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SUMMARY:Soutenance de thèse - Solomon Yese
DESCRIPTION:Solomon Yese soutiendra sa thèse “Optimisation de la gestion des ressources dans les réseaux sans fil de nouvelle génération : du découpage du réseau aux communications véhiculaires” le 15 décembre 2025 à CY Cergy Paris Université – Site De Saint-Martin. \nRésumé :\nL’évolution vers les réseaux 5G et au-delà a introduit des défis sans précédent en matière de gestion des ressources\, d’optimisation des réseaux et d’approvisionnement en termes de qualité de service (QoS) dans des architectures réseau hétérogènes. Cette thèse aborde les problèmes d’optimisation ouverts dans les réseaux sans fil de nouvelle génération en se concentrant sur trois domaines clés : i) le contrôle d’admission au découpage du réseau ii) la gestion des ressources du réseau d’accès radio ouvert (O-RAN) et iii) la sélection intelligente de la technologie d’accès radio (RAT) pour les communications véhiculaires. \nLes nouvelles solutions de contrôle d’admission que nous proposons pour le découpage du réseau intègrent des mécanismes de surréservation et des processus de rachat de ressources dynamiques\, maximisant les revenus des fournisseurs d’infrastructure (InP) tout en respectant les accords de niveau de service (SLA). Nos solutions utilisent des mécanismes d’adaptation dynamique des priorités\, de mise en commun progressive des ressources et de partage des capacités pour gérer efficacement les demandes de tranches de réseau dans des scénarios hors ligne et en ligne où les informations sur les demandes futures sont limitées et où les demandes peuvent être annulées après expiration du délai d’attente. L’évaluation des performances montre que les solutions de contrôle d’admission proposées génèrent des profits plus élevés\, une meilleure utilisation des ressources\, ainsi que des taux d’acceptation des tranches légèrement plus élevés comparé aux solutions de l’état de l’art. \nPour les architectures O-RAN\, nous développons des algorithmes d’association d’utilisateurs écoénergétiques qui optimisent conjointement l’association des équipements utilisateurs (UE) avec les unités radio (RU)\, les unités distribuées (DU) et les unités centrales (CU) tout en garantissant les délais. Nos approches minimisent la consommation d’énergie grâce à une association dynamique des unités et à des mécanismes de contrôle de puissance qui permettent aux composants inactifs du réseau de passer en mode veille\, tout en respectant les exigences strictes en matière de qualité de service. \nDans le domaine des communications véhiculaires\, nous présentons un environnement multi-objectif d’apprentissage par renforcement profond pour la sélection des RAT dans les scénarios véhicule-à-infrastructure/réseau (V2I/V2N). Notre solution permet une prise de décision en temps réel dans des conditions d’incertitude en optimisant simultanément la latence\, la fiabilité et la fréquence des transferts dans des environnements véhiculaires en évolution rapide. \nLes solutions proposées apportent collectivement une progression à l’état de l’optimisation des réseaux dans les systèmes sans fil de nouvelle génération tout en répondant aux défis pratiques du déploiement dans les infrastructures réseau modernes. \nAbstract:\nThe evolution toward 5G and beyond networks has introduced unprecedented challenges in resource management\, network optimization\, and quality of service (QoS) provisioning across heterogeneous network architectures. This thesis addresses some open optimization problems in next-generation wireless networks\, focusing on three key domains: i) network slicing admission control ii) open radio access network (O-RAN) resource management and iii) intelligent radio access technology (RAT) selection for vehicular communications. \nThe novel admission control schemes we propose for network slicing incorporate overbooking mechanisms and dynamic buyback processes\, maximizing infrastructure provider (InP) revenue while upholding service level agreements (SLAs). Our solutions employ dynamic priority adaptation\, step-wise pooling\, and capacity sharing mechanisms to efficiently manage slice requests in both offline and online scenarios where future request knowledge is limited and requests can renege after waiting time expiration. The evaluation of the proposed slice admission control solutions against state-of-the-art (SoA) solutions show that they yield higher profit and better resource utilization as well as marginally higher slice acceptance rates. \nAs far as our contribution in the domain of O-RAN is concerned\, we develop energy-efficient user association algorithms that jointly optimize user equipment (UE) association with radio units (RUs)\, distributed units (DUs) and central units (CUs) while ensuring delay guarantees. Our approaches minimize energy consumption through dynamic unit association and power control mechanisms that enable idle network components to enter into sleep mode\, while maintaining stringent QoS requirements. We also evaluate our proposed solutions against SoA solutions and our solutions yield significant reductions in energy consumption at very minimal delay cost but without violating the delay requirements of the UEs. \nIn the vehicular communication domain\, we present a multi-objective deep reinforcement learning framework for RAT selection in vehicle to-infrastructure/network (V2I/V2N) scenarios. Our solution enables real-time decision making under uncertainty\, simultaneously optimizing latency\, reliability\, and handover frequency in rapidly changing vehicular environments.\nComprehensive performance evaluations of our proposed solution via simulations demonstrate significant improvements over SoA solutions\, yielding significant reduction in the number of handovers with improved reliability and delay. \nThe proposed solutions collectively advance the state of network optimization in next-generation wireless systems while addressing practical deployment challenges in modern network infrastructures. \nComposition du jury :\n\nProf. Arsenia Chorti\, ETIS\, CY Cergy Paris University\, ENSEA\, CNRS\, Directrice de thèse\nDr. Sara Berri ETIS\, CY Cergy Paris University\, ENSEA\, CNRS\, Encadrante de thèse\nProf. Nadjib Ait Saadi\, UVSQ Paris-Saclay\, Rapporteur\nProf. Periklis Chatzimisios\, International Hellenic University\, Greece\, Rapporteur\nProf. Véronique Vèque\, Université Paris-Saclay/Centrale Supélec\, Examinatrice\nDr. Sahar Hoteit\, Université Paris Saclay/Centrale Supélec\, Examinatrice\nDr. Abdul Karim Gizzini\, Université Paris-Est Créteil\, Examinateur\n\nLieu et date :\n18 décembre 2025 à 10h00. \nAmphithéâtre E1 de l’Université CY Cergy Paris\, site de Saint-Martin\, 2 avenue Adolphe Chauvin\, 95300 Pontoise
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