Vers des solutions secrètes et économes en énergie pour les systèmes d'accès multiple non-orthogonal coopératifs assistés par rétrodiffusion
Year: 2025
Type: dissertation
Abstract: Le développement rapide des réseaux sans fil s’accompagne d’exigences croissantes en termes de connectivité massive, d’efficacité énergétique et de sécurité des communications. Dans ce contexte, l’accès multiple non-orthogonal (NOMA) est devenu une technologie clé permettant de desservir simultanément plusieurs utilisateurs sur les mêmes ressources spectrales. Parallèlement, la communication par rétrodiffusion ambiante (AmBC) permet de transmettre des données de manière passive à l'aide de signaux ambiants, ce qui est économe en énergie. Cependant, la nature ouverte du canal sans fil rend ces systèmes vulnérables aux écoutes passives, ce qui rend nécessaire la conception de mécanismes de protection robuste. A cet égard, la sécurité de la couche physique (PLS) est un paradigme émergent qui relève ce défi en exploitant les caractéristiques inhérentes au canal sans fil, telles que le bruit, l’évanouissement, la dispersion et l’interférence, afin de garantir la confidentialité entre les utilisateurs légitimes en présence d'oreilles indiscrètes potentielles. […] Dans un premier temps, l’étude porte sur un système de transmission NOMA dans l’éventualité d’un intercepteur passif. En postulant une information parfaite sur l'état des canaux, nous formulons un problème d'optimisation à bi-objectif visant à maximiser le débit d'information confidentiel tout en minimisant la consommation de puissance, dans le cadre d’une contrainte de budget de puissance totale et d'un débit minimal par utilisateur. Une solution exacte pour l'allocation de puissance est dérivée. Cette solution ne se contente pas de caractériser tous les points optimaux sur la frontière de Pareto, elle permet également une réduction significative de la complexité du problème fractionnaire. Dans le cadre de l'optimisation du rapport débit d'information secrète sur énergie consommée, notre solution permet de réduire l'algorithme de Dinkelbach à une recherche unidimensionnelle. […] Dans la continuité de nos recherches, nous procédons à l'intégration d'appareils de rétrodiffusion ambiante qui transmettent leurs propres données en modulant le signal radio reçu de l'émetteur, sans émettre de signal actif. Dans un premier scénario, nous considérons un dispositif fixe unique qui fonctionne comme un relais passif. En exploitant la structure du canal composite, nous obtenons une solution exacte pour une allocation optimale des ressources. L'étude est ensuite élargie à des configurations plus générales, incluant plusieurs dispositifs coopératifs. Dans ce cas particulier, la complexité de la situation s'accroît de manière significative, rendant les approches exactes difficilement utilisables. Dans le cadre de cette étude, une méthodologie heuristique fondée sur l'algorithme Particle Swarm Optimization (PSO) est proposée. Cette approche permet une allocation conjointe des puissances de transmission et des coefficients de réflexion. Les résultats de l’étude démontrent que la confidentialité s'améliore avec le nombre de dispositifs de rétrodiffusion, et que les bénéfices restent significatifs même en présence d'erreurs d'estimation sur le canal de l'intercepteur. Enfin, nous développons une approche basée sur l'intelligence artificielle explicable (XAI) pour prédire l'allocation optimale de ressources dans des environnements dynamiques. Un réseau neuronal feed forward (FNN) est formé à partir des solutions de référence obtenues dans les contributions précédentes. Pour garantir l'interprétabilité, nous utilisons la méthode SHapley Additive exPlanations (SHAP) pour identifier les variables d'entrée les plus influentes. Cette solution atteint jusqu'à 96,2% de la performance de l'optimisation exacte, tout en réduisant de manière significative la complexité de calcul, fournissant une solution rapide, évolutive et interprétable adaptée aux systèmes en temps réel.
Author: Alam, Miled
Language: English
Subfield: Electrical and Electronic Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7104501858
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