Application to resource allocation in device-to-device 4G radio system (LTE)

142 Pages·2017·3.55 MB·English

by  Jianding Guo

Theoretical research on graph coloring: Application to
resource allocation in device-to-device 4G radio system
(LTE)
Jianding Guo
To cite this version:
Jianding Guo. Theoretical research on graph coloring: Application to resource allocation in device-
to-device 4G radio system (LTE). Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université Bourgogne
Franche-Comté, 2018. English. ￿NNT: 2018UBFCA007￿. ￿tel-01867956￿
HAL Id: tel-01867956
https://theses.hal.science/tel-01867956
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(cid:2)(cid:7)(cid:12)(cid:10)(cid:6)(cid:0)(cid:5)(cid:6)(cid:0)(cid:1)(cid:8)(cid:4)(cid:11)(cid:8)(cid:9)(cid:3)(cid:11)
école doctorale sciences pour l’ingénieur et microtechniques
UNIVERSITÉ DE TECHNOLOGIE BELFORT-MONTBÉLIARD
Theoretical research on graph
coloring - Application to resource
allocation in device-to-device 4G
radio system (LTE)
(cid:0)
JIANDING GUO

(cid:2)(cid:7)(cid:12)(cid:10)(cid:6)(cid:0)(cid:5)(cid:6)(cid:0)(cid:1)(cid:8)(cid:4)(cid:11)(cid:8)(cid:9)(cid:3)(cid:11)
école doctorale sciences pour l’ingénieur et microtechniques
UNIVERSITÉ DE TECHNOLOGIE BELFORT-MONTBÉLIARD
THE`SE pre´sente´e par
JIANDING GUO
pour obtenir le
Grade de Docteur de
l’Universite´ de Technologie de Belfort-Montbe´liard
Spe´cialite´ : Informatique
Theoretical research on graph coloring - Application
to resource allocation in device-to-device 4G radio
system (LTE)
Unite´ deRecherche:
Franche-Comte´ ElectroniqueMe´caniqueThermiqueetOptique-SciencesetTechnologies
FEMTO-STInstitute(CNRSUMR6174),DISC/OMNI
Soutenue publiquement le 6 juin 2018 devant le Jury compose´ de :
JIN-KAO HAO Rapporteur Professeur a` l’Universite´ d’Angers
ABDEL LISSER Rapporteur Professeur a` l’Universite´ Paris Sud-
Orsay
DAVID COUDERT Examinateur Directeur de recherche INRIA
ALEXANDRE CAMINADA Directeur de the`se Professeur a` l’UBFC, FEMTO-ST
LAURENT MOALIC Codirecteur de the`se Maˆıtre de confe´rences a` l’UHA
JEAN-NOE¨L MARTIN Codirecteur de the`se Docteur, Enseignant e´me´rite a` l’UTBM

Acknowledgements
I would like to thank the China Scholarship Council (CSC) for the financial support for
my PhD study in France.
MysinceregratitudeisexpressedtomyadvisorProfessorAlexandreCaminada,whois
so open-minded, experienced and easy-going. During my PhD study, he has provided
me a very good research platform and has given me great freedom to do my research.
Meanwhile, I am deeply grateful to my co-supervisor, Laurent Moalic, who gave
me plenty of constructive suggestions and also helped me do the implementations.
Besides, special thanks to another co-supervisor Jean-Noe¨l Martin, whose previous
work is the foundation for my PhD work.
Itisanhonorformetoshowmygratitudetothereviewersofthemanuscript,Professor
Abdel Lisser, Professor Jin-Kao Hao and Research Director David Coudert. Their
comments are so valuable and so essential for the quality of my thesis.
ThankstoallmycolleaguesinthelabFEMTO-STandtoallmyfriends,whohavebeen
constantly giving me the courage and support.
Last but not the least, I would like to thank my family for supporting me spiritually
throughout all these years. Although we are far away from each other, it is their deep
love that motivates me to go ahead.
iii

Contents
Acknowledgements iii
Contents v
List of Figures ix
List of Tables xi
1 Introduction 1
1.1 Context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Objectives and contributions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2 Graph Coloring Problem 7
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 Definitions of graph . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 Definitions for graph coloring problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.4 Classification of graph coloring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5 Graph coloring algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.5.1 Exact algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.5.2 Heuristic algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.6 Graph coloring applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Texacol 15
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2 Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.3 Data structure. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.4 Graph-structure-based method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.4.1 Graph structure analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.4.2 Coloring case partition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.5 Algorithm of TexaCol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.5.1 Maximal clique decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.5.2 Suite construction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.5.3 Vertex coloring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.5.4 C++ implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.5.5 Example. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
v
Contents vi
3.6 Performance analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4 Improvement of TexaCol 31
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2 PexaCol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2.1 General idea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2.2 Algorithm description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.2.3 Example. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.3 AexaCol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.3.1 Algorithm description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.3.2 Example. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.4 Performance analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.4.1 Comparison with Gurobi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.4.2 Comparison between TexaCol, AexaCol and PexaCol . . . . . . . 40
4.4.3 Statistical analysis of node coloring sequence impact . . . . . . . 41
4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5 Resource Allocation Problem in LTE System 49
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2 LTE system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.2.1 LTE network architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.2.2 LTE resource . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.3 D2D in LTE network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.3.1 System architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.3.2 Clustering mechanism . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.3.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.4 D2D resource allocation problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.4.1 Related work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.4.2 Cluster-based D2D resource allocation scheme . . . . . . . . . . . 60
5.5 Cluster-based D2D resource allocation algorithm . . . . . . . . . . . . . . 60
5.5.1 D2D dynamic cluster resource allocation algorithm . . . . . . . . . 60
5.5.1.1 Problem formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.5.1.2 Algorithm description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.5.1.3 Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.5.1.4 Result analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.5.2 D2D intra-cluster resource allocation algorithm . . . . . . . . . . . 72
5.5.2.1 Intra-cluster resource allocation problem . . . . . . . . . 72
5.5.2.2 Topology-based resource allocation mechanism . . . . . 75
5.5.2.3 Intra-cluster resource allocation strategies . . . . . . . . 78
5.5.2.4 Dynamic local optimization algorithm (DLOA) . . . . . . . 81
5.5.2.5 Running example of DLOA . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.5.2.6 Result analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .101
6 Conclusions and Future Work 103
6.1 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .104
Contents vii
6.2 Future work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .106
A Experimental Results 109
B Acronyms 113
C Publications 115
Bibliography 117