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GROUPE DE RECHERCHE : TELICE
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Groupe : TELICE (Télécommunications, Interférences et Compatibilité Electromagnétique)

Les activités de recherche menées dans le groupe TELICE s’appliquent principalement à la fiabilité et la connectivité des communications dans les systèmes de transport en lien avec les besoins sociétaux et industriels.
Ces activités s’inscrivent dans les projets phares de l’IEMN : TRANSPORT, IoT MAKE SENSE et TELECOM UHD.

Cinq thématiques principales sont étudiées :

  1. Contribution à l’optimisation de la couche PHY 5G pour les communications véhiculaires :

Pour accroître les performances de la 5G en termes de temps de latence, d’efficacité spectrale, du nombre d’utilisateurs, la release 18 du 3GPP a propoMamimosasé en octobre 2022 d’explorer le potentiel que pourrait apporter l’IA/Machine learning pour optimiser l’estimation du canal, l’allocation de ressources [IEEESys23] et le positionnement, le point commun à ces 3 objectifs  étant le canal de propagation. Depuis 2020, le groupe TELICE a anticipé ces recherches [Sensors24]. L’originalité des travaux réside dans i) la caractérisation multidimensionnelle (temps-espace-fréquence-polarisation) du canal en milieu suburbain et tunnel grâce aux nombreuses campagnes de mesures effectuées avec la sondeur de canal MAMIMOSA, ii) l’analyse de la variabilité temporelle et spatiale du canal MIMO, iii) création d’une base de données des paramètres du canal et iv) adaptation des modèles d’apprentissage automatique pour la détection des types de scénario de propagation (LOS/NLOS). Notons que l’état de l’art récent sur ce sujet ne fait état que de résultats en environnement indoor.

  1. Robustesse de l’IoT aux brouilleurs EM et interférences :

Les systèmes IoT sont de plus en plus intégrés dans les infrastructures critiques comme les réseaux énergétiquChambre anechoiquees et les transports, avec par exemple la SNCF qui adopte la technologie LoRa pour optimiser la maintenance des trains. Les capteurs à bord des trains surveillent l’état des équipements, transmettant les données à une plateforme IoT ferroviaire via des passerelles LoRa-LTE installées sur chaque voiture. Cela permet un accès distant aux données des capteurs pour planifier les interventions nécessaires avant l’arrivée en gare ou au centre de maintenance. Cependant, les systèmes IoT sont vulnérables aux cyberattaques, notamment les attaques LoRa comme le sniffing et le brouillage. Les attaques de brouillage réactif, synchronisées avec les émetteurs cibles, sont particulièrement efficaces pour perturber les communications LoRa. Nous avons étudié la détection, la classification et l’impact de ces attaques sur les performances des systèmes LoRa, en s’appuyant sur le développement d’une plateforme de test. De plus, dans le cadre d’un projet avec la SNCF, nous avons pu émettre des recommandations pour une méthodologie de test harmonisée pour comparer les technologies de communication sans fil ferroviaire sous interférence transitoire [IEEETransEMC23].

  1. Reconstruction des champs EM pour l’exposition du public à l’aide de l’IA

L’exposition aux champs électromagnétiques (EMF) fait l’objet d’une grande attention à la lumière du réseau 5G. Malgré cela, la reconstruction précise du champ électromagnétique à travers une région reste difficile en raison d’un manque de données suffisantes. Les recherches originales de TELICE ont porté sur l’exploration de stratégies de reconstruction à partir d’observations provenant de certains sites localisés ou de capteurs répartis dans l’espace, en utilisant des techniques basées sur la géostatistique et les processus gaussiens. Des initiatives récentes se sont concentrées sur l’utilisation de l’apprentissage automatique de type réseau accusatoire génératif (Conditional Generative Adversarial Network (cGAN)) conditionné par la topologie de l’environnement et de l’intelligence artificielle à cette fin [Sensors22]. Une approche prometteuse permet la reconstruction des cartes d’exposition EMF sans utiliser un grand ensemble d’apprentissage en dérivant un kernel de tangente neuronale pour un réseau neuronal infiniment large à partir d’un ensemble épars de valeurs mesurées par des capteurs.

  1. Conception et mise en œuvre d’émetteurs Terahertz multiples via l’association de fibre multi-cœurs et de réseaux de photodiodes : application aux télécommunications à très haut débit

Dans le but de permettre des communications à très haut débit avec de meilleurs bilans de liaison, les travaux ont porté sur la réunion de deux briques technologiques différentes : 1) un réseau d’émetteurs THz constitué de photodiodes qui, grâce au principe de la combinaison de puissance bien connu en radiofréquence, permet au système de générer plus de puissance THz que des émetteurs unitaires classiques, et 2) des fibres multi-cœurs pour exciter le réseau de photodiodes, qui trouvent également un intérêt pour la réalisation du multiplexage spatial dans les futurs réseaux optiques. Pour la première fois, l’excitation d’un réseau de 4 photodiodes par une fibre à 4 cœurs a été démontré, ouvrant la possibilité de réaliser des liaisons autour de 300 GHz à des débits allant jusqu’à 100 Gbit/s, avec de meilleures bilans de liaison que ceux des liaisons basées sur une photodiode unitaire [OFC22]. Alternativement, il serait possible de réaliser le multiplexage spatial de données sur 4 porteuses THz différentes dans le but d’atteindre des débits de plusieurs centaines de Gbit/s.

  1. Diagnostic des réseaux filaires embarqués

Embedded network test benchL’enjeu est d’élaborer un système original de surveillance de l’état de santé des réseaux filaires de communication et d’énergie dans les véhicules en combinant deux approches, une approche signal et une approche système. Grâce à une collaboration avec le laboratoire CRISTAL, une méthode originale pour la détection et l’isolation des défauts non-francs a été proposée. Par opposition à la réflectométrie, largement utilisée dans les systèmes de détection de défaut, cette méthode par transférométrie est basée sur l’estimation des coefficients de transmission du réseau, et le calcul de résidus plus sensibles aux défauts, et sur la décomposition en sous-réseaux en forme de Y [ISATrans23]. La méthode a été validée sur banc d’essai de laboratoire.

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