République Tunisienne
Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
Laboratoire COSIM code : LR/11TIC04
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Projet 3: 5G et au-delà
Intitulé du projet : 5G et au-delà
Responsable : BOUJEMAA Hatem
Equipe de recherche
Membres permanents
BOUJEMAA Hatem, professeur, SUP'COM
BESBES Hichem, professeur, SUP'COM
CHERIF Sofiane, professeur, SUP'COM
NAJJAR Leila, professeur, SUP'COM
HAMZA Rached, Maître assistant, SUP'COM
NAJEH Sameh, Maître assistant, SUP'COM
BOUBAKER Nejib, Maître assistant, SUP'COM
HAKIM Héla, Maître assistant, ENET'COM sfax
NASRAOUI Leila, Maître assistant, ENSI
HADJ ALOUANE Wided, Maître assistant, ENISO Sousse 
BEN SAID MaymounaMaître assistant, ISIG Kairouan
Membres impliqués
 
ABBES Yosra, Docteur Chercheur 
GAZZAH Leila, Docteur Chercheur 
MELKI Leila, Docteur Chercheur 
NASR Imen, Docteur Chercheur
BOURAOUI Rahma, Docteur Chercheur 
JELLALI Zakia, Docteur chercheur
ABDERRAZEK Jihène, Docteur chercheur
JLASSI Ammar, Doctorant
MAALEJ Mohamed, Doctorant
AMAMOU Lamis, Doctorant
MALLAT Walid, Doctorant
Marwa Fattoum, Doctorant
Maha Abderrahim, Doctorant
CHAMEKH Marwa, Doctorant
GUETAT Boutheina, Doctorant
 
Résumé et objectifs
 
Les systèmes de communication sans fil et leurs évolutions doivent répondre à une demande de ressource toujours plus forte, à des services de plus en plus exigeants en termes de débits, Qualité de Service (QoS), latence, etc. Afin d’augmenter la capacité et les débits de ces systèmes, l’utilisation d’antennes multiples (MIMO pour Multi-Input Multi-Output) a été introduite dans les réseaux 3G. Le MIMO permet la transmission simultanée de flux multiples (le multiplexage spatial) et donc d’augmenter les débits de manière évidente. Le MIMO multi-utilisateur intra-cellule (MU-MIMO) et les techniques de coordination CoMP (Coordinated MultiPoint transmission) sont introduits dans la 4G. Ces techniques standardisées ne permettent cependant que des gains modestes en débit. Dans les travaux de recherche pour la 5G, les techniques MIMO ont été étendues pour être utilisées en mode « Massive MIMO » (très grand nombre d’antennes). Ces techniques suscitent actuellement un fort intérêt puisqu’elles laissent présager à la fois des gains en efficacité spectrale et en énergie, mais aussi une diminution de la complexité du design. Ce projet de recherche vise à optimiser les performances des systèmes Massive MIMO, de limiter les interférences inter cellulaires et d'améliorer l'utilisation des bandes fréquentielle disponibles en recourant à la radio cognitive et aux communications mobile à mobile (Device-to-Device : D2D).
Nous envisageons également de garantir un niveau de qualité de service (QoS et mobilité) de bout en bout dans différents environnements sans fil, mobiles. Dans ce cas, le cloud radio access network (C-­‐RAN) jouera un rôle important dans la définition d’une architecture plus flexible, intelligente et efficace du réseau d’accès à un moment où les opérateurs mobiles ont du mal à faire face, économiquement et techniquement, à l'augmentation exponentielle du trafic de données mobiles. Dans ce contexte, ce projet vise à développer et proposer des techniques à déployer au niveau des couches physiques, mac et réseau. En outre, le traitement cloud dans les réseaux hétérogène sera abordé.
 
Le deuxième axe de recherche s'intéressera aux Réseaux de Capteurs Sans Fils (RCSF).
 
Les Réseaux de Capteurs Sans Fil (RCSF) sont considérés comme des moyens révolutionnaires de collecte d’information pour améliorer l’efficacité et la fiabilité des systèmes ainsi que la maîtrise des risques. Grâce au développement technologique important des capteurs, les RCSF représentent la technologie clé de l’internet des objets (IoT : Internet of Things) dans lequel notre monde sera celui d’objets interconnectés.
 
Les RCSF se prêtent à de nombreuses applications dont la surveillance (environnement, agriculture de précision, médecine, militaire), le transport (transport intelligent), gestion (stocks, trafic), domotique car ils offrent une combinaison intéressante entre détection distribuée, traitement de signal et communication. Avec l’avènement de l’IoT, des RCSF de natures différentes sont souvent associés pour former un réseau hétérogène.
 
La particularité des RCSF est le fait qu’ils soient destinés à fournir des mesures dans des environnements soit hostiles soit très étendus auxquels l'homme n'a pas toujours accès. De ce fait, une fois qu'ils sont déployés, les capteurs sont autonomes et la durée de vie du réseau est limitée par celle des batteries alimentant les capteurs. La fiabilité et l'énergie consommée représentent ainsi les paramètres clés fixant la qualité d’un RCSF.
 
Les objectifs de ce sous-­‐projet seront ainsi centrés sur la fiabilité/robustesse et l’efficacité énergétique de réseaux de capteurs et ce, en œuvrant à plusieurs niveaux possibles : optimisation de l’accès au réseau, de l’allocation de ressources (spectre et puissance), protocoles de routage économique et fiable, agrégation des données, compression des données. Cette optimisation sera d’autant plus complexe qu’elle devra tenir compte des performances requises en termes de débit, délais, couverture et QoS. Dans un environnement hétérogène et éventuellement mobile, la non uniformité de ces contraintes devra être prise en compte.
 
Axes de recherche

Axe1 : Les réseaux mobiles de nouvelle génération 

 
Techniques d'Accès multiple, Massive MIMO et gestion des interférences pour la 5G
 
Etudier les technologies de communications sans fils les plus prometteuses pour être déployé en 5 G. Il s’agit d’étudier en particulier les régimes d'accès multiple OFDMA proposés dans la norme 4G et d’analyser leur adéquation par rapport à la 5G. On envisage aussi d’exploiter de nouvelles fréquences par ondes millimétriques, agrégation de porteuses, ou l'allocation dynamique du spectre.
 
Dans un système utilisant du massive MIMO, la partie de gestion des interférences inter cellulaires doit être bien étudiée. En effet, l'interférence inter cellulaire reste un problème de fond de tous les réseaux sans fil. L'utilisation du massive MIMO ne dérogera pas à la règle ; son introduction, notamment dans les réseaux hétérogènes, apportera aussi son lot de challenge. C'est sur ces challenges et les verrous associés que nous proposons de travailler.
 
L'un de ces verrous concerne le feedback (information sur le canal par la voie montante). En effet les techniques comme l'alignement d'interférence nécessitent qu'on connaisse parfaitement les informations CSIT (Channel State Information at the Transmitter) de toutes les cellules interférées. Or, dans la réalité, il est impossible d'obtenir ces informations sans erreur et sans délai. La quantification d'effets comme le délai ou une connaissance imparfaite du CSIT seront étudiées.
 
Nous nous proposons donc, dans ce projet, d'étudier cette influence et de proposer de nouvelles architectures matérielles et algorithmiques permettant l'implémentation de système massive MIMO réalistes. Ce projet devra aussi tenter d'apporter des solutions optimales et concrètes pour la réduction d'interférence avec des conditions réalistes de CSIT, tout en garantissant un débit global du réseau 5 G très important.
 
Optimiser les réseaux hétérogènes et le C-RAN
 
La recherche sur les technologies mobiles sans fil 5G a été très active dans le milieu universitaire et l'industrie au cours des dernières années. Alors qu'il y a eu certain consensus sur les exigences globales de systèmes sans fil 5G (par exemple, dans le débit de données, la capacité du réseau, de retard), différentes technologies sans fil ont été envisagées et étudiées pour atteindre ces objectifs de performance. Il a été très clair, cependant, qu'il n'y aurait pas de technologie unique permettant d’atteindre toutes les diverses exigences 5G. Dans ce projet, on étudiera les réseaux hétérogènes sans fils ultra-­‐denses avec des cellules multi-­‐niveaux, y compris les petites cellules denses à multiple bandes de fréquence, multiples technologies d'accès radio (multi-­‐RAT), permettent d’augmenter l'efficacité énergétique et de garantir de niveau de service des flux applicatifs véhiculés sur les réseaux hétérogène.
 
Puisque les réseaux d'accès radio Cloud (C-­‐RAN) visent à implémenter divers algorithmes et fonctionnalités dans le cloud. D’où, de nouvelles solutions doivent être cherchées pour utiliser efficacement le C-‐RAN afin de déployer un réseau hétérogène dense et gérer les services de ces réseaux déployant des différents modèles de QoS.
 
Des études du FCC, ont montré que plusieurs bandes fréquentielles sont mal exploitées dans une proportion allant de 15à 30%. Dans ce projet, nous envisageons de recourir à la radio cognitive afin d'améliorer la gestion du spectre. Nous utilisons des techniques fiables d'écoute spectrale grâce à l'utilisation de relais. La coopération est utilisée afin de minimiser les fausses alertes et maximiser la probabilité de bonne détection.
 
Recourir aux communications D2D (Deviceto-Device)
 
Dans les zones à fortes affluences tel que les stades, les centres commerciaux et les festivals, les réseaux cellulaires classiques sont vite saturés à cause d'un grand nombre d'utilisateurs. Ceci engendre une dégradation de la qualité de service, une augmentation du taux de coupure et une baisse des débits offerts. Ceci nécessite de nouvelles techniques de partage de spectre afin d'améliorer la capacité des réseaux ainsi que leurs stabilités. Nous proposons également de recourir aux communications mobile à mobile sans passer par la station de base (D2D). Lorsque la distance entre les deux mobiles est importante, nous devons recourir à des relais. Le problème de routage des données entre les deux mobiles sera étudié de manière détaillée. En outre, les deux mobiles vont réutiliser les bandes fréquentielles du système cellulaire d'où le risque de dégrader la qualité de service à cause des interférences. Ainsi, la gestion des interférences dans les communications D2D sera également un objectif de ce projet.
 
Enfin, nous proposerons des techniques de routage optimales et sous optimale pour les communications D2D. Notre objectif est de minimiser la probabilité de coupure. L'analyse tiendra compte de l'interférence mutuelle entre les utilisateurs de la cellule (cellular users) et les utilisateurs (D2D). Nous envisageons également d'allouer les bandes fréquentielles et les puissances des utilisateurs afin de minimiser les interférences et maximiser le débit.
 
 

Axe2 : Réseaux des capteurs sans fil (RCSF) pour l’Internet des objets :

 
Exploitation des mesures massives dans les réseaux RCSF de grande taille
L’objectif ici est celui de traitement des mesures du RCSF pour détecter des anomalies, suivre ou déclencher des actions.
 
  • Détection d’anomalies et évènements rares : traitement de problèmes de détection d’événements à partir d’informations collectées au niveau d’un réseau de grande étendue spatiale (Large Scale Networks). Pour ceci, nous modélisons le problème de détection par un problème de reconstruction dans une base qui permet de réduire la dimension de l’espace dans lequel se trouve la solution (compression). L’application de la théorie de compressive sensing permettra de réduire le nombre de capteurs actifs en même temps afin de prolonger la durée de vie du réseau. Pour ce faire, plusieurs aspects sont à étudier tels que : critères de sélection des capteurs actifs, algorithmes de reconstruction pour la détection et le comptage d’évènements rares dans les RCSF structurés, amélioration de la capacité de reconstruction à travers les propriétés de la matrice de décomposition.
  • Lorsqu’il s’agit de mesures continues et spatialement corrélées à travers le réseau de capteurs, le traitement de données massives impose la mise en œuvre de techniques de compression qui tiendraient compte de la corrélation spatiale des mesures. Pour la construction de bases de compression dans le cas de mesures corrélées dans l’espace, il sera utile d’adapter des approches telles que les algorithmes d’apprentissage au contexte RCSF. Une revue des algorithmes classiques de classification des données pour exploiter la corrélation spatiale devra être également effectuée afin de permettre ensuite de proposer des approches adaptées au contexte des RCSF.
  • Exploitation de la corrélation temporelle dans le sens d’effectuer une poursuite temporelle de la corrélation spatiale pour la mise en œuvre de méthodes de reconstruction adaptative et donc avec une moindre complexité.
 
Optimisation du RCSF
 
Compte tenu du nombre d’appareils inter-connectés dans les RCSF, leur optimisation en termes de performances et/ou d’efficacité énergétique ne peut être effectuée sans la mise en œuvre de techniques adaptées au niveau de la couche physique.
 
  • Optimisation du RCSF par approches coopératives : L’exploitation des capteurs comme des relais pour l’agrégation des données et leur transmission du capteur concerné vers le(s) sink(s) (centre d’exploitation des données ou le superviseur) constitue une approche classique de routage dans les RCSF. Le choix des relais et le nombre et/ou l’emplacement des sinks reste cependant un point épineux difficile à adresser en particulier en présence d’un environnement hostile.
  • L’utilisation de l’approche d’apprentissage automatique (machine learning) ou des algorithmes MARL (Multi-agent Reinforcement Learning) permettra d’exploiter la connaissance cumulée sur le fonctionnement du réseau : énergie consommée par les différents capteurs, qualité des différents liens, etc. Nous proposons ainsi de s’inspirer des ces approches pour améliorer la technique de routage et déterminer pour chaque saut le relais le plus adéquat au sens fiabilité et robustesse mais aussi consommation d‘énergie. Des schémas mono­sink et multi-sink seront considérés pour tenir compte de l’aspect grande échelle des RCSF considérés.
  • Mobilité dans les RCSF : Il sera question d’assurer une estimation fiable des canaux inter capteurs, d’effectuer une synchronisation précise entre les nœuds et de pouvoir les localiser et les poursuivre dans un environnement mobile. Les spécificités des RCSF font que les méthodes de synchronisation, estimation de canal ou de localisation traditionnelles sont inadaptées pour ces réseaux. L’étude et la proposition d’algorithmes tenant compte de contraintes spécifiques aux RCSF représentent un des axes à développer pour gérer la mobilité dans ces réseaux. L’utilisation des algorithmes de synchronisation pour la localisation serait envisageable dans le cas des réseaux corporels BAN pour la poursuite de personnes, détection de chute et/ou inactivité et aussi pour les réseaux cellulaires et ad-hoc. Ces mêmes aspects peuvent être traités dans le cadre plus général des communications machines vers machines (D2D).
  • Gestion des interférences : la densification du réseau et la mobilité font que les nœuds du RCSF sont sensibles aux interférences. L’application des techniques avancées (complexité réduite, faible consommation d’énergie) pour réduire l’impact des interférences dans un réseau de capteurs est donc nécessaire pour garantir une réception fiable.