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Thèse : Analyse aveugle de signaux de communications pour le renseignement satellitaire

| CODES   2AI   COSYDE   SI3  

Environnement de la thèse
Cette thèse est le produit d’une collaboration entre deux partenaires, industriel et académique. Le site du partenaire industriel, Equans Ineo Défense, se situe à Valbonne, dans la technopole de Sophia-Antipolis. Le partenaire académique se situe sur le campus de Brest d’IMT Atlantique.

Environnement industriel
Ineo Defense comprend 500 personnes réparties sur 3 sites : Vélizy, le siège social, Sophia-Antipolis et Morlaix.

La Direction de l’ingénierie et de l’innovation (D2I) comprend une centaine d’ingénieurs et de techniciens répartis sur les sites de Vélizy et de Sophia-Antipolis.

Elle a la charge de la conception, du développement et de la qualification de systèmes et produits dans les domaines d’activité suivants :

  • Les communications critiques,
  • Le renseignement,
  • La sécurisation d’environnement et les opérations sensibles.

Elle s’appuie sur un pôle d’experts scientifiques et techniques et sur 3 départements métier :

  • Etudes et industrialisation des systèmes,
  • Electronique et Traitement du signal,
  • Développement Logiciel.

La thèse proposée s’inscrit dans les activités de R&D du Département Electronique et Traitement du Signal au profit essentiellement du domaine Renseignement.

Environnement académique
IMT Atlantique est une grande école d'ingénieurs généralistes, reconnue internationalement pour sa recherche. Elle appartient à l'Institut Mines-Télécom et dépend du ministère en charge de l'industrie et du numérique. La thèse s’inscrit dans les activités de recherche de l’équipe SI3 (Sécurité, Intelligence et Intégrité de l’Information), au sein de l'UMR 6285 CNRS Lab-STICC et du département Mathematical and Electrical Engineering. Les activités scientifiques afférentes à ce département relèvent de trois domaines scientifiques principaux et de leurs interactions :

  • Communications numériques : codage de l’information, formes d’ondes, réduction des interférences, allocation de ressources, sécurité de la couche physique.
  • Science des données et intelligence artificielle : statistiques (méthodes et applications), traitement du signal et des images, résolution de problèmes inverses, apprentissage automatique, apprentissage profond.
  • Conception de circuits et solutions embarquées : adéquation algorithme-architecture, architectures hautement optimisées, architectures flexibles.


Contexte
Le Renseignement d’Origine ElectroMagnétique (ROEM) consiste, entre autres, à analyser des sources électromagnétiques à des fins de localisation, d’identification et d’écoute.

Ce domaine constitue un outil stratégique pour la France. Ceci est confirmé par le programme français CERES (CapacitE de Renseignement Electromagnétique Spatiale) qui a permis le déploiement d’une constellation de satellites destinés à recueillir régulièrement sur l’ensemble du globe des informations permettant d’analyser les signaux émis par des équipements de radiocommunication et/ou des radars. Ineo Defense est partie prenante de projets en interface de CERES pour fournir des outils d’exploitation des données recueillies et élaborer des réponses aux demandes de renseignement des forces armées.

Ce sujet de thèse traite de l’aspect radio communication, appelé également COMINT (COMmunications INTelligence) et en particulier d’un des cœurs de métier d’Ineo Defense : la reconnaissance de protocoles de communication. Dans ce cadre, les données fournies par le système d’acquisition sont analysées afin d’obtenir une identification et une caractérisation précise et fiable des émetteurs situés dans sa zone de couverture.

Objectif
Les techniques mises en œuvre dans les solutions proposées par Ineo Defense doivent sans cesse évoluer pour s’adapter à l’évolution des capteurs de ROEM. Le capteur CERES offres de nouveaux défis sur les plans suivants :

  • l’importante couverture géographique du système satellitaire CERES implique d’une part que de grandes quantités d’information doivent être traitées en un temps toujours contraint et d’autre part que ces informations sont potentiellement entrelacées ou mélangées, rendant leur analyse plus complexe.
  • le caractère récent du capteur va permettre de recenser un grand nombre de signaux sur tout le globe, avec vraisemblablement de nouveaux protocoles encore peu connus et renseignés, et dont la complexité augmente avec les capacités de traitement des modems modernes. Il y a donc une certaine inconnue vis-à-vis des récents développements, à l’échelle internationale, de protocoles de communications modernes, et une adaptation des traitements à l’environnement électromagnétique actuel est primordiale.

L’objectif de cette thèse est donc de mettre au point des techniques innovantes permettant de traiter les données COMINT, en recherchant les innovations qui permettront de prendre en compte l’environnement de traitement massif d’information, la multitude de nouveaux procédés de communication ainsi que la spécificité d’une acquisition satellitaire.

Cette innovation passe par la création de traitements améliorant le conditionnement du signal (Egalisation, séparation de sources, débruitage, etc…), de traitement d’identification des procédés, et par des traitements de caractérisation des paramètres des transmissions.

Lors de cette thèse, un intérêt peut également être porté sur l’utilisation de techniques d’autoapprentissage. Ce domaine est actuellement en plein essor, principalement lié à une évolution matérielle qui permet désormais de résoudre des problèmes qui n’étaient pas accessibles il y a peu de temps. La vaste quantité d’information acquise par les satellites permet désormais de constituer des bases d’apprentissages suffisamment riches afin d’appliquer des techniques d’autoapprentissage.

Profil du candidat
Le candidat doit être curieux et motivé par le domaine applicatif. Il doit avoir de solides compétences en traitement du statistique du signal ainsi qu’une bonne connaissance en communications numériques. La maîtrise d’au moins un langage de programmation (C++ et/ou Python et/ou Matlab) est indispensable. Des compétences en machine learning seraient appréciées.

Le candidat doit obligatoirement être de nationalité française de manière à pouvoir être habilité SECRET.

Liste de mots-clés : COMINT, IA, Deep Learning, OFDM, Communications numériques, Guerre électronique, Renseignement d’origine électromagnétique, Egalisation, séparation de sources, débruitage.

Candidature
Les candidatures seront examinées au fil de l’eau. Votre dossier est à envoyer à sebastien.houcke@imt-atlantique.fr, fx.socheleau@imt-atlantique.fr et sylvain.merlet@equans.com et doit comporter : CV, lettre de motivation, copie des diplômes, relevés de notes et lettre(s) de recommandation.

Le début de la thèse est prévu au 4ième trimestre 2022 avec un dépôt du dossier à l’ANR dès que possible.


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