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Jad Nasreddine - Gestion dynamique du spectre dans les réseaux hybrides

Fef83ca87fd2a7994d087631868acf8f?s=47 SCEE Team
April 10, 2008

Jad Nasreddine - Gestion dynamique du spectre dans les réseaux hybrides

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SCEE Team

April 10, 2008
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  1. Gestion dynamique du spectre dans les réseaux hybrides Supélec Rennes,

    10 avril 2008 Jad Nasreddine, UPC SEMINAIRES SCEE
  2. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 2/38

    ƒ Introduction ƒ Coexistence de réseaux primaires et secondaires ƒ Gestion dynamique du spectre ƒ Conclusions ƒ Introduction ƒ Coexistence de réseaux primaires et secondaires ƒ Gestion dynamique du spectre ƒ Conclusions Plan de la présentation Plan
  3. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 3/38

    Allocation actuelle du spectre ƒ Allocation spectre-technologie • avantages : simplicité et contrôle d’interférence • inconvénient : allocation fixe à très long terme (années) ƒ Allocation du spectre dans les différentes technologies cellulaires • allocation suivant un modèle fixe de réutilisation de fréquences ou • allocation du spectre selon les types de service (HCS) Introduction GSM UMTS FDD UMTS TDD 802.11b Flash OFDM DCS 802.16 UMTS FDD f1 f2 f7 f6 f3 f4 f5 f 1 f 2
  4. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 4/38

    Distribution de trafic ƒ La distribution du trafic • pour des différentes technologies peut être non-correlée dans le temps et l’espace (TV, UMTS, WiFi, ...) • variable dans le temps et l’espace pour chaque technologie ƒ Certaines bandes du spectre • sont saturées et • d’autres sont quasiment non utilisées ƒ Cette allocation fixe mène à • dégradation du niveau de QoS • diminution de profit des opérateurs • augmentation dans la radiation électromagnétique Introduction
  5. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 5/38

    Allocation actuelle du spectre / Distribution de trafic ƒ Allocation spectre-technologie • allocation fixe à très long-terme (années) ƒ Allocation du spectre dans les différentes technologies cellulaires • allocation suivant un modèle fixe de réutilisation de fréquences ou • allocation du spectre selon les types de service ƒ Allocations du spectre différentes dans des différentes pays Introduction Non conform e avec la distribution du trafic
  6. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 6/38

    Conclusions … ƒ Les réseaux radios sont limités par la performance des algorithmes d’accès et non pas par la non-existence du spectre (FCC)* Introduction * FCC, Spectrum Policy Task Force “Report of the Spectrum Efficiency Working Group,” November 15, 2002. « Réseaux de futur » Gestion dynamique du spectre « Réseaux de futur » Gestion dynamique du spectre Allocation flexible du spectre Régulateurs Architectures et Algorithmes Opérateurs Nouvelles technologies Constructeurs
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    Technologies permettant la nouvelle ère ƒ Radios cognitifs ƒ Nouvelles technologies d’accès • UWB: puissance de transmission très faible → coexistence sans interférence gênant • … ƒ Techniques de positionnement intégrées dans les mobiles • GPS, Galellio, etc. Introduction Radio cognitif Cycle cognitif Observe Orient Plan Decide Act Learn SDR Adaptation à l’environnement Les radios cognitifs sont des radios qui sont capables d’utiliser le spectre libéré par les différentes technologies sans introduire d’interférences Les radios cognitifs sont des radios qui sont capables d’utiliser le spectre libéré par les différentes technologies sans introduire d’interférences flexibilité agilité détection réseau * Bruce Fette, Cognitive Radio Technology, Elsevier, 2006 *
  8. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 8/38

    Évolution possible Gestion dynamique du spectre Coordinated Spectrum Access Partage du spectre entre systèmes centralisés Pas de priorité Réseaux primaires et secondaires Accès opportuniste des secondaires Priorité des primaires sur les secondaires Spectre totalement partagé Accès opportuniste Pas de priorité
  9. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 9/38

    ƒ Introduction ƒ Coexistence de réseaux primaires et secondaires ƒ Gestion dynamique du spectre ƒ Conclusions Plan de la présentation Plan
  10. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 10/38

    ƒ Réseau primaire : possède la licence d’utiliser une bande de fréquence ƒ Réseau secondaire : peut utiliser une bande de fréquence quand le réseau primaire la libère ƒ Deux questions essentielles: • Comment le primaire libère une bande et comment il peut déterminer les contraintes sur la transmission du secondaire? • Comment le secondaire peut trouver, le plus rapidement, les meilleures bandes de fréquence en respectant les contraintes de primaire? Contexte Coexistence de réseaux Libération de bandes de fréquence par le primaire Caractérisation de bandes de fréquences Détermination de contraintes d’utilisation des bandes Réseau Primaire Réseau Secondaire Respecter les contraintes de primaire Améliorer la qualité de ses communications Échange d’information
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    Types des réseaux primaires ƒ Quatre catégories possibles : • diffusion — exemple: télévision — sensing : basé sur la puissance transmise (e.g. 802.22) — contrainte principal: détection des récepteurs est difficile • réseaux cellulaires — exemple: GSM, UMTS, CDMA-2000 — allocation conjointe des deux voies de transmission — canal de contrôle — Contrainte: supporte un niveau déterminé d’interférence (dépend de l’allocation interne de spectre) • réseaux sans fils — exemple: WiFi — canal de contrôle — Contraintes: ƒ supporte un niveau déterminé d’interférence (dépend de l’allocation interne de spectre) ƒ accès opportuniste au spectre • Réseau push-to-talk — Le récepteur est toujours en écoute même s’il n’y a pas de transmission Coexistence de réseaux
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    Détermination de contraintes d’utilisation des bandes ƒ Définir le niveau acceptable d’interférence par zone géographique • static — IEEE 802.22 • dynamique — spectrum usage right : OFCOM — interference temperature : FCC (rejeté) ƒ Détecter les niveaux d’interférence non acceptable venant du réseau secondaire ƒ Communication des informations au réseau secondaire • canal de contrôle Coexistence de réseaux
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    Réseaux secondaires ƒ Avantages • augmenter l’efficacité d’utilisation du spectre • utiliser les bandes de spectre libre sans besoin d’acheter une licence à long terme → augmenter le profit du secondaire • le primaire peut être payé par le secondaire → augmenter le profit du primaire ƒ Défis • la gestion d’interférence peut être distribuée — réseaux coopératifs • réseaux primaires utilisant des différentes technologies avec des différentes contraintes • complexité des algorithmes de balayage de spectre • problèmes de sécurité • problèmes de tarification Coexistence de réseaux
  14. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 14/38

    Types d’échange entre les deux réseaux ƒ Pas d’échange d’information • les informations connues par le réseau secondaire sont les informations fournies par le régulateur • niveau fixe d’interférence ƒ Échange limité d’information • à travers d’un équipement central • niveau dynamique d’interférence ƒ Échange complet d’information • les deux réseaux appartient au même opérateur • informations détaillés : positions des récepteurs Coexistence de réseaux
  15. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 15/38

    ƒ Introduction ƒ Coexistence de réseaux primaires et secondaires ƒ Gestion dynamique du spectre ƒ Conclusions Plan de la présentation Plan
  16. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 16/38

    Objectifs ƒ Détecter les variations importantes dans la distribution de trafic ƒ Trouver la meilleure allocation du spectre aux technologies et aux cellules ƒ Libérer localement et pendant un certain temps de bandes de spectre Gestion dynamique du spectre f1 , f2 , f3 f1 Variation dans la distribution du trafic ASM Détection de variations dans la distribution du trafic Cherche une meilleure allocation f1 , f2 f1 , f2 f3 est libérée f3 est libérée
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    Solution hiérarchique Gestion dynamique du spectre WCDMA
  18. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 18/38

    Exemple d’allocation de spectre Carrier 1 Carrier 3 Carrier 2 La même capacité avec la même garantie de QoS Quelques fréquences peuvent être libérées pour d’autres technologies d’accès/opérateurs ou pour un marché secondaire Quelques fréquences peuvent être libérées pour d’autres technologies d’accès/opérateurs ou pour un marché secondaire Gestion dynamique avec une réutilisation de fréquence 1 Toutes les fréquences sont utilisées Toutes les fréquences sont utilisées Gestion dynamique du spectre
  19. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 19/38

    Algorithme de gestion dynamique du spectre Measurements Analyze Inter-cell interaction Relevant interaction variation Yes No Allocation Algorithm Λa is empty Carrier obtained Yes No Ask for more carriers Apply the new allocation to the network Yes No New allocation is better than old allocation u(Λa )> u(Λo ) No Yes u(Λo ) Λa : new allocation Λo : old allocation Number of carriers←F Objective←u Constraints←Ψ Propriétés de coupling matrix Gestion dynamique du spectre
  20. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 20/38

    Solutions existantes ƒ Solutions basées sur l’estimation de charge des cellules • ne prend pas en compte les interactions intercellulaires — sous-estimation du nombre de fréquences nécessaires ƒ Solutions basées sur l’approximation d’interférence intercellulaire • rapport f entre l’interférence intercellulaire et intracellulaire est fixe — f est fortement lié à l’allocation du spectre ƒ Solutions basées sur la division des cellules en zones Gestion dynamique du spectre f 2 f 8 f 8 f 8 f 8 f 8 f 8 f1 f2 f7 f6 f3 f4 f5
  21. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 21/38

    Interaction intercellulaire ƒ intercellulaire ƒ Métrique difficile à estimer • dans les systèmes GSM, cette interaction dépend principalement de la distance entre les stations de base • dans les systèmes WCDMA, il dépend: — caractéristiques des mobiles (gain de parcours, nombre, QoS) — positions des cellules Interférence élevée interférence faible — interférence ƒ charge Gestion dynamique du spectre
  22. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 22/38

    Coupling matrix : notre approche ƒ Extension de la matrice de compatibilité utilisée dans GSM • matrice de compatibilité: élément Cj,l montre la distance fréquentielle minimale entre les deux cellules j et l ƒ Prend en compte la particularité du système WCDMA • chaque fréquence est partagée entre plusieurs mobiles dans chaque cellule — la charge de la cellule a un impact sur les performances du système • contrôle de puissance • le nombre de fréquences nécessaires ne dépend pas seulement de la distance entre les cellules mais de l’interaction entre les cellules Gestion dynamique du spectre
  23. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 23/38

    Propriétés de coupling matrix ƒ C’est la matrice du système linéaire: • dans la voie descendante, l’élément C j,l représente l’effet des mobiles de la cellule j sur la cellule l en prenant en compte la charge de la cellule j • dans la voie montante, l’élément C j,l représente l’effet des mobiles de la cellule l sur la cellule j en prenant en compte la charge de la cellule j ƒ Les éléments de la matrice reflètent les propriétés microscopiques du système (interactions) • identifier les cellules qui ont des interactions fortes ƒ Les propriétés de la matrice (rayon spectral) reflètent les propriétés macroscopiques (performance du système) • détecter les importantes variations dans la distribution de trafic • estimer les indices de performance du système pour chaque allocation (efficacité spectrale, pourcentage des utilisateurs non satisfaits, etc.) Gestion dynamique du spectre = + N L L V C V P
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    Exemple de coupling matrix Gestion dynamique du spectre (a) 1.68 0.19 1×10-3 2×10-3 1 5 4 3 2 6 7 8 (b) 10×10-3 0.14 1.6×10-3 2×10-3 1 5 4 3 2 6 7 8 (a) 1.68 0.19 1×10-3 2×10-3 1 5 4 3 2 6 7 8 1.68 0.19 1×10-3 2×10-3 1.68 0.19 1×10-3 2×10-3 1 5 4 3 2 6 7 8 (b) 10×10-3 0.14 1.6×10-3 2×10-3 1 5 4 3 2 6 7 8 10×10-3 0.14 1.6×10-3 2×10-3 10×10-3 0.14 1.6×10-3 2×10-3 1 5 4 3 2 6 7 8 ƒ Voie descendante ƒ Macro-cell+hotspots
  25. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 25/38

    Réseaux cognitifs ƒ Objectif: proposer une architecture d’un réseau cognitif qui: • détecte les variations importantes dans la distribution de trafic • estime le nombre de fréquences nécessaires pour chaque cellule • libère certaines fréquences dans des grandes zones géographiques quand c’est possible Gestion dynamique du spectre Coupling Matrix Analyze Database KPIs Operator policies Matrix properties Spectrum and radio resource Allocation/ Policies Observe Learning Decide and act ASM and JRRM -utiliser les éléments du coupling matrix -utiliser les mesures - utiliser un algorithme d’allocation de spectre basé sur le coupling matrix
  26. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 26/38

    Détection des variations ƒ Un pourcentage élevé d’utilisateurs non satisfaits ƒ Une différence élevée entre r éléments des coupling matrix de deux observations consécutives Gestion dynamique du spectre Temps Variation dans la distribution du traffic Équipement ASM f3 f1 f2 Fréquences Detection variation dans la distribution du trafique - Allocation 1 - Nombre de féquences nécessaires ou à libérer - Allocation 2 - Nombre de féquences nécessaires ou à libérer Hotspots
  27. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 27/38

    Architecture Coupling Matrix Block (CMB) : collecte périodiquement les informations nécessaires pour construire le coupling matrix Triggering Event Block (TEB) : detecte les importantes variations dans la distribution de trafic Spectrum Management Block (SMB) : responsable de trouver la meilleure allocation de spectre Gestion dynamique du spectre Algorithme d’optimisation
  28. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 28/38

    Problème d’optimisation ƒ Problème d’allocation de fréquences ƒ Définitions • indices de performance — définis par les opérateurs (Efficacité spectral, URS) • estimation des indices de performance — pour tester le performance des différentes allocations • algorithmes — Problème NP difficile → Algorithmes heuristiques et méta-heuristiques Gestion dynamique du spectre Maximiser indices de perfomance Sachant que les contraintes de puissances transmises sont respectées pour toutes les cellules dans les deux voies les contraintes de QoS sont respectées pour toutes les cellules dans les deux voies
  29. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 29/38

    Indices de performance (1) ƒ Contraintes de QoS (point de vue utilisateur) • pourcentage des mobiles satisfaits dans chaque cellule ƒ Indice de performance Gestion dynamique du spectre Allocation uniforme Allocation 2 L’indice de l’efficacité spectral doit détecter que c’est la meilleure allocation Même système Allocation 1 L’indice de l’efficacité spectral doit détecter la différence entre les deux allocations Premier indice : efficacité spectrale traditionnelle bps/Hz/cell Premier indice : efficacité spectrale traditionnelle bps/Hz/cell Second indice : dépend de l’application du marché secondaire Second indice : dépend de l’application du marché secondaire
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    ƒ URS: • Somme de surfaces non contiguës où certains fréquences peuvent être utilisées • inclut une zone de protection • les poids donner à chaque zone dépend de sa surface Indices de performance (2) ƒ Dépend: • type de marché secondaire — interférence générée et supportée — portée — Mobilité — Niveau de puissance • système primaire — niveau d’interférence supporté Gestion dynamique du spectre
  31. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 31/38

    Estimation de contraintes de QoS ƒ Estimation basée sur le rayon spectral de la matrice • Complexité : O(K2) • une équation linéaire lie le rayon spectral et le taux de satisfaction ƒ Estimation basée sur l’inversion de la matrice • besoin de la distribution des gains de parcours • complexité : O(K3) • utiliser dans l’indice d’efficacité spectrale 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 Outage probability Spectral radius (λ) Gestion dynamique du spectre
  32. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 32/38

    Algorithmes d’allocation ƒ Algorithme heuristiques • associer les cellules ayant des hautes interactions au début • associer d’une manière itérative la cellule à la fréquence en se basant les éléments de la matrice (voies montantes et descendantes) • complexité : K×complexité(estimation) ƒ Algorithmes meta-heuristique • basé sur la méthode de recule simulé ou algorithmes génétiques • estimation de l’objectif et des contraintes • Complexité : N×complexité(estimation) — N >> K Gestion dynamique du spectre
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    ƒ Mouvement de masse des mobiles ƒ Une fréquence par cellule Résultats : simulation dynamique voie descendante Gestion dynamique du spectre
  34. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 34/38

    Les deux algorithmes proposés donnent une haute efficacité spectrale Les deux algorithmes proposés donnent une haute efficacité spectrale Résultats : Simulation statique voie montante Gestion dynamique du spectre ƒ Plusieurs fréquences par cellule ƒ Taux de satisfaction acceptable: 0.95 ƒ Trois fréquences ƒ Algorithmes utilisant Recuit simulé et maximizant • l’efficacité spectrale (SA-SE) ou • URS (SA-SE) L’algorithme basé sur URS mène au meilleur URS L’algorithme basé sur URS mène au meilleur URS La contrainte sur le taux de satisfaction est respectée La contrainte sur le taux de satisfaction est respectée
  35. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 35/38

    Résultats : Zones libérées Gestion dynamique du spectre SA-SE SA-URS Fréquence f1 Fréquence f2
  36. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 36/38

    Conclusions et perspectives Conclusions ƒ Gestion dynamique du spectre • architecture cognitive • solution pratique et efficace • Différentes algorithmes d’allocation ƒ Nouveau métriques pour les indices de performance • prend en compte la possibilité d’utiliser les bandes libérées par un réseau secondaire ƒ Perspectives • Une gestion dynamique du spectre conjointe entre les systèmes WCDMA et OFDMA • Définition des règles de coexistence entre les systèmes secondaires et primaires
  37. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 37/38

    Publications sur le même sujet 1. J. Nasreddine, O. Sallent, J. Pérez-Romero, R. Agustí, "Advanced Spectrum Management for WCDMA Systems enabling cognitive radio usage," accepted in IET Special Issue on Cognitive Spectrum Access. 2. J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agustí, "A Primary Spectrum Management Solution Facilitating Secondary Usage Exploitation," accepted to ICT-Mobile Summit 2008. 3. J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, "Simulated Annealing-Based Advanced Spectrum Management Methodology for WCDMA Systems," accepted in the IEEE International Conference on Communications (ICC) 2008. 4. J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agustí, J. Nasreddine, M. Muck "Radio Access Technology Selection enabled by IEEE P1900.4" accepted as a chapter of Advances in mobile and wireless communications – views of the 16th IST Mobile and Wireless Communication Summit. 5. A. Gelonch, X. Revés, V. Marojevic, J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, "A Real Time Emulator Demonstrating Advanced Resource Management Solutions," The Tenth International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications, 2007 (Best Paper Award). 6. O. Sallent, J. Pérez-Romero, X. Gelabert, J. Nasreddine, R. Agustí, F. Casadevall, A. Umbert, J. Olmos, “Gestión Integrada de Redes de Acceso Radio Celulares 2G, 2.5G y 3G”, XXII Simpósium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio de 2007, URSI2007, Spain, September 2007. 7. O. Sallent, R. Agustí, J. Pérez-Romero, J. Nasreddine, L. Giupponi, "Integrated spectrum and radio resource management framework for joint optimisation of heterogeneous cognitive networks, " in Proceedings of the 18th meeting of the Wireless World Research Forum, Finland, 2007. 8. J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agustí, J. Nasreddine, M. Muck "Radio Access Technology Selection enabled by IEEE P1900.4," in Proceedings of the 16th IST Mobile & Wireless Communications Summit 2007. 9. J. Nasreddine, O. Sallent, J. Pérez-Romero, R. Agusti, "Novel Inter-Cell Interaction Approach for WCDMA-based Cognitive Networks," in Proceedings of the IEEE International Conference on Communications (ICC), Glasgow-Scotland, June 2007. 10.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, "Intra-RAT Spectrum Management Methodology for WCDMA Systems Encompassing Uplink and Downlink," in Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Hong Kong, March 2007. 11.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, X. Lagrange, "A Proposal on Frequency Management Methodologies for WCDMA Systems using Statistical Coupling Matrices", in Proceedings of the 3rd International Symposium on Wireless Communication Systems, 2006. 12.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti ,"Dynamic Spectrum Management Methodology for WCDMA Systems Based on Inter-Cell Interaction Approach", in Proceedings of the 9th Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications, San Diego, CA., USA, September 2006. 13.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, X. Lagrange, "A Proposal on Frequency Management Methodologies for WCDMA Systems using Cell Coupling Matrices", in Proceedings of the 64th IEEE Vehicular Technology Conference, Montreal, Canada, September 2006. 14.L. Giupponi, J. Nasreddine, R. Agusti, J. Pérez-Romero, O. Sallent, "A Two-Layer Approach for Improved Intra-operator Radio Resource Usage", the 16th meeting of the Wireless World Research Forum (WWRF), Work Group 6 Reconfigurability, 2006. 15.J. Pérez-Romero, J. Nasreddine, R. Agusti, X. Lagrange, "On Managing Multiple WCDMA Carriers under Varying Traffic Conditions", Workshop Trends in Radio Resource Management (2nd Edition), Barcelone, Spain, 2005. Publications
  38. Séminaires SCEE Jad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008 38/38

    This work was performed in project E2RII/E3 which has received research funding from the Community's Sixth/Seven Framework program. This work reflects only the authors' views and the Community is not liable for any use that may be made of the information contained therein. The contributions of colleagues from E2RII/E3 consortium are hereby acknowledged. This work has also been supported by the Spanish Research Council under COGNOS grant (ref. TEC2007-60985).