Post-doctorant f/h snn for non-orthogonal and grant-free mu access techniques, in a ris approach

Contexte et atouts du poste

Dans le cadre du projet PEPR 5G

L’ objectif est de d'étudier l'utilisation de SNN, pour les adapter spécifiquement pour les algorithmes de traitement du signal pour les systèmes de transmission d'information NOMA (Non Orthogonal Multiple Access), et le pilotage de RIS (Reflective Intelligent Surfaces).

[1] M. Shirvanimoghaddam, M. Dohler, and S. J. Johnson, “Massive Non-Orthogonal Multiple Access for Cellular IoT: Potentials and Limitations,”IEEE Communications Magazine, vol. 55, no. 9, pp. 55–61, 2017.

[2] R. Xie, H. Yin, X. Chen, and Z. Wang, “Many Access for Small Packets Based on Precoding and Sparsity-Aware Recovery,” IEEE Transactions on Communications, vol. 64, pp. 4680–4694, nov 20

[3] Duchemin, Diane, Jean-Marie Gorce, and Claire Goursaud. "Low complexity Detector for massive uplink random access with NOMA in IoT LPWA networks." WCNC 2019.

Mission confiée

Missions :
Avec l'aide de Mme GOURSAUD, la personne recrutée sera amenée à développer un outil de simulation dédié afin de concevoir un SNN adapté.


La personne recrutée aura la possibilité de donner des enseignements au département TC.

Principales activités

1. Analyser les besoins des algorithmes de détection des utilisateurs actifs et de pilotage des RIS
2. Proposer des solutions basées sur des SNN adaptées
3. Développer des programmes/ des applications/ des interfaces de test de ces algorithmes

Compétences

Un bon niveau d'anglais est requis

Avantages

Selon cadre emploi INSA

Rémunération

Selon grilles de rémunération INSA