Mots-clés : Reconnaissance aveugle de modulation, systèmes de communication adaptatifs, démodulation aveugle, communication acoustique sous-marine discrète
Description du projet/sujet d’étude
L’identification aveugle de modulation est un domaine où convergent traitement du signal, apprentissage automatique et théorie des communications. Ce domaine vise à résoudre le problème fondamental suivant : « comment un récepteur peut-il déterminer automatiquement le type de modulation d’un signal reçu sans information préalable sur ses paramètres ? ». La réponse à cette question sert des applications telles que :
- La conception de systèmes de communication adaptatifs : optimisation dynamique des paramètres de transmission selon les conditions du canal
- La conception de récepteurs de radio logicielle : adaptation du récepteur au signal reçu
- La surveillance de spectre : analyse du spectre pour l’identification du type de transmission
La littérature scientifique sur la reconnaissance aveugle de signaux de communication est relativement abondante [2]. Toutefois, celle-ci se limite en grande partie à des contextes de communications radio-fréquences terrestres et n’est pas directement applicable sous l’eau. En effet, l’onde acoustique est le support privilégié pour la transmission d’information sous l’eau [1]. De plus, le canal de propagation acoustique sous-marin peut fortement distordre les signaux transmis et modifier les signatures usuelles utilisées pour la reconnaissance [3]. Du fait de l’hétérogénéité de l’environnement acoustique sous-marin (ASM), les méthodes de reconnaissance doivent être généralisables [4,5] en maintenant des performances élevées même lorsque les distributions des données d’apprentissage diffèrent significativement de celles utilisées en contexte opérationnel. Enfin, avec l’augmentation du nombre d’émetteurs dans le paysage ASM, ces dernières années ont vu l’essor de méthodes de communication acoustiques sous-marines discrètes reposant sur des techniques de modulation spécifiques. Ces nouvelles formes d’onde visent notamment à réduire l’impact environnemental de l’activité humaine sous la surface. Il est donc nécessaire d’adapter les méthodes de reconnaissance à ces nouvelles pratiques.
- Problématique : Comment appliquer la reconnaissance aveugle de modulation à des signaux de communication ASM discrets?
- Objectifs : Proposer et mettre en œuvre des algorithmes de reconnaissance de modulations employée dans des communications sous-marines discrètes. Ce travail reposera sur la mise en place d’une base de données de signaux pour l’apprentissage et les tests. Cette base sera alimentée par des données réelles mises à disposition ainsi que par un générateur de formes d’onde à développer dans le cadre de la thèse.
- Partenariats/collaborations : contrat Naval Group en collaboration avec IMT Atlantique
Environnement de travail
- Laboratoire d’accueil : Lab-STICC UMR CNRS 6285, Brest, France
- Equipe de recherche : Département MEE (IMT Atlantique) /Equipe SI3 du pôle T2I3 (Lab-STICC), CEMIS/EMS (Naval Group)
- Encadrements : Directeur de thèse (IMT Atlantique), Encadrant (Naval Group)
- Financement : CIFRE
- Date de début prévue : Sept./Oct. 2025
Profil recherché
- Formation requise : Master 2, Ingénieur ou équivalent
- Compétences techniques spécifiques : Traitement du signal, Apprentissage automatique, Mathématiques appliquées, communications numériques
- Compétences techniques transversales : Anglais
- Qualités personnelles : Rigueur, autonomie, analyse, capacités rédactionnelles
Candidature
Déposer votre candidature sur le site Naval Group https://www.naval-group.com/fr/talents/offer/P2025-000781-1 et, en parallèle, transmettre CV, lettre de motivation et relevé de notes à : François-Xavier Socheleau (fx.socheleau@imt-atlantique.fr) et Aurélien Bonvard (aurelien.bonvard@naval-group.com).
Références
[1] : van Walree, P. A., Socheleau, F. X., Otnes, R., & Jenserud, T. (2017). The watermark benchmark for underwater acoustic modulation schemes. IEEE journal of oceanic engineering, 42(4), 1007-1018.
[2] : Zhu, Z., & Nandi, A. K. (2015). Automatic modulation classification: principles, algorithms and applications. John Wiley & Sons.
[3] : Socheleau, F. X. (2022). Cyclostationarity of Communication Signals in Underwater Acoustic Channels. IEEE Journal of Oceanic Engineering.
[4]: Snoap, John A., et al. « Deep-Learning-Based Classification of Digitally Modulated Signals Using Capsule Networks and Cyclic Cumulants. » Sensors 23.12 (2023): 5735.
[5]: Snoap, John A., Dimitrie C. Popescu, and Chad M. Spooner. « Novel Nonlinear Neural-Network Layers for High Performance and Generalization in Modulation-Recognition Applications. » arXiv preprint arXiv:2308.06886 (2023).
