Thèse 6G Ultra Massive Mimo At The Frontier Of Antenna Propagation Channel Physics And Processing For High Spectral Efficiency - Array Modeling And Optimization H/F - Doctorat.Gouv.Fr
Thèse 6G Ultra Massive Mimo At The Frontier Of Antenna Propagation Channel Physics And Processing For High Spectral Efficiency - Array Modeling And Optimization H/F
Doctorat.Gouv.Fr · Paris - 75 · CDD
Les missions du poste
Établissement : Institut Polytechnique de Paris Télécom Paris École doctorale : Ecole Doctorale de l'Institut Polytechnique de Paris Laboratoire de recherche : Laboratoire de Traitement et Communication de l'Information Direction de la thèse : Christophe ROBLIN ORCID 0000000334622118 Début de la thèse : 2027-10-01 Date limite de candidature : 2027-04-15T23:59:59 La 5G NR a permis une augmentation significative du débit de données par rapport à la 4G, grâce notamment à la technologie Massive MIMO. Cette dernière peut répondre à la demande actuelle, avec des stations de base comprenant quelques dizaines de ports RF (c'est-à-dire généralement 32/64 ports d'antenne, avec éventuellement plus d'antennes dans le cas d'architectures hybrides). La demande croissante en trafic de données dans les réseaux cellulaires augmente actuellement de 40 % par an. Cela correspond approximativement à une capacité 30 fois supérieure nécessaire dans dix ans. Avec les nouveaux services (tels que les communications hyperfiables à faible latence ou la réalité augmentée), la croissance du trafic pourrait être encore plus importante (100 fois en 10 ans ?). Une partie du chemin peut être parcourue en augmentant les bandes passantes, mais la rareté du spectre dans les bandes adaptées à une couverture étendue (par exemple, inférieure à 7 GHz) constitue une sérieuse limitation. L'efficacité spectrale SE (définie comme la capacité spécifique de
Shannon Cs = C/B = log2 (1+SNR) en bits/s/Hz) ne peut être augmentée au-delà de certaines valeurs raisonnables - disons environ 10 bits/DoF (degré de liberté) - car cela nécessite un SNR élevé (généralement supérieur à 30 dB). En effet, au-delà de ces valeurs, les performances du système sont généralement limitées par les imperfections du matériel (variabilité, température, vieillissement, etc.) plutôt que par le bruit. La question centrale pour la prochaine génération est donc de savoir comment augmenter les débits de données d'un facteur aussi élevé que 100 (voire 1 000 ?). Si la montée en fréquence (millimétrique, sub-térahertz) reste une bonne piste, elle est insuffisante en raison de limites technologiques (complexité, dispersion de fabrication, puissance disponible et efficacité limitées des
amplificateurs de puissance, etc.) et de l'augmentation importante des coûts. Il faut donc créer de nouveaux degrés de liberté ('dimensions de signal'), notamment en augmentant l'efficacité spectrale (SE) totale (SSE en bit/s/Hz, définie comme la somme des SE des Ls couches
de données multiplexées spatialement). En effet, la SSE est bornée par Ls x log2(1+SNR). Ce comportement linéaire plaide pour « plus de MIMO » (beaucoup plus d'antennes), en augmentant le multiplexage spatial pour servir plus de terminaux : c'est « l'Ultra Massive MIMO (UM-MIMO) » constitué de réseaux extrêmement grands. Les nouveaux défis soulevés ici ne sont pas seulement techniques et technologiques, mais aussi liés à la physique des antennes et de la propagation. Dans la 6G, un plus grand nombre d'antennes et des fréquences plus élevées élargiront la région de Fresnel. Le couplage mutuel, la sphéricité du front d'onde, la tri-polarisation et la non-stationnarité spatiale doivent être finement pris en compte. De plus, dans cette région, outre la formation angulaire de faisceau, la focalisation en distance est également possible, car le volume de focalisation est fin. Les traitements appropriés de la formation de faisceau en NF doivent être conçus en conséquence. La prévalence des scénarios NF devrait également augmenter dans les technologies émergentes telles que les surfaces intelligentes reconfigurables (RIS), les antennes mobiles et les réseaux sans cellules.
Le travail proposé consiste à développer des modèles (combinant la physique, le traitement du signal et la modélisation par substitution) d'architectures d'antennes à focalisation de faisceaux. L'objectif « ultime » (à moyen terme) est d'optimiser ces systèmes, de fournir des recommandations de conception et quelques pistes pour effectuer une sélection. Communications radio multi-utilisateurs, ultra haut débit.
Modélisation statistique du canal de propagation en champ proche dans le contexte UM-MIMO pour la 6G.
Multi-user, ultra-high data rate radio communications.
Statistical modeling of the near-field propagation channel in a UM-MIMO context for 6G. Académiques :
- Développement de modèles de canal en champ proche ; approche conjointe antenne/canal.
- Publications et conférences internationales.
Shannon Cs = C/B = log2 (1+SNR) en bits/s/Hz) ne peut être augmentée au-delà de certaines valeurs raisonnables - disons environ 10 bits/DoF (degré de liberté) - car cela nécessite un SNR élevé (généralement supérieur à 30 dB). En effet, au-delà de ces valeurs, les performances du système sont généralement limitées par les imperfections du matériel (variabilité, température, vieillissement, etc.) plutôt que par le bruit. La question centrale pour la prochaine génération est donc de savoir comment augmenter les débits de données d'un facteur aussi élevé que 100 (voire 1 000 ?). Si la montée en fréquence (millimétrique, sub-térahertz) reste une bonne piste, elle est insuffisante en raison de limites technologiques (complexité, dispersion de fabrication, puissance disponible et efficacité limitées des
amplificateurs de puissance, etc.) et de l'augmentation importante des coûts. Il faut donc créer de nouveaux degrés de liberté ('dimensions de signal'), notamment en augmentant l'efficacité spectrale (SE) totale (SSE en bit/s/Hz, définie comme la somme des SE des Ls couches
de données multiplexées spatialement). En effet, la SSE est bornée par Ls x log2(1+SNR). Ce comportement linéaire plaide pour « plus de MIMO » (beaucoup plus d'antennes), en augmentant le multiplexage spatial pour servir plus de terminaux : c'est « l'Ultra Massive MIMO (UM-MIMO) » constitué de réseaux extrêmement grands. Les nouveaux défis soulevés ici ne sont pas seulement techniques et technologiques, mais aussi liés à la physique des antennes et de la propagation. Dans la 6G, un plus grand nombre d'antennes et des fréquences plus élevées élargiront la région de Fresnel. Le couplage mutuel, la sphéricité du front d'onde, la tri-polarisation et la non-stationnarité spatiale doivent être finement pris en compte. De plus, dans cette région, outre la formation angulaire de faisceau, la focalisation en distance est également possible, car le volume de focalisation est fin. Les traitements appropriés de la formation de faisceau en NF doivent être conçus en conséquence. La prévalence des scénarios NF devrait également augmenter dans les technologies émergentes telles que les surfaces intelligentes reconfigurables (RIS), les antennes mobiles et les réseaux sans cellules.
Le travail proposé consiste à développer des modèles (combinant la physique, le traitement du signal et la modélisation par substitution) d'architectures d'antennes à focalisation de faisceaux. L'objectif « ultime » (à moyen terme) est d'optimiser ces systèmes, de fournir des recommandations de conception et quelques pistes pour effectuer une sélection. Communications radio multi-utilisateurs, ultra haut débit.
Modélisation statistique du canal de propagation en champ proche dans le contexte UM-MIMO pour la 6G.
Multi-user, ultra-high data rate radio communications.
Statistical modeling of the near-field propagation channel in a UM-MIMO context for 6G. Académiques :
- Développement de modèles de canal en champ proche ; approche conjointe antenne/canal.
- Publications et conférences internationales.
Le profil recherché
Ce travail nécessite des connaissances en radiocommunications, en théorie électromagnétique, en propagation, en antennes, en micro-ondes et au moins des connaissances de base en traitement du signal, en statistiques et en apprentissage statistique. La maîtrise d'un simulateur EM (notamment CST Studio Suite) et de Matlab (au moins de base) serait également appréciée.
