La révolution des technologies sans fil et mobiles apporte des changements fondamentaux aux télécommunications et aux calculs. Il s'agit de bouleverser la tyrannie de la géographie. De nombreux systèmes utilisant ces approches sont déjà amplement utilisés aujourd'hui, tels le téléphone portable, les télécommandes de toutes sortes, la télévision par satellite.
Cependant, de nouvelles applications à plus grande échelle encore sont aujourd'hui projetées, et en particulier celles basées sur les constellations de satellites à orbites basse (LEO's pour Low Earth Orbit) comme Globalstar (France Telecom, Alcatel, etc.) et Iridium (Microsoft et autres). Ces projets inspirent de nouveaux thèmes de recherche sur les méthodes de transmission des messages. Les problèmes en question touchent l'algorithmique, la géométrie tridimensionnelle, et la modélisation des systèmes mobiles de calcul et communication.
Les constellations de satellites induisent des dissymétries du canal de transmission entre liaisons montantes et descendantes, mais aussi d'un satellite vers un autre. De plus, la zone de couverture d'un satellite LEO change continuellement. Cela implique qu'au cours d'une même communication, un terminal terrestre devra dialoguer avec plusieurs satellites.
Le but du stage est d'étudier les questions relatives au routage (c'est-à-dire la stratégie d'acheminement des messages dans le réseau) et au handover (lorsqu'un terminal passe de la zone de couverture d'un satellite à celle d'un autre) dans un système basé sur une constellation de satellites.
Dans un premier temps, la spécificité des réseaux à constellations de satellites sera identifiée, pour ensuite déterminer les stratégies adaptées, afin de satisfaire aux contraintes de qualité pour les services multimédias. En se basant sur la connaissance des stratégies de routage et handover utilisées pour les réseaux terrestres, les solutions théoriques permettant de déterminer les chemins optimaux dans le réseau à constellations de satellites seront examinés. Les solutions les plus satisfaisantes seront retenues et modélisées afin de pouvoir évaluer leurs performances, et comparer leur avantages qualitatifs. Eventuellement, cela donnera lieu à la conception d'outils permettant d'étudier le comportement des modèles obtenus.
Compétences souhaitées: algorithmique, géométrie 3D, modélisation discrète (ou même probabiliste), optimisation discrète. Prolongement en thèse possible.