Prédiction des performances de réseaux 5G.

Abstract

Dans ce mémoire on a abordé d‟abord l‟évolution des réseaux mobiles de la première génération jusqu‟à la cinquième génération en présentant leurs architectures, leurs différentes techniques d‟accès multiple et leurs spécificités. Ensuite, nous nous sommes attelées à présenter les différentes exigences du nouveau standard 5G,suivies des concepts de l‟apprentissage automatique qui sont de plus en plus intégrés dans la 5G. Notre objectif est d‟explorer les techniques de prédiction de performances d‟un réseau avant sondéploiement, en utilisant la régression linéaire à variable unique dans une première étape et àvariables multiples dans une seconde étape. Au terme de nos investigations, nous avons réalisé que l‟apprentissage automatique et la 5G ont une grande marge de progression ensemble [38]. En effet, l‟intégration des fonctions d‟intelligence artificielle vise à développer des réseaux cognitifs capables d‟apprendre de leur environnement RF. Ce travail nous a permises d‟approfondir nos connaissances en réseaux de communications modernes, en simulation sous MATLAB de tels réseaux, et en techniques de Machine Learning.