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BeSensiCom

ANR · 2022

BeSensiCom — Estimation temps-réel des ressources spatiales pour communications millimétriques à haute mobilité

Financement : 564 887 €

2 partenaires

Fiche du financeur ↗

L’infrastructure de télécommunication mobile s’apprête à subir une profonde transformation. L’interconnexion rapide, robuste et fiable d’objets communicants permet d’envisager de nouvelles applications telles que la voiture autonome, les usines du futur ultra connectées et la réalité augmentée. Pour répondre aux contraintes engendrées par ces nouveaux usages, une des technologies clés est l’utilisation du spectre millimétrique. Toutefois, travailler à des fréquences si élevées reste un défi, notamment au regard de la mobilité. En effet, les communications millimétriques incluent un processus de beam training permettant d’aligner les faisceaux directifs rayonnés par les antennes au niveau de la station de base et de l’utilisateur mobile. Ce processus introduit une latence importante, notamment lors l’accès initial, ainsi que de nombreux signaux pilotes, ce qui diminue l’efficacité des communications. Le beam training est aujourd’hui effectué grâce à un balayage angulaire des faisceaux par la station de base et l’utilisateur, qui se fait de façon séquentielle. Cette approche introduit intrinsèquement une latence et un gaspillage de ressources. Pour lever ce verrou, BeSensiCom propose de changer radicalement d’approche en proposant la conception d’une unité de sensing permettant d’informer la station de base en temps réel du spectre angulaire des signaux incidents. Cette avancée technologie est rendue possible grâce à une approche multidisciplinaire tirant profit d’antennes à onde de fuite multifaisceaux couplées à un traitement du signal dédié. BeSensiCom propose ainsi d’étendre le concept de radio cognitive utilisé pour l’écoute du spectre fréquentiel au spectre angulaire. Ainsi, les ressources spatiales ne seront plus gérées à part mais constitueront une dimension supplémentaire dans une grille 3D temps-fréquence-espace pour une gestion des ressources optimale.

Structures participantes de Université Paris-Saclay

Provenance des données

Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.