Doctorat en « Intégration de surfaces intelligentes reconfigurables et d’apprentissage automatique sur les bandes THz vers les futurs réseaux 6G » – Programme MSCA Cofund

Dans le contexte de l’évolution des communications sans fil vers les futurs réseaux 6G, le concept d’environnements radio intelligents, basés sur des surfaces intelligentes reconfigurables (RIS), gagne beaucoup de terrain. L’idée de pouvoir modifier l’environnement de propagation est non seulement intéressante sur le plan conceptuel, mais également très bénéfique dans divers scénarios. Cependant, le développement des RIS pour les applications dans les communications sans fil en est à ses premiers stades et de nombreux aspects pratiques doivent encore être étudiés de manière approfondie.

D’un autre côté, les bandes de fréquences térahertz (THz) jouent un rôle essentiel en tant que catalyseur clé pour les réseaux et services 6G et au-delà, complétant le spectre de fréquences inférieures (sous-6 GHz, bandes moyennes et ondes millimétriques). La très large bande passante disponible aux fréquences térahertz peut atténuer le problème de rareté du spectre des réseaux sans fil actuels et ouvrir la porte aux liaisons sans fil térabit par seconde (Tbps) nécessaires pour prendre en charge les applications 6G et au-delà.

Enfin, les approches traditionnelles des communications sans fil (théories, modèles, …) montrent de sérieuses limites, notamment au vu de la complexité croissante des réseaux de communication. La recherche sur l’apprentissage automatique (ML) appliqué aux communications suscite actuellement un intérêt incroyable.

Le travail de thèse vise donc l’intégration des surfaces intelligentes reconfigurables émergentes et l’apprentissage automatique de plus en plus indispensable sur les bandes THz pour la satisfaction des futurs réseaux 6G. Intégration de surfaces intelligentes reconfigurables et d’apprentissage automatique sur les bandes THz vers les futurs réseaux 6G. exigences. Pour y parvenir, des problèmes scientifiques (notamment la compréhension et la modélisation des phénomènes de propagation dans les canaux THz, et l’analyse de leurs limites théoriques de performances) et techniques (notamment les options de mise en œuvre de surfaces intelligentes reconfigurables, et les contraintes matérielles qui en découlent) doivent être résolus. être abordé et résolu.

Le travail de thèse rassemblera des éléments de la théorie des communications sans fil, de la compréhension de la propagation, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, avec l’utilisation de données collectées et/ou disponibles dans le monde réel. Du point de vue de la communication, et après un examen de pointe des méthodologies existantes et des approches de mise en œuvre des RIS, une décision stratégique sur le choix adopté sera le premier résultat. Ensuite, la première direction sera une modélisation complète du schéma de communication assisté par RIS sur les canaux THz, et la dérivation de ses limites et mesures de performances analytiques. Les résultats seront évalués via des simulations logicielles. La deuxième direction est le développement d’un modèle simulé d’une plateforme matérielle réaliste, en comparant ses performances avec les résultats analytiques obtenus, en identifiant les problèmes négligés/sous-estimés lors de la phase de modélisation et en remontant à l’optimisation des modèles. Ce cycle sera répété pour accroître l’exhaustivité des modèles proposés, en définissant les compromis optimaux entre complexité et performances et en fournissant une plate-forme opérationnelle démonstrative avec sa compréhension fonctionnelle de soutien.