Interrogation de capteurs passifs par voie acoustique à travers les parois métalliques
Ce sujet de thèse répond à des enjeux critiques pour le nucléaire, comme la surveillance des réacteurs, des combustibles et des déchets, en éliminant les risques liés au perçage des parois métalliques (fuites, contamination) tout en garantissant une résistance aux environnements extrêmes (radiations, haute température, pression). Il propose également des applications dans le domaine médical, pour des dispositifs implantables ou des diagnostics non invasifs. L’objectif principal est de développer des systèmes de télémesure passifs par voie acoustique, capables de mesurer des grandeurs physiques derrière une paroi métallique, sans électronique côté inaccessible. Cette approche, inspirée des techniques radiofréquences (RF), vise à surmonter les limites des capteurs actuels, souvent incapables de traverser des parois métalliques ou nécessitant une électronique intégrée. Le travail s’appuiera sur l’expertise du département Systèmes en modélisation acoustique, matériaux piézoélectriques et techniques de transposition de fréquence, tout en explorant des collaborations transversales entre plusieurs entités du CEA, notamment dans le domaine de la RF et des MEMS. Les résultats attendus incluent des nouvelles techniques de télémétrie acoustique passive, ainsi que des méthodes de dimensionnement associées, offrant une alternative robuste et innovante aux capteurs existants. Cette thèse, structurée en trois étapes (état de l’art, développement et expérimentations), s’inscrit dans une dynamique collaborative au sein du CEA, avec un potentiel d’application concret dans les domaines du nucléaire, de la médecine et de l’industrie.
Prédiction de la propagation radio spécifique au site par IA avec un minimum de mesures
La prédiction de la propagation des ondes radio joue un rôle essentiel dans la conception et l’optimisation des futurs réseaux de communications sans fil, notamment dans des environnements complexes comme les bâtiments, les usines ou les zones urbaines. Aujourd’hui, obtenir une prédiction fiable pour un environnement donné nécessite généralement de nombreuses mesures sur le terrain, dont la réalisation peut être longue et coûteuse. L’intelligence artificielle (IA) offre des perspectives intéressantes pour réduire ce besoin, mais les modèles entraînés sur des données simulées peinent encore à s’adapter aux conditions réelles.
L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes d’IA capables de prédire avec précision la propagation radio dans un nouvel environnement à partir d’un nombre très limité de mesures. Il s’agira notamment d’étudier comment exploiter les connaissances acquises lors de simulations pour les transférer à des environnements réels. Les travaux s’articuleront autour de trois axes : identifier les caractéristiques de la propagation radio qui se prêtent le mieux à ce transfert ; développer des méthodes permettant de choisir intelligemment les points de mesure les plus utiles ; et tirer parti d’informations sur l’environnement, comme des images, des plans ou des données géométriques 3D, pour améliorer les prédictions.
Les résultats attendus comprennent de nouvelles méthodes d’IA nécessitant peu de mesures, une évaluation quantitative du compromis entre précision de prédiction et nombre de mesures nécessaires, ainsi qu’une validation sur des scénarios réalistes de propagation radio. À terme, cette thèse vise à réduire significativement les efforts et les coûts associés au déploiement de modèles précis de propagation radio adaptés à chaque environnement.
Nouvelles architectures d’antennes MIMO compactes pour les communications en bande FR3
L’évolution des réseaux de communication sans fil cellulaire vers des infrastructures MIMO distribuées nécessite de repenser les structures d’antennes pour les adapter au traitement des signaux afin de garantir une connectivité optimisée, continue et robuste. Conjointement, l’utilisation d’une nouvelle bande de fréquence située autour de 7 GHz permet de repenser l’utilisation de concept d’antennes peu encombrantes pour augmenter la directivité des antennes, générer des multifaisceaux et les piloter angulairement tant au niveau du terminal utilisateur que des points d’accès radio appelés à se multiplier.
L’objectif de cette thèse est alors de développer une solution d’antenne compacte multi accès adaptée à une stratégie d'optimisation de formation de faisceaux mixte (analogique-numérique) capable des transmettre des flux distincts afin d'optimiser la transmission d’information à faible consommation énergétique. Elle s’appuie sur une approche originale de formation de faisceaux multiples associant les concepts de superdirectivté et de surface émettrice haut rendement. Des verrous conceptuels sont à résoudre en même temps que le développement d’outils d’analyse, modélisation et conception. La maitrise du couplage entre accès d’antenne MIMO sera un point particulièrement étudié ainsi que la maitrise de la consommation du système électronique complet nécessaire à la formation et au pilotage des multi-faisceaux.
Les travaux de recherche seront organisés autour des activités suivantes :
• Analyse de l’état de l’art scientifique et technique
• Développement d’outils numériques d’analyse, de conception et d’optimisation (de type décomposition en ondes sphériques, théorie des modes caractéristiques)
• Étude et évaluation par simulation électromagnétique d'architectures d'antennes pour la formation et le pilotage de faisceaux multiples (volume holographique basée sur le concept de superdirectivité, cellules unitaires canoniques, évaluation de l'électronique de commande). Une attention particulière sera portée à la maitrise du couplage entre les accès d’antenne.
• Conception d'un système d'antenne compact à faisceaux multiples orientables (cellules rayonnantes, commande RF économe en énergie, électronique optimisée en termes de consommation, fabrication et essais de prototypes)
• Fabrication et tests expérimentaux du système d'antenne à faisceaux multiples orientables électroniquement
Les travaux seront réalisés dans le cadre du projet EXCELL-FR3 financé par le PEPR réseau du futur (France 2030).