Thèse Conception et Optimisation de Surfaces Intelligentes Reconfigurables Autonomes et Écoénergétiques pour les Réseaux sans Fil de Nouvelle Génération H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : CY Cergy Paris Université École doctorale : ED EM2PSI - Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques Laboratoire de recherche : ETIS - Equipes Traitement de l'Information et Systèmes Direction de la thèse : Hajar EL HASSANI ORCID 0000000213628732 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-22T23:59:59 Avec l'émergence de la sixième génération (6G) des communications sans fil, l'objectif est d'atteindre des vitesses de transmission ultra-élevées, une latence ultra-faible et une connectivité massive [1]. Cependant, ces avancées posent un défi critique en matière d'efficacité énergétique, où la réduction de la consommation d'énergie devient essentielle. Les surfaces intelligentes reconfigurables (RIS, pour Reconfigurable Intelligent Surfaces) ont émergé comme une technologie clé pour relever ces défis énergétiques dans les communications sans fil. Contrairement aux relais traditionnels, qui reposent sur des composants actifs et génèrent des ondes électromagnétiques supplémentaires, les RIS fonctionnent comme des relais quasi-passifs en réfléchissant et en amplifiant les ondes électromagnétiques existantes sans consommation d'énergie significative. Cela s'inscrit dans les principes de l'économie circulaire en « recyclant » les ondes électromagnétiques ambiantes pour améliorer l'efficacité des communications, minimiser l'impact environnemental et réduire les besoins énergétiques.

Les RIS, composées de composants peu coûteux appelés cellules unitaires (UC, pour Unit Cells), peuvent être facilement déployées sur des murs ou des plafonds, offrant ainsi une solution économique et économe en énergie pour améliorer la puissance du signal et la couverture des réseaux 6G. L'intégration des RIS avec des technologies comme le MIMO (Multiple-Input Multiple-Output), les ondes millimétriques (mmWave) et les réseaux de drones (UAV) augmente leur potentiel pour des réseaux 6G à haute efficacité énergétique. Toutefois, atteindre une opération des RIS pleinement durable et autonome reste un défi. De plus, l'optimisation des paramètres du système est cruciale pour tirer pleinement parti des RIS, notamment en récoltant de l'énergie pour soutenir leur fonctionnement et en améliorant la qualité des communications.

Ce projet se concentre sur trois objectifs visant à relever ces défis :

Objectif 1 : atteindre une opération des RIS totalement durable grâce à la récolte d'énergie sans fil (EH, pour Energy Harvesting), en identifiant la meilleure stratégie de récolte pour minimiser la consommation d'énergie. Cela permettra un fonctionnement autonome des RIS en identifiant les composants les plus énergivores et en développant des méthodes de récolte efficaces pour répondre à la fois aux besoins de communication et d'énergie.Objectif 2 : se concentrer sur le placement stratégique des RIS afin de maximiser les performances du système. Ce placement devra tenir compte de facteurs tels que la densité des utilisateurs et les schémas de mobilité pour optimiser à la fois la récolte d'énergie et la performance des communications.

Objectif 3 : développer un cadre d'optimisation flexible pour le contrôle des RIS, en équilibrant stabilité, complexité et robustesse. Il vise à optimiser les paramètres du système, tels que les configurations des RIS et le beamforming, tout en prenant en compte des éléments comme la qualité de service, les contraintes énergétiques et la mobilité des utilisateurs, afin d'améliorer la récolte d'énergie et les performances de communication.

Ces trois objectifs interdépendants offrent une solution globale pour des RIS durables et autonomes, garantissant la pleine exploitation du potentiel des RIS dans les réseaux 6G à haute efficacité énergétique. With the emergence of the next sixth generation (6G) of wireless communication, the focus is on achieving ultra-high data speeds, ultra-low latency and massive connectivity [1]. However, these advancements bring a critical challenge of energy efficiency where minimizing power consumption becomes vital. Reconfigurable intelligent surfaces (RIS) have emerged as a key technology to address energy challenges in wireless communication. Unlike traditional relays, which rely on active components and generate additional electromagnetic waves, RIS operates as nearly passive relays by reflecting and enhancing existing electromagnetic waves without significant power consumption. This aligns with circular economy principles by 'recycling' ambient electromagnetic waves to improve communication efficiency, minimizing environmental impact and reducing energy demands. RIS, composed of low-cost components, called unit cells (UCs), can be easily deployed on walls and ceilings, providing a cost-effective and energy-saving solution for enhancing 6G network signal strength and coverage. The integration of RIS with technologies like multiple-input multiple-output (MIMO), millimeter waves (mmWave) and unmanned aerial vehicle (UAV) networks increases its potential for energy-efficient 6G networks. However, achieving fully sustainable and self-sufficient RIS remains a challenge. Additionally, optimizing the system parameters is crucial to leverage the full benefit of RIS, including energy harvesting to support its operation and improving communication quality.

Master (ou programme équivalent de niveau Bac +5) en traitement du signal et/ou en mathématiques appliquées aux communications sans fil, télécommunications, réseaux, systèmes/technologies radio, avec une bonne connaissance en optimisation et en apprentissage automatique (machine learning).