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Techniques d’allocation des ressources pour optimiser les performances des réseaux 6G et plus dans un contexte multi-antenne massif sans cellule

16 Janvier 2023


Catégorie : Stagiaire


Durée : 4 à 6 mois

Indemnité de stage :environ 600 Euros / mois

Lieu du stage

Département Electronique et Télécommunications,

Institut National des Sciences Appliquées (INSA)

20 Av. des Buttes de Coësmes, 35700 Rennes

France

 

Profile souhaité

Le (la) candidat (e) doit être en fin de parcours pour l’obtention d’un diplôme d’ingénieur et/ou de Master en Télécommunications ou en Electricité-Electronique. Les connaissances requises englobent principalement les Communications Mobiles et les techniques de Traitement du Signal, ainsi que la maitrise de Matlab.

 

Procédure de recrutement

Les candidats intéressés sont priés d’envoyer un CV et une copie de leurs notes universitaires des 4 ou 5 dernières années à l’adresse suivante :

joumana.farah@insa-rennes.fr

 

Un entretien (par visio) sera prévu pour les candidats présélectionnés après l’examen des dossiers de candidature.

 

Possibilité de poursuite en thèse de doctorat

Un financement est prévu pour la poursuite du sujet en thèse de doctorat. Ceci dépendra de la qualité du travail fourni au cours du stage.

 

Contexte

Les systèmes de communication sans-fil 6G et plus prennent de plus en plus d'importance dans la communauté scientifique. Les réseaux mobiles sont sous pression en raison de l'augmentation de la consommation de données par les particuliers (streaming audio et vidéo), d'une part, et de la généralisation du télétravail (plateformes collaboratives, vidéoconférences), d'autre part. Les nouvelles normes 6G et plus devront répondre à ces problématiques.

Dans ce but, un certain nombre de technologies disruptives doivent être mises en œuvre. L'une de ces technologies majeures est le paradigme sans cellule (cell-free), qui repose sur la suppression du concept de subdivision des zones de couverture en cellules. Dans le contexte cell-free, un nombre important de points d'accès (AP) sont répartis sur une grande zone géographique afin de servir de manière optimale tous les utilisateurs présents dans la zone. Ces APs sont connectés à une unité centrale de traitement (CPU) via des liaisons de raccordement câblées ou sans fil. Le concept cell-free englobe la technique 5G de MIMO (Mutiple Input Multiple Output) massif qui consiste à utiliser un grand nombre d'antennes co-localisées du côté de l'émetteur, permettant une distribution des antennes sur la zone.

Par conséquent, le MIMO massif sans cellule est une généralisation du MIMO massif 5G et permet une couverture plus uniforme et une connectivité accrue des utilisateurs grâce à la proximité et à la diversité des points d'accès. Cependant, ces systèmes nécessitent la mise en œuvre de nouvelles techniques de gestion des ressources adéquates au contexte de déploiement distribué et qui prennent en compte l’évolutivité continuelle des besoins des utilisateurs ainsi que les exigences en latence et en qualité de service des applications.

 

Objectifs

Ce stage a pour but d’introduire de nouvelles techniques d'allocation des ressources et d’ordonnancement (scheduling) adaptées au MIMO massif sans cellule. Un aspect important de ce travail, qui est essentiel pour le déploiement de ces réseaux, est l'optimisation conjointe de l'allocation des ressources spectrales, spatiales et énergétiques de ces systèmes. Le (la) candidat (e) travaillera à l'introduction de nouvelles méthodes de gestion des ressources qui répondent aux exigences de haute fiabilité et de faible latence des communications modernes.

Un autre aspect important à explorer est l'évolutivité du système sans cellule, c'est-à-dire la possibilité de mettre en œuvre ces structures dans des réseaux denses où le nombre élevé de points d'accès, d'antennes et d'utilisateurs nécessite une politique de déploiement et de gestion des ressources appropriée. Dans ce cadre, les méthodes d’intelligence artificielle pourraient aussi être utilisées en vue de fournir des solutions efficaces aux problèmes d'optimisation.

 

Références bibliographiques

[1] G. Interdonato, E. Bjornson, H. Quoc Ngo, P. Frenger, and E. G. Larsson, “Ubiquitous cell-free massive MIMO communications,” EURASIP Jour. on Wireless Commun. and Networking, vol. 2019, no. 1, pp. 1–13, 2019.

[2] S. Chen, J. Zhang, E. Bjornson, J. Zhang, and B. Ai, “Structured Massive Access for Scalable Cell-Free Massive MIMO Systems,” IEEE Journal on Sel. Areas in Commun., vol. 39, no. 4, pp. 1086–1100, 2021.

[3] E. P. Simon, J. Farah, P. Laly, and G. Delbarre, “A gradual resource allocation technique for massive mimo-noma,” IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, vol. 21, no. 3, pp. 476–480, 2021.

[4] E. P. Simon, J. Farah and P. Laly, "Performance Evaluation of Massive MIMO With Beamforming and Nonorthogonal Multiple Access Based on Practical Channel Measurements," in IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, vol. 18, no. 6, pp. 1263-1267, June 2019.

[5] J. Farah, E. P. Simon, P. Laly and G. Delbarre, "Efficient Combinations of NOMA With Distributed Antenna Systems Based on Channel Measurements for Mitigating Jamming Attacks," in IEEE Systems Journal, vol. 15, no. 2, pp. 2212-2221, June 2021.