L’internet des objets est un défi technique et économique majeur pour la 5G : jusqu’à 50 milliards d’objets devraient être connectés, essentiellement par des liaisons sans fil
Diverses solutions technologiques sont développées et déployées (par exemple basées sur la norme IEEE 802.15.4), en particulier dans la bande ISM à 2,4 GHz, et, plus récemment, des technologies basse consommation et longue distance comme LoRa ou SigFox. Quelles que soient l’application et la solution radio, les connexions doivent être fiables à faible puissance. En particulier les interférences de différentes origines (internes au réseau ou en provenance d’autres réseaux) sont un facteur limitant significativement les performances des systèmes. Notre recherche porte sur ce type d’environnement avec deux problématiques majeures
- La faible consommation en incluant l’ensemble des consommations nécessaires à une communication, matérielle et logicielle.
- La fiabilité dans un environnement qui peut présenter de fortes variations dues au canal radio et aux interférences.
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Contact : Laurent Clavier
Modélisation de l’interférence
Le constat premier est que l’hypothèse d’un bruit gaussien n’est pas vérifiée. Des modèles tenant compte de la nature dynamique et impulsive du bruit sont nécessaires. Nous travaillons essentiellement sur les modèle alpha-stables. Le second point est de modéliser la structure de dépendance dans ce type de modèle. La corrélation n’est pas adaptée et nous proposons d’utiliser les copules.
Mesure de la consommation et de l’interférence
Lorsque le bruit n’est pas gaussien, les récepteurs linéaires habituellement utilisés ne sont plus adaptés. Le maximum de vraisemblance nécessite d’introduire des non linéarités qui peuvent être prohibitives en terme de temps de calcul. Nous proposons des solutions à complexité réduite et robustes quelle que soit la nature de l’interférence.
Deux aspects sont étudiés :
- Capacité d’un canal à bruit additif alpha-stable
- Design des récepteurs
Impact de cette interférence sur la chaîne de communication
Le groupe CSAM développé une plateforme permettant de mesurer la consommation des différents composants d’un objet. Cela nous permet une analyse fine de l’impact de l’interférence sur la consommation, en tenant compte de l’ensemble du protocole de communication – les couches physique et réseau – mais également de la consommation du microcontrôleur. Ces mesures permettent en particulier de développer des couches MAC adaptées à l’environnement très changeant que peuvent rencontrer les objets.
Les technologies neuromorphiques offrent des capacités de traitement jumelées à une efficacité énergétique améliorée, ce qui est crucial pour l’IoT .
Cet axe repose sur une approche bioinspirée d’architectures de systèmes de traitement et de transmission d’informations. En partenariat étroit avec le groupe ANODE, le groupe CSAM a développé un savoir-faire en modélisation, conception et validation expérimentale d’une technologie neuromorphique à spike à ultra faible consommation énergétique pour l’I.A. embarquée répondant au concept d’Edge Computing. Cette technologie fait aujourd’hui l’objet d’une grappe de 7 brevets et permet de s’adapter aux différentes modalités (vision, ondes acoustiques, ondes électromagnétiques) par le biais d’encodeurs neuronaux à spike capables d’adresser les grandeurs physiques (luminance, intensité sonore, puissance électromagnétique) mais également des métriques (différence de temps d’arrivée par ex) avec une consommation énergétique jusqu’à quelques picoWatt.
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Contact : Christophe Loyez
Wake-up receiver
Récepteur bioinspiré réalisé en technologie CMOS
Le groupe CSAM développe une nouvelle génération de récepteurs bioinspirés capables de monitorer en permanence le canal radio afin d’identifier une signature électromagnétique spécifique avec une consommation énergétique de quelques dizaines de nanoWatts. Cette technologie brevetées est impliquée dans plusieurs projets du groupe (Maturation SATT-Nord, ANR). Une application majeure concerne les dispositifs wake-up radio permettant de réveiller de façon isoler un noeud IoT dans un réseau dense d’objets connectés.
Référence :
Brevet “Signal Detector” – WO2023031324 (A1) (Collaboration avec le groupe ANODE)
Dispositifs de localisation bioinspirés
Exemple de système de localisation intégré
Par une approche transmodale, un détecteur de coincidence a été mis en oeuvre permettant de fournir un indicateur de position de sources sonores performant. Ce détecteur permet de cartographier l’espace environnant en 2D et 3D en s’inspirant des mécanismes de la localisation auditive. Ce dispositif est au coeur de plusieurs projets dont le projet ANR ULP smart Cochlea sur le monitoring de la biodiversité sousmarine.
Référence :
Brevet “Coincidence Detector for locating a source” – WO2023099355 (A1)
Collaboration avec les groupes ANODE et COMNUM
Capteurs bioinspirés pour la ville intelligente
Le groupe CAM a impulsé la création d’une équipe commune (e-COST : Enhanced Communication devices for Smart cities and Transports) IEMN – Gustave Eiffel. Cette équipe a été officialisée en Janvier 2020 pour fédérer les moyens et effectifs sur les thèmes de recherche communs en lien avec la ville intelligente et les transports. Ce cadre permet notamment d’évaluer les technologies développées par le groupe dans un environnement représentatif à travers le concept de Living Lab.
Lien : Université Gustave Eiffel
