Noisy channel-output feedback in the interference channel - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Noisy channel-output feedback in the interference channel

Retour de sortie de canal bruyant dans le canal d'interférence

Résumé

In this thesis, the two-user Gaussian interference channel with noisy channel-output feedback (GIC-NOF) is studied from two perspectives: centralized and decentralized networks. From the perspective of centralized networks, the fundamental limits of the two-user GICNOF are characterized by the capacity region. One of the main contributions of this thesis is an approximation to within a constant number of bits of the capacity region of the two-user GIC-NOF. This result is obtained through the analysis of a simpler channel model, i.e., a two-user linear deterministic interference channel with noisy channel-output feedback (LDIC-NOF). The analysis to obtain the capacity region of the two-user LDIC-NOF provides the main insights required to analyze the two-user GIC-NOF. From the perspective of decentralized networks, the fundamental limits of the two-user decentralized GIC-NOF (D-GIC-NOF) are characterized by the η-Nash equilibrium (η-NE) region. Another contribution of this thesis is an approximation of the η-NE region of the two-user GIC-NOF, with η> 1. As in the centralized case, the two-user decentralized LDIC-NOF (D-LDIC-NOF) is studied first and the lessons learnt are applied in the two-user D-GIC-NOF. The final contribution of this thesis consists in a closed-form answer to the question: “When does channel-output feedback enlarge the capacity or η-NE regions of the two-user GIC-NOF or two-user D-GIC-NOF?”. This answer is of the form: Implementing channel-output feedback in transmitter-receiver i enlarges the capacity or η-NE regions if the feedback SNR is beyond SNRi* , with i ∈ {1, 2}. The approximate value of SNRi* is shown to be a function of all the other parameters of the two-user GIC-NOF or two-user D-GIC-NOF.
Dans cette thèse, le canal Gaussien à interférence à deux utilisateurs avec voie de retour dégradée par un bruit additif (GIC-NOF) est étudié sous deux perspectives : les réseaux centralisés et décentralisés. Du point de vue des réseaux centralisés, les limites fondamentales du GIC-NOF sont caractérisées par la région de capacité. L’une des principales contributions de cette thèse est une approximation à un nombre constant de bits près de la région de capacité du GIC-NOF. Ce résultat est obtenu grâce à l’analyse d’un modèle de canal plus simple, le canal linéaire déterministe à interférence à deux utilisateurs avec voie de retour dégradée par un bruit additif (LDIC-NOF). L’analyse pour obtenir la région de capacité du LDIC-NOF fournit les idées principales pour l’analyse du GIC-NOF. Du point de vue des réseaux décentralisés, les limites fondamentales du GIC-NOF sont caractérisées par la région d’η-équilibre de Nash (η-EN). Une autre contribution de cette thèse est une approximation de la région η-EN du GIC-NOF, avec η > 1. Comme dans le cas centralisé, le cas décentralisé LDIC-NOF (D-LDIC-NOF) est étudié en premier et les observations sont appliquées dans le cas décentralisé GIC-NOF (D-GIC-NOF). La contribution finale de cette thèse répond à la question suivante : “À quelles conditions la voie de retour permet d’agrandir la région de capacité, la région η-EN du GIC-NOF ou du D-GIC-NOF ? ”. La réponse obtenue est de la forme : L’implémentation de la voie de retour de la sortie du canal dans l’émetteur-récepteur i agrandit la région de capacité ou la région η-EN si le rapport signal sur bruit de la voie de retour est supérieure à SNRi* , avec i ∈ {1, 2}. La valeur approximative de SNRi* est une fonction de tous les autres paramètres du GIC-NOF ou du D-GIC-NOF.
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Dates et versions

tel-01667063 , version 1 (19-12-2017)
tel-01667063 , version 2 (12-03-2018)
tel-01667063 , version 3 (03-04-2018)
tel-01667063 , version 4 (08-03-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01667063 , version 4

Citer

Victor Quintero Florez. Noisy channel-output feedback in the interference channel. Signal and Image processing. Université de Lyon, 2017. English. ⟨NNT : 2017LYSEI128⟩. ⟨tel-01667063v4⟩
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