Métaheuristiques pour le traitement des signaux à précision finie en communication

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Le projet vise la proposition de métaheuristiques pour l'annulation des interférences dans les systèmes de communications mobiles offrant le meilleur compromis performance/complexité pour une mise en oeuvre efficiente en arithmétique entière. L'un des problèmes majeurs et communs à tous les systèmes de communications est la présence d'interférences multiples qui nuisent à la qualité des communications. Dans la littérature, plusieurs propositions apportent des solutions théoriques performantes pour reconstituer les informations dégradées, mais peu tiennent compte d'un développement conjoint de l'algorithme et de son architecture en vue d'une intégration sur silicium. En fait, la complexité et le type de structure algorithmique des solutions développées pour ces applications rendent peu efficace leur mise en oeuvre physique en raison des contraintes de temps de calcul, d'exactitude, de consommation de puissance, de coût... La méthodologie proposée consiste à voir le calcul des paramètres du filtre comme un problème d'optimisation difficile plutôt qu'un problème de minimisation d'une fonction de coût comme la descente du gradient. L'originalité du projet réside dans la proposition de métaheuristiques pour l'estimation des informations désirées dans un système dynamique linéaire ou nonlinéaire, optimisant le fonctionnement en arithmétique entière pour un compromis performance/complexité adapté à la technologie de mise en oeuvre cible. L'idée est de pouvoir poser des fonctions multi-objectives capables d'être résolues par des métaheuristiques. De ce fait, en basant le calcul des paramètres, des coefficients et de la structure du filtre sur une métaheuristique discrète, le calcul à précision finie devient intrinsèque à l'algorithme et permet d'optimiser l'adéquation algorithme-architecture selon une fonction multi-objective. Pour valider l'approche, nous proposerons des solutions aux systèmes de communication mobile CDMA, OFDM, MIMO, et Beamforming. À long terme, cette approche mènera au développement de solutions optimales en termes d'adéquation algorithme-architecture pour le traitement numérique des signaux.