Méthodes d'optimisation de contrôleurs de logique floue pour le paramétrage automatique des réseaux mobiles UMTS

Les operateurs pourraient ameliorer la qualite de service et les performances des reseaux UMTS en adaptant judicieusement les parametres de gestion de ressource radio (RRM). L'objectif de cette these est de developper des methodes de parametrage automatique des reseaux UMTS. Deux modes de fonctionnement ont ete envisages: le parametrage off-line et l'adaptation on-line. Le premier mode permet a l'aide d'un simulateur de reseau mobile de determiner le reglage des parametres RRM le plus adapte pour une demande en trafic donnee. Le second mode ou ingenierie dynamique est un processus qui permettra d'ajuster dynamiquement certains parametres controlant des algorithmes de RRM pour adapter le reseau mobile aux fluctuations de trafic. Le processus d'ingenierie automatique est base sur une boucle de regulation qui est orchestree par un controleur de logique floue. Ce controleur recoit en entrees des indicateurs de qualite filtres et produit en sortie un jeu de parametres RRM modifies. Pour ameliorer les performances de ces controleurs, deux methodes d'optimisation automatique ont ete developpees et testees numeriquement a l'aide d'un simulateur de reseaux mobiles. La premiere est une methode d'optimisation iterative stochastique: l'optimisation par essaim de particules. La seconde approche est fondee sur l'algorithme de Q-learning qui appartient a la famille des methodes d'apprentissage par renforcement. Pour cela, il a ete necessaire de modeliser nos controleurs comme des systemes d'inference floue (SIF). Ces methodes de controle ont ete testees sur deux algorithmes RRM importants des reseaux UMTS: le controle d'admission et la macro-diversite. La methode de controle automatique par SIF nous apparait suffisamment generique pour pouvoir non seulement s'adapter aux autres algorithmes RRM, mais aussi a differents scenarii de gestion coordonnee des reseaux d'acces radio multi-systemes.