Stage : Calcul et exploitation de CRLB pour l'Estimation du Canal RIS en 5G/6G

<soyez là où les autres ne sont pas encore…>

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Pratiquer l’innovation, choisir un tremplin professionnel, inventer des technologies qui ont du sens, contribuer à des projets de recherche qui n’existent nulle part ailleurs, travailler avec plus d’autonomie, plus de responsabilités, bénéficier d’une diversité sous toutes ses formes, intégrer une communauté de personnalités bienveillantes, curieuses, expertes et enthousiastes : b<>com est, selon les mots de ses collaborateurs, une entreprise où il fait bon innover. Alors n’attendez plus, soyez là où les autres ne sont pas encore !

Quel sera votre environnement ?

Vous travaillerez au sein du laboratoire Intelligence Artificielle et contribuerez au développement des concepts-clé de la 5G/6G défendus en standardisation ETSI au sein d’un groupe dédié de 3 chercheurs.

Quel sera votre rôle ?

La demande croissante en débit ne faiblit pas, notamment pour les générations 5G et 6G. Les surfaces intelligentes reconfigurables (RIS) sont désormais considérées comme des éléments clés pour les systèmes 6G, grâce aux récentes avancées dans les méta-matériaux. La mission s’inscrit dans le cadre de la commande numérique des éléments passifs constituant le RIS pour modifier les ondes radio et éviter la dissipation d’énergie.

Dans le détail, le travail proposé concerne l’estimation précise du canal de propagation intégrant un RIS, qui est un élément crucial pour ces systèmes. Les méthodes actuelles comme les moindres carrés (LS) ou l'erreur quadratique moyenne minimale linéaire (LMMSE) nécessitent une surcharge de pilotes importante. Une solution alternative consisterait à utiliser une représentation de faible dimension du canal avec un modèle paramétrique adapté et un estimateur de type Maximum Likelihood (MLE) pour réduire la charge des pilotes [1]. Cependant, cette méthode nécessite de connaître les configurations optimales à utiliser pendant l'estimation du canal. L’étude de tels principes constitue l’objectif du stage, selon le plan de travail suivant, qui s'appuie sur les connaissances préexistantes au sein du laboratoire et comporte les étapes suivantes :

1.    Réaliser une revue de la littérature concernant l'estimation du canal assistée par le RIS.
2.    Effectuer le calcul de la borne de Cramér-Rao (CRLB) pour les paramètres essentiels du système pour un ensemble de configurations données.
3.    Identifier les configurations optimales pour divers scénarios du système, en utilisant le calcul de la CRLB. Nous ferons appel ici à des outils d’optimisation basés sur l’IA développés au sein du laboratoire.

[1] Y. Liu, S. Zhang, F. Gao, J. Tang, and O. A. Dobre, “Cascaded Channel Estimation for RIS Assisted mmWave MIMO Transmissions,” arXiv.org, Jun. 18, 2021. https://arxiv.org/abs/2106.10405 (accessed Nov. 08, 2023)

Intérêt pour le stagiaire

L'étudiant profitera d'une solide supervision pluridisciplinaire visant à stimuler l'innovation dans le domaine du traitement du signal et de l’IA, et à contribuer aux initiatives de normalisation.

Quel profil ?

Etudiant Bac+5 (Master, école d’ingénieurs)
Ce stage est accessible à tout candidat qui démontre un intérêt pour les mathématiques appliquées, en particulier dans le domaine du traitement de signal statistique et des probabilités et l’IA. De plus, une familiarité avec les systèmes de télécommunication 5G et un intérêt pour la recherche sont requis.

>    Les indispensables

5G, Matlab ou Python, Mathématiques appliquées/IA

>    Les plus

Optimisation non linéaires, modèle de propagation, bilan de liaison radio

Quelles modalités ?

Tickets/carte restaurant
Durée : 4-6 mois
Date de démarrage : 1er trimestre 2024
Localisation : Cesson-Sévigné

Les prochaines étapes ?

1 entretien  sur site manager