Mise en œuvre d’une approche cross-layer 5G basée NOMA dans un environnement d’edge computing

Les réseaux 5G visent à supporter une augmentation de capacité tout en garantissant des services aux besoins de qualité de service variés (objets connectés, véhicules autonomes, applications multimédia, etc.). Pour atteindre ces objectifs, l’architecture réseau a été profondément transformée : réorganisation des cellules, réseau de collecte (backhaul) amélioré, et redéploiement des fonctionnalités entre le cœur et la périphérie du réseau, grâce notamment à l’edge computing qui rapproche le traitement des données des utilisateurs pour des temps de réponse plus rapides. Les architectures de réseau sont désormais définies comme des fonctions logicielles adaptables (Service Based Architectures), offrant des capacités de slicing dynamiques pour différents types de services.

Dans ce contexte, les techniques d’accès multiple NOMA (Non Orthogonal Multiple Access) permettent d’accroître l’efficacité spectrale en desservant simultanément plusieurs utilisateurs sur une même bande de fréquence. Cependant, afin de tirer pleinement parti des technologies NOMA pour le réseau 5G, il est essentiel de développer des approches plus efficaces pour répondre aux besoins croissants des objets connectés et des utilisateurs à forte mobilité. Bien que de nombreux travaux aient exploré ces défis, les questions liées à l’allocation de ressources, la gestion des interférences et la dynamique du réseau restent encore ouvertes.

Pour améliorer encore la flexibilité et la performance des réseaux 5G, cette approche peut être optimisée via une intégration avec l'edge computing et des solutions d’optimisation distribuée. Ces technologies permettent de décentraliser le traitement des données, offrant des temps de réponse réduits et une meilleure adaptabilité des services, notamment en matière de Qualité de Service et de gestion des ressources NOMA.

Objectifs de la thèse

La thèse visera à développer des solutions qui améliorent la performance des techniques NOMA, tout en optimisant la consommation d’énergie et en répondant aux diverses exigences de qualité de service des utilisateurs. Les objectifs spécifiques incluent :

1. Développer des stratégies d’allocation des ressources optimisées pour NOMA en mode centralisé : Sur une liaison montante point-à-point, on cherchera à définir des stratégies NOMA équilibrant complexité et robustesse. Cela inclura la réduction de la puissance d’émission via les techniques PD-NOMA et CD-NOMA, adaptées aux contextes multi-utilisateurs et multi-services en se basant sur des travaux développés dans l’équipe de recherche RUBIH.
2. Proposer des solutions cross-layer intégrées en mode décentralisé et dans un contexte multi-cellulaires : En couplant le NOMA et l’edge computing, l’approche visera à optimiser les performances en adaptant dynamiquement les ressources pour répondre aux besoins de qualité de service différentiée en gérant au mieux les interférences multi-cellulaires.
3. Etendre les solutions précédentes vers l’optimisation distribuée : Ces technologies faciliteront une répartition efficace des tâches et permettront d’adapter l’allocation NOMA à la Qualité de Service requise en fonction de la charge réseau locale, réduisant la latence et augmentant la résilience du réseau. Les méthodes d’optimisation seront basées sur des approches mathématiques dites « systèmes » utilisant l’optimisation distribuée développées dans une autre thèse de l’équipe RUBIH.
4. Valider les solutions proposées : L’impact des solutions sera évalué par des expérimentations (simulation, émulation, environnement réel) pour démontrer la pertinence de l’intégration de l’edge computing et l’optimisation distribuée dans le modèle cross-layer proposé.

Localisation :

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

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.

Titulaire d'un bac+5 dans le domaine des sciences du numérique