Thèse Optimisation distribuée pour l'allocation des ressources d'un réseau 5G H/F - Chasseneuil-du-Poitou, France - CNRS

Description

Informations générales

Intitulé de l'offre : Thèse Optimisation distribuée pour l'allocation des ressources d'un réseau 5G H/F
Référence : UMR7252-CLEPER-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : CHASSENEUIL DU POITOU
Date de publication : lundi 19 février 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Description du sujet de thèse

Les réseaux cellulaires 5G visent à supporter l'augmentation de la capacité du réseau et à garantir le fonctionnement de services variés (objets connectés, voiture automatisée et connectée, multimédia, aux besoins multiples de qualité de service (latence, bande passante, perte de paquets, . Pour ce faire, des transformations majeures ont eu lieu dans l'architecture des réseaux, dans l'organisation des cellules, dans celle du réseau de collecte (backhaul) qui connecte les stations de base à l'Internet ainsi que dans la répartition des fonctionnalités entre le cœur et la périphérie du réseau.
Une approche trop centralisée ne permettra plus de répondre à ces défis scientifiques et sociétaux. Face à cette montée en ressource de calcul, il est nécessaire d'avoir recours à des ressources informatiques au niveau Cloud ou en périphérie du mobile. Pour cela, le Multi-access Edge Computing (MEC) [1] a été conçu pour fournir des capacités informatiques à proximité des utilisateurs et dans le réseau d'accès radio (Radio Access Network), réduire la latence et garantir ainsi la qualité de service (QdS) demandée par l'utilisateur. Ces dispositifs, qui prendront la forme de points d'accès, de stations de base et de routeurs, joueront un rôle essentiel dans la gestion des quantités massives de données de l'IoT générées par les services émergents à forte intensité de données. Les stratégies mises en œuvre permettront de limiter le transfert de données sur de grandes distances et donc de diminuer la consommation énergétique ainsi que la complexité. Cela permettra donc d'augmenter la durée de vie de la batterie des appareils tout en assurant le fonctionnement et la QdS de très grands réseaux.

La virtualisation des ressources du réseau avec le Network Slicing [2] peut aussi aider à garantir la QdS. De plus, les utilisateurs étant mobiles, la création de ressources virtuelles pour un réseau tranché est une solution pertinente pour relever les défis d'un réseau hétérogène.

Pour répondre au nombre massif de connexions associées à une augmentation du nombre simultané d'utilisateurs, les techniques d'accès multiple NOMA (Non Orthogonal Multiple Access) [3] permettent d'accroitre le nombre simultané de connexions et donc l'efficacité spectrale. Dans NOMA, les utilisateurs utilisent la même bande de fréquence au même moment mais leurs utilisations des diverses ressources fréquentielles se distinguent par leurs niveaux de puissance. Les schémas NOMA exploitent les différences de gain des canaux pour desservir plusieurs utilisateurs simultanément, en superposant les signaux des utilisateurs.

L'objectif principal de la thèse est de proposer une allocation des ressources efficaces afin d'accroitre la capacité des réseaux sans fil et de répondre aux exigences considérant de multiples qualités de service des utilisateurs et d'optimiser la consommation totale d'énergie pour la transmission de la liaison montante sans fil pour le réseau MEC basé sur le Network Slicing et les techniques NOMA.
Dans un premier temps, il s'agira de considérer le cas d'une seule cellule où la station de base (BS) se chargera de l'allocation des ressources entre les utilisateurs sur le lien montant en se basant sur des algorithmes d'optimisation cross-layer centralisées [4]. On pourra s'appuyer sur la chaîne de transmission de [5].
Dans un second temps, le travail sera étendu au cas d'un environnement multi-cellulaire. L'objectif est d'optimiser l'allocation des ressources tout en prenant en compte les interférences inhérentes à l'environnement multi-cellulaire. Dans ce contexte, une approche centralisée peut s'avérer complexe puisque cela engendrerait un échange massif de messages de contrôles. L'approche d'optimisation cross-layer distribuée proposée dans le cadre de cette thèse reposera sur un nouveau modèle NOMA prenant en charge une architecture MEC low-cost.

Enfin, l'ensemble des méthodes développées seront implémentées et évaluées dans un simulateur de réseau 5G.

Localisation :
Laboratoire XLIM, Université de Poitiers, Campus du Futuroscope, 11 boulevard Marie et Pierre Curie 86360 Chasseneuil du Poitou

Références :
[1] W. Shi et al., "Edge computing: Vision and challenges," IEEE Internet of Things Journal, vol. 3, no. 5, pp. 637–646, 2016.
[2] J. Zhu, J. Wang, Y. Huang, S. He, X. You, L. Yang, "On Optimal Power Allocation for Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Systems", IEEE Areas Commun. 35, 2744–2757, 2017
[3] H. Zhang et al., "Network slicing based 5G and future mobile networks: Mobility, resource management, and challenges," IEEE Communications Magazine, vol. 55, no. 8, pp. 138–145, 2017.
[4] Moulay, E., Léchappé, V., & Plestan, F Properties of the sign gradient descent algorithms. Information Sciences, 492, 29-39.
[5] B. Ghani, F. Launay, Y. Pousset, C. Perrine, J-P. Cances, Low-complexity hybrid interference cancellation for sparse code multiple access, Journal on Wireless Communications and Networking 2022, Article number , 26 pages. https:///10.1186/s y

Contexte de travail

XLIM UMR CNRS 7252, c'est un savoir-faire centré sur l'électronique et les hyperfréquences, l'optique et la photonique, les mathématiques, l'informatique et l'image, la CAO, dans les domaines spatial, des réseaux télécom, des environnements sécurisés, de la bio-ingénierie, des nouveaux matériaux, de l'énergie et de l'imagerie.

XLIM est un Institut de Recherche pluridisciplinaire, localisé sur plusieurs sites géographiques, à Limoges sur les sites de la Faculté des Sciences et Techniques, de l'ENSIL, d' Ester-Technopole, sur le Campus Universitaire de Brive et à Poitiers sur le site de la Technopole du Futuroscope.

XLIM fédère un ensemble de plus de 440 enseignants-chercheurs, chercheurs CNRS, ingénieurs, techniciens, post-doctorants et doctorants, personnels administratifs.

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