Créée en 2011, Syrlinks est spécialisée dans les systèmes de radiocommunication embarqués dans le domaine du spatial, de la défense, de la sécurité des personnes et du Temps-Fréquence. Syrlinks conçoit et fabrique des équipements déployables dans des environnements extrêmes et développe les solutions associées. Utiliser les composants classiques puis les fiabiliser est l’une de ses spécificités.
Syrlinks, un nouvel horizon pour votre carrière !
Sujet du stage : Accélération des traitements de goniométrie par Machine Learning
Dans le cadre de son activité Défense, Syrlinks conçoit, développe et déploie des capteurs de goniométrie. Ces capteurs permettent de calculer la direction d’une source d’émission radio par l’analyse des signaux reçus sur un plateau antennaire.
Différentes fonctions sont nécessaires pour cette tâche : estimation du nombre de sources, calcul de la réponse gain/phase du plateau antennaire en fonction de la direction du brouilleur, pré-traitements sur le signal radio, prise en compte de l’environnement de déploiement, etc...
Dans ce cadre, les objectifs du stage sont
- Etudier et évaluer différentes méthodes de Machine Learning appliquées à la goniométrie.
- Adapter les méthodes proposées à un cas d’usage réel en intégrant notamment les mesures de calibrage du système et de son environnement.
- Mettre en œuvre au moins une méthode dans le système actuel et la tester en conditions réelles.
- Evaluer la possibilité d’embarquer les calculs dans un capteur.
Missions du stage :
- Etat de l’art du Machine Learning appliqué à la goniométrie.
- Formation sur le domaine du traitement d’antenne et des algorithmes de goniométrie.
- Choix de méthodes à évaluer en regard des contraintes système.
- Evaluation des méthodes en simulation.
- Evaluation des méthodes sur des données réelles.
- Implémentation d’une méthode dans le système actuel.
- Campagne d’essais terrain.
- Etude de la possibilité d’embarquer les traitements dans un capteur.
- Rédaction d’un rapport.
Vous êtes en fin de cycle Ecole Ingénieur ou Universitaire dans le domaine Electronique.
Motivé(e), curieux(se), rigoureux(se), intéressé(e) par le sujet, vous disposez de bonnes bases en traitement du signal, du langage de programmation Python ainsi que de ses librairies de calcul scientifique.
Vous êtes doté(e) d'une bonne capacité d’analyse et vous êtes force de proposition innovantes, ce sujet est fait pour vous.
Une connaissance du domaine de la communication numérique et/ou du traitement d’antenne ainsi que des techniques de Machine Learning serait un plus.
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