Les avancées récentes dans les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) améliorent de manière significative la sécurité routière et le confort des utilisateurs. Ces systèmes reposent principalement sur deux technologies complémentaires : la perception via des capteurs embarqués (radars, caméras) et la connectivité véhicule-à-tout (V2X), qui permet un échange d'informations entre les véhicules et leur environnement. L'intégration de ces deux approches est essentielle pour garantir un trafic plus sûr et plus intelligent.
Dans ce contexte, le radar automobile FMCW exploitant la bande millimétrique, notamment dans les bandes 76-81 GHz, offre de bonnes performances en termes de résolution en distance, mais il est confronté à plusieurs défis, notamment les interférences entre radars utilisant la même bande et la même forme d'onde, ainsi que les effets de propagation multi-trajets pouvant altérer la précision des mesures. En parallèle, les systèmes de communication C-V2X se heurtent à des limitations spectrales qui freinent leur développement face aux exigences croissantes en débit.
Une solution prometteuse pour répondre à ces enjeux est l'utilisation des ondes millimétriques pour une cohabitation efficace entre radar et communication utilisant les fromes d'ondes OFDM dans la bande 77-81 GHz. Ces ondes ouvrent la voie à des architectures RadCom intégrées, capables d'optimiser simultanément la perception de l'environnement et la communication V2X. Cependant, plusieurs défis restent à relever, notamment en termes de coexistence spectrale, d'atténuation des interférences et d'optimisation des performances des deux fonctions.
L'objectif de cette thèse est, d'une part, d'explorer la conception, l'implémentation et la validation d'une preuve de concept pour une architecture RadCom OFDM en bande millimétrique, et d'autre part, d'évaluer et valider les différents mécanismes de gestion du spectre et d'atténuation des interférences. L'approche MIMO sera également étudiée afin d'améliorer les performances du radar communicant.
• Master 2 ou diplôme d'ingénieur en traitement du signal ou domaine connexe.
• Bonnes compétences en traitement du signal numérique
• Capacité à travailler avec des équipements de mesure et d'analyse de signaux (oscilloscopes, analyseurs de spectre, etc.).
• Expérience avec l'implémentation sur URSP (User-Defined Radio System Platform).
• Des connaissances en technologie micro-ondes
• Publications dans des conférences ou journaux scientifiques de renom.
• Connaissance IA/Machine Learning
• Langages standards de programmation et traitement de données: MATLAB, Python, C/C++
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