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Offre de Thèse CIFRE : Orange-CentraleSupélec « Cell-free WiFi - Optimisation radio cognitive par la coopération des points d'accès multiples »

ABG-122257 Thesis topic
2024-04-08 Cifre
Orange Labs Grenoble
Meylan - Auvergne-Rhône-Alpes - France
Offre de Thèse CIFRE : Orange-CentraleSupélec « Cell-free WiFi - Optimisation radio cognitive par la coopération des points d'accès multiples »
  • Computer science
  • Mathematics
Wifi, machine learning

Topic description

Le laboratoire IETR de CentraleSupélec – Rennes en collaboration avec le laboratoire IOT d’Orange- Grenoble propose le sujet de thèse : « Cell-free WiFi - Optimisation radio cognitive par la coopération des points d'accès multiples »

L’objectif scientifique principal de la thèse et de concevoir un système de coopération entre points d’accès Wi-Fi pour servir des stations en utilisant l’ensemble du réseau d’antennes distribués dans une région géographique. Il sera question de proposer différents découpages fonctionnels pour le traitement de l’information par les points d’accès distribués dans le réseau et une entité centralisée, avec les contraintes associées aux différentes options. Cette piste d’investigation nécessiterait de revoir le traitement du signal point à point, notamment la numérisation des signaux, et envisager l’utilisation des techniques IA, notamment en apprentissage machine, pour l’organisation au niveau système de la coopération entre les points d’accès multiples.

Les verrous principaux à lever sur la voie montante sont principalement la réalisation d’un système d’échantillonnage multi-site et cognitif dans le but de réaliser les gains théoriques mis en avant par des travaux antérieurs par Orange en collaboration avec CentraleSupelec [1], [2] et aussi par d’autres [3] sur la base des résultats fondamentaux tels que tels que [4]. Pour réaliser ce potentiel beaucoup reste à faire.  Il sera par exemple nécessaire de pouvoir estimer/prédire les caractéristiques de l’utilisation du spectre pour adapter en permanence un dispositif d’échantillonnage compressif [5]. L’adéquation de celui-ci avec le contexte opérationnel sera à déterminer en s’appuyant sur des techniques avancées d’apprentissage machine. Quant à la voie descendante il sera, entre autres, question de pouvoir réaliser des transmissions focalisées à partir de plusieurs points d’accès coopérants. Une attention particulière sera donnée à évaluer les performances et les gains en termes aussi d’impact sur l’environnement.

References

[1] V. Savaux, A. Kountouris, Y. Louet, C. Moy, “Throughput Capaciity Analysis of a Random Multi-User Multi-Channel Network Modeled with the Occupancy Problem”, CrownCom 2016.

[2] E. Selva, A. Kountouris, Y. Louët, Sparse signal detection with spatial diversity using multi-rate sampling, URSI AP-RASC, Mar 2019, New-Delhi, India.

[3] R. Venkataramani and Y. Bresler, "Sampling theorems for uniform and periodic nonuniform MIMO sampling of multiband signals," in IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 51, no. 12, pp. 3152-3163, Dec. 2003.

[4] Athanasios Papoulis, Generalized sampling expansion, IEEE Trans. Circuits and Systems, CAS-24 (1977), 652–654.

[5] M. Mishali and Y. C. Eldar, "From Theory to Practice: Sub-Nyquist Sampling of Sparse Wideband Analog Signals", IEEE Journal of Selected Topics on Signal Processing, vol. 4, no. 2, pp. 375-391, April 2010.

Starting date

2024-10-01

Funding category

Cifre

Funding further details

Presentation of host institution and host laboratory

Orange Labs Grenoble

L’ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l’innovation d’Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l’humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l’écosystème digital mondial. 

Nous formons les expertes et les experts des technologies d’aujourd’hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l’innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d’une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité…), les femmes et les hommes de Innovation sont à l’écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d’Orange un opérateur multiservices de confiance. 

Au sein de Orange Innovation, vous serez intégré(e) dans une équipe de recherche à la pointe de l’innovation et de l’expertise sur les réseaux du futur. Vous ferez partie d’un écosystème de recherche côtoyant des chercheurs et des ingénieurs d'études en anticipation (plus court terme) permettant la mise en oeuvre concrète des concepts étudiées, bénéficiant de plateformes de simulations et des outils performants. Plus précisément, au sein d’Orange Labs à Grenoble, l’équipe IOT-S dans le cadre du programme de recherche Smart and Green Local Networks se concentre sur la recherche à moyen/longue terme des réseaux des objets communicants. Ceci dans le but de concrétiser le potentiel du concept de l’internet des objets (Internet-of-Things, IoT) par la proposition des infrastructures nouvelles et des services innovants. 

PhD title

Doctorat en Informatique

Country where you obtained your PhD

France

Institution awarding doctoral degree

CentraleSupélec

Graduate school

MATISSE

Candidate's profile

- vous avez de bases solides en communications numériques et en traitement du signal ; 

- vous connaissez les principes de traitement statistique et de machine learning; 

- vous savez lire, parler et surtout écrire l’anglais ; 

- vous connaissez le système Linux et vous programmez en Python et/ou C/C++ ; 

- vous connaissez des outils de simulation (Python et/ou Matlab) ; 

- vous aimez travailler en équipe tout en faisant preuve d’autonomie ; 

- vous avez une bonne capacité d’écoute ; 

- vous êtes force de proposition, curieux et autonome. 

2024-09-02
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