insu d’un joueur opposant. L’étude des canaux multiutilisateurs est un pas en avant vers la caractérisation des utilités d’équilibre dans un jeu répété avec observation imparfaite.This thesis is devoted to the study of mutual contributions between games theory and informationtheory and their applications to decentralized communication networks. First, game theoryprovides answers to optimization problems in which agents interact. In a game, players chooseactions and obtains gains called utilities. Assumptions about the information possessed by playersbefore play is fundamental to determine the outcome a game, also called equilibrium. When thesame game is repeated from stage to stage and the players do not observe the past actions perfectly,then the equilibrium utilities are not known. On the other hand, information theory studiesthe performance of a communicating system. Nowadays, communication networks are so densethat they can not organize around a single central operator. Game theory is appropriate to explorenew organizations of communication networks in which decisions are taken locally. At first,in Chapter 3, we study the game of power control in terms of energy efficiency, thanks to theexisting results for repeated games. Transmitters are regarded as players and choose the transmissionpower of the signal, considered as their action. The objective of a player is to choose anoptimal power for the quality of its own communication. The players do not observe the pastactions perfectly, but we show that the observation of the "signal over interference plus noiseratio" is sufficient to ensure optimal equilibrium results for the communication network. In a secondstep, we use the tools of the information theory for further study of the flow of informationamong the players. In Chapter 4, an encoder sends an extra signal to the players so that theyperfectly observe the actions chosen in the previous stage-game. The observation of players issufficiently precise to characterize the set of equilibrium utilities of the repeated game. Theseresults are, in turn, used to model new communication networks and to provide more realisticsolutions. In Chapter 5, we deepen the study of equilibrium utilities when players observe thepast actions to through an arbitrary observation channel. We show a rate region is achievablefor the multi-user channel with states which includes an encoder, two legitimate receivers andan eavesdropper. This result allows us to study the correlations over the sequences of actions agroup of players can implement while keeping it secret from an opponent player. The study ofmulti-user channels is a step towards the characterization of equilibrium utilities in a repeatedgame with imperfect monitoring
Characterization of the limit performance in non-cooperative games with imperfect observation : application to 5G
No full textUne grande partie des résultats rapportés dans cette thèse est basée sur une observation qui n'a jamais été faite pour les communications sans fil et le contrôle de puissance en particulier: les niveaux de puissance d'émission et plus généralement les matrices de covariance peuvent être exploitées pour intégrer des informations de coordination. Les échantillons de rétroaction dépendants des interférences peuvent être exploités comme canal de communication. Premièrement, nous montrons que le fameux algorithme itératif de remplissage d'eau n'exploite pas suffisamment l'information disponible en termes d'utilité-somme. En effet, nous montrons que l'information globale d'état de canal peut être acquise à partir de la seule connaissance d'une rétroaction de type SINR. Une question naturelle se pose alors. Est-il possible de concevoir un algorithme de contrôle de puissance distribué qui exploite au mieux les informations disponibles? Pour répondre à cette question, nous dérivons la caractérisation de la région d'utilité pour le problème considéré et montrons comment exploiter cette caractérisation non seulement pour mesurer globalement l'efficacité mais aussi pour obtenir des fonctions de contrôle de puissance à un coup efficaces au niveau global. Motivés par le succès de notre approche sur les réseaux d'interférences mono bande et multibande, nous nous sommes demandé si elle pourrait être exploitée pour les réseaux MIMO. Nous avons identifié au moins un scénario très pertinent. En effet, nous montrons que l'alignement d'interférence opportuniste peut être implémenté en supposant seulement une rétroaction de covariance d'interférence plus bruit à l'émetteur secondaire. Puis, dans le dernier chapitre, nous généralisons le problème de la quantification, la motivation étant donnée par certaines observations faites dans les chapitres précédents. Premièrement, nous supposons que le quantificateur et le déquantificateur sont conçus pour maximiser une fonction d'utilité générale au lieu de la fonction de distorsion classique. Deuxièmement, nous supposons que le quantificateur et le déquantificateur peuvent avoir des fonctions d'utilité différentes. Cela soulève des problèmes techniques non triviaux, notre revendication est de faire un premier pas dans la résolution d'eux.A large part of the results reported in this thesis is based on an observation which has never been made for wireless communications and power control in particular: transmit power levels and more generally transmit covariance matrices can be exploited to embed information such as coordination information and available interference-dependent feedback samples can be exploited as a communication channel. First, we show that the famous iterative water-filling algorithm does not exploit the available information sufficiently well in terms of sum-utility. Indeed, we show that global channel state information can be acquired from the sole knowledge of an SINR-type feedback. A natural question then arises. Is it possible to design a distributed power control algorithm which exploits as well as possible the available information? To answer this question, we derive the characterization of the utility region for the considered problem and show how to exploit this characterization not only to measure globally efficiency but also to obtain globally efficient one-shot power control functions. Motivated by the success of our approach for single-band and multi-band interference networks, we asked ourselves whether it could be exploited for MIMO networks. We have identified at least one very relevant scenario. Indeed, we show that opportunistic interference alignment can be implemented by only assuming interference-plus-noise covariance feedback at the secondary transmitter. Then, in the last chapter, we generalize the problem of quantization, the motivation for this being given by some observations made in the previous chapters. First, we assume that the quantizer and de-quantizer are designed to maximize a general utility function instead of the conventional distortion function. Second, we assume that the quantizer and de-quantizer may have different utility functions. This raises non-trivial technical problems, our claim is to make a very first step into solving them
Game theory and learning for wireless distributed networks
No full textDans cette thèse, nous étudions des réseaux sans fil dans lesquels les terminaux mobiles sont autonomes dans le choix de leurs configurations de communication. Cette autonomie de décision peut notamment concerner le choix de la technologie d'accès au réseau, le choix du point d'accès, la modulation du signal, les bandes de fréquences occupées, la puissance du signal émis, etc. Typiquement, ces choix de configuration sont réalisés dans le but de maximiser des métriques de performances propres à chaque terminal. Sous l'hypothèse que les terminaux prennent leurs décisions de manière rationnelle afin de maximiser leurs performances, la théorie des jeux s'applique naturellement pour modéliser les interactions entre les décisions des différents terminaux. Plus précisément, l'objectif principal de cette thèse est d'étudier des stratégies d'équilibre de contrôle de puissance d'émission afin de satisfaire des considérations d'efficacité énergétique. Le cadre des jeux stochastiques est particulièrement adapté à ce problème et nous permet notamment de caractériser la région de performance atteignable pour toutes les stratégies de contrôle de puissance qui mènent à un état d'équilibre. Lorsque le nombre de terminaux en jeu est grand, nous faisons appel à la théorie des jeux à champ moyen pour simplifier l'étude du système. Cette théorie nous permet d'étudier non pas les interactions individuelles entre les terminaux, mais l'interaction de chaque terminal avec un champ moyen qui représente l'état global des autres terminaux. Des stratégies de contrôle de puissance optimales du jeu à champ moyen sont étudiées. Une autre partie de la thèse a été consacrée à des problématiques d'apprentissage de points d'équilibre dans les réseaux distribués. En particulier, après avoir caractérisé les positions d'équilibre d'un jeu de positionnement de points d'accès, nous montrons comment des dynamiques de meilleures réponses et d'apprentissage permettent de converger vers un équilibre. Enfin, pour un jeu de contrôle de puissance, la convergence des dynamiques de meilleures réponses vers des points d'équilibre a été étudiée. Il est notamment proposé un algorithme d'adaptation de puissance convergeant vers un équilibre avec une faible connaissance du réseau.In this thesis, we study wireless networks in which mobile terminals are free to choose their communication configuration. Theses configuration choices include access wireless technology, access point association, coding-modulation scheme, occupied bandwidth, power allocation, etc. Typically, these configuration choices are made to maximize some performance metrics associated to every terminals. Under the assumption that mobile terminals take their decisions in a rational manner, game theory can be applied to model the interactions between the terminals. Precisely, the main objective of this thesis is to study energy-efficient power control policies from which no terminal has an interest to deviate. The framework of stochastic games is particularly suited to this problem and allows to characterize the achievable utility region for equilibrium power control strategies. When the number of terminals in the network is large, we invoke mean field game theory to simplify the study of the system. Indeed, in a mean field game, the interactions between a player and all the other players are not considered individually. Instead, one only studies the interactions between each player and a mean field, which is the distribution of the states of all the other players. Optimal power control strategies from the mean field formulation are studied. Another part of this thesis has been focused on learning equilibria in distributed games. In particular, we show how best response dynamics and learning algorithms can converge to an equilibrium in a base station location game. For another scenario, namely a power control problem, we study the convergence of the best response dynamics. In this case, we propose a power control behavioral rule that converges to an equilibrium with very little information about the network
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