Les signaux bande étroite sont largement utilisés dans le contexte des réseaux de télécommunication faible consommation, qui sont l’un des composants clé de l’internet des objets (IoT). Cependant, ces signaux ne disposant que d’une bande de fréquence limitée, ils sont peu adaptés à de la localisation de précision, en particulier dans des environnements complexes tels que centre-ville ou des canyons urbains qui perturbent fortement le trajet de l’onde. Une approche permettant de surmonter ces difficultés consiste à s’appuyer sur un modèle 3D de la ville et de ses bâtiments afin d’améliorer la modélisation de la propagation cependant les algorithmes classiques (lancés de rayons par ex.) ont montré leurs limites pour répondre à un problème aussi complexe. Afin de dépasser les limitations actuelles, le laboratoire LCOI souhaite explorer les approches à base d’intelligence artificielle (IA) qui semblent très pertinentes pour ce type de problèmes. Le laboratoire LCOI a déployé un réseau bande étroite dans la ville de Grenoble et démarré une large collecte de mesure afin de supporter ces études.
En s’appuyant sur l’analyse de la littérature existante ainsi que sur les connaissances acquises au sein du laboratoire, le candidat devra
- Superviser et contribuer à la campagne de mesures
- Exploiter les données collectées afin de mieux comprendre les caractéristiques de propagation des signaux bande étroite dans différents environnements
- Développer une chaine de simulation de la propagation des signaux
- Affiner les calculs de borne de performance d’une localisation bande étroite
- Développer des algorithmes de localisation utilisant l’intelligence artificielle ainsi que la topologie 3D, et les comparer à ceux de l’état de l’art
- Contribuer des projets au travers de son travail de recherche
- Publier son travail dans des conférences et des journaux de qualité