Méthodes inspirées de la nature et leur implémentation pour des systèmes dynamiques complexes

Plusieur解决方案创新反传播的信号存储和技术现代化的传播数字限制了性能/复杂性的冲突。问题和复杂问题(现代、动态和非固定)不适用于S，而是限制了L在公约中的应用。信息海量通信(L通信5G、无线电通信技术S、海军陆战队)。 L的适应和L的应用非线性算法启发了S的自然，生物学和体质的原理：算法，细节优化和智能人工智能(神经元，机器自动化，神经元卷曲和应用)。L的收购方案(压缩传感)和替代(代理分析)Sontégalementétudiées car mieux Adapées aux prolèmees non-linéaire et non-sidnaire。一种方法是通过信号分析图(图形信号处理)估计考虑和分析多维套利。不同的解决方案与L与问题的互动关系是一种新的方法。L的方案是L实现的VLSI(中央处理器/图形处理器、现场可编程门阵列)的算法。Les Constraints de la Microélectronique Imposées et ka Sont une Réduced de la Complex itéde Calcul，des resSources，des Latence et Du Flot des Communications in PriviléGiant le Parallélisme. CE方案对有意义的解决方案的开发做出了有意义的贡献--体系结构和系统紧急情况下的计算结果非常重要。《移动通信系统》、《L的工业4.0》、《物联网与生物医学研究》S： 发展和解决方案增强在敌对环境下的通信移动通信(干预倍数)，L批准的基础和系统最大的私人，以及类似的问题的解决方案，所以它有能力的通信者，有预编码，L的估计和重新启动。 提取临床神经肌肉部分生物信号S肌电图(EMG)、肌电等信息。 领域，一个先验的区别，代表了现代化的点和类比，但它不是所有的东西，而是一个先验的概念。创新的多域解决方案。

Plusieurs solutions innovatrices de traitement du signal reposent sur des techniques modernes de traitement numérique contraintes par un critère de compromis performance/complexité. Les problèmes dits complexes (modèle non-linéaire, dynamique et non-stationnaire) sont caractérisés par un nombre élevé de paramètres qui limite l'application de méthodes conventionnelles. Ce programme de recherche cible des problèmes complexes caractérisés par une quantité d'informations massive (télécommunications 5G, réseaux d'objets connectés, capteurs biomédicaux). La méthodologie repose sur l'adaptation et l'application d'algorithmes non-linéaires inspirés de la nature qui miment des principes naturels, biologiques ou physiques: algorithmes génétiques, essaims particulaires en optimisation et intelligence artificielle (réseaux de neurones, machine automatique, réseau neuronal convolutif et à apprentissage profond). L'acquisition comprimée (Compressive Sensing) et les données de substitution (Surrogate Analysis) sont également étudiées car mieux adaptées aux problèmes non-linéaires et non stationnaires. Une approche par traitement de signal par graphes (Graph Signal Processing) est également considérée pour des analyses multidimensionnelles aux données arbitraires. La force de notre approche réside dans l'interaction de ces méthodes qui permet de multiples résolutions sous différentes contraintes imposées par les problèmes. L'autre aspect majeur du programme est l'implémentation VLSI (CPU/GPU, FPGA) des algorithmes pour répondre à des besoins réels. Les contraintes de la microélectronique imposées et à respecter sont une réduction de la complexité de calcul, des ressources, des latences et du flot des communications en privilégiant le parallélisme. Ce programme est donc une contribution significative au développement de solutions optimales en termes d'adéquation algorithme-architecture pour le traitement des signaux des systèmes exigeant un volume de calcul important. Les cas des systèmes de communications mobiles, de l'industrie 4.0, des objets communicants (IoT) et de mesure en biomédical sont ciblés: développement de solutions augmentant la bande passante des communications mobiles en milieu hostile (interférences multiples), l'approche basée sur les systèmes MIMO massifs est privilégiée, et généralisation des solutions à des problèmes similaires, soit les réseaux de capteurs communicants, le précodage, l'estimation des canaux et les réseaux à relais. extraction d'informations cliniques neuromusculaires à partir de biosignaux générés par des matrices de capteurs électromyographies (EMG), le cas de la reconnaissance de mouvements, est retenu. Ces domaines, a priori distincts, présentent d'un point de vue de la modélisation une analogie que nous avons pu constater et exploiter (modèle MIMO). Ce constat nous mène à des idées de solutions innovatrices multidomaines.