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Sciences pour l'ingénieur >> Electronique et microélectronique - Optoélectronique
2 proposition(s).

Localisation participative d'objets connectés par méthodes d'apprentissage profond

Département Systèmes

Laboratoire Communication des Objets Intelligents

Master 2 Recherche et/ou Ingénieur (Bac+5) en Traitement du signal, Mathématiques appliquées, voire Télécoms

01-10-2018

SL-DRT-18-0806

benoit.denis@cea.fr

Les méthodes conventionnelles de localisation reposant sur des standards de communication sans-fil à faible coût et à faible complexité (ex. Long Range - IoT de type Lora ou Sigfox, WiFi/BT-LE) donnent lieu à des erreurs de positionnement encore beaucoup trop conséquentes (respectivement, 500m à 1km en outdoor et 5m à 10m en indoor) au regard des nouveaux besoins applicatifs exprimés, que ce soit pour le géo-référencement de mesures issues de n?uds-capteurs IoT mobiles ou encore pour la navigation à base de smartphones à l'intérieur des bâtiments publics ou tertiaires? Dans le cadre de cette thèse, on se propose donc d'exploiter l'intelligence artificielle d'une part (typiquement, des méthodes d'apprentissage), ainsi que des techniques avancées de gestion/représentation des données spatialisées d'autre part, afin d'améliorer ces performances de localisation, tout en relâchant les spécifications au niveau technologique (en particulier, pour le système de transmission sans-fil). En particulier, il s'agit d'apprendre (c.-à-d., spatialement et temporellement) puis de fusionner des cartes multi-paramètres, tirant profit non seulement de métriques radio réputées mal adaptées à la localisation (ex. puissance reçue, taux d'erreur paquets...) et « remontées » de manière participative par différents dispositifs mobiles, mais aussi d'autres modalités disponibles en fonction du contexte applicatif (ex. carte routière/plan du bâtiment, mesure de paramètres physiques tels que l'ambiance sonore, centrale inertielle embarquée, etc...).

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Micro-concentrateurs pour le spatial

Département des Technologies Solaires (LITEN)

Laboratoire Photovoltaïque à Concentration

Matériaux-Optique

01-09-2018

SL-DRT-18-0861

philippe.voarino@cea.fr

Les technologies CPV (Concentrator PhotoVoltaics) prennent une part de plus en plus importante dans le panorama des solutions PV existantes. Les modules CPV atteignent des rendements record de 36.7% avec des cellules de 5x5mm². En miniaturisant les systèmes à concentration, il devient également possible de réduire les coûts et d'augmenter les rendements en utilisant les processus de microélectronique développés dans l'industrie des LEDs. Ces systèmes à micro-concentration peuvent aussi trouver des applications spatiales où la réduction de la surface de cellules III-V a un impact direct sur le coût et la robustesse d'un générateur solaire. Le LITEN s'est positionné sur la micro-concentration depuis plusieurs années et continue à développer cette activité. Dans le cadre de la thèse, nous nous proposons d'étudier les différentes solutions d'intégrations Lens on Wafer qui peuvent être appliquées sur des missions spatiales, ainsi que les phénomènes physiques associés. Le comportement des matériaux entre eux devra être pris en compte vis-à-vis des conditions extrêmes d'utilisation. Un micro-concentrateur sera réalisé et testé sous simulateur solaire.

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