Proposition de thèse : Accès massif pour les réseaux 5G et au-delà


L’ED SISMI propose le sujet de thèse suivant :

Intitulé du sujet : Accès massif pour les réseaux 5G et au-delà

Ce projet serait sous la direction de Oussama Habachi du laboratoire XLIM à l’Université de Limoges

Co-directeurs renseignés : Jean-Pierre CANCES /

Les financement sont : 1/2 Labex acquis + 1/2 bourse region demandé

Le début de la thèse est prévu pour : 10/2020

Mots clés du sujet : Allocation de ressources, IoT, NOMA, 5G, théorie des jeux

Présentation du sujet : Les réseaux de capteurs sans fil, pivots des technologies connectées de la ville du futur, offrent de nombreux avantages et opportunités de progrès. Notamment, un intérêt particulier, par rapport à une solution filaire, est de permettre une réduction remarquable des coûts et des délais d’installation de l’infrastructure réseau, offrant, de plus, une large flexibilité spatiale au cas où l’on voudrait déplacer les capteurs. Néanmoins, ces derniers apportent également des problématiques énergétiques spécifiques liées à l’autonomie des capteurs, l’intégrité et le stockage des données.
La problématique de l’accès massif au canal de transmission pour les objets connectés devrait être considérée en priorité. Ainsi, nous nous intéressons à la gestion de la masse importante des données générées par un réseau de capteurs sans fil de très grande taille (on parle d’ores et déjà d’une densification des réseaux de l’IoT avec jusqu’à 1 million d’objets connectés au km2). Nous considérons également qu’il y a une très grande hétérogénéité des débits transmis et des qualités de service requises. Le coût global de toutes ces données peut se chiffrer en terme d’énergie générant directement un impact économique et environnemental.

Objectifs : Nous nous intéresserons à deux défis majeurs de la 5G et au-delà, qui sont l’accès massif et l’hétérogénéité des débits et des qualités de service requise. Durant ce projet de thèse, nous mettrons en place une stratégie de contrôle reconfigurable et virtualisée permettant la cohabitation de réseaux hétérogènes et autorisant une gestion optimale de ces réseaux. En effet, dans le cadre de ce projet nous envisageons de proposer une nouvelle architecture pour l’IoT basée sur le paradigme SDN (Software Defined Networks). L’architecture proposée est générique, composée d’éléments (capteurs) programmables, et donc réutilisables et partageables entre différentes applications. Les capteurs qui requièrent une QoS minimale dans cette architecture sont gérés par une entité logiquement centralisée (contrôleur), et les capteurs d’environnement accèdent aléatoirement au canal de transmission. Cette approche nous permettra d’avoir une abstraction de la couche physique, et donc une réduction de la complexité du réseau, ainsi qu’une vision globale du réseau, ce qui permet d’utiliser efficacement les ressources (énergie et bande passante).

Description du sujet : Dans le contexte de l’urgence imposée par le changement climatique, l’accroissement de la pollution atmosphérique, le vieillissement des populations, et l’insécurité dans les villes, les pistes pour faire face à ces problèmes reposent sur la recherche de la maîtrise de la consommation énergétique, de l’impact environnemental des installations humaines, du contrôle du vieillissement des bâtiments et de l’automatisation des habitats (domotique) et le contrôle intelligent des chaines de fabrication numérisées. Les réseaux de capteurs sans fil, pivots des technologies connectées de la ville du futur, offrent de nombreux avantages et opportunités de progrès. Néanmoins, Ils apportent des problématiques énergétiques spécifiques liées à l’autonomie des capteurs, l’intégrité des données et le stockage des données. Ainsi, nous distinguons plusieurs problématiques critiques auxquelles la thèse apportera des solutions innovantes :
– La gestion de la masse importante des données générées par un réseau de capteurs sans fil de très grande taille (on parle d’ores et déjà d’une densification des réseaux de l’IoT avec jusqu’à 106 objets connectés au km2). Le coût global de toutes ces données peut se chiffrer en terme d’énergie générant directement un impact économique et environnemental.
– L’hétérogénéité des flots des données aussi bien en termes de débits, que de qualité de service ou encore de dimension physique des informations transmises. Ainsi, la très grande hétérogénéité des débits transmis et des qualités de service requises par ces réseaux de type M2M (Machine to Machine) se démarque par le fait que la transmission de données des capteurs d’environnement ne nécessite que peu d’informations à transmettre chaque jour (typiquement quelques octets) tandis que la transmission des capteurs vidéo est beaucoup plus gourmande en termes de débit et de bande passante et s’apparente plus à un trafic de type H2H (Human to Human). C’est cette très grande hétérogénéité dans les caractéristiques de trafic qui rend la gestion des communications particulièrement complexe.
– Le caractère très sporadique du trafic des capteurs, combiné à la faible taille des paquets, explique pourquoi on ne peut pas synchroniser un réseau de capteurs déployé à large échelle. De plus, les mécanismes de réservation de capacité opérant par Ressource Blocks issus de la 4G deviennent inefficaces face au nombre imprévisible de demandes auxquelles on est susceptible de faire face. Seuls des algorithmes d’accès aléatoire peuvent être utilisés, alors que les algorithmes conventionnels basés sur le mode ALOHA deviennent vite inefficaces à fortes charges.

Compétences acquises à l’issue de la thèse : A l’issue de la thèse, le candidat aurait acquis des compétences en traitement de signal, et en allocation de ressources dans les couches MAC et PHY. Par ailleurs, le candidat acquerrait des compétences en optimisation et en intelligence artificielle qui sont utiles dans l’allocation des ressources, mais qui seront bénéfique dans un spectre très large de domaines d’applications.

Présentation de l’équipe d’accueil : La thèse sera préparée au sein de l’équipe RUBIH de l’axe SRI. Au niveau de la démarche scientifique le but de l’axe SRI est d’étudier par une approche systémique, des systèmes et des réseaux intelligents hétérogènes, c’est-à-dire des ensembles d’entités de nature différente qui doivent échanger des informations pour assurer les fonctionnalités prévues. A l’heure d’aujourd’hui c’est le terme « systèmes connectés » (intelligents) qui définit le mieux le socle commun aux trois équipes qui composent l’axe SRI. Les défis sociétaux adressés par l’axe SRI sont principalement la santé/bien être, l’usine du futur, la transition énergétique (habitat intelligent et durable, les systèmes de transport intelligent), les villes intelligentes, etc. En effet, ces enjeux reposent sur des systèmes et des réseaux intelligents hétérogènes et communicants. La thématique principale de l’équipe RUBIH s’oriente autour de l’optimisation de l’allocation des ressources dans les réseaux à grande échelle tels que l’Internet des Objets (IoT), la future 5G et au-delà et autour de la transmission des données massives (Big Data) de différents types (Qualité de Service). Les problèmes de mobilité des nœuds qui se retrouvent à plusieurs niveaux dans les réseaux font aussi l’objet de développements particuliers au sein de RUBIH.

Compétences souhaitées pour les candidats : Il est demandé au candidat d’avoir une bonne formation de base en réseaux et techniques de communications numériques. De plus, des compétences en mathématiques et en programmation seront évidemment très utiles.

Pour plus d’informations et pour candidater, merci de contacter :

Date de dépôt : 04/30/2020 à  15 h 43 min




ED SISMI