Localisation et Cartographie Coopératives via des Méthodes d’Apprentissage Exploitant les Multi-trajets Radio

Description de l'offre : Dans le cadre de cette thèse, on se propose dapos;explorer le potentiel des méthodes dapos;apprentissage machine (ML) pour assurer des fonctions simultanées de localisation et de cartographie (SLAM), en s’appuyant sur des signaux multi-trajets transmis entre plusieurs dispositifs radio coopératifs. Lapos;idée consiste à identifier certaines caractéristiques des canaux de propagation observés conjointement sur plusieurs liens radio, afin de déterminer les positions relatives des dispositifs radio mobiles, ainsi que celles d’objets passifs présents dans leur voisinage. Ces caractéristiques radio reposent typiquement sur les temps dapos;arrivée d‘échos multiples des signaux transmis. Lapos;approche envisagée doit alors bénéficier de la corrélation de ces trajets multiples au gré du déplacement des dispositifs radio, ainsi que de la diversité spatiale et de la redondance d’information autorisées par la coopération entre ces mêmes dispositifs. Les solutions développées seront évaluées sur la base de mesures indoor collectées à partir des dispositifs ultra large bande intégrés, ainsi que de données synthétiques générées à lapos;aide dapos;un simulateur de type « tracer de rayons ». Des applications possibles concernent la navigation de groupe au sein d’environnements complexes et/ou inconnus (ex. flottes de drones ou de robots, pompiers...).

Profil du candidat : Bac + 5 en traitement du signal radio, réseaux, et technologies sans fil (incl. IA)