Thèse - Caractérisation de la parcimonie dans l'utilisation du spectre radio et ses applications en radio cognitive F/H

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about the role

Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur : « La caractérisation de la parcimonie dans l'utilisation du spectre radio et ses applications en radio cognitive ».

Une radio cognitive est capable d'analyser son propre contexte opérationnel et de s'y adapter pour optimiser sa performance. L'interface avec le monde réel qui est analogique se fait par le biais d'un système de numérisation des signaux dont le fonctionnement est fondé sur le fameux théorème d'échantillonnage de Shannon-Hartley. En fonction de la typologie des signaux qui occupent le spectre ce mode d'échantillonnage n'est pas toujours le plus efficace. L'évolution vers la 6G, synonyme d'une quête de plus en plus des débits, rend ce constat extrêmement pertinent. Cette approche de radio cognitive pour la conception des systèmes de radiocommunication est en phase avec l'énorme potentiel que l'introduction d'intelligence artificielle presque partout représente. Dans le roadmap de la 6G il est possible que l'on cherchera à s'affranchir des architectures cellulaires traditionnelles vers des architectures de type cell-free [3] ou le traitement des signaux se centralisera dans le cloud.

Plus spécifiquement, dans le cadre de l'IoT (Internet of Things) le nombre d'objets communicants déployés dans le monde aura une croissance exponentielle. L'émergence d'une tendance vers la mutualisation des infrastructures nous laisse imaginer que le raccordement de tous les objets à l'internet, peut être réalisé par la numérisation d'une bande du spectre radio quelconque sur l'étendue d'une région géographique. Dans cette vision de choses il faudrait pouvoir gérer non seulement un gros volume de données mais aussi des flux constants dont l'agrégat demanderait une bande passante importante. L'approche de l'échantillonnage compressif (compressed sensing en anglais [5]) combinée aux techniques de spectrum sensing [6] du domaine de la radio cognitive semble prometteuse dans le but de mieux adapter le dispositif d'échantillonnage des signaux à la variabilité du contexte d'utilisation.

Lors des études préliminaires entre Orange Labs et CentraleSupélec sur cette thématique, un modèle mathématique d'occupation temps/fréquence selon le nombre de canaux et le nombre d'utilisateurs a été développé [1]. Il a été montré théoriquement que le taux d'occupation de la bande (mesure de Lebesgue) atteint rarement 100% et qu'il est alors tout à fait possible d'envisager de réduire la fréquence d'échantillonnage de façon importante sur des durées longues. Etant donné ce potentiel d'optimisation en 2017, dans le cadre d'une thèse démarrée en 2017 à Orange Labs sous la direction de prof. Yves Louet de CentraleSupelec, nous avons concentré nos efforts sur les techniques très efficaces de sous échantillonnage (Multi Rate Sampling) [2] s'appuyant sur les propriétés de parcimonie fréquentielle des signaux sont étudiées. Grace à ce travail il sera possible d'optimiser les traitements dans les futurs réseaux de IoT centralisées.

Dans cette nouvelle thèse et en continuité de celle évoquée ci-dessus, les travaux se placeront dans le cadre d'une architecture de réseaux qui s'affranchira de tout concept cellulaire (Cell Free [3]) où les informations seront récoltées sur un concentrateur unique. L'estimation permanente et conjointe de tous les degrés de parcimonie (fréquentielle, spatiale, temporelle) par des techniques de machine learning et associée à d'autres techniques de sous échantillonnage (MWC par exemple [4]) constitueront le coeur des travaux. Une attention particulière devra alors être apportée à la synchronisation entre les différentes voies d'échantillonnage pour assurer une reconstruction parfaite des signaux.

about you

Formation demandée : master ou diplôme d'ingénieur sur le domaine

Un stage de fin d'études sur la thématique serait souhaitable
Les compétences requises pour cette thèse associeront au traitement du signal, les outils mathématiques d'optimisation et d'algèbre linéaire ainsi que les systèmes de communication :

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

vous connaissez les principes de traitement statistique

vous lisez et parlez l'anglais

vous connaissez le système Linux et vous programmez en Python et/ou C/C++, Java

vous connaissez GNU Radio et des outils de simulation Matlab ou équivalent

vous aimez travailler en équipe tout en faisant preuve d'autonomie

vous avez une bonne capacité d'écoute

vous êtes force de proposition

additional information

L'objectif scientifique principal de la thèse est de pouvoir mesurer la parcimonie dans l'utilisation du spectre, et donc trouver de bases de représentation de signaux convenables. Ce travail permettra par la suite d'adapter en permanence le schéma d'échantillonnage compressif (taux d'échantillonnage, algorithme appliqué) afin que celui-ci soit en adéquation avec le contexte opérationnel.

La définition de cet objectif nous permet de décliner les défis principaux à lever selon trois axes :

a. Etablir la pertinence des mesures existantes de la parcimonie [7] proposées dans la littérature scientifique ; ceci nous permettra de comprendre la parcimonie comme propriété afin de pouvoir la caractériser.

b. Déterminer des estimateurs de ces grandeurs et valider leur robustesse en se basant sur des méthodes statistiques (inférence, tests des hypothèses etc) mais aussi sur des approches basées sur l'apprentissage (deep & fast learning).

c. Proposer une approche cognitive pour l'adaptation du taux et du schéma d'échantillonnage compressif [8] multi-site et valider son efficacité par le développement d'un prototype sous GNU radio.

Dans ce cadre, le doctorant travaillera dans un environnement international, au sein d'une entité à la pointe de l'innovation, dans un domaine à pleine expansion (Internet des Objets - IoT). De plus Grenoble entourée par les montagnes et à proximité de la Suisse et de l'Italie représente un lieu idéal pour combiner science et loisirs et donne accès à un écosystème industriel vraiment Européen.

Enfin la thèse se déroulera en collaboration avec Centrale-Supelec pour assurer un encadrement de haut niveau et ses résultats seront valorisés à travers des projets collaboratifs.

Références :

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. DOI : https://doi.org/10.23919/ursiap-rasc.2019.8738211

3. Zhang, Jiayi & Chen, Shuaifei & Lin, Yan & Zheng, Jiakang & ai, bo & Hanzo, L.. (2019). Cell-free massive MIMO: A new next-generation paradigm. IEEE Access. PP. 1-1. 10.1109/ACCESS.2019.2930208.

4. 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.

5. Joel A. Tropp, Jason N. Laska, Marco F. Duarte, Justin K. Romberg, Richard G. Baraniuk, "Beyond Nyquist: Efficient Sampling of Sparse Bandlimited Signals", IEEE transactions on information theory, vol. 56, no. 1, January 2010.

6. H. Sun, A. Nallanathan, C. X. Wang and Y. Chen, Wideband spectrum sensing for cognitive radio networks: a survey, in IEEE Wireless Communications, vol. 20, no. 2, pp. 74-81, April 2013.

7. Hurley, Niall & Rickard, Scott. (2009). Comparing Measures of Sparsity. Information Theory, IEEE Transactions on. 55. 4723 - 4741. 10.1109/TIT.2009.2027527.

8. M. Azghani and F. Marvasti, "Applications of sparse signal processing," 2016 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), Washington, DC, 2016, pp. 1349-1353.

department

Au sein du département d'Orange Labs à Grenoble, qui se spécialise dans les applications machine-to-machine (M2M), l'équipe CITY est plus axée 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 et des services innovants.

contract

Thèse