ENSTA Bretagne : Enseignement et recherche en informatique
Crew on Unsplash

Pôle Traitement, Transmission d'Info, algorithme et Intégration (T2I3)

Le pôle T2I3 est positionné sur deux grands domaines scientifiques, la transmission et le traitement de l’information, de la définition des systèmes à leur intégration logicielle et matérielle.

Le pôle souhaite contribuer activement au développement de systèmes de communication performants, autonomes, reconfigurables et intelligents. 

Les chercheurs d’ENSTA Bretagne contribuent principalement en « Sécurité, Intelligence et Intégrité de l’Information » (équipe SI3).  

AXES DE RECHERCHE « Sécurité, Intelligence et Intégrité de l’Information »

L’équipe conçoit et développe des méthodes, algorithmes et solutions pour la sécurisation de la couche physique des communications et systèmes de transmission futurs. 

Ses contributions servent également à mettre à l’épreuve les standards et systèmes déployés ou en réaliser le « reverse engineering » à destination de nos partenaires institutionnels de la défense ou des instances nationales de régulation. 

Dans ce domaine, tout peut être considéré comme un défi, car la plupart des traitements en réception se font généralement en aveugle et/ou avec des contraintes opérationnelles très sévères en termes de furtivité, seuil du niveau de bruit ou interférences propres ou extérieures, consommation énergétique, occupation spectrale, sécurité, etc.

Ces thèmes de recherche sont à la frontière entre le traitement du signal, les mathématiques, la théorie de l’information « classique » et quantique, et nécessitent également la prise en compte de critères et contraintes fortes liés aux aspects opérationnels, confidentiels, sécuritaires et matériels des applications.
 

APPLICATIONS

  • Communications tactiques des domaines défense, spatial, surveillance du spectre radio, radio intelligente ou Cognitive Radio, sécurisation des sites sensibles et des systèmes critiques, 
  • Drones, l’Internet des Objets (IoT), usine du futur (Smart factory), radars embarqués et voitures autonomes.
  • Applications de méthodes avancées de traitement de signal, de techniques de télécommunications sans fil et d’intelligence artificielle dans le domaine biomédical.
     

COLLABORATIONS

  • Institutions : DGA, ANFR , CHU Brest, Hôpital Militaire Brest …
  • Académiques : Ecole Navale, GIPSA, UBO, Université de Paul Sabatier Toulouse 3, AUCE (Beyrouth-Liban), SNCS (Tabuk – KSA),ISEN, AAMST (Cairo - Egypt)…
     

COMPETENCES

•    système de communication
•    traitement et protection de l’information, 
•    codage et décodage de l’information, 
•    adéquation algorithme-architecture, 
•    sécurité de la couche physique, 
•    intelligence artificielle.

exemples de programmes en "Sécurité, Intelligence et Intégrité de l’Information"
thèse de Marwa IBRAHIM : réseaux de capteurs à ressources limitées
  • sujet de thèse : "Vers des Stratégies Efficaces de Collecte de Données et de Prise de Décision pour les Réseaux de Capteurs à Ressources Limitées"
     
  • soutenue en décembre 2021
     
  • mots clés : Réseaux des Capteurs, Efficacité Energétique, Prise de Décision, Réduction des Données, Corrélation Spatio-Temporelle, Stratégies de Planification.

Le haut potentiel des capteurs est tempéré par deux freins technologiques majeurs : les ressources limitées de leurs batteries et la difficulté de collecte de données volumineuses en temps réel. Cette thèse vise à proposer plusieurs mécanismes de collecte et d'analyse de données pour surmonter ces défis, en se basant sur l’architecture en réseaux de capteurs (clustering).

Les résultats obtenus en expérimentations ont montré l'efficacité de ces mécanismes en termes de consommation d'énergie, de précision des données et de zone de couverture, et améliorent les performances des réseaux de capteurs.

Les mécanismes proposés fonctionnent à trois niveaux de réseau. Ils visent à réduire la quantité de données disséminées dans le réseau tout en préservant l'intégrité des informations.

  • Au niveau du capteur, nous proposons des méthodes de prédiction, d'agrégation et de compression de données basées respectivement sur des algorithmes de Newton Forward Difference, de divide-and-conquer et d'élimination de similarité dans le but de réduire les données brutes collectées par chaque capteur.
  • Au niveau du « Cluster Head » (chef de groupe du réseau de capteurs), nous proposons de nouvelles techniques de clustering, de fusion, d'agrégation intermédiaire et d'ordonnancement qui visent à rechercher la corrélation entre les noeuds voisins puis à éliminer les redondances de données existantes avant d'envoyer les données vers le puits.
  • Au niveau du « Sink » (nœud/passerelle du réseau de capteurs), nous introduisons des modèles de prise de décision efficaces basés sur un tableau de score qui permet aux utilisateurs finaux d'analyser les données et de prendre une décision convenable.
Applications médicales

Ces programmes sont conduits avec l’hôpital des armées et le CHRU de Brest.

  • Acquisition et traitement des électrocardiogrammes d’un foetus et de sa mère à l’aide de capteurs sans fil.
  • Caractérisation et classification de thrombose veineuse profonde (caillot sanguin).
  • Utilisation des signaux EEG (électroencéphalographie) et EMG (électromyogramme) pour contrôler une chaise roulante par une personne paraplégique.
  • Utilisation des signaux EOG (électro-oculographie) pour actionner et surfer sur une page web par une personne paralysée : réaliser un capteur ECG sans fil et un simulateur pour la faculté de médecine.
Télécommunications

En estimant les caractéristiques du canal de transmission pour mieux transmettre et protéger l'information.

• Théorie des jeux pour développer des protocoles pour une radio cognitive tactique.

• Smart Antenna & Beamforming (Formation de voies) : l'antenne doit s'adapter automatiquement à son environnement.

• Internet des objets et problèmes de réseaux sans fil liés à la coexistence des communications machine-to-machine (M2M) et human-to-human (H2H).

contact

Ali Mansour
Enseignant-chercheur
Equipe SI3, Laboratoire Lab-STICC (UMR CNRS 6285)
+33 (0)2 98 34 87 88