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Post-doc/ingénieur de recherche sur l’analyse aveugle de signaux RF pour la lutte anti-drones

| SI3  

ContexteDurée du contrat: 24 moisà partir de l’automne 2021

Equipes de recherche: IMT Atlantique(site de Brest)-UMR CNRS LabSTICC SI3(https://labsticc.fr/fr/equipes/si3)et Trustcoms (https://www.trustcoms.com/fr)

Enjeux

Les vols de drones dans des zones interdites sont de plus en plus fréquents et soulèvent de nombreux problèmes de sécurité[1]. Ainsi, ils ont été aperçus ces derniers mois au-dessus de l’Elysée, de centrales nucléaires, de la base desous-marins nucléaires ou encore de la maison blanche. Le danger est donc réel et pris sérieusement en compte par les autorités de protection de sites sensibles.

Pour contrer cette menace, plusieurs approches sont possibles:

  • Le brouillage: il permet de couper le lien entre l’émetteur et le drone mais ne garantit pastoujoursun niveau de sécurité suffisant (e.g.,perte de contrôle du drone, chute du drone, mise en mode automatique du drone qui continue sa mission, etc.).
  • La destruction ou interception physique du drone.Cette approche présente égalementdes problèmes de sécurité si le drone se trouve au-dessus de zones habitées ou possède une charge explosive.
  • La prise de contrôle à distance du drone.


Au travers de ce projet, nous proposons d’étudier cette dernière solution dans des scénarios où le protocole de communication utilisé n’est pas documenté. L’enjeu est de réussir à identifier en aveugle tous les paramètres de la couche physique (PHY) du protocole de communication entre l’émetteur et le drone. Une fois ce travail réalisé, le but est alors de recréer un signal de commande afin de prendre le contrôle du drone et/ou d’analyser le contenu du lien descendant. Ce contrat sera réalisé au sein d’IMT Atlantique dans l’équipe SI3 du LabSTICC (https://labsticc.fr/fr/equipes/si3) qui mène une activité de recherche sur la caractérisation de signaux RF dans un contexte non coopératif depuis plusieurs années[2-6]. Les travaux seront également réalisés au sein de l’entreprise TrustComs (https://www.trustcoms.com/fr) spécialisée dans la sécurisation des données et la lutte anti-drones.

Objectifs:

L’objectif de ce projet est d’étudier et développer des outils génériques de traitement du signal permettant l’identification aveugle de la couche PHY de signaux de communication de drones. Le candidat devra proposer une méthode ad-hoc permettant de remonter au schéma de trame utilisée afin d’être en mesure de recréer les signaux de commande ou d’accéder au contenu du lien descendant. Cette méthode devra traiter une ou plusieurs des problématiques suivantes:

  • Détection et caractérisation du support temps-fréquence des signaux RF,
  • Reconnaissance de la classe de modulation des signaux interceptés,
  • Estimation aveugle des paramètres de modulation (période symbole, nombre d’états, indice, etc.).
  • Reconnaissance du format de trame et du codage du train binaire.

Des drones ainsi que des moyens d’acquisition de signaux de communications seront mis à disposition du candidat.

Compétences recherchées du candidat

Le candidat devra être diplômé d’un doctorat et/ou d’un master 2 ou diplôme d’ingénieur. Le diplôme doit être français et obtenu durant les années universitaires 2019-2020 ou 2020-2021. Le candidat devra avoir de solides compétences en traitement du statistique du signal ainsi qu’une bonne connaissance en communications numériques. Des compétences en machine learning seraient appréciées. De plus, il serait intéressant d’avoir une première expérience dans l’utilisation de boitier de type USRP pour l’acquisition de signaux. Enfin, la maîtrise de langages de programmation (Matlab, C et/ou Python) est nécessaire.

Candidatures

CV+ lettre de motivation à envoyer à fx.socheleau@imt-atlantique.fr et sebastien.houcke@imt-atlantique.fr .

Tout élément complémentaire jugé pertinent (notes, lettres recommandations,etc.) peut être ajouté dans le dossier de candidature.

Les candidatures seront acceptées jusqu’à ce que le poste soit pourvu. Les candidatures reçues avant le 31/07/21 seront prioritaires.

Références

[1]J. Bocquet, «Focus sur la lutte anti-drones», Air et Cosmos, n°2673, janvier 2020

[2]A.Bonvard, S.Houcke, R.Gautier, M.Marazin, Classification based on Euclidean distance distribution for blind identification of error correcting codes in noncooperative contexts-IEEE Transactions on Signal Processing, 2018

[3] F.-X. Socheleau, D. Pastor, A. Aïssa-El-Bey, “Robust Statistics Based Noise Variance Estimation: Application to Wideband Interception of Non-Cooperative Communications”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 47, n°1, pp. 45-54, Janv. 2011

[4] SOCHELEAU François-Xavier, HOUCKE Sébastien, CIBLAT Philippe, AISSA EL BEY Abdeldjalil, “Cognitive OFDM system detection using pilot tones second and third-order cyclostationarity”, Signal processing, february 2011, vol. 91, n° 2, pp. 252-268

[5] SOCHELEAU François-Xavier, AISSA EL BEY Abdeldjalil, HOUCKE Sébastien, “Non data-aided SNR estimation of OFDM signals”, IEEE communications letters, november 2008, vol. 12, n° 11, pp. 813-815

[6] SICOT Guillaume, HOUCKE Sébastien, BARBIER Johann, “Blind detection of interleaver parameters”, Signal processing, april 2009, vol. 89, n° 4, pp. 450-462


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