Signal processing for decision-making in the intelligent cycle

Ces études ont déjà été initiées en 2011 dans l’équipe qui a été la première à utiliser des algorithmes du domaine du « Machine Learning » appliqués au domaine de la Radio Intelligente pour la sélection de la meilleure bande de transmission. L’équipe poursuit cette approche (thèse N. Modi, 2014-2017) notamment en ajoutant des contraintes dans l’algorithme de décision comme la consommation énergétique ou la qualité de la liaison. Il faudra aller encore plus loin en considérant notamment les performances propres de l’algorithme de détection de bandes libres. Ce dernier pourra être optimisé à l’aide de techniques évoluées telles que le compress sensing afin de réduire la consommation des convertisseurs analogiques/numériques, thématique dans laquelle l’équipe doit acquérir une plus forte compétence, en s’éloignant par exemple des hypothèses classiques (échantillons non uniformes, dimensions limitées, cas aveugle).

Cette thématique sera ensuite élargie selon deux orientations privilégiées. Premièrement, nous étudierons d’autres capteurs que le capteur spectre (réponse impulsionnelle du canal, capteur batterie, facteur de crête, etc.) afin de donner à l’équipement le maximum d’informations pour qu’il puisse se reconfigurer et aller vers le maximum d’autonomie. La reconfiguration impliquera alors le traitement algorithmique (choix de la forme d’onde la plus appropriée, de la bande la plus disponible, choix de l’égaliseur le plus adapté, etc.) mais aura aussi un impact direct avec le matériel (ce dernier aspect est en lien avec l’axe 2). Deuxièmement, nous considérerons la prise de décision au niveau d’un système, par exemple au niveau d’un réseau pour diminuer la consommation énergétique (thèse en co-tutelle à venir avec l’Université de Zhejiang, thèses CIFRE en préparation avec les sociétés SII et Zodiac).

En résumé, l’équipe a donc pour objectif à moyens termes d’étoffer les travaux initiés sur la prise de décision pour intégrer d’autres capteurs dans le cycle de décision, y associer de la fusion d’information et boucler ainsi le cycle intelligent : observation-décision-action.