TELICE souhaite intégrer davantage les nouveaux outils de l’apprentissage pour répondre aux nouveaux besoins de connectivité 6G dans les transports, en s’appuyant sur son expertise de modélisation et de caractérisation de canaux, d’expérimentation et de validation par l’expérience et de sécurisation des systèmes.
Thème 1 : Architecture cell -free pour les communications véhiculaires du futur
Les réseaux mobiles 5G sont actuellement construits selon une architecture cellulaire autour d’une station de base (BS) équipée d’un ensemble d’antennes MIMO massif. Cette architecture pose des limitations de qualité de service particulièrement aux bords des cellules, et n’est plus compatible pour relever les défis des futures applications de communications sans fil et fournir une connectivité omniprésente pour les communications véhiculaires. Une nouvelle architecture réseau « cell-free », apparue récemment, repose sur un grand nombre de points d’accès (AP) répartis sur une grande zone géographique et qui coopèrent pour servir de manière optimale les utilisateurs (UE). Il n’existe pas aujourd’hui d’étude expérimentale dans la littérature qui caractérise ces réseaux pour les véhicules et permet de développer et valider de nouveaux algorithmes d’allocation de ressources. Les objectifs sont ainsi de faire évoluer le sondeur de canal MAMIMOSA avec l’introduction d’émetteurs et récepteurs sans-fil indépendants synchronisés et temps-réel ; sonder et modéliser le canal cell-free massive MIMO ; développer des algorithmes d’allocation de ressource et de clustering des AP et des nouvelles techniques d’imagerie pour la localisation et la modélisation de canal ; étudier la robustesse des réseaux cell-free au brouillage EM.
Thème 2 : Diagnostic des réseaux filaires embarqués
Notre méthode d’analyse des réseaux filaires embarqués, basée sur la transférométrie et combinant une approche signal et système a été validée sur banc d’essai de laboratoire. L’objectif est d’élaborer un système de surveillance de l’état de santé des réseaux filaires de communication et d’énergie dans les véhicules, incluant les aspects de diagnostic et décisions de maintenance, avec le développement d’une procédure de décision sur les résidus en environnement perturbé, le pronostic sur les durées de vie résiduelle des éléments, la détection et la localisation de défauts multiples, et enfin la mise en œuvre de la méthode de diagnostic sur un véhicule électrique autonome de type Zoé.
