Apprentissage automatique des paramètres d'un circuit pour l'analyse de signaux RF H/F

Informations GéNéRales

Entité De Rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

RéFéRence

2025-37213  

Description De L'Unité

Contribuer à l'innovation technologique pour les énergie propres et sûres, la santé et le bien-être, le transport durable, l'information et les communications, l'exploration spatiale, la sûreté et la sécurité : c'est la mission du CEA-Leti. Cet institut de recherche technologique s'emploie quotidiennement à faire le lien entre la recherche en micro et nanotechnologies et les applications industrielles ou grand public dans le but d'améliorer la qualité de vie de chacun. Localisé à Grenoble (38), le Leti compte plus de 1 800 chercheurs de haut niveau et possède des bureaux aux US et au Japon.

Au sein de cet institut, le Service Systèmes de Capteurs et Electronique pour l'Energie (SSCE) mène à travers son Laboratoire Signaux et Systèmes de Capteurs (LSSC) des activités dans le domaine de la fusion de signaux capteurs, exploitant la multi-modalité via des études en traitement du signal, en traitement de l'information, et de l'algorithmique embarquée. Ces études se focalisent notamment sur les fonctions de capture de contexte et d'interaction avec l'environnement à partir de systèmes de capteurs nomades.

Description Du Poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé De L'Offre

Apprentissage automatique des paramètres d'un circuit pour l'analyse de signaux RF H/F

Sujet De Stage

Un laboratoire du département système au CEA Leti a développé un circuit qui s'apparente à un analyseur de spectre temporel très basse consommation pour des signaux de type radio-fréquence (RF). Il peut servir pour différentes tâches:

- détection d'un signal RF,
- classification de signaux WiFi/Bluetooth,
- détection/identification de drone, …

Pour cela, ce circuit doit être correctement paramétré puis associé à un algorithme d'apprentissage machine dédié comme un classifieur. La manière de déterminer les paramètres optimaux du circuit, le choix de l'algorithme associé à la tâche, et son entrainement sur des données est une question ouverte que nous souhaitons adresser au cours de ce stage.

DuréE Du Contrat (En Mois)

6 Mois

Description De L'Offre

Le circuit mentionné est issu d’un travail de thèse dont le rapport est disponible ici:

Intelligent RF System for Ultra Low Power Spectrum Sensing with Machine Learning

Le chapitre 2 motive sa conception, et les chapitres 3 et 5 sont directement d’intérêt pour le stage. Actuellement, les paramètres du circuit sont fixés par expertise humaine et l’algorithme est choisi a posteriori par optimisation sur des données (chapitre 5). Ce processus doit être répété pour chaque nouvelle tâche sur lequel le circuit peut être utilisé.

L’objectif est de construire un algorithme d’apprentissage qui optimise conjointement les paramètres du circuit avec le modèle mathématique devant réaliser la tâche (détection, classification, etc…) pour espérer obtenir une solution plus optimale (meilleurs performances à complexité égale ou inversement). Cet apprentissage plus générique devrait également faciliter la réutilisation du circuit pour d’autres applications.

Nous disposons d’une base de données relativement importante de signaux RF pour différents cas d’usage (WiFi, Bluetooth, drones, etc) et d’un simulateur relativement simple du circuit écrit en python pour une prise en main rapide de celui-ci.

Il n’existe pas a priori de solution clairement identifiée pour ce problème dans la littérature. Une solution simple qui servira de point de comparaison sera dans un premier temps de sélectionner des échantillons de valeurs de paramètres dans leur ensemble selon un plan d’experience puis d’entrainer le modèle d’apprentissage pour chaque échantillon afin de déterminer le plus performant. Pour la suite, une piste envisagée serait de réaliser un apprentissage par renforcement permettant une selection automatique des meilleurs paramètres du circuit ainsi que des coefficients du modèle d’apprentissage. 

Des bons résultats pourront être valorisés par une publication scientifique.

Moyens / MéThodes / Logiciels

base de données de signaux RF, simulateur circuit, python

Profil Du Candidat

Etudiant.e en dernière année d’école d’ingénieur/master avec une spécialisation en apprentissage machine, optimisation et traitement du signal; des connaissances en radio-fréquences et/ou apprentissage par renforcement sont des atouts.

Le(la) candidat(e) devra faire preuve de curiosité, d’autonomie et de persévérance dans son travail car ce sujet est une question de recherche innovante qui n’est a priori pas clairement adressée dans la littérature.

Localisation Du Poste

Site

Grenoble

Localisation Du Poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Ville

Grenoble

CritèRes Candidat

Langues

• Français (Courant)
• Anglais (Courant)

DiplôMe PréParé

Bac+5 - Master 2

Formation RecommandéE

Apprentissage machine, traitement du signal

Possibilité De Poursuite En ThèSe

Non

Demandeur

Disponibilité Du Poste

02/02/2026