Thèse " méthode de positionnement indoor par croisement de données pour la gestion du wi-fi " f/h

About the Role

Votre rôle est d’effectuer un travail de thèse portant sur la conception d’une Méthode de positionnement indoor par croisement de données pour la gestion du Wi-Fi. Dans le contexte de la stratégie d’Orange, il est crucial que le débit final disponible en Wi-Fi sur le terminal de l’utilisateur ne soit pas un élément limitant conduisant à une insatisfaction des abonnés à la fibre. L’arrivée prochaine de la norme Wi-Fi 8 pose une nouvelle problématique de coopération entre points d’accès (AP) pour fournir la qualité escomptée aux terminaux. Dans ce contexte, avoir une connaissance fine de la topologie du réseau et du trafic (APs, répéteurs, terminaux) est un enjeu clé pour l’opérateur afin d’améliorer la qualité d’expérience utilisateur.

Votre travail s’appuiera sur différentes sources de données telles que les données de sensing issues du Wi-Fi et des données de cartographies radio (niveau de signal reçu en tous points d’un logement). Il s’agira d’en déduire à l’aide de techniques d’IA une pseudo-localisation des équipements Wi-Fi et du trafic Wi-Fi. Les objectifs scientifiques portés par la thèse vont consister à exploiter et croiser différentes sources de données avec comme objectif ultime de rapprocher la pseudo-localisation prédite de la localisation réelle géoréférencée. Les travaux débuteront par un état de l’art des solutions non supervisées permettant de faire de la localisation indoor à partir de données radio et particulièrement en situations de non visibilité directe. La suite portera sur les challenges suivants:

* Concevoir et valider une solution exploitant au mieux les différentes données.
* Minimiser les informations nécessaires à la détermination de la pseudo-localisation.
* Aligner et exploiter des données issues de plusieurs APs.
* Prendre en compte les étages, voire des effets de hauteur des terminaux.
* Détecter un environnement dynamique (changement de position/orientation des APs ..) et savoir le prendre en compte dans les algorithmes.
* Maximiser la précision en se rapprochant de la localisation réelle.

La perspective sera de mettre en œuvre la solution développée sur un cas d’usage lié à la gestion ou au diagnostic de réseau. Le travail pourra s’appuyer au départ sur des données radio simulées avec nos logiciels ou des outils en open source. Les algorithmes développés seront ensuite affinés et validés à l’aide de données de mesures dans un habitat résidentiel type.


About You

Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste :

* Traitement du signal
* Bases en réseaux sans fils/télécoms
* Data science
* Bagage mathématique, algorithmique, statistiques
* Programmation : Python/Kéras/Tensorflow
* Langues : Français courant (écrit et oral), connaissances de l'anglais permettant de réaliser des communications/publications scientifiques
* Etre créatif, innovant, avoir un bon relationnel et une motivation pour la recherche
* Avoir une autonomie et une capacité d’organisation de son travail en fonction des objectifs à atteindre.

Formation demandée (master, diplôme d’ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique …) :

* Ecoles d’ingénieur Réseaux/Télécom avec spécialisation Data Science et IA
* Master recherche dans le domaine

Expériences souhaitées (stages, …)

* Avoir réalisé un stage, des projets étudiants ou un mémoire de fin d’études dans un domaine proche du sujet de thèse
* Pratique confirmée du développement dans le contexte Python/Kéras/Tensorflow dédié aux algos d’IA appliqués à des données de type signaux ou images
#J-18808-Ljbffr