Thèse Gestion Autonome de Stations Radio 6G Embarquées sur Uavs pour Communications Critiques H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Laboratoire de recherche : Laboratoire des Signaux et Systèmes Direction de la thèse : Antoine BERTHET ORCID 0000000205246814 Début de la thèse : 2026-12-01 Date limite de candidature : 2026-11-30T23:59:59 Cette thèse porte sur le déploiement de stations embarquées, principalement sur des drones ou des robots terrestres, équipées de dispositifs de détection, notamment spectrale. L'objectif est de configurer un ensemble de stations radio ainsi que leur positionnement, en s'appuyant sur les informations de détection distribuées recueillies par les drones. La problématique abordée dans cette thèse consiste à optimiser à la fois les ressources allouées à chaque station radio et leur positionnement, tout en exploitant un dispositif de détection embarqué sur chacune de ces stations, ou sur une partie d'entre elles. Les informations spectrales ou de cartographie 3D, continuellement mises à jour, alimentent les mécanismes de configuration radio ainsi que ceux dédiés au positionnement des stations aéroportées, de façon à réduire les interférences entre stations aéroportées tout en prenant en compte la disponibilité spectrale, qui peut être limitée. L'exploitation de la cartographie spectrale 3D, intégrée à la modélisation actualisée de la propagation, constitue une base solide pour l'optimisation dynamique du déploiement des ressources. Le dispositif de configuration recherche ainsi le placement optimal des plateformes et la configuration la plus performante des ressources radio (fréquences, puissances, directivité des antennes avec beamforming pour les stations équipées), en tenant compte des informations de cartographie environnementale continuellement mises à jour. L'ensemble est orchestré en boucle fermée, ce qui permet d'adapter en temps réel les décisions aux évolutions du trafic, de l'environnement radio et des contraintes opérationnelles (autonomie des véhicules, réglementations, impératifs de rapidité d'intervention), assurant ainsi une couverture radio robuste, continue et de qualité optimale pour les opérations de premiers secours. Lors de situations critiques comme par exemple après catastrophe naturelle avec destruction potentielle des infrastructures de communication, les autorités doivent garantir la disponibilité d'un service de connectivité radio pour les opérations de sécurité publique. Dans ce cas, des stations radio mobile 5G/6G embarquées sur drones (aéronefs télépilotés : UAV - Unmanned Aircraft System) ou sur robots terrestres (UGV Unmanned Ground Vehicle) peuvent être déployés pour établir des communications temporaires. Dans ce contexte, il s'agit d'assurer un service de connectivité radio robuste, rapide et continu pour les premiers secours en intervention. Pour cela, il convient de déployer un dispositif de configuration autonome et de gestion dynamique des ressources radio, notamment spectrales pour les réseaux terrestres et/ou aériens ainsi déployés, afin de garantir rapidement puis de maintenir une connectivité radio optimale sur la zone affectée. L'objectif est de garantir une couverture et un service de connectivité radio fiables, répondant à des critères de qualité de service, pour les communications des premiers secours dans la zone sinistrée.
Pour y parvenir, les leviers d'action sont le placement 3D des drones/UAV ou 2D des UGV et donc des stations radio qu'ils embarquent, la configuration ou l'ajustement des ressources radio par station ainsi déployée (choix de fréquence, niveaux de puissance, paramètres de beamforming pour les stations équipées) et l'utilisation des informations de détection (principalement occupation spectrale ou encore cartographie du terrain si disponible) pour piloter ces décisions.

Nous recherchons des étudiants motivés avec une solide formation en mathématiques et/ou IA. Des compétences en théorie de la communication, en théorie de l'information et ML sont requises.

• Intelligence artificielle
• Cartographie