Intitulé du stage : « Techniques d`apprentissage statistique

Intitulé du stage : « Techniques d’apprentissage statistique (Machine Learning) pour les réseaux
mobiles »
Département et/ou service
Au sein de la Division Orange Labs Networks, la direction planification et modélisation de réseaux
(Network Modelling & Planning – NMP) est responsable du soutien méthodologique et opérationnel aux
filiales du groupe Orange sur l’ensemble des réseaux fixes, IP et mobiles, sur les domaines d’activité
suivants : Plan schéma directeur réseau, études technico-économiques, modélisation des trafics et
dimensionnement des réseaux, datamining et études statistiques.
Les activités du département MSA portent sur la modélisation des trafics et des réseaux aussi
bien fixes que mobiles. Ces activités ont pour objectif :
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d’apporter une meilleure connaissance des trafics, en rapport avec l’évolution des usages et des
terminaux dans le cadre de la croissance très importante de ces trafics,
d’estimer et d’optimiser les coûts des infrastructures réseaux par zones géographiques dans le
cadre de choix stratégiques de déploiement des technologies de nouvelle génération (fibre optique,
réseaux mobiles 4G, …) avec de nouvelles architectures ; d’améliorer la QoS et les performances
des réseaux mobiles,
de fournir des modèles analytiques de consommation d’énergie des équipements pour estimer,
prévoir la consommation d’énergie des réseaux.
Votre rôle
Les prévisions de l’augmentation du trafic lié aux communications mobiles sont telles que, malgré
l’amélioration de l’efficacité spectrale des réseaux 4G, une saturation des réseaux est prévue entre
2014 et 2020 en fonction des scénarios de l’évolution du trafic. Une des solutions envisageables
pour faire face à cette évolution, est le déploiement massif des « small cells » (des petites cellules) :
cellules pico outdoor ou cellules femto indoor. Ces cellules permettent de densifier le réseau, et de
réaliser de l’« off-loading », i.e. d’absorber une partie importante de la capacité et ainsi d’alléger les
cellules macro congestionnées. Une autre solution est d'améliorer la gestion des ressources dans
les réseaux. Les travaux de recherche à mener dans ce stage s'inscrivent ainsi dans cet axe.
En termes d’objectifs, le stage investiguera des solutions issues des techniques d’apprentissage
statistique (« machine learning ») pour implémenter un ou des mécanismes clés :
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Gestion d’interférence, e.g. « eICIC » pour « enhanced Inter Cell Interference Coordination »
Radio Resource Management (RRM) et Mobilité
Equilibrage de charge / off-loading
Problème d’association
Allocation de ressources avancée
Schémas d’activation des antennes/BS (« dormant cells »)
La technologie visée est les réseaux hétérogènes (HetNet) LTE-Advanced avec des stations macro
et des petites cellules. La coordination des mécanismes d’optimisation en général, et dans les
HetNet en particulier, fait partie des éléments/enablers indispensables au déploiement à grande
échelle des technologies LTE.
Les modèles et algorithmes mis au point seront intégrés à un logiciel interne d’Orange Labs
(simulateur de réseau mobile) et valorisés dans diverses activités sur l’optimisation des réseaux.
Les résultats du stage seront également très utiles pour des projets collaboratifs tels que le projet
ANR NETLEARN.
Activités: montée en compétence sur les problématiques et leur formalisme, modélisation
mathématique, algorithmique et développement.
Votre profil
formation souhaitée
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Bac+5 / PFE ingénieur, spécialité(s) maths appliquées et/ou réseaux télécoms.
compétences et qualités personnelles recherchées
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Connaissances de base en mathématiques, probabilités et statistiques.
Maîtrise d'un langage de programmation scientifique (C, C++, Matlab).
Connaissances de base sur les communications mobiles.
Des connaissances en apprentissage statistique/Machine Learning sont un plus.
Le plus de l’offre
Ce stage permettra à l'étudiant(e) d'approfondir ses connaissances en télécoms et en
mathématiques appliquées et de les mettre en pratique sur un domaine d'application télécom de
grande importance.
Il/elle travaillera en collaboration directe avec des ingénieurs de recherche, tant sur la conception
que sur l'implémentation des solutions, et au sein du projet collaboratif ANR NETLEARN.
Contact : Stéphane Sénécal, 01 45 29 85 89, [email protected]