Stage codes correcteurs d'erreurs courts IA
CEA
Grenoble France, Auvergne-Rhône-Alpes
il y a 4j

Domaine

Technologies micro et nano

Intitulé de l'offre

Stage codes correcteurs d'erreurs courts IA

Sujet de stage

Évaluation des codes correcteurs d'erreurs courts et décodés par Intelligence Artificielle - Application à l'internet des objets

Durée du contrat (en mois)

6 mois

Description de l'offre

Évaluation des codes correcteurs d'erreurs courts et décodés par IA

Avec plus de 100 milliards d’objets connectés estimés en 2020, l’internet des objets (IoT) se situe actuellement au cœur de l’évolution numérique.

Les solutions longues portées de l’IoT dites encore Low Power Wide Area Network (LPWAN) sont notamment exploitées en bandes licenciées (Narrow-Band IoT et LTE Category M).

Les principales caractéristiques de ces types de communication sont d'avoir une longue portée (bonne sensibilité), une faible consommation énergétique (fonctionnement sur batterie).

De plus les communications sont sporadiques et les trames véhiculant l'information sont de petite taille. Il a été montré que la performance des codes correcteurs est liée à la taille du mot de code et que les limites théoriques pouvaient être atteintes pour les grandes tailles de mot de code.

Le challenge est alors de trouver des codes correcteurs d'erreurs et les décodeurs associés pour ces scénarios c'est à dire des codes présentant de bonnes performances tout en ayant une taille de mot de code et un rendement de codage faible.

Pour atteindre cet objectif les algorithmes basés sur l'Intelligence Artificielle (IA) seront considérés notamment au niveau du décodeur.

L'objectif de ce stage est donc de proposer et d'étudier une famille de codes correcteurs d'erreurs courts qui puissent être efficacement décodés par des algorithmes basés sur l'AI pour obtenir de bonnes performances.

Ce stage pourra alors se dérouler comme suit :

1. Les codes correcteurs d'erreurs et les décodeurs associés basés sur l'AI (Deep Learning) seront étudiés et analysés via un état de l'art.

Une famille de codes devra être sélectionnée.

2. Une évaluation des performances du code sélectionné sera réalisée à travers des simulations. Ainsi, la chaine de simulation devra être développée (codeur / décodeur IA) et les performances pourront être évaluées en termes de taux d’erreur binaire (ou paquet) en fonction du rapport signal à bruit.

Ce stage pourra être poursuivi d'une thèse sur la même thématique.

Profil du candidat

Stagiaire de fin d'études, issu(e) d'une formation Bac +5 en école ingénieur (ou Master) avec une spécialisation en télécommunication et / ou traitement du signal et / ou Intelligence artificielle et / ou système.

  • Compétences requises : Traitement du signal pour les communications numériques (modulation, synchronisation, filtrage, codage canal), Systèmes de communication numérique, Intelligence artificielle (Deep Learning),
  • Qualités requises : Bon relationnel, force de proposition, travail en équipe, rigueur, dynamisme et esprit d'analyse
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