En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez le dépôt de cookies dans votre navigateur. (En savoir plus)

H/F Localisation, identification et lecture sans fil de capteurs passifs aux fréquences millimétriques

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 6 décembre 2021

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler. Les informations de votre profil complètent celles associées à chaque candidature. Afin d’augmenter votre visibilité sur notre Portail Emploi et ainsi permettre aux recruteurs de consulter votre profil candidat, vous avez la possibilité de déposer votre CV dans notre CVThèque en un clic !

Faites connaître cette offre !

Informations générales

Référence : UPR8001-HERAUB-001
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 15 novembre 2021
Nom du responsable scientifique : AUBERT Hervé
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 12 janvier 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Les travaux de thèse visent à développer un nouveau système sans fil réalisant simultanément la localisation, l'identification et la lecture à distance de capteurs passifs (i.e., sans alimentation DC, sans batterie, et sans dispositif de récupération ou de transmission d'énergie). L'idée principale consiste à exploiter les fréquences millimétriques pour localiser et lire les données des capteurs passifs (batteryless), sans fil (wireless) et sans puce électronique ou circuit intégré (chipless) afin de mesurer à distance et sans contact des grandeurs physiques telles que la température, la pression ou l'humidité.
En effet, un intérêt croissant se porte actuellement sur les technologies de communication mobile sans fil, notamment celles de la sixième génération (6G) visant une très forte interconnexion de nombreux appareils et de réseaux hétérogènes et une fiabilité élevée de la connectivité entre les personnes et des objets dits intelligents. Les systèmes 6G et ceux des générations futures devront non seulement assurer une communication omniprésente, mais ils devront également offrir des services de localisation en temps réel des objets connectés en garantissant une forte résolution spatiale et une puissance consommée la plus faible possible. Les domaines d'application sont nombreux et couvrent par exemple la navigation des véhicules autonomes et des drones, la localisation, le suivi et la surveillance des marchandises.
Dans ce contexte, le LAAS-CNRS développe des systèmes sans fil originaux combinant un lecteur (radar à modulation de fréquence disponibles dans le commerce) et des capteurs sans batterie, sans puce électronique et sans fil afin de mesurer simultanément et à distance des grandeurs physiques. En utilisant ces systèmes originaux, des distances entre le lecteur et les capteurs de plusieurs dizaines de mètres (>50 mètres) ont été atteintes par ce Laboratoire, ce qui constitue l'état de l'art du domaine (voir, e.g, D. HENRY et al., “Long Range Wireless Interrogation of Passive Humidity Sensors using Van-Atta Cross-Polarization Effect and Different Beam Scanning Technique,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Vol. 65, Issue 12, pp. 5345-5354, December 2017). Très récemment, le LAAS-CNRS a élaboré une nouvelle technique de classification des signaux mesurés par un lecteur sans fil (à savoir un radar standard à modulation de fréquence du commerce fonctionnant à 24 GHz) permettant d'identifier simultanément et à grandes distances trois capteurs passifs (voir D. HENRY et al., “Classification of Radar Echoes for Identification and Remote Reading of Chipless Millimeter-wave Sensors,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Vol. 69, Issue 1, pp. 926-937, January 2021). Il s'agit aujourd'hui de démontrer que la technique de classification proposée permet d'identifier et de lire simultanément un plus grand nombre (>10) de capteurs distribués dans des environnements variés. C'est l'objectif principal des travaux de recherche qui seront menés par le doctorant. Les limites de la technique proposée de classification des signaux seront explorées et des solutions pour les repousser devront être proposées dans le cadre de la thèse.
Le doctorant devra donc spécifiquement :
(1) concevoir, réaliser et caractériser une dizaine de capteurs de température sans batterie, sans puce électronique et sans fil en développant la technologie additive et micro-fluidique récemment développée au LAAS-CNRS (voir T. MARCHAL et al., « Wireless Measurement of the Pressure from the Ka-Band Radar Echo of a 3D-Printed Microfluidic Depolarizing Sensor,” IEEE International Microwave Symposium, Atlanta, Georgia, USA, 6-11 June 2021) ;
(2) Etendre la technique de traitement du signal (classification) élaborée au LAAS-CNRS pour identifier simultanément la dizaine de capteurs de température réalisés et déployés dans des environnements plus ou moins encombrés d'objets métalliques. Il s'agira notamment de minimiser l'impact des réflexions électromagnétiques multiples (multi-trajets) sur la précision de la mesure sans fil de la température.

Contexte de travail

Ces travaux de recherche seront dirigés par Hervé Aubert, Professeur à l'Institut National Polytechnique de Toulouse et chercheur dans l'équipe Micro- et Nano-systèmes pour les communications sans fil (MINC) du LAAS-CNRS. Ils se dérouleront en collaboration avec le CEA Leti et la société SIRADEL dans le cadre du projet S2LAM financé par l'Agence Nationale de la Recherche. Dans le cadre de ce projet, les partenaires du LAAS-CNRS ont la charge d'une part, de développer des techniques de formation de faisceau pour améliorer le bilan énergétique de la liaison sans fil entre un lecteur et les capteurs et d'autre part, d'utiliser les signaux rétrodiffusés par la scène éclairée par le lecteur pour reconstruire une cartographie de l'environnement. Une preuve de concept logicielle et une preuve de concept matérielle seront finalement réalisées par tous les partenaires dans un environnement dit d' « usine du futur » (Industrial IoT (IIoT) / Factory of the Future (FoF) scenarios).

Contraintes et risques

pas de contraintes ou risques identifiés.

On en parle sur Twitter !