Thèse – Utilisation de l’apprentissage machine pour l’intégration des nouvelles générations de satellites aux réseaux 3GPP- F/H
Contexte
Depuis quelques années, le secteur spatial a été l’objet de profondes mutations, en particulier à travers l’avènement du ‘New Space’, un mouvement mondial à l’origine de progrès techniques pour les nouvelles générations de satellites. C’est dans ce contexte que l’on constate que pour de nombreux usages comme celui de l’Internet haut débit fixe ou mobile, l’Internet des Objets (IoT), cette forme de connectivité peut aider à compléter les réseaux terrestres lorsqu’ils sont en situation de limitation ou de saturation. De plus, bien que les coûts de déploiement satellitaires restent généralement considérables, les nouvelles générations de petits satellites offrent une perspective de déploiement plus abordable. Enfin, le succès de masse de cette approche intégrée repose sur la disponibilité de terminaux utilisateurs standards, qui devraient être indépendants de la technologie d’accès.
Objectif scientifique
L’objectif de la thèse est de concevoir un ensemble de mécanismes s’appuyant sur des techniques d’apprentissage machine (ML) pour l’intégration de segments satellites dans un réseau terrestre. En particulier, les activités envisagées visent à proposer une solution optimisée de continuité de service satellite en cas de dysfonctionnement d’une station de base terrestre ou afin d’étendre la couverture d’un réseau terrestre de type 5G ou 6G.
Dans ce contexte, les principaux défis technologiques et verrous identifiés sont d’abord les enjeux autour de la nécessaire synchronisation entre les mécanismes satellites et terrestres, afin de réaliser des relais dits ‘sans couture’, c’est-à-dire de manière transparente du point de vue de l’utilisateur, tout en maximisant la qualité de service. De plus, il existe un compromis entre performance et économie d’énergie particulièrement important à étudier dans le contexte satellitaire. Ce verrou s’inscrit d’ailleurs plus généralement dans les enjeux de réduction de la consommation d’énergie et d’empreinte carbone dans un réseau de télécommunications. Également, il faut compter parmi ces défis la bonne compréhension des contraintes permettant à un réseau satellite intégré d’offrir une connectivité cohérente avec la qualité d’expérience connue dans le contexte terrestre. Ces contraintes sont par exemple liées aux impacts sur les débits et autres métriques associées, à la performance des protocoles eux-mêmes, sur le nombre maximum de terminaux pouvant être supportés dans une cellule d’un tel réseau, etc. Les principaux résultats attendus seront l’évaluation (en termes de performance s’appuyant sur des résultats de simulation) de composants clés issus de mécanismes d’apprentissage machine (IA) ou d’algorithmie classique et s’inscrivant dans une architecture terrestre-satellite cohérente avec les orientations du domaine dans les organismes de normalisation (ex. 3GPP) et dans les projets coopératifs structurant cette activité.
Perspectives
Les laboratoires de Recherche et Développement d'Orange offrent un cadre stimulant pour la réalisation d'une thèse en recherche appliquée. En outre, la localisation des équipes de recherche, à Lannion dans les Côtes d’Armor, procurera un environnement de qualité, en bord de mer, reconnu dans les technologies numériques d’avenir (grâce à un tissu dense de PMI/PME et de grands groupes de renommée internationale. Il faut enfin souligner que les activités de recherche autour de l’utilisation de la connectivité satellitaire dans le contexte des télécommunications représentent un domaine particulièrement actif, à la fois d’un point de vue académique et industriel. Les travaux de recherche seront menés au sein d'une équipe de recherche entretenant une collaboration continue et soutenue avec de multiples partenaires industriels et universitaires du monde entier.
Rémunération proposée : 32 546 euros brut annuel (années 1 et 2) et 37 178 euros brut annuel (année 3) + intéressement et participation
Informations détaillées, version anglaise et candidature en ligne sur : https://orange.jobs/jobs/v3/offers/112417?lang=fr